在前三期全球大数据产业报告中，我们与星河研究院为大家介绍了大数据行业的底层技术框架、数据分析技术、大数据可视化、商业智能和机器学习等内容，相信你已经对大数据的通用型技术有了一些初步的了解。 然而上述领域对我们生活及工作环节的直接影响还是相对较少，难以直观的感受到大数据价值的渗透。
电子商务作为与移动互联网连接最紧密的行业之一，天生具备了依托大数据产生价值的基础；物流交通领域目前正处于行业的变革期，基于物联网、大数据和人工智能等技术的自动驾驶将足以推动整个行业的颠覆；工业互联网则将会连接主要生产设备，通过数据分析精细化运营提升效益；农业领域与大数据的结合也大有可为，从精细化耕作到结合无人机、卫星图片分析等工具提高产量，接地气的行业也可以充满黑科技。
今天我们与星河研究院将围绕电商、物流交通、工业互联网和农业大数据四个领域为大家展示大数据对我们的日常生活和商业活动的推进作用。希望你能从中获得一些启发和灵感，一起与我们探索大数据改变未来的魅力。
以下，供你参考。
首先我们将电商、物流交通、农业和工业互联网这四个领域的典型大数据企业列举如下，接下来我们将分版块为你进行详细介绍。
第一
电商大数据
电商与大数据技术的结合可以说是顺理成章，依靠PC端cookie标记及移动端账号数据收集到的海量用户信息，电商企业能够获得精确的用户画像，并据此向消费者个性化推荐符合其消费水平、喜好的产品来提升销售金额；依据大数据对区域销售进行预测，合理利用物流能力还能降低运营成本，提升用户体验，这都是国内外电商已经验证过的大数据运营模式。
由于目前电商对大数据应用趋于成熟，在商业模式上的创新已经逐渐减少，仅有Stitch Fix等少数企业能让人眼前一亮。
另一类电商大数据企业则扮演了数据收集狂的角色，希望通过更全面的数据获取最精确的结果，并且其数据收集行为已经从线上延伸到了线下大部分场景中。RetailNext 的追踪技术能够覆盖超过 5 亿购物者，拥有遍布 33 个国家店面的近 10 万个店内传感器，使销售企业更好的理解并满足用户个性化需求。
第二
交通物流大数据
汽车制造与运输行业目前处于变革的高潮期，特斯拉市值对百年车企福特的超越便是一个例证。汽车的电气化、智能化和无人驾驶技术的发展，给这一市场空间庞大的行业带来了极大的颠覆性机会。在这一背景下，围绕自动驾驶产业链的创业企业在不断的崛起和成长，例如以色列公司Mobileye已经垄断了ADAS市场90%左右的份额，自动驾驶卡车开发商OTTO则被Uber收购以占领交通市场先机。
NuTonomy算是自动驾驶领域技术较为成熟的公司之一，它致力于开发无人驾驶的士，每辆无人驾驶汽车配备了六套激光雷达检测系统，仪表盘上还多设置了两个独立摄像头用来检测路面信息和红绿灯变化。2016年8月25日，NuTonomy在新加坡正式开始营运载客，乘客可以用智能手机免费预约，其行驶距离被限定在新加坡“One North”商业区车辆较少的2.5公里范围内。
科技界“网红”吴恩达的妻子Carol Reiley创立并担任总裁的Drive.ai开发基于深度学习的车载软件,在9个高清摄像头、2个雷达、6个Velodyne Puck激光雷达的帮助下，每一辆Drive.ai汽车都在不断地为生成地图而捕捉数据，并将数据输入到深度学习算法中获取自动驾驶指令，这一软件主要适用于路线固定的车辆，比如送货的卡车等。
高精度地图领域中，Civil Maps为了降低成本采用了从激光雷达传感器中集成原生3D数据的算法，利用车内传感器生成可被机器阅读的地图。相比其他方法，Civil Maps只需很少一部分数据存储就能实现绘制地图，极大地减少了地图开发成本。
第三
工业互联网
工业互联网掀起了工业信息化的浪潮。通过收集制造设备及各类工业产品的数据，制造商可以实时监控生产环节的状态，并即时掌握所售商品的运行情况，既打破了传统制造-销售-使用环节的信息不对称，同时还能利用运行数据对未来新品的开发提供改进依据，很大程度上改变了工业行业传统的生产研发流程。
看到这一市场机遇的各大设备制造商都有所行动，全球最大的机械设备生产厂商卡特彼勒通过投资Uptake涉足了工业互联网领域。Uptake的产品是一个SaaS平台，可利用传感器采集前端设备的各项数据，然后利用预测性分析技术以及机器学习技术提供设备预测性诊断、管理解决方案，其产品可以大致分为两类：
（1）辅助管理工具。如设备管理、故障检修等，帮助企业将设备上的数据采集、汇聚到一起，用统一工具去监控管理；
（2）优化预测服务。如流程优化、故障预警等，基于历史数据对企业工作流程进行优化，并根据结果反馈不断提升预测准确度。
推广至其他行业时，Uptake创建了一个PaaS平台，与其他企业合作开发上层应用，自身专注于底层数据的采集、分析。
相比之下GE的目标更大，希望借助Predix平台成为物联网界的操作系统。Predix Cloud平台不局限于自家设备，希望将各种工业资产设备和供应商相互连接、接入云端，并提供资产性能管理和运营优化服务，以便存储、分析和管理机械的实时数据，并预测设备状态。例如春秋航空部署了GE智能发动机监控诊断技术后，仅2012年一年，就防止了数次计划外发动机拆卸（UER）和停飞待用（AOG），单台发动机节省了超过21万美元的可能性费用，将发动机可靠度提升到99.98%，为机队保持95%的高使用率起到了支撑作用。
第四
农业大数据
在传统的农业生产中，每一季农作物的收成都得“看天”，但如今朴实的土地上各种黑科技轮番上阵，从种子采购到施肥管理、无人机和卫星监控生长情况实时病害分析、农药选择性喷洒，有效的提升了农作物的产量与稳定性，并能够对可能发生的灾害做出最正确的应对措施。
覆盖了大部分农业生产环节的科技公司Farmers Business Network从全美超过1400万英亩的耕种地收集数据，并追踪收成、播种密度、施用时间、价格和其他关于种子、化学药物和农业产品的变量，通过数据分析找到合适的原料投入量，降低种植成本。该系统还包括无人机、卫星、移动app、传感器和地面摄像机等设备的应用，农民上传的作物数据能够自动生成报告，用户可以通过对比找到有效的新技术或替代产品。
精细化耕种设备生产商Blue River Technology利用图像辨识技术，开发出能辨识杂草的智能农药喷雾机，可针对杂草喷洒除草剂，精度高达6平方厘米，不仅较传统喷药方式节省90%的用量，能选择的除草剂种类也更多，并通过摄像头实时监测调整喷洒状态。除了节约种植成本外，这款机器还能够解决农药滥用对土地造成严重污染的问题，对环境保护也有很大的意义。
目前各行业与大数据技术的结合已经成为了商业趋势，大数据技术很快便会像电脑使用打印机一样，成为企业运营必不可少的基础资源。
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