中国消费者汽车驾乘指数第一批车型测评

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每次谈及智能制造，虽然触角不同、思路广阔，但是大家都认同，未来的制造一定是自动化程度相当高，信息化与自动化的整合，对于产业的竞争力有着大幅度增强，而这一切都要基于融合。数字作为新经济模式的原材料，一定要贯穿在产品生命周期的各个阶段。

 在对设计为主的市场方面，我们通过对广泛的外源数据，类似社会化媒体的分析，企业可以更好地了解市场状况的基础，因而数字也成为更快更好的决策基础。第三，提高生产与经营的灵活性。

在这个过程中，我认为每个企业都会依据自身的情况而定出相应的战略和设计，但基本必须做好三件事：第一，不断持续提高生产力。每个应用系统都有自己的数据，与组织结构的竖井相辅相成，逐步形成了我们今天看到的信息独岛。大数据基础工作之一，就是要整合大量数据集。大数据对促进供应链中的生产环节产生了前所未有的巨大影响，在众多的运营决策改进里面，这些影响包括产品设计、质量控制、客户画像等等。

生产型企业生产的多为有形产品，而服务型企业生产的多为无形的产品。无论有形、无形或是把产品服务化的企业，其最终的目的都是以通过服务来增加利润，并且在同质化竞争中体现差异性。

目前的系统，只是人类智能的结果。那么，数字化与智能化能解决信息孤岛问题？企业“竖井”有两层含义。

我认为这次新技术包括人工智能、大数据等所带来的是一次变革的机遇，企业要通过技术创新，将其转化成经济上成功的新产品和服务。无论是流程再造还是降低成本，数据处理的概念是相通的。

中国的工资成本平均每年上涨19%。我们以从不同的模拟和数字资源中获取的大量数据为基础，整合的出发点就是从关联、趋势和特定模式方面对大数据的分析。在我非常有限的认知里面，“智能”一这个形容词基本上只能用于有思想、有创造力的人类自身。提高生产力的方法主要有：优化现有流程、提高制造业的自动化程度、改进设计、降低劳动成本以及完善供应链管理模式等五大手段。

这些手段似乎都可以与大数据的概念有关。由于任何问题都有可能在某种程度得到优化，我们应当利用大数据的技术和项目，着眼大数据应用场景，实现“竖井”的融合突破。

每个企业都有自己的规划和自己企业在运营环节的管理最佳实践，毕竟，这么多年的信息化建设，对企业的产品从制造到销售的方方面面都有了很大的提升。利用大数据的实时数据分析，将数字勾勒出来的消费者偏好转化成为有形的产品特点，利用数据设计产品，实现研发与运营共享数据，共同参与产品设计的改进和调整。

跨越“竖井”是当代企业营销面临的重大挑战之一。自动化程度的提高，劳动力成本在产品生产的总价值方面所占比例越来越少。

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