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任何一项技术的发展，在历史上永远是依赖路径的，AI 将主要是在云和移动生态之上来发展的 AI 时代。

数字化的进展由平台驱动，任何新的平台一开始起来，早期创业公司和大公司基本都是做基础技术的开发，今天 AI 很多创业公司都是在开发基础技术，包括芯片、传感器等。

同时有早期应用开发，等到有足够的应用和足够的基础，就会形成爆发，这时候平台就发展起来，生态也发展起来了（商业模式加上平台会形成生态），在生态环境下会带动更多的产业发展。

（1）移动和云的时代

我讲一下云和移动时代，因为这是非常活跃的数字化技术的创新前沿，很多创业公司可以在这里做。

首先讲一下云和移动时代的核心点：它的前台和后台，看一下两者组合在一起，给了我们什么样的能力，使得我们可以去数字化以前不能被数字化的东西。

移动和云的时代，前台的核心是手指触摸加上相机、定位。

我前面说 2007 年第一个苹果手机出来，我是属于最早一波买的，当时只能AT&T可以用，电话基本打不通，只有 6 款固定的应用，但大家仍然激动，因为它开启一个新的时代——手指和屏幕的触摸，手指可以真正开始工作，这就是一种定义性的体验。

所以苹果开启了一个时代，我们可以把计算装在口袋里，它可以 24 小时跟着我们。苹果本质上是一家手指与屏幕交互的公司，就凭这一点可以做到世界最大。

因为任何一个数字化的时代，它的起步是人和数字化世界之间的交互，比如微软本质上是一个鼠标键盘公司，企业信息管理、信息流通、企业的流程都可以做，微软也是一家了不起的公司。

从发展方向上看，增加交互能力是趋向，比如现在苹果把激光雷达都放在口袋了，交互感知能力在手机上一定会延伸，因为激光雷达可以做相机不能做的事情。

再看一下移动和云时代的后台，后台是数据中心。

这主要是谷歌驱动的，在历史上也非常了不起，它的定义性能力是把一个大的仓库建立成为一个计算机。今天我们都在朝着云原生方向走，云是一个更优越的计算体系。

我前面讲到，每个国家数字化的基础就是云原生的服务，所以移动是一个非常重要的时代。虽然人工智能很火，但移动依然是有大量创新空间的一个生态。
 

四、数据和规范性分析

对于更高可视性和有效智能规划的需求变得越来越迫切。数据是无价的资产，只有基于数据在正确的时间对于适当的人采取相应的行动，以驱动成果的改善，才能释放数据的力量。

通过获取近乎实时的数据来应用规范性分析解决方案，能够提高效能，进而开展更稳妥的行动。具备分析能力的企业通常会根据历史数据开展运营并进行优化。但随着新的流数据源的引入并注入可推动实时行动和结果的预测模型，挑战也随之而来。

从人工、库存到订单履行，智能规划解决方案和规范性分析在应对重要的管理问题方面发挥着作用，并为当今的“新常态”提供了更有效的运营方式。围绕当下的实况进行规划，并利用这些数据实时预测新业务和运营决策的能力将成为企业的需求，其重要性在2021年还将继续提升。将客户数据和库存数据与其他外部资源相结合，将使企业能够更新自身的规划，以适应实时趋势，这对于寻求从被动转向主动的创新型公司而言是一大关键要素。

在我们所处的行业中，对更高可视性的需求正在推动智能规划、自动化和规范性分析的发展。鉴于当前不断变化的全球形势，在零售、运输与物流(T&L)、制造和医疗保健领域，更敏捷的执行能力已变得至关重要。在人工、库存和订单履行规划方面，智能自动化将扮演重要的角色。

（编辑：保山站长网）

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