2019“智能+”中国经济发展分析报告.pptx

2019“智能+”中国经济发展分析报告,2019年3月11日,2019年政府工作报告，首次提出了“智能+”这一重要概念。,基于扎实调研和长期积累，阿里巴巴研究团队从技术大图、最佳实践、产业趋势等角度，对“智能+”进行了系统思考和深入研究。主要内容, 四个方面：智能经济的经济学含义是什么；“智能+”如何驱动产业创新发展；“智能+”,如何改善我们的工作与生活；“智能+”如何助益全球化和经济治理。, 十个领域：智能经济概览、智能技术群大图、智能商业洞察；智能制造、智能零售、智慧,农业、智能金融；智能化的工作与生活；经济全球化与未来治理。,核心观点, 驱动力：智能技术群的“核聚变”是第一驱动。, 本质：在数据+算力+算法定义的世界中，通过数据赋能消费者和企业，推动工具革命和决,策革命，优化资源配置效率。 目标：助力经济高质量发展。我们的期望, 阿里巴巴商业操作系统，将引领数字经济的创新者走向“智能+”时代。, 智能经济的未来激动人心，我们期待与各界朋友，共创共享关于未来的真知灼见！,核心观点,2016年4月19日网信事业座谈会, “着力推动互联网和实体经济深度融合发展，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，,促进资源配置优化，促进全要素生产率提升”。,十九大报告, “推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率”。,2018年10月中央政治局第九次集体学习, “把握数字化、网络化、智能化融合发展契机，在质量变革、效率变革、动力变革中发挥人工,智能作用，提高全要素生产率”。,2018年12月中央经济工作会议, 加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。,2019年3月政府工作报告, 深化大数据、人工智能等研发应用。打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升,级赋能。,优化资源配置效率：新工业革命的落脚点,目录content,从互联网+到智能+01）智能经济：未来已来02）智能技术：核心驱动力03）智能商业：先行者的脚步“智能+”推动创新发展04）智能制造：数据赋能制造业05）智能零售：消费新动能06）智慧农业：从低水平到高质量07）智能金融：助力全球普惠金融“智能+”让生活更美好08）工作与生活：美好触手可及“智能+”助力全球化与治理09）智能化推动数字贸易10）智能治理：协同化、自动化、全球化,一二三四,01智能经济：未来已来,第一部分,从互联网+到智能+,2019打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。深化大数据、人工智能等研发应用，壮大数字经济。,2016制定实施创新驱动发展战略纲要和意见，出台推动大众创业、万众创新政策举措，落实“互联网+”行动计划，增强经济发展新动力。,2017推动“互联网+”深入发展、促进数字经济加快成长，让企业广泛受益、群众普遍受惠。,从互联网+到智能+从2016年起，政府工作报告连续推出：互联网+、数字经济、智能+,传统软件 库、 操作系统,Web应用、消费APP,智能技术：第一推动力,AIoT 区块链 芯片,信息时代IT时代世界500强ERP、 数据PC传统电信网络、2G,消费互联网互联网+技术极客创业公司App手机3G/4G人人互联,产业互联网智能+智能协同网智能应用、工业APPAI、IOT、云终端5G万物互联,4321,智能经济：数据+算力+算法定义的经济智能经济是在“数据+算力+算法”定义的世界中，以数据流动的自动化，化解复杂系统的不确定性，实现资源优化配置，支撑经济高质量发展的经济新形态。优化资源配置效率，智能+推动高质量发展,治理：协同化自动化全球化,消费端（2C）个性化消费智能化生活数字化娱乐 商业模式网络协同数据智能C2B模式描述数据IOT、MEMS传感器、机器数据，大数据技术,供给端（2B）新品牌新产品新零售组织模式 新制造新金融自驱动 新物流自适应 新组织液态化 决策算法机理模型、流程模型、人工智能、数字孪生等,高效协同精准匹配产消合一工作模式自由连接快速聚散灵活就业诊断 预测5G、NB-IoT、TSN、以太网等算力云计算、边缘计算、泛在计算等,核心芯片,智能经济的架构体系,治理体系：协同化、自动化、全球化,经济形态：消费端和供给端的高效协同、精准匹配,服务机理：“描述-诊断-预测-决策”的大尺度、精准化、即时化,运作范式：“数据+算力+算法”范式的普遍扩散,底层支撑：大数据技术、算法、云计算等新技术群落集体崛起,顶尖零售电商,货架展示/广告意见领袖社交网络店内销售和服务,品牌官网口碑其他应用/网站用户生成内容社交媒体其他网络零售商传统媒体社交网络品牌社交媒体折扣电商零售商和电商社交媒体短信,顶尖零售电商,品牌官网产品包装和试用,促销微信店内销售和服务社交网络比价/评价网站口碑其他零售商其他线上购物活动折扣电商应用和其他移动搜索,购物中心,其他实体店国内一体化网络零售商百货公司线上官方品牌店国内时装零售电商大卖场代购旅游,使用现金/信用卡线下支付线上购物数字支付线下购物数字支付信用卡在线支付货到付款使用优惠券/会员卡等线下支付,线下自提线上送货线下送货线上自提,无,线上口碑会员积分线下口碑优惠券线上退换货线下退换货,线上,线下,线上到线上,线下到线下,线上线下混合,发现,研究,购买,付款,配送,售后,BCG 中国消费者调研（家庭数，n=200), 中国消费者购物路径的数字化触点增加 消费者在线上和线下的触点进一步融合，在不同触点间的切换转化更加频繁,中国消费端的数字化水平领先世界消费行为路径,带动,工作,娱乐,生活学习,消费互联网,衣,食住,行,供应,设计,制造流通,产业互联网,智能互联,信息整合数据决策人机协作,前端,后端,消费端倒逼拉动供给端：中国智能经济的独特路径,6亿,9万亿 ,中国在消费端领先的数字化能力如何向供给端迁移？,阿里商业操作系统：致于力打通企业各环节数字化，实现端到端全链路数字化，为消费端和供给端： 架起一座数字化能力迁移之桥 探索一条数字化全面转型之路,消费端数字化程度全球领先,供给端数字化水平较低, 品牌：知名品牌缺乏 营销：50%广告无效投放，精准营销能力不足 研发：新产品开发周期长，消费者反馈滞后，缺乏数据驱动的产品研发 生产：数字化工厂的比例远低于欧美（欧洲46%，美国54%，中国25%） 供应链：柔性生产、定制化生产能力不足，供应链体系数字化能力不够, 网购人群数量全球第一 移动支付规模、比重全球第一网络零售规模全球第一本地生活数字化507亿件 快递物流数量全球第一,50%25%,阿里巴巴商业操作系统将引领数字经济创新者走向“智能+”时代,新零售,电子商务分销渠道,数字化营销,数字化供应链,数字驱动的产品创新,新制造,阿里巴巴商业操作系统数据资产 阿里巴巴将过去20年内沉淀的购物、娱乐、本地生活等多元商业场景及相应的数字化能力与云计算等服务充分融合，形成阿里巴巴商业操作系统。它助力企业各环节的数字化转型，进而实现端到端的全链路数字化。 阿里巴巴商业操作系统将输出一套系统能力，通过“数据+算力+算法”的机制，使品牌、商品、销售、营销、渠道管理、服务、资金、物流供应链、制造、组织、信息管理系统等11个商业要素实现在线化与数字化。 阿里巴巴商业操作系统，将引领数字经济的创新者走向“智能+”时代。,02,智能技术：核心驱动力,第一部分 从互联网+到智能+,数据,算力,算法,描述,诊断,预测,决策,5G、NB-IoT、TSN、以太网等,智能技术群的“核聚变”推动智能+时代到来优化资源配置效率，智能+推动高质量发展消费端（2C）+供给端（2B）,IoT物联网设备感知消费者，源源不断为商业决策输送实时高价值数据，借助边缘计算的算力，提供精准智能服务,Cloud大脑与中枢，核心决策平台，强智能背后的算力、数据与连接平台，实时在线服务的保障,AIAI认识并刻画消费者画像，获知消费者需求，并与消费者实现自然互动，实现以消费者为中,心的商业模式,5G高速、稳定、低延迟的移动通信网络，与Wi-Fi的深度融合让消费者随时在线,MEMS智能传感器全天候、全方位、全时空识别消费者的各类行为状态，让消费者多种潜在的消费习惯和逻辑内涵得以呈,现,DigitalTwin数字孪生为消费者勾画出一个虚实映射的新领域，带来消费感官新体验，开拓实体操控新空间,Edgecomputing边缘计算将智能嵌入到消费者生活的方方面面，通过“大脑”的高效分析+“边缘”的快速部署，实现消费者需求、服务,的快速响应,Expectation预期,InnovationTrigger/启动期,Peak ofInflatedExpectations/泡沫期,Trough ofDisillusionment/低谷期,Slope ofEnlightenment/爬升期,Plateau ofProductivity/高原期,Time/时间, 人脸识别准确率 99.5% 车牌识别准确率 99.7% 运动和行为准确率 83%预测分析,AR增强现实,游戏娱乐领域成熟，Pokemon GO全球1.13亿玩家,GPU、FPGA、ASIC等AI芯片相对成熟，但仍然有待突破,知识图谱人工智能芯片,智能技术的发展成熟度物联网IoT计算机视觉,实时（1小时）人流量预测预警准确率 90%云计算+边缘计算构建新的信息技术体系,语音识别智能会话意图命中准确率 90%5G、时间敏感网络,经济系统复杂性低,高,1980,2000,2020,2040,基于云架构的解决方案基于传统IT架构的解决方案,经济系统复杂性,信息系统响应能力低,高,智能+时代技术体系：一场历时20年，基于复杂经济系统需求牵引的技术架构大迁移,大数据云计算,人工智能云存储,物联网网络,区块链安全,人才培养,工程实践,科研平台,数字治理,学科交叉,构建数字化生态,赋能企业创新,数据在线,数据智能,组织在线,服务在线,产品智能,协作在线,资源共享,决策智能,云是智能经济的基础设施智能经济,工业大脑：数据+算力+算法定义的智能工业,5G+AI+IOT等技术的集成：推动万物互联（Internet of Everything）迈向万物智能（Intelligence of Everything）时代,新型智能终端,智能网联汽车,高价值设备管理,智慧城市,智慧家庭,嵌入式OS - AliOS Things |,边缘计算 - Link Edge,IoT 平台业务分析 服务管理 设备管理 设备连接广域网网络 局域网网络,智能生活,智能园区,智能城市,智能制造,一站式开发平台,ICA标准及认证,物联网市场,物联网安全,内容服务集成支付金融,技术服务集成AI语音,阿里云IoT致力于做物联网基础设施的搭建者，,通过打造云端一体化开发平台，搭建丰富的物联网市场，共建开放的物联网标准，从而构建物联网生态系统，使能平台和基础设施，,加速物理世界和数字世界的融合，,推动物联网向智联网发展,生态硬件,IoT 阿里云IoT：致力于做物联网基础设施的搭建者数字化物理世界,数字孪生：构建基于模拟择优的制造新体系,数字孪生通过建立物理世界和数字世界之间精准映射、实时反馈机制，实现物理世界与数字世界互联、互通、互操作体系，构建虚拟世界对物理世界描述、诊断、预测、决策新体系，优化物理世界资源配置效率。,智能+终极版图：构建数字孪生世界,新一代信息技术驱动万亿级产业集群,汽 车构建网联汽车、新能源汽车、无人汽车产业生态，加速互联网与汽车产业跨界融合新一代信息技术发展人工智能和物联网代表的智慧产业，推动企业云化，培育大数据人才生态,高端装备加大轨道交通、大飞机、医疗器械等领域智能制造投入，打造工业物联网平台新材料加大柔性屏、石墨烯、3D打印材料、汽车锂电池等新材料研发投入。借助AI识别最佳材料组成，大幅提高新材料研发速度,化 工利用工业大数据与AI优化能源利用效率，赋能绿色化工，打造化工领域工业电商平台生物医药聚焦肿瘤、心脑血管、抗抑郁、糖尿病、肾病等药品研发。利用人工智能技术加速药物研发，以及疾病诊断与预防,03智能商业：先行者的脚步,第一部分,从互联网+到智能+,低成本实时服务海量用户,满足每一个用户的个性化需求,快速迭代自我更新自我提升,智能商业服务消费者的三大特征,网络协同,4数据智能具有网络张力,数据智能,2数据智能具有学习效应,1网络协同具备网络效应,智能商业的双螺旋3网络天然产生数据压强,网络化协同网络将急剧扩张,在线化IoT将极大扩展智能商业的边界,智能商业将快速扩展AI技术将极大增强黑洞能量智能化, 金字塔结构网状结构 被组织、被驱动自驱动、自适应 员工合伙人 管理者领导者 公司+员工平台+个人 封闭开放 个体与分工群体与协作 命令与控制自发与协同,组织结构组织机制组织者组织形态组织边界组织文化,智能组织：变化一点点发生,智能组织的四个阶段,30,18,3,服装业先行者高度敏捷,1.5x, 新一代线上服装品牌，以多款式小订单1为特点 2014-2017连续四年获得双11互联网服饰销量冠军产品 产品 产品 产品 产品 产品小组 小组 小组 小组 小组 小组数字化运营平台（如产品管理、供应链、物流、客服等） 300个独立运营的产品小组针对更小颗粒度的细分用户群更快捷的提供更多产品款式，通过市场选择进行优胜劣汰 基于数据产品生命周期管理实现95%售罄率 数字化平台支撑敏捷小前端，如数字化供应链管理系统实现小订单柔性制造1,2017推出的产品款式数量 (千款)HSTYLE韩都衣舍ZARA传统线下品牌,HSTYLE韩都衣舍基于数字化的平台组织模式,注1. 单笔订单可低至50件,高度敏捷的数字化商业模式和组织模式,产品迭代速度大幅领先国外同行,04,智能制造：数据赋能制造业,第二部分 “智能+”推动创新发展,信息化百人会成立五周年暨未来展望2018年2月3日 中国 北京工业革命以来不变的追求：制造的高效率、高质量、低成本、高满意度制造业新体系的重建：数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值、智能主导,软件定义平台支撑服务增值智能主导,数据驱动,从生产者到产消者,谁来生产（who）,从功能产品到智能互联产品从能量转换工具到智能工具从“试错法”到“模拟择优”从实体制造到实体虚拟融合从集中化到分散化,生产什么（what）用何工具（which）如何生产（how）在哪生产（where）,定制化生产、C2B,IOE、无人汽车、智能产品3D打印、数控机床、智能机器人等装备虚拟仿真、数字孪生网络化制造、分享制造,制造体系的重构与再造,大规模生产,大规模定制,生产方式引发的不确定性、多样性与复杂性个性化定制,服装、玩具、电子产品的大规模生产,汽车大批量生产,高铁、轨道交通设备,个性化服装家具定制服装小批量生产,大型飞机、油轮集装箱船舶,零部件1万个,零部件10万个,汽车定制化生产路虎极光汽车小批量生产,智能制造的逻辑起点：适应竞争环境的快速变化,20世纪70 年代，发达国家几乎所有的消费品行业，都出现了供过于求的局面。市场需求平均预测准确率（麦肯锡）20 世纪70 年代以前：90% 以上20 世纪80 年代 : 60-80%20 世纪90 年代末 :40-60%,市场需求变化：个性化消费的浪潮兴起,定制化需求带来了制造系统复杂性的指数化增长,采购,更多的设计绘图更多的物料清单更多的测试工作,更高的采购价格更高的原材料库存和冲销计划工作复杂,更高的库存水平增加处理和发货成本仓储、运输管理更加复杂,产品开发,降低了计划效率预测难度加大需要处理多工厂的计划任务计划,更多的切换更高的在制品库存更复杂的工作计划制造,仓储配送,更高的促销成本和冲销样品成本增加市场与营销,质量,用户需求分析协同研发平台,智能仓储供应链协同,工艺分解 工艺规划运动仿真 公差仿真,交付策略模型智能合约 智能物流,需求多样,定制化生产带来的挑战：如何重建质量、成本、效率新体系,传统模式B2C,以厂商为中心“卖什么？”封闭的链式生产，只有最终环节面向用户,互联网模式C2B以用户为中心“买什么？”用户参与各个环节的环式研发、生产、销售在以满足多元需求为起点的前提条,件下：,降低生产成本提高生产效率保证产品质量,端到端集成生产规划工序柔性智能排产虚拟生产 路线规划,原料采购,工艺优化,制造执行,销售服务,研发设计,用户,横向集成,新型组织管理模式个性订单信息标识纵向集成,研发设计用户多元需求,企业的本质,企业面临的挑战,如何缩短一个产品研发周期如何提高一部机床使用精度如何提高一个班组的产量如何提高一组设备的使用效率如何提升仓储周转次数如何减少库存数量所有这些本质上都是如何优化资源配置效率。,罗纳德哈里科斯：“企业的本质是一种资源配置的机制，是替代市场进行资源配置的组织（市场、政府、企业）”。企业的边界取决于管理成本与交易成本的大小。企业是配置社会资源的一种组织，是通过对社会资本、人才、设备、土地、技术、市场等各种资源进行组合配置来塑造企业能力，满足客户需求的一种社会组织。,不确定性环境中如何决策,新品开发是决策客户如何定位是决策营销策略是决策研发组织是决策供应商选择是决策交付周期确定是决策库存管理是决策排产计划是决策新市场进入选择是决策,商业模式选择是决策如何优化资源配置效率：正确的数据、在正确的时间、以正确的方式传递给正确的人和机器数据的自动流动,智能制造的意义：如何以数据的自动流动化解不确定性？企业竞争是资源配置效率的竞争，是在不确定性的世界中如何进行精准、高效决策的竞争。,美妆行业 如何及早发现客户需求？决定产品成分？功效？配色？ 如何选择产品代言人？ 如何确定营销关键词、培育口碑？ 何时上市，在什么渠道发售？ 如何精准找到目标用户？如何让用户持续回购？,服装行业如何预测下一季的畅销款，设计什么款式？颜色？尺码？何时备料，交由哪个代工厂生产？定多少货？订货的批次和量，是否要补货？全国的仓库分配，各大区分配多少件？如何定价？何时打折？打几折？何时清库存？,激烈的市场竞争中，企业决策面对什么挑战？,钢铁、石化行业原材料价格每天在变，成品价格每天在变，如何进行决策：要不要生产？生产什么样的产品组合？交期如何确定？,经验决策,决策革命：以智能化提高决策科学性、精准化,“数据+算力+算法”带来两场革命：工具革命+决策革命工具革命：以自动化提高工作效率从能量转换工具到智能工具,机器人、机床、专业设备传统工具+经验决策,智能工具 设备（体力劳动者）：3D打印机、数控机床、AGV小车、自动吊装机、自动收割机、自动分拣系统、电子黑板 软件（脑力劳动者）：CAD、CAE、CAM、开发工具软件 、Photoshop,数据+算法的决策（从辅助到替代）需求（如何应对市场变化）：客户画像研发（如何进行研发创新）：PLM管理（如何优化组织方式）：ERP、SCM生产（如何选择最优工艺）：MES服务（如何提高运行效率）：MRO,从经验决策 到 数据+算法 决策,从传统工具到,智能工具,工具革命+决策革命基于IT+OT+AT等各类技术集成的决策新机制从局部决策优化到全局决策优化,设计师,品牌商,小批量生产需求,闲置产能,淘宝店主设计资源和生产资源在淘工厂进行匹配对接,2.5万,80%,覆盖工厂数,工厂交期准确率,交易撮合，订单管理提供售后服务及仲裁,产能的标准化利用大数据精准匹配供需预测销量，灵活调整工厂产能,淘工厂：以规模化供给解决定制化问题淘工厂不是解决衣服的生产成本如何降低，而是解决生产企业如何决策：生产什么？生产多少？何时备货？,挑战：如何实现数字化优势能力从消费端向供给端迁移？,30K韩都衣舍10个月瑞幸咖啡200%18Q1-18Q220Mn滴滴中国,3K传统线下品牌10年星巴克中国50%18Q1-18Q215MnUber全球,衣食住行,每年新推服装款式数量连锁咖啡达到1,500家门店用时智能音箱季度复合增长率共享出行日单量,智能互联信息整合数据决策人机协作,工业智能传感器渗透率制造业企业上云率智能数据分析和决策专利数工业机器人使用密度,4.6%201630%20179332007-1868台/万产业工人2016,12%201680%20175,2032007-18189台/万产业工人2016,消费端数字化程度全球领先举例,供给端数字化程度处于发展阶段举例,46%,54%,54%,38%,16%,25%,有正在进行的数字工厂项目,+21%,11%,21%,35%,+29%,数字工厂还在计划阶段,没有数字工厂计划,Capgemini数字化转型研究院数字化工厂发展程度调研:调研包括来自营收10亿美元以上的制造业企业的1000多名高管，其中40%来自美国，10%来自中国，9%来自德国。,中国制造领域的数字化水平有待提高数字化工厂发展程度调研：中国数字化工厂所占比例为欧美的一半左右2017 (N1000),亟待改善的四个方面,数据决策: 通过分布式分析和决策的算法和系统来优化生产设备和流程关键差距：数据分析能力仍处于追赶阶段,C,人机协作: 智能机器及人工协作完成高负荷和重复性的制造工作关键差距：先进制造技术的普及程度有待提高,D,智能互联: 相互连接的机器、设备、传感器和人员关键差距：装备的智能化水平亟待提高,A,信息整合: 跨系统的全数据信息整合，实现对物理制造世界的完全数字化再现关键差距：整体工业信息化水平仍落后于领先国家,B,3D打印先进制造技术,数据驱动的,决策和预测,1. ”波峰“和波谷表示专利密集程度，浅色波峰区域同类关键词的专利比较密集，绿色波谷区域专利较少且没有明显相同点,中国在智能数据分析与决策方面仍远落后于领先国家中美比较：12年间的工业4.0相关专利技术分布，2007-2018,中国在智能数据分析和决策方面的专利占比 (数)10% (993)vs.34% (5,203)美国在智能数据分析和决策方面的专利占比（数）,共15303项专利,共9927项专利,工业监控系统和设备,工业能源管理工业无线通信网络信息化基础技术59%程序控制系统全工厂控制系统,工厂能耗优化信息化基础技术数字控制 29%系统 混合信号控制系统图像通信系统,工业大数据分析算法智能数据分析和决策34%自动化监控和管理工厂内部定 先进制造位和导航 装备先进制造技术37%3D打印智能多功能增材制机器人造流程,生产数据清 智能理和分析数据分析和决策数字信息 10%处理算法精密工业传感器设备31%程控机器人/机械臂,中国高端制造的数字化发展程度也有待提高,1. 估算结果按照：（该软件系统在美国制造业2017年的市场份额 / 该软件系统平均售价）/ 美国制造业总企业数量 = 该软件系统普及率,SCM34%,ERP56%,CRM33%,PDM17%,37%,23%,60%1,60%,70%,40%1,中国高端制造尚需进一步发展制造业附加值在制造业总产值占比 2017,工业信息化水平有待进一步提高（以工业软件普及率为例）主要工业软件普及率 2017,数据,算力,算法,Cloud,IoT,AI,5G,Edgecomputing,MEMS,DigitalTwin,中国制造业新机遇：数字化能力从消费端向供给端迁移C2M5G、NB-IoT、TSN、以太网等,网络化,自动化,CPS,数据智能+网络协同,增量创新,产品/服务创新智能化,消费互联网+,工业互联网,中国制造业新机遇：数字化能力从消费端向供给端迁移,提升质量,降低成本,提高效率,节能环保,业务创新,supET“1+N”工业互联网平台,应用服务（SaaS、API、APP等）,技术服务,PaaS服务（通用PaaS、工业PaaS）IaaS服务（云计算）安全资源池边缘服务（物联网、边缘计算）,平台服务商,智能制造解决方案商工业信息化服务商,工业自动化服务商,平台用户,化工,汽车电子,纺织,机械电力其他,创造价值,建平台,采购销售,研发设计,生产制造,运营管理,产品服务,平台应用场景,supET“1+N”：工业数字化服务的“淘宝网”,用平台,（阿里云工业互联网平台有限公司运营）,云计算生态服务商信息工程服务公司其他服务商,前端消费行为数据 分析前端积累的6亿消费者的全渠道消费数据 提供数字化用户调研工具,重构后端新品研发体系 更精准的产品设计和孵化 更高效地进行新品研发，将研发周期从9-12个月缩短至6个月,日化,食品,天猫新品创新中心与品牌方深度合作，联合进行产品设计,前端如何带动后端,设计中国特别款德芙巧克力包装 店铺10分钟销售额突破170万人民币 12小时售罄5,000套限量装,P&G推出中国定制版香氛洗发水新品 发布仅一个月销售1500万瓶 实现天猫品类销量前3,MARS,基于阿里巴巴商业操作系统，打通数字化能力的传递案例分析：阿里巴巴天猫新品创新中心,覆盖600+一线品牌成功孵化300+新品来源：波士顿咨询、阿里研究院、百度发展研究中心，解读中国互联网新篇章：迈向产业融合，2019,产品研发,全域精准营销,A 实时反馈消费者洞察E,B 数据驱动 C D柔性供应链盘活消费者资产（基于数据+算法的决策）,缩短新品开发周期：快消新品开发从18-24个月缩短到9个月新品获得实时反馈：从预售甚至开发阶段消费者就深度参与并反馈营销活动精准定向：可精准锁定目标人群盘活消费者资产：打通线上线下的会员信息，并持续运营品牌粉丝,400万+2016,1200万+2017,5000万+2018,天猫平台新品数量大幅提升,各行业上新周期日益缩短（2015-2018）,3C：从一年上新到每年上新2次以上美妆：从每半年-一年上新到每月上一款旗舰商品个护：从18-24个月缩短到9个月电器：从2-3年上新到每年上新2次服装：从每季度上新到部分快时尚每周上新,数据+算力+算法定义新品数据+算法驱动的新品开发助力新品数量爆发及上新周期缩短。,网络化协同研制2017年我国离散制造企业中开展网络化协同研制的比例,2017年我国离散制造企业中开展服务型制造的企业比例,服务型制造,个性化定制2017年我国离散制造企业中开展个性化定制的企业比例,2017年全国工业云平台应用率,2017年全国重点行业骨干企业“双创”平台普及率,平台化运营,智能制造2017年全国智能制造就绪率,新模式新业态不断涌现,数字化研 数字化生 实现产业发设计工 生产设备 产设备联 智能制造 链协同的具普及率 数字化率 网率 就绪率 企业比例,