阿里云章文嵩（阿里 章文嵩）

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• 1、BAT三巨头开始挖掘大数据
• 2、空间经济时代，入场的巨头们都在怎样玩？

BAT三巨头开始挖掘大数据

BAT三巨头开始挖掘大数据

阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。

实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。

概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。

BAT都是大矿主，但矿山性质不同

数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。

阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。

腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。

下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。

一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合

搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。

除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。

2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。 搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。

接下来，百度会向企业提供更多的数据和数据服务。前期百度与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。

百度还会利用大数据完成移动互联网进化。核心攻关技术便是深度学习。基于大数据的机器学习将改善多媒体搜索效果和智能搜索，如语音搜索、视觉搜索和自然语言搜索。这将催生移动互联网的革命性产品的出现。尽管百度已经出发，其在大数据上可做的事情还有很多。

在数据收集方面，百度需要聚合更多高价值的交易、社交和实时数据。例如加强自己贴吧知道的社交能力、尽快让地图服务与O2O结合进而掌握交易数据，以及推进移动App、穿戴式设备等数据收集系统。

在数据处理技术上，百度成立深度学习研究院加强自己在人工智能领域的探索，在多媒体和中文自然语言处理领域已经有一些进展;云存储、云计算的基础设施建设也在逐步完善。但深度学习仍然是一个巨大的挑战，百度等探索者还有很多待解问题，如：无监督式学习、立体图像识别。

在数据变现方面，百度需将数据挖掘能力、数据内容聚合和提取等形成标准化的服务和产品，进而开拓大数据领域的企业和开发者市场。而不仅仅是颇为个性化、定制化地为大型企业提供解决。

百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。在技术人才方面百度是聚集国内最多大数据相关领域顶尖人才的公司。听说百度前段时间花五千万挖了数据挖掘、自然语言处理、深度学习领域的十来位大牛，包括一些学者和教授。例如Facebook科学家徐伟。

在挖人上，舍得花钱不够，还得用心。对于真正的大牛来说，钱只是一个影响因素。能否实现自己的梦想，公司的资源能否帮助自己的研究至关重要。徐伟在回国前就曾问过其他从硅谷回国工程师的意见，得到答案是积极的，最终促成他作出决定。

总体来看，百度拥有大数据也具备大数据挖掘的能力，并且正在进行积极地准备和探索。在加强面向未来的研究和人才布局的同时，也注重实用性的技术产出。

二、腾讯：数据为产品所用，自产自销

微创新提出者金错刀有个关于腾讯的故事。 1999年腾讯公司刚刚成立不久，天使投资人刘晓松决定向其注资的一个主要原因就是因为他发现，“当时虽然他们的公司还很小,但已经有用户运营的理念,后台对于用户的每一个动作都有记录和分析。”而另一个投资人却因为马化腾在公司很小时就花钱在数据上表示不满。此后腾讯的产品生产及运营、腾讯游戏的崛起都离不开对数据的重视。

腾讯拥有社交大数据，在企鹅帝国完成数据的制造、流通、消费和挖掘。 腾讯大数据目前释放价值更多是改进产品。据腾讯Q1财报，增值服务占总收入的78.7%;电子商务业务占14.1%;网络广告收入占6.3%。从广告收入比例可以看出腾讯的大数据在精准营销领域暂时还未大量释放出价值。与其产品线对应的GMAIL、Google+的Google以及社交巨头Facebook则通过广告赚得盆满钵满。

在笔者看来，腾讯的思路主要是补齐产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。例如最近腾讯微博利用“大数据技术”实现好友关系自动分组、低质量信息自动过滤、优质信息分类阅读等智能化功能。明显的用数据改进产品的思路。 那么如果腾讯要深入大数据挖掘缺少什么呢?笔者认为其只需马化腾“摁下启动按钮”。数据已经准备好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深层次驱动大数据利用的产品，而不是用大数据改进自己的产品。腾讯还在观望，等其他人去试错验证出一套模式或者产品后，自己可以“站在巨人肩上”。这是腾讯的典型思维。

在人才方面，腾讯很早便开始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中国后，Google图片搜索创始人朱会灿、Google中国工程研究院副院长颜伟鹏、Google中日韩文搜索算法的主要设计者，《浪潮之巅》及《数学之美》作者吴军相继加入腾讯。搜搜花了很多钱，但被认定为一款无法承载腾讯重托的产品，最后这些大牛都走了。大都回Google了。

腾讯在大数据领域也缺少技术带头人。其对公关也不重视。技术大牛很少出来做报告，更不会向百度、阿里那样主动包装宣传技术大牛。其技术虽然低调，但执行力很强。据腾讯的程序员朋友说封闭开发、集体加班是常有的事情。但配套的重金激励也能跟上。重金之下必有勇夫、腾讯用制度保障技术产出。另外腾讯在高校合作领先一步，在2010年便与清华大学合作成立了清华腾讯联合实验室。这么看腾讯的技术人才这块似乎有短板。会不会到时候马化腾按下启动按钮，发现没数据挖掘能力呢?不会，腾讯搞不定数据挖掘，到时候依然可以挖到大牛，甚至读论文来搞定这事儿。数据挖掘已较为成熟。数据挖掘实际是数据库、统计学、机器学习三个领域的融合。在学术界已经发展多年。不过自然语言识别和深度学习等方面要赶上百度，就难了。除非将百度的数据和众大牛一起倒腾过来。

总体来看，腾讯目前的大数据策略是先将产品补全，产品后台数据打通，形成稳定生态圈。本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。后期有成熟的模式合适的产品，则利用自家的社交及关系数据时，开展对大数据的进一步挖掘。

三、阿里巴巴：坐拥金数据，尝试做面向未来的数据集市

阿里巴巴B2B出身，在外贸蓬勃的大环境下，依靠服务中小企业发家。淘宝、支付宝等toC的产品出生前，阿里并不依赖也不擅长技术。业界普遍认为阿里没有技术基因。直到淘宝、支付宝以及天猫三个产品后，对海量用户大并发量交易、海量货架数据的管理、安全性等方面的严苛要求，阿里完成进化，在电商技术上取得不菲的成绩。在一段时期阿里仍然浪费了手里掌握的大量数据。这些数据还是“最值钱”的金数据。

数据挖掘无非是从原始数据提取价值。阿里现有的数据产品例如数据魔方、量词统计、推荐系统、排行榜以及时光倒流相对来说是比较简单的BI(商业智能)，没到大数据的阶段。“大数据”浪潮袭来，阿里提出“数据、金融和平台”战略。前所未有地重视起对数据的收集、挖掘和共享。马云在“退居”前动不动都对外提“数据”。有位阿里朋友甚至开玩笑说，马云英文名可以从Jack Ma改为Data Ma。阿里现CEO陆兆禧曾做过CDO，首席数据官。为了用数据来驱动阿里电商帝国，阿里还成立了横跨各大事业部的“数据委员会”。

阿里的各项投资案也显示其整合、利用和完善数据的野心：新浪微博的社交及媒体数据、高德的地图数据和线下数据以及友盟的移动应用数据，都是其数据及平台战略的一部分。数据战略正在首席人工智能官(CBO)车品觉领头下逐步落地，王坚的云为其提供基础设施、基础技术支撑。

就在马云退休之后，王坚对外透露其跟马云开玩笑说的一句话：阿里巴巴对数据的理解深度，不会超过苏宁对电子商务的理解。估计马云不一定认同他这话。马云对大数据已经有着自己的理解和考量。马云曾经说过其对大数据的思考。大致意思是：现在从信息时代进入数据时代了。区别是信息时代更多的是精英玩的游戏。我比别人聪明，我能提取出信息出来;数据时代，别人比我聪明，将数据开放给更聪明的人处理，数据即资产，分析即服务。

计算机发展的过程是从象牙塔、到平民到草根。大数据也是这样，一开始在象牙塔阶段，少数精英公司才能玩;但到后面只要有数据就有价值。数据也有所有权，产生数据、流通数据、挖掘数据的都会获得相应的价值。而阿里擅长的便是“建立市场”，建立一个数据交易市场。届时任何个人和企业都可以将数据和挖掘服务拿上去，交易。初期阿里会将自己珍藏的电商和信用数据逐步放到上面。 有数据的人，拿上去卖，或者让别人分析，分析即服务。没有数据的人，即可以去买，也可以去帮别人挖掘，做矿工。

阿里并不是技术驱动，而是业务驱动的。因此在技术层面我们看到，基于前面提到的阿里大数据思路，其技术重心主要在系统层面。阿里拥有LVS(Linux Virtual Server，Linux虚拟服务器)开源软件创始人章文嵩，Linux Kernal、文件系统、大牛DBA等领域的大牛。从人才布局可以看到阿里擅长的技术领域，体现在对于并发访问、电信级别的电商业务的支撑方面的得心应手。在去年双十一期间，支撑了单日过亿的订单量。铁道部奇葩网12306在日均40万时已经不行了。

总体来看，阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。自己并不擅长似乎也不会着重来做数据挖掘的活儿。而是将自己擅长的“交易”生意扩展到数据。让天下没有难做的“数据生意”。

总结一下

移动互联网浪潮下，现实世界正在加速数字化，每个人，每个物体、每件事情、每一个时间节点，都在向网上映射。空间和时间两个维度的联网，使得数字世界正在接近一步步模拟现实世界。历史、现在和未来都会映射到网上。对大数据的挖掘正是对世界的二次发现和感知。BAT三巨头已经出发。

空间经济时代，入场的巨头们都在怎样玩？

[宇辰导读]地信行业开启“战国”年代。

随着华为即将获得甲级测绘资质消息的传出，入场地理信息行业的巨头光环从BAT的“三家分晋”，即将变为HBAT竞逐的时代。

群雄逐鹿的队伍看上去正越来越长，地信行业一如进入“战国”纪年，滴滴、商汤也在抢滩登陆的行动中跑到了前排。

7月9日，在泰伯网主办的WGDC全球地理信息开发者大会开幕式上，围绕地理信息这条赛道，各方以“新空间经济时代”为主题进行了深入探讨。

流量明星之一的阿里巴巴，公司生态早已不止于电商，也不止于技术，还有大量的商业服务，也是未来空间数据应用商和空间数据服务商。阿里巴巴副总裁刘松说，过去两三年阿里在空间数据服务的主要行业，包括农业、规划、自然资源的 探索 ，“我们不是为了做应用，是想证明数据闭环需要一个平台模式。”

阿里这样的公司为什么会跟地理空间信息行业做融合？不仅因为智能手机改变了智能服务产业以及 社会 交往的方式，而且科学研究的底层依赖数据革命和算法创新，以及算力的增强。这也给空间领域，量子技术的模拟，人工智能的神经网络、深度学习带来空前的机遇。“今天最重要的红利在 科技 创新，是科学、技术、产业、 社会 四者的融合。”

阿里巴巴副总裁刘松/图 来源宇辰网

从60年代开始的IT产业，到2000年代智能手机发明之前，本质上是一种记录的革命，把原来记在纸上的东西以结构化的方法记录在系统中。过去十年最重要的事是乔布斯发明了APP Store的模式，数十亿人用这样的软件进行分发，整个互联网模式也在重组，这是零门槛的分发革命。“今天所面临更大的环境是物理世界在智能化。”随着AI、区块链以及算力和算法等的崛起，带来城市物理世界、农业、水利等空间资源的应用。

由于人工智能在某些领域里的认知能力，可以实现物理世界、城市交通、产业之间的协同，人类无法用自己认知解决的问题，可以通过人工智能逐步的逼近。现在，将各种各样的资源全部存储到云端，还可以在上面创造价值。但无论是5G的低延时，还是AI的算法能力，所有技术的本质都是要变成服务。

泰伯网首批产业生态合作伙伴计划战略发布会/图 来源宇辰网

一切智能皆为服务，而云服务就是最基础的存在。

三年前，阿里开始做城市大脑，通过大数据的平台和人工智能算法去智能调控城市交通，让救护车可以用一半的时间达到城市的救护单元，却并不影响城市的通行效率。在农业领域，阿里利用遥感技术精准地对农作物长势进行预测，形成了一系列方案。在遥感领域，阿里也与国土资源部部分机构开展合作，通过图像来进行对于空间位置和建筑物的观测，以及对变化的观测，包括新增建筑的提取等。而专注云服务的阿里云，则是该司时空大数据的基础设施。

商汤 科技 遥感事业部总经理张琳/图 来源宇辰网

AI元年之后，最核心的是将大量的信息数据进行价值的提升。现在的阶段，正是处于机器超越大众，并且即将超越专家的阶段。根据IBM的报告预计，到2035年人工智能将推动全球生产力的发展至40%以上。

商汤 科技 遥感事业部总经理张琳透露，目前商汤 科技 已经与行业中超过700多个顶级的行业头部合作伙伴进行深度的合作，建立了自己的AI生态圈，包括与各行各业的专家、企业进行深入的绑定，为各行各业垂直领域提供专业化的解决方案。“商汤目前也已经在全球超过10个国家实现商业落地，在过去 三四 年间营收规模达到每年300%-400%的增长。目前商汤 科技 已经成为人工智能界最大的独角兽企业。”

过去几年，商汤的研发团队在三类主要的遥感解译算法中实现了大量的突破：第一类是关于小目标的检测。典型的是飞机、舰船、足球场等小目标的检测；第二类是土地利用的分类。如对建筑物的提取、路网的提取、水体的提取，也包括道路、绿化、植被等不同要素的提取，达到非常高的精度和速度要求；第三类在核心研发变化监测方面的效果。

滴滴出行高级副总裁章文嵩/图 来源宇辰网

滴滴出行高级副总裁章文嵩表示，在滴滴平台上，每一辆车每一秒钟都会上传GPS定位数据，这些数据都是因为业务的需要产生，其数据非常丰富。利用这些数据，滴滴可以做路径规划，按一天的计算一天会有700亿次，高峰的时候一秒钟会有400万次，这是全世界最大的量。“我们对实时计算要求非常高，服务器的规模也非常庞大，人工智能的应用场景非常多，以对路况进行实时计算，对未来的路况要做预测，对任意两点之间进行预测，对区域供需做预测。”公司先后跟济南交警、首都交警进行合作，以真正落地滴滴交通大脑。同样的案例在深圳龙华区、苏州等地也都有落地。

巨头之外，业界对于相关领域的认知，更加一针见血。

中国测绘学会理事长宋超智/图 来源宇辰网

中国测绘学会理事长宋超智称，“地理信息如何融合于目前的自然资源大体系框架下，一是需要加大对地理信息产业发展的政策支持；二是要把地理信息产业的发展和人们群众美好生活的目标紧密结合起来。三是测绘地理信息企业要充分利用 科技 创新破局，采用整合式的创新战略加大企业的研发投入，提升企业的创新力度。”

中国国家航天局国际合作司副司长余琦/图 来源宇辰网

此外，发展太空经济已经成为世界航天发展的大势所驱，中国国家航天局国际合作司副司长余琦说，近年来随着空间技术的突破和产业经济的提升，我国已经具备了加快推进太空经济发展的基础和良好环境。“自2010年立项的高分辨率对地观测系统重大技术专项启动实施以来，数据源不断的在丰富。高空间分辨率、高时间分辨率，高光谱分辨率，高分数据的体系已经基本形成。与其他的民用卫星、遥感数据相配合，为遥感的应用奠定了坚实的基础。”目前，卫星数据已经广泛应用于20多个行业、30个省域，在国土、环保、林业、农业、测绘等领域应用中都发挥了重要的作用。

“空间信息产业正在迎来空天地海一体化的新时代。”

知卓集团董事长陶闯/图 来源宇辰网

根据知卓集团董事长陶闯的说法，目前95%以上的企业都没有拿过任何银行的贷款或风险资本的投资，这说明行业的主体还是小微企业。

而从产业发展角度，全球手机销量已连续6个季度下滑、中国 汽车 销量连续11个月下滑，但网民规模依然在增长、网约车用户规模持续扩大、地图导航类用户同比增长强劲、 政府 和企业信息化加速……这些对于空间信息行业来说都是非常大的机会。“未来的AI市场必须是基于数据驱动的方式。”未来智慧农业、智能制造、新零售等都将有着非常大的机会。

泰伯公司创始人、董事长兼CEO刘玉璋/图 来源宇辰网

泰伯公司创始人、董事长兼CEO刘玉璋在WGDC全球地理信息开发者大会开幕式上致辞时，重点突出了三个方面对“新空间经济时代”的思考。

一是完整的信息空间产业链正在形成：随着火箭、卫星制造成本的下降，对地观测数据的成本也会降低，从而可以更快的激活下游的应用市场。一星多用、多星组网、多网融合、智能服务的通导遥一体化的趋势也越来越明显。2020年，北斗卫星将实现全球覆盖，大飞机、无人机，以及地面上跑的出租车、网约车也都将产生大量的适时数据。“一个完整的空间信息产业连今天正在形成，从上游的航天航空的装配制造，到中游的时空大数据，再到下游的整个智慧城市、智慧出行、自然资源、智慧农业、智慧海洋、智慧商业、智能驾驶、智能机器人等，一个更加新的更加广阔的时代，一个新的空间经济的时代正在来临。”

二是行业垂直市场将会孕育出更多新机会。随着完整的空间信息产业链的形成，空间信息将逐步下沉，成为整个 社会 各行各业的基础设施。据不完全统计，跟空间信息有关的行业和应用领域超过50个，尤其是空间信息与云计算、人工智能、物联网、5G等新技术的融合，将加快这些领域的变革，我们有理由相信行业垂直市场将会孕育出更多独角兽和上市公司。

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