这是一个“飚速”的时代，从互联网时代开始，一切的发展都开始快得让人几乎跟不上脚步，几年前还很热门的互联网+，转眼已经被“人工智能”与“大数据”替代。

一个共识：大数据将成国家战略资源

大数据到底有多“热”？有研究显示：在2016年，全球大数据市场规模为281亿美元，同比增长22%。预计未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为15.37%，2022年将达到805亿美元。而在2018年，中国大数据市场规模将达到280亿元，这一数据会在2022年被改写至735亿元。

另外，政策的调整也将进一步促成大数据的爆发。2017年政府加快了对大数据行业的整体布局与趋势促进。12月初，中共中央政治局就再次强调：大数据是信息化发展的新阶段。要“审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，实施国家大数据战略，加快建设数字中国。”

相比当下最火热的智联网AIoT，大数据显得并没那么“光鲜亮丽”，这次得以“正名”，让整个行业为之振奋。因为众所周知，AIoT想要谋求长远深入的发展，势必要通过倒逼大数据来获得源源不断的“养料”。要知道，没了大数据的支撑，所有备受追捧的尖端技术及朝阳行业都将沦为“一纸空文”。

尽管，腾讯的DreamWriter在奥运会期间写了800篇新闻报道，今日头条的利用AI算法可以提供千人千面的内容推荐，人工智能已经能写诗、作画、制作创意海报、剪辑电影。而这一切，都依赖于海量数据提供的深度学习“喂养”训练，特别是，算力、算法的突破为互联网上流动的海量数据提供了最完美的商业可能。不仅如此，时下大火的黑科技，如无人车、机器人、图像声音识别等技术，最初都是从收集数据，分析数据及处理数据开始的。在日前举行的“2017大数据合作与合规峰会”上，中国社会科学院法学研究所所长陈苏就这样表示，互联网、大数据、人工智能等信息技术正在引发新一轮科技革命，数据已成为国家基础性战略资源。

 

一个关键：找到场景化数据切入点

同时，随着近两年人工智能、物联网、云计算等技术的持续升温，也促成了大数据行业迅速进入2.0时代。如果我们定义大数据1.0是大数据的效率时代，那么大数据的2.0时代就是实现大数据变现的价值时代。

在资本的加速催化下，商业变现的压力促使大数据与AIoT及云计算的不断融合。三者协同发展，使得整个AIoT行业向产业化、垂直化、场景化、应用化方向快速迈进。

这是一个共赢的局面。

从AIoT的角度看，经过多年发展，大批技术应用瓶颈得以突破。百度无人车已经开始试运行，人脸识别技术已经足以应用在城市人口管理及安防预警上，微型机器人在医疗方面带来了前所未有的革新。据亿欧《2017中国AI投资市场研究报告》显示，AI技术的应用层的融资在2017年出现大幅度增长，与2016年相比，2017年前三季度投资额增长率达约46%。其中安防、医疗健康、金融和汽车交通增长最为强势。足以窥见AIoT行业场景落地已成为市场主流诉求。

从大数据角度看，“互联网+”累计了海量数据，但数据本身没价值。曾经有人这样形容大数据：它就好比菜市场卖的白菜，价值不高，只有把白菜做成满汉全席，价值才会体现出来；可是如果没有白菜，那么满汉全席也没戏。大数据的价值在于我们能够使用独特的方式去解读它，用适合的模型来应用它，把它变成能够为我们所用的工具。具体来说，必须要找到落地化场景的数据切入点，将线上线下数据打通，让B端和C端数据形成串联，进而形成细分市场的大数据闭环才具有现实上的应用价值。

大数据2.0时代要求的变现价值，就是产业化落地的价值，找到落地化场景数据切入点成为发展重心。纵观中国在大数据领域的发展，在网络购物，移动支付，共享经济等领域取得的成绩的确瞩目。但创新的效率不高却也严重影响大数据及AIoT的持续性发展。

通过对中国目前创新生态的研究不难发现，中国创新效率的问题就是处理好科技与市场这两张皮的关系的问题。一方面，大量的科学技术创新成果集中在研究机构，大型企业以及高校实验室等内，众多耗费大量资源所产生的创新成果并没有好的机制走向市场，实现创新的变现。另一方面，大量的商业模式创新中在市场中孕育出来，但是由于缺乏具有高设计感，高技术含量的创新产品与服务的支撑，商业模式创新也很难具有延续性与“二次创新”能力。综上所述，创新效率问题的本质上是科技创新的供给侧问题。

而数据在科学技术研究与商业模式研究中处于基础性资源地位，数据在处理创新效率的问题上具有“通过数据融合实现技术融合与业务融合”的作用，可帮助实现产业的价值链与创新链条的融合。其与AIoT结合，并寻找到行业落地场景，可使AIoT行业去“泡沫化”发展，提高行业创新效率。

 

两点突破：从线上到线下，从B端到C端

以数据为枢纽，将先进的科学技术融入产品与服务中，研发具有高设计价值，高技术价值，自主定价权的创新产品与服务，逐步实现与产业的共融，是当前AIoT行业亟待完成的行业转型。这一方面可满足普罗大众的生活需求，一方面亦可实现经济的新一轮增长。

如何入手？首先，打通线上线下的数据通路，实现数据闭环。互联网时代累计的大量线上数据，在AIoT时代似乎明显有些后劲不足。如若一味地谋求“互联网+”继续拥抱线上的“人的连接”明显已经脱离了时代发展。目前的主流趋势是，将线上的数据拿到线下用，在进一步累计线下的数据，融合之后再“反哺”AI技术。这是互联网巨头们显而易见的人工智能逻辑。

以阿里为例，其在BAT中的AI布局虽然显得有些低调，但大方向依然“坚挺”——将线上积累的数据应用在现在产业的应用上去，切切实实的行业落地型AI思维。12月20日，阿里云总裁胡晓明在云栖大会·北京峰会上就首次阐述了阿里巴巴在人工智能方面的布局，提出“AI forIndustries”（产业AI）的理念，认为人工智能、发展要去泡沫化，下一站将是“产业AI”。

目前，阿里巴巴在城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个场景推出ET大脑等“产业AI”方案，这些能力、产品和解决方案都通过阿里云服务于各行各业。阿里云总裁胡晓明就这样说：阿里巴巴对人工智能的三个判断是：第一，必须要有场景驱动，我们在解决什么问题，为这个社会的成本降低了多少，效率提高了多少；第二，在人工智能背后是否是有足够的数据来驱动AI能力的提升；第三是否是有足够的计算能力，支撑我们的算法、深度学习可以发生。

其次，互联网时代累计的绝大多数的数据是C端的数据，如果能将其与传统行业B端的数据实现串联，或者将C端的产品与技术融入B端的行业应用体系中，或将发挥1+1＞2的效果。这并不容易，以目前的AIoT行业发展态势来看，具备这种能力的多为生态平台型公司，这些公司以行业资源见长，兼有提供服务全案的能力，只是目前多集中在C端-C端的数据串联上，比如小米的智能家居生态平台。B端-C端要求的行业整合能力尚欠火候。目前具备整合BC两端能力，并可打通线上线下数据资源的的平台型公司，特斯联算是其一。

三大聚焦：特斯联的AIoT商业逻辑

特斯联的业务，简单来说是智慧建筑与智慧城市。目前专注这两项的公司很多，但特斯联更多聚焦的是城市人口管理和安防预警。AIoT在人口管理和安防上的作用有多大？举个例子，15年前阿汤哥演的电影《少数派报告》里，阿汤哥任职的犯罪防治局Precrime，就是通过先知预测犯罪的发生，在犯罪实施前把犯人抓获，避免悲剧的发生。现在，通过AIoT+大数据技术，不用把“先知”养在水中，身上插满管子，依然可以实现安防预警。

通过特斯联的智慧楼宇控制操作系统ABAS BI产品，可实现重点人员实施监控。其可通过接通派出所数据，对有过犯罪记录的人进行标注，“坏人”一进小区，就已经得到保安人员的重点盯防，确保安保的万无一失。

AIoT应用于安防是2017年的重头戏，因其直接关系到社会安定、国家安全等国计民生的重要方面。但说起来容易，做起来难。要知道，小区人口管理、安防预警的相关数据无法从线上获取，目前主要掌握在居委会或派出所手里，要想做，首先得打通小区人口、居委会与派出所数据库，其次得有一个像智慧楼宇控制操作系统ABAS BI产品这样的操作平台以实时监控，同时进行数据上传、更新、处理。这要求在单一场景中的数据的精准性及闭合度。

在打通了线上线下数据的基础上，特斯联用两年时间成功打通了AIoT领域的上下游产业链，并形成了自身的行业壁垒。特斯联以平台为核心，以行业落地见长，聚焦于“城市和建筑”，将自身定位于“城市级智能物联网生态平台”；同时，它利用资源、技术优势，吸引在各个领域技术领先的合作伙伴，各自取长补短，通过聚焦并不断完善以“未来城市”“未来建筑”“未来金融”三大业务的AIoT平台生态。

在人脸识别领域，特斯联与商汤牵手——由商汤科技提供原创底层技术支持，结合特斯联基于物联网的精细化运营及产品应用研发和数据运营能力，打造高效的智慧社区；在语音识别方面，则有搜狗这样的合作伙伴，为用户提供优秀的互动体验；联通线下物联设备，特斯联则请来LikingFit、i.am+，将AIoT生态平台从B端延伸到C端，打通了用户网络；在数据挖掘与架构，特斯联通过与TalkingData合作，进一步提升算力、算法。特斯联高效的落地解决方案一方面充分发挥了自身平台的“赋能”作用，另一方面，特斯联还将产品设备的应用，多维数据海量增长，数据、算力、算法等多角度形成了合力，驱动AIoT进一步发展。

特斯联生态平台的“赋能”效应持续增加，带来的收益也迅猛增长。短短两年，特斯联落地上百个标杆案例，服务超过1000万人口，构建强大的行业壁垒。目前已获得了包括凯德、龙湖、英利、万达、绿地等业内头部客户十亿量级的订单。此外，特斯联还在医院、学校、顶级场馆和一流机场等多元场景实现了落地服务，不仅体现了其极高的落地能力和强大的产品延展性和生命力。正因如此，特斯联也迅速成为AIoT初创企业中少有的一只名副其实的平台级“独角兽”。

《连线》(Wired)杂志创始主编、《失控》作者Kevin Kelly曾说：“现在所在的数据世界，有价值的不是数据本身，数据和数据连在一起，和业务连在一起才会有价值。”因此，如何撬动变现价值成为主要发展动力的大数据2.0时代？关键在于找到落地化场景数据切入点，打通线上与线下，B端与C端，把数据连接起来。特斯联用了一个垂直行业的智能化生态平台连接了线上与线下，打通了B端与C端，为AIoT的落地化场景提供了一个基于技术与产品之上的平台型选择，也让AIoT与大数据在更广阔的“屋外”的模式上看到了万亿级市场无限可能。

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