德国教授教你思考企业创新

企业需要不断创新,而如何选择创新方向是企业最重要的决策。方向比努力更重要,如果方向错了,努力只是在错误的方向上跑得更远;方向对了,才能更快地接近目标。

对于初创公司,创新方向往往直接到企业是否有前景,要选对风口和模式。而当一个模式起来后,企业蜂拥而入,最后比的还是在赛道上更精细化的创新思维和更强的运营,比如说2011年的百团大战,2013年的 O2O,2016年的直播和共享单车大战等等。创业艰难,守业更难,市场变化日新月异,竞争也来自于各个方面。对于守业中的企业,既要守住已经被市场证实有效的商业运作,又要预见未来,及时做出创新变革,对于企业管理者而言,一方面是难上加难的课题,另一方面又是生死攸关的关键问题。

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SAP 联合创始人哈索·普拉特纳(Hasso Plattner)教授* 于2009年在全球顶级数据库 SIGMOD 会议上,发表了第一篇关于内存数据库的论文:A Common Database Approach for OLTP and OLAP Using an In-Memory Column Database(参见「阅读原文」),对外宣布了 SAP HANA 内存数据库的创新之旅,给 SAP 客户带来了更快更方便的商务应用。十年之后重新读一下 Hasso 教授最开始的这篇文章,我将从他的文章中,梳理一下他是如何思考企业创新的,以期对各位提供一些启示。

企业创新要有明确的任务宣言

企业创新会有很多细节,一个清楚的任务宣言可以帮助研发找到正确的方向。这篇 SAP HANA 的开山之作的标题就清楚地设定了一个任务宣言:为 OLTP 和 OLAP 提供一个通用的基于列存储的内存数据库。最终的目标是统一OLTP 和 OLAP 的处理,SAP 之后的研究也正是紧密围绕这个方向而展开。首先提出一个崭新的基于内存的数据库,然后对 OLTP(SAP ERP)进行改进,让底层数据在 SAP HANA 中有效地管理起来,再之后就是进一步完善 OLAP,让两者有效地整合。看看 SAP HANA 的创新,和 S/4HANA 的创新,都是一步步朝着这个大方向前进。这也是为什么7年后,SAP HANA 于2017年在 Forrester 的 Translytical Wave 中获得了领导者的地位。

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企业创新要基于深刻理解客户的需求

在文章开篇的部分,Hasso 教授并没有进入技术的讨论,而是很清楚地阐述了这个项目的客户需求:“我们获得了灵活性和速度,但也引入了额外的数据 ETL 流程以及冗余控制”“ OLTP 是 OLAP 系统的必要条件,但只有通过 OLAP 系统,公司才能理解他们的商业,并找到如何驾驭企业的决策。也只有计划数据和实际数据相匹配时,业务才变得透明,决策才更为有效”。环顾现在企业的 IT 系统,额外的数据 ETL 流程,以及因为这个过程而产生数据冗余让企业 IT 变得复杂,而且数据不一致导致了业务的不透明,决策效果不好。正是长年和企业客户沟通,Hasso 教授准确抓住了客户的痛点。理解客户是正确创新方向的基础。

企业创新要顺应趋势并有明确的战略战术

Hasso 教授文章中阐述了第二个关键点,就是技术发展的大趋势,以及制定了明确的战略战术。“当 CPU 处理器时钟速度达到3 GHz 级别时(2002),下一步发展有点不确定,有两个技术发展提供了帮助:内存技术的空前增长,以及基于多核 CPU 以及刀片技术下的大规模并行性计算”,“但 OLTP 数据库系统并不适合大规模并行计算,或用在 SMP(对称多处理)服务器上。原因是更新操作需要临时锁定数据存储段,也提高了在并行事务中更新多个表时死锁的可能性。这也是为什么 SAP R/3 系统的所有更新事务运行中单线程,并严重依赖于行级锁定和并行数据库进程之间的超快速通信”。因为这几个硬件技术的发展,在之后的篇幅中,Hasso 教授针对这几个关键点,对列存储内存数据库技术进行了讨论,给予「列存储是适应现代的 CPU 技术」以及「列存储适用于更新密集型的应用」的立论,并提出了「Insert Only」的技术方案。

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此外,创新的想法在最早期并不一定能立刻被大家接受,但之后却可以引领整个领域的兴起。SAP HANA 也从开始的质疑,到最后带动整个内存数据库技术的全面发展。所以选择创新方向不一定跟风,需要更多的客观分析,审慎思考,独立判断,分析用户需求,切入点,沉下心来思考和探索那些少有人走的路。有时候,问出一个正确的问题比解决问题更关键,因为好的问题往往是革命性的。

最后,创新的方向并不仅仅只是技术创新,或新的商业模式。这需要企业一系列行动来帮助创新产生根本的影响,比如说要理解待进入的市场,服务的对象,解决的问题,面对的竞争和困难,战略战术的选择,技术的要求,团队的配置等等。SAP 在这个文章发表之后的10年里,提供更全面的支持,推广 SAP HANA 上的应用,到今天 SAP 将核心的 ERP 系统逐步迁移到 SAP HANA 平台,也推出了 SAP HANA as a Service 的云端内存数据库服务,使得 SAP 成为基于 SAP HANA 的云端公司,为客户提供更方便的使用方式。

  • Hasso Plattner 教授是 SAP 的联合创始人,德国 HPI 大学的创办者,同时也成立了 HPI of Design at Stanford Unviersity,也被简称为 d-School.

敬请持续关注 SAP HANA 系列文章

SAP HANA 自2009年在 SIMOD 大会上正式公布,迄今已成功地推动了内存数据库的快速发展,更深远的是全面地推动了企业的数字化转型,帮助企业从数据中实时获取洞察,从而变得更智能。SAP HANA 独特的 HTAP 架构,让基于 SAP HANA 新一代 ERP——SAP S/4HANA 有了更快更新的核心。SAP 同时也基于 SAP HANA 平台上推出了更多智慧的企业级解决方案。通常,底层技术的革新会对上层应用带来深远的影响,现代企业软件系统也都开启了往内存数据库平台上迁移的步伐。

SAP HANA 作为 SAP 创新的基石,功能涉及到数据库层,数据服务层,数据分析层,和应用开发层的方方面面。这个文章系列希望能通过对 SAP HANA 不同侧面的介绍,让大家进一步了解 SAP HANA 的过往和发展,以及对行业所产生的深刻影响。

作者简介

曹志斌博士是 SAP 全球产品营销资深总监,目前主要负责的是 SAP HANA 内存数据库,EIM 和数据管理解决方案,以及 SAP 云平台解决方案。 曹博士拥有计算机博士学位和亚利桑那州立大学的 MBA 学位,有超过15年的计算机研发经验,担任过 SAP 数据科学家,SAP 高级架构师和解决方案经理,曾参与了多个 SAP 项目,专注于数据管理,数据库,云计算,大数据和面向服务的相关研究和工作。

本文转载自:SAP HANA情报局

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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