3月24日，由3sNews主办的首期泰伯创客沙龙活动在京举办，此次沙龙的主题是“空间商业智能的应用与‘钱’景”，50余人参与了此次活动。
GeoHey联合创始人王昊带来了题为“你所忽视的企业经营管理空间解决方案”的演讲，以下为演讲实录(未经本人核实)：
王昊：刚才主持人说我们算是求道者，原来说是创业者，但是我觉得还是做一个求爱者比较好。我围绕空间商业智能讲讲，我首先觉得咱们做地理位置有点自High。那么围绕“空间商业智能”，怎么找到好的商业模式，还是需要琢磨的。
我从念书到毕业到工作一直做地理信息领域的工作，给自己最大的打气就是世界上所有的信息70%都是有位置属性的。所以信息都是和地理位置有关的，所以无论你做任何一个事情和我们这个行当的关系很大。
更自High的叫地理决定论，相当于所有的事情最后的发展都是由地理决定的。我觉得这是做地理人的一种自High，世界是由地理所决定的。
我最近找到《货币战争》的作者，我发现特也是一个特别特别地理决定论，他在最近几期讲中亚变化，比如说叙利亚今天有战争，凡是这种通道性质的他都会动乱，讲了一些印度的发展，印度不是今天就有这么多人，当年没有多少人，但是一定因为有这个领域，决定了它一定会有今天的发展。所以这是一些背景故事，这个图是我微博上的一个朋友做的，做这张图特别不容易。但是，他是一个爱好者，把古代的这些图给做出来了。今天仍然对位置的看法特别重，蔽日零售业，最重要的经营要素是三点，古代到人类比较到工业革命之前，得到很可能人的一辈子都没有变化，从生到死，我们生活的城市都是一样的。但是现在不太一样，交通先进发达，使得大家穿梭在各大洲的流动性很大，但是在微观环境里面，这个位置是很有道理的。比如这家店，我觉得这家店经营肯定不好，当然肯定租金也低。
说到位置的决策，回到今天的主题空间商业智能。过去讲地理看地物比较多，现在商业智能怎么用已有的数据看未来，这是关键点。我们公司一直把这个作为鼓励发展的一个远的目标。大家知道除了Uber、Airbnb、就算第三大独角兽公司，只要做数据分析，从2003年成立就一个客户，做预测性质的就是有一个罪犯他在哪儿，他是谁，故事讲的都挺离奇，大家有兴趣可以看，里面很多分析都是和位置有关的，都是这些场景，发生的一些事件，离开位置肯定是不行的，所以它肯定分析了大量的位置。当然，这种故事在美剧里面早就有了，这是我喜欢的剧叫《疑犯追踪》，这个戴眼镜的人发明了一个电脑，这个电脑就叫机器，最后随便就预测，说谁是罪犯，他明天死，最后到机器和机器打。另外一个团伙发明了另外一台电脑，然后去做机器上。所以这比Alpha Go要早很多。这两类就是借助机器的帮助去扶弱济贫，让社会上的弱者可以生存下来，当然这里面有很多东西值得我们学习。
在这些分析里面，其实更多是关注了人的信息。所以，我比较看好咱们做空间智能，或者未来的方向。我感觉围绕人的数据做文章还是有更大的发展前景。当然，这些硬的东西要准备好。《疑犯追踪》讲的场景离现在比较远，把纽约市所有人在地图上任何时间，任何地点都显示出来，可以进行各种过滤，各种查询，随时随地可以看到纽约市的所有人，你基本上是跑不掉的。也就是你想在这个城市，这个机器上杀你，就投降就拉倒了，没有跑的地方，无论各种定位，各位摄象头，所有的信息都能传上来。这种事情现在离的比较远。
这是一个苏格兰人做的。做了一个小的截图，这个怎么做的?其实也挺简单，它是把建筑物勾勒出来，把人口统计的数据随机放进去，表示有多少人。但是，人口统计，或者普查这个信息的每个人，这里边的每个点都有，这是一层一层的，苏格兰就两个城市。就是把人和地理结合这件事情大家都在做，就看谁做的更有产出，最后和商业上的一些国际结合更好。
举个沃尔玛的例子，沃尔玛也是说零售的大佬鼻祖，经营整个大型综超，现在更多关注人的信息。前CMO引用他的一句话，我翻译的还是绕口，总的意思就是一百年前每个杂货铺的店主对谁家的东西门清，上一个新的蛋糕品牌要不要试试，现在哪个超市知道客户要什么?不太容易。所以，他认为这种零售经营不好就是对人不懂，通过社交，通过大数据手段，用机器知道每个人的需求是什么，这样甚至比我们自己了解我们自己还多，这是沃尔玛的想法，一直在朝这个方向去。当然，这里面就有周边的意思。所以，大家也能够体会，无论北京哪一个商场经营的好，还是就近原则，仅有的一些定位在一个全球经营的店。我们现在看到大悦城，本身定位就不是在比如西单大悦城也好，他也分析过，怎么才能把这些人拉拢过来。
虽然说是沃尔玛，但是零售业确实不好做，沃尔玛在今年，在中国不知道关了多少家，在美国147家店是要关的。我把所有沃尔玛要关的店用蓝色的标上，红色的是梅西百货，17家店放在这个图上，各个洲用图的颜色表示，哪个洲比较多，德州是要关店最多的，黑色是100个发展最箫条的城市，基本上还是有一些相关性，这些洲既不关店也不箫条。所以，这些没有人把它放到一起去看。综合的指标还是能有一些故事值得你去挖掘。
当然，沃尔玛关这个店，不是因为直面它的结果，原因是因为它经营不太好，但是就这样经营不太好，总结还是位置选的不好，离他周边的某一家店太近了，所以人流分散比较多，所以把不太好的关掉了。当然，在中国他仍然认为是高歌猛进的市场，到明年为止要开115家店。所以，这是从位置的角度去考虑我们值得去做，或者有机会去挖掘。我今天这里面列的所有的图都有实物，你扫一下二维码，在微信就可以直接看了。
前面想说的就是理解就是理解人。这里面有一些我们经常问到，或者说的话，就是你对地理位置信息全方位丰富，英文就是对它这个数据要增厚，谁在那里，以及他们从哪儿来，用地图绘制出来自哪儿，目标去哪儿，哪儿就当说是位置，它本身就是在分析这些每天、每月、每周他们怎么居住、工作、生活、娱乐。原来做这件事情是挺难的，比如说在美国也是以调研类数据为主，比如发一个调查问卷，你回答一下你从哪儿来的?既然在美国，得到都挺愿意配合的，所以希望有一些新的办法，新的办法就是我们的手机，我们的移动设备，或者以后将来这些智能设备，会不断暴露出我们的这些信息。
对人的这种关注，其实来自社交的移动大数据还是做的挺多的，我随便做了一个，这是微博的，从晚上七点到第二天早上六点在北京城手机的分布。2500以上的，1100以下的是黄色，橙色是1100到2500，2500以上就算高点了，再高点就是iPhone的分布。我觉得不见得二环以内就是高档的，但是结果是不是?这是一个例子，就是用人的数据看位置上的一些关联。
还有一些其他的例子，这是重庆，是多中心的城市，而且也不是特别规则，所以咱们走到重庆肯定东南西北比较难分。最简单的例子就是知道人流，当然做地理信息知道交互式地图肯定一级一级都可以下去的。这个数据算是第三方的，就是现在做移动数据采集的，叫Talkdata。所以，这就是这套原理，就是使得利用移动数据进行一些位置上的分析成为可能。
我们所做的事情，像这种热点，你说这个地方热，这是什么，你只能说是第一代的怎么做技术叫热点图，我们对位置的解读还要更精细和定量，定量对位置进行判断。我们对北京做了222个商圈，因为商圈是没有谁规定的，它本身有一个聚类的特征，然后根据路的分布画出来，然后对这些商圈再有一些定型的描述，比如电子电器的全挑出来是在这儿，所以这些人出现在这里，我们就可以进行一些判断。
举个例子，这是某一个手机的品牌，在北京的分布是这样，你用这个手机差不多整体的分布是这样的，里边的这些时间和周末他的时间数量是多少，和刚才那个例子差不多。所以，你差不多知道分布式在哪里，它的原理是什么。我想看看说，这个客群哪些是在校大学生，我需要进行所谓的咱们理解的叫GIS的分析。其实就是用一个多媒体，我想看大学的分布它的数量是多少。所以，你可以得到一些定量的概念。比如说，这都是密度，数量是多少，密度是多少，看起来协和医学院密度是最大的，所以大量来看病的被统计进来了。真正密度比较大的北航，决策者再分析，为什么北航做的好是因为什么原因，是因为都是理工男，所以要去解释，这就是发现规律的第一步，地理是一个特别简单的手段，你在打各种标签，看待问题的时候，地理是比较容易判断或者比较容易计算的这样一个手段。
假设说你想定位某种商圈的客群，除了学校之外，还可以做这样的一些统计。所以，我会把图和表做一下，当然表和图后面再做标准化，那方法就很多了，当然咱们用的可配套的工具也就很多了。虽然说25分钟，不想讲太多，我就提一些我自己认为的一些建议，或者说我认为，假设我在做创业的路上我会想的几个方向。
首先，行业类型的创新，别说商业智能就只能是做商业类型，商业是个什么行业，我这儿举的地产、零售都是商业。其实我原来在Esri做这么多年，从地到国防、情报、电信，这些里边很多都开始从基础的东西到数据的挖掘。至于挖掘出什么规律，能做什么事情，就是各显其能。比如让它做预测和安全性的，像防控这一类的预报和预测，极大的节省了政府部门去做这件事情的问题。当然他们积累的数据是相当量级的，是可以做很多事情的。
我们现在正在做的就是数据类型的创新，我们现在想做的就是世界级别，可以对一个地理进行一些描述，这些描述传统的就是POI，把POI的数量总结出来，做一些分类，结合我们看到的人口和人群的分布，来自一些社交的一些数据是可以更好的对地理进行解释。这种解释会不断的迭代，不是一下就能解释的那么准，也可能会和用户的模型结合，我们会衍生出来更多新的模型。
第三，有更多的更好、更宽、更新的视角做创新。其实用低成本方式做定量的统计，我觉得可能是能去实现的。众多的这些信息可以通过卫星的方式获取，那么这些数据很可能将来很快就能够做定量化的提供出来。原来咱们看到这些都是非结构化的，视频也好、图片也好，影像也好，怎么提取持续补充到商业领域使用，我觉得都是可以关注的。至于这些数据怎么处理，就看大家创业的这些能力了。
我说的视角也是关于世界，你去关注世界的，原来都不太好获取这些数据，现在越来越开放了，所以地理的视角也应该能够让你带到世界的范围内。关注“一带一路”，新丝绸之路都会有很多地理数据值得大家挖掘和分析，值得大家用更高、更远的视角去看，我们也想致力于做这样的事情。
所以，最后总结，我们无论说是咱们在座的这些爱好者，还是一同都在做创业路上的小伙伴，核心最后还是能够智能化、自动化把地理信息知识传递出来，我们也希望跟大家携起手来，共同开发咱们大脑的能力，把这件事做的漂亮一点，谢谢大家！(整理|3sNews 任珊珊)
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