阿裡副總裁劉松：看好智慧硬體和汽車在未來5年內的發展
阿裡巴巴創新中心近日聯合創頭條、五葉草發佈了國內首個雙創資料大屏，
國內雙創環境如何？這些資料有何作用？在雙創領域內，阿裡未來還有哪些動作？圍繞這些問題我們採訪了阿裡巴巴集團副總裁、阿裡雲業務總經理劉松。
中國的創投環境如何？
劉松認為中國創業者的盲目性很大，
他認為中國的環境容易同質化，變成“子海”，而且週期非常短。主要的原因就是投資人，投資人更願意選擇一個不出錯的，這樣別人不會說他是錯的，像今天所有人都在投雲計算，所有人都在投共用單車。
“雙創數據”做的是一件什麼事？
他表示，
所以他們要做的事情就是，通過資料和平臺運營看出規律，然後告訴那些“盲目”的創業者，他們缺什麼。如果中國的創業是一個野生動物園的話，他們大概可以知道這些動物是什麼樣的，他們的班底和規律是什麼樣。
創業者的成果肯定是有團隊的能力，但是跳出來從一個宏觀角度來看，
圍繞雙創這一塊兒，阿裡未來要做什麼？
劉松表示，雙創資料只是一個方面，他們還要做一個SaaS平臺，把阿裡的生態進行對接，形成一個SaaS化的服務模式，也就是一個創業的SaaS服務平臺。
阿裡主要做三件事，線上線下一體的SaaS服務平臺；整個的資料化的運營（通過那個雙創資料）；第三個就是，
他認為未來的創業公司都是網路化的，互相有聯繫的，就像超級野生動物園的感覺，他需要知道這些邏輯。
如何檢查？劉松告訴獵雲網，檢查的標誌是，今天任意一個投資人來，他能看到他在任何地方都看不到的，中國創業的群像、畫像以及規律性的東西；第二個，他如果想要的話，他很容易看到那些值得他投的公司；第三個，未來，跟阿裡有關的創業公司，他的成長應該和阿裡的生態是有強關聯的，阿裡能夠幫到他們，如果沒有這些，僅僅是用阿裡合作夥伴的資源，包括技術的賦能，還是淺了一點。
那可以說，阿裡是要搭建創業的淘寶平臺，把創業者類比為淘寶賣家？
劉松表示，可以這麼理解，但也不完全一樣。今天這個遊戲的閉環是由成長中的創業公司，由他物理的孵化器，還有他線上的一些服務，稍微遠一點，還有一個區域經濟，阿裡生態的各種各樣的商家（共同組成的），所以這個結構比較複雜，比淘寶要複雜。
要怎麼把這些都穿起來，基本上就是通過這樣一個“交換廣場”，把創業公司、孵化器、阿裡的生態資源、協力廠商的客戶資源都能把它穿起來，事實上，阿裡對於創業公司來說，也是一個比較大的品牌商，可以幫他們宣傳。
但他認為他們現在做的不夠的地方是，除了雲計算和講師資源還有包括物理的一些資源，阿裡的生態資源，跟創業公司能獲得成長的相關性，他們還未把這個事情閉環掉，劉松表示這是他們未來12個月裡會做的事情。
怎麼看現在很多創業者選擇海外市場的現象？
他認為這是好事，如果他們是一個高標準的團隊，從0到1，他們最好可以先用國外相對有序的模式，把自己的模式固定，再來反向教育和運用到中國市場。
他表示，這些創業的公司就是太早向中國不規範的市場低頭，他一旦低頭了，那他就可以生存，但他不會再有增長的機會，也失去了他創業的初心。
如果這個人有資本，一開始就應該從國外買技術，不管是以色列的還是矽谷的日本的這些技術。以色列的性價比是最好的，包括他的一些智慧硬體的一些專利。
雖然創業者做的事情是在中國，但他應該要有全球的視野，他的產品一開始就在海外賣，那是一個試金石，因為這個市場是發達成熟的，要不然他在中國做的時候你不知道你做的是對的還是不對的，中國的To B市場還不夠成熟。To C，劉松認為就覺得不用費這麼老大勁跑到美國了，因為他們的人口太少。
剛講到以色列的智慧硬體專利的性價比高，智慧硬體……？
中國的To C市場，他認為智慧硬體在未來5年時間裡，空間是足夠大的。今天的問題是軟硬一體的閉環，加上服務沒有很好的整合起來，做智慧硬體的這幫人他們就只管做，但是他們的行銷手段、品牌運營能力比較差。
但他表示這需要依賴資料，這個智慧硬體的人群足夠大，那如何把這些人群畫像畫出來，這個也是他以後要和阿裡巴巴去同步的，讓他們可以指導這些智慧硬體去哪兒。
“前年雙11的時候，伊利有一款澳洲直供奶比普通的牛奶貴3倍，但是他們在雙11的前幾天，用阿裡的大資料定位到中國有60萬生活在北京上海的海外回來的母親，孩子在2歲到3歲以內的，會花2倍到3倍的價錢去買這個奶，所以雙11的時候，他們也是直接命中了這部分的受眾。”劉松說道。
另外，他還認為電動車也絕對是一個風口，電動車會塑造汽車的互聯網化，只要他過了一個充電樁的臨界點以後就會變成一個標配。但是中國汽車決策人的動作觀念都慢了點。
資料很有用，但所有的企業都在說他們是基於大資料
他表示，這些企業其實都是一些小資料，依據大資料是有道理的，但是一些企業核心產品和大資料不太相關，比如他上次見了一個做貨車輪胎的公司也要做大資料，他說，你們不用著急，確實能用上，但是你真正的競爭力不在大資料上。
他認為有2個點可以判斷大資料對你有沒有用，一個是否線上，第二個就是交易頻度的問題。所以，阿裡關注的幾個都是高頻，交叉資料並且能夠帶來比較大的經濟效益的變化的，比如製造業，它本身就很貴，就像那個發電的光伏，它本身就很貴嘛；交通，是高頻度；公安，涉及到公共安全。
大資料最適合應用在哪些地方？
“5+2”，即，重點在“公安、交通、製造、金融、健康”+“環保+氣象”。
他表示，氣象還可以幫到交通、零售，比如馬上要下雨，或者是快下雨的時候，百貨商店可以把雨傘都擺在門口，包括通過氣候的預測，能夠知道今年是暖冬，對於服裝的款式也可以有所幫助。
“這‘5+2’是公認的用資料量最大也是最有價值的。”他說。
那對於傳統行業，大資料難在哪兒？劉松告訴獵雲網，首先是人才方面的；第二個就是每一個資料的週期都很長，裡面涉及到了資料的收集、交換、建立資料數理模式，這前面做了80%的事兒，後面的20%才開始可能有價值；第三個就是資料的分析要跟業務去做結合。
這裡他講到了人工智慧，他認為它和大資料有點不一樣的地方，就是今天的人工智慧，尤其是語音這樣的，會變成一個超級入口。去年的搜索量有1/4都來自於語音搜索，今年可能會達到50%，所以未來人們也不輸入文字了，智慧音箱也能回答你的問題了，所以這是，人工智慧繞開了大資料的那個坑，什麼資料的收集、整理、交換啊，人工智慧直接通過線上服務的方式，就開始不斷的訓練，就帶來了直接的廣告的收益。
“在某些領域，人工智慧就是‘端上就能吃的東西’，但是大資料呢，就像你回家做菜，你還要去市場買東西，回家洗了、剁了再找個餐具把他給裝上，週期非常長。所以對於很多行業來說，首先可以考慮入口是不是可以和人工智慧做銜接。比如智慧雲客服，你直接用智慧語音問答引擎，後面加一個知識庫就直接能解決了，你要做大資料，那就複雜了，”他說道，“人工智慧是要基於大資料，但是不是說人工智慧就要基於現有的大資料，比如說智慧音箱，你要用它就自然產生了資料，它不用歷史資料也可以，所以在有些To C的場景，人工智慧直接就變成了一個超級入口，不依賴於原有的大資料。”
未來5年的設想？
劉松表示，“泛智慧化”是未來一個很重要的要素。
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中國創業的群像、畫像以及規律性的東西；第二個，他如果想要的話，他很容易看到那些值得他投的公司；第三個，未來，跟阿裡有關的創業公司，他的成長應該和阿裡的生態是有強關聯的，阿裡能夠幫到他們，如果沒有這些，僅僅是用阿裡合作夥伴的資源，包括技術的賦能，還是淺了一點。那可以說，阿裡是要搭建創業的淘寶平臺，把創業者類比為淘寶賣家？
劉松表示，可以這麼理解，但也不完全一樣。今天這個遊戲的閉環是由成長中的創業公司，由他物理的孵化器，還有他線上的一些服務，稍微遠一點，還有一個區域經濟，阿裡生態的各種各樣的商家（共同組成的），所以這個結構比較複雜，比淘寶要複雜。
要怎麼把這些都穿起來，基本上就是通過這樣一個“交換廣場”，把創業公司、孵化器、阿裡的生態資源、協力廠商的客戶資源都能把它穿起來，事實上，阿裡對於創業公司來說，也是一個比較大的品牌商，可以幫他們宣傳。
但他認為他們現在做的不夠的地方是，除了雲計算和講師資源還有包括物理的一些資源，阿裡的生態資源，跟創業公司能獲得成長的相關性，他們還未把這個事情閉環掉，劉松表示這是他們未來12個月裡會做的事情。
怎麼看現在很多創業者選擇海外市場的現象？
他認為這是好事，如果他們是一個高標準的團隊，從0到1，他們最好可以先用國外相對有序的模式，把自己的模式固定，再來反向教育和運用到中國市場。
他表示，這些創業的公司就是太早向中國不規範的市場低頭，他一旦低頭了，那他就可以生存，但他不會再有增長的機會，也失去了他創業的初心。
如果這個人有資本，一開始就應該從國外買技術，不管是以色列的還是矽谷的日本的這些技術。以色列的性價比是最好的，包括他的一些智慧硬體的一些專利。
雖然創業者做的事情是在中國，但他應該要有全球的視野，他的產品一開始就在海外賣，那是一個試金石，因為這個市場是發達成熟的，要不然他在中國做的時候你不知道你做的是對的還是不對的，中國的To B市場還不夠成熟。To C，劉松認為就覺得不用費這麼老大勁跑到美國了，因為他們的人口太少。
剛講到以色列的智慧硬體專利的性價比高，智慧硬體……？
中國的To C市場，他認為智慧硬體在未來5年時間裡，空間是足夠大的。今天的問題是軟硬一體的閉環，加上服務沒有很好的整合起來，做智慧硬體的這幫人他們就只管做，但是他們的行銷手段、品牌運營能力比較差。
但他表示這需要依賴資料，這個智慧硬體的人群足夠大，那如何把這些人群畫像畫出來，這個也是他以後要和阿裡巴巴去同步的，讓他們可以指導這些智慧硬體去哪兒。
“前年雙11的時候，伊利有一款澳洲直供奶比普通的牛奶貴3倍，但是他們在雙11的前幾天，用阿裡的大資料定位到中國有60萬生活在北京上海的海外回來的母親，孩子在2歲到3歲以內的，會花2倍到3倍的價錢去買這個奶，所以雙11的時候，他們也是直接命中了這部分的受眾。”劉松說道。
另外，他還認為電動車也絕對是一個風口，電動車會塑造汽車的互聯網化，只要他過了一個充電樁的臨界點以後就會變成一個標配。但是中國汽車決策人的動作觀念都慢了點。
資料很有用，但所有的企業都在說他們是基於大資料
他表示，這些企業其實都是一些小資料，依據大資料是有道理的，但是一些企業核心產品和大資料不太相關，比如他上次見了一個做貨車輪胎的公司也要做大資料，他說，你們不用著急，確實能用上，但是你真正的競爭力不在大資料上。
他認為有2個點可以判斷大資料對你有沒有用，一個是否線上，第二個就是交易頻度的問題。所以，阿裡關注的幾個都是高頻，交叉資料並且能夠帶來比較大的經濟效益的變化的，比如製造業，它本身就很貴，就像那個發電的光伏，它本身就很貴嘛；交通，是高頻度；公安，涉及到公共安全。
大資料最適合應用在哪些地方？
“5+2”，即，重點在“公安、交通、製造、金融、健康”+“環保+氣象”。
他表示，氣象還可以幫到交通、零售，比如馬上要下雨，或者是快下雨的時候，百貨商店可以把雨傘都擺在門口，包括通過氣候的預測，能夠知道今年是暖冬，對於服裝的款式也可以有所幫助。
“這‘5+2’是公認的用資料量最大也是最有價值的。”他說。
那對於傳統行業，大資料難在哪兒？劉松告訴獵雲網，首先是人才方面的；第二個就是每一個資料的週期都很長，裡面涉及到了資料的收集、交換、建立資料數理模式，這前面做了80%的事兒，後面的20%才開始可能有價值；第三個就是資料的分析要跟業務去做結合。
這裡他講到了人工智慧，他認為它和大資料有點不一樣的地方，就是今天的人工智慧，尤其是語音這樣的，會變成一個超級入口。去年的搜索量有1/4都來自於語音搜索，今年可能會達到50%，所以未來人們也不輸入文字了，智慧音箱也能回答你的問題了，所以這是，人工智慧繞開了大資料的那個坑，什麼資料的收集、整理、交換啊，人工智慧直接通過線上服務的方式，就開始不斷的訓練，就帶來了直接的廣告的收益。
“在某些領域，人工智慧就是‘端上就能吃的東西’，但是大資料呢，就像你回家做菜，你還要去市場買東西，回家洗了、剁了再找個餐具把他給裝上，週期非常長。所以對於很多行業來說，首先可以考慮入口是不是可以和人工智慧做銜接。比如智慧雲客服，你直接用智慧語音問答引擎，後面加一個知識庫就直接能解決了，你要做大資料，那就複雜了，”他說道，“人工智慧是要基於大資料，但是不是說人工智慧就要基於現有的大資料，比如說智慧音箱，你要用它就自然產生了資料，它不用歷史資料也可以，所以在有些To C的場景，人工智慧直接就變成了一個超級入口，不依賴於原有的大資料。”
未來5年的設想？
劉松表示，“泛智慧化”是未來一個很重要的要素。
本文來自獵雲網，如若轉載，請注明出處：http://www.lieyunwang.com/archives/293475