安防“搅局者”阿里

2023-06-12 13:15:02物联网0158

安防“搅局者”阿里,第1张

阿里商业扩张的对象又多了一个千方。

昨日消息，阿里36亿元入股智慧城市领域上市公司千方科技，成为其第二大股东。

阿里的商业大盘上，“智慧城市”绝对是其中的重要筹码，这个充斥着野心和荷尔蒙的“产品”，正因为边界模糊而变得前景广大。

那么，面对诺大的智慧城市，商业利剑最佳的刺入点会在哪里？

一个行业鲜少让所有的从业者都能达成共识，AI行业是个例外，几乎所有的从业者都认为： 智能安防、智慧交通会是最先爆发的 AI 产业。

如果说智慧交通、智能安防是各路玩家必须经过的一站，那么在高手如云的产业圈，阿里为什么把绣球抛给了千方？

故事还要从两年前说起。

2017年11月，千方科技以47亿的“聘礼”，成功让宇视科技 “远嫁”北京。

作为国内领先的安防企业，2018年宇视市场排名暂列全球第六；产品卖到全球145个国家；智能交通项目达330多个；并推出了人工智能产品 “六山两关”和人工智能方案”AI Ready”。

作为智能交通系统集成领域的玩家，千方的入局，看傻了很多吃瓜群众，但是惊艳了整个轨道交通市场。

于千方，作为一家上市公司，它长期专注于交通集成领域，将宇视招入麾下，可以快速将业务范畴延伸到安防制造领域，并且可以跳出智能交通这个井底，将业务触角延伸到智慧城市这个国家新的大投资战略上。

同时，也可以借助宇视在公检法、医疗、教育、能源、企业、零售等领域的资源，将自身在交通领域的集成产品拓展进去。

不出意外，2018年，千方科技取得了长足进步。

首先体现在证券市场，在整个2018年A股上证指数跌了近1000点，众多“明星股”纷纷下跌的大背景下，千方科技在A股市场表现得非常坚韧，市值一直保持在原先的水平，不掉价。

其次，从产品层面来看，千方科技在车路协同领域，基于LTE-V标准的产品研发规模展开，已进入规模量产及系列化阶段，车载单元、路侧单元已通过工信部组织的互联互通测试及无委的型号核准，这些都会成为千方科技在智能交通赛道竞争的绝对壁垒。

在战略布局上，千方推出了“一体两翼”发展战略，“一体”是围绕智慧城市保持大数据与人工智能的优势，“两翼”是智慧交通和智能安防两大业务版块，也可以理解为千方与宇视。

此番布局，“恰巧”吻合了阿里的未来战略布局。从这来看，阿里入股，属意料之外，但也在情理之中。

阿里在安防行业“闻名”主要得益于城市大脑的快速复制落地。

在阿里技术委员会主席王坚眼里，“城市大脑”具有人类登月般的重要意义。它像是杭州献给整个世界的一个礼物，就像当年罗马给了世界一个下水道，伦敦给了世界一辆地铁，纽约给了世界一张电网。

眼下，阿里已经为包括雄安、澳门、吉隆坡在内的数十座海内外城市送去了厚礼。

与此同时，伴随着项目落地也有一些声音此起彼伏，很多业内人士认为，阿里做安防，醉翁之意不在酒，城市大脑背后实则是城市“数据”的殊命争夺。

举例来说，2017年，衢州市政府拨款437亿元，要联合阿里为这座古老的城市打造“城市大脑”。

437亿元其实“并不多”。

按照项目方的说法，衢州“城市大脑”将分为多期进行建设，这笔资金主要用于城市大数据平台及软件层建设所用。

通常，一个三四线城市，摄像头总数预估在2000到10000路左右，建设大数据中心需要考虑到余量配备，也就意味着上万路的硬件搭建较为容易。比如湖南省会长沙市，摄像头全部建满应该能到10万路左右。

以一万路计算，视频分析服务器均价为30万元/台，支持同时100多路数据分析，由此需要的服务器可能3000万元朝上（路数只代表原始数据量，而实际的价格往往是和分析的计算成本强相关，个体差异很大），其他各类数据分析假设与之对等，考虑到整个机房配置等，所需费用在2亿元左右。

如果最后刨去人工等其他成本，阿里在每个城市的“城市大脑”项目上能够获得一定的营收，但利润相比其主航道业务是小巫见大巫。（此前，阿里还以455 亿元的价格中标海口“城市大脑”建设，具体金额都相差不大。）

即便如此，可以发现除了阿里，包括腾讯、京东、百度等互联网巨头都加足马力，争抢着进入这条赛道。投入产出比并不诱人的背后，这些互联网企业为何要在建设智慧城市上花费如此大的精力？

某业内高管告诉雷锋网，可以预见得到的未来趋势是，硬件会为软件服务，而不是相反。 全力进军安防的互联网公司们意图已经非常明显：要做物联网时代的大数据运营商。

相关数据统计，到2025年，全球数据圈将增至175ZB（1ZB约为1万亿GB），而中国预计将以486ZB的数据量成为全球最大数据圈。

与此同时，“数据变现”问题一直以来都极大困扰着传统的数据持有企业，相比之下，互联网公司对于客群需求和消费行为的研究远超于传统公司，后者在流量“变现”的布局上显得更加得心应手。

以往，包括阿里在内的互联网厂商更多掌握的是用户线上数据，而线下数据基本是一片空白。

这也就意味着，数据大战中，谁掌握了更多的视频监控路数，谁就能构建更加精准的用户画像，从而更好知悉、满足用户诉求，获得大数据时代更大的话语权。

创新不是一个崭新产品的诞生，而是现有的产品被赋予了新的用途，可以预见的是，线上数据与线下数据的打通，将为所有公司打开一扇从未涉足的世界的窗户。

譬如，未来在新零售市场，通过视频监控的铺设，可以对线下海量商铺形成覆盖“店前”、“店中”、“收银”各个环节的整套解决方案。

店前设备负责客流分析。当消费者走到门店前时，摄像头开始抓拍，分析其是新客、老客还是VIP。

此外，在收银台场景下，摄像头还可以清晰地记录购买者的客户属性，比如年龄、性别等；对商品的购买人群进行分析，有助于门店后期针对目标客户进行更精准的商品推广等。

店前、逛店、收银对应着零售行业消费者的生命周期。

门前经过的是“游客”，进店后成了“客户”，再进入收银环节就是“用户”。利用这一整套的服务，相关互联网企业可以帮助线下门店更好地了解门店的客流情况和店内销售转化。通过获取和分析用户数据实现从选址到营销的全面赋能，把“游客”最终变成“用户”。

数据变现是一个很大的课题，也是一个很有趣的课题，因为它没有界限、没有方向，是一个完全的黑盒子，等待着每一个人去探索。

佳都集团董事长刘伟甚至认为，对于企业来说，数据是21世纪的石油；对于个人而言，数据是其生活的再现；对于政府来说，数据是基础性的战略资源。

有着明确目标的阿里，在智能安防市场，虽然有些迟到，但是玩起小步快跑来，这个互联网巨头丝毫不含糊，在庞大商业生态的加持下，阿里手握几张好牌。

从产品层面来看，阿里云此前发布了云边端物联网视频服务Link Vision 10。

“ 阿里这招非常狠，顺利的话，他们可以做到视频物联网，真正实现城市大脑 。”对于这款产品，华泰科捷CEO傅剑辉如是说。

Link Vision 10包含了物联网视频开放平台和物联网视频AI解决方案，它可以帮助传统摄像头厂商与安防工程商更好实现数字化和智能化转型。

也就是说它能从技术上解决中小企业盈利模式单一、画质不佳、体验欠佳、亦或是安全性得不到解决的现实问题。

阿里云这一招数实际上与东方网力当年在模拟向数字转换时做的联网控制器有异曲同工之处。

其目的是将各种模拟的摄像机、DVR、DVS、模拟矩阵、IPC、NVR、网络矩阵用一个网关设备连接在一起，那么它的核心就是今天所谈的多媒体、数据网关。

阿里提出的这个边缘化产品一来可以被部署到每一个城市中的每一个节点；其次，基于边缘云的视频结构化运算，它能够将很多消费级安防摄像机接入到阿里云平台上，通过边缘云计算服务器完成数据结构化。

如此，阿里便通过视频物联网拿到了城市视频的数据，而这一点是阿里以前做不到的。

今天来看，华为也在搭建一张云、海康也在织编一张云，后期谁能够拿到更多的视频、更多的数据，后期的竞争力也就越强。

从战略布局上看，本次入股千方也可以认为是一张绝佳好牌。

如果说产业经营是做‘加法’，那么投资并购就是做‘乘法’。未来的市场份额争夺会更偏向于报团取暖式进取，个人英雄式的单打独斗已经成为过去。

一个企业的并购行为，从某种意义上来说，并不是简单追求规模效益的推动，而是为未来的协同发展打好基础。

阿里入股千方，无论就智慧城市大产业而言，还是针对智慧交通、智能安防等细分领域，都是一桩赢面更大的买卖。

安防也好、交通也罢，都是非常“重”的行业，此前很多大型企业在其中蛰伏良久，但最后都铩羽而归，主要原因就是产品丰富度不够；另外不具有供应链优势，一些与传统视频图像相关的器件，如镜头等的供应能力存在不足，在机电控制方面也没有足够的积累。

阿里的优势在于云端，针对边缘端来说，如果单个城市地去攻坚、去做重，费力不讨好，选择入股千方，联手宇视无疑是最佳的入局方式。

早在战国时期，诸侯并起、相互兼并，出现战国七雄，历经合纵连横，最终秦王扫六合，一统天下。

两千多年后，在全球一体化的趋势下，贸易、技术、服务、管理、资源、资本、智力等一切推动经济增长的要素都在不可逆转地荡涤着各国的经济边界。

在这个过程中，投资并购就是资源整合、就是扫荡边界、就是重新洗牌；同理，此路数在安防行业也同样适用。

比如海康威视曾收购英国公司SHL，进一步开拓海外市场；大华股份也曾以2900万美元收购FLIR旗下Lorex品牌，扩张北美销售网络，如此等等。

行业需要搅局者。

183年前，一艘载有500名装备枪械、木棍和战斧的毛利人的英国海船在群岛登陆。随之，制造了针对岛上莫里奥里人的大屠杀，并将幸存者作为奴隶驱使。

要知道，时间倒数千年，莫里奥人也是强大的波利尼西亚雄鹰，这一次相比来势汹汹的毛利人，严重退化。

历史与商业从来都是惊人的相似，有着同等的规律使然。

从外企雄霸到海大宇并起再到各路英雄入局，安防前端AI与云端AI业务间的战场，从安防公司与AI公司两大势力之争，进入安防公司、科技巨头、AI公司三局鼎立的局面。

三类公司，战术不同、战略迥异。

从横向讲，海康、大华为“防御派”；商汤、旷视为“革新派”；阿里、华为为“进攻派”。

海康、大华等传统安防巨头的打法重“边缘”，从上到下，保持软硬一体化优势；

商汤、旷视、地平线等AI独角兽的战略打法则从外向内，通过算法进击云端，通过芯片主攻IPC，从而布局中心控制系统，基于顶层设计做服务；

阿里、华为等产业巨兽进军安防的思路比较清晰，凭借较深的行业渠道积累搭建自己的平台，吸引更多合作伙伴，打造更大的泛安防生态圈。

今天来看，阿里的智慧城市版图又多了千方、宇视两个优质伙伴。雷锋网雷锋网雷锋网

在此之前，阿里方面也多次预告将在今日发布“颠覆性产品”。那么，Trusple能解决哪些痛点？应用前景有多大？Trusple的推广目前面临哪些困境和阻碍？

又一个“支付宝”

“与支付宝当年推出担保交易的初衷一样，Trusple也是为了解决交易信任问题，所不同的是，由于区块链技术在解决复杂流程信任中的突出特性，Trusple更好地契合了解决国际贸易信任的需求。”蚂蚁集团副总裁、智能科技事业群总裁蒋国飞表示。

具体来看，在Trusple平台，当买家和卖家产生一笔贸易订单后自动上链并开始流转，银行会基于订单约定的付款条件自动进行支付，避免了传统模式下卖家需督促买家去线下操作转账，同时也能防止屡有发生的恶意拖延付款时间现象。而买家也可以基于上链的真实订单获得账期等金融服务，大大提升了资金利用率和采购效率。

而对买卖双方来说，在Trusple上的每一次成功交易都是一次“链上信用”的沉淀。当企业产生融资需求时，金融机构可以向Trusple平台提出验证请求，来确定企业的贸易真实性。这样一来，一方面降低了银行等金融机构的金融服务风险，同时也盘活了中小企业的生存和营运能力。

据了解，目前已有法国巴黎银行、花旗银行、星展银行、德意志银行、渣打银行5家银行成为Trusple的首批合作伙伴。

传统的贸易融资业务有多复杂？以下是银行的信用证业务流程图：

从以上可以看出，传统国际贸易融资模式不仅流程复杂，而且银行还要收取高额的服务费。如果有了区块链贸易结算平台，开发一个贸易结算合约，出口商直接将预付款放在智能合约中，等出口商的货物到达目的地，系统验证单证合格后再触发智能合约放款给出口商，不仅流程简单，服务费用低，更重要的是能降低资金占用周期，提高资金效率。

“目前蚂蚁集团推出的Trusple便是如此，蚂蚁链也支持智能合约。”李炼炫表示。

概括起来，传统跨境贸易和Trusple就是中心化与去中心化的差异。传统的贸易模式中，银行作为中心，为买卖双方提供交易信用或融资便利，保证交易的顺利进行，这其中的“信用”是银行的第三方信用。而区块链的信任模式，其“信用”来自于区块链本身，不需要第三方中介。

面临两大障碍

Trusple的推出也实现了阿里19年来的一个夙愿。

早在2001年，阿里巴巴B2B公司就曾尝试用类似中间担保的模式解决外贸交易中买卖双方互不信任的问题，但受限于时的技术条件未能如愿。2年后，支付宝的出现解决了C2C业务用户之间的信任问题。但由于企业之间的交易远比个人之间复杂得多，付款方式和物流方式也有很大差异，因此19年前的计划一直搁置至今。直到如果区块链的出现，提供了新的解决方案。也因此，阿里方面将Trusple的推出称为堪比支付宝诞生的重磅发布。

值得注意的是，Trusple虽与支付宝功能类似，都是为了解决不同主体之间的信任问题，但解决思路完全相反。Trusple旨在消除中间环节，去中介化，而支付宝则是一个拥有10亿用户的最大中介。Trusple仅针对跨境贸易中的B端用户，因此目前来看与支付宝相安无事。那么未来如果有类似产品用于国内C2C电商场景，则意味着将革支付宝的命。

阿里的区块链布局

区块链基于去中心化、公开透明、信息可追溯、防篡改、智能合约自动执行等特性，天然属于解决信任问题的利器。正如《经济学人》所言：区块链会成为“信任的机器”。因此马云说，没有区块链的阿里会“死人”的。

马云这话并非危言耸听。以电商起家的阿里，支付宝在解决消费者和商家之间在线上交易的信任问题中，发挥了关键作用。可以说，没有支付宝就没有阿里今天的电商帝国。“我们在过去十几年中，持续通过技术和创新，推动信任机制的建设”，蚂蚁集团在IPO招股书中如是说。

为此，早在2015年，阿里就成立了区块链小组，开始投入区块链的研发。2017年10月，蚂蚁金服（蚂蚁集团前身）发布“BASIC战略”（区块链、人工智能、安全、物联网、云计算）。今年7月，蚂蚁集团申请科创板上市前夕，蚂蚁区块链正式升级为“蚂蚁链”，马云亲自为蚂蚁链命名，可见其在阿里生态中的地位。

如今，阿里系已落地了50多个区块链应用场景，蚂蚁链在技术上已经能够支持10亿账户规模，同时能够支持每日10亿交易量，实现每秒10万笔跨链信息处理能力（PPS）。

今年4月，蚂蚁“开放联盟链”正式推出，面向中小企业全面开放其区块链技术和应用能力。随后，相关的区块链应用落地步伐进一步加快，7月份发布蚂蚁链一体机，可为政企开发者节省90%以上的区块链部署时间；9月18日对外开放包含数据安全计算硬件、3D合约安全服务、数据隐私计算服务的隐私安全“三件套”；今日再发布Trusple。

研发方面，阿里的区块链专利申请已经连续4年蝉联全球第一，其自研的跨链技术也被认定为国际标准。

据上交所网站披露，蚂蚁集团的科创板IPO已进入“提交注册”环节。“上市以后，蚂蚁集团最重要的事是投技术，未来重点投入研发人工智能、风险管理、安全、区块链、计算及技术基础设施五大技术领域。”蚂蚁集团CEO胡晓明表示。

改名了。阿里智能原名为：阿里小智，现在改名为：阿里智能。阿里智能app畅通无阻的连接所有的阿里巴巴智能设备，打通物联网沟通渠道，阿里智能正在打理拉拢智能硬件厂商加入到阿里巴巴物联网大家庭当中来。

阿里小智背靠阿里云积累多年的的云计算平台，为用户提供远超出同类智能控制终端的稳定性以及响应速度，是家居家电进入智能化时代的优先选择。

功能介绍：

阿里智能app官方版是一款阿里巴巴旗下的官方推出的智能app。用户使用它可以直接控制家里的设备，太累不想动？太懒不想起？太赶来不及？阿里智能帮助你建立安全，便捷的生活环境。一键即刻开门、打扫、亮灯。

阿里智能V30新鲜出炉，全新的构架与设计带来了流畅的操作体验和优秀的稳定性能。凭借阿里巴巴在云计算技术上的多年积累和众多家电厂商的鼎力支持，阿里智能将为中国家庭叩响智能家居体验的全新时代。阿里小智，智能化时代的优先选择。

百度百科-阿里智能

“2019阿里云峰会·上海”已经结束，在7月26日的阿里云新零售联合解决方案“星选会”上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能新零售事业部总裁肖利华发表了名为“新零售时代的企业数智化转型的联合之道”的主题演讲。演讲再次强调了阿里云致力于成为全链路数智化转型的引导者，助力新零售企业转型升级。

阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能新零售事业部总裁肖利华

纵观零售业的发展历程，整个行业发展的关键体现在两个层面。 从行业层面而言，核心在于效率与成本；而从需求层面而言，核心在于产品和体验。 由于新一代网络消费者的世界会呈现出更复杂、碎片化、变化多端的样貌，企业经营全面数字化，提升商业决策和商业目标的转化率和可靠性也变得愈加重要。基于对目前零售业的变化及零售商角色转变的深刻认识，各大零售商分别提出了对于零售业转型升级概念的解读。

阿里云的“新零售”

阿里的新零售概念始于2016年云栖大会。根据定义， 新零售是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售业态。以“以心为本”、“零售二重性”和“零售物种大爆发”为特征，同时意味着人货场的重构 ；区别与以往任何一次零售变革，新零售将通过数据与商业逻辑的深度结合，真正实现消费方式逆向牵引生成变革。在企业云端，是用户行为、用户认知、关系链等的全面数字化；在用户终端，是用户触电、消费场景、消费行为的全面数字化。

针对零售企业的“新零售”升级，主要体现在企业组织结构及决策方式的变革、数据对于决策与运营方面的驱动、供应链扁平化与柔性化的管理、新产品研发模式的改进、业态创新融合与科技融入、仓储物流体系的完善、面向消费者服务的升级和销售渠道融合等多个方面。阿里巴巴在其生态大会上也曾经提出，将要把从品牌设计、开发、营销、渠道服务、物流、金融等所有板块11大要素全部整合在一起，为新零售企业提供更加全面的解决方案。

“新零售”的成绩单

从今年1月11日ONE商业大会推出的新零售全链路数智化转型蓝图，到全站式数智化转型五部曲，经过几个月的全力以赴， 阿里云新零售已携手伙伴提交验证了近百个联合解决方案，其中22个已顺利通过认证，覆盖商品制造、物流、供应链、运营营销、零售、组织等流程。

鹰云智能 创立于2018年，成立的时间虽然不长，但是通过与阿里云的合作为零售行业创造了巨大的价值。他们 基于阿里云物联网和互联网云中台技术，为购物中心等大型商业空间提供“项目洞察及竞对联合解决方案” ，通过大数据与商业逻辑的深度结合，构建商业数据化、在线化、智能化的全场景闭环。

鹰云智能订货签约仪式

广州的正佳广场是一个非常成功的案例。通过此次项目洞察及竞对联合解决方案，正佳广场顾客数字化运营的实践取得了显著的效果。正佳广场数字化方式识别的到场会员数量从以前的月均20万提升为月均107万，提升了435倍，数据应用带来的广告营销服务收入同比上年度增长60%，租金收益提升15%。

鹰云智能CEO宋亦皇先生在分享时提到：作为一个购物中心的老板，通过网络协同加数据智能的理念，在定位招商营运的各个环节中，研究商户和顾客生态，多样化的运营购物中心，才能更好的创造价值。

成立三年的 袋鼠云 也是阿里云一个很重要的合作伙伴。作为数据智能践行者， 袋鼠云携手阿里云打造智能组货解决方案。 该方案指导门店调整产品陈列与区域配置，开启以消费者为中心的组货模式，进一步提高店铺坪效，开启组货革命。 目前，包括李宁在内，已经有很多品牌商开始使用智能组货解决方案，并取得了不错的提升效果。

袋鼠云解决方案分享

在这场集成与被集成的关系里，阿里云与合作伙伴互利互惠，携手共赢。 据了解，阿里云将在9月发布支持零售企业全链路数智化转型升级的更多的联合解决方案。

星选会上， 阿里云智能全球生态事业部总经理沈涛指出 ：“前面有一片广阔的蓝海等待着我们，大家联合起来形成真正的核心力量，把新零售行业做大，把公司业务做好，成为全行业乃至全世界的典范，阿里巴巴永远与合作伙伴站在一起，把新零售的标杆不断拉新做高，成为行业里面绝对的领头羊。”

全面上云拐点已至，新零售时代悄然来临之际，企业需要基于消费者主权和用户认知，优化商业价值链，降低获客成本，优化经营效率（流量效率、数据效率、认知效率）；同时科技创新配合崭新的渠道铺货策略，零售业在未来十年间将被重新定义。 阿里云也将坚定践行"被伙伴集成"的原则，携手更多的行业能力伙伴，加速能力融合，共同驱动中国新零售行业数智化转型的进程！

是网络不稳定导致。解决办法如下：

1、确认设备支持该网络的物联网卡、信号状态是否正常、设备是否支持物联网卡、设备型号是否支持物联网卡。

2、查询物联网卡是否有流量、是否已经显未断网状态，未断网状态的话卡是正常的如不能正常使用检查设备设置或设备是否支持该物联网卡的网。

3、物联网卡不管是放在主卡还是副卡使用，都要检查它的移动数据流量4G网络、数据漫游开关是否打开。物联卡作为物联网技术的核心，被广泛应用于智慧城市、自动售卖机、移动支付、智慧垃圾分类等需要无线联网的智能终端设备。

阿里，腾讯和百度的互联网大数据应用有何不同

百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，百度和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

BAT的互联网大数据应用有何不同

从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、和视频内容；游戏数据主要包括大型网游数据、网页游戏数据和手机游戏数据，游戏数据中最为核心的是游戏的活跃行为数据和付费行为数据，腾讯的数据最大的特点是基于社交的各种用户行为和娱乐数据。阿里最为突出的是电商数据，尤其是用户在淘宝和天猫上的商品浏览、搜索、点击、收藏和购买等数据，其数据最大特点是从浏览到支付形成的用户漏斗式转化数据。百度的数据以用户搜索的关键词、爬虫抓取的网页、和视频数据为主，百度的数据特点是通过搜索关键词更直接反映用户兴趣和需求，百度的数据以非结构化数据更多。

百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景

百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景都有共同的体系，该体系一共分为七层，代表了企业不同层面的数据价值应用场景，形成了企业运营的数据价值金字塔：

（1）数据基础平台层。金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果，这一层的技术目标是实现数据的有效存储、计算和质量管理；业务目标是把企业的所有用户（客户）数据用唯一的ID串起来，包括用户（客户）的画像（如性别、年龄等）、行为以及兴趣爱好等，以达到全面的了解用户（客户）的目的；

（2）业务运营监控层。这一层首要的是搭建业务运营的关键数据体系，在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品，监控关键数据的异动，通过各种分析模型等可以快速定位数据异动的原因，辅助运营决策；

（3）用户/客户体验优化层。这一层主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据（如文本）来监控体验的问题。前者更多的是应用各种用户（客户）体验监测的模型或者工具来实现，后者更多的是通过监测微博、论坛和企业内部的客户反馈系统的文本来发现负面的口碑，以及时的优化产品或服务；

（4）精细化运营和营销层。这一层主要通过数据驱动业务精细化运营和营销。主要可以分为四方面：第一，构建基于用户的数据提取和运营工具，以方便运营和营销人员通过人群定向把客户提取出来，从而对客户进行营销或运营活动；第二方面，通过数据挖掘的手段提升客户对活动的响应；第三，通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理；第四，主要是用个性化推荐算法基于用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，以实现推广资源效率和效果最大化，如淘宝商品的个性化推荐；

（5）数据对外服务和市场传播层面。数据对外服务一般为服务该互联网企业的客户或用户，如百度通过提供百度舆情、百度代言人、百度指数等服务其广告主客户；淘宝通过数据魔方、淘宝情报和在云端等产品服务其客户；腾讯通过腾讯分析和腾讯云分析等服务其开放商客户。在市场传播层面，主要通过有趣的数据信息图谱和数据可视化产品来实现（如淘宝指数、百度指数、百度春节迁徙地图）。

（6）经营分析层面。主要通过分析师对大数据进行统计，形成经验分析周报、月报和季度报告等，对用户经营情况和收入完成等情况进行分析，发现问题，优化经营策略。

（7）战略分析层面。这方面既要结合内部的大数据形成决策层的数据视图，也要结合外部数据尤其是各种竞争情报监控数据、国外趋势研究数据来辅助决策层进行战略分析。

虽然百度、阿里巴巴和腾讯在企业运营的数据价值的应用体系上有共同的特点，但由于企业的商业模式以及数据资产不同，他们在整体的大数据发展策略也有显著的不同。

百度大数据策略

百度大数据最重要的是来源是通过爬虫搜集的100多个国家的近万亿网页数据，数据量是在EB级的规模。百度的数据非常多样化，其收集的数据既有为非结构化的或者半结构化的数据，包括网页数据、视频和等数据，也有结构化的数据，如用户的点击行为数据，广告客户的付费行为数据等。

百度大数据主要服务三类人群：一类是互联网网民，通过大数据和自然语言处理技术让网民的搜索更加准确；第二类是广告主，通过大数据让广告主的广告和搜索关键词的匹配度更高，或者和网民正在看的网页内容匹配度更高；第三类是，也是在重点推进的百度大数据引擎，重点是服务传统行业拥有一定规模数据的企业。

百度大数据引擎代表了互联网企业数据服务能力开放和合作的趋势，百度大数据引擎由以下三方面构成：

开放云：百度的大规模分布式计算和超大规模存储云，开放云大数据开放的是基础设施和硬件能力。过去的百度云主要面向开发者，大数据引擎的开放云则是面向有大数据存储和处理需求的“大开发者”。据百度相关人员称，百度开放云还拥有CPU利用率高、弹性高、成本低等特点。百度是全球首家大规模商用ARM服务器的公司，而ARM架构的特征是能耗小和存储密度大，同时百度还是首家将GPU（图形处理器）应用在机器学习领域的公司，实现了能耗节省的目的。

数据工厂：数据工厂为百度将海量数据组织起来的软件能力，与数据库软件的作用类似，不同的是数据工厂是被用作处理TB级甚至更大的数据。百度数据工厂支持超大规模异构数据查询，支持SQL-like以及更复杂的查询语句，支持各种查询业务场景。同时百度数据工厂还将承载对于TB级别大表的并发查询和扫描，大查询、低并发时每秒可达百GB。

百度大脑：百度大脑将百度此前在人工智能方面的能力开放出来，主要是大规模机器学习能力和深度学习能力。此前它们被应用在语音、图像、文本识别，以及自然语言和语义理解方面，并通过百度Inside等平台开放给了智能硬件。现在这些能力将被用来对大数据进行智能化的分析、学习、处理、利用，并对外开放。

百度将基础设施能力、软件系统能力以及智能算法技术打包在一起，通过大数据引擎开放出来之后，拥有大数据的行业可以将自己的数据接入到这个引擎进行处理。从架构来看，企业或组织也可以只选择三件套中的一种来使用，例如数据存放在自己的云，但要运用百度大脑的一些智能算法或者数据存放在百度云，自己写算法。

百度大数据引擎的作用

我们可以从两方面来具体看百度大数据引擎的作用：

（1）对于机构：如交通部门有车联网、物联网、路网监控、船联网、码头车站监控等地方的大数据，如果这些数据与百度的搜索记录、全网数据、LBS数据结合，在利用百度大数据引擎的大数据能力，则可以实现智能路径规划和运力管理；卫生部门拥有流感法定报告数据、全国流感样病例哨点监测和病原学监测数据，如果和百度的搜索记录及全网数据结合，便可进行流感预测、疫苗接种指导。

（2）对于企业：很多企业也拥有海量大数据，不过很多企业的大数据处理和挖掘能力比较弱，如果应用百度大数据引擎，则可以对海量数据进行可靠低成本的存储，进行智能化的由浅入深的价值挖掘。如在2014年4月的百度技术开放日上，中国平安便介绍了如何利用百度的大数据能力加强消费者理解和预测，细分客户群制定个性化产品和营销方案。

阿里巴巴大数据策略

阿里巴巴大数据整体发展方向是以激活生产力为目的的DT(data technology，数据技术驱动)数据时代发展。阿里巴巴大数据未来将由“基于云计算的数据开放+大数据工具化应用”组成：

（1）基于云计算的数据开放。云计算使中小企业可以在阿里云上获得数据存储、数据处理服务，也可以构建自己的数据应用。云计算是数据开放的基础，云计算可以为全球的数据开发者提供数据工作平台，阿里分布式的存储平台和在这个平台上的算法工具，可以更好的为数据开发者所用；同时，阿里巴巴还需要做好数据的脱敏，把数据的商业定义，每个标签打得足够清晰，能够让全球的数据开发者在阿里巴巴平台展开数据思维，让数据为所用、消费者所用以及行业所用。阿里的大数据开放之后，线上线下的数据能够串联起来，所有人都是数据提供方，也是数据的使用者。

（2）在大数据应用上，马云已经在整个数据应用上确定了两个方针：

第一个方针：从IT到DT（数据技术），DT就是点燃整个数据和激发整个数据的力量，被管理所用，被社会所用，被销售所用，为制造业所用，为消费者信用所用。前文已经分析道，阿里巴巴的数据资产是以电商为主，其中，淘宝和天猫每天会产生丰富多样的数据，阿里巴巴已经沉淀了包括交易、金融、生活服务等多种类型的数据。这些数据能够帮助阿里巴巴进行数据化运营（如下图）。

另外一个其最为重要的应用是金融领域——小微金融。在小微金融企业融资领域。由于银行无法掌握小微企业真实的经营数据，不仅导致很多企业无法拿到贷款，还因为数据类型的不足导致整个判断流程过长，阿里已经通过其电商数据中的交易、信用、SNS等多种数据来决定是否可以发放贷款以及放贷的额度。

第二个方针：让阿里巴巴的数据、让阿里巴巴的工具能够成为中国商业的基础设施。阿里巴巴已经开始在转型，阿里将由自己直接面对消费者变成支持网商面对消费者，阿里会根据其已有的运营和数据经验，开发更多的工具，帮助网商成长，让网商们更懂得用最好的工具、服务去服务好消费者。正如马云所言“我相信没有一个网商不希望拥有自己的客户，没有一个网商不希望知道客户对自己的体验到底好还是坏，如何持久的拥有这些客户，我们觉得一个国家的经济，应该让给企业家群体去做，我们觉得淘宝网商未来的经济，是应该留给网商们去决定，而不是我们去做决定”。

腾讯大数据策略

腾讯的大数据目前更多的是为腾讯企业内部运营服务，相对于阿里和百度，数据开放程度并不高。因此，对于腾讯我们主要重点介绍腾讯大数据在服务企业内部的应用场景和服务。

腾讯90%以上的数据已经实现集中化管理，数据集中在数据平台部，有超过100多个产品的数据已经集中管理起来，而且是集中存储在腾讯自研数据仓库（TDW）。腾讯大数据从数据应用的不同环节可以分为四个层面，包括数据分析、数据挖掘、数据管理和数据可视化：

（1）数据分析层有四个产品：自助分析、用户画像、实时多维度分析和异动智能定位工具。自助分析可以帮助非技术人员通过简单的条件配置实现数据的统计和展示功能；用户画像则是对某一群用户或者某一业务的用户实现自动化的人群画像；实时多维度分析工具则是可以对某一指标可以实现实时的多个维度的切分，方便分析人员从不同角度对某一指标进行多维度分析；异动智能定位工具则实现数据异动问题的智能化定位。

（2）数据挖掘层面的产品应用有：精准广告系统、用户个性化推荐引擎和客户生命周期管理。精准广告系统如广点通，是基于腾讯大社交平台的海量数据为基础，通过精准推荐算法，以智能定向推广位导向实现广告精准投放；用户个性化推荐引擎根据每位用户的兴趣和喜好，通过个性化推荐算法（协同过滤、基于内容推荐、图算法、贝叶斯等），实现产品的个性化推荐需求；客户生命周期管理系统，则是基于大数据，根据用户/客户的所处的不同生命周期进行数据挖掘，建立预测、预警和用户特征模型，以根据用户/客户所处的不同生命周期特点进行精细化运营和营销。

（3）在数据管理层面则有：TDW（腾讯数据仓库）、TDBank（数据银行）、元数据管理平台和任务调度系统和数据监控。这一层面主要是实现数据的高效集中存储、数据的业务指标定义管理、数据质量管理、计算任务的及时调度和计算以及数据问题的监控和告警。

（4）在数据可视化层面有：自助报表工具、腾讯罗盘、腾讯分析和腾讯云分析等工具。自助报表工具可以自助化的实现结构相对简单和逻辑相对简单的报表。腾讯罗盘分为内部版和外部版，内部版则是服务于腾讯内部用户（产品经理、运营人员和技术人员等）的高效报表工具，外部版则是服务于腾讯合作伙伴如开发商的报表工具。腾讯分析是网站分析工具，帮助网站主进行网站的全方位分析。腾讯云分析则是帮助应用开发商决策和运营优化的分析工具。

总的来看，百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，百度和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

bat的互联网大数据应用有何不同

这个得从BAT各自的基因来分析。百度主要是以搜索产品，所以大数据对于百度来说主要用于搜索方面，使搜索更加的精准和匹配；阿里巴巴以电子商务为主，所以大数据对于阿里巴巴来说会主要用户商品方面；腾讯主要是社交，所以大数据对于腾讯来说可能更多的应用于社会网络分析。大数据的主要用途为预测，所以BAT对于大数据的共同点都是为了通过对用户的分析，进行更加准确的服务和营销。

看百度，阿里与腾讯是如何利用互联网大数据应用

阿里有数据魔方，为卖家提供收费服务。

百度里，“互联网”和“所有空间”有何不同？

“互联网”

和

“所有空间”

互联网就是指Inter上所有的信息

对百度来说

主要就是中文信息

所有空间

就是指百度中的所有用户

建了百度空间