10月18日，2016行業領導力論壇在京召開。論壇開設了圓桌論壇對話環節。其中，中國社會科學院信息化研究中心秘書長姜奇平擔任主持人，騰訊企點總經理王祥宇、嗒嗒巴士CEO周瑞金、電動生活創始人魏士欽、海云數據CEO馮一村、網宿助理總裁孫孝思參加了此環節。各嘉賓針對圓桌論壇主題《互聯網服務商的增值服務怎樣結合各行業數據化戰略》進行了充分的探討。結合自身所在領域的行業現狀，各嘉賓有深度、有創意的陳述，引人深思。
以下為對話實錄：
姜奇平：我們的主題是《互聯網服務商的增值服務怎樣結合各行業數據化戰略》，在這之前我先講一個小笑話，咱們嘉賓一部分來自于互聯網業務，還有一部分來自于數據行業。記得15年前，現在工信部總經濟司，那時候還是信息產業部的司長就跟我說，說將來的趨勢是手機和出行變成一個行業，如果那時候我當了信息部部長我得怎么重新劃分司，我把司分成兩部分，一部分大號手機部，一部分叫小號手機，這汽車是大號手機，這手機是小號手機，都是一回事，只不過尺子大小。但是，后來我想能把他們連在一起的是數據。我想問在座的嘉賓幾個問題，首先結合自己的業務來談談互聯網業務和數據業務。數據業務，我們的業務在什么地方應用到數據。提到從流量的業務，從CIM的業務，CIM數據在里面起到了什么作用？
王祥宇：我稍微談一點專業的用詞，第一個叫關系數，就是人和人之間的關系，就是組織和組織之間的關系，是我們非常注重的。做我們這一行，客戶數這個詞沒有那么重要，關系數這個詞才重要。因為關系是一個雙方的東西，而客戶是可以放在庫里面的那個詞。
第二個詞我們稱之為C2B的會話術，你作為一家企業可以無向企業打廣告，如果對方不回應，說明這是一個沒有質量的工具，或者是沒有質量的平臺。所以，我們稱之為叫C2B的會話術，是任何一個產品最健康的東西。看一個男生是不是受歡迎，取決于受歡迎的數據。所以，對我來說就是這兩個數據，關系鏈的數據和C2B的會話術。
孫孝思：我是網宿科技的孫孝思，很高興參加這一次論壇，網宿所做的是2B業務，主要的服務是CDN服務，大家了解CDN服務的背后的原理，這里不講。CDN跟大數據有緊密的聯系。我覺得最大聯系有兩點，就是我怎么能夠提供高質量的服務是基于強大的算法，也基于大數據，為什么這樣講？因為我們目前平臺上帶寬量是20T以上，我們每天能夠產生的客戶訪問量日志有50T左右，這個量其實是海量數據，我們提供的高質量的服務，是基于我們自己在每一個網民訪問的情況，他日志上的訪問時間，還有就是說整個鏈路當中我們收集上的信息判斷來形成調動的策略，這是網宿基于大數據服務質量保證的基礎。
第二個方向是因為我們能夠看到很多網民訪問的情況，以及我們對客戶的了解，能夠更深層次的把握客戶的需求，讓我們看到很多的服務更有價值，我覺得甚至比客戶更了解客戶。
姜奇平：因為網宿科技給我印象很老的企業，你這里有沒有給客戶提供增值的數據服務呢？
孫孝思：我們確實給客戶提供增值的服務，但是目前并不作為付費的產品和服務，而是根據客戶的要求和需求免費提供給客戶。其實大數據是有價值的，但是企業怎么讓它變現，這里面有幾種方式，一個就是企業利用這數據來做我的成本降低，對客戶的精準的理解，優化我的產品這是一個方向；另一方向當然我希望把這數據更好的讓客戶所接受，這個過程當中如果變成我們一種產品，一種能夠給客戶服務，這當然更好。因為它能實現收入的增加。
但是這一塊從實際這么多年的經驗來看，目前起碼在市場上還不夠成熟，是說客戶愿意為數據服務來付費的習慣和意愿還沒養成，我相信這個后續應該隨著在數據挖掘上的強化，有可能實現，但是目前還沒有形成這樣一個商業鏈條。
馮一村：我是海云數據的馮一村，是扮演數據可視分析的角色，是一個比較純粹的大數據公司，商業模式也是真正的Z大B，并且是小B的公司我們一般不會介入。對我而言，互聯網非常有用，因為對我們2B的正在銷售。我們會把類似于電信公司提供的數據，揉進2B數據當中去，幫助我們的客戶重新找到數據價值鏈和價值點，所以互聯網的數據是非常重要的模塊。
坦率說，互聯網數據的噪聲非常大，數據質量包括干凈的程度需要真實的鑒別。所以，如何鑒別，以及最后精準地把數據清干凈，為客戶創造業務價值，這件事比較重要。這個路比較長，但它的春天已經到了。
姜奇平：你們倆都來自于數據行業，從互聯網想這問題的痛點在哪兒。參加物流大會的時候，發現有兩撥人搞物流，一波是物流業的人一撥是物聯網的人，物流是求著上家，互聯網是對方求自己。沃爾瑪知道銷路數據在哪兒，把生產廠家整合了。我們做業務和數據是不是能夠有更緊密的聯系呢？我想聽聽做互聯網的企業，數據在哪些地方能夠真實的發揮作用。
周瑞金：我舉兩個案例。一個是用戶在產品上面主動錄入它的起點和終點，我們收集了從家到公司的起點和終點。
第二個是遵義公交董事長曾表示遵義市只有一個公交公司，一天大概60萬人次的使用量，姑且認為30萬人次，一個人次平均一塊錢，一天的收入三四萬。然而，這30萬人次的人，可能想要3塊錢的產品，而以前一直提供一塊錢的產品。如果其中有2萬人是可以支付3塊錢的，那我們就變成了6萬+28萬，34萬。數據對我一個創業CEO來說就是錢，對數據的利用在整個商業設計當中，我們把數據變成了商業里面重要的一環。
姜奇平：點中間不上人的車，從點到點，海量數據分析能夠分析出這一車上來不是中間再上嗎？
周瑞金：我們有兩個系統，一個是聚合系統一個是調度系統。聚合系統是把所有的用戶，我們2015年只做通勤，2016年有接送機等場景。我們把所有點，畫一公里為半徑，所有用戶起點和終點的需求聚合起來。一棟樓去機場，因為這一類用戶容忍的時間半個小時，能走的路是一公里，CBD的終點到機場在一個小時內、半個小時內絕對可以聚集成一臺車。
姜奇平：因為我看北京好多的商場到社區拉老頭老太太，我說有的人逛每一次都是坐大巴。
周瑞金：調度系統就聚合了單車，你要去匹配車，我把中國近兩百萬臺大巴身份證都錄在車輛庫里面了。也就是說，只要是有司機、有車輛在跑，有車牌號的大巴，我們就錄入系統，對調度的系統車輛信息進行篩選，每一個城市有多少臺大巴等等。
魏士欽：我是剛才的主持人，我做的企業叫電動生活，其實也是一個線上線下接頭的企業，和充電樁的數據，線下是新能源車的售賣，就這圓桌來說跟數據相關，我想講講我們是怎么做充電樁的事。
像剛才幾位企業大家都是拿到C端的數據來向B端服務，我們正好相反。因為現在我們管它痛點也是一個難點。現在咱們新能源的車主和用戶，第一個難點是傳統的燃油汽車已經在中國信息也好、數據也好十幾、二十年經歷了。所以大多數都知道燃油汽車是怎么回事，其實新能源汽車用戶還不了解，這個電池怎么回事，包括電動車怎么走，甚至里面有一些干什么，其實大家不清楚。
而第二個難點就在使用過程中，現在可能電動汽車的車主最大的問題是充不了電。所以我們用這數據來解決大家充電的問題。通過摸牌，我們了解到北京市有5千多個電樁，4千多可以使用，但最大的問題是能用的用戶到不了跟前，還有一部分用戶不知道電樁位置。據此，我們把這數據應用做成了一套簡單重新GPS定位，在地圖上打點，配合視頻講解的書，以告訴用戶如何找到電樁，這是我們真正在數據層面來為用戶服務的一個點。
姜奇平：在特別大的店之前找不著入口，這個問題確實存在。高科技不是最主要，最主要的是解決了最后一公里，貼近老百姓。行業在數據化結合的過程中，如何提供有別于其他公司的服務，這個數據化是怎么樣的一種關系？
王祥宇：我們一直把數據DT，視為一個非常非常牛，或者說非常時尚的一個詞，實際上一直把這件事情視為理所應當的一件事情。說數據，打開水龍頭的數據，你的水表在轉時就產生了一個數據。
對于任何一家互聯網公司，只要發生了對話、交易、信息的扭轉，甚至說資金的扭轉，資金的流轉、物流的流轉都會產生數據。數據會變成錢，數據會變成力量，數據會變成什么？我的同事的一句話講得蠻好的，即數據本身并不是一個資產，數據本身也并不是一個可以兌現的東西，而是我們每天都在分析使我們發現在這過程當中商業機會的一個東西。
比如說，我把個人的三維告訴大家是一個意義，但我這數據報給醫療機構可能是減肥機構，這就是有意義的。所以，數據用起來，更重要的是兌現的過程，而不是積累一百萬數據，其實沒人付這東西，因為我看到后面在座的四位，你們這些數據是用這方式來用的。實際上我們是最大能夠提供數據連接的一個工具。
姜奇平：剛才你說得非常對，我也說過連接一切。印象里騰訊最大的特點在于對人的理解之上，賦能與人，這數據和人是什么關系，這關系是一個交接點。為什么中國搞得好，英國人搞得不好，中國人講關系，如果你這數據是和關系的技術用在人的關系上就搞定了，這是無師自通。
孫孝思：我覺得剛才聽了騰訊他們的擅長，網宿的角度來說，其實我們想聊一個數據的挖掘方向，為什么這樣講呢？就是說其實你會發現，其實我們并不缺數據，其實很多人都會擁有大量海量的數據，但是只有挖掘出來價值，才會把數據真正的用起來，這是才最根本的地方。從網宿的角度來說，我覺得應該有兩個點可以分享：我們在2010年就開始做中國互聯網報告，跟北京大學的數據挖掘團隊合作一起來做，這個互聯網報告是面向我們的客戶提供的一種免費服務；同時我們也在利用平臺有價值的數據，給政府做支撐，比如我們和寬帶發展聯盟合作，每個季度國家寬帶速率報告中，就有網宿所提供的基礎數據源。我們要看到什么數據有價值，我們在跟很多客戶交流的時候，比如京東它有它自己的數據，360也有它自己的數據，但是網宿一個很特別的地方，我可以看到行業的數據，比如說直播行業來舉例，網宿現在服務超過80%的視頻直播平臺，直播行業數據非常大，我們除了某一個行業，還能看到用戶訪問的交叉重復性。舉一個例子，我們的互聯網報告能夠通過比對與分析看到，同一天一個IP地址訪問了電子網站和視頻網站，或者其他的類型哪些應用，這些數據對于廣告投放而言，怎么去定點投放，怎么更精準，這些數據就能體現價值。
再舉一個例子，網宿能夠看到訪問互聯網的移動終端，品牌，操作系統和型號，這就能體現移動終端的真實占有率，非常精準，因為它完全是全樣本真實的數據，而不是說調查樣本，這些行業數據從這角度來說，會發現對我的客戶是有價值的。舉一個例子我是做電子商務，我想知道整個電子商務行業的用戶特性是什么，網宿報告中的數據非常真實的來自于每一個用戶訪問的記錄，這就是價值，雖然這價值還沒有完全變現，但是我覺得這些是對行業會產生很大價值的。
另一方面我剛才講，就是說如何讓數據為自身服務。因為我們剛講數據還沒開始實現變現。這種情況下我覺得大數據開發，為自己的企業所利用這點更重要，這一方面網宿一直在做，因為我們收集到網民反饋數據，帶寬的數據等等很多，這里面很多的數據，就變成了我們優化運營策略和調度策略的基礎。網宿如何做到我們的服務比別人家更好，這就是服務和產品之間的差異，產品是什么？我交付性我賣給你一個手機我們交易完了，但是服務是什么？我跟你簽一個合同表示我們的服務剛剛開始，后續你的服務質量能不能做到比別人更優，決定了你這合同能持續多久，你今天服務不好明天量就切走了。
姜奇平：你剛才說的數據，大數據時代的特殊特征，但是我覺得美國在這一方面其實還是有薄弱環節，它自主服務的數據這一塊做得不錯，但是如何做成開放，待會兒還可以深入探討。我如果作為一個互聯網企業，我期待你什么呢？我除了服務以外，它還有一種類似操作系統的支撐架構，就這一行里面如何相連的信息，你的作用有多大，這能不能實現，這一方面如何，接下來可以探討。
馮一村：兩位老總說到一個關鍵點在于業務的價值落地。對于數據而言，它是一種數據的資產也可以說是資源。但是最重要是如何變現，因為沒有辦法和業務結合起來，沒有辦法形成落地就沒有辦法落地。所以，剛剛嗒嗒巴士周總也在講，用數據怎么干，就是根據自己的業務來用業務，讓這數據變現，其實簡單點兒就這么回事，是數據是有交叉的。但是我們今天講，數據是空間的、是多維的、是有層級的、是交叉的，把這一些數據的緯度，不同的算法結合我們業務的場景加進來的話，那這里面可以發揮的空間和余地就非常多。
占我們一半以上客戶的行業，是大家比較熟知的公安行業，我們在公安行業應用數據主要是針對犯罪分子，包括針對犯罪嫌疑人進行定位搜索的排查。這些互聯網數據，包括位置、時間、空間等等信息，都有助于我們去判斷一個犯罪分子全新的畫像，他的這種畫像和過去的線索之間有很大的差別，所以我們的價值就突顯在這個地方。我們在想價值的業務，除了公安還有其他更多的行業，關鍵是如何思考我們的業務和數據之間這樣的聯系。
姜奇平：也就是說我們這種技術是存在的，就是說分析交往人很少，他老婆是交際花，順著他老婆的關系鏈就抓住了。
馮一村：這肯定是能抓住相關的信息。
姜奇平：下一步探討怎么跟業務更好的結合。
馮一村：對，即便按照公安來看，公安有360個警種，那刑偵里面的跟情報中心的數據應用是不一樣。跟國保、特保里面對它這種數據應用又是不一樣，因為大家的業務結點都不一樣，即便都是公安都是抓人，但是關注的方向和邏輯也不一樣，更多得用到征信公司包括銀行的路徑，其實刑偵隊這一塊是有訴求的，但是未必就有那么強，比如巴士哪天坐了在這地方上車在那地方下車，這中間有可能存留身份識別信息，或者和其他人的線索。
姜奇平：數據最終要變現，變現不是簡單的問題，而是創造價值。互聯網怎么考慮增值業務關系？增值環節是弱項。以出行行業為例，我們怎么能夠創造更高的價值。比如說剛才從你的介紹里面，我們看出在有了1塊錢之上我們發現了3塊錢的空間，沿著這一些思路我們會怎么利用數據？
周瑞金：嗒嗒巴士在整個公共出行領域，在數據方面給整個行業帶來兩點改變。第一點是改變了公共出行采集數據的通道。現在嗒嗒有這么一個平臺，來主動問你。百度、高德的所有數據都是他們分析出來，你并沒有在上面錄入、去填寫。而我們所有的采集這一些用戶的數據，都是它主動錄入，因為我們有一個功能叫求開通，我們想坐嗒嗒巴士的家和上班地點填進來。
第二個是整個行業對信息、對數據的商業挖掘，是我上一次商學院分享之后有變化，我再去遵義公交案例是付費給嗒嗒，我們是建整個用戶的通道，當然我們企事業就是做了一個類似于嗒嗒巴士在遵義的版本，我們是一整套相連，就是幫他們在公交車上鋪用戶設備，通過他跟用戶之間有了APP，提供新的產品和服務來完成他的整個商業模式的設計。
魏士欽：在我們這個領域里面，關于數據變現，非常間接的可能。因為我剛才說了三塊業務，它涵蓋了用戶，包括給用戶提供的基礎設施提供商，還有包括汽車廠商這三大塊的數據，我們都是可以獲取的。
我們第二次摸排了北京市大概的五千多個樁，整理出了完整的數據，數據顯示出電樁集中位置，用戶對電樁需求點所在，這兩點是不是能對得上。
此外，某個地方充電樁被燃油車占位的數量，以及此情況發生頻率。比如說國貿其中147個樁被燃油車占了，這個樁設置是有問題的，在這樣電動車用量的情況下，有接近90%的車位是被占掉是絕對不合理的。把這些數據反饋給基礎設施提供商，或者市委有關部門，他們會針對這種信息對設施進行整改，而更好地滿足公共設施的使用。
汽車廠商方面，也可以通過我們的一些數據，比如說在二線城市、三線城市，它的電樁安裝并不是很完善，而我們拿到這些電樁信息后，同時也能知道哪些電樁使用率偏高，偏高的使用率我就能夠間接地來，這個樁周圍的用戶是電動汽車主要的用戶，對于汽車廠商來說是間接知道這個城市電動汽車的用戶間接在什么位置出現，它的營銷點就能準確找到。這幾個數據使用對我們來說是間接增值服務，如何變現我們還在嘗試中。
姜奇平：從華爾街增值來考慮，這增值是絕對的短板，在最后一公里增值的潛力比較大。如果我能測出電動車用戶的行為習慣和消費偏好，可能比以前所有的業務都要值錢。因為最后增值是逛商場，可能逛的餐館給的補貼。餐館哪個菜單都記錄你就更牛了，所以我覺得這是一個大的發展方向。
如何研發增值，就出行難這里面延伸的機會，其實挺多的。我想到一個實際案例，銀行曾經說，他們做了一個試驗看深圳市6點半到7點之間的車有什么運動規律。70%車肯定去餐館，就跟餐館老板商定介紹一個客戶對半分，他回頭說如果去這地方我油錢給省一半，這實際就運行好了，所以出行這一塊是補貼，但是那一塊是消費。但是，現在滴滴打車一掐流量管控真的出問題。真的互聯網人不會想到流量管控。
談落地，咱們這一群人是高成長性的，你再有遠大的方向、正確的理想、很好的愿景最后都得落地，我覺得大數據落地恐怕離不開三樣，你得靠什么樣的工具、什么樣的產品、什么樣的服務，大家都是成功者，從你們的落地這一方面，你們對大家有什么建議，或者未來趨勢有什么判斷，哪個地方是我們的優勢，這不僅包括我們自己的優勢，可能是中國人的優勢，我們有可能走出一條什么路，因為這背景是什么？我判斷未來十年，我們是領先者，而不是追隨者了。作為我們現在領先者之中的，你們是怎么看的？我們應該如何在落地這一方面發揮我們自己的優勢。
王祥宇：我請你想一件事情，就是如果在微信或者說在QQ那一端上面能接入一個服務讓所有的人都能規劃自己的融資，你們愿不愿意，而這一切是你們不需要付費，只需要我們把過路給你們。剩下的時間留給你們。
孫孝思：好聰明的回答，其實我覺得主持人剛才問的這個問題非常好。所有的東西沒有落地也就沒有價值。大數據是這一兩年，政府其實關注的非常高，我們大數據論壇也特別多。但是實際上你去回過頭來再去看，國內專門做大數據并且賺錢的公司，不是特別多。大數據我覺得可能美國很多公司確實是在自用這層級上做的好，像沃爾瑪內部倉儲這一套體系，其實對它的企業非常有幫助。其實對于網宿與其說工具、產品及服務，我倒想說的是怎么能讓數據形成流動性，這個可能是需要一個思考。就是說數據之間，我自家的數據，其實特別渴望別人家的數據，但是這可能是企業個人沒有辦法做到的。
第二我覺得人，就是我們現在感覺做大數據分析落地，難點在于這人，做分析的人特別不好招。我們曾經招了很久，你想他又要懂大數據分析，又要懂你公司的業務，又要懂客戶又要懂市場，才能做到大數據分析。但是我們對整個方向還是看好的，因為首先從企業尤其是互聯網企業，它對大數據的重視度是前所未有的，可能有一些數據，現在還沒有發揮價值，但是不代表它未來不會發揮價值，網宿現在做法是什么呢？一部分數據我們是做分析處理提供增值服務，另一方面我們是要把數據有效的按一定的標準去處理，去儲存。有一個詞叫數據服務，就是說要把這數據從未來的角度去著想，可能未來很多的數據能聚集起來，產生一個新的方向，我們可能就會把這價值真正的挖掘出來，這是我在這里想跟大家分享的。
馮一村：剛才說的從產品、工具、服務三者角度去思考，坦率說我個人認為在這一件事情之前，其實有一個更重要的事情，就是你的客戶到底是誰，你到底是2B還是2C，你到底服務哪一類型的服務，在這種完全不同的客戶當中所以你選擇的方法論就不一樣，我認為產品服務都是一種手段，因為我們海云是2大B產品+服務的模式，是一種非常有效的商業模式。但是如果2C的公司，可能更多的是社會價值的提供者，或者說是它的這種工具需要做到的能夠成為價值鏈當中的尖刀，所以這種前提下去思考，而接到大數據這樣一個角度上面去想的話，我覺得有兩個點值得去認真思考一下。因為我們海云數據是源方，我們只是在做數據分析，在這過程當中數據的本身，我們認為是有價值的。因為這種價值在什么地方？無論是今天以后的人工智能AI，還是更多的深度的學習等等，都需要數據的訓練樣式，就像剛才說你不積累成一個湖海，這是第一種價值。
第二種如果找到了價值，你還需要再回歸來看，那我們的這種服務優先在什么樣的地方。坦率來說，我個人認為，以中美兩邊對數據應用這個節點上來看，其實思路還是不太一樣的，我們在硅谷的研發中心，這一些同事們主要還是在思考。而國內的大數據公司，坦率說包括團隊自上而下基本上都在思考這一些數據到底用在什么地方的一些問題。所以，不能說誰好誰不好這一件事，只能說大家思考的方向是有很典型的區別，所以從這里面就能夠看得出來，在國外我們可以看以云平臺的技術，過去有傳統的云平臺，所以在很多的技術節點，大家對數據集的質量是不一樣的，而在國內過去就是類似于數據集成的工具，但是今天在講價值云、分析云等等的這樣一些東西，無外乎就是把云的技術真實有效在金融、在航空在各個行業里面去應用，所以在這個節點上還是有很多的思考。
周瑞金：我講了調度系統、聚合系統，其實把用戶的行為數據從采集到分析，再到活躍。其實我想再分享一個案例，就是剛剛姜老師講的，你說分析這一些用戶到終點行為的一些數據，其實嗒嗒也在做。因為我們的用戶群都是白領，我們當時做用戶畫像，22到28，未婚、單身，月收入在北上廣8千到1.5萬元之間。那我們匹配什么呢？我們其實是為了活躍他們而去想的這一些做數據分析。比如說我們想他去上班的路上要不要早餐，他去回家的路上要不帶要一個菜回去做飯等等。最近我們嗒嗒在做一個比較大的項目我們把這一些數據共享出去，我們現在共享的只是商戶，商戶把用戶導給我們，因為商戶住宅區的商戶，他的用戶不一定是嗒嗒的用戶，因為我們推出來的產品越來越多，你可以想嗒嗒其實就是一種出行方式，按道理用戶用這出行方式什么場景下自己可以選擇，所以在這過程當中，我們和商鋪分享了我們的數據，通過搖一搖紅包把用戶引到嗒嗒上面，嗒嗒又把用戶帶到商戶那里。
魏士欽：其實我大概自己總結了一下，我對于這數據落地這一件事，我可能不是從產品或者其他的層面來想這一件事，我是從操作層面，我把整個大數據的落地。所以，它是第一個落地，第一個落地是一階數據，因為這可能跟我經歷有關系，因為我之前的十幾年就在兩個企業待過。
因為前面的十幾年，一個是汽車之家一個是易車。這兩個企業它們都是在一階里面做的非常好，我定義的理解是什么？它就是純是用戶數據，這數據拿來就能用，不需要做第二層的加工，不需要做第二層的轉變，這是一階數據，其實我現在在做的一個事情是二階數據，就是剛才講的電樁的信息，電樁的點，包括所有的信息我拿過來直接用，我必須通過我自己的方法論，去把它轉換，再拿回來應用到我的第二階的產品里面去，再推廣到真正的C端去用，所以這是我一個落地的過程。
所以我為什么把這分成一階二階，因為我現在是在拿B的數據服務C，所以我只能拿到它的數據用我能理解的東西轉換成C能理解的數據，轉換出去放到我的產品上去應用，所以這是在操作層面，這么一個落地。
姜奇平：互聯網周刊未來的趨勢，概括地說會有兩個判斷。第一個判斷，我們和美國將走向特點不一樣，這大家都談到，美國非常注重技術，而我們是技術和應用結合，或者說技術和市場結合，這是關鍵。在這一點王總的意見特別有代表性，也有典型的騰訊特征。技術是人與自然的關系，而市場是人與人的關系，我們其實是在人與人關系這一方面是建成了，所以任何數據結構，它如果脫離了我們的文化結構、社會結構、市場結構，往往就會走向歐洲那種悲慘的下場。我認為將來，包括整個成長的過程中，應該看出這是我們的一個優勢，真正以用戶為中心，中國有得天獨厚的條件，因為中國是一個關系型的文化，它來了一個關系型的數據正好就發揮了。我給牛津大學講不清楚什么叫關系，中國不需要解釋，這個事我認為得好好發揮。
第二，歐洲技術比我們強，但為什么不靈，剛才我說中美之間的戰略優勢，我們應該抓住和市場文化在人賦能這一方面的特點發揮。歐洲它是什么？問題出在哪兒？歐洲所有方面的條件都比中國強，我發現這問題出在它對整個產業的業態走向不敏感。工業化的時候是輕工業、重工業分離，重工業是發達器的作用。歐洲它沒有發達器相當于輕工業，現在搞服務他們只有輕服務的意思，只有應用的意識沒有后面+的意思。我們早期都是流量數據，都是非個性化數據，但是我理解成二階數據，是它有方向性，這方向都是朝著什么方向？差異化、個性化、高增值。所以，我認為現在明顯到了一個未來十年中國和歐洲的數據拉開階段。中國的互聯網和數據業務的結合在哪兒，現在是做數據，它不斷地賦能在一線APP中心，放在自己的業務如何定位在差異化、個體化、精準化，因此創造更高的議價，我相信未來十年甚至二十年整個互聯網和數據大的走勢。
今天我們想一線企業家身上已經看到了，我們希望能夠給大家一些啟發，再一次謝謝各位嘉賓。對于他們精彩的發言表示感謝。
