人工智能行业投资价值分析及发展前景预测分析.docx
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1、人工智能行业投资价值分析及发展前景预测分析一、整合营销传播(一)整合营销传播的含义1992年,全球第一部整合营销传播(IMC)专著整合营销传播在美国问世,其作者是美国西北大学教授唐舒尔茨及其合作者斯坦,利田纳本、罗伯特,劳特朋。唐E.舒尔茨关于整合营销传播的定义是:“整合营销传播是一种战略性经营流程,用于长期规划、发展、执行并用于评估那些协调一致的、可衡量的、有说服力的品牌传播计划,是以消费者、客户、潜在客户和其他内外相关目标群体为受众的”。按照乔治贝尔奇和迈克尔贝尔奇对唐E.舒尔茨定义的理解,“整合营销传播是一种战略性的商业流程,用来规划、开拓、执行和评估具备可协调、可测量、具有说服性和持续
2、性的品牌传播(沟通)计划,该计划的目标是建立与消费者、中间商、潜在消费者、雇员、合作伙伴及其他相关的内部和外部的目标受众的沟通,产生短期的收益回报,并建立长期的品牌与股东价值”。美国广告公司协会(4As)定义:“整合营销传播计划的概念,是指在评估如大众广告、直接反应广告、销售促进以及公共关系等多种传播工具的重要作用时,更充分认识到将这些工具综合运用所带来的附加价值,即整合运用后所带来的信息的清晰度、持续性和传播影响力的最大化”。可见,整合营销传播理论的内涵是以消费者为核心,综合、协调使用各种传播方式,以统一的目标和统一的传播形象,传递一致的信息,实现与消费者沟通,迅速树立品牌在消费者心中的地位
3、,建立长期的关系,更有效地达到品牌传播和产品销售的营销目标。亦即,整合营销传播是整合各种促销工具,如广告、人员推销、公关、销售促进、直复营销等,使其发挥更大的功效的活动过程。(二)整合营销传播中受众接触的促销工具整合营销传播的一个关键因素是营销企业必须了解各类沟通或促销工具,并知晓如何使用它们来传递公司或品牌信息。这就客观要求营销企业必须明晰每种消费者能够接触到的促销工具与目标受众沟通时的价值所在以及它们如何能够形成一个有效的整合营销传播方案。(三)整合营销传播计划过程在制定整合营销传播策略的过程中,营销企业需要结合各种促销组合要素,平衡每一个要素的优势和劣势以产生最有效的传播计划。可以说,整
4、合营销传播管理实际上就是与目标受众进行有效传播的过程,包括策划、执行、评估和控制各种促销组合要素。二、整合营销传播方案的制定者必须决定促销组合中各要素的角色和功能,为每种要素制定正确的策略,确定它们如何进行整合,为实施进行策划,考虑如何评估所取得的成果,并进行必要的调整。营销传播只是整体营销计划和方案的一部分,因此必须能够融合其中。计算机视觉简介根据国家标准化管理委员会指导编制的人工智能标准化白皮书(2018版),计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解、分析图像以及图像序列的能力。根据解决问题的不同,计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动
5、态视觉和视频编解码五大类。从功能来看,根据中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室发布的2019年人工智能发展白皮书,计算机视觉主要功能包括图像获取、预处理、特征提取、检测/分割、高级处理等。三、计算机视觉行业在新技术方面的发展情况和未来发展趋势近年来,数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面,互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能,海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面,机器学习算法取得重大突破,以多层神经网络模型为基础的算法,使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高,为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面,计算
6、力提升突破瓶颈,以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力,使得运算更快,同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。三大因素不断进步极大促进了人工智能技术的发展,尤其是以深度学习为代表的机器学习算法,及以计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别为代表的关键技术取得重要突破,部分技术已接近、甚至超越人类水平。在计算机视觉方面,深度学习和深度网络在图像物体识别方面取得了变革性成果,在物体视觉方面较传统方法体现了巨大优势。2015年基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet数据库上的识别准确率首次超过人类,计算机视觉技术得到显著进步。未来,人工智能行业在数
7、据、算法、算力方面仍具有巨大的发展与进步空间。相关技术创新与研发投入力度将继续加大,更快更高效的算法模型与部署效率、更庞大且标准化的行业数据、更强大且成本更低的计算芯片,将进一步推动行业技术进步。四、人工智能产业链人工智能行业的产业链可分为基础层、技术层、应用层。其中,基础层主要包括芯片、软件框架、传感器、服务器、数据(集)等软硬件及服务,为技术层提供算力、数据等底层支撑,是人工智能发展的重要基石。技术层主要通过基础层的算力、数据支持,进行海量模拟训练和机器学习建模,为人工智能提供核心的算法与应用技术,主要包括以深度学习为代表的算法模型,以及计算机视觉、智能语音、机器学习、生物特征识别、知识图
8、谱等关键技术。技术层是人工智能发展的核心,对应用层的智能化发展起到决定性作用。应用层则是基于基础层与技术层,面向特定应用场景需求而形成的软硬件产品或解决方案。人工智能应用广泛,可有效赋能下游领域实现人工智能应用,为其转型与发展注入强劲新动能。五、城市管理计算机视觉行业概况我国高度重视城市管理工作,推进市域社会治理现代化的重大战略部署,我国逐渐加大了数字城市试点与建设。根据APEC、BCG等联合发布的建设数字城市,释放数字生命力数字时代下,提升城市新生代吸引力数据显示,截至2019年底我国数字城市试点已超过700个,市场规模约6,516亿元,预计至2023年市场规模将增长至11,085亿元,年均
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