智能出行
互联互通将决定汽车行业的命运
通过互联互通，汽车就能够不断测算并发送各种数据，这也是消费者看重的功能
在未来，软件将成为不同车型之间的差异化因素。
在未来，汽车将实现完全联网，并围绕自身形成一个完整的生态系统，<br>各种车载传感器和微型芯片可直接与互联网连接，为用户提供无缝式体验。
在未来，驾驶员不再需要通过触摸屏，而是通过语音指令即可访问数字化服务。
在数据互联互通方面，卡车制造商取得的进步最大
开发出安全的自动驾驶系统是汽车行业最具有远见的项目
客户与供应商之间传统的直线关系正在消失
戴姆勒的数字化转型
一切工作围绕未来出行方式展开，戴姆勒将这种模式称为CASE模式：<br>即“联结”（connected）、“自动”（autonomous）、“共享”（shared）和“电动”（electric）的综合。
丰田公司从汽车生产商向出行服务平台转型的计划
传统的汽车零部件供应商大多不再是提供单个零部件，而是提供整个系统，这些供应商也纷纷在将自身产品延伸到整个软件控制模块。
车联网在中国将蓬勃发展
中国无疑拥有成为全球最大车联网市场的必要先决条件，主要包括：<br>良好的基础设施，如4G/5G移动通信网络，北斗卫星导航系统等；
中国消费者对车联网技术的友善态度会是另一个积极因素。
汽车互联应用场景已在中国逐渐形成。中国车企与互联网企业加深合作，开发出多样化的应用场景，并已推向市场。
新零售
中国电商持续爆发式增长，但需要新常态满足消费者更高阶的需求
数字化技术（互联网、移动互联网、智能手机、移动支<br>付、二维码等）的突破与普及，促成中国电商持续爆发式增长。
“三级跳”之后的中国电商市场，人口红利已经消失，纯线上零售平台的流量已触顶。
对于商品和服务的品质与个性化需求也更高。
“新零售”下的中国消费者，对用户体验的需求继续升级
全渠道融合成新标准
全渠道融合的购物体验，也正在成为中国消费者的新常态。
消费者可能将实体门店作为商品展示的地方，而更愿意通过网络订购商品。
门店体验便利两极化
全渠道融合的大环境下，实体零售商将要面对客户更高的预期。
未来实体门店需要满足消费者“零碎化便利”和“集中式体<br>验”两个场景，更需要两极分化的定位。
实体店体验转型的一个实例就是“展厅效应”的正面效果。
零售与⽣活场景融合
多场景将更趋向融合
随时随地随性地购物，即“场景触发式购物”。
商品随时随地可被获取
电商作为实体零售的有力补充，令商品的可获得性大幅提升。
研究显示，1～4小时内送达货品不但能增加销量，还能大幅提高客户满意度。
产品个性化和服务化
“爆款”标品不再打天下。
产品服务化需求初显。
信息质量和针对性⾼
互联网引发信息爆炸，而消费者筛选信息的时间成本越来越高。
相比线上的信息爆炸，消费者仍然觉得实体店的店员对自己一无所知。
数字化医疗
领先实践已经证明医疗的数字化应用可大幅度地降低医疗成本
业务模式尚未成型
尽管数字化医疗在整个医疗系统层面确实能够创造附加值，但是没有人愿意为它买单。
医疗市场的基本运作机制，尤其是支付方式，是数字化应用在全国范围内推广的最大障碍。
在中国，以质量和治疗结果支付费用在短期内尚面临数据缺乏的重重困难。
未来的业务模式：数字化医疗服务机构为有医保的患者免费提供服务。
创新平台正在建立
只有具有非常持久的能力以及巨量资金的公司才能够完成这一任务（如苹果、谷歌）。
医疗技术行业的现有企业也纷纷试图开发自己的平台，希望在新的医疗行业生态系统中获得中心地位。
在中国，政府正在大力推进创新基础的建设：大数据平台。
中国领先的数字化生态系统巨头如百度、阿里巴巴、腾讯亦在数字化健康方面大力布局，打造创新平台。
预测性维护是未来趋势
在美国，先知先觉的企业纷纷进行人口健康管理解决方案的开发。
在中国，领先的民营健康险公司如平安，与南非的Discovery合作引<br>入了Vitalty项目理念，通过赠送手环、积分兑换的形式，激励健康的生活习惯。
数字化健康的时代已经到来。
金融科技
事关成败
金融科技企业的速度更快，成本更低，创新意识也更强。
金融科技企业还能够提供此前没有过的产品。
金融创新企业对于传统银行发起冲击的领域主要在于零售银行业务。
未来的银行
如果银行想要抓住机会，它们首先要侧重于自身优势。
利用这些高级分析技术，银行就能够更好地了解客户的需求，同时通<br>过定制化投资产品，更为直接地满足特定客户细分对于定制化投资产品的需求。
在未来，银行将围绕数字化平台，利用自己提供的服务和合作方提供的服务构建一个生态系统。
最为松散的协作形式是与金融科技企业建立联盟关系，比较紧密的协作形式是参股
顺应所有金融科技企业共同秉持的理念：从客户需求和客户体验的角度考虑每一笔交易。
智能物流
数字化平台
数字化平台降低了物流行业信息匹配的成本，提高了资源匹配的效率；
我们在跨城运输、同城运输及快递领域均观察到了新兴数字化平台的出现。
同城物流需求的快速增长也催生了新的商业模式。
大数据分析
大数据提升了分析的细度和时效性，大幅提升了资源利用率；
在大数据分析上的创新，中国企业也并不落后。
一些前瞻性的传统物流公司也相继意识到了大数据分析的重要性，着力建立自身能力。
如何利用成熟的大数据分析工具，或是内部开发相应的解决方案，也是传统企业需要考虑的一个重要因素。
自动化
自动化的物流设备则可能颠覆劳动密集型的运作模式。
自动化技术的运用不仅起到替代劳动力的作用，更能为企业带来产能的提<br>升——降低错误，减少停产时间，从而提升准确率和效率，甚至可以对有<br>一定工伤风险的工作带来更好的安全性。
最明显的是在快递行业的物流仓库和中转站。
自动化的趋势给快递行业价值链上的其他部分也都带来了想像空间。
物流行业另一个切切实实的变革是海运港口的自动化。
大量的创新在于港口设备的自动化。
传统物流企业还有机会吗？如果有，该如何脱颖而出？
