今天接着介绍智能时代的特征，我们之前说到了一个现象即：现有产业+新技术=新产业。这里面隐含着一个逻辑，就是新技术带来的思维方式的转变带动现有产业发生新形势的改变，从而带来新产业。那么大数据时代和智能时代能带来什么呢？我根据吴军老师所论述的内容，总结为利用数据对人群需求细致分类，然后为用户提供准确的产品和服务，而且在这个数据量爆发增长的时间拐点来看，精准服务会让产业的利润细水长流。
注意造成这个现象之前得益于两个重要的工业规律-摩尔定律和安迪-比尔定律。对于摩尔定律大家或多或少都知道，说的是半导体产品的性能每18个月翻一番，当然了今天这个时间周期更短。本质是我们使用的硬件产品的性能会越来越好。看看不断更新的手机和电脑甚至家电你就能理解这个规律。安迪-比尔定律说的是安迪给的，比尔都要拿走。安迪代表了硬件类的英特尔公司，比尔代表微软类的软件公司，也就是软件会不断吃掉硬件的性能。而这种规律会倒逼着硬件公司升级硬件。这才使得大数据可以被利用和存储，数据的开发就会带来利润和增长。
举个栗子，GE公司是美国电器行业的龙头老大，可自从亚洲家电进去美国市场后收到了严重的冲击。而2008年的金融危机后利润更是下滑厉害。这个时候GE将Wi-Fi装到了冰箱和其他大型家电上，利用连入互联网的冰箱可以通过App提醒用户更换滤芯，这样一来用户更换滤芯的比例提高了很多。而且用户订购滤芯只用通过App的简单操作实现货物上门，非常方便。当然了，通过家电的WiFi数据GE公司可以详细了解用户家中的家电使用情况和需求，比如冰箱会提醒你该什么时候维护之类。也就是说卖家电不再是一锤子买卖的事情，这种当时使得卖家和买家关系更加紧密。而用户的数据会使得公司找到细化的需求。所以现在看所谓的传统企业是可以利用大数据找到新的增长点的。当然了书中还有很多利用大数据的公司成功转变的例子，有兴趣的小伙伴可以看书。
最后我们回过头看大数据和机器智能的产生，为什么在我们这个时代它们的威力能够体现，毕竟机器智能算法很早就设计出来而且很成熟了，我们前面讲到过机器学习是利用大数据，也就是海量输入，自我升级。没有庞大的数据量不会有今天人工智能的突破。而正是之前说过的两个工业规律使得大数据的应用得以高效的实现。我想的是作为个人，不管处于哪个行业，主动收集行业数据更新自己学习的思路过或许可以能跟上这个时代，希望今天的内容对你有所启发。
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