服务即产品，无“脑”生活引领硅基城市

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目录

1. 大数据很小，数据大陆比数据孤岛更危险

2.超级大脑是无脑的，平台比算法更重要

3、无人化VS.人性化：无人化背后巨大的内容需求

4、服务即产品，突破产业生态瓶颈

作者 | 何峰

比如夜深人静的时候，当你一个人从机场前往酒店出差或度假，在无人值守的前台办理完自助入住手续，刷脸开门时，突然，一个服务机器人默默地从你身边经过。它可能只是智能系统为隔壁房间预定的拖鞋送达服务。这一刻，你是惊叹人工智能的无处不在，还是被机器人鬼魅般的出现所惊恐？大多数人大概都会说后者！

▼智能机器人已深入我们的日常生活

类似的场景还有很多，最著名的莫过于大数据神话中的“怀孕女孩”的故事。美国塔吉特百货公司根据一名女孩在店内的购物记录推断她怀孕了，并把孕妇用品的购物手册邮寄到她家中，结果惹得这名17岁高中女生的父亲勃然大怒……

在这里，我并不是要去抱怨人工智能和大数据存在的问题或者弊端（毕竟跟他们滥用数据、针对老客户的大数据比起来，这些都只是小菜一碟），而是想说，在物联网的支撑下，大数据、云计算、虚拟现实、人工智能、城市大脑等先进技术已经深度介入我们的生活，我们的生活、我们的生活服务业的底层逻辑和理念已经发生了翻天覆地的变化，如果我们不更新自己的逻辑和理念，还会继续制造出越来越多类似的笑话和恐慌！

回到两个例子，如果我们设定酒店服务机器人晚上在客房安静的走廊行走时播放轻音乐甚至是催眠曲，人们从远处就能感知到它的到来。这样既不会打扰到没有察觉的客人，又能为其他客人提供令人愉悦的催眠背景音乐。这岂不是一举两得吗？为此，为了达到更好的效果，甚至可以单独加强机器人的音响配置。

如果这位 17 岁高中女生的父亲收到的不是孕妇用品宣传册，而是一封善意提醒，告知他的女儿可能怀孕了，以及一份关于父母与青春期女孩沟通建议的宣传册，这位父亲会勃然大怒还是心存感激，并成为 Target 的“铁杆粉丝”？答案显而易见！

毫无疑问，科技进步带来生活的改善，生活服务业的发展有赖于科技的推动，但反之亦然！基于对生活需求的探索，生活服务业可以激发科技进步，进而对生产性服务业乃至核心主导产业带来反向拉动！因此，生活服务对产业的拉动不仅仅体现在“高品质生活带来高品质人才，高品质人才引领高品质产业”的路径上。

在科技与生活深度融合、相互促进的背景下，生活服务业应避免陷入“唯技术”的陷阱。真正让技术在生活服务中产生价值的不是技术本身，而是“服务意识”。只有将服务意识嫁接到技术上，将服务融入产品中，生活服务业才能借助科技释放出最大的能量。

正如约翰·奈斯比特在《大趋势：改变我们生活的十个新方向》一书中所说，“每当一项新技术被引入社会时，人类必然会产生一种必须平衡的反应，那就是高昂的情感，否则就会排斥这项技术。技术越先进，情感反应就越强烈。”“我们必须学会平衡技术带来的物质奇迹和人类的精神需求。”

无论是物流网络、大数据、云计算、人工智能，还是城市大脑，从草根数据到数据使用与挖掘，从生活需求的内容到承载内容的硬件，从行业生态的构建到政府推动计划的制定与实施，坚持这个理念极其关键。否则，虽然我们可能创造技术奇迹，却永远无法打开生活服务消费的大门。

那么，如何才能将“服务意识”广泛嫁接到各个技术领域，真正赋予技术生命的“人文光芒”？

01

大数据很小，数据大陆比数据孤岛更危险

皇家劳埃德

数据作为数字智能时代的石油，在生活服务业尤为重要，无论是商业消费、休闲娱乐还是城市服务，都是面向终端消费者，每个消费者的每一次消费行为都会产生多样、丰富的数据，这些数据成为了“大数据”，而大数据又成为推动生活服务业发展的利器。

如何更好地利用大数据，让城市更好地服务居民、企业更好地服务消费者？我们要从大数据推荐的运行机制和原理入手，包括大数据“杀熟”。对于很多普通人来说，大数据推荐或者杀熟，只是根据手上收集的个人基本信息和历史消费、浏览记录，进行相关推荐。比如根据你的历史浏览记录推荐相关推送内容，根据历史消费记录推荐相关商品，根据经常去的地方推荐相关消费地点，或者根据手机型号进行差异化定价……

如果仅此而已，那么我们就是低估了大数据，或者说我们距离挖掘大数据的“超大”能力还很远。这种超能力其实依靠的是一种“协同过滤”算法，就是利用关键特征信息，在大数据中找到你的替代者或者克隆人并进行预测：利用最像你的人身上发生过的事情或行为，预测你还未做过但很有可能会做的事情和行为。

这种预测不再依赖数据的“归纳—演绎”逻辑，而是寻求最具体的个体特征来做出性格判断，其实有点“精准医疗”的味道。

既然是精准医疗，就需要采集个体DNA序列、基因表达水平等生物信息，标定个体差异和独特性。这依赖于庞大的人类基因组计划，以及质谱、类器官等全套的测试检测技术和设备。对于大数据来说，海量数据就是它的“庞大人类基因组计划”。这个海量，不仅仅是单一类型数据的“量”，更是表达不同类型特征信息的“类型量”。

以精准医疗背景下的药物推荐为例，除了以基因为主的生物信息之外，基于位置的气候环境信息、基于消费的饮食习惯信息、基于日常生活轨迹的健康促进与管理信息等都可以用来综合校准你的个人信息，并以此为基础在大数据中找到“另一个你”，从而找到最适合你的药物！

▼精准医疗是针对性数据分析的典型例子

要获取这些信息，数据来源显然是跨地区、跨行业、跨部门的，这也是大数据行业一直致力于打破数据孤岛的核心原因。其实我们也看到了行业内企业数据的共享，部门内跨地区数据的共享，甚至城市内跨部门数据的共享，但这远远不够，甚至可能更加危险。

因为这种数据共享在更大范围共享的同时，也形成了共同利益，从而进一步加强了与“外部”的统一，数据壁垒的问题在未来可能会更加凸显。正如大陆文明不可能通过扩张领土来增加内部开放来放大外部开放一样，一旦形成更大规模的“数据大陆”，看似共享了更多数据，但与外界的交流却变得更加复杂和艰难。

解决这个问题，不是吸引更多部门、行业或地区加入，而是从底层机制上打通数据的流动与共享，让数据无论跨部门、跨行业、跨地区都能被快速调用，不用关注是否同属一个“群体”，如同海洋文明的开放性。从这个角度看，不同于“同类合并”的数据大陆和“不同类共存”的数据湖，构建“万类共生”的数据海洋才是终极解决方案。

海量数据只是解决了获取已校准个人特征来源的问题，对于具体问题，用什么类型的数据作为校准个体身份的关键特征信息，成为大数据在生活服务行业应用的关键。以上述药品推荐为例，显然网页疾病及药品搜索记录、过往网上购药记录等都难以作为推荐的“关键特征信息”。这些看似与药品推荐关系更为密切的因素，在实际推荐过程中，影响力还不如可能毫无关联的活动、消费数据，这无形中增加了关键特征信息的识别难度。

因此，对于不同行业、部门、地区来说，重点不在于内部数据、内容连接，而是在外部充分连接的情况下，找到本行业、部门、地区具体问题的关键特征信息，让不同的个体在数据的海洋中，快速找到最精准的“自己”。换言之，就是把大数据“小化”，把大数据“小数据化”，在浩瀚的数据海洋中，只取特定行业、特定部门、特定地区、特定问题的一小撮。

从这个角度看，数据也需要服务意识，只有在数据层面构建数据海洋，把大数据做小，生活服务业才能真正发挥大数据的能量，真正实现为“我”定制的生活！

02

超级大脑是无脑的，平台比算法更重要

皇家劳埃德

有了数据，下一步是如何更好地利用和挖掘数据，这是算力和算法的问题。在生活服务领域，美团正在建设的“超级大脑”即时配送系统和美团面向商家和消费者的“大脑”，阿里巴巴的城市大脑，腾讯的未来城市，都依赖于巨大的算力，用前沿而复杂的算法，对海量数据进行识别、分析、挖掘和应用。

这里的目的，不是为了比较二者孰优孰劣，也不是为了明确二者孰优孰劣才是未来的方向；也不是为了强调算力和算法的作用，毕竟大家都知道数据的利用和挖掘离不开算力和算法；也不是为了探索差异化、另辟蹊径，而是在它们的发展基因中寻找更加融合的方式或路径。

前面提到，数据共享需要跨部门、跨行业、跨地域的共享，同样，它的挖掘和应用也应该遵循这个逻辑，把不同的数据、去中心化的算力、多样的算法整合到一个平台里。

其实，无论是美团的“超级大脑”、美团的“大脑”，还是阿里的城市大脑、腾讯的未来城市，本身都是一个平台，但这些平台需要在企业和行业之外进一步拓展，赋予足够的开放性和更多的灵活性，对内松散绑定，对外互联互通。一旦做到了这一点，就完全有可能形成更大规模的平台，构建一个全数据、全算力、全算法的体系。这才是数据驱动下生活服务业的终极形态！

这是否有些太过理想化和一厢情愿？不！从阿里巴巴到淘宝，是从封闭体系到开放平台的转变；菜鸟也致力于快递行业的商品互换；腾讯的核心产品微信，也一直秉承着“微信之父”张小龙提出的“用了就走”的松散绑定理念……

互联网时代成长起来的公司天生就带有这样的基因，也不乏打造这个终极平台的动力。在物联网高速发展的背景下，它们也逐渐具备了开发这种全数据、全算力、全算法的条件。它们唯一缺少的或许就是“大佬”的顾虑——担心在这个过程中失去自己（失去利润），正如上汽集团在回应是否会与华为合作自动驾驶时所说：“我们要把灵魂掌握在自己手里。”

▼ 大数据驱动下，生活服务领域成长出不少巨头企业

说到华为，不得不说，它又一次走在了构建松散捆绑、互联互通平台的前沿，尽管它未必是最终的赢家。

早在2019年，华为就启动了“1+8+N”智慧场景战略（1为手机、8为电脑、平板、电视、音响、手表、车机、耳机、N包括移动办公、运动健康、智能家居、影音娱乐、智慧出行等），并在2021年推出了基于“1+8+N”终端数据、传感器数据和互联网数据构建的“1+2+N”全屋智慧解决方案（1为智能主机、2为PLC控制总线和WiFi-6网络、N为照明系统、水智控系统、环境系统等，本章后面会详细阐述）。

显然，这是一个极其庞大而复杂的系统，它实现之后，由于规模庞大，所以肯定要能够互相通信；由于复杂，所以必须整合外部资源，因此必须进行松散捆绑。

那么问题来了，华为如何解决“反省”问题呢？

答案就是鸿蒙！或许，大多数人都认为鸿蒙是华为应对“瓶颈”的举措，但事实并非完全如此。除此之外，华为还在做出更大的动作。从鸿蒙最大的特点“微内核”就可以看出这一点。

▼鸿蒙系统

所谓微内核，就是将系统内核与系统服务层分离，通俗的说就是应用的数据、信息不与系统绑定。这样不仅让系统更瘦身、系统速度提升，还可以让同一个系统在不同设备之间不间断地流动（互通）；更重要的是，这也解决了基于系统开发的应用会失去“灵魂”的担忧。在智能生活服务时代，鸿蒙值得期待！

当然，这并不意味着鸿蒙将一统天下，未来或许不属于鸿蒙，但一定会属于鸿蒙。毕竟，如果鸿蒙是一个松散捆绑互联的系统平台，那么它肯定可以与其他同类系统和平台实现松散捆绑互联。所以，不管超级大脑有没有脑，平台比算法更重要！

03

无人化VS.人性化：无人化背后巨大的内容需求

皇家劳埃德

数据、挖掘数据的算法、算力、平台等都齐全了，就到了向生活服务业输出产品的时候了。基于数据，利用平台、算法、算力，可以对未知的个体、未来的时空进行预测。所以这种输出会集中在两个方面：一方面利用数据和算法把个体虚拟化，去完成现实的任务；另一方面，基于未知的时空的预测，让现实主体去完成虚拟的任务；前者就是人工智能，后者就是虚拟现实（包括增强现实、混合现实）。

先说人工智能，生活服务领域最典型的例子就是各类无人系列，有的开局之后风平浪静，比如无人零售；有的持续火爆但迟迟没有落地，比如无人驾驶；还有各类机器人曝光率高但多充当形象大使；还有相对成熟、人气极高的无人收银员。

▼无人驾驶正处于技术积累和实用化的前夜

请注意，有人可能会问，自动驾驶不应该属于生活服务业吗？不应该属于更硬核的智能制造行业吗？这个问题问得好。这正是自动驾驶在生活服务业最大的机会所在。回到本文开头提到的服务感知，我们还需要自动驾驶 L4、L5 技术吗？不需要！我们的本质需求是从一个地方到达另一个地方。

为什么不自己开车？我要自由，出租车、专车司机或者专职司机都可以解决。为什么一定要无人驾驶？因为我想要私人空间。这是最基本、最现实的需求。

那么既然是私密空间，场景就层出不穷，电影院、餐厅、办公室、卧室……这样一来，就像商场建筑本身并不像建筑内部的商业业态那么重要一样，汽车本身也不再是重点，而是你为电影院提供什么样的影音系统、影音内容，为餐厅提供什么样的就餐环境、特色菜品。借用吉利汽车李书福的话，“汽车就是四个轮子加几张沙发”，未来的汽车无非就是“四个轮子加一个电影院、一个餐厅或者一套房间”。

这样的话，未来的无人驾驶汽车是否就只能是智能制造了呢？恐怕其核心竞争力将转移到如何在空间中适配更多、更好、更有针对性的内容。而这恰恰是无人系列中生活服务业无穷的潜在空间。当初的机器人是一个反例；因为顾客不懂如何使用，需要配备专门引导而结账速度慢的无人收银机也是一个反例，既没有提高效率，也没有降低人力成本；而无人零售从潮流中淡出，更是反例。

我们真的需要一个绝对冷清的购物场所吗？无人化购物流程背后，我们节省的人力，能否转化为更加丰富多元的社区场景？该省的能省，该增加的能增加，该打扰的不打扰，该温暖的温暖，无人零售能不能走另一条路？总之，一切回归服务逻辑，无人化系列在用技术做减法的同时，也要学会用服务做加法！

至于虚拟现实，包括增强现实和混合现实（XR系列），如上文所说，是人工智能硬币的另一面，其逻辑核心最终还是“现实”，毕竟它最终还是一个完成高于现实、与虚拟现实混合，甚至完全虚拟的任务的现实主体；其重心也在于任务，也就是内容，无论是IP还是维度，它们都是生活服务业的主体（具体本章会细说），但关键无疑还是具体主体的实际需求。

这与传统的生活服务行业是完全契合的，从这个角度来看，XR系列对生活服务行业的渗透和推广，可能比人工智能更快，影响更大。

▼虚拟现实或将更快进入我们的生活（图片来源：Flickr）

总之，无论是虚拟主体完成现实任务，还是现实主体完成虚拟任务，突破点在于现实，成败在于内容。正如“无”和“冇”两个同样表达无意义的词，区别不仅在于普通话和方言，更重要的是，“冇”有“有”的骨架。内容是无人系列、XR系列的骨架，是生活服务业的“灵魂”。

04

服务即产品，突破产业生态瓶颈

皇家劳埃德

从数据到算法、算力、平台，再到生活服务业的具体内容，智能时代的生活服务业已经形成了一个大的闭环。一切都指向着，要从单纯的技术思维，走向服务思维、服务逻辑。唯有如此，才能抓住智能时代生活服务业的战略机遇。

这无疑将颠覆工业革命以来亚当·斯密《国富论》中建立在分工基础上的产品逻辑：我们需要的不再是电钻，而是在墙上钻的洞；我们需要的不再是冰箱，而是一杯冰可乐或者北冰洋；我们需要的不再是电视，而是一套节目、一部电视剧或者一则新闻评论，无论是电视机、平板电脑还是手机；我们需要的不再是汽车，而是如何让我们更安全、更舒适地到达目的地，无论是指定司机，还是自动驾驶汽车，还是无人驾驶汽车……

产品逻辑向服务逻辑的颠覆无疑会给制造业带来巨大的冲击，如果只注重产品和技术，可能跟不上需求，被市场抛弃。所以制造、产品会向服务靠拢，一切制造都会变成服务，这个后面会详细讲。另一方面，任何一个客户需求都对应着一个服务，而这个服务必然会成长为一个产品，或者说服务本身就是一个产品。C2M还只是雏形，服务时代才刚刚开始！

别小看即将到来的服务时代，它不仅仅是拉动消费、促进经济发展，不仅仅是因为中国的人口规模优势给了我们更广阔的发展空间，甚至不仅仅是用服务来反向定义产品，从而推动技术进步，最重要的是，每一个服务产品化、规模化之后，都会形成一个全新的产业生态。

新的产业生态意味着突破性、颠覆性创新，涵盖从0到1、再到N的全过程，而不仅仅是从1到N。所以，新的产业生态一旦形成，就会形成一系列占主导地位的标准、技术和流程，不会存在明显的短板，否则这个生态就难以名副其实。

自然，“掐脖子”的问题将不复存在。中国之所以在人工智能研究上与美国并驾齐驱，离不开中国所谓“新四大发明”（高铁、移动支付、共享单车、网购）的海量数据喂养。从这个意义上来说，中国更加注重模式层面的创新，未必是坏事。

基于模式突破，聚焦客户需求，用服务反转产品，用产品驱动技术，换赛道或许是解决瓶颈问题的另一种方式。毕竟，投入巨资，攻克原有赛道的瓶颈区域，我们永远是追击者。且不说未来赛道会不会变，我们在追赶，对方也在跑，从成本效益机制上看，这是极其不划算的。

因为瓶颈更有可能是市场规模相对较小的高科技环节，而光刻机“巨头”ASML就是典型例子。华为手机不是被苹果、台积电绞死的，而是被这家不是世界500强、也不是巨头的巨头绞死的。为什么呢？

▼整合多个国家、多个行业顶尖技术的ASML，与其说是一家位于荷兰的公司，倒不如说是一个整合发达国家技术霸权的“盈利实现平台”（图片来源：维基百科）

就是因为我们在追赶和替代别人，还没有形成共同成长的生态。作为后来者，我们只有进入规模足够、利润足够的环节，才能做大做强。手机制造就属于这一类，所以我们在巨头苹果的带领下，还能成就华为、小米、OPPO、vivo。在光刻机领域，无论利润率有多高，由于规模有限，我们的投入最终无法获得足够的利润支撑。

如果我们换个轨道，开创一个新的产业生态，情况就不一样了，各个环节从无到有，一起做大做强，不管大小、利润多少，任何一个环节都不能忽视，否则产业生态做不出来，产业做不出来。所以产品就是服务，产业生态突破瓶颈！

个性化与海量化、大数据小型化、松散捆绑与互操作、虚拟与现实，这些看似矛盾的概念最终统一到服务与产品的关系中——用服务设计产品，服务产品化，产品服务化，最终形成服务即产品。未来的生活服务业必然会进入更大细分化、定制化的时代，并将反向驱动甚至重新定义技术。

在此背景下，城市政府光有智慧城市、城市大脑等宏伟计划是远远不够的，还需要在此基础上建立起“服务-产品-技术”的正向上升螺旋，这才是突破未来的途径。

▼上海、杭州、北京等城市在智慧城市领域不仅在中国，而且在世界处于领先地位。

不追求共享数据中心打破了多少部门、行业、地区，只看底层数据架构是否打通；不关注数据算法、算力、平台是否够大够强，只看它们是否松耦合、互通互通；不关心是虚是实，只要最终的需求和其对应的服务成立就行。就这样，服务改变技术，“无脑”生活引领硅基城市！

服务驱动，服务的个性化、定制化、具体化、细节化，我们需要立即行动！否则，即便有世界级企业的支持、世界级城市的背书，Google 在多伦多宏大而前瞻的 Sidewalk Labs 计划，终究难以为继。这正是技术在城市服务领域推动生活服务迭代不足的表现！

人行道，首先你得走路！

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