前景喜人，政策都有倾向。
据中国医学装备协会统计，2009 年~2014 年我国包括医学仪器设备、医疗器械、医用耗材和医学信息化产品在内的医院装备市场从1442 亿元迅速增长到4200 亿元，年均增长率超过两位数。截止2016 年4 月底全国医院（公立、民营）从2015 年的26314 家增加到28072 家，医院增加了1758 家，增长幅度为6.7%。整个大健康产业前景喜人，医疗设备维修市场份额已达1000 亿，这样的发展趋势，将会使医疗设备售后服务行业更加活跃和广阔。
在国外尤其是欧美国家，医疗设备的第三方维修服务公司已经成熟，政府管控垄断行为、备件市场开放、厂家有相应的制约、第三方与厂家可以公平竞争。而国内第三方服务公司由于种种原因还有待成熟，但政策的支持将推动一些第三方快速发展，桎梏将慢慢解开。
医疗设备维修社会化是一个大趋势，对于医院来讲，配备符合医院设备管理的自身力量，加强培训和教育工作，为医院节省一部分维修费用是重点之一。而筛选出能够帮助医院关注设备运行状态，最大程度地减少设备宕机时间，为医院提供有预算维修保障的同时也提供一些纠正性、预防性的维护措施，包括整个医院设备性能管理的服务公司是另一个重点。单一的维修和单产品的服务已经不能完全满足医院的需求。将 “维修“变为“管理“才能更有效的解决行业之痛。
据中国医学装备协会统计，2009 年~2014 年我国包括医学仪器设备、医疗器械、医用耗材和医学信息化产品在内的医院装备市场从1442 亿元迅速增长到4200 亿元，年均增长率超过两位数。截止2016 年4 月底全国医院（公立、民营）从2015 年的26314 家增加到28072 家，医院增加了1758 家，增长幅度为6.7%。整个大健康产业前景喜人，医疗设备维修市场份额已达1000 亿，这样的发展趋势，将会使医疗设备售后服务行业更加活跃和广阔。
在国外尤其是欧美国家，医疗设备的第三方维修服务公司已经成熟，政府管控垄断行为、备件市场开放、厂家有相应的制约、第三方与厂家可以公平竞争。而国内第三方服务公司由于种种原因还有待成熟，但政策的支持将推动一些第三方快速发展，桎梏将慢慢解开。
医疗设备维修社会化是一个大趋势，对于医院来讲，配备符合医院设备管理的自身力量，加强培训和教育工作，为医院节省一部分维修费用是重点之一。而筛选出能够帮助医院关注设备运行状态，最大程度地减少设备宕机时间，为医院提供有预算维修保障的同时也提供一些纠正性、预防性的维护措施，包括整个医院设备性能管理的服务公司是另一个重点。单一的维修和单产品的服务已经不能完全满足医院的需求。将 “维修“变为“管理“才能更有效的解决行业之痛。
物流联结社会生产、生活的各个部分使之成为一个有机整体，每个参与物流过程的环节构成物流系统中的一个节点，单个节点的信息化是物流系统信息化的基础。素材经过筛选和加工才能变成有效的信息，信息经过消化吸收才能转化为生产力，信息化管理不仅仅是广泛利用自动化、机械化设备操作，更重要的是利用自动化设备收集和处理商流、物流过程中产生的信息，对物流信息进行分析和挖掘，最大限度利用有效信息对物流活动进行指导和管理。#物流园区##物流行业##智慧园区#
数据中台论坛出品人刘译璟：市场将越来越推崇务实及价值落地
对于大数据产业的整体趋势，我的观点是新一代信息技术进入到生产成熟期，数字经济迎来了一个战略机遇期。市场会越来越推崇务实以及价值落地，企业必须具备很强的综合实力才能占领市场。这一观点如何理解呢？在此做一个主意的拆解。
首先，从技术方面来看，新一代信息技术进入到一个产业化的关键阶段。我们知道以云计算、大数据、人工智能为代表的新一代技术在过去十年里得到了飞速发展。这些基础的技术日臻成熟，逐步进入到Gartner发布的技术成熟度曲线图的生产成熟阶段，也就是尾巴那一块。这个阶段最重要的是技术在产业中的落地应用，而那些能创造价值的技术将会得到进一步的发展。
反之可能就会进入到严冬，我想大家都知道人工智能的三次春天和三次严冬，技术必须得到市场的检验，才会继续走高。这两年大家也有一些感知，在2015~2018年期间新组件、新技术特别多，也不断有新的开源项目推出，技术圈里非常热闹。但现在这股热潮有了一个明显的降温，按我的观点来说就是技术有点过剩，市场需要筛选出那些真正具有商业价值的技术，再进行新一轮的投资。
第二个观点，从宏观经济方面看，数字经济迎来战略机遇期，国内在强调数字经济正在成为重组全球要素资源，重塑全球经济结构，改变全球竞争格局的关键力量，那么发展数字经济是把握下一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。
我国在十四五数字经济发展规划中论述的重点都是产业数字化。产业数字化即把数字技术与传统行业进行深入融合，用技术赋能传统行业，提高传统行业的生产效率。在我们的十四五规划里面，整个产业数字化占到了数字经济的80%左右。另外只有20%是数字产业化。应该说产业数字化这样一个大战略，对许多技术型的企业而言是极大的利好。
第三个观点，在市场方面，我认为市场会更加理性，越来越推崇务实的价值。当数字技术和行业拥抱，事实上也是传统行业里传统文化与创新文化的一个融合过程。那么在传统行业里会更加的关注应用价值，关注时效性，追求性价比，一分钱一分货，而不是在创新里不计成本的投入。
这种追求时效性的文化势必使得只有能解决最复杂场景下问题的数据技术
才拥有应用的空间，也只有最能解决这些复杂问题的企业才会有市场空间。这类企业也必须在这种复杂场景下把场景、技术、数据进行深度融合，才有可能真正应用起来。
第四个观点，从企业方面来看，数字技术企业必须要具备端到端的场景化解决方案才能创造这个价值，到目前为止，产业数字化还处在一个孵化阶段，行业场景的解决方案还不够成熟，无法像传统信息化一样做到精细分工，以至于专门会有一波企业去梳理这些场景，一波企业去提供产品技术，一波再进行落地交付。
因此在产业数字化的现阶段，必须要求先行者去主动打通数据集成、数据质量、数据分析、数据应用的全部过程，形成一个端到端的解决方案，才有可能去构建出数据价值。这其实对企业来说提出了非常高的要求，也是基于上述的这些考量。数据中台论坛的重点就放在企业的产业数字化实践上，来自百分点科技、百融云创、袋鼠云、星环科技的四位嘉宾从智慧政务、金融、零售以及能源行业来谈数据中台相关产品落地应用。
数据中台论坛出品人刘译璟
北京大学数学博士，副研究员，2015年北京市科技新星。专长于大数据、人工智能、分布式计算等。在国内率先提出并实现了多种增量式个性化推荐算法、大数据用户画像的形式化解释和相关数学理论、数据生命周期管理的方法和模型、动态知识图谱的形式化模型等算法和技术。获得省部级奖项5次，申请国内专利64项，承担国家科技部重点研发计划项目2项，参与国家自然科学基金项目3项。
对于大数据产业的整体趋势，我的观点是新一代信息技术进入到生产成熟期，数字经济迎来了一个战略机遇期。市场会越来越推崇务实以及价值落地，企业必须具备很强的综合实力才能占领市场。这一观点如何理解呢？在此做一个主意的拆解。
首先，从技术方面来看，新一代信息技术进入到一个产业化的关键阶段。我们知道以云计算、大数据、人工智能为代表的新一代技术在过去十年里得到了飞速发展。这些基础的技术日臻成熟，逐步进入到Gartner发布的技术成熟度曲线图的生产成熟阶段，也就是尾巴那一块。这个阶段最重要的是技术在产业中的落地应用，而那些能创造价值的技术将会得到进一步的发展。
反之可能就会进入到严冬，我想大家都知道人工智能的三次春天和三次严冬，技术必须得到市场的检验，才会继续走高。这两年大家也有一些感知，在2015~2018年期间新组件、新技术特别多，也不断有新的开源项目推出，技术圈里非常热闹。但现在这股热潮有了一个明显的降温，按我的观点来说就是技术有点过剩，市场需要筛选出那些真正具有商业价值的技术，再进行新一轮的投资。
第二个观点，从宏观经济方面看，数字经济迎来战略机遇期，国内在强调数字经济正在成为重组全球要素资源，重塑全球经济结构，改变全球竞争格局的关键力量，那么发展数字经济是把握下一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。
我国在十四五数字经济发展规划中论述的重点都是产业数字化。产业数字化即把数字技术与传统行业进行深入融合，用技术赋能传统行业，提高传统行业的生产效率。在我们的十四五规划里面，整个产业数字化占到了数字经济的80%左右。另外只有20%是数字产业化。应该说产业数字化这样一个大战略，对许多技术型的企业而言是极大的利好。
第三个观点，在市场方面，我认为市场会更加理性，越来越推崇务实的价值。当数字技术和行业拥抱，事实上也是传统行业里传统文化与创新文化的一个融合过程。那么在传统行业里会更加的关注应用价值，关注时效性，追求性价比，一分钱一分货，而不是在创新里不计成本的投入。
这种追求时效性的文化势必使得只有能解决最复杂场景下问题的数据技术
才拥有应用的空间，也只有最能解决这些复杂问题的企业才会有市场空间。这类企业也必须在这种复杂场景下把场景、技术、数据进行深度融合，才有可能真正应用起来。
第四个观点，从企业方面来看，数字技术企业必须要具备端到端的场景化解决方案才能创造这个价值，到目前为止，产业数字化还处在一个孵化阶段，行业场景的解决方案还不够成熟，无法像传统信息化一样做到精细分工，以至于专门会有一波企业去梳理这些场景，一波企业去提供产品技术，一波再进行落地交付。
因此在产业数字化的现阶段，必须要求先行者去主动打通数据集成、数据质量、数据分析、数据应用的全部过程，形成一个端到端的解决方案，才有可能去构建出数据价值。这其实对企业来说提出了非常高的要求，也是基于上述的这些考量。数据中台论坛的重点就放在企业的产业数字化实践上，来自百分点科技、百融云创、袋鼠云、星环科技的四位嘉宾从智慧政务、金融、零售以及能源行业来谈数据中台相关产品落地应用。
数据中台论坛出品人刘译璟
北京大学数学博士，副研究员，2015年北京市科技新星。专长于大数据、人工智能、分布式计算等。在国内率先提出并实现了多种增量式个性化推荐算法、大数据用户画像的形式化解释和相关数学理论、数据生命周期管理的方法和模型、动态知识图谱的形式化模型等算法和技术。获得省部级奖项5次，申请国内专利64项，承担国家科技部重点研发计划项目2项，参与国家自然科学基金项目3项。
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