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本期《脱胎容易换骨难》是一篇全方位诠释和审视工业互联网的文字。云计算、物联网、数据分析等技术带来的新生产力革命几乎瞬间而至,商业世界的发展开始由数据决定,人的主观意识不可避免地服从于数据采集和计算之后的最合理答案。精确、高效而不是模糊、迟滞。可以想见,就如同十多年前互联网带给人类世界的彻底变革一样,新生产力革命也必将带来我们很多固有习惯、思维的变革,比如:
员工面临的挑战
“我找不到足够的拥有定量分析能力的人、找不到能够阅读设备图表的人,我不需要能够干重活的人或者是连续 8小时每15 分钟做重复事情的人。”这是MIT的MacAfee教授在描述新生产力革命时代,企业对于员工的新要求。机器正在大量地替代人工,经验正在被智能分析带来的各种精确、快速、节省所替代;低层次员工正在被智能化的机器所替代,这会带来更高效的生产和更高额的利润,也是老板们不可能不顺应的市场选择。
好在我们还可以用互联网的发展进程做参照,在精确和快速之外我们还能做什么?高智能机器的管理者,抑或创意性更强的工作,将成为我们下一步必须要做的抉择。
IT企业面临的挑战
一个有些嘲讽意味的事实是,工业互联网并非是IT企业的发明创造。在工业的整个发展进程中,IT企业似乎也没有占据绝对的主导。这是一个有些尴尬的窘境,尽管整个IT行业的服务模式和盈利方式都在发生着乾坤挪移式的变革。在这个大革命时期,整个人类社会和工业社会并没有给IT行业太多的改变自身的时间,尽管事实是由于新生产力革命带来的商业机会呈几何级数的增长。
很欣喜的是,能感受到整个IT行业都在做着自身革命。之所以用“革命”来形容,是因为所有的改变几乎都是颠覆性的。而且在群雄逐鹿的时代,以往的江湖座次能在瞬间土崩瓦解,更何况还有像GE这样的非IT企业也来分一杯羹。
互联网免费模式的挑战
“免费 增值服务付费”,是互联网已经普世的商业模式。在新生产力革命的时代,这种商业模式是否也依然适用?
所谓免费,是将那些可以免费获得的显象数据作为吸引眼球的途径和工具,在此基础上对于数据的加工以及定制会获得相应的劳动报酬。工业社会道理似乎也是相同的,传感设备成本的降低,让数据采集变得廉价而轻易。而如何将简单的数据提炼出可以被承认和交换的价值,将成为IT企业在新生产力革命中强势获利的可能。尽管,工业的特殊性需要我们做更多的融入和学习。在数据上做更多的增值加工以及快速响应,将成为IT企业为客户搭建IT架构的核心职能。同时,嵌入或者融入工业流程和产品,将是未来新生产力革命进程中产业IT化的重要部分,同时这也将是IT媒体需要重点关注的领域。
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好在我们还可以用互联网的发展进程做参照,在精确和快速之外我们还能做什么?高智能机器的管理者,抑或创意性更强的工作,将成为我们下一步必须要做的抉择。
IT企业面临的挑战
一个有些嘲讽意味的事实是,工业互联网并非是IT企业的发明创造。在工业的整个发展进程中,IT企业似乎也没有占据绝对的主导。这是一个有些尴尬的窘境,尽管整个IT行业的服务模式和盈利方式都在发生着乾坤挪移式的变革。在这个大革命时期,整个人类社会和工业社会并没有给IT行业太多的改变自身的时间,尽管事实是由于新生产力革命带来的商业机会呈几何级数的增长。
很欣喜的是,能感受到整个IT行业都在做着自身革命。之所以用“革命”来形容,是因为所有的改变几乎都是颠覆性的。而且在群雄逐鹿的时代,以往的江湖座次能在瞬间土崩瓦解,更何况还有像GE这样的非IT企业也来分一杯羹。
互联网免费模式的挑战
“免费 增值服务付费”,是互联网已经普世的商业模式。在新生产力革命的时代,这种商业模式是否也依然适用?
所谓免费,是将那些可以免费获得的显象数据作为吸引眼球的途径和工具,在此基础上对于数据的加工以及定制会获得相应的劳动报酬。工业社会道理似乎也是相同的,传感设备成本的降低,让数据采集变得廉价而轻易。而如何将简单的数据提炼出可以被承认和交换的价值,将成为IT企业在新生产力革命中强势获利的可能。尽管,工业的特殊性需要我们做更多的融入和学习。在数据上做更多的增值加工以及快速响应,将成为IT企业为客户搭建IT架构的核心职能。同时,嵌入或者融入工业流程和产品,将是未来新生产力革命进程中产业IT化的重要部分,同时这也将是IT媒体需要重点关注的领域。
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