2017年 6月13日，由泰伯網(wǎng)主辦、主題為“空間大數(shù)據(jù)的崛起”的WGDC2017，在北京國家會議中心盛大開幕。大會由空間信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務(wù)平臺泰伯主辦，秉承不斷引領(lǐng)和促進(jìn)空間信息技術(shù)創(chuàng)新與變革的宗旨，WGDC已走過六個(gè)年頭，如今成為全球最具前瞻性的跨界創(chuàng)新風(fēng)向標(biāo)。

　　14日，空間大數(shù)據(jù)+人工智能峰會(極?？v橫專場)開幕。峰會上，來自GeoHey·極海的張京濤發(fā)表了以“如何用地理大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能？”為題的精彩演講。以下為演講實(shí)錄(未經(jīng)本人核實(shí))：

　　張京濤：非常感謝大家還能繼續(xù)聽我們的分享，我是極海負(fù)責(zé)合作伙伴和商務(wù)的張京濤，提到人工智能我自己還是蠻感慨的，為什么這么說呢?去年的時(shí)候大家見面聊的還是大數(shù)據(jù)，怎么今年人工智能在兩會上寫入政府的工作報(bào)告了，可以說發(fā)展的太快了，不進(jìn)則退。同時(shí)我自己非常的有壓力，我非常的慶幸在新技術(shù)不斷的涌現(xiàn)的時(shí)代，在座的每一個(gè)人機(jī)會非常多，在新技術(shù)面前，只要誰接觸的更早，誰可能成功的機(jī)率就更大。在這個(gè)環(huán)節(jié)我和我的同事夏君天，用我們的一些案例和大家一起聊一聊，看一看我們極海用哪些新技術(shù)，做了一些什么樣的有意思的項(xiàng)目。

　　我們作為一個(gè)技術(shù)型公司，雖然現(xiàn)在取得了一些小小的成績，但是我們不能忘掉初心。極海這個(gè)團(tuán)隊(duì)95%都是技術(shù)人員?？梢哉f是一個(gè)典型的以技術(shù)為驅(qū)動(dòng)的公司。我們的這些小伙伴，每天都在做著技術(shù)的討論。我看到大家的進(jìn)步都非常的快。其中包括我，自己雖然一直做商務(wù)，現(xiàn)在也可以用機(jī)器學(xué)習(xí)，直接和客戶進(jìn)行一些交流。我們這些學(xué)霸型的小伙伴們，用了大量的精力，在今天正式推出了最新版的，還具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的一站式地理云平臺。

　　我們?yōu)槭裁匆獜?qiáng)調(diào)完全自主知識產(chǎn)權(quán)呢?在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們所要處理的數(shù)據(jù)它的特點(diǎn)就是量大人多。客戶的需求也是在不斷的變化，所以傳統(tǒng)的GIS平臺和互聯(lián)網(wǎng)地圖不太能適應(yīng)這種比較新的需求。自主知識產(chǎn)權(quán)可以讓我們把這個(gè)平臺的功能不斷的做一些增加，這樣可以更好的來響應(yīng)客戶的需求。

　　第二點(diǎn)，在今年的6月1號，我們過的也不平凡，它不僅是一個(gè)六一兒童節(jié)了，還發(fā)生了菜鳥和順風(fēng)為了數(shù)據(jù)的互懟，現(xiàn)在企業(yè)用戶對數(shù)據(jù)的安全性也是越來越重視。我們只有自主知識產(chǎn)權(quán)的平臺才能把我們的云平臺離線的部署在客戶那里，以私有云的方式滿足政府和企業(yè)級客戶對數(shù)據(jù)安全的要求。

　　第三點(diǎn)，現(xiàn)在只用企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)，假如不用外部數(shù)據(jù)好像不能稱為一個(gè)真正意義上的大數(shù)據(jù)的項(xiàng)目。我們現(xiàn)在樵夫難為無米之炊，這些外部的數(shù)據(jù)就是米，所以我們極海又為大家準(zhǔn)備了豐富的地理標(biāo)簽數(shù)據(jù)。我們是希望通過一站式的地理云平臺，給大家做到萬事俱備，只要你有想法，就可以切實(shí)的體會到地理大數(shù)據(jù)給您帶來的價(jià)值，這就是我們核心的初衷。

　　說到我們極海服務(wù)的第一批客戶，是這些大數(shù)據(jù)公司，像信佰，量子他們都是行業(yè)大數(shù)據(jù)公司，在商業(yè)、零售等這些行業(yè)，都已經(jīng)做了很多的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。可以說自身的技術(shù)實(shí)力也非常的強(qiáng)。只不過在地理的維度上有所欠缺。術(shù)業(yè)有專攻，因此他們選擇了和極海合作，來彌補(bǔ)他們自身地理方面的短版，我們共同給客戶提供服務(wù)，而實(shí)現(xiàn)共贏。第一步做的工作需要把他們自身海量的數(shù)據(jù)線做上圖，本身他們對數(shù)據(jù)蠻敏感的，因此要求我們把地理編碼的平臺離線的部署在企業(yè)內(nèi)部，他們自身的數(shù)據(jù)容量都是幾千萬級。比如說信佰有幾千萬個(gè)商業(yè)會員，商場會員的文字地址，量子有幾千萬的企業(yè)的注冊地址，我們需要把這些文字的地址轉(zhuǎn)化為經(jīng)緯坐標(biāo)，同而在地圖上展示出來，這個(gè)環(huán)節(jié)說起來容易，做起來真的蠻難，我前邊的兩位同事都提到了地理編碼，為了提高上圖的精度，并沒有采用傳統(tǒng)的模型，而是采用了機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，對地址進(jìn)行切割和標(biāo)注。至于上圖的精度，用過的這些大數(shù)據(jù)的公司對我們的反饋是，還是優(yōu)于互聯(lián)網(wǎng)地圖公司提供的在線地理編碼服務(wù)。

　　在做完了客群上圖以后，很自然下一步的工作，就要進(jìn)行畫像。說到畫像，我們必然的就會用到外部的地理數(shù)據(jù)。來做什么呢?來看一看這些商場的會員他住在哪個(gè)小區(qū)，還需要知道這個(gè)小區(qū)是高檔小區(qū)嗎，看看企業(yè)注冊的寫字樓是否是甲級寫字樓，同時(shí)也給我們提出了反向數(shù)字編碼的要求，我們給平臺輸入一個(gè)經(jīng)緯坐標(biāo)，需要平臺反饋給這個(gè)屬性和其他的標(biāo)簽。我們?nèi)舆M(jìn)去一個(gè)經(jīng)緯度，他告訴我們這個(gè)是綠茶茶廳，綠茶經(jīng)營的是廣東菜，他的客單價(jià)是87一位。地理編碼和數(shù)據(jù)標(biāo)簽這兩個(gè)產(chǎn)品聽起來蠻簡單的，但是它應(yīng)用的場景非常的廣。后來我們在做包括政府的智慧城市項(xiàng)目，我們接觸到的地理數(shù)據(jù)絕大多數(shù)都是文字地址，要做地理大數(shù)據(jù)第一步先從上圖開始，上完圖以后我們進(jìn)而在智慧城市中對城市進(jìn)行繪畫，就需要對地打標(biāo)簽，對人打標(biāo)簽。我們感覺做大數(shù)據(jù)還是要修煉好自己的一個(gè)基本功。像地理編碼和數(shù)據(jù)標(biāo)簽可以說是地理大數(shù)據(jù)的基本功。

　　第二個(gè)案例和大家分享一下房地產(chǎn)的案例，熟悉我們的朋友都知道，在最近兩年來，我們給十幾個(gè)房地產(chǎn)上市公司做了幾十個(gè)城市地圖，在房地產(chǎn)上肯定有些心得，我不太過多的去談現(xiàn)在做的這幾十個(gè)城市地圖，我隨著第一位發(fā)言的思路，談一談最近一個(gè)廣州的房地產(chǎn)集團(tuán)公司為什么選擇了極海?

　　總部在廣州的房地產(chǎn)集團(tuán)公司，有20幾個(gè)城市分公司，這些城市分公司做的一項(xiàng)非常重要的工作，就是每一個(gè)季度，都要出城市的投資報(bào)告，這個(gè)投資報(bào)告，既要給區(qū)域的老總匯報(bào)，也要上交給集團(tuán)公司的投策部門，左邊的這幅圖，是他們絕大多數(shù)城市分公司，從互聯(lián)網(wǎng)地圖上做了一個(gè)截圖，然后再用photoshop在地圖上做一些標(biāo)注的工作。截出來放在PPT里，再發(fā)給集團(tuán)的投策部門，看到這種圖比較困惑，他對這20幾個(gè)城市也是特別的熟悉。

　　有的地方，他需要放大地圖來看一看這個(gè)板塊的細(xì)微的情況。有的時(shí)候他需要縮放的地圖看看整個(gè)城市的宏觀。但是這個(gè)圖片又沒法起到這個(gè)作用，而且這些每一個(gè)分公司用的統(tǒng)計(jì)方法，分析手段非常的不一樣。這樣讓集團(tuán)公司就會覺得很是頭疼，他們聽說我們極海做了很多的城市地圖給其他的公司，就找到我們，跟我們聊。在聊的過程中他發(fā)現(xiàn)我們不僅可以直接的投報(bào)告，而且我們的公有云平臺，即使他們沒有專業(yè)的GIS平臺，做點(diǎn)數(shù)據(jù)圖，面狀圖，空間分析的工具和方法，對他們來說也是易如反掌，非常的簡便。而且在做的過程中每一個(gè)環(huán)節(jié)都可以把這個(gè)地圖的成果分享出來，能達(dá)到組內(nèi)對整個(gè)工作的協(xié)同。可以說，我們這次是沒有給他們做一個(gè)完整的城市地圖的投策報(bào)告，但是他們用我們極海的云平臺的原因，一個(gè)是操作簡便，第二是分析方法可以讓各個(gè)分公司一致。第三地圖可以按階段隨時(shí)分影出來，實(shí)現(xiàn)協(xié)同辦公，讓三點(diǎn)讓他們集團(tuán)和20多個(gè)分公司都買了我們的公有云帳號。

　　這是他在我們的框架下基于數(shù)據(jù)自己配置出來的廣佛的城市地圖，左邊能看到它有很多的指標(biāo)，這些指標(biāo)肯定有數(shù)據(jù)才能給它做出來。以前他們做數(shù)據(jù)的方式也是每個(gè)城市自己用自己的渠道去購買城市的數(shù)據(jù)，這樣參差不齊，后來接觸過程中發(fā)現(xiàn)極海的數(shù)據(jù)具有幾個(gè)特點(diǎn)。第一個(gè)我們的數(shù)據(jù)是多源數(shù)據(jù)，多源數(shù)據(jù)必須做到清晰。前邊很多人都說在互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)據(jù)太多了，但是太多的數(shù)據(jù)質(zhì)量并不好。我用房產(chǎn)數(shù)據(jù)舉一個(gè)例子，房產(chǎn)數(shù)據(jù)來源于鏈家、搜房、安居客，我說的這些房地產(chǎn)可能大家不是特別清楚，要說還有，我要搜房很多很多。我們需要把這些數(shù)據(jù)給它整理加工成我們極海自己的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)。這個(gè)前邊同時(shí)也講了，也是用到很多機(jī)器學(xué)習(xí)的方式。有了數(shù)據(jù)肯定需要定期的更新，定期的更新也是考驗(yàn)一個(gè)公司他的數(shù)據(jù)積累的能力。因?yàn)槲覀冇械臅r(shí)候想三年前的數(shù)據(jù)，你要沒更新怎么能有三年前的數(shù)據(jù)呢?我們現(xiàn)在的數(shù)據(jù)有的按月更新，有的按天更新，有的按季更新，這樣可以找到整個(gè)一個(gè)階段的歷史性數(shù)據(jù)。第三個(gè)特點(diǎn)是它的分類清晰，我們接觸的很多數(shù)據(jù)，有的說十大類，二十多類，我們實(shí)際使用過程當(dāng)中，自己可以想一想，一個(gè)全聚德烤鴨店和黃燜雞米飯他們是不一樣的。

　　第四個(gè)特點(diǎn)，是我們的數(shù)據(jù)的標(biāo)簽非常齊全。我們不僅有千鶴家園，小區(qū)的經(jīng)緯度，還有它的名稱，還有千鶴家園他的物業(yè)，他的建筑面積，它的總戶數(shù)，有了標(biāo)簽維度豐富的數(shù)據(jù)才能讓你做更多的指標(biāo)的可能。

　　昨天很多專家也都講到，今天之所以能進(jìn)入到人工智能這個(gè)時(shí)代，是因?yàn)椴粌H僅有了海量的數(shù)據(jù)，也是因?yàn)橛辛诉@種高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，我們能在這兩年之間，和十幾個(gè)房地產(chǎn)公司展開合作，最主要的一個(gè)根源，也因?yàn)槲覀冇羞@種高質(zhì)量，多維度的數(shù)據(jù)。

　　在做完數(shù)據(jù)的工作之后，目前我們在和廣州總部在談，用這種機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，來做什么呢?來做多源數(shù)據(jù)的融合。怎么更好的給板塊畫像，怎么更好地給板塊聚類，甚至怎么更好的去預(yù)測板塊未來的招拍掛的價(jià)格。

　　最后，我們會給他們推出一個(gè)讓機(jī)器自動(dòng)寫報(bào)告，解決投策人員工作的成果，這是在去年，2016年我們給北京一個(gè)做商半地產(chǎn)的房產(chǎn)中介公司已經(jīng)推出的機(jī)器寫報(bào)告的工作平臺。我們把數(shù)據(jù)每個(gè)月更新，機(jī)器會自動(dòng)利用30多大類數(shù)據(jù)做400多項(xiàng)小指標(biāo)的運(yùn)算，生成一份一百多頁的PPT報(bào)告，你覺得生成一份一百多頁的報(bào)告大約需要多長時(shí)間?就用一分鐘，而且不僅一分鐘，本身我們把北京分成了兩千多個(gè)交通小區(qū)，可以說在一分鐘之內(nèi)能同時(shí)出兩千份一百頁的PPT投策報(bào)告。我們希望跟房地產(chǎn)公司，跟各行業(yè)的客戶合作，通過這些新技術(shù)，把他們從以前不熟悉的技術(shù)工作中解脫出來。讓他們把自己更多的精力，投入到他們更擅長的專業(yè)里邊去，真正做到術(shù)業(yè)有專攻，共贏，提高他們的工作效率，也同時(shí)大大的促進(jìn)他們的工作成果。

　　現(xiàn)在企業(yè)自己內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)自然是越來越多，外部的多源的數(shù)據(jù)獲取的手段也是越來越容易，價(jià)格越來越便宜。我們怎么把這些多源的大數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，是否能真正有效的挖掘他們的價(jià)值?根據(jù)這些數(shù)據(jù)能否做出預(yù)測?這個(gè)是我們有了人工智能才敢想到的。很慶幸，我們極海的這些小伙伴們，對人工智能的算法很早就非常的癡迷。我們在2016年的時(shí)候?qū)崒?shí)在在的把這種機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，帶入了幾個(gè)在地理方面領(lǐng)域，前面我的同事徐翔用了很大的篇幅來講，我們也用人工智能做影像的地物識別，已經(jīng)給中科院做了很多的項(xiàng)目。在下面一個(gè)環(huán)節(jié)，我的同事夏君天也會講我們怎么把人工智能用在大型的零售商的選址過程中來。

　　從2015年的3月份，我們給第一個(gè)用戶信佰這家大數(shù)據(jù)公司提供第一個(gè)服務(wù)開始，到2017年的6月，我統(tǒng)計(jì)了一下，我們給以上的客戶一共提供了72個(gè)服務(wù)，可以說我們的革新的初心收到了客戶的反饋，也得到了客戶的信任。在此我們也非常期望在座的各位假如對這種新技術(shù)感興趣，也歡迎大家能加入到極海的大家庭，無論你是來這里工作，還是學(xué)生到我們極海實(shí)習(xí)，我們都非常的歡迎。

　　這樣咱們可以一起實(shí)實(shí)在在的用一些新技術(shù)，去踏踏實(shí)實(shí)的做一些項(xiàng)目，公司有進(jìn)步，個(gè)人有進(jìn)步。