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8日，现场直击尼日利亚驻华大使馆接受《环球不双修就去世cg时报》记者采访称，“这是一条假消息，是一条恶意的、不负责任的消息”。

根据涉案教师、中俄深海之门相互家长及孟新洋的供述，中俄深海之门相互普遍情况是：家长给教师课时费后，其中多余的钱少则3、5万，多则10来万，专门用于考前“打招呼”、送给孟新洋。有的家长不知不双修就去世cg道钱送给了谁，援潜演练也不认识孟新洋。

两国潜艇而有的学生则会在考前被介绍给孟新洋“走一次课”（试听唱歌表演）。“走课是学校不允许的，开启走课的目的就是为了认识他们，在考试时往高了打点分。考试时我都适当照顾不双修就去世cg了，现场直击他们都考上了。”据孟新洋供述，中俄深海之门相互在提前得知受托考生名字后，他在艺考专业考试打分中会给这些学生“适当提高分数”，帮助他们顺利通过考试。最终，援潜演练法院认定被告人孟新洋犯受贿罪，判处有期徒刑五年，并处罚金人民币70万元。

两国潜艇“面试官” 索要贿赂卓越成自2012年6月起担任上海戏剧学院表演系教师。2014年年初，开启卓越成受学校委派，担任该校2014年本科阶段专业招生考试面试考官，参与初试、复试环节的评审和三试录音录像工作。老师怀孕，现场直击家长来负责？这到底是学校规定还是老师的个人行为？昨日，涉事学校进行了回应

作者：中俄深海之门相互张礼立，中俄深海之门相互盘古智库学术委员、玖道科技首席战略官我们讲了几十年的信息孤岛问题，我认为，这就是一个现存企业“竖井”及业务专业彼此渗透贯穿的问题。援潜演练而这个问题长期困扰着我们所有的管理者。那么，两国潜艇数字化与智能化能解决信息孤岛问题？企业“竖井”有两层含义。传统行业经历了过去20年的信息化建设，开启形成了大量的、种类繁多的大型应用。

每个应用系统都有自己的数据，与组织结构的竖井相辅相成，逐步形成了我们今天看到的信息独岛。其次， “竖井”是对于组织部门的一种比喻，这种组织部门有自己的管理团队和人才，但缺乏与其他组织单位合作或交流的动机与需求。

跨越“竖井”是当代企业营销面临的重大挑战之一。还有几天，我们就要迎来2017年。在这个总结即将过去的一年，同时又积极展望未来的时刻，企业如果要保持长期竞争优势，重塑企业架构是必由之路。我们必须改变妨碍消费者体验的组织结构，建立基于消费者的意愿，去改变组织结构，去影响消费者与品牌打交道的方式。

通过接触其他文化、改变先前的设想，并且要去除联想障碍，来实现各渠道创造无缝体验。在这个过程中，我认为每个企业都会依据自身的情况而定出相应的战略和设计，但基本必须做好三件事：第一，不断持续提高生产力。第三，提高生产与经营的灵活性。提高生产力的方法主要有：优化现有流程、提高制造业的自动化程度、改进设计、降低劳动成本以及完善供应链管理模式等五大手段。

这些手段似乎都可以与大数据的概念有关。大数据基础工作之一，就是要整合大量数据集。

我们以从不同的模拟和数字资源中获取的大量数据为基础，整合的出发点就是从关联、趋势和特定模式方面对大数据的分析。对可用数据和干扰数据做相应的过滤，然后将这些高质量的数据，作为有价值的原材料整合进企业流程中，并被按照纯度分为不同的级别。

无论是流程再造还是降低成本，数据处理的概念是相通的。 在对设计为主的市场方面，我们通过对广泛的外源数据，类似社会化媒体的分析，企业可以更好地了解市场状况的基础，因而数字也成为更快更好的决策基础。大数据的先进架构与云平台，可以使跨部门、跨公司、跨地域、甚至跨行业的相关组织，在共同遵循的数据治理框架下，产品设计者与制造工程师可以共享数据，模拟实验以测试不同的产品设计、部件与相应供应商的选择，并计算出相关的成本，以促进产品设计、测试，实现信息与情报的融通。为实现高度灵活的规模化生产，企业要对客户与合作伙伴能够在日益复杂的价值创造链条中进行高效资源优化，通过数字原材料，对应在成本、产品上市时间，以及质量等大类里面的细节点展开具体工作与项目。我一直主张，通过互联网与平台，让终端客户更加直接地参与产品工程及设计，并通过提高产品的种类，扩大需求。满足个性化的生产需求，最终使生产和服务形成更加紧密的连接，让数字化真正智能服务于企业竖井，连接孤岛。

产品可以分为有形产品和无形产品。生产型企业生产的多为有形产品， 而服务型企业生产的多为无形的产品。

无论有形、无形或是把产品服务化的企业，其最终的目的都是以通过服务来增加利润，并且在同质化竞争中体现差异性。产品设计是明确企业产品性质与特点的过程，这个过程复杂且代价高。

生产成本的80%左右是受到了产品设计阶段的决策影响。因此，如何提升产品设计的决策是所有企业家和管理者的共同挑战。

我们在设计并且生产出消费着需要的产品的旅程中发现， 产品的设定和生产要素，跟流程、工艺、市场、消费习惯、销售策略、区域、气候等等都有千丝万缕的关系，数字化能够帮我把这个轮廓勾勒出来。利用大数据的实时数据分析，将数字勾勒出来的消费者偏好转化成为有形的产品特点，利用数据设计产品，实现研发与运营共享数据，共同参与产品设计的改进和调整。每次谈及智能制造，虽然触角不同、思路广阔，但是大家都认同，未来的制造一定是自动化程度相当高，信息化与自动化的整合，对于产业的竞争力有着大幅度增强，而这一切都要基于融合。随之而来的问题就是，在高度自动化的机器人时代，我们如何去理解“智能化”所给我们产业工人带来的价值与挑战。

在我非常有限的认知里面，“智能”一这个形容词基本上只能用于有思想、有创造力的人类自身。目前的系统，只是人类智能的结果。

中国的工资成本平均每年上涨19%。美国一些地方的工资水平与中国相比也只高出7%。

自动化程度的提高，劳动力成本在产品生产的总价值方面所占比例越来越少。我认为这次新技术包括人工智能、大数据等所带来的是一次变革的机遇，企业要通过技术创新，将其转化成经济上成功的新产品和服务。

不然的话，我们只能接受经济可能长期衰退的风险。越来越多的产品互联互通，形成了物与服务的联网。而其中数据则被看作创新性增值的基础，这一点大家都有共识。数字作为新经济模式的原材料，一定要贯穿在产品生命周期的各个阶段。

我以制造业为例，“智能”基本的三个发力点为市场、工厂（生产）与 服务。其核心的挑战在于是否可以做到在一定规模内，及时访问数据，了解它们并确定它们之间的关联，最后为所有的参与者找到有用的结论。

每个企业都有自己的规划和自己企业在运营环节的管理最佳实践，毕竟，这么多年的信息化建设，对企业的产品从制造到销售的方方面面都有了很大的提升。大数据对促进供应链中的生产环节产生了前所未有的巨大影响， 在众多的运营决策改进里面，这些影响包括产品设计、质量控制、客户画像等等。

由于任何问题都有可能在某种程度得到优化，我们应当利用大数据的技术和项目，着眼大数据应用场景，实现“竖井”的融合突破。来源：盘古智库 责任编辑：周夏莹