泛亚电竞前瞻认为，未来的十年，靠投机取巧快递积累财富的难度在上升，相反有大批守不住财富积累的人开始返贫，2018年以来，在去杠杆、供给侧结构性改革的推进中，大批债务高企的企业或者个人面临资金链断裂、监管趋严，东方园林不得不靠地方政府出面缓解流动性现金的压力，数字货币持续下跌，P2P持续暴雷，楼市进入寒冬期。
而曾经，全民造富的机遇一波一波袭来。改革开放初期，十亿人民九亿倒，还有一亿在寻找；后来，万人排队购买认股权证，两次股市大牛市；同时，民营老板利用廉价劳动力大力兴办工厂，矿产私有化让山西多了一大批煤老板；紧接着，金融危机后的四万亿计划让楼市腾飞。只要能抓住一次机遇的人，曾经都辉煌过。
前瞻认为，时代在变化，没知识、没文化暴发户的故事逐渐远去，未来有知识、有创造力的人才是新时代的弄潮儿，从我国知识付费行业的发展以及专利申请量的井喷就可见一斑。
专利对于每个国家来说都及其重要，但是很多发明人碍于高昂的专利申请费用，最终常常会放弃申请专利，发明成果往往无法得到转化应用。而近年来，我国日益重视科技创新及成果转化，中央和地方相关部门纷纷出台专利支持和扶持政策。如广东省发布《广东省专利奖励办法》、江苏省发布《江苏省专利实施计划项目和资金管理暂行办法》、浙江省发布《浙江省知识产权保护与管理专项资金管理办法》等等。
这些政策都极大给予财政支持，大大提高了专利申请数量。据国家知识产权局统计数据，2017年，我国发明专利申请量为138.2万件，同比增长14.2％，连续7年居世界首位。共授权发明专利42.0万件，其中，国内发明专利授权32.7万件，同比增长8.2%。
目前我国知识付费行业正处于风口上，行业内的融资形势非常良好，据IT桔子数据显示，在知识付费细分的媒体及阅读领域，2017年总共完成210笔融资，较2016年减少了44笔，但总融资规模达到96.27亿元，同比增长7%，显示出单笔融资额的上升，2018年上半年，95笔融资共计取得24.28亿元，单笔融资额与上年度比有所收窄，也反映出目前知识付费领域头部集聚效应尤为突出。
自从2011年知识付费行业萌芽发展以来，一路收到各种资本市场的青睐，罗辑思维作为先锋，一度凭借新颖、有趣的知识兜售方式吸引了一批忠实的粉丝，随后5500个付费会员共录得160万元收入，跟进的玩家纷纷效仿其成功的商业逻辑，譬如千聊、知乎、分答等，相继投入兵力鏖战知识付费领域，而以喜马拉雅FM为代表的音频产品让学习和信息接收更为便捷，相比文字和视频更容易满足碎片化移动互联场景下的用户需求。
2017年，对处高速发展机遇期的知识付费行业而言，行业延续了快速发展的势头，用户规模持续扩大，2017年较2016年增长了102.2%，达到1.88亿人。根据微学伴查阅到的公开数据显示，2017年国内知识付费行业市场规模约49.1亿元，在人才、市场、定价等因素的综合作用下，2020年将有望达到235亿元，越来越多消费者愿意为高品质的知识买单。
个人认为，全民性爆点事件需要具备几个特征—需求弹性小（或是刚需）、全民关注、全民适用以及一触即发。按这几个特征来看，在前瞻智库中搜索，那全民性爆点大概率出现在大健康产业。以下举例医疗影像市场。
医疗影像AI辅助诊断产品主要通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断，其兴起主要是为了解决医疗行业的两大痛点：一是医疗供需不平衡；二是影像医生水平层次不齐且资源分布不均。
例如，人工阅片通常主观性较高、重复性低、定量及信息利用耗时长，具有劳动强度和知识经验等问题。而医疗影像AI阅片则可以实现高效率和低成本，并随着产品越来越成熟，精准度也有望展现优势，能够极大地辅助医疗需求，缓解和解决各方痛点。目前，医疗影像AI应用科室可以分为放射科、内分泌科/眼科、超声科、病理科、皮肤科、心内科及脑电图室等，行业开发比较集中的在放射科和眼科，涉及病种包括肺部结节、乳腺疾病、糖尿病视网膜病变等。由于应用前景广阔，医疗影像AI开发火热。根据GlobalMarketInsight数据显示，按照人工智能 医疗的应用场景划分，药物研发在全球医疗AI市场中占比35%市场份额最大，智能医学影像市场为第二大细分市场，并将以超40%增速发展，在2024年达到25亿美元规模，占比25%。
中国市场同样如此，国内83家企业正在探索人工智能医疗领域，主要布局在疾病风险管理、医学影像及诊断、医院管理等八大应用场景，医学影像及诊断在国内也为第二大布局领域，占比24%。
国内很多因素在加快医疗影像AI的落地应用。——政策因素。自2015年提出中国制造2025以来，人工智能相关政策自上而下发酵，人工智能产业进入了黄金窗口期。2017年之后，国务院、文化部、科技部等国家机关密集发布人工智能相关政策，相比过去更加务实，规划更明确，操作性文件内容更多。 2017年7月，国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》，明确到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，并提出六个方面的重点任务，其中提到：研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。 随着政策强劲助力人工智能，医疗影像AI有望率先受益，成为最快落地的应用之一。——资本因素。2018年上半年，AI医疗融资数量为21起，涉及金额为16.1亿元。其中，AI影像仍为最热赛道，上半年融资数量达15起，融资金额13.1亿元，远高于文本挖掘与知识图谱、制药科技其余两个赛道。
——企业因素。资本市场展现出人工智能 医疗影像的高度认可，科技巨头也纷纷加码。例如，腾讯启动腾爱医疗战略，成立AI医疗影像联合实验室；同时公布了其首个AI医疗影像产品腾讯觅影，辅助早期食道癌等径的筛查，筛查一个内镜检查用时不到4秒，对早期食管癌的发现准确率高达90%。
除了科技巨头，医疗产业链企业同样极为看好医疗影像AI前景。例如，东软集团联手联众医疗，将在辽宁搭建省级医疗影像云平台；同时公司全球核磁共振研发中心落户上海，驱动磁共振等高端医疗设备国产本土化进程，并面向全球输出人工智能医疗影像解决方案。
——技术因素。首先，影像有庞大的数据基础，结构化程度高，处理难度相对较低。现代医学是建立在实验室基础上的循证医学，医生的诊疗结论很大程度上建立在相应的诊断数据上。影像资料是重要的诊断依据，医疗行业90%的数据都来源于医学影像泛亚电竞。并且，影像可以标准化地通过PACS进行储存、传输和读取。大量的、可分享、可分析的影像底层数据为发展影像AI打下坚实的基础。相比于CADx辅助诊疗，CADe图像检测技术相对容易训练和开发。其次，2012年以来深度学习技术被引入图像识别数据集，识别率近年得到飞跃式发展，各类医学图像识别赛或活动中人工智能运用都展现出商业化潜质，各类疾病检出率都已在85%以上，甚至从单一病种识别向多病种识别转变。
另外一个概念就是智慧养老。老龄化加剧不可避免，因此养老，尤其是智慧养老也十分可能成为刚需。或许现在的新中产阶级还沉浸在互联网带来的膨胀，但几年之后，智慧养老领域的需求必定会膨胀。
智慧健康养老产业是面向居家老人、社区及养老机构，基于物联网、计算机网络、智能化设备等科学技术，将家庭养老、社区养老、机构养老等传统养老方式进行有机结合泛亚电竞，为老年人提供全天候、多层次、高效便捷的养老服务，满足老年人物质需求与精神需求的产业。
相关报告显示，目前，中国人均健康管理信息化投入约2.5美元，仅为美国的3%，而我国老龄人口的数量是美国老龄人口数量的近3倍，可见智慧健康养老产业市场潜力巨大。此外，近年来受国内信息技术产业与健康养老产业深度融合的刺激，预计未来三年我国智慧健康养老产业复合增长率将高达30%左右，2017年中国智慧健康养老产业市场规模为2.2万亿元，到2020年有望突破5万亿元。
未来3~5年智慧健康养老产业将进入全面爆发期。医养结合成为推动智慧健康养老产业发展的主导理念，在此理念的驱动下，商业模式创新将是智慧健康养老产业精深发展的持续动力。在投资方向层面，市场热点将从提供单一的产品或服务向综合性解决方案转移，中高端养老机构，以及注重将智慧健康养老、养老金融和养老地产联合开发的企业应该收到重点关注。
智慧健康养老产业本质上是对传统健康养老产业的智能化渗透和改造，综合性解决方案的设计对健康养老产业整体质量的提升至关重要。在综合解决方案解决的基础上，智能终端产品、系统平台以及健康养老服务才能够更好地发挥效用。当前市场上的企业主体多数以单一的产品或服务为突破口，在初步阶段布局完成之后，向智慧健康养老综合解决方案提供商转变将成为一种不可逆转的趋势。
个人认为，全民性爆点事件需要具备几个特征—需求弹性小（或是刚需）、全民关注、全民适用以及一触即发。按这几个特征来看，在前瞻智库中搜索，那全民性爆点大概率出现在大健康产业。以下举例医疗影像市场。
医疗影像AI辅助诊断产品主要通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断，其兴起主要是为了解决医疗行业的两大痛点：一是医疗供需不平衡；二是影像医生水平层次不齐且资源分布不均。
例如，人工阅片通常主观性较高、重复性低、定量及信息利用耗时长，具有劳动强度和知识经验等问题。而医疗影像AI阅片则可以实现高效率和低成本，并随着产品越来越成熟，精准度也有望展现优势，能够极大地辅助医疗需求，缓解和解决各方痛点。目前，医疗影像AI应用科室可以分为放射科、内分泌科/眼科、超声科、病理科、皮肤科、心内科及脑电图室等，行业开发比较集中的在放射科和眼科，涉及病种包括肺部结节、乳腺疾病、糖尿病视网膜病变等。由于应用前景广阔，医疗影像AI开发火热。根据GlobalMarketInsight数据显示，按照人工智能 医疗的应用场景划分，药物研发在全球医疗AI市场中占比35%市场份额最大，智能医学影像市场为第二大细分市场，并将以超40%增速发展，在2024年达到25亿美元规模，占比25%。
中国市场同样如此，国内83家企业正在探索人工智能医疗领域，主要布局在疾病风险管理、医学影像及诊断、医院管理等八大应用场景，医学影像及诊断在国内也为第二大布局领域，占比24%。
国内很多因素在加快医疗影像AI的落地应用。——政策因素。自2015年提出中国制造2025以来，人工智能相关政策自上而下发酵，人工智能产业进入了黄金窗口期。2017年之后，国务院、文化部、科技部等国家机关密集发布人工智能相关政策，相比过去更加务实，规划更明确，操作性文件内容更多。 2017年7月，国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》，明确到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，并提出六个方面的重点任务，其中提到：研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。 随着政策强劲助力人工智能，医疗影像AI有望率先受益，成为最快落地的应用之一。——资本因素。2018年上半年，AI医疗融资数量为21起，涉及金额为16.1亿元。其中，AI影像仍为最热赛道，上半年融资数量达15起，融资金额13.1亿元，远高于文本挖掘与知识图谱、制药科技其余两个赛道。
——企业因素。资本市场展现出人工智能 医疗影像的高度认可，科技巨头也纷纷加码。例如，腾讯启动腾爱医疗战略，成立AI医疗影像联合实验室；同时公布了其首个AI医疗影像产品腾讯觅影，辅助早期食道癌等径的筛查，筛查一个内镜检查用时不到4秒，对早期食管癌的发现准确率高达90%。
除了科技巨头，医疗产业链企业同样极为看好医疗影像AI前景。例如，东软集团联手联众医疗，将在辽宁搭建省级医疗影像云平台；同时公司全球核磁共振研发中心落户上海，驱动磁共振等高端医疗设备国产本土化进程，并面向全球输出人工智能医疗影像解决方案。
——技术因素。首先，影像有庞大的数据基础，结构化程度高，处理难度相对较低。现代医学是建立在实验室基础上的循证医学，医生的诊疗结论很大程度上建立在相应的诊断数据上。影像资料是重要的诊断依据，医疗行业90%的数据都来源于医学影像。并且，影像可以标准化地通过PACS进行储存、传输和读取。大量的、可分享、可分析的影像底层数据为发展影像AI打下坚实的基础。相比于CADx辅助诊疗，CADe图像检测技术相对容易训练和开发。其次，2012年以来深度学习技术被引入图像识别数据集，识别率近年得到飞跃式发展，各类医学图像识别赛或活动中人工智能运用都展现出商业化潜质，各类疾病检出率都已在85%以上，甚至从单一病种识别向多病种识别转变。
另外一个概念就是智慧养老。老龄化加剧不可避免，因此养老，尤其是智慧养老也十分可能成为刚需。或许现在的新中产阶级还沉浸在互联网带来的膨胀，但几年之后，智慧养老领域的需求必定会膨胀。
智慧健康养老产业是面向居家老人、社区及养老机构，基于物联网、计算机网络、智能化设备等科学技术，将家庭养老、社区养老、机构养老等传统养老方式进行有机结合，为老年人提供全天候、多层次、高效便捷的养老服务泛亚电竞，满足老年人物质需求与精神需求的产业。
相关报告显示，目前，中国人均健康管理信息化投入约2.5美元，仅为美国的3%，而我国老龄人口的数量是美国老龄人口数量的近3倍，可见智慧健康养老产业市场潜力巨大。此外，近年来受国内信息技术产业与健康养老产业深度融合的刺激，预计未来三年我国智慧健康养老产业复合增长率将高达30%左右，2017年中国智慧健康养老产业市场规模为2.2万亿元，到2020年有望突破5万亿元。
未来3~5年智慧健康养老产业将进入全面爆发期。医养结合成为推动智慧健康养老产业发展的主导理念，在此理念的驱动下，商业模式创新将是智慧健康养老产业精深发展的持续动力。在投资方向层面，市场热点将从提供单一的产品或服务向综合性解决方案转移，中高端养老机构，以及注重将智慧健康养老、养老金融和养老地产联合开发的企业应该收到重点关注。
智慧健康养老产业本质上是对传统健康养老产业的智能化渗透和改造，综合性解决方案的设计对健康养老产业整体质量的提升至关重要。在综合解决方案解决的基础上，智能终端产品、系统平台以及健康养老服务才能够更好地发挥效用。当前市场上的企业主体多数以单一的产品或服务为突破口，在初步阶段布局完成之后，向智慧健康养老综合解决方案提供商转变将成为一种不可逆转的趋势。
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