3、大型成熟组织在数字时代的数字化转型之路

大型成熟组织在数字时代的数字化转型之路

在当今数字化浪潮中,数字技术的应用已成为各行业关注的焦点。然而,对于许多大型成熟组织(LEOs)而言,数字化转型的进程却面临诸多挑战与困境。本文将深入探讨数字化转型的相关内容,包括其定义、面临的挑战以及当下的关键要点。

1. 理解数字化转型

从计算机诞生之初,数字技术就被用于支持组织的运营任务。随着信息技术革命的发展,数字化工作场所成为商业战略和投资的核心。但实际上,数字化转型的基本概念仍被广泛误解,它常被用作涵盖众多想法的笼统术语。

1.1 实际操作视角

从实际操作角度看,数字化转型的运营观点强调采用数字技术取代手动任务。例如,麦肯锡2015年的全球调查显示,虽然“数字化”在许多公司迅速成为常见做法,但大多数高管表示他们的项目主要集中在加强现有业务,且很多公司从这些举措中获得的价值有限,难以理解和适应数字技术在复杂多变环境中的应用。2017年高德纳CEO调查也证实,尽管CEO们对数字业务战略的好处有了更好的理解,但许多人仍将数字化转型与正在进行的电子商务和数字营销计划联系起来,而不是从更广泛的角度看待,如数字产品设计、服务创新或商业模式重新设计。

1.2 学术研究视角

学术研究进一步凸显了组织对数字化转型的广泛解读和分散关注。近期一项综述确定了23种不同的数字化转型定义,这些定义通常具有以下五个共同特征:
- 应用新技术 :如新兴的5G移动通信、人工智能、云托管服务、区块链管理的交易以及通过物联网连接的设备。
- 提升业务效率 :提高现有业务流程的效率,并实现全新的业务流程。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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