在当今竞争激烈的数字营销领域，数据驱动增长已成为企业取得成功的关键因素。深圳作为中国科技中心，拥有丰富的数字营销资源，谷歌推广作为全球领先的数字营销平台，是企业实现数据驱动增长的有力工具。
谷歌推广对数据驱动增长的重要性
- 跟踪关键指标：谷歌推广提供广泛的分析工具，可帮助企业跟踪关键指标，例如网站流量、转化率和投资回报率 (ROI)，以便做出明智的决策。
- 深入受众洞察：谷歌推广提供受众洞察工具，可帮助企业了解其目标受众的兴趣、行为和人口统计信息，以便根据具体需求定制营销活动。
- 广告优化：谷歌推广允许企业优化广告系列，以提高效率和结果。通过 A/B 测试、出价调整和再营销，企业可以优化广告，获得更好的转化率和更高的投资回报率。
- 自动化营销：谷歌推广提供自动化营销功能，可让企业节省时间和精力。企业可以使用规则和触发器自动执行任务，例如发送电子邮件、触发广告活动和更新受众名单。
深圳谷歌推广的深入分析
深圳是谷歌推广业务的枢纽，拥有专业的代理商和强大的技术支持，可帮助企业充分利用谷歌推广的优势。以下是一些深圳谷歌推广的深入分析案例：案例 1：电子商务公司
一家电子商务公司通过使用谷歌推广的购物广告和再营销活动，大幅提高了网站流量和销售额。通过分析谷歌推广报告，该公司优化了出价策略，改善了广告文案，并增加了再营销受众，从而取得大数据时代读后感5篇600字
去年的云计算炒得热火朝天的，今年的大数据又突袭而来。 仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起大数据来了。 于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注大数据来了。 有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。 我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状，下面是我为大家带来的大数据时代读后感，希望你喜欢。
大数据时代读后感1
舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。 虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着——大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。
无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。 大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。
然而，事实真的是这样吗?首先，从应用角度出发，低廉的运算能力和存储空间，让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来，忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。 但个人觉得，这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越，可能终结了回归分析，有效性验证等手段，但依旧还是统计。 而革命性在于关注相关关系而非因果关系。 现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果，以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果，都是不正确的。 真正的因果关系应该属于上帝的范畴，人类如果真的完全掌握之后，会统治整个宇宙。 但我觉得，无需从神学观点来讨论，而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上，经典力学会失效——那么在大数据层面上，普通的抽样调查直观反映会失效。 而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式，那么从现在的惯有思维，也难以推导出大数据的因果关系。
大数据时代读后感2
书中虽只是阐述了大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并未提及会对我们教育教学产生什么影响，但在这样的大环境之中，我们同样可以获得启示，寻求大数据在教育工作中可实现的价值。
1.教师角度：从基于经验到基于数据的教学转型
“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风，其特点是在观察和处理问题的时候，从狭隘的个人经验出发，不是采用联系、发展、全面的观点，而是采取鼓励、精致、片面的观点。 在教学中，我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点，从而制定教学目标、重难点以及教学过程。 这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的，这班学生和另一班学生也是存在差异的，那如何准确把握学生的起点呢?我想可以借助前测数据，它可以为有效教学指明了方向。
如教学“复式统计表”时，前期查找资料的时候就发现早在一年级上册P96的时候学生就见过复式统计表，意让学生初步认识统计表，渗透统计思想。 而二三年级的书中练习也多有涉及，就是这种复式统计表没有“表头”，生活中的复式统计表也很多。 既然在以前练习时碰到这么多次复式统计表，学生对复式统计表到底认识多少呢?我们对157名学生进行这样的调查(如下图)，第1题：像上表这样的统计表以前见过吗?见过约占65%，没见过约占35%，学生在练习中碰到过、生活中也经常看见，但还是约35%的学生回答自己没见过，说明学生平时在看这个复式统计表的时候就浮于表面，所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程，加深学生对复式统计表的印象。 第2题：上表中的16表示什么意思?能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人，约占41%;表达一半，如二班16人，或130~139厘米16人，约占22%，其他约占37%，真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到，需要在课中进行读图方法的指导。 而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。
大数据时代读后感3
这一章节，利用马修莫里导航图的例子引出了大数据的实践方式，奇人莫里通过整理航海相关的边角数据，把整个大西洋按照经纬度划分了出来，并标注出了温度、风速和风向，从而发现了洋流，也为船员提供了有效的航海路线，这就是数据的价值体现了。 书中也提到了，量化我们周围的一切，是数据化的核心，将文字变成数据、将方位变成数据，将沟通、情感变成数据，通过大数据，我们会意识到，世界在本质上是由信息构成的。
在工作中，这点也可以作为启发点，通过对数据的整理，或者说以某种方式采集到相关数据，将数据整理出有价值的信息后，不断的改善到工作流程、效率、服务方面，也是工作上的创新点。
笔者在书中提到了，数据的潜在价值，并提出了数据创新应用的方法，第一是数据的再利用，数据信息被采集用作特定分析后，在另一个领域或者角色立场下，或许会开发出新的有价值的信息;第二是数据的重组，将不同类别、类型的数据进行重组，产生一个新的数据集合出来，寻找其中的关联性;第三是数据的扩展，这就需要在记录数据的同时设计好他的可扩展性;第四是数据的折旧值，数据将会贬值，但是仍会有其潜在价值;第五是数据废气，即数据采集时的离散量、离散交互信号，举例是谷歌与微软的拼写检查;第六是开放数据，数据的开放将会有利于各行各业的使用，并促进全行业数据时代的发展。 这其中又提到了数据估值的概念，在数据使用时价值才会体现出来，而不是在占有本身。
大数据时代读后感4
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。 而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作--舍恩佰格的《大数据时代》。 维克托.迈尔--舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。 他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。 这位被誉为：大数据时代的预言家的牛津教授真牛!那么，这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。 在第一部分大数据时代的思维变革中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：一、更多：不是随机样本，而是全体数据;二、更杂：不是精确性，而是混杂性;三、更好：不是因果关系，而是相关关系。 对于第一个观点，我不敢苟同。 一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。 另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。 祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。 联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。 我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
大数据时代读后感5
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。 比如说舍恩伯格在提出不是因果关系，而是相关关系。 这一论断时，他在书中还说道：在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道“是什么”时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的“为什么”。 [i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。 舍恩伯格认为数据化就是一切皆可量化，大数据的定量分析有力地回答是什么这一问题，但仍然无法完全回答为什么。 因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。 数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。 舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。 在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。 如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节掌控中试图回答，但基本上属于老生常谈。 我想，或许凯文.凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。 正如舍恩伯格在结语中所道：大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。 大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。 谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。 由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考答案。
★走进网络时代作文600字:互联网时代不应是“忽老”时代
大数据的意义有哪些?
大数据的意义有哪些？1. 大数据处理分析成为新一代信息技术融合应用的结点。 移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等新一代信息技术的应用形态不断产生大数据。 云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。 通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 2. 大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。 面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。 在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。 在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 3. 大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。 各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。 大数据的含义包括什么哪几个方面？大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 什么是大数据，大数据的意义是什么？大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。 大量的数据在线后的分析才有意义。 可能得到你想要的数据，电影里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。 现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。 还是为了创造价值。 什么是大数据？有什么意义？大数据就是大量的数据，通过分析找出他们的规律。 大数据是什么含义?大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。 大量的数据在线后的分析才有意义。 大数据的含义包括哪些？大数据（英语：Big data[1][2]或Megadata），或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小型数据集（data set）相比，将各个小型数据集并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。 大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学乱慎、基因组学、生物学、大社会数据分析哗绝敬、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。 互联网大数据有哪些好处多？大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。 大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业宏拍商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。 然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。 为什么使用大数据？数据在呈爆炸式的速度增长。 其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。 当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。 现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。 另外，如果你加入一些其他的数据源，他就真正的变成了大数据。 更完整的解析大数据大数据并不仅仅是大量的数据。 他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。 举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。 她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。 现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。 类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。 Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。 谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。 大数据是什么？由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。 当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：量级（Volume）：大量的数据速率（Velocity）：高速的数据产出多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。 正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。 这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：网站分析移动分析设备/传感器数据用户数据（CRM）统一的企业数据（ERP）社交数据会计系统销售点系统销售体系消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）公司内部电子表格公司内部数据库位置数据（空间位置、GPS定位的位置）天气数据但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。 把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。 通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。 在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。 想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅大数据词条。 大数据的好处大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。 如果你想，那么大数据可以提供如......商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。 数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。 所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。 多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。 在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。 数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 商业智能的应用范围1.采购管理2.财务管理3.人力资源管理4.客户服务5.配销管......何谓大数据?大数据的特点,意义和缺陷.大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 特点：1.数据量大；2.数据类型多；3.数据处理实时性强；4.数据真实性。 意义：大数据的意义在于通过对大量数据进行分析从而对核心价值进行预测。 缺陷：对处理能力要求高，存在隐私安全问题。 什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据空谈数据没有太大意义，要看数据的主要方向是什么。 1、从技术应用方向来说，我们的数据主要做传播指导；2、数据研究过程中我们的数据主要来自互联网的公共数据（媒体数据、自媒体数据、企业自营的媒体数据），通过数据解决用户洞察问题、传播效果问题、竞争情报获取的问题，3、我们主要是在大数据的维度上的研究上，我们的维度更多更宽广，维度的多少决定了效果。
智慧城市，在多远的未来？
文|东篱
移动互联网正在逐渐退化为一块盐碱地，未来将属于人工智能。
小到公司，大到城市，人工智能与万物互联必然改变生活的方方面面。 人以群分的基础已经出现了，未来会按照人的生活轨迹、活动习惯、生活方式去划分，生活环境也将围绕人的生活习惯和个性特征来发生改变。
这是数字化的变革信号。
科尔尼管理咨询公司指出，若将智能网联汽车与庞大的商业生态体系对接，则汽车将进一步成为社联网节点，其关键的区隔点在于把车里的人也纳入到生态中，从而出现C2X（CabintoEverything），商业价值将不再等量齐观。
其中，智慧城市正在曲折中前行着。
2020年5月7日，Alphabet（谷歌）子公司SidewalkLabs宣布放弃多伦多Sidewalk智慧社区项目。
不过，Sidewalk的表示，虽然放弃多伦多项目令人失望和伤心，但是疫情之下，“当前严峻的公共卫生紧急状况，使我们更加强烈感受到重新构想城市对于未来的重要性。”
不远的未来，5G将纵向融合各个领域，VR、机器人、车联网、工业互联、市政物联、智能穿戴、智能家居、智能超标、智慧楼宇……科幻电影中的种种情节即将变为现实。
咨询公司罗兰贝格此前调研发现，越来越多的城市都在通盘设计的基础上逐渐开始建立智能化战略方案(包括综合行动方案及精心设计的实施步骤)。 特别是自2012年起，每年发布的智慧城市战略数目均有大幅度提升。
罗兰贝格大致将智慧城市涵盖的领域分为六大部分，包括政府管理、出行、能源与环境、医疗健康、教育、建筑等。
智慧城市主要领域??图/罗兰贝格
在诸多的智慧城市项目中，谷歌和多伦多的合作令人瞩目。
在2017年10月，加拿大多伦多政府正式宣布将该城市东南部的800英亩土地划给谷歌，交由SidewalkLabs打造一个未来城市。
据透露，在项目启动后的两年半时间里，他们启动了很多创新公司以解决城市交通、新一代基础设施、社区医疗等问题，投资了从智能家居到数字电力等各领域的初创企业，探索打造全电动社区的新思路。
但遗憾的是，今年5月7日，Daniel发表了一篇题为《为什么我们不再跟进多伦多项目–以及SidewalkLabs的下一步计划》（Whywe’renolongerpursuingtheQuaysideproject-andwhat’snextforSidewalkLabs）的文章，宣布正式放弃多伦多的未来城市项目。
“经过反复评估，我们得出结论，继续Quayside项目已经没有意义。 ”Daniel在文中表示。
谷歌退缩了，车企则在加速进入，其中有人将未来城市的蓝图画出，并即将落地。
2019年5月，大众汽车（中国）投资有限公司、大众汽车集团（中国）旗下全资子公司逸驾智能科技有限公司，与合肥市人民政府、安徽江淮汽车集团股份有限公司就落地安徽省合肥市的智慧城市项目在西班牙巴塞罗那签订了战略合作框架协议。 今年8月6日，大众汽车集团自动驾驶出行服务试点项目在安徽正式启动。
“数字化、电气化和自动驾驶是大众汽车集团未来发展的核心方向。 ”大众汽车集团（中国）董事、大众汽车集团（中国）执行副总裁苏伟铭直言。
在他的计划中，大众汽车将为用户打造整合化的出行服务解决方案，即以电动车提供的自动驾驶服务生态圈（AVMaaS），内涵包括细分的五个层级——自动驾驶系统、电动车平台、确保车队高效运营的精准算法、连接乘客的车联网功能、以及更多的生态圈内容服务。
据悉，在合肥市海恒社区中，大众旗下的奕秒（ezia）车队将行驶在总面积16平方公里的真实交通环境内，包含总里程80公里的全开放道路，连接学校、商超、公园、医院、居民区、工业园等功能辖区，为本地居民开发覆盖多维度的一体化出行选择。
大众自动驾驶车队等在合肥5G示范线开放路段
丰田也没有落后。 2021年，一座未来城市将在富士山下拔地而起。 这座被命名为“WovenCity”的城市，是丰田以互联汽车和自动驾驶纯电动汽车（EV）为中心、所有产品和服务通过互联网链接的“智慧城市”。 它由丰田工厂改造而成，可以让人们居住、工作和研究社会流动性。
另一方面，智慧社区将是智慧城市最重要的落地环节。 据悉，博泰车联网参与的智慧社区项目今年6月率先亮相在上海新天地、淮海路等核心商业区。
“汽车未来绝不是人们想象的场景，会是移动的空间，移动的商业，移动的旅游，移动的社区就业，移动的电力，移动的集市，移动的金融保险等等的形态。 ”上海博泰车联网创始人、董事长应宜伦对于车联网在未来社区中的落地应用描述如是，“思考技术问题的同时，更要思考商业模式与社会痛点的解决。 ”
具体来说，打造城市移动商业空间就是智能汽车+零售业的新商业模式。 它是以智能汽车为载体的车轮上的移动空间，是社区服务的最后一公里服务，也是搭建在智能汽车上的新零售商业平台。
现在，城市移动商业也正在落地前夜，对于移动商店的落地推进，应宜伦提出“我们希望先和一个社区街道进行一个示范，从最下一级街道社区开始，慢慢落实，逐步推进。”
“城市的智能策略往往都比较局限，缺乏全面性，而且只关注出行、能源、政府管理，而忽视教育、医疗健康和建筑等方面。 ”这是许多智慧城市的研究者深入研究之后所发现的问题。
但从另一方面来看，以出行为切入口进行智慧城市的升级改造，或许是更稳妥的方案。 毕竟交通出行是智慧城市不可或缺的一块，甚至是连接各个环节的神经与血管。
原本车是车、路是路，如今要把两者结合起来，车路协同越来越成为业界关注的焦点之一。
车路协同是指采用先进的无线通讯技术，全方位实施车、路、云、人等各方动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上，充分实现人、车、路的有效协同。
“现在，人-车-路三个要素结合起来，就是中国的自动驾驶和智能网联的特色。 ”中国工程院院士李德毅认为，智能网联可以做出成绩来的地方首先应该是在中国，国内可以尝试在车和路上的各种创新，比如智慧灯杆、智慧路灯和单车智能结合起来，“走出有中国特色的道路”。
目前国内车路协同发展的其中一项就是基于C-V2X技术（基于蜂窝技术的车辆联网通讯）研发出来的车辆与道路基础设施互联（V2I）、车辆与行人互联（V2P）应用。
以福特汽车在无锡的试点为例，C-V2X让车辆、信号灯、交通标识、骑行者和行人的通讯设备实现互联，；配备C-V2X的车辆就像安装了“顺风耳”、“千里眼”，能够使车主准确及时获取前方道路信息状况，提升车辆在视线盲区的感知力，从而降低碰撞风险和改善道路拥堵。
比如，在很多没有时间显示的红绿灯路口，具备C-V2X功能的车辆仪表盘会提示红绿灯所剩时间，甚至提供顺利通行所需的车速。
不仅如此，在很多路口，行人过马路时，司机存在视野盲区，通过车路协同技术，车辆和路端设备共享感知信息，可以让车辆和司机及时发现视野盲区的行人，从而降低事故发生的风险。
福特汽车（中国）副总裁、信息技术及车联网技术负责人侯新海告诉HD汽车商业周刊，今年年底前，基于C-V2X的车路协同功能将预商用，2021年量产首款搭载V2I功能的车型。
车路协同自动驾驶已经迎来了朝霞满天，太阳将很快升起。
早在2019年，中国公路学会自动驾驶工作委员会主任、东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌就预计，2020年会是爆发成长的一年。
或许由于疫情等诸多影响，车路协同的热潮尚未全面爆发，但政策正在做着铺垫。
11月2日，国务院办公厅日前印发《新能源汽车产业发展规划（2021－2035年）》（简称“规划”），这不只是纯粹的新能源领域的战略布局，同样涉及到智能网联和车路协同领域。
早在2月24日,国家发改委、中央网信办、工信部等11个部委联合发布《智能汽车创新发展战略》（下称“《战略》”），提出到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成，“智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展”备受关注。
在《战略》发布前的两三年，交通运输部就已经开始频繁制定政策，加快中国智慧公路和智能交通的发展。
2018年2月，交通运输部发布《交通运输部办公厅关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》，基础设施的数字化和路运一体化车路协同是前两个重点方向。
到了2019年7月，交通部印发《数字交通发展规划纲要》，指出要以“数据链”为主线，构建数字化的采集体系、网络化的传输体系和智能化的应用体系，加快交通运输信息化向数字化、网络化、智能化发展。
车路协同这个词汇将是未来很长一段时间内智慧道路建设的高频热词，太阳正在升起。
智慧城市的突破口在智慧交通、车路协同，而城区道路的智慧化改造牵涉的利益方同样不少，因此很多企业将目光瞄准了智慧高速。
虽然放弃了多伦多的智慧城市项目，但在今年8月，Sidewalk专门成立了公司Cavnue，计划在密歇根州的底特律和安娜堡之间建立起一条专供自动驾驶汽车行驶的车道。 据悉，福特汽车等车企也是该项目的创始成员。
智慧走廊假想图
在这方面，中国政府和企业早已入局。
政府是绕不开的，未来大概率还将扮演主导性角色。 毕竟道路有天然垄断性，道路上面的存在物，包括信息基础设施、底层的支撑，芯片再到部件模块，到整机、操作系统、应用，路上存在物的东西只要跟应用沾边，越靠应用的端口越被公路部门掌握。
所以，政府及其下属的交通集团仍旧是智慧高速公路的建设投入的主体和规范标准的制定者。
深圳市金溢科技股份有限公司董事长罗瑞发曾对HD汽车商业周刊表示，“可能底层的东西他不管，但是跟应用结合紧密的东西，交通基础设施的管理部门、交通行业主管部门会发挥更大的作用，甚至主导作用。”
不得不说，目前高速公路的“智慧”是服务于管理者的，也就是各交通部门和管理公司。
因为整个全国的高速公路是一张网，有成千上万的管理者在运营着高速公路，需要利用智能感知、智能控制、智能预警等等先进的技术获得更多、更准确、更及时的数据信息，使管理更高效、更智慧。
短期来看，智慧高速公路的功能主要还是信息的采集和播发，方便交警部门进行交通疏导，但对象不能够仅仅局限于智能网联车辆吗，毕竟产业和愿景是逐步往前走的。
据HD汽车商业周刊了解，在很多的智慧高速解决方案中，手机端也可以接收信息，让非智能网联车一样能够了解路况、充电桩使用、服务区状况等信息。
当然，随着智能网联车辆的普及，更遥远的以后自动驾驶车辆的增加，智慧高速将是一个更具经济价值的场景。
而各类企业则是其中最具创新活力的参与者，也是寻找未来商业模式的探险者。
冉斌就直言，路和车是一体的，而在整体里面最大的两块玩家，一个就是各大汽车制造商，另外一块就是道路和交通系统，此外结合通讯系统等各类的支撑系统，就构成一个完整的智能交通系统。
福特、吉利等车企以及华人运通、图森未来等交通出行公司，阿里巴巴、网络等互联网公司、华为等通信企业，各类玩家都希望参与其中。
2018年，中国的巨头们开始跑步进场。
网络宣布当年年底开源Apollo车路协同方案，阿里巴巴在同年的云栖大会宣布将利用车路协同技术打造全新的“智能高速公路”。 作为通信公司的华为公开表示，六家国内外车企搭载其LTE-V2X车载终端。 而车企也不甘落后，福特同年也宣布首次在无锡的开放道路进行基于蜂窝技术的车辆联网通信（C-V2X）测试。
可以想见，智慧交通系统供应商将掌握行业的话语权，制定其他企业的活动框架，巨头们肯定希望做那个切蛋糕的人，在道路建设由政府等业主方掌控的情况下，公司瞄准的是支撑高速公路这个系统背后的生态。
仅支持车路协同的V2X领域，在中国就有2000亿的市场，背后的生态将是被放大数倍甚至是数十倍的市场，规则制定者分配到最大的蛋糕。
但除了还很遥远的主导权争夺，或许先打造一个生态、建立联盟才是更紧迫的事情。
毕竟单一企业无法制定全面的战略方法，而是需要根据其现有产品组合和能力为具体的活动领域提出个性化解决方案，与合作伙伴一起提供解决方案。
汽车产业未来的生态系统肯定是互联互通的。 包括收费、交通控制、公共事业设备、停车场等各类系统，各种有形和虚拟基础设施的运营商将成为交通服务供应商的业务伙伴。
相较于其他家，阿里的优势在全生态领域，阿里巴巴生态当中的阿里云、AliOS、达摩院、高德、千寻位置等都能给解决方案带来强大的助力，支付宝、淘宝等有助于生活场景的打通。
阿里也拉起了“2038”联盟，合作伙伴涵盖交通部公路院、国家电网、中国联通、一汽集团、上汽荣威、英特尔、福特汽车、神龙汽车、大唐电信集团等各方力量。
在密歇根智慧走廊项目中，Cavnue将与多家汽车厂商、自动驾驶技术公司合作，包括福特、宝马、丰田、Waymo、ArgoAI，共同设立未来通用的自动驾驶汽车道路标准。
原本冷冰冰的道路，因为有了车路协同、云计算等计算的力量以及大数据分析，让它变成了极富想象空间的地方，整个交通的数字化的升级，在为时不久的将来，会产生出更大的经济价值。
基于智慧高速的突破口，相关企业还要重新审视自身战略，既充分利用这一市场潜力，同时打破思维碎片化的陷阱，尤其不能忘记最初的目标：打造一个充满智慧的未来城市。
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