IBM大中华区董事长陈黎明谈“互联网+”

各国的提法不同，但是都是要打通一条微笑曲线：创新、研发、设计——制造、组装、物流——营销品牌、咨询。从研发一端，到消费一端，利用技术手段进行跨行业的整合。

中国制造总体处于微笑曲线底端，迫切需要通过“互联网+”向价值链上方提升‍

“互联网+”的“+”是何涵义

打通、连接只是第一步。2008年IBM提出的“智慧地球”时强调三个方面：物联化、互联化、智能化（简称3I）。在提出“智慧地球”的时候，还没有今天无所不在的传感器，并没有国家提出与物联网相关的国家战略。

7年后，我们看到在很多城市和很多行业中仍然只是实现了物联化，跨公司、跨行业的互联化才被提到战略高度，还远未实现。但我们仍要强调7年前的观点，互联化不是结果而是手段，“互联网+”之后打通价值链上下游的数据，仍远不能实现“智慧地球”，关键在于最后的一步“智能化”——对实时数据进行分析的大数据技术，在进行大数据分析之后产生“洞察”，并实现实时决策——这才是终极目标。

根据IBM价值研究院的报告，今天90%以上的实时数据只是被静态地存储了起来，并没有经过分析，但60%以上的实时数据只有在实时的决策中有价值，之后便变得毫无意义。

没有洞察的数据，只是静态的数据，只能实现“描述性分析”，即根据历史数据进行统计归纳，可以实现现象的准确描述。比如，我们已经可以根据历史性数据作简单的购买行为的描述：消费者的地域分布、年龄、购买习惯，并可以据此进行重复性的推荐。这属于大数据分析的第一阶段，大多应用于消费互联网。

如果能够根据历史性数据进行“预测性分析”，在数据中发现规律、形成洞察，就能够更加接近客观真相，并据此制定更好的解决方案。比如IBM和美国亚特兰大州格威纳特县的公立教育机构合作，用大数据分析学生逃课的规律，发现需要帮助的同学，并给他们及时提供更多的教育资源。

根据分析数据呈现的规律，我们可以在纽约预测犯罪的发生，在沈阳预测交通拥堵，知道一个城市何时出现用电高峰可能导致全城停电，预测米兰时装周的流行趋势，了解小德在红土、草地、硬地上击球的力量和速度规律，蜂群迁移的方向，流行感冒爆发的规律。

比“描述性分析”和“预测性分析”更重要的是“指导性分析”。因为对于很多决策者来说，相对于描述过去的事实和预测可能的规律，更重要的是如何在多变、不确定、动荡的当下做出正确的决策。