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艾瑞咨询焦世斗:百万亿级传统行业中,大数据能做的还有更多

| 2020-03-25

[ 导读 ] 2017年3月26日。个推在深圳举办主题为“移动互联,数据创新”的2017个推大会。活动上,艾瑞咨询合伙人、AI研究院院长焦世斗做了关于大数据的分享,介绍了在传统行业中,大数据和人工智能还有哪些很好的机会。

2017年3月26日。个推在深圳举办主题为“移动互联,数据创新”的2017个推大会。软银赛富亚洲基金创始合伙人阎焱、艾瑞咨询合伙人焦世斗、一下科技副总裁何一、海致BDP总裁胡嵩等多位嘉宾就移动互联网、消费升级、大数据等多个主题进行了讨论。

同时,由个推、国家预警信息发布中心、中国地震台网中心、新浪微博联合牵头,诸多互联网企业参与的,中国移动互联网公益联盟组织也在活动上成立。

活动上,艾瑞咨询合伙人、AI研究院院长焦世斗分享了艾瑞的大数据之路,介绍了大数据从2012年到今天走到了什么样的阶段,还有什么样的机会。以下是演讲内容(有删减):

我在准备PPT之前,跟相关人员聊了一下,他们说很多到场嘉宾是互联网创业者。我觉得其实对于创业者来讲,最关键是找到市场需求,所以我们今天谈需求比较多,艾瑞看到的机会。

我想先介绍一下艾瑞,可以说艾瑞最早和BAT一起伴随互联网一起成长起来的,现在它也不是特别大的企业,大概只有400的员工,分支机构也不多。但是实际上我们在整个市场上涉及的行业是非常多的,因为艾瑞是数据咨询公司。对于数据咨询公司来讲,艾瑞的使命是能够通过数据来改变认知,提升企业的效率。

大数据发展到了什么阶段?

我们讲到大数据,首先来谈一下大数据从2012年到今天发展到了一个什么阶段?从其发展来看,我们认为大数据现在的商业化,其实已经走出了2015年左右的低谷,很多大数据企业已经产生了非常好的商业价值。

去年艾瑞做了一个大数据的报告,在这个行业里面画了一个蓝图。从现在大数据来看,行业很多都分布在大数据存储,包括数据的品牌。真正能够通过大数据分析,产生商业价值,能够更好对用户有商业认知的企业其实还不是太多。

所以在大数据这一块,一方面是客户的需求非常强烈,我们看到从百度指数的数据来看,从2012年3月份,美国有百度数据发布的战略,人们开始关注大数据,一直到今天,整个数据都代表着客户的需求非常强烈。

另一方面,市场上真正通过数据对企业产生认知,以及更有智慧的商业分析的企业还不是很多,这里面存在非常多的机会。

另外我们谈到大数据,在未来我们就要讲人工智能。实际上人工智能的很多基础必须依托于大数据,大数据如果真的能够对行业产生更大的价值,一定离不开数据挖掘、人工智能的技术。所以未来大数据行业一定是和人工智能更紧密的结合。我们从IT信息时代到其他时代,接下来就是智能技术时代。

大数据的应用方面,我们看到另外一个趋势,那就是大数据如果要产生特别大的商业价值,一定要跟传统行业有一个非常好的结合。比如说像房地产行业,近年的存量在200万亿的市场。我从网上看到2015年零售行业是30万亿的规模,整个互联网所有的市值加起来是几万亿的规模,但是传统行业随随便便加起来就是十几万亿的规模。

所以如果你要找一个好的切入点,一定要在巨大的市场里面。我们认为互联网经过下沉和传统行业结合,做互联网行业带来的价值增量都是非常不错的。另外互联网企业都是非常不错的群体,但是传统行业,整个商业生态、商业战略上,对数据的认知还不够那么深刻,所以这里面的机会非常大。

我们举一个笛子,就是白酒的行业。白酒行业通常是万亿的规模,大家想我们在这样一个巨大的市场里面,随便做这样一个东西还是比较容易产生价值的,所以今天我给大家分享最重要的一点,如果大家想做大数据,想做人工智能的技术,我们认为我们一定要在传统行业里面找到一个小的行业,甚至找到细分的领域做事情,那么这个市场是足够大的。

这两年国家提出供给侧改革,以及中国经济“L”型长期的走势,这为什么是“L”型呢?三十年改革开放,中国消费者非常多,人口非常大。但是企业想满足消费者需求,必须通过创新,必须通过用户体验的提升,不断降低自己的成本,提升效率。这也是说咱们中央为什么一直在提供给侧改革。

所谓的供给侧改革,其实在我理解,就是2B企业服务不断优化自身能力,想办法提升用户体验,降低生产成本和提升运营效率。所以,再强调一下,我们一定要关注传统行业。

在各个行业里面,有什么样的大数据需求?

接下来,我会挑几个行业来跟大家讲讲,在各个行业里面,有什么样的需求值得我们关注,这些需求都可以跟大数据和人工智能很好地结合。

制造业

前两天我们朋友在中国做设备的代理,他们说你搞大数据,能不能在我们的机器人搞一个系统?因为买一台设备非常贵,可能是几百万甚至上亿,设备要运转很多年,这里面涉及到维修和监控。如果有问题的话,客户都会打电话说哪里遇到了问题。所以他们就想能不能在上面加一个类似摩拜系统的东西,能够把机器运转的性能指数都放到网上,到时候在那边直接看到。

无论是对客户来讲,还是对厂商来讲,设备维护成本都是巨大的,也就带来了特别强的制造业需求。如果在机器里面加各种传感器,可以很好地收集数据的话,在线就可以监控数据的运营情况。可以通过大数据来做问题预警,所以这一块的需求是非常大的。

举个例子,劳斯莱斯做飞机的引擎,就在特别高端的飞机里面装了几千个传感器,它的传感数据可以实时传给卫星,再由卫星传给本地的监控师,实时监控发动机的问题。甚至他们可以做到引擎一旦有小的问题,还是可以自动修复。这样一个实验室投了大概200个人,每年有几十亿的投入。但是,我们相信做互联网有自己的优势,我们知道怎么样低成本把数据搭建好。

零售业

我有一个朋友的公司在做一件事情,这个事情很有意思,就是通过分包的方式,让超市营业员去拍超市的货架,然后找到中科院的博士,通过深入学习来识别货架上的商品,可以看到货架摆放的位置和销量。像宝洁这样的公司就非常喜欢这项尝试,主要就是通过深度学习、图片识别的方式来进行,通过大数据、AI的手段做数据收集,然后再做数据的分析,这在传统行业产生了非常大的价值。

沃尔玛也非常了不起,他们在大数据方面都非常大的投入。我前段时间看到,他们要花八千万美金来投资一家非常小的数据分析的企业,来提升他们在产品采购销售方面的流程。

传统消费品

还有一个领域,是大数据非常好的切入口,就是传统的的产品。例如饮料,怎么样生产出一种饮料满足消费者市场的胃口。艾瑞就通过互联网的方式来帮助客户调研,但是实际上我们能够拿到消费者数据,比如说跟京东和天猫的合作,了解顾客喜欢什么。我们利用机器学习、深度学习的技术,能够分析消费者喜欢什么样颜色的饮料,什么颜色的包装更受消费者喜欢,以及饮料的颜色是什么口味。这些其实都是可以通过机器学习和深度学习的手段了解到各种特征。通过这种特征,我们就可以预测这个产品是否能够满足消费者需求,或者说销量是多少。

这样的技术,虽然不一定能够帮传统企业做出一个爆款,但至少可以找出,能够帮企业生产出特别满足市场需求的,卖得出赚得到钱的产品。

优衣库这家公司在这方面就做得不错,他们收集了在店里面每时每刻的消费数据,判定用户的购物行为,从而对产品有一个动态的定价。也就是说,优衣库这样的企业,在传统行业做得非常前沿,而且经营状况非常好,他们已经在大数据有非常好的尝试,甚至有很好的成果。但是很多企业在这方面的认知还不是很清晰。

汽车调研

汽车每年都要花上亿的费用在调研上,但是很多方式都是扫街的方式,或者神秘顾客调查的方式,但是当与跟互联网合作,我们就可以知道消费者去了什么样的4S店,是什么样的群体,是女性,还是男性。我们用互联网线上调研的方式对传统调研产生革命性的影响。

对传统汽车行业来说,一批整车生产投资成本至少10个亿以上,而且周期特别长,大概需要36个月至48个月。如果设计这款车并不是用户喜欢的车,既耽误了时间,又影响了企业的经营。如果通过大数据深度学习,我们也可以帮汽车厂商来做产品的设计,比如说已经生产的车,为什么不好,为什么消费者不喜欢,我们还可以通过基于学习的方式来分析到底客户喜欢什么车,从而知道知道它后续的生产设计。

广告业

这也是一个好的需求,我们当然可以通过大数据来指导营销,甚至可以精准地投放。互联网人通过大数据和机器学习,对于传统企业,在设计、研发、生产、销售,整个流程都会有非常多的机会,客户也有非常大的需求。

前段时间,我听说分众投了一家公司,这家公司就是在地铁背后加一个小小的东西,通过看广告的人做分析,来分析、量化,定量分析受众群体,以及广告的效果。比如说一百个人过去,有多少人会回头看广告,这些都是跟现在的AI技术有非常好的融合手段。

线下广告量很大,传统行业盘子也很大。那么这里面怎么样通过互联网,通过大数据手段收集数据,分析数据,帮助广告主做定量分析,都是非常大的机会。

餐饮行业

衣食住行都是上百万的市场。我们通过地图数据来选址,这都是比较常规的应用了。我知道海底捞在这一块做得不错,它现在甚至能在你经过海底捞的时候,给你推送个消息:到吃饭点了,来海底捞吃个火锅吧。

医疗产业

前段时间,在跟协和医院的医生交流的时候,他们表示很多互联网公司都找他们合作,主要原因是他们能够见到非常多的病人。我自己认为,中国人的医疗将来会特别发达,为什么呢?因为中国的病人特别多。有这样一个医疗消费人群之后,那么技术一定会很快地进步。

在中国3、4线城市,放射科的医生整个基础都非常差的,一个CT扫描仪对人体的扫描都非常讲究,比如说你的体重、身高都决定了对病人扫描多少层,如果技术数据采集做得不够好的话,往往会影响到病的诊断。所以三、四线城市,甚至是更差一些的城市,它对图像识别的技术就非常需要。现在这种技术想代替协和医院还做不到,但至少我们可以很好地降低三、四城市疾病的误诊率。

另外就是预测疾病,通过历史数据来告诉你,你有什么概率会得某种疾病。其实我觉得这个是非常好的商业模式,为什么呢?在医疗行业创业是非常难的,因为医疗涉及的关系特别复杂,有医院,患者、医药、政府,如果从产业链去切,你会觉得非常痛苦,所以很多企业后来都死掉了。而预测方面,是在原有的利益链里面做补充和优化,所以这样的商业模式在未来市场里面更容易生存和壮大。

教育产业

在教育领域,传统的方式就是线下的教学,按照课本来学习。而实际上现在比较前沿的观点,是关于我们人类应该如何学习知识。其实我们人大脑有三十亿个神经源,主要是从线下知识图谱来往自己脑子里映射的过程。这个图里面,节点和节点之间是有关联的,如果以这种思维方式来学习的话,效率会提升10倍。什么概念呢?可能未来通过人工智能、大数据这种解决的方案,可能让人通过很短的时间,就把整个小学、初中、高中的知识全部学会。

另外,前段时间我见到一个项目,它利用很早之前就发明了的电子技术,把一个器件放在钢材上,可以识别用户在弹哪个调。这种方式就可以很好地辅助用户来学习钢琴。

农业和能源产业

在农业方面,我们可以通过卫星,以及物联网的数据来指导产业,还有通过数据分析来辅助种植。

另外还有能源这一块,怎么样预测、怎么样维护都有比较好的需求。

总结下来,我们怎么样辅导传统行业呢?我觉得三者缺一不可,第一个是大数据,第二个是系统,第三个是行业经验。如果说你不懂行业,不知道行业需求,找不到行业人才,其实你很难做好在传统行业的创业。所以我认为这三点缺一不可。

艾瑞有一百多位各个行业的分析师,而我们也希望艾瑞的能力能够跟创业者,跟提供大数据分析和数据的合作商更好合作,大家一起形成联盟,才能更好服务传统行业。

谢谢大家。

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