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  • 互联网公司主要干什么
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    2019-04-04 14:51:18

    互联网公司的大数据劣势

    (1)数据局部性:互联网公司的数据还是相互割裂的,比如淘宝只有淘宝的售卖数据,京东也一样,即使淘宝联合京东,他也只有在线销售的数据,它并没有百度搜索的数据,没有一家互联网公司的数据能够代表全局,具有战略眼光的互联网公司当然意识到这一点,当前的收购兼并相当程度是为数据而来。

    (2)数据割裂性:互联网的数据整合困难,比如你在百度搜索了裤子,又在淘宝买了裤子,你的行为数据在两个地方以不同的形式存储,百度用了张三ID来代表你,而淘宝会用李四ID来代表你,但谁都不知道这是同一个人,还有广告个推的COOKIE等技术,也是短期的,不稳定的,当前大家都看得到很多互联网业务都依托QQ账号注册,非常方便,其实一定程度也反映了QQ希望ID融合的思路,互联网公司数据建模中的一个核心就是各类数据ID的统一。

    (3)数据封闭性:很少有互联网公司愿意开放自己的数据,毕竟这是他的资产,是核心竞争力所在,因此所提的开放更多是商业模式层面和应用层面,而绝对不是指数据,“你来合作,数据给我”,现在互联网公司还是更多的在搜集数据,即使开放了一些,主要也是一些高度收敛的数据,当然一些互联网公司会相互合作交换数据,但这与开放无关,当前环境下,如何让互联网公司能够开放共享数据,从而推进社会的进步是值得研究的课题。

    (4)数据全面性:在客户、业务、时间、空间等多个层次上,互联网公司的数据受限于自身的业务,其数据的范围和深度都是有限的,某宝也许对于线上购物用户有一定的刻画,但对于搜索领域、社交领域等很多互联网领域的信息仍然一无所知,同时其在空间、ID贯通上天生数据上的软肋,使得其对于人物兴趣偏好的客户还是比较片面的,以前某宝不是分析出来新疆的泳衣卖得好吗,但如果你深问为什么,可能只能回答也许新疆人好奇呗,但其实这个答案也许是瞎掰,我们只有知道买衣服的人从事什么职业,有什么特征,才能推测出具体的原因,从而制定更好的销售策略,谁知道买得人是不是个批发商啊或中间商呢。

    互联网公司的大数据劣势

    1、因为运营商是数据管道,任何个人、企业的上网和通话的行为都以BIT的形式流淌在运营商的管道里,并且任何时候你的位置都需要上报给运营商的基站以便能够随时沟通,移动互联网越发展,运营商的数据规模优势就越大。

    2、运营商以号码为唯一的ID来整合各类数据,因此刻画客户的完整性是一般企业难以企及的,因为号码就是业务本身,而且还有终端ID作为移动通信网天生的业务属性而存在。

    3、运营商承担着相当大的社会责任,从偏远地区不惜成本的建立基站可见一般,运营商也在不断践行这些责任,前段时间中国移动和招商银行准备建立征信公司就是起步的象征哦,但你一般不会看到互联网公司会有分享数据的行为,数据基本是在它的体内循环,毕竟是竞争所在,而三家运营商虽然业务上有竞争,但从大数据角度来讲,我甚至认为是互补的,可以形成良好的合作生态。

    客观的来说,运营商的数据资源是比较全面的,基于这类数据,能更立体的描述客户,也许还能回答我们在移动互联网时代最为关注的三个问题?我是谁,我在哪里,我在干什么。
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  • 互联网公司的中台到底是什么

    千次阅读 2019-11-04 23:16:39
    互联网公司的中台到底是什么?2.中台有哪些类型?3.中台有哪些困境?4.互联网公司中台的现状 5.关于中台的建议 1 中台化据说是马云参观 Supercell 后在阿里巴巴提出的,要求“大中台、小前台”的模式。目标也很...

    中台最近又成了比较热的话题,结合我对中台的认知,试图跟你回答下这些问题:1.互联网公司的中台到底是什么?2.中台有哪些类型?3.中台有哪些困境?4.互联网公司中台的现状 5.关于中台的建议

     

    1

    中台化据说是马云参观 Supercell 后在阿里巴巴提出的,要求“大中台、小前台”的模式。目标也很明确:小前台距离一线更近,便于快速决策、敏捷行动;剩下的交给支撑部门做。

     

    Supercell 的中台化究竟是什么呢?

     

    首先,Supercell 一直倡导“Less is more”的组织文化,整体公司员工数量保持在极度精简的水平,在去年底也没有超过 400 人,而 2018 年营业利润大约是 5.1 亿欧元(39 亿人民币)。在这样精英文化的氛围下,CEO Ilkka Paananen 力求员工不要被流程和管理机制束缚,给每个小团队足够的决策权。而且由于资源稀缺,每个小团队可以更加聚焦手中的资源,选择做最重要的事情。(Supercell 中的 cell 也是表达这个意思。)

     

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    (Supercell 的中台理念示意图)

     

    这是组织中台化。 

     

    组织中台化对游戏的价值显而易见。游戏本来是创意行业,把决策权给业务前台、中台结构放权、CEO 主要来完成大家资源的支撑和整合,是合理的。

     

    其次,据说 Supercell 是一定程度上实现了技术中台化,即前台业务团队可以利用现有的各种技术模块,快速敏捷地试错。(这点待求证,毕竟游戏的复杂度很高,不知能中台化到什么程度。)

     

    这是技术中台化

     

    技术中台化的核心目的是成本。成本可以从两个维度看,一个是资源浪费方面的成本,即公司有三四个业务线都在做同样的事情了,那技术上实现能不能融合可复用的部分?另一个则是时间成本,即新业务能够足够敏捷地去使用既有的技术模块去做探索。

     

    实际上,实现中台化的环境是相当苛刻的。连 Paananen 自己都说,他认为Supercell 的经验不是对所有公司都有效,有它自己的特殊性。他觉得 Supercell 的每个员工,都是能在外面成立公司自己当老板的,因此这种精英文化和中台化在公司得以保持。

     

    2

    反观国内的互联网公司,这几年都陆续提到了、或者在践行中台化。我了解到的许多中小企业,也在追随大公司的脚步,搭建中台能力。

     

    不过中台化显然不是万能的提效方案,也不是适用于各种公司各种领域的。夸张点说,很多人口中所说的中台化,每个字儿看起来都一样,但压根都不是一件事情

     

    除了刚刚提到了组织中台和技术中台,还存在数据中台和业务中台。我们按照难易程度倒序逐一论述。

     

    其一,技术中台(基础服务中台)。

     

    技术中台指的是将大家都通用的技术能力聚合到一起,由同一个团队负责,防止重复造轮子,是最容易实现的中台化。核心价值是降成本,刚刚提到了。

     

     

    各公司的基础服务,以账号体系为代表,都已经是中台化的了。淘宝、天猫、飞猪等业务之间,快车、专车、顺风车等业务之间,美团外卖、酒旅、团购之间,必然要做打通。

     

    其二,数据中台。

     

    顾名思义,表面上数据中台是各业务的数据能够打通。不过在实际运用中,又分为多种。

     

    基本的数据采集、数据仓库建立和数据分析能力的共享,其实是数据技术中台的范畴,是将做数据相关工作的技术团队整合,来支持各业务。核心价值是降成本。

     

    各业务线的数据打通、数据共享和协同运用,则属于业务中台的范畴,是以业务目标牵头的(比如阿里的88VIP会员的前提就是用户数据打通)。

     

    有时这两者是耦合在一起的,既有技术能力的共享,又有业务支撑。不过在国内数据分析的认知还比较浅(认为数据都是拉报表的),后者往往效果不佳。前者在不少互联网公司倒是确实落地了。

     

    在有些公司,数据中台只是很粗浅地把数据整合到一起,并没有解决任何问题,或者让整合产生什么价值。阿里云中间件架构总监谢纯良曾经说过,许多公司的数据中台就是把数据加工成“大屏”,搞一个展示用的“大屏”就以为实现了中台。意思就是,数据中台如果不为业务服务,或者说为业务中台服务,那就没有价值。

     

    其三,业务中台。

     

    既然技术模块可以抽象出来复用,那业务模块是不是也可以?在淘宝时用过的营销策略,能不能直接挪到飞猪用?专车的策略能不能直接给快车用?这就是业务中台的概念。

     

    很显然的,由于业务存在更高复杂度,因此难度更大。

     

     

    业务中台是各大公司追求的最终效果:前台业务敏捷推进,后台业务稳固支持。不过真实情况往往事与愿违,难尽人意,真正做到业务中台运转良好的,很少见。

     

    其四,组织中台。

     

    组织中台刚刚讲 Supercell 时提到了,是嫁接在前三种中台基础上,再加入“放权机制”的中台结构。

     

    阿里的中台业务支撑能力可以支持新的电商相关业务快速创新;字节跳动把增长能力中台化,头条的增长部队可以快速投入到抖音中去,甚至可以投入到海外各个国家各个产品;美团有试错小团队,会利用既有的技术能力、用户流量等资源快速试错,找到新的方向,包括外卖在内都是这样来的。

     

    这些都是组织中台的体现。组织中台与其说是中台能力,倒不如说是内部创业的空间。它的核心价值应该在于“旧业务能否帮到新业务”,很考验组织能力。有的公司内部创业,封闭隔离,跟这个公司自己投资了个新团队,没啥区别。

     

    3

    中台的难点有几个关键矛盾:

    • 中台团队离业务远

    • 中台需求的优先级难排序

     

    先说中台团队离业务远。

     

    为什么中台化的难度是:技术-数据-业务-组织?因为越往后,越需要业务团队的介入,越要有业务认知才能做到中台。而中台团队,天然就是离业务远的。

     

    各公司跟中台团队的协作,都存在很大的低效问题,一线的前台业务团队,要反复与中台沟通,才能讲清楚业务需求的背景,在大公司,跨部门协作都会徒增成本。另外对于中台业务团队来说,长期离业务很远,没有成长性,在判断需求时也不准确,很难获得前台业务团队的信任。

     

    久而久之,就变成了中台团队纯支撑、被动接需求的状态,成为“鸡肋中台”。更大的问题在于,中台团队的价值就是整合需求、抽象能力的,在对用户和业务不够了解的前提下,这块就会做得特别吃力。如果是多个前台业务的需求有了冲突,中台团队未必能做好协调,多方要反复沟通扯皮。

     

    针对这个问题,通常有两个解决方案:

     

    第一,中台职责直接由最大业务方来担任。

     

    像贝壳的中台模块,就是由二手房先行推进的;而大多数通用的乘客司机产品流程,在滴滴也都是快车先发起的。最大的业务方离业务足够近,能自己决策判断大多数需求,更加高效。

     

    这样以来,就从“硬找一个中台团队来收集大家需求”变成了“老大哥发挥余热,把自己的能力共享出来”,具体要怎么用,仍然是各自团队来决策和执行。

     

    第二,让中台团队做业务闭环。

     

    这只适用于少部分情况,即中台业务本身可以自闭环。常见的比如各公司的账号体系(包括注册登录)、阿里的支付和订单流程、滴滴的地图和导航。这些业务与其它业务的关联度不大,可以解耦,可以自己完成从用户到业务的认知和决策,那就可以独立出来自己做,其它业务希望使用的时候,对接通用接口就可以了。

     

    而大多数中台团队负责的业务不太容易自闭环。比如滴滴不同业务线的接单流程,就很难抽象出来让中台团队直接闭环自己做;或者像阿里不同业务线的商品部分、订单流程部分和支付部分可以抽象,但用户体验方面,不同前台业务差异太大,则很难抽象。

     

    再说,中台需求的优先级难排序。

     

    很现实的问题是,中台团队会面临无数的需求,要处理优先级问题。怎样处理,很难有标准。

     

    你可以说,用业务指标即可,比如哪个前台业务方的需求能创造更大业务价值。这当然可以,但这有悖于前面提到的“中台化是为了前台业务更高效,尤其辅助创新业务”的作用。因为很简单,你的创新业务没几个用户的时候,就永远得不到中台支持,那还做个毛线。

     

    结果往往就是,若严格按照量化收益来排序,小业务和创新业务的个性化需求永远排不上,最后就只能自己完成,又是在“去中台化”了。

     

    这个问题暂时没有什么太好的解法。跟每个公司的人聊,几乎都会碰到,小业务或者边缘业务对中台业务部门的诟病,认为不够支持,需求都被堵死。除了自己做,只能寄希望于,自己需要的,中台部门恰好已经提供了。

     

    4

    各公司的中台化现状,基于我的访谈和了解,可以做一个简单的描述。

     

    腾讯从大半年前提出中台化之后,已经由 TEG 牵头陆续实现底层技术的一些整合,以账户体系为主。数据的整合也在做了,不过应该更多类似数据仓库的建设这种底层整合。从业务中台来说,搜索、广告、信息流都在陆续整合,基本是钦定某家的方式,分别是浏览器、广点通、FCC(信息流与内容社区业务线) 牵头做。微信仍然是飞地,不受任何中台化影响,自给自足。

     

    腾讯的难度应该是最大的,因为众所周知,山头林立,遍地赛马。一些新业务,无数团队都在做,而且是完全“去中台化”的方式在做。我有个朋友所在的团队,对内部严格保密地做新项目,怕被发现成了靶子,对外反倒是没有那么保密,很是魔幻。

     

    阿里的业务中台化应当是做得最好的。网传的这张示意图较好地描述了阿里中台架构的情况。

     

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    中间的“业务平台”中,各中心(Center)承担自闭环的业务,是我前文中提到的对“离业务远”的第二个解决方案。由于电商环境下各环节的用户需求和体验都有较高相似度,且阿里的组织文化建设得足够高效,在阿里的中台部门不会存在太多“中台鸡肋”的情况,能够深入参与业务。

     

    比如,阿里的用户中心( User Center )就是统一账户管理部门,负责用户画像、用户标签等一系列基础能力建设,同时也会负责前端体验(比如“我的淘宝”)。商品中心(Item Center)会负责商品详情页,既有后端的信息逻辑,也有前端的体验。不管是“我的淘宝”还是“商品详情”,中台部门都是提供一套完整的基础能力,由淘宝、天猫以及各种前台业务部门自己去个性化使用(可以简单理解成换皮)。

     

    贝壳的中台刚刚提到了,是由二手部门牵头做,把二手和其他业务都面临的业务模块(房源管理、CRM系统、经纪人带看/跟进能力、合同签约等)抽象出来,提供给大家使用。中台部门没有单独拿出来,而是跟业务部门强耦合。

     

    滴滴除了基础服务会有平台产品部和一些支持部门(基础信息、风控等),快车的不少业务模块就是实际上的中台(例如提供接单流程、营销工具)。网约车虽是核心业务,但与其它业务相对解耦(单车、代驾、顺风车、国际化、车服),对外中台化的模块不多,主要还是一些基础服务。

     

    字节跳动的中台以用户增长(投放拉新为主)、技术(算法为主)和商业化(广告为主)三个部门为主,近期新增了直播中台。很明显的,这几块业务在各个方向业务上复用性比较强,业务独立性也足够。这样就能与阿里的中台类似,可以深入业务的同时保持中台的独立。头条的组织化极其看中效率,因此统一支持,效果俱佳。举个例子,用户增长团队是手握预算、以bp身份介入许多业务、有许多产品功能上的决策权的,这跟有的公司的用户增长其实就是市场投放而已,截然不同。

     

    美团很少提到自己的中台战略或者能力。内部在搭建的主要也是基础服务中台和数据中台。对于业务中台来说,美团业务模式之间的差异性导致不太容易抽象(团购-外卖-酒旅-物流-新零售-单车-网约车)。不过美团的组织建设对新业务非常友好,每个新业务都是得到了老业务支持(当然前提是数据本身做得足够好)后生长出来的,无论是底层技术业务的支持,还是人力资源的支持,又或者是流量的支持。因此可以说美团具备一定的组织中台文化。

     

    京东提出中台化后,也搭建了技术中台、数据中台,以及部分业务中台(比如搜索中台、营销中台)。从结构上跟阿里比较类似,不过相对低效一些,业务方与中台的协作不够顺畅,会出现前文提到的各种问题。

     

    整体来说,各司的中台存在几个特征:

     

    • 基础服务(账号、支付、安全、风控等)能力的中台,相对都很完备。技术中台基本多多少少都在搭建了,渗透业务的程度各有不同。

    • 数据中台也大都在搭建中,不过还是侧重提供“采集、存储、取数”的能力,虽说降低了研发成本,但跨部门协作通常会增加协作成本;这样的中台,距离能提供业务决策洞察的数据中台,恐怕还比较远。真正一般数据分析的工作都是各业务内自己闭环,自己完成。

    • 业务中台视情况而定,有的公司业务之间天然不适合做中台化。对于适合的公司,最常见的方式,一种是难以解耦闭环的情况,就采用“老大哥”式的方法,由核心业务来提供支持,比如贝壳、滴滴;另一种是中台有机会掌握自己的业务,比如阿里的电商中台、字节跳动的增长中台。

     

    最后,对于中台化的问题,说几个总结。

     

    • 中台化还是要遵循“具体问题,具体分析”的道理。没有放之四海而皆准的中台化策略,有的业务就不需要中台化,有的中台化反而会适得其反。有的公司压根就只有一个业务,或者有几个业务都没有重复造轮子的现象,那硬去学习阿里的中台,一定是东施效颦了。看阿里谢纯良的采访,包括我跟阿里的朋友了解到的,阿里的中台也是“痛极思变”的过程,在跌跌撞撞中成长的,不是老板一声令下就全部到位的。

    • 中台化的目标都是降低成本,分两种:第一,现存业务之间重复造的轮子合并,降低成本;第二,为某些业务尤其新业务提供能力,可以低成本快速试错。

    • 对于有的大公司,中台化不是个技术问题,反而变成了组织问题,就是各业务线要不要接受别人提供的东西,还是我就要自己做;以及对于新业务来说,能否得到老业务既有能力的支持。

    • 对产品经理和运营来说,一定要加入可以业务自闭环的团队,不要加入纯支撑的中台团队。离业务远会很容易成为“鸡肋中台”。比如在许多公司,基础服务的中台,压根是没有产品和运营这样的业务岗的,都是技术。

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    工业互联网平台事关未来10-15年工业操作系统主导权之争,事关一个国家制造业竞争优势的确立、巩固和强化。那么,工业互联网平台究竟是什么?干什么用?谁来建设?怎么建设?怎么评价?非常值得大家去思考。


    一、是什么:一个基于云的开放式工业操作系统


    工业互联网平台的出现,其带来的革命性影响不亚于1913年福特发明的汽车流水线。工业互联网平台本质上是一个工业知识标准化生产、模块化封装的自动化流水线,将变革人类知识沉淀、传播、复用和价值创造范式,成为新工业革命的关键基础设施、工业全要素连接的枢纽和工业资源配置的核心。


    二、干什么:聚焦设备上云和流程上云两大应用场景


    传统IT架构解决不了的难点、企业面临的业务痛点,就是工业互联网平台应用场景的切入点。推进工业互联网平台应用,制造是关键环节,设备和流程上云(OT上云)是主战场。工业互联网平台是IT和OT深度融合的桥梁,将加快推动设备和流程从自动化走向智能化。


    三、谁来建:亟需建立政府输血、企业自我造血、产业补血三大机制


    中兴遭美禁令敲响我国工业互联网平台产业“贫血”的警钟,面临工业控制系统(“一硬”)、高端工业软件(“一软”)、工业网络(“一网”)、工业信息安全等四大“卡脖子”瓶颈,亟需“政府输血+企业自我造血+产业补血”三管齐下,推动“建平台”、“用平台”、“测平台”和“补短板”协同发展,把平台发展的“命门”掌握在自己手中。


    四、怎么建:单点突破、垂直深耕、横向拓展、生态构建四个阶段不可少


    工业互联网平台建设的过程,是一个企业战略逐渐清晰、平台功能持续迭代、应用服务不断丰富、产业生态日趋成熟的过程,需要循序渐进地去推进。建成“赢者通吃”的工业互联网平台,大体上需要经历单点突破期、垂直深耕期、横向拓展期和生态构建期四个阶段,历时15-20年的时间。


    五、怎么评:跨行业跨领域工业互联网平台成熟度评价五星模型


    知己知彼,方能百战不殆。和全球工业互联网平台竞争,亟需构建一套国际性、科学性、前瞻性、导向性和操作性兼具的工业互联网平台成熟度评价模型,摸清平台属于刚刚起步、初级水平、中级水平、中高级水平、高级水平五个星级中的哪个星级。


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    作者:袁晓庆

    中国电子信息产业发展研究院信息化研究中心工业互联网研究室主任,工学博士,主要从事工业互联网、制造业与互联网融合、数字经济、互联网+等领域研究。参与起草了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等文件。发表多篇有关工业互联网深度文章,受到业界关注。



    脖子卡在哪?我国工业互联网平台建设面临四大瓶颈

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    《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》提出,“到2025年,形成3-5个具有国际竞争力的工业互联网平台”。培育具有国际竞争力的工业互联网平台,事关未来10-15年工业操作系统主导权之争,事关一个国家制造业竞争优势的确立、巩固和强化,打造本土工业互联网平台时间紧迫、任务艰巨、使命伟大。从供给侧来看,我国工业互联网平台在工业数据采集、大数据建模分析、行业机理模型沉淀、工业APP培育等方面面临四大“卡脖子”瓶颈,亟需尽快取得突破。



    瓶颈一:工业数据采集能力薄弱



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    数据采集是工业互联网平台的基础,工业互联网平台首先要解决的问题是连接工业中的人、机器设备和业务系统,但是设备连接在工业现场并不是一件容易的事情。当前,我国规模以上工业企业里,80%以上的机器设备都是没有联网、不会说话的“哑”设备,只有20%的设备联了网、会说话,但是这些设备遵循不同的通信协议,存在严重的“语言障碍”,成为制约工业互联网平台建设的卡脖子瓶颈。


    一方面80%的设备没有联网,设备数字化水平低。我国制造业总体水平处于2.0向3.0过渡阶段,老旧设备多、数字化水平低,2017年我国规模以上工业企业生产设备数字化率为44.8%、数字化设备联网率为39.0%,需要通过加装传感器等方式实现设备联网,导致工业互联网平台数据采集难、成本高、效率低。


    另一方面20%的设备联网了,但通信协议不统一。近30年来,全球各类自动化厂商、研究机构、标准化组织围绕设备联网推出了成百上种现场总线协议、工业以太网协议和无线协议,协议标准众多且相对封闭,工业设备互联互通难,严重制约了设备上云,亟需构建能够兼容、转换多种协议的技术产品体系。


    瓶颈二:工业大数据建模分析能力薄弱



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    工业设备联网不是目的,目的是在赛博空间对工业设备建立数字镜像,利用工业大数据和人工智能“训练”出解决实际业务痛点的工业APP。工业互联网平台的本质就是对机器设备和业务系统产生的数据进行建模分析,将数据转化为指导设备和业务进行优化的应用服务。当前,受限于数据采集瓶颈和工业大数据自身的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点,工业大数据建模分析需要平台企业兼具工业基因和大数据基因,导致现有工业互联网平台工业大数据建模分析能力较为薄弱。


    一是数据种类不全,制约了工业大数据建模分析和工业APP功能。相对于互联网大数据注重数据的“量”和“相关性”,工业大数据更注重数据的“全”和“关联性”,以保证能够从数据中提取出工业设备真实状态的全面信息。受限于设备数据采集能力不足,数据源不全,这在一定程度上会制约工业大数据建模分析和工业APP的开发,当前,基于单一数据源开发的工业APP多,基于设备和业务系统等多源异构数据开发的工业APP少。


    二是数据质量不高,制约了工业大数据建模分析和工业APP性能。工业大数据往往会出现遗漏、分散、断续等现象,低质量的数据会直接导致建模分析结果无法利用或者更为严重的后果,需要对数据质量进行预判和修改,因此数据“清洗”工作甚至会占到工业APP开发时间的70%左右。基于数据质量问题,当前工业互联网平台上状态监测、故障诊断类工业APP较多,预测预警类尤其是智能决策类工业APP较少。



    瓶颈三:行业机理模型沉淀能力薄弱




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    行业机理模型是工业PaaS的核心,是平台技术能力的集中体现。行业机理模型就是通过软件技术对工业研发设计、生产制造、经营管理等制造全过程运行规律进行显性化、模型化、代码化,每个行业机理模型都是一个积木式的模块,可供工业APP开发者灵活调用,促进工业知识的沉淀、传播、复用与价值创造。当前工业互联网平台面临的突出问题是开发工具不足、行业机理模型缺失,远远不能完全满足工业级应用需要。


    一是我国工业软件落后,很难把线下能力快速迁移成线上模型。中国制造业体量占世界制造业的份额20%强,但是中国工业软件的市场份额仅占世界工业软件市场份额的1.7%,同时中国90%以上的工业软件靠进口,这充分说明我国工业技术软件化水平和积累远远不够,缺乏短时间内把行业机理模型化、代码化的线下实力。


    二是我国工业门类庞杂,建立体系完整的行业模型库尚需时日。我国拥有39个工业大类,191个中类,525个小类,是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家,每个行业均有自身独特的行业知识,把每个行业的工业基础原理、关键基础材料、核心基础零部件(元器件)、先进基础工艺、产业技术基础封装成数字化模型是一项系统工程,需要政府和全社会共同努力。



    瓶颈四:现象级工业APP培育能力薄弱



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    工业APP是工业互联网平台的关键。但是受限于工业互联网平台发展尚属于初级发展阶段,工业PaaS平台赋能不够,工业互联网平台上所谓的工业APP基本上都是工业云平台上的云化软件“移民”而来,依靠工业PaaS上的行业机理模型“生长”出来的 “原居民”工业APP较少,现象级工业APP更是匮乏。


    一方面,基于工业PaaS平台开发的工业APP数量少。据GE预测,2020年左右工业互联网平台将出现类似于消费互联网平台的爆发式增长,Predix平台工业APP总量将超过50万个。根据航天云网、海尔、树根互联、东方国信、徐工信息、用友、索为、清华紫光、浪潮、浙大中控、智能云科等国内领先工业互联网平台企业公开的数据,我国工业APP数量不超过5000个,远远难以满足企业上云求。这5000款工业APP中,很多是传统软件云化而来的,只能算是工业互联网平台上的“移民”,真正从工业PaaS平台“生长”出来的工业APP屈指可数。


    另一方面,工业互联网平台尚没有培育出现象级工业APP。美国初创企业Uptake围绕卡特彼勒工程机械开发了状态监测和故障预警的工业APP,接入了超过300万的工程机械,公司目前的估值已经达到23亿美金。截至目前,尽管我国很多企业都在朝着建设跨行业、跨领域工业互联网平台的方向努力,但尚没有一家企业开发出现象级工业APP,来引爆工业互联网平台的应用推广。



    对策建议



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    工业互联网平台领域跨度大、体系复杂,从技术、产业到应用均处在发展初期,打造具有国际竞争力的工业互联网平台,需要有战略定力,需要坚持政府引导和市场主导,需要10-15年的长时间努力。


    (一)补短板,夯实“一硬、一软、一网、一安全”四基


    工业互联网平台不是一项孤立的技术,而是一套综合技术体系,是现代信息技术的集大成,当前要以“一硬、一软、一网、一安全”四基为重点,加大支持力度,推进关键技术研发和产业化。一是提升自动控制与感知产业支撑能力,加快推动智能传感器、可编程逻辑控制器、分布式控制系统、数据采集与监控系统等研发和产业化。二是实施工业技术软件化工程,推动工业云操作系统、新型工业软件、工业大数据建模分析、微服务组件等核心技术的研发和产业化。三是夯实工业互联网平台网络基础,推进工厂内网的IP化、无线化、扁平化、柔性化技术改造和建设部署,加快NB-IoT等新型网络技术部署,加快软件定义网络、网络功能虚拟化等新一代网络技术研究和部署试点。四是构建工业互联网安全保障体系,强化设备、网络、控制、应用和数据的安全保障能力,实现对工业生产系统和商业系统的全方位保护。


    (二)建生态,大力培育工业互联网平台开源社区和开发者


    当今时代,软件开源和硬件开放已成为不可逆转的趋势,掌控开源生态,将已成为全球工业互联网平台的焦点。一是建议培育开源社区,引导自动化企业开放各类标准兼容、协议转换的技术,实现工业数据在多源设备、异构系统之间的有序流动,确保工业设备“联得上”,引导工业互联网平台企业开放开发工具、知识组件、算法组件,构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业APP开发生态,确保模型行业机理模型“跟得上”。二是加快工业APP开发者人才队伍建设,支持工业互联网平台企业举办开发者创业创新大赛,打造基于工业互联网平台的 “双创”新生态,推动工业APP短时间内“上数量”。


    (三)重测试,坚持建平台用平台测平台协同发展


    坚持“建平台” 、“用平台”、“测平台”协同推进,边建设、边测试、边推广,以测带建、以测促用,打造平台功能丰富与海量使用双向迭代、互促共进的良性循环。一是跨行业跨领域工业互联网平台培育方面,建议参照国家制造业创新中心培育方式,出台工业互联网平台遴选标准,坚持“一事一议、成熟一家、遴选一家”的原则,用三年时间培育10家跨行业跨领域平台。二是在工业互联网平台应用推广方面,建议加强部省联动,遴选一批地方积极性高、企业上云基础好的省作为工业互联网平台应用示范省,推动示范省“块状经济”产业集聚区内的企业整体上云。三是在工业互联网平台是试验测试方面,围绕设备协议兼容性、平台功能完整性、数据安全性等内容开展试验验证,为工业互联网平台大规模应用提供基础支撑。


    作者:袁晓庆

    中国电子信息产业发展研究院信息化研究中心博士,主要从事制造业与互联网融合、工业互联网、数字经济等领域研究。参与起草了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等文件。发表多篇有关工业互联网深度文章,受到业界关注。



    发展工业互联网 平台将成主战场

    2018-04-12 袁晓庆 工业互联网世界

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    当前,全球工业互联网正加速深化发展,工业互联网平台作为工业互联网实施落地与生态构建的关键载体,正成为全球主要国家和产业界布局的关键方向。以GE、西门子为代表的跨国巨头构建的工业互联网平台日趋成熟,并加速在全球范围推广。


    全球正处在产业生态构建的关键窗口期,打造符合中国特色的工业互联网平台时间紧迫、任务艰巨、使命伟大。2018年政府工作报告强调,“加快制造强国建设。推动集成电路、第五代移动通信、飞机发动机、新能源汽车、新材料等产业发展,实施重大短板装备专项工程,发展工业互联网平台,创建中国制造2025示范区”,这对工业互联网平台的发展提出了新的更高的要求。


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    从Predix、MindSphere看工业互联网平台的本质、特征和架构



    伴随着新一代信息通信技术和制造业的融合发展,以平台为核心的产业竞争正从ICT产业向制造业拓展。


    移动互联网时代,以苹果iOS、谷歌Android等为代表的移动操作系统主导了全球ICT产业的发展。当前,以GE Predix、西门子MindSphere为代表的工业互联网平台正成为全球制造业领军企业的必争之地。无论是iOS、Android,还是Predix、MindSphere,其实质均是基于操作系统整合各方资源、构建产业生态、巩固企业垄断地位。


    (一)工业互联网平台的本质:基于云的开放式物联网操作系统


    首先,从技术角度看,工业互联网平台本质上是工业物联网平台。GE、西门子推出Predix、MindSphere其实是顺应万物互联发展趋势,将设备管理和工厂运营作为发力方向,打造设备互联、数据驱动、平台支撑、服务增值的新制造体系。


    西门子将MindSphere定位为基于云的开放式物联网操作系统,GE主导的工业互联网联盟(IIC)2017年1月发布《工业物联网参考架构V1.8》,开始强调“工业物联网”这一概念。


    第二,从发展阶段看,工业互联网平台是工业云平台2.0阶段,上云对象从软件上云拓展到设备上云。传统工业云平台强调CAD/CAE、PDM等研发设计类工具和ERP、CRM、SCM等核心业务系统上云,工业互联网平台强调生产制造全流程上云、设备上云,比如,Predix推动航空发动机、燃气轮机、医疗设备上云,MindSphere推动工厂运营上云。


    第三,从平台属性看,工业互联网平台是工业操作系统。Predix、MindSphere向下为连接各类设备提供统一的接口,实现不同设备之间的互联互通,向上为各种各样的应用软件提供良好的开发、运营环境,旨在通过整合“解决方案提供商+应用开发者+用户”生态资源,抢占工业大数据入口主导权、培育海量开发者,构建基于工业互联网平台的制造业生态,不断巩固和强化制造业垄断地位。


    (二)工业互联网平台的特征:网络效应、马太效应和替代效应


    工业互联网平台作为新型工业基础设施,决定着未来10-15年全球制造业竞争格局,具有高垄断性、高成长性和高替代性三大典型特征。


    第一,网络效应。工业互联网平台连接的人、机、物的数量远远大于消费互联网平台连接的人的数量,PTC预测,到2020年IOT设备接入量将达到500亿,根据梅德卡夫定律,其带来的价值也将远远超过消费互联网平台,甚至可以说工业互联网平台“富可敌国”。


    第二,马太效应。工业互联网平台上的工业APP和用户达到一定规模时,会形成一个双向迭代、互促共进的双边市场,平台将会在很短的时间内获得爆发式增长,形成赢者通吃的竞争局面。谁在工业互联网平台上先行一步,谁将拥有引领发展的主导权。第三,替代效应。工业互联网平台能够极大地降低企业信息化部署的成本和难度,这将可能彻底改变两化融合的实现路径,平台可让企业以“快进键”一键进入综合集成阶段,无论是处于工业1.0还是2.0、3.0的企业,都将主动或被动地进入到工业互联网平台的“快车道”。


    (三)工业互联网平台的架构:边缘层、IaaS、工业PaaS、工业APP


    通过分析Predix、MindSphere的平台架构,工业互联网平台包括数据采集层、IaaS平台、工业PaaS平台、工业SaaS平台。


    第一,边缘层是前提。通过协议转换、边缘计算等构建精准、实时、高效的数据采集体系,本质上是实现物理空间隐性数据在赛博空间的显性化。GE推出部署在现场传感器、控制器和网关的据采集转换模块Predix Machine,西门子推出即插即用的数据接入网关NanoBox,支持多源设备的数据采集以及云端汇聚。


    第二,IaaS平台是基础。IaaS平台主要是要支撑海量工业数据的存储、计算,Predix、MindSphere的IaaS平台均采用亚马逊AWS和微软Azure。


    第三,工业PaaS是核心。工业PaaS平台是平台技术能力的集中体现,也是当前工业互联网平台竞争的焦点。Predix、MindSphere依托通用PaaS平台构建的工业PaaS平台本质是一个微服务组件池,面向应用服务开放API,支持开发者以“搭积木”的形式进行调用。第四,工业APP是关键。表现为通过对微服务组件的调用和封装,开发出面向特定行业、特定场景的工业APP。目前,Predix、MindSpher应用商店中分别汇集了160和50多个工业APP。


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    我国本土工业互联网平台建设存在的主要问题




    我国工业互联网平台虽然发展较快,涌现出一批平台产品和行业应用,但总体来看建设起步相对较晚、产业基础还有待夯实,与国际领先企业的平台相比、与建设制造强国的要求还有一定差距,主要表现在:


    从平台建设主体看,缺乏综合实力较强的龙头企业。工业互联网平台向下整合上万种类型的装备,向上承载海量工业应用开发,综合实力较强的龙头企业主导才有可能打造基于工业互联网平台的综合性产业生态,国内缺乏类似GE、西门子等产业巨头,尚不具备整合控制系统、通信协议、生产装备、执行系统、管理工具、专业软件等各类资源的能力。与国外平台相比,国内平台主要局限于垂直细分领域,数据分析平台搭建、开发者社区建设、商业模式创新能力仍严重不足,全球化的影响力弱于国外平台。


    从平台建设内容看,产业基础能力薄弱。工业互联网平台是一个涵盖工业技术、信息技术的综合技术体系,需要强大的基础支撑。我国工业互联网平台建设基础薄弱:一是在边缘计算层,平台发展所必需的智能感知、自动控制、协议解析、边缘智能模块等一系列基础性产业高度依赖国外,缺乏完整的行业数据采集方案。二是在工业PaaS层,工业领域的行业机理、工艺流程、模型方法经验和知识积累不足,算法库、模型库、知识库等微服务提供能力不足,导致平台在功能完整性、模型组件丰富性等方面发展滞后。三是在工业APP层,开发者社区建设滞后,工业APP开发能力亟需提升,工业APP开发与工业用户相互促进、双向迭代的产业生态尚未形成。


    从平台建设生态看,协同机制尚未形成。一是产学研用协同发展机制尚未形成,平台协同研发与产业化机制尚未形成,制约着工业互联网平台的建设。二是区域和企业协同发展机制尚未形成,地方推动制造企业上云的路径尚不明晰,制约着工业互联网平台的应用推广。三是公共服务体系建设滞后,与工业互联网平台相配套的安全支撑、测试验证、标准管理缺乏,制约着工业互联网平台的高质量发展。


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    加快构建工业互联网平台生态体系



    工业互联网平台发展的机遇稍纵即逝,为避免重蹈PC、移动互联网平台被跨国公司垄断的覆辙,亟待加快构建工业互联网平台产业生态。


    一是加快落实有关政策。组织实施工业互联网平台培育工程、百万工业APP培育工程、百万企业上云工程、千万设备上云工程,打造平台能力建设与平台海量使用双向迭代、互促共进的技术、产业、人才支撑体系,形成开发者和用户双向迭代的双边市场。支持产业联盟、平台企业建立面向数据采集、工业PaaS、工业APP的测试验证平台,开展功能、性能、适配性、安全性、可靠性等试验验证服务,为工业互联网平台大规模应用提供基础支撑。


    二是推动工业互联网平台在地方产业园区落地。支持工业互联网平台在“中国制造2025”国家级示范区、国家新型工业化产业示范基地、国家大数据综合试验区、国家级经济技术开发区等产业聚集区落地,推动中小企业核心设备和业务系统向云端迁移,降低中小企业信息化建设成本,同时通过海量使用加速平台在实践中完善各项功能、提高服务能力。


    三是加强开源社区建设。组织实施开源社区培育工程,支持龙头企业面向行业共性关键技术和工业互联网平台发展需求,建设共性开源技术、代码和开发工具的开源社区,建立集体开发、合作创新、对等评估的研发机制。开展工业互联网平台开发者创业创新大赛,积极培育工业APP开发者队伍,加强工业大数据建模分析、工业应用服务开发等复合型人才培养,打造基于平台的制造业“双创”新生态。


    四是构建工业互联网平台产业支撑体系。提升自动控制产业支撑能力,突破核心芯片、驱动器、现场总线、工业以太网等关键器件和技术的发展瓶颈。实施工业技术软件化工程,推动工业控制系统、工业云操作系统、新型工业软件等核心技术的研发和产业化。夯实工业互联网平台网络基础,推进工厂内网的IP化、无线化、扁平化、柔性化技术改造和建设部署,加快NB-IoT等新型网络技术部署,加快软件定义网络、网络功能虚拟化等新一代网络技术研究和部署试点开展工业互联网标识解析体系建设。


    作者:袁晓庆


    中国电子信息产业发展研究院信息化研究中心博士,主要从事制造业与互联网融合、工业互联网、数字经济等领域研究。参与起草了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等文件。发表多篇有关工业互联网深度文章,受到业界关注。


    跨行业跨领域工业互联网平台怎么建:四个阶段不可少


    《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》提出了我国工业互联网平台建设的近期目标和中远期目标,即到2020年支持建设10个左右跨行业、跨领域工业互联网平台,到2025年形成3-5个具有国际竞争力的工业互联网平台,到2035年建成国际领先的工业互联网平台。


    可以看出,培育国际领先的工业互联网平台,事关未来10-15年工业操作系统主导权之争,事关一个国家制造业竞争优势的确立、巩固和强化,打造本土工业互联网平台时间紧迫、任务艰巨、使命伟大。


    阿里巴巴集团执行副总裁曾鸣把培育平台型企业分成0-0.1、0.1-1、1-10、10-N四个阶段,其中0-0.1是战略尝试期,0.1-1是战略成型期,1-10是战略扩张期,10-N是高效执行期,这种阶段划分对企业建设跨行业、跨领域工业互联网平台具有一定借鉴意义。


    工业互联网平台建设的过程,也是一个企业战略逐渐清晰、平台功能持续迭代、应用服务不断丰富、产业生态日趋成熟的过程,需要循序渐进地去推进。建成国际领先的跨行业、跨领域工业互联网平台,大体上需要经历单点突破期、垂直深耕期、横向拓展期和生态构建期四个阶段,需要15-20年的时间。



    0-0.1阶段:单点突破期,亟需推出杀手级工业APP



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    总体看,当前全球工业互联网平台建设均处在0-0.1阶段,即单点突破期。该阶段的主要标志是全球工业互联网平台都处在战略探索期,面临战略路径不清楚、商业模式不明晰等问题,试图通过杀手级工业APP抢占市场先机。该阶段呈现以下三个特征。


    一是工业互联网平台呼唤杀手级工业APP的出现。一部信息产业的断代史,就是一部杀手级应用持续引爆ICT产业生态的发展史,桌面互联网时代,Office的出现,推动了Windows生态的地位巩固和个人电脑的快速普及,移动互联网时代,生活类APP的群体性突破,推动了iOS和安卓两大操作系统的持续繁荣。


    面对呼啸而来的工业互联网时代,无论是GE、西门子等全球领军企业还是我国的工业互联网平台企业,均把打造工业的操作系统作为战略必争之地, 但亟需推出杀手级工业APP,来牵引或引爆工业互联网平台的发展。


    二是国外工业互联网平台企业正在接近杀手级工业APP。在宏大战略进展不畅的情况下,国外领军企业的发展战略日渐落地,试图通过“小而精”的杀手级工业APP引爆工业互联网平台的发展,不断探索工业互联网平台建设途径。GE把Predix的重心聚焦在为航空发动机、燃气轮机、医疗器械、风电设备等提供设备性能优化服务上,西门子把MindSphere聚焦在为数控机床开展预测性维护上,ABB把ABB Ability聚焦在为机器人、电机和机械设备提供远程监测服务上。


    美国初创企业Uptake也仅仅把公司核心业务聚焦在为卡特彼勒工程机械提供状态监测和故障预警上,接入了超过300万的工程机械,公司目前的估值已经达到23亿美金。而我国工业互联网平台企业还沉迷于跨行业、跨领域平台的宣传,描述的工业APP应用场景普遍“大而全”,存在“雷声大、雨点小”的现象,落地比较难。


    三是“三高一新”设备上云有望成为我国工业互联网平台企业催生杀手级工业APP的切入点。综合国外领军企业的平台战略,不难看出,这些企业纷纷把推动高价值、高通用的工业设备上云作为引爆工业互联网平台的切入点。因此,对于我国工业互联网平台而言,当务之急也是找到杀手级应用,也就是说是一定要找到一个切入点,把工业互联网平台的应用场景撕开一个口子,把它做深做透,彻底的把这个桩打进去。结合我国工业实际,围绕产业附加值高的高价值设备(如工程机械)、节能降耗空间巨大的高耗能设备(如炼铁高炉)、量大面广的高通用设备(如电机)、工业互联网基因优势明显的新能源设备(如风电)等“三高一新”设备,开发出设备远程监测、故障预测预警、工况性能优化、资源调度配置等工业APP,有望引爆工业互联网平台大规模应用。



    0.1-1阶段:垂直深耕期,打造行业级平台



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    0-0.1阶段是工业互联网平台的垂直深耕期,时间跨度大约为2018年-2020年,甚至更长时间。


    该阶段的主要标志就是以杀手级工业APP为牵引进行专业深耕,在垂直发展上做文章,打造行业级工业互联网平台,形成细分领域的工业操作系统。当前,很多平台号称自己是跨行业、跨领域工业互联网平台,但平台的核心业务主要集中在特定行业的局部环节,本质上是行业级平台,在垂直细分仍需进一步深耕,距离行业级工业互联网平台有很长的路要走,距离跨行业、跨领域工业互联网平台的差距更大。


    行业级工业互联网平台的标志是拥有“行业级工业PaaS+端到解决方案能力”,具有以下两个特征。


    一是建成承载丰富机理模型的行业级工业PaaS。工业PaaS是工业互联网平台的核心,没有工业PaaS,平台企业只能依托自身提供有限、封闭、定制化的工业APP,难以依托第三方开发者去开发海量、开放、通用的工业APP。因此,打造行业级工业互联网平台,行业级工业PaaS是必要条件,没有行业级工业PaaS,就没有创新活跃的工业APP开发生态。


    在这一阶段,行业级工业PaaS向下可为连接各类设备提供统一的接口,实现不同设备之间的互联互通,向上可承载各种各样的工业APP,同时自身拥有细分行业的算法库、模型库、知识库等行业机理模型,供海量第三方工业APP开发者进行调用。


    二是具备完整的端到端行业解决方案能力。一方面,平台企业面向细分行业具备设备互联、边缘计算、工业数据建模分析、海量工业知识沉淀、高效工业APP开发、开发者社区建设等一体化端到端改造能力。另一方面,平台面向细分行业生产全要素、全流程、全产业链、全生命周期管理的管理和服务开发形成了一系列工业APP,同时,平台应具备工业APP的再封装、再组态能力,可快速形成个性化的行业整体解决方案,加快工业互联网平台在不同企业的落地。



    1-10阶段:横向拓展期,打造跨行业、跨领域平台


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    1-10阶段是工业互联网平台的横向拓展期,时间跨度大约为2020年-2025年。


    该阶段的主要标志就是以行业级工业互联网平台为基础进行跨行业拓展,在横向发展上做文章,培育跨行业、跨领域工业互联网平台,打造综合性的工业操作系统。跨行业、跨领域平台应具备“四个一”特征。


    一是有一家资源整合能力强的龙头企业牵头。GE、西门子打造工业互联网平台的实践和路径表明,只有综合实力较强的龙头企业主导才有可能打造基于工业互联网平台的综合性产业生态。在这一阶段,平台企业应该具备整合控制系统、通信协议、生产装备、执行系统、管理工具、专业软件、平台建设等资源的能力,可提供业务流程咨询、软件部署实施、平台二次开发、功能上线调试、系统运行维护、人才管理培训等一体化的综合性服务。


    二是有一个承载丰富机理模型的工业PaaS。工业PaaS的核心是行业机理模型。在这一阶段,工业互联网平台企业需要联合科研院所等多方资源把我国39个工业大类、191个中类、525个小类的工业基础原理、关键基础材料、核心基础零部件(元器件)、先进基础工艺、产业技术基础等基础共性知识和行业通用知识封装成积木式的数字化模型,供工业APP开发者灵活调用,促进工业知识的沉淀、传播、复用和价值创造。


    三是有一个开源开放的开发者社区。软件开源和硬件开放已成为不可逆转的趋势,掌控开源生态,将已成为全球工业互联网平台的焦点。在这一阶段,开发者社区应该做到两类开源,一是平台企业开源自身高质量、广覆盖、易应用的开发工具、知识组件、算法组件、模型组件,构建资源富集、开放共享、创新活跃、高效协同的工业APP开发生态,二是联合自动化企业开源各类标准兼容、协议转换的技术,实现工业数据在多源设备、异构系统之间的有序流动,确保工业设备“联得上”。


    四是初步形成一个海量工业APP和海量用户双向迭代的双边市场。工业互联网平台上的工业APP和用户达到一定规模时,会形成一个建平台和用平台双向迭代、互促共进的双边市场,平台将会在很短的时间内获得爆发式增长。在这一阶段,伴随着百万工业企业上云、百万工业APP培育工程的实施,领军企业围绕“智能机器+云平台+应用APP”功能架构,整合“平台提供商+应用开发者+用户”生态资源,培育海量开发者、提升用户粘性的“入口之争”将愈演愈烈。



    10-N阶段:生态构建期,形成赢者通吃的格局


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    10-N阶段是工业互联网平台的生态构建期,时间跨度大约为2025年-2035年。该阶段的主要标志是工业互联网平台会形成“赢者通吃”的生态格局,工业互联网平台将成为准公共基础设施,“富可敌国”的工业互联网平台有望建成。该阶段工业互联网平台具有以下三个特征。


    一是赢者通吃。从 Wintel体系到Android、iOS两大操作系统,从电子商务、搜索引擎到社交平台,过去40年的ICT产业发展史表明,工业互联网平台的竞争最终会演变为赢者通吃、一家独大、一枝独秀的局面。当然,基于公有云的工业互联网平台不是制造业数字化、网络化、智能化的唯一解决方案,本地应用、私有云等解决方案也将长期存在,但是工业互联网平台无疑是企业推进两化融合的“快车道”。


    二是准公共性。在这一阶段,“赢者通吃”的工业互联网平台会推动全社会的信息流、技术流、资金流、人才流、物资流向云端汇聚,工业互联网平台将成为工业全要素连接的枢纽,将成为工业资源配置的核心,因此工业互联网平台不再是某家企业的平台,而将成为国家的工业基础设施,工业互联网平台将不仅姓“工”,也将姓“公”。


    三是富可敌国。数据表明,2018年第一季度,全球上市公司市值前五名的企业均是互联网平台企业,依次为为苹果、谷歌、微软、亚马逊、腾讯,其市值分别为8256亿美元、7205.9亿美元、7041.9亿美元、6974.3亿美元、4957.1亿美元,可以说“富可敌国”。工业互联网平台连接的人、机、物的数量远远大于上述互联网平台连接的人的数量,其带来的价值也将远远超过上述互联网平台。在这一阶段,谁会成为 “富可敌国”的全球工业互联网平台将基本形成定局。


    作者:袁晓庆


    中国电子信息产业发展研究院信息化研究中心博士,主要从事制造业与互联网融合、工业互联网、数字经济等领域研究。参与起草了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等文件。发表多篇有关工业互联网深度文章,受到业界关注。

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    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


    新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。



    产业智能官  AI-CPS


    用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链


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    新技术“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能新产业:智能制造”、智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、智能城市新模式:“财富空间“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”



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  • 互联网公司干不好上门维修?

    千次阅读 2022-02-23 10:25:46
    互联网成功改造过的行业举例来看,传统的外卖业务也是围绕在目的地附近范围的餐馆开展,接轨互联网后有两个主要变化,一是赋能给餐馆,二是引入骑手,平台整合餐馆信息提供给用户选择,下单后匹配骑手,用户可以...

    如何证明消费升级的存在?

    从宏观层面来看,第三产业在GDP数值中的占比高低,正逐渐成为衡量国家经济发展水平的重要标志。近年来我国服务业占比快速增长,服务业占GDP的比重多次突破50%,服务业对经济增长的贡献不断提升。

    从消费者层面来看,我国物质消费在总支出中的占比正在逐渐缩小,精神消费占比逐渐提升,居民生活水平在不断提高,消费需求正朝多元化和现代化发展,人们对幸福生活的评判标准也从“四大件”的三转一响演变成了现代化的全屋智能,家庭电器已经渗透人们的生活。据新华社瞭望智库发布数据显示,目前我国家电保有量已超过21亿台。

    庞大的电器基数为家庭维修行业描绘出了辽阔的发展空间,艾瑞咨询数据显示,中国家庭服务总支出在2020年达到9090亿,预计该数据在2025年将升至2.1万亿,虽然家庭服务行业市场规模庞大,但至今尚未能跑出上市公司,这个万亿市场正在等待它的新王。

    家庭维修行业现状

    家庭维修行业市场规模大,但行业标准化程度低。

    我国家电保有量已超过21亿台,行业逐渐进入存量市场阶段,居民对家电维修服务的需求正逐渐打开,一定程度上来讲家电数量基数越大,家电维修市场的规模也会随之增加,如今家电行业遇到天花板进入存量市场阶段,某种意义上来看可以称作是家电维修行业发展的转折点,但家电维修行业当下的发展状况并不如意。

    家电维修市场是典型的“柠檬市场”,又被称作阿克洛夫模型,是指信息不对称的市场,在这一市场中产品的卖方对产品质量拥有比买方更多的信息。极端情况下,市场会止步萎缩和不存在,这在信息经济学中被称为逆向选择。

    “没病小修,小病大修”是家电维修行业的一句戏言,因为用户不清楚自己所支付的价格是否与获得的价值相匹配,行业又缺少严格的监管约束,商家缺少透明的服务过程,家电维修产品的本质是提供技术服务,而用户通常对维修技术没有了解,这就使得逐利者可以利用这一点向用户隐瞒真实维修情况,以此牟取暴利。

    首先,行业乱象的出现会令消费者对商家产生信任危机,部分用户为了避免被坑被骗,在电器出现问题时甚至会选择不修理直接换新,一定程度上影响了用户需求的增长,滞怠了行业规模的发展。

    其次,行业乱象会导致劣币驱逐良币的现象发生,逐利者通过向用户隐瞒真实维修情况而获取高额收益的行为,其实就是变相在消费行业的信誉度,由于用户对商家的信任度下降,只能通过市场平均价格来判断收费是否合理,平均价格虽然能帮助用户避免逐利者的坑骗,但平均价格对优质商家而言则是吃亏,一定程度上对坚持提供优质服务的商家积极性造成了打击,进而优质商家会逐渐推出市场,形成劣币驱逐良币的现象。

    最后,行业乱象会使用户认为家电维修行业的商家都是坏的,如前文所述,好的商家退出市场导致行业服务平均质量下降,平均质量下降造成平均价格下降,用户坚持通过市场平均价格来判断收费是否合理的情况下,提供服务的真实价值处于平均价格以上的商家逐渐退出市场,由此形成恶性循环,用户认为家电维修行业的商家都是坏的,最终行业发展陷入桎梏。

    上门维修行业的乱象并不是空穴来风,在黑猫投诉平台搜索“上门维修”有10221条相关投诉结果,投诉原因基本都是与维修价格和服务态度有关,家电维修平台的发展被困在行业乱象的口碑危机之中。

     用户需求的变化,家电维修的新机会

    互联网的出现令许多行业的商业形态发生了改变,传统行业在互联网的赋能下激发出新的业务形式,餐饮业接轨互联网出现外卖业务,出行业诞生网约车业务,用户的消费习惯整体在向线上迁移,疫情的影响加剧了这一趋势的变化,互联网行业试图重构一切传统的商业形态,家庭服务这哥万亿市场自然也包括在内。

    当下新生代消费者正在成为消费主力军,他们有着独特的消费观念,新生代消费者能够接受限量球鞋的溢价,也乐于为几十块的奶茶买单,大手大脚的新生代消费者也热衷于“砍价”和“盖楼”,他们在意的不再只是“物质”,而是开始在意精神层面的一些抽象符号,比如社交、颜值、IP等。

    一边千方百计花钱一边想方设法省钱的新生代消费者绝不是大手大脚,而是理性的清楚自己想要的是什么,简而言之新生代消费者在为开心而买单,对于能够满足心理需求和精神需要的商品,新生代消费者对价格是不敏感的。

    回到家庭维修行业来看,行业开始接轨互联网,提供网上下单线下上门服务,对于消费习惯正向线上迁移的用户而言,维修和线上在一定程度上都属于刚需,家庭维修平台的模式是有需求有市场的,那么为何这个万亿市场至今认为跑出一家上市企业呢?

    新生代消费者乐于尝试新事物,也乐意为优质服务买单,但当下行业透明度低且收费混乱的家庭维修平台俘获不了年轻消费者的心,只有让用户明确的知道自己付出的价格得到了相匹配的价值,家庭维修平台才能和用户成为朋友。

    乱收费、管理混乱导致用户信任度低,这是家庭维修行业的症结所在,解决这些问题的终点在于思考如何标准化,从互联网过往改造传统行业的经验来看,转折点往往是产品标准化落地的时刻。

    如何将一个非标准的产品标准化,成为家庭维修平台亟待解决的重点问题。

     标准化与规模化的矛盾

    从行业角度来看,规模化在前标准化在后,而从企业角度来看,则是标准化在前规模化在后,没有标准何谈规模?并且标准化和规模化之间相互制约的关系贯穿始终。

    从互联网成功改造过的行业举例来看,传统的外卖业务也是围绕在目的地附近范围的餐馆开展,接轨互联网后有两个主要变化,一是赋能给餐馆,二是引入骑手,平台整合餐馆信息提供给用户选择,下单后匹配骑手,用户可以看到骑手的活动轨迹,餐品出问题后可以申请平台介入,商家和骑手绕不过平台,平台全程发挥监督管理的作用。

    外卖业务的标准化离不开透明可视的价格制定以及平台发挥的监督管理作用,但外卖和维修业务不同的是,前者商品的价格能够具体衡量,而维修业务提供的产品是用户不能直观看到的,所以家庭维修平台更需要严格的监管制度去约束服务过程的标准化。

    仍以外卖业务举例,生活中外卖餐品出现问题后,用户向商家或平台反映问题,道歉并且免单是基本的处理方式,这几乎已经成为了商家、平台和用户的共识,用户清楚这项服务如果出问题了是会有人负责处理的,现在很多家电品牌开始优化售后服务,目的是为了在用户购买选择时增加品牌竞争力,因为消费者对售后有保障的产品购买积极性更高。

    这放在网约车行业也是如此,司机驾龄、完成单数、车辆信息、计价预估、路线选择等,都是产品标准化的象征,对于企业而言,只有先实现标准化才能发展规模,一味的重营销轻服务追求扩张速度是本末倒置。

    在产品标准化之后需要考虑的就是规模扩张问题,和多数行业一样,家庭维修平台的发展大致也是直营为主和联营为主两个方向。

    直营为主的平台用户服务体验感较好,但对于企业而言成本较高,做的较重,代表是京东型平台。目前国内头部的家庭维修平台“啄木鸟家庭维修”(后简称啄木鸟)就是直营为主的发展模式,据天眼查数据显示,啄木鸟的的投资方包括小米集团、顺为资本和58同城。

    啄木鸟虽然在自身的努力和资本的加持下在标准化和规模上取得了一定程度的成功,但标准化和规模化之间的矛盾也对啄木鸟的口碑造成了一定程度的影响。

    标准化离不开平台的监督管理,但随规模的扩大企业监督管理压力也会增加,由于成本的约束,标准化和规模化对于企业的经营状况而言是此消彼长的关系,笔者在网络搜索“啄木鸟家庭维修”发现,啄木鸟也存在一些行业通病,如“乱收费”和“售后服务”等问题。

    在家电行业进入存量市场,用户消费习惯迁移的当下,家电维修行业的未来有着美好前景,但对于维修服务平台而言还有很长的路要走,前进的道路上也不能忘了自己是第三产业的身份,服务业的存在是满足用户的需求,用户满意企业才能走的更远。

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