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  • 接下来,我们还是尝试着用我们的新旧动能转化模型,来分析一下这次募捐实现的动能转化。 对于粉丝来说,原模式的 SKU 是明星的颜值和个性人设,这个 SKU 驱使粉丝花钱打榜、冲榜单,各种应援,消费金钱和时间。 ...

    作者:邢昊,GrowingIO 咨询服务与运营副总裁
    来源:GrowingIO 增长公开课第 35 期

    大家下午好!今天给大家分享的主题是 GrowingIO 战“疫”系列第二期:疫情下逆势增长的蜕变之路。

    一. 疫情来了,企业会死吗?

    疫情来了企业会死吗?这是现在对大家来说非常迫在眉睫的问题。每个企业、每个创业者都在问自己,我的企业会不会受影响,会受多大影响?

    在这里插入图片描述

    如果您的企业是图中左边的模式——只有唯一(线下)经营场景:

    当疫情来袭,当您原来赖以生存的交易、沟通场景、交互场景被疫情死死锁住的时候,如果您之前没有准备好任何线上交易场景的话,那么就像今天的很多企业一样,可能会面对非常大的压力。

    在这段时间里,很多线下零售基本停摆,这些企业的现金流储备往往并不高,大概只有两到三个月。即使不是线下零售,只要交易或服务场景是以线下为主的企业,在这次疫情中就将会生存困难。

    但这种境况只是疫情这个特殊时期带来的变化吗?

    事实上,这次疫情是把很多未来会发生的场景,提前预置给了我们。

    为什么?来看一下我们社会发展的参考对象——日本,那里诞生了宅文化。我们的消费者是不是也正在发生转变?他们越来越倾向于独立的、相对封闭的生活方式。

    麦当劳里面的自动点单机前常常有人排队,尤其是 90 后、00 后的小朋友。而相比之下,需要面对面交流的人工点单柜台反倒无人问津。

    因为消费者代际的更替,这样的消费场景变化趋势正在发生,只是今天疫情之下集中暴露了这一问题。替所有中小企业疾呼政策的橙子酒店创始人吴海,他的魅 KTV 在疫情之后就能长治久安的发展吗?

    吴海真的很强,我们都很佩服他,但即使他的生意做下去了,量贩 KTV 行业还会像 20 年前那样蓬勃发展吗?

    消费趋势的变化,将在不远的未来发生——唯一场景经营的企业,需要有更多的渠道(主要是线上各种渠道)了解用户,与用户互动,完成交易,甚至实现交付。

    所以,即使您的企业在当下几个月的疫情中成功坚持下来,您同样也需要思考:未来,当消费者们的行为场景发生变化的时候,您能抓住这些行为,能够持续生存下去吗?

    2003 年非典期间,马云开发了淘宝 1.0 版本,所有的线下企业都认为电商是一件不靠谱的事。大概在 5 年前,大家还在说电商,即使再厉害也总不能卖冰淇淋吧!但在今天的双 11,冰激凌的销量一路猛增,成倍地增长。

    17 年之后,因为移动网络、物流配送等系列配套基建成熟发展,电商已经完全融入大家生活。

    所以我们今天看上去不可理解的、具有预示性的事情,随着更多配套设施、IT 技术的发展,可能在不远的将来就会发生。但是等到变化已来临的时候您再想改变,可能就来不及了。

    疫情来了,企业会有生存的风险,而疫情过后,如果您没有及时思辨,依然还会面临风险。

    二. 疫情之下,谁活的最好?

    在疫情之下,谁活得更好了?有些企业在面临生死的考验,有些企业却迎来了巨大的发展机遇。接下来给大家分享几个案例,他们也许很新奇,但代表了未来的商业趋势,希望能引起您的思考:

    2.1. 在家办公

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    在疫情状态下,我们看到这样新场景下的远程办公行业突然迎来了一个新的机会。

    像钉钉、腾讯会议都在紧急扩容服务器、云主机,金山办公的股价一度飙升至 226 元 / 股,会畅通讯、三五互联等远程办公概念股也是一路飙红。

    那么喊了很多年的远程办公,究竟是如何一下实现巨大转变的呢?这里面就引入一个 GIO 的商业模型——“新旧动能转换”,借助这个模型,我们和您分析一下成败的关键。

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    “新旧动能转换”模型里面,分为了原和新两种模式。办公这个事情在原模式下,服务商提供的是场地、基础硬件以及保障硬件运转的系统。

    - 第一要素:新 SKU

    新办公模式出现后,首先是服务商提供的 SKU 不同了。

    我们通过钉钉等软件,实现了在线督办、视频会议、订日程、线上审批和填写日报等功能。这些新功能在使用之后,很多老板和员工不但逐渐习惯,还暗暗表示“真香”。

    杭州市政府甚至要求所有企业员工用钉钉进行健康打卡,数据直接联通到政府,政府可以一次性收集全杭州市所有职工的健康报告,原来不敢想象的“超级管理”模式,这一次,居然在一周内实现了。

    模型中第一个关键要素“创新 SKU ”非常重要。

    - 第二要素:激活

    而事实上,这些功能并不是刚刚创造的,但过去中国可能有 99% 的人都在线下办公,只有不到 1% 的人在使用或者深度使用线上办公的功能。

    “疫情”帮我们实现了这个模型中的第二个关键环节“激活”。传统办公老用户被激活到了新模式上,老用户变成了新模式的种子用户。

    • 第三要素:运营

    更进一步的是,钉钉、腾讯会议,以及所有 SaaS 企业在疫情期间,免费增开一些新的功能,甚至与政府、学校进行合作,彻底打破了用户使用的壁垒。

    而且这些 SaaS 企业还在每天接受用户(包括政府/学校)的新需求,一天一个小版本迭代的方式,不断地为疫情时期开发新的工具。

    这样“运营+开发”的高效变化,把越来越多的种子用户变成了习惯用户。

    • 第四要素:复制

    在这个模式下的推广和获客的方式是变态的。因为只要老板要求,网管同学将公司通讯录导入到钉钉系统中,几百几千个用户就被复制进来,只要政府要求,成万上十万的用户就被“无成本”拉新进来。

    不只是用户的复制,功能(使用深度)也被复制。

    我们公司就是这样,原来钉钉只是一个 IM 和轻审批工具,这段时间令员工“抵触”的签到、打卡、日报,甚至全员直播都开了好几场。最好笑的是,员工还给主播刷礼物。

    经过这样一系列的运营,我们可以预料到:对于我们来说,深度使用像钉钉、腾讯会议、Zoom 等这样的新在线办公模式工具,两个月的时间足够习惯的养成,也就足够让我们从种子用户变成这一模式的习惯用户或者会员。

    • 第五要素:复购

    那么疫情结束之后会发生什么?这些免费的功能可能会开始收费。

    经过疫情期间深度使用的习惯培养,到时企业会不会采购呢?回到办公室中,跨区域的合作会不会因为坚持用 Zoom,而采购更多的账号呢?大概率来看,这个肯定会发生。

    在 GIO “新旧动能转换”模型中,最关键的一个成功要素就是“复购”,这个复购特别指用户在新模式中增加了交互,建立了习惯或者品牌信任,回到原模式场景后,仍然购买新 SKU 或者老 SKU 的产品。

    这个要点是新旧动能转换过程中,新模式能够反哺原模式的关键环节,也是企业能否实现新老模式融合,利益共享的关键环节。钉钉这个案例中有一定的特殊性,未来有机会针对传统企业,我们会特别强化讲解这一环节。

    • 第六要素:裂变

    如果企业采购了某个功能或者某些账号,未来将会逐步带动更多的部门、更多的人都去使用新办公模式。特别是视频会议等能够和企业的客户共用的服务,还会被这些已付费用户快速裂变给其他用户。

    未来,在原来线下办公场景的大环境中,我们这些曾经线上办公的习惯用户,都将变成超级用户(超级用户:多次复购和深度交互的用户属于超级用户)。培育超级用户,正是很多企业越来越重视的工作方向。

    这个“新旧动能转换”的模型是 GrowingIO 面向正在转型的传统企业特别推出的,帮助企业管理者和新模式带头人,识别转化的关键步骤,其中还有很多细节,有机会再向大家一一解释。

    2.2. 在线医疗

    接下来,我们来看在线医疗行业,像阿里健康、平安好医生等。阿里健康轻问诊服务上线 24 小时,访问用户数就超过了 40 万。

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    我们看到越来越多的人开始从原模式的医院线下就医,到新模式在线医疗。

    原模式下的医院提供的是诊查、开处方、做手术治疗。而新模式下的在线医疗也并不是和医院抢生意,它提供的是预防、辨别、售药以及院前术后的增值服务。

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    这些创新的 SKU 不仅仅是简单地在渠道方面从线下来到线上,其实是整个的 SKU 体系都不一样。

    同理,老用户在疫情这一突发事件中,经过最重要激活环节,都从原模式被激活到了新模式,变成了种子用户,再通过运营变成了付费用户。

    未来疫情结束之后,当我们可以到线下医院就医的时候,还会记得通过线上医疗先进行在线问诊、挂号,还可以在这些线上平台上买药,享受院前术后的增值服务,这样就又会变成超级用户来影响线下场景。

    在线医疗行业在这一轮的疫情变化中,也是新旧动能转化增速的受益者,在不远的未来他们会越做越好。

    2.3. 《囧妈》与今日头条

    再来看看跨界合作的一个案例,也是过年期间一次商业上的绝佳操作。

    欢喜传媒与字节跳动合作,免费在线播放《囧妈》。

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    虽然徐峥的操盘得罪了所有的院线,但是我们来看看《囧妈》的实际结果是什么?

    《囧妈》在今日头条系 3 天的总播放量超过了 6 亿,总观看人次达到 1.8 亿。

    简单粗暴的换算,如果这 1.8 亿的观看人次换算成 50 块钱票价的话,那就相当于 90 亿的票房。

    这是什么概念?在中国的电影市场上,从 2019 年再往前回溯10年,还没有人能够达到这样的高度。而且这一结果是在《囧妈》普遍被认为制作水平非常一般的情况下发生的。

    那么,在这个过程中的动能是如何转化的?在跨界的合作过程中,我们看到新旧模式的转换是什么?

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    原院线模式通过卖影片以及增值服务盈利。新模式下,他们要的是流量、会员、广告受益。完全不一样的收费模型形成了新旧两种模式。

    在这个模式变化下,动能转换是怎么完成的?

    同样还是一个从老用户、到种子用户、再到付费用户的过程。而因为这是两家企业的合作,所以这个操作过程会显得更复杂一点。

    复杂之处在于,这些种子用户有两种,一类是徐峥的粉丝,即关注影片本身的人。还有一类,就是今日头条多达几个亿的用户群。

    今日头条为什么敢豪掷 6 个亿来购买这样一部影片,而且是免费推出?因为今日头条知道《囧妈》有着怎样的观影人群,知道通过什么样的运营能够让这些用户在线观看这部电影。

    我们的交流群里有人问:为什么今日头条可以通过线上快速决策 6 个亿的采购?

    不是因为头条在线办公水平高,是因为头条一直在觊觎视频领域,更是因为,头条很清楚自己的用户的数据,能够预测基本结果,非常坚信自己可以完成这一轮分发。这是他们数据能力强大的体现。

    不得不说,这是他们可怕的地方,他们确实是新时代的怪兽公司。

    头条的能力,一方面体现在一系列的运营、炒作手段,另一方面是一个叫做复制的能力。

    因为今日头条本身的信息信息推送就是基于算法完成的,又有很多用户过去的行为数据,所以很容易地就将《囧妈》分流、复制给了这些潜在的用户,进而获得了大量的深度用户,也就是付费用户(广告受众)。

    这一系列的转化之后,带来的结果是今日头条 1.8 亿的在线观影人次。

    疫情结束之后,当这些用户对原模式继续产生影响,《囧妈》的制作者们找到了新的模式,但院线会受到多大的影响就不得而知了。

    在这一轮新旧动能的转化里,我们也看到了一个妙招:传统公司与新媒体、新流量平台的融合。

    2.4. 明星做公益

    最后和大家分享一个更有意思的案例,明星做公益,用成就感占领用户时间。

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    这里面有些关键词:明星、爱豆、粉丝、饭圈、粉丝打榜、应援、后援会等等。

    另外还有三个明星关键词:华晨宇、易烊千玺、肖战,都是当下流量非常大的明星。

    除夕当晚,“追星女孩募捐”的消息登上微博热搜,微公益的捐款榜上,前 50 名被各家明星的粉丝后援会包揽。

    在华晨宇宣布“我要开始捐款”之后,打开捐款通道不到 6 分钟,通道筹款全满,粉丝一边开玩笑说“难道捐款都要抢吗”,一边纷纷参与捐款。

    易烊千玺的粉丝募捐也很快超过了 100 多万,肖战更是超过 267 万。

    对我们来说这是一个非常新奇的模式,在这个过程中饭圈的这些粉丝们也是非常的激动,他们通过这些募捐,让主流社会看到他们的力量。

    接下来,我们还是尝试着用我们的新旧动能转化模型,来分析一下这次募捐实现的动能转化。

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    对于粉丝来说,原模式的 SKU 是明星的颜值和个性人设,这个 SKU 驱使粉丝花钱打榜、冲榜单,各种应援,消费金钱和时间。

    新模式的 SKU 是明星的公益人设,换来的是饭圈粉丝的公益捐助,而且捐助的资金不再换来虚无的榜单数据,而是真金白银地流到了线下,送到了真正需要受助的一线。

    这个模式的过程是:老粉丝通过这个事件被激活,变成了公益粉丝。而在这一模式下最神奇的要素是,整个过程是没有运营人员的,所有的粉丝用户在自运营、自我组织的完成整个交易和付款的过程,自我催变成超级用户,又去影响线下粉丝和路人。

    这让我们也看到了未来运营的一个高级可能——用户的自运营。

    三. 打造企业的免疫力

    最后,我们回到您的企业。您的企业是否在做“新旧动能转换”?在后疫情时代,这个转换就是您的企业免疫力。它将帮您规避疫情下或者未来,消费场景、用户偏好变化带来的风险。

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    昨天有朋友在微信交流群问了我们一个问题:如果想做数据驱动,想转化到新模式的话,应该从什么样的业务开始?是正在增长的、还是衰落的、还是原有的主营既有业务?

    从这三个分类里其实比较难选择,更重要的是您需要找到自己企业的新模式,新 SKU、新的卖法、新的团队来实现转换。

    在 GrowingIO 服务的上千家企业中,我们为将近 500 家提供了咨询服务。我们发现新旧模式转化的事情大家基本都开始做了。

    平均来讲,原模式基本占整个业务的 90% 甚至 99%,新模式能够占到 1%- 10%。您的企业新旧比例是多少呢?

    疫情给我们最大的警示是,要想活下去,就要加速转移或融合阵地,将原模式和新模式进行整合。改变企业只有唯一业务场景(交易、交互、交付)的局面。

    那到底怎么能够实现新旧模式的转化呢?我们有专门的课程和资料讲新旧动能的转化,感兴趣的朋友可以加入我们的微信群,获取相应的资料。

    概括一下,在新旧动能的转化过程中,企业要做的 6 件事情:

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    1. 打造新的 SKU(服务/产品/权益)

    可能包括新的服务、新的互联网的产品,也可能是新的权益等等。不要试图在新模式下去卖原有的 SKU。

    2. 用户转移(延展服务和交互深度)

    这次疫情对于新旧模式转化最大的价值在于,通过疫情这个外部条件,帮助我们完成了线下用户向线上用户的迁移,帮助我们完成了一些用户行为模式的转移。

    未来疫情结束之后,您还需要用各种各样的方式去实现这样的用户转移。

    3. 增加交互频次(线上运营)

    以往的商业模式是以下单、交付这一个回合来定成败。但未来的企业是通过与用户的交互深度和频次,去构建抗风险的免疫力和未来发展的潜力的。

    4. 反哺原模式(用户回流)

    作为新模式,今天很多新模式所在的部门、所开的业务在全公司可能只占不到 10%,甚至不到 1%,话语权是有限的。

    如何能让公司领导认可新模式?那就是要设计一个好的方式去反哺原模式。也就意味着,一定要把新模式里运营的客户,反哺给原有的线下业务部门和业务场景,也就是所说的“用户回流”。

    这也是因为大多数的企业用户是来自于自己的私域流量,就是来自于原模式的老用户。如何能让企业的原模式业务部分,愿意把他们手里一些宝贵的用户资产转给一些新模式的负责人?

    就要做到,未来能够与他们进行交互,能够将这些用户回流给他们,不然岂有“光吃不吐”的道理。

    5. 老带新(驱动裂变)

    能够驱动用户裂变的不仅仅是返佣的刺激,也不仅仅是产品过硬的口碑,最重要的是,超级用户喜欢你的玩法,愿意陪你玩,这才是启动裂变的第一步。

    6. 精准找客(标签复制)

    通过用户的标签(数据)来做复制,企业可以通过用户属性数据、交易数据、行为数据来构建标签,实现精准找客。转变以前的获客行为——大水漫灌的、漏斗式的获客。

    如果您能完成这 6 步的话,您企业的新旧动能转换就基本到位了。所有这一切的起点在哪里呢?我们建议所有现在模式、场景单一的企业,您可以从构建用户的画像和建立与用户沟通的通道开始,去开启您的新旧动能转化。

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  • 数据生产崛起:新动能 新治理 - 摘要 第一章 | 新生产的崛起:数据生产 预计,未来 20-30 年,全球范围内国家之间的竞争,很大程度上将表现数字经济体之间的竞争。中国如能培育出全球第一大数字经济...

    数据生产力崛起:新动能 新治理 - 摘要

     第一章 | 新生产力的崛起:数据生产力

     

     

    预计,未来 20-30 年,全球范围内国家之间的竞争,很大程度上将表现为数字经济体之间的竞争。中国如能培育出全球第一大数字经济体,将极大提升中国未来的经济竞争力。而良性竞争,将推动全球的进步。
    企业的本质是一种资源配置的机制,企业竞争的本质是资源配置效率的竞争。新生产力的崛起带来了分工的不断深化和合作的更加紧密,优化资源配置的效率,拓展了财富创造的“速度”和“幅度”,重构新的财富分配格局。
     

     

    数据生产力的本质

    数据生产力是在“数据 + 算力 + 算法”定义世界,知识创造者借助智能工具,基于能源、资源
    以及数据这一新生产要素,构建的一种认识、适应和改造自然的新能力。数据生产力意味着知识
    创造者的快速崛起,智能工具的广泛普及,数据要素成为核心要素。人类认识改造自然的方法,实
    现了从实验验证到模拟择优,经济发展从规模经济到范围经济,就业模式从八小时制到自由连接
    体,企业性质从技术密集到数据密集,组织形态从公司制到“数字经济体”,消费者主权全面崛起,
    人类实现了全球数亿人跨时空的精准高效协作。

     

    Synergy Research 将“超大规模数据中心”定义为拥有几十万台甚至是数百万台服务器。
    2019 年全球超大规模数据中心已超过 500 个,已经是 2015 年的两倍,越大规模数据中心仍然处
    于高速扩张的发展期。2015 年时全球数据中心大数据存储量仅为 25EB,到 2021 年预计这一规
    模将达到 403EB,增长 16.12 倍,年均复合增长率约为 48.76%。


    算法是物理世界运行规律的模型化表达,算法的代码化就是软件。软件是一种以数据与指令
    集合对知识、经验、控制逻辑等进行固化封装的数字化(代码化)技术,构建了物理世界数据自动
    流动的规则体系,是业务、流程、组织的赋能工具和载体,解决了复杂制造系统的不确定性、多样
    性等问题。
     

     

    数据 + 算力 + 算法所带来的工具革命和决策革命,是一个从局部到全局的过程,从智能的最
    小单元开始,向系统级、系统之系统演进(图 11),从一个单元级的设备到系统级的产线,再到企业
    的全面运营,数据生产力的价值在于在数字世界描述企业运营状态、实时分析、科学决策和精准
    执行。数据生产力时代最本质的变化是实现了生产全流程、全产业链、全生命周期管理数据的可
    获取、可分析、可执行。数据的及时性、准确性和完整性不断提升,数据开发利用的深度和广度不
    断拓展,数据流、物流、资金流的协同水平和集成能力,数据流动的自动化水平,成为企业未来核
    心竞争力的来源。从数据流动的视角看,数字化解决了“有数据”的问题,网络化解决了“能流动”
    的问题,智能化解决了“自动流动”的问题。其内的逻辑是不断把人类对物理世界的认知规律通过
    “数据 + 算力 + 算法”的模式嵌入到物理世界,把人从繁重、重复性的工作中解放出来。
     

    数据生产力本质是为了人的解放和全面发展。未来,生产力的大发展和物质的极大丰富将把
    我们带到一个新的社会,无人矿山、无人工厂、无人零售、无人驾驶、无人餐厅将无所不在,人类将
    不再为基本的衣食住行所困扰,越来越多的产业工人、脑力劳动者将成为知识创造者,人们将有
    更多的时间和精力满足自己的好奇心,开启一场想走就走的旅行。从生产力的视角看,“上午打猎,
    下午捕鱼,傍晚从事畜牧,晚饭后从事批判”将不是遥不可及。

     

    一部社会发展史,就是劳动者发挥聪明才智,不断创造新的劳动手段(劳动工具),去认识自
    然,适应自然和改造自然(作用于劳动对象)的过程。生产力三要素在各个社会形态中的表现形式
    各不相同,数据生产力是数字经济时代最显著的特征。
     

    第二章 | 创新模式的迁移:从试验验证到模拟择优

    创新是一个国家兴旺发达的不竭动力,是转变发展方式、培育经济新动能的重要引擎,是在
    百年未有之大变局中赢得主动的关键。随着我国经济和社会的发展,我国创新方式逐步从模仿走
    向探索,如何快速提升创新效率、获取创新成效迫在眉睫。
    从人类创新实践来看,创新过程本质上就是试错过程,只有不断地尝试、验证、优化,才能逐
    步逼近创新目标。百年前爱迪生发明电灯,是经过对 1600 多种材料进行几千次试验后,才终于找
    到合适的灯丝。当前,面对日益提升的创新需求,试错的难度和不确定性大幅增强,试错的速度、
    成本和质量成为在激烈竞争中脱颖而出的关键。

    第三章 | 数据生产力的增长理论:从规模经济到范围经济

     

    一般认为,数字经济是信息技术革命的产物。然而根据上述逻辑可知,数字经济是生产力与
    生产关系,技术与经济相互选择的结果。换句话说,数字经济是从工业经济的内在矛盾中,并从解
    决这种矛盾的需求中,自然历史地发生、发展出来的。这意味着数字经济的生产,不光有外部技术
    原因,还有内部经济原因。而内部原因起决定作用,信息技术只是外因。以往的分析往往忽略了这
    一点。
    数字经济的客观历史作用在于,继服务业从生产关系方面将差异化经济从次要矛盾方面变
    为主要矛盾方面之后,再从信息技术和产业为表象的数据生产力方面,进一步将差异化经济从次
    要矛盾方面变为主要矛盾方面,从而形成生产力与生产关系的总汇合,合成人类历史上不同于工
    业生产方式的信息生产方式。
    从这个意义上来说,数字经济是技术革命与服务化革命合力的结果,它的“意图”(如果他是
    一个人,有主观意图的话)是克服人类无差异化、同质化发展过度,而差异化、多样化发展不足这
    一根本矛盾。服务化与数据生产力是差异化经济的一体两面,共同构成生产方式的整体。

    基本命题 1:数字经济是差异化均衡经济,数字经济学是差异化均衡的体系化。
    基本命题 2:全要素生产率中的技术,是专业化技术与多样化技术的结合。

    基本命题 3:数字经济是范围经济。存在两种相互独立的报酬递增,即规模报酬递增与范围报酬递增。

    基本命题 3 的推论是:科技进步从提高专业化效率与多样化效率两个方面促进经济增长,前者主要提高数量,后者主要提高质量。

    基本命题 4:通用要素投入可以形成经济增长新动能。
     

    技术意义上的数字孪生(Digital Twin),是指充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数
    据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应
    的实体装备的全生命周期过程。举例来说,波音飞机,在实体车间里制造出来,与在仿真计算中模
    拟出来,是可以相互替代的孪生现象。利用数字化造就实体的符号镜像,可以避免许多无谓的物
    质消耗。


    基本命题 5:对货币资本的通用替代,可以为实体经济注入数字动能,形成稳定经济增长的力量。

    基本命题 6:信息技术革命潜在具有收入分配优化效应。
     

    第四章 | 实施组织层面的“转基因工程”:通向数字时代的“入场券”

     

    工业时代,大部分管理者将员工视为经济人,强调通过严厉的规章制度对员工行为进行约束,
    以确保大规模生产的高效开展。数字时代,随着互联网和智能设备的应用,员工从重复性的劳动
    中解放出来,并且借助无处不在的信息知识传播渠道从经济人转化为知识人。与经济人不同的是,
    知识人具有强烈的独立性、自主性和自我价值实现的需求,大大增加了企业管理的复杂性,企业
    需要重构其人才评价、激励等管理模式。
     

    第六章 | 数据运营:业务持续创新的必由之路

    对数据的理论研究,DIKW 金字塔模型 6.3 在行业形成广泛共识,其认为数据(Data)组合为信
    息(Information)加工为知识(knowledge)后转换为智慧(Wisdom)。按 DIKW 模型,数据运营是
    围绕数据形成知识和智慧的过程,如图 6.2 所示:
     

    第七章 | 数据资产管理:构筑企业竞争新优势

     


     


     

     

     

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  • 先来回答下什么是智能经济,尽管目前还没有对智能经济的标准定义,却也形成了一种潜在共识,即以人工智能核心驱动,以5G、云计算、大数据、区块链等新一代技术体系支撑,推动生产生活方式和社会治理方式智能...

    6月18日,中国发展研究基金会联合百度发布了《新基建,新机遇:中国智能经济发展白皮书》(精华版)。

    作为业内首个全方位构建智能经济新时代版图的白皮书,对智能经济的发展趋势给出了新的预判:数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济,将在更大范围内催生出新技术、新业态、新模式和新产业。

    大约从2019年10月份开始,“智能经济”逐渐成为业界讨论的焦点,只是彼时对智能经济的发展趋势似乎还没有统一,有人将智能经济视为下一步增长的核心动力,从上到下开始了新一轮的统筹布局;也有人认为智能经济还相当遥远,仍处于观望状态……

    中国发展研究基金会作为国务院发展研究中心发起成立的全国性公募基金会,所发布的智能经济白皮书,无疑向外界传递了一个积极信号:在“新基建”的驱动下,智能经济的巨轮已经扬帆起航,整个社会的经济结构正在步入新的拐点。

    切换到商业博弈的视角上,争夺智能经济蛋糕的时候到了。

    01 智能经济的诱惑

    智能经济的盘子有多大?

    先来回答下什么是智能经济,尽管目前还没有对智能经济的标准定义,却也形成了一种潜在共识,即以人工智能为核心驱动力,以5G、云计算、大数据、区块链等新一代技术体系为支撑,推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态。

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    厘清了这一点,至少可以从三个维度洞悉智能经济的想象空间。

    第一个是智能经济的潜在体量。按照中国信息通信研究院的数据统计,当前智能经济在国内GDP中的比重约为三分之一,相较于美国、德国等发达国家超过50%的GDP占比,仍然有相当大的增长区间。

    不妨算一笔经济账:2019年国内GDP约为99万亿元,如果智能经济的占比逐步达到50%的比重,每年潜在的体量就高达17万亿元。同时可以确定的是,中国的GDP还将持续稳步增长,50%也绝非是智能经济占比的天花板,倘若生产生活方式和社会治理方式全面转向智能化,经济体量不乏进一步翻倍的可能。

    第二个是智能经济的基础投入。早在今年3月初的时候,就有13个省市陆续给出了2020年重点项目投资计划,列举了超过1万个投资项目,涉及的金额高达34万亿元,这还不包括其他20多规格省市的计划。

    同样是在3月份,作为智能经济驱动引擎的“新基建”被视为经济增长的重要抓手,5G、人工智能、大数据中心等被纳入范畴。根据中泰证券的测算,新基建在2020年的市场投入大概在3.5 万亿左右。国泰君安也在报告中指出2020年的投入规模在3—3.5万亿之间,并表示中国基建投资增速将回升至10%以上。

    第三个是智能经济的应用场景。与以往的知识经济、信息经济不同,智能经济不是某一个行业的局部作战,而是新旧动能转换的全面战役,涵盖智能交通、智慧城市、智能安防、智慧医疗、智慧教育等应用场景。

    仅以智能交通场景为例,一旦智能交通的场景被打通,交通堵塞将减少60%,现有道路的通行能力将提升2—3倍,行车时间减少15%—45%,车辆的使用效率提高50%以上。对应到市场规模方面,2019年国内智能交通的规模就有800亿元,预计到2023年时有望达到1590亿元,增长潜力可见一斑。

    回到商业的视角上,智能经济注定是新的商业基础,各行各业寻找增量的机会窗口,同时也是科技巨擘们必须拿到的“船票”。

    02 特殊的行业格局

    除了诱人的市场蛋糕,智能经济的行业格局也有其特殊之处。

    正如《新基建,新机遇:中国智能经济发展白皮书》中所提到的:“以人工智能为核心驱动力的新一轮科技革命与产业变革,正在形成从微观到宏观各领域的智能化新需求,引导经济向高质量发展阶段跃升。”

    在这样的背景下,智能经济已经上升为国家重大发展战略,正成为一场关乎国运的产业化革命。但同时也面临着一系列的挑战,比如技术创新的瓶颈、人才体系的薄弱、数字安全的风险等等,也就注定了智能经济时代的行业格局:不会再次上演互联网生态中寡头林立、各自为战的局面,竞合将成为一种新常态。

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    就像前些日子流行的BATH“承包”新基建的话题,可能就是智能经济时代的一隅:从基础技术到应用场景,BATH找到了各自的独特定位。

    百度抓住了最为核心的人工智能,百度大脑、飞桨、百度智能云、Apollo等AI平台,让百度构建了独一无二的AI能力;然后将人工智能与现有的基础设施进行融合升级,在智能交通基础设施方面牢牢占据了一席之地;而飞桨的开源开放、与产业智能化趋势的同频共振,抢先完成了创新基础设施的卡位。

    阿里抓住了云计算的先发优势,在某种程度上承担了新基建的“云基础”,逐步完成了数字基础设施的布局,在阿里云之外给出了达摩院、钉钉、城市大脑等数字化矩阵,并且将阿里内部的技术、商业、服务体系打通后,形成了有阿里风格的“商业操作系统”。

    腾讯抓住了社交连接的基石,朝着产业互联网的大方向打造了腾讯云、腾讯会议、企业微信等产品。或许在新基建的范畴内,腾讯的核心优势还偏向于C端的“数字化”,单从5000亿加码新基建的野心来看,腾讯在C2B领域的竞争力不可小觑。

    华为抓住了5G的绝对优势,围绕新基建的布局也偏向于底层,5G标准、鲲鹏处理器、昇腾系列芯片等均是如此。不过华为并没有局限于“连接”层面,华为云和阿里有着直接竞争,全栈全场景AI有意对标百度,华为云WeLink则是向应用层布局的信号。

    但从本质上来说,BATH不会重蹈互联网时代的赛制,典型的例子就是百度飞桨和华为麒麟的深度合作。毕竟和智能经济相比,互联网经济的基础设施要简单的多,以至于互联网在很长一段时间里以“虚拟世界”的身份独立于物理世界之外,而智能经济是一个庞大的系统工程,需要各种不同的玩家参与其中。

    03 百度的智能范式

    那么,是否意味着所有的玩家都能从中分一杯羹?

    智能经济着实有着大量的机会,只是绝大多数都属于底层技术的创新融合。与历次工业革命相同,智能经济也是一场漫长的产业革命,一场技术驱动的产业升级,如果没有过硬的技术实力,大概率会与智能经济的红利失之交臂。

    所幸每一次技术革命发生时,总有一两家企业扮演了头雁或领头羊的角色,在智能经济这场充满不确定性的征程中,身为主体参与者的百度,已经带来了新的智能方法论,也为外界提供了借鉴的样本。

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    以不久前刷屏的“百度AI新基建版图”为例,有感于百度AI庞大布局的同时,还应该认识到百度谋局智能经济的倒金字塔结构:

    最底层是百度大脑、飞桨等底层的AI能力,涵盖深度学习、自然语言处理、知识图谱、语音、机器视觉等等数百项AI基础能力,构成了百度进军智能经济的护城河,也是百度智能化能力的“动能中心”。

    中间层是百度智能云、Apollo、如流等面向不同赛道的智能化平台,扮演了百度AI进行市场扩张的“连接器”,将百度的AI动能向产业链层面传递,同时也在无形中夯实了百度作为AI基础设施的身份。

    最上层是场景化的解决方案,诸如智慧城市、智慧交通、智慧金融、智慧医疗、工业互联网和智能制造等,驱动技术用的落地应用,打通人工智能产业落地的最后一环,进而加速产业的智能化转型升级。

    典型的例子就是百度的全栈式智能交通解决方案,采用了“1+2+N”的业务架构,其中“1”是飞桨、高精地图等打造的数字底座,“2”分别是Apollo自动驾驶引擎和车路协同引擎,“N”指向了不同的垂直细分场景,包括智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联等等。

    在这样的倒金字塔结构中,不难看到百度作为一家技术性巨头的高瞻远瞩:越往底层越偏向于技术,越往上层涉及的内容就越庞杂。在进入门槛上却有着相反的一面,底层的技术需要长时间的研发攻坚,上层落地应用的门槛相对较低。换而言之,只要百度在人工智能的技术层面领先于对手们,就不缺少在相关领域的话事权,拿到智能经济的头等舱船票。

    对于这番布局的原因,或许可以在百度CTO王海峰的观点中找到答案:“对于百度而言,我们既是AI基础设施建设者,也是AI技术及应用创新引领者和推动者。”进一步延伸的话,百度所筹谋的,恐怕不只是深耕智能经济,也在锚定新的使命,即智能经济时代中国最大的AI服务提供商。

    04 写在最后

    可以笃定的是,智能经济将是下一个十年中最重要的主题,基础设施将被重构、切换、迁徙,然后生长出新的商业生态。

    智能经济最大的“诱惑”也在于此。与物理世界尚未全面融合的互联网经济时代,千亿美金的市值可能是大多数企业的天花板。可到了智能经济时代,在基础设施层面抢先占据主场的玩家,可能会出现成为生态圈中心的一幕,映射到企业市值上的话,可能会出现万亿市值的超级玩家。

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    随着中国进入5G商用时代,5G如何成功赋能垂直行业,点燃数字经济新动能成为了当前中国乃至全球移动产业关注的重点,也成为运营商商业成功的关键。在11月12日举行的GSMA2019北京创新论坛上,GSMA高级顾问王建宙为行业进行了精彩解答。

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    图为GSMA高级顾问王建宙
      
    GSMA高级顾问王建宙在主题演讲中表示,当前,5G具备空前热度,业界均被5G的神秘色彩所围绕,然而5G只有转化为应用才有真正价值。移动通信的升级换代,本质即从网络速度的提升改变了人们的生活,衍生出各种各样的应用,5G的出现也将产生无数新的应用。
      
    王建宙就5G的创新提出了五点思考,一是5G具有天然的创新性;二是开放生态系统是5G创新的关键;三是5G不仅需要1到N的创新,更需要从0到1的创新;四是5G的应用模式要创新;五是5G重新定义了手机终端。

    “5G具有强大的技术驱动作用,移动应用的创新均是来源于新的知识。”王建宙认为,“任何一代应用的出现都是在技术完备的前提下,即先有技术后有应用。

    他表示,创新是5G的基础,5G的出现将催生一批初创公司打造基于5G的应用,未来5G将是以运营商为中心,持续构建开放的生态系统,届时不仅会孕育出一批新的独角兽公司,运营商也将找到新的增长驱动力。

    “5G是链接数十亿智能设备和物的基础,也是释放海量数据潜力和引燃数字经济的关键。因此需要深入研究数据如何才能够被充分利用,充分挖掘从数据到信息的转化方式,再从信息提炼成数据洞察。”王建宙说到。

    编辑:陈颖思
    来源:新华网
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空空如也

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