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从智慧旅游到智慧城市:时空大数据变现之路有隐忧

泰伯网2018-04-09 14:38:14

摘要: 这是人类认知能力的一次巨大飞跃,经过这一步世界几乎没有多少秘密可言。

  过去5年,大数据从没有在我国政府工作报告中缺席过:

  2014年是“中国大数据元年”,这一年大数据首次写入政府工作报告;

  2015年,大数据上升为国家战略,《促进大数据发展行动纲要》发布;

  2016年,国家大数据战略首次被写进五年规划中,《大数据产业发展规划(2016-2020)》发布;

  2017年,贵阳、广东、重庆、内蒙古、丽江等60余个包括省市自治区、省级市、地级市在内的地区,激活了政府数据资源,并在区块链应用上实现重大突破;

  2018年,大数据在各行业的全面深度渗透将有力地促进产业格局重构,驱动生产方式和管理模式变革,推动制造业向网络化、数字化和智能化方向发展……

  我们看到的多是大数据积极性的一面,但任何技术都具有不确定性。近期大数据发生两件事,一是脸书的数据被滥用,二是大数据杀熟现象引发热烈讨论。前者关联更多的是隐私安全问题,后者则凸显了大数据所制造的巨大的不对等关系。

  一方面,大数据产业正在各领域快速渗透扩张。另一方面,由此而来的问题也在慢慢显现。

  传统旅游业一条“观光”路走到黑

  在刚刚过去的新一轮国务院机构改革中,文、旅合二为一,旅游产业在国民生活中的地位进一步提升。

  统计显示,2017年我国国内游客达到50亿人次,相比5年前增长了69%,国内旅游收入达到4.57万亿。据世界旅游组织预测,2020年我国将成为全球第一大旅游目的地,届时旅游总收入会占到我国国内生产总值的8%。仅以去年的国内生产总值计算,2020年我国旅游总收入就将达到6.6万亿元。

  我国旅游业在“观光”的路子上走了几十年后,如今正在向深度化、个性化转变,80、90后的年轻游客逐渐成为市场主体。

  年轻人在旅游方面的需求几乎完全异于父辈,他们/她们更在意体验、更看重品质,一道菜、一张图片、一句留言,甚至是某种微妙的情感变化都有可能促成一趟旅游。

  就是这样一个庞大、充满活力的产业,长期以来却饱受模式陈旧、产品简陋、服务粗糙等问题的困扰,而对于如何创造新模式、开发新产品、满足新需求,传统经验显然不够用。

  浪潮集团大数据公司副总经理张帆说,一方面我国旅游业还没有发展到个性化服务这个阶段,行业关注的仍旧是门票、团游这些传统手段。另一方面,自驾游自助游的比例却在逐年增加,游客对跟团已经越来越没兴趣了。

  张帆认为,传统旅游业已经失控,它不懂如何应付这个新局面。比如某个城市要推自驾游,那么,它该如何营销?服务怎么配套,怎么提升?路线怎么设计,停车场怎么安排?游客怎么分流,怎么监控?

  即使上述问题都落实了,也还需要回答一个核心问题:为什么推自驾游,而不是文化游?

  新的消费主体、新的行为特征、新的技术手段,旅游业所面对的问题同样是其他行业的问题,乃至整个社会生产急需解决的问题。

  时空大数据:洞察规律、预测行为、指导决策

  大数据被寄予厚望。

  蚂蜂窝CEO陈罡表示,大数据应成为“新旅游”的核心生产力:“老旅游是低价团、零负团费等逆互联网潮流的传统形态,新旅游代表自由行、代表智慧旅游、代表大数据,代表整个互联网更加开放的发展方向。”

  目前在国内,旅游大数据建设主要集中在旅游管理、游客服务、旅游营销等领域。

  在旅游管理方面,国内各大运营商及互联网公司,通过LBS定位及手机信号定位,实现对景区及重点区域内的游客人流、车流密度的监测、预警,同时基于网络文本数据的挖掘,实现对旅游目的地舆情监测及预警;

  在游客服务方面,基于对旅游产品、旅游线路的数据挖掘、分析,实现对游客旅游资讯及旅游产品信息的精准推送;

  在旅游营销方面,通过对不同用户属性信息及用户兴趣偏好等数据的挖掘分析,指导旅游目的地精准营销。

  张帆表示,在达到一定量的水平后,旅游大数据的分析重点不再是数据量,而是数据源,只有数据源足够丰富多样,才能为旅游决策提供可靠的依据,才能避免单一数据源隐藏的“系统性风险”。据了解,目前浪潮所整合的旅游数据包括4大类:

  一是互联网数据,通过网络爬虫抓取各个OTA(在线旅行社)的景区预定量、目的地搜索数据等。二是委办局数据,包括与旅游相关的6个委办局的数据,比如公安的持证住宿、海关出入境、高速路口数据等。三是旅游产业数据,这部分属于旅游局自己的数据,包括景区、五星级酒店、涉旅服务点、旅行社,以及旅行社所有跟团游的数据等。四是运营商数据,主要来自移动、电信、联通、腾讯微信等移动端,包含游客的位置、移动轨迹等数据信息。

  可以发现,上述四类数据基本涵盖了旅游的“吃住行游购娱”,针对某个游客的某次旅行,整合后的数据完全有能力从位置、消费、游憩、社交等方面还原整个旅行轨迹。

  更进一步,围绕某个旅游目的地,大数据可以洞悉隐藏的具有规律性的行为特征。不论这些行为具有积极性还是消极性,对旅游主管部门和企业来讲都具有很大价值。

  美国宾夕法尼亚州立大学潘冰教授认为,旅游大数据的优势包括:几乎是全部数据,没有抽样误差;数据可以细致到每个个体;多个数据源的集合会发现意想不到的关联和结论;并且,能达到实时反馈。

  智慧城市受制于数据孤岛问题

  吃住行游购娱,旅游所关联的产业、涉及的数据来源非常广。如果我们把旅游大数据落到某个城市之上,再结合全域旅游的概念,那么从交通、餐饮,到环保、气象,再到城市整体环境——这近乎是智慧城市的另一种表述。

  大数据是旅游业的核心生产力,同样,它也是智慧城市建设的关键。

  从2009年左右起我国少数城市开始构建智慧城市,“智慧北京”“智慧广州”“智慧南京”等逐步建设。到2014年,我国已有400多个城市加入到智慧城市建设的队伍中。

  智慧城市可以理解为数字城市的升级版,两者的最大区别在于,前者对感知层获取的数字信息进行了智慧处理,其核心是大数据技术。

  大数据是城市各个领域实现“智慧化”的关键性支撑技术,从政府决策与服务,到人们衣食住行的生活方式,再到城市的产业布局和规划,直到城市的运营和管理方式,大数据遍布智慧城市的每个角落。

  从城市管理角度看,智慧城市建设不仅仅是一场技术革命,更是一场治理革命。

  去年5月,滴滴出行总裁柳青在美国洛杉矶介绍,由于济南市主干道经十路原有的红绿灯管理与实际交通动态不匹配,高峰期6个路口的通行时间长达40分钟。在引入滴滴车辆浮动大数据和算法之后,同路段的时间从40分钟下降到30分钟左右。

  另一个例子是无锡。无锡是我国目前智慧城市化水平最高的城市之一,当地政府与阿里云合作打造了物联网之城——鸿山小镇。小镇实现了交通、环境、水务、能源等多个城市项目的在线智能管理,连井盖都安装了智能传感器,如果丢失或者破损都能自动排查;垃圾桶一旦快满了就自动通知清运人员及时处理;120救护车一出发,交通管理系统就能自动识别、调度出一条“绿色生命线”。

  建设智慧城市,多数城市必须先解决两个突出问题,一是打破信息孤岛,实现数据开放共享;二是充分利用开放的数据,挖掘其最大应用价值。

  目前我国近80%的数据集中在政府部门,这些数据的开放程度不高。另外20%的数据掌握在大型企业手中,还有一些零星的数据分散在各个行业。

  我国近几年开始集中解决政府数据开放问题,2015年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》提出,在2018年底前建成国家统一的数据开放平台;去年又发布《关于推进公共信息资源开放的若干意见》;今年初中央网信办、发展改革委、工业和信息化部又联合印发《公共信息资源开放试点工作方案》,确定在北京、上海、浙江、福建、贵州5省份开展公共信息资源开放试点。

  尽管部分数据已接入共享开放平台,但由于不能被机器读取,进而成为“休眠数据”。《2017中国地方政府数据开放平台报告》显示,截至去年4月,全国19个地方政府数据开放平台的8398个开放数据中仍有约25%的机器可读性较差。

  洞悉“世界之道”并没有看上去那么美

  就人类对世界的认知而言,大数据技术具有革命性的意义。

  2010年《Science》上刊登了一篇文章指出,93%的人类行为可以预测。在大数据技术出现之前,预测是一件特别困难的事,每个领域都试图抓住未来的蛛丝马迹,但多数情况下效果并不理想。

  大数据技术出现后则不同,在海量数据中进行分析预测,我们完全有能力摸透人类的绝大部分行为模式,进而洞察群体及个人的每一次决定,并进行预测、干预——相当于一个先天近视的人,看世界一直是模糊的,现在戴上眼镜,整个世界顿时清晰起来。

  这是人类认知能力的一次巨大飞跃,经过这一步世界几乎没有多少秘密可言。过去人们将俯瞰地球称为“上帝视角”,其实,透过大数据洞悉“世界之道”才是真正的“上帝视角”。

  技术发展到这个程度,在法律法规不完善的情况下,隐私安全问题很难避免。脸书本次数据泄露事件据传涉及用户数量远高于此前公布的5000万。

  另外,这种洞悉“世界之道”的能力,肯定只会被少数人和组织掌握。于是一个更大的问题出现了,大数据很可能会成为一种“特权”。这种“特权”会前所未有地加深人与人之间,以及组织与个体之间的不对等关系。如果对技术不加约束,“杀熟”只是开始,更多不对等、不透明的行为将会出现,而且令公众无迹可寻。

  霍金生前一直在强调要对AI保持警惕,Uber无人车致行人死亡事件后,也出现了大量对AI表示担忧的声音。

  事实上与AI相比,大数据所带来的问题已经来到我们面前。它已经广泛进入应用领域,它的商业价值正在急速增长,预计到2020年,我国大数据市场规模将超过8000亿元,我国也将成为全球数据中心(全球的数据总量将达40ZB,中国占20%)。

  我们透过大数据洞察世界的规律,然而,大数据本身的轨迹并不像现在看起来那样清晰。

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[责任编辑:孟祥琦]
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