长虹电子有限公司属于国企吗

最早的时期是国企，现在属于民营企业。

创建于1958年的长虹，历经60余年的发展，从期初立业、彩电兴业，到如今的信息电子相关多元拓展，已成为集消费电子、核心器件研发与制造为一体的综合型跨国企业集团，并正向具有全球竞争力的信息家电内容与服务提供商挺进。

2019年长虹品牌价值达157289亿元人民币，居中国电子百强第六位，居中国制造业500强第53位。

长虹旗下拥有四家上市公司：四川长虹、长虹美菱、长虹华意、长虹佳华，同时，新增长虹民生、长虹能源、中科美菱以及新收购的格兰博等四家新三板挂牌公司。

多年来，长虹坚持以用户为中心、以市场为导向，强化技术创新，夯实内部管理，打造智能研发、智能制造、智能交易、智能运营四大平台，构建消费类电子技术创新体系，立足互联网面向物联网，大力实施智能化战略，不断提升企业综合竞争能力，逐步将长虹建设成为全球值得尊重的企业。

扩展资料：

市场是企业展示实力的舞台。为更好地迎接各种挑战，长虹还根据复杂多变的市场行情，制定了自己的对策：高低结合，双拳出击。高端市场技术为王；低端市场质量为王。在决胜国内市场，继续叱咤风云的同时，运筹帷幄，放眼全球，积极参与到国际市场的大竞争中。

产品远销欧美、东南亚、中东、俄罗斯、澳洲等地，出口创汇连续保持着100%以上的高速递增。通过尝试，公司已成功实现从产品出口到技术、资本输出的转型。

参考资料来源：长虹官网-简介

原标题：2019年中国家电行业市场分析：AIoT技术将是竞争破局点，5G技术带来颠覆式变革机遇

5G与AI已成家电业两大热词

5G商用的加速落地和AIoT的不断融合，使得新的技术变革、产业应用场景、商业机会，纷纷从试验阶段开始走向应用战场，引领家电业走向更多的“无人区和深水区”。

1、家电企业聚焦人工智能

随着人工智能(AI)技术的不断推进，彩电业在智能化和物联网的道路上正加速狂奔。近日，老牌彩电企业康佳推出了人工智能新品K1电视，用全时语音革新了传统电视的交互体验。作为康佳旗下最新的产品系列，K1电视最吸引市场关注的就是它独特的语音和人脸识别技术。据了解，K1电视搭载了AI全程语音、AI画质、AI音质、AI音箱、AI智能家居、AI情感交互六大技术，其拥有的智能识别功能已能实现模糊匹配，不需要指向性指令，从而彻底甩掉了遥控器。

同时，康佳K1电视支持电视控制、百科信息、影视搜索、O2O服务、智能家居等多项功能，涵盖衣食住行和娱乐各个方面，实现全场景覆盖和全生态语音 *** 控。此外，借助摄像头，以人脸识别、手势识别、声纹识别等多种识别技术为基础，康佳智能交互系统还大大提升了大屏展示的优势，让电视更智能，让沟通更顺畅。

康佳电子科技公司总裁常东表示，AI将成为康佳重回彩电第一阵营的重要契机。按照规划，康佳2019年将围绕语音和智能互联，打造一个以电视为核心的家庭AIoT(人工智能与物联网融合)控制和显示中心。为了契合品牌年轻化的转型，康佳甚至邀请了流量明星鹿晗担任品牌代言人。

近年来，智能化已成为彩电业主推的方向之一，在这条新赛道上，众多厂商已陆续就位。与康佳一样，长虹也希望能通过AIoT战略助其品牌实现复兴。在今年的CES(美国拉斯维加斯消费电子展)以及AWE(中国家电及消费电子博览会)两大行业展会上，长虹均以电视为智能中心，展示了AIoT的生态应用;TCL也在今年的春季发布会上宣布全面进入AIoT赛道。

借AI浪潮焕发生命力的不止彩电业。前不久，海尔洗衣机发布了基于衣联网的“纤合”洗衣机、“颐人”免清洗洗衣机、卡萨帝融合纤洗护理机、Leader2洗衣机等新品，集中展示了海尔洗衣机在不同洗护场景下的差异化智慧解决方案。

在海尔看来，新时代生活场景多变，用户的需求也在变。为了让消费者的洗护体验更智慧更便捷，海尔洗衣机推出了衣联网生态平台，构建了阳台、卫生间、玄关、厨房、儿童房、衣帽间等6大智慧洗护场景。

据工作人员介绍，通过衣联网生态平台，海尔不仅实现了智能化单品的互联互通，还打破了产业边界，让用户获得了贯穿洗、护、存、搭、购全流程的智慧洗护体验。

2、AI成产业竞争破局点

在积极加持人工智能的同时，家电业却是在焦虑中度过的。奥维云网(AVC)数据显示，2019年上半年，家电市场全品类零售额3968亿元，同比下跌32%，成为自2012年以来的新低点。从7月前两周情况来看，大盘失速正在加快，预计下半年的市场情况不容乐观，家电行业整体步入“寒冬”。

2019年上半年中国家电市场分品类规模统计及增长情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

以彩电为例，近年来，国内彩电市场趋近饱和，加上娱乐方式的多元化，手机等智能终端分流了原先电视的大部分用户，尽管各企业仍在暗中较劲大打“价格战”，但已很难刺激消费者的购买欲望。

面对整体萎缩的市场，彩电企业绞尽脑汁想让电视机重新成为“家庭娱乐中心”，其中智能化被彩电行业视为“救命稻草”。但一开始，彩电的智能化几乎没有应用场景，既不能与其它设备互联互通，也无法实现人机交互。随着AI技术的推进，智能电视在“认知”层面出现了进化，开始参与到家庭生活的全部场景中。

常东表示，现在的电视分辨率越来越高、屏幕越来越大，HDR越来越精细，但这些进步都只是“锦上添花”，只有AI和以AI为基础的IoT(物联网)技术，才能让电视变得更加聪明、更人性化，并以此为基础构建家庭核心中枢，形成前所未有的新应用生态。

和彩电业一样，洗衣机市场的增速也出现了停滞局面。根据奥维云网发布的推总数据，今年前4个月，中国洗衣机市场零售额达215亿元，同比下跌20%。不过，头部品牌海尔线上和线下渠道的销售额均获增长，其中海尔洗衣机今年前5个月线下渠道的市场占有率高达3426%，而线上渠道的市场占有率也达到了3209%。

业界表示，海尔洗衣机之所以逆市增长，主要得益于其强大的产品创新能力以及对AIoT等前沿科技领域的积极布局。

知名行业专家、帕勒咨询公司资深董事罗清启认为，目前大部分洗衣机企业的焦点都停留在“洗”上，围绕“洗”进行各式各样的产品升级，而海尔却通过链接服装、家纺、洗涤等多个产业形成衣联生态，洗衣机由洗涤设备变成了衣物管理平台，为用户提供围绕“衣”的全生命周期的智慧解决方案。

在他看来，AIoT技术将是产业跳出同质化竞争的决定性因素和破局点。对洗衣机行业来说，未来的趋势不是卖出了多少件产品，而是通过洗衣设备管理了多少件衣物，全生态的核心也会转移到“衣物的流动”这一场景上来。

3、5G加速产业变局

如今，人工智能俨然成为家电企业的“兵家必争之地”，而5G商用的加速落地，更是让这一新赛道充满了想象空间。

6月6日，工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通和中国广电发放5G商用牌照，预示着我国正式进入5G商用元年。

通俗地说，5G就是第五代移动通信技术。与2G到4G呈现出的跨越发展不同，5G并不是一种独立的、全新的无线接入技术，而是对现有的无线接入技术的演进，以及一些新增的补充性无线接入技术集成后解决方案的总称。

对普通用户而言，5G网络带来的最直观的冲击是网速的巨大提升。当前，4G网络的峰值传输速率可达到每秒100M，5G的峰值传输速率理论值则将达到每秒10G。

从技术角度看，除了高网速，5G还拥有大带宽、低时延、高可靠、广联接等特点，这些优势都为物联网时代的万物互联提供了得天独厚的基础条件。

业界普遍认为，5G网络下无处不在的高速连接，使得智能终端设备的“去中心化”趋势非常明显，未来与用户高频交互的，是不同场景中现实存在甚至是虚拟存在的各种屏幕，而非再去用手指低效地触屏单一设备和简单遥控。与此同时，不断优化革新的AI技术，可以助力企业实现智能家电产品的语音交互、端与端间的相互协作等更高水平体验的升级，进而重构用户需求。

眼下，受制于时延、网速、连接数量等因素，智能家电产品多通过手机进行 *** 控，尚不能完全实现语音控制，仍处于发展的初级阶段。未来，在5G网络下，这些制约都将不复存在，而5G
与AIoT的聚合，则给整个家电业带来了颠覆式的变革机遇。

青岛海尔洗衣机有限公司总经理李洋表示，5G不只是一场技术革命，更是一场观念革命，借助5G和AI技术，家电行业将迎来新一轮进化。虽然5G全面普及还需要时间，但人们会认为所有家电联入网络是顺理成章的事情。而越来越高的联网率和智能家电由此生成的海量数据，又会促使家电变得越来越智能、越来越好用，最终的结果就是家电智能化的水到渠成。

罗清启则认为，在5G带来的物联网时代，产消关系会发生颠覆性变化，必须把用户的需求信息持续大规模地向生产端广播。更重要的是，5G属于基础设施建设，它最令人期待的地方，就是带来了无数令人意想不到的创新应用，引领产业走向更多的“无人区和深水区”。

更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院发布的《中国智能家电行业市场调研与投资预测分析报告》。

不算。成都长虹网络科技有限责任公司成立于2007年07月06日，注册地位于成都市金牛区三洞桥路，法定代表人为李诚，公司是研发、生产、营销于一体的独立子公司，并不算外包，经营范围包括软件开发、销售；物联网技术服务；信息技术咨询服务（不含信息技术培训服务）；集成电路设计；电子电器、通信设备。

企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日，大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备，那么，该怎么做才能成功去布局
最近，电子科技大学教授，云基地大数据实验室合伙人周涛在接受采访时提出，对于普通企业要通过修炼成为大数据企业，关键要做好7个步骤：
1要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据，就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的，一个人来还是几个人，有老人和小孩吗，穿什么样的衣服等等，还有客户的情绪，看了什么，问了什么问题，最后买了什么东西，都是非常重要的数据。
另外，企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来，这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说，长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器，监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素，希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工 *** 作和产品质量影响最大，但是事实上最终数据分析的结果，温度是没有什么影响的，恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大，反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业，第一步企必须要实现数据化。
2企业要自己培养一些大数据理念，或者是小数据挖掘的团队。做大数据，企业的规模不一样，要求也不一样。如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家，也不是说就是特别擅长或适应网络，这样的人不重要了，重要的是要有武器，什么样的问题来了知道怎么解决。
关键我们认识是要培养四种理念：
(1)除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据，这些数据怎么处理，它存在的大挑战是什么。
(2)一定要懂预测，因为绝大部分的大数据应用回到预测中，预测里面很多方法都是基准学习的，而基准学习目前最火的方向是集群学习。
(3)要走分布式存储计算，这绝对不是说我知道给Hadoop 、Mapreduce、Hbase就够了，关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的，你的数据来了，我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲 *** 作性，大概的成本多少，哪些数据挖掘的重要算法我要把他Hadoop、Mapreduce实现，哪些算法要通过SPTA，可变逻辑治理是在硬件里面，从而替代CPU、GPU。
(4)需要整个数据向外的发展，知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值，或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力，建立起企业数据挖掘的人才团队。
3企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”，很多的企业，比如说像服装销售这样的传统行业，我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样它的竞争品牌是什么样售价，怎么样销售的对于这样一些数据，如果到需要的时候才去找，往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候，希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据，例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行，这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候，再去问已经没有机会了，或者说成本太高了。我们建议，企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法，根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。
4企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合，不仅就是包括了数据的采集、数据库架构，向上的分析模块，再往上的API数据出口，以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣，企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。
5大企业一定要有数据侦测的能力，需要有创新思维的人随时思考这些问题，比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子，它存了很多艺术品的数据，所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数，还有很多企业的一些数据，实际上都可以发挥想象不到的价值。
6一个大数据企业包括未来现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化，另一方面企业要尽量去通过一些平等办法，通过数据交换的方式互相共享形成数据化。
7企业还要做好数据方面的战略投资。我认为有三种比较先进的模式。
一种模式叫做产业链布局，比如说海尔、长虹可以投物联网，对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗，在这个方面寻找相关的数据应用。
第二个方面就是技术，你要知道哪些是硬技术创新，特别是在基础术设施层面的，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析，这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。
第三种模式是数据集方面的投资，我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据，它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据，所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据，强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的，一是要去关注企业的数据价值，其次要关注早期的投资，去长期指引而不是短期追逐回报率，最后还要多关注传统行业。
周涛教授提出，大数据的本质不在于数据量有多少，也不在于是否是异构的数据，而是在于数据是关联的，整体的数据可以流动起来。他认为，跨领域关联，通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。
当然，数据本身并不产生价值，只有通过大数据的分析去解决难题才是价值，而大数据对于企业营销的作用是可大可小的，不过在这个把大数据作为概念的时代，企业还是要做好布局大数据的准备，向大数据企业修炼。

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