政策发力万亿物联网市场 机构看好消费级AIoT

物联网产业迎来重磅政策。近日，工业和信息化部等八部门联合印发《物联网新型基础设施建设三年行动计划(2021-2023年)》(下称《行动计划》)。机构分析，5G将驱动物联网成为新一轮 科技 与产业变革的核心动力，看好物联网各大细分赛道投资机会，尤其是消费级市场成长可期。

政策发力万亿物联网市场

AIoT大时代来临

此次发布的《行动计划》明确，到2023年底，在国内主要城市初步建成物联网新型基础设施；推动10家物联网企业成长为产值过百亿元、能带动中小企业融通发展的龙头企业；支持发展一批专精特新“小巨人”企业；物联网连接数突破20亿个；完成40项以上国家标准或行业标准制修订。推进物联网新型基础设施规模化部署是下一步重点。工业和信息化部 科技 司相关负责人表示，将在 社会 治理、行业应用、民生消费三大领域重点推进12个行业的物联网部署。

信达证券点评称，《行动计划》明确四大行动目标，定性与定量齐登场，计划落地决心强。在智能革命推动下，以智能家居、智能安防、智能穿戴、智能网联 汽车 等为代表的AIoT(人工智能物联网)新应用有望相继爆发，智能革命将开启AIoT大时代，AIoT赛道具备“高确定性+高成长性”，物联网成长空间大且可持续性强，看好物联网各大细分赛道投资机会。

“当前5G通讯网络已大规模铺设，大数据云计算等万物互联的基础设施开始具备，整个物联网产业链将迎来大爆发，一场基于万物互联的智能革命就在眼前。”国信证券如是分析。

中信证券也认为，5G将驱动物联网成为新一轮 科技 与产业变革的核心动力。连接技术迭代进步、产业政策持续驱动、下游场景需求井喷式爆发驱动物联网连接数高速增长。据IoT Analtytics预测，2025年全球物联网设备连接数将至少达到250亿个，中国物联网连接规模将在2022年达到70亿个。据GMSA预测，2025年全球物联网产业规模达11万亿美元；IDC预计中国物联网支出占全球比重将达到267%(约3000亿美元)，位居全球首位。

从二级市场表现来看，物联网概念股年内表现抢眼，合计市值近5万亿元，多只个股年内涨幅明显，国民技术、国科微、上海贝岭、全志 科技 等个股年内涨幅均超100%。

基金加大持仓配置

机构看好消费级AIoT

年内，机构频频前往物联网概念的公司调研。同花顺数据显示，物联网板块中颖电子、海康威视等十几家公司年内受到机构调研超10次，海康威视受到超千家机构调研，中科创达、兆易创新等5家公司受机构调研家数超500家。

中金公司认为，在物联网连接数上升、硬件与场景双线驱动等因素影响下，新的消费电子创新拐点即将到来，消费级物联网有望引领新一轮的消费电子创新浪潮。尤其是“场景智能”方面，智能 汽车 有望成为AIoT时代的下一个热门终端应用。

产业结构层面，通信模组被机构普遍看好。中信证券称，在物联网连接数爆发、产业政策持续加码、网络连接技术迭代和应用场景需求爆发等驱动因素下，物联网模组行业有望迎来“量价齐升”阶段。预计2025年全球蜂窝通信模组出货超9亿片，对应千亿元级别市场空间。华创证券也认为，未来5G模组、车载模组等市场需求有望持续释放，相关产业链公司营收及利润端有望延续高速增长态势。应用层方面，中信证券认为，多应用场景将刺激需求爆发，除了 汽车 网联领域，万物智联领域，双碳目标下智能电网是必经之路。电网万亿元级别投资规模将逐步向配电侧和用电侧倾斜，包括智能电表在内的各类电力智能终端出货量将高速增长。

上市公司也在积极加快物联网相关布局。工信部数据显示，截至8月末，三大运营商发展蜂窝物联网终端用户133亿户，比上年末净增19亿户。华为、百度、小米等 科技 巨头早已布局AIoT，持续拓展可穿戴设备和智能 汽车 等消费级物联网品类，并在生态方面不断发力，尤其鸿蒙系统的发布，更加快了物联网生态构建。通信模组方面，移远通信、广和通分别采取“份额优先，规模为王”策略和“深耕高价值场景”策略，加大全球范围博弈。

近日，“第四届人单合一模式国际论坛”隆重召开，全球前沿调研机构凯度集团与牛津大学赛德商学院、海尔集团携手发布了《物联网生态品牌白皮书》（以下简称“白皮书”）。据悉，这是截至目前最为权威的物联网生态品牌“说明书”。

根据白皮书的定义，物联网生态品牌是指以通过与用户、合作伙伴联合共创，不断提供无界且持续迭代的整体价值体验，最终实现终身用户及生态各方共赢共生、为 社会 创造价值循环的新品牌范式。

新消费时代，品牌通过传统方式提供给消费者的体验已趋于同质化。对此，虽然品牌作出了服务升级，但却仍难以满足消费者的新需求。因此，时代在呼吁新的生态品牌，而生态品牌的核心在于共创、共赢、共生，这意味着物联网时代所需的是由生态体系构建的生产关系，是从竞争走向竞合的品牌关系演进。

以海尔9月11日发布的三翼鸟智慧阳台场景为例，其根据客户的具体需求，联合生态体系内的箭牌、迪卡侬、懒猫等相关品牌，设计制定不同的场景化需求方案，为客户打造涵盖洗护阳台、健身阳台在内的共计9大类1450+个场景方案。这种生态合作模式既做到了以客户为核心，又能带动生态体系内的品牌增值。比如懒猫，在其加入三翼鸟智慧阳台场景体系后，其客单价就提升了近40%。

当然，海尔对于新型生产关系的贡献不止于此。9月20日，白皮书还发布了“人单合一”计分卡以及共赢增值表，相较于传统的品牌管理运营模式，这样的新模式更能充分发掘物联网生态品牌隐藏在“生态”二字下的共创、共赢、共享的真正价值。

简言之，如果说真正看过世界的人才能形成世界观，那么生态品牌也必然会在坚持打造共创共享生态的土壤里，实现无限制的繁衍生息。由此可见，生态品牌所构建的是一个共生的生态体系，是一种能够打破传统壁垒、促成动态多边合作的模式。而将海尔作为范本，则为物联网生态品牌提供了模板，同时也为那些渴望成为时代企业的品牌方带来指引。

一个真正的物联网生态品牌，一定是围绕用户体验，跨过了行业和领域的鸿沟、打通了前端生产和终端消费，具备普适实用价值的品牌。因此，它的定位不是“先有产品，再有顾客”，而是“先有用户交互产生订单，再生产产品”。

以海尔做场景为例，其形成了三个库，组件库、场景库、体验库。组件库包括宝洁、双立人、迪卡侬等国内外知名品牌，它们都是网络场景中的一个组件，共同打造场景；场景库里则是许多品牌打造出来智慧家庭场景；最后则是体验库，即海尔根据用户需求变化而打造的“可随机应变”的服务体系。

可以说，海尔早已不是家电制造商，它根据用户需求不断迭代，生生不息地繁衍出海尔智家、卡奥斯、海创汇、日日顺、盈康一生、海纳云等一系列生态品牌的新物种，已经拥有海尔智家、海尔电器、海尔生物医疗、盈康生命等4家上市公司，成功孵化了5家独角兽企业和23家瞪羚企业。显然，海尔已经是物联网生态品牌的全球“课代表”。

众所周知，谁定义标准，谁就掌控了未来，就代表着未来发展的方向。在当今时代，打造物联网生态品牌不仅是运用战略性和可行性兼备的方式来建设和发展品牌，同时也可以助力品牌实现更大价值。

当以这样的视角放眼审视全球，我们必然会在领跑者位置看到海尔的身影。海尔的生态品牌网络就像一个星际生态，形成自身的引力场，吸引越来越多的资源加入，共同围绕用户的体验迭代改变着行业的发展轨迹和速度。从制造产品到孵化创客，再到孵化自涌现的新场景和新物种……从“制造”变为“孵化”，持续变化的背后则是张瑞敏对物联网时代以及品牌发展的深刻洞察：“一场暴风雨可能让花园破败，却没有办法摧毁热带雨林。我希望海尔成为一个热带雨林的生态，而不是一部机器。”

而本次发布的白皮书也充分诠释了这段话：员工角色由打工者转变为合伙人；组织结构由科层制组织转变为网状组织；管理模式由管控转变为赋能；激励机制由员工做事、企业付薪转变为联合共创、利益共享。

可以说，物联网生态品牌的理念，更新了品牌竞争的层次，昭示了制造业升级换代的内在驱动和崭新方向。如白皮书结语所述：“企业终将灭亡，生态永远不朽”，通过让“人的价值最大化”，物联网生态品牌创造了一种兼容并蓄、生生不息的新商业生命体，也开创了一种永续发展的新品牌范式。相信未来，全球企业都将可以以海尔为实践样本，重点研究“生态品牌”的要素、模板，提炼可复制的经验，加速实现生态体系的建立和发展。

工业制造大数据分析
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息，以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低 *** 作维护成本，实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。

　大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。

我的是做学习笔记的，所以很多都是看完文章然后摘取片段，有时自己分析，百分之20是自己的想法。

商业利益、用户角度、项目角度

产品经理考虑产品方向、产品功能、上线时间，并撰写需求文档。

交互设计师将其转化为页面，但是没有参与到前期的需求分析。交互设计师重逻辑，细节，情感，创意，界面等。

产品经理应该在初始阶段和设计师一起合作，通过融合各自的专业方法，共同完成需求分析。

@ 呜呜呜_w ，多谢，向你学习。
微信产品问题

1语音耗时长：很多用户在发送完语音消息后，都有一个习惯，就是再听一遍，或者再听两遍，三遍，一方面是为了确认自己所表达语义是否正确，另一方面也是为了等待对方发送语音，互相语音的双方必须听完对方说完才可以继续交流，中间有一个沉默期。语音跟电话聊天有冲突。

2语音，对环境和人要求高。是否为正式场合，是否要求用户戴耳机，声音是否识别度高，很多用户带有地方方言，微信语音转文字精确度低。
快速聊天回复，这里可以打招呼用，虽然减少了用户路径，但是不知道对方上一条消息内容，并且文字并不能显示全，囿于消息以列表方式存在，所以只显示一行，多余文字会做省略。所以并没有如此高效。
稍后处理的意义在哪呢？

办公的话，目标用户是办公人员吗？这个并不像回复工作邮件一样，内容多，流程复杂，解决需要耗时长。语音也可以转文字，正常情况下，双方对话应该不用稍后处理。

如果别人向我提问？别人拜托我做事情？也就是说当消息有做任务的性质，这个“稍后处理”便具有“备忘录”的功能。
桌面悬浮窗快捷方式：有默认状态、激活状态。

停止录音后，发送给朋友，之前电脑端，老罗可以用手触屏，拖进多个联系人，当时我就觉得没有必要，我们如果群发消息，仅仅在偶然情况下，或者我们直接可以拖进群聊中。
新闻标签定制化，接入今日头条和腾讯新闻。内容布局相似，无差别。

下面引用少数派的分析

微信本来也只是简单的社交平台，现在已经成为一个庞大的生态平台。子d短信的定位是什么？如果要老罗回答，锤子的员工回答，我们仅仅是想做一款用户体验至上的产品而已。

然而要想存活下来，商业价值才是最重要的。

1目标用户、主要功能、产品特色、使用场景、用户目标、功能关键词。

2确定好产品定位，便要筛选需求

用户调研、用户反馈、竞品分析、产品数据（易观、艾瑞）

3需求的优先级是什么？

筛选明显不合理的需求、挖掘用户目标、匹配产品定位、考虑项目资源/定义优先级

分析这个功能解决了用户的什么问题？满足了用户什么需求？实现了用户什么目标？基于这个目标我们该如何做？对于竞品,要“人有我优”，学习竞品的精髓。

4、倾听用户上网心灵

用户说的不一定是心中所想的

用户没有表达出自己真实的需求

该用户不是你的目标用户

用户意见不一定专业

5、如何看待用户的意见？

1根据目标用户考虑

2根据使用场景考虑

3根据用户真实需求考虑

4根据产品定位考虑

5根据项目资源考虑

6、设计师VS产品经理

1）商业价值VS用户需求

需求变动多

过于主观

过于关注细节

不负责任

2）产品觉得设计不懂得平衡，形式大于功能

定位局限，视野狭窄

抱怨多，建设意见少

原则一：状态可见原则

原则二：环境贴切原则

原则三：撤销重做原则

原则四：一致性原则

原则五：防错原则

原则六：易取原则

原则七：灵活高效原则

原则八：易扫原则

原则九：容错原则

原则十：人性化帮助原则

回答一、

1 超大字体排版

2带有渐变的抽象插画

3虚拟现实

4单色配色设计

5动效和交互

6声音

UI界面如今所涉及到的维度越来越多，声音也是 UI界面当中不可分割的一个组成部分。本身 UI 交互就涉及到诸多模拟现实世界的策略，来给予用户以反馈，而声音正好是最常见也最有效的一种。

回答二、

U一点，未来设计肯定是全栈设计师，要从商业价值，产品价值，用户价值去考虑，UI就是设计规范，考虑交互， 移动互联网要向物联网发展，要积极学习更多的新知识，设计本身就是个挑战…

用户研究方法：用户访谈，用户观察

可用性知识：什么是可用的？譬如按钮的可点不可点，用户 *** 作有没有反馈？设计排版布局不合适，按钮距离太近，容易误点击。导航不明确，层级太深，无法快速返回（譬如微信之公众号）用户评论却不能收到商家回复

用户思维：用户和设计师不同，对产品路径， *** 作习惯不同。主观美的用户在乎的是好用，美观。实用主义注重的是简洁大方。不同的产品定位不一样，所以安卓APP定制设计

情感化设计：唐纳德 诺曼，对于医院的颜色，儿科，产科，温馨的暖橙色，粉红色。但是严肃的科技公司，机械，都使用蓝色。商城我尝试过不同的主题色，提取logo，但是目前京东，淘宝，每日优鲜，苏宁，国美，主色调都是红色，红色可以激发用户的购买欲望，这些都是人，视觉的吸引力。

web设计常识：pc设计，页面布局，字体12px为主，14px一级，二级，导航中使用。前端可以内嵌字体，所以我还是使用的苹方。网页相对于移动端，内容丰富，一个页面要解决移动端的多步 *** 作。网页按钮，栅格化，响应式。

一级导航，二级导航，侧边导航

视觉的信息布局，采用大色块，按钮，字体高亮，分割线，字体大小对比瀑布流式布局，层级页面的展开，一致性。

移动设计规范：20-36号偶数字体。

移动互联网：移动互联网，竞争激烈，产品特色。

1、第一点，我说出来，在座可能腾讯的同事都首先熟悉这句话，这是腾讯公司里面一直在强调的价值观，就是一切以用户价值为依归，用户价值是第一位的。

善良比聪明重要。用户不是傻瓜，不要去欺骗他们。

2、我今天想分享的第二点，关于微信平台的价值观是让创造发挥价值。
3、我想跟大家分享微信的一个基本价值观，我们认为一个好的产品是一个用完即走的，就是用完了我就走了，可能大家不是第一次听到这个词。
4、让商业化存在于无形之中
1取法乎上

2务先大体，鉴必穷源

3实践

4知行合一

用户需求和产品需求-产品定位-竞品分析-需求筛选-信息架构-页面布局-功能任务流程和交互细节-视觉设计-测试/走查
对比 亲密 重复 一致

Proximity （接近）

Similarity （相似）

Closure （闭合）

Continuity （连续）

Simplicity （简单）

1 相似性

相似性：如果元素彼此相似，则元素倾向于被感知为一组。这也意味着如果具有相同功能、含义和层次结构级别的元素，则应在视觉上保持统一匹配。

2 接近性

当物体彼此靠近时，它们倾向于被默认感知在同一个组织中。 具体来说，物体之间的相对距离会影响我们感知它们是否或者以何种规则组织在一起。互相靠近（相对于其它物体）的物体看起来属于一组，而那些距离较远的则自动被划分到组外。

3 连续性

视觉倾向于感知连续的形式而不是分散的碎片。

4 闭合性

视觉会自动尝试将空出/残缺的图形闭合（或脑补）起来，从而将其感知为完整的物体而不是破碎的物体。

6 Prägnanz（或简单法则）

Prägnanz 是一个德语单词，意思是「简洁」。人的眼睛喜欢在复杂的形状中找到简单而有序的对象，当我们在一个设计中看到复杂的物体时，眼睛更愿意将它们转换为单一统一形状，并尝试从这些形状中移除无关的细节来简化这些物体。说到这里，不得不提一下设计领域里的金句：

1 Fitts’ Law / 菲茨定律（费茨法则）

2 Hick’s Law / 席克定律（希克法则）

3 神奇数字 7±2 法则

4 The Law Of Proximity 接近法则

5 Tesler’s Law 泰思勒定律（复杂性守恒定律）

6 新乡重夫：防错原则

7 Occam’s Razor 奥卡姆剃刀原理（简单有效原理）

1美化价值

2创新价值

3设计驱动价值

用户体验是关于人，关于人们如何理解和使用产品的，他和技术没关系。尽管技术的发展日新月异，人本身的变化却非常缓慢。

视觉设计师往往担任交互设计

唐纳德 诺曼，情感化设计：外观设计，交互设计，思维设计

产品不只要满足可用性，易用性，他带给用户愉悦感也很重要。通过设计赋予冷冰冰的产品以情感，再通过情感去建立与用户的长期稳定的愉悦关系，这就是情感化设计。

举例说明：打造情感化关键词，改版字体锐利为圆润，注意字体的性格，卡通形象，色彩，以及启动页卡通形象设计，节日问候，引导页插画形式等等。

1图形化表达。以前做小鸡快充免费上网活动时候，投票成功可以再分享到好友，一开始分享好友页面并没有会送什么礼物，最后优化，页面上增加显示赠送5元优惠券和爱奇艺月度会员。
简洁和丰富多变，请仔细阅读md and ios interface

表现得不专业。

要表现得像相亲一样，专业。

我希望我做的项目有更多的用户，不是像现在这样半流产。通过用户的反馈，去优化产品。而不是一些突发奇想。譬如我们目前产品迭代，加入预售，砍价，还有爱心帮，是不是有必要？我们的用户有没有这个需求？市场还想要增加周边店铺VR元素，我们的商家根本不会上传的。但是周边商家需要增加店铺相册，是很有必要的。可以展现店铺环境相册，店铺菜单相册，店铺饮料相册。

喜欢阅读，那你读书了解了多少呢？

摄影，抓住令你感动的瞬间。

二十六、为什么颐脉商城首页这么丑？你是如何跟领导沟通的？

第一我和另一个同事已经提供很多版本给领导看，最后首页选中同事的。

以产品定位来说，商城适宜用暖色调，颜色鲜艳大胆活泼。这个是我自己做的版本设计图标xx，xx……banner……

假设设计师只具备视觉设计能力

大都数从事互联网产品界面设计的都是美术类出身，对业务的理解程度都要弱于表现需求，基本上是基于产品人员的线框图制作视觉稿，根本无法推动页面结构的优化。那么出来的成品还是偏向于业务需求。遇到综合型的产品经理还好，遇到业务性的产品经理就只能让蠢事继续下去了。举个例子：一些转化率低，跳出率高的页面，产品经理会觉得主要原因是设计稿气氛不够，按钮不够大。而真正的原因是因为设计师基于他的线框制作的视觉稿，目标导向和行为召唤都不够。

APP页面跳转更多，方寸之间，信息聚合度，聚焦性强。

网页内容承载更多。

1页面步骤多，用户认知和学习压力自然上去

2页面间跳转多，用户找不到自己在哪里，到达目标耗时长。

1合理的页面信息布局

2合理的 *** 作步骤

3适时的出现

4相似的任务相似的 *** 作

5合理的导航设计以及网站布局

6用户最终完成某一项任务的步骤总是线性的

5W2H

小步快跑，快速迭代。

小步快跑，快速迭代。

埋点是通过技术手段对用户的行为监测。所以监测的内容越全越好，但是需要综合考虑团队支持能力。

常规的埋点内容：

1基本用户社会学属性，年龄、性别、地点、学历。

2用户访问记录，曝光PV、UV；浏览时长。

3用户 *** 作行为，点击PV、UV。缩放次数，曝光页面长度等。

使用方法：GSM和heart进行推导衡量指标，通过埋点数据进行计算。

埋点用途：衡量设计好坏的一种手段，常用阶段有以下几种

1设计前期启发设计思路

2设计方案时作为设计依据和支撑

3推动落地时评估效果

4下一次迭代前发现问题

三十二、到贵公司工作内容是什么

三十三、搜索

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