3月24日，由3sNews主辦的首期泰伯創(chuàng)客沙龍活動在京舉辦，此次沙龍的主題是“空間商業(yè)智能的應(yīng)用與‘錢’景”，50余人參與了此次活動。

　　GeoHey聯(lián)合創(chuàng)始人王昊帶來了題為“你所忽視的企業(yè)經(jīng)營管理空間解決方案”的演講，以下為演講實錄(未經(jīng)本人核實)：

　　王昊：剛才主持人說我們算是求道者，原來說是創(chuàng)業(yè)者，但是我覺得還是做一個求愛者比較好。我圍繞空間商業(yè)智能講講，我首先覺得咱們做地理位置有點自High。那么圍繞“空間商業(yè)智能”，怎么找到好的商業(yè)模式，還是需要琢磨的。

　　我從念書到畢業(yè)到工作一直做地理信息領(lǐng)域的工作，給自己最大的打氣就是世界上所有的信息70%都是有位置屬性的。所以信息都是和地理位置有關(guān)的，所以無論你做任何一個事情和我們這個行當(dāng)?shù)年P(guān)系很大。

　　更自High的叫地理決定論，相當(dāng)于所有的事情最后的發(fā)展都是由地理決定的。我覺得這是做地理人的一種自High，世界是由地理所決定的。

　　我最近找到《貨幣戰(zhàn)爭》的作者，我發(fā)現(xiàn)特也是一個特別特別地理決定論，他在最近幾期講中亞變化，比如說敘利亞今天有戰(zhàn)爭，凡是這種通道性質(zhì)的他都會動亂，講了一些印度的發(fā)展，印度不是今天就有這么多人，當(dāng)年沒有多少人，但是一定因為有這個領(lǐng)域，決定了它一定會有今天的發(fā)展。所以這是一些背景故事，這個圖是我微博上的一個朋友做的，做這張圖特別不容易。但是，他是一個愛好者，把古代的這些圖給做出來了。今天仍然對位置的看法特別重，蔽日零售業(yè)，最重要的經(jīng)營要素是三點，古代到人類比較到工業(yè)革命之前，得到很可能人的一輩子都沒有變化，從生到死，我們生活的城市都是一樣的。但是現(xiàn)在不太一樣，交通先進發(fā)達，使得大家穿梭在各大洲的流動性很大，但是在微觀環(huán)境里面，這個位置是很有道理的。比如這家店，我覺得這家店經(jīng)營肯定不好，當(dāng)然肯定租金也低。

　　說到位置的決策，回到今天的主題空間商業(yè)智能。過去講地理看地物比較多，現(xiàn)在商業(yè)智能怎么用已有的數(shù)據(jù)看未來，這是關(guān)鍵點。我們公司一直把這個作為鼓勵發(fā)展的一個遠的目標(biāo)。大家知道除了Uber、Airbnb、就算第三大獨角獸公司，只要做數(shù)據(jù)分析，從2003年成立就一個客戶，做預(yù)測性質(zhì)的就是有一個罪犯他在哪兒，他是誰，故事講的都挺離奇，大家有興趣可以看，里面很多分析都是和位置有關(guān)的，都是這些場景，發(fā)生的一些事件，離開位置肯定是不行的，所以它肯定分析了大量的位置。當(dāng)然，這種故事在美劇里面早就有了，這是我喜歡的劇叫《疑犯追蹤》，這個戴眼鏡的人發(fā)明了一個電腦，這個電腦就叫機器，最后隨便就預(yù)測，說誰是罪犯，他明天死，最后到機器和機器打。另外一個團伙發(fā)明了另外一臺電腦，然后去做機器上。所以這比Alpha Go要早很多。這兩類就是借助機器的幫助去扶弱濟貧，讓社會上的弱者可以生存下來，當(dāng)然這里面有很多東西值得我們學(xué)習(xí)。

　　在這些分析里面，其實更多是關(guān)注了人的信息。所以，我比較看好咱們做空間智能，或者未來的方向。我感覺圍繞人的數(shù)據(jù)做文章還是有更大的發(fā)展前景。當(dāng)然，這些硬的東西要準(zhǔn)備好。《疑犯追蹤》講的場景離現(xiàn)在比較遠，把紐約市所有人在地圖上任何時間，任何地點都顯示出來，可以進行各種過濾，各種查詢，隨時隨地可以看到紐約市的所有人，你基本上是跑不掉的。也就是你想在這個城市，這個機器上殺你，就投降就拉倒了，沒有跑的地方，無論各種定位，各位攝象頭，所有的信息都能傳上來。這種事情現(xiàn)在離的比較遠。

　　這是一個蘇格蘭人做的。做了一個小的截圖，這個怎么做的?其實也挺簡單，它是把建筑物勾勒出來，把人口統(tǒng)計的數(shù)據(jù)隨機放進去，表示有多少人。但是，人口統(tǒng)計，或者普查這個信息的每個人，這里邊的每個點都有，這是一層一層的，蘇格蘭就兩個城市。就是把人和地理結(jié)合這件事情大家都在做，就看誰做的更有產(chǎn)出，最后和商業(yè)上的一些國際結(jié)合更好。

　　舉個沃爾瑪?shù)睦樱譅柆斠彩钦f零售的大佬鼻祖，經(jīng)營整個大型綜超，現(xiàn)在更多關(guān)注人的信息。前CMO引用他的一句話，我翻譯的還是繞口，總的意思就是一百年前每個雜貨鋪的店主對誰家的東西門清，上一個新的蛋糕品牌要不要試試，現(xiàn)在哪個超市知道客戶要什么?不太容易。所以，他認為這種零售經(jīng)營不好就是對人不懂，通過社交，通過大數(shù)據(jù)手段，用機器知道每個人的需求是什么，這樣甚至比我們自己了解我們自己還多，這是沃爾瑪?shù)南敕?，一直在朝這個方向去。當(dāng)然，這里面就有周邊的意思。所以，大家也能夠體會，無論北京哪一個商場經(jīng)營的好，還是就近原則，僅有的一些定位在一個全球經(jīng)營的店。我們現(xiàn)在看到大悅城，本身定位就不是在比如西單大悅城也好，他也分析過，怎么才能把這些人拉攏過來。

　　雖然說是沃爾瑪，但是零售業(yè)確實不好做，沃爾瑪在今年，在中國不知道關(guān)了多少家，在美國147家店是要關(guān)的。我把所有沃爾瑪要關(guān)的店用藍色的標(biāo)上，紅色的是梅西百貨，17家店放在這個圖上，各個洲用圖的顏色表示，哪個洲比較多，德州是要關(guān)店最多的，黑色是100個發(fā)展最簫條的城市，基本上還是有一些相關(guān)性，這些洲既不關(guān)店也不簫條。所以，這些沒有人把它放到一起去看。綜合的指標(biāo)還是能有一些故事值得你去挖掘。

　　當(dāng)然，沃爾瑪關(guān)這個店，不是因為直面它的結(jié)果，原因是因為它經(jīng)營不太好，但是就這樣經(jīng)營不太好，總結(jié)還是位置選的不好，離他周邊的某一家店太近了，所以人流分散比較多，所以把不太好的關(guān)掉了。當(dāng)然，在中國他仍然認為是高歌猛進的市場，到明年為止要開115家店。所以，這是從位置的角度去考慮我們值得去做，或者有機會去挖掘。我今天這里面列的所有的圖都有實物，你掃一下二維碼，在微信就可以直接看了。

　　前面想說的就是理解就是理解人。這里面有一些我們經(jīng)常問到，或者說的話，就是你對地理位置信息全方位豐富，英文就是對它這個數(shù)據(jù)要增厚，誰在那里，以及他們從哪兒來，用地圖繪制出來自哪兒，目標(biāo)去哪兒，哪兒就當(dāng)說是位置，它本身就是在分析這些每天、每月、每周他們怎么居住、工作、生活、娛樂。原來做這件事情是挺難的，比如說在美國也是以調(diào)研類數(shù)據(jù)為主，比如發(fā)一個調(diào)查問卷，你回答一下你從哪兒來的?既然在美國，得到都挺愿意配合的，所以希望有一些新的辦法，新的辦法就是我們的手機，我們的移動設(shè)備，或者以后將來這些智能設(shè)備，會不斷暴露出我們的這些信息。

　　對人的這種關(guān)注，其實來自社交的移動大數(shù)據(jù)還是做的挺多的，我隨便做了一個，這是微博的，從晚上七點到第二天早上六點在北京城手機的分布。2500以上的，1100以下的是黃色，橙色是1100到2500，2500以上就算高點了，再高點就是iPhone的分布。我覺得不見得二環(huán)以內(nèi)就是高檔的，但是結(jié)果是不是?這是一個例子，就是用人的數(shù)據(jù)看位置上的一些關(guān)聯(lián)。

　　還有一些其他的例子，這是重慶，是多中心的城市，而且也不是特別規(guī)則，所以咱們走到重慶肯定東南西北比較難分。最簡單的例子就是知道人流，當(dāng)然做地理信息知道交互式地圖肯定一級一級都可以下去的。這個數(shù)據(jù)算是第三方的，就是現(xiàn)在做移動數(shù)據(jù)采集的，叫Talkdata。所以，這就是這套原理，就是使得利用移動數(shù)據(jù)進行一些位置上的分析成為可能。

　　我們所做的事情，像這種熱點，你說這個地方熱，這是什么，你只能說是第一代的怎么做技術(shù)叫熱點圖，我們對位置的解讀還要更精細和定量，定量對位置進行判斷。我們對北京做了222個商圈，因為商圈是沒有誰規(guī)定的，它本身有一個聚類的特征，然后根據(jù)路的分布畫出來，然后對這些商圈再有一些定型的描述，比如電子電器的全挑出來是在這兒，所以這些人出現(xiàn)在這里，我們就可以進行一些判斷。

　　舉個例子，這是某一個手機的品牌，在北京的分布是這樣，你用這個手機差不多整體的分布是這樣的，里邊的這些時間和周末他的時間數(shù)量是多少，和剛才那個例子差不多。所以，你差不多知道分布式在哪里，它的原理是什么。我想看看說，這個客群哪些是在校大學(xué)生，我需要進行所謂的咱們理解的叫GIS的分析。其實就是用一個多媒體，我想看大學(xué)的分布它的數(shù)量是多少。所以，你可以得到一些定量的概念。比如說，這都是密度，數(shù)量是多少，密度是多少，看起來協(xié)和醫(yī)學(xué)院密度是最大的，所以大量來看病的被統(tǒng)計進來了。真正密度比較大的北航，決策者再分析，為什么北航做的好是因為什么原因，是因為都是理工男，所以要去解釋，這就是發(fā)現(xiàn)規(guī)律的第一步，地理是一個特別簡單的手段，你在打各種標(biāo)簽，看待問題的時候，地理是比較容易判斷或者比較容易計算的這樣一個手段。

　　假設(shè)說你想定位某種商圈的客群，除了學(xué)校之外，還可以做這樣的一些統(tǒng)計。所以，我會把圖和表做一下，當(dāng)然表和圖后面再做標(biāo)準(zhǔn)化，那方法就很多了，當(dāng)然咱們用的可配套的工具也就很多了。雖然說25分鐘，不想講太多，我就提一些我自己認為的一些建議，或者說我認為，假設(shè)我在做創(chuàng)業(yè)的路上我會想的幾個方向。

　　首先，行業(yè)類型的創(chuàng)新，別說商業(yè)智能就只能是做商業(yè)類型，商業(yè)是個什么行業(yè)，我這兒舉的地產(chǎn)、零售都是商業(yè)。其實我原來在Esri做這么多年，從地到國防、情報、電信，這些里邊很多都開始從基礎(chǔ)的東西到數(shù)據(jù)的挖掘。至于挖掘出什么規(guī)律，能做什么事情，就是各顯其能。比如讓它做預(yù)測和安全性的，像防控這一類的預(yù)報和預(yù)測，極大的節(jié)省了政府部門去做這件事情的問題。當(dāng)然他們積累的數(shù)據(jù)是相當(dāng)量級的，是可以做很多事情的。

　　我們現(xiàn)在正在做的就是數(shù)據(jù)類型的創(chuàng)新，我們現(xiàn)在想做的就是世界級別，可以對一個地理進行一些描述，這些描述傳統(tǒng)的就是POI，把POI的數(shù)量總結(jié)出來，做一些分類，結(jié)合我們看到的人口和人群的分布，來自一些社交的一些數(shù)據(jù)是可以更好的對地理進行解釋。這種解釋會不斷的迭代，不是一下就能解釋的那么準(zhǔn)，也可能會和用戶的模型結(jié)合，我們會衍生出來更多新的模型。

　　第三，有更多的更好、更寬、更新的視角做創(chuàng)新。其實用低成本方式做定量的統(tǒng)計，我覺得可能是能去實現(xiàn)的。眾多的這些信息可以通過衛(wèi)星的方式獲取，那么這些數(shù)據(jù)很可能將來很快就能夠做定量化的提供出來。原來咱們看到這些都是非結(jié)構(gòu)化的，視頻也好、圖片也好，影像也好，怎么提取持續(xù)補充到商業(yè)領(lǐng)域使用，我覺得都是可以關(guān)注的。至于這些數(shù)據(jù)怎么處理，就看大家創(chuàng)業(yè)的這些能力了。

　　我說的視角也是關(guān)于世界，你去關(guān)注世界的，原來都不太好獲取這些數(shù)據(jù)，現(xiàn)在越來越開放了，所以地理的視角也應(yīng)該能夠讓你帶到世界的范圍內(nèi)。關(guān)注“一帶一路”，新絲綢之路都會有很多地理數(shù)據(jù)值得大家挖掘和分析，值得大家用更高、更遠的視角去看，我們也想致力于做這樣的事情。

　　所以，最后總結(jié)，我們無論說是咱們在座的這些愛好者，還是一同都在做創(chuàng)業(yè)路上的小伙伴，核心最后還是能夠智能化、自動化把地理信息知識傳遞出來，我們也希望跟大家攜起手來，共同開發(fā)咱們大腦的能力，把這件事做的漂亮一點，謝謝大家！(整理|3sNews 任珊珊)