7月21日，物联网综合解决方案提供商新再灵科技宣布获得汇勤资本3000万美元C轮融资，而这家公司瞄准的物联网技术应用场景就在电梯之中。

方寸之地，窥见亿万数据

数据显示，截至2016年，我国电梯保有量已达493.69万台。

与之形成鲜明对比的是，国内的电梯维保企业普遍存在规模小、技术水平低、电梯安全应急信息化手段将落后、缺乏有效地应急机制等问题。

传统的电梯管理维护方式早已不再适应当前的形势需要，一方面为预示着智慧电梯的设想依然存在不小挑战。

另一方面，也是新再灵这样的物联网公司得以快速发展的沃土。

新再灵董事长胡灏

新再灵成立于2007年，覆盖公共安全、环境监测和智能家居三大领域服务，其核心产品是一款电梯智能安全管理系统——云梯及基于该系统研发的物业管理平台——云梯·维小保。

据新再灵董事长胡灏介绍，云梯·维小保主要面向物业管理单位，可打通物业管理、维保单位、乘梯业主、监管部门四方主体，基于电梯物联网、云计算、大数据、人工智能AI等技术。

通过安装在电梯内的传感器、智能摄像头，采集物理、视频数据，在云端建立算法和模型，对电梯内发生的一切场景数据进行分析、整理、挖掘。

场景化应用的核心是数据，也是编织物联网的每个细小纤维。

别看电梯小小方寸之地，却囊括了外部数据（运行、使用、环境数据）与内部数据（乘梯人的行为数据），当场景足够多时，产生的数据量却不容忽视。

当做到三千部电梯的时候，它每天所产生的数据条数大概是5亿条以上，一个月超过1T，一年下来就是PB级别。那么放大到三万台，甚至三十万台呢？

当数据量级足够大时，就为场景化需求和智能手段提供了充分的样本。

在这些数据之上，云梯就实现了对电梯场景内的可能发生的故障进行预判，实现安全预警；应对电梯内的突发状况，做出困人自动告警和智慧应急救援，甚至对乘梯人的不文明行为进行监督管理，从而保障大众的乘梯安全。

除了数据池的整体挖掘之外，云梯还可以将单个场景数据细化提取，比如，位于某某小区的某台电梯，截至目前共运行了611分钟，运行次数243次，运行距离4386米，载人数量376人。

当然还包括故障次数、安全问题。而这些数据，在云梯·维小保的后台都是事实显示的，并且以绿色、黄色、红色标注安全级别。

作为数据的应用入口，云梯针对电梯的运营方（物业）、使用方（乘梯人）、维保方分别研发了终端软件产品。

通过由云梯系统架构衍生出的物业管理平台云梯·维小保及App入口，物业可以实时监测电梯内外安全，并发布天气、社区服务等各类通知，为App赋予社区媒体功能。

与之对应的，乘梯人可以通过微信小程序随时了解电梯安全状态和搭乘人流状况，改善用户体验。

维保人员则可以通过App实时接受到电梯维修需求，比如日常的维保，再比如对被困人群的及时救援，提升工作效率。

维小保app中物业管理界面

乘梯人小程序电梯状况界面

撬动电梯场景，架设社区物联生态

为了挖掘电梯数据和场景价值，新再灵全国运营中心上海总部落户复旦大学国家大学科技园。

同时宣布与复旦科技园股份有限公司、上海战略系统科学研究院、上海汇勤股权投资管理有限公司达成战略合作。

将在智慧社区运营数据领域、智慧社区大数据成果产业化、智慧社区大数据人才培养等方面展开深度合作。

新再灵全国运营中心上海总部落户复旦大学国家大学科技园

在新再灵看来，电梯大数据所带来的战略意义和技术价值，并不比大家关心的金融、能源等大数据的意义小。

基于这一点，新再灵董事长胡灏找到复旦大学的数据专家，直接促成了这次合作，希望借助双方针对数据库分析的各类量化模型，挖掘电梯场景内更多的商业价值。

不可否认的是，无论是数据池还是单个数据点，电梯场景散发的商业化空间都值得关注。

就在新再灵发布融资5天前，阿里系150亿元战略入股分众，背后一个重要考量，就是将智慧零售版图拓展到电梯场景中。

显然，新再灵也发现了这个机会，他的一个商业价值在于，将人流、广告互动量等数据资源输送给分众这样的广告品牌，筛选最有商业价值的电梯投放区域，将数据快速有效变现。

再者，新再灵还顺势发布并面对全国开放城市合伙人计划，将自身数据与运营经验分享出去。

一方面持续助力电梯行业智能化，未来将与合伙人一同致力推广电梯行业数字化、平台化、智能化功能。

另一方面，通过多方合作，深度挖掘电梯物联网市场更大空间，共建智慧电梯管理新时代，最终形成电梯生态共享圈。

新再灵联合创始人、副总裁吴挺

据新再灵联合创始人、副总裁吴挺介绍：“城市合伙人计划的本质是要做运营，而不是卖产品。在这个过程中，最关键的是将云梯这个硬件和维小保这个软件聚焦于电梯，从而将电梯这个场景发生互动的人流上到云端，进行互联网数据网格化处理之后，使其与外部的资源跟资金发生互动，从而达到改造传统电梯后市场服务的目的。”

城市合伙人计划将从地域、城市、细分区域等各个维度实现市场覆盖，包括东北、华北、西北、西南、东部各地，一、二、三线城市，还包括住宅市场，写字楼、商用楼等公建市场，以及机构、学校、医院公用设施。

目前新再灵已进入杭州、上海、武汉等20多个城市，云梯的服务70%覆盖小区，20%覆盖商圈，还有10%主要服务公共机构（医院，学校）等，未来还将增加到更多的场景中。

用新再灵董事长胡灏的话说，智慧电梯不是一个设备，而是一个场景，我们需要跳出电梯二字，才能做好智慧电梯这件事情。

“第一要做到状态实时可知，第二必须要建立一个智能化和客观的评价系统，从“使用，服务，管理电梯”角度做线上化，确立从设备引到对人的管理思路。”

　　第二季度，在去除流量获取成本后，谷歌实现营业收入262.4亿美元，同比增长25.5%，该收入也显著高于市场此前预期的255.8亿美元。实现盈利32亿美元，折合每股盈利4.54美元，较去年每股5.01美元有所下降，但该盈利水平将欧盟对其开出的50亿美元罚单考虑在内。如果去除这笔天价罚单的影响，实际上每股盈利11.75美元，较去年同期增长134.5%，同样远高于市场预期的每股盈利9.64美元的水平。

　　广告收入依然是谷歌收入的最主要来源，第二季度广告收入达到280.87亿美元，包括硬件、谷歌商店、云服务等在内的其他业务收入为44.25亿美元。

　　包括无人车Waymo、光纤业务Fiber在内的其他业务收入为1.45亿美元，亏损为7.32亿美元，但投资者对这部分的盈利并没有期待太高，毕竟这些都是谷歌布局未来的暂时不赚钱的业务。

　　从地域来看，谷歌在各个主要市场的增长十分均衡，美国业务同比增长21%，新兴市场增长26%，亚太地区增长36%，除美国外美洲地区增长31%。

　　截至第二季度末，谷歌共持有现金及可变现证券1020亿美元。

　　在业绩突飞猛进的同时，谷歌在第二季度依然运用大笔资本支出为未来业务的扩展奠定基础。该季度资本支出为54.8亿美元，几乎相当于去年28.3亿美元资本支出的两倍，今年第一季度资本市场也高达惊人的73亿美元。谷歌首席财务官。。。指出，第二季度资本支出主要用于支持广告业务的扩展，Youtube、云服务及人工智能等基础设施，包括数据中心及办公地点等。

　　自谷歌提出“人工智能为先”的发展战略后，谷歌的广告业务又迈上了一个新台阶。谷歌首席执行官Pichai认为，随着谷歌将机器学习的能力交到市场手中，谷歌的广告平台正在“火力全开”。

　　谷歌首席财务官Ruth Porat表示，谷歌目前的研发费用和资本支出的增长很大程度上与人工智能的投入相关，但这笔投入“非常值得”。

　　在回答欧盟对谷歌开出的50亿美元天价罚单对业务将产生的冲击时，Pichai表示，谷歌正在评估欧盟的这一决定，但有信心能够找到适合继续让安卓系统大规模向所有人开放的解决办法。

　　财报发布后，谷歌股价在盘后涨幅一度超过5%，市值接近8500亿美元，今年以来，这家互联网巨头的股价累计涨幅已经超过13%。

从2017年3月“人工智能”首次被写入《政府工作报告》以来，我国陆续出台了一系列发展人工智能的政策，如《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018~2020年）》《人工智能标准化白皮书（2018版）》。十九大报告也明确提出，加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。

李国杰认为，在人工智能领域，我国在研发人才、技术积累、资金投入和企业自身能力等方面基础实力雄厚，尤其是在人工智能应用上有着广阔的市场，“我们完全有可能摆脱长期以来技术跟踪、受制于人的局面，走出一条自主创新之路”。

对于人工智能未来的发展，李国杰提出，首先要深入研究为什么人工智能会成为新时代的新动能。在他看来，经济衰退期正好是技术发明的繁荣期。2008年世界金融危机以后，世界经济开始衰退，本质原因是晶体管、计算机、集成电路、光纤通信等基础技术发明的红利已快耗尽，摩尔定律接近尾声，通信速度接近香农极限。这时候人工智能、大数据异军突起，成为信息时代的新动能。

李国杰认为，未来10到15年，对经济贡献最大的可能不是在大数据和人工智能研究中新发明的技术，而是信息技术（包括大数据和人工智能）融入各个产业的新产品、提供个性化产品和服务的新业态、产业链跨界融合的新模式，这些创新主要是已知技术的新组合。

“发展智能产业不能只做一些锦上添花的事情，要重视大众的健康、出行、安全等刚性需求，要考虑多做不可或缺的‘抗生素’，而不是只做‘维生素’。”李国杰说。

有人将传统行业比作“蛋糕”，而智能技术是蛋糕上的“奶酪”。“这句话提醒我们，不要只顾着奶酪，而忘记下面的蛋糕。”李国杰说，作为新动能，人工智能的效益主要体现在决策合理、流程优化和效率提高方面。“智能”的威力在于覆盖面广、渗透性强，能促进各行各业向高端发展。

“工业社会不顾资源环境，一味追求高性能的技术道路已经走到了尽头。衡量人工智能的效果不能完全沿用工业时代的经济产出指标，不能只看产品性能和总量，还要用衡量舒适、安全、幸福程度的新指标来刻画。”李国杰特别强调，我们目前所处的经济社会是信息社会一个新阶段，不要轻率地认为已经进入了智能时代和智慧社会，“与其强调智能化与数字化、网络化的区别，倒不如多强调三者之间的联系”。

《中国科学报》 (2018-07-24 第4版 综合)

　　他们的最新项目——“RF-Pose”——使用人工智能(AI)教导无线设备感知人们的姿势和动作，即使隔着墙壁也能看到并重现人们的动作姿势。 研究人员使用神经网络来分析从人体反弹的无线电信号，然后创建一个动态火柴人图，可以随着人类的动作而同步执行走路、停止、坐下和移动四肢等动作。

　　该团队表示，该系统可用于监测帕金森病和多发性硬化症(MS)等疾病，从而提供对病情发展的更好理解，让医生能根据情况调整用药。它还可以帮助老年人更独立地生活，同时为跌倒、受伤和活动模式变化提供更多的安全保障。这种方法的关键优势是患者不必佩戴传感器，也不需要总是给自己的设备充电。

　　除了医疗保健外，该团队还表示RF-Pose还可用于新型视频游戏，其中玩家可在房间周围移动。当然也可以用于搜救任务，以帮助搜救人员快速找到幸存者。就像手机和Wi-Fi路由器已成为当今家庭的重要组成部分一样，这样的无线技术能够为未来的家庭提供动力。

　　目前研究人员面临的挑战主要是大多数神经网络都是通过手工标记数据的方式进行。比如训练一套可以识别猫的神经网络系统需要查看大量的图片，并且为每张图片标记“是猫”或者“不是猫”。但无线电信号却无法轻易的被人类标记。

　　为了解决这个问题，研究人员利用无线设备与照相机收集了一些例子，包括成千上万张照片，并且照片中的人在进行不同的活动，比如走路、说话、坐立、开门、等电梯等。然后，他们使用这些图像提取人形图像，并将其显示给神经网以及对应的无线电信号。这种互相结合的例子使RF-Pose系统可以更好的了解无线电信号与所识别目标之间的联系。 训练结束后，RF-Pose可以在没有摄像机的情况下预估目标人物的姿势和动作，并且只接收从人体反射回来的无线电信号。

　　由于摄像头无法穿透墙壁，所以神经网络不会对没有墙壁的数据进行训练。让研究团队感到非常意外的是，该神经网络可以自主学习，并且识别整个墙面背后的动作。除了感知移动之外，研究团队还表示该系统利用无线信号的识别特定人员的准确率达到了83%。这种能力对于搜救行动非常有用，可以帮助搜救人员了解特定人群的身份。

　　目前该模型只能输出2D的人形图，团队正在努力希望未来可以输出能够更准确的反映细小动作的3D人形图。例如，可以检测老年人的手臂是否经常摇晃，从而判断是否需要进行进一步的检查。通过视觉数据和人工智能的结合，我们可以更好的理解周围的环境，让生活变得更安全、更有效率。