数字化转型驱动企业变革

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如今,全球正迈向数字化新时代。以云计算、大数据、人工智能与物联网 为代表的数字技术,其能量在持续释放。在这些层出不穷的数字技术的 驱动下,价值链正破裂重塑,新生态系统不断涌现,行业边界变得越发模 糊,越来越多的传统企业都在试图通过重构自身业务模式来从容应对行业 变革,并跨越传统的行业界限扩展其业务。同时,那些不断涌现的以数字 技术创新为驱动的公司,正在利用其领先的技术能力成为行业的搅局者、 颠覆者。我们看到,企业的数字化转型在打破原有游戏规则的同时,给社 会、经济及个人带来了革命性的改变。
领导力转型全方位体验转型信息化转型 运营模式转型工作资源转型 68%80%652550% 的cEO把数的组织将投资的大型企业的制造企业 的企业员工 字化转型作于面向用户的都将是基于 半的收入将利用认知 为公司的战 数字化系统 信息和数据将来源于数技术自动 核 的公司 字化的服务辅助技术支 一以支持未来 持决策 000倍的用户 规模 DC发现,数字化创新能力较强的企业对于市场与消费者的影响力日益增大。任何执行数字化 转型战略的企业都可能成为市场的领导者,而早期的采用者己经开始从中获利,其营收、盈利 能力与市场估值都在增长。根据DC的观点,戌功的数字化转型必须是全与位的,包括领导力 转型、全方位体验转型、信息化转型、运营模式转型以及工作资源的转型。DC预沏,到2018 年,全球/的行业领导者将被全面执行数字化转型战略的竞争对手颠覆。 人工智能是数字技术发展的终极形态 在数字时代的今天,创新技术层出不穷,而哪些技术才是数字化转型真 正意义上的驱动主力?|DC的4+6技术理念给出了答案。4是以云计 算、大数据、社交商业与移动技术为代表的第三平台技术。而6则代表 IDC基于第三平台之上的6大创新加速器,包括下一代信息安全、增强现 实/虚拟现实、物联网、认知系统/人工智能、机器人与3D打印技术。 这十大数字技术潜力的不断释放,以及之间的相互碰撞、融合及化学反 应将支撑未来的数字化变革。 lI II II 数字化转型 物联网 认知系统 增强虚拟现实 机器人 创新加速器 下一代安全 3D打印 大数据 社交 云计算 移动 第三平台 DC发现,尽管这十项技术的成熟度及其特点不尽相同,然而他们都展现出了同一特质,即都 是趋干智能化发展。那么何谓“智能”?智能素来都是人类的专利。“智”可理解为“智慧”,是 从“感觉”到“记忆”再到“思维”的这一过程,智慧的结果产生了行为和语言。而“能”则是表达行 为和语言的“能力“,两者结合则称之为“智能”。如今我们看到,以DC4+6概念为代表的创新 技术,其远景目标都是朝向智能化演变,即:以人的方式学习、思考与表达,并协助人类,让 工作、学习、生活变得更加简单、便捷、高效。 aIlID 案例 ron) 智能机器人 智能社交 智能移动 智能物联 软银推出的具有微信朋友圈的广Ube通过手机中通过升级智能感知 “感情认知”能力的告推送已经开始的智能人脸识别前端,帮助各种智 机器人Pep以应用自然语言解功能对注册司机能化硬件实现非结 通过分析语调、面析、图像识别和身份进行审验 构化数据向结构化 部表情及语言,来 数据挖掘技术 准确识别、对比数据的转换,为安 分辨人类是否生气通过分析用户朋真人和证件,以防、地产、零售等 或悲伤,并作出反 友圈的语言特性 保证本人驾驶。 行业提供基于大数 应。 Pepper被用及图片内容,对司机刷脸上岗将据的洞察与决策, 在雀巢商店,为雀用户收入和消费进一步提高Uber并实现多场景无人 巢产品和服务提供能力进行分析, 平台的风险控制智能化管理 解释,给消费者带并以此刻画用户 能力。 来卓越的用户体验。画像,从而决定 投放何种广告 上述案例为大家展示了“数宇技术+智能”的魅力,而这仅仅是冰山一角。不久的将来,我们将 看到越來越多的系统、设备、终端都将以人的方式交流、思考与决策。人工智能的雏形正逐渐 形成,而伴随着人工智能技术的越发成熟,将催生新的数字业态或商业模式,数字化转型将实 现由量变到质变的跨越。 人工智能是什么? 人工智能技术旨在根据数据和分析赋予计算机做出类3.认知智能:系统或是机器像人类大脑一样 似人类思维方式与判断的能力。该领域的研究包括机“ 能理解,会思考”,通过生成假设技术,实现以 器人、语言识别、图像识別、自然语言处理和专家系 多种方式推理和预测结果。例如, Watson的询 統等等。人工智能的目标是能够胜任一些通常需要人 类智能才能完戌的复杂工作,帮助人类以更高效的方 证系统可以根据病人的病史精准地判断病情并提 式进行思考与决策,其核心能力应体现在三个层面 出治疗方案。 1.计算智能:机器可以具备超强的记忆 力和超快的计算能力,从海量数据当中,进 行深度学习与积累,从过去的经验当中获 得领悟,并用于当前环境。例如, Google AlphaGo利用增强学习技术,借助价值网 络与策略网络这两种深度神经网络,完胜世 界围棋冠军。 学 分亦 2.感知智能:机器具备视觉、听觉、触 觉等感知能力,可将前端非结构化数据进行 结构化,并以人类的沟通方式与用户进行互 动。例如, Google的无人驾驶汽车通过各 种传感器对周围环境进行处理,从而有效地 对障碍物、汽车或骑行者做出迅速避让。 数字技术的成熟为人工智能发展扫清障碍 入工智能从提出到现在已经有几十年的时间,而为什么只在近些年,该技术才获得爆发式增长?这一现象绝非偶然,正 是得益于云计算、物联网和大数据等数字技术的日趋成熟,人工智能才取得实质性进展:云计算为人工智能提供了开放 平台,物联确保数据的实时分享,而大数据则为深度学习提供无限资源及算沄的支持。与这些颠宥技术的有机结合驱 动了人工智能技术不断升级,为实现其由“智能感知”向“智能思考”与“智能决策”的滇进打下了扎实的根基。 Dc认为,上述技术未来将助力人工智能拉动万亿美金规模的市场价值。 人工智能 感知、思考、行动 大数据技术 数据分析与预测 ●物联网 数据收集与传输 开放式云平台 数据实时分享 云计算 云计算被广泛认为是商业模式与游戏规则的颠覆 而人工智能与云计算二者之间是什么关系呢?其实,通 技术。云能刀允许个人和企业以新的模式进行交 过神经网络进行深度学习的人工智能,其自身基础就是 互,并且有助于跨平台数据分析与资源共享,从 云计算技术。云计算能够以最低的成本、最快速灵活的 而最大限度地提升企业的运营效率、响应速度与 方式为人工智能提供强大的数据处理能力。开放的人工 智能A接囗和人工智能工具,实质上会成为更高层次 创新能力。如今,云计算已经被越来越多的企业 的云计算服务。目前,包括谷歌、BM、亚马逊、微软 视为数字化转型的核心战略。 在內的大部分人工智能厂商都已经开展了云服务,从而 有效降低人工智能技术的使用门滥 以 Salesforce的“营销云”为例,公司将融合深度学习技 根据DC全球云计算调查,44 术的营销应用置于其SaaS平台(软件即服务),该应 的受访企业已经制定了相对成 用可以全面地分析CRM( Customer Relation Manage nent)数据,如客户购买记录、萱销数据、过去活动记 熟的云战略,还有35的企业 录等数据,对最优内容、产品或者营销活动进行分析预 测,引导商家构建更为定制化的内容或提供用户需要的 则表示已经开始着手云部署 服多,从而提高客户点击量,增加购买率。而国内,人 据IDC预测,到2019年,全球 工智能云也开始初试身手。以阿里巴巴( Alibaba)与旷 视(Face++)为代表的人工智能云平台,可以让开发者和 范围内在公有云上的投入将达 中小企业轻松实现自身产品与人工智能引擎的对接,直 到1400亿乙美金 接享受深度学习的技术成果,将入工智能技术应用到各 自的行业与场景中。可以预见,未来基于人工智能的服 务都将通过云的形式交付,包括云感知、云认知、云交 互与云学习等。“人工智能云化”将成为必然。 同时,随着aas(基础设施即服务)的稳固发 展,来自于PaaS(平台即服务)的需求将更为强 动,以支持不断涌现的基于云的行业应用落地。 91.53 44.07 W 2079 C 21.86 Saas 27.77 214 2019 8.39 aa 2014 2019 l aa s 注:数据单位 USD Billion 大数据 互联网、云计算、物联网、与社交商业等技术正驱动数 宇信息以爆炸式的速度增长 数据规模从TB到zB的视模 数据的买时传辐 在量知时间出决策 曲··· IDC预测,到2025年,全球数据量将达到惊人 的180 BYtes,相当于2015年的18倍 数量 速度 大数据在信息化时代的今天变得异常珍贵,然而,海 星的数据并非是高纯度的黄金,而是价值密度很低的 矿石,数据量大、种类繁杂、价值密度低、瞬息万变 等特点使得数据在获取与实用上困难异常。面对如此 多样性 精确性 浩瀚而又多变旳数据洪流,如何从中获得真相,则为 多样化的数 粗取精,从不确定的数据中 大数据技术提供了广訚的施晨空间。先进的分析技术 结构与话构 获得可靠数据 可从大数据中提取更深入的商业智能和消费者洞察 生成描述性和预测性的信息。如今,大数据技术已成 为一项在业务上优先考虑的工作任务,企业持续加大 大数据为人工智能的发展打开了一扇大门。大数据的质 在数据收集、存储、分类、分析上的投入。 量、数量以及智能化,影响着人工智能的呈现效果。 大规模数据可以反馈到算法及技术本身,让入工智能技 术通过数据的不断产生,发展出各种深度学习算法、强 化自身能力。如今,拥有垄断性闭环数据并成功实现大 数据商业落地的企业,包括美匡的谷歌( Google)、脸书 DC预测,到2019年,全球大 ( Facebook)及中国的阿里巴巴( Alibaba)、百度(Badu, 都是人工智能的早期受益者。比如, Facebook的社交 数据市场规模将达到480亿 图谱、亚马逊( Amazon)的购物推荐系统、奈飞( Netflix×) 的影片推荐系统,已经依靠深度学习和其他入工智能方 美金,而这一数字在2014年仅 法,实现了大数据的商业价值。DC颈测,到2020年, 为170亿美金。 全球范围内商业分杄软件的市场规模将达到60亿美元 其中50%的商业分析软件将引入人工智能技术,通过深 度学习与推理增加判断与预测的精准性 物联网 当今,随着传感器、RFD、GPS等物联网技术 无人机+人工智能 成本的不断下降,互联设备数量正以惊人的速 Windspect是一家专注于风力涡轮机结构评 度增长,全球每分钟都会产生48000个物联网 估的公司。该公司利用植入了机器视觉技术 终端。 的无人机进行设备检测。机器视觉A让无人 当这些数以亿计的嵌入式设备遇上了人工智能, 机长了眼睛,它可以利用相机模拟数字转换 便从最初只具备简单的连接属性发展到对周围环 器和数字信号处理器看到一切。随后这些数 境的感知和设备的远程诊断,再到最终产品的深 据会被回传到电脑或控制台,继而系统通过 度学习、自我认知、自主运行等,设备越来越像 深度学习程序自动对设备状态进行评估,检 人类的方式一样思考和行动。平日里我们所见到 测是否有隐藏的裂缝、外部损伤或漏水等情 的不能再普通的设备,在被赋予这种“智慧”之后 况发生。 则创造了崭新的产品与服务,颠覆了我们传统的 工作与生活方式。 智能家居+人工智能 Nest温控器具加入了自我学习功能,会自 行记录用户每一次在某个特定时间设定的温 度,只要经过一周时间,它就能学习和记住 用户的日常作息习惯和温度喜好,并利用算 法自动生成一个设置方案。只要用户的生活 据DC预测,到2020年, 习惯没有发生变化,智能温控器便无需手动 设置,即可将室温调整到每位用户所习惯的 物联网终端数量将达到 最舒适状态。 300亿部,其所拉动的 环境预测+人工智能 物联网市场规模将达到惊 通过事先布置好的传感器来收集数据,然后 人的14600亿乙美金 建立包涵天气、风向、污染源的复杂模型, 借此来预测污染在不同街区的变化趋势。同 时,通过深度学习的算法,能够根据天气以 及相关数据为商业公司提供顾客在不同天气 情况下的购物行为,商家以此可以进行相应 的配货处理。

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