田日辉：数据智能推动企业创新和产业升级

联想集团副总裁、首席研究员 田日辉

　　新浪财经讯 “2016中国高新技术论坛”于11月16日-18日在深圳会展中心举行。联想集团副总裁、首席研究员田日辉出席并演讲。他认为驱动创新和产业升级最重要的核心因素就是数据和智能以及基于数据的智能。

　　以下为发言实录：

　　大家早上好，深圳是中国制造业的一个圣地，也是中国创造的非常重要的发源地之一，今天非常高兴能有这个机会在深圳跟大家汇报一下我们对数据智能推动企业创新和产业升级的一些想法。

　　首先我们看看2020年的世界，其实这个里面很多事情已经发生了，大量的数据，高速的网络互联5G，包括连接的速度和广泛的程度都会以摩尔定律更高的速度发展，包括更多的设备，不仅是我们随身的设备，而且是我们很多的智能设备，包括眼镜一些工业化LT的设备，更多的娱乐服务更多的智能。这样的世界里面有新的数据、技术、新的资产整合进来，人们会开发很多新的应用，用新的思维方式建立新的文化。

　　很多企业在新的业务模式在新的世界里面由于这些驱动建立起来，我们认为在这个过程中，驱动创新和产业升级最重要的核心因素就是数据和智能以及基于数据的智能。我们已经经历了网络化的时代，包括数字化，我们现在已经进入了数字化和智能化时代，将会向大融合的时代发展，这个就是一切的互联、数据化、一切的人工智能，所有的企业个人通过广泛的网络连接起来，通过人工智能增强我们的创新和产业的升级。

　　从企业角度来说，我们传统的企业IT已经不能满足新的时代发展，我们可以看到传统企业IT在很多时候它的传统系统像ERP这些系统是独立的，而且现在很多企业包括我们银行电信很多应用系统还是跑在大G（音）上面，就是垂直整合的系统上面。这会造成很多数据的误导化，不同的系统的数据很难进行统一的分析，很难挖掘出数据的价值。并且对于很多的企业来说，传统的IT的数据也是不完善的，你没有用户使用的数据，没有用户每天使用你产品的模式，你不知道用户的需求，你不知道搜索的引擎上大家对你的产品怎么评价，对你的期望是什么。

　　怎么解决这个问题？我们给出的建议是，我们希望进行一个新的数据智能的时代，连接一切，统一数据、敏捷智能，这是我们提出的数据智能时代的三个核心的要素。所谓连接一切就是包括我们的产品我们的生产线，包括很多行业里面的应用和个人的应用都可以通过各种移动的智能设备，各种物联网来把它的数据整合起来，收集起来，通过这个我们能理解物理世界发生的一切，我们的高端机械它在运作的过程中，它的部件是什么状态，我们的汽车车联网能够收集这些产品运营过程中的信息。

　　右边这个部分是传统企业的ERP、CRN的数据，这个是结构化的数据为主，也是非常有价值，需要和MP和下面的搜索社交媒体的数据包括电商上面的用户反馈的数据，用户交易额的数据整合，这些数据整合起来不论是规模还是多样性多是非常复杂的，所以我们要有RTTP，和LPP能够有不同的计算模式的支持，有统一的数据管控数据安全和数据隐私的保护，通过不同的算法和面向行业的应用模型，积极学习等等这些手段来提供给业务，即时的，深入的数据和智能的模型。

　　通过这些来改变我们的客户经营，提升我们的产品创造能力，提升我们的运营效力，最终使我们的业务模式能够有一个更好的升级。

　　这个给大家一个例子，这个图是国外一个非常著名的讲供应链的一本书上摘下来的，就是把你的传统供应链CRM的数据和你的外围的数据，包括你的产品的使用数据，包括你的各种设备使用的数据，还有就是搜索的数据，用户的评论等等，能够形成对产品的持续优化，这是在供应链的传统管理领域里面，大家已经提出来了数据智能的思想，这样模式数据智能时代连接一切，统一数据和敏捷智能的模式会对产业有巨大的影响。

　　我们看到他们的特征是说从基础设施角度，在数据智能时代存储和计算网络都通过软件定义的方式实现，能够形成非常快速的灵活的部署和支持和应用升级。从平台技术现在在新技术发展中，开源技术有了一个很高的地位，就是很多新的创新，包括很多传统的企业级的创新都是由开源驱动的，这里面的核心像云的技术等等，这些基础技术引领社会发展，能够进行全价值链的自由创新和无缝拓展。从应用敏捷化和智能化和数据驱动，所有一切创新的基础。数据智能在技术和思维两个方面深度影响企业，包括你管理的模式，包括你的商业模式的建立，所以我们需要在技术平台和分析技术应用技术有一个全面的变革才能推动数据智能时代的发展，才能进入到这个时代里面。

　　最终每个企业每个行业的数据智能连接起来会使我们整个社会有一个深度的变革，能够推动整个社会的商业运用模式的创新。这个图我们可以看到，公共事业、政府、医疗餐饮等等各个方面都会通过数据智能有很多的创新，包括和用户交互的创新，包括产品的创新，包括让交通行业，交通规划的创新，这些创新跨行业的数据和智能结合起来，又会产生新的化学反应。不同的行业的数据，不同企业的数据，整合起来进行深入的分析绝对会产生出大家想象不到很多的新的变革。

　　后面我们简单讲一下我们理解如何构建一个企业的数据智能的平台。

　　这里面我们认为构建数据智能平台有三个核心，首先第一个就是你的数据要从你的工厂，你的物流、所有的地方来，所以有大量的物联网的支持，才能把这些数据收集上来，所以要构建一个双链驱动的CPS系统，就是你的物理世界和数字世界能够有一个精准的设计，能够进行快速的分析，它的数据世界的创新能够快速地反馈到物理世界里面。这个是设备级、工厂级和企业级这个是非常大的挑战。

　　第二个就是数据的融合和数据治理，我们刚才看到我们的数据来源于物联网、社交、企业内部传统的很多数据，这些数据都是支持不同的模式，而且很多数据是冲突，很多数据的结构不是特别精准和干净的，所以要进行大量的数据整理和清洗，要有统一的数据整合的平台，通过这个平台能够把分析的任务和传统的交易性的任务在一个平台上执行，这个对计算模式和分析模式都有比较大的影响。

　　第三个挑战就是能够进入到深度和学习的阶段，现在我们很多企业还停留在前面的阶段，就是知道收集很多的数据，也知道发生什么，就是我能通过数据分析出为什么发生这些问题，对企业的价值是能够进行预测，能够进行深度的优化，这些预测的结构能够反回来影响你的物理世界、物流系统、仓储布局，这些是要从分析方法上要有很大的提升，我们给企业提的建议就是说，从数据智能的演进规划、数据管控到系统的架构设计以及你的组织结构的变化都要有一系列的优化调整才能真正进入到数据智能的时代。

　　最后拿几个案例，包括我们自己的案例和我们客户的案例跟大家分享一下数据智能时代我们一些新的业务模式的创新。

　　首先我们构建了以客户为中心的整个体系，大家知道联想有PC业务、手机、数据中心业务，我们所有的用户不同的渠道、国家、地区，不同的接触点，包括销售所有的用户信息会整合起来，包括用户对产品的优先选择性，这个都会通过一个统一的系统，它能够把用户的信息勾出来和我们营销活动结合起来，做到精准营销。

　　另外一个例子就是我们全价值链的产品生命周期的管理优化，从产品与营销、工厂生产、出货，还有包括产品出厂以后使用的信息都会整合在一起来整体优化产品的质量和产品创新来优化价值链。

　　最后是我们客户的例子，是国内特别著名的钢铁集团我们做了供应链需求的预测，包括不同钢种的钢材需求，包括订购量的需求，这些数据就包括了它本身的客户数据，它的历年的经营数据和宏观数据和竞争态势的分析等等的数据。非常高兴今天能跟大家分享一下数据智能时代的想法，希望今天讲的这些案例和我们的一些建议能够帮助到我们的企业来不断地提升自己的创新能力和提升我们整个产业的，帮助中国的产业进行升级，谢谢大家。

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