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1 # 才不是一隻貓嘞
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2 # 電站B超讓試驗更簡單
原來是專注 極致 口碑 快;
現在的理解有更深的意思;
生產、銷售、使用者等各環節都是平行的,資訊透明的,看誰最先掌握並滿足這些要求,強者恆強!
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3 # 過程控制自動化
網際網路思維重塑傳統商業價值鏈,其中包含以下幾種思維。
第1種是使用者思維。這種思維是網際網路思維的核心,將價值鏈的每個環節,都要以顧客為中心去考慮。建立在使用者價值之上,這樣才能長久的發展。
當然這種思維也有三個途徑,第1個是得屌絲者得天下,所以不論是淘寶快手還是拼多多,他們都滿足了普通百姓的消費需求,第2個呢就是參與感,這樣重新定義了消費者,那消費者它不僅僅是消費者,還是參與者,傳播者銷售者設計者。第3個是使用者至上。讓使用者從細節開始貫穿到每一個緩解,都要超出他預期,甚至要給使用者帶來驚喜。
第2種是簡約的思維。力求專注和簡單,那麼少即是多。時刻思考著如何做簡約做減法
第3種就是極致思維,將產品和服務做到極致,讓使用者有尖叫的感覺,就像蘋果,小米,海底撈都是將服務和產品做到極致的最佳的案例。
第4個思維是迭代思維。使用者的需求始終在變,那麼競爭就始終存在那麼如何做到迭代呢,從小處著眼,儘量從微創新角度出發,從使用者出發從細節入手,要從使用者的使用心理入手,在使用者參與和反饋中不斷的創新,精益創業快速迭代,用最小的成本,最快的速度來推出,更加貼近消費者使用習慣的產品。
第4個是流量思維,所有的網際網路都離不開流量。在網際網路上比較流行的,有免費原則,這樣更好的將收費的後端或者收費的生態,佈局更好。就出現了先免費後收費,或者是交叉補貼,甚至是基礎免費,增值收費,就像360最開始是免費的印象筆記,高階功能那是要收費的。而且流量思維特別,遵從量變到質變,最開始要慢慢的積累,要慢慢的沉澱,等到量達到一定的級別的時候,會因為你的一個爆品,將之前所有的努力瞬間引爆。
回覆列表
許多年前,我在工廠工作,那裡的感測器可以告訴你生產線上的部件是否適合。如果不是,它就會吐出來。當時,這是有用的,但它不是智慧的。感測器知道有沒有出了問題,但它什麼也記不起來,什麼也沒有想到。
今天,人工智慧意味著感測器也可以智慧。工廠的機器人可以識別故障部件,但加工和計算相結合,正在賦予他們思維。這意味著他們可以理解損壞的零件與順序錯誤之間的區別,並決定是放棄部件、發出警報還是制定自己的解決方案。
如果這一切聽起來都是人性化的,這裡還有一個例子:由醫療保健公司NeuroPace設計的一個裝置,透過授權嵌入患者頭部的感測器,使用自己的處理器,有助於防止癲癇發作。感測器知道每個患者的典型大腦活動,在感覺癲癇發作開始前的毫秒內,裝置可以決定提供旨在阻止它的特定脈衝。 這可以避免需要諮詢外部系統應該怎麼做,或等待從患者的任何輸入,減少癲癇發作。
這種處理的轉變就是"網際網路思維",這是現在的一大趨勢。 思維敏捷不同於物聯網 (IoT),因為它加快了從資料輸入中收集的反饋,而不需要提及基於雲的核心 IT 結構。這一點很重要,因為隨著大量資料收集裝置的增加,以及大量資料,這些集中式系統將根本跟不上。 目前的預測顯示,到 2020 年,智慧感測器和其他 IoT 裝置將生成至少 507.5 ZB 的資料(超過 5000 億 TB)。 由於智慧嵌入到整個物理世界中的裝置中,因此最好在生成資料的位置進行分析,以便更快地做出決策,從而使雲中的資源可以更好的處理其他東西。
例如,歐洲列車運營商為列車上的攝像頭增加了處理能力,從而能夠識別途中的空座位。此資料可以實時轉發到客戶可以預訂的站點。一旦火車出發或坐座,就可以丟棄這些資料,從而節省資源。與此同時,他可以儲存有關佔用的寶貴資料並將其傳送到雲中,以便投入更多時間來相應地最佳化時間表和運車號。
關於思維向網際網路的轉變,首先要認識到的是,我們的物理世界正在轉變為一系列越來越智慧的環境。感測器在許多企業中並不新鮮,但機器人、沉浸式現實、人工智慧和互聯裝置正在帶來新的複雜程度,需要隨時做出更多決策。 這些例子無處不在:改善智慧城市交通流量的道路網路(智慧交通);持續監測病人病情的遠端醫療;智慧農業機械提高混合品質土地的產量。所有這些都越來越需要 IT 領域。
許多行業的一個問題是,當前的 IT 架構並非旨在支援"無處不在的智慧"理念,但它們也不是旨在支援來自各地的無限資料。隨著越來越多的系統需要響應,處理能力需要大大增強。 迄今為止,公司傾向於透過新增用於處理任務的專用晶片(通常是圖形處理單元或 GPU)來加速其硬體。這些常見而有效的硬體加速器可能缺乏資源,尤其是在電源方面,但它是一種經過嘗試和測試的方法,可以將更高智慧引入 IT 系統。
然而,特別苛刻的應用程式可能需要定製硬體,隨著複雜的 IT 需求而變得越來越普遍,我們可以期待在這一領域看到更大的創新。到 2021 年,增強現實(AR)和虛擬現實(VR)市場的全球收入預計將達到近 2150 億美元(1570 億歐元),這意味著該領域的重大投資可能會很快得到回報。 例如,谷歌已經認識到,要執行一些最受歡迎的資源(如地圖)背後的深度神經網路,可能需要將資料中心的佔地面積擴大一倍,以獲得所需的處理能力。於是它建立了自己的計算機晶片:張數處理單元,他說其效率是標準處理器的30到80倍。
這些變化將推動硬體的發展——這是一個挑戰也是一個機遇,因為過去5到10年,大多數企業一直以軟體為中心。銀行尤其面臨結構性問題,因為它們的系統龐大且極難改變。 然而,網際網路思維提供了靈活性。想象一下,一個汽車工廠,智慧機器人可以重新程式設計(甚至學習)來製造一輛新車,而不是批發換手。在產品發展的同時,您可以不斷更新您的工廠。 在《2018 年技術願景》報告中接受調查的人員中,63% 的高管認為,在未來兩年內,利用自定義硬體和硬體加速器來滿足智慧環境的計算需求至關重要。