承德酒篓子酒的营销模式是直销吗?

是。

企业线下建立以“旗舰店”为区域物流中心，以“专卖店”为分销物流配送的线下物流服务网络，形成庞大的“物联网”，创客不受销售区域限制，可向全国市场进行产品推广及销售，创客不受销售渠道限制。

可通过微商、白酒电商平台、商超、饭店、团购、烟酒专卖、个人消费体多种渠道进行产品销售，企业为创客提供一切后勤保障，根据创客涉及的渠道为其提供方便运输、渠道特性进行多方位产品配套服务，解决创客的一切后顾之忧。

扩展资料：

2016年9月企业“酒篓子”品牌白酒在第六届国际白酒博览会“好民酒网评”大赛中与泸州老窖被评为“大金奖”，2016年8月“酒篓子”品牌白酒被评为“全国白酒行业十佳优质品牌”，2016年9月被评为“河北省名片”“一县一品河北特色品牌”殊荣,2017年4月金谷酒业被评为“中国白酒行业最具影响力十大领先企业”“中国最具社会责任感企业”。

同时也是在2017年4月金谷酒业“酒篓子”品牌白酒系列产品被评为“全国产品质量公证十佳品牌”、“皇宫玉液”被评为“中国白酒行业十大著名品牌”、“国篓”被评为“中国白酒行业最具影响力品牌”。

参考资料来源：中国民生网-河北承德：为啥“酒篓子”两年能突破3亿直逼5亿

中国智慧城市投资总体情况

近年来，中国政府陆续开展和推广智慧城市试点工作，智慧城市相关的政策红利不断释放，同时吸引了大量社会资本加速投入。根据IDC
2020年2月最新发布的《全球智慧城市支出指南》，至2020年，中国智慧城市市场支出规模将达到266亿美元，是全球支出第二大的国家，仅次于美国。

中国市场的三大热点投资项目依次为可持续基础设施、数据驱动治理以及数字化管理。在预测期间内(2018-2023年)，三者支出总额将持续超出整体智慧城市投资的一半。

随着我国技术的不断发展，城镇化水平不断提高，未来我国智慧城市市场规模将进一步扩大。物联网、云计算等技术性领域的快速发展，为我国智慧城市建设打下了坚实的基础。以云计算为例，关键技术已达到国际领先水准，能支持海量并发、混合云、多云管理等复杂应用场景需求。根据中国智慧城市工作委员会数据：并预测到2022年，我国智慧城市市场规模将达到25万亿元。

中国智慧城市投资空间测算情况

参照智慧城市建设的部分典型项目投资规模，以及智慧城市PPP项目金额，对比发现：省级核心行政区即省会城市(如武汉地区计划10年内建成智慧城市总投资达800亿元)通常投资额度在100-500亿元;

地级市(银江股份签署智慧观山湖总投资预计30亿元，湖南湘潭智慧城市项目2857亿元)通常投资额度在10-30亿元;

区县级(承德丰宁满族自治县智慧城市投资248亿元，福建泉州惠安县智慧城市项目投资49亿元)投资额度在1-5亿元。

我们按省会、地市级、区县级三级行政单位分保守、中性、乐观估算智慧城市的投资规模分别为100亿元、300亿元、500亿元，10亿元、30亿元、50亿元，1亿元、3亿元、5亿元，测算得到智慧城市建设的市场空间在中性条件下为29118亿元，而在乐观条件下智慧城市建设投资空间接近5万亿。

——以上数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国智慧城市建设行业发展趋势与投资决策支持报告》。

公司全称：
广州帕乌摩尔新能源科技有限公司
成立日期：
2022-07-08
注册资本：
101万人民币
法定代表人：
黄飞骏
企业类型：
其他有限责任公司
经营状态：
在营
注册地址：
广州市黄埔区光谱中路11号2栋2单元1701房
统一社会信用代码：
91440112MABR44RL8F
经营范围：
新兴能源技术研发;技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;合同能源管理;配电开关控制设备研发;物联网技术服务;在线能源监测技术研发;电子专用设备销售;太阳能热发电产品销售;电子专用材料研发;创业空间服务;发电技术服务;知识产权服务;太阳能热利用产品销售;太阳能发电技术服务;太阳能热利用装备销售;信息技术咨询服务;资源循环利用服务技术咨询;接受金融机构委托从事信息技术和流程外包服务（不含金融信息服务）;能量回收系统研发;物联网设备销售;新材料技术研发;机械设备销售;节能管理服务;智能输配电及控制设备销售;电力行业高效节能技术研发;网络技术服务;信息系统运行维护服务;运行效能评估服务;配电开关控制设备销售;在线能源计量技术研发;储能技术服务;余热发电关键技术研发;物联网应用服务;智能仪器仪表销售;汽车零配件零售;软件开发;科技中介服务;新能源汽车生产测试设备销售;新能源汽车换电设施销售;新能源原动设备销售;新能源汽车整车销售;新材料技术推广服务;新能源汽车电附件销售;机械设备研发;;
收起
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问题一：微软在中国有哪些供应商 1深圳信维是微软在中国五金件供应商。我们是信维的供应商。这样的关系。

问题二：微软公司主要是做什么的？有哪些产品？ 世界第一大独立软件商。
董事长就是世界首富比尔盖茨。
产品：
*** 作系统--WINDOWS 系列
办公软件--office系列
编程软件--VS系列
掌上电脑系统--WinCE系列
游戏--box
获取详细信息可参定微软主页--> microsoft

问题三：作为微软最大的外包供应商，除了一线城市，ms在哪个二线城市还有odc中心 中国的一线二线三线城市划分 依据 1政治地位 2经济实力 3城市规模 4区域辐射力 一线城市 一线强 北京 上海 （一个政治文化中心，一个经济中心，无争议） 一线 广州 深圳 （南粤双雄，实力旗鼓相当，公认一线） 准一线 天津 （原本属于二线强，近几年国家重视、发展极快，步入准一线） 二线城市 二线强 南京 武汉 沈阳 西安 成都 （都属于区域中心城市） 重庆（直辖市） 杭州（经济发达、副省级） 青岛 大连 宁波（三个经济发达的计划单列市） 二线中 济南 哈尔滨 长春（剩下的三个副省级城市） 厦门（计划单列市、规模小所以只能是二线中） 郑州 长沙 福州（经济发展较好的三个非副省级省会城市） 乌鲁木齐 昆明（国家重点发展的边疆国际化城市） 兰州（西北重工业城市、 ） 苏州 无锡（最发达的两个非省会地级市） 二线弱 南昌 贵阳 南宁 合肥 太原 石家庄 呼和浩特（七个实力相当的省会城市） 准二线 佛山 东莞（两个制造业经济强市） 唐山（环渤海重工业大城市） 烟台（环渤海重要港口、经济强市） 泉州（闽南经济中心城市） 包头（重工业大城市） 三线城市 三线强 银川 西宁 海口 洛阳 南通 常州 徐州 潍坊 淄博 绍兴 温州 台州 大庆 鞍山 中山 珠海 汕头 吉林 柳州 三线中 保定 邯郸 秦皇岛 沧州 鄂尔多斯 东营 威海 济宁 临沂 德州 滨州 泰安 湖州 嘉兴 金华 泰州 镇江 盐城 扬州 桂林 惠州 湛江 江门 茂名 株洲 岳阳 衡阳 宝鸡 宜昌 襄樊 开封 许昌 平顶山 赣州 九江 芜湖 绵阳 齐齐哈尔 牡丹江 抚顺 三线弱 本溪 丹东 辽阳 锦州 营口 承德 廊坊 邢台 大同 榆林 延安 天水 克拉玛依 喀什 石河子 南阳 濮阳 安阳 焦作 新乡 日照 聊城 枣庄 蚌埠 淮南 马鞍山 连云港 淮安 丽水 衢州 荆州 安庆 景德镇 新余 湘潭 常德 郴州 漳州 清远 揭阳 梅州 肇庆 玉林 北海 德阳 宜宾 遵义 大理 四线城市：剩余的所有城市 按照目前的行政划分，中国共有687个城市，其中直辖市4个，省会城市27个，计划单列市（副省级）15个，地级市267个，县级市374个。根据中国房地产的综合发展状态，我们习惯把城市分为一线、二线、三线和四线。这里除了城市级别和城市规模等重要指标外，还有GDP、人均收入和可支配收入、产业结构、人口数量、产品水平等综合指标。但通常我们把商品房的均价作为最标准的指标。所以一线城市习惯指深圳、广州、上海和北京；而天津作为老牌的直辖市和中部的一些省会城市却由于房地产起步晚只能屈居二线城市；而一些省会城市更是由于房地产发展水平低而位列三线城市如西北的呼和浩特、银川、青海等；反而象大连、青岛等沿海开放城市（计划单列市）一直位居二线城市的前列甚至直追一线城市；包括江浙发达地区的杭州、南京等省会城市甚至象温州、宁波等本应是三线的城市也都迎头赶上

问题四：微软内部用什么系统管理市场部供应商 微软供应商管理，供应商管理是供应链采购管理中一个非常重要的问题，供应商管理在实现准时化采购中有很重要的作用。在物流与采购中提出客户关系管理并不是什么新概念，在传统的市场营销管理中早就提出了关系营销的思想。

问题五：国内有哪些知名的云平台供应商 国内主要以下4个平台：微软云、阿里云、百度云、腾讯云；微软云比阿里云的价格稍贵，毕竟是国外品牌，是由西部数码代理的。阿里云很透明，直接网上就可以报价，并且可以试用。希望对楼主有帮助。

问题六：AR硬件供应商国内有哪些？ 硬件厂商国外的有微软、谷歌、Realmax、爱普生、Meta、ODG；国内有联想跟百度，国内的水平跟国外的差得还不是一点半点的，要考虑智能眼镜的话，建议考虑国外的吧，Realmax和微软日常用都挺不错的。

问题七：微软为什么和品牌电脑合作 组装机大量安装的是GHOST的盗版系统
主板厂家作为配件应商没有能力和义务与微软合作！
微软与最大客户（品牌电脑）合作是必然的！

问题八：微软最著名十大问题 在《eWeek》今年2月评出的微软发展史上十大开局不利事件中，包括微软无法取得互联网标准控制权、受到美国司法部反垄断调查、美国金融危机导致微软软件销售收入大幅下滑以及发布XP *** 作系统前发生911事件等等。
1、“红色代码”病毒现身互联网
2001年7月，“红色代码”(Code Red)病毒现身于互联网，并感染了数十万台未安装补丁程序的互联网服务器。初步看上去，“红色代码”病毒现身对微软而言并不是什么好事。然而正是该病毒 的现身，暴露了微软产品中存在的安全隐患问题。也正因为如此，“红色代码”病毒现身半年之后，微软董事长比尔・盖茨(Bill Gates)明确表示，将把产品安全当作公司首要任务来抓。
2、苹果CEO乔布斯被扫地出门
1985年5月，苹果董事会宣布罢免该公司CEO史蒂夫・乔布斯(Steve Jobs)。乔布斯被迫出走，并创办一家名为NeXT的软件开发公司。直到1997年NeXT被苹果收购，乔布斯才重新回到苹果怀抱。在乔布斯离开苹果这段时间，微软乘机迎头赶上，并于1995年发布了Windows 95 *** 作系统。虽然乔布斯重回苹果，但此时微软已在全球 *** 作系统市场占尽优势。
3、杨致远拒绝微软收购雅虎请求
去年2月1日，微软提出以446亿美元收购雅虎，但遭到时任CEO、雅虎联合创始人杨致远的 拒绝。虽然此后双方曾进行数次秘密谈判，但都没有达成实质协议。微软于去年5月初撤回了收购请求。去年9月美国发生了金融危机，导致微软软件销售收入呈下滑趋势。如果杨致远当初答应了微软收购请求，势必会使微软背上沉重债务，而微软同雅虎之间的业务整合也将面临巨大挑战。
4、Lotus没有及时搭上Windows快车
上个世纪90年代初期，Lotus 1-2-3在全球电子数据表市场占据了王者地位。但Lotus 1-2-3当时仅仅依附于DOS *** 作系统，并希望能在OS/2 *** 作系统上发挥重要作用(OS/2是由IBM同微软联合开发的一款 *** 作系统)。但微软已决定 退出OS/2项目，而专注于Windows *** 作系统开发。虽然后来Lotus后来也宣布支持Windows，但为时已晚，Excel产品已全面胜出。
5、Novell收购WordPerfect
美国知名网络软件和服务供应商Novell于1994年收购电子数据表软件开发商 WordPerfect时，该产品当时已在走下坡路。同Lotus一样，WordPerfect也仅仅依附于DOS *** 作系统，而没能及时发布 Windows版本。事实证明，当初Novell收购WordPerfect就是一场灾难。由于Novell自身数次战略失误，导致 WordPerfect无法对微软Office办公套件构成任何威胁。
6、微软发布Windows95
微软发布Windows 95 *** 作系统时，不少用户连夜排队购买。在该公司发布Windows 95的同时，还发布Office 95办公套件。自此以后，Windows和Office逐渐演变成微软的两大主要“收钱”项目。
7、微软制定软件担保计划
微软于2001年制定了软件担保(Software Assurance)计划。虽然多数用户对此表示异议，但微软并没有轻易放弃该计划，即要求企业用户在获得微软升级版产品之前，需首先同微软签署软件担保 协议，并交纳相应费用。通过这项计划，使微软能够获得更多现金收入，从而增加了其抗市场风险能力。
8、美国监管部门放过微软一马
1998年5月18日，美国司法部和美国20个州首>>

问题九：驱动是微软出的还是硬件提供商？ 硬件的驱动都是开发硬件的厂商自行发布的。

问题十：国际知名IT企业有哪些 微软、IBM、Intel、AMD、苹果、戴尔、sun、甲骨文、联想、宏基、友达、中芯国际、威盛、英伟达等等

数据分析、机器学习与物联网
我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。

1，同方国芯——NAND 闪存 技术；持有51%股权西安华芯，其拥有华芯自主品牌大容量 DRAM 存储器产品；
2，国民技术——射频芯片；移动支付 限域通信 RCC 技术；
3，景嘉微——军用GPU（JM5400 型图形芯片）；
4，全志科技——A 股唯一一家独立自主IP 核芯片设计公司（类似巨头ARM）；
5，艾派克——通用打印耗材芯片
6，大唐电信——子公司联芯科技（LC1860 芯片-中低端产品）、恩智浦（车灯调节器芯片、门驱动芯片、电池 管理芯片）、大唐微电子 （金融IC 卡—国内唯一一家自有模块封装产线的芯片商）
7，欧比特——SOC、芯片式卫星等；国内航空航天 控制芯片龙头（S698 系列芯）；
8，北京君正——自主创新 的XBurst CPU核心技术——MIPS 架构M200 芯片；
9，汇顶科技——全球领先的单层多点触控芯片、全球首创的触摸屏 近场通信技术Goodix Link、全球首家应用于Android 手机正面的指纹 识别芯片、全球首创的Invisible Fingerprint Sensor(IFS)
10，士兰微——完全自主知识产权的单芯片 MEMS高性能六轴惯传感器 ；
11，盈方微——合作开发腾讯Ministation芯片；
12，上海贝岭——BL6523单相计量芯片；
13，中颖电子——AMOLED 驱动IC唯一量产厂商；
14，兆易创新——NAND Flash；
15，三安光电——LED芯片 龙头；
16，芯鹏微——电池管理芯片；
17，鼎龙股份——旗捷科技打印耗材芯片；
18，紫光国芯——长江存储3D NAND；FPGA；
19，三毛派神——北大众志芯科技国产自主可控CPU；
20，长盈精密——纳芯威的电源 管理芯片；
21，中兴通讯——中兴微电子；
22，东软载波——上海海尔集成电路的物联网 芯片；
23，光迅科技——光芯片；
24，振芯科技——飞腾芯片；
25，海特高新——嘉石科技（军工 高端芯片）；

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