原标题：觉醒、探索和自律：线下数据三部曲
产业互联网、产业AI、产业大数据。
这两年一个肉眼可见速度生长起来的关键词，叫做产业。
无论是从大数据、云计算、AI、物联网等技术的发展趋势上，还是社会经济体的客观需求上看，数字技术与实体经济、千行万业的融合，都是今天中国大地上令人瞩目的发展主调。
这场大戏中，一段关键旋律是数据技术与实体经济的融合。
从技术逻辑上看，数据是网络和计算技术的直接衍生物，又是智能技术的发展基石，而实体经济的特点是先天距离互联网和IT技术较远。他们的数据更多趋向本地化，产生于线下场景，同时也具有不易收集和利用的特质。
因此，实体经济能不能掌握自身数据、运用数据、依靠数据带来增长，可以被理解为补完数据社会的关键工程，甚至是国民经济从信息时代到智能时代的关键跳板。
这个问题一直被我们所关注。因此，在刚刚落幕的数博会上，我们探访了由众盟数据承办的第二届线下数据商业生态高峰论坛。
根据现场披露的行业动态与数据，结合线下数据领域的代表性企业、众盟数据的案例与行动，我们尝试还原出了这样一个脉络：线下数据产业与应用的发展，经历了三个步骤。从产业价值觉醒，到智能技术带来应用探索，再到行业自律开始形成，线下数据产业正在走入规范化与价值多元化，同时打开产业高速周期。
今天的故事，让我们重新回溯一下线下数据产业的发展逻辑。这个产业的核心魅力或许在于，无论你所从事的行业看似距离科技有多远，线下数据依旧与它息息相关。
焦虑的老板
董驰，是西南某城市一家连锁鞋店的老板。
白手起家，人到中年，事业有成，这三个标签写在他愈发难以管控的身材上。
外人看来，董驰应该属于城市里最没压力的那种人。烧烤、手串、茶馆、酒吧，应该是他生命元素的基本构成体。
奈何事情并非如此。董驰的心理压力之大，远超过大部分人对“老板”这个群体的认识。
经济放缓、店铺经营成本增加、市场形式难以捉摸等等问题都在影响着他很不容易拼出来的事业。销量突然起落让他摸不着头脑，街上突然来了一家同行让他心惊肉跳，想开新店又怕入不敷出让他进退维谷。
而白天操心完这些市场上的直接竞争之后，晚上回家更是难捱。电商来了、新零售来了、智能零售又来了，种种新闻看得他直接失眠。好像不远处，有一些会写代码懂高科技的神秘人物，已经准备对他下手了——见过很多门店已经被互联网淘汰，让他觉得这个顾虑不是没道理。
这样的“老板焦虑症”，今天普遍萦绕在中国老板的心头。他们有钱有渠道有客群，但是却缺少对未来的确定感。他们想做数字推广，想做会员社群，想搞管理系统，但又不知道怎么判断这些东西是不是有用。
这种心态的普遍性，直接从用户端建立了这样一个逻辑关系：线下数据，是“老板焦虑症”的唯一检测方法，也是最佳“解药”。
从数据上重新认识自己的生意，精准判断人流、客群、复构率和客群画像，是老板们能构判断每一步决策是否有效，效果如何的核心通道。解决了过去老板们只能看到账目，却不知道账目之前N个步骤都发生了什么的难题。
另一方面，本地数据又是老板们在“科技派”面前的防御工事。自己有独特数据，随时能产生和应用这些数据，意味着实体店老板们在信息时代不再两手空空。无论是巨头进场还是新玩法出现，都要基于核心市场数据去建设未来。大家都没数据，老板们面对的就是互不了解的洪水猛兽，而自己有了核心数据，面对的则是可以谈可以合作的生态伙伴。
所以线下数据发展的第一阶段，叫做线下数据资产化。这个步骤直接来自于实体经济空间中，老板们对自身数据意识的觉醒；也来自于众盟这样专精于线下数据的产业服务者，为老板们提供了可以收集、应用本地数据的通道。
就目前来看，老板们在线下数据领域的可选择性依旧不多。整体而言，众盟这样的产业服务者并不饱和。线下数据产业需求的旺盛，今天在以肉眼可见的速度增长。
但是这个行业，却不能仅仅满足于给老板们收集、整理数据。接下来的必经之路，是帮助实体经济运用数据，而其中的关键词，叫做“智能”。
街角的智能
赖特·米尔斯在《社会学的想象力》提出，一个社会圈层中伴随着形形色色的实用性。这些实用性的整合，往往是社会个体所难以预料的。
作为一家鞋店店主，董驰不会知道市内某旅游区内的电子屏幕更适合他的广告投放，因为这个旅游区走下来很累，又往往是本市旅游第一站，游客会很想在这里换一双轻便的运动鞋——而董驰经营的鞋品就以舒服透气著称，距离这里交通又十分方便。
这就是一个小小的数据孤岛，旅游区的屏幕不知道董驰的客户画像，董驰也不知道这块屏幕的独特价值。
其背后的原理在于，本地数据如果只停留在本地，虽然也有价值，但是往往只具备参考能力。真正要让自己的数据资产“增值“，就必须在人和空间的关系中发挥数据的作用，必须让数据流通——这个道理就如同黄金换不成一般等价物或货物，它与铁的价值区别就不大。
怎么才能让数据流通呢？首先就需要平台，就像众盟不仅为商家提供本地数据服务，同时还启动了本地数据场景联盟和媒体联盟。基于本地数据，为商家提供营销和传播服务。
流通需求之外，另一个在催生线下数据发展的因素，是商家和企业对效果追求的加重。我们知道，最近一个热门话题就是BAT的线上广告收入在降低。其背后原因在于，大规模覆盖式的广告投放正在被产业排斥，能够看到效果转化的数据匹配型垂直投放，正在逐渐成为主流需求。
这样的趋势下，线下数据想要转化为最终的应用能力，就需要AI等智能技术的帮助。我们可以称之为线下数据发展的第二个阶段：本地数据智能化。
想要把数据用起来，智能技术是无法绕开的神经中枢。以门店的城市场景投放为例，自身的数据到底需要怎样的投放、投放时如何确定目标画像、投放之后效果转化如何计算，这些因素都需要智能技术进行匹配。就像今天在众盟提供的众多产品和解决方案中，已经没有哪个步骤缺失AI身影。从线下大数据，向线下泛智能，是这个产业行驶中的主旋律。
用户与商家之间，线下数据+AI的组合可以在三个方向上发挥作用：
1、精准用户画像和智能推荐，让商家知道自己要找谁，知道去那里找。
2、多链路数据融合与反向应用，把人流行为、购买行为、用户画像等多条原本互不融合的数据进行汇通，通过AI的算法模拟，让服务商给商家准确解决方案。
3、视觉数据的识别与分析。将很多物理场景中的非结构化数据，通过机器视觉技术纳入线下数据体系，从而让门店具备“看“的能力。
通过帮助商家和企业收集管理本地数据；接入平台海量本地数据进行匹配；智能化数据分析和推荐，这三项服务组合成的产业逻辑，让众盟数据为众多商家架构起了直接看到效果的营销与推广通道。比如重庆的网红经典奥陶纪公园，通过众盟提供的投放分析服务，实现全平台覆盖曝光量达到了694万，以此计算CPM仅为37.21，广告投放成本远低于同行，点击率高达2.16%，远高于同行业平均水平。再比如北京的居然之家，在众盟提供的营销解决方案基础上，地区销售额达到了11亿元，到店率提升17倍。
这些街头巷尾的智能需求和智能想象力，让线下数据事业本身前进了一大步，同时也是接下来很长一段时间中行业的主要探索任务。因此众盟已经将企业使命升级为“用数据与智能，让生意更好做“——数据之后，智能的价值正在飞涨。二者没有轻重，而是必然在寻常巷陌中构筑一个技术整体。
而今天线下数据行业还有着另一个发展趋势：行业的自我约束工作，时不我待。
行业的自律
线下大数据的高速奔跑，是技术和市场双向的必然。但是速度往往会催生出不稳定因素，对于线下大数据产业来说，产业的危险来自于线下大数据的滥用和黑产进场。
两个月之前的3·15晚会，被吃瓜群众称为科技含量最高的一届。其中各种利用个人数据进行消费者权利侵犯的案例不胜枚举，堪称眼花缭乱。甚至极端网友认为，应该就此终止数据的收集和利用。
显然，直接关停数据之门，是一种“治脚气直接截肢”的一刀切做法，同时也是某种“懒政”。行业要应用数据，线下数据需要发展，同时不能让线下数据成为危害消费者利益甚至公共安全的隐患。这时就需要行业率先发起自律行动，从产业组织内部净化开始，逐渐扫除害群之马的生存空间。
行业自律在此刻的意义在于，对于科技产业的发展，监管法规是必然具有滞后性的。然而违法者的速度却往往奇快，如果不加制止，有理由相信接下来每年3·15案例都会科技水“更上一层”。
如果放任这些用本地数据作恶者生存发展，那么劣币驱逐良币的问题将很快出现，刚刚兴起的行业也就迎来了真正意义上的危机。
那么线下数据产业如何应对呢？就目前形势而言，有效的解决方案应该是行业内头部企业、研究机构、行业组织共同发起自律行动。从产业链层面断绝违法者的生存空间，同时为立法和监管提供有效参考路径，逐渐用良性行业制度建设正面形象。
这个行动已经开始，在线下数据商业生态高峰论坛中，中国信息通信研究院、众盟数据、四川省大数据产业联合会、安徽省大数据产业联盟联合发布了全国首个《线下大数据行业自律公约》。
《自律公约》明确了线下大数据的范畴，是指用户基于生活或消费需要在实体门店、服务机构或公共场所等场景活动而产生的数据集合；线下大数据行业，是指从事线下大数据加工处理服务、工具研发、应用服务等活动的行业的总称。在此二者范围内，行业需要遵守法律法规与社会道德标准，在具体的线下数据收集和应用中，遵循需求最小化、明确告知被收集对象、恪守隐私安全等原则。
这一《自律公约》的提出，可以看作是线下数据这个与居民数据安全和数据隐私息息相关的产业，在安全合规上进行的首次行业探索。这条赛道其实分外重要，因为它是线下数据产业的安全锁与生命线。
从市场与服务觉醒、到智能平台和应用模式探索，再到行业自律行动开始生成，线下数据产业在近几年经历了甚至有点史诗意味的“三部曲进化”。一个看似远离技术世界的广袤空间，正在产业土壤、技术甘霖与需求之种的共同催化下，结出了丰饶的数据应用果实。
当然，其中也离不开众盟等企业，在其中农人般的深耕劳作。假如线下数据是一场旅行，此时天光尚早，长路遥遥。
但已经可以预见，终有一天田园市井里，无处不数据，无处不智能。
彼时风景好，可为今日庆。
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