第38章 顧氏持續創新路
天女落凡：996職場逆襲傳奇 作者：低穀期的弄潮兒 投票推薦 加入書簽 留言反饋
經銷商大會取得了巨大的成功，訂單如雪花般飛來，那些經銷商們對顧氏智能科技家居產品的認可讓顧逸塵滿心歡喜。就在經銷商大會結束的當天，顧逸塵立刻召集了研發團隊召開內部小會。
在那間熟悉的會議室裏，燈光灑在會議桌上，研發團隊成員們的臉上還帶著經銷商大會成功的喜悅，但也都明白不能沉浸於當下的成績。顧逸塵表情嚴肅地說：“雖然這次經銷商大會很成功，但我們不能停步不前，我們要繼續創新，解決目前用戶反饋的問題。現在我們得好好梳理一下後續的方向。”
團隊成員們紛紛開始交流，有人拿出了收集到的用戶反饋資料。經過市場調研的數據統計，年輕上班族這一用戶群體在智能家居的潛在用戶中占比高達 45%左右，而且這個群體對新事物的接受程度達到了 70%以上，適應新產品的速度非常快。同時，這個群體在社交媒體上的活躍度較高，信息傳播能力較強。而有老人和小孩的家庭用戶在智能家居潛在用戶中占比約 35%。
那是一個星光黯淡的夜晚，顧逸塵和研發團隊成員們圍坐在會議室裏。一位年輕的研發人員小李皺著眉頭說：“顧總，要優先滿足年輕上班族的需求，這意味著我們要在智能家電的快速響應上實現重大突破，可目前的算法在處理速度上還是有點跟不上啊。”顧逸塵看著堆積如山的數據分析報告，目光堅定地說：“我們沒有退路，必須要攻克這個難題。”
接下來的日子裏，研發團隊仿佛進入了一場沒有硝煙的戰爭。他們沒日沒夜地泡在實驗室裏，顧逸塵也親自參與其中。在研發過程中，困難接踵而至。
一方麵，在優化智能家電快速響應的算法時，他們發現新算法與原有係統的兼容性存在很大問題。每次運行新算法，就會導致部分原有設備出現死機或者數據紊亂的情況。負責算法的小張看著那不斷閃爍的故障提示，心裏暗暗著急：“這可怎麽辦？這新算法就像一個格格不入的怪物，在原本和諧的係統裏橫衝直撞，難道我們這麽久的努力就要因為這個兼容性問題而付諸東流了嗎？”研發人員們嚐試了各種方法，從修改代碼結構到調整數據傳輸方式，但都沒有取得理想的效果，這就像是在一個精密的機器中加入了一個不匹配的零件，總是會引發連鎖反應。
另一方麵，在智能家電中嵌入各種先進的傳感器時，他們遇到了傳感器之間信號幹擾的問題。不同傳感器發射的信號會相互疊加或者抵消，導致采集到的數據不準確。負責傳感器部分的小王看著那雜亂無章的信號數據，心裏充滿了挫敗感：“明明每一個傳感器單獨工作的時候都好好的，怎麽組合在一起就出了這麽大的問題呢？這簡直像一團亂麻，真不知道能不能理得清。”比如，溫度傳感器和濕度傳感器在同一環境下工作時，濕度傳感器的信號會影響溫度傳感器的讀數，使得溫度數據出現偏差。他們不得不花費大量的時間去調整傳感器的位置、信號發射頻率等參數，試圖找到一個最佳的平衡點。
還有一次，在測試新算法的穩定性時，突然係統發出一陣刺耳的警報聲，數據出現了嚴重的紊亂。大家的心一下子提到了嗓子眼，小李急得額頭直冒汗，心裏想道：“完了完了，難道我們這麽長時間的心血就要白費了？難道這個坎我們真的過不去了？”但顧逸塵卻冷靜地說：“別慌，我們再重新檢查一遍數據傳輸的每一個環節。”他們逐行檢查代碼，一個數據一個數據地核對，經過幾個小時的緊張排查，終於發現是一個傳感器的數據傳輸端口被意外幹擾了。
在經過一段時間的努力後，他們取得了階段性的成果，對用戶需求的把握和技術的突破都有了一定的進展。而此時，顧氏企業即將召開集團股東大會。
股東大會的會議室裏，各位股東們的臉上都帶著滿意的笑容。一位老股東激動地站起身說：“這次經銷商大會太成功了，訂單不斷，這是大家共同努力的成果。不過，市場競爭可不會給我們喘息的機會，我們還得繼續創新啊。”其他股東紛紛點頭。
顧逸塵站在會議室前方，心裏也在思考著。顧逸塵開口說道：“各位股東，我們確實在經銷商大會上取得了不錯的成績，但就像剛才說的，不能停步不前。從我們整理的用戶反饋來看，個性化服務的缺失已經成為亟待解決的問題。
我們仔細分析了不同用戶群體的特點，決定優先針對年輕上班族進行服務優化。為什麽要優先選擇年輕上班族呢？主要有以下幾個原因。首先從人數上來說，他們在智能家居潛在用戶中占比高達 45%左右，這是一個相當大的市場份額。其次，這個群體對新事物的接受程度達到了 70%以上，他們更容易接受和嚐試我們的創新成果。再者，他們在社交媒體上的活躍度高，信息傳播能力強，如果我們能滿足他們的需求，他們可以迅速地把我們產品的優勢傳播出去，為我們帶來更多的潛在用戶。我們設想在滿足了年輕上班族的需求之後，再將精力集中到有老人和小孩的家庭用戶上，因為年輕上班族也可以帶動他們的家庭來使用我們的產品，形成一種老帶新的良性循環。
我們的創新思路是這樣的。首先，我們要大力應用人工智能技術來構建一個基於神經網絡的‘用戶習慣記憶庫’。對於年輕上班族，我們著重在智能家電的快速響應方麵下功夫。我們在智能家電中嵌入各種先進的傳感器，像高靈敏度的溫度、濕度傳感器，還有能感知細微變化的壓力傳感器、光線傳感器和人體紅外傳感器等等。這些傳感器就像是我們的眼睛，源源不斷地采集各種數據，這些數據就是構建‘用戶習慣記憶庫’的基礎。
就拿智能空調來說，針對年輕上班族，我們分析他們在不同環境下調節溫度、風速、運行模式等操作時的數據，這些數據被傳感器收集起來，而我要讓人工智能算法像一個聰明的大腦一樣去處理這些數據。通過分析大量過往數據，要是發現某個用戶在夏天傍晚總是把空調設為製冷模式且低風速，那下次在同樣情境下，空調就得自動按這個習慣調節。這個過程中，人工智能算法要對溫度、濕度、時間等多維度數據綜合分析，建立起用戶習慣的模型。
目前我們的研發團隊已經取得了階段性的成果。我們在實驗中已經成功地讓智能家電通過傳感器采集的數據構建起初步的用戶習慣模型。在針對年輕上班族的測試中，我們選取了兩百個測試家庭，其中超過百分之七十五的家庭，其智能家電在經過一段時間的數據采集與分析後，能夠在用戶到家的短時間內準確地根據他們的習慣自動調整運行狀態。
對於有老人小孩家庭的用戶，在解決了年輕上班族的問題之後，我們會集中精力進行服務優化。在數據分析方麵，我們會利用人工智能進行分層級且細致的處理。第一步，讓人工智能對海量數據初步篩選，通過智能算法把外界幹擾產生的異常數據去除，保證數據純淨。然後，把篩選後的數據按不同家庭成員分類，再用深度學習算法建立每個家庭成員單獨的數據模型。
比如，一個家庭裏孩子在房間玩遊戲，人體紅外傳感器能檢測到孩子活動，光線傳感器記錄房間光線變化，這些數據傳到人工智能係統，分析後就知道孩子在這種場景下可能需要明亮光線和適宜溫度，那智能燈光係統和空調就得按這個分析結果調整。
而且，我們還要在智能家電中加入基於人工智能的語音識別和情感分析功能。當用戶和設備語音交互時，人工智能不僅要準確識別指令，還要深入分析說話的語氣、語調、語速這些情感因素。要是用戶語氣急，設備就得快速響應；語氣溫和的話，執行指令時給個溫馨提示。根據用戶情感狀態，設備還得主動調整運行狀態，像用戶煩躁時，智能音響通過人工智能分析播放舒緩音樂，空調自動調到舒適溫度。
我還想通過人工智能實現設備間的協同工作來提供個性化服務。把所有智能家電設備連到一個智能網絡，由中央人工智能控製係統統一管理。比如，一個家庭裏，智能門鎖通過人工智能識別孩子放學回家了，就迅速把信息傳給燈光係統和空調。燈光係統的人工智能自動調整到孩子喜歡的明亮模式，空調的人工智能按孩子習慣調到適宜溫度。”
這時，顧逸塵的堂弟顧逸陽站了出來，陰陽怪氣地說道：“堂哥，你說的這些聽起來倒是很美好，可實際操作起來哪有這麽容易？這得耗費多少人力物力，要是最後沒什麽成效，那不是白費功夫了？”他的幾個支持者也在下麵小聲附和著。
顧逸塵皺了皺眉頭，但還是鎮定地說道：“各位股東，我們的創新並非是毫無根據的空想。我們的團隊正在全力以赴地推進這項創新工作，目前已經解決了如數據傳輸延遲、數據準確性受外部因素幹擾等多個關鍵問題。我們對創新的前景充滿信心，也相信這些創新舉措能夠為公司帶來新的利潤增長點。”
在股東們的討論中，有支持顧逸塵創新的，也有像顧亦揚這樣持懷疑態度的。最後，顧逸塵提議進行投票表決，是繼續投入研發創新還是暫停等待觀望。經過緊張的投票統計，支持繼續投入研發創新的股東占了大多數，這也讓顧逸塵更加堅定了創新的決心，準備帶領團隊在創新之路上繼續大步邁進。
在那間熟悉的會議室裏，燈光灑在會議桌上，研發團隊成員們的臉上還帶著經銷商大會成功的喜悅，但也都明白不能沉浸於當下的成績。顧逸塵表情嚴肅地說：“雖然這次經銷商大會很成功，但我們不能停步不前，我們要繼續創新，解決目前用戶反饋的問題。現在我們得好好梳理一下後續的方向。”
團隊成員們紛紛開始交流，有人拿出了收集到的用戶反饋資料。經過市場調研的數據統計，年輕上班族這一用戶群體在智能家居的潛在用戶中占比高達 45%左右，而且這個群體對新事物的接受程度達到了 70%以上，適應新產品的速度非常快。同時，這個群體在社交媒體上的活躍度較高，信息傳播能力較強。而有老人和小孩的家庭用戶在智能家居潛在用戶中占比約 35%。
那是一個星光黯淡的夜晚，顧逸塵和研發團隊成員們圍坐在會議室裏。一位年輕的研發人員小李皺著眉頭說：“顧總，要優先滿足年輕上班族的需求，這意味著我們要在智能家電的快速響應上實現重大突破，可目前的算法在處理速度上還是有點跟不上啊。”顧逸塵看著堆積如山的數據分析報告，目光堅定地說：“我們沒有退路，必須要攻克這個難題。”
接下來的日子裏，研發團隊仿佛進入了一場沒有硝煙的戰爭。他們沒日沒夜地泡在實驗室裏，顧逸塵也親自參與其中。在研發過程中，困難接踵而至。
一方麵，在優化智能家電快速響應的算法時，他們發現新算法與原有係統的兼容性存在很大問題。每次運行新算法，就會導致部分原有設備出現死機或者數據紊亂的情況。負責算法的小張看著那不斷閃爍的故障提示，心裏暗暗著急：“這可怎麽辦？這新算法就像一個格格不入的怪物，在原本和諧的係統裏橫衝直撞，難道我們這麽久的努力就要因為這個兼容性問題而付諸東流了嗎？”研發人員們嚐試了各種方法，從修改代碼結構到調整數據傳輸方式，但都沒有取得理想的效果，這就像是在一個精密的機器中加入了一個不匹配的零件，總是會引發連鎖反應。
另一方麵，在智能家電中嵌入各種先進的傳感器時，他們遇到了傳感器之間信號幹擾的問題。不同傳感器發射的信號會相互疊加或者抵消，導致采集到的數據不準確。負責傳感器部分的小王看著那雜亂無章的信號數據，心裏充滿了挫敗感：“明明每一個傳感器單獨工作的時候都好好的，怎麽組合在一起就出了這麽大的問題呢？這簡直像一團亂麻，真不知道能不能理得清。”比如，溫度傳感器和濕度傳感器在同一環境下工作時，濕度傳感器的信號會影響溫度傳感器的讀數，使得溫度數據出現偏差。他們不得不花費大量的時間去調整傳感器的位置、信號發射頻率等參數，試圖找到一個最佳的平衡點。
還有一次，在測試新算法的穩定性時，突然係統發出一陣刺耳的警報聲，數據出現了嚴重的紊亂。大家的心一下子提到了嗓子眼，小李急得額頭直冒汗，心裏想道：“完了完了，難道我們這麽長時間的心血就要白費了？難道這個坎我們真的過不去了？”但顧逸塵卻冷靜地說：“別慌，我們再重新檢查一遍數據傳輸的每一個環節。”他們逐行檢查代碼，一個數據一個數據地核對，經過幾個小時的緊張排查，終於發現是一個傳感器的數據傳輸端口被意外幹擾了。
在經過一段時間的努力後，他們取得了階段性的成果，對用戶需求的把握和技術的突破都有了一定的進展。而此時，顧氏企業即將召開集團股東大會。
股東大會的會議室裏，各位股東們的臉上都帶著滿意的笑容。一位老股東激動地站起身說：“這次經銷商大會太成功了，訂單不斷，這是大家共同努力的成果。不過，市場競爭可不會給我們喘息的機會，我們還得繼續創新啊。”其他股東紛紛點頭。
顧逸塵站在會議室前方，心裏也在思考著。顧逸塵開口說道：“各位股東，我們確實在經銷商大會上取得了不錯的成績，但就像剛才說的，不能停步不前。從我們整理的用戶反饋來看，個性化服務的缺失已經成為亟待解決的問題。
我們仔細分析了不同用戶群體的特點，決定優先針對年輕上班族進行服務優化。為什麽要優先選擇年輕上班族呢？主要有以下幾個原因。首先從人數上來說，他們在智能家居潛在用戶中占比高達 45%左右，這是一個相當大的市場份額。其次，這個群體對新事物的接受程度達到了 70%以上，他們更容易接受和嚐試我們的創新成果。再者，他們在社交媒體上的活躍度高，信息傳播能力強，如果我們能滿足他們的需求，他們可以迅速地把我們產品的優勢傳播出去，為我們帶來更多的潛在用戶。我們設想在滿足了年輕上班族的需求之後，再將精力集中到有老人和小孩的家庭用戶上，因為年輕上班族也可以帶動他們的家庭來使用我們的產品，形成一種老帶新的良性循環。
我們的創新思路是這樣的。首先，我們要大力應用人工智能技術來構建一個基於神經網絡的‘用戶習慣記憶庫’。對於年輕上班族，我們著重在智能家電的快速響應方麵下功夫。我們在智能家電中嵌入各種先進的傳感器，像高靈敏度的溫度、濕度傳感器，還有能感知細微變化的壓力傳感器、光線傳感器和人體紅外傳感器等等。這些傳感器就像是我們的眼睛，源源不斷地采集各種數據，這些數據就是構建‘用戶習慣記憶庫’的基礎。
就拿智能空調來說，針對年輕上班族，我們分析他們在不同環境下調節溫度、風速、運行模式等操作時的數據，這些數據被傳感器收集起來，而我要讓人工智能算法像一個聰明的大腦一樣去處理這些數據。通過分析大量過往數據，要是發現某個用戶在夏天傍晚總是把空調設為製冷模式且低風速，那下次在同樣情境下，空調就得自動按這個習慣調節。這個過程中，人工智能算法要對溫度、濕度、時間等多維度數據綜合分析，建立起用戶習慣的模型。
目前我們的研發團隊已經取得了階段性的成果。我們在實驗中已經成功地讓智能家電通過傳感器采集的數據構建起初步的用戶習慣模型。在針對年輕上班族的測試中，我們選取了兩百個測試家庭，其中超過百分之七十五的家庭，其智能家電在經過一段時間的數據采集與分析後，能夠在用戶到家的短時間內準確地根據他們的習慣自動調整運行狀態。
對於有老人小孩家庭的用戶，在解決了年輕上班族的問題之後，我們會集中精力進行服務優化。在數據分析方麵，我們會利用人工智能進行分層級且細致的處理。第一步，讓人工智能對海量數據初步篩選，通過智能算法把外界幹擾產生的異常數據去除，保證數據純淨。然後，把篩選後的數據按不同家庭成員分類，再用深度學習算法建立每個家庭成員單獨的數據模型。
比如，一個家庭裏孩子在房間玩遊戲，人體紅外傳感器能檢測到孩子活動，光線傳感器記錄房間光線變化，這些數據傳到人工智能係統，分析後就知道孩子在這種場景下可能需要明亮光線和適宜溫度，那智能燈光係統和空調就得按這個分析結果調整。
而且，我們還要在智能家電中加入基於人工智能的語音識別和情感分析功能。當用戶和設備語音交互時，人工智能不僅要準確識別指令，還要深入分析說話的語氣、語調、語速這些情感因素。要是用戶語氣急，設備就得快速響應；語氣溫和的話，執行指令時給個溫馨提示。根據用戶情感狀態，設備還得主動調整運行狀態，像用戶煩躁時，智能音響通過人工智能分析播放舒緩音樂，空調自動調到舒適溫度。
我還想通過人工智能實現設備間的協同工作來提供個性化服務。把所有智能家電設備連到一個智能網絡，由中央人工智能控製係統統一管理。比如，一個家庭裏，智能門鎖通過人工智能識別孩子放學回家了，就迅速把信息傳給燈光係統和空調。燈光係統的人工智能自動調整到孩子喜歡的明亮模式，空調的人工智能按孩子習慣調到適宜溫度。”
這時，顧逸塵的堂弟顧逸陽站了出來，陰陽怪氣地說道：“堂哥，你說的這些聽起來倒是很美好，可實際操作起來哪有這麽容易？這得耗費多少人力物力，要是最後沒什麽成效，那不是白費功夫了？”他的幾個支持者也在下麵小聲附和著。
顧逸塵皺了皺眉頭，但還是鎮定地說道：“各位股東，我們的創新並非是毫無根據的空想。我們的團隊正在全力以赴地推進這項創新工作，目前已經解決了如數據傳輸延遲、數據準確性受外部因素幹擾等多個關鍵問題。我們對創新的前景充滿信心，也相信這些創新舉措能夠為公司帶來新的利潤增長點。”
在股東們的討論中，有支持顧逸塵創新的，也有像顧亦揚這樣持懷疑態度的。最後，顧逸塵提議進行投票表決，是繼續投入研發創新還是暫停等待觀望。經過緊張的投票統計，支持繼續投入研發創新的股東占了大多數，這也讓顧逸塵更加堅定了創新的決心，準備帶領團隊在創新之路上繼續大步邁進。