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俞永福从IT到DT分别解决了什么时代痛点

发布时间:2020-02-14 06:14:04 阅读: 来源:炒锅厂家

最近听到这么一个故事:端午前夕,内蒙古一个病重的孩子需要紧急转运到北京治疗。当时正值拥堵时段,按照常规路线几乎不可能顺利到达目的地。但结果他们最终提前40分钟到达,因为有了交通大数据帮助他们智能躲避拥堵,节约了大量时间。

一个很平凡但很有意义的故事,其中有两个科技产业相关的关键词:互联网,智慧交通;而在阿里集团内,也有个与之相关的战略:DT大数据。马云提出“IT到DT”这个概念后,这两个词在过去半年非常时髦,背后是整个产业内的共同认知——过去“沉睡”的数据价值正在觉醒,潜移默化地改造着各行各业,并将我们导向新一轮的经济变革。但这两个词从本身的内涵上说,到底有什么区别?我觉得最核心的有两点。

第一,解决的核心问题区别。 IT过去繁荣的十年,实质上是信息革命的十年,解决的最重要问题是用户获取信息的不对称——通过工具丰富信息总量,并降低获取门槛,消除信息鸿沟,使人人都能从中获益。这是过去十年真正地改变全世界、改变国人生活方式的重要原因。但从DT的角度来讲,解决的核心问题不再是信息不对称,而是供需不平衡。

还是举一个交通相关的例子。很早以前,我们出门在路上,哪里堵哪里不堵,完全不知道。但过去十年来可以看到,交通管理部门从IT建设的角度来讲,已经取得了非常大的进展,今天大家看到环路上有相当多的电子信息指示牌——你车还没有开到北三环,但已经可以看到这条路上是不是堵着,提供的信息量已经足够大。

但归根结底,这仅仅是IT时代的一种应用,并不能从根本上解决交通拥堵问题——解决拥堵,一定要改变资源供需不平衡的状态,车辆行驶需求很大,而道路资源供应不足——当然改变供需可以有多种方式,就像特殊时期,通过管制方式降低行驶车辆数,交通一下子就能变得很好,但这肯定不可能是常态。从根本上扭转不利状况,必须仰仗DT思维的介入。

DT思维解决拥堵的方式,则是对于整体交通的全量数据进行动态呈现,智能分析、指导行驶车辆避开资源紧张的路段,实现躲避拥堵;再加上基于大数据技术的交通路况预测,进一步调整改变整体的供需匹配状况,从而使整个交通得到真正改善。DT对于拥堵治理的效果立竿见影:2014年仅仅在北京一个城市,高德地图的躲避拥堵功能,就累计为用户节时350万小时,节省费用上亿元,同时减少尾气排放1亿立方米。

很显然,交通供需改变其实对于中国经济发展影响很大,路况好了,出行体验顺畅了,用户才有更强的意愿走出家门,而只有每个人出行半径越来越大的时候,消费才真正能够被拉动。

IT 和DT的第二个区别,体现在业务的部署方式上。 IT时代,信息发布者和信息使用者完全是两个不同的角色。比如交通管理部门是信息发布者,用户获取信息就是单纯的使用者。想要改善交通服务,靠的基本上就是信息发布者的单打独斗,成本和难度可想而知。

但是到了DT时代,每一个使用交通大数据的人本身就成为了交通大数据的贡献者,也就是说真正实现了“人人为我,我为人人”。例如,高德这样的互联网地图企业现在除了投入专业数据采集设备之外,还能够发动社会化力量,使得公众成为实时、动态的交通路况信息提供者。目前,高德采集的交通信息中的大部分已经来自于公众自主提供,使得成本和效率相比过去处于极佳的水准。而经过高德交通大数据的实时处理后,这些数据贡献者又能从中获益,使用高德地图更智能地躲避拥堵。

很显然,“人人为我,我为人人”模式能带来的效果是惊人的,不论对于企业还是政府来说,都是值得推行的一种理念。

这就是我们现在正在经历的数据觉醒时代,从IT到DT,各行各业都会进入一个新发展周期,重视、投资数据,相信其中会有源源不断的增量价值被挖掘出来。

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