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2021年產(chǎn)業(yè)回顧
2022年產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)展望
觀點(diǎn)薈萃
  • 如何完善供應(yīng)鏈體系?
    如何完善供應(yīng)鏈體系方面有三點(diǎn)可以和大家分享一下:一是戰(zhàn)略合作關(guān)系的處理,希捷始終秉持以滿足客戶需求為主來(lái)保持和合作伙伴的緊密聯(lián)系;二是安全庫(kù)存水位的長(zhǎng)期戰(zhàn)略;三是始終做更長(zhǎng)周期的備貨準(zhǔn)備,保障穩(wěn)定的供貨能力。
  • 芯片價(jià)格體系何時(shí)重回正軌?
    首先,供給側(cè)是非常重要的環(huán)節(jié),其次,應(yīng)用端對(duì)芯片需求的速度也很重要,而芯片需求的速度取決于整個(gè)行業(yè)的發(fā)展速度、市場(chǎng)的擴(kuò)容速度以及企業(yè)的發(fā)展速度;最后,國(guó)際市場(chǎng)環(huán)境也很重要,但大國(guó)博弈不可控因素下,企業(yè)唯有把握好自主可控的環(huán)節(jié),靜待市場(chǎng)發(fā)展。
  • 《數(shù)據(jù)安全法》將給行業(yè)帶來(lái)什么影響?
    安全是發(fā)展的前提,如果沒(méi)有數(shù)據(jù)安全,AIoT就會(huì)成為脫韁的野馬。《數(shù)據(jù)安全法》的出臺(tái),給行業(yè)在數(shù)據(jù)資源的采集和應(yīng)用上增設(shè)了標(biāo)準(zhǔn)和要求。從短期看,數(shù)據(jù)安全確實(shí)會(huì)增加項(xiàng)目建設(shè)及運(yùn)營(yíng)的相關(guān)要求,讓建設(shè)成本上升、交付的難度增加,甚至?xí)蕴慌狈Ω?jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)。但從長(zhǎng)期來(lái)看,這是AIoT行業(yè)從無(wú)序走向有序的拐點(diǎn),必將有利于整個(gè)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
  • 關(guān)于AI市場(chǎng)復(fù)蘇?
    談及AI復(fù)蘇的原因,我認(rèn)為主要是AI正在從一個(gè)抽象的技術(shù)形態(tài)回歸到技術(shù)變現(xiàn)這一現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題中來(lái),從AI四小龍的發(fā)展動(dòng)態(tài)也可以看出AI技術(shù)產(chǎn)品化、商業(yè)化落地的路徑正變得越來(lái)越清晰。當(dāng)整個(gè)行業(yè)市場(chǎng)聚焦于探索AI技術(shù)的商業(yè)價(jià)值時(shí)也標(biāo)志著AI市場(chǎng)正在回歸理性。
  • 數(shù)智化是否能成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展新的拐點(diǎn)?
    人工智能技術(shù)服務(wù)于社會(huì)是一個(gè)持續(xù)上升的過(guò)程。對(duì)于企業(yè)而言,以前“一招吃遍天下鮮”的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去,現(xiàn)在AI時(shí)代講求的是應(yīng)用場(chǎng)景和落地能力。作為AI應(yīng)用的實(shí)踐者,藍(lán)豐科技呼吁產(chǎn)業(yè)同仁去積極推進(jìn)AI在各大行業(yè)領(lǐng)域的落地應(yīng)用。現(xiàn)階段AI算法的精準(zhǔn)度普遍能夠達(dá)到99.5%以上,而對(duì)于AI行業(yè)應(yīng)用而言,更重要的是如何實(shí)現(xiàn)AI在行業(yè)領(lǐng)域的工程化落地,這其實(shí)是件苦力活,需要花精力去實(shí)踐,才能讓AI賦能千行百業(yè)的美好愿景加速實(shí)現(xiàn)。
  • 如何挖掘數(shù)智化時(shí)代新商機(jī)?
    AIoT倡導(dǎo)的是萬(wàn)物互聯(lián),對(duì)于以安防運(yùn)營(yíng)服務(wù)為主的叢文而言,我們也一直在挖掘AIoT技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景和機(jī)會(huì)點(diǎn)。圍繞著AIoT,這里舉兩個(gè)“簡(jiǎn)單”但是非常“典型實(shí)用”的應(yīng)用場(chǎng)景:一個(gè)是疫情下居家隔離智能管理利器智能門磁,智能門磁主要是基于NB-IoT物聯(lián)傳感技術(shù),沒(méi)有這項(xiàng)IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用,也談不上聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)。第二個(gè)典型場(chǎng)景是AI防盜,傳統(tǒng)安防防盜模式中,普遍是利用攝像頭做事后取證,而加入AI視頻分析應(yīng)用之后,可實(shí)現(xiàn)“事后取證”向“事前預(yù)警”模式的轉(zhuǎn)變,更能夠滿足用戶端對(duì)于安防運(yùn)營(yíng)服務(wù)的期望和需求。而針對(duì)這些具體應(yīng)用場(chǎng)景的挖掘,也正是叢文在AIoT時(shí)代探索的機(jī)會(huì)點(diǎn)。