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☆保险业从根本上来看是一种社会关系网络。人们联合起来，共同对抗每个个体可能遇到的危险。将互联网的网络联结能力应用于保险业的商业模式中，这种想法很容易理解。来自德国柏林的P2P保险公司Friendsurance做出了一种尝试，根据不同的保险类型将客户分为不同群组，同一群组的人相互之间共同承担特定的风险，通过这种方式，投保人实际上享受了保费优惠（因为有“零索赔奖金”返还）。来自硅谷的意外天气保险公司Climate Corp，借助大数据天气分析工具，为农民提供歉收保险，目前已经凭借这种商业模式累积了一亿美元的险资。在南非，乘客可以通过手机为风险隐患较高的拼车单次行程投保小额保险，这种商业模式已经成为可能。目前，保险业还没有寻找到获得重大成功的黄金法则。哎，到底什么时候才能发现呢！
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教育行业
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我们经常惊讶于自己竟然没有意识到数字化对教育行业居然有这么大的影响力，也没有意识到这其中蕴含的商机。教育行业是这个世界上最广阔的市场之一。世界市场的体量很难衡量，因为它主要掌握在国家和政府手中，但是这个估计应该是没有太大偏差的。非常明确的是，用于包括幼儿早期教育、中小学、大学、企业内部的职业进修、成人教育以及用于提升自我修养项目的国家财政预算和个人支出，足够为好几个谷歌、脸谱网和亚马逊提供市场空间。
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目前，一个未被广泛关注的市场潮流是“自适应”学习软件，尤其是在数理自然科学领域。这种软件会像一个教育专家一样，给使用者反馈他的强项、弱项和学习速度等信息。然而它会比最好的教育家更有耐性。目前市场认知度比较高的就是“慕课”（MOOC），MOOC是“Massive Open Online Courses”的首字母缩略词，即大规模开放在线课程。美国的一些在线大学，如Coursera、edX或者优达学城（Udacity）拥有上百万学员，他们在学习过程中努力地将电视大学和数字化学习的效果结合起来。世界范围内已经有许多人效仿这种做法，将其转化为一种商业模式且获得盈利只是时间问题。在教育这件事情上，纵使是很小的市场份额也意味着很大的业务量。
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医药与健康
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在向个性化医疗发展的道路上，数据起到了重要作用，这是众所周知的。波茨坦的哈索·普拉特纳研究所和柏林夏里特医学院的基于基因数据库的癌症治疗研究项目“Onkolyzer”获得了应有的广泛关注。在哥伦比亚广播公司益智问答游戏节目《危险边缘》中，国际商业机器公司（IBM）公司的沃森认知计算系统因在人机对战问答环节战胜了人类选手而名声大噪，这是沃森系统的第一次商业化应用。在诊断环节，数据库可以为医生提供决策支撑，并辅助医生调整诊断意见，这一点被报道的也比较多。另一方面，数字化也潜移默化地对其他健康领域产生影响。
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2007年，《连线》杂志的两位记者建立了“量化自我”网站。正如网站名字所写的那样，这个平台的目的是，帮助人们去量化自己的行为。借助一些数字化小工具，通常是智能手机App，人们记录下自己的行为并且分析它，如果发现了错误，那就去改变自己的行为。这可以用来衡量评价我们的日常生活和行为，例如，我们会知道自己在浏览电子邮件、在低效的会议上或者在走错路上浪费了多少时间。我们还可以设法描绘自己的购买行为，比如经常在哪些地点完成购买。然而最重要的是，我们可以量化自己的思想、饮食、运动和睡眠，等等。
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从数据保护主义者的角度出发，他们认为这种通过自我量化从而实现自我提升的应用是很有问题的，因为使用者与软件开发商共享了非常私密的个人信息，但是却很难有效评估这些开发商在数据保护方面的严肃性。迄今为止，这个问题给数据保护主义者带来的困扰，远比“使用这种应用的用户越来越多”更大。
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新技术带来的无限可能与消费者需求产生碰撞，这就为保健市场带来了巨大的发展潜力：
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☆智能手机能完成的事情远比现在更多。现在的智能手机，或者是再给它增加一些小的技术手段，不仅仅能够作为支付工具、扫描仪或者家装服务控制仪器使用，而且还能够成为健康管理和医疗技术领域的全能工具。
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☆市场需求是巨大的，更确切地说，这种需求分为两个层面。关注运动和健康的消费者获得了可以长期使用测量和分析仪器的机会，目前，还只有拥有私人医疗团队的顶尖运动员们才有机会使用这些仪器。这些仪器可以记录过去4周以来的慢跑里程、深度睡眠期和心电图数据，运动员们借此可以变得更健康，取得更好的成绩。针对一些非自发的、非预防性的保健需求层面，市场潜力也应该更大，比如一些慢性病患者或者一些自理能力下降的老年人的保健需求。
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糖尿病和心血管循环方面的病人是数字化创新的核心目标群体，在这方面，智能手机至少能部分分担医护人员的职责。例如，可穿戴数字设备就是将智能手机技术与医学诊断结合在了一起。这方面的发展进一步加剧了社会老龄化的大趋势。
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现今，在健康领域的数字化初创公司都在重点关注养老院中的看护服务或岗位的中介业务。这个领域的下一个发展计划是直接服务于人的身体。一个数字化的手环不再仅仅提供计步功能。如果人跌倒或者是昏厥，它能够识别出来，并且能够提供援助。
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制造业和工业4.0
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工业4.0这个概念是很模糊的，至少是跟大数据这个概念一样模糊。就像念叨大数据这个概念一样，也有很多的企业决策者经常提起工业4.0，虽然他们也不是很明确地知道工业4.0这个概念到底指的是什么。机械制造业的生产商往往是这样理解的：我们额外再生产一批传感器，然后贴上4.0的技术指标，这样听起来时髦一些。
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在我们看来，对工业4.0概念的理解包括如下方面：
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未来的制造设备都被安置在智能化的、设施完备的、数字联网的厂房里，邻近工厂的设备能够持续地互换使用。如果一台机器在生产过程中需要更多的工业原料，那么它会在联网中显示出来。如果一台机器已经达到生产负荷极限，那么它可以通过联网向其他机器请求支援。
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制造设备不仅仅只跟“同类”制造设备“联系”，也可以跟它自己生产出来的半成品“联系”，还可以跟它自己生产或者加工出来的成品“联系”。这些半成品、成品都携带有芯片，制造设备能够监控这些产品的后续使用情况，这样一来，制造设备就能够更好地满足日益个性化的客户需求。
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未来设备的联网程度何止是十倍于今日的程度？！每一个设备都是所谓的“设备云”的一部分。
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让我们再往深想一步：未来设备的联网程度何止是十倍于今日的程度？！每一个设备都是所谓的“设备云”的一部分。这反过来又意味着：在一个有协作关系的生产圈中，不同工厂的生产数据被连接在了一起。一个大型汽车批发商跟我们说，有一位顾客在网上预订了一个发动机上的密封环，这个密封环是由特定材料制造的，并且对特定材料的密度提出了很专业化的要求。“设备云”中的联网机器成功地搜索出了哪个设备能够在规定的时间内生产出符合质量要求的产品，并且售价最低。
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汽车（交通）业
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就像在街角的旅游中介一样，汽车生产商可能也不值得同情：系统地看，数字化的很多方面现在已惊人地改变了汽车行业众所周知的、顺利运行超过百年的产销商业模式。
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☆智能手机使“合伙使用汽车”的形式发生了改变。现在的乘客越来越对和谁一起、使用哪辆车感到无所谓。大部分的拼车族越来越少地考虑去购买一辆车，就更别说买第二辆了。
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