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＊-核心竞争力分析模型

第一篇：＊-核心竞争力分析模型核心竞争力分析模型核心竞争力分析模型（Corecompetenceanalysis）加里·哈默尔和普拉哈拉德的核心竞争力（CoreCompetence）模型是一个著名的企业战略模型，其战略流程的出发点是企业的核心力量。自内而外的企业战略（Inside-outCorporateStrategy）传统的自外而内（Outside-in）战略（例如：波特五力分析模型），总是将市场、竞争对手、消费者置于战略设计流程的出发点上。核心竞争力理论恰好与其相反，认为从长远来看，企业的竞争优势取决于企业能否以低成本、并以超过对手的速度构建核心竞争力。核心竞争力能够造就料想不到的产品。竞争优势的真正源泉是企业围绕其竞争力整合、巩固工艺技术和生产技能的能力，据此，小企业能够快速调整适应变化了的商业环境。核心竞争力是具体的、固有的、整合的或应用型的知识、技能和态度的各种不同组合。Hamel和Prahalad在他们的《企业核心竞争力》（TheCoreCompetenceoftheCorporation，1990）一文中，驳斥了传统的组合战略。根据他们的观点，把战略事业单元（SBU）放在首位，是一个明显的时代错误。Hamel和Prahalad认为，应该围绕共享的竞争核心来构建企业。SBU的设置必须要有助于强化发展企业的核心竞争力。企业的中心部门如财务不应该作为一个独立层面，它要能够为企业的战略体系链接、竞争力构建增加价值。识别核心竞争力的三个测试1.为企业提供通向广阔的多样化市场的潜在信道。2.使企业能够从生产顾客所需产品中获得巨大回报。3.竞争者难以复制。构建核心竞争力核心竞争力的构建是通过一系列持续提高和强化来实现的，它应该成为企业的战略核心。从战略层面来讲，它的目标就是帮助企业在设计、发展某一独特的产品功能上实现全球领导地位。企业高管在SBU的帮助下，一旦识别出所有的核心竞争力，就必须要求企业的项目、人员都必须紧紧围绕这些竞争核心。企业的审计人员的职责就是要清楚围绕企业竞争核心的人员配置、数量以及质量。肩负企业核心竞争力的人员应该被经常组织到一起，分享交流思想、经验。核心僵化？必须注意不能使企业的核心竞争力发展成为僵化的核心。对于企业来说，学习培养一个竞争核心难，遗忘一个竞争核心同样困难。企业不遗余力地构建了一项核心竞争力，有时候却又可能忽略了新的市场环境和需求，在这种情况下，企业则面临着固步自封的危险。第二篇：核心竞争力分析一、发展结构“头重脚轻”重点突破基础领域，建立自己的生态体系赛迪研究院公布的《2018中国人工智能产业展望》提出，由于我国人工智能产业重应用技术、轻基础理论，底层技术积累薄弱，存在“头重脚轻”的结构不均衡问题，使我国人工智能产业犹如建立在沙滩上的城堡，根基不稳。基层技术积累薄弱使人工智能核心环节受制于人，阻碍重大科技创新，不利于国内企业参与国际竞争。从国家层面洞悉AI发展态势，重点突破基础领域，针对人工智能底层技术，加强对以深度学习为代表的底层算法模型的深入研究，并积极布局影响人工智能未来发展的前沿基础理论研究。现在国内也有一些小团队在做相关开发项目，有一定潜质，而且我们拥有全世界最多的应用开发者、非常多的应用场景、大体量的市场、蓬勃的创新创业环境等，这些都是国外比不了的。”二、商业应用路径不明确瞄准市场需求，实现落地是关键据亿欧智库《2018中国智能商业落地研究报告》统计，2017年中国人工智能创业公司获得累计融资超过500亿元，但商业落地百强创业公司累计收入不足100亿元，90％以上人工智能企业亏损。不少业内人士担心，国内人工智能领域存在巨大泡沫，或将迎来一波倒闭潮。《2018中国人工智能产业展望》提出，我国人工智能产业处于早期发展阶段，商业化应用路径尚不明确，商业落地痛点突出，致使近期实际商业价值变现难度较大。对初创企业而言，人工智能有门槛，创业成本较高。因此，建议企业不要太盲目，要尽快找准发力方向，而AI项目商业应用场景的落地是其成败与否的关键，快速积累核心技术优势，打造商业模式，才能做出真正有市场需求的产品，产生现金流。这也有助于人工智能行业回归理性。据《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》显示，中国智能机器人与无人机相关技术创业最为火爆；其次为语义分析、语音识别、聊天机器人等自然语言系列技术；然后是人脸识别、视频/监控、自动驾驶、图像识别等计算机视觉系列技术；另外，情感计算包含心理学、语义、视觉、环境感知等多种复杂应用的技术也在慢慢成长。三、专业人才成稀缺资源加快AI及相关学科布局，培养跨学科人才目前，人工智能最大痛点之一是人才难得，AI被炒得很热，稍微懂点算法的人一出来就能收到很多Offer，身价水涨船高。《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报