特斯联：AIoT发展关键在于获取场景化的大数据

随着大数据等技术的高速发展，眼下，人工智能、物联网技术已迎来发展拐点。

一个新的行业共识是：AIoT将成为未来二十年全球最重要的科技，并成为 、无人机、无人驾驶、智能陪伴、智慧建筑及智慧城市等新兴产业的重要基础。在AIoT的浪潮之下，政府也加快了布局。10月18日的第十九次全国代表大会上的政府报告中着重强调了互联网、大数据和人工智能在现代化经济体系中的作用，提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能”。紧随其后，12月14日，工业和信息化部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，推进人工智能和实体经济的 融合，加快制造强国和网络强国建设。计划重点培育和发展包括智能网联汽车、视频图像身份识别系统（以安防、金融为主）、智能语音交互系统等在内的八大人工智能核心技术，推动智能产品在经济社会的集成应用。

少了大数据，AIoT难以“单腿走路”

可以说，过去的两年，是AIoT井喷式爆发的两年。单就人工智能来说，自2017年起，其表现可谓抢镜，也在很大程度上遮掩了其他技术的光芒。AI创业公司更是遍地开花，成了资本竞相追逐的焦点。根据数据公司Crunchbase的统计，单看2017上半年，国内各类投资者在AI和机器学习公司上的投资约36亿美元。创造了高新科技类公司的最高比重。

但同时出现的，是一种极不合理的相反态势：AI技术赖以生存的基础——大数据的发展却远不及预期。

国家信息中心发布的《2017中国大数据发展报告》数据显示，截止到2016年底，39.86%的大数据企业处于天使轮阶段，30.19%处于A轮阶段、13.04%处于B轮，仅有8.94%的企业到达C轮及以后。这说明多数大数据企业仍处于发展初期。

缺乏大数据的支撑，AI犹如“无源之水”，表面的繁华背后暗流涌动。

11月21日《人民日报》发表题为“人工智能，怎样火下去”的文章，其中明确指出，当下炙手可热的AI，可能有热过头的倾向。文章引述时任斯坦福大学人工智慧实验室主任李飞飞说法：AI虽是个“真货”，但也在许多随意和缺乏严谨性的交流或展示中被强烈地夸大；

随后，另一家中央权威媒体“中央人民广播电台”经济之声《天下财经》栏目也提出，不要像“炒作明星”一样炒作人工智能“创新”，而这种创新是名副其实的“伪创新”。

于是，就在12月8日，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习中强调：大数据是信息化发展的新阶段。随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。要“审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，实施国家大数据战略，加快建设数字中国。”

至此，大数据正式被上升为国家战略层面，从上至下推动产业的进一步升级。

大数据——AIoT落地应用的基石

实际上，大数据、人工智能以及物联网等技术被提出多年，为何现在才上升为国家战略层面？道理很简单。随着技术的不断革新与突破，单纯的技术探索已经进入到与行业结合实现落地应用的“曙光期”——智能语音、图像、人脸识别等AIoT技术可望在城市人口管理、安防工作上产生重大革新；智能机器人和无人驾驶技术或会给医疗和汽车行业带来质的飞跃；人脸识别等技术亦被认为是智能金融服务的重要革新技术……

任何不能被落地应用的技术都不具备开发价值。AIoT在2017年之所以大火，归根结底还是人们看到了其行业应用的可能性。虽然真实做到落地，还需要大数据、人工智能、物联网等技术的协同作战，单向发展极容易沦落为“大泡沫”。

可以说，万物相连的“物联网”、大数据、及人工智能三者是相互协同，缺一不可的关系。物联网通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，实现“万物互联”，以实现信息的传递和处理。对于人工智能而言，物联网其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集，进而产生海量的收据，上传至云端。为大数据和云计算提供源源不断的资源供给。

而大数据是人工智能的基石，目前的 学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。它相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，大数据的循环往复无数次的训练和 学习才有了人工智能！

总而言之，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。

正因如此，单纯聚焦技术层面的AIoT发展是不健康的，因为缺少大数据的支撑，就会呈现“本末倒置”的非理性不健康发展模式。事实上，目前无论是基础技术，还是应用层，中国大数据产业的发展水平与国外相比尚有不小的差距。有媒体指出：大数据是AI的“原料”，在不够完善的大数据产业上发展AI事倍功半，甚至可能陷入“在沙子上建城堡”的窘境。于是这时候政府重新呼吁加快实施大数据战略就显得十分必要了。

紧跟政策走的中国投资市场或许会将视线重新转移至大数据行业上，这无疑对大数据企业来说是很大的利好消息。大数据项目的研发难度大，周期长，对人才的需求高也是业界公认的事实，想要在这个具有巨大发展空间中实现纵深发展，就需要从业者探索新的商业模式。

以更广阔的AIoT视角来看，在AI上升为国策之后，AI被期待进入快速落地阶段，势必需要通过倒逼大数据发展来实现。针对AIoT行业应用场景的需求来聚焦细分市场的场景化数据支撑，也是极具前景的方向。

大而全还是专而精？——AIoT行业如何用好大数据

经过几年的沉淀，大数据行业度过概念炒热期，趋于冷静。宏观上来看，以BAT为代表的大型互联网公司，依托自身在互联网时期累计的庞大数据资源可轻松实现大数据的闭环，似乎有着先天性的市场优势。以百度为例，依托搜索引擎业务实现大数据业务的顺利承接，在BAT中数据量总额最大。自2014年4月24日起，百度正式宣布对外开放“大数据引擎”，包括开放云、数据工厂、百度大脑三大组件在内的核心大数据能力开放。同年8月18日，联合国与百度宣布启动战略合作，共建大数据联合实验室(BDL)。百度在2012年成立了 学习实验室（IDL），现已经成为了国内AI技术的标杆实验室，成为未来百度重要押宝方向。

百度小米宣布合作

今年11月底，百度宣布与小米合作，借助其在智能硬件IoT领域的布局，正式明确并完善了自身AIoT+大数据的发展逻辑。同时，借助智能客厅的业务，百度形成自身完整的大数据闭环。

BAT的“广积粮”的宏观领域布局，与其自身的互联网基因有关，也与其坐拥的数据特征有关。“大而全”固然好，但在当前迫切需要借助“AIoT+大数据”实现行业升级的垂直市场领域，大型互联网公司的大数据就显得没那么好用了。

举个例子，小区人口管理、安防预警，数据往往掌握在居委会或派出所手里，通过互联网渠道累计的大数据也许并没有那么精准，需要的更是在打通小区人口、居委会与派出所数据库，还得实时监控，并将实时数据上传、更新、处理。这要求在单一场景中的数据的精准性及闭合度。BAT擅长的领域显然不在这里。

简单地说，BAT大，但是很难在细分领域做到精深。这无疑也促成了一批新的机会。目前，业内对大数据与AIoT对细分市场场景化落地的需求呼声极高，加之政府的扶持，促成了一批成功的“新参者”。相比BAT在宏观领域的整体布局，这批创业公司更着眼在自身优势领域的精耕细作，这促进了AIoT+大数据向着纵深发展，一方面也形成了大型公司难以撼动的行业壁垒。

其中比较抢眼的，是一家布局智慧建筑与智慧城市的平台型公司——特斯联。这家成立仅两年便快速蹿升成为AIoT领域的新锐“独角兽”，凭借的正是其在大数据及AIoT领域与精准的垂直行业打通、整合的平台式生态思维。

一个典型——AIoT+大数据双引擎下的特斯联

业内人都知道，垂直领域的行业布局看上去很美，却不是个简单的工作。建筑、社区是城市的基本单位，其中涉及地产、物业等行业，必须要有懂行业、有行业资源背景才能打通。建筑、社区本身蕴含了大量数据，能源、安防等方面都在这些聚合体中进行，但是它们又是一个个城市数据孤岛。怎样打通企业、管理者、居民、政府各个维度，并将各类城市生活场景快速复制？这是一个行业性难题，也是AIoT与大数据在“屋外”模式能实现万亿级市场的核心所在。

正如特斯联副总裁谢超所言：从成立的第一天起，特斯联就关注产品的实用化和市场化，在保证技术和产品领先性的同时，更关注是否能帮客户在技术变革中获得相应的收益；另外，特斯联也将与各个行业的合作伙伴紧密合作，搭建整个生态体系。

从将重点放在应用场景落地入手，特斯联用两年时间成功打通了AIoT领域的上下游产业链，并形成了自身的行业壁垒。特斯联以平台为核心，以行业落地见长，聚焦于“城市和建筑”，将自身定位于“城市级智能物联网生态平台”；同时，它利用资源、技术优势，吸引在各个领域技术领先的合作伙伴，各自取长补短，不断完善以“未来城市”“未来建筑”“未来金融”为主模块的AIoT平台生态。

特斯联高效的落地解决方案也充分发挥了自身平台的“赋能”作用。在人脸识别领域，特斯联与商汤牵手——由商汤科技提供原创底层技术支持，结合特斯联基于物联网的精细化运营及产品应用研发和数据运营能力，打造高效的智慧社区；在语音识别方面，则有搜狗这样的合作伙伴，为用户提供优秀的互动体验；联通线下物联设备，特斯联则请来LikingFit，将AIoT生态平台从B端延伸到C端，打通了用户网络；在数据挖掘与架构，特斯联通过与TalkingData合作，进一步提升算力、算法。通过产品设备的应用，多维数据海量增长，数据、算力、算法——驱动AIoT进一步发展。

通过平台的强势赋能，在特斯联的构建的智慧建筑与智慧城市的落地场景中，我们看到了一个更精准的大数据应用实例。特斯联智慧楼宇控制操作系统ABAS BI产品可以通过对海量建筑数据的采集、清洗、存储、传输、运算以及 学习形成对楼宇的智能化控制，自动化运行；在获得海量数据的同时，智慧楼宇控制操作系统ABAS BI也是一个类似安卓的开放平台，可以赋能与第三方开发者，开放的接入各种开发运用实现更加多样性的功能。其收集的数据更精准，并实现全国联网，适配性也更强。这是个完全为建筑及小区管理设计的数据管理系统，其形成的数据闭环更精准，也更具实操性。

对大数据的有效应用也促成了特斯联智能物联网的生态闭环：建筑与城市作为切入点，以用户为核心，打通不同纬度的场景，从而实现从屋里到屋外的更广泛的链接。

成效也是显著的。成立两年来，特斯联已获得了包括凯德、龙湖、英利、万达、绿地等业内头部客户十亿量级的订单，落地上百个标杆案例，服务超过1000万人口，构建强大的行业壁垒。此外，特斯联还在医院、学校、顶级场馆和一流机场等多元场景实现了落地服务，不仅体现了其极高的落地能力和商务拓展能力，其产品亦同样具有很强的延展性和生命力。特斯联也迅速成为AIoT初创企业中少有的一只名副其实的平台级“独角兽”。

大数据是AIoT发展的基石与原动力，是实现真正的人工智能的根本，亦是实现AIoT商业变现的关键所在。正如光大控股董事总经理、光际资本管理合伙人艾渝所说：当AI时代到来之际，会产生前所未有的机会，这是最好的时代。亦如李开复所说：结合大数据的人工智能，可以广泛应用于传统领域……产生的商业价值是不可想象的，超过互联网和人类所有的历史积累。相信随着大数据国家战略地位的升级，这一未来，指日可待。

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