AI四巨头将成立行业机构 假如小米公司上市,它会进入BATJ行列吗
假如小米公司上市,它会进入BATJ行列吗
今年上半年，金融业的巨无霸们-四大国有银行不约而同的选择和互联网巨头签署战略合作协议。最早的是在3月份，阿里巴巴、蚂蚁金服与中国建设银行宣布战略合作。6月份，工农中三大行分别宣布与京东、百度、腾讯签数战略合作协议，其行为之趋同、节奏之密集甚至让人不得不怀疑是否是监管部门驱使……当然，这算是妄加猜测了。在一篇报道中，作者问道他们到底是“优势互补、强强联合”，还是“以身饲虎”、壮大对手？其实，这种结合既非相互拥抱，也非甘心奉献，仍是新一轮同质化、追随式、无奈的创新之举。
从合作内容看，阿里和建行要共同推进建行信用卡线上开卡业务，以及线下线上渠道业务合作、电子支付业务合作、打通信用体系。未来，双方还将实现二维码支付互认互扫，支付宝将支持建行手机银行APP支付。工行和京东将在金融科技、零售银行、消费金融、企业信贷、校园生态、资产管理、个人联名账户等领域展开全面深入的合作。农行和百度将共建“金融科技联合实验室”。双方在目前阶段的合作主要集中在信贷业务、理财业务、基于大数据及分析与挖掘的客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控及智能客服、智能投顾等方面。未来，双方还将在资产证券化、虚拟货币及产业互联网金融等方面进行合作探索。中国银行与腾讯宣布已成立金融科技联合实验室，将重点基于云计算、大数据、区块链和人工智能等方面开展深度合作，共建普惠金融、云上金融、智能金融和科技金融。
整体来看，各方公布的合作范围都是比较大而全的，并没有一个特别明确的方向。相比而言，农行、中行与百度、腾讯合作设立联合实验室反倒是显得更务实一些，毕竟把双方的码农和架构师放在一块，才能有正常的沟通，不然领导们在台上谈笑风生，下面的人只能干着急，对接不到点子上最后只能闹的一地鸡毛。
在个人用户被微信支付、支付宝全面劫持的时代，银行业无疑是非常焦虑的。大的趋势已经十分明了——再让互联网巨头这么垄断下去，银行的未来就是今天的通讯运营商，只能作为基础设施，服务客户的功能全面退化。2015年，工商银行召开互联网战略发布会时，巨幕ppt、休闲装、一系列产品发布——全是互联网的套路，观众还以为走错了报告厅，着实让人耳目一新。但是试用APP下来，感受却是五味杂陈，用户体验比不上任何一个3个月开发就上线的p2p理财软件。和吹上了天的工行电商平台一样，工行发布的一系列App也即将向毫无存在感的方向发展。
我们天天在谈的金融科技，事实上还停在“科技”的阶段。在员工数量众多、分支机构庞杂、分级管理等级森严的金融机构，由“边缘化”的科技部门和数据中心去驱动产品、驱动转型，其成功的可能性可想而知。如果翻一翻过去几年的新闻，银行们和BATJ合作已经不是第一次了，但愿每次都有进步。每一次合作到来的时候，似乎都是创新迫在眉睫，乃至需要破釜沉舟、背水一战的时刻。如果一定要对这次拥抱期待点什么，那就是希望以四大行为代表的传统金融巨无霸做好这几件事情吧：
第一是把用户体验做起来。数千人的研发中心应该把移动App和相关产品做的更加“互联网”一点，这个职责交给合作的实验室是不费吹灰之力的。要达到的效果就是这些app不再只是为了存在而存在，带着2-3星的评价躺在榜单的末尾，在榜单上能有真正的客户评论，能真正的解决支付宝们解决不了的问题，至少能和二线互联网公司或者明星创业公司的产品一战。
第二是把数据活起来，寻找可以复制的价值模式。数据的价值要从互联网主动和银行合作的动机谈起，互联网的数据对用户价值的判断大多是相关性很低的——我们很难去判断一个天天在朋友圈转发笑话的人和一个天天在朋友圈转发鸡汤的人谁的信用等级更高。银行则不一样，最直接的，一个账户的流水和消费记录就是户主信用等级最核心的信息。而这仅仅是银行拥有的海量数据中的一角。为什么银行当前做不了这件事？因为虽然大多数银行都搞了数据中心或者数据管理部，但是他们的使用工具大多数还是现成的SAS之类的系统，缺乏独立研发的AI或者数据挖掘工具，也没有动机去把这件事做深。银行对it的主流认识理解还停留在IT、科技、服务、运维的阶段。他们有工程师、有CIO、甚至有CDO，但是还没有类似“数据科学家”这样的角色。相反，顶级互联网公司的研究院做类似的事情已经是轻车熟路，正是银行要恶补的短板。
第三是把金融科技的创新驱动做起来。这不是为了单纯的创新，金融机构一定是傻大笨吗？显然不是，只是路子不正确，现在已经正确了一些，一个很好的例子就是关于平安科技的一条新闻。原文是：5月9日，国际权威人脸识别数据库LFW最新公布的测试结果显示，平安集团旗下平安科技的人脸识别技术以99.8%的识别精度和最低的波动幅度领先国内外知名公司，位居世界第一。该精度为LFW所公布的最佳成绩，也是平安科技人工智能实验室取得的里程碑式成果。怎样才算创新驱动呢？就是在未来人工智能IJCAI、AAAI会议上，在数据挖掘SIGKDD、ICDM会议上，我们不再只看到微软、ibm，而是能看到工行、招行们的身影。这并不难，相信学界会非常欢迎，而且其价值意义也必然非常深远。
ai眼镜四巨头:歌尔、欧菲光、立讯、蓝思,谁最强
目前四家中，歌尔和立讯综合实力更强，但具体优势领域不同。
AI眼镜属于前沿领域，各家厂商的技术布局和市场侧重有差异：
1.歌尔股份
光学设计与整机制造能力领先，长期为Meta、索尼代工VR头显，2023年与高通合作推出新一代AR眼镜方案。其声学+光学融合技术（如空间音频）在沉浸体验上有明显优势，更适合消费级AR/VR设备赛道。
2.立讯精密
精密制造+供应链管理能力突出，作为苹果AirPods代工方，在微型元器件（如微型马达、传感器）的集成能力更强。2023年传言已切入苹果XR设备供应链，更适合大规模量产场景。
3.欧菲光
光学镜头和摄像头模组技术占优，曾为华为供应相关部件，但2020年后受国际供应链波动影响较大。在车载AR-HUD（抬头显示）领域有技术积累，适合企业级定制化方案。
4.蓝思科技
玻璃/蓝宝石盖板是传统强项，但AI眼镜现阶段更多采用树脂等轻量化材质。在曲面玻璃光学镀膜技术上有专利储备，更可能在未来折叠式AR眼镜中发挥作用。
从行业动向看，苹果Vision Pro的发布将加速AI眼镜产业链整合，具备精密制造+光学设计双能力的厂商（如立讯、歌尔）更具竞争力。而AI眼镜的核心痛点——重量和续航，仍需突破电池、芯片领域的协同创新，这可能成为后续竞争分水岭。
目前国内已有医疗、教育场景试水AI眼镜应用，例如手术导航、工业检修等，这类细分市场的设备需求可能推动技术迭代。长期来看，谁能更快实现硬件与AI算法的深度协同（如手势识别、实时翻译），谁就能在C端市场占得先机。
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