智能家电大数据商业模式|智能家居的发展趋势

① “大数据”要这样用才赚钱!

“大数据”要这样用才赚钱!大数据的生意经其实很简单，就是收入增加，花费减少；就是增加客户，提高客户体验，提高资金回报的杠杆率；大数据应用成熟之后，大数据可以预测商业未来，发现新的商业机会。一石激起千层浪，国务院发布的2015 第50号文《促进大数据发展行动纲要》刷满了朋友圈，特别是其中提到了大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放。2017年底前形成跨部门数据资源共享格局，到2018年实现统一共享平台全覆盖和数据共享及交换。2020年培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。众所周知，大数据商业价值巨大。但是中国大数据的商业价值还没有被充分挖掘。主要的困难在大数据的分散，具有价值的数据大部分集中在在政府内部，垄断国企业，以及互联网巨头之中。分散的数据无法帮助企业拿到具有价值的信息，无法实现大数据的商业变现。政府开放数据，以及大数据交易市场的建立是中国大数据商业价值应用的重中之重。另外大数据的应用场景和大数据隐私问题，也是大数据商业应用功能的两大问题，不知道数据应用场景，就无法寻找具有价值的数据，就无让数据发挥作用，大数据的应用就会停留在解决数据采集、处理、存储等大数据1.0时代的低级阶段，无法实现大数据商业变现，无法激励企业进一步投资大数据，无法形成数据价值应用的生态循环。大数据隐私问题是所有企业不能回避的问题，到底何种数据可以进行交换，何种数据可以采集和变现，何种数据可以作为商品在市场流通，这些问题既影响个人隐私保护，又影响到企业购买数据产品的积极性，同时也影响了数据企业的发展。中国大数据企业分为三类，一类是大数据技术公司，为企业提供大数据平台搭建，技术咨询，大数据计算和存储的产品，例如华为、亚信、浪潮等传统IT公司。一类是大数据服务公司，为企业提供基于大数据技术的服务、平台、产品。包括为企业搭建大数据挖掘工具，搜索引擎，分析引擎等大数据处理平台，大数据清洗和挖掘服务例如明略科技，ADMaster，百分点。最后一类是提供数据产品的大数据公司，他们拥有数据，加工生成具有价值的数据，为市场提供标准的数据产品。例如芝麻信用，TalkingData，九次方，星图数据等。中国大数据市场的数据来源有四种，一种是通过网络爬虫采集的外部数据，大多数提供舆情分析的公司就是通过爬虫技术来进行数据采集的。例如海量数据。一种是提供SaaS服务得到的数据，例如Talkindata。另外一种是靠和运营商或政府合作，通过数据挖掘得到的数据，例如亚信和九次方。最后一种就是自身平台产生的数据（电商、旅游、媒体等互联网企业），包括BAT以及较大的一些互联网公司如360、当当、唯品会、聚美优品、携程、今日头条等。一、开放数据的价值开放数据就是政府向社会公布自己所拥有的，并经过脱敏的数据。包括天气数据、GPS数据、金融数据、教育数据、交通数据、能源数据、医疗数据、政府投资数据、农业数据等。这些原始数据本身并没有明显的商业价值，但经过一些公司加工之后，可以产生巨大的商业价值。开放数据在美国有几千亿美金的市场，包括300亿美金的气象数据，900亿美金的GPS数据，上千亿美金的医疗数据。但政府开放的数据是原始数据，数据自身的商业价值并不大，需要专业的公司对数据进收集，清洗，挖掘，展现，从而形成具有商业价值的数据。在美国有很多公司是依靠加工政府开放数据而实现其商业价值的，例如处理天气数据的Zillow公司，the weather channel 公司，以及处理GPS数据的Garmin公司，它们的总市值已经超过了一百亿美金。1 、政府开放数据的主要范围a政府收集和制造的科学数据。例如天气数据，政府资助的医疗研究数据。这些数据都可以作为公共资源进行使用。b 政府运行的数据，例如政府支出或大型项目运行数据。开放数据一方面可以增加民众对政府的信任，另一个方面可以给一些公司带来商业机遇。c监管行业的数据。这些数据由企业提供给政府，并且经过政府二次加工。这些宏观数据对于产业规划，企业的投资战略都有很大影响。2、 中国开放数据之路的挑战a 国家对数据治理还没有完成。很多数据没有集中管理，还是处于信息孤岛状态，这些都是开放数据需要解决的问题。数据治理投资巨大，时间周期较长，都是巨大的挑战。b 一些开放数据还不是电子形式。例如医疗数据和教育数据，在一些地区还处于纸质记录状态，没有形成电子档案。这些数据的电子化也是一个较大的挑战。c 开放数据的脱敏和整合将是一项重大的挑战。特别是国有企业的数据，哪些数据可以公开，哪些数据需要脱敏，如何整合各个地方的数据，这些都是一个挑战d 大数据服务公司和大数据人才匮乏。由于大数据市场刚刚开始，市场上缺少大数据人才和大数据服务公司，公开的数据短时间可能很难产生商业价值，这会影响政府和企业开放数据的积极性，不利于形成良性的大数据商业市场，会影响开放数据项目的持续发展。3、有关开放数据一些建议人类社会即将进入数字时代，开放数据将会是巨大的生产力。政府已经认识到了开放数据的价值，会持续推动政府和国企的数据开放。即使短时间内开放数据的投资看不到商业价值，但其未来经济价值会促使政府坚持开放数据的政策，持续进行投资。就像中国的高速公路，开放数据是另外一条信息高速公路，将数据转化为资产，转化为巨大的社会生产力，帮助企业实现更大的商业价值。对于数据拥有者的政府，需要在保障公共安全和个人隐私的前提下，完成数据治理和数据整合，逐步向社会开放数据，并提高数据质量，公开面向所有个人和企业，有效利用政府科技资金，让利益相关企业和个人参与到开放数据项目中，鼓励创新，接受外部挑战，利用集体智慧，实现数据最优选择。对于国有企业，需要在保护自身商业利益的前提下开放数据，帮助各自产业链企业的发展。同时开放数据也可以帮助其自身进行产业规划，进行有效投资，发现市场机会和风险，稳健经营，科学决策。企业可以利用开放数据提高生产效率，减少资源浪费，降低决策失误风险。产业链企业的良性发展，也会推动国企自身发展和进化，提高竞争力，优化企业经营，实现产业共赢。对于企业家，开放数据将会作为新的资源，帮助企业进行发展，聚焦新的商业机遇，特别是在开放数据影响较大的保健行业，金融行业，能源行业，教育行业。数据服务公司可以利用开放数据，帮助消费者挖掘数据的潜在价值，为企业和政府提供具有价值的商业数据。对于经营中的公司，可以利用开放数据评价商业伙伴和潜在投资，通过提供数据来树立消费者的忠诚度，学会在透明的商业社会中进行经营，寻找公共或私人合作的机会，专注自身产品和客户，为消费者提供更好的产品和服务。二、万亿的大数据市场2014年的GDP中消费占比已经超过了50%，标志着中国经济正在向市场经济转型，消费占GDP 50%－70%是中等发达国家向市场经济过渡的一个表现，未来中国经济增长最大的引擎应该来源于消费，特别是个人消费。中国正在经历经济结构调整和城镇化，个人消费需求巨大，社会产品较为丰富，渠道也较为通畅，物流成本正在下降，运输能力正在提高。但是社会消费零售总额增加的还不够快，资源配置不平衡，社会整体消费水平还处于较低的水平。这些问题正在成为中国经济发展的难题，是企业和社会需要解决的问题。大数据的商业应用将会帮助企业解决这些问题；大数据的有效利用将会提高社会消费水平，将会帮住企业提高效率、洞察客户、增加收入。大数据商业应用未来是万亿级的大市场，大数据是大生意。大数据时代最重要的特征是人类所有的行为都被数据记录下来，无论是在电商的购买行为，旅游度假，娱乐活动，行为轨迹等，所有的人类社会行为都被各种传感器和互联网记录下来。数据记录了一切，人类社会的行为都变成了数据，用纸质媒体记录人类历史的时代已经过去，历史正在被数据以文字、数据、表格、声音、影像的方式记录了下来。中国的大数据应用主要集中在征信和精准营销，这两个市场的规模加在一起不过两千亿，但是大数据如果同所有企业的商业需求相结合，其产生的化学反应将是巨大的，市场规模将会超过万亿，大数据是个大生意。网络连接了信息与读者，阿里连接了商品与消费者，腾讯连接了人与人。BAT所有的连接都是建立在数据基础之上的，可以认为大数据连接了一切。数据连接了消费者和商家，数据连接了客户习惯，数据连接客户喜好，数据连接了位置，数据连接了时间和空间，数据连接了历史和现在。连接一切的大数据将会反馈所连接的事物、空间和时间，通过数据记录来反馈物体的移动，客户的消费习惯，个人爱好，行为习惯，活动轨迹，运动规律等。重要的这些反馈数据能知道；你是谁、你在哪里、你喜欢什么、你在干什么、你的消费能力、以及你未来的需求等。所有被反馈的事物都被打上了一个或多个数据标签，这些具有价值的标签经过整理和分析后，将会揭示事物之间的相关性和规律，将会为个人、商家、社会带来巨大价值。1、大数据帮助制造业规划生产，降低资源浪费制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，为客户定制产品。例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥，2、移动大数据帮助房地产开发商规划房地产开发房地产行业在过去为中国GDP贡献了很大力量，未来粗放型的房地产行业将会转向精细化经营，从选地到规划和从设计到建设，都需要参考当地到人口数据和消费者信息，进行科学决策；利用大数据商业应用加快房子销售速度，降低自身负债。房地产公司可以利用人群的手机位置信息来帮助企业进行开发规划、土地选址、商铺开发等。同时利用人群到用户画像信息帮助房产公司选择合作商户，提升消费人气，最终提高房产价值。3、移动大数据帮助餐饮零售行业进行选址和顾客导流餐饮零售行业最关注客户流量，过去开店选址时经常安排人员在十字路口进行人流统计，利用统计的人口流动信息来决定开店地址。进入到移动互联网时代之后，智能手机的位置信息可以帮助餐饮零售行业进行开店选址，企业可以参考客户画像来决定开店的规模，以及产品的类别。移动互联网端的用户标签和画像数据还可以帮助企业进行一些精准营销，为新开的商户导入客流。特别是在规模较大的购物商厦中，移动App端的位置导航功能，可以指引客户找到新的商户，参加促销活动。市场上已经有成熟的零售餐饮商家和移动互联网大数据公司在开店引流方面进行合作，资金利用的杠杆率超过了5倍，投入产出比较高。4、传感器数据帮助产品进行故障诊断和预测家电和汽车正在走向智能化，通过安装传感器，汽车和智能家电可以将运行参数和运行状态传送到厂家的云平台，厂家可以了解其产品的运行状态，零部件的老化程度，帮助厂家及时更换故障器件，延长产品使用寿命，提高安全系数。汽车行业和智能家电在物联网领域将会产生巨大的市场，云计算和大数据处理平台将起到关键的作用。中国汽车市场的销售规模超过万亿，家电市场也有一万多亿。车联网和智能家电涉及的大数据应用市场也是巨大的，按照大数据商业变现高杠杆率的特点，其市场规模至少应该在百亿左右。5、利用移动互联网位置信息进行精准营销O2O已经成为了一个重要的商业模式，很多互联网企业和传统企业都在寻找O2O的应用场景，订餐、教育、家政、汽车美容等都成为O2O的应用典范。移动互联网数据具有LBS和实时特点，可以帮助企业及时连接客户，依据客户需求进行精准营销。大型购物中心一般都设有电影院，经常存在某些电影在开场前30分钟，大量电影票还没有出售的情况。借助于手机App推送广告功能，电影院在电影放映前30分钟，可以将电影票以2折价格推送给正在周围就餐的客户。依据客户画像信息，电影票将推送给喜爱看电影的顾客，增加电影销售额。企业可以利用手机App进行广告推送，做到千人千面，依据客户喜好来进行广告推送。这种精准广告推送具有成本低、转化率高的特点，在餐饮、服装、美容、零售等行业取得了良好的应用效果。如果基于位置信息的精准广告推送被大规模的商业应用，将会促进商品流转，大幅度提高社会消费总额，帮助传统企业实现互联网＋的战略。6、电商大数据将会帮助企业优化资源配置电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，电商网站内推荐引擎将会依据客户的购买行为，进行关联产品的推荐。除了精准营销，电商还可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单后的短时间内，将货物送上门，提高客户体验。电商还可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供小额贷款，也可以将此数据提供给银行，为中小企业信贷提供支持。电商的数据量足够大，数据较为集中，数据种类较多，其商业应用具有较大的想象空间。包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、消费行为的相关度、消费热点等。依托大数据分析，电商可帮助企业进行产品设计、库存管理、计划生产、资源配置等，有利于精细化大生产，提高生产效率，优化资源配置。7、移动大数据助力交通运输规划和管理交通大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器的数据了解车辆通行密度，合理进行道路规划。另一方面可以利用大数据分析来实现交通信号灯智能切换，提高已有线路运输能力。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。大数据可以帮助机场安排航班起降，提高管理效率；航空公司可以利用大数据提高上座率，降低运行成本；铁路公司可以利用大数据安排客运和货运列车，降低运营成本。8、大数据帮助金融行业进行价值变现大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。招商银行(600036,股吧)利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息。中国目前金融行业大数据价值变主要在用户体验提升和大数据营销两个方面，其中招商银行信用卡中心和平安银行(000001,股吧)走到了金融行业的前面。大数据在很多行业都有广泛的应用场景，例如在医疗行业，农林牧渔、能源行业、物流行业等，大数据将会是电商之后的另外一个巨大市场，结合了所有行业的商业需求之后，大数据产业的市场规模将会是个万亿级别。大数据不是电力但是比电力更能提供动力，大数据不是石油，但是比石油更能驱动企业发展。大数据就是资产，能够帮助企业进行价值变现。大数据的生意经其实很简单，就是收入增加，花费减少；就是增加客户，提高客户体验，提高资金回报的杠杆率；大数据应用成熟之后，大数据可以预测商业未来，发现新的商业机会。

② “工业4.0”时代 真正的智能家居什么样

一、制造业现状的问题和分析 一是成本。可以很明确的说制造业想方设法了解工业4.0，想方设法了解机器人的原因是什么?是解决我们现在面对的成本问题，制造业没有办法像十几年前依赖于低成本，或者低成本的资源和人力去发展。基于这样的现状，我们有很多思路，最简单的思路就是劳动力成本高了，我们把人换掉不就行了吗?但是如果我们简单的只是机器换人，制造模式仍然还是规模化的，批量化的，我们真解决了问题了吗?显然没有，那是为什么呢? 二是互联网的问题。互联网问题不是大家都在玩手机，而是我们制造业已经明显感受到了互联网从出生开始就在影响着我们的生活。这几年明显对我们的影响非常大，改变的是消费者的消费行为、消费方式，改变的是消费者对我们产品的品质，以及对购买服务的评价。未来基于互联网的发展，消费者需要差异化、个性化的需求，这就使得我们的生产必须要变得更加核心化和差异化。在这样的情况下，再回到前面的第一个问题，解决成本问题仅仅是考虑到用机器替换人，拿出一定的效率和规模，能解决我们制造业的问题吗?显然不行。在制造业成本没有解决好的时候，又有一个互联网的焦虑。 第三个问题就是工业4.0的问题。大家都想要了解它，想用它解决我们的问题，而工业4.0到底是什么呢?德国西门子的工厂可以同时服务于六万个用户，能够达到99.998%的质量水平，每年的产量能达到12000万个，员工数量只有1100个，这就是工业4.0吗?显然不是，因为德国人的工业4.0是面向未来的，我不相信德国的工厂已经做到了工业4.0，如果是这样的话，为什么还要探索工业4.0未来。在成本没有解决，互联网焦虑的时候又来了一个工业4.0，现在工业4.0什么样?制造业未来，处处危机。 几个层面的危机都有，首先就是品牌有危机。原来我们在海尔，我们要做一个产品叫洗衣机板块，还有一个就是渠道问题，原来海尔引以为荣的是七万多个员工，这是我的竞争力的体现，但是现在是最大的负担，因为有一个小米，现在可以达到我们几百个亿。现在制造模式是什么?我们原来是短篇经济，你造出产品不用卖，一直以来就形成惯性，问题是现在全面过剩，产能过剩、渠道过剩。我们的商品全面过剩，我们看服装行业，服装所有工厂现在停产，库存的服装可以再继续卖3.6年。其他行业也一样的，我接触到重工行业也是这样的，你只是关心你自己的制造，不关心需求的话，你生产出来的不是价值，你生产出来的东西是库存，这也是我们现在探讨未来制造业转型升级的最根本的地方：不把需求方和供应方之间的关系建立起来，你做出来的东西不叫智能，这是我的一个观点。所以现在整个制造业全面危机，其实最重要的不是前面的品牌，而是老大们迷茫了方向，这是战略危机，普遍存在。 我们来看一下家电行业，家电行业是非常有意思的，我用三句话总结，叫做利薄如纸，山头鼎立，跨界打击。我们几大公司，一个姓海的，一个姓德的天天在抢。跨界打击什么意思呢?突然间冒出来一家公司就要做电器，一个是小米，一个是乐视，不知道什么又冒出来一个洗衣机、冰箱。海尔做了很多思考，我们要找到思路。 二、两个战略一个商业模式 我们从事制造业这么多年，我们一定要想办法去解决。最初的消费者的消费地点，消费方式和消费行为的变化引起后面的这些消费信息传递到研发，传递到工厂，以及我们研发和工厂如何实现消费的过程，其实也不复杂。我们运用了各种各样的技术手段，其实也许这样解释大家觉得太复杂，我们这样解释一下就是两个战略形成一个模式。 首先就是网络化战略，这是海尔的主战场，2012年发布的，其实早于工业4.0，什么意思呢?首先我们要做的就是连接用户，通过网络能够与用户产生连接，于是能产生更多的用户互动，我们有一个用户生产式的设计，于是产生出更多的体验和粘性，这样就可以做到有更多的消费者跟我们之间变成了一个相互之间的粉丝关系也好，或者互动关系也好，形成了一个网络化的平台。 这样的平台上，现在消费者的喜好，基于消费概念也好，还是消费者个人更加的喜欢表达自己的个人的需求这样的情况下，必然产生差异化、个性化的需求，我们必然还要做的是满足他的需求，我们前面已经说过了，原来制造业的生产模式，只顾自己的批量化生产，没有办法满足现在时代的需求。我们要把后面这一段打造成一个什么?大规模定制的能力。既要有规模化，作为一个企业来说规模化的效益，以及规模化效益下的成本优势，又能服务于差异化个性化的能力，在我们看来只有各种各样的智能化的手段才能帮助我们形成这样一个东西。这样就形成了闭环，我们有需求，满足了需求，这样一个模式就是差异化、个性化的模式，这个模式叫做C2B的商业模式。 C2B是什么样的形式呢?我用我朋友的一句话说就是把生命浪费在美好的事物上，我们看到C2B的好处是什么?是定制化，可以体验好，预测准。如果通过网络和消费者产生了很好的连接、互动粘性，我们可以去除掉广告。还有一个对于制造业来说，我们感同身受的是如果去除零库存是多么美好的事情，定制化的模式，一旦拿到订单才开始生产，生产完了就不会有库存了，这是我们说的C2B的美好在这几个方面。 但是制造业为什么做不到呢?这是有挑战的。首先我们要面对差异化、个性化，以及差异化、个性化带来的复杂性，能管理吗?原来一个订单生产一个月，但以后每天生产一千个型号的产品，这就是挑战，所以我们还是要智能化的手段。谁愿意为了一个衬衫等一个月，顶多容忍一个星期，订单来了我快速的实现它，关注端到端的能力，从需求到传递需求，到实现需求，到我们发货的整体能力。还有一个就是，我们上面谈的都是信息层面的问题，这些做到快速灵活是比较容易的，但是我们的产线和仓库怎么做到这个能力呢?就是改变我们的工厂，变成一个柔性、灵活、高效、快速的工厂，这样才能可能真正实现我们美好的C2B。 三、如何实现C2B模式? 既然C2B这么美好，怎么做呢?这个时候我们再看工业4.0，大家对工业4.0就有更多的认识。首先知道德国工业4.0是德国的转型升级，我们知道德国的基础行业不错，其实也是把网络化和智能化跟基础工业叠加在一起，通过信息物理系统的东西做起来的。我们看一下整个逻辑是什么样的?其实我认为不是来自于自己的优越感，来自自己的忧虑感更多一些。第二想保持领先，第三通过集成信息的方式实现，第四就是我们说的逻辑不复杂，技术比较关键，就是信息物理系统，定出一系列的行动计划达成企业四个方面的能力，提出四个方面的能力跟我们做C2B的能力是一样的，就是达到灵活、高效，跟我们C2B的要求是一致的。 我们要认识到这个世界已经是这样的情况了，商业是基于互联和物联产生的数据带来的，这里我放了几个框框，里面有蓝颜色的有红颜色的，蓝色的框就是传统的IT的部分，我们要做好这些东西跟我们系统之间的集成，但是这就是我们所理解的商业智能吗?我看来远不足够，我们要关注产品生命周期，当我们的洗衣机离开了你的工厂之后跟你还有关系吗?如果洗衣机离开了你的工厂之后，还不断地给你传回数据，你有机会思考你的洗衣机怎么设计，你有机会重新思考你的战略定位。这是我们说的，什么叫智能?在于你及时的获取用户的消费行为，我们数据全部被硅谷的公司把持了，我们实际上是被DATA把持了，外部的数据不一定是企业内部的数据。 四、数据的发展能带来什么? 很多行业发生变化了，通用电器已经不是卖发动器了是卖动力，它和航空公司合作，它发现飞行员都是乱踩油门的，一切都基于我们产生的数据，数据产生了透明，我们可以追诉，可以知道这个飞行员乱踩油门，它就从卖产品变成了卖服务了。Thomas Rohrbach先生也讲到了拖拉机，原来他们是卖拖拉机的，现在已经是变成了卖服务的，德国取名叫系统的系统，原来就是台拖拉机，但是未来会把拖拉机和人和农场所有的联结在一起，变成一个相互可以协同产生创新的东西。这件事情听着比较困难，我们往下看，家电行业智能家居很热，不仅仅给消费者提供智能家居，我们还可以通过智能家居采取一些数据，现在很多人干三件事情，一个是客厅里的事情，一个是汽车上的事情，一个是手机。这三件事最能代表你的行为，你的行为产生数据，这些数据对商业产生能力的事。董明珠都要做手机了，做出来的手机也挺搞笑的。所以你看商业性能产生于大数据，大数据已经有很多人在应用，而且在互联网上的应用上。 基于这样的机会我们有很多新产品产生新产品创意，我们如何快速的满足客户的需求呢?这是另外一个发展，这个其实已经蛮成熟了，这个技术的发挥和发展会非常重要，其实我们宝洁可以直接不用图纸量产纸尿裤，我们的产品可以通过虚拟技术量产的话，上升的速度多快?原来一个家电行业一个周期是13个月，如果周期缩短到一个星期的话，我们产品的竞争力抓住用户的能力会有多强?这是一个新的用户。还有一个重要的事情是什么?很多人说工业4.0是不是就没有人了?肯定不会没有人的。首先一个工业4.0这些事需要人来做，第二，我们认为未来工厂里面人会被这些科技得到加强，这是人机交互技术，比如说眼镜就是很好的技术，民用不太好用，但是在工业里面可以被应用。商业智能化的案例，讲到了虚拟现实技术。 还有快速发展的工艺材料和技术的发展支撑我们的发展，比如说3D打印机，原来小玩具不起眼，但是在航空领域GE已经用3D打印机开始量产了，数据来自于我们的物理世界，变成我们可以发挥的智能基础。我们未来的制造一定会变成基于数据立即找上门的商品，去除中间的过程。我们看真正的工厂是这样的吗?很多人说，曾老师你带我去德国的工厂看一看吧，我说其实去沈阳的工厂就很好了，不用去德国，但是你看到整个模式后面是什么吗?连接是怎么连接的?跟用户怎么连接的?你看到了吗?你不知道逻辑和模式是什么，我们海尔做到的就是模式的变化，从原来的B2C变成了C2B，这个已经是物理部分的机器和网络，和我们的系统之间非常紧密的结合，这是我们可以看到的，只有叫做信息物理系统才能达到的制造。 这些就是网络与实体，信息与物理，虚拟与现实的结合，支撑的就是物联网、大数据、通信技术、虚拟现实机器人、新材料新工艺。德国的总理说90%的创新在欧洲之外，大家是不是能够感觉到，网络上的东西差不多都在美国创新，这是我们看到的局面，我们中国制造也有一些创新，有时候不要觉得我们的制造业一无是处。 未来是这样的，机械加软件加电子变成了软件互联网，我们做了这么多，今天如何打造制造工厂?什么是智能制造工厂呢?如果我们只关心这个工厂。你生产东西，我有这个你要么?跟消费者联系在一起，我们会面临这样的问题，你不告诉我，我就知道你要什么，你要什么，我立刻就给到你。这个就非常精准，需求和供应之间非常精准，我们可以去除中间的过程，再一个就是能够做到非常迅速的协同，而不是一片混乱的生产模式，这是我们说的到底什么是智能制造。 五、未来企业的发展思路 其实如果说这是一个面向未来的企业的发展，我们刚才讲海尔只是一个实践，还不能说达成了什么，我还是给大家提一些思路。首先讲三个方面的思路。第一，这一轮发展，我们要把“三大问题”同时入手，否则会出现偏颇和风险的，你投入了昂贵的生产线会有风险的，这些案例我本人有很多，今天时间有限不能说太多例子。第二，这一轮我们有机会重新构建我们的商业模式，我们还可以从原来低端的领域里面向附加值比较高的里面去延伸，向哪里延伸，向创新和服务延伸。因为我们有机会去抓用户，原来的制造业用户里面我们跟用户隔离了，我们被各种各样的渠道绑架了，现在可以直达用户，你可以把价值发挥到产品创新上。再一个我们可以看到这一轮不仅仅是工厂本身，一定是端到端的能力，从需求到满足需求的构建，这样真正能发挥出整个智能制造的作用。 既然是这样，我们谈三个思路，第一个思路，拥抱的不是互联网，拥抱的是客户，有了这个前提之后，借鉴工业4.0重构我们研发和制造模式。逻辑很简单，要观察互联网商业下的模式是什么样的，制造业最好的就是C2B的模式，以销定产而不是以产定销的模式。从整个路径上来看，我们仍然强调一定是以用户为中心的渠道，我们要做到大规模的定制，这个有前提的，有模块化的方式和标准化的方式支撑起我们的差异化，有些数量的模块组合成无限数量的产品。这个前提下再考虑如何做好互联集成，然后基于物联的发展，把工厂从原来的工厂变成一个快速高效的流程，我认为精益方法的生产论仍然是支撑这个方法的方法论。 第二个思路，这是一个大的变革，面向未来，我们建立起对未来工厂的理解这样去更好的实践，而不是做一些小改小造。你首先知道自己的理想状态是什么，这个理想状态各行各业不一样，你的订单是一个订单可以连续生产一个月的，你就把你的工厂设计成全自动网络化工厂，但是你的订单每天换20次、200次，你把工厂设计成无人化的自动化工厂那不是自寻死路吗?但是我们可以知道这一轮想要提升的，你可不能一步一步的走，你必须要构建一个新的模式，颠覆性的模式才能跑到前面。 第三个思路，前面谈的那些都是一些技术，都是一些很炫的东西，真正企业实现这个东西的时候，战略和组织的改变是更重要的充分条件。我们要研究的什么?不是研究概念，而是研究方法论。这些很多朋友也在讲大数据，你研究方法论吗?首先一个，如果我们原来的组织是正三角，领导在上面，下面的人听话就可以，你怎么可以有创新的动力呢?海尔就把这个正三角倒过来，领导就是支持着，其他人创新。如果这样做无法实现创新，我们关起门来看有多少个这样的牛人和团队，你激发了热情也没有多少创新，如果有十年、二十年时间可以慢慢学，但是两年之内要做的话，就必须要做一个网状的组织，我们要吸引一些优秀的人才进来，变成我企业所用的，成为我左膀右臂的时候，才可以实现前面的想法。我们海尔就是凭着开放的心态，吸引全球的一流人才来做。 中国人都在谈论工业4.0，两个星期之前工信部开了一个会，请了六个德国的专家，我有幸被邀请作为主持人，我跟他们做了很多对话，他们谈话的是什么?是体系模型，什么样的路径，什么样的方法论，具体研究什么样的技术实现我们的工业4.0。其实，当我们谈，我今天的主题是如何构建智能化的服务，我需要做的事情不是说你给我落地，而是说你给我一系列的方法论出来，我知道通过什么样的路径才能真正实现，当时我们研究了很多方法论，这些方法论真正支撑我们从一个目标，这个目标每家企业不一样，走向你真正实现过程中的一个落地的路径，而不仅仅是今天探讨，听我们讲工业4.0，而是说你如何把目标转化成落地中的方法论，这个方法论的构建依赖于什么?外部资源的引入和外部供应商的引入，才有可能达成我们建设自动化工厂的目的。 总的来说，今天所讲的就是这几部分组成的，要做成C2B的模式，我们后面要有智能制造，我们C2B的模式怎么才能直达用户呢?我们消费者才能真正买单呢?我们要做O2O，其实很简单，理解这个事情的时候，把用户用优质的商品连接在一起，优质的商品从何而来，如果厂家还是卖低劣的产品，再怎么玩概念还只是昙花一现，真正支撑我们的是精神。德国不玩味互联网思维，照样可以好好的卖产品，这个是我们的机会，使得我们有机会跟消费者更近，离你更近的时候，你拿很烂的产品一定会死亡。所以我们就说要有工匠精神，工匠精神从何而来?我希望我们国家真有一种叫做文化的东西支撑大家真正的去做工匠，以此为荣，以此为乐，一大群人，整个制造业的人都这样想的话，中国的工业4.0就更有希望。

③ 智能家居现在很火，想转行做智能家居，不知道好不好做

中商情报网讯：智能家居是以住宅为平台，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升居住环境。伴随经济水平及城镇化率的提升，叠加消费升级，智能家居接受度不断提高。目前，智能家居已成为许多公司争相布局和抢占赛道的“竞争”。一、智能家居行业快速发展1.智能家居行业市场规模在2019年底中国已成为全球最大的物联网市场，全球15亿台蜂窝网络连接设备中9.6亿台来自中国，占比64%。中国将成为全球最大的智能家居市场消费国，占据全球50%-60%的智能家居市场消费份额，利润占据全球20%-30%的市场份额。数据显示，2016-2020年我国智能家居市场规模由2608.5亿元增至5144.7亿元，年均复合增长率为18.51%。中商产业研究院预测，2022年我国智能家居市场规模可达6515.6亿元。数据来源：CSHIA、中商产业研究院整理2.智能家居行业出货量近年来，我国智能家居出货量快速增长。数据显示，2017年中国智能家居设备市场规模仅1.14亿台，2019年中国智能家居市场出货量突破2亿大关，达到2.08亿台，较2018年增长33.5%。受疫情影响，2020年中国智能家居设备市场出货量为2.2万台。预测2022年中国智能家居设备出货量将达2.4亿台。数据来源：IDC、中商产业研究院整理3.智能家居行业细分市场（1）智能家电智能家电产品发展经历三个阶段，第一是产品智能化，第二是家电系统智能化，第三是融入。随着智能化水平的提升，智能家电市场规模迅速增长。数据显示，2016-2020年我国智能家电市场规模不断增长，2020年我国智能家电市场规模达5155亿元。2021年我国智能家电市场规模进一步增长，市场规模突破5500亿元。数据来源：中商产业研究院整理（2）智能门锁据奥维云网（AVC）推总数据，2021年中国智能门锁市场销量为458万套，同比增长31.4%；销额为71亿元，同比增长35.5%；均价为1544元，同比增长3.1%。整体呈现良好的发展趋势。数据来源：奥维云网、中商产业研究院整理（3）智能照明近几年，中国智能照明市场增长迅速。从20世纪90年代开始，国外智能照明系统厂商开始在中国投资建厂，市场规模随着增加，从2016年的120亿元增长至2020年的264亿元，年增长率保持在21.73%左右。未来，在智能家居的推动下，我国智能照明行业市场规模将加速扩大。数据来源：中商产业研究院整理（4）智能音箱在消费升级的背景下，智能音箱成为人们提升家居生活品质的方式之一。数据显示，2017年中国智能音箱零售额仅4.9亿元，到2020年智能音箱零售额已超过70亿元。随着智能音箱人工智能技术的不断融合、提升，未来中国智能音箱消费市场潜力将得到释放，行业有望迎来快速增长。预计2022年其市场零售额将达102.7亿元。数据来源：奥维云网、中商产业研究院整理（5）扫地机器人近年来，中国扫地机器人销售规模整体呈增长趋势，2019年出现小幅下降后2020年恢复增长。2021年中国扫地机器人销售规模约为110亿元，同比增长17.02%。数据来源：中怡康、中商产业研究院整理4.智能家居行业企业注册量增长企查查数据显示，2019年注册量达10年来最高，达5.9万家，同比增长32%。截至12月24日，2021年我国智能家居企业总数高达646916家，仅今年一年就新增177907家，占比27.5%。广东、山东、江苏、陕西、浙江位居前五，且均超过40000家。数据来源：企查查、中商产业研究院整理二、智能家居行业发展前景1.政策利好行业发展近年来，中国智能家居行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持。国家陆续出台了多项政策，鼓励智能家居行业发展与创新，《“十四五”智能家居产业发展规划》《预防用疫苗临床可比性研究技术指导原则》《中华人民共和国药品管理法》等产业政策为智能家居行业的发展提供了明确、广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产经营环境。资料来源：中商产业研究院整理2.技术进步推动产业高质量发展随着芯片算力的不断增强以及5G通信的大规模应用，云平台构建技术、视音频AI算法技术、产品智能化技术都将为智能家居产业赋能。此外，随着视觉能力在智能家居产品中的广泛应用，未来的家用智能视觉将不局限于家用安防单个场景的单独联动，而是围绕视觉能力打造多场景自主联动，使智能家居各产品间具备主动感知、识别、信息共享，实现全屋智能反馈执行能力，根据用户偏好提供对应的服务，助推产业转型升级。3.社会环境为产业成长提供空间随着“宅经济”的兴起，年轻消费者在家居场景下不仅有生活、消费和娱乐的需求，工作和学习也更多地出现在家居场景中。家用智能视觉厂商以家用安防产品作为初始立足点，切入智能家居行业。家用安防已成为智能家居中落地最快且最具象的应用场景，涉及到视频流相关的大量前端数据感知与云端数据处理，如消息推送、视频回放、安全预警等。更多资料请参考中商产业研究院发布的《中国智能家居行业市场前景及投资机会研究报告》,同时中商产业研究院还提供产业大数据、产业情报、产业研究报告、产业规划、园区规划、十四五规划、产业招商引资等服务。

④ 智能家居的发展趋势

随着来高科技和信息技术的广泛应用源，安全、舒适、便利的生活环境成为人们所推出的住宅环境，千万保障房的建成意味着将有更多的房产涌入装修的大潮，与现代家居装修息息相关的智能家居产业在这当中扮演了重要角色。智能家居系统能够为人们提供更加轻松、有序、高效的现代生活环境，已成为房地产商追逐的热点。物联网的概念进来以后，很多高档的社区考虑了智能家居的问题，要把这些智能化的东西都加进保障房，相信保障房建设也能做好。”在保障房中应用智能家居的相关系统，也就是在家装中融入现代高科技元素，在与普通的家居相比，智能家居改变了普通家居的被动静止结构，为家居赋予了具有智慧的生命力。然而，目前只有少数高端住宅能够装上智能家居系统，如果将智能家居与传统装修捆绑在一起必然会相得益彰，让更多的人在居有其室的基础上享受到科技给生活带来的便利舒适。智能家居在利好的政策环境下，也面临着极大的挑战，在市场同质化现象严重的今天，市场竞争日益凸显，智能家居企业只有通过自己在技术、价格、创新力等的优势在激烈的市场竞争中脱颖而出，牢牢抓住政策赋予的机会，把握市场格局，才能在千亿资金中得到实惠。

⑤ 专栏 | 电力大数据应用模式与前景分析

本期，C君非常荣幸地邀请到了国家电网能源研究所的孙艺新老师。能源行业作为国民经济与社会发展的基础，不可避免地正在受到大数据的深刻影响。在下文中，孙艺新老师结合案例，系统分析了国外几种电力大数据应用案例，并分析了未来的应用前景，可供读者参考借鉴。本文原载于《中国电力企业管理》，转载请联系作者获得授权。大数据对打通业务壁垒、发现商业价值具有重要支撑作用，已为互联网、金融等拥有海量数据的企业在市场开拓、产品研发、客户服务等方面发挥了重要作用。电力大数据则是从能源领域为人们重新开启了认识世界、改造世界的大门。电力大数据 人类从远古进化到现代，能源的每一次进步都带来了生产力的巨大飞跃。如今，能源革命与信息技术革命发生交汇，智能电网、新能源的快速发展与移动终端、物联网、云计算的迅速普及，将为各个产业带来巨大的商业价值。电力大数据不仅是大数据技术在电力行业的深入应用，也是电力生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进电力及能源产业发展及商业模式创新。从商业模式创新来看，电力大数据的内涵包括以下三个方面：一是打破电力发、输、配、售不同阶段的数据壁垒，数据范围涵盖电力生产运营全过程；二是注重电力领域综合分析预测，对不同类型能源消耗、用电行为特征、电力供需形势、用电企业经营趋势等问题进行综合预判，能够显著提高电力生产消费预测的准确性与及时性；三是注重能源领域商业模式创新，充分挖掘能源数据价值，从信息服务、数据分析等方面为智慧城市、智能电网、智能家居等领域提供新的盈利模式。电力大数据拓宽了电力行业乃至能源产业的广度与深度，给传统企业带来机遇与挑战。一方面，电力大数据能够对电力供给侧、需求侧进行有机整合与“跨界”应用，为创新商业模式与管理模式提供了机遇；另一方面，电力大数据使传统电力行业的边界变得模糊，使其自然垄断地位与路径依赖优势受到不同程度的颠覆与挑战。国外电力大数据应用模式 目前，电力大数据理念尚处于逐步发展过程。从国外主要实践案例来看，已初步形成了三类应用模式。以电力为中心的能源数据综合服务平台该模式通过建立一个分析与应用平台，集成能源供给、消费、相关技术的各类数据，为包括政府、企业、学校、居民等不同类型参与方提供大数据分析和信息服务。该模式中，电网企业具有资金、技术、数据资源等方面优势，具备成为综合服务平台提供方的条件。典型案例是美国德克萨斯州奥斯丁市实施的以电力为核心的智慧城市项目（见图1）。该项目以智能电网设备为基础，采集了包括智能家电、电动汽车、太阳能光伏等类型详细用电数据以及燃气、供水数据，形成一个能源数据的综合服务平台。 图1奥斯丁智慧城市项目商业模式示意图 该项目已在节能环保、新技术推广、研发测试等方面发挥了重要的平台服务支撑作用。一是在消费者能源管理方面，为居民能源消费、住宅节能、交通出行等提供优化建议，促进节能环保。例如，识别环保住宅的能耗降低比例可达27%；对居民太阳能电池板安装朝向进行优化，可使发电量增加49%等。二是为企业提供电动汽车、智能家电等产品开发与技术测试服务。例如，将电力数据与汽车里程、分时电价、油价数据结合，可提供电动汽车性能分析、充电站布局优化，并根据用户习惯确定最佳充电时间等服务。为智能化节能产品研发提供支撑 该模式主要将电力大数据、信息通信与工业制造技术结合，通过对能源供给、消费、移动终端等不同数据源的数据进行综合分析，设计开发出节能环保产品，为用户提供付费低、能效高的能源使用与生活方式方案。以智能家居产品为例，该模式既可为居民用户提供节能降费服务以及快捷便利的用户体验，也可对能源企业尤其是电力企业改善用户侧需求管理、减少发电装机等发挥作用。该模式中，电网企业不一定具备产品研发优势，但利用电力数据采集与分析方面的优势，既可通过与设备制造商合作改进用户需求侧管理，也可通过共同参与研发并在产品销售中获取收益。该模式的典型案例是美国NEST公司研发的智能恒温器产品的商业模式（见图2）。该产品可以通过记录用户的室内温度数据、智能识别用户习惯，并将室温调整到最舒适状态。 图2NEST产品商业模式示意图 产品制造商、电力企业、用户三方形成共赢：作为产品制造商的NEST公司免费获得合作企业提供的部分电力数据，借此完善预测算法，并通过多种方式（恒温器设备、互联网、分析报告）展示分析结果；电力企业在智能恒温器支持下，改进需求侧管理，节约发电装机与调峰成本；用户使用产品自动控制房间温度，并节省用电费用。据报道，售价250美元的NEST恒温器每年可在电费和供热开支方面为家庭节省173美元，一年时间已节省了2.25亿千瓦时的能量，相当于2900万美元费用。面向企业内部的管理决策支撑 电力大数据对能源企业自身同样具有重要价值。通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合，可充分挖掘客户行为特征，提高能源需求预测准确性，发现电力消费规律，提升企业运营效率效益。对于电网企业，该模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度，增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性，有效支撑决策管理。该模式的典型案例是法国电力公司智能电表大数据应用（见图3）。法国电力在筹建大数据研究团队初期，选择用户负荷曲线为突破口，将电网运行数据与气象、电力消费数据、用电合同信息等进行实时分析，以更为准确地预测电力需求侧变化，并识别不同客户群的特点，通过优化需求侧管理，改进投资管理与设备检修管理，提升运营效率效益。其中通过优化需求侧管理，使电网日负荷率提高至85%左右，相当于减少发电容量1900万千瓦。 图3 法国电力大数据支撑内部决策应用示意图 电力大数据应用前景 未来电力大数据的应用前景主要是在已有模式的基础上，进一步发挥“粘合剂”与“助推剂”作用，推动能源产业探索建立具有“平台”特征的完整能源生态系统。“粘合剂”主要是指对其他企业的吸引力以及形成平台模式后的协同效应，“助推剂”主要是指对能源产业生产、消费革命以及企业发展转型的推动作用。参照电商领域中的阿里集团，该公司成立以来逐渐形成了“数据”与“平台”良性发展的商业模式，收入主要来源于向卖家提供的互联网营销服务和从交易额中抽取的佣金。一方面，阿里通过淘宝、支付宝、余额宝等产品构建了完整的商业生态系统，吸引用户参与到平台中，并采集整理用户大数据；另一方面，阿里通过用户大数据的分析与挖掘，在电子商务、金融、交通、娱乐等不同领域中建立竞争优势，不断巩固壮大其商业生态系统。2013年，阿里集团的中国零售平台交易额达2480亿美元，营业收入493亿元，利润率高达45%。电力大数据下的能源生态系统将为能源企业及相关产业提供一个数据采集、整理、分析、应用、共享、交易等为一体的平台，为参与方提供信息咨询、节能环保、产品研发、管理支撑等服务，为消费者提供节能降费服务及相关产品。可应用的领域包括智慧城市、智能电网、新能源、电动汽车。智能楼宇、智能家电、智能家居、移动终端等一系列相关产业。电力企业在以电力大数据为基础的生态系统中占据主导地位，具有十分重要的作用。一方面，新一轮电力市场改革下，电力企业可以摆脱传统的盈利模式，通过挖掘大数据资源增强企业竞争力；另一方面，电力企业通过吸引社会资本及不同主体的参与，共建互利合作的商业环境，发挥电力大数据在智慧城市、智能家居中的重要支撑作用，提升相关企业的科技创新与可持续发展能力。积极布局推进电力大数据应用 电力大数据对电力工业优化内外部资源、发展智能电网与构建全球能源互联网具有重要支撑作用，对电网企业创新商业模式、主导建立能源生态系统具有重要意义。电网企业需持续关注其发展动态，积极谋划布局。未来智能电网采集的数据将全面覆盖从主干网到配电网、区域用户和大用户微网，乃至家庭小用户局域网。在此背景下，传统数据存储、计算能力将产生瓶颈，必须运用大数据的采集、处理技术对当前SCADA系统、数据中心、分析预测系统进行全面升级与改造。一是开展大数据应用的顶层设计工作。在企业集团层面建立大数据应用的组织协调机构，研究能源领域大数据与公司、电网发展的协同关系，并对其盈利模式、应用领域、合作机制及分工等全局性问题开展专项研究，在未来竞争领域中占据主动。二是做好信息与技术储备工作。探索建立稳定、可靠的公司内外部数据获取渠道，以及数据共享机制；超前研究制定适用于大数据环境的技术处理方案，提升信息系统处理能力。三是积极培育人才队伍，开展前期应用试点工作。在电网、产业、科研单位中组建大数据研发攻关团队，在安全、生产、经营等业务中开展应用试点探索。

⑥ 为什么近年来智能家电发展的这么快

1、智能家电占据智能家居最大比重

智能家电是智能家居设备的一个重要细分产品，根据IDC的2020年度第三、四季度智能家居市场报告数据测算，2020年第四季度，智能家电市场出货量在中国智能家居设备市场中的占比约35%以上，是智能家居市场出货量占比最大的细分产品。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国智能家电行业市场调研与投资预测分析报告》

⑦ 智能家居市场前景分析

智能家居行业虽然在我国发展时间不算太长，但从国内家电巨头及网络巨子的纷纷出手试水智能家居市场以及许多国际大企业对国内智能家居厂家并购案可以看出，我国智能家居行业潜在着巨大商机。据华歌智能家居公司统计，2020年，富裕人群达到2千万，中产阶级达到3亿，而智能家庭的市场容量将达到8277.64亿元，从以上数据来看，智能家居的前景是不可低估的。

⑧ 大数据背后是个万亿市场

大数据背后是个万亿市场

大数据的商业应用将会帮助企业解决这些问题；大数据的有效利用将会提高社会消费水平，将会帮住企业提高效率、洞察客户、增加收入。大数据商业应用未来是万亿级的大市场，大数据是大生意。

大数据时代最重要的特征是人类所有的行为都被数据记录下来，无论是在电商的购买行为，旅游度假，娱乐活动，行为轨迹等，所有的人类社会行为都被各种传感器和互联网记录下来。数据记录了一切，人类社会的行为都变成了数据，用纸质媒体记录人类历史的时代已经过去，历史正在被数据以文字、数据、表格、声音、影像的方式记录了下来。中国的大数据应用主要集中在征信和精准营销，这两个市场的规模加在一起不过两千亿，但是大数据如果同所有企业的商业需求相结合，其产生的化学反应将是巨大的，市场规模将会超过万亿，大数据是个大生意。

网络连接了信息与读者，阿里连接了商品与消费者，腾讯连接了人与人。BAT所有的连接都是建立在数据基础之上的，可以认为大数据连接了一切。数据连接了消费者和商家，数据连接了客户习惯，数据连接客户喜好，数据连接了位置，数据连接了时间和空间，数据连接了历史和现在。连接一切的大数据将会反馈所连接的事物、空间和时间，通过数据记录来反馈物体的移动，客户的消费习惯，个人爱好，行为习惯，活动轨迹，运动规律等。重要的这些反馈数据能知道；你是谁、你在哪里、你喜欢什么、你在干什么、你的消费能力、以及你未来的需求等。所有被反馈的事物都被打上了一个或多个数据标签，这些具有价值的标签经过整理和分析后，将会揭示事物之间的相关性和规律，将会为个人、商家、社会带来巨大价值。

1、大数据帮助制造业规划生产，降低资源浪费

制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，为客户定制产品。

例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥，

2、移动大数据帮助房地产开发商规划房地产开发

房地产行业在过去为中国GDP贡献了很大力量，未来粗放型的房地产行业将会转向精细化经营，从选地到规划和从设计到建设，都需要参考当地到人口数据和消费者信息，进行科学决策；利用大数据商业应用加快房子销售速度，降低自身负债。

房地产公司可以利用人群的手机位置信息来帮助企业进行开发规划、土地选址、商铺开发等。同时利用人群到用户画像信息帮助房产公司选择合作商户，提升消费人气，最终提高房产价值。

3、移动大数据帮助餐饮零售行业进行选址和顾客导流

餐饮零售行业最关注客户流量，过去开店选址时经常安排人员在十字路口进行人流统计，利用统计的人口流动信息来决定开店地址。进入到移动互联网时代之后，智能手机的位置信息可以帮助餐饮零售行业进行开店选址，企业可以参考客户画像来决定开店的规模，以及产品的类别。

移动互联网端的用户标签和画像数据还可以帮助企业进行一些精准营销，为新开的商户导入客流。特别是在规模较大的购物商厦中，移动App端的位置导航功能，可以指引客户找到新的商户，参加促销活动。市场上已经有成熟的零售餐饮商家和移动互联网大数据公司在开店引流方面进行合作，资金利用的杠杆率超过了5倍，投入产出比较高。

4、传感器数据帮助产品进行故障诊断和预测

家电和汽车正在走向智能化，通过安装传感器，汽车和智能家电可以将运行参数和运行状态传送到厂家的云平台，厂家可以了解其产品的运行状态，零部件的老化程度，帮助厂家及时更换故障器件，延长产品使用寿命，提高安全系数。汽车行业和智能家电在物联网领域将会产生巨大的市场，云计算和大数据处理平台将起到关键的作用。

中国汽车市场的销售规模超过万亿，家电市场也有一万多亿。车联网和智能家电涉及的大数据应用市场也是巨大的，按照大数据商业变现高杠杆率的特点，其市场规模至少应该在百亿左右。

5、利用移动互联网位置信息进行精准营销

O2O已经成为了一个重要的商业模式，很多互联网企业和传统企业都在寻找O2O的应用场景，订餐、教育、家政、汽车美容等都成为O2O的应用典范。移动互联网数据具有LBS和实时特点，可以帮助企业及时连接客户，依据客户需求进行精准营销。

大型购物中心一般都设有电影院，经常存在某些电影在开场前30分钟，大量电影票还没有出售的情况。借助于手机App推送广告功能，电影院在电影放映前30分钟，可以将电影票以2折价格推送给正在周围就餐的客户。依据客户画像信息，电影票将推送给喜爱看电影的顾客，增加电影销售额。企业可以利用手机App进行广告推送，做到千人千面，依据客户喜好来进行广告推送。这种精准广告推送具有成本低、转化率高的特点，在餐饮、服装、美容、零售等行业取得了良好的应用效果。如果基于位置信息的精准广告推送被大规模的商业应用，将会促进商品流转，大幅度提高社会消费总额，帮助传统企业实现互联网＋的战略。

6、电商大数据将会帮助企业优化资源配置

电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，电商网站内推荐引擎将会依据客户的购买行为，进行关联产品的推荐。除了精准营销，电商还可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单后的短时间内，将货物送上门，提高客户体验。电商还可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供小额贷款，也可以将此数据提供给银行，为中小企业信贷提供支持。

电商的数据量足够大，数据较为集中，数据种类较多，其商业应用具有较大的想象空间。包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、消费行为的相关度、消费热点等。依托大数据分析，电商可帮助企业进行产品设计、库存管理、计划生产、资源配置等，有利于精细化大生产，提高生产效率，优化资源配置。

7、移动大数据助力交通运输规划和管理

交通大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器的数据了解车辆通行密度，合理进行道路规划。另一方面可以利用大数据分析来实现交通信号灯智能切换，提高已有线路运输能力。

在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。大数据可以帮助机场安排航班起降，提高管理效率；航空公司可以利用大数据提高上座率，降低运行成本；铁路公司可以利用大数据安排客运和货运列车，降低运营成本。

8、大数据帮助金融行业进行价值变现

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息。

中国目前金融行业大数据价值变主要在用户体验提升和大数据营销两个方面，其中招商银行信用卡中心和平安银行走到了金融行业的前面。

大数据在很多行业都有广泛的应用场景，例如在医疗行业，农林牧渔、能源行业、物流行业等，大数据将会是电商之后的另外一个巨大市场，结合了所有行业的商业需求之后，大数据产业的市场规模将会是个万亿级别。大数据不是电力但是比电力更能提供动力，大数据不是石油，但是比石油更能驱动企业发展。

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⑨ 家电企业将成为未来最大的大数据企业

家电企业将成为未来最大的大数据企业

在过去10年中，科技和互联网领域出现了一股正在涌动的“暗流”，这股力量既是新科技的促成者，也是商业模式的改变者，它就是大数据。根据国际数据公司预测，数据世界已增至4.4亿万亿字节。如果将如此庞大的信息量存储在苹果平板电脑ipad中，叠加起来的ipad的厚度可达到地球至月球距离的2/3，这预示着我们已经进入了大数据时代。

提到大数据时代，就不得不提及IBM、惠普、Teradata、甲骨文等这些推动我们进入大数据时代的企业，他们利用大数据分析平台的优势资源率先开始掘金大数据市场，成为前互联网时代名副其实的大数据引领者，不过随着智能化的发展，这些引领者很可能为被颠覆的对象，而颠覆他们的颠覆者很可能来自引领工业4.0趋势的智能制造企业。

2015年，马云在贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会开幕式上就曾表示，未来的制造业不仅仅是会制造产品，未来的制造业制造出来的机器必须会思考，必须会说话，必须会交流，未来所有的制造业都将会成为互联网和大数据的终端企业。“未来的制造业要的不是石油，未来的制造业最大的能源是数据。”

换句话说，IBM、惠普等大数据企业未来的竞争对手最可能来自智能制造企业。正如马云所说，在智能化的发展趋势下，智能制造企业很可能催生第二类的大数据公司，他们依靠对智能终端数据、智能交易数据和智能研发制造数据的全流程管理，在未来有机会成为最大的大数据公司。在这方面，以长虹为代表的全产业链家电智能制造企业最被看好。

据了解，长虹的产品线覆盖了电视、冰箱、空调、洗衣机、智慧城市产品等，是产品线最长的家电企业之一。这一产业优势加上其对上游压缩机、传感器等家电核心部件以及下游服务的掌控，构成了长虹成为大数据企业的先天优势，也成为长虹转型大数据企业的基本框架：即“智能终端数据+智能交易数据+智能研发制造数据”。

据了解，眼下长虹正在围绕这一基本架构打造“智能化交易平台”、“智能化制造平台”以及“智能化研发平台”，通过交易、制造和研发这3个平台的打造，长虹能够在从客户到供应链，再到制造和服务的全链条上都实现数据化，为实现真正以“客户为中心”的运作模式提供可能，尤其是智能终端数据，可以直接洞察消费者的需求。

伴随智能战略的推进，长虹内部还设立支撑终端硬件智能化应用的强大“云服务中心”，通过智能终端“传感器”进行关联内容的大数据挖掘分析与处理和推送，构建起“用户-移动端-智能设备-云平台”端云一体的生态环，进而实现人与端、端与端、人与社会各内容服务的交互与协同，消费者借助长虹的大数据可以更好的获取个性化的定制服务。

不过，长虹的大数据梦还不仅仅是提供智能化的终端产品和实现企业自身运作的数据化，长虹还希望提供更多的大数据服务，成为一个“智能制造+数据服务”的公司。在这样的目标下，今年7月，长虹开始正式进军智慧社区领域，开启了智慧社区新模式。基于长虹IPP框架，即使是非长虹品牌的智能终端也可以接入智慧社区平台。目前，消费者在这一平台上可以正式体验智慧物业、智慧健康、智慧娱乐、智慧教育等服务。

其实，早在2013年，长虹就提出以“智能化、网络化、协同化”为重点的智能战略。在智能化方向，将强化现有终端产品的智能化;网络化方向，启动建立基于云计算的大数据产业链，与宽带资本合作设立四川虹云创业投资基金，与四川电信在三网融合、物联网、大数据、云计算等领域进行战略合作。

2013年6月，四川长虹还建立了公司云服务事业部，同年8月还与IBM、文思海辉技术有限公司和绵阳科创区管委会共同建设了大中华区首个大数据竞争力分析中心。在这一体系下，长虹还创建了一支大数据团队，建立了一套基于长虹全体系的用户标准，包含11个属性分类和584个标签维度，这是目前为止，没有一家终端企业能够做到的。

在业内专家看来，长虹对家电企业带来的不是冲击，而是一种经营理念的颠覆。与乐视、创维等新老同行相比，长虹大数据战略的野心显然要大得多。长虹基于大数据的全新商业模式意图在于吸纳其他企业之终端为我所用，数据创造价值，而不再是单一的卖产品，而是提供以人为核心的智能数据服务。这不仅是兴起的互联网企业不可比拟，也让其他家电企业鞭长莫及。

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⑩ 家电智能化产业的前景是什么家电智能化有衡量标准吗

智能家电是将微处理器、传感技术、网络通信技术引入家电设备后形成的家电产品，具有自动感知住宅空间状态和家电自身状态、家电服务状态，能自动控制和接收住宅内用户或远程控制指令；同时，作为智能家电的一部分，智能家电可以与其他家电产品和住宅内的家居、设施连接，形成一个系统，实现智能家电的功能。

近年来，物联网技术和云环境逐年成熟。同一品牌的智能家电产品可以实现互联互通，相互操作。例如，美的智能家电的智能厨房系统已经具备了个性化健康管理、设备互联、人机交互、厨房语音助手等行业领先的智能技术。从发展阶段来看，行业重新洗牌，市场寡头出现，行业标准逐步统一。中国智能家电行业已经进入快速发展阶段。

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