李彦宏:巨大机会都来自BAT不会做的领域

百度CEO李彦宏在2014百度联盟峰会上指出,随着中国劳动力成本上升及企业管理者对信息化接受度提高,企业级软件将迎来发展机遇;同时,挖掘有真正价值的慢数据,如通过日常行为数据预测个人健康状况,也将成为新的机遇。

  5月29日消息,2014百度联盟峰会今日在黄山举行。百度CEO李彦宏在峰会上分享了对未来趋势的判断:一是新型企业级软件,解决企业从内部到外部链接的问题;二是挖掘新的有价值的慢数据,帮助发掘个性化的预测信息。

  李彦宏说,“巨大机会都来自BAT不会做的领域”,这两个领域分别是:一是新型企业级软件,不仅提升企业内部效率的,更能帮助解决企业从内部到外部链接的问题;二是有价值的慢数据,不是无用的信息爆炸,而是有价值的慢数据,可以预测个性化信息的数据。

  企业级软件

  李彦宏认为,企业级软件并非是新东西,但未来会变得很新,会是非常大的市场。

  李彦宏说,在美国企业级软件市场已经诞生了很大知名大公司,比如IBM、甲骨文、微软,但中国还没有出现大的企业级软件企业,这主要由两方面原因造成,其一是过去中国劳动力成本很低,使用企业级软件的效应并没有起来,其二是很多企业老板并不用电脑,不会用PC提升效率。

  李彦宏认为,目前制约中国企业级软件发展的这两个因素正在发生改变,中国劳动力成本上升非常快,每个老板都拿着智能手机,可以随时随地的上网,自然会想到用企业级软件提升公司效率。

  “大家都知道百度收购91无线,我在和91打交道过程中很吃惊,91高管的每个高管的邮件地址并不一致。”李彦宏说,后来才知道,91无线开发了自己的IM,这种IM不仅可以交流,还可以进行任务分发、考核。

  李彦宏认为,企业级软件仅仅接管过去的工作还不够,新的企业级软件应该能解决更多问题,不仅是企业内部流程的问题,而且是由内部到外部的问题,这些都是过去企业级软件无法解决的问题。

  有效的新数据

  “现在我们收集的数据没有价值,手环收集的数据无益于健康,智能眼镜收集的数据也不知道用途在哪里;下一个机会是新数据,能帮助人类解决问题的数据。”

  李彦宏说:“我们看到的很多数据都是没价值的,很多传统产业说自己的数据值钱,但是其实百度在技术上有多年积累,发现技术已经准备好,但真正想要的数据并没有,收集上来的很多数据并没有价值。”

  人类进入数据爆炸的时代,但收集上来的真正有价值的数据很少。李彦宏认为:新一代的数据收集,不仅是数据工具,数据本身都会有很大的发展,而有价值的数据会关切到个人健康领域,比如刷牙的过程可以分析身体症状,能够提前获知身体将来要发生的症状。

  “难度不在于发明新的硬件,而是找到什么数据是有价值的。”李彦宏说,“要去找数据,去找知识、经验、跨领域的思考能力。”

  李彦宏认为:“这个领域恰恰是机会最多的。相互激励产生创新,传统产业时间更短,基础并不够牢固,企业家更加开放,结合人工智能的技术,未来若干年将是很好的前景。”

(Mathcad+Simulink仿真)基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要:本文围绕“基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计”展开,结合Mathcad与Simulink仿真工具,系统研究LLC谐振变换器的小信号建模方法。重点利用扩展描述函数法(Extended Describing Function Method, EDF)对LLC变换器在非线性工作条件下的动态特性进行线性化近似,建立适用于频域分析的小信号模型,并通过Simulink仿真验证模型准确性。文中详细阐述了建模理论推导过程,包括谐振腔参数计算、开关网络等效处理、工作模态分析及频响特性提取,最后通过仿真对比验证了该方法在稳定性分析与控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具,从事开关电源、DC-DC变换器或新能源变换系统研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握LLC谐振变换器的小信号建模难点与解决方案;②学习扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用;③实现高频LLC变换器的环路补偿与稳定性设计;④结合Mathcad进行公式推导与参数计算,利用Simulink完成动态仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合Mathcad中的数学推导与Simulink仿真模型同步学习,重点关注EDF法的假设条件与适用范围,动手复现建模步骤和频域分析过程,以深入理解LLC变换器的小信号行为及其在实际控制系统设计中的应用。
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