文/陈海宁
编辑/罗传达
自今年2月《粤港澳大湾区发展规划纲要》公布，粤港澳大湾区建设已成为热点话题。
粤港澳大湾区由香港、澳门两个特别行政区和广东省广州、深圳、珠海等9个地市组成。面积达5.6万平方公里，人口超过7000万，经济总量超过10万亿元，是一个世界级城市集群。
在粤港澳大湾区的互联互通中，数据流通是重要的一环，流动的数据就像是流通在大湾区产业链上的血液。
不久前，锌财经在领英与清华经济管理学院举办的“粤港澳大湾区数字经济高峰论坛”上偶遇香港科技园董事、前阿里巴巴副总裁车品觉。在车品觉的邀请下，锌链接创始人龚海瀚参加香港Xtech组织的创业指导，并就“粤港澳大湾区的数字经济”进行了一次交流。
创业指导会上，车品觉静静听完每个参赛者的项目进展，然后帮他们理清产品、商业模式，对接资源。
参赛者年纪不一，有的已经年过40，有的还是稚嫩的学生，对创业都很有激情。这与人们对香港的刻板印象“香港没有科创”显然不符。
在长达4个小时的创业指导后，锌财经与车品觉聊了聊，粤港澳大湾区的数字经济究竟长什么样？
以下是车品觉的自述，锌财经整理删减：
“再没有一个头衔可以代表我”
锌财经
从阿里到红衫、香港科学园董事，从数据产品人到投资人的身份转变，是否意味着要承担起更多的社会责任？我看你朋友圈里说“现在回香港已经没有时间休息了”，你的生活、工作发生了哪些变化？
车品觉
现在的生活与原本设想的有些不一样：投资、顾问、公益。无论如何，我觉得再没有一个头衔是能代表我的。
从阿里到红杉，过去是把精力放在一家公司，但现在作为投资人每天看见的东西是五花八门的，很快地知道世界到底在发生什么，到底在创新什么。
为什么要做顾问呢？是因为是担心在离开了企业后，会失去了真正商业实操的感觉。仅仅作为投资人是有局限性的，很难保持对数据的 理解，需要一手的实践，保持解决问题的能力。
我很喜欢做导师，可以从中了解到许多创业者的想法。每一个初创企业的问题都很相似：想得太多，资源太少。而我能帮助他们快速调整，让他们看见大的方向，这是我离开阿里的初心。
朋友圈里的车品觉
我同时还给政府做顾问，这是原本没有想过的事情，但它却很重要。因为大数据、人工智能这些行业还是得由政府驱动。
回到香港那年，香港开始鼓励科创，我便参与到政府委员会里，真正开始去思考怎么做成这件事。很多人质疑：香港能做科创吗？我希望用自己的能力去帮助大湾区建立一个大数据驱动的生态。
我也很开心能成为香港科学园的董事，可以去影响一些事情，或者做一些具体的提议。
大湾区大数据也要“混通晒”
锌财经
看你经常奔走于内地与港澳之间，按照你的“混通晒”的方法论，你是在混啥？要通啥？将来要晒啥？
车品觉
我如今思考最多的，是整个大湾区大数据的格局。
我很认可的一点是：谁在某个位置，有这种能力，就要有所作为。我知道这一格局应该是怎样的，并且有能力影响不同层面的人。
最近一年，我花很多时间去思考“智慧城市”。
智慧城市有三个功能，一是便民，其中包括了交通、治安、环保、空气，是否宜居，是否容易找工作。二是政府的效率如何，即智慧政府。三是基于智慧城市的产业。三种之间，互有关联。
前两者只有由政府牵头，城市更便民效率才会更高。我认为最难的在于第三部分，产业。也就是说，大湾区里面有没有更多的创新公司，如何有足够的人才，有没有足够的资金来支持创新，三者加起来，才能孵化出一个产业生态。利用大湾区内的优势互补、资源调配共享，可以让经济发展得更好。
所谓的“混通晒”，混与通的意思是我们要经常互动，你了解我，我了解你，才能找到合作的机会，这其中有一样，就是数据通。当我们互相有了这些数据的网络，“晒”的意思是可以拿东西出来，通过合作最终达到一个成果。
放在粤港澳大湾区，其实是一样的。一个深圳的数据专家跟我吐槽，他说，深圳和香港怎么通？有天他从深圳口岸去香港，排了两个小时都没过关，但居然没有一个APP能告诉他，这边塞了这么多人，这样他今天就不出门去香港了。
香港到深圳也一样，两地这么近，但信息都没有互通，还有什么商业可做？
我希望大湾区能建立一个国际数据中心，把对外对内把数据打通。首先，这里需要很多数据的实验区，我们并不知道这么庞大的国际数据中心，它到底应该是什么样的，有什么东西在里面，因此，我们要多一点实验。譬如将海关数据和企业数据互通，从而得知海外市场需要什么，也就是常说的供给侧改革。
这是我回香港后的三年里都在推动的事情，现在规划纲要里也有了，下一步，就是谁愿意先把数据拿出来。
智慧城市需要一个数据中台
锌财经
大湾区一直在倡导“数字经济”、建立“智慧城市”，这些都离不开数据。这其中最关键的环节是什么？
车品觉
在智慧城市中，数据中台极其重要。它的基础又在于数据积累，一个是硬的方面：数据的处理能否做到工程化，非常快速又自动化；另一个是软方面：是否合规，数据来源能否审定。现在，数据保护在法律上还存在灰色地带，没有人说不可以，也没有人说可以。
到底怎么处理呢？这就是我要研究的。
什么是数据中台？通过它，我们可以提炼出更多的新数据，比如第一方数据A+第三方数据B，可以得出新的C数据。举个例子，比如通过研究零售数据（第一方数据）+天气数据（第三方数据），发现在35摄氏度下雨时，某一类产品会卖得特别好，我们称这个数据为二级数据，它实际上产生于一级数据的Mix，这个Mix本身就是一个中台。数据重复使用率高的话，出现错误的概率也小了，效率也高，成本也低，其实道理很简单，用多了就知道错在哪里了。
因此，我认为，人工智能和大数据的关键点是：能否有个有效的数据中台来支持。
一般，数据中台由政府作为基础设施来建设，它牵扯到的数据比较敏感。而且，企业一般要足够大之后，才开始会考虑数据中台。
如何让数据安全共享，如何形成一个商业闭环，让大家都有动力这么干。区块链在数据安全与数据使用的整个链条里，可以扮演非常重要的角色。
商业需要数据驱动
锌财经
对于创业者而言，如何在数字经济中找到机会？你对大数据领域的创业者有什么建议？
车品觉
我们现在与其说大数据，不如说数据驱动。商业需要数据去驱动，但并非一定要大数据。我常常跟创业团队说，要找到小的数据商业闭环，大闭环不是小公司能应付得了的。
什么样的公司才是数据驱动的公司呢？首先，它是数字化的。形象地说，就是你的商业做的成不成功，是可以用数据把它形容出来的，把经营活动都变成一个概率、转换率，这就是我们的数字经济里的好公司。
公司数字化之后是为了数据驱动，否则就等于抓到好东西，却不知道如何利用。数据驱动的关键点是机器学习，其结果是为了整个商业，节约效率与成本，这就是数字经济。
传统公司还没数字化，没法数据驱动。他们还在纠结怎么说服部门一个不懂数据的老大VP。但有些公司从诞生的第一天起就是数据公司，他们的思维方式就是数字化的。他们担心的问题只是数据获取太慢了，怎样可以更快，这是他们的命门。
一个要转型的人和一个从第一天已经要这样干的人，后者容易多了。
当年我刚进这个行业时，师父跟我说的一句话，我现在也常问他们：假设全世界的数据都可以获取的话，在你的项目里，找到你梦寐以求的数据。
其次，如何用数据拿到更多数据。当你已经不是冷启动了，已经有一些数据时，怎样让别人因为你掌握的数据，而给你更多数据？如何举一反三？
再者，万一这个人从明天开始就不给你这个数据了，你会怎么样？还有没有另外渠道的去获取？前两者是如何扩张，第三者是如何防范风险。
这个游戏最好玩的地方便在于此。
多用科技解决数据安全问题
锌财经
机构间的数据开放共享会涉及隐私安全问题，这应该如何解决？尤其是在大湾区这个特殊的“一国两制三个法律体系”区域？
车品觉
如何解决数据隐私问题？大湾区是一国两制三个法律体系，没办法用同一个数据隐私法律。我觉得最好的答案就是：不要流通。
不要流通只是指数据不要离开当地，但数据的价值要流通。
有几种不同的方法，首先，数据脱敏，去用户身份标识化；其次，同态加密也是一种解决办法；再者，差分隐私，在数据上加入噪音。
在大湾区的数据流通中，我们要用多一点科技，不要用以前的方法，不要只依靠合规。
隐私是每个人的权力，我们要小心保护。但不能把每件事情都说是数据安全，这样会制约了进步。我们要基于发展来考虑安全，在发展中去思考安全怎么保护。
在国内，大湾区或许可以成为通用数据隐私保护法一个试点。这其实是非常好的实验场，大湾区内，一个国家，两套体制，三种法律体系。
而且香港有这么多的跨国企业，他们急需解决这个问题。未来，还可能出现“大湾区公司”，当它牵扯到三地的数据时，我们能否不让它感觉三个数据孤岛存在？
现在的问题是非常清楚的，但解决的方法是不清楚的。
每个人都要懂ABCD
锌财经
你眼中的大湾区数字经济是怎样的呢？对就业者而言，数字经济意味着什么？
车品觉
大湾区发展的其中一个难点在于人才。
在我长大的年代（1965年出生），那时候在香港，你一说你是工程师，大家都觉得你很厉害。然而，到了最近一些年，大家都倾向于读商科，关注商业化而不是科技。香港有很多科技博士生，但他们都不是香港人。
这两年的风气开始有所变化，但还是有很多教授、家长有时候问我，小孩出来真能找到工作吗？这个循环还是蛮有意思的，改变它还需要时间。
我们与美国湾区相比还是有距离的。在这之前，我们要思考大湾区内如何进行人才上的合作，而不是想着竞争。我们或许还要经历一个四五年的周期，首先，让国内其它城市最好的人才愿意到大湾区念书，他们毕业之后，大湾区就开始有点苗头了。
我认为，像清华大学的金融科技EMBA课程在这个节点发布特别有意义，因为它的受众是高管。我这么多年来的经历发现，一个行业、企业要成功，必须要看一把手或高管，对数字经济或者数据化有理解，他才会投资，才愿意试错。
未来，在大湾区里，无论哪个行业都离不开ABCD，即人工智能（Artificial Intelligence)、区块链（Block Chain）、云计算（Cloud）、大数据（Big Data）。每个人都要懂一些，成为某个行业场景里最懂ABCD的人，你就具备了竞争力。
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