作为电子产品真爱粉的年度盛会、科技商家的角斗场，国际消费电子展CES于1月7日-10日再次燃情拉斯维加斯，5G笔记本电脑、智能驾驶AI平台等新产品纷纷亮相。埃森哲发现，虽然5G等前沿科技仍是CES 2020的热点，但无论是展商还是观众都更趋于理性。消费电子行业关注的焦点，已从“酷炫的产品”逐步转向“务实的商业思维”。企业更注重落实切实可行的商业战略，并要在实现利润的同时兼顾数据隐私安全，打造负责任的企业。
传统观念认为家与办公室是相对静态、较为稳定的场所，然而这一观念很快就会被彻底颠覆。“无处不是家，处处可工作”的理念将深入人心。
背后的主要推动力，是5G无线技术，其低延迟、超大数据容量和频谱分割等性能，以及比现有4G网络快100倍的速度，是未来电子科技的核心支撑。
此外，人工智能、边缘计算和高级数据分析在打造高品质用户体验方面的威力也不容小觑。在5G的加持下，这些技术将在家居和工作中发挥出前所未有的巨大潜力。
你将可以远程找医生看病，通过全息投影跟老师学习课程，并通过指纹触控轻松享受到各种服务。先进的家居科技还可以帮你制定计划，例如在你出门前，主动为你确认交通状况，规划上班路线；而智慧厨房则可以在你的生日到来之前向亲朋好友发出邀请，并根据回复情况，为你的庆生宴准备适量的菜品。
位于北美的工厂管理者可以使用5G赋能的扩展现实耳机，对东南亚的虚拟工厂进行沉浸式管理；企业高管们可以通过新一代网络会议技术，随时随地、身临其境地参加会议。医生们则可以利用可靠的低延迟5G技术，使用发送到家中或办公室的沉浸式3D全息图，远程进行专门的手术。5G让专家和专业人士可以进行虚拟现场作业，从而让那些资源不足、欠发达地区也可以享受到他们的服务。
毋庸置疑，新兴的5G技术将大放异彩，
但如何制定切实可行的商业战略，为市场发展扫清障碍，规划发展路线图，打造核心竞争力
，是各行业的企业充分挖掘5G新机遇，创造价值和实现利润转化的关键点。
自动驾驶技术正处于关键转折点。人们对于全自动驾驶汽车在短时间内实现商业化的热情已经骤减。目前对自动驾驶未来的展望尚不清晰，自动驾驶将如何甚至是否会影响交通拥堵和车辆排放状况也无从预测。因此，
根本问题从“我们将多快实现自动驾驶”变成了“我们如何实现自动驾驶”
。当务之急是找到全新、可持续、可盈利的发展方法，打造未来出行系统。
在全球范围内，埃森哲的调研发现，许多消费者开始放弃购车，转而投向共享汽车或叫车服务；而机器人出租车因引发大众兴趣，发展也十分迅猛。
根据埃森哲近期研究报告《出行服务：消费者视角》，约半数受访者表示会放弃购车，转而采用各种自动驾驶出行方案。因此汽车制造商需要尽快改变其商业模式，从单纯的汽车制造者变身为出行服务供应商。
在消费者寻求新出行方式的同时，汽车制造商和共享车辆供应商们为了抢占市场，纷纷推出新产品和新服务。创新已成为企业逐鹿出行市场的法宝，但若要将这一商业模式转化为实实在在的利润，企业又该何去何从呢？
（点击图片，进入埃森哲小程序，查看《出行服务：
消费者视角》完整报告）
消费电子设备日益复杂精妙，甚至开始具备收集和分析面部表情及语音数据的能力。此类 “情感数据”意味着企业可以在更加深入和个性化的层面与消费者建立联系，创造新价值主张，发掘新机遇，实现创新，拉动增长。但同时，情感数据也在更深层次向企业发起了挑战，这需要企业实施负责任的行为。
对于通信、媒体与高科技行业的企业而言，情感数据的发展正处于引爆点。目前，人工智能系统和设备可以识别、解析、处理和模拟人类情感；面部分析、语音模式分析和深度学习相结合，已经能够解码人类情感，应用于市场营销、市场研究和民意调查等领域。
眼下已经有公司可以提供即插即用式的情感分析软件。随着社交媒体平台、设备制造商、通信服务供应商纷纷投身于解码用户情感，预计到2022年，情感计算市场价值有望增长到410亿美金。通信、媒体与高科技企业有望提供比以往任何时候都更具相关性、更加个性化的客户价值。
情感数据之所以给企业带来挑战，其原因在于读取人的情感是件十分微妙的事情。鉴于情感高度私人化的特性，许多用户对隐私侵犯、安全漏洞、情绪操纵以及产生偏见等方面表示出极大的担忧。
因此埃森哲认为最亟待解决的问题包括：
系统设计、数据利用、透明度和隐私，而安全则是贯穿于所有环节始终的关键所在。
负责任的商业实践必须兼顾数据隐私安全，这也是数字时代消费者最关心的问题。为此，企业必须从商业设计层面保证透明性，并且仅收集必要的数据。埃森哲互动2019年消费者调查发现，绝大多数（69%）消费者表示不会与滥用其数据的品牌做生意。
负责任的企业需要兼顾用户、生态系统合作伙伴、员工、政策制定者、股东等各类利益相关者的利益。
企业如能常备不懈，负责任地进行经营活动，则可避免他日遭受无妄之灾。缺乏有效的治理或责任措施，企业不仅会面临丧失客户信任的风险，还将错失利用情感数据进行创新和推动盈利增长的良机。
为了客观有效地识别出具有决定性意义的主观因素，企业必须制定相应战略，对使用客户情感数据的利弊加以量化和可视化分析，考虑每个业务决策可能产生的影响，并将这一方法在公司层面、行业或生态系统层面，以及消费者和市场层面进行大力推广。
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