次趨勢七：人工智能

　　前面講到了數(shù)據(jù)泛濫。所以我們在查找和調(diào)取所需數(shù)據(jù)的時候，會遇到難以獲得有效數(shù)據(jù)的困擾。

　　那么未來的AI搜索引擎可以幫助我們解決這個問題，通過設定一些我們需要的條件、格式、結構，它可以通過AI算法在網(wǎng)上采集數(shù)據(jù)，并且最后按照你所需要的格式和結構將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給你。

　　這意味著在未來，我所在的行業(yè)調(diào)研、信息咨詢服務同樣會被顛覆。

　　實體和電商

　　越來越多的企業(yè)實現(xiàn)了線上線下的打通。

　　比如汽車行業(yè)。一般汽車銷售我們都會想到4S店。但是現(xiàn)在它們正在轉向線上。

　　比如奧迪在倫敦有一個無人展廳?？蛻艨梢栽谡箯d中看到并親身體驗到最新的車款，理解相關的參數(shù)，在店里做出購買決策并下單，但是整個過程中是沒有真人介入的。

　　還有特斯拉。在美國，特斯拉是完全繞過經(jīng)銷商網(wǎng)絡來進行汽車銷售的。你可以網(wǎng)上下單并購買車險，通過物流實現(xiàn)快速的汽車交付。

　　城市即客戶

　　未來，城市將會成為商業(yè)非常重要的客戶。

　　我們看到全球有一個現(xiàn)象，巨型城市(MegaCity)正在快速形成。北京、東京、紐約、倫敦這樣的城市，盡管它們現(xiàn)在的體量已經(jīng)很大，但是還在越變越大。但是這個過程中，城市的耗能嚴重，基礎設施建設也跟不上。

　　次趨勢一：城市基礎設施改造

　　西門子、ABB和思科公司都認識到這點，為了可以更好地參與城市建設和發(fā)展，他們對自己的業(yè)務模式和布局進行了重新的梳理和改造。

　　比如西門子，將自己集團內(nèi)的自動化控制、電力、建設等部門的資源統(tǒng)籌在一起，放在一個叫做基礎設施和城市的框架內(nèi)進行整合，圍繞剛才我們所講的巨型城市問題，設計整體解決方案。

　　次趨勢二：城市安全

　　越大的城市安全隱患越高。怎么能讓安全部門在犯罪還沒有發(fā)生之前就預測犯罪，抓住壞人?

　　一些生物指紋、面部識別和虹膜掃描的技術會成為非常重要的輔助手段，讓安全部門快速準確地識別出好人和壞人。