京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的最大价值: 大数据+物体=智能
人与物体,是地球的两大类,人是地球上最高级的动物,物体(动物,植物,生物,微生物,人造物体)不能制造,人拥有智慧,人主宰了这个地球;
但现在,大数据对于物体如同知识对于人脑一样,如果物体利用大数据的核心技术 (机器学习,自然语言处理,数学建模,人机交互,语音识别,大数据分析、数据可视化) 可以加工数据到信息再到智慧,去做支撑,那么随着数据存的越多,处理的越好,利用的越有效,物体拥有的智能就如同人一样拥有智慧。因此大数据的出现为人类生产智能的商品提供了一种强大的能力,我们发现大数据+物体=智能;
我认为这就是大数据对于我们的魅力所在这,与其叫大数据时代,我更愿意叫智能时代,我们处在这个时代爆发的前期;
例如:
大数据+手环=智能手环
大数据+眼镜=智能眼镜
大数据+汽车=无人驾驶
大数据+马桶=智能马桶
大数据+笔=智能笔
大数据+家居=智能家居
大数据+服装=智能服装
大数据+花瓶=智能花瓶
大数据+鞋子=智能鞋子
大数据+电灯=智能电灯
大数据+厨具=智能厨具
大数据+自行车=智能自行车
所以随着大数据所涉及的数据采集、数据管理、数据分析等技术的发展:
1)未来,所有物体都会拥有智能。
2)未来,所有的物体都会成为类人脑;
3)未来,所有的物体都会联网;
4)未来,所有的物体会相互制约发展,不是以原始生态制约,而是以商业制约;
5)未来, 物体和人的对话将无处不在;
那为什么说,大数据的最大价值是 大数据+物体=智能呢?
1)数据是为人服务的,人接触最多的是物体;
2)数据的智慧将延伸人的五官,拓展人的四肢,这些都依赖硬件;
3)数据作为一种软资源,必须借助物体才能更好的发挥它的价值;
4)物体是数据的最佳载体;
因此:当我们在研究大数据产业时,智能硬件才是核心研究对象,哪些硬件需要什么样的数据,如何去满足这种数据需求,如何节省资源,如何提高数据利用率,如何考虑硬件之间的数据交换和流动才是最重要的。而非老的IT思维大数据的技术生态和数据生产,数据交易,数据需求方本身。前者是用户和数据驱动的生态,后者是后台驱动的生态,因为终端决定后台,消费者决定市场!这个终端就是各种智能硬件!
那么让我们来,首先我们来看看国内的智能硬件市场布局:京东,小米、百度,腾讯;
1)京东
强在销售能力,目前已经占据智能硬件销售的近40%份额,据了解,在售的近1000个智能硬件主流品牌中有95%以上都选择京东作为首发平台,其地位可见一斑。依托这方面的优势,京东利用渠道的优势和平台的优势,扶持中小智能硬件厂商,同时结合生态链中的各个环节,打造最强智能硬件聚集平台。
2)小米
优势在于爆品打造上,小米手机就是一个很强的典型,小米希望将这个优势在智能硬件领域进行复制。所以小米的思路很清晰,那就是选择细分领域,抓住一个产品,对公司进行投资入股,联合进行产品开发,共同进行营销推广,打造爆品,进而形成自己的智能硬件生态体系。
3)百度
依托在百度云上的技术优势,以开放的态度,构建“百度 Inside”的智能硬件生态。在这个生态体系中,除了硬件厂商之外,还有应用开发者、渠道商等。例如,百度和京东合作,发布了JD+计划,为智能硬件厂商提供全套解决方案。
4)腾讯
则依托自己的QQ和微信两大社交系统,分别构建了QQ物联和微信硬件两大智能硬件开放平台。今年4月,腾讯发布Tencent OS(TOS)操作系统,并推出TOS+智能硬件开放平台战略,并推出腾讯众创空间,更多的是将腾讯成熟的开发者分成、流量分成和内容付费等模式推向智能领域。
除此之外,阿里巴巴、360、乐视等公司也在加紧推进推进智能硬件策略,例如360采用单品突破的方式,推出了随身WiFi、安全路由、安全手环等产品。阿里巴巴则行动较晚,今年四月才成立智能生活事业部,进行相关资源整合全面发力。但这些公司相比起来还不足于撼动百度、腾讯、京东和小米的四雄并起格局。
我们在来看看国外的智能硬件发展:
美国几年前产生了一大批纯互联网和软件企业,如谷歌、亚马逊、AUTODESK、Facebook,如今这些公司还在聚焦“互联网+”吗?当然没有了。在“新硬件时代”到来之时,这些科技巨头都在布局围绕硬件的产业。谷歌过去是一家纯互联网公司,如果不打开它的网站,开始谷歌搜索或谷歌地图,你体会不到它的存在。但是现在不一样了,大街上,一些很酷的人带着谷歌眼镜,招摇过市,一些更酷的人开着谷歌无人驾驶汽车在美国四个州拉风(更确切的说“乘坐无人驾驶汽车”),军队里那些懒散的士兵,把沉重的背包放在谷歌智能机器驮驴(BOSTON DYNAMICS制造,被谷歌收购)上,自己悠闲地散步;亚马逊先造出了电子阅读器KINDLE,现在正在完善多轴无人飞行器为它送快递;AUTODESK利用3D打印机打出来的假肢让残疾人变成了炫酷人群;Facebook用虚拟设备让年轻人体验“真实世界”。更不用说亿隆马斯克,卖了PAYPAL后造纯电动车“特斯拉”,现在又在玩可回收火箭和制造“超级电池”;而苹果用智能手机在引领了“新硬件时代”后,又推出了智能手表。(以上来自网络的报道)
从国内外的互联巨头的投资动向不难看出,传统的盈利的大数据公司开始涉足硬件市场,利用其固有的软件技术整合硬件厂商快速的占据市场的有利位置。硬件是连接线上与线下的重要组成手段。所以笔者以为智能硬件这才是大数据正在的用武之地,才是大数据最终的价值所在!
然而任何一种技术都会随着商业的普及而兴起,遇到政策(法律、法规、利益分配)会做修正,进而成为一种惠及社会,企业,个人的众人皆知的惠民技术,以满足人性对于技术的依赖,对物质的依赖。大数据也不例外,目前大数据还在目前的大数据仍停留在概念系统建设的初级阶段,解决现有数据量增加、处理速度快速处理的问题,很少有大数据平台真正运用自身的大数据,完成真正的产品创新,而非渠道的拓展。就技术收益而言,营销的:商品推荐、广告推荐、阅读推荐、人才推荐、旅游推荐搜索优化都是有收益的;就安全而言:有合规、预警和智能巡检,是可以节省成本的、提高效率的;就产品创新而言,没有见到实物的产品创新案例;而大数据驱动的制造业的变革,正是风口。
作为制造业大国,如果我们所有的生产制造型企业,销售服务型企业都和大数据挂钩,大数据+制造企业=中国智能,。那么属于我们时代将真正来临;
数据思维和技术,是这个时代的核心驱动力;更是智能时代的核心竞争力!大数据为人类制造出智能的物体提供了无限的可能,等待大数据通过硬件惠及到每一个普通人的时候,我们将时刻感受到,科技让生活更美好,大数据让生活更智能! 可以预见,未来,智能时代!
最后我们一起思考一个问题:中国是制造业大国,我们把目光放远一点,继续向前看,尽快制造出全球免费的硬件产品,通过硬件布局数据产业是不是更好呢?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“2026年考什么证书有用”这个问题,不能用一个榜单回答。同一张证书,对想进门槛岗位的人、想补岗位技能的人、想评职称的人,价 ...
2026-10-21经济学专业考什么证书,没有唯一答案。这个专业的出口本来就分散:有人去银行券商,有人做财会审计,有人转向数据分析,也有人走 ...
2026-10-21大学生考证最常见的误区,是把“证书清单”当成答案。真正有用的做法是先确定专业方向和目标岗位,再按“通用基础→岗位技能→行 ...
2026-10-21“中国证书含金量排行”没有跨行业、跨证书类型的统一权威榜单。准入类证书的价值在于“没有它不能干”,职称类证书的价值在于聘 ...
2026-10-21“现在什么证书含金量高”这个问题,很难用一个榜单回答。同一张证书,对想进教师岗的在校生、想评职称的在职工程师、想补数据分 ...
2026-10-21“大学里什么证书比较有含金量”这个问题,很难用一张榜单回答。同一张证书,对想进银行风控岗的学生可能是加分项,对准备考教师 ...
2026-10-21大学生问“拿什么证书”,真正要解决的不是收集一张榜单,而是判断三件事:这个证书在校期间能不能报,它对应什么岗位的什么工作 ...
2026-10-21“考哪些证书有用”很难用一张榜单回答。同一本证书,对想进会计事务所的人是门槛,对想做运营的人可能只是加分,对工作十年的人 ...
2026-10-21大学生现在能考的证书,主要是三类:不限专业、无工作年限要求的通用基础证书,对应具体岗位技能的证书,以及部分行业入门级认证 ...
2026-10-21先说结论:产品经理升职快,通常不是靠多考几个证,而是把四类能力补到“能拿出可衡量成果”的程度——业务理解与指标定义、数据 ...
2026-10-21产品岗的晋升加薪,通常不是“熬年限”熬出来的,而是三条线同时成立:业务结果能说清、能力结构对得上目标职级、成果拿得出手。 ...
2026-10-21产品策划的“必备技能”没有全行业统一大纲。互联网产品岗要写需求文档、画原型、跟进上线;活动或营销策划岗更侧重活动机制、传 ...
2026-10-21产品策划想快速成长,关键不是把工具学一遍,而是围绕真实工作流补齐判断力。需求调研、方案设计、项目推进、上线复盘这四段,决 ...
2026-10-21产品策划岗的知识体系可以拆成四层:业务与用户理解、需求与方案设计、项目推进协作、数据验证与复盘。这四层不是四门课,而是从 ...
2026-10-21财务人员提升业务技能,核心不是多考几个证,而是按“财务专业实操→业务理解与业财融合→数据分析与工具”三层补齐,再按自己当 ...
2026-10-21财务经理问“怎么快速提升”,最容易走的一条弯路是先报一堆课、考一堆证,回头发现月度工作还是编报表、对差异、催报销。真正拉 ...
2026-10-21数据敏感度常被误解成“对数字反应快”或“会写公式”。对财务经理而言,它更接近一套可重复的动作:看到关键指标变化,能判断是 ...
2026-10-21财务经理这个岗位,最容易出现的认知偏差是把“会计做得好”等同于“能当财务经理”。核算岗位的核心是把账做准、按时出表;财务 ...
2026-10-21财务顾问选课,先别急着看“热门榜单”。同样一门数据分析课,对有财务基础、正卡在方案测算的人有用,对刚转岗、连产品分类和客 ...
2026-10-21财务顾问这个岗位名称,在不同机构里指向的工作并不相同。在银行、券商、保险和第三方财富机构中,理财顾问方向的核心任务是理解 ...
2026-10-21