亚马逊云科技在北京举办大数据与人工智能技术新闻媒体沟通交流会，公布发布“云、数、智三位一体”的大数据与机器学习结合服务项目组成。亚马逊云科技还联合乐我无尽（Joyme）、上海欣兆阳（Convertlab）等合作方共享了亚马逊云科技在推动公司数智结合领域的有关实例。
亚马逊云科技大中华区产品部经理陈晓建谈道，亚马逊云科技有两个数智结合领域的关键核心理念：一是在云中完成数据与智能化的大结合将变为公司加快自主创新的模块，二是公司应在云中打造出统一的数据基本基座，完成大数据与机器学习的“双剑和一”，为公司发展提供新引擎。
亚马逊云科技大中华区产品部技术专家团队主管王晓野详尽分析了亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架向着深层智能化大方向的多种更新成效。
大数据与人工智能应用怎样结合？亚马逊云科技在这方面开展过什么科学研究和探讨？大数据与人工智能技术结合后，又能给公司用户产生什么更改？文中对那些问题开展了深入分析。
陈晓建说，伴随着公司的数据愈来愈多，机器学习实体模型愈来愈优秀，许多公司期待根据大数据技术性和机器学习技术的结合，进一步推动公司的工作自主创新，提高公司产出率。
可是，公司通常会遭遇如此一个窘境：有着很多的数据和剖析测算，试着了多种多样领先的机器学习实体模型，但是难以有具体的业务流程产出率。从技术性发展看来，大数据技术性和机器学习技术走的是不一样线路，大数据注重数据自身的收集、提升，而机器学习技术性注重优化算法自身的提升、调参。
陈晓建谈道，从总体上公司的机器学习生产制造化遭遇三层面的挑战。一是大数据与机器学习分而治之，这两一部分通常是不一样精英团队承担，非常容易发生数据荒岛、技术性荒岛，牵制有关运用的迅速梯度下降法。二是数据解决的能力不足，无法解决大量的业务流程数据，这牵制着机器学习由试验转为实践活动。三是数据剖析工作人员的关注度低，产品研发产品测试表现不错的计算方法实体模型，很有可能在具体应用中形成的作用不太理想化，由于真正自然环境的复杂性更高一些一些。
因此，亚马逊云科技发布了“云、数、智三位一体”的服务项目组成。最先是要搭建云中统一的数据整治基座，摆脱数据与专业技能荒岛。
亚马逊云科技通过帮助用户构建统一的数据整治基座，完成用户常用的大数据和机器学习运用的数据共享资源、数据管理权限的统一监管，及其二者统一的开发设计和步骤编辑。为机器学习提供生产制造等级的数据解决工作能力，助推机器学习由试验变为实践活动。
亚马逊云科技能提供多种多样灵便可拓展、专业搭建的大数据服务项目，助推用户开展比较复杂的数据生产加工级解决，来应对数据经营规模的变化规律、提升数据品质。
让数据剖析智能化系统，颠覆式创新公司业务员探寻自主创新。亚马逊云科技为用户提供更自动化的数据剖析服务项目，让业务员就可以进行数据分析系统、实体模型实际效果认证及其独立式自主创新。陈晓建说全世界数十万用户都是在应用亚马逊云科技的大数据及机器学习服务项目。
上年亚马逊云科技发布了“智能化湖仓”构架，为用户提供有关的数智化服务项目。王晓野共享了从公布到现在一年至今，亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架拥有什么新的转变。
云中统一的数据整治基座层面，亚马逊云科技的AmazonSageMakerStudio可以一站式地进行数据开发设计、实体模型及相应的制造每日任务，为大数据和机器学习提供统一的软件开发平台。
亚马逊云科技还能提供AmazonLakeFormation，该运用新增加了众多作用，可以协助用户完成数据网格图部门协作的数据财产共享资源，及其根据工作表的最粗粒度的权限管理体制。
为机器学习提供生产制造等级的数据解决功能层面，亚马逊云科技有可以适用多种多样开源框架的大数据服务平台AmazonAthena。AmazonAthena可以对AmazonEMR、性能卓越关联数据库AmazonAurora、NoSQL数据库服务项目AmazonDynamoDB、AmazonRedshift等数据源的数据开展联邦政府查看，从而迅速进行机器学习模型的数据生产加工。
亚马逊云科技还构建了无网络服务器逻辑思维能力，包含AmazonRedshift、Amazon ManagedStreaming for Apache Kafka（AmazonMSK）和AmazonEMR等运用。这种可以让用户不用配备、拓展或是管理方法最底层的基础设施建设就能解决一切经营规模的数据，为用户的机器学习新项目提供兼顾特性和成本效益的特点数据提前准备。
数据剖析智能化系统层面，亚马逊云科技在日常分析工具中集成化了机器学习模型预测工作能力，还提供如可视性数据提前准备专用工具AmazonGlueDatabrew、零编码化的机器学习模型工具AmazonSageMakerCanvas等服务项目，让业务员探寻机器学习模型。
亚马逊云科技此次还邀约了乐我无尽和上海欣兆阳这二位合作方的所属单位来共享其与亚马逊云科技协作的环境、全过程和成果。
乐我无限数据研发中心主管杨飞说，乐我无尽经营的经济全球化网络直播平台LiveMe上边有来源于200很多个国家或区域的用户，数据量特别大，并且还要保证合规管理经营等。
乐我无尽根据亚马逊云科技的解决方法构建了直播内容识别技术、诈骗买卖识别技术。直播内容识别系统协助乐我无尽提高了用户感受，减少了内容管理系统的工作成本费。乐我无尽根据诈骗买卖识别技术降低诈骗、不付类买卖，从而每一年降低财产损失可以达数百万美元。
上海欣兆阳创始人兼CTO李征谈道，上海欣兆阳和亚马逊云科技在营销推广企业战略转型层面开展了协作。上海欣兆阳是一家营销云生产商，能提供一体化营销云商品。
根据数据智能化的营销推广会给公司用户产生大量机遇。人工智能技术让以用户为核心的营销推广可以实现定向推广信息内容的正确引导。但数据智能营销解决方法还面临着多种多样云端挑战。一是数据整治与机器学习工作流程弱关系，二是数据的加工处理与研究必须消耗大量的时间精力，三是实体模型梯度下降法、维护保养等管理方法方面的效果较低。
上海欣兆阳根据亚马逊云科技的统一的数据基本基座，上海欣兆阳构建了一体化数据智能湖仓架构DataHub和一体化高效率机器学习服务平台AIHub。这两项运用能将数据运转的及时性提高了32%，实体模型发布高效率提高了30%。
亚马逊云科技依据自己的 *** 作及其对制造行业的观查，打造了一套“云、数、智三位一体”服务项目组成，为用户提供结合人工智能技术和大数据的解决方法。
不仅人工智能技术、大数据技术性在颠覆式创新公司企业战略转型，更高效率发展趋势，也有如物联网技术、数字孪生这些智能化科技一起推动公司更快发展趋势。
不少物联网装置都同时加入多种规范，例如同时支援亚马逊Alexa、GoogleHome、苹果HomeKit连接规范，但若是与其中一种连接规范绑定，就无法被其他连接规范装置使用，对于一般连网家庭可能同时使用不同品牌装置情况，实际上还是会面临部分装置无法串接互连的尴尬情况。
苹果、亚马逊、Google在内业者稍早宣布与ZigBee联盟(ZigBeeAlliance)共同宣布，将提出名为「ProjectConnectedHomeoverIP」的技术规格，借此让不同物联网连接规范能彼此互通。
由于目前多数物联网装置均以不同规范运作，同时多半无法彼此连接互通，在部分情况甚至必须透过其他方式桥接才能达成彼此互连效果。
为了改善此类问题，不少物联网装置必须同时加入多种规范，例如昕诺飞(Signify)推出的PhilipsHue系列灯具，本身就同时支援亚马逊Alexa、GoogleHome、苹果HomeKit连接规范，但若是与其中一种连接规范绑定，就无法被其他连接规范装置使用，对于一般连网家庭可能同时使用不同品牌装置情况，实际上还是会面临部分装置无法串接互连的尴尬情况。
因此，除了LINEThings透过Beacon及蓝牙方式，让连网装置能以JavaScript标准网页技术彼此连接，此次由ZigBee联盟主导，并且由旗下会员如IKEA、Legrand、恩智浦、Reso、三星旗下SmartThings、施耐德电机、昕诺飞、SiliconLabs、Somfy，以及中国南京物联加入的「ProjectConnectedHomeoverIP」技术规格，则是以网路IP技术为基础，让所有连网装置能彼此安全互连。
而在苹果、亚马逊与Google大型物联网应用业者也加入推动「ProjectConnectedHomeoverIP」技术规格，预期将可让多数物联网装置能够彼此串接，而预期未来也可能吸引诸如小米在内同样推行大量物联网装置的业者加入。
「ProjectConnectedHomeoverIP」技术规格初期将会聚焦在诸如烟雾侦测设备，以及针对居家安全监控设备，预计在2020年下半年以开源形式对外公开使用，并且呼吁更多物联网装置业者加入支持。
请问云端计算和物联网的异同？ 什么是云端计算？说白了就是让计算这种资源让我们唾手可得。类似于以前我们没有电的时候，只能靠小发电机发电，然后后来电网的建立使我们用电更加方便。云端计算的目的就是使我们对计算的使用更加方便，比如说我们就不必追求电脑的高配置、不必安装太多的软体，这些资料处理都可以交给云。
什么是物联网？就是让事物之间也能通讯，就是说，不仅我们人能上网，物也能联网。比如说浙江大学有个饮水机，当它没水或者水被加热了都会发一条微博。大概就是物体的不同状态会发出不同的资讯让我们知道。
所以云端计算跟物联网不太具有可比性。当然上述只是简单地讲，云端计算跟物联网的内涵并不限于此。
物联网前景：
一方面认为物联网技术目前并不能降低物流企业的经营成本，另一方面多位接受采访的人士认为物联网的发展是阻挡不住的。
物联网的出现不管你欢不欢迎，赞不赞成，这个趋势是阻挡不住的，就像当年的计算机网际网路的出现，再比如近几年云端计算的发展。”逄诗铭对记者说。
逄诗铭认为，目前中国物联网产业规模据他个人估计已达两三千亿，很快会上升为万亿规模，再过几年就会到五六万亿。
中国RFID产业联盟秘书长欧阳宇在接受记者采访时也认为，物联网是一个宽泛的概念，目前日常生活中已经广泛地应用到了物联网技术，比如说门禁、高速公路上的ETC系统、公交智慧卡马上要推出的智慧电表等，都是物联网技术的运用。而在物流行业中，仓储配送、集装箱监控、运输调配等多个环节都已经运用到了物联网技术。
“一个新技术的应用是逐步推进的，不应该纠缠于物联网技术到底是什么，更不能因为现在应用程度不高就否定这个新技术。”欧阳宇说。
逄诗铭认为，物联网技术现阶段虽然并不能降低实际运费，但是提高了整个供应链和物流管理的效率，从长远来看，必然会大面积应用到物流行业中。
“换一个角度来看物流成本。举个很简单的例子，传统物流中丢失了两个集装箱，给货主赔的钱这算不算成本？但是我们给集装箱装上电子封条，采用视讯识别与监控技术进行全程的监控，这个货品就不可能丢失，即使丢失了也容易追索回来。”中国物流与采购联合会副会长戴定一说。
近日，铁道部部长盛光祖与交通运输部部长李盛霖在北京签署了《关于共同推进铁水联运发展合作协议》。
多名专家认为，铁道部和交通部共同推进铁水联运发展，将有效改进目前我国线性物流运输模式，促进铁路、公路、水路、航空的联网运输能力，提高运输效率和服务水平，从而降低物流成本。
而在多渠道联运这个资讯平台的建设中，物联网技术的应用将是必不可少的手段。
云端计算前景：
广义云端计算指服务的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软体、网际网路相关，也可是其他服务
云端计算前景
代表性的云端计算系统，亚马逊也推出了一些，谷歌也推出了，IBM也都有自己的云端计算，我们以亚马逊为例，亚马逊的网路服务也是一种云端计算，面向应用开发人员会客户端应用开发人员，和客户单应用和Web网站提供线上服务。亚马逊这样的服务主要有四块核心组成，一个简单储存服务、d性计算云、简单排列服务、简单的资料服务，它已经有大量签约客户，有纽约时报。使用亚马逊云端计算服务，24小时内可以处理1100万篇文章，如果用自己的伺服器，花费就更大了，需要数月和数倍的费用。
云端计算未来前景
移动网际网路使国内企业注目，云端计算令IT巨头着迷。将这两者结合在一起，成为了联想这一具有国际化背景的中国企业所做出的选择。
在近期召开的联想商务技术论坛上，联想为商务使用者，提供了一套基于乐Phone的移动云端计算产品开发平台。
据了解，这套云端计算平台是在实现了移动网际网路服务端到端一体化设计后，构建的一套开放架构的应用软体开发平台。它能帮助企业将原本部署于企业内网的OA、ERP、CRM等应用。在日常的使用中，乐Phone的商用使用者，可以使用基于云端计算的email推送、移动终端等服务。
其他企业也对移动云端计算表现出浓厚兴趣，微软OEM事业部大中华区总经理李翔说，移动云端计算可以让简单的数码相框变成云的服务终端，包括天气预报、照片和其他服务都可以做到实时服务。移动云时代的到来可以让强大的终端变得更加强大，甚至可以让以前很弱的，和网际网路基础没有任何关系的终端变得更加强大，真正实现端到端的使用者体验。
两个关系不大但有一定相同，云记算主要是把个人pc处理工作转到大公司伺服器进行，这样个人pc处理工作将减少，即不用再买效能强的机子，通过网路，可以将档案存于伺服器，制作设计也可在网路进行，而物联网则是感知网即通过感应器感知环境变化提交到伺服器将信提交给人处理，它能感知温度，压力，动物等
有学云端计算和物联网的吗？以后发展怎么样啊？物联网目前还处于起步阶段但近几年很火爆，并且未来几年可能进入爆发期；目前国内大多数物联网公司都比较年轻，对人才的需求很大，如果你学的还可以，并且能在湖南就职，湖南华瑞联芯技术应用有限公司还不错
物联网与云端计算怎样结合？ 这个不难理解，因为云端计算是分散式计算技术的一种，物联网与云端计算怎样结合，是透过网路将庞大的计算处理程式自动分拆成无数个较小的子程式，再交由多部伺服器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给使用者。
透过这项技术，网路服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的资讯，达到和“超级计算机”同样强大效能的网路服务。
懂了吗？
现在云端计算和物联网方向真的很好吗？
云端计算和物联网 大资料这些方向是很不错的，都是一些大专案，但是需要懂得网际网路知识也要过硬才行。
物联网学完高等数学，物理，化学，通讯原理，数位电路，计算机原理，程式设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、感测网、两化融合等技术与应用。
C语言程式设计
Java程式设计
无线感测网路概论
TCP/IP网路与协议
嵌入式系统技等等。
云端计算和物联网之间的区别与联络是什么
云端计算是物联网发展的基石，并且从两个方面促进物联网的实现。
首先，云端计算是实现物联网的核心，运用云端计算模式使物联网中以兆计算的各类物品的实时动态管理和智慧分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、感测技术、奈米技术等新技术充分运用在各行业之中，将各种物体充分连线，并通过无线网路将采集到的各种实时动态资讯送达计算机处理中心进行汇总、分析和处理。建设物联网的三大基石包括：
1、感测器等电子元器件；
2、传输的通道，比如电信网；
3、高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力
其中第三个基石：“高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力”，正是通过云端计算模式帮助实现。
其次，云端计算促进物联网和网际网路的智慧融合，从而构建智慧地球。物联网和网际网路的融合，需要更高层次的整合，需要“更透彻的感知，更安全的互联互通，更深入的智慧化”。这同样也需要依靠高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力，而这正是云端计算模式所擅长的。同时，云端计算的创新型服务交付模式，简化服务的交付，加强物联网和网际网路之间及其内部的互联互通，可以实现新商业模式的快速创新，促进物联网和网际网路的智慧融合。
目前云端计算和物联网是新新事物，新新事物风险和机遇并存。
物联网是以电脑科学为基础，包括网路、电子、射频(RFID)、感应、无线、人工智慧、条码、云端计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品(冰箱、汽车、装置、家俱、货品等等）接入网路世界，让它们之间能相互交流、让我们可以通过软体系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。
请特别关注：
1、智慧家居 2、智慧交通 3、智慧医疗 4、智慧电网 5、
智慧物流 6、智慧农业 7、智慧电力 8、智慧工业 9、质量追溯
云端计算最有价值的理念之一是资源整合，物尽其用,之二是即服务的盈利模式
以直白的方式来表达：
云端计算是整合资源以即方式提供服务，它主要在三个层面体现技术和服务。
一个是硬体基础设施层面，让硬体资源以即方式提供服务；
（客户要硬体环境资源，登入资源池自己定制、然后交钱、最后获取资源，用多少付多少钱；
付费物件是：应用开发者，企业IT管理者，应用平台供应商等。）；
一个是应用平台层面，让应用平台以即方式提供服务；
（供应商提高软体平台，平台可以开发、部署、管理、监控应用，提供开放的类APP商店；
付费物件是：应用开发者。）
一个是应用层面，让应用以即方式提供服务；
（应用开放商，把应用部署在应用平台，使用者可以去使用这些应用，按即方式享受服务和付费；
付费物件是：终端消费者。）
即方式服务：
像水电一样，从你开始使用到你结束使用进行度量，你登入应用入口就可以直接使用应用，
甚至不用在你本地安装应用，就像开启水龙头就可以用水一样，然后付费，它本质是一种推
的服务、盈利模式。
所以，云端计算要学习就多方多面。
不过，他们的根本基础还是电脑科学与技术，包括网路、硬体、软体等，
只是硬体或平台会比较侧重虚拟机器、网格计算、分散式计算等方面的技术，
而应用会比较在意使用者体验、大众互联方面，应用主要技术还是软体开放技术，
特别可能会热于android或ios或wm的WIFI移动应用的开发。
下一波的IT浪潮就是云端计算、物联网、人工智慧、生物技术。
目前云端计算和物联网是新新事物，学教资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。
请相信机遇的东西确实是过了这个村，没了这个店，云端计算和物联网目前就像初期的计算机专业一样，等它成熟了，等你看到它的发展了，那时候你就落后，只能在前人后面捡菸头。
好好把握学习这2个专业的机会，目前它们处于发展初期，等你毕业刚好是大展拳脚的好时机！
相信选择这2个新新行业有风险，但机会总是给第一个敢吃螃蟹的人。
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来自:广州溯源—物联网、云端计算、人工智慧---构建绿色未来
1、云端计算
一般来讲云端计算，云端即是网路资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云端计算。云端计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需的资源(硬体、平台、软体)。提供资源的网路被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩充套件的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩充套件，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云端计算是指服务的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软体、网际网路相关的，也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解：物物相连的网际网路，即物联网。物联网在国际上又称为感测网，这是继计算机、网际网路与行动通讯网之后的又一次资讯产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应晶片，把它变得智慧化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网路技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着资讯科技的发展，物联网行业应用版图不断增长。如：智慧交通、环境保护、 工作、公共安全、平安家居、智慧消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。大的理想就是智慧地球，目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
3、大资料
大资料(big data)，就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实资料汇聚的产物。大资料或称巨量资料或海量资料资源，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大资料的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即：数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大资料，云端计算，物联网和移动网际网路的关系
物联网对应了网际网路的感觉和运动神经系统。云端计算是网际网路的核心硬体层和核心软体层的集合，也是网际网路中枢神经系统萌芽。大资料代表了网际网路的资讯层（资料海洋），是网际网路智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统网际网路，移动网际网路在源源不断的向网际网路大资料层汇聚资料和接受资料。云端计算与物联网推动大资料发展。
亿邦动力讯如何把实体零售做到万物互联？有人说，关键在于人人在线和物物在线。人人在线，讲的是顾客在线、员工在线、合作伙伴在线；物物在线讲的是门店的所有设备在线、管理在线、事事在线、运营端所有工作任务在线。在万物在线的基础上，才能实现线上线下一体化。
要实现这俩“在线”，离不开物联网的普及。伴随着新零售终端的兴起，相关供应链服务的完善，意味着无人店、智能新终端正演变成未来实体商业最具前景、最有潜力的业务板块之一。
新零售、无人零售，这些概念，其本质都是：实现智能化从而导致数字化，其最核心的技术依赖于物联网技术。
作为京东方集团旗下专注于产业数字化解决方案的 科技 公司，京东方数字 科技 有限公司（简称“京东方数科”）正在让每一件线下实体商品“实时在线”，旨在成为国内新零售、智慧物流领域的领导者。
目前京东方数科已为全球超过250家知名零售商提供零售物联网解决方案，国内先后服务了阿里、京东、阿迪、安踏、屈臣氏、华润、沃尔玛、苏宁等50余家国内知名品牌，提供零售物联网的软硬融合解决方案；国际上与亚马逊、沃尔玛、家乐福、Monoprix、Casino、Ikea、Euronics等知名零售商合作，大幅提升了零售商的运营效率。
受访公司： 京东方数字 科技 有限公司；
受访者及Title： 白峰，京东方 科技 集团有限公司副总裁，京东方数字 科技 有限公司CEO；
所属行业： 物联网行业；
亿邦产业： 您认为本行业数字化处于什么水平，发展趋势如何，能否从定性和定量两个维度做判断？
白峰： 目前中国实体零售进入了前所未有的寒冬期，受社区团购、线上电商等多重打压，客流量持续下滑，绝大部分商超出现大幅亏损。同时，当下实体零售企业的数字化水平整体还是很低的，有些甚至只是一种表层的数字化，认为开发一款线上电商APP或者打通到家业务就是实现了数字化，这种理解还是比较肤浅。痛定思痛，进行深层次的数字化变革，借助数字化手段提升效率，回归到零售本质目前看是解决实体零售问题的重要手段。数字化提供了一种方法论和思维方式，真正实现以消费者为中心，使场与商品匹配，使商品与消费者匹配，彻底回归零售本质。
亿邦产业： 您的企业在产业数字化方面的价值主要表现在哪些方面，具体有哪些产品和服务？
白峰： 零售业的数字化转型，重点在客户行为的数字化和产品信息的数字化两个领域。客户行为的数字化，主要以保证良好用户体验为前提，将客户在线下选买全过程进行数字化捕捉与录入；产品信息的数字化，主要在于产品信息的录入、展示与动态管理，具有广泛的市场前景。核心数据的采集需要以电子价签及智能显示系统为核心硬件构建的软硬融合整体解决方案来实现，零售业智能化升级市场潜力巨大。目前我们已为全球超过250家知名零售商提供零售物联网解决方案，先后服务了阿里、京东、阿迪、安踏、屈臣氏、华润、沃尔玛、苏宁、家乐福等知名品牌，并为超过30000余家门店提供了基于数字化平台的智能变价系统、货架管理系统、信息发布系统、辅助拣货系统等解决方案，大幅提升了零售商的运营效率。
亿邦产业： 你们对工厂或者其他产业链合作伙伴的数字化改造/赋能切入点是什么？越具体越好，为什么要做这些改造，合作伙伴为什么愿意接受你们的数字化改造？能否结合一个或者几个案例谈谈。
白峰： 京东方数科利用人工智能、大数据等技术，依托电子价签，智能商业显示终端等打造业务服务运营平台，为线下零售企业提供“硬件产品+软件平台+场景应用”的整体数字化解决方案，提升线下零售企业的运营效率。具体包括如下几种解决方案：
智能变价系统：这套系统依托电子价签和Jeegy信发系统可以实现数万个价签的自动变价。目前越来越多的线下零售业利用价格进行促销，特别是生鲜类产品，一天内需要进行几次价格的调整。然而，传统的纸质价签更换不仅时效差，而且又会造成大量的纸张浪费，甚至还会有展示价格和系统价格不符的“价签门”风险。使用京东方数科的智能变价系统后完全解决了以上问题，目前这套系统还可以利用大数据，譬如根据客流、天气、时段等实现最优定价并通过价签进行展示，大大提升门店定价效率。
辅助拣货系统：目前越来越多的门店对接了到家业务，如何快速、准确的进行店内拣货是门店面临的一个很头疼的问题。之前的方案是店员按照订单要求走到货架后进行寻找并反复对比以免拿错货物，时效性很差。我们做过测试，一般来说一个订单的拣货速度在30分钟左右。京东方的这套辅助拣货系统，利用信息发布系统和电子价签上的智能LED显示系统，当店员收到客户订单后，相应产品所在货架上的价签就会按照一定规则进行闪烁，店员只需看哪里闪灯就在哪里进行拣货就行，既避免了取错货物又提升了拣货效率，拣货速度从之前的30分钟缩减到15分钟左右。
货架管理系统：这套系统以电子价签，智能摄像头，商显大屏等为核心硬件，同时利用京东方自研的图像识别系统，可以实现货架管理缺货的预提醒。这套系统的核心是京东方具有核心专利的Captana系统，将价签上的LED进行闪烁编码，输出一串二进制代码进行商品标识，类似于给每个SKU标识一个身份z。这样通过识别这套身份z可以实现产品的快速识别，再结合摄像头和图像识别系统可以提前进行缺货或少货提醒，减少门店的货架空置率。这套系统也获得了CCFA年度供应链大奖。
亿邦产业： 您如何理解数据、算法及AI在本行业产业数字化中的应用？在贵企业有哪些具体的应用和效益？
白峰： 数据是数字化的基础，算法和AI是数字化的手段。从上面举例的这些系统解决方案来看全部都会运用到这些核心技术，同时收益也是非常显著的。
亿邦产业： 能否描述一下贵公司用数字化系统连接的产业生态，都有哪些角色，如何驱动生态伙伴之间的合作？
白峰： 京东方数科智慧零售数字化系统IaaS层基于AIoT智能硬件以及云计算和加密系统；PaaS层聚焦在客户精准画像、多维可视化看板以及全流程监控运维等；SaaS层则聚焦场景应用，提供包括智能变价系统、辅助拣货系统、会员营销系统、货架/库存管理系统等。
亿邦产业： 能否用一两句话描述贵公司的定位，描述贵公司的产业数字化价值，描述企业资本市场想像空间？
白峰： 京东方数科是京东方集团旗下提供零售物联网解决方案的 科技 公司，致力于 科技 赋能零售。其核心业务是利用人工智能、大数据等技术，依托电子价签，智能商业显示终端等打造业务服务运营平台，为线下零售企业提供“硬件产品+软件平台+场景应用”的整体数字化解决方案，帮助线下零售企业提升运营效率。
亿邦产业： 在其中承担什么角色？
白峰： 数字化是帮助线下零售企业摆脱当前困境，涅槃重生的重要手段。我相信线下实体店一定会长期存在，但确实到需要做大手术，大变革的时候了。数字化就是变革的一个重要手段，前面也说到了，低层次的数字化救不了零售企业，现在需要的以客户体验和运营效率为核心的深度数字化变革，回归到零售业本质的数字化变革。运用数字化手段对原有企业的运营流程进行简化、优化、一体化，把智能选址、订货系统、库存管理、商品管理、会员管理、员工管理整个运营体系通过数字化打通形成一个整体，我相信线下实体零售的生命力很快会回来。京东方目前是全球最大的智慧零售实体店解决方案提供商，依托自研的物联网核心器件，结合AI及大数据处理能力为线下实体店提供基于场景的软硬融合系统，包括智能变价系统、辅助拣货系统、会员营销系统、货架/库存管理系统等。目前已为全球250多家品牌，超过3万家门店提供了服务，包括沃尔玛、亚马逊、京东、阿迪达斯、屈臣氏、安踏、华润、小米等国际国内知名企业。
全球最大的数据库公司甲骨文最近在“云计算之都”西雅图租赁了16万平方英尺的办公区，这距离它的总部加州硅谷约为上千公里，却与它最新的竞争对手亚马逊咫尺相隔。
市值2045亿美元的甲骨文，至今仍是世界上最赚钱的软件公司之一。创始人拉里·埃里森是一个强势、侵略性不加掩饰的人物。在2013年前，他是硅谷创业的典范——白手起家，巧妙抓住时机，不择手段横向扩展，销售额连年翻番，他本人也成为硅谷首富。
在这之后，埃里森却开始以浮夸的言辞和对商业竞争对手的讽刺而著称。今年3月，他公开表示，亚马逊和微软都是失败的竞争对手，至少在云计算的技术层面。让人难为情的是，甲骨文与他们之间存在着数倍的差距。
四年前，甲骨文超过了IBM，成为继微软后全球第二大软件公司。亚马逊则从一众云服务商中逐步脱颖而出。研究公司Synergy当时发布报告称，一个季度内亚马逊收入的增幅大幅超过了全部市场的增幅，并预计下个季度亚马逊获得的收入将比所有竞争对手还多15%。
原本处于平行线上的两家公司，很快便短兵相接。原因无他，以亚马逊为代表的新兴云计算公司在不断降低价格的同时，持续侵蚀甲骨文的生存空间。
面对变化，两家软件为主的公司选择了不同的路径。微软借助产品优势，迅速、正面切入云计算市场，而甲骨文花了几年时间抵触、犹豫，后而激进，导致了今天两家公司的不同命运。
2013年，微软市值一直徘徊在2000亿美元上下，但到了2017年，微软市值已经逼近6400亿美元。相形之下，甲骨文的脚步显然停滞了。
2014年，拉里·埃里森终于向“云”低头了。埃里森突然宣布辞去CEO一职，转任CTO，投入更多的精力在产品研发和战略制定。他通过大肆收购补全自由业务的不足，缩减成为完整云服务商的时间。随后进行集成整合，产品标准化和自动化，最终向客户提供包括IaaS、PaaS和SaaS三个层次完整的云计算服务。
从财务状况来看，拉里·埃里森的策略似乎行之有效。2018财年一季度，营收同比增长69%，这是2011年以来单季度最高增长率。与此同时，云计算业务占总营收的百分比从2015财年的55%，上升至16%。
今年10月，在全球大会上，甲骨文又一次放低身段，开始大谈性价比，这似乎是一个好的征兆。甲骨文一路被亚马逊倒逼，一步一步走上云端，并试图颠覆现有云商业模式。然而，云商业尚在前半程，它显然还有机会。
被亚马逊倒逼的四年
浮现危机之时，恰是甲骨文收入到达顶峰那一刻。
2013年10月，甲骨文软件业务过去一年的总收入已经超过同期的IBM，成为全球第二大商业软件公司。此时，IBM软件部分的收入是257亿美元，甲骨文的收入是278亿美元。
这只是一次数字上的超越。产品组合和数据处理能力，为甲骨文锁住核心用户群起到了至关重要的作用，而核心用户持续购买软件许可证授权，又为甲骨文提供了稳定的收入。如果没有变化，这会是一个良性的商业循环。
然而，几乎同一时间，云计算产业喷发了，并颠覆了既有的商业模式。用户可以使用更低的价格，按照需求进行购买。这使得一劳永逸的甲骨文深陷被动。更大的致命伤是，云计算公司提供可以降低风险的方案，帮助用户完成迁移。
替代，永远是抢夺市场最有效的方式。2013年7月，已经进入云计算厂商行列的阿里巴巴宣布，其公司内部彻底下线甲骨文数据库。这是自2008年开始的一场变革，以往认为难以被替代的甲骨文数据库从互联网公司开始抽离。
阿里之后，亚马逊AWS接力。2015年10月，亚马逊AWS CEO安迪·杰希（Andy Jassy）公开指责甲骨文通过昂贵的商业合同捆绑用户。AWS推出数据库迁移服务（DMS），帮助用户从甲骨文等竞争对手的数据库迁出，也可以保留用户的原有甲骨文数据库，只是从自己的数据中心迁移至AWS。但后一种方式往往会将用户导向AWS的数据库产品。
亚马逊公布数据，甲骨文的数据库用户迁移到AWS平台的速度越来越快，2016年为18万个客户，到2017年9月猛增到35万个。2015年开始，数据库业务已经占亚马逊AWS总销售额的20％。
埃里森当时认为，亚马逊只是一个提供“玩具”的公司，“他们已经不管那叫做网络（电脑），他们现在叫它云计算”。因为AWS服务的客户大多是买不起甲骨文这类IT公司产品的创业者和中小公司。
不过，埃里森又深知亚马逊带给甲骨文的恐怖压力。当年，他在一次公开演讲中称，“过去二十年里，我们密切关注IBM和SAP这两家竞争对手，但现在我们不再关注他们中的任何一个。”这一次他选择了亚马逊AWS和微软。
面对AWS发起的赤裸裸的挑战，甲骨文的应对策略竟然是提高授权价格，外界一片嘘声。更令甲骨文措手不及的是，亚马逊AWS也开始向银行业扩展，而这是甲骨文的核心地带。
亚马逊AWS向银行业游说称，云计算可以满足高峰期对计算和存储的要求，又能在低谷期节省成本，非常适合支持移动应用，并在应对突发状况下有益于处理风险。今天银行业也在寻求转型，这一话术显然极具诱惑力。
掉头激进上云
2016年9月，拉里·埃里森在甲骨文的发布会上宣布将全力进军云计算领域，与亚马逊正面开战，甚至直言“亚马逊独占鳌头的时代要成为过去式了”。
此时，埃里森已经72岁了。
这些年，虽然对云，尤其对AWS言论强硬，但不按套路出牌的埃里森其实已多维度布局云计算业务了。
2011年到2016年，甲骨文一连收购了15家覆盖云各环节的创新公司，收购对象不仅包括如云客户服务提供商RightNow等垂直领域玩家，也包括虚拟化技术公司Xsigo、Docker容器管理服务商StackEngine等技术公司。
为了全面支持云架构，甲骨文几乎重写了所有软件产品，并对应用的交互进行重新设计，还开发了高性能服务器芯片。从底层芯片到 IaaS、PaaS 、SaaS，再到行业应用，甲骨文正在翻新云计算的每个层面。
今年9月，埃里森宣布了一项从当月25日开始的云销售计划。这个计划包括自带许可证使用PaaS（平台即服务）和通用授权两个部分。埃里森希望彻底改变用户购买和使用云的方式。
这可视为甲骨文在云转型上的再一次迭代。
在此之前，甲骨文用户已经可以将其本地部署的授权软件许可证用于甲骨文IaaS（基础设施即服务）业务，而现在甲骨文将这项服务扩大到了PaaS，也就是数据库、中间件和分析软件等产品。这意味着本地部署的用户即刻可以使用甲骨文的数据库云。
所为“通用授权”，就是用户可以签订一份合同，即可以使用甲骨文的全部云服务，而甲骨文运营系统转为根据用户总消费进行记账，而不是彼此独立。当甲骨文发布新的服务时，用户可以不必重新与甲骨文签订合同，就可以使用。
这是一项直接针对亚马逊AWS制定的策略。
埃里森称，如果你要购买10万美元的云计算服务，你必须跟AWS讲清楚需要什么样的数据中心、需要何种服务，然后AWS会计算出成本。但在甲骨文云平台，用户可以随意选择服务，灵活性更大。
过去一年，甲骨文将数据库和中间件部门合并，改变了以往PaaS业务由一个个小团队独立开发、缺乏完整性的组织管理模式。在这之后，甲骨文发布了引入机器学习的新一代自治式数据库云，从技术上提升了产品的性能，以及管理的便捷性。
与此同时，甲骨文继续拉拢大公司支持其向云转型的计划。经过几个月的努力，2017年5月，甲骨文宣布与电信运营商AT&T达成协议，后者数千个内部数据库将前迁移至甲骨文的云平台上，这些数据库包括PB级的数据和相关应用程序工作负载。
大公司的力挺，给了埃里森与安迪·杰希大打营销战的信心。拉里·埃里森列举了六项测试结果，均显示甲骨文的技术性能和成本领先于亚马逊AWS。
甲骨文更想要抢食的是IaaS（基础设施即服务）市场，也是亚马逊和微软最大的根基。对于IaaS，尽管这一业务本身缺少附加价值、盈利空间有限，甚至可能面临做一单赔一单的困境，甲骨文的投入仍十分执着。
甲骨文副总裁、大中华区云平台事业部总经理吴承杨告诉《财经》记者，以往基础设施只是标准化的服务，但现在越来越多的企业需要定制化的服务，甲骨文在软件和平台上的积累将反馈给基础设施，而IaaS本身仍有巨大增长空间，市场并未完全消化。
2016年9月，甲骨文发布了其对IaaS的全新定义。埃里森解释称，其比亚马逊AWS运行更快、成本更低，并可以运行严苛的数据库任务，“AWS（在基础设施上）领先的优势已经结束”。
不过，甲骨文向下补齐基础设施的短板并非易事。原微软中国云计算负责人申元庆曾表示，云计算IaaS是典型的资本密集型产业，其中牵扯的资金和技术投入相当巨大。
甲骨文虽然希望通过自上到下的云计算业务整合，带动IaaS增长，但是几次错过云计算发展的机会，令其在规模化竞争的云计算市场短期内难以突破。2017年9月，Gartner发布的2016年全球IaaS报告显示，亚马逊AWS市场份额为442％、微软为71％、阿里云为3％，甲骨文并未单独列出。
事实上，甲骨文在SaaS（软件即服务）的扩张更加积极。一方面，甲骨文对内全面云化。一位前甲骨文战略部管理者告诉，埃里森启动强制性的手段，将以往应用产品的销售从提供本地部署全面转向SaaS的模式销售，并且公司不断增加招聘SaaS销售人员。
另一方面，甲骨文在市场上大肆收购，并完成与自有产品的整合。在这场军备竞赛中，微软和亚马逊AWS虽然也陆续出手收购一些创业公司，但是远不如甲骨文一盘端的架势来得凶猛。
截至目前，甲骨文已发布了3500项SaaS服务，形成客户体验解决方案（CX）云、人力资本管理（HCM）云，以及企业资源计划（ERP）云等在内的业务矩阵。
对比来看，亚马逊AWS通过SaaS服务商和ISV（独立软件开发商）的产品部署在其云平台之上，向垂直领域拓展，自有服务刚开始尝试；微软虽然凭借Office 365、Dynamics 365，以及收购的LinkedIn在SaaS收入排行榜上引领市场，但产品组合比较单薄。
一位熟悉甲骨文的IT行业专家告诉，这将成为甲骨文最有可能突围成功的云业务，“毕竟现阶段在这个领域，微软、亚马逊等云计算巨头都不能对甲骨文构成威胁”。
反噬亚马逊
就像其他经历痛苦转型的IT公司一样，按合同订单收费转向按需收费的商业模式后，甲骨文很可能在接下来一段时间内难以保持高营收，甚至有些俯冲的趋势，利润也会受到影响。
过去四年的激进转型拉近了甲骨文和AWS的距离，IT公司云和恩墨创始人盖国强向《财经》记者评论，接下来，就要看甲骨文如何在这个基础上通过创新超越别人。
甲骨文甚至开始向亚马逊AWS的优势领域进攻。2016年，甲骨文完成了对NetSuite的收购，交易金额为92亿美元，远超甲骨文2009年对Sun的74亿美元收购，成为公司史上最大收购。甲骨文CEO马克·赫德（Mark Hurd）告诉，通过收购，甲骨文获得了NetSuite的4万家中小企业客户，将与甲骨文现有客户形成互补。
2017年11月，甲骨文在中国宣布了新一批客户，摩拜单车、科大讯飞等这些科技行业当红炸子鸡榜上有名。其中，摩拜单车已部署了HCM和ERP云，希望借此解决公司发展规模扩大后，员工年轻化和跨生态业务模式对公司内部管理的挑战。这家公司在企业级业务上的经验积累逐步释放。
然而，互联网客户对云平台的忠诚度并不高，往往根据业务需求出发选择不同的服务提供商。因此，留住以往传统核心客户，对甲骨文更为关键。混合云可以满足这些用户的迁移需求。传统客户希望可以在公有云、私有云之间无缝切换，以保证他们可以降低风险尝试新的技术。而甲骨文重写代码后，打通了全线产品，可以支持一键式迁移的需求。
马克·赫德表示，客户会发现甲骨文的公有云和私有云，具有相同的标准、架构、产品和技能，这有利于客户在两者之间无缝迁移降低成本，并加速获得更多的创新。
事实上，云计算用户需求，已从成本支出节省的量变，转向获取数据分析、业务预测等增值服务的质变。
甲骨文产品开发总裁托马斯·库里安（Thomas Kurian）表示，云计算的未来有五大趋势：人工智能与机器学习、“自治”软件、物联网、区块链和人机交互。这也是亚马逊AWS和微软布局的重点。
2017年10月，甲骨文集中发布了物联网、区块链等方向的云解决方案，但早已开始与客户利用相应解决方案展开合作。同年8月，三菱电机借助甲骨文物联网云服务为其工厂自动化开发新平台。利用这个平台，客户可以在生产现场完成快速收集、分析和利用数据，进而开发应用满足生产需求，优化供应链，管理遍布全球的工厂。
传统的销售客户正在转变为甲骨文的研发合作伙伴。服装零售商Gap将其销售相关的云服务部署在了甲骨文云上。Gap首席信息官保罗·查普曼（Paul Chapman）表示，过去六个月时间里，其所在团队与甲骨文共同完成了开发、规划解决方案，到部署上线的全过程。
甲骨文需要更加扩大合作伙伴范围，构建完整的云计算生态。截至目前，加入甲骨文合作伙伴网云计划的成员已经超过2600家，但却仍低于以往甲骨文以软件为基础构建上万家规模的生态体系。
微软之外，甲骨文是第二个提出完整转型方案的，这给其他传统IT公司带来新的希望，即使它们已经老去。
物联网中如何使用大数据在瞬息万变的世界中，组织很难赶上不断涌现的新概念。但人们需要区分哪些技术和概念是有用的，哪些只是一种炒作。在数据分析领域，正是大数据引发了这个时代的质疑。而如今，当这个概念日益清晰时，一个新的应用浪潮即将到来：人们需要了解在物联网中如何使用大数据。
关于什么是大数据及其可带来的价值的热烈讨论已经开始消退。然而，当专家们开始大量使用大数据和物联网的技术组合时，人们又再一次试图定义物联网与大数据连接的方式。
物联网与大数据的接触点
简而言之，物联网是连接到互联网的设备网络。这些设备具有内置的传感器，可以生成数据并对外发送，从而可以相互通信，并与分析系统进行通信。
即使对物联网设备仍然很陌生，这个概念已经在人们的生活中找到了方向。设想一个智能家庭，它可以通过调节供暖和空调系统的运行模式来调节温度，可以开启和关闭照明系统，可以发出有关漏水或气体泄漏或外人入侵的信号。最重要的是，智能家居可以在没有户主参与的情况下做到这一点。
物联网业务的一个典型例子是机器监控，使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统，分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配，则会向维护团队发送即时警报。
以下将回答物联网如何与大数据相交的棘手问题。当一些技术正在炒作时，物联网可能是其中之一。实际上，物联网数据是大数据的类型之一，这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的（但不是唯一的）选项。对于数据摄取，企业可以使用Apache Kafka，因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择，而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
大数据使用案例中的物联网数据规则
而人们开始了解制造商所提供的用例。同时，也可以在其他行业了解物联网数据，了解物联网大数据用例。
医疗保健：在医疗保健领域，配戴移动应用技术的可穿戴传感器设备可以实现远程健康监测。该方法的工作原理如下：传感器监测特定患者的状态（心跳、体温、血压、呼吸率等），并将这些数据实时传送到云端，然后传送到应用程序。分析系统不断搜索所有患者物联网数据中的隐藏趋势，并试图找出可能引发并发症的模式。如果物联网的大数据分析显示某些令人担忧的症状，系统会立即向患者和医生发送警报。
零售：知名零售商亚马逊公司最近推出了一个新概念 - Amazon Go。这是一家没有收银员的商店，顾客不必排队等待购物。要进入商店只用扫描他们的智能手机即可。事实上，在这里采用的是物联网和大数据分析技术：商店里遍布传感器和摄像头，顾客在商店中购物，摄像头能够区分其中的每一个人，并且跟踪他们放入购物车或返回货架的所有产品。重量传感器提供了一个额外的控制点：他们可以认识到特定的产品已经不在货架。当顾客完成购物时，他们选择的所有产品都显示在真实和虚拟的篮子中，顾客可以离开商店，系统将在稍后收费。
毫无疑问，Amazon Go是一个有远见的概念。然而，零售业表现出更多脚踏实地的想法，例如智能物流技术，可以跟踪和优化路线，并识别每位卡车司机的行为模式。零售商还使用信标激活访问者的应用程序，并在访问者进入商店并通过信标时，推出相关产品优惠和促销活动。访客会因此感到满意，因为他们收到参加促销活动提供的个性化优惠。同时，信标对商店员工也有帮助，因为它们可以识别需要高质量服务的具有价值的客户。
银行业：银行业也从物联网中受益。银行正在努力获取客户全方位的视角，并提供无缝的客户体验。虽然这一切始于智能手机的积极参与，但物联网进一步扩展至可穿戴设备。例如，美国银行与FitPay公司合作进一步推动可穿戴支付技术。通过这种合作，持卡人将能够直接从他们的智能手表和其他可穿戴设备付款。银行将能够识别客户的行为和偏好。
语结
尽管围绕物联网进行了更多的炒作，但它只是大数据源其中之一。毫无疑问，这是一个有价值的领域，而且正在不断发展。如果企业已经实施了一些大数据解决方案，也许已经处理物联网数据，如果企业正计划采用大数据方案，希望以上描述的用例可以激发一些伟大的想法。可以的，他家的IoT Events技术能带来很多便利。生产商能够跨设备识别事件，快速解决问题并赢得客户信任，对未来的设计需求也能有更深入的了解。借助IoT Events，用户可以为每个设备模型定义事件检测器，添加传入的遥测数据和条件逻辑来定义和检测事件，以及定义对这些事件的响应。每当有新产品上线时，IoT Events就会为该设备启动事件检测器的新实例。IoT Events使用该设备模型持续检测数百万客户的事件，并迅速做出响应。
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