面对已经拉开的“万物互联”物联网时代大幕，刚完成与互联网拥抱与融合的中国家电产业，又将如何迎接新一轮时代浪潮的冲击？日前，随着全球首个开放的物联运营支撑平台（UnitedPlatforms，简称UP平台）在长虹落地建成并对外发布，标志着以长虹为首的中国传统家电制造企业，在完成互联网时代布局后开始启动新一轮面对物联网时代的征战。
在行业专家、奥维云网助理总裁张彦斌看来，“UP平台的核心，就是推动和支撑传统企业在物联网时代的大数据运营能力，探索从过去的运营产品向未来的运营用户模式变革。这符合物联网时代特征，即通过大数据的一个个小场景应用来开启传统企业的商业蓝海。从这个角度来看，长虹智能服务新兴产业的核心基础能力已建立，这将会催化公司在未来几年的运营模式和商业模式变革。”
开放平台，长虹有何后发优势？
开放平台已经成为所有企业基于互联网、面向物联网时代竞争的重要入口。那么，同样是开放平台，起步并不算最早的长虹UP平台，又与此前包括阿里、京东、百度等互联网企业，以及海尔、美的等家电企业的开放平台，又有什么差异化优势？
在长虹公司首席技术官阳丹看来，“从平台定位来看，UP平台属于平台的平台，是支撑长虹物联网平台的核心平台。同时从功能定位来看，其它平台有的是定位于物，有的定位于人，有的定位于体验，而长虹开放平台更关注的是物与联平衡下的智能服务能力”。
基于长虹过去几十年强大的软件服务和大数据运营能力，长虹UP平台可实现智能硬件、O2O服务等用户行为数据的采集、分析并反向完善智能硬件和O2O服务，跨界协同聚合用户，为用户提供“更加懂你”的个性化“产品+云+数据+服务”。也就是说，UP平台就是长虹为用户打造的一个“智慧大脑”，变过去的被动响应为主动适应。
阳丹透露，经历过去几年的持续转型布局，长虹已经拥有庞大的设备数量和数以千万级的智能终端用户、完整的智能终端产业布局以及强大的数据分析能力，这为长虹打造物联运营支撑平台及衍生智能服务产业打下了坚实的基础。
更为重要的是，UP平台的落地还拉开了整个中国家电产业进军“物+联”的智能服务新时代大幕。接下来，长虹将通过整合智能研发、智能制造、智能交易及强大的供应链等资源，最终要实现“O2O+C2B”，以数据驱动为用户主动、无感、精准提供“所需即所得”个性化产品及服务。这也正是长虹“十三五”产业发展规划中五大新兴产业之一的智能服务。
对此，清华大学新经济与新产业中心首席专家管益忻教授指出，“面对众多企业的开放平台战略，长虹厚积薄发，通过UP平台开放让更多的企业看到隐藏在企业征战物联网时代的战略版图和路径。特别是通过物与联的平衡布局，既推动了长虹传统业务与新兴业务的对接，更实现了长虹以智能服务为突破口，抓住了运营用户的核心就是产品与服务。”
大数据商业化，长虹怎么干？
UP平台的核心，正是近年来长虹一直在推动和探索的“物联数据分析与运营”能力。这既是传统企业的后发优势，即经过几十年的发展已经拥有大量的用户和终端；也是传统企业的竞争短板，即如何实现万物互联后的万物互控、万物互懂，实现物联网时代的大数据商业化运营。
早在2013年，长虹和IBM成立大中华区首个大数据竞争力分析中心，并成立行业首个大数据公司。2014年，先后上市CHiQ电视、冰箱、空调以及手机、厨卫等智能终端产品，形成完整的终端布局；2015年，长虹推出“智慧社区下的智慧家庭”服务解决方案，推出“点点帮”智慧物业、“妥妥医”智慧健康等业务平台。
目前，长虹已拥有100多名专业的大数据研发工程师，是中国家电唯一一家拥有用户行为分析、大数据处理能力以及庞大服务器资源的公司。其中，智能产品达5000万台，由此产生的设备数据100PB；拥有5000万用户，用户行为数据超过80PB，用户标签15782个，活跃用户超过1200万。
长虹公司首席数据官刘东称，“通过长虹旗下智能终端、智慧家庭用户行为数据的分析，我们发现了大量的用户新需求和待满足的应用场景。其中一部分通过长虹的智能制造平台、O2O服务业务、售后服务平台可以得到满足；而更多的用户需求是长虹并不擅长的领域。这必须要通过开放，整合社会资源一起做大平台做强服务。”
此前，长虹CHiQ冰箱可自动采集用户的饮食食材数据，再结合健康秤上的体重、脂肪等数据，发送到第三方健康管理公司，会分析用户饮食数据，提醒用户调节饮食结构，实现用户的健康管理功能；同时，长虹“点点帮”智慧物业平台可根据用户每天关门开门时间，判断上班的大约时间，根据此数据可连接第三方叫醒服务、晚班打车服务等……这些都是长虹物联数据带来的诸多超乎想象的应用场景，也将会共同构建长虹生态体系的蓝图。
目前，长虹UP平台已经形成用户中心、设备中心、支付中心等21个能力中心及能力开放平台，来自友商、第三方开发者、创业公司等可实现平台共享、能力共享，从而大幅度提升合作伙伴的物联数据运营效率，获取用户行为数据，实现终端设备的自动响应与服务，并根据用户需求进行大规模个性化定制。
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