打通镇天气预报 通什镇天气预报

人工智能在生活中的应用有哪些

人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就通过人工智能打通镇天气预报的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用，来帮助大家更好地理解人工智能，尽享科技带给我们的便捷生活。

【第一方面：自然语言处理】

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理的目的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

1、多语言翻译

自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，需要我们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。

面对这一困境，自然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能自己学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。所以，进入哪个领域都能高度垂直的做下去。比如，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就可以保证翻译95%的流畅度，而且能做到实时同步。

2、虚拟个人助理

虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式，来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都可以做到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮打通镇天气预报你优化信息，智能决策。

同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。一般来说，听到语音指令就可以完成服务的，基本上都是虚拟个人助理。

3、智能病例处理

自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。

其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高打通镇天气预报了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。

【第二方面：语音识别】

语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情，如今人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了我们日常的生活。

1、智能医院

依靠人工智能技术和大数据，医院可以实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音录入能取代打字，让您通过说话的方式，就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。每一个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等希望输入文字的位置。此外还可以对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。

2、口语评测

在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务，语音评测服务是利用云计算技术，将自动口语评测服务放在云端，并开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中，人机交互式教学，能实现一对一口语辅导，就好像是请了一个外教在家，从此解决了哑巴英语的问题。

【第三个方面：计算机视觉】

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。通过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或者视频进行处理以获得相应场景的三维信息。

1、智能安防

随着各级政府大力推进“平安城市”建设的过程中，监控点位越来越多，视频和卡口产生了海量的数据。尤其是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增长，依靠人工来分析和处理这些信息变得越来越困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具有海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从可以从事前的预防应用到事后的追查。

2、人脸识别打拐

当前，全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗，受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计，目前，全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区，买卖儿童几近市场化，形成了一个完整的地下黑色利益链。可以寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫，刻不容缓。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可以让被拐儿童在7小时内被寻回，这是计算机视觉在安全领域的巨大应用，今后也将越来越多地应用在打击犯罪等方面。

【第四个方面：专家系统】

专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。通常是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些需要人类专家处理的复杂问题。

1、无人汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。

中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。

2、天气预测

随着手机的普及，现在越来越多的人已经习惯观看手机中的天气预测，而在天气预测中，专家系统的地位也是决定性的。专家系统可以首先通过手机的GPRS系统，定位到用户所处的位置，在利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。

用户就可以随时随地地查询自己所在地的天气走势。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员，让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。

3、城市系统

城市系统是将交通、能源、供水等基础设施全部数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再通过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来。城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑，通过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行速度最高提升了11%，大大改善了出行体验。

【第五个方面：各领域交叉使用】

其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其打通镇天气预报他领域，然而交叉应用最突出的方面还是智能机器人。机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

1、物流机器人

物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。在消费升级下的市场压力，海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本，都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低，包裹完整性强，可以满足各种分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。它的出现可有效提升生产柔性，助力企业实现智能化转型，也将越来越多地应用在日常生活中。

2、萌宠机器人

孩子一直是家长的心肝肉，而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题，这时候早教就显得尤为重要了。早教其实就是让孩子有效的玩耍，让孩子在玩耍的过程中学到很多知识，开发孩子的脑力，动手能力，反应能力，审美能力，培养兴趣及习惯。

市面上的早教机构价格昂贵，师资力量不足，同时还可能存在一定的安全隐患，这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题。语音功能让它就像孩子的小伙伴一样和孩子交流，记忆功能还可以记住宝宝的使用习惯，很快找到宝宝想听的内容。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容，且云端内容可以持续更新。

相关问答

Q1: 收天气几分风浪那台收

您问的是搜天气几分风浪哪个台搜吗。在中国气象频道搜。

中国气象频道采用非栏目化、整频道打通的播出方式，以十分钟为基本单元，全天高频次滚动播出，内容随时更新。这种播出方式保证了观众只要打开电视机，就可以在十分钟内收看到所需的天气预报，提供权威的天气，风浪等各类气象信息。

天气是指某一个地区距离地表较近的大气层在短时间内的具体状态。

Q2: 什么是气象站？

气象站

气象站，基于物联网技术，围绕农业生产，由传感器、防雨控制柜、供电系统、立杆、云平台等部分组成，广泛应用于气象、农业等行业，在农业局、高校、高标准示范区等场合都有应用。

主要功能：

1.数据监测：实时显示CO2、气压、雨量、风速、风向、光照度、空气温湿度、土壤温湿度、PM2.5/PM10等数据，数据上传频率为一分钟一次，云平台每隔3秒更新一次。

2.组网能力：可利用4G、5G、以太网、WIFI等无线网络进行通讯。通常情况选用GPRS或GSM两种传输方式，主要适合于异地城市之间数据的收发;

3.远程管理：云平台在安卓/IOS手机、电脑软件/网页环境上运行，监测数据自动存储，存储频率与上传频率一致，存储周期以年为单位，支持导出、查询、下载，通过打印机打印数据，格式为EXCEL;

4.自动报警：支持设置多项参数超限、设备开关状态等进行报警，报警方式包括：APP消息推送、微信公众号、短信、电话等形式，报警内容为：示警时间、示警原因等;

5.多样化供电：根据应用现场的环境，可选用电源和太阳能两种供电方式，太阳能电池容量为10Ah，在满电状态下可确保气象站持续7-10天无间断运行;

6.耐用性：气象站立杆、传感器等设备均采用工业级工艺，具备良好的防腐蚀、抗冲击性，可长期性运行于各种各样严酷的室外环境，可在严酷工业环境使用;

7.集中管理：针对气象站位置分散、位置偏远、环境恶劣的情况，可将多座气象站的数据接入到同一个云平台上，统一展示、集中管理;

8.视频监控：支持气象环境数据多样化获取，可将网络监控视频画面与监测数据同步传输至云平台，同屏反馈;

9.私有部署：支持对气象站进行二次开发，调用服务器API接口、个性化设置私有化平台等;

Q3: 有关大数据的误区:数据统计≠大数据

有关大数据的误区:数据统计≠大数据

关于大数据的误区打通镇天气预报：数据统计是已经发生的事情打通镇天气预报，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中打通镇天气预报，二者不能划等号。不过，无论数据统计也好，大数据也罢，都是为了使工作变得更为有效，让决策更为理性而准确。

大数据太火了，被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。大数据到底是一个营销词汇，还是一个方法论?本文作者老李正是一家大数据服务提供商的资深员工，他所做的项目就是针对不同行业进行大数据分析。他认为，关于大数据你首先必须有一个基本认识，那就是“大量的数据并非一定具有价值”。另外，数据统计并不等同于大数据，数据统计和大数据的区别就在于人工智能。

近两年来，“大数据”被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。从央视的春运迁徙图到姚晨看到微博数据的惊呼;从两会期间的两会大数据，到《星星》都叫兽的高低领毛衣，“大数据”被人们推到了一个前所未有的高度，同时也从一个高精尖的科研方向变成了一个世人皆知的营销词汇。

我既没有资格代表学术界，更没有资格来判定谁是谁非。我只能就自己的工作经历，来谈一下我眼中的大数据：

什么是大数据?

百度百科对大数据的定义是这样的：大数据(big data)或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，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。

Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

个人认为Gartner的定义更为贴切。“新处理模式”是一个很关键的词汇，这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。这个所谓的“新处理模式”有两层含义：

1、由于海量的数据，需要更高效的存储和处理技术，Hadoop成为了大数据时代的标志;

2、如果你认为大数据就等于Hadoop，那就大错特错了。Hadoop只是大数据时代的一个必要条件，大数据还有一个明显的标志是数据挖掘和人工智能的紧密结合。这也是我理解的“大数据”与现在很多所谓“大数据”项目最明显的区别之一。我会在后面的案例中给大家展开。

除了上面的“新处理模式”上的区别，个人认为还有一个最主要的区别是：数据统计分析是基于已有数据的纵向归类，而大数据是基于对已有海量数据的处理，对还未产生的数据作出预测和推荐。数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。

预测和推荐，是如何实现的?

目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为，一个是基于内容。当然，针对不同的领域，不同的预测和推荐的对象，又会有十余种算法。这就不是本文展开的内容了。

基于行为的分析，顾名思义，即对用户在互联网、移动互联网留下的“痕迹”，即浏览、点击、收藏、购买、二次购买的分析，得出未来会选择购买的预测和推荐结果。基于行为的分析，属于群体智慧，综合利用群体用户的行为偏好。用户之间会相互影响，更加符合现实世界中的用户行为。

基于内容的分析， 包括对文字、图片、音频、视频等信息的分析，得出预测和推荐的结论。内容的“基因”和用户的偏好相匹配，最有代表的是潘多拉的音乐推荐项目，其将曲库中所有歌曲都由400多位专家打上标签，然后建立个人与音乐的联系，从而完成音乐的推荐。内容的分析只针对个人，与用户之间关系无关。

大数据到底能做什么

现在谈这个问题可能会让大家笑话，似乎所有人都知道大数据能干这个，能干那个，最后连我们自己都觉得可笑。大数据已经都不是被“妖魔化”了，是“娱乐化”。大数据似乎是个离我们忽远又忽近的事物了，变得不真实起来。

好吧，我还是结合从业经历来说说大数据“解决过什么问题”吧：简单地来说，大数据可以帮我们解决决策和选择的问题。

天气预报就是一个最古老而且众所周知的预测。你可以根据预报来决定明天穿什么衣服，是否要带雨伞，等等;

近两年来，大数据被应用到影视制片行业，基于对观众偏好的分析，去预测、设计观众喜欢的剧情，找观众喜爱的演员出演相关的角色，甚至可以去预测票房。这些所有的预测都是基于数据的基础上，经过一定的模型处理，得到接近真实的结论。从某种程度上给决策者决策的依据，比如《纸牌屋》和《星星》。

大数据还有一个重要的作用，就是解决人们的“选择”问题。别笑，无论你的年龄、性别、教育背景，人们目前都面临着前所未有的选择问题。讲的学术一些，这是由于“长尾效应”导致的问题;讲得通俗一些，就是由于日益增多的可选择的对象和我们自身的处理能力之间的矛盾。

科技的进步让人变得更懒，也就是我们自身的处理能力降低，无论是主观的还是客观的。而可被选择的对象却在日益增多。从纷繁复杂的商品(电商)，到海量曲库中的乐曲;从婚恋网站的男女朋友，到交通管理的信号灯。

基于人工智能下的大数据，就是可以使人们“变懒”的一个手段。基于你的历史行为，判断出你可能的喜好，乃至需求，将最佳结果，推荐给你。这就是大数据，她是你的贴心管家，或者说是最懂你的朋友。

一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研：沃尔玛在研究中发现，一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。尿布跟啤酒自然是毫无关联的两个品类的商品，从个人经验上来看，根本想不到二者的联系。后来发现，这是一类社会现象所导致的。美国有很多年轻夫妇，尿布用完后，女主人在家带孩子，而男主人就去超市买尿布。买完尿布之后，男主人通常会顺带着买些啤酒。

上述例子说明，数据经常可以让你发现看似不合理不合逻辑但却存在，并且经常发生的现象。

再举个例子，北京的交通拥堵是地球人都知道的事情。尤其是早晚高峰，这已经不需要预测了。但如果根据历史交通数据，再经过数学模型，计算出一个全北京最佳的交通信号灯管理系统，这就属于大数据的范畴了。

这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同：数据统计可以帮助你发现疾病，但大数据可以不但帮助你发现，且帮助你治疗疾病。

大数据绝不是“噱头“，我们在帮助某运营商阅读基地的阅读推荐项目中，各项指标均得到大幅提升。而这个提升不是百分之几十，而是数倍的提升!(用户人均流量提升了4倍，沉默用户激活能力提升了6.5倍)这才是大数据的魅力。

大数据不是万能的

大数据显然不是万能的。正因为如此，她才真实。大数据在有些领域由于种种原因，所带来的价值并不如预期的那么高。导致这种现象最主要的问题有两个，一个是由于数据本身的质量或者数量不够;另一个是算法不合适。

不要以为是海量数据就一定会有价值，在过往的工作中，我们经常发现来自甲方的数据源有80-90%的数据都是无用的。只有10%-20%的数据才会产生一定的价值。这就又让我想到Marry Meeker打的那个比喻，“大数据的工作就像在一堆稻草中寻找一根针”。

何况，大多数领域本身业务属于早期，所拥有的数据非常贫乏。冷启动、稀疏性是大数据在诸多领域面临的挑战。

另一方面，对于不同领域，不同项目，没有放之四海而皆准的算法，必须要根据具体问题具体分析解决。在实际的工作中发现，不只是不同的领域(如文章推荐与商品推荐)，甚至同一领域的不同单元(同属电商但不同类电商，如母婴类和服装类或者奢侈品类)也有所不同。

数据的交叉利用

上面提到的两个大数据在实际应用中面临的最大问题，即冷启动时数据的匮乏和业务早期数据的稀疏性问题，并不是无药可救。业界一直讨论的数据打通，就是解决这两问题的出路。

对于一些新兴领域，缺乏数据是必然的，而另一方面，正由于缺乏数据的支持，所以才更需要有强大决策支持的系统对其业务做指导和支撑，以实现少走弯路，利益最大化的目的。

移动互联网领域的项目，尤为代表。虽然在过去的两三年里，移动互联网得到了高速的发展，但毕竟在各个方面的积累，都无法与互联网相比。尤其在人们形成稳定的使用习惯之前，数据还不具备更多的价值和意义。

但如果能把互联网的数据与移动互联网数据打通，那么我们就掌握了这个人的喜好等多方面信息，从而为移动互联网业务做出更有效的指导和帮助。

当然，数据的打通绝不仅限于互联网和移动互联网。每个数据源的数据往往刻画了一个人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆发》一书中描绘的那样，如果数据充分，人类93%的行为是可以预知的，是有规律的。

也只有将这些不同来源的数据重新组织，才能挖掘出更有意义的信息。

如今，行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据，让很多外行人陷入了误区：数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好，大数据也罢，其实都是为了使我们的工作变得更为有效，让决策更为理性而准确。重视数据，本身就是一个企业成熟的标志。

移动互联网的迅速崛起，让数据变得更为多样、丰富。它的移动性，它的碎片化，它的私密性和随时性都刚好弥补了用户离开桌面电脑之后的数据，从而与原有的互联网数据一起很好滴勾勒出一个网民一天的生活，日常生活的数据化。

随着数据的进一步丰富和完善，随着不同渠道数据的打通和交叉利用，有关大数据的想象一定会更加广阔。

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Q4: 2020年，谁能在数字化转型中胜出

?

即使用乐观的心态去看待汽车行业营销领域的数字化转型，也很难找出一个真正成功的品牌

贾可博士提出的汽车行业新四化已经成为广泛共识，而汽车流通领域的数字化转型也在不断地被各大玩家所接受，笔者在与行业内各品牌的高管或者CIO交流的过程中，经常探讨的问题就是，现在中国的这些汽车品牌，谁在数字化转型这件事上已经领先？谁可能会被淘汰？谁会最终胜出？

谈到这里，按照传统的预判方法，我们要总结出一套评价数字化转型成功的评价标准，然后来打分，按照各大玩家的得分高低来评判谁领先、谁胜出。可是问题来了，到目前为止，我们即使用乐观的心态去看待汽车行业营销领域的数字化转型，也很难找出一个真正成功的品牌，只能说，我们还在探索还在路上。

那么，这个2020预测就变得无从下手，好在数策从2011年开始便一直跟着行业内具有探索精神和创新意识的车企不断开展数字化转型的实践和创新，我们一起踩了很多坑，既体验了创新者的窘境，也取得了不少成果，更看清了未来的一些基本方向。

因此，本文将结合数策近9年的汽车行业数字化服务的实践，来勾画一下未来，以做抛砖引玉，如果能引起大家的一些共鸣，实属荣幸之至。

基因进化是胜出关键

数据、技术、系统、组织建设都不是难题

车企的数字化转型，说降本增效也好，抓住客户也好，持续经营也好，其根本目的是帮助车企建立数字化和智能化的DNA。而数字化和智能化的DNA是一定都需要的吗？我不做不行吗？到目前为止，仍然有心存这样声音的玩家存在，我想这是行业数字化转型中注定要被淘汰的一类玩家。他们没有看到数字化和智能化这件事的根本发动点是在市场，是在客户，是终端驱动的，是标准的“市场驱动技术进步和模式转变”。这个意识不建立，所有的改革都是没有生命力的。

我举一个简单的例子，我们在某品牌做智能零售和智慧服务建设，该品牌的4S店用线上预约制来做客户服务的排期，打通了客户预约、工位排期和折扣策略、俱乐部积分，配合不同时期的工位价格和促销，引导客户完成在线预约，并支付定金，以此来做工位安排零部件的备料，推广店的预约率平均达到50%，月产值能提升20%以上，并且零部件库存周转提升和月零部件备件成本下降都非常明显。

这是我们原先预想的结果，不足为奇，需要注意的是还有几个有意思的发现：

01

客户的预约基本都是晚上，或者一早出门时，在非上班时间；

02

原先我们认为高端车型对价格折扣并不敏感，事实上在工位折扣选择上高端车型车主与一般车型车主选择并没有明显的区别；

03

不少车主主动提出来，为何不可以用充值来获得更大折扣，享受更好的工位资源，并且他们想在预约完了之后品牌能提供上门取送车服务，客户说“我连店里都不想去，我没时间”；

04

多次选择预约进店的客户，在收到服务推送的时候接受率更高，他们觉得推送内容越来越符合需求，很准确。我们对客户在收到信息时会投诉“你怎么知道我要什么服务的？”的这个担心并没有频繁发生。

这些发现说明了什么？

说明我们做在线24小时预约系统是客户所需，你无法提供朝九晚五以外的服务时间，而你的竞争对手可以，你就败了。同时，折扣、充值与积分是符合人性的设计，车主有钱不代表不在乎折扣率，他们也希望用充值获得优越感，享受因为特殊VIP待遇带来的尊贵感和与众不同，并且这种特殊政策在现实中能让客户活得越来越“懒”，越来越舒服，越来越高效。

客户并没有在收到需求推送的时候觉得隐私被侵犯，或者最起码没有投诉，说明如果数据能帮助客户获得更定制化的服务，并且数学能让推送越来越智能和精准的话，客户并不是我们理解的不可理喻，或对自己的隐私（比如车辆信息）完全不愿意透露。对这个问题的理解，本质上是意识也即数字化基因。

我们在进行这些变革的推广时，仍然会遇到不少玩家会告诉你：这个做不起来。为什么？因为数据不可能全，技术改造难度大，要改变组织架构，我们不确定这个事情到底能带来什么效果，投入产出是不是一定合理，这个东西一定要做吗，领导汇报批不了怎么办？我不做不可以吗？……我们称之为“数字化DNA”缺失。很显然，传统的财务审核逻辑是不太容忍数字化创新的，他们即使看到了同行在进行探索，也会嗤之以鼻地说：“这事搞不成。”

显而易见，2020年车企数字化转型，数据、技术、系统、组织建设都不是核心问题，数字化DNA的进化是最难的问题，尤其是对“终端客户已经完全打破时间空间的消费行为，必然引起车企营销行为和服务模式的改变”的事实视而不见。

那么，数字化基因到底怎么具备？内生和引进。

内生。生物界基因进化是可以内部促成的，核心是敏感地捕捉到外界环境的变化以去适应，比如鸭子脚上的蹼，啄木鸟的喙，都是内生实现的。行业要做到这些，核心是谁能捕捉到C端的变化，并改变组织、技术、数据和系统来实现更快的适应。

引进。数字化变革特别好的行业在金融、医疗、互联网、快消，这些行业变化快，数据完整，竞争激烈，不能数字化的玩家已经被清洗完了。汽车行业可以深度引进这些行业的CIO或者CDO或者战略团队，同时数学人才天生具备数字化和智能化基因，他们相信数字改变世界，并能促进数字技术与业务的结合，自然也是引进的关键。所以，谁能最敏锐地捕捉C端变化，并在组织内部着手数字化DNA的改造，谁就能胜出。

小员工都是大玩家

数字化转型中，对技术的使用，超过技术本身

数策在做行业数字化转型的过程中，经常发现一些客观事实，比如：一个好的产品或者解决方案，在同一个品牌的不同区域，在同一个区域的不同品牌，或者在一个城市的两家完全一样的品牌，最终有着差异很大的结果。

我们总结通过数字化解决方案和产品取得数字化转型阶段性成功的数百家汽车经销商，发现最关键的数字化转型要素是对新技术使用的培训。

数策有一个从2015年开始探索并研发的产品叫智能线索催化器SmartLeaZ，这个产品的核心是将品牌和经销商的网上线索进行实时清洗和分级，用大数据技术去除无效线索，并根据行业内最经典的“信心需求购买力”三要素结合机器学习构建模型对线索进店和购买可能性打分评级，辅之以不同的线索与不同的DCC外呼专员的能力匹配建议、跟进建议、潜客画像等技术手段，实现客户邀约进店的高质量提升。这个产品已经推广了多个品牌逾500家经销商，带来了大量的进店增量。

我们发现真正让SmartLeaZ迅速获得成功的关键在于我们推广的时候加大了对该产品的使用辅导。这几年来，数据、算法、模型技术在不断进步，产品越来越优化，能做到分区域分品牌的不同模型配置，智能化程度很高，但是，在没有引入对使用者的强化培训之前，效果仍然有波动，直到我们完成了细到对DCC外呼专员、网销专员、DCC经理、CRM经理、销售经理、店总的全链条使用者的技术推广辅导。

当每一天新技术在被正确使用的时候，技术所发生的力量超乎人的想象，并且相关岗位已经形成对该产品的依赖，这种依赖使得他们可以仅用一半左右的时间获得百分之一百二十的工作成果。

所以，数字化转型过程中，我们引进每一种新的技术，都要用产品经理思维去挖掘每一个业务节点上的使用者该如何使用新的技术并实现技术依赖，使得数字化赋能不是一句空话，而是实实在在地赋能每一个业务环节上的参与者，哪怕是个基层的员工也是数字化转型的大玩家。

落地和变现是关键

数字化转型意识上是自上而下的，行动上一定是自下而上的

这几年行业数字化转型出现了很多很多的新概念，比如中台、存量增量、渠道下沉、短视频营销、国民总时间、用户争夺等等。概念其实已经说的差不多了，数字化建设也从成本投入阶段变成数据和技术变现阶段了。

我在《汽车商业评论》?2019年11月刊上发表过一篇题为数字化客户洞察的专栏文章，该文章核心阐述的就是数策如何结合大小数据洞察“聆听客户的声音，知道客户在想什么、怎么想的”，突破仅仅知道“客户是谁，客户在哪里”单一化调研的局限，多维度的客户洞察能直接回答客户是谁、客户在哪、客户是怎么想的、他们昨天怎么想的、今天怎么想的等内容，直接实现所有营销策略的实时调整和区域营销的属地化作战。这就是传统画像平台的变现。

车企近年来做了许多的平台，叫法还千奇百怪，某个车企高管曾说“我们各种P（platform），最后P用都没有。”话糙理不糙。平台的作用是什么？就是变现。

比如洞察平台要变现为营销策略的支持、车型规划、型谱设计、配置优化，或者对客户投诉、服务满意度、咨询改善等实际业务提升的产出。

比如智慧零售平台（号称智能展厅）要真地能产出实实在在的业务驱动和变现。你要真地能帮助增加新的线索，实现线索的进店提升，进店后不是人脸识别数个数就搞定了，而是要跟分配、接待、跟进业务链条都打通，最终还能形成对进店客户的标签化，然后基于标签化进行到店线索购买力评价提醒和预测，赋能一线销售顾问，否则在他们看来你的东西跟原来的DMS有什么区别呢？

比如CDP或者DMP平台要真地能实现对车主全生命周期所有商业机会的捕捉，要在任何客户需要的时候作出提醒并能直达C端，并且将这些机会真正赋能到业务链条的真正玩家面前，而不是放在系统里供他们查询和下载。这些平台要能整合进营销、服务的智能引擎，实现数据对业务的直接赋能而不是仅仅作为平台取个数或者出个报告就行了。

上面谈到每一个变现，需求都是自下而上的，实现也是自下而上发起的，数字化转型需要一把手等高层改变基因自上而下设计，更需要自下而上的高频使用。谁能让业务部门和一线真的用起来、真的变现，谁的数字化转型便有了真正的ROI产出（非财务意义上的ROI），就可以活下去。

结束语

以前我们看天气预报，只需要知道某一天是阴晴或者雨雪就行了，现在看天气预报，我们要看每小时的降水概率、空气质量、体感温度，适不适合洗车，适不适合运动，要不要涂防晒霜；我要看我这个区域和我下午去的另一个地方的天气变化。最好是我到目的地之前，你能提前给我推送一系列天气标签和指数。这便是天气预报的数字化和智能化。

未来车企的数字化同样会做到精准、实时、智能。“阴晴雨雪”这种分类将变得没有意义，更有意义的是高度的差异化和定制化，每一辆车都不同，每一种营销方式都不同，每一个客户所获得的营销和服务内容与体验都将不同。问题是，我们是否具备了这个基因，是否愿意为新技术使用投入更多的战略性资源，能不能切实调动数字化技术的最基层使用者去高频率的使用。

没有任何时候比现在更需要数字化和智能化对行业的提升和变革，也没有任何时候比现在更让我们清醒地看到急需要改变传统的意识，改变我们的基因，改变对新技术使用的战略性投入。

我们对汽车行业数字化的未来充满信心，对2020年充满期待。

文中图片设计：郭梦康

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

Q5: 中国气象频道的中国天气直播间，3O分钟直播那档节目。可以在手机上回看到吗？

肯定是可以的。关注气象、气候、环保等相关新闻资讯，设置交通天气、灾害天气解读、预警预报资讯发布等板块；在重大灾害性天气（台风、暴雨洪涝等）来临时，将打通时段进行全程直播报道，展现灾害现场、提出防御指南，配以专家分析展望未来天气走势，对灾害天气可能给各行各业带来的影响进行跟踪报道。肯定是可以的。关注气象、气候、环保等相关新闻资讯，设置交通天气、灾害天气解读、预警预报资讯发布等板块；在重大灾害性天气（台风、暴雨洪涝等）来临时，将打通时段进行全程直播报道，展现灾害现场、提出防御指南，配以专家分析展望未来天气走势，对灾害天气可能给各行各业带来的影响进行跟踪报道。

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