许嵩：唱过人间的那些情爱

人人湘正是互联网和餐饮相结合的重模式的体现，许嵩些情我们相信资本的推力能帮助他们更深度地挖掘市场和用户的需求，实现进一步的成长。

三、唱过市场分析由于《王者荣耀》的推出时间为2015年的第三季度，所以我们先着重分析一下当时的市场概况。  因此，人间在《英雄联盟》的用户人群统计面前，人间《王者荣耀》想要针对的用户其实有两个选择，一是和《英雄联盟》一样，开发出一个具有充分的可玩性但是上手和操作难度会略高的手游，主要吸引本来就已经很庞大的MOBA类端游玩家，这样也能很赚钱;二是结合手机端游戏的特点和腾讯社交化的优势，考虑到MOBA类游戏的团队属性、极高的耐玩性和本身就非常受欢迎的特点，再次扩大用户群体，充分考虑上手简单和女性玩家的游戏基础等因素，开发出一款可以让几乎所有人快速上手的游戏，在保证门槛足够低的情况下，再利用匹配同水平玩家和自定义操作方式等的一些游戏制度来留住高水平玩家和举办电竞比赛。

而对于传统PC网游来说，许嵩些情游戏是完全在网络上的，许嵩些情玩家在游戏里可以称王称霸号令天下，可以创立帮派结实众多好友，但是在现实生活中他本质上就还只是一个人，一个周围的社交关系完全没有发生改变的人。然而这样一款不给钱也能变得更强的免费游戏，唱过必然更受用户的尊重。这固然和当时手机硬件水平以及MOBA类游戏开发的难度有关，人间但不可否认的是，人间随着手机屏幕的增大和硬件水平的提高，以及MOBA类手游具备的用户粘性高，玩家互动性强等特点，再加上手游重度化、精品化的发展趋势，在未来，MOBA类手游很有可能会取得非常大的进展。(4)英雄的皮肤、许嵩些情台词和画风的设计思路  对于一个目标用户里包含广大女性玩家的游戏，许嵩些情游戏的画面是否精致同样非常重要，就像选男女朋友的时候第一眼看的是脸，选英雄的时候，除非是资深玩家，第一眼看的也是英雄的脸和身材，这也是为什么王者荣耀女性玩家的比重比《英雄联盟》等的大很多的一个原因了。产品运营分析总结：唱过下图为《王者荣耀》自发行以来的百度指数走势图，唱过从中我们可以明显的看到《王者荣耀》的人气是在持续走高的，而在走高的过程中，却还是有着ABCDEFGH这几个相对的高点，如果你去深入研究的话，就会发现这几个高点对应的分别是：A，游戏公测;B，2016年春节;C,清明节+王者荣耀TGA大奖赛;D，五一放假+新版本+王者荣耀王者城市赛;E,端午节;E和F之间，暑假;F,中秋节;G，国庆;H，2017年春节。

其实《王者荣耀》并没解决掉这些缺点的原因主要有以下几点：人间(1)服务器差、人间网络不好、游戏卡等都是跟整个手游的大环境和技术有关的，没有哪个团队会希望自己的游戏出现这种基础的问题，所以如果真的出现了这些问题，那么原因也只能是团队或者是手游界本身的技术实力存在着瓶颈，但是随时时间的推移和技术的进步，这些问题会好转;(2)小学生太多，经常被队友坑，玩家素质差。(2)英雄背景的选择思路《英雄联盟》起源于欧美，许嵩些情它的风格深受欧美游戏风格影响，许嵩些情所以它虚构了一个史诗般的完整的背景故事，所有英雄都是这个故事的延伸，但随后它的用户遍布了整个星球，他们有着不同的价值观和思维方式，却通过这样一款游戏被连接到了一起，所以《英雄联盟》的整个故事和英雄的设定必然要考虑全球的文化水平，为几乎每个地区创作几个代表那个地区文化的英雄，但最终《英雄联盟》还是把所有的这些角色都纳进了它一开始创造的那个背景故事当中。对于巨头来说，唱过如果人工智能的应用只能停留在下棋与炫技的层面，那可能意味着投资回报率不对等以及很大的泡沫与风险。

另外，人间许多巨头研发的AI助理在基于上下文的对话能力与理解口语中的逻辑、人间能力履行、基于上下文的对话能力方面都存在欠缺，也意味着当前的人工智能还处于相对初级的阶段。但在当前，许嵩些情最重要的是基于用户特定场景需求要具备逻辑理解能力与颠覆性的商业模式方面，人工智能的应用还没影儿。百度人工智能早早已在布局，唱过今年阿里宣布启动“NASA”计划，腾讯正式宣布成立AILab。我们知道，人间人工智能在美国已经研究几十年，人间但依然很难看到盈利的希望，商业化落地依然面临尴尬局面，创业者的游戏都是资本推动的，资本是逐利而短视的，如果游戏的结果是一直是无底洞的投入换不来真金白银，游戏就很难玩下去。

通过技术手段的过滤和机器学习在内容产业领域也正在成为BAT的标配与必争之地。但即便是这些巨头的人工智能助理，它们的服务范围基本定位在信息检索，资讯收集获取，而无法搞定相对复杂一点的问题。

对于创业者来说，一旦科技巨头都在开足马力，加大火力，在进行人工智能布局的时候，创业公司与巨头相比，在人才储备与数据、用户、流量、资本不在一个档次，贸然进入这个赛道，结果是可以想象的。当前人工智能还停留在学术层面：投资回报率不对等另一方面，当前人工智能的深度学习在语音和图像以及自然语言处理的应用方面虽有进展，但更适合在搜索引擎和学术、信息流内容数据推荐方面，还无法应用在许多普通用户的产品上面。甚至有人激情万丈的喊出：“创业就去搞人工智能”。比如对于今日头条这家从诞生之初就自冠以人工智能属性的公司，其基于数据的推荐算法驱动机制尽管带来了低俗的标签，但却俘获了海量用户。

其次，人工智能基本上是被巨头推动的。早前创新工场李开复指出，硅谷各公司在用“不合理”的价钱去挖人，给刚毕业的人工智能领域博士都能开出超过200万到300万美元的年薪。李开复是国内人工智能领域疯狂投资者之一，声称创新工场投资接近25家企业，包括地平线机器人、Face++、Uisee等。人工智能应用的服务行机器人层面，虽然功能性虽不断完善，但当前的产品体验层面依然离商业化与消费者太远。

有数据显示，在2016年1月有超过5万个新的APP被提交到了appstore，但是在美国市场有65%的智能手机用户在一个月内下载新APP的数量为0，下了1个新APP的人占8.4%。另外，在谷歌发布新版神经机器翻译系统后，某定位于机器翻译创业团队发现自家产品翻译的准确性全面落后于谷歌。

另外，人工智能目前在技术上还有很多难题有待处理，从当前来看，在手机、电脑等常规的硬件载体之外，人工智能还没有相对成熟的全新的软硬件载体，人机语音交互的智能化程度低，硬件层面缺乏配套。而人工智能的基础层涉及到大数据、人机交互、计算能力、通用算法、框架等这是构建生态的基础，价值高，能聚集大量开发者和用户，有人认为未来AI产业盈利亮点还将传导至应用层，它成为巨头必然要拿下的高地就不足为奇了。

有业内人士认为，从未来性看，结合了复杂推理和表示学习的系统将为人工智能带来巨大的进步，但深度学习在短时间内不会像图形操作界面与互联网那样改变大部分人的生活。说到底，人工智能的本质是进化算法可以自我学习，但它无法从根本上去改变行业，而更多的是提高效率的一种方式。于是创业者到资本开始不断寻找新风口与新的增长点。AI的基础是大数据，这些资源通常掌握在巨头手中。当然，不能否认人工智能将是辅助医疗、服务机器人、无人驾驶、虚拟现实等领域的重要变革变量，对互联网、安防、金融、医疗、汽车、制造业、教育、广告、智能家居等诸多行业均会进行重要改造。有“安卓之父”之称的安迪-鲁宾(AndyRubin)也成立一家软硬件孵化器和风险投资公司，主要面向人工智能领域，为初创企业提供资金支持。

当然，对于巨头来说，布局人工智能是有必要的，因为它是底层基础层面的应用框架，这是构建生态的基础。人工智能本质是拼技术：但创业者要拼过巨头很难即便是做大了被收购这种想法也相当危险，因为人工智能在本质上是拼技术，而当前互联网创业成功者多数是基于商业模式的创新。

人工智能还有很多难题，创业者也很难跟巨头去拼人才、用户、流量与资本。在美国，MIT，斯坦福等高校以人工智能方向的专业培养了众多顶尖人才，被以谷歌、Facebook、微软等为代表的企业重金聘请。

今年的两会，“人工智能”首次被写入政府工作报告中。OFweek行业研究中心统计数据显示，从盈利能力来看，机器人本体业务亏损面高达70%。

显然，如果无法根据逻辑进行多层次地推演，理解表达因果关系的能力，就无法担纲深层的服务。巨头为何要推动，因为它毕竟是关系到未来的一项颠覆性的技术，没有人会愿意自己被新技术颠覆。硅谷科技巨头的人工智能助理基本上也已经成为标配了：从FacebookM到AmazonEcho，从GoogleAssistant，到AppleSiri、IBMWatson。况且人工智能离不开海量数据的支撑。

而创业公司在某一垂直领域做出绝对的技术壁垒其难度相当大，因此有业内谈到这样一个案例，硅谷某大公司收购一个人工智能初创公司后，发现各种指标、性能还不如内部的产品，于是被收购的团队全部派去做产品了。微软亚洲研究院常务副院长芮勇曾经说了一句略显夸张但却清醒的话：实现真正的人工智能大约要500年，你要让我在后面再加个0我也不反对。

比如这些助理基本能回答今天天气如何，但如果问到附近的星巴克可以用微信支付么以及今天的天气是否会导致塞车或者航班延误等这类相对有逻辑一点的问题就无能为力了。有数据显示，从全球来看，截至到2016年第二季度，全球AI公司突破1000家，跨越13个子门类，2011-2016年人工智能领域融资额复合增速达到42%，总融资额高达48亿美元，其中，深度学习、自然语言处理、计算机视觉是获投金额最多、创立公司最多的领域。

谷歌在利用大数据方向与关键业务是搜索，但可以衍生到地图，视频、翻译、无人驾驶汽车等相关业务。资本和企业都乐意鼓吹人工智能领域的无所不能与远大前程，方便融资并获得高额估值，挤入独角兽行业。

国内这种趋势也非常明显，所以我们看，开发一个APP则会面临用户获取和使用成本高，难留存，用户难发现等瓶颈。而在创新工场之外，众多风投机构都乐于在人工智能领域砸钱。毕竟真正懂深度学习的人还不多，极为稀缺导致供需不平衡，当然这个不合理的价格也涉及到人才竞争。也就说是说，AI当前目前跟学术关联性很高，而且更多是停留在学术研究层面，但技术与学术研究要应用到一些产业或行业从规律来看都需要几年甚至几十年的时间，不能简单地靠普通商业思维去打通。

去年五月份，美国排名前15名的移动软件开发商，发现下载量同比下跌了两成。在硅谷，英特尔、谷歌、GE、facebook等是最活跃的投资者。

这体现出，创业者拼技术要拼过巨头很难，另一方面，人工智能类创业公司想做大了被收购的概率相对于其他拼商业模式的公司或许也更难。人工智能(AI)应该是今年科技行业的最热门领域之一。

从当前看来，如果没有清醒的认识到现状，资本疯狂助推，创业者贸然入局会把AI的泡沫越吹越大。在AlphaGo之外，Google不久前又发布了神经机器翻译系统(GNMT)，并且将其投入到了难度系数颇高的汉语-英语翻译应用中，Facebook扎克伯格甚至表示人工智能就是下一个十年路线规划的核心。

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