智慧消防为什么落地难？
建设智慧消防已经好几年了，为什么现在仍然没有发挥作用？建设智慧消防，应用落地真的有那么难吗？在消防产业智库（微信公号“消防加”）看来，可以从下面3个方面进行分析：1、“理想丰满 现实骨感”的建设现状从2014年提出，到2017年全面推进“智慧消防”建设的指导意见的公布，到如今将要入局的5G，智慧消防虽然取得一定成果，但仍然处在初级发展阶段。
在九小场所、医院、养老院、校园等场所，智能烟感、烟雾传感器、自动喷水、火灾自动报警灯等智能设备的安装，为实现安全生产、预防火灾发生、应对突发事件等加上一道强有力的技术保障。然而，在城市级别以及石油、能源、电力、机场等重点防火行业，智慧消防建设几乎还处于探索与空白阶段。智慧消防是智慧城市的一部分，目前中国的智慧城市建设，一般是由大厂商参与，加上政府机构的顶层设计，目标是让城市的数据在各种硬件上跑起来，但具体要跑什么内容，怎么跑，大家都没怎么想的太明白。
从智慧城市到智慧消防，第一步是从前端部署实现数据的采集，并提高消防设施的利用效率，第二步是实现智慧消防的场景落地，第三步是需要将整个行业与城市的数据打通。建设思路很清晰，然而在实际建设过程中，要帮助客户解决问题，既要懂业务也要懂技术。光懂技术跟客户谈不到一起去，弄懂业务之后，再想怎么把业务的痛点转化为技术的解决方案……所以说，建设智慧消防跨学科能力是技术人必备硬技能。
但是，这样的人才在消防领域显然是比较欠缺的！此外，在人工智能技术层面，中国的AI企业在人工智能在技术层、特别是应用层着力更多，在基础层方面实力较弱，而美国AI企业在基础层有更多的成绩。针对基础层面AI技术发力，这也是智慧消防建设过程中需要努力的地方。2、碎片化成为落地应用的关键问题尽管智慧消防拥有美好愿景，但目前仍然要面对诸多问题，应用场景千差万别，场景碎片化就是其中之一。
AI本身的赋能属性，会紧紧和场景结合在一起，而场景则意味着个性化，因此随着AI在消防领域应用的不断深化，用户对于AI应用的诉求也将根据不同的场景变得越来越个性化和碎片化。消防行业一个特点就是“大产业、小市场”，“小”体现在它是一个非常碎片化的市场。用户不集中，应用很分散，产品也很分散，客户的定制化很多。
城市商业综合体、九小场所等具体应用场景不相同，重点防火单位的消防安全标准不同，消防部队实战指挥平台等内容又是另外一套体系。因此，要建立一个从满足客户碎片化需求的开发响应、到快速交付能力的系统，是一个非常复杂的过程。除此之外，其实还有算法的碎片化，大规模应用问题由于算法持续不断的更新，算法更新将成为一个永无止境的过程。
这样一来会让建设厂商在进行数据规划、检索和融合时增加不少难题。也正因为如此，当前智慧消防建设企业普遍都比较期待人工智能和智慧消防项目标准化的尽快到来，标准建设将在一定程度缓解碎片化的痛点，让项目的交付变得更便于执行。3、智慧消防产业生态与AI生命周期一方面，智慧消防应用落地，意味着产业生态的逐步完善与建立。
智慧消防的核心产业链主要分为三大块：基础层(计算基础设施)、技术层(软件算法及平台)、应用层(行业应用及产品)。各层级之下又有细分的层内结构，再往下还有更小的细分领域。智慧消防应用落地的过程，需要在一个又一个领域来进行应用创新，通过与领域专家的结合来获得行业的数据。这决定了智慧消防产业不是一家公司可以包打天下的，必须建立产业生态。
产业生态的好坏，建设的快慢，决定了一个领域或者一个城市的智慧消防产业发展进程。另一方面，智慧消防是人工智能在消防领域的应用，跟随人工智能技术发展的生命周期。Gartner曲线(技术成熟度曲线) 认为：技术也有生命周期，一项新兴技术会大致经历“技术触发期、期望膨胀期、幻觉破灭谷底期、启蒙爬升和高原期”五个阶段。
通过图分析可知，人工智能范畴内的多项细分产业将迎来高峰期。其中：虚拟助手、深度神经网络、深度神经网络ASIC、5G技术将在2-5年内达到高峰期；增强现实、混合现实、区块链、物联网平台、生物芯片、智能机器人、AIPaaS、对话式AI平台、边缘AI、数据安全区块链等技术将在5-10年内达到高峰期；通用人工智能、4D打印、自动驾驶Level5、立体面显示等技术，需要10年以上才能达到高峰期。
全球的人工智能尚处于早期发展阶段，大数据、底层算法、核心处理器芯片的发展刚得以支撑技术层和应用层的起步。这也意味着，智慧消防还有很长一段路要走。虽然当前智慧消防建设面临一定的困难，但未来一定是美好的！碎片化是智慧消防应用落地的关键问题，同时随着行业技术持续深化和产业间的横向融合，不同的企业都可以针对不同的场景提出自己的解决方案，解决不同用户的实际需求，找到自己的市场定位。
这就给很多智慧企业创造了更多的机会，可以在不同的场景下做尝试。而这些已经被挖掘的还有很多待挖掘的细分应用场景都将变成新的“掘金池”，可以让更多企业在其中找到商业机会。随着人工智能、深度学习和计算机视觉等技术在智慧消防领域的深化应用，以及5G时代的即将到来，整个消防行业的信息化、智能化建设将加速演进。。
阿米巴模式，为什么难落地？
阿米巴模式为什么在现实中很难落地？1、内部定价难，企业各部门间的交易定价让大家都难以接受。稻盛和夫的办法是“领导定价”，但领导者不可能是“圣人”，被领导者不可能是“信徒”，所以，阿米巴的定价总会被怀疑。2、在公司内部封闭市场环境中，将内部交易演变成相互之间“敲竹杠”，供需双方围绕“交易价格”争夺、分割利益，在协作环节有意地设置障碍、推脱责任，甚至破坏企业整体利益。
3、独立核算与物质激励挂钩下，员工只关注短期利益所得，只选择风险小、见效快的小改小革，回避风险大、长期重要的突破性、破坏性创新，限制公司长远发展。4、增加了公司的管理成本。阿米巴切分的越多，纵向层级的管理成本和横向的内部交易成本都会增加，一旦成本的降低空间大幅缩小之后，公司管理成本不会因此而降低，直接影响到盈利。
区块链技术落地难的原因在哪里？区块链经济如何才有未来？
现在人们谈区块链色变，一说就被认为是骗钱的。这里不想再说，区块链技术多么好，看不懂的人再解释也没用。就说那些破发的区块链项目，其实是伪区块链项目。只是打着区块链旗号，并没有去做应用落地。无应用场景的币，无法流通使用，归零也就是迟早的事。回到开头问题，区块链技术落地难与技术瓶颈有关，效率与去中心化还无法兼得，但最终会突破技术奇点。
再说区块链经济的本质——社群经济有说，区块链经济的本质是社群经济。原因就是社群经济与区块链技术能够相得益彰，区块链最初的商业体比特币经济生态，就是自下而上自发形成了一个社群经济体。社群经济代表着商业的未来，它是对现代商业世界的重构，通过通证设计将传统商业组织系统打开，重塑成开放式、分布式、所有成员共同参与、真正共享的商业世界。
这种雏形类似基金会或分布式自组织DAO，最终怎么定义，由未来哲学家决定。如果只是简单将互联网商业加入区块链概念，变成区块链版，用户可能并不感冒。用户不管你去不去中心化，用户更关心便不便捷、安不安全，能不能满足需求。其中，还牵涉用户使用习惯。不管经济模式怎么变，用户对应用需求和体验的追求不会变从互联网经济到区块链经济，从上网到上链。
信息有了信用约束，信息向价值回归。区块链经济已不简单是互联网经济的区块链化，两者是平行，以后会同时存在。互联网也好，区块链也好，技术要商业化应用，是要面向用户，是要让用户使用的。不管经济模式怎么变，用户对应用需求和体验的追求不会变。上网还是上链，用户根据需求自己选择。在区块链应用落地中，问题会一个接一个，还会有想不到的问题出现，但这都不是问题。
企业定目标容易，执行落地目标难，如何更有效的让目标执行落地？
情形一：每到年底的时候公司都会忙着定企业目标和做经营预算，每个季度都会进行预算分解，每个月都会更新预算的达成数据，每年都参与预算制作，每年企业都在总结和改变，但是每个月进行总结和回顾的时候发现预算的产品销售、生产和物料采购和实际情况差距很大，企业目标总是没有很好的达成。情形二：企业每个月都需要部门提交月度报告，每周部门都会组织周例会，你会发现某些部门的工作进度每周都挂在跟踪表上，每次总有理由，只是把预计完成时间往后延一周而已。
企业的领导者都在制定目标，在进行目标管理，哪些因素在影响目标的顺利达成?结合自己的一些经历和总结和大家一起来分享，目标的制定脱离了企业当前的实际情况，好高骛远目标的制定没有符合SMART 原则，不科学的目标影响后续执行目标制定后要缺少公示和宣导，执行者不明确自己需要达成的目标领导者没有抓住主要目标，每天淹没在没完没了的日常事务当中目标的分解不科学，缺少实时跟进，没有从头到尾跟踪目标的达成情况对目标的进度延期缺少总结，调整不及时，缺少激励和问责机制要顺利实行目标的执行，哪些方面是我们必须需要关注和提高的？下面按照制定目标、目标分解、目标实施、结果检查和奖惩、总结和改进来进行说明1、目标的制定要符合SMART 原则目标要具体（Specific）,描述要明确，目标具体是哪方面，销售收入？增长率？例如：2019年年度销售收入15000万元，目标可衡量（Measurable），目标要有明确的，可以用数据进行量化，不能量化就很难分解和跟踪目标的达成，例如：例如2019年第一季度销售收入2800万元，目标可实现（Achievable）,这也是前面说到的，制定目标不能脱离实际，因为目标制定后会涉及资源的配置，不能实现的目标会导致资源浪费，同时也会打击员工的积极性和信心。
目标要相关（Relevant）,目标的制定要切合企业的产品定位，市场增长方向，制造型企业制定的目标要符合企业特点，抓住关键指标。目标要有时效性（Timeboxed）,目标的制定要考虑时间节点，包含分解后目标的最后期限，有时间节点才能更好的控制目标的进度。2、目标的分解可以采用“剥洋葱法”和“树状图法”每一个大目标都是由许多个小目标组成，每个长期目标是由一个个短期目标组成的，年度目标要分解成季度目标，再分解为月度目标。
例如销售收入达成需要销售订单、物料采购、生产交付各个环节达成才能实现。3、目标的实施和跟进每一个分解的目标在实施过程中，总是存在各种意想不到的情况，目标的达成路线是曲折的，这里讲一个经典的方法就是PDCA，P（Plan）计划D（Do）执行C（Check）检查A（Action）处理每个分解的目标根据时间期限，管理者制定实施计划，领导和组织下属实施计划，跟进目标的达成进度，检查目标的达成效果，对目标延期的情况要进行原因分析，及时协调资源，确保目标按时完成。
作为管理者在目标达成过程中起着关键的作用，需要时刻保持头脑清醒，很多管理者每天都非常忙碌，但是每期进度都拖延，作为领导者要抓住重要目标，不能被日常事务所淹没，要进行科学授权，做好目标管理。4、目标管理要建立科学的绩效机制，部门在建立KPI指标的时候要和部门目标达成相结合，这样每个部门的工作重心就和企业的年度目标保持一致，每个KPI指标也要符合SMART原则。
对于进度延误的情况需要认真总结，找到问题的根本原因，要建立问责机制，不能得过且过，做到哪里算哪里，今天没有完成就拖到明天。以上是企业定目标容易，执行落地目标难，如何更有效的让目标执行落地？的分享，希望回答能够对你有一定的帮助，欢迎大家留言讨论，精益到家将持续给大家带来生产运营和精益改善相关的文章，如果你喜欢请点赞、转发支持一下，谢谢！。
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