11月2日, 2017中國家用電器技術大會在合肥盛大召開, 本年度家電技術大會智能化仍是重頭戲. 當前, '人工智慧+大數據' 正在成為多行業增長引擎. 在本次技術大會上, 南京江蘇未來網路創新研究院王治平博士做了題為《家電行業大數據關鍵技術與案例實踐》的演講, 橫向縱深多維縷析了大數據對家電行業帶來的變革. 在會議現場, 針對大數據在家電行業的運用, 中國家電網記者採訪了王治平博士.
目前家電整體市場增速減緩, 但智能家電的規模發展迅速, 《2017-2022年中國智能家電市場運行態勢及投資戰略研究報告》指出, 到2020年, 中國智能家電市場規模將達到3500億元以上. 王治平認為, 新型資訊技術(雲計算, 大數據, 互聯網, 人工智慧)給家電行業帶來了巨大變革, 其變革具體表現在: 一, 用戶購買渠道的改變;二, 用戶購買習慣的變化;三, 產品互聯網營銷方式的變化. 基於用戶數據的推薦技術成為產品互聯網營銷的主要手段;四, 產品思維的變化. 基於互聯網大數據的用戶體驗分析和產品規劃成為趨勢.
南京江蘇未來網路創新研究院王治平博士
王治平告訴記者, 大數據對家電行業的創新應用體現在以下四個方面, 分別為: 市場調研, 產品規劃, 個性化推薦, 風險管理(財務管理, 生產管理, 物流管理). '大數據影響家電行業產品的整個生命周期. 產品上市之前, 可利用大數據做市場調研, 進行可行性論證, 對產品做定義和規劃;在產品投放市場之後, 可以利用大數據做精準營銷. 此外, 企業物流, 財務, 投融資以及銷量預測, 都可以通過大數據來分析. '
大數據拉近了家電產品生產廠家與產品以及消費者之間的距離. '原來家電行業生產是一個開環, 廠家想生產什麼產品完全由廠家主導. 如果做得不對, 反饋的周期也很長. 而現在, 通過大數據廠家能將觸角伸到用戶端, 通過雲計算等數據採集用戶的使用行為, 縮短了與產品以及用戶之間的距離, 同時也增加了與用戶之間的交互. ' 王治平稱, 因為有交互, 才使智能製造成為可能. 以前, 智能製造 '不可能' , 是因為不知道用戶需求在哪. 而現在, 通過大數據能夠非常明晰地洞察用戶需求, 從而使個性化定製被推上日程. 在大數據的 '協助' 之下, 智能製造形成了閉環, 能更加做好產品研發, 做差異化產品, 使產品種類更加豐富多元.
毋庸置疑, 大數據與人工智慧是助力家電行業發展的利器. 但是, 王治平也提醒道: 不能為技術而技術. '家電企業在推大數據的時候, 首先要把業務場景定出來. 到底是做產品經營的預測, 還是想優化物流路徑, 縮短物流周期, 部署最適配物流點?總之, 一定要想好業務場景, 有了思想上的準備之後, 通過大數據彌補自身短板. '
當前, 我國各行各業與大數據相關理論與技術的融合創新, 協同發展已經是必然趨勢, 但大數據技術也並非沒有 '煩勞' . 關於大數據技術的 '癥候' , 王治平表示, 大數據基礎的技術並不難, 難的是數據云比較雜, 格式比較多, 以及目前由於還未能做到人工完全不干涉, 使之還面臨人力投入的問題.
而在大數據人才缺失方面, 王治平對記者表示, 當前通用的大數據人才並不缺, 缺的是面向特定領域對業務和技術都有很深理解的專業大數據人才. 對此, 王治平希冀道: 將來大數據人才的發展方向, 或者可以一反以前從通用人才朝特定領域發展的模式, 改為由行業專家去掌握大數據技術的反向模式, 其效果可能更為理想.
在家電大數據規範化方面, 王治平稱, 智能家電互聯互通協議(M-Smart SHAC), 大數據技術的框架架構, 以及家電領域專家的知識庫系統等, 希望能由行業協會牽頭去確立完善.
最後, 王治平補充道: 大數據技術體系很龐雜, 家電企業不要投入太多精力到基礎的通用大數據技術分析上, 對之可以直接採取拿來主義原則. 而對於那些同自身業務結合緊密的模型和應用, 如物流優化模型, 則可以投入較大力度推進.