智能应用 影音
Microchip
ADI
南加州爱迪生公司
我曾参访美国南加州爱迪生公司(Southern California Edison Company;SCE)的智能电网,对这家公司相当感兴趣。
产业研究12堂课(7) :定位策略:一方水土养一方人,每个时代都造就不同英雄
时代变了,过去承仰上意、以PC品牌大厂马首是瞻的时代,强调的是白领阶级商机。在2000年以后手机崛起,国内市场越来越重要,如何定义国内手机市场的需求,甚至掌握上游的供应链,对很多世界级的顾问公司变成一个高难度的挑战。
产业研究12堂课(6) :情境分析:明白自身所处位置与竞争优势
每个产业不同,甚至阶段不同,产业分析师也可能面对极大的差异。想像力极为丰富的印度人非常善于定义问题,解决问题的工作就留给东亚勤奋的台湾人、日本人、韩国人。其实,不管从事什麽工作,定义问题经常比解决问题更重要,在复杂的环境中找出问题的症结,这是很多优秀印度人的专长,也因此硅谷的印度裔CEO远比东亚的东方人多。
日前辅助市场上线 应整合多元能源调度手段
结束疲劳的一天回到家中,换上家居服,打开电视、空调、风扇,慵懒躺在沙发享受从冰箱拿出的冰凉啤酒,这可能是许多人都很熟悉的场景,插头一插就有电是台湾人民习以为常的方便。台湾在世界银行2020年经商竞争报告中,电力取得项目世界第九名,电价却是世界第四低,仅高于墨西哥、国内及马来西亚,可说是CP值非常高,又稳又便宜。
产业研究12堂课(5) :Insights是与顾客共构的战略答案
一个好的分析师,要知道一些别人不知道的事,也要知道如何以最有效率的方法将信息提供给正确的对象。例如特殊的信息管道、掌握专家观点等。谁能在网络时代掌握大量产出的数据,并且以最有效的工具进行分析,将是产业分析师致胜的关键。但更关键的是,定义各种不同数据的功能、价值,在不同的场合、时间,传递给不同的对象。
Tesla为何自己设计芯片?
Tesla前些日子召开AI Day,揭露他们在自驾车未来的AI软件以及芯片布局。目前市值最高的汽车品牌,在乎的技术是AI软件以及运算芯片上的突破。前几年还不清楚为何Tesla抱怨车用芯片供应商提供的芯片不敷需求,要自己设计,几年之后他们推出自己的车用芯片,包含了12个CPU,一颗GPU,2颗NPU (每颗算力36.86 TOPS)。而原因日益明朗:深度软硬整合。
产业研究12堂课(4) :Analysis与Analytics其实很不一样
Analysis与Analytics两者有所不同,在台积电、华硕长期从事产业研究工作的苏艳文说:「Analysis是基于过去的历史数据做出的分析,而Analytics是具有前瞻性的数据推演」,个人认为这个说法很正确,也值得探索两者之间的不同。
产业研究12堂课(3) :从News到Information与Infographics
Infographics是指视觉化的信息或数据(A visual representation of information or data),加上PPT这种最近一、二十年才广泛应用的数据表现方式,产业分析师可以使用的工具越来越多,也因为工具的平民化,挑战也越来越大。我们把前端的新闻或图表,汇整成为视觉化的Infographics,这对读者、听众都是很有效率的方法,而这也成为现代分析师非常基本的条件。
产业研究12堂课(2) :Raw Data是产业研究的定海神针
一般不常花时间找数据的人,不太会理解整理初级数据(Raw Data)的专业与成本。很多人都会说「Garbage in, garbage out」,如果不知道从哪里找数据,不仅容易偏离主题,也是浪费社会资源。
产业研究12堂课(1) :质变还是量变?数据驱动新时代到来!
我有很多年的产业研究经验,汇整信息、绘制图表通常自己来,但工具不断进化,我不敢敝帚自珍,也知道大家各有所长,接下来总共有12篇文章,以野人献曝的心情,探讨36年来我在这个行业的学习心得。