傳統(tǒng)制造業(yè)、物流、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等行業(yè)在很多點的大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面也有突破,比如“大數(shù)據(jù)+工匠精神”對于制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級至關(guān)重要。而大數(shù)據(jù)的實時、感知和預(yù)測等特點確實可以為制造企業(yè)在降低成本,縮短生產(chǎn)周期,提升效率,細(xì)分產(chǎn)品定位,優(yōu)化流程和決策等方面扮演重要的角色。
阿里巴巴目前也已經(jīng)和徐工集團(tuán)開始進(jìn)行合作,希望利用阿里云上面的大數(shù)據(jù)能力,協(xié)助徐工建中國工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺,實現(xiàn)“阿里云+徐工”=“中國的Predix”,在工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺、應(yīng)用及生態(tài)建設(shè)方面探索一條新路。
索菲亞在探索C2B的實踐過程中,數(shù)據(jù)對于其規(guī)?;蛡€性化的平衡起到關(guān)鍵作用。索菲亞認(rèn)為自己不是家具制造企業(yè),而是一家大數(shù)據(jù)企業(yè)。在調(diào)研時我們發(fā)現(xiàn),索菲亞有強大的科技團(tuán)隊,超過400多人,而其中300多人是在做數(shù)據(jù)加工。索菲亞利用大數(shù)據(jù)提升客戶體驗,提高交付效率,減少差錯和庫存,基本可以做到零庫存水平。在索菲亞的前端需求到后端的生產(chǎn)系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)的共享、聯(lián)通和流動是實現(xiàn)訂單準(zhǔn)確地從需求端傳遞到生產(chǎn)制造和采購端的關(guān)鍵。
3、數(shù)據(jù)商業(yè)化面臨諸多挑戰(zhàn)
雖然在2015到2016年,不少地方政府主導(dǎo)成立了數(shù)據(jù)交易所,一些商業(yè)化的數(shù)據(jù)交易平臺也上線運營,但目前基于數(shù)據(jù)的全新商業(yè)模式依然還處在探索的初級階段,數(shù)據(jù)交易、交換及服務(wù)的商業(yè)化面臨諸多挑戰(zhàn),比如應(yīng)用場景和價值不易標(biāo)準(zhǔn)化,數(shù)據(jù)定價及資產(chǎn)評估問題,安全和隱私的問題,政府?dāng)?shù)據(jù)開放的速度較慢問題等。
作為新能源,數(shù)據(jù)是越用越有價值,但也正是如此,同樣的數(shù)據(jù)在某個場景下價值很大,在其他場景下可能沒有價值,數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景和價值不容易標(biāo)準(zhǔn)化,就如同挖金子的初期一樣,真正賺錢的還是賣鐵鍬的,如今還沒有到真正賣金子的時候。
數(shù)據(jù)與工業(yè)時代的商品有截然不同的屬性,工業(yè)時代的商品是實體物品為主,基于一定成本的原料生產(chǎn)后,基于工廠相對標(biāo)準(zhǔn)化的大規(guī)模生產(chǎn)模式生產(chǎn)出來;而目前的數(shù)據(jù)應(yīng)用水平和程度有限,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度很低,無法按照傳統(tǒng)的商品銷售模式進(jìn)行銷售。
工業(yè)時代的商品經(jīng)歷了上百年的發(fā)展之后,已經(jīng)形成了大家都認(rèn)同的標(biāo)準(zhǔn)化定價模式,比如基于物權(quán)的定價模式,基本上是成本加上品牌定價;而數(shù)據(jù)的權(quán)屬問題目前還是個大難題,傳統(tǒng)物權(quán)、知識產(chǎn)權(quán)等都存在不適用的部分,同時數(shù)據(jù)產(chǎn)生的邊界成本基本為零,因此目前從數(shù)據(jù)加工的成本和基于數(shù)據(jù)加工衍生出的服務(wù)出發(fā),以API或數(shù)據(jù)集的方式銷售給用戶是一些在嘗試的模式,比如以數(shù)據(jù)堂、聚合數(shù)據(jù)為代表的第三方數(shù)據(jù)服務(wù)公司正在采用這樣的模式,還有以DaaS(DataasServices)的云服務(wù)模式提供給用戶使用,但總體規(guī)模和盈利模式都遠(yuǎn)不成熟。
2017:大數(shù)據(jù)支撐AI+加速落地
2016年的AlphaGo和年底的Master通過人機大戰(zhàn)讓人工智能成了盡人皆知的概念,但外在的人機大戰(zhàn)背后是內(nèi)在的數(shù)據(jù)+計算+算法能力的崛起,正是這三個因素讓誕生了60年之久的AI在今天再度成為熱點。筆者曾經(jīng)聽一位從事機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研發(fā)的資深專家講,猛然在2016年才意識到自己原來從事的是AI行業(yè),以前從來沒有意識到。可見AI的熱度并非憑空產(chǎn)生,是多年的技術(shù)發(fā)展到一定階段的結(jié)果。
2017年,大數(shù)據(jù)的發(fā)展有以下幾個主要趨勢:
1、數(shù)據(jù)+算法+計算能力加速AI+落地
云計算技術(shù)的日臻成熟和成本的降低奠定了大數(shù)據(jù)發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ),深度學(xué)習(xí)算法的興起和發(fā)展使得計算+數(shù)據(jù)+算法三者支撐的人工智能走下神壇。
伴隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,多來源、實時、大量、多類型的數(shù)據(jù)可以從不同的角度對現(xiàn)實進(jìn)行更為逼近真實的描述,而利用深度學(xué)習(xí)算法可以挖掘數(shù)據(jù)之間的多層次關(guān)聯(lián)關(guān)系,為人工智能應(yīng)用奠定了數(shù)據(jù)源基礎(chǔ)。目前的人工智能應(yīng)用場景都是以大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)的,比如在搜索、推薦、語音交互等場景中已經(jīng)有了不少成功實踐。
2、基于數(shù)據(jù)融合和外在價值的探索會誕生新商業(yè)模式
目前大數(shù)據(jù)比較成熟的場景是包括個性化推薦和營銷類應(yīng)用,以及風(fēng)險控制、信用評估類應(yīng)用。我們看到,大數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)及解決方案的創(chuàng)新比較清晰,開源技術(shù)基礎(chǔ)上的創(chuàng)新和服務(wù)是主要方向,但圍繞著數(shù)據(jù)本身的新商業(yè)模式還在探索過程中。