近年來，“大數據”逐漸從學術概念走向產業應用，并成為互聯網界爭相逐鹿的“風口”。然而，雖然業內有關大數據的設想、研究、計劃層出不窮，但大多數公司仍未實質享受到大數據所帶來的變革紅利。
如今，隨著人臉識別、人工智能、云計算等技術日臻成熟，大數據應用也紛紛落地，并開始重塑現有商業模式。
時尚也能“定制”
中國“95后”年輕人最喜歡的顏色是RGB值為22/20/24的“不飽和黑色”，在買衣服時，他們最常與黑色搭配的顏色是“紅、黃、藍”，最愛買的服裝材質分別是棉、羊毛和皮革，最愛買的花色分別是印花、涂鴉和字母……
以上結論來自于日前騰訊和電商平臺唯品會共同發布的《中國“95后”流行色報告》。依托騰訊的AI（人工智能）人臉識別與圖像處理技術，以騰訊QQ空間2萬億社交媒體照片和唯品會1億電商用戶銷售數據為藍本，兩家企業共同“計算”出中國“95后”的穿衣喜好。
從2萬億張照片和1億電商用戶數據中提煉“時尚因子”并非易事。據騰訊集團副總裁、優圖實驗室負責人梁柱介紹，找到這些流行色，需要克服不少技術難點，比如QQ空間里用戶上傳照片主要是生活照，背景和顏色非常復雜，為了實現顏色準確獲取，其技術團隊借助很多人工智能算法，包括人體檢測、衣服分割，將照片里的人體和衣服從背景中分割出來，其像素分割精度達到95%。
據了解，兩家公司共同邀請設計師以計算結果為依據，設計流行服裝，并計劃在今年秋季在唯品會電商平臺上線售賣。
“基于機器學習的人臉識別和圖像處理技術，一直都是未來的技術熱點，其應用范圍十分廣泛。目前騰訊優圖的AI圖像識別技術已經十分成熟，可以在不同場景下實現應用。” 梁柱表示。
不再“望數興嘆”
過去，大數據應用大多囿于營銷層面，其實質是利用“數據大”的優勢，以傳統計算方式分析用戶行為等市場要素，并非真正的大數據應用。而面對海量珍貴數據，往往無法真正使用，只能“望數興嘆”。
如今，大數據應用已經突破過去的數據捕捉和統計方法的局限，開始深入到產業鏈各個環節，成為由大數據貫穿始終的“閉環生態”。
在零售領域，繼去年阿里巴巴提出“新零售”概念以后，新年伊始，阿里巴巴集團就與百聯集團共同簽署全面戰略合作協議，宣布合力探索發展新零售模式。據阿里方面透露，雙方將基于大數據和互聯網技術，在全業態融合創新、新零售技術研發、供應鏈整合、會員系統互通、支付金融互聯、物流體系協同等6個領域展開合作。
“新零售是利用互聯網和大數據，將‘人、貨、場’等傳統商業要素進行重構的過程，包括重構生產流程、重構商家與消費者的關系、重構消費體驗等。未來的商業將不再有線上線下之分，也不存在虛擬實體之別。”阿里巴巴集團CEO張勇表示。
在家電領域，據最新發布的《2016年度中國智能空調市場白皮書》顯示，2016年國內智能空調業在制造、渠道、服務、資源、新技術應用水平等方面得到提升，特別是云和大數據技術的引用與資源共享，為同關聯行業開展資源共享、服務創新打下了堅實的基礎。
以家電企業海爾為例。依托大數據，海爾生產的空調不僅搭建了智能化節能體系，還將大數據跨界應用到供熱、供電領域。在江蘇，海爾空調云端數據已與國家電網有效對接，以此來調節居民的高峰用電負荷，降低電網峰谷差18.47%，大幅緩解電網運行壓力。
實現“個性量產”
事實上，大數據應用的持續落地，正在解決過去生產上“個性化”與“量產化”之間的矛盾，并由此帶來商業模式的變革。
過去，批量化生產的產品幾乎無法滿足客戶的個性化需求，即使有了 海量數據 作為營銷依據，也僅能做到將用戶需求盡量細分，再在每個細分領域進行批量化生產。而隨著互聯網、大數據、云計劃等技術的滲透，個性化、定制化需求的滿足具有了可能性，個性化量產正在被嘗試和探索。在唯品會高級總監陳菲菲看來，將大數據應用到時尚產業并進行電商化運營是一次大膽的跨界創新。“讓照片大數據、銷售大數據、人工智能跟時尚流行碰撞，讓數據與藝術產生連接，也為時尚領域的創作提供更多的靈感和可能性。”陳菲菲說。
這種嘗試給時尚界的生產模式帶來的變革顯而易見，即由過去以設計師創作為主導模式，轉變為以用戶為中心的個性化量產模式。消費數據將成為時尚行業生態鏈中的最寶貴資源，誰擁有更多的精準用戶數據，誰就占有更多市場機會。
同樣，在家電領域，通過聯合研發智能仿生人技術，海爾空調可模擬人體30個身體部位、20種新陳代謝模式、162個神經元傳感器以及17種溫冷環境。同時依托仿生人，研發出自然風、自清潔、離子送風等原創技術和產品，實現千人千面的個性化節能，讓批量生產的每一臺空調都“不一樣”。
在醫療健康領域，因每個人疾病史和基因構成的不同，過去針對病癥作出的標準化治療方案更像是技術限制下的“權宜之計”。如今，隨著醫療傳感器、監視器和診斷技術的突破，患者數據也變得完整、精細。以此為基礎，人工智能系統就可以梳理數百萬患者病歷、基因組序列以及其他健康行為數據，從而匹配個性化的治療方案。
種種趨勢表明，這種商業模式的變革正在快速滲透至各個行業。而“個性量產”的普遍落地，也將在大數據的支撐下成為可能。
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