手机物联网行业分析报告2022

手机物联网行业市场前景及现状如何手机物联网给生活带来更多的便利，将成为未来的趋势和方向。随着手机的推广和手机网民的普及，手机用户将变为手机物联网的潜在用户，手机物联网将凭着其智能特性进入人们的生活。手机物联网核心关键技术需要突破。除下一代互联网等技

手机物联网行业市场前景及现状如何手机物联网给生活带来更多的便利，将成为未来的趋势和方向。随着手机的推广和手机网民的普及，手机用户将变为手机物联网的潜在用户，手机物联网将凭着其智能特性进入人们的生活。手机物联网核心关键技术需要突破。除下一代互联网等技术外，中国只有极少数手机物联网企业拥有手机物联网商务核心技术。

手机物联网行业分析报告2022

据中国互联网协会发布的《中国互联网发展报告(2021)》，中国物联网产业规模已突破17万亿元，预计2022年物联网产业规模将超过2万亿元。预计2025年，中国移动物联网连接数将达到801亿。

在物联网的物体识别、环境感知与无线通信等核心技术方面，手机无疑是物联网时代的基础计算平台之一，手机与物联网的融合将助推网络营销的高速发展，由此，手机物联网商业模式应运而生。智能手机和电子商务的结合，是“手机物联网”的其中一项重要功能，手机物联网应用正伴随着电子商务的潮流而大规模兴起。

当前，从手机物联网的市场发展趋势可以看出，其市场规模成级数增长，增长势头良好，手机物联网商务的前景一片光明，未来发展潜力巨大。

手机物联网和电子商务的结合，是“手机物联网”的其中一项重要功能，手机物联网应用正伴随着电子商务的潮流而大规模兴起。 未来手机物联网将可便捷实现互联网接入及联网的“人机交互”、“机机交互”。通过手机物联网处理各种相关的生活服务， 手机物联网 如家庭监控、家电控制、金融消费等。

数据显示，中国手机物联网市场规模为79亿元，预计在 2022年手机物联网市场规模将突破5000亿元，同比增长769%，手机物联网市场规模在2025年将达到6000亿元。

随着中国手机用户的普及和手机网民数量高速增长，移动互联网以及物联网的助推下，手机物联网成为一个新的发展领域。手机物联网将移动终端与电子商务模式结合，让手机物联网消费者与商家更加便捷的互动交流，随时随地体验品牌品质，传播分享信息，缔造出一种全新的零接触、高透明、无风险的市场模式。

在政策方面，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。

物联网的兴起是必然的，早在半世纪前，人们已经开始探索，只不过没有将其作为独立科技分支，物联网简单理解就是物体物品进行联网，与互联网不同的是，物联网由互联网孕育，又比互联网更深入，可谓“青出于蓝而胜于蓝”。
怎么理解呢，互联网简单理解是最初基于计算机进行数据通信，因而基于计算机载体蓬勃的发展出了现今融入生活甚至与生活共生的形态，也基于软件行业的迅猛发展，使得计算机显示器上能将全球数据，信息进行互联互通，虚实结合。
然而，往前思考一步，计算机也是物体，只不过他作为了强大功能的载体，作为了人们交互的载体。但计算机本质上还是一个设备，一个机器，且具备自己的本质特性，而人类的发展远不会满足于计算机这一种载体，“一百个人心中就有一百个哈姆雷特”，随着时间的发展，创新者们逐渐趋向于让物体、设备“自己说话及能听人指挥”，进而一发不可收拾的开拓了适应人与人、人与机器、机器与机器的“互联网20”即物联网，物联网执意于将沉闷死板的机器，加入各种传感设备用于让机器可以“说话”，又加入各种无线装置及控制算法，让机器可以“听懂人类说话”以及“具备一定的自我思想”，即在不同的条件下，可以自主的进行判断、记录、于其他机器通信、控制、向人类汇报等等。
回头看来，我们已经了解，背后驱动的，自然不仅仅是日常所需，更多的是社会发展，效率优化。

物联网其实是互联网的一个延伸，互联网的终端是计算机（PC、服务器），我们运行的所有程序，都是计算机和网络中的数据处理和数据传输，除了计算机外，没有涉及任何其他的终端（硬件）。

物联网的本质还是互联网，只不过终端不再是计算机（PC、服务器），而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网，发生数据交互，就叫物联网。

物联网就业机会非常多，因为物联网技术应用非常广泛，例如：

1、智能家居；智能家居是利用先进的计算机技术，物联网技术，通讯技术，将与家具生活的各种子系统有机的结合起来，通过统筹管理，让家具生活更舒适，方便，有效，与安全。
2、智能交通
3、智能医疗
4、智能电网；智能电网是在传统电网的基础上构建起来的集传感、通信、计算、决策与控制为一体的综合数物复合系统，通过获取电网各层节点资源和设备的运行状态，进行分层次的控制管理和电力调配，实现能量流、信息流和业务流的高度一体化，提高电力系统运行稳定性，以达到最大限度地提高设备效利用率，提高安全可靠性，节能减排，提高用户供电质量，提高可再生能源的利用效率。
5、智能物流

扩展资料

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是"信息化"时代的重要发展阶段。其英文名称是:"Internet of things(IoT)"。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。

活点定义:利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素(所有的设备、资源及通信等)都是个性化和私有化。

作为战略性的营销思想在过去50年发生了巨大的变化，最近在东京的世界营销峰会（World Marketing Summit），营销之父菲利普科特勒博士将其中标志性的思想贡献结合西方市场的演进分为以下七个阶段，它们是：战后时期（1950-1960年代），高速增长期（1960-1970年代），市场动荡时期（1970年代-1980年代），一对一时期（1990-2000年代）以及最近五年所产生的价值观与大数据时期（2010—），在不同的阶段，都提出了重要的营销理念，比如我们熟知的市场细分、目标市场选择、定位、营销组合4Ps、服务营销、营销ROI、客户关系管理以及最近的社会化营销、大数据营销、营销30

从营销思想进化的路径来看，营销所扮演的战略功能越来越明显，逐渐发展成为企业发展战略中最重要和核心的一环，即市场竞争战略，帮助建立持续的客户基础，建立差异化的竞争优势，并实现盈利；其次，五十年来营销发展的过程也是客户逐渐价值前移的过程，客户从过往被作为价值捕捉、实现销售收入与利润的对象，逐渐变成最重要的资产，和企业共创价值、形成交互型的品牌，并进一步将资产数据化，企业与消费者、客户之间变成一个共生的整体。再者，营销与科技、数据连接越来越紧密，企业中营销技术官、数字营销官这些岗位的设置，使得相对应的人才炙手可热，这些高管要既懂营销，还必须懂得如何处理数据、应用数据、洞察数据，并了解如何应用新兴科技将传统营销升级。

战略营销导向的转变

营销理论把市场营销的导向分为生产阶段、产品阶段、推销阶段、销售阶段、营销阶段和社会营销阶段。而作为企业高层视野的实践导向来看，从战略性的营销导向来分，菲利普科特勒最近将其分为产品导向、客户导向、品牌导向、价值导向、以及价值观与共创导向。
产品导向将产品本身作为市场战略的核心，它的前提假设是企业的产品和技术都是己定的，而购买这种产品的顾客群体、以及迎合的顾客需求却是未定的，有待于企业寻找和发掘，产品本身的竞争力就是市场竞争力的反应，这种导向由于割裂了客户需求与产品之间的关系，逐渐在上个世纪80年代被客户导向替代。但是值得注意的是，近几年由于移动互联网的兴起，大家纷纷谈论“产品时代不需要营销，只需要产品”，这是目前流行的错误意识。产品必须以客户为基础，才有可能获得市场的成功，营销是贯穿价值识别、价值选择、价值沟通和价值再续的整体过程，而不是一些短期战术，客户导向是指企业以满足顾客需求、增加顾客价值为企业经营出发点。品牌强调与目标顾客持续互动的过程中进行品牌识别的创造、发展及保护，以达到竞争优势。价值导向将客户与竞争看为一个整体，去针对客户需求形成差异化的价值。而最近五年，菲利普·科特勒认为营销战略以及进入了价值观导向与共创导向，的确我们也看到，以价值观为引导的、实现客户共创的企业成为新时代的先锋，星巴克、小米、GE都在营销实践中贯彻了这一点。

从营销 10 到营销 40
科特勒将营销分为了10，20，30以及最新的40。营销10就是工业化时代以产品为中心的营销，营销10始于工业革命时期的生产技术开发。当时的营销就是把工厂生产的产品全部卖给有支付能力的人。这些产品通常都比较初级，其生产目的就是满足大众市场需求。在这种情况下，企业尽可能地扩大规模、标准化产品，不断降低成本以形成低价格来吸引顾客，最典型的例子莫过于当年只有一种颜色的福特T型车—“无论你需要什么颜色的汽车，福特只有黑色的”。

营销20是以消费者为导向的营销，其核心技术是信息科技，企业向消费者诉求情感与形象。20世纪70年代，西方发达国家信息技术的逐步普及使产品和服务信息更易为消费者所获得，消费者可以更加方便地对相似的产品进行对比。营销20的目标是满足并维护消费者，企业获得成功的黄金法则就是“客户即上帝”这个时代里，企业眼中的市场已经变成有思想和选择能力的聪明消费者，企业需要通过满足消费者特定的需求来吸引消费者。正如宝洁、联合利华等快速消费品企业开发出几千种不同档次的日化产品来满足不同人的需求。

营销30就是合作性、文化性和精神性的营销，也是价值驱动的营销。和以消费者为中心的20营销时代一样，30营销也致力于满足消费者的需求。但是，30营销时代的企业必须具备更远大的，服务整个世界的使命、远景和价值观，它们必须努力解决当今社会存在的各种问题。换句话说，30营销已经把营销理念提升到了一个关注人类期望、价值和精神的新高度，它认为消费者是具有独立意识和感情的完整的人，他们的任何需求和希望都不能忽视。30营销把情感营销和人类精神营销很好地结合到了一起。在全球化经济震荡发生时，30营销和消费者的生活更加密切相关，这是因为快速出现的社会、经济和环境变化与动荡对消费者的影响正在加剧。30营销时代的企业努力为应对这些问题的人寻求答案并带来希望，因此它们也就更容易和消费者形成内心共鸣。在30营销时代，企业之间靠彼此不同的价值观来区分定位。在经济形势动荡的年代，这种差异化定位方式对企业来说是非常有效的。因此，科特勒也把营销30称之为“价值观驱动的营销（Values-driven Marketing）”。

营销40是菲利普科特勒最近提出的进一步升级。实现自我价值的营销，在丰饶社会的情况下，马斯洛需求下面生理、安全、归属、尊重的四层需求相对容易被满足，于是客户对于自我实现变成了一个很大的诉求，营销40正是要解决这一问题。随着移动互联网以及新的传播技术的出现，客户能够更加容易的接触到所需要产品和服务，也更加容易和与自己有相同需求的人进行交流，于是出现了社交媒体，出现了客户社群。企业将营销的中心转移到如何与消费者积极互动、尊重消费者作为“主体”的价值观，让消费者更多地参与到营销价值的创造中来。而在客户与客户、客户与企业不断交流的过程中，由于移动互联网、物联网所造成的“连接红利”，大量的消费者行为、轨迹都留有痕迹，产生了大量的行为数据，我们将其称为“消费者比特化”。这些行为数据的背后实际上代表着无数与客户接触的连接点。如何洞察与满足这些连接点所代表的需求，帮助客户实现自我价值，就是营销40所需要面对和解决的问题，它是以价值观、连接、大数据、社区、新一代分析技术为基础来造就的。

10、20 30 40营销时代综合对比

10时代

产品中心营销

20时代

消费者定位营销

30时代

价值驱动营销

40时代

共创导向的营销

目标销售产品满足并维护消费者让世界变得更好自我价值的实现

推动力工业革命信息技术新浪潮科技社群、大数据、连接、分析技术、价值观

企业看待市场方式具有生理需要的大众买方有思想和选择能力的聪明消费者具有独立思想、心灵和精神的完整个体消费者和客户是企业参与的主体

主要营销概念产品开发差异化价值社群、大数据

企业营销方针产品细化企业和产品定位企业使命、远景和价值观全面的数字技术+社群构建能力

价值主张功能性功能性和情感化功能性、情感化和精神化共创、自我价值实现

与消费者互动情况一对多交易一对一关系多对多合作网络性参与和整合

那些没有变的，营销的本质

没有变化的是营销的本质。数字技术是对营销手段和营销方法的升级，但是它没有替代营销的本质。营销的本质是什么？作为营销的战略应该是什么？

下面是一些关于营销战略的定义：

•营销战略是企业选择价值、定义价值、传递价值等一系列活动的组合（麦肯锡）；

•把营销战略作为企业创造客户价值组合的战略性工作，所有的工作围绕价值创造展开，营销战略是公司围绕目标客户的细分、定位以及在

此基础上提供的营销组合4P工作，包括营销的市场细分、目标市场选择、市场定位（STP），以及相关的价格、渠道、促销和产品的工作组合（AMA，美国市场营销协会）；

•营销战略包括机会识别、客户吸引与保留、品牌创造、营销管理，公司应该关注外部机会在哪儿、如何深挖客户价值、建立营销管理架构，

并在此基础上创立品牌（菲利普科特勒）；

然而，从企业与咨询实践的角度来看，如果简化并直指核心，我们认为 营销战略的本质有三点核心：需求管理、建立差异化价值、建立持续交易的基础。
需求管理： 需求管理的核心是作为“较少d性”的企业对“不断变化”的市场的根源——需求的不确定性进行有效控制和导引。市场机会就在于未被充分满足的需求(包括反需求)和一切需求之间的失衡状况，而营销管理的主要任务是刺激、创造、适应及影响消费者的需求。一百多年来，宝洁其实只专注于一件事，那就是挖掘消费者最本质的需求，以精益求精的态度打造满足消费者需求的创新产品。宝洁在公司内部设立消费者学习中心，这里还原了迷你超市、客厅、卧室等消费者真实的生活场景，几乎每天都有消费者来到这里，参与各种各样的调研、测试。研发中心还设有试点工厂，生产用于消费者测试的小批量产品，从而快速得到消费者的反馈，这些细致入微的消费者洞察都真切融入宝洁的产品中。需求产生产品、产生渠道实现的方式，需求指导定位。

建立差异化价值： 生态学中的有一个“生态位”（Niche）的概念，它是指“恰好被一个物种或亚物种所占据的最后分布单位（ultimate distributing unit）”，生物要想生存，就需发生趋异性进化，在不同的生态位上分布。通俗点讲，即生物要想活下来，最首要的一条就是做到如何和别的生物不一样，就是要“差异”。这在与企业在营销上的策略思想何其相似，如果企业不能形成差异化，产品就会就会变成“商品（commodity）”；没有形成差异，就意味着企业发展的营销策略是无效的，这就是Intel要做要素品牌（B2B2C branding），去建立“Intel inside”的根源，塞斯高汀(Seth Godin)甚至直接造了一个新词——紫牛（purple cow）。正如紫牛在一群普通的黑白花奶牛中脱颖而出一样，认为真正的营销应该是让人眼睛会为之一亮的、可以把人们的注意力恰到好处地引向我们的产品和服务的一门艺术。

深入一步来讲，“差异化价值”应该是整个竞争战略建立的核心。哈佛商学院迈克尔波特教授（Michael Porter）讲了一个有趣的“差异化制胜”的故事：据说居住在加拿大东北部拉布拉多半岛的印第安人靠狩猎为生。他们每天都要面对一个问题：选择朝哪个方向进发去寻找猎物。他们以一种在文明人看来十分可笑的方法寻找这个问题的答案：把一块鹿骨放在火上炙烤，直到骨头出现裂痕，然后请部落的专家来破解这些裂痕中包含的信息——裂痕的走向就是他们当天寻找猎物应朝的方向。令人惊异的是，在这种可称之为“巫术”的决策方法下，这群印第安人竟然经常能找到猎物，故而这个习俗在部落中一直沿袭下来。波特教授认为，这些印第安人的决策方式包含着诸多“科学”的成分，这些“科学成分”的背后揭示出来的核心即“差异化”：正式因为半岛上的其他部落都精心规划，科学分析，结果造成“竞争合流”，科学分析过的地方反而猎物被猎完，这个靠“巫术”的部落却获得了“差异化的生存”。没有实现差异化价值的营销，只是拼成本的血战而已。

建立持续交易的基础： 能否建立持续交易的基础，是从战略上衡量营销是否持续的核心。苹果公司就是一个例子，早期的苹果，也就是上个世纪80年代的时候是一个以产品本身来凸显优势的公司，当时乔布斯很倔强，苹果电脑从硬件到软件全部设计，全部包办，小众的定位、封闭的系统使得苹果在80年代败给了IBM和微软。而乔布斯重新回归苹果后，乔布斯通过ipod，iphone和ipad实现翻身战，除了高性能的产品、性感的工业设计之外，苹果最大的不同是将系统开放，通过iTunes、App Store等渠道平台，让使用者能够不断更新服务，这个时候的苹果就已经不是一台手机、一台PC，而更多是一个服务终端，使用者成为iPhone社区的一员，有共同的兴趣、爱好，有群体认同，而没有买iPhone的人就没有归属感。苹果公司从一个极端品牌导向的公司变成与消费者建立关系的样本，这就是“建立持续交易”的营销思路。

乔布斯曾经对诺基亚与苹果两种模式做了一个有趣的区分：“客户”与“用户”。诺基亚做的是“客户”，是产品思维，产品卖出去和客户之间的联系就基本断裂了；而苹果做的是“用户”的生意，机器不过是一个与消费者建立关系的接口，通过接口进入使用社区后，苹果的“关系管理”营销才开始发力，消费者变成苹果服务产品的反复使用的“用户”。没有实现持续交易基础的营销，都是短期行为，不可能实现战略性的持续。

需求管理、差异化、建立持续交易的基础，无论是传统时代还是现在的数字时代，营销的本质没有变化，它们依然是有效营销、可持续性营销的核心。

9月27日，由证券时报主办的“2019中国AI金融探路者峰会暨第三届中国金融科技先锋榜”在深圳举行。蚂蚁金服集团数字金融智能运营部总经理彭业飞分享了主题演讲《数字金融AI智能运营实例》。

对于AI金融的从业人员来说，一个金融科技产品，如何从用户中来到用户中去，做到个性化投放的最大效率，是最关心的问题之一。在这次主题演讲中，在人工智能、神经网络、信息检索等方面有着资深履历的技术大咖彭业飞详细做了解答，同时分享了其对数字金融AI营销的理解，以及边缘计算、可解释性等最新技术应用。

在多个场合，蚂蚁金服都曾强调持续创新、聚焦科技和开放平台是其三大立身之本，通过自主创新的BASIC(区块链、人工智能、安全、物联网和云计算)技术能力，解决社会解决问题之际，实现技术全方位开放输出。在这次演讲分享的最后，彭业飞详细分享了技术创新开放的愿景：“希望这个平台更敏捷、更智能、更开放，能够快速复制，同时开放给我们的合作伙伴。”

以下为演讲原文，券商中国作刊发以飨读者：

营销应回归用户全生命周期

我们先看一下历史上营销行业的趋势，从70年代开始，大家的关注焦点在货品上的营销，慢慢转向了以交易为营销目标，到2000年，再到怎么样全面管理消费者的关系，慢慢到了最近这些年我们更加在乎如何深刻理解个人、如何理解消费者的情感、如何构建一个忠诚度的维系，越来越以人为本。

什么叫营销呢？本质上营销就是怎么理解消费者的行为，进而试图影响消费者行为的学科。最早在1899年西方就有过这种研究，就是用户看到什么东西，他注意力在哪里，他的兴趣在哪里，他想什么东西，最后他做了一个什么样的行为。可以看到这个理论不断深化，其实基本的框架还是一百年前的框架，不管发展几千年，人还是人，消费者的行为还是类似的。

人的行为是受两块影响，一是外因，一是内因。中间就关于这个人本身，他对自己的认知是什么样的，他的生活方式是怎么样，他会有一个需求，最后影响了一个他的决策过程。从技术角度来讲其实就是一个用户画像，这个人是什么样的人，我怎么理解这个人。他的内因就是他的决策过程，这是我们尝试去理解的。外因其实就是我们能够去施加一些影响力的。比如用户在我们的产品里面或者APP里面，我们怎么触达他，其实是能够影响他的一个外因。最终我们希望这些内因和外因加在这个人身上能够让他真正在行为上产生一些改变。

这是反映在用户跟行为关系上，他是怎么用你的产品，他是不是买你的产品。这在数据上都能得到，他最终的结果，他跟你的交互是什么样的，最终我们要把这些东西归因到你的内因和外因上，这样才能完成循环，才能进一步再去改进我们如何跟用户交互，怎么做多点地触达。

话说回来，最根本的还是用户的全生命周期，从这一个维度来切入。任何的一个新东西，我们如何让用户知道这个产品也好、这个服务也好，怎么做拉新，怎么做增长，怎么促进他的活跃，怎么防止他的流失，永远可以有一个维度做参考。

AI营销如何做到个性化投放的最大效率？

我们自动化的智能营销还是有这几个阶段，第一个是自动化，自动化是什么呢？机器，我们希望帮助人自动化这个过程，省掉人工的劳动，哪怕你没有智能化，第一步你要做到自动化，自动化负责更好的决策；然后是智能化，其实是智能和人工的一个结合，这是机器和人的结合；最终是把自动化和智能化结合起来，产生一个更好的工具。这工具里面就自带了人工智能所有的东西，让你用起来的时候感觉不到，实际它已经内置了很多智能应用在里头。

说到自动化，我们有一个运营工作台，能够让大家很容易用。我们会有一个决策引擎，这里面涉及到算法规模化，毕竟我们的产品已经是数亿用户在里头。得到了结果以后，我们需要有一个深度分析，自动地回流，这样才能知道我们为什么这样做、做得好不好，才能不断去改进。

再来讲讲智能化，智能化是说什么呢？怎么样决策跟用户的沟通。因为最终我们给用户看到的不管怎么样的，是APP也好，是一个网站也好，它总是一个产品；用户在产品上看到了什么最终是你产品的一切，一切都体现在他看到什么东西。你怎么去触达用户？我们会有很多的决策在里头：

比如我们想触达什么样的人，用一个什么样的渠道触达。这个渠道还可以有很多方面，比如在APP里面可以显示不同的东西、推荐不同的东西，哪怕用户搜索一个东西，也可以给他看到不同的结果；你还可以主动触达用户，给他发一个短信，也完全可以用人工智能生成这句话，每个人看到的这句话是不一样的，是针对用户最感兴趣的东西、怎么帮助用户理解这个产品、理解这个服务来生成这句话。在每个方面，其实都可以由中间的大脑来进行决策；进行决策以后，再把这些东西加到用户身上，给用户触达；触达了之后，我们需要实时反馈、实时更新，不断调整我们策略、不断改进，让大脑不断演进，基本是这么一个过程。

再说到营销。成功的营销策略至少要做到这些方面：个性化的投放最大化效率，同时它一定是多次触达，跟多个用户、不同地方的交互；任何的营销，很多情况下都涉及到成本问题，你怎么控制你的成本同时你还需要可灵活调整目标，这什么意思呢？毕竟营销策略是由人来做出的，不同的情况下我们有不同的目标，这个机器其实是无法理解的，必须由人来告诉这个机器，对于这部分用户群体，我的目标是什么——是需要最大化他的点击率还是最大化的转化率，这不是机器能够考虑的。

举一个强化学习的例子。强化学习就是类似于一个儿童或者一个小孩是怎么来学习演进的，比如我拿了这块糖，大人是鼓励你吃这块糖还是惩罚你，但你通过这些得到了反馈，就会从反馈中学习。不是任何事都预先告诉你应该这样做、那样做，这是远远不够的，你需要不断探索这个世界，通过反馈学习我这个策略对不对，我如何改进，人都是这样的过程。我们的营销系统也可以这样学习，我们也会采取行动，去触达这些用户。用户会给我们反馈，包括是一个正向的反馈还是一个负向的反馈，再不断调整我们的系统。

我们系统会自我调整，这只是我们一个例子。我们用强化学习形成了一体化的解决方案，就会做到哪些呢？实时预测在线应该怎么投放、怎么触达用户，跟踪用户的生命周期，还要做多目标融合，这需要我们跟用户交互来学习、建模，最后完成这个循环，不断改进我们的算法。

智能营销走向实时化：可解释性和边缘计算

刚才这只是我们其中一个算法，原来的算法都是离线，比如每天更新一次，但现在随着计算能力越来越强，我们技术越来越发展，我们是要走向实时化。深度学习当然是这些年已经最流行的一个算法了，下面我稍微解释一下可解释性和边缘计算。

为什么我们需要可解释性？什么叫可解释性？本来我们构建一个机器学习模型，人是不能理解的，因为一个模型可能有上亿的参数在里头，模型做出了一个决定说这个人喜不喜欢这个东西，它是没法跟你解释的，因为它可能有上亿甚至十亿参数在里头，它不能说为什么做这个决定，比如神经网络深度学习模型，它不能告诉你这个事情的。

这有什么效果呢？打一个不太恰当的比方，机器学习在很多方面是很强的，它可能数学特别厉害，这好比一个天才算算数特别厉害，但是它在其他方面很弱，比如他可能生活不太能自理，他交流能力、沟通能力特别差，他能力非常强，但是你没法跟他交流，你不知道他为什么做了这个决定，很多时候他也没法主动跟你交流说理解这个业务、理解这个产品，他其实也不理解，这时候你是不是很放心，比如把一个很大的事情，生死攸关的一个事情交给这样一个天才来做呢？可能很多时候你不一定很放心，因为你无法知道他如何做这个决策的。

毕竟做任何一个营销活动也好，我们还是希望能够理解说为什么我们做了这件事情，我们需要从中产生一些洞察，哪怕先训练一个黑盒模型，我们也会基于此尝试去产生一个白盒的人群的洞察。有了这个人群洞察以后，我们会尝试分析和理解它，有了这个理解加上洞察能帮助我们更好作出这个营销的决策。这就是人和机器的结合，这也是在近些年机器领域很热门的一个点，就是可解释性。

再说边缘计算，这也是这几年一个热点之一。云计算，大家都很理解，就是说我的数据都要把它发到一个数据中心去做很复杂的处理，训练很复杂的模型，然后再把这个决策从云端发到你的手机上去执行了，叫云计算。边缘计算是什么？很多计算很多是在你手机上完成的，它不需要上到云，为什么呢？

这里有一个说法，到2020年每人每天平均将产生15GB的数据量，这个数据量非常大，不是说所有数据都值得或者都应该把它上载到云端的，因为在云端的存储也需要很多开销，这些数据不一定非要上载云端，但这些数据有没有用呢？其实很有用，因为每一个跟手机上APP的交互都蕴含了里面的信息量，都是可以帮助你对用户的理解。

还有很多很细微的数据，这些数据是不是都会上载到云端？其实不会。它会不会影响决策？其实是会的。我们现在的终端、我们的手机计算能力非常强，它远远大于十年前一台PC机，它已经可以执行一些模型的推理甚至是模型的构建，它完全是有这个能力的，所以就会有边缘计算这个概念。我们很多决策，大的决策是在云端做出的，这个决策到了你的手机端，根据你手机上实时产生的数据再做调整，这个调整是在你的手机上完成的，当然手机只是一个概念、一个意思，其实还有很多其他终端设备都可以做这个边缘计算，这也是这些年的热点之一。

智能敏捷模型快速复制，即为己用更对外开放

再讲到工具化，因为最终我们是希望能够有一套智能应用的框架，使之非常容易地应用到各个不同的场景。比如说蚂蚁金服的服务，我们有花呗、借呗、余额宝、理财等，各种各样的。我们能不能把(一套智能应用框架)快速复制到这些业务里，哪怕我们不断产生新业务，我们需要有一套框架能被快速复制到所有新场景，这就需要我们把这些东西非常好的工具化。

所以我们会有一套智能应用的体系，这里面底层是以数据为基础的，上面就有智能决策的引擎，里面包括各种各样的办法，最终做成一个数据产品。

这个数据产品会支撑内部应用、外部应用，比如外部应用是跟很多第三方合作的一些机构、平台，他们最终会触达用户，(这部分用户)不管是内部还是外部用户。当我把这套东西做好以后，能在满足自己使用之外 ，很容易既把我们自己的能力复给别人、快速复制到不同场景里。

我们希望这个平台更敏捷、更智能、更开放，能够快速复制、非常好的智能化，同时开放给我们的合作伙伴。

我们每个人都是一个高度智慧的生物，每个人脑子里其实有千亿级别的神经元。换一个角度来看，我们做的机器学习很多用的是什么？神经网络，其实它(机器)里面也是神经元，只不过它是机器来做的神经元，它有多少神经元呢？你可以做非常大的网络，可以做上亿的神经元的网络，但我们更希望把人脑里面的神经元和机器做出来的神经元结合在一起，就像刚才讲的，我们所做出的决策当前机器在某些方面还达不到人的状态，哪怕它(机器)做出多少亿神经元在里头，它还是达不到人脑的状态。

如何把人的神经元和机器神经元结合起来，一起做出一个决策，这是需要不断被探讨和深入研究的。有了这个(两者相结合的)神经元以后，我们还要快速执行，因为天下武功唯快不破，能够把它快速执行下去，这样才能把智能营销做出来。

另一个角度，金融行业也有金融行业的一些特性、金融产品的特性，不像在淘宝买件东西，它有前中后各个不同的阶段，比如我在淘宝上买了一个冰箱就结束了，淘宝跟你的交互基本就结束了，我是不知道你在家里用这个冰箱是怎么样的，你是每天用还是每天不用，用得好不好。但如果你买了一个理财产品，这个理财产品一直在你的账户里，理财产品的变化，比如基金的价格涨了还是跌了对你还是很有影响的，它是持续不断的过程，这也需要我们深入理解这个产品形态，把前中后结合起来才能更好做出决策。

（文章来源：券商中国）

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