㈠ 請問，騰訊自選股 大數據 策略組合是什麼呀
騰訊自選股大數據組合是由互聯網巨頭騰訊攜手嘉實基金，打破傳統選股維度，內定位於「投資者情緒分析」的容選股模型進行選股的優質股票組合。
騰訊自選股大數據組合以騰訊自選股大數據為基礎構建量化投資策略。合作方面，騰訊財經擁有數據，主要基於海量用戶關於股票的搜索量、訪問量、關注量以及相關新聞信息，比傳統行業的數據源以及其他非金融行業的數據源更直接。嘉實基金則負責，精選大概率具有超額收益的個股，結合價值、成長、流動性等指標，剔除基本面和流動性較差的股票，構建大數據投資組合。
㈡ 蘋果、華為、騰訊和三大運營商的數據中心為何都看上了貴州
除了蘋果，華為，騰訊，阿里巴巴、中國移動、中國電信、中國聯通等重要企業都把數據建立在了貴州。因為無論從電力成本、安全性，貴州都是不二之選。華為的CEO任正非曾表示，建成運營後一年大概可以節省上億的電費。
首先，我們來看騰訊的大數據中心，騰訊貴州七星綠色數據中心，內部面積超過3萬平方米。很難想像這個土疙瘩最後會建設成騰訊的大數據中心。
為什麼數據中心放在貴州呢？ 因為數據中心裡大量的計算機設備，面臨3大挑戰——冷卻，電力和安全。
1、數據中心在使用過程中會發出巨大的熱量，而數據中心就無錫站冷卻設備，它消耗的電能約占總功耗的40%。所以需要極大的的電力成本。數據中心最大特點是高耗能，電力成本其中一半的支出是空調費。
2、貴州氣候適宜，可以節省電力。貴陽市全年平均氣溫15 ，用自然風冷卻，每年能節約900萬度電。
3、貴州電力極為便宜。貴州是電價最低的省份之一，水電、火電資源豐富，被稱為南方電網的電池。比如北京電費需要一塊錢一度電，而貴陽只需要4毛錢。
4、貴州沒有地質災害，地廣人稀。硬體設備最怕地質災害，地質災害不僅會造成硬體損毀，更會造成數據丟失。但貴州發生自然災害的頻率很低，沒有地震、台風和洪澇的威脅。
任正非正飛說過一句話：大數據放在貴州。建成運行後一年大概可以節約上億的電費。
你覺得貴州大數據能發展起來嗎？
貴州的劣勢
早年間，貴州的發展非常緩慢，很多地方還非常的原始，這是因為貴州地形非常崎嶇陡峭，復雜，高原、丘陵、山地等佔87%，有句話這樣形容我們的貴州的，「天無三日晴，地無三尺平，人無三兩銀」，其貧困程度和環境的艱苦程度可想而知。
交通的發展
貴州多年前流行一句話叫：要想富，先修路！
1926年貴州修建第一條公路。
1927年購進第一輛 汽車 。
1949年貴州公路總里程不到4000公里，實際通車里程不到一半。
1964年貴州實現縣縣通公路。
1986年貴陽至黃果樹高等級公路的開工建設，拉開了全省高速高等級公路建設的序幕。
2007年，全省高速公路里程僅924公里。
2013年3281多公里、2014年4002公里。
2015年底，貴州高速公路通車里程突破了5100公里，達到5128公里。
2015年，貴州在「十二五」收官之際，在西部十二省（市、區）率先實現「縣縣通高速」公路，也是全國縣縣通高速公路為數不多的省份之一。
由於政策的大力扶持，咱們貴州通高鐵了！2014年12月26日，貴廣高鐵全線通車；2017年12月28日，貴陽市地鐵一號線開通運營，二號線也即將開通；到2022年貴州將實現市市通高鐵，從貴州任何一個行政市都可在一小時內直達貴陽！
劣勢變優勢
當貴州到廣東只要兩個小時的時間，很多事情就變了！當年由於地形地貌原因，交通不便，很多人出不去，很多人也進不來，當交通這個最大的阻礙解決掉以後，這個事情就變了！很多當年的劣勢都變成了優勢，貴州的濕冷氣候和喀斯克地貌地下溶洞等反而更有利於大型伺服器的安放。加上土地的廉價，很多大企業自然而然就非常願意過來投資，畢竟，誰會跟錢過不去呢？蘋果、華為、騰訊等巨頭肯定比我們普通人更能算明白這個經濟賬！
還是那句話：要想富，先修路！只要交通解決了，很多問題就好辦了！
馬雲在之前進軍貴州的時候說：如果你錯過三十年前的廣東和浙江，就請你一定不要錯過現今的貴州？
由此看來，貴州是適合發展大數據的一塊地方，才會讓大家都那建立數據中心。
一、水電豐富
技術中心要的不單是人員技術，畢竟機器是死的人是靈活的。只要回報率感人再偏遠的地方都是可以攬收人才的。
所以在考慮技術中心的時候更多實在就如何能讓技術中心本身最大化。之前有負責人說過本來是想把技術中心建在上海的，最後建在貴州反而讓人更滿意。
貴州冬夏，都沒有嚴寒和酷暑對數據中心來說防寒抗暑就可以避免了。並且 在貴州可使數據中心省下低則10%，最高可省30%的電。 據估算一台機一年都能省下3萬度的電，而且貴州的水資源如此豐富。工信部組都表示貴州是我國南部建設大型綠色數據中心的地區的不二之選。
二、政府支持
區域的開發當然離不開政府的管轄，如今東西差異仍然巨大為了平衡內外的人流物資。 將大數據這樣的新技術一開始就建設在內地，將會迅速帶動內部經濟。
同時也能幫助內地挽留住人才，充分發揮貴州優勢和資源優勢。 與此同時更是緩解了沿海地區的人口「堆積」問題。如果數據中心還建在上海那麼上海的房價是不是又得翻上幾番，上海的外來人員是不是又得多上幾倍。這對上海來說未必是一件好事。
三、總結
在基於一二兩點，貴州是一個適合發展大數據的地方，但為什麼這么多的企業同時看上這塊當然少不了企業自己的考量。
不願意錯過這個機會，先下手為強。
我來答一波。
其實很多回答幾乎都只闡述了一方面，即貴州自然條件方面的優勢，但我想說這些大公司選擇貴州的原因不止於此，還在於政策方面的扶持，以及貴州特殊的地理位置。
第一，貴州自然條件優越。
對於大數據中心來說，直接關乎運營成本的因素是電力、空間和安全穩定。
而貴州幾乎都能滿足這些條件。
因為貴州地廣人稀，風能發電和水能發電幾乎能滿足生活及工業需求，電費低廉，較之其他地區工業用電成本降低不少。而且因為雲貴高原特殊的喀斯特地貌，造成地下水豐沛，地表溫度低，氣溫能夠維持在較低水平，從而減少用電量。同樣能夠降低用電成本。
大數據要用到很多的伺服器，所以空間的通透也成為一種需求，貴州是很少能夠在省會城市提供大量符合數據伺服器部署要求的空間的省份。
至於安全穩定，貴州地質構造很穩定，因為處於雲貴高原，也很少發生水災澇災等，同時屬於大陸的後方， 社會 環境也穩定，所以適宜數據伺服器這類不宜遷移的設備的部署。
第二，貴州對大數據產業的政策扶持。
近些年來，貴州已經將大數據產業列入貴州未來著重發展的行業進行重點培育，這也意味著貴州在大數據產業會有很多的政策優惠來吸引像蘋果、騰訊、華為這樣的大型 科技 公司入駐，給當地帶來新的就業機會，以及帶動衍生行業的發展。
2019年3月8日，貴州省大數據發展領導小組印發《貴州省大數據戰略行動2019年工作要點》，再次重申了大數據產業的發展規劃。
這個要點中提到了一個萬企融合行動，很能體現貴州發展大數據的魄力和決心，同時也能看到大數據產業對貴州的未來發展來說有著怎樣的地位。
第三，說說貴州獨特的地理位置。
中國有一個人口分界線，叫「胡煥庸線」（如上圖）。
在這條線的東邊，可以說僅有雲南和貴州符合地廣人稀這一標准，同時有著天然有利於大數據產業的自然條件。
但是貴州的另一個地理優勢卻決定了它在大數據產業的優勢——它更靠近粵港澳灣區。
我們都知道，未來粵港澳灣區將成為中國經濟的最大增長極，沒有之一。而騰訊、華為、蘋果的最大消費市場甚至於地區總部，幾乎都在粵港澳灣區，這里最靠近消費市場，同時也最靠近數據處理的中樞——企業總部。
所以這兩個條件就決定了在大數據的最終選擇地上，貴州成為首選，並且優勢極大。
最後，還是想說貴州的大數據絕不是天上掉下里的，而是各方努力的結果，自然條件是一個重要因素但絕對不是決定性因素，地方政府的鼎力支持和規化制度化，才是這一產業在貴州落地生根的根本原因。
以上。
這么多 科技 巨頭看上經濟並不發達、區域並不發熱甚至屬於冷門的貴州，主要還是為了大力發展數據中心，並且省下不小的電力成本。
數據中心實質就是IT基礎設施，高耗能是其最大特點，主要產生的成本中，電力佔一半以上。就像華為將全球數據中心落地貴州，其最主要的想法還是為了節省電費，華為任正非曾算了一筆賬，就算沒有優惠政策，一年的運行也能節省上億的電費。
中國在電力發展上舉世矚目，2011年底，發電量就達世界第一，而在這一年，中國的各類數據中心也用掉了差不多1000億度電。由此看來，中國發展數據中心還有這方面的優勢。
貴州雖然GDP在全國排名靠後，但電力發達，電價便宜，這得益於率先開展電力市場化交易。早在2013年，貴州便開啟電力市場化交易，而就在這一年底，三大電信運營商先後將大數據中心落戶貴州貴安新區，總投資合計達150億元；2015年底，貴州成為國內首批電力體制改革綜合試點省份，其後率先組建首個多股東制省級電力交易中心；而在2017年，蘋果公司宣布投資10億美元在貴安新區建立iCloud數據中心，就一件頗為轟動的事情，盡管在這之前，阿里、騰訊也已經擇機進入貴州發展數據中心。
巨頭湧入，對貴州當地絕非僅僅是提升了電力消費，更重要的還是優質企業對當地信息產業的帶動作用，並因此拉動稅收與就業的增長。
最新的官方數據顯示，今年以來貴州工業企業綜合用電價格下調了21%。將電價便宜到底，看來是信息產業發展並不領先的貴州的一個殺手鐧。何況，不僅電價適宜，而且供電還很充分。這方面也有一組官方數據：今年前七月，貴州發電量1207億千瓦時，同比增長11%；省內大工業用戶平均降低電價每千瓦時8.2分，售電公司數量增至61家。
電力工業一直是貴州的支柱產業之一，可以注意到的是，貴州的電力市場化交易在2017年獲得一個大突破：省內售電量近1050億千瓦時，首次突破千億大關。
這個話題對我們還是挺有啟發的：之一，電費便宜一點，可以帶來數量更多、體量更大的投資；之二，電費便宜一點，可以保持住電力工業的青春期；之三，無論是傳統的製造業，還是新貴的 科技 行業，降低電價都有利於它們持續發展甚而壯大。
原因就是這么幾個：
①安全問題，數據必須存放在國內；
②政策問題，貴州出台政策，支持發展貴州的數據中心事業；
③錢的問題，貴州地價相對便宜、電費也便宜，氣候合適，節約用電，對於企業來說這意味著省錢。
安全問題
安全問題，數據存放在國內是很有必要的。尤其是對於大型企業來說，很多數據都涉及到消費者的隱私，如果存放在國外，會存在很大的風險。所以數據必須存放在國內。
而且數據存放在國內，對於很多企業來說，也能夠節約很多的運營成本。
政策問題
貴州這幾年出台了政策，支持數據中心的發展。你就不得不佩服貴州政府，裡面確實有高人，想出這樣的政策。
這樣的政策給貴州帶來了什麼？
第一，稅收和就業。在貴州設置數據中心會帶動消費和就業，都是大型企業，繳納的稅費比較多。
第二，高 科技 企業帶來高素質人才。數據中心屬於這些大型企業的一部分，運營維護需要高素質人才。這里就給貴州帶來了不少高素質人才。高素質人才意味著什麼？大家心裡是清楚的。
第三，高 科技 企業沒有什麼污染。跟工業不一樣，數據中心帶來的污染十分少，甚至能夠忽略。帶動經濟的同時保護環境，一舉多得。
錢的問題
貴州地價便宜，尤其是相對於北上廣深來說，地價便宜很多，建設大型的數據中心，建設成本相對較低。
同時，貴州的氣候穩定。貴州的氣候溫暖濕潤，屬亞熱帶濕潤季風氣候。氣溫變化小，冬暖夏涼，氣候宜人。2002年，省會貴陽市年平均氣溫為14.8 ，比2016年提高0.3 。從全省看，通常最冷月（1月）平均氣溫多在3 6 ，比同緯度其他地區高；最熱月（7月）平均氣溫一般是22 25 ，為典型夏涼地區。
數據中心很多的用電就是用在散熱上，天氣不熱這樣的自然優勢能夠減少大量的用電。節省電費。
同時，貴州的電費相對便宜。貴州的擁有大量的水電資源，電費是大型城市的一半。這樣帶來的成本優勢也是巨大的。因為數據中心24小時不間斷用電，用電是主要的成本之一。
其實大數據產業技術水準並不高，比不上成都重慶的電子信息技術產業技術含量高。各大公司選擇貴州只是因為成本低，氣溫低。但是一個產業帶不來巨大的就業人口，也無法促進更多產業更新！所以貴貴們不用高潮，產業發展還要努力，起碼在西南地區還是比不上成渝。
這當然不是企業的單方面選擇，最重要的還是國家政策導向讓企業作出相應的選擇。那這個問題就轉化為，為什麼國家會把我國的戰略級大數據中心定在貴州？
貴州發展較滯後
貴州是我國相對發展比較滯後的省份，根據2017年全國各大省份的GDP排行來看，貴州排名各省市倒數第七，對於國家、以及對於貴州省來說，需要這樣一個機會。而且不光是經濟方面，在互聯網領域貴州跟其他省份比起來差距更大，國家政策必然傾斜，貴州省政府也必然給出很多優勢政策吸引 科技 巨頭。
因此，這首先是國家政策的傾斜，不然這些知名大企業怎麼會選擇一個人才相對匱乏、經濟想多落後，而且是地理位置相對偏僻的貴州。而且在國家將貴州作為首個國家級大數據綜合試驗區以後，貴州經濟增速來到了全國首位。
貴州是西南重鎮
從戰略地位來講，貴州是一個地理位置非常重要的，貴州地處西南腹地，接壤四川、重慶、雲南、湖南、廣西，地理位置相當特殊，而且地處雲貴高原，出於我國內陸深處，可以說是重要的交通樞紐，西南重鎮，戰略地位極其重要。這個為止如果戰時就是最好的大後方，自然重要性不用贅述。
而且貴州整個工業不夠發達，能源需求相對較小，而當地氣候非常適宜，水資源、風力資源等等天然非常豐富，這就為建立數據中心提供了最好的環境支持，得益於地理位置、政策優勢，以及氣候等綜合優勢，貴州非常適合作為國家級數據災備中心。
而且這里也更加方便監管外企，貴州紅色文化非常好，是我黨我軍的紅色根據地，以及我黨我軍的重要發源地之一。
可以說，貴州因為地理位置、環境優勢、以及政策扶持等優勢，可以說占盡天時地利人和，成為國家級數據中心，以及國家級數據災備中心，是最好不過了。
第一，貴州省的政策，貴州是國內僅有的把大數據當做綜合實驗區的省份，大小政策的扶持力度之大無人能及。
第二，貴州的電費便宜。處於長江流域中上游的貴州落差非常大，河流眾多。其水電裝機容量位居全國第四，而且沒有明顯的枯水期，電量十分充足。數據中心是要24小時工作的，成千上萬台伺服器和儲存同時工作需要的電力非常多。
第三，自然環境出色。貴州有很多山洞，山洞裡面恆溫恆濕，是一個最合適建大型綠色數據中心的地方之一，不亞於在北極圈建設數據中心。貴州發展大數據，搶佔了先機，能夠在激烈的市場競爭中爆發出強大的能量。
不管是國內的運營商們，還是蘋果，都選擇劍走偏鋒，在貴州建立數據中心，集大佬目光於一處的貴州，想必不簡單！
說起貴州的電子信息技術產業，或許還沒有某些城市來得發達！但大數據產業根本不care這些，要知道數據中心最大的一個bug就是耗能特別高，毫不誇張的說，數據中心的主要成本都集中在了電力方面，機器設備需要散熱，顯然已經是當務之急了。而貴州不管是在氣溫，還是能源資源上說，都是南方城市中數一數二的佼佼者，先天的優勢成就了貴州後天成為數據中心的必備良處。
貴州如何彎道超車？ 大概是嗅到了大數據的一絲氣息，並且成功地捕獲了。2013年被稱為中國「大數據元年」。雖然很多互聯網企業紛紛入局，但大部分城市並未趕上這一浪潮，顯得有些遲鈍，都處於一個觀望狀態，貴州也是一樣的，雖然入局晚，但是後來者居上也是好事，既然種子都種下了，就等萌發的那一刻了。
其實總整體上看，貴州雖然無法和東部地區的城市相比，但是在中西部產區，也算是樹立了一個好樣板，期待貴州新一輪的發展吧！
㈢ 百度大腦那麼火 騰訊人工智慧也沒閑著
五年前，人工智慧（Artificial Intelligence，縮寫為AI）或許還列屬專業詞彙。但五年後的今天，個性化信息推送，人臉識別，語音操控等，人工智慧技術已經『入侵』到日常生活的細枝末節，並決定性地影響著未來社會的發展方向。
BBC預測，2020年全球人工智慧市場規模將達1190億元人民幣。此外，由AI帶動的雲服務、大數據分析、移動互聯網、物聯網等產業的迭代與發展規模更是不可估量。
走在互聯網最前端的BAT自然不會錯過此等機遇。為此，筆者籌劃三期特別報道，全面解析BAT在人工智慧領域的布局版圖與最新進展。
今天，從已經通過微信、QQ等產品『綁架』數億用戶的騰訊帝國說起。
在BAT中，騰訊的AI布局相對較晚，更多的是業務驅動，隨後逐漸加大投入、全面開花，主要圍繞三條路徑展開：
1、基於騰訊的核心產品和技術優勢，形成不同的業務體系在人工智慧方面突破。
2、秘密組建專注於底層基礎的研究團隊與實驗室，做長線技術積累。
3、悶聲收購和投資一批優秀公司的國內外人工智慧領域公司。
一、出錢圈地：偏向海外
在騰訊龐大的投資並購單中，多以泛文娛、醫療健康、游戲、汽車交通為主，針對AI類初創屬於較小篇幅，但與主體領域交叉較密切。投資項目偏向海外地區，投資輪次多以天使、A輪早期為主。
近兩年，騰訊披露的AI領域投資項目如下：
1）Diffbot
Diffbot是一家位於灣區的數據公司，成立於2012年，主要通過人工智慧技術，讓『機器』抓取網頁關鍵內容，並輸出軟體可以直接識別的結構化數據。今年，騰訊與矽谷風投機構Felicis Ventures領頭了Diffbot 1000萬美元的A輪。
2）iCarbonX
iCarbonX中文名為碳雲智能，由前華大基因董事合夥人王俊創立，其業務領域延續了華大基因的健康醫療，定位於生命大數據、互聯網和人工智慧創建的數字生命生態系統的研究。
今天4月，碳雲智能完成近10億元的A輪融資，騰訊、中源協和及天府集團為主要投資方。
3）CloudMedx
CloudMedX是一家醫療健康數據收集和分析服務提供商，從眾多醫院實時收集不同病患的數據，經處理分析後向醫療機構提供符合 HIPAA（健康保險流通與責任法案）的健康預測和分析。CloudMedx 將原始病患數據經過分析後可以反映一些病症的發展趨勢、發生模式、偏差以及預測可能性結果，從而為臨床治療和早期檢測診斷提供非常有借鑒意義的參考。
2015年5月，騰訊向CloudMedx注入630萬美元天使輪投資。
4）Skymind
Skymind 是由Adam Gibson於2014年6月份創建，主要業務為開源項目DeepLearning4j。Skymind公司主要是為那些使用 DeepLearning4j的公司提供支持服務，同時將深度學習整合到Hadoop系統，用戶存儲、處理、以及分析各種不同類型的數據。
2015年 4月，騰訊向Skymind注入數百萬美元天使輪投資。
5）ScaledInference
Scaled Inference成立於2014年，由兩位前谷歌工程師創立。是一家面向所有個人的雲計算服務。開發類似Google等公司內部使用的機器學習和人工智慧技術，並把它發展成一種任何人都可使用的雲計算服務。
2014年7月，騰訊投資Scaled Inference。
6）搜狗
這一樁投資案可追溯到2013年。騰訊以4.48億美元戰略入股搜狗，並將旗下的搜索和QQ輸入法並入搜狗現有的業務中，新搜狗將繼續作為搜狐的子公司獨立運營。
騰訊當時的投資更像是3Q大戰的延續，以及基於自家搜搜業務不見起色的背景。但在隨後幾年的發展中，搜狗也逐步由搜索和輸入法的產品公司，衍生為語音智能和大數據公司。
此外，騰訊高級副總裁姚星曾對外表示，他和騰訊的投資並購部已經達成共識，開始大量考察美國的機器學習平台類創業公司。一則中國這類技術公司不多；二則收購這種公司可以快速補足騰訊在演算法領域的不足。
二、基礎研究：分散各地
在基礎研究領域，騰訊結合微信、QQ、金融等主要業務優勢與領域方向，配設了不同的實驗室與業務團隊。在服務自家業務的同時，還推出了相關領域的行業產品。
1）香港：WHAT LAB
相比北京、杭州雲集的高校資源，更為年輕的深圳稍顯單薄。在去年底，騰訊跨海牽手港科大，低調地成立了『微信－香港科技大學人工智慧聯合實驗室』，英文簡稱WHAT LAB。以人工智慧為主要研究方向，旨在改善用戶的生活服務體驗，藉助大數據拓展機器學習的邊界。
此外，騰訊基金會捐贈了1000萬元在推進香港科技大學科研創新，並透過雙方的深入合作搭建產學研溝通互動的有效平台，共同推進應用成果轉化。
2）上海&合肥：優圖實驗室
騰訊優圖隸屬於騰訊社交網路事業群，2012年逐步成立，分設在上海與合肥兩地。專注於圖像處理、模式識別、機器學習、數據挖掘等領域開展技術研發和業務落地。
經過數年發展，騰訊優圖逐步積累了人臉檢測、五官配准、特徵提取比對及活體檢測等世界頂級的人臉技術。結合語音、唇語及面部表情，『優圖人臉識別』可對照片、視頻及人頭模型等攻擊進行立體化防範。
6月，在國際權威人臉識別資料庫LFW上，優圖以99.65%的成績刷新紀錄，超過Linkface、Face++、Facebook及Google等頂尖團隊。
上海團隊已為騰訊超過五十個業務提供圖像技術支持，技術主要服務QQ空間、水印相機、天天P圖等產品落地。合肥團隊的相關技術則主要為天天P圖、魅拍等產品中服務，擅長圖片美化、人像美容美妝、圖像識別和各種濾鏡技術。
3）北京：微信模式識別中心
在推動微信新技術和功能研發的核心團隊主要是兩個。一個是位於北京的研發團隊，其源於原騰訊研究院，騰訊研究院解散之後，一部分人歸入到微信部門。外界的認知是這是一個做『模式識別』研究的團隊，最早於2010年9月成立，現在叫微信北京研發中心。
團隊研究方向有語音識別、圖像分析、語義理解、微信大數據挖掘等，其研發成果廣泛應用於微信和騰訊其他產品中。對外提供的服務有微信語音識別、圖像分析、音頻指紋、微信語義客服機器人等，日服務量達到數千萬。目前致力於創建微信對話機器人的平台，更智能連接微信公眾平台的服務。
實際上，這個團隊所做的事情，大部分微信用戶都用到過，比如微信裡面的語音轉文字、聲紋識別、電視節目中的搖一搖等。
『雖然這些新功能看似比較簡單，但背後的技術沉積需要挺長的時間』，一位前騰訊員工稱，『底層技術要沉寂幾年的時間，應用層的實現則會短很多。』
4）智能計算與搜索實驗室
騰訊智能計算與搜索實驗室成立於2015年，據介紹，專注於搜索技術、自然語言處理、數據挖掘和人工智慧四大研究領域。
實驗室主要組織了技術與工程事業群里有學術志向的員工參與研究工作，同時與哈工大，中科大等高校展開合作，研究成果成功應用於微信、QQ、QQ音樂、QQ視頻等產品中。搜索部門主要關注自然語言識別。通過騰訊雲，該實驗室的兩大產品雲搜和文智已經開放給行業使用。不過，近期該試驗室對外披露的項目與進展較少，官方網頁無法打開。
此外，據知情人士透露，騰訊人工智慧研究院將於近期成立。
三、落地業務：自家產品與行業用戶
BAT的人工智慧技術研發更多以商業需求驅動，騰訊也不例外，這種做法在一定程度上避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但其技術與產品也難以實現較大程度的創新和突破。
1） 微信：前封殺『小冰』 後推出『小微』
微信事業群主要圍繞人機互動領域的拓展，同時也植入了圖像和語音識別等技術。
一年前，微信上曾因『泄露隱私、誘導用戶拉群、注冊垃圾賬號』等為由封殺微軟小冰聊天機器人。微軟寫過多封公開信表示強烈不滿。雙方劍拔弩張，一度還傳出了『微軟要在平台上封殺QQ』的謠言，但是最後事情不了了之。
一年後，微軟『小冰』回歸了微信平台。此外，微信也推出了智能機器人『小微』，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機械應答的短板。
據官方介紹，與普通語音助手相比，『小微』與用戶溝通不再是一問一答形式。藉助微信平台近6億的日活躍用戶資料，『小微』可以結合用戶個人特點和社交好友及日常習慣來給出更貼近用戶的結果。
此外，小微還和微信支付功能『牽手』，試圖將微信平台上的購物、支付、打車等服務全部牽連在一起形成一個O2O的閉環商業體系。
當然，微信中語音轉譯文字，翻譯等功能的實現也不乏背後語音智能技術的支撐。
2）雲搜和文智
雲搜和文智是前文提及，騰訊智能計算與搜索實驗室的兩塊主要B端產品。
雲搜可對公司內部各大垂直搜索業務進行高度抽象和整合，為用戶提供可視化的數據定製服務。同時，它還具有聯想詞推薦、高級糾錯、人工干預、按域檢索、個性化分詞等附件組建功能。
文智中文語義平台，則擁有較強的中文語義分析功能。基於它提供的API，用戶可進行搜索、推薦、輿情、挖掘等語義分析應用，也能定製具有產品特色的語義分析解決方案。
3）其他業務
此外，優圖人臉識別已應用至金融、安防與身份識別等領域。其中，在騰訊徵信、微眾銀行、財付通的應用，讓它可以結合消費、社交等情況對用戶進行信用評估，加固身份驗證的安全防線。這一技術甚至得到了官方認可，優圖已牽手公安部所屬的全國公民身份證號碼查詢服務中心，開展下一步布局。
四、硬體平台：合作為主
在硬體的產品布局中，騰訊則主要通過自身平台的用戶與流量優勢，吸引合作為主，主要包括QQ物聯、微信智能硬體、TOS+戰略等三個平台。
1）QQ物聯
如果說微信、QQ等產品旨在連接人，那基於設備端的QQ物聯則是騰訊在連接『物』上的努力與布局。
QQ物聯是一個硬體的SDK，通過SDK或晶元模組，可實現設備的快速聯網。2015年，QQ物聯啟動了『億聯計劃』將投入20億的資源，在資金、流量、服務、培訓、營銷等方面針對合作對象進行扶持。利用騰訊全國20個創業基地和成熟完善的OPEN創業服務體系，通過免費接入、免費推廣、免分成、雲成本減免、QQ物聯硬創投資基金等方式。
此前，QQ物聯已與英特爾開展合作，聯合發布了智慧居家養老照護平台，改變著傳統養老醫療模式。今年初，與李寧、達芙妮推出了兒童藍牙定位跑鞋。
2）微信硬體平台
實際上，早在2014年，微信就小試牛刀，試驗過接入可穿戴設備。2015年8月，微信正式推出了空調、玩具、路由器、家居、電視、充值、健康、穿戴等八大行業的『微信硬體行業解決方案』。
硬體廠商通過微信掃碼即可連接設備，而用戶通過微信服務號就能實現對設備的管理。目前，微信硬體平台已接入2400多個硬體廠商，設備激活量達到2500萬。
3）『TOS+』戰略
TOS＋戰略由騰訊在2015年提出，分為『TOS』和『＋』兩個部分，TOS其實就是個基於Android，騰訊出品的手機ROM。
關於TOS已經不是新鮮新聞，早在2015年1月份，騰訊就已經開始邀請用戶內側這個ROM；據說3月份的版本仍然是基於Android 4.3開發。
而關於騰訊做手機ROM的歷史，則可以追溯到2010年，幾經輾轉徘徊，中間經歷了MIUI的興起、也經歷了點心OS這些玩家的隕落，用一位網友的話說這次騰訊再次操刀做TOS的原因只有四個字『我不死心』。
從2010年到2015年，騰訊先後推出過QQ Service手機、TITA手機系統，一直沒有做起來。
TOS＋中的『＋』正是讓手機與智能硬體底層打通的一個延展OS，其關注的領域包括智能手錶、微游戲機、虛擬現實產品三個領域。
TOS＋的野心更像是做『連接器』，而像血壓儀、體脂儀以及智能家居的一些長尾產品已經分別由『微信智能硬體』和『QQ物聯』這兩個平台完成連接，只要打通標准，根本不需要騰訊再定義解決方案規則。
一方面，TOS+與二者共同構成了騰訊在智能硬體領域的布局，另一方面，它將改變不同智能硬體設備之間，因缺乏底層連接而相互獨立的局面。QQ物聯與微信硬體也將被整合在一起，走並行發展的道路。
五、結語
從公開的數據看，微信目前有超過6億的活躍用戶，每天還在產生大量的數據，轉化為搜索和電商的用戶，同時與用戶行為匹配，龐大的用戶基數與數據資料讓騰訊成為一個具有極大的需求和可開發的AI『金礦』。
通過不斷發展自身業務、進行底層研發儲備推進學研合一，讓技術與數據快速得到驗證，產生經濟價值，同時通過加快對優秀公司的收購和合作步伐補足自身短板，快速進入賽道。
通過與網路、阿里的對比，騰訊的在人工智慧的布局與技術優勢仍缺乏較高的護城河，基於社交和通訊的生命線，在微信上的數據挖掘以及技術落地或許是騰訊的有利機會。
所以總的來看，騰訊在人工智慧方面所乾的事，還是輔助現在的產品和業務，比如在微信、移動支付等功能上加入人工智慧的元素；基於人工智慧本身憋一個大招的產品，還沒有這樣的典型產品，對騰訊來說，人工智慧技術是潤物細無聲的產品體驗進化推力。
㈣ 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析
1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。版
2.證券數據分析：通過建立數據模權型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。
㈤ 騰訊領投太美醫療15億元融資；千尋位置融資10億元丨IT桔子周報
每天了解一點創投圈
10 月的第三周是緊追不舍的忙碌，進入連上 10 天班中間只歇1天的疲憊期，上周共發生了 148 起投融資並購事件，雖然從數量上看是近一個季度的低點，但是不乏 大 手筆 ； 根據 IT 桔子統計，國內 融資 1 億元以上的有 20 筆 ，其中超 10 億元人民幣的有 2 筆，包括太美醫療、千尋位置。
從行業分布來看， 醫療 健康 以 37 起成為上周發生融資並購事件最多的行業，佔比 25%； 企業服務 排列第二，發生 33 起融資並購事件，佔比約 22%； 金融 行業排列第三，發生 10 起融資並購事件，佔比7%。
可以說，醫療、企服是近半個月來占據榜首的熱點，（點擊查看上期周報→VIPKID獲騰訊1.5億美元融資；京東收購 微信 支付服務商樂惠丨IT桔子周報 ）
上周最受投資人追捧的子行業分別是 生物技術和制葯 、醫療器械及硬體、醫療信息化、企業安全、虛擬貨幣、行業信息化解決方案、尋醫診療、新車製造及硬體、 美食 餐飲、IT基礎設施。
從輪次分布來看，上周 A 輪事件佔比較大，發生 53 起，佔比 36%；戰略投資排名第二，發生 26 起，佔比 17%；B輪融資事件位列第三，發生 24 起，佔比約 16%。
從區域分布來看（本周新增），和IT桔子預測的一樣， 北京 依然是當之無愧的「投融資高地"，發生 28 起，按照一周7天來計算， 平均每天達成 4 筆 融資並購交易；廣東位居第二，發生 14 起；上海屈居第三，發生 10 起。
上周，騰訊出手最多，其他互聯網巨頭們暫時按下不表。
騰訊領投太美醫療15億元E輪和E+輪融資。
10月18日消息，太美醫療 科技 正式宣布完成總額15億元人民幣的E輪和E+輪融資。分別由老虎環球基金與騰訊領投，軟銀中國、晨興資本、凱風創投、賽富投資基金、浙商創投、常春藤資本等跟投。
太美醫療是一家醫葯行業SaaS服務提供商，產品涵蓋臨床研究、葯物警戒等領域，包括MobileMD-EDC系統、CTMS 臨床試驗項目管理系統等。
騰訊雲收購雲服務商coding
騰訊雲不久之前完成了對一站式雲端軟體服務平台CODING的全資收購。收購完成後，CODING作為騰訊全資子公司，將以深圳市騰雲扣釘 科技 有限公司的主體繼續獨立運營。
騰訊投資發票兒
高燈 科技 近日宣布完成B輪融資，融資金額超過10億元，本輪融資由老股東騰訊、鼎暉攜手中投中財、深創投聯合領投，高瓴、萬達、普思、IDG等原有投資方跟投完成。
發票兒是一家電子發票全套解決方案提供商，專注於為用戶提供電子發票開具、保存、報銷等服務，擁有發票查驗、歸集和發票名片管理等功能，現已接入餐飲、酒店、線下零售、停車場、電商等覆蓋消費者生活的多個應用場景。
上周還有以下獲投 1 億元以上的投融資及重要並購事件值得 關注 ：
【本地生活領域】
乖寶寵物食品集團近日正式宣布完成了 5 億 元 B 輪融資，本輪融資由君聯資本、興業銀行投行部參與投資。泰合資本擔任獨家財務顧問。
乖寶寵物是一家寵物零食供應商，產品有犬用貓用干糧、烘乾類和凍干類零食、濕糧罐頭、咬膠類、潔齒骨等多個品類，產品系列主要有麥富迪、濕鼻子、乖寶，同時為消費者提供養寵指南等相關知識。
【電子商務領域】
「包大師」宣布完成來自華映資本領投、玖創資本跟投的近億元A+輪融資，明希資本作為獨家財務顧問機構。包大師是一家奢侈品養護服務平台。該公司致力於移動互聯網+奢侈品後市場服務，可提供私人專屬奢侈品養護以及閑置奢侈品交易等一系列相關服務，同時還涉及拍賣、 時尚 新媒體等方面業務。
近日，深圳星猿區塊鏈技術有限公司旗下STAR APE互聯網電商購物平台獲鏈豆資本領投，競創資本、鏈杉資本等知名投資機構跟投約一億人民幣戰略投資，並達成戰略合作夥伴關系。
STAR APE是一個區塊鏈互聯網電商購物平台，STAR APE是以星居民（Star Residents Token簡稱SRT）通證身份制的全球廠牌電商平台，以F2C（Factory to Customer）工廠直達消費者模式為基礎，融合區塊鏈經濟架構賦能的SRT通證身份+互聯網電商的商業模式。
【房產服務領域】
小胖熊是一款為裝修行業提供全品類輔材供應與配送的APP，專注於建材B2B交易。近日宣布獲得1.3億元B輪融資，由正瀚投資領投，雲啟資本跟投，經緯中國繼續加碼。
【工具軟體領域】
千尋位置近日宣布完成10億元人民幣A輪融資，公司估值超過 130 億元人民幣。本輪融資由上海國際集團資產管理有限公司、工銀金融資產投資有限公司、中國國有資本風險投資基金領投，上海國和投資、永徽基金、金浦鵬源基金、琨瀛資本跟投。
千尋位置是由中國兵器工業集團和阿里巴巴集團合資成立，通過北斗地基增強全國一張網的整合與建設，基於衛星定位、雲計算和大數據技術，構建位置服務開放平台，提供米級至厘米級的高精準位置服務。
【硬體領域】
中望宣布完成第二輪1.4億元融資，本輪融資由毅達資本和中國互聯網投資基金聯合領投，粵財基金、越秀產投、粵科集團、達晨創投和航天科工參與投資。
中望軟體是一家CAD/CAM解決方案供應商，自主研發的產品包括中望CAD、中望CAD機械版、中望CAD建築版、中望3D CAD/CAM，致力於幫助用戶以合理成本解決正版化的同時，最大化發揮正版CAD/CAM軟體的應用效益。
以下企業成功上市：
晶豐明源是一家虛擬IDM模擬和混合信號晶元研發商，今日在上海證券交易所科創板上市，公司證券代碼：688368，發行價格56.68元/股，發行市盈率為46.9倍。
科博達是 汽車 智能與節能部件系統方案提供商，始終立足全球 汽車 產業的市場平台，專注 汽車 電子及相關產品的技術研發與產業化，已成功融入全球 汽車 電子高端產業鏈體系，是國內少數能與全球高端 汽車 品牌。
佳禾智能是一家耳機設備製造商，致力於電聲產品的研發與生產。近日在深圳證券交易所創業板上市。
上周全部投融資事件列表：
㈥ BAT三巨頭開始挖掘大數據
BAT三巨頭開始挖掘大數據
阿里巴巴CTO即阿里雲負責人王堅博士說過一句話：雲計算和大數據，你們都理解錯了。
實際上，對於大數據究竟是什麼業界並無共識。大數據並不是什麼新鮮事物。信息革命帶來的除了信息的更高效地生產、流通和消費外，還帶來數據的爆炸式增長。「引爆點」到來之後，人們發現原有的零散的對數據的利用造成了巨大的浪費。移動互聯網浪潮下，數據產生速度前所未有地加快。人類達成共識開始系統性地對數據進行挖掘。這是大數據的初心。數據積累的同時，數據挖掘需要的計算理論、實時的數據收集和流通通道、數據挖掘過程需要使用的軟硬體環境都在成熟。
概念、模式、理論很重要，但在最具實干精神的互聯網領域，行動才是最好的答案。國內互聯網三巨頭BAT坐擁數據金礦，已陸續踏上了大數據掘金之路。
BAT都是大礦主，但礦山性質不同
數據如同蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
網路擁有兩種類型的大數據：用戶搜索表徵的需求數據;爬蟲和阿拉丁獲取的公共web數據。
阿里巴巴擁有交易數據和信用數據。這兩種數據更容易變現，挖掘出商業價值。除此之外阿里巴巴還通過投資等方式掌握了部分社交數據、移動數據。如微博和高德。
騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據。這些數據可以分析人們的生活和行為,從裡面挖掘出政治、社會、文化、商業、健康等領域的信息，甚至預測未來。
下面，就將三家公司的情況一一掃描與分析。
一、網路：含著數據出生且擁有挖掘技術，研究和實用結合
搜索巨頭網路圍繞數據而生。它對網頁數據的爬取、網頁內容的組織和解析，通過語義分析對搜索需求的精準理解進而從海量數據中找准結果，以及精準的搜索引擎關鍵字廣告，實質上就是一個數據的獲取、組織、分析和挖掘的過程。
除了網頁外，網路還通過阿拉丁計劃吸收第三方數據，通過業務手段與葯監局等部門合作拿到封閉的數據。但是，盡管網路擁有核心技術和數據礦山，卻還沒有發揮出最大潛力。網路指數、網路統計等產品算是對數據挖掘的一些初級應用，與Google相比，網路在社交數據、實時數據的收集和由數據流通到數據挖掘轉換上有很大潛力，還有很多事情要做。
2月底在北京出差時，寫了一篇《搜索引擎的大數據時代》發在虎嗅。創造了零回復的記錄。盡管如此，仍然沒有打消我對搜索引擎在大數據時代深層次變革的思考。 搜索引擎在大數據時代面臨的挑戰有：更多的暗網數據;更多的WEB化但是沒有結構化的數據;更多的WEB化、結構化但是封閉的數據。這幾個挑戰使得數據正在遠離傳統搜索引擎。不過，搜索引擎在大數據上畢竟具備技術沉澱以及優勢。
接下來，網路會向企業提供更多的數據和數據服務。前期網路與寶潔、平安等公司合作，為其提供消費者行為分析和挖掘服務，通過數據結論指導企業推出產品，是一種典型的基於大數據的C2B模式。與此類似的還有Netflix的《紙牌屋》美劇，該劇的男主角凱文·史派西和導演大衛·芬奇都是通過對網路數據挖掘之後，根據受歡迎情況選中的。
網路還會利用大數據完成移動互聯網進化。核心攻關技術便是深度學習。基於大數據的機器學習將改善多媒體搜索效果和智能搜索，如語音搜索、視覺搜索和自然語言搜索。這將催生移動互聯網的革命性產品的出現。盡管網路已經出發，其在大數據上可做的事情還有很多。
在數據收集方面，網路需要聚合更多高價值的交易、社交和實時數據。例如加強自己貼吧知道的社交能力、盡快讓地圖服務與O2O結合進而掌握交易數據，以及推進移動App、穿戴式設備等數據收集系統。
在數據處理技術上，網路成立深度學習研究院加強自己在人工智慧領域的探索，在多媒體和中文自然語言處理領域已經有一些進展;雲存儲、雲計算的基礎設施建設也在逐步完善。但深度學習仍然是一個巨大的挑戰，網路等探索者還有很多待解問題，如：無監督式學習、立體圖像識別。
在數據變現方面，網路需將數據挖掘能力、數據內容聚合和提取等形成標准化的服務和產品，進而開拓大數據領域的企業和開發者市場。而不僅僅是頗為個性化、定製化地為大型企業提供解決。
網路的優勢體現在海量的數據、沉澱十多年的用戶行為數據、自然語言處理能力和深度學習領域的前沿研究。在技術人才方面網路是聚集國內最多大數據相關領域頂尖人才的公司。聽說網路前段時間花五千萬挖了數據挖掘、自然語言處理、深度學習領域的十來位大牛，包括一些學者和教授。例如Facebook科學家徐偉。
在挖人上，捨得花錢不夠，還得用心。對於真正的大牛來說，錢只是一個影響因素。能否實現自己的夢想，公司的資源能否幫助自己的研究至關重要。徐偉在回國前就曾問過其他從矽谷回國工程師的意見，得到答案是積極的，最終促成他作出決定。
總體來看，網路擁有大數據也具備大數據挖掘的能力，並且正在進行積極地准備和探索。在加強面向未來的研究和人才布局的同時，也注重實用性的技術產出。
二、騰訊：數據為產品所用，自產自銷
微創新提出者金錯刀有個關於騰訊的故事。 1999年騰訊公司剛剛成立不久，天使投資人劉曉松決定向其注資的一個主要原因就是因為他發現，「當時雖然他們的公司還很小,但已經有用戶運營的理念,後台對於用戶的每一個動作都有記錄和分析。」而另一個投資人卻因為馬化騰在公司很小時就花錢在數據上表示不滿。此後騰訊的產品生產及運營、騰訊游戲的崛起都離不開對數據的重視。
騰訊擁有社交大數據，在企鵝帝國完成數據的製造、流通、消費和挖掘。 騰訊大數據目前釋放價值更多是改進產品。據騰訊Q1財報，增值服務占總收入的78.7%;電子商務業務佔14.1%;網路廣告收入佔6.3%。從廣告收入比例可以看出騰訊的大數據在精準營銷領域暫時還未大量釋放出價值。與其產品線對應的GMAIL、Google+的Google以及社交巨頭Facebook則通過廣告賺得盆滿缽滿。
在筆者看來，騰訊的思路主要是補齊產品，注重QZONE、微信、電商等產品的後端數據打通。例如最近騰訊微博利用「大數據技術」實現好友關系自動分組、低質量信息自動過濾、優質信息分類閱讀等智能化功能。明顯的用數據改進產品的思路。 那麼如果騰訊要深入大數據挖掘缺少什麼呢?筆者認為其只需馬化騰「摁下啟動按鈕」。數據已經准備好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深層次驅動大數據利用的產品，而不是用大數據改進自己的產品。騰訊還在觀望，等其他人去試錯驗證出一套模式或者產品後，自己可以「站在巨人肩上」。這是騰訊的典型思維。
在人才方面，騰訊很早便開始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中國後，Google圖片搜索創始人朱會燦、Google中國工程研究院副院長顏偉鵬、Google中日韓文搜索演算法的主要設計者，《浪潮之巔》及《數學之美》作者吳軍相繼加入騰訊。搜搜花了很多錢，但被認定為一款無法承載騰訊重託的產品，最後這些大牛都走了。大都回Google了。
騰訊在大數據領域也缺少技術帶頭人。其對公關也不重視。技術大牛很少出來做報告，更不會向網路、阿里那樣主動包裝宣傳技術大牛。其技術雖然低調，但執行力很強。據騰訊的程序員朋友說封閉開發、集體加班是常有的事情。但配套的重金激勵也能跟上。重金之下必有勇夫、騰訊用制度保障技術產出。另外騰訊在高校合作領先一步，在2010年便與清華大學合作成立了清華騰訊聯合實驗室。這么看騰訊的技術人才這塊似乎有短板。會不會到時候馬化騰按下啟動按鈕，發現沒數據挖掘能力呢?不會，騰訊搞不定數據挖掘，到時候依然可以挖到大牛，甚至讀論文來搞定這事兒。數據挖掘已較為成熟。數據挖掘實際是資料庫、統計學、機器學習三個領域的融合。在學術界已經發展多年。不過自然語言識別和深度學習等方面要趕上網路，就難了。除非將網路的數據和眾大牛一起倒騰過來。
總體來看，騰訊目前的大數據策略是先將產品補全，產品後台數據打通，形成穩定生態圈。本階段先利用大數據挖掘改進自己的產品。後期有成熟的模式合適的產品，則利用自家的社交及關系數據時，開展對大數據的進一步挖掘。
三、阿里巴巴：坐擁金數據，嘗試做面向未來的數據集市
阿里巴巴B2B出身，在外貿蓬勃的大環境下，依靠服務中小企業發家。淘寶、支付寶等toC的產品出生前，阿里並不依賴也不擅長技術。業界普遍認為阿里沒有技術基因。直到淘寶、支付寶以及天貓三個產品後，對海量用戶大並發量交易、海量貨架數據的管理、安全性等方面的嚴苛要求，阿里完成進化，在電商技術上取得不菲的成績。在一段時期阿里仍然浪費了手裡掌握的大量數據。這些數據還是「最值錢」的金數據。
數據挖掘無非是從原始數據提取價值。阿里現有的數據產品例如數據魔方、量詞統計、推薦系統、排行榜以及時光倒流相對來說是比較簡單的BI(商業智能)，沒到大數據的階段。「大數據」浪潮襲來，阿里提出「數據、金融和平台」戰略。前所未有地重視起對數據的收集、挖掘和共享。馬雲在「退居」前動不動都對外提「數據」。有位阿里朋友甚至開玩笑說，馬雲英文名可以從Jack Ma改為Data Ma。阿里現CEO陸兆禧曾做過CDO，首席數據官。為了用數據來驅動阿里電商帝國，阿里還成立了橫跨各大事業部的「數據委員會」。
阿里的各項投資案也顯示其整合、利用和完善數據的野心：新浪微博的社交及媒體數據、高德的地圖數據和線下數據以及友盟的移動應用數據，都是其數據及平台戰略的一部分。數據戰略正在首席人工智慧官(CBO)車品覺領頭下逐步落地，王堅的雲為其提供基礎設施、基礎技術支撐。
就在馬雲退休之後，王堅對外透露其跟馬雲開玩笑說的一句話：阿里巴巴對數據的理解深度，不會超過蘇寧對電子商務的理解。估計馬雲不一定認同他這話。馬雲對大數據已經有著自己的理解和考量。馬雲曾經說過其對大數據的思考。大致意思是：現在從信息時代進入數據時代了。區別是信息時代更多的是精英玩的游戲。我比別人聰明，我能提取出信息出來;數據時代，別人比我聰明，將數據開放給更聰明的人處理，數據即資產，分析即服務。
計算機發展的過程是從象牙塔、到平民到草根。大數據也是這樣，一開始在象牙塔階段，少數精英公司才能玩;但到後面只要有數據就有價值。數據也有所有權，產生數據、流通數據、挖掘數據的都會獲得相應的價值。而阿里擅長的便是「建立市場」，建立一個數據交易市場。屆時任何個人和企業都可以將數據和挖掘服務拿上去，交易。初期阿里會將自己珍藏的電商和信用數據逐步放到上面。 有數據的人，拿上去賣，或者讓別人分析，分析即服務。沒有數據的人，即可以去買，也可以去幫別人挖掘，做礦工。
阿里並不是技術驅動，而是業務驅動的。因此在技術層面我們看到，基於前面提到的阿里大數據思路，其技術重心主要在系統層面。阿里擁有LVS(Linux Virtual Server，Linux虛擬伺服器)開源軟體創始人章文嵩，Linux Kernal、文件系統、大牛DBA等領域的大牛。從人才布局可以看到阿里擅長的技術領域，體現在對於並發訪問、電信級別的電商業務的支撐方面的得心應手。在去年雙十一期間，支撐了單日過億的訂單量。鐵道部奇葩網12306在日均40萬時已經不行了。
總體來看，阿里更多是在搭建數據的流通、收集和分享的底層架構。自己並不擅長似乎也不會著重來做數據挖掘的活兒。而是將自己擅長的「交易」生意擴展到數據。讓天下沒有難做的「數據生意」。
總結一下
移動互聯網浪潮下，現實世界正在加速數字化，每個人，每個物體、每件事情、每一個時間節點，都在向網上映射。空間和時間兩個維度的聯網，使得數字世界正在接近一步步模擬現實世界。歷史、現在和未來都會映射到網上。對大數據的挖掘正是對世界的二次發現和感知。BAT三巨頭已經出發。
㈦ 嘉實騰訊自選股大數據策略組合靠譜么
該組合融合騰訊自選股數千萬用戶的選股智慧，通過分析市場情緒把握市回場機遇答篩選潛在投資價值股票。同時，嘉實基金憑借16年選股經驗，為該組合提供策略指導。統計顯示，雖然市場經歷了兩次暴跌，截至10月23日，該組合今年以來漲幅仍高達118%。
以海量數據以及相關新聞信息為基礎形成報告，分析整體用戶趨勢與股票價格表現之間的關聯性構建大數據模型，精選大概率具有超額收益的個股，這比傳統行業的數據源以及其他非金融行業數據更直接。從而可望及時准確地反映投資者的集體情緒和對市場熱點的判斷，進而獲得超額收益。
而嘉實基金通過結合價值、成長、流動性等指標，剔除基本面和流動性較差的股票，優化大數據投資組合。
兩巨頭的通力合作使自選股大數據組合實現了高於市場預期的漲幅。據Wind資訊統計，截至10月23日，該組合今年以來漲幅達到118%，同期滬深300指數僅上漲1.06%，中證500指數上漲34.11%，中證800指數上漲9.29%，上證綜指上漲5.50%。自選股大數據組合的漲幅遠遠超過同期市場主要指數的表現。而且，相較於其他大數據策略組合，該組合的漲幅也十分亮眼。
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