直通车投放人群圈定策略,直播行业赚钱真的轻松吗
就像很多人以为只要长得漂亮就能做主播，漂亮的主播在镜头前很轻松。还有人想做主播缺担心自己颜值不够做不了。
直通车投放人群圈定策略，直播行业赚钱真的轻松吗？
说实话任何一个行业赚钱都不轻松。
就像很多人以为只要长得漂亮就能做主播，漂亮的主播在镜头前很轻松。还有人想做主播缺担心自己颜值不够做不了。
长得好看才能做主播，这是很多人的误区。
很多人都会纠结，觉得自己颜值不够高，上镜总是感觉不自信，包括很多老板在招主播的时候也会想往漂亮的人去招。其实，颜值是一把双刃剑，如果你用好的话，会加分，用不好的话，反而会减分。★ 举个例子我之前带的一个女主播，卖服装的，非常漂亮，每场直播销售额也非常好。但是几场直播下来，我们发现一个问题，就是她的退货率非常高，40%左右。后来我们做调研才发现，因为这个主播长得太漂亮了，所以大家在看直播的时候都觉得自己穿上这件衣服也会跟她一样漂亮，但是买回家才发现不适合自己，导致退货率非常高。
除此之外，还有一个问题，就是颜值高的女主播非常容易吸引异性粉，会导致直播间涌进很多异性观众，从而导致直播间观众的标签不垂直，进一步导致平台推给你的流量非常混乱。总而言之，主播的颜值不是最重要的，只要你长得五官端正，表达能力强，就能当主播。另外，再跟大家科普一下，一个健康的直播间，光主播一个人卖力的播，是绝对不可能做得起来的。一个直播团队里应该有8大岗位，运营、主播、副播、中控、短视频、文案、客服、流量投手。直播团队里的每一个人都非常重要，一个配合默契的直播团队的组建是非常难的事。1、运营直播运营是整个团队里的老大，什么都要会，要懂直播规则与流程，要有选品分析能力，还要有团队管理与培训经验，最好还要有电商从业经验。2、主播主播要有强大的个人魅力和控场能力，把握直播间的节奏；有抖音或者淘宝直播带货经验最佳。如果没有直播经验，做过门店营业员、业务员、讲师或者主持等职业，拥有相关经验的也可以。除此之外，主播还要能吃苦，体力好，毕竟动不动就在镜头前面直播6、7个小时，一般人扛不住的。以及，最重要的一点：稳定。3、副播我们一般都会给主播配个副播，去分担一下主播的压力，也是为日后转成主播做培养和铺垫。副播是公司重点培养的对象，要有主播的潜质；直播过程中要跟主播临场配合，不要抢词；副播要比主播更了解产品，跟用户互动，及时回复公屏。4、中控中控的入门门槛很低，但是非常重要的岗位，既要负责产品上下架、改价格、改库存、拉黑、禁言等工作，还要有极高的流量敏感度，我们会要求中控每隔一段时间将直播间的GMV写在白板上，让主播看到，实时调整直播节奏和话术。中控一般是作为未来的运营去培养的。5、短视频短视频这个岗位，我们更看重剪辑能力而不是拍摄能力，因为卖货短视频是不用做剧情的，只做商品的展示。6、文案文案要懂得抓热点，有一定的文案功底，懂得运用镜头语言，有超强的学习与模仿能力。7、客服有淘宝客服经验为先，有粉丝运营能力最好，有社群运营能力为上佳，有粉丝裂变能力为千年等一回。8、流量投手流量投手也是直播团队的核心人员，有直通车或者钻展投放经验最好，懂得产品市场的人群圈定，具有数据分析能力，稳定，沉得下心。以上就是一个直播团队的8大岗位，不过就算你有足够的人手，我也不建议你真的找来8个人去做一个团队，成本太高。你可以做乞丐版、基础版，条件好点可以去做升级版，像8大岗位都配齐的是豪华版，一般我们不做。★ 4个版本乞丐版：主播+中控基础版：主播+副播+中控升级版：主播+副播+中控+短视频豪华版：主播+副播+中控+短视频+文案+客服+流量投手+运营
总有人说自己没钱做直播，没钱做推广买流量，其实有钱有有钱的玩法，没钱有没钱的玩法。总之今年的抖音直播是绝对的红利期，尤其是前段时间巨量千川的升级，对商家来说是非常友好的，极大地减弱了对人的依赖。做淘宝的时候，如果一个运营很厉害，可能这家店离开这个运营就不行了；但是抖音不会，千川非常智能，运营之间的实力相差不了多少。流量对抖音来说也从来都不是问题，是对流量的承接与服务才是问题。也就是流量进来之后，你的主播能不能转化这个流量？这才是做抖音直播的核心。
大师给推荐一下平台可以吗？
过来人可以肯定的告诉你，直播是赚钱的，而且大部分挣钱的主播都是普通人。
在直播带货这个行业，李佳琦永远只有一个，也没有人可以复制出第二个薇娅。但是难道只有这些顶尖主播才能挣到钱吗？其实普通人只要掌握了方法，同样也能吃到直播的红利。先给大家看几个案例，都是我带的学员，纯素人，可以说是普通的不能再普通了，账号粉丝也只有几千个，放到抖音里是小的不能再小的账号。但即使是这么小的一个账号，单场直播的销售额也能破万，好的情况下甚至可以达到5、6万。为什么看起来这么不起眼的主播，却能不动声色地闷声发大财？因为很多人都有一个误区：只有粉丝几百万的大主播，才能通过直播带货挣到钱。所以他们一开始的时候拼命拍短视频去涨粉，花了很长时间，好不容易粉丝量起来了，兴冲冲地去开直播，以为一场就能卖爆，结果直播间连人都没几个，更别提卖货了。因为在抖音里，短视频流量≠直播间流量，你通过短视频积攒的粉丝都是兴趣粉，根本不会来你的直播间。只有从直播间吸引来的粉丝才是购物粉。记住，一个精准的购物粉胜过100个兴趣粉。下面介绍一个短视频流量和直播间流量有什么区别。★ 短视频流量体系
在抖音，一条短视频的数据好不好，主要是由完播率、点赞率、转发率、赞评比、赞粉比、复播率来决定的。平台会根据你的这些数据来评判你的这个短视频质量是否优质，一旦这些数据达到一个阈值，平台就会把你推向一个更大的流量池。为什么很多用户的短视频播放量一直是300左右的基础流量？就是因为这条短视频的各项数据没有达到平台给你设定的标准线。★ 直播间流量体系
短视频的流量体系，跟直播间流量体系完全不是一回事，下面这张图清晰地画出了用户进入直播间之后的完整路径。从点击率、停留时长到转化率、GMV和uv价值，这些数据又可以划分为人气指数和销售指数。1、人气指数（没有形成交易）① 直播间点击率抖音里的用户通过一个入口点进了我们的直播间，这时候就产生了点击率；② 用户停留时长点进来之后，用户会在你的直播间停留，哪怕他就停留了1秒，也算1秒钟的③ 停留时长；③ 互动率如果这个主播非常善于互动，就会引导直播间的用户在评论区留言、点赞，这就形成了互动率；④ 转粉率如果进入你直播间的粉丝关注了你，就是转粉率2、销售指数（已经形成交易）① 商品点击率用户点击了小黄车里的商品，但是没有购买，产生了商品点击率；② 销售转化率用户点击小黄车里的商品之后，进行了购买，从而产生了销售转化率；③ GMVGMV指的是当场直播的销售额；④ uv价值uv价值=销售额/访客以上每一个数据，抖音都给你设置了一个阈值，只有当你达到这个阈值的时候，抖音才会给你推流，推向更大的流量池。对于新主播来说，平台更看重你的不是销售指数，而是人气指数，因为抖音直播间的底层逻辑就是做用户黏性。想要把直播间做好，其实真正要做的只有2件事。一是做好直播间的流量，去投千川、投DOU+来拉观众，拉时长，拉互动；二是做精准标签，一切围绕你的货品去做，用直播间来获取精准粉丝。直播间8大岗位
另外，再跟大家科普一下，一个健康的直播间，光主播一个人卖力的播，是绝对不可能做得起来的。一个直播团队里应该有8大岗位，运营、主播、副播、中控、短视频、文案、客服、流量投手。直播团队里的每一个人都非常重要，一个配合默契的直播团队的组建是非常难的事。1、运营直播运营是整个团队里的老大，什么都要会，要懂直播规则与流程，要有选品分析能力，还要有团队管理与培训经验，最好还要有电商从业经验。2、主播主播要有强大的个人魅力和控场能力，把握直播间的节奏；有抖音或者淘宝直播带货经验最佳。如果没有直播经验，做过门店营业员、业务员、讲师或者主持等职业，拥有相关经验的也可以。除此之外，主播还要能吃苦，体力好，毕竟动不动就在镜头前面直播6、7个小时，一般人扛不住的。以及，最重要的一点：稳定。3、副播我们一般都会给主播配个副播，去分担一下主播的压力，也是为日后转成主播做培养和铺垫。副播是公司重点培养的对象，要有主播的潜质；直播过程中要跟主播临场配合，不要抢词；副播要比主播更了解产品，跟用户互动，及时回复公屏。4、中控中控的入门门槛很低，但是非常重要的岗位，既要负责产品上下架、改价格、改库存、拉黑、禁言等工作，还要有极高的流量敏感度，我们会要求中控每隔一段时间将直播间的GMV写在白板上，让主播看到，实时调整直播节奏和话术。中控一般是作为未来的运营去培养的。5、短视频短视频这个岗位，我们更看重剪辑能力而不是拍摄能力，因为卖货短视频是不用做剧情的，只做商品的展示。6、文案文案要懂得抓热点，有一定的文案功底，懂得运用镜头语言，有超强的学习与模仿能力。7、客服有淘宝客服经验为先，有粉丝运营能力最好，有社群运营能力为上佳，有粉丝裂变能力为千年等一回。8、流量投手流量投手也是直播团队的核心人员，有直通车或者钻展投放经验最好，懂得产品市场的人群圈定，具有数据分析能力，稳定，沉得下心。以上就是一个直播团队的8大岗位，不过就算你有足够的人手，我也不建议你真的找来8个人去做一个团队，成本太高。你可以做乞丐版、基础版，条件好点可以去做升级版，像8大岗位都配齐的是豪华版，一般我们不做。★ 4个版本 乞丐版：主播+中控 基础版：主播+副播+中控 升级版：主播+副播+中控+短视频 豪华版：主播+副播+中控+短视频+文案+客服+流量投手+运营
总有人说自己没钱做直播，没钱做推广买流量，其实有钱有有钱的玩法，没钱有没钱的玩法。总之今年的抖音直播是绝对的红利期，尤其是前段时间巨量千川的升级，对商家来说是非常友好的，极大地减弱了对人的依赖。做淘宝的时候，如果一个运营很厉害，可能这家店离开这个运营就不行了；但是抖音不会，千川非常智能，运营之间的实力相差不了多少。流量对抖音来说也从来都不是问题，是对流量的承接与服务才是问题。也就是流量进来之后，你的主播能不能转化这个流量？这才是做抖音直播的核心。我是卫阳，专注于直播电商干货分享的90后，欢迎有志同道合的朋友，一起交流共勉。如何找精准关键词时间精准人群？
主要的消费类型分为：潜在买家、兴趣买家、意向买家、行动买家和成交买家5种类型。那么其中的潜在买家占比是最大的，但是最终的卖家想要成交的买家却是比较少的，但是都是比较精准的流量。
但是我们在进行操作直通车的时候，不管流量有多少，我们就只要精准的流量，因为这个才是成交的关键词，利用精准的关键词可以帮我们店铺圈定更多有意向的买家。
1、关键词分类
（1）广泛词
广泛词是什么意思呢？什么字面上所表述的一个意思，是一个比较大的概念。
例如类目词就是一个广泛词，因为搜索量和展现量都是比较大的那种，但是这类词建议在产品是新品或者基础不稳定的时候进行使用，一般是不建议出高价的来获取流量，可以尝试去开通人群溢价，去圈定一些有收藏加购的行为的人群，减少花费。
（2）长尾词
长尾词大家都知道是比较精准的，一般选择两个到3个之间去进行投放就可以了。
那么我们要知道太长的长尾词就是过于精准了，那么就会影响展现，甚至会导致没有展现。
长尾词竞争一般不是很激烈，至少没有广泛词激烈，那么产品的前期就注重养这类的词的质量分，那么后前的话，才可以低价去获取精准的流量，这个只要是开直通车的车手都知道，这类词都是要重点培养的。
2、找优质词
关键词的组合可以说是千变万化的，在给产品添加关键词的时候，以前特定一种关键词组合方案已经不能持续的维持店铺流量的引入。
而且淘宝规则信息也在一直不断变化，也不是需要你每时每刻去看淘宝的下拉框、直通车的后台关键词、搜索框推荐词等等，只是经常看一下就可以了，因为这些关键词是比较常用，而且变化是很快的那种。
那么利用直通车解析中的数据去进行分析这些关键词是否可以转化的走向，如果转化、点击等等效果比较好的可以加大力度去进行培养。
（1）直通车系统推荐词，直通车推荐词是比较常用的一个方法。直通车后台系统推荐词都有适合无线端的关键词，但是要记得不是全部都适合。
（2）我们要根据产品的相关性、展现量、点击率、转化率等等进行数据分析选择，找出最适合自己产品，效果比较好的词进行投放来达到利益最大化。
（3）属性词。不管是无线端好事PC端，都是比较偏向搜索系统的推荐词，一个是搜索下拉框推荐词和右侧框推荐词。
搜索下拉框推荐词这些词常常会被搜索到，属于比较优质的词，右侧框推荐词一般都是用来热点搜索和热门购买的属性，这些比较潜在的词要结合产品自身来使用，适当加到产品的标题里面，让产品有更好的展现。
（4）搜索列表推荐词。无线端的客户在搜索产品的时候，产品展示的列表当中每个定量的产品都是会推荐一些热门购买的关键词属性来的。
那么这些词相对应的也是一些优质的潜力词，也是当下的产品类目的一个选购热点来的，同时你们也可以去结合产品的本身去进行添加！
3、关键词的基本出价和原则
（1）核心关键词
有些产品核心关键词肯定是不止一个的，尤其是那种做服装类目的店铺。
例如说毛妮外套，有些地方是叫呢子外套、毛妮大衣，总之不同地方就有不同的叫法，虽然说这些都是这类型产品的核心词。
但是它们的数据表现是不一样的。选择什么样的词去做核心词，是要根据这个产品的词进行数据分析和对比，从点击率、转化成交率等等多个维度进行参考的。
那么确认核心词之后，就要根据这个核心词去添加其他的关键词。
在创意标题里面也要有我们的核心词，添加其他的关键词有利于提高核心词的权重，从而能够更好的去培养我们的核心词。
（2）关键词的展现
我们都知道一个计划里面可以有200个关键词的，而这些关键词是围绕店铺产品来进行添加的，不过在添加关键词时，这个关键词是要和产品相关的。
当消费者进行搜索时，精准的关键词货优先展现在消费者的面前，不过不够精准的还是有机会展现的。
另外我们要知道要做的是在写产品标题和创意标题的时候，一定要相关，创意标题尽可能去覆盖产品的标题，那么这样的关键词在前期的权重就会比较高，同样也会获得优先展现的机会。
（3）关键词的出价
我们都知道关键词有提高出价和降低出价，那么什么时候去提高出价，什么时候降低出价呢？
如果你是一开始就低出价的话，那么位置就会靠后，展现、点击就会低，那么质量分就会低，导致平均点击花费过高，如果这时候还想着降低出价的话，我只能说你腻害。
如果前期高出价的话，可以拿到比较好的展现位置，从而获得高点击，进行卡位提高质量分。
在前期如果预算比较有限的话，建议就是投放高出价在流量的高峰期，其余时间再降低出价。又高到低慢慢调出价，又因为权重升上来了，那么后期在调低出价的时候，排名也就不会受到影响。
直通车的基础和核心在于关键词，选择好的、精准的关键词，开车往往事半功倍。获取更多的流量、更精准的流量，掌握关键词的基本原则。
拼多多店铺没流量没销量？
在店铺的成长过程中，随时面临着大大小小的问题，而态度是做店铺的基本要素，期望更是让我对自己和店铺有了特殊严格的要求。
所以，每位朋友做店铺亦是如此，态度和期望更是先决条件。
（私信留下学习 我每天会不定时帮你店铺诊断）
态度不够，又如何能认真且正确看待发生的问题？ 期望不足，店铺又怎么能蒸蒸日上？
然而这两点也并不代表一切，也不能掩盖操作的真实性。要做好一个店铺，往往大多数体现在问题的分析能力和处理能力上。
可以想到，倘若连分析问题的能力都没有，那么对待问题也只是盲目，处理解决问题更是纸上谈兵， 不是任何时候做一个“傻白甜”都是好的...... （我对“傻白甜”没有恶意......）
这次就针对多数存在且发生的问题进行一一分析，让店铺更上一层楼！
从流量角度来说
“流量一低再低”
相信很多商家朋友们都存在流量太少的尴尬，几百，几十的访客早已见怪不怪，甚至每日个位数访客的店铺也普遍存在，访客都已经成为问题，那么转化也不复存在。
毕竟大家都了解流量和转化之间的关系，有流量还有可能转化，没流量一定没转化......
存在这种流量尬局不是没有原因的，多数商家朋友都有这样的心理：
1. 每天流量都很少，心里想着店铺也凑合去做... （输在起跑线上）
2. 流量少，无成交，总是考虑推广引流，不付诸于行动...... （单纯想一想，行动跟不上）
3. 想推广引流，付费流量去带动，总怕白花钱，一拖再拖... （下不定决心，店铺也一拖再拖）
4. 开过车，投过钻展等等，想着几天就有效果，赶紧回本的心理状态，用了几天感觉没用果断停了，从此对引流方式都不再信任...... （改变心态，不然店铺想做好很难..）
一般商家朋友都会担忧白白投入没有产出，这一点还是可以理解的，但是要瞻前顾后，不要谨小慎微，有了这一想法那么从根本上就阻断了店铺的发展。
至于店铺的发展，究其本质，是一个长期发展的过程。想着几天就有效果那是非常难了，朋友们也都清楚一口吃不成个胖子，本身任何引流工具的存在都是合理的，不要因为个人操作等某些原因否定了其存在。
有这样的想法和问题也是正常的，人都是想把自己处于有利的情形下。
在如今的拼多多中，可以说也是很“现实”，你投入越多，收获也会越多，这个投入不只体现在金钱上，还体现在很多方面。
所以对于这种流量一低再低的尴尬局面，想要尽快逆转，那么就需要推广引流。
还是那句话，再好的产品也需要流量的支持，也不会存在什么都不做就爆发，这一点就看你如何把握了！
“付费流量”
在一些商家朋友们看来，付费流量的唯一缺点就是 付费 ！
不要一听到花钱就怂了起来......
当然，漫无目的地烧钱我是不推荐的，土豪随意......
付费流量也要进行控制的，看过不少商家朋友的流量情况，流量本来就没有多少，基本上还都被付费流量占据着，这样就需要对付费流量和免费流量占比进行控制。
付费流量占比高，那么就会影响到免费流量的提升。通常付费流量控制在20%-30%左右的占比是一个较为正常的合理区间，具体看情况。
所以首页流量带动提升不上来就是不行的了，毕竟操作车子就是为了免费流量，不然付费流量一停，那么店铺流量都是比较少的，转化更是越来越少。
前期主要获取到精准流量，做好精准人群标签的圈定，做好基础的细化操作，再逐步控制推广费用，这样去控制店铺的一个相对平衡，就会逐步好转起来。
“搜索流量”
为什么用直通车去带动搜索流量会更好？
除了直通车对自然搜索加权，我们还要考虑其带来的影响和效率。
本身直通车的引流作用是毋庸置疑的，在如此大体量的成长节奏下，直通车带动搜索，能够有效地正化影响，提高效率。
在季节性的局限下，引流效率十分重要，还要考虑到时间成本的影响，同样的时间下，如何优化效率是不是很重要了！ 是！......
直通车操作优化得到位，那么权重提升也是如鱼得水，这一点我们不得不重视起来。
另外，基础数据的优化是拉近差距的有效途径，踏板在这，该跳还是得跳！
“首页流量”
猜你喜欢流量，是一剂很猛的药，但是作用很明显，大体量的优势配上转化低的劣势，波动情况大，就像是一部手机，高端的外貌却是低端的配置，信号偶尔不好，但还是抵不住很多人的热爱。在我看来，是两个过程。
1. 从无到有
2. 从有到无穷
从无到有是个相对来说简单的过程，做好相应的准备，一触即发。打开了入口还要去想接下来应该做的事。
从有到无穷是个维持的长期过程，爆发的稳定持续增长是到无穷的发展。坑产满足.. 转化率到位...
长远的发展应有长远的考虑。
一场持久的竞争是需要有力往一处使，猜你喜欢流量对于如此长期的竞争而言，并不能体现出它全部的优势。
我们需要在不断获取流量的前提下，逐步带来好的转化，拉近与长远目标的差距。
目标长远，同步去做才是合理的方向。
从人群角度来说
：为什么总是提到人群呢？ 因为重要，不重要我干嘛总是去说它...... 请听我细细道来。
拼多多现在人群是起到特殊作用的，人群的个性化多元化也是相对优势的。
我们可以通过各项人群相关数据反馈得到店铺的目标人群群体是什么样子的。
访客特征可以看到你的人群情况
地域分布，该数据访客主要来广东，浙江，江苏等省份。
流量逐步趋于精准，那么转化也会提升，一个好的周而复始的过程就是，不断精准不断转化的反复过程。
买家标签、产品标签和店铺标签的匹配，精准流量的不断引进，人群权重高，对于首页流量影响也较大，更是一个良性循环。
人群文章可参考：
你深爱的人群“辜负”了你？先了解，再致用，人群的高度汇总！
有了流量 再谈转化 （转化基础，简单提及）
一些商家朋友也会问到我一些转化问题，这次也对转化基础进行一些简单分析。
有时候都列举出来，思路才会更加清晰，也是为了让大家都有更好的理解，流程化思路贯穿下来。
1. 定价
宝贝价格为什么能够影响转化呢？
很容易了解，价格过高，容易导致买家流失。价格过低，利润都是问题，成本回不来，也是损害自身利益，毕竟店铺的存在一定程度也是为了盈利。
定价则通常要考虑到4个因素来综合定价：
①市场情况 （主流价格）
②同行情况 （同行的可行性参考）
③成本 （各项成本..）
④一定的利润（操作空间）
主打价格战？
不建议打价格战，如果产品本身具有优势，优于同行优于市场，那么正常合理的操作就可以有一定的空间，后期提升也会相对容易一些。
旧思维是时候该更新了，如果也想让店铺也良好的发展，那么也应该着实去考虑到自身及店铺的影响，总之，损害自己的事情还是三思而后行。
产品的对应人群及消费能力是应该去综合考虑的，赠品和活动促销也都可以提升产品价值，促进转化，频繁地调整定价只会影响权重和人群。
2. 销量
宝贝销量低，也是不利于转化的。
你的上一名和下一名销量都比较高，你的宝贝销量都低于他们，那么就不利于转化了，因为这是访客的直观感受，至关重要！
新品销量刚开始较难起来，自然排名难以匹敌。
直通车卡位，可以不用卡太靠前，拉升流量达成转化。这样可以提升账户权重，进行销量累积，再充分利用市场，强化自身产品优势，达到稳步提升。
3. 评价与问大家
晒图评价和问大家一般是比较重要的，会让访客得到想了解的信息。评价里有图没图的结果是也不一样的。一些客观信息往往是具有较强的参考性的，正确看待！
4. 宝贝款式
不多说，好的款式事半功倍，不好的款式事倍功半。
5. 详情页
详情页对转化率和收藏加购都会产生影响。
首先详情页要有优秀的视觉设计效果，文字描述，文案设计，排版布局等等。详情页覆盖的就是两个字：“周全”。
找了一个相对不错的可以参考一下
有时候多看看同行对手还是很有帮助的，自己慢慢体会......
店铺问题把脉 避免误区
“多多进宝冲销量可以吗？”
可以，但凡事都讲究个“度”，双刃剑，大量操作不推荐，主要方向不推荐，多多客人群是比较乱的，且低消费人群较为多，也会影响到店铺人群标签，打乱人群。
“一味追求超低PPC”
不要一味地追求超低PPC，什么都不顾着，只盯着你那PPC了，心疼钱我理解，但合理利用也是应该的。
降低出价也不可取，展现量和点击量都那么少了，维持着那可怜的点击率和转化率没实际意义。
注意好你的质量分，合理控制PPC，养好权重，这样也才会物有所值，引流是目的，转化是关键。 朋友，你懂了吗？
“神化shua单”
一般我补充一些数据会用到，但是毕竟不是主线去抓，有时看看人群标签的影响，人群紊乱，不少商家朋友心里的后悔还是有的，不是言不由衷，也不针对任何人......
N年前确实它的地位影响很重，但现在规则和圈子也不再是N年前了，怎能任你肆意生长，最近对shua单也是各种打击，越来越专业化的圈子就不允许有出格的现象发生，作用也很是局限，辛苦多年谁也不想回到解放前。
盲目就像失去了眼镜的近视眼，少了眼镜不要乱跑...... 注意安全！
OK，部分激情用尽...... 赠言环节~
：就一句。记住，你努力的样子谁都比不了！
（私信留下学习 我每天会不定时帮你店铺诊断）
将替代大量人类职业工种？
根据耶鲁大学和牛津大学今年5月的研究显示，人工智能到2060年前后有50%的概率完全超过人类，在10年内人工智能在翻译、高中水平的写作、驾驶卡车，售货员等方面将超过人类。我们的调研发现人工智能已经不再停留在概念，电商、互联网广告、安防的智能化正在催生新的商业机会。我们认为数据比算法更重要，建议投资人积极布局数据中心、传感器、半导体等受益行业的投资机会。
——中金证券报告节选
长久以来，人们心中对于人工智能（AI）往往只有一个模糊的概念，对它们对于世界的改变更是无法系统而全面的感知。因此，本文聚焦人工智能技术的四个方向（语音，图像，自然语言处理，机器人），探索了它们对于安防，互联网电商/广告，消费电子这三个行业所产生的影响。
从技术角度来看：
语音技术成熟但应用场景有限。语音识别是目前发展最成熟的人工智能技术。Nuance，科大讯飞，Google，百度等主流厂商的近场语音识别率都达到了 99%以上。但目前应用场景局限在电子病例，智能客服，在线教育，车载导航等少数几个领域。随着未来语音识别种类的进一步丰富，识别环境通用性的增强，以及远厂语音技术的突破，一定会帮助拓展其应用范围到智能家居等更多场景中。
图像识别落地机会最多。图像识别技术不但有着非常高的识别准确率，而且能够很快给出智能的反馈，因此图像识别技术最容易快速落地到各行各业中。安防行业中的车辆数据提取，医疗行业的影像诊断，电商行业中的精准营销，以及辅助驾驶都为图像识别技术提供许多落地变现的机会。
自然语言处理在互联网行业中应用最为成熟。我们注意到基于人工智能的精准营销正帮助互联网广告公司不断提升流量价值，而且一些智能的销售客服机器人正在逐步替代人工成为线上销售，售后维护的主力军。
智能机器人技术有待成熟。我们注意到一些公司开始在仓储机器人、手术机器人等细分行业进行探索。但技术还有待成熟。
从行业角度来看：
安防是人工智能在中国最容易变现的行业：十几年的平安城市建设，使中国的城市管理者已经积累了强大的视频数据采集能力。交通拥堵及反恐等应用场景又急需最先进的人工智能技术。
互联网广告和电商蕴含大量的数据，为人工智能在互联网广告和电商领域的应用提供了广阔的资源和空间。例如，互联网公司通过基于用户画像的精准广告投放，在过去三年提高了广告单次点击成本（CPC）170%。
AI 促进消费电子升级换代：3D 光学感测等 AI 功能会帮助现有智能手机提高售价，同时促进智能音箱等新品类的发展。
直接受益行业：
数据中心：人工智能的普及会推动云计算服务及资本开支的快速增长。我们预计到 2020年，八大主要科技公司在数据中心相关的资本开支总计将达约 900 亿美元，约占全球电信业资本开支的 25%。
半导体：我们认为 2020 年人工智能相关半导体的市场空间将达到 117 亿美元，其中云端服务器市场规模 76 亿美元，智能手机移动端 41 亿美元。除了上游的芯片设计厂商将受益之外，中下游晶圆代工及封装测试厂也将同步获益。
传感器：第二是收集数据需求的增加，手机及汽车上搭载传感器数量大幅上升。我们预计传感器市场从 2016 年的 82 亿美金扩大到 2025 亿的 290 亿美金（15% CAGR）。
AI+安防：智能化推动安防行业的第三次升级
中国视频监控行业在过去十几年经历了两次重要的升级换代：
（1）高清化：在这次升级的主要变化是摄像机的清晰度从标清（30 万像素）升级到 100 万像素或以上。图像传输方法从原本通过同轴电缆传输的模拟信号过渡到通过局域 IP网或同轴电缆传输的数字信号 。后端设备也从 DVR 过渡到 NVR。
（2）网络化：在这次升级中的主要变化是，视频被直接传回数据中心内的集中存储。主要的优势是方便集中管理以及扩大了可监控的区域。
随着 2016 年以来人工智能技术在视频分析领域的突破，我们认为视频监控行业正处在第三次重要的升级周期的开始阶段。
（3）智能化：我们认为这次升级主要包括：(a) 前端摄像机的智能化升级以支持结构化数据提取，(b) 后端设备强化计算分析功能，以支持复杂的视频分析，(c) 对应特定行业应用的人工智能分析软件快速增长，其主要功能是汇集分析视频信息，以及控制前端安防设备。
智能安防在国内的细分市场有三个：
（1）政府市场（30~35%）：主要包括各地公安，交通，司法部门。销售渠道以系统集成商为主。需求受政府固定资产投资拉动，对价格不敏感，是视频分析服务的重度用户。
（2） 大企业市场（35~40%）：主要包括银行，电信，石油，文教卫等大型国有企业和事业单位等。销售渠道以解决方案为主，需求受经营规模扩大的影响。
（3） 中小企业及个人市场（25~35%）：主要包括中小企业，也包括个人消费需求（尽管需求很小）。销售渠道以标准产品的分销为主。
根据调研，目前人工智能相关产品主要目标市场是政府市场。其驱动力来自于各地政府强化各类平安城市相关工程。经过十几年的平安城市建设，中国的主要城市已经积累了强大的视频数据采集能力。如何利用采集到的数据解决交通拥堵及治安问题一直是各地政府有待解决的问题。基于人工智能的新一代视频分析技术为城市管理开辟了一条新的路径。并将驱动当前 67 亿美元的中国安防设备市场继续以年增速 15%以上增长。 其中，交通管理和公共安全等政府相关项目（约占整体市场规模 30%）是最主要的应用领域。
以下是在交管和公安现场的实例：
交通违法抓拍
通过对前端摄像头和后端系统进行智能化升级，利用前端摄像头对抓取的图像快速处理，将明显的违法行为进行智能识别，并在后端进行收集和二次处理。可对多种交通违法行为进行取证，包括机动车闯红灯、违法停车、压线、变道、逆行、超速、人行横道不避让行人、违反规定使用专用车道、行人闯红灯等各种交通违法行为。
犯罪分子抓捕
以海康威视的系统破获的某个抢劫案为例。为了从大量的视频图像中找到嫌疑人，需要 对来自 500 多个监控点的长达 250 个小时的视频进行分析，如果采用人力查阅，需要至少 30 天时间，但如果采用基于深度学习的视频分析技术，仅需要不到 5 秒。
另一个案例是，2012 年的“1.6 苏湘渝系列持枪抢劫杀人案”，当时对 1万多个监控点产 生的 2000 多T数据进行人工查阅，投入了 1500 多名干警耗时一个多月。根据海康威视估算，如果采用人工智能分析仅需要几分钟。
AI+互联网：AI 加速电商广告市场发展
AI 简化用户的消费行为
2015 年以来，由于互联网流量红利逐渐见顶，行业发展重点走向以提升转化效率以及付费习惯培养的精细模式。在电子商务领域，由于大数据的累积以及底层算法的快速发展， 人工智能开始进入该领域，通过对消费者购买决策过程的深度学习和解析精准定位用户。主要的应用是为了更精准的推荐商品以及对用户的购买行为作出更好的解释。
大数据是人工智能的重要基础，复杂场景催生技术革新
经过爆发式的行业增长，电子商务行业已经完成了早期的数据累积，大数据的产生为人工智能技术打下基础。而购物场景不断延伸，端到端的互联网消费者行为呈现高度离散的状态，消费者可触达点的增加同样加大了电商平台对于消费行为把握的难度，因此亟待更高效的方式对用户购买行为作出更好的解释，以实现更精准的商品推荐。
人工智能的知识发现体系更适合解释当下更为复杂的线上购买决策
根据 MillardBrown2016 年的研究，传统营销通常认为消费者购买品牌是一个线性过程， 但现实中情况却要更为复杂，特别是互联网账号体系的出现，线上消费者在其他如社交平台的分享同样会影响消费者的最终购买决策。此外，随着人均可支配收入的进一步提升，影响消费者购买决定的变量同样变得更为复杂。除了最基本的对于性价比的考量，粉丝效应、生活方式、特殊事件甚至对于环保的考量都有可能影响消费者最终的购买决定。
互联网环境下，品牌以及商品与消费者的接触点显得分散且数量远大于从前，人工智能 的数据挖掘和知识发现功能为解析大量数据间隐藏的依赖关系提供了具有参考意义的一 条解决路径。目前该技术在中国的具体应用表现为在售前，通过基于大数据分析的用户画像个性化推荐，向消费者主动展示其购买的产品内容。
目前个性化推荐主要是以分析消费者一定时间内的浏览记录为主，技术上并不难实现， 主要门槛在于商业数据累积以及推荐逻辑优化。在当下全球电子商务领域，Amazon 的智能推荐系统被公认为推荐算法最好的系统，其服务主要体现为个性化首页、多页面关联商品推荐和多品类关联促销。在中国，个性化推荐的形式和 Amazon 并无太大区别， 以发展程度最高的淘宝千人千面模块为例，2016 年双 11 个性化的智能卖家推荐的测试中，点击率和访客成交转化率分别上升了 25%和 40%，前次展示支付金额提升了 56%。 目前淘宝平台上的钻展以及直通车均已采用千人千面的数据分析，其解决的主要问题在于如何优化平台海量流量分流从而优化流量货币化效率。
电商领域人工智能技术的商业化已经开始萌芽，阿里巴巴自 2015 年开始加速个性化电 商推广工具的研发，并已将一部分人工智能算法融入底层结构，例如：
? 基于全网电商数据、跨渠道数据以及第三方数据的客户运营产品 – 聚星台，可实现店铺“千人千面”的个性化互动营销以及全域会员运营。
? 通过标记的方式圈定潜在客群，建立个性化的用户细分和精准营销的数据管理合作平台。
? 以及开放付费 API 的人工智能系统。
感知智能引领信息检索以及沟通效率提升，即看即买
尽管互联网技术解决了传统零售获客能力有限的问题，在购物体验以及沟通交流方面仍然与线下存在差别，尤其是非标品的售卖，例如服饰退换货率可以高达 30~40%。如何更高效的发掘和理解用户需求进行沟通一直是电商企业努力的方向之一。更为直观方便的图片、语音识别技术因此被应用到了电商服务上。
消费者的购买需求通常具有即时性的特征，这一点可从 2016 年底开始奢侈品牌纷纷推出“即看即买”的营销策略中窥见一二。通常电商消费者在搜索商品时平均需要 6 个以上的点击来达成交易，并伴随大量的输入以及重复搜索尝试。2013 年底在移动电商渗透之前 Statista 曾有研究表明，消费平均购物放弃率为 67.9%。而今天这一比例已大幅下降，除了更加便捷的购物车服务以及支付环节以外，搜索环节的匹配效率提升同样起到了提升转化率的作用。
图片识别加强电商平台数据流动效率。图片搜索通过色彩图形以及空间的比对，即使消 费者并不知道品牌或商品名仍然可以快速帮助用户找到其感兴趣的商品，真正实现了“即 看即买”。对于平台卖家来说，自商品上线的那一刻图片识别技术就开始贯穿始终，包括自动检测商家上传图片是否存在侵权、投放推广时的自动匹配以及关键字搜索式的自动 图片推荐；从而提升了电商平台的数据流动效率以及运营效率。
语音识别技术向智能客服的独立产品进一步迭代。
基于语音识别的搜索也被首先应用到了电商服务中，例如淘宝应用内置的语音搜索，早在 2013 年就已经可以支持中英文品牌名混杂的复杂搜索情况。京东则将智能客服小咚嵌入其 App 通过语音识别以及语义分析帮助用户查找用户可能感兴趣的商品。随着大数据的不断发展，目前语音识别技术正在逐渐向更为复杂的智能客服迭代演变。一方面人力成本逐年攀升，对运营效率提升提出挑战；另一方面售前售后的大部分问题重复率高，存在大量可使用人工智能介入的场景； 因此刺激了行业对基于语音识别的人工智能进行投入。Chatbot（聊天机器人）的出现使得语音识别进一步从底层应用的技术研究和电商附加服务逐渐走向独立产品，例如亚马逊的开放 Alexa 语音服务，开发者可以利用 Alexa Skills Set 或选择接入语音服务，将自有内容资源上传，在用户出发 Alexa 中定义的“意图”时，开发者可在自有服务器上实现“回答”。Facebook 同样于去年 4 月开发了 Chatbot 的平台，该服务可以通过即时通信软件用自然语言解答客户的问题甚至帮助客户提交订单，目前在 Facebook 邀请的传统零售品牌中，Tommy Hilfiger 的人工智能甚至可以在交流中融入真实的角色性格。尽管目前仍没有数据能直接证明传统零售通过此类服务显著提供销售量，但我们认为人机对话水平的提升仍将在长期范围内促进电子商务的进一步渗透。国内同样存在类似应用产品，例如阿里云 ET 以及科大讯飞的语音识别均已开始向企业用户开放开发端口。
尽管人工智能技术仍处于发展早期，但在改善电子商务售前、售中和售后运营效率的过程中均已开始产生不同程度的增益效果。随着算法进一步优化，预计其对于简单重复人力的替代过程将带来更多营业效率提升。另外，除了底层算法的优化，我们看到智能客服和物流机器人领域已经有成型的独立产品萌芽，预计主题投资的风潮将在未来的一段时间加速这些领域内商业化进程，预计我们将在这些细分领域内最早看到商业化产品的成型。
广告：AI 商业化应用最成熟的领域之一
自 2012 年以来，中国互联网广告市场经历了年复合增长率 39%的高速增长期。主要的 驱动力来自于传统媒体的式微带来的预算转移、移动设备的大爆发带来的新广告平台以及更高 ROI 的新广告形式。根据 eMarketer 数据，2016 年互联网广告市场规模已经达到 404 亿美金，其中移动广告占比已经达到 35%。其中基于大数据的 AI 技术已经起到不小的推动作用。
人工智能（AI）在广告营销领域的应用是现阶段 AI 商业化应用最成熟的领域之一，从AI 技术的应用阶段来看，已经初步进入感官智能的范畴，且在计算智能领域的技术和使用场景已经有充分的发展。精准营销和智能投放就是其中最重要的应用形式，主要的思路是利用高互联网/移动互联网渗透率下积累的大数据（根据《2016 年腾讯智慧营销白皮书》，当年互联网每日产生数据量已达 18 万亿 GB），通过数据挖掘和机器学习等手段， 建立营销对象、产品以及媒介的个性与传播模型，再通过 AI 技术进行高效的智能投放。
精准营销：提升直接反映在单位流量价
在传统的受众到达模式中，即使基于前期的市场研究，在广告投放的渠道和形式上进行了充分的选择，但是对目标客户定位的颗粒度则受限于数据规模和智能技术无法进一步深入，而基于大数据的 AI 技术则很好地解决了这点。
以今日头条为例，作为最早在广告业务中采用 AI 技术的应用公司之一，AI 对其用户规模的扩展和变现能力产生了巨大的推动作用。预计 2017 年其广告销售收入可以达到 150亿元。今日头条基于机器学习技术实现了个性化内容推送，按用户阅读偏好进行追踪，AI 算法对历史数据进行分析，为用户生成个性化的阅读模式。然后推荐他们可能会感兴趣的内容，并在不断迭代中优化。通过这一流程，今日头条在 2016 年 9 月已实现每天76分钟的每用户平均使用时长，在其同类应用中达到最高水平，同时也大大改善了广告效果。目前今日头条平均点击率接近 3~4%，而其他新闻类应用仅为 1%左右。
精准营销能力的提升直接反映在单位流量价值的提升对广告主定价能力的增强。以信息 流广告为例，在过去 4 年中，主要信息流广告平台（包括腾讯广点通、新浪扶翼、今日 头条、陌陌）的广告单次点击定价（CPC）由 2013 年 0.5~0.8 元上涨至 2016 年的 1.5~2 元。
智能投放
不仅仅是受众定位一侧，在广告投放一侧，AI 也在不断重构广告主的投放方式与投放策略。在传统的媒体采买模式中（即人工选取投放的媒体渠道和预算），往往是“一篮子” 的覆盖，即使能够进行一定程度上的细分，也无法完成实时定价和智能匹配。而随着广告主对营销效果和 ROI 的追求不断推动，程序化购买的出现利用 AI 自动化技术实现了破局。
程序化购买广告是一种基于 AI 自动化技术和大数据，将广告主的具体广告请求对具体的 广告位（而不是单一媒体）进行智能投放的互联网广告交易模式。其中，大数据是程序化购买的基础，AI 自动化技术是实现高效的手段。程序化购买广告市场在过去两年获得井喷式发展，到 2016 年已达到 308.5 亿元，这其中还不包括头部流量平台的自有程序化交易体系（这部分收入已经包含在平台广告收入当中）。
AI 技术解决的核心痛点是由于信息不对称造成的用户定价低效，即使在精准定位的前提下，也无法高效率（低成本）地到达。而在 AI 的帮助下，广告主可以将散布在不同媒体的广告位，通过精确营销（如前文描述）的定位后，在高度数据化的广告交易平台中， 由 AI 指挥自动化系统根据设定的绩效指标不断进行智能定向和实时竞拍，取代了人工进行渠道选择、媒体分析的过程，大大提高了自动化水平、横跨媒体平台的能力和成本效率。
AI+广告的未来发展方向
我们认为，广告（包括广义的营销）作为公司商业模式变现的第一环节，在移动互联网流量红利逐渐褪去，用户获取成本不断高企的背景下，对 AI 技术的需求只会越来越大，但背后的商业逻辑则始终不离精准（高质高量的用户）和高效（低成本）的核心。因此我们看好 AI 和广告结合的以下三个趋势：
? 社交广告空间巨大：社交网络能够提供最丰富的用户行为数据和用户画像，为 AI 的深度学习提供了最适合的数据基础。从广告形式来看，以信息流形式为代表。根据艾瑞咨询的数据，在 2016 年，信息流广告规模达到 267 亿元，且在未来 2~3 年 将保持 50%以上的高速增长。社交广告整体渗透率在数字广告中仅 8~9%，远低于美国的 28%。
? “品效合一”深度实现：由于大数据正逐渐成为现实，横跨单一媒体平台和单一广 告形式的用户画像能力不断提高，品牌广告和效果广告之间的界限正在逐渐模糊， 而广告主的关注点始终在于可衡量营销效益。我们认为在这种背景下，能够利用 AI 技术和现有流量，提供智能整合全方位营销手段，灵活达到广告主的营销需求，将是未来广告运营商的竞争优势所在。
? 基于 AI 的新广告形式吸引预算：目前 AI 在广告领域的应用仍着重于对已有广告体系的增强，如提高转化率、通过增加用户粘性增加广告库存等。我们注意到随着感知智能甚至认知智能的发展，已经开始有企业在尝试引入新的广告形式以吸引客户， 同时改善受众体验。
AI+消费电子：促进换机与升级，孕育新市场
人工智能加速升级，孕育新市场
在过去的二十年间，主导消费电子的终端应用从 PC 切换到智能手机，然而自 2007 年苹 果发布 iPhone 已有十年，全球智能手机渗透率已近饱和，据 Gartner 预测，2017~2020 年 PC 出货将持续负增长，而智能手机的出货增速仅维持在 1~2%。我们认为人工智能对消费电子行业主要有以下左右。
新功能推动单机价值量上升。AI 算法的采用带来语音识别、人脸识别、VR/AR 等新功能 在消费电子中的渗透，对于整机厂而言，新功能将带来单机价值量的提升，实现丰富产品线和差异化，以提升或者稳定产品价格；而对零部件厂商而言，更多传感器以及专业性能的处理器需求不断提升规格，带来市场空间的成倍增长。
AI 应用提升换机频率。同样以 iPhone 为例，美国是 iPhone 最大的用户市场，而用户换 机的频率和 iPhone 重大更新密切相关，每次出现重大革新之时，用户换机倾向增加，换机周期缩短。因此，预计以 3D 光学感测等为代表的 AI 应用的加入，将促进用户对原有的设备进行更新。
AI 加速新应用诞生，空间不容小觑：借助 AI 算法工具，例如语音识别、机器视觉、3D 导航等，智能音箱、无人机、VR、共享单车、智能摄像头……我们熟悉的智能硬件都在性能和用户体验上拥有明显提升，而成本的增加微乎其微。
服务性收入带来商业模式新思路：对整机厂而言，出售硬件为主的商业模式有望迎来变革。以全球科技市值龙头苹果而言，苹果全球拥有超过 10 亿部的 iOS 装置，提供包括 Apple Store, Apple Pay, Apple Music 及 iCloud 存储等服务型收入，并不断增加 AI 的含量。2016 年苹果发布了面向第三方应用扩展的 SiriKit，相册开始支持人脸识别，为用户提供更加切合实际需求的服务。最近的一个季度，苹果的服务性收入达到 70.4 亿美元， 贡献营收 13%，同比增长 18%，已经成为最快的收入增长来源。
智能音箱带动声学产业链加速发展：2017 年 6 月 5 号苹果在 WWDC(The Apple Worldwide Developers Conference) 发布了 自己的智能影响产品，赶上了 Amazon 和 Google 的脚步。我们预计中国的主要互联网和消费电子公司在今年晚一点时间也会发布音箱产品。
无论是何种智能音箱，本质上都是由接收端——语音识别与分析——发射端组成。智能 手机也完全配备智能语音助手+麦克风+扬声器，但是和手机相比，Always-on 是智能音 箱的一个重要特性，它简化用户使用行为。在封闭空间内，呼叫智能音箱远比拿手机方便，拿手机需要用户的大脑进行一系列操作指令，首先要回忆手机在哪里，然后要起身找到手机，拿起手机，解锁，之后开启语音助手，才能进行人机交互。智能音箱的麦克风一直处于开机状态，只需要喊一声即可唤醒使用。从用户大脑习惯“偷懒”的思维模式而言，智能音箱在封闭空间内的优势远大于智能手机。现实中，智能音箱目前被开发出的功能仍偏少，根据 Forrester 统计，截至 2016 年年底，设置时间和唱歌成为最高频率应用。从 Google 和 Amazon 的产品进化中我们可以看到，更多使用场景正在被探索中。
3D 光学感测: 从生物辨识到 AR/VR。应用场景广泛
3D 光学感测看似仅是在传统二维的光学传感上增加了一个维度，但是其应用场景不可估量。我们将其简单归纳为两类：3D 探测和空间定位。其中 3D 探测可以用于生物辨识、机器视觉、和影像感测（主要应用于辅助驾驶、3D 交互等）；空间定位则主要应用于 3D 地图构建和 AR/VR 定位。
算法难度从简单到复杂。在硬件上，3D 光学感测在发射与接收端已非常成熟；在算法难度上，生物辨识与机器视觉属于较为基础的应用，而辅助驾驶、3D 交互则需要叠加多种基础方案配合形成，到 AR 与 VR，则需要前几种技术的综合叠加和有机应用，且对处理器的运算能力要求极高。
生物识别：3D 光学感测可应用于虹膜、面部、光学指纹识别等多项生物识别领域，生物识别的算法复杂程度低，也是 3D 光学感测的入门级应用。
? 虹膜识别稳定性较指纹识别更高，3D 光学感测独有优势。与指纹识别的方案类似， 3D 光学感测还可以进行面部识别和虹膜识别，虹膜识别系统具有高安全性的优势， 可找出约 2000 个不同的特征点，与指纹约 100 个特征点相比，精确性更高。但虹 膜图像因为尺寸小，景深小，有效对焦不方便，因此图像获取是一个具有挑战性的问题，采用波长为 800 纳米上下的近红外光源采集，虹膜图像是最清晰的。
? 面部识别当前误差仍较大。当前，面部识别的精准度无法上升到令人满意的阶段， 对相似度高的脸容易出现识别误差，且在佩戴眼镜的情况下则无法识别。
3D 机器视觉：提供更精确的信息，应用于汽车和精密制造。目前我们所应用的机器视觉 大多数是 2D 视觉，2D 视觉一般只能做到读取编码、条形码等，无法读取空间位置。三维机器视觉提供准确、实时的三维位置信息，以便在汽车和精密制造产业中实现具有挑 战性的组件验证、物流和机器人应用的自动化，包括装上货架/取下货架、卸垛、打包和组装验证等。产业尚处于萌芽期。整体而言，3D 机器视觉实现的门槛与生物识别相似， 机器视觉龙头 Cognex 早已有代表性的产品推出。目前主要应用于对先进生产要求高的汽车工业等，但大规模渗透尚未打开。
辅助驾驶：激光雷达在 ADAS 领域应用前景甚广，应用障碍主要受制于成本。影像感测其实最先应用于汽车辅助驾驶（ADAS）领域，发射和接收装置一般被称为激光雷达。3D 光学感测起到收集路况信息的主要作用，在自适式巡航控制、车道偏移警示、车侧盲点 侦测、前方碰撞警示、夜视与停车辅助系统等多领域发挥感测功能。但受制于成本尚未普及。
相较于毫米波雷达，激光雷达的主要优劣势有：
? 优势：精度更高，速度更快，适合远距离传输；
? 劣势：在雨雪雾等极端天气下性能较差；采集的数据量过大，目前价格高昂。
3D 交互
? Leap Motion 的手势识别：2013 年，Leap Motion 采用两个可见光摄像头完成 3D 手势建模。手势的语法信息是通过手的构形、手的运动变化来传递。人手是一个多 肢节系统，随着关节的运动手的形状在不断变化，这种变化可以通过指段和关节的 状态空间位置的变化来描述，建立手的几何模型和运动学模型。
? 大疆 Spark 将目标跟踪与机器视觉算法相结合：2017 年 5 月，大疆 Spark 发布， 在无人机上引用红外感测的 3D 手势识别，原理是将计算机视觉算法中的手势识别和目标跟踪算法与普通的工业摄像机相结合，带动手势识别的应用领域扩展到消费级无人机。
? PrimeSense 被苹果收购，商业化应用指日可待。3D 光学感测领域的创业先驱 PrimeSense 诞生于 2005 年，其提供从红外光编码、3D 传感器芯片和 CMOS 传感器的一整套 3D 感测解决方案，并搭载于微软 Kinect 之中，用于动作捕捉。2013 年 PrimeSense 被苹果以 3.45 亿美元收购（苹果史上最大手笔收购之一），判断随着 3D 光学传感器被应用于 iPhone，PrimeSense 的 3D 感知功能商用化指日可待。
AR/VR：Tango 是最具代表性的移动端 3D 空间测绘项目。Tango 计划是谷歌自 2014 年 开始开发的项目，此项目的宗旨又被形容为“让机器/设备像我们一样看世界”。以最常见的智能机为例，其后置摄像头仅能拍照二维画面，手机无法真正识别空间的存在。而 Tango 可以让这些设备能够具有完整的空间意识，并且能够充分理解我们和环境的关系。 Tango 最大的贡献在于 3D 测绘，即对周围的环境和区域扫描并绘制立体地图。实现：
? 重塑 Google 地图，借助消费者的手机，通过室内导航和测绘搭建完整的 3D 地图。
? VR 应用，Google I/O 大会提出开发 VR 一体机，不借助类似 HTC Vive 外置的激光 定位设备，仅靠自身的地图就可以实现 3D 空间定位，足以见其布局 3D 地图用意深 远。
? AR 技术，实现教育、虚拟购物、游戏娱乐等多种功能。
发布于 2023-04-25 11:52:01