你期待人工智能时代真正的来临，来改变我们的生活吗？ 关于人工智能，你所能想到什么呢？之前看电视的时候，有关人工智能的一些场景。就比如说，在医院，人工智能结合病人的各种检测数据，来判断病情，判断病人患各种疾病的一个概率，从而帮助医生更准确的能找到病灶部位，以及施展治病方案。

      在现实生活中，目前我所看到的人工智能，无非就是某个餐厅减少几个服务人员，有一个机器人，端着菜盘转来转去，也能准确的找到就餐者的餐桌。

      之前也了解到各种视频，通过各种文章，关于AI人工智能能给我们这个社会带来哪些变化？比如说自动驾驶，自动驾驶会发生车祸比例大大减少。还比说，人工智能的律师，这种律师可跟人不一样，它所记得的法律法规，比人厉害多了。再比方，人工智能的棋类高手，已经打败了世界冠军好几次。

      还有些无人超市，商品就超市内，消费者直接拿走商品，商家会自动在消费者的账户中准确扣费。

      现在，人工智能产业正迅速迎来全面发展，从芯片层、基础层、算法层、技术层到行业应用层，创新不断，在金融、安防、医疗、教育、传媒、企业服务等各领域全面开花。

    未来呼啸而来，人工智能会给我们的生活带来翻天覆地的变化。本书就是告诉我们，人工智能是如何改变我们的生活，以及未来人工智能时代，我们该如何拥抱变化，面对第三次AI浪潮的机遇与挑战，我们该如何不被时代淘汰？在变革中抓住商机，实现蜕变。

 

  一:当机器有了智慧

      AI的核心是什么，人工智能的核心是机器进行理解、推理和学习。人工智能是拥有理解、推理、学习和互动能力的新一代信息系统。这个系统不断积累知识、学习和了解自然语言，与人类进行更加自然的互动。

      人工智能距离我们越来越近。每一项科技的发展和进步都像硬币的两面，人类需要善用科技，让人工智能成为人类的朋友。而不是像**《终结者》里面那样，机器已经失控，人无法掌控了。

      要人工智能从行业场景落地上，从行业、技术、数据、人才、法规建设等多维度同步发展，围绕“行业+人工智能”建立自己的发展特色，真正让人工智能成为国家经济的驱动力和国际竞争砝码。

 

二，AI变革世界

      世界在快速发生变化，新的技术变革对商业、社会的影响呈指数级增长，打破了人们过往的认知，也在颠覆企业的商业模式。一切坚固的传统，都烟消云散了。

      第一，数据与人工智能具有强互动关系，人工智能革命的无名英雄是数据标注者。

      第二，大数据和人工智能是同一价值链中的要素，无论大数据还是小数据，有价值的就是好数据。行业落地重要的是相关数据，而不是大而全的数据。

      第三，人工智能的竞争，最终将是数据的竞争。

    第四次工业革命已经拉开帷幕。这场革命以人工智能为核心驱动，将数字技术、物理技术、生物技术等学科融合在一起。其中迸发的强大力量，会更深刻地影响人类社会的基本运行方式。

        人工智能革命，是思维力量的解放。

        万物互联时代来临，物联网的核心同样是数据抓取，收集和传递数据，分析数据的价值，物联网的核心价值是通过大数据分析体现出来的。

      物联网与人工智能的力量，不只是在一般意义上提高边际产出，其更大的意义在于数据真正成为一种生产要素，进入了生产函数，致使经济学上的“零边际成本”在更多场景下成为可能。

      对未来的资本动向，风险投资注重财务回报，投资方向要聚焦在行业应用和落地上，特别是人工智能新开拓的场景；产业资本要着眼长远，主动拥抱人工智能，增强自身的技术与行业壁垒，适应智能时代的转型需求；国家资本和少数头部的人工智能公司，应多着力于人工智能基础层的构建，加大基础学科建设和人工智能人才培养力度，提升基础科研力量，建立产业集群，让中国的人工智能走得更远。

     

三:人工智能时代的全球行业变革

     

      云计算改变了一切，它不仅改变了技术发展的频次和趋势，也触发了各行各业商业模式的变革。云计算把所有的技术以最低成本、最敏捷的方式，交付到每一个行业的使用者手上，根本性地撼动了人类社会的科技发展。

      物联网和区块链属于体系化、架构型技术，物联网的核心是以遍布四周的传感器捕捉数据，获取数据资源，所谓万物互联，本质是万物的数据互联。区块链可以看成是一个共享的、不可变的分类账，用于记录交易、跟踪资产和建立信任、它的去中心化性质促进信息之间的信任和透明度。

      人工智能的发展也正从“电动机”进入“生产线”利用的阶段。人工智能正在与行业应用深度融合，基于数据重新配置生产力和生产关系，找到颠覆性的商业模式，带来巨大的行业变革。

      大数据分析和人工智能无疑是这个时代最主要的科技变革之一。数据作为21世纪新的自然资源，蕴藏着巨大的商业价值，企业可以通过数据分析、机器学习等洞察变化，帮助企业决策未来。

    云计算、大数据分析、移动、社交、安全、物联网、区块链这些突破性的技术，为产业带来创新或颠覆。

     

四:企业如何抓紧AI红利

    可以预见的是，未来每个企业都会变成数据公司。在人工智能时代，企业家必须重新认识数据的价值，建立清晰的数据战略。大数据时代，机会不局限在平台型的巨头企业，而属于每一个勇敢的革新者。

    对于绝大部分企业而言，算法和算力不是壁垒，这些能力会由专业的基础设施运营商提供，企业只要自己拥有数据资源，就可以调用算法和算力服务便捷地使用人工智能，实现产业的智能化发展。

      企业可以通过大范围利用自有数据、与外部交易数据、提供数据APl服务三大类方式来进行数据的价值创造。

      产品、资产数字化的自有数据创新，企业自有数据往往可以不断积累，形成网络效应，是数据价值创造的首选。自有数据创新的一大方式是增强自有产品的数据生成能力，打造产品数据的创新能力。

      整体来看，数据治理的实施有四个层次：第一个层次是从业务战略的高度来思考数据战略。第二个层次是在此基础上建立数据战略和数据安全原则。第三个层次是建立具体的治理原则、治理义务和治理方法。第四个层次是从技术、数据分类、组织管理等方面来保障数据治理的实施。

    成功的数据战略应该包含数据资产、数据治理、数据价值创造、人才储备等在内的总体计划，为未来的业务增长奠定基础，提供持续不断的数据动力。

      围绕着业务目标与流程，企业需要重构自身的组织架构。在重构时，企业要提出明确的组织目标、组织价值观及组织流程，最终搭建起准确、高效协同的组织结构。

        人工智能的实践应该由业务与技术***共同评估、共同决策、共同领导。人工智能最终要落地产业，懂行业、了解行业是核心。

    人工智能发展的过程中，企业还需要在审核、伦理、监督、风险等方面制定相应策略，建立安全方面的运营机制来保障公司人工智能战略安全落地。

      人工智能技术就是未来全球化竞争的顺风车，不管你是否相信，人工智能技术的发展对企业变革速度的影响已经超过我们的估量。

五:下一个20年,AI走向何方？

      未来人工智能如何发展，取决于当下我们如何行动。在这一波人工智能产业浪潮中，人工智能要想得到好的发展、友善的发展，就绕不开伦理和数据隐私的讨论。只有伦理和数据隐私做好了，人工智能才能发展得更好。好的伦理和隐私保护规则能够促进人工智能的发展，让人工智能成为人类能力的延伸，与人类更好地融合。

      人工智能技术是人类能力的延伸，可以放大人的智能水平和行为边界，如果不套上“伦理项圈”，任由人工智能技术肆意发展，那么未来人类可能会遇到一个无法纠正的时刻。

      人工智能是一项造福人类的技术，就潜力而言，其社会价值是无法估量的。但如果没有伦理的规范引导，其负面作用会无限放大。比如，造成大规模失业，扩大贫富差距，形成科技寡头统治等，甚至危及人类族群本身。

      百度创始人李彦宏曾提出了人工智能伦理的四个原则，包括人工智能的最高原则是安全可控，人工智能的创新愿景是促进人类更平等地获取技术和能力，人工智能的存在价值是教人学习，让人成长，而非超越或替代人，人工智能的终极理想是为人类带来更多自由与可能。

        人工智能的伦理原则，往往要事前预警，而非事后处理。凡事预则立，不预则废，伦理的制定需要政府、产业、学术、社会等多方深入讨论，共同提出有洞察力的原则。

      个人数据价值时代，个人数据就是一种财产，未来会产生诸如“利息”“分红”这样的资产价值。

第一，创建个性化数据管理工具。

第二，建立数据隐私、数据传输的保护机制。

第三，厘清数据交易产业链中，数据所有者、数据管理者、数据处理者、数据运营者、数据使用者等各方角色与利益分配机制。

第四，打造数据交易的基础设施。其中至少应包括数据交易的实现机制设置、数据价格的发现识别平台及数据产品的快速生成工具。

第五，建立动态的数据定价机制。个人数据是有价值的，要把定价权交给市场。

    最后作者告诉我们，我们人要保持清醒，保持自由意志和决策能力，不要产生过多的技术依赖。人工智能要安全、可控，人类自身也要独立、自控，人类的目标才能成为人工智能的目标，人工智能才会是真正的朋友。

更“纯粹”的社交物联，以信息为中心的网络模式。在大学课程《物联网概论》中提到，第三代物联网的四大特征为更“纯粹”的社交物联，以信息为中心的网络模式，与云计算解决方案的结合，RFID物联网解决方案继续演进。物联网是一个基于互联网，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通，从而提供智能服务的网络。

36氪企服点评专家团——杨峻

————正文————

很多朋友问我：“营销和服务数字化转型和CRM是什么关系？以及数字化时代CRM到底是什么？”。笔者觉得有必要先写一篇文章介绍一下笔者心中的 作为数字化时代一个完整意义的 CRM 到底包括哪些内容 。即笔者叫做的“ 数字化时代CRMX0 ”。

赢几个客户， 靠关系 ；赢某一行业的客户， 靠行业解决方案 ；赢多行业的客户， 靠CRM理论体系 ；赢全球的客户， 靠CRM文化输出 。所以CRM领域相关厂商，应该努力构建自己的CRM理论体系和CRM文化，方能建立和加宽本身的护城河。

笔者2000年前后在Siebel Canada开发Siebel 70时，认为CRM就是联系人管理，客户管理，商机管理，活动管理等 软件功能 ；笔者2002年回国后和朋友开了第一家CRM公司，销售CRM产品“融博客户通”时，认为CRM是 软件产品 ，分成个人版，企业版等；当笔者2012年在IBM负责国内Oracle CRM解决方案以及和朋友做金融数字化解决方案公司时，认为CRM是 方案 、 最佳实践 、 方法论 和 PPT ；当笔者在海尔负责全球服务数字化创新和信息化建设时，认为CRM是 业务价值 、 创新 和 转型 。由此可见，你站在 不同的角度 ，你对CRM的 理解和需求是不一样的 ，这也是为什么CRM总是难以达到客户期望的一个主要原因：大家的 评判标准是不同 的。

CRM目前的基本分类仍然是20年前陈旧的方法，分成操作性CRM、分析型CRM和协作型CRM，后来有了社交型CRM；论功能又分成市场管理、销售管理、服务管理、渠道管理、会员管理等。这种CRM定义是 平面的 ，只聚焦在 软件功能 。他的问题在于：

没有体现出CRM与客户业务模式、组织、岗位、考核等重要因素之间的关系；

没有体现客户对业务价值产出的要求；

没有考虑数字化时代的各种变化，如新零售和各种数字化技术；

没有考虑行业性等特色。

下面，笔者设计了数字化时代CRM全景视图：CRMX0模型。在介绍之前，笔者说一下自己对 数字化时代CRM 的一个观点：并不是用了 数字化技术 才叫 数字化时代CRM 。而是 数字化时代 什么样的CRM能 满足客户 ，给客户 带来价值 ，才叫 数字化时代的CRM 。 数字化技术 仅仅是 工具 ，而我们CRM的目的是 在数字化时代给客户带来价值 。

Figure1 数字化时代CRMX0

如上图所示，CRMX0描述了数字化时代如何构建CRM全景视图。之所以叫 全景视图 ，是因为他是 立体的 ， 他从甲方客户、CRM软件厂商、CRM咨询商和CRM实施商四个层面的诉求阐述了CRM ，包含了由八部分组成：1、CRM功能，2、CRM对应的业务，3、CRM行业化应用，4、CRM交付方法，5、组织如何适配CRM，6、建立对运营效率和业务价值监控的评估体系，7、数字化技术应用，8、版本迭代演进。之所以叫X0，是因为他会与时俱进，不断迭代演进，产生新的版本。

上图中红色边框圈出的部分就是笔者专注的领域— 营销和服务数字化转型 。 其中包括：1、B2B中的市场、销售和服务管理，以及B2C中的服务管理；2、业务模式、组织、岗位、考核和流程的设计；3、行业的最佳实践设计；4、全生命交付周期方法的设计；5、驱动数字化转型的自演进组织设计；6、运营效率和业务价值监控评估体系设计。

下面就对数字化时代CRMX0的八个主要组成部分做介绍：

1、B2B模式

笔者之前介绍了B2B销售由 大客户管理 ， 销售过程管理 和 销售支撑体系 三部分组成，并且介绍了大客户管理的 ESP+模型 ，销售过程管理的 TAS+模型 ，销售支撑体系的 MCI模型，和 构建企业核心关系能力 BRM模型 等详细内容。

Figure2 数字化时代B2B销售管理模型概览

在B2B模式下，CRM里有没有市场管理这一块一直是很争议的地带。很多人认为B2B没有市场管理这块。笔者认为有，但不是传统意义上的市场推广。针对B2B模式，市场管理这块应该是由五部分组成：1、 销售计划管理 ，2、 市场预算管理 ，3、 费用管理 ，4、 市场活动管理 ，5、 市场活动评核管理 。

这部分笔者在 《 数字化时代B2B市场管理 》 中进行了详细介绍。

B2B生意不同于B2C，尤其是大项目，由于交付过程非常复杂，有很多定制化，往往是哪个团队交付，哪个团队负责服务。所以B2B服务往往聚焦两块：1、 服务适配机制 ：即根据不同客户，不同项目提供不同服务资源和服务标准；2、 服务产品化和定价机制 ：即要把服务打包成可以销售，并且客户愿意付费的产品，使服务成为持续盈利的手段。

这部分笔者在《数字化时代B2B服务转型》中进行了详细介绍。

B2B企业往往是解决方案式销售，渠道往往叫合作伙伴，合作伙伴也经常根据负责的解决方案、行业和地区等不同而采用不同方式管理，例如有针对行业的合作伙伴，有针对某一解决方案的合作伙伴，有针对某一地区的合作伙伴，有针对某一大客户的合作伙伴。B2B合作伙伴管理要点是建立最佳合作伙伴分类和覆盖机制，建立合作伙伴的共享和培训机制，建立合作伙伴的商机报备机制等。这一块不在 营销和服务数字化转型 里，笔者就暂不做详细介绍。

B2C营销往往和新零售相关联，这一块的研究很多很深入了，笔者只对其中 服务管理 这块做一下详细讨论。

服务数字化转型 涉及到如何规划设计转型，以及如何从服务方式、盈利模式、服务人员能力、服务支撑体系、社群生态运营和数字化工具六个方面进行创新，以及如何利用C端用户赋能B端。

B2C的市场、销售、渠道和会员管理往往和新零售相关联，这一块的研究很多很深入了，笔者就不做介绍。

任何CRM项目光有功能是上不了线的，他一定涉及到业务。业务是由模式、组织、岗位、考核和流程这5个方面决定的，他应该在出详细功能前就制定。业务设计在笔者的《CRM全生命周期CRM交付法 》 的文章里的 规划阶段 完成。

Figure 3 项目规划阶段

规划阶段内容见上图，规划阶段的详情请见以下文章：

构建数字化时代CRM成功交付体系：全生命周期CRM交付法

每个行业的特色都是不相同的，也不存在某个CRM可以满足所有行业的可能，所以我们在设计CRM方案时，一定要设计有行业特色的。但另一方面，我们一定要同时 考虑跨行业的借鉴 。有些痛点 在本行业中是没有解决方案的 ，因为本行业标杆企业也无法解决；所以这时候我们必须 跨行业 去找解决方案，因为有可能在其他行业里，你的痛点是有方法可以轻松解决的。

目前，各个公司CRM交付方法与20年前笔者在Siebel工作时使用的交付方法大同小异。20年前，我们把CRM可以看成一个软件，上线后只要能共享数据和自动化流程就可以；但20年后数字化时代的今天，企业普遍把CRM当成在客户管理、市场推广、销售服务、渠道管理等各个领域的数字化转型、模式变革和流程创新，企业普遍要求 业务价值 的产出。所以在数字化时代的今天，我们CRM交付方法也需要与时俱进。

笔者提出采用 全生命周期交付法 ，使CRM项目的交付发生3个方面的转变： 1、由软件选型到数字化创新2、由聚焦软件功能到聚焦业务产出3、由聚焦项目上线到聚焦一个较长周期内的持续投入产出。

Figure4 全生命周期CRM交付法

全生命周期CRM交付法介绍见以下文章：

构建数字化时代CRM成功交付体系：全生命周期CRM交付法

传统的IT部门是以软件项目上线和软硬件安全和正常运行为目的建立的，他和业务部门融合性较差，又往往由于是成本中心，在业务部门也没有话语权。我们要想做数字化转型，让CRM产生业务价值，就得在企业内构建能驱动数字化转型的架构和机制。在下面文章里，详细介绍了如何构建 数字化驱动 的自演进组织：

构建驱动数字化转型的自演进组织

CRM上线后，如何评估项目是否成功是非常困难的，也一直没有标准出来。笔者 接下来会写文章 ，提出自己的建议：如何构建评估模型，根据运营指标和业务价值指标的各个维度，来评估CRM是否成功。

涉及到CRM的各种技术，是云的还是本地安装的，采用了什么技术架构，采用了什么数字化技术，如移动、大数据、AI、物联网、社交软件、云、人脸识别、地图、区块链等。这些技术细节不是笔者介绍的重点。

前面说到，CRMX0之所以叫 X0 ，是因为他会与时俱进，不断迭代演进，产生新的版本。我们起始版本从V10开始。

本文笔者提出了 数字化时代作为一个完整意义的CRM到底包括哪些内容。 即数字化时代CRMX0概念，他是对CRM的一个 全景描述 ，他 从甲方客户、CRM软件厂商、CRM咨询商和CRM实施商四个层面的诉求阐述了CRM 。他描述了完整CRM应该包含的8个主要方面： 1、功能，2、业务，3、行业，4、交付方法，5、组织，6、运营效率和业务价值监控评估，7、数字化技术，8、版本迭代演进。

>

跨境电子商务专业是电子商务。

跨境电子商务专业主要学习跨境电子商务领域相关专业理论知识，培养具备跨境电子商务网络营销、活动策划、平台运营等能力，从事跨境电子商务平台运营及数据分析、视觉营销、网络客服等工作的高素质技术技能人才。

跨境电子商务专业主修课程包括《跨境电子商务平台实务》、《跨境电子商务数据分析与应用》、《跨境电子商务营销策划》、《跨境电子商务视觉设计》、《跨境电子商务客户服务》、《跨境电子商务采购与物流管理》。

跨境电子商务专业毕业生可从事于跨境电子商务平台运营、视觉设计、跨境电子商务网络营销与活动策划、跨境电子商务客户服务、国际物流与供应链管理、国际市场推广等工作。

随着互联网的快速发展，物联网也在阔步前行，与此同时，物联网对人们的影响也越来越大。如今，诸多IT公司都大量投资物联网，以此将人与设备、设备与设备以及系统与系统连接起来。据市场研究机构IDC的研究人员估算，到2020年时，物与物联网的规模将是比人与人联网的规模高26倍。

如今，从人们与周围事物互动的角度来看，物联网已经在影响人们的日常工作。预计将来物联网还将发挥全新的作用，并将改变人们的交通、交流和协作的方式。为什么呢？以下10大原因将对此问题作出更好的解释。

1、让人们路途中的交通更加快捷

人们约有15%的交流时间花费在路上，约有17%的燃料消耗在等待红灯的过程中。道路上的传感器、交通视频摄像头以及道路的中央分隔带都将影响着汽车与驾驶员的“谈话”方式。通过监控行驶速度、交通信号灯、事故以及当前的路况等信息，编入程序的汽车，甚至是道路都将给驾驶员的移动设备发去最有效的行驶路线，从而减少交通时间，节省燃料，并让人们出行更安全。

2、预测产品的稳定性

在产品出货之后，买方与卖方之间的互动往往就会减少，如果双方没有新的交易或产品出现问题，那么买方与卖方之间的交流也几乎没有。预测技术能够监控产品的“稳定性”，从而在问题出现之前就能够及时地发现问题。在倡导消费者为先的时代，一家公司如果掌握了预测产品性能的监控技术，那将意味着这家公司将能够让消费者感到满意，并避免问题的出现。

3、创建更多的工作职位

数字朝代已经开创了IT工作职位的新时代。随着物联网的兴起，云和大数据相关的工作也越来越专业化。市场研究机构Gartner去年就发布报告称，首席数码官（CDO）的数量正在不断上升。Gartner还预测称，到2015年时，约有25%的公司将设立这样的工作职位，以此来管理公司数字，在这样的形势之下，数据专家也将成为公司的重要资产。在获得了大数据和分析的价值之后，人们也将开始看到更多的首席数据科学家、分析师、甚至是客户满意官员等相关的工作职位，甚至还会出现我们目前还没有想到的职位。

4、提供工作能力

社交媒体的崛起已经为人们的交流和团队协作开创了新的时代。像Box、Skype、Jive和Facebook等有价值的社交工具已经吸引了下一代工人的关注。视频交流和图像交流等也将节省人们的交流时间，同时也让这些社交工具与现代化的协调工作系统不分上下。

5、便于将非结构化数据转化成结构化数据

大数据不仅仅是“大”，而是“巨大”。大数据如果被很好地利用的话，那么将会给商业创造更多的价值，特别是在非结构化数据转化成结构化数据之后。分析数据并将这些分析后的数据整合到有用的信息之后，这些数据将会提供消费者、产品行为、市场状况、员工生产力以及更多的相关有用信息。

6、更利于环境保护

如今，感应器已经在一些办公大楼和家庭内运行，但展望未来，这种感应器将成为现代建筑基础设施的必需品。随着用户在房间或卧室内的移动，安装后的动作感应器也将能够按照用户需求打开或关闭灯光设施、加热器、空调、咖啡机和电视机等设备。这些感应器如今已经整合到盲人设备之中，并利用温度和光线等决定打开和关闭相关设备的时长。最终，这种感应器很好地帮助人们节能，节省资金并保护了环境。

7、更好地定位

物联网让位置追踪服务更加简捷。目前，手机、汽车甚至是医院内的联网设备都能够被定位，从而节省有价值的资源。诸多公司将能够很快地追踪他们业务的每一个细节，包括从库存到订单履约情况等，并根据这些位置信息来部署现场服务和员工。工具、工厂和汽车都将能够连接基于位置技术的网络之中，从而让整个链条更加有效。

8、更加智能化的沟通与服务

即使是水冷却机也能够连接到物联网，从而更好地让人们利用更多的时间。例如，水冷却机（或咖啡机、快餐店等）都能够更加智能化的记忆用户的个人偏好，并根据声音和动作激活技术提供相应的服务，甚至是按照用户的需求传递饮料，而不需要用户等候。

9、改变医生工作方式

物联网正在改变医生的工作方式、病人的体验以及整个医患关系。如今，病人的病情必须经过医生当面确诊后才能作出评估。将来，物联网将能够让医生直接读到病人身体相关的数据信息，从而让医生远程实时的掌握病人的信息。

10、根据天气状况安排工作

如今，天气预报主要依赖一些卫星和地面天气监测的结果而进行。将来，大量的感应器将会整合到不同的设备之中，以及空中和地面的数据接受站。使用大数据分析来更好地预测地球状况，将有利于人们更加熟练准确的掌握天气状况和气候变化情况，这样将能够进行更加准确的天气预报，从而让人们更好的规划一周的工作。从全球范围来看，物联网将意味着人们能够更加准确地预测气候变化趋势和自然灾害情况。

物联网技术的应用如下：

智慧城市管理就是要利用物联网、移动网络等技术感知和使用各种信息，整合各种专业数据，建设一个包含行政管理、城市规划、应急指挥、决策支持、社交等综合信息的城市服务、运营管理系统。

智慧城市管理运营体系涉及公安、娱乐、餐饮、消费、土地、环保、城建、交通、水、环卫、规划、城管、林业和园林绿化、质监、食药、安监、水电电信等领域。还包含消防、天气等相关业务。以城市管理要素和事项为核心，以事项为相关行动主体，加强资源整合、信息共享和业务协同，实现政府组织架构和工作流程优化重组，推动管理体制转变，发挥服务优势。

智慧医疗利用物联网和传感仪器技术，将患者与医务人员、医疗机构、医疗设备的有效地连接起来，是的整个医疗过程信息化、智能化。智慧医疗使从业者能够搜索、分析和引用大量科学证据来支持自己的诊断，并通过网络技术实现远程诊断、远程会诊、远程会诊、临床智能决策、智能厨房等功能。

同时，它还可以惠及医生，整个医疗生态系统的每个群体(如医学研究人员、药品供应商和保险公司)。建立不同医疗机构之间的医疗信息集成平台，整合医院之间的业务流程，共享和交换医疗信息和资源，跨医疗机构还可以实现网上预约和双向转诊，这使得社区的“小病”社区、大病住院、社区居民的康复就医模式成为现实，极大地提高了医疗资源的合理配置，真正做到了以患者为中心。

Volume:数据量巨大。

体量大是大数据区分于传统数据最显著的特征。 一般关系型数据库处理的数据量在TB级，大数据所处理的数据量通常在PB级以上。

Variety:数据类型多。

大数据所处理的计算机数据类型早已不是单一的文本形式或者结构化数据库中的表，它包括订单、日志、BLOG、微博、音频、视频等各种复杂结构的数据。

Velocity:数据流动快。

速度是大数据区分于传统数据的重要特征。 在海量数据面前，需要实时分析获取需要的信息，处理数据的效率就是组织的生命。

以上就是关于《AI 3.0人工智能落地的商业逻辑》读书笔记全部的内容，包括:《AI 3.0人工智能落地的商业逻辑》读书笔记、第三代物联网的四大特征、杨峻：数字化时代CRMX.0：构建CRM全景视图等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！