互联网思维是一种什么样的思维

互联网思维重塑传统商业价值链，其中包含以下几种思维。

第1种是用户思维。这种思维是互联网思维的核心，将价值链的每个环节，都要以顾客为中心去考虑。建立在用户价值之上，这样才能长久的发展。

当然这种思维也有三个途径，第1个是得屌丝者得天下，所以不论是淘宝快手还是拼多多，他们都满足了普通百姓的消费需求，第2个呢就是参与感，这样重新定义了消费者，那消费者它不仅仅是消费者，还是参与者，传播者销售者设计者。第3个是用户至上。让用户从细节开始贯穿到每一个缓解，都要超出他预期，甚至要给用户带来惊喜。

第2种是简约的思维。力求专注和简单，那么少即是多。时刻思考着如何做简约做减法

第3种就是极致思维，将产品和服务做到极致，让用户有尖叫的感觉，就像苹果，小米，海底捞都是将服务和产品做到极致的最佳的案例。

第4个思维是迭代思维。用户的需求始终在变，那么竞争就始终存在那么如何做到迭代呢，从小处着眼，尽量从微创新角度出发，从用户出发从细节入手，要从用户的使用心理入手，在用户参与和反馈中不断的创新，精益创业快速迭代，用最小的成本，最快的速度来推出，更加贴近消费者使用习惯的产品。

第4个是流量思维，所有的互联网都离不开流量。在互联网上比较流行的，有免费原则，这样更好的将收费的后端或者收费的生态，布局更好。就出现了先免费后收费，或者是交叉补贴，甚至是基础免费，增值收费，就像360最开始是免费的印象笔记，高级功能那是要收费的。而且流量思维特别，遵从量变到质变，最开始要慢慢的积累，要慢慢的沉淀，等到量达到一定的级别的时候，会因为你的一个爆品，将之前所有的努力瞬间引爆。

原来是专注 极致 口碑 快；

现在的理解有更深的意思；

生产、销售、用户等各环节都是平行的，信息透明的，看谁最先掌握并满足这些要求，强者恒强！

许多年前，我在工厂工作，那里的传感器可以告诉你生产线上的部件是否适合。如果不是，它就会吐出来。当时，这是有用的，但它不是智能的。传感器知道有没有出了问题，但它什么也记不起来，什么也没有想到。

今天，人工智能意味着传感器也可以智能。工厂的机器人可以识别故障部件，但加工和计算相结合，正在赋予他们思维。这意味着他们可以理解损坏的零件与顺序错误之间的区别，并决定是放弃部件、发出警报还是制定自己的解决方案。

如果这一切听起来都是人性化的，这里还有一个例子：由医疗保健公司NeuroPace设计的一个设备，通过授权嵌入患者头部的传感器，使用自己的处理器，有助于防止癫痫发作。传感器知道每个患者的典型大脑活动，在感觉癫痫发作开始前的毫秒内，设备可以决定提供旨在阻止它的特定脉冲。 这可以避免需要咨询外部系统应该怎么做，或等待从患者的任何输入，减少癫痫发作。

这种处理的转变就是"互联网思维"，这是现在的一大趋势。 思维敏捷不同于物联网 （IoT），因为它加快了从数据输入中收集的反馈，而不需要提及基于云的核心 IT 结构。这一点很重要，因为随着大量数据收集设备的增加，以及大量数据，这些集中式系统将根本跟不上。 目前的预测显示，到 2020 年，智能传感器和其他 IoT 设备将生成至少 507.5 ZB 的数据（超过 5000 亿 TB）。 由于智能嵌入到整个物理世界中的设备中，因此最好在生成数据的位置进行分析，以便更快地做出决策，从而使云中的资源可以更好的处理其他东西。

例如，欧洲列车运营商为列车上的摄像头增加了处理能力，从而能够识别途中的空座位。此数据可以实时转发到客户可以预订的站点。一旦火车出发或坐座，就可以丢弃这些数据，从而节省资源。与此同时，他可以存储有关占用的宝贵数据并将其发送到云中，以便投入更多时间来相应地优化时间表和运车号。

关于思维向互联网的转变，首先要认识到的是，我们的物理世界正在转变为一系列越来越智能的环境。传感器在许多企业中并不新鲜，但机器人、沉浸式现实、人工智能和互联设备正在带来新的复杂程度，需要随时做出更多决策。 这些例子无处不在：改善智能城市交通流量的道路网络（智慧交通）;持续监测病人病情的远程医疗;智能农业机械提高混合品质土地的产量。所有这些都越来越需要 IT 领域。

许多行业的一个问题是，当前的 IT 架构并非旨在支持"无处不在的智能"理念，但它们也不是旨在支持来自各地的无限数据。随着越来越多的系统需要响应，处理能力需要大大增强。 迄今为止，公司倾向于通过添加用于处理任务的专用芯片（通常是图形处理单元或 GPU）来加速其硬件。这些常见而有效的硬件加速器可能缺乏资源，尤其是在电源方面，但它是一种经过尝试和测试的方法，可以将更高智能引入 IT 系统。

然而，特别苛刻的应用程序可能需要定制硬件，随着复杂的 IT 需求而变得越来越普遍，我们可以期待在这一领域看到更大的创新。到 2021 年，增强现实(AR)和虚拟现实（VR）市场的全球收入预计将达到近 2150 亿美元（1570 亿欧元），这意味着该领域的重大投资可能会很快得到回报。 例如，谷歌已经认识到，要运行一些最受欢迎的资源（如地图）背后的深度神经网络，可能需要将数据中心的占地面积扩大一倍，以获得所需的处理能力。于是它建立了自己的计算机芯片：张数处理单元，他说其效率是标准处理器的30到80倍。

这些变化将推动硬件的发展——这是一个挑战也是一个机遇，因为过去5到10年，大多数企业一直以软件为中心。银行尤其面临结构性问题，因为它们的系统庞大且极难改变。 然而，互联网思维提供了灵活性。想象一下，一个汽车工厂，智能机器人可以重新编程（甚至学习）来制造一辆新车，而不是批发换手。在产品发展的同时，您可以不断更新您的工厂。 在《2018 年技术愿景》报告中接受调查的人员中，63% 的高管认为，在未来两年内，利用自定义硬件和硬件加速器来满足智能环境的计算需求至关重要。