企业技术创新实例

企业技术创新实例企业的技术创新与企业所处的市场位置有关系，创新的层次随着企业在行业中的地位而发生改变。行业占有率高、利润领先的企业往往更加重视技术创新的投入；特别是那些依靠创新发展起来的大型公司，更是非常重视技术创新的投入和相关的方式方法。一、贝尔实验室的创新介绍1.1贝尔实验室的发展历史亚历山大·贝尔在1847年出生在苏格兰的一个声学世家，1877年他创办了贝尔电话公司。在经营了18年之后，也就是1895年，贝尔电话公司决定将“全美范围内的长途业务”分割出来，成立一家独立的公司，起名叫做“AT&T”。AT&T发展迅猛，在1899年，AT&T便把其前身的贝尔电话公司整合进来，于是AT&T便成了贝尔公司的母公司。在1925年，AT&T收购了西方电子公司的研究部门，并成立了一个叫做“贝尔电话实验室公司”（简称便是贝尔实验室）的独立实体，在建立之初，贝尔实验室便致力于数学、物理学、材料科学、计算机编程、电信技术等各方面的研究。在二三十年代，贝尔实验室的研究人员推出了远距离电视传输和数字计算机，领导了有声电影和人工喉的开发。两项信息时代的重要发明-晶体管和信息论都是贝尔实验室在40年代研究出来的。贝尔实验室在50和60年代的重大发明有太阳能电池，激光的理论和通信卫星。作为美国最大的科研机构之一，贝尔实验室为推动美国的科技发展立下了汗马功劳：85年间近3万项专利，11位科学家问鼎7项诺贝尔物理学奖，更有9项美国国家科学奖、8项美国国家科技奖等顶级科技奖项被收入囊中。正因为此，贝尔实验室一度被视为美国的一张名片、美国科研机构中杰出的发明领袖。近年由于通讯市场和资本整合的变化，贝尔实验室先后被整合到朗讯公司，后又合并至新的阿尔卡特朗讯公司，2016年阿尔卡特朗讯与诺基亚宣布合并，贝尔实验室也被合并至新的诺基亚公司；逐渐淡出了人们的视线。1.2创新是贝尔实验室主要的使命1946年，贝尔实验室（BellTelephoneLab）的肖克利（W.Schockley,MIT毕业的博士）、巴丁（JohnBardeen,普林斯顿大学毕业的博士）和布拉担（W.Brattain）组成一个课题组，研究固体电子器件。1947年，贝尔实验室的大楼里发明了点接触晶体管，之后他们的同事在此基础上继续研究，又先后发明了面型晶体管和体型效应晶体管，晶体管的诞生惊艳于世，给三位科学家带来了诺奖，也让贝尔实验室随之闻名全球。更为重要的是，这一发明掀起了以晶体管取代电子管的微电子技术革命，带领人类开启了新时代。晶体管直接催生了现代计算机，再后来的计算机联网互通变成现实，因特网就这样应运而生。毕奇说，“贝尔实验室晶体管这一发明的伟大有目共睹，其对于科学、技术、产业、生活等各个领域的影响延续至今。”当前最流行的编程语言之一的C语言同样出自贝尔实验室。丹尼斯·里奇（DennisRitchie）出生于纽约，毕业于哈佛大学。1967年进入贝尔实验室，1983年因发展操作系统理论及实现Unix操作系统而获得图灵奖。1999年获美国国家技术奖章。他是C语言之父、Unix之父、图灵奖获得者，有史以来最伟大的程序员之一。而除此之外，和原子能、半导体、计算机一起被誉为20世纪四大发明的激光器，蜂窝式移动电话的发明和发展，光纤及光通信科技的研发直到整个光通信时代的开创，无一例外都是贝尔实验室的杰作。贝尔实验室的早期创新主要集中于发明层面，为此贝尔实验室投入了非常庞大的资金用于研发团队；对早期的贝尔实验室而言，这一点并不值得忧心。贝尔实验室在建立之际，其赖以生存的母公司已经在有线和无线电话领域占据了美国90%的市场，从原本一个微不足道的小型私企摇身一变成为财大气粗的垄断企业，不可否认，电话专利及其之后的一系列创新性研发成果成就了母公司的辉煌业绩。而母公司这样的垄断企业亦成为贝尔实验室的基础。母公司对于贝尔实验室的重视尤甚，在资金问题上从不吝啬。据了解，在当时，个人资产能够达到1万美元以上即可入列富裕阶层，而贝尔实验室获得的第一笔年度科研经费就已经高达1000多万美元。1.3宽松的环境和人性化管理对于工作环境的打造，贝尔实验室特别注重如何提供宽松和自由的工作气氛，虽然随着时代的变迁，工作人员的数量有了巨大的增长，但是宽松的沟通和合作气氛始终得以保留。用诺贝尔奖获得者、美裔华人朱棣文的话来说，“贝尔实验室是研究的乐园。”有着20多年贝尔实验室工作经验的毕奇也深有体会，他说：“对于研究人员来说，最大的乐趣莫过于按照自己的兴趣和专长来选择研究课题，并能够得到自由交流和探讨，在贝尔实验室这些都能得到最充分地满足。”虽然，对于关键技术的保密和知识产权的持有可能与“自由交流”有所冲突，但在贝尔实验室，研究成果获得专利之后，研究人员是被允许公开发表论文，随意参与各种学术研讨的。自由开放的环境来自于一个宽松的体制，而管理方式决定了这一切。对于贝尔实验室这样的发明型机构，技术专家才是管理方式的幕后决策者。贝尔实验室的管理岗位沿袭企业的惯例，但不同之处是，每一层的领导都是由某个领域被认可的技术权威来担任的。随着时代的变化，进入80，90年代以后，特别是贝尔实验室在归属于朗讯公司以后，管理方式也受到了来自市场的挑战，引入了不少的职业经理人参与实验室的管理和运营。即便如此，技术专家在贝尔实验室的地位也是独特的，每一个技术人员有着与管理岗位相等同的发展路径。笔者曾在贝尔实验室工作过一段时间，虽然已经是朗讯贝尔实验室的时代，但是公司的人性化管理文化还是随处可见；工作安排具有很大的弹性，即便是基层的员工对于管理问题也可以随时发表自己的意见。公司对于每个员工在创新方面都有很强的支持，例如培训员工如何发表专利，公司负责全面支持并提供奖金；鼓励员工参与各种技术的交流和分享活动等等。1.4科技发展的变迁对贝尔实验室的影响在并入朗讯之后，由于失去了主要的资金提供者AT&T的支持，贝尔实验室开始被迫将主要业务从发明创造转移到注重应用技术的层面，以帮助朗讯公司取得竞争优势。贝尔实验室不得不开始限制科学家和工程师们的项目选择，他们被要求将科研转移到能够尽快创造利润的研究上来，虽然依然有技术的突破，有创新，但这和贝尔实验室曾经的发明性质的创新完全不可同日而语。随着全球通信行业进入新的竞争环境，一方面跨国公司面临着来自华为，中兴等企业的低成本竞争；另一方面通讯技术的发展与互联网技术高度融合；这些都使得老牌大通信公司面临利润下降，跨行业竞争等等难题，甚至有些行业专家都声称传统的通信将会被互联网融合，慢慢消失在网络世界中。这些外部的条件也使得贝尔实验室的创新由原有的发明创造层面，滑落至延续性创新层面；对于未来发明创造项目的支持减少。正如前序章节公司提到过的，当一个行业进入C区的时候面临的问题，在类似贝尔实验室的研发机构中普遍存在。公司不能断言归属于新诺基亚的贝尔实验室将会销声匿迹，但至少在目前来看，恐怕人们将很少再看到贝尔实验室推出类似晶体管似的革命性的发明创造。公司希望这个为人类技术发明做出过杰出贡献的研发机构能够再次迸发生机，也许人工智能是个不错的领域。二、互联网+创新实例在资本市场和国家政策的鼓励下，越来越多的人投入了创业的大军。正如媒体所说：有那么一群人，他们精力充沛，有理想，爱“折腾”；他们披荆斩棘，砥砺前行，用实际行为响应‘创新、创业’国家战略。这群人有一个共同的称呼——‘创业者’。事实上，在这些年兴起的“双创”大军中，“互联网+”的创新模式是最为普遍的一种；很多在本行业有着丰富经验的年轻人，借助互联网这个工具，开启了自己的创业之旅，更重要的是，他们坚信“互联网+”将改变他们原本的业态，带来完全不一样的用户体验和企业盈利模式。2.1网络媒体的“互联网+”创新北京多乐时代信息科技有限公司是2014年4月注册的，主营方向为移动互联网音频、视频、阅读的新媒体公司。业务涉及多乐电台、多乐听书等APP研发项目，包括APP产品的技术研发、有声版权代理与运营、音频内容的生产、采购、制作与销售等。从2014年到2015年，团队默默耕耘了一年之久来做创新性研发。公司的技术创新主要依赖于技术团队，直到今天为止，多乐旗下所有APP应用集群产品的技术研发全部都是由公司的CTO田宇先生带领团队完成的。公司的主力产品多乐电台，是一款专注于移动声音在线娱乐的手机应用APP，产品1.0版本于2015年3月23日上线，当时的产品构想是，做一款集手机听书、自媒体电台、声优直播为一体的APP产品，打造一个综合性声音在线娱乐平台，为所有网民提供声音类的移动互联声音娱乐体验。到目前为止，多乐电台上线运营一年多，已覆盖下载用户2000万，同时拥有大型的正版音频内容资源库，含12个种类共1000万部集；拥有精准的年轻用户体系、UGC和PUGC主播资源，用户体验和粘性都非常强；拥有国内最大的校园广播联盟，系中文在线、百度文学有声版权战略合作方。以下是北京多乐时代信息科技有限公司在这三年的历程中所得到的一些创新体验和经历，供读者参考。2.1.1互联网公司核心在于技术创新新媒体的科技创新是一件非常有挑战性的事情，从技术层面来说，多乐电台的技术团队一直很明确自己的目标，那就是研发一款高性能的、好用的、流畅的互联网影音软件。多乐电台本质上就是基于内容分发网络技术的在线移动SNS音频分享平台，使用Java语言开发，覆盖了Android/IOS主流智能手机平台，通过服务端和移动端实现。服务器端使用PHP脚本语言为服务端提供API接口，Linux+Nginx架构，Redis缓存访问数据库，并使用CDN做分发加速，使各地访问都毫无阻碍。移动端分别使用Java和Objective-C编写。本产品创新的打破了返回上一层必须点返回键的魔咒，达到手势交互上创新，同时AudioStream播放引擎的应用采用了缓存接口数据的功能，解决网络慢或者网络缓存失败问题。采用Redis内存缓存系统拦截推荐及热门内容访问请求，在高并发访问时保证数据的快速响应，打破传统PGC(ProfessionallyGeneratedContent)模式，可使用手机录音，使每个用户可产生内容，成为移动电台生成者，构建全民皆电台模式。服务器通常是指那些具有较高计算能力，能够提供给多个用户使用的计算机。服务器与PC机的不同点很多，例如PC机在一个时刻通常只为一个用户服务。服务器与主機不同，主机是通过终端给用户使用的，服务器是通过网络给客户端用户使用的。和普通的PC相比，服务器需要连续的工作在7X24小时环境。这就意味着服务器需要更多的稳定性技术RAS，比如支持使用ECC内存。根据不同的计算能力，服务器又分为工作组级服务器，部门级服务器和企业级服务器。服务器操作系统是指运行在服务器硬件上的操作系统。服务器操作系统需要管理和充分利用服务器硬件的计算能力并提供给服务器硬件上的软件使用。在Web1.0时代，门户和新闻类网站由于不存在用户系统产生的自定义动态内容，只需要依靠HTML静态化和简单添加服务器及网络带宽就可以应对高并发请求访问。然而，在如今的移动互联网时代，不仅需要解决Web2.0类高互动性高数据流动性的数据型大型网站所面临的用户个性化内容实时检索、修改和展示，更对客户端（APP）与服务器端的频繁网络请求、实时信息推送的安全性、稳定性等问题提出了更高的技术需求和挑战。多乐电台需要网络支持，由服务端提供移动端所需要的文本文档和声音文件。移动端则扮演了一个展示内容和聆听声音的平台，移动端提供良好的方式以便于用户和后台的服务器交互。服务器使用Linux+Nginx总体架构，在Linux系统下使用Nginx作为负载均衡服务器：Nginx既可以在内部直接支持Rails和PHP程序对外进行服务，也可以支持作为HTTP代理服务器对外进行服务。Nginx采用C进行编写，不论是系统资源开销还是CPU使用效率都比Perlbal要好很多。使用Redis访问数据库，Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。使用PHP脚本语言开放API供移动端调用。PHP独特的语法混合了C、Java、Perl以及PHP自创的语法。它可以比CGI或者Perl更快速地执行动态网页。用PHP做出的动态页面与其他的编程语言相比，PHP是将程序嵌入到HTML（标准通用标记语言下的一个应用）文档中去执行，执行效率比完全生成HTML标记的CGI要高许多；PHP还可以执行编译后代码，编译可以达到加密和优化代码运行，使代码运行更快。另外值得一提的是，公司技术对于服务器性能方面的优化，做到了行业前列，例如：找到系统性能的瓶颈、根据瓶颈提供性能优化方案、使系统硬件和软件资源的使用达到平衡、对于硬件瓶颈所导致的性能阻碍、更新CPU配置和性能、增大物理内存和虚拟内存、采用更好的技术增加磁盘I/O性能，如常见的磁盘RAID技术等。公司紧跟国际设计趋势，在Android版本的结构中，大量使用了Fragment控件，使得在界面显示和交互上焕然一新。而大量使用Fragment也会带来一定的问题，Google给出的管理fragment栈的方法有一定的局限性，对开发者不是很友好，暴露出来的接口较少，在这个基础上可以进行的操作就更少了。在公司看来，Fragment管理无疑是Android的福音，因为它更轻量级，相对更快。这里边维护了一个装有fragment的list，会模拟系统的fragment栈对其中的fragment进行操作，所以stacks也就是相当于系统FragmentManager中的回退栈，所以公司可以进行的操作就是无限的的多了，因为这个栈是在公司自己手中的，这样增加灵活性的同时增强了稳定性，可谓一箭双雕。为了提高用户体验，本应用采用了缓存接口数据的功能，在网络慢或者网络缓存失败情况下，也可以呈现部分数据给用户使用。解决了在手机端网络数据延迟的情况下做到更好的用户体验。在歌曲缓存中，并没有像传统播放器缓存整首音频的数据，而是缓存了一部分的数据，因为在音频的缓存中，如果缓存整个音频，如果音频较大的情况下，会使内存急剧增加，会使应用比较卡。而采用部分音频缓存，很好的解决了应用卡顿、内存不足等问题。播放引擎使用了效率很高、所占内存很小的在线流媒体（AudioStream）播放引擎，支持ShoutCast和IceCast流媒体协议，以及标准的HTTP传输协议。支持ShoutCastmetadata、ID3v2和PodcastRSSfeeds，同时可以暂停和恢复播放，会解决大音频文件的缓存问题。使应用操作更加流畅。提高了应用的整体流畅度。点评：从以上的研发过程和技术细节描述，可以看到多了公司事实上实在成熟平台和技术上进行的二次开发工作，也就是针对用户需求采用较新技术进行的延续性创新工作。延续性创新的特点是细节多，受限于平台技术、基础软件和硬件条件；需要大量的测试进行完善；当然好处是容易在现有市场中找到用户。2.1.2技术创新难点实例以下是北京多乐时代信息科技有限公司在这几年的技术研发创新中获得的一些创新实例。鉴于互联网音频服务有很多难点需要突破，例如突破服务器所面临的大数据管理、高并发访问及海量用户动态实时推送等关键技术难题等等。例如：上亿的用户登录注册及个人信息管理；PB级别的海量音频资源在全国各省市和地区的快速访问和下载播放；用户和音频信息在不断增长的同时快速搜索访问；热点内容的爆发性传播导致的超高并发访问请求；海量用户动态的实时更新与推送；移动端实现全平台覆盖，以及SNS的细化和覆盖等。这些问题，都是之前市面上所出现的产品所没有解决的，公司的技术团队是如何一步步实现的呢？攻克难点一：数据库海量数据处理在系统负载量不大的情况下，数据库的select、delete和update操作响应延迟较低，一般在10ms以内，配合合适的索引，在中等性能的服务器上，可应对100万以内的数据量处理。但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下，更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新在大数据情况下很难做到同时快速响应。此时，单独一台服务器已经很难满足服务性能需求。解决方案：数据库分表分库中间件针对以上问题，项目组在经过长时间研究和探讨后，自主研发了一套数据库分库分表连接处理中间件，将原本保存在一台服务器中数据表，按功能模块拆分，保存至不同的服务器，通过硬件的横向扩展，实现数据的分布式处理。分表分库的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲，对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用垂直切分，即把关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在一个server上。如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(server)上。当然，现实中更多是这两种情况混杂在一起，这时候需要根据实际情况做出选择，也可能会综合使用垂直与水平切分，从而将原有数据库切分成类似矩阵一样可以无限扩充的数据库(server)阵列。点评：大数据库实时响应问题普遍存在，在诸如QQ，facebook等通讯软件登陆，注册修改也面临同样问题。目前多采用分布式数据库的形式，多乐公司自己的创新也同样解决的实际问题；在创新方法中属于较为常见的问题——解决式创新。攻克难点二：海量音频、图片文件的储存与访问大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等，他们如何存储并被有效索引？高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮服务器能解决眼下的问题，但是还有个问题就是全国各地不同网络环境针对同一资源的访问问题，也许公司的服务器在北京，可能在云南或者海南的访问速度如何解决？解决方案：CDN静态文件加速网站访问响应速度取决于许多因素，如网络的带宽是否有瓶颈、传输途中的路由是否有阻塞和延迟、网站服务器的处理能力及访问距离等。多数情况下，网站响应速度和访问者与网站服务器之间的距离有密切的关系。如果访问者和网站之间的距离过远的话，它们之间的通信一样需要经过重重的路由转发和处理，网络延误不可避免。一个有效的方法就是利用内容分发与复制技术，将占网站主体的大部分静态网页、图像和流媒体数据分发复制到各地的加速节点上。所以动态内容分发与复制技术也是CDN所需的一个主要技术。CDN(ContentDeliveryNetwork):几乎在各大网站都有使用该技术。例如，使得你的网站在各省市访问更快，其原理是采取了分布式网络缓存结构（即国际上流行的webcache技术），通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的cache服务器内，通过DNS负载均衡的技术，判断用户来源就近访问cache服务器取得所需的内容，解决Internet网络拥塞状况，提高用户访问网站的响应速度，如同提供了多个分布在各地的加速器，以达到快速、可冗余的为多个网站加速的目的。攻克难点三：大数据实时搜索随着互联网数据规模的爆炸式增长，如何从海量的历史、实时数据中快速获取有用信息，变得越来越具有挑战性。搜索是获取信息最高效的途径之一，因此也是各类网站、应用的基础标配功能。建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提。索引（index）是除表之外另一重要的、用户定义的存储在物理介质上的数据结构。当根据索引码的值搜索数据时，索引提供了对数据的快速访问。事实上没有索引数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果，但随着表变得越来越大，使用“适当”的索引的效果就越来越明显。注意，在这句话中，公司用了“适当”这个词，这是因为，如果使用索引时不认真考虑其实现过程，索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能。解决方案：搭建专有搜索引擎然而，在数据量越过千万级别之后，上诉方法也将面临严重的性能问题，模糊搜索和数据插入的延时将上升的3秒甚至更多，这将严重影响普通用户的使用体验，此时需要专门的搜索引擎框架软件，并部署专门的服务器提供搜索服务。开发者想在自己的产品中实现搜索功能一般都是基于某个开源搜索系统（如ElasticSearch、Solr、Sphinx）搭建搜索服务。攻克难点四：热点内容超高并发访问Web2.0是一种新的互联网方式，通过网络应用(WebAPPlications)促进网络上人与人间的信息交换和协同合作，其模式更加以用户为中心。正如同创新2.0所倡导的以人为本、草根创新、开放创新、共同创新理念，Web2.0的核心概念是互动、分享与关系，所有的网络行为，都可用“互动、分享、关系”的概念来做诠释。在Web2.0兴起的今天，信息的发布已经不再是管理员统一发布的了。Web2.0网站的内容通常是用户发布的，使得用户既是网站内容的浏览者也是网站内容的制造者，这也就意味着Web2.0网站为用户提供了更多参与的机会，例如：微博和维基百科就是典型的用户创造内容的指导思想。这一交互方式模式的转变，使得互联网用户的网络访问具备以下特点：海量数据。之前的Web站点多半属于静态网页，信息的发布是基于管理员统一操作，而Web2.0网站的信息发布主要来自于用户，这使得数据量呈爆炸性的增长，原先一个网站可能几百个G的数据量，而现在一个Web2.0站点，动辄上T，甚至是几个T。实时刷新。Web2.0体现是用户间的参与、共享、交互，进而给用户带来丰富多彩的访问体验。直接的影响就是网络流量增大，服务器请求压力变大。在多乐电台项目中，由于明星效应所带来的热点内容高并发访问，将是对系统服务稳定性及高可用性的极大考验。解决方案：负载均衡及缓存优化负载均衡是由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合，每台服务器都具有等价的地位，都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某种负载分担技术，将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上，而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。均衡负载能够平均分配客户请求到服务器列阵，籍此提供快速获取重要数据，解决大量并发访问服务问题。这种群集技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能。在电台服务访问量越来越大、内容越来越多的时候，用户交互不断增强，访问集中，造成数据库负载过大、网站显示延迟等影响，而造成影响用户体验的主要瓶颈集中在数据库服务器承载能力方面。要让数据库服务器快速响应并能够承受越来越大的负载,缓存技术就是解决此问题的一种方案。Cache性能高效，设计简单，可以对数据库中的数据进行缓存，降低数据库负载；可以对Web页面进行缓存，提高Web页面响应速度；对复杂计算结果进行缓存,可以减少网站服务器的传输负荷和计算速度和对用户的响应速度，有效地提高网站性能及可扩展性。多乐电台项目开发了基于Redis的内存缓存系统，以应对热点数据的高并发访问，拦截推荐及热门内容访问请求，保证数据的快速响应，将数据库访问压力减少50%以上。点评：这些是典型的复制/模仿技术，利用成熟技术解决面临问题。从以上的技术难点以及解决方案来看，主要是采用的第四层的创新方法——学习和模仿，来解决工作中遇到的问题，这符合大多数创业创新企业的操作模式。像北京多乐时代信息技术有限公司这样的新兴互联网企业，能够抓住市场需求，采用成熟及技术迅速站立市场是最重要的一部，互联网技术的不断发展与扩散正是引发这场活动的引擎，笔者相信，随着人工智能技术的进一步发展，类似这样的APP应用还会迎来再次的革命。希望那时，公司的技术创新能够有所突破，从而保持自己的技术优势。2.2“互联网”+大数据分析北京京西创业公社信息科技服务有限公司的水滴数据平台是接住了互联网和大数据两种潮流技术的信息服务平台。水滴大数据资源平台主要用于整合企业数据、投资人数据、政府数据和互联网数据并为不同用户对象提供分析、查询、预测、评估推送及决策等功能。获取中小企业、投资人和实业企业家数据，利用大数据技术建立数据平台，通过数据挖掘技术为三者提供个性化的信息对接、融资服务、企业孵化服务，帮助创业企业成长。最终以围绕科技创业整条链条，可衍生出投前投后服务、云服务、融资服务、法律服务、人才招聘服务、咨询及数据服务、资源互换、广告分发等的互联网创业生态服务平台。2.2.1水滴数据平台技术核心(1)企业大数据平台，通过互联网爬虫技术抓取网络上企业的各类数据，结合工商、银行等系统数据接口，获得创业企业的融资、团队、产品、媒体报道等数据；获得投资机构和投资人的投资案例、投资记录、投资偏好、工作经历等数据。利用大数据技术对海量企业数据进行存储。同时还需要整合政府、企业、交通、人工智能、金融等细分垂直领域的相关数据。建立数据抓取系统、数据在线采集系统、数据清洗系统、数据模型搭建系统等一整套数据自动化系统。(2)企业数据挖掘模型，利用企业大数据平台采集到的创业企业数据、投资人数据和实业家数据，通过分类、聚类、回归分析、决策树等数据挖掘手段，分析企业发展健康度指标、市场发展趋势、企业融资需求、投资人投资需求等多方面结果。基于大数据算法的基础上建立模型分析出每个行业的热点投资机构，为创业人员推荐优质的投资机构，同时也为投资机构推荐优秀的创业项目和创业公司，通过水滴数据打通投融资圈的封闭模式，让投、融资过程更透明化。(3)企业服务平台，根据企业数据挖掘的结果，为创业公司、投资人和实业家提供多种在线的服务，如：企业融资展示、企业招聘、企业办公场地租赁、投资人对接等。满足企业孵化和融资、投资人寻找投资项目、实业家寻找投资基金的需求。通过对不同行业的创业公司成长记录、人员信息记录、发展历程记录、融资信息记录、媒体报道记录等，运用大数据构建模型，通过海量数据和模型以及算法来分析各个行业的前景发展，以及预测不同行业存在的商机，为创业者提供详细的创业指导意见。(4)企业知识图谱，水滴数据是基于企业大数据的基础上，构建企业知识图谱，知识图谱就是把所有不同种类的信息(HeterogeneousInformation)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。它通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现数据分析等方法结合，并利用可视化的三维属性的图谱形象地展示企业多维度的关联关系。2.2.2水滴数据平台应用大数据和人工智能相结合，机器学习算法相结合来突出产品创新模式，公司将搭建从数据挖掘分析到应用的一整套生态系统。在这个系统之上，公司提供整套的数据开发和应用工具，公司把这些工具提供给第三方数据分析师、应用开发者。他们都过调用水滴平台的工具获取需求数据，同时也可以完善水滴平台的数据。依托大数据技术和丰富的行业经验，体察互联网+时代的变革和机遇，提供基于企业层面的用户全景画像以及行业范畴的产品、品牌、营销、舆情等全方位的分析与报告服务。通过企业知识图谱、机器算法、人工智能结合模型搭建，为金融风险预测、企业征信评估、投资评价提供支撑。例如反欺诈是“企业风险控制”中非常重要的一道环节。基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据（结构化，非结构）整合在一起，并构建“反欺诈”引擎，从而有效地识别出欺诈案件（比如身份造假，团体欺诈，代办包装等）。而且不少欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，这也给欺诈审核带来了新的挑战。知识图谱，作为关系的直接表示方式，可以很好地解决这两个问题。首先，知识图谱提供非常便捷的方式来添加新的数据源，这一点在前面提到过。其次，知识图谱本身就是用来表示关系的，这种直观的表示方法可以帮助公司更有效地分析复杂关系中存在的特定的潜在风险反欺诈的核心是人，首先需要把与借款人相关的所有的数据源打通，并构建包含多数据源的知识图谱，从而整合成为一台机器可以理解的结构化的知识。在这里，公司不仅可以整合借款人的基本信息（比如申请时填写的信息），还可以把借款人的消费记录、行为记录、网上的浏览记录等整合到整个知识图谱里，从而进行分析和预测。这里的一个难点是很多的数据都是从网络上获取的非结构化数据，需要利用机器学习、自然语言处理技术把这些数据变成结构化的数据。完备的知识图谱应用流程通常应包含以下步骤：确定知识领域、收集数据、提取研究领域术语、阈值选择、精简和合并、显示、可视检测、验证关键点、从数据挖掘的思想出发，将其分为数据收集、数据预处理、数据计算、绘制图谱、研究报告形成五个主要部分。本文将围绕这一系列步骤，从应用领域、数据来源、研究方法与技术、研究应用目标等方。未来需要持续关注知识图谱先进技术与方法的研究。例如寻径网络、自组织特征映射、力矢量布局算法、潜在语义算法、最小生成树算法、三角测量等较为先进的映射技术，以及知识图谱使用的工具与软件。同时还需要整合政府、企业、交通、人工智能、金融等细分领域的相关数据。深度挖掘金融数据，结合企业知识图谱逐步建立完整的金融风险预测体系，提高企业征信相关的业务，完善互联网创业生态服务平台的搭建。点评：水滴大数据平台为企业征信等服务提供了新的方法，水滴数据利用互联网技术和大数据技术的集成，初步建立的自己的数据平台，目前可以通过访问水滴数据获得企业的公开资料。未来通过整合数据端口、实时抓取数据等方式，还会有很多应用的场景。水滴数据在企业服务端目前算是延续性的创新工作，对水滴数据的未来发展，公司依然期待能有技术上的突破。三、技术创新在医疗行业新技术的应用往往具有跨行业的特点，有其对于关乎人身健康的医疗行业，一直是技术创新的热门行业，本节记述了两个在医疗行业创新的公司案例以供参考。3.1红外人体姿势评估及虚拟运动训练设备三齐正康（北京）医疗科技有限公司与清华大学生物医学工程系、北京康复医院、清华大学第二附属医院等专业机构合作，利用最新的红外空间结构光技术，通过整合专家资源，研发了一些图像识别的算法，实现了非接触式人体姿势快速的评估，在设备前站立3秒钟，就能够快速识别人体姿势出现的问题。同时，通过直观的骨架图，能够实时进行姿势矫正的反馈性训练。解决了标记操作不便的难题，是一款先进的关于姿势评估与运动康复训练的设备。3.1.1创新点的发现研究发现，不良姿势加剧了骨关节、肌肉的老化，是颈肩腰腿痛发病的重要因素；我国颈肩腰腿痛病人估计超过1.5亿人，每年要花费大量的国家医保费用。此姿势评估及训练设备研发成功后很多人将通过姿势矫正，恢复骨关节与脊柱的平衡，疼痛就会减轻或者缓解，为国家节省大量的医疗支出，同时为患者、医生节约了宝贵的时间，提高生产效率。目前想要对姿势评估的结果进行量化分析，就要在人体特定的骨骼位置，使用标记物，拍摄照片后，使用软件进行分析测量，得出结果。这种使用标记物的方法，操作繁琐、费时费力，不容易大范围开展和使用，同时不能作为一个互动的矫正姿势的产品,也不适合作为科普互动产品。姿势的评估与运动功能评价是医学研究和临床实践中一个热门的领域，关系到人体健康的基础，应该并列为与人体的基本生命体征相等的重要位置。尤其在医学、竞技体育、健身、养生保健等多个领域的广泛应用，姿势评估的研究是一个热点。目前姿势评估主要方法有徒手评估技术、身体标记、照片评估技术，主要的系统都是国外的设备，包括韩国的exbody、意大利的GPS系统等等。通过在人体的特定骨骼位置，标记上一些特定的标记，进行正面和侧面的照相，使用软件，计算出姿势偏斜的角度。这种方法可以实现定量评估，但是操作复杂，评估一个人至少需要20分钟；评测者需要尽量少穿衣服，操作不便捷。同时，他不能够实时提供身体的姿势反馈信息，不能用于实时的训练矫正。基于此现状，公司考虑研发一款即快速又准确的人体评估设备，美国、加拿大等医疗公司有采用红外结构光分析人体姿势的科研项目，是未来姿势评估与运动评测领域的发展趋势，公司决定采用红外结构光技术作为非接触式的姿势评估的技术实现手段，而没有选择在人体进行标记、拍片的方法，后者需要人工操作，操作复杂而繁琐，也不能够实现互动的功能。点评：典型的发现问题——>寻找成熟方案——>研发创新的模式，这种方式的特点是：1潜在市场确定；2技术已有先行者，风险较低；3未来的持续性研发需要寻找突破；4面临潜在对手的竞争。3.1.2创新过程与产品1，创新设计和思路公司在分析了国内外技术人体姿势功能评定技术的基础上，找到现存技术不足、缺点，主要问题有四点，一是手工操作，定性但无法定量；二是可以实现定量评估的方案操作复杂，评估一个人少则20分钟多则1个小时，极大的降低就医效率，而且评测者需要尽量少穿衣服，操作不便捷；三是不能够实时提供身体的姿势反馈信息，不能用于实时的训练矫正；四是只能用于动态运动的评测，不能用于静态的姿势评估。通过多种技术比对，发现红外结构光技术能有效解决以上问题，目前也属于国外大学、科研机构正在研究的领域，所以公司将工作重心转移到以此为核心。结合目前公司现状，并不能投入百分之百的技术力量来解决行业难点问题，需要借助国内高校实验室技术专家、康复从业医院行业专家的力量，共同完成产品设计及技术创新。（清华大学生物医学工程实验室是国家重点实验室、首都医科大学附属北京康复医院为合作单位）2、创新产品情况红外人体姿势评估及虚拟运动训练设备产品创新是针对需要进行姿势评估和监测的人群，包括：青少年、颈肩腰腿痛病人、脑卒中、脑瘫、骨关节疾病、脊柱侧弯等病人，解决在病理评定期能简单高效准确的给出评测人定量的指标依据，并提供有效的康复训练矫正方案。本次创新产品中如何获取人体各骨骼的空间坐标位置是核心关键，公司选择了微软的kinect作为红外体感设备，原因在于其是一个普适性的设备，价格适中，可以大量使用。没有选择市场上的精度更高的红外设备，如加拿大的NGI系统，因为后者的价格昂贵，单个机器的价格在10万美元左右。高昂的价格，也不能可能将这样的设备大量普及。所以公司选择了微软的kinect作为红外体感设备,尤其是V2版本上市后，其识别的精度进一步提升。接下来就是如何计算出有价值的量化指标来衡量判断人体姿势的相关问题。在这个环节公司咨询了大量的康复医学院专家，包括中国康复医院刘主任、北京康复医院郄主任，定期开展见面讨论会，逐渐形成了一套计算机体系的数据算法和展现方式，通过设备可以快速评估出姿势的问题，并且给出个性化的虚拟运动康复训练方案，算法的完善借助了实验性的方法，每次版本迭代或算法更新后都会去清华大学生物工程实验室与现有国际高精度定位仪器进行比对，用真实实验来佐证研究的科学性。设备精度调校，最终达到纵向4mm,横向1mm的误差，已经达到国际先进水平，完全可以满足临床医学上的需要。为了避免长期训练的枯燥性，公司特地成立了游戏开发小组，小组成员包括训练设计医师、游戏开发专家、动画设计专家、网络专家等，共开发了5款针对不同问题的康复游戏，包括训练腿部、平衡的长城律动，训练重心平衡的翻滚小球，训练上肢谐调的摘苹果、抓气球、训练行动能力的森林漫步。涵盖了人体重点关节和常见康复病症，游戏的数据还可以上传云端，与他人共享交流。为了更好的检测运动训练过程中的人体数据变化，解决医生远程量化指标监测的问题，在场景训练和游戏训练中增加了实时动作监测模块，可监测八组运动指标和两组动态曲线及人体重心的变化。红外姿势评估与体感运动康复训练设备目标适用人群将包括：青少年、颈肩腰腿痛病人、脑卒中、脑瘫、骨关节疾病、脊柱侧弯等病人。也适用于爱好健身、高尔夫爱好者、体育运动爱好者或体育运动技术员的监测。智能分析，自动推送颈肩腰腿痛康复运动训练解决方案；图1线上智能训练方案系统通过红外设备采集人体数据，并根据算法给出问题描述，实现了智能人体姿势评估、诊断预警；大量用户数据使数据挖掘，为提供临床大数据分析提供可能。图2分析预警报告移动客户端作为红外体感设备的服务窗口，从困扰人们身体的各种疼痛为诉求，利用简单、方便、快捷、高效的3A姿势疗法的理念，通过用户自评测及身体疼痛原因等数据，为用户制定有效缓解病痛的训练方案。大量的线上数据为后期建立国人身体健康大数据平台提供了坚实的基础。图3App界面设备样机如下：图5一体机设备公司目前正致力与研发和推广小型化设备，使服务可以运用到家庭，为康复病人在家和医生的沟通提供解决方案，实现医院康复与居家康复有机融合的服务模式。图6红外体感便携式设备2、关键技术众所周知，姿势其实是一种特殊的运动状态，人体姿势千千万万，如果大家探讨每一个姿势比如站姿、坐姿、卧姿乃至行走的正确姿势，都会是非常深刻的一门学问。3A姿势就是复杂的问题简单化，让身体处于一个最容易判断的姿势，通过这个姿势完成的情况来检查身体是否有了改变。人体在空间上可以分为3个轴，即水平轴、矢状轴、冠状轴。取英文中“轴”（axis）的第一个字母“A”，可以简单地将这3个轴简称为“3A”。以这3个轴为标准，可以对姿势做出正确与不正确的评判，这个方法被广泛地应用在解剖学、生理学、人体功能学等。水平轴是沿左右方向与人体垂直的轴线，将人体分为上、下两个部分。它是反映人体水平位置的一个评估指标。也可以划出不同高度的许多条水平轴。在水平轴上评估人体姿势要重点关注双眼、双耳、肩膀、髂前上棘、髂后上嵴、膝盖、脚趾部位。矢状轴是沿前后方向、与人体垂直的轴线，将人体分为左右两部分，它是反映人体左右侧对称情况的评估指标。在矢状轴上评估人体姿势要重点关注鼻根、胸骨上窝、肚脐、脊柱、膝盖、足跟部位。冠状轴是与矢状轴垂直、将人体分为前、后两个部分的轴线。这个轴不好用图像直观表示，所以我把这个轴表示为垂直方向。你可以想象这是一个左右方向的平面，也就是沿正中线把身体前、后分开的线。在冠状轴上，重点关注头部、肩膀、髂前上棘与髂后上嵴、小腿与脚的交角。骨骼识别技术系统采用微软红外体感设备KinectV2的红外结构光，通过计算人体骨骼的25个标记点的三维空间位置坐标信息为基础，分析人体信息及状况。图2红外人体骨骼标志点示意图Kinect骨架追踪处理的核心是一个红外传感器，该传感器通过黑白光谱的方式来感知环境。测量事件发生时，红外线发射器发出的激光可覆盖整个Kinect的可视范围，激光在散射体表面产生漫反射，红外线或视频图形阵列(videographicsarray，VGA)摄像头组接收漫反射光线，通过激光散斑(1aserspeckle)照明利用光编码(1ightcoding)技术对可视范围内的空间进行编码。Kinect可对获取的具有三维纵深的编码进行运算，获得相应的彩色图像数据、深度图像数据以及骨架模型数据。Kinect与计算机通过USB接口相连，所获数据通过USB端口输入计算机，再由应用程序编程接口(applicationprogramminginterface，API)来读取相关数据，按程序中规定的算法进行运算，在计算机界面上以文字、语音形式实时输出人体下肢ROM。测量原理的核心是对受试者进行骨架追踪处理，Kinect提供了人体骨架的25个不同关节点，所有关节点都通过空间三维坐标(X，Y，Z)进行定义，其中VGA摄像头提供x和y平面坐标值，红外摄像头提供z向深度值。通过修订微软提供的kinect开源SDK，对于头部、肩关节、脊柱、骨盆、膝关节等关节点进行数据平滑处理和算法优化，识别关节点的空间位置坐标，经过数学计算出人体常见的姿势问题。本项研究的技术路线如下：此外系统后台支持层采用分布式云端部署，具有良好的安全性和伸缩性。关键数据云端汇总分析，实时掌握训练过程、用户进步情况。开发环节上采用高性能计算机，使用了多种算法、建模技术。系统基于C#、PHP、JavaScript等技术语言,使用了3dMax、unity3d、KinectStudio、VisualStudio2015、PhpStorm等开发工具实现。加入AdaBoostTrigger、RFRProgress两种机器学习算法，使系统更加智能。点评：医疗设备的国产化是我国在创新转型的重点领域，此公司的创新路径非常具有中国特色，并结合了高校和医疗机构联合开发，具有替代进口产品的作用，