中国大数据产业的痛点和困难
中国大数据产业的痛点和困难
大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。
就像互联网＋的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。
大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。
2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰，相信10月份的乌镇互联网大会上，大数据还会是一个大的热点。
大数据论坛上，数据产品和解决方案被介绍的很多。
数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。
中国大数据产业经历着很多痛苦，大数据产业前景很好，但是大数据企业却很难做大，很难实现质的飞跃。
中国大数据产业的痛点和困难如下。
1 大数据企业众多而弱小，很难实现产业优势
中国大数据企业大概有200多家，将近60%集中在北京，以小微企业为主，年销售额达到十亿人民币的企业几乎没有。
大数据产业处于春秋时代早期，各家诸侯割地而立，每家占领了一块小的细分领域，很难做大，都面临着同行的激烈竞争，有的领域例如舆情监控已成为红海。
大数据企业人数大多在几十人到几百人，少有千人以上的企业。
没有一家大数据企业可以统领一个行业，没有一家企业占有细
分市场10%的份额，没有一家大数据企业建立了行业标准，领导行业发展。
中国大数据产业处于极度分散状态，优秀的人才分布在不同企业，很难形成人才合力。
各家企业规模小，很难在企业做深做大，很难利用大数据帮助企业实现业务提升。
大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求，中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。
大数据产业如果要形成产业优势，必须需要一批领军企业。
参考国外大数据产业，中国在大数据基础架构，数据产品，数据工具、数据清洗和数据挖掘、数据分析、数据人才都需要产生一批标杆企业。
每个领军企业都规模应该在千人以上，销售额应该在百亿以上，否则很难形成技术和人才优势，也很难利用大数据帮助客户实现业务提升。
贵阳大数据交易所《2015年中国大数据交易白皮书》提到2014年中国大数据市场规模为767亿元。
这个数字看上去不错，估计其实真正和大数据工具和大数据产品相关的不足20%（业务价值提升）。
大多数的经费都用于大数据基础平台（存储和计算）、咨询、报告等和业务价值提升相关度不大的领域。
中国大数据市场销售额大多数集中在传统的IT企业例如IBM，Oracle，EMC，Intel，华为，联想等。
真正大数据企业所有市场份额加起来可能就在百亿元左右。
中国大数据企业规模过小，领军企业缺少，行业过于分散，这些都是制约中国大数据产业发展的因素，也是产业做大的一个痛点。
2 外部数据是一个个孤岛，数据价值低
数据是大数据产业发展的基础，具有商业价值的数据可以帮助企业洞察客户、数字化运营、风险管控、精准营销、预测和决策等。
具有商业价值的数据和商业分析真正能够帮助企业提升业务，创造出新的价值。
中国的大数据市场还不成熟，很多大数据企业拥的数据都是片段的数据，很难形成完整的，具有商业价值的数据。
大数据市场的数据质量和企业的数据需求有较大的差距。
外部数据大多处于孤岛状态，数据之间很少流动和整合；孤立、不流动、没有整合的数据很难帮到企业，很多需要数据的企业不得不从多个大数据企业采购数据，效率很低，采购来的数据价值不高，数据整合的难度较大，数据采购的整体费用过高。
大家都看到了数据分散的弊端，于是很多地方都建立了大数据交易市场，帮助大家进行数据交易和数据采购。
由于缺少法律保护，很多企业不太想在交易市场进行数据交易，往往还是采用一对一的数据交易，这种交易方式可以保护交易双方的利益。
具有商业价值的数据还在开发中，大数据交易市场，缺少大量可以进行交易的数据。
大数据交易市场这种商业模式，还需要用很长的时间去证明。
中国质量最好的数据在金融行业、BAT、电信运营商，这些企业比较谨慎，很难向外部输出数据。
这三大行业自身的主营业务也不在数据，其数据产品生产和输出的愿望也不强烈。
政府的数据正
在逐步开放，但是其数据质量、集中度、输出方式等多存在很大多挑战。
在中国大规模的数据开放，至少需要3年时间才能达到商业应用要求。
3 大多数企业客户，对数据商业应用敏感度低
大多数企业对数据有需求，但是其对数据商业敏感度很低。
对数据商业应用的场景以及数据技术了解很少。
即使是数据商业敏感度较高的银行，至少要沟通三次以上，其才能够建立起数据价值理念。
其他行业例如制造业，房地产业，零售业，他们的数据商业敏感度更低。
甚至万科的王石也大声疾呼，不要和房地产业谈大数据应用，房产行业数据还不全，很多还是手工数据。
于是某个领先的电商开始帮助万科进行数据规划建设，研究大数据在房地产行业的应用。
已有的大数据企业商业案例中，大部分都是大数据企业主动去找客户谈合作，为企业提供数据产品、数据工具或数据技术，目的是帮助企业提升业务。
但是这种商业模式很累，市场很难被引爆，被动的数据商业应用，往往和业务结合较弱，无法迅速帮助企业利用数据提升业务，同时也无法解决业务发展瓶颈。
企业内部人士深度了解业务需求，他们缺少的是市场数据和消费者反馈，缺少的数据分析方法和工具。
企业内部人士更应该成为大数据商业应用的主力，参加一些行业活动，从需求出发，主动寻找数据和解决方案。
移动互联网时代，商业竞争策略很清晰，一个是快，一个是要利用数据进行决策。
大数据产业的发展，不仅仅是大数据企业自身的事情，也是各家企业自身的事情。
企业客户也应该依据业务需要，主动到市场寻找数据和解决方案，提升数据商业敏感度，从业务场景出发，寻找具有价值的数据。
4大数据技术和产品同业务结合深度不够
市场上所有大数据企业和客户都面临一个难题，就是数据解决方案同客户业务结合的深度不够，数据对业务整体推动效果不如期望，这也是大数据产业爆发的一个痛点。
由于外部数据质量、企业用户数据敏感度、企业管理方式、商业数据人才等问题，大数据解决方案很难和业务深度结合。
大数据核心价值就是揭示事务发展规律，帮助企业利用数据进行科学决策。
目前大数据的商业应用领域主要集中在数据采集、数据存储、数据计算、用户画像、精准营销等领域。
大数据最具商业价值的预测和辅助决策功能并没有被充分利用。
特别是在重大战略决策方面，大数据的作用并不明显。
企业的产品开发，市场策略，战略决策还是依靠过去的精英决策和经验主义。
未来社会只有两类企业，一种是利用数据发展的企业，另外一种是不重视数据被淘汰的企业。
大数据企业如果想发展壮大，如果想成为行业领先的企业，其必须放弃短期利益，深入到客户的运营中去，了解客户的数据，了解客户的业务，了解客户的商业需求。
同时利用数据了解客户，了解市场，了解业务场景。
数据和业务深度结合的核心是掌握正确的数据、
正确的方法、正确的工具。
业务人员要懂数据，技术人员要懂业务。
复合型数据人才是数据生意的关键，业务人员掌握数据技术的门槛较高，但是技术人员了解业务的门槛很低，复合性人才倾向于从技术人才培养开始。
企业内部的数据人才和大数据企业的数据人才需要互相学习，了解对方环境和需求，在同一个平台上进行对话和沟通。
数据团队需要深入了解业务场景和背后的规律，从业务出发，从场景出发，从数据出发，将大数据解决方案同业务深度结合，利用数据推动业务发展，发挥大数据预测规律的核心价值。
5 专业数据挖掘工具和人才缺失
传统的数据挖掘工具和BI系统存在很久了，通过各类报表展示，让管理层了解企业运营信息，过去的确帮助企业提高管理水平，达到了预期目的。
在大数据时代，企业需要的是实时数据，需要的是高效工具，需要的是决策支持和预测。
传统的数据挖掘工具的性能和灵活性已经不能满足企业的需要，另外非机构化数据的应用也对传统数据工具提出了挑战。
BI领域中的SAS，SPSS，TD等数据工具越来越被边缘化，R语言正在成为数据统计和可视化的新宠。
数据的时间价值正在得到重视，特别是金融企业，所有的业务部门都期望在最短的时间里，看到资金使用情况，客户交易情况，风险管控情况。
企业越早了解信息，就会越早进行决策，时间就是
Money。
过去数据需求可能是T＋5或者T＋30，现在的数据需求往往是T＋1或者T＋0，数据实时性、准确性、相关度被提到了一个非常重要的地位。
业务的需求已经很明显了，但是数据工具和人才却是一个很大的挑战。
中国200多家大数据企业，看到了大数据产业的曙光，看到了大数据产业的价值，同时也在经历着大数据企业的痛苦。
大数据产业发展很快，市场正在逐步变大，但是其产业优势不明显，优势企业很少，数据商业化较慢，市场还不成熟，客户数据商业敏感度较低，缺乏高质量数据工具和人才。
所有大数据企业内心的感受就是，站在了时代的风口，选对了方向和行业，但是发展壮大还是很难。
200多家大数据企业正在努力耕耘着大数据产业，痛并快乐着。
大数据行业的挑战和整改意见
大数据行业的挑战和整改意见一、大数据行业的挑战随着信息技术的迅速发展和应用，大数据行业在全球范围内迅速壮大。
然而，这个庞大的行业也面临着一系列的挑战，这些挑战对于行业的正常发展和可持续性增长产生了一定的影响。
1. 数据安全与隐私保护大数据行业所涉及到的数据量庞大而广泛，包含了个人、企业和机构等各方面的信息。
因此，在数据收集、存储、处理和传输过程中存在着巨大的安全风险和隐私泄露问题。
黑客攻击、数据泄露以及滥用个人信息成为了日益频繁出现的问题。
2. 技术创新与标准化由于技术更新换代迅猛，各种大数据技术层出不穷。
然而，这也给企业带来了选择困难。
面对众多技术选项，企业需要根据自身需求进行选择，并且要确保所选技术具有较高的可靠性、扩展性和易用性。
同时，缺乏统一标准也导致不同系统之间无法良好地互操作。
3. 人才储备和培养大数据行业对于高端人才的需求不断增加，对于数据分析、挖掘和利用的专业技能要求也越来越高。
然而，目前市场上的有效人才供给远远跟不上行业快速发展的要求。
缺乏经验丰富、有实践能力的数据科学家和分析师已成为一个普遍问题。
二、整改意见1. 增强数据安全性和隐私保护意识加强企业内部员工的数据安全意识培训，建立完善的数据风险评估机制，并加强合规监管力度以减少黑客攻击和个人信息泄露事件的发生。
此外，应采取技术手段加密敏感数据，并设置访问权限限制以确保数据安全。
2. 加强技术研发与标准化努力鼓励企业在技术研发领域进行创新，并提供支持以促进新技术的推广与应用。
同时，在大数据行业中建立统一标准体系，提出规范和指导方针，以确保各种系统之间更好地互通和沟通。
3. 加大人才培养和引进力度鼓励高校设立相关专业，开展大数据相关的培训项目，提供与企业合作的实践机会，培养更多具备数据分析和处理技能的专业人才。
此外，应积极引进海外优秀人才，并提供良好的待遇和发展空间，以解决目前人才市场紧缺问题。
4. 加强行业监管与自律政府部门应加强对大数据行业的监管，并建立起健全完善的法规体系。
数字经济时代的区块链金融监管：现状、风险与应对
数字经济时代的区块链金融监管：现状、风险与应对作者：沈伟来源：《人民论坛·学术前沿》2022年第18期【摘要】区块链是数字经济的基础技术，正在改变科技、产业、市场和监管的面貌。
区块链金融深度融合数字、数据和技术，改变了传统金融业的业态，出现了更多“区块链+”的场景和场域，金融业风险散播和聚集的方式正在发生变化，出现了新的风险类型和传播渠道，对金融监管理念、逻辑、工具和结构提出了新的命题和挑战。
金融创新、金融监管和金融市场之间的三元悖论在区块链金融领域表现得更为突出，急需金融监管部门利用金融科技和数据优化传统金融监管方法和工具，实现以监管科技为核心的智慧监管。
【关键词】数字经济区块链金融系统性风险智慧监管【中图分类号】TP311.13/F83 【文献标识码】A【DOI】10.16619/ki.rmltxsqy.2022.18.006引言当前，我国数字经济发展已步入快车道。
早在2017年，我国数字经济规模已超27万亿元，占GDP比重近三分之一。
2018年9月，国家发展改革委与国开行签署《支持数字经济发展开发性金融合作协议》，计划在短期投入大量资金建设数字经济重点项目。
此外，国家发展改革委等19部门联合印发了《关于发展数字经济稳定并扩大就业的指导意见》，提出要推动经济转型升级和就业提质扩面互促共进，使数字经济领域成为吸纳就业的重要渠道，同时不断完善法律制度框架，使其适应数字经济的发展。
区块链是数字经济的基础技术之一，[1]也是新一轮科技革命的代表。
[2]区块链技术作为一项新型科技，具有去中心化、不可篡改、可溯源等特征，能够适应传统金融领域的需求，因此区块链技术逐渐在供应链金融、贸易金融、加密货币、证券、保险等领域得到广泛应用。
目前，区块链金融尚处在发展初期，技术成熟程度、标准体系建设等方面均存在不足，尤其在区块链金融监管方面，依然存在诸多挑战和难点。
面对区块链金融中的各类系统性风险，监管部门应当谨慎面对，积极采取有效的应对措施。
中国数据产业发展面临的问题和挑战
中国数据产业发展面临的问题和挑战随着信息化和数字化的快速发展，数据产业成为了当今世界经济的重要组成部分。
在这个领域，中国作为全球数据产业的重要参与者，也面临着一系列的问题和挑战。
本文将就中国数据产业发展面临的问题和挑战进行探讨。
一、数据安全问题随着大数据、云计算、人工智能等技术的广泛应用，数据安全问题成为了当前数据产业面临的首要挑战。
数据泄露、数据篡改、网络攻击等问题给企业和个人带来了严重的财产和声誉损失，对整个数据产业发展构成了威胁。
在数据安全问题上，中国面临的主要挑战包括缺乏统一的安全标准和规范、安全技术和专业人才的短缺、监管和执法体系不完善等。
二、数据治理和隐私保护问题数据治理是指对数据的采集、存储、分析、共享等环节进行规范和管理。
中国数据产业面临的问题之一就是数据治理不完善，数据资源的利用和共享受到了较大的制约。
随着用户关于个人信息保护意识的提高，数据隐私保护成为了一个备受关注的问题。
尤其是在移动互联网和物联网的大背景下，如何保护个人信息安全和隐私成为了一个亟待解决的问题。
三、数据技术和人才短缺在大数据、人工智能等领域，技术的创新和应用是数据产业发展的关键。
中国数据产业面临的问题之一就是技术和人才的短缺。
虽然中国在推动科技创新和人才培养上投入了大量资源，但是领域间的交叉和综合能力仍然较弱，导致了技术和人才的匮乏。
国外高技术人才的流失也给中国数据产业的发展带来了一定的挑战。
四、数据标准和互操作性问题数据标准和互操作性是影响数据产业发展的重要因素。
中国数据产业面临的问题之一就是缺乏统一的数据标准和互操作性，导致了数据孤岛和资源浪费。
在这种情况下，不同的数据系统之间难以实现互通互联，也给企业和个人带来了诸多不便。
建立统一的数据标准和提高各系统的互操作性成为了中国数据产业发展的重要任务之一。
五、数据资源开发和利用问题数据资源开发和利用是数据产业发展的核心任务之一。
中国数据产业在数据资源开发和利用方面面临的问题主要包括数据资源不足、数据质量较低、数据共享机制不完善等。
我国大数据产业的发展与瓶颈分析
我国大数据产业的发展与瓶颈分析随着科技的快速发展，大数据已经成为当前最为热门的话题。
在我国，大数据产业已经呈现出快速的发展态势，成为新经济领域中最具潜力的产业之一。
但是，在这一过程中，我们也面临着许多瓶颈和挑战。
一、大数据的优势大数据具有非常显著的优势，可以为企业、政府、个人等提供有效的帮助。
首先，在商业上，大数据可以帮助企业进行市场研究、客户分析、营销决策等，提升企业竞争力。
同时，在人民生活方面，大数据可以帮助政府把握社会发展动态，进行精准扶贫、预防疫情等，提升人民生活水平。
在科学研究中，大数据也可以帮助科学家进行快速、全面地数据处理、分析，提升科学研究的水平。
二、大数据产业的发展在我国，大数据产业已经成为十分重要的新经济行业，其规模和发展速度均居于世界第一位。
据统计，我国大数据产业规模已经达到了11万亿元，同比增长了24.9%。
尤其是在疫情期间，大数据也为我们提供了很大的帮助，以口罩为例，通过大数据的分析将失物招领上的口罩信息变成数据，然后根据数据推测出失物招领上未公布的口罩流失状况、口罩寻回率、口罩价格等信息，这样就可以更好地了解口罩当前的市场情况。
三、大数据产业的瓶颈虽然我国的大数据产业发展已经很迅猛，但是仍然存在很多瓶颈和挑战。
首先，技术方面的瓶颈。
目前，我国的大数据产业主要还是以数据采集和处理为主，而在数据分析和挖掘方面，与国际先进水平相比存在一定差距。
其次，人才方面的瓶颈。
虽然我国有很多优秀的人才从事大数据领域的研究和实践，但是由于技术壁垒较高、人才集中、行业跨度大等原因，大数据人才的供给与需求存在严重的失衡。
除此以外，政策瓶颈、隐私保护瓶颈、数据安全瓶颈等方面也是大数据产业发展的难点。
政策瓶颈主要包括政策法规不健全、政策落地不到位等问题；隐私保护瓶颈指的是在大数据应用的过程中，个人隐私受到了侵害；数据安全瓶颈主要是指在数据采集和处理的过程中，数据安全性无法得到保障。
四、解决大数据产业发展瓶颈的建议为了解决大数据产业发展中面临的种种问题和瓶颈，应该从以下几个方面进行思考和解决。
20160829_前瞻产业研究院_国内智能硬件行业发展现状与痛点
有品，11.6%
魅族，16.3%
资料来源：前瞻产业研究院整理
3. 家居智能硬件市场发展分析
智能路由市场发展分析
1、市场发展规模分析 能路由器市场目前处于市场初级发展阶段，智能路由 器经过2014年的发展，销量进入百万级，同比2013 年涨幅突破200%。虽然涨幅很高但市场仍在经历动 荡期。但是随着智能路由器以及周边产品的快速发 展，不断刺激智能路由器产业的同时还会让用户重新 认识到智能路由器的价值，有助于重塑智能路由器的 品牌形象届时智能路由器将迎来突破性增长。 2、市场竞争格局分析 目前，国内智能路由市场上，极路由、魔豆路由等品 牌是智能路由器市场中的初创型企业，由于这两家企 业进入市场早，推出的产品早期能够形成一定的市 场影了巨头 竞争的又一蓝海。目前市面上主流的智能路由器基 本满足双频802.11ac通167M，无线频段包括2.4GHz和5GHz； 小米路由采用AC双频，最高无线速率达到1167M， 无线频段包括2.4GHz和5GHz；极路由采用由AC双 频，最高无线速率达到733M，无线频段包括2.4GHz 和5GHz；魔豆路由器采用AC双频，无线频段包括 2.4GHz和5GHz；360P1无线频段为2.4GHz，无线 速率300M。
智能硬件公司平均工资（千元）
资料来源：前瞻产业研究院整理
智能硬件行业细分市场发展分析
1. 智能可穿戴设备市场发展分析
智能手环市场发展分析
1、市场发展规模分析 近年，国内智能手环市场扩张迅速，市场规模不断扩 大。2014年，国内智能手环市场规模达到20亿元， 2015年智能手环市场规模在46亿元左右。智能手环 市场市场增速在今后几年有可能放缓，主要是受智能 手表市场的影响。
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工业大数据行业分析报告
工业大数据行业分析报告工业大数据行业分析报告一、定义工业大数据是指在工业生产与制造中所产生的海量数据，这些数据涵盖了整个制造过程中的各个环节。
随着传感网络、云计算以及大数据技术的快速发展，工业大数据的收集、存储、分析和应用能力都得到了显著提升。
工业大数据的应用广泛，包括制造过程优化、故障检测、产品质量控制、供应链管理等领域。
二、分类特点根据应用领域和数据类型不同，工业大数据可以分为制造大数据、能源大数据、交通大数据、医疗大数据等多个子类别。
工业大数据有如下几个主要特点：1.数据多样性：工业大数据包括多种数据格式，如传感器数据、生产日志、用户交互数据等。
2.数据量大：工业大数据具有海量性，需要在数据初始采集、传输、存储、处理等多个阶段进行分批次、分布式的处理。
3.数据时效性：工业数据有特定的时效性，数据的决策分析需要在较短时间内完成。
4.安全性：工业大数据安全性极为重要，需要采用多种技术手段来保护数据，如加密技术、防火墙等。
5.价值利用：工业大数据只有通过有效的数据分析挖掘，才能产生真正的价值，为企业和社会带来实际收益。
三、产业链整个工业大数据产业链可以分为数据采集、数据传输、数据存储、数据分析、应用服务等环节。
其中，数据采集是保证制造数据真实性和多样性的基础；数据传输是实现数据高效传输、保证数据时效性的关键；数据存储是保证数据安全、方便挖掘和分析的重要环节；数据分析是工业大数据挖掘的核心环节；应用服务则体现了工业大数据的综合应用价值。
四、发展历程作为工业智能化的重要支撑技术之一，工业大数据的发展历程可以分为三个阶段：1. 数据化阶段（2001-2010年），主要特征是数据采集收集的起步阶段：数据采集手段单一，数据采集的规模与能力还很有限。
2. 数字化阶段（2011-2020年），从数据采集到数据处理、应用，全链条能力稳步提升：数据收集多元化，数据量规模更大，大数据分析平台逐渐成熟。
3. 智能化阶段（2021年至今），工业大数据开始实现和人工智能的结合，产生更多的智能应用，为智能制造和工业互联网的发展提供强大支持。
中国数据产业发展面临的问题和挑战
中国数据产业发展面临的问题和挑战中国数据产业是指以数据为核心，以数据收集、存储、处理和应用为基础的产业。
近年来，随着数字化、网络化和智能化的推进，中国数据产业得到了快速发展。
中国数据产业发展面临着一些问题和挑战，主要包括数据收集、数据存储、数据隐私保护、数据共享和数据应用等方面。
中国数据产业在数据收集方面面临着问题和挑战。
中国有着庞大的人口规模和广泛的地域范围，数据收集面临着难度较大。
在数据收集过程中，存在数据来源不全、数据质量不高、数据获取成本高等问题。
随着物联网、云计算、人工智能等新兴技术的快速发展，数据产生的速度和规模不断增加，数据收集变得更加困难。
中国数据产业在数据存储方面也面临着问题和挑战。
大数据时代下，数据的存储需求不断增长。
目前中国的数据存储体系还不够完善，存储设施和技术水平有待提高。
数据的存储涉及到数据安全和隐私保护问题，要确保数据的安全性和完整性，需要加强数据存储技术和管理手段的研发和应用。
数据隐私保护是中国数据产业发展中的一个重要问题。
在数据收集、存储和应用过程中，涉及到用户的个人信息和隐私数据。
目前，我国对个人数据隐私保护的法律和法规还不够完善，个人数据隐私被滥用的问题较为突出。
要推动数据产业的健康发展，需要加强数据隐私的保护，完善相关法律和制度，提高数据的安全性和合规性。
第四，数据共享是中国数据产业发展的一个重要环节。
当前，我国数据资源分散、碎片化的问题比较突出，数据共享成本较高，数据之间缺乏有效的联通和融合。
要实现数据资源的高效利用，需要加强数据共享平台建设，推动数据共享的机制和规范的建立，促进数据资源的整合和融合。
数据应用是中国数据产业发展的一个关键问题。
当前，我国数据产业发展还较为弱化，数据的价值和应用还不够充分。
要推动数据产业的发展，需要加强数据的开放和利用，推动数据与实体经济的深度融合，培育数据产业的创新和创业环境，促进数据应用的广泛普及和落地。
“互联网+制造业”背景下我国工业互联网产业发展问题及对策
The Industrial Study | 产业研究MODERN BUSINESS现代商业56“互联网+制造业”背景下我国工业互联网产业发展问题及对策赵 升华中科技大学公共管理学院 湖北武汉 430074当前世界，随着网络信息技术逐渐向制造业渗透，全球主要工业大国都纷纷推动制造业转型升级，加深互联网与制造业深度融合。
工业互联网已经成为美德等工业大国高端制造业改革的必由之路。
振兴实体经济已成为新时期重要使命，在这样背景下，我国颁布了《中国制造2025》战略等大力支持工业互联网发展，推动我国制造业高质量发展。
一、工业互联网发展态势虽然与国外相比，我国在工业互联网的平台功能、商业化程度、生态体系完整度等方面的建设还存在一定差距[1]。
但据中科院和德国可持续发展研究所的合作调查表明，绝大多数中国工业互联网参与者都意识到数字化和互联性对于企业具有重要的影响；近年来积极布局，通过开展平台建设、专项申报、试点示范等一系列工作，华为、三一重工、潍柴、吉利等一批行业骨干企业已顺利进行工业数字化的转型。
我国工业数字化实践已初见成效。
目前多个行业领先企业依托自身制造能力和规模优势，或是率先推出工业互联网平台服务，并逐步实现由企业内应用向企业外服务的拓展；或是基于自身在自动化系统、工业软件与制造装备等领域的积累，进一步向平台延伸，尝试构建新时期的工业智能化解决方案。
我国工业互联网在互联工厂应用方面、产品全生命周期信息感知的远程服务应用方面和企业间互联的网络协同制造应用方面都有着良好的实践经验。
总体而言，我国工业数字化转型已经在多个领域顺利开展，工业数字化转型呈现出全局变革的趋势，工业互联网日益呈现生态化发展特征，各领域企业合作水平和深度不断增强。
我国工业互联网正步入落地应用关键窗口期，各地也纷纷响应颁布相关政策，着力推进工业互联网产业落地实施，全面推动制造业高质量发展。
目前已取得了初步成效，同时也有一些需要亟待解决的问题。
“互联网+”时代传统企业互联网化转型路径研究
牧术蝕济与管搜研老2020年第11期“互联网+”时代传统企业互联网化转型路径研究刘宸希（辽宁大学经济学院，辽宁沈阳110036）摘要：随着"互联网+”发展战略的深入实施以及与传统产业的融合，传统商业模式及其相关服务正在被从底层颠覆，传统企业顺应时代超量进行互联网化转型可谓势在必行。
但互联网产业和传统产业的思想理念差异，致使传统企业互联网化转型困难重重，其共性难题包括：产品同质化严重，传统企业盈利空间不断压缩；商业模式不够成熟，核心竞争力不足；金融投融资环境急需改善，极易陷入规模增长陷阱。
文章基于我国传统企业发展现状，提出了传统企业商业模式、管理模式及营销模式的互联网化转型路线，并通过组织创新、资源管理创新及互动创新等手段以实现传统企业的互联网化转型，即明确企业互联网转型战略、推动企业网络战略体系建设、建设企业转型的基础制度和相关设施开展战略转型。
关键词：企业转型；互联网+;产业融合；企业战略；战略管理中图分类号：F724文献标识码：A文章编号：1004-292X（2020）11-0056-05Research on the Transformation of Traditional Enterprises under the Background of New ConvergenceLIU Chen-xi(School of Economics,Liaoning University,Shenyang Liaoning110036,China)Abstract:With the in-depth implementation of the"Internet+"development strategy and its integration with traditional industries, traditional business models and related services are being overturned from the bottom up,so it is imperative for traditional enterprises to make internet-based transformation in line with the times.However,the ideological and ideological differences between the Internet industry and the traditional industry make it difficult for traditional enterprises to transform into the Internet.Business model is not mature,the core competitiveness is insufficient.The financial investment and financing environment is in urgent need of improvement, and it is easy to fall into the trap of scale growth.Based on the current situation of the development of China's traditional enterprises, and puts forward the traditional enterprise business model,management mode and marketing mode of Internet transition path,and through the innovation of organization innovation,resource management and interactive means to transform the traditional enterprise of Internet,namely clear strategic transformation strategy and the Internet to promote enterprise network system construction,the transformation of construction enterprise system and related facilities to carry out the strategic transformation.Key words:Enterprise transformation；Internet plus;Industrial integration；Enterprise strategy；Strategic management一、引言及文献综述当前我国经济正处于新常态的下行阶段，金融投融资环境急需改善，资本市场活跃度不足，无法为传统企业提供充足的资金支持，许多传统企业陷入规模增长陷阱，这对我国传统企业的发展提出了严峻挑战。
2023年事业单位考试职业能力测验言语理解A类练习含解析(57)
2023年事业单位考试职业能力测验言语理解A类练习含解析一、单选题(共计40题,每题1分)1.AI语音技术正在-----，但现阶段，“检索式回答”是大多虚拟助手的主要人机交互方式之一，对话内容局限于模型自建库和互联网数据。
用户的单个问题体量大且无法穷尽，依据互联网数据回答用户提问命中率低，这种整个行业普遍存在的情况因为大模型的加入得到了-----，AI助手在听.看和感受等方面都因它获得了长足进步，变得越发“博学”，功能不多.语音识别不准.语音唤醒困难等种种不智能的表现正在一一-----。
依次填入划横线处的词语，最恰当的一项是:A.升级解决优化B.改善发展解决C.改变关注进化D.发展改善消除2.过去几十年中国发展总体上很成功，但也存在一些----------的短视行为，比如优先上马“短平快”赢利项目而忽视更需长期投入和经营的基础科学，有些重要项目采取简单外购的“拿来主义”而没下大力气自己攻关。
结果，我们在一些关键技术上存在被人“卡脖子”的-----。
依次填入画横线部分最恰当的一项是:A.急功近利隐患B.好大喜功短板C.顾此失彼困境D.心浮气躁威胁3.“反觇”思维是从事物甲和乙之间的联系，反推出乙同甲的另一种联系的方法在作战指挥中，敢于“反道而觇之”，往往能跳出局部观全局.打破常规辟蹊径，面对复杂多变的战场形势，指挥员若能换位于敌.定式，从侧面甚至反向来决策，及时行动部署，就会拥有战场制敌的更大胜算依次填入画横线部分最恰当的一项是:A.突破扭转B.摒弃校正C.摆脱规划D.忽略调整4.将“所谓好钢用在刀刃上”这句话填入下列文段，位置最合理的是。
我们必须清醒认识到，技术只是赋能，并非全能。
①在安全生产上，技术能否发挥实效，关键还看人的使用。
②安全生产具有很高的专业性，添加新技术应当科学合理，不可盲从。
③比如某些大数据监管，以数据汇报替代现场检查，反而容易掩藏隐患.蒙蔽监管。
④运用新技术，不妨多些问题思维，直奔痛点.难点.堵点去解决，才能真正使安全生产水平迈上新台阶。