华为数字化转型对资源配置的影响

华为数字化转型对资源配置产生了巨大的影响，包括以下几个方面：
1 技术资源：数字化转型需要大量的IT技术和人才支持，华为在这方面不断增加研发投入和招聘高端人才。
2 数据资源：数字化转型需要大量的数据支持，华为通过建设云、物联网等平台积累海量数据，并借助人工智能技术进行分析利用。
3 产品资源：数字化转型需要更新和优化产品线，华为不断增加新产品的研发，进一步加强与客户的合作，实现需求与产品的匹配。
4 人力资源：数字化转型需要员工具备数字技能和创新意识，华为通过培训和人才管理来提高员工素质，进一步推动企业数字化转型。
以上是华为数字化转型对资源配置的影响，华为数字化转型凭借强大的资源配置能力，进一步走在了行业的前沿。

经过30年时间，通信连接技术从模拟发展到数字，逐步进入尾声。2000年开始的3G建设和2010年开始的4G升级，逐步使人们从语音为主的通信，演进到以数据流量通信为主的新模式，语音和消息等业务模式渐渐被互联网OTT的IP化创新应用替代。
物联网产业 2017年“拐点”–物的连接超越人的连接
当人的连接超过70%渗透率，超越人的、物的连接就开始萌芽和发展。2017年，M2M单纯物的连接数将首次超过人的连接，成为新的连接形态，并将重塑通信网络、运营、业务和服务的形态。
软银孙正义在2017年全球移动大会上预测，未来30年每个人连接物的节点将超过100个，未来5年物的连接将超越500亿，未来10年将超越1000亿，2035年全球将有1万亿的物联网芯片，IoT将带来终端设备（产生数据）、云（数据分析）、人工智能的海量机会。大连接时代的序幕已经开启。
2016年6月，NB-IoT规范在全球正式发布。同时，在美国，1美元级别的物联网芯片开始面世；以LTE为代表的4G网络大规模普及，渗透率超过20%；IoT规模部署和应用爆发的条件逐步积累到临界点。2017年将是物联网的突破年。
业务&网络重构：横向多样化+纵向专业化
物联网应用场景的多样化驱动了业务、网络、运营、商业模式的重构。多样化体现在横向覆盖各个行业、纵向满足不同专业化的需求。物联网的业务场景是d性、即时变化、无限延展的，要求网络与平台具备的能力包括支持广度、深度、速度、延时、经济高效、安全等多个方面。
除了人的连接场景外，物的连接还涵盖了更多场景。以无人驾驶为例，其延时要求毫秒级、传输速度达到10Gbps级，才能确保自动驾驶的汽车不出事故。因此，5G是目前主要的网络选择，同时网络需要根据业务的优先级进行资源随选，SDN/NFV是必然的趋势。为确保在容量不断增长的情况下的传输和延时压力，网络“自上而下”构建CDN，实现从云计算到雾计算的架构改造，实现管云一体化也是重要的趋势。
多样化的接入终端和接入近场技术，对网络归一化处理和智能服务提出了新挑战。新型融合网关汇聚了各种接入技术和终端，成为边缘重构的重点。此外，从2017年世界移动大会来看，对安全问题的热烈讨论，再次对物联网安全策略管控提出了新的要求。
运营&商业重构：超越连接，平台和应用变现
物联网网络、业务的复杂性是呈指数级增长的，需要以数据洞察为中心、智能算法为驱动的新型运营平台和运营模式来支撑。这类似互联网公司的云/大数据平台，即“智能中台”。在商业上，物联网的核心是应用创新产生新价值，而运营商的长板在连接，初期需要通过连接和数据捆绑应用的方式，来实现连接和数据平台的变现。从长期看，平台将控制用户流、数据流，数据平台和应用创新的生态汇聚平台将带来资金流，是未来商业模式演进的目标。
二
物联网战略路径和竞争力：业务、使能、连接
物联网的发展重点在三个领域，有垂直行业，其领导者包括GE、BMW、海尔等；有互联网OTT，其领导者包括Google、Amazon、阿里等；电信领域，其领导者包括AT&T、中国移动、Vodafone等。各个领域的战略定位和战略演进路径各不相同，但遵循相同的规则，即“长板协同、远交近攻”。
垂直行业：专业业务领先
行业领导者在构建和巩固专业领导地位的基础上，按场景需求，深度、专业、模块化地吸收物联网、云、大数据、互联网技术，实现了连接、业务和运营的自动化和智能化，成为产业的引领者。如BMW、Bosche的实践开创了欧洲Industry40行业标准，并占领领先地位；GE通过每天监控和分析来自万亿设备的1000万个传感器发出的5000万条数据，通过Predix平台，实现物联网新型应用。这些案例表明，未来物联网最核心的竞争力恰恰是专业化的业务。
互联网OTT：数据/智能化领先
互联网公司在大数据、云和互联网使能技术上的领先地位和能力积累，使他们在进入通用业务领域时，展现了强大的破解和替代能力，如物流、零售、门禁等业务场景的物联网服务创新。Google、Amazon等OTT也正在将使能能力，从简单的数据分析，提升到专业化智能的高度，结合专业能力创新智能化的应用，来改造传统行业。阿里巴巴突出的“5新”正是这一战略的集中体现。专业化既是互联网公司物联网业务和服务创新的方向，也是其软肋。
电信运营商：连接领先
全球领先运营商在物联网中的长板是其连接网络，中国移动、ATT、Verizon都把NB-IoT和5G作为其大连接战略的核心战略。AT&T 2013年发布了以智能安防业务为核心的Digital Life智慧家庭业务，从家庭物联向车联网演进过渡，基于M2X能力开放平台进行平台运营，目标是实现全美三分之一的车联网基于AT&T的网络平台。中国移动发布大连接为核心的2020战略，依托强大的连接优势和OneNet物联平台（目前已接入超过560万设备，开发者数量超过27万，应用数量超过一万），率先布局万物互联的生态。Vodafone从卖SIM卡向卖服务转型，实现地域扩张和价值延展。
这些实践都展示了一个普世道理，即运营商单靠连接难以形成盈利模式，在连接的基础上构建数据化的平台，支撑和加速运营创新。平台变现和应用变现，是运营商探索物联网成功商业模式的发展方向。
战略对标 – 三类战略路径
三
物联网战略演进路标：从连接到数据和应用
物联网是非常复杂的生态系统，横向涵盖所有行业领域，纵向贯穿端、管、数据、云应用等所有环节。物联网的战略首先是横向选择和确定主攻的场景，其次是纵深上的能力、竞争力和市场格局、盈利模式的实现。总体来看，电信运营商物联网战略演进至少分三个阶段，表述如下。
运营商具有优势长板和综合竞争力的横向行业场景，主要有数字家庭、智慧城市（安防）、车联网等，可以将运营商的连接优势和电信级的安全、可靠、本地化、端到端等服务优势结合起来。纵向上，运营商需要遵循构建长板、依托优势，进行生长的原则，优先聚焦连接网络的构建，在此基础上逐步建设数据能力、发展应用创新的平台，促发生态化的应用创新。
物联网IoT三步走战略–“菱形”突击
阶段一：连接为王
在初期，运营商的战略重心无疑是构建强大的物联网连接网络，重点打造一张基于NB-IoT的全网覆盖的网络，扩展LTE的连接到物的连接，试点5G在物联网上的应用，同时尝试蓝牙、WiFi、Zigbee等连接技术支持的近场物联网网络融合。战略合作的重点是实现和领先物联网应用创新SP合作，通过API将网络能力开放出去，支撑运营的创新，快速实现破局。
阶段二：数据为王
在网络领先地位逐步构建后，运营商基于物联网场景复杂、业务多样的特点，实现基于数据的精准创新、智慧运营、精益管理成为新瓶颈和业务创新的新机会。这个阶段，运营商应构建基于智能中台的管云一体化网络，实现连接网络的“由哑到智”，基于网络发展打造智能运营的数据平台，支撑业务创新和精准高效的客户服务。
阶段三：应用为王
数据平台的强大和扩展性将使运营商拥有构建应用汇聚平台的能力。类似移动互联网领域的APP Store，运营商将基于IoT Store，支撑、触发各个行业的业务和服务创新。生态创新成为运营商新的战略控制点。
运营商最终的战略愿景是实现在物联网“倒梯形”价值视图上的“菱形”站位，即确保数据平台和业务创新的控制点，实现网络连接的长久溢价变现。
四
小结
物联网IoT将在2017年迎来拐点。运营商需要依托优势，识别战略控制点，逐步构建新生态领域里的长板和战略控制点，实现在物联网领域的创新和成功转型，迎接继消费互联网之后的家庭互联网和产业互联网又一波新蓝海的到来。
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这个问题专业，我就尝试着简单回答一下，见笑。
物联网的布局，Google、三星、华为等他们的思路无从得知，也只有从他们现在目前产业的布局来略窥一二，我知道的不多，就拿前几天看到的相关内容来尝试回答。（当然，除了Google，现在正在着手物联网的，或者说人工智能的企业非常多，如：Intel、IBM、NVIDIA、微软、苹果、亚马逊、Facebook、百度、阿里巴巴，甚至于特拉斯等的车企）
现在说物联网的虽然多，但大都很空旷，因为物联网最简单的阐述概念就是物物相连，物物的概念太大、太多，他们每天所产生的数据量庞大的吓人，诸如一辆无人驾驶汽车一天能产生4T的数据量，物联网上类似这样的汽车将会有成千上百万的数据累加，说起从事物联网，真是无从起手。
转而，现在大热的是人工智能。相对于物联网的概念，人工智能就要稍微更进一步专精一些，简单些，就是像人一样接收数据、处理数据、执行。这对于物联网来说是天大的好事，想象一个人24小时不间断的为你处理物联网上所有物物产生的数据并为你准确的传达计划好的 *** 作，那是非常美好的愿望。
人工智能，应该是物联网的基础设施，没有人工智能，物联网的宏观概念无从说起，没有一个人类可以24小时的不停处理数据，如果能，也将是庞大的由人组成的集团进行不间断更替，这是很可怕的。
那么，行业内，各个巨头们对于人工智能，现在都在做什么呢。
因特尔：提供硬件平台，强大的处理器、OmniPath网络、更加密集高效的存储技术研究、专为人工智能自我学习而优化底层数学函数库、专为庞大数据库分析而优化的分析加速库等。
NVIDIA：提供硬件平台，图形处理芯片及一整套配套的深度学习软件、但机箱深度学习超级计算机DGX-1（据称1台GPU加速计算机可以相当于250台CPU计算机）。
百度：无人驾驶汽车及相关人工智能分析软硬件、语音识别、本身大数据的分析利用。

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