京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
物联网和大数据带来前所未有的新价值
计算变革 万物智能
在这场计算变革中,我观测到几大领域的蓬勃发展势头。首先是数据中心。无论是今天的移动器件,还是将来的物联网以及可穿戴技术的应用,都会带来信息指数性的增长。谈及此点,可以做个简单回顾,在过去的几十年当中,晶体管集成的指数性增长,使得集成电路行业产生了爆发型增长,英特尔和众多半导体公司受益其中,摩尔定律也得以很好地体现和延续。我们相信,在未来几十年,这个原子集成和比特的爆发增长将导致物联网、可穿戴产业的普及,创造出万物智能的新商机,是史无前例的商业机会。所以基于高计算性能的数据中心是英特尔会继续稳健推进的领域之一。
第二是个人终端和移动设备。从1998年PC互联网应用到2008年移动互联网兴起,最明显的变革当属硬件形态的变化。业内人士预测,到2018年一个物联网天地将呈现出来。对此,英特尔将会延续在PC时代的发展理念,即围绕用户体验进行基于终端设备的软硬件创新,并在未来加大这方面的投资。
工业物联网和以可穿戴设备为代表的消费物联网,两者都蕴含着巨大商机——在过去一年之内,大家不难看到全球各大公司,无论是互联网还是硬件企业,对这个领域的关注热度也急剧增长。借助超过30年的嵌入式计算积累、全面的端到端解决方案以及软硬协同优势,英特尔也在这一领域积极布局,与产业伙伴一道探索最佳的技术创新和商业模式。
物联网不仅是硬件的世界,也不只是互联网的世界,而是基于硬件与互联网的结合并通过数据分析而呈现的世界。如今摩尔定律已经能够使计算能力被嵌入到万物当中,从而产生庞大的数据量,创造了大数据时代,但也带来了新的挑战。所以,大数据分析和价值挖掘就与物联网相生相伴,与企业产能效率和盈利也直接相关。从独立、零散的单点设备到现在万物互联的巨大变化,物联网的商业模式、行业发展都将非常复杂,比技术创新更有挑战,需要信息技术和运营模式的融合创新。
四大产业 促进升级
第一是制造业。就中国国情来讲,制造业是与国民经济增长最为密切相关的一个行业,我们的关注点主要聚焦在系统整合,既涉及到负载整合,保障数据的安全可信,也关注通过优化工厂配置来提高生产能力和效率。其实,无论在工业、制造还是能源领域,物联网的部署、应用在很大程度上都是围绕效率展开的。我曾在晶元和封装测试工厂工作过,早在多年以前,英特尔就已成功将“物联网”技术应用于工厂。当时我们在全球有几十个工厂,通过数据互联,能够以更快的速度发现问题,进行工艺调整,大幅节省成本和提高合格率。
第二是交通运输业。从七年以前英特尔开始关注车载娱乐系统,并将无人驾驶作为发展愿景,这是因为无人驾驶需要很多的计算和视频技术,需要传统制造和IT技术的整合,而这正是英特尔的优势所在。同时,英特尔还着眼于交通运输效率的提升,助力物流的优化和整个交通服务平台的整合,进而在一定程度上减少环境污染。
第三是零售业。零售业智能化除了能够用到硬件之外,还关注个性化购物体验和需求响应的提高,比如门店怎么布局、如何应用IT技术满足业务增长和客户需求。我们的零售与数字标牌业务部门虽然只有5年历史,现在整个架构方面已经是全球领先。无论是信息亭、零售亭、自动售货机、咖啡机还是智能白板,都可以被赋予更加鲜活的生命。
最后是智能家居和楼宇。在中国,智能家居是一个热门产业,业务涵盖了家庭娱乐、健康、安全与自动化等细分市场,还涉及到能源和公用事业等领域。这些无不体现着英特尔对人们美好生活、对社会可持续发展的关注。
此外,我们积极关注视觉计算在包括安防、交通、零售、智能家居、智慧城市等诸多领域的应用。所谓“百闻不如一见”,视觉计算是帮助嵌入式系统实现智能化、真正连至物联网的重要手段之一,它使机器具备了相当于人类视觉的能力,同时也使人类在机器的协助下看得更清楚、分析得更准确。当然,视觉计算远非安装几个摄像头那么简单。除了捕获数据,还要从中充分挖掘新知,在此基础上开发更多应用。以交通为例,我们通过将摄像设备中车流的数据和空气质量传感器中的数据进行相关性分析,就可以通过调整信号灯的时间,优化车辆在路口等待的时间,减少排放和污染。
系统整合 发挥生态圈力量
系统整合、让现有设备更加智能是大势所趋,物联网和大数据也正在带来前所未有的新价值,英特尔将继续发挥从设备到云端完善而领先的智能互联技术,并携手不断壮大的产业伙伴和创客、开发者群体,以物联网创新推动行业变革,以万物互联帮助人们创造丰富多彩的生活和更加美好未来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25