『』小米:形成“铁人三项”模式,加速企业数字化进程
小米科技有限责任公司(简称“小米”)是一家以手机、智能硬件和IoT平台为核心的的创新型科技企业 。 目前 , 小米已形成硬件+新零售+互联网的“铁人三项”模式 , 具备完善的实业+投资的生态链产品组合 。 随着企业业务向全球发展 , 小米数字化趋势凸显 , 并开始借助人工智能、大数据、云计算等数字化技术 , 提升企业效率 , 改善产品质量 , 打造“科技小米” 。
文 | 陈超然
基于AIoT , 实施数字化战略
2019年1月 , 小米正式启动“手机+ AIoT”双引擎战略 。 在小米看来 , AIoT 由AI、+、IoT三个部分组成 。 其中 , AI包含人工智能、大数据、云计算等技术 , IoT是传感器、端与边缘计算 , 加号代表链接技术 , 从物理层面看包含5G、Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、NB-IoT、 LoRa、 IPv6、应用层协议等 。 这三部分组合在一起构成万物智慧互联的AIoT , 即AI+IoT=AIoT 。 以下从场景+数据+算法、核心能力图谱以及开放生态战略三方面介绍 。
1.场景+数据+算法
AI的应用主要表现为三个关键词:场景、数据、算法 。
从场景的角度来看 , 在小米硬件产品、电商新零售、互联网服务等业务模式中蕴藏很多可挖掘的AI场景 , 推动多样化场景的形成 。 例如 , 小米的智能家居场景包括起床、上班、下班、睡眠四大场景和安防、节能、观影、起夜四个功能套餐 。
从数据的角度来看 , 小米拥有大量的帐号、手环、支付、VIP等用户特征数据 , 以及APP、浏览器、购物等用户行为数据 , 而且小米积累的数据每年得以迅速增长 。 目前 , 小米IoT平台连接智能设备数量已超过2.1亿台 。
从算法的角度来看 , 小米研究了视觉、声学、语音、自然语言处理、知识图谱以及机器学习六大算法领域 , 其中 , 机器学习是人工智能最核心的算法环节 。 在机器学习领域 , 小米研发出MACE系统 , 解决AI模型在设备端运行效率问题 , 成为业界可用的异构开源移动端AI推理框架 。 在MACE基础上 , 小米开发出自然处理器、相机、翻译等功能 。
2.核心能力图谱
围绕核心的场景 , 小米搭建AI核心能力图谱(图1) , 设计智能化功能应用 , 并通过平台赋能核心业务发展 。 小米的核心能力图谱主要包括核心技术、数据生态、核心服务、开放平台、内容生态以及技术合作等内容 。 具体来看 , 小米以大数据、云计算、AI深度学习为基础 , 提供视觉、语音、AR、NLP、知识图谱和用户画像等智能感知与认知能力 , 通过这种能力来支撑搜索与推荐、智能问答、翻译、识物、AR游戏以及小爱同学等智能化应用 。 同时 , 通过小米平台提供AI核心能力 , 最终支撑小米的手机、音箱、电视、IoT设备等硬件产品 , 形成自下而上的AI能力 。
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▲图1 小米AI核心能力图谱(来源:CIO发展中心)
目前 , 小米基于核心能力图谱搭建的智能产品已经无处不在 , 如小爱同学作为一个人工智能平台助手 , 贯穿了AI能力与IoT场景应用 , 不仅要学习包括生活习惯、社交关系、喜怒哀乐等各种用户信息 , 还要学习不同的专业知识 , 从广度到深度来完成与时俱进的能力 。 小爱同学已经成为智能家居的控制中心 , 支持控制的设备已经达到了34多个品类、570余款 , 并开发出天气、股票、儿童教育等1400多个功能 , 且随着核心能力的提升在不断进化 。
3.开放生态战略
小米正在逐步将“开放生态战略”扩展到全产业链 。 从室内智能家居到车载场景 , 再到未来可穿戴设备等 , 小米以用户为中心 , 通过AI、IoT , 打造一体的智能服务 , 让智能服务真正可以做到无处不在、无所不能 。
从产品角度来看 , 小米基于“1+4+X”实现AI开放生态 。 “1”是指以手机为中心 , “4”是路由器、智能音箱、电视、笔记本的组合 , “X”是生产链产品、第三方厂商产品与应用等 。 在小米AI开放生态(图2)中 , 小米AI开放平台为智能硬件设备制造厂商和互联网/移动互联网软件开发商提供AI基础能力、感知/认知、数据处理、基础设施 , 向上形成了硬件生态、服务生态、内容生态 , 最终服务于用户 。分页标题
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【『』小米:形成“铁人三项”模式,加速企业数字化进程】
▲图2 小米AI开发生态(来源:CIO发展中心)
小米搭建的AI开放平台以智能需求场景为出发点 , 深度整合AI和IoT能力 , 为用户、软硬件厂商和个人开发者提供智能场景及软硬件生态服务 。 此开放平台可以接入多家厂商的产品 , 赋能所有的技术公司、技术从业者 , 与小米共创智能新时代 。
2017年 , 小米已全面开放接入协议、控制、智能场景、云+AI+数据、新零售渠道 。 2018年 , 增加ZigBee接入、云云AIoT互联、海外服务、行业解决方案、蓝牙Mesh等开放措施 。 随着云化时代的到来 , 小米提供云端互联服务 , 助力第三方设备接入IoT体系 , 从而更好地提升用户体验 。
依托新技术 , 打造数字化流程
新技术赋能小米对业务流程进行数字化重塑 , 推动企业数字化零售和数字化风控的形成 。
1.数字化零售
小米的数字化零售主要包括用户的数字化、商品的数字化以及门店运营的数字化三部分 。
从用户的数字化来看 , 小米首先通过ID或者账户记录用户信息 , 从而初步刻画用户画像 。 例如 , 通过社交账号获取社交数据 , 或者用AI人脸识别技术记录用户ID 。 然后 , 基于用户画像和历史的购买行为 , 进行精准营销 , 提供个性化的服务 。
从商品的数字化来看 , 小米在BI系统里可以定期提取畅销品和滞销品的数据 , 对畅滞销品进行基础分析 , 从而根据市场动态调整产品库存 。 此外 , 小米还关注商品体验的数据 。 例如 , 根据用户体验某款产品的时长和次数 , 联动销售数据、库存数据进行分析 , 挖掘原因 , 从而合理的调整价格体系、库存体系 。
从门店运营的数字化来看 , 小米通过移动端的BI系统 , 对运营情况进行可视化展示 。 该系统首先聚焦核心人员、核心功能 , 针对不同使用角色和使用场景 , 划分不同模块与主题 , 例如销售运营、门店运营以及库存等 。 然后进行快速迭代 , 迅速完善系统每一块的功能 。
2.数字化风控
随着企业的快速发展 , 小米业务模式呈现出复杂程度高、变化速度快、覆盖面积广的特点 。 为了迅速响应业务变化、主动监测和及时防范业务风险 , 小米利用机器学习、人工智能以及大数据等先进的技术手段 , 改善风险管理流程 , 提升风险防控能力 , 将风险管理流程化、数字化、自动化、可视化 , 从而为公司决策层提供有效的决策依据 。
目前 , 小米已初步建立全面数字化风险管理体系 , 将数字化解决方案成功应用在访问控制合规管理、业务流程合规管理、风险管理、审计管理、全球贸易合规管理以及信息安全等领域 , 并在实际业务中取得明显成效 。
在风险管理方面 , 小米建设了一套多维度的风险展示仪表盘 , 提供风险可视化的功能 , 帮助管理层实现高效的风险持续监控 。
在访问控制方面 , 小米建立了全球统一的访问控制平台 , 制定全球统一的访问控制制度和规则 , 实现跨业务、跨系统、跨国家的访问控制管理 , 形成自动化、标准化的事前预防和事后复核的机制 。
在合规建设方面 , 小米打造了全球合规举报平台 , 覆盖全球100多个国家 , 支持60多种语言 , 为全球用户及合作商提供监督举报的途径 , 提升小米品牌的合规性和信誉度 。
作为智能生活的领先者 , 小米从未停下向数字化前进的步伐 。 未来 , 小米将以“AIoT+5G”为战略规划 , 推进下一代超级互联网的发展 , 充分发挥企业在全球领先的AIoT优势 , 利用核心技术积极拥抱数字化新时代 。
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