讲者1：下面我们将进入到圆桌论坛的环节。 本次圆桌论坛的议题为先行示范区，大数据创新创业新机遇。 大家都知道，前不久习总书记是巡视莅临了深圳，所以在这样一个大环境非常看好，既说是资本的寒冬，但是又说是创业的热土，这一块先行的示范区，这一块载满了梦想和激情的热土之上，我们可以有很多的发挥和发展。
讲者1：今天我们将有请论坛的嘉宾是金蝶国际软件集团高级副总裁兼 CTO 张良杰先生、草根天使汇会长陈伟先生、同创伟业投资副总裁舒青，以及深圳前海链科 CEO 盛徐化方和数据创始人兼总经理童瑶上台来进行思维的碰撞。 同时也将有请圆桌论坛主持人新世界资本创始人郭建武掌声有请。
讲者2：大家好，首先非常感谢大会提供这样的一个机会，让大家有机会来一起来分享一下大家关于在大数据这个领域里面的一些思考。 作为主持人的话，我觉得我听两个小要求，第一个，我看这个时间已经好像 delay 了一个小时了，咱们第一个我们严格按照要求来。 这第二个的话也就说既然咱们专家我们只是谈思考谈洞见，咱们不做硬广告。 好，那个首先第一个大家先花一分钟的时间，那各自的话简单介绍一下各自本人的一些介绍。 一分钟每人好吧好，博士来。
讲者3：我叫顺徐桦华中理工大学毕业，现在叫华中科技大，然后我算是恒森电子科技有限公司的第一大老员工了。 对，然后我是 99 年留学并且移民到澳大利亚，然后一二回国。 回国之后先是在深圳创业，然后之后又离开了几年，然后前年开始我在前海又注册了一家公司，主要是从事围绕着区块链做一些企业服务，一些技术咨询。 好，谢谢大家。
讲者4：我是张良杰，我是大概 10 年以前马上就 4 年了我 10 年以前从美国 IBM 加入到金蝶国际软件集团。 在过去的十年当中，我主要从事的工作的领域就是新技术的探索和新产品的孵化当然最近也负责我们整个公司的客户成功体系。 所以我的专长应该还是在技术方面，包括人工智能、区块链、大数据、物联网，还有我们云计算和5G，这都是我这十年来一直花了很多时间在研究的领域。 我的背景就这样，谢谢。
讲者5：大家好，我叫陈伟，93年创业已经到现在 27 年之多，8年前创办了草根天使汇，那么一直在从事天使投资。 那么我旗下有两个孵化器，在前海梦工厂有个种子级孵化器，在福田有一个无障碍的孵化空间。 那么我是一个特别有情怀的连续创业者，那我希望也是刚刚加入到我们的这个创业创新联合会，担任执行会长，欢迎各位的到来，谢谢。
讲者6：大家好，我是同创伟业的苏青。 然后同创伟业是深圳的一总部在深圳的一家那个 PE VC 机构，也是有 20 年的整个的一个历史的。 我们其实分的这一个行业分得相对比较细分之后，我这边主要负责了一些行业，就是相对系大数据、人工智能以及我们的这个产业互联网相关的一些东西。 所以如果大家有相关的一些项目，我们可以在这方面多多交流，谢谢。
讲者7：大家好，我叫童瑶，大家可以看到我的名字。 最近我经常收到一张照片，而这些照片都是来源于同样一种元素，就是在电梯里面总是在拍一张童谣代言的广告。 因为大家应该知道 30 而已。 那个顾家的扮演者叫童谣，就刚刚有个场景很特别，坐我旁边的王甘雨先生，他一坐下来就发现今天童谣要来吗？ 然后我就告诉他，那个此童谣非彼童谣，我先介绍一下。 我这个名字是我父母给我取的，快 40 年前就已经取定了。 今天说的是创新创业新机遇。 其实我从那位现在在高光时刻的童谣，在他刚出道的时候，一直到今天他打拼了近 15 年到 17 年，直到今天他才走上高光时刻。 所以今天这个主题叫创业创新新机遇，其实对我们来说也是一个很好的阶段性总结。 我是在 7 年前在走进大数据领域，一直在致力于研究消费行为大数据的商业应用价值。 因为现在这个环节在前面三个环节我一直很认真听和做笔记，发现大数据应用都是在凸具行业会比较多，但是在商业领域应用好像现在的应用场景比较少，所以像方和数据现在做的一件事情就是在推动大数据在应用到比如说我们 ToB to 小 B 他们的商业应用场景究竟是什么样的？ 这就是我在七年来一直践行的事情。 谢谢。
讲者2：好。 非常感谢各位专家。 我们看得到这里有投资的专家，也有技术的大神。 好，那个下面一个 section 的话，就我大概每个人 3 分钟的时间，我可能会抛出一些在大数据这个领域里面可能相对比较关注一点的一些问题来请教各位我补充一下。 我郭建武我是做早期天使投资的，我主要是投前沿科技和互联网加这一块。 我觉得首先的话我想请教一下张博士，要不您来就说我们知道金蝶是一个非常知名的和一个有影响力的一个一个公司。 所以但是现在在数字时代金蝶如何在新的数字时代？  OK 你迎接在数字经济这一块有什么调整好选择这一块的出发点是什么以及你如何盈利 3 分钟？ 谢谢。 谢谢。 老师好，非常感谢。
讲者4：因为金蝶它是一个从传统的企业管理软件公司。 现在最近的十年基本上逐渐地转型成为一个企业的云服务提供商。 在这个转型的过程当中，我们自己也感受到了这个数据驱动带来的机会。 所以我们两个方面来开展数字相关的工作。 第一个是加强我们自己内部数字化信息系统的建设，以我们自身企业的数字化为基础。 然后打造数字化的支撑平台，或者说数字化的云平台，来帮助我们 680 万家的企业客户，希望他们都能够用上数字化的平台。 那么我们做这件事最核心的想法就是说未来的世界一定是数字经济占主体的世界，因为在美国都有 70% 以上的 GDP 来自于数字经济，中国也接近40%。 所以我们作为一个企业的服务商来讲，最希望做的就是能够帮助我们的企业客户能够做数字化的转型，能够成为她们数字化转型或者业务转型路上的成功顾问。 就是说他在成功的每一个环节有任何的疑问，他第一个可能会想到的可信赖的顾问，那就是我们这样的服务提供商。 所以一句话我们最想帮助的就是让这些企业能够自己背数字化，然后能够融入到整个社会的数字经济的生态系统当中去。
讲者4：当然主持人刚才问到我们的盈利莫尔斯是什么？ 我们的盈利模式肯定跟以前的卖套装软件产品的这种模式不一样，以前是一次性的买卖，现在我们是采用云订阅的订阅模式，也就是说他每年都要来评估一下我们作为服务商来讲是否真的做到了帮助客户成功，或者说真的做到了帮助我们的客户来用好我们的产品来提升他内部的效率，来整合价值链等等。 所以我们以客户的满意度为基础，能够获得客户第二年持续不断的这种订阅的收入，就是我们的商业模式。 好，谢谢。
讲者2：不好意思，我想跟着问一下梁杰总就是说咱你咱们做的是一个 ToB 的声音，但 ToB 的声音的话它每个行业是不一样的。 所以你数字化转型，你做这样的平台的话，你将来。
讲者4：好，刚才主持人是说做 ToB 的这个行业，他各个行业各个领域这个都不一样。 那我们怎么来，用一个平台能够支撑多个不同的场景的。 那实际上我们本称一个理念，因为大家都知道，如果讲企业实际上只有一个架构，这个架构是全世界理论上都通用的，80%的世界 500 强都在用，那就是企业架构。 所以每个企业都有业务架构、应用架构支撑它的数据架构还有技术架构。 所以我们作为一个服务商来讲，要做的事情就是帮助我们的企业，不管它属于哪个行业，我都用同样的架构体系去帮助他梳理。 一旦梳理清楚以后，我们未来的解决方案，特别是在云计算时代，所有的解决方案都是云服务的组合。 今天我们有演讲嘉宾，特别中国电信的也讲到了这一点。 所以只要是以云服务组合的解决方案，不管它属于哪个行业哪个领域，我的资产都可以重用，并且我可以很容易地复制到不同的场景当中去。 这就是我们采用的以国际化的视野以及云计算，特别是我们这种云服务可处组合的这种架构体系来推向各个行业各个领域，让他们感觉到解决方案的架构是一样的，只是内容不同而已，所以应该没有问题。
讲者2：好的，谢谢。 谢谢。 谢谢张总。 下面我问问维维，那个我知道就是说伟伟总是做了一些。 天使投资这一块，咱们对大数据来说的话，对天使投资是不是比较难呢？ 因为我们知道获取数据的成本以及现在的数据的了孤岛也好，都是对 bat 对大咖们来说的，咱们创始公司的话如何去获得这些数据呢？
讲者5：对，就过去的几年，我这个走了 8 年的这个时间去投一些种子项目，天使项目其实也有很多的这个教训，很多的体验。 我发现其实刚才这个我讲了我的一个身份草根天使汇，大家可能以为我这个投的都是草根，实际上我一直在强调的是这个创业者需要有草根精神，其实我并不那么去投草根。 那么尤其是在不同的产业，不同的行业来讲，我觉得尤其是草根这个阶层，如果去创业，它的这个难度会很高。 比如说大数据这个行业，我觉得它的这个创业者的这个基因非常非常重要，就它是的门。 首先有一个非常大的门槛，比如说他的这个技术的基因，那么这些早期公司或者初创公司种子公司，他进入这个行业，我觉得首先他自己本身要是一个行业的专家，他要对这个行业要有深度的研究。 那么大家看到刚才那么多的企业，像这个bat ，包括金蝶、中国电信、平安等等，他们做大数据的这个事情，包括你看到了这个各多各方面的这个人才，高端人才的聚集，他们的是有优势的。
讲者5：那我们这些中小型企业怎么去在大数据这个领域创业？ 我觉得就是一定要小而美，一定要快而准，去找到一些特定细分的行业，去找到一些这个痛点，去颠覆性地创造一些跟、大数据有关的项目，这个产品服务，这才是有机会的。 所以并不是说我们过去几年我其实见证了很多的这个浪潮，比如说 O2O 的时候，一堆创业者都来追风创业，人工智能也是来。 还有就是区块链对吧，大家一看到一地鸡毛，那么这个时候我们先行示范区，又在提大数据这个概念。 那么很多的创业者觉得这个机会又来了其实我一直在讲，当你觉得这个机会来的时候，其实你的对手早就已经深耕了 5 年，10年做了很多的积累，这个时候这个机会不一定是你的。 那么你要去问清楚你自身的基因是什么，你过往的经历、阅历、学历，你所从事的行业，你对这个行业的研究是什么，你适不适合做这个事情？ 所以这个是我的一个观点。 好，谢谢。
讲者2：好，非常感谢维维总。 下面我也想问一下同创伟业的苏总，因为我们知道同创伟业在深圳也是一个非常知名的一个投资机构，他们也投了非常多的一些成功的案例。 因为我想起一个事来了，就说最近不说 TikTok 就也谈到了一个人工智能也好，大数据这一块的东西。 其实我有一疑问，也正好想请教一下苏总，就是说咱们投 AI 也好，或者这这个这 AI 这个赛道里面的一些项目的话，一个是算法，一个是大数据，一个是应用场景。 那个 TikTok 就说了我如果没有算法，这个东西是没有价值的，价值等于零。 我的问题就是说但是在我们这个领域里面都说大数据才是核心资产。 那我的问题就说到底大数据算法应用场景哪一个更有价值？ 投资机构怎么看？
讲者6：谢谢我觉得这个问题其实比较难的回答。 但是其实有一个东西大家要理清，这个所谓的算法在大家要的有一个定义，就是我看到很多的不管公共场合还是私下场合，大家提了大数据的各种算法，数据的采集、挖掘、清洗等等，这是一种基础的通用型的大数据的相关的一些技术，还有一些应用的算法。 我认为这些需要像我们的研究所、我们的大学，我们的华为或者像阿里等等这些大型的公司，不停地去提升我们的基础的一些算法能力，还有技术通用型的这种技术能力。 可能这些以后就变成了我们基础设施就像高速公路一样的。 而 TikTok 的这个算法我更多地认为它是在聚集着全球这么多日活，差不多快十亿的这么大的量的这种视频流这样的数据，而且还有这种精准推送的在这样大量的数据反复地训练出来的这样的一个算法，它是实战出来的算法，它不是实验室不是在科研出来的一个算法，所以他这个算法是真正的有数据锻炼出来的。
讲者6：所以他这个算法不仅仅单纯的说像我们平时理解中的就是一篇论文或者是一个标准或者这样，我觉得是死的，是需要我们不停地去提升的。 但是这个算法我认为更多的是结合的数据，它提升出来它的它断点实战出来算法。 而刚刚也提了场景和真正的数据。 其实 TikTok 如果它没有那么大量的没有这么一个好的商业场景，这是一个场景，没有这么好的场景，获取不到这么大量的数据，没有这么大量数据，它的算法的这个所谓的精准的推送，它的效率，它的视频流等等，这些它能够提升吗？ 可能在很多时候，你跟通用性算法可能在就是某些时候就一个参数的一个很小的改变，但是你在实验室可能你算不出来，你没有这么多实战的数据，因为我更多的认为这个地方直接去回答到底算法重要还是大数据更重要？ 我觉得这个其实不太好回答，我认为更多的还是在真正的场景下的应用，然后真正的这样的一个算法，然后利用着我们的这样的数据，真正的结合起来我觉得更加的重要。
讲者2：谢谢。 好，那个苏总，我不好意思，我再接着问一个，就说一个很简单的问题，就是说算法和数据能分开吗？ 那也就是说我把训练好的为好的数据，训练好，验证好的模型，这个模型我能不能单独把它拿出来？
讲者6：我觉得算法和数据是很分开不了的，我觉得这个很重要的一点就是分开不了的。 其实刚刚我在侧面再回了另外一个问题，当然这个我是从我投资机构的一个角度看，这样的一个很重要物理。 我投项目的时候其实很简单，我为什么去寻找一些在刚刚我也成为陈总来讲的在一些垂直行业垂直场景的一些项目，它其实就是一些算法大数据在一些垂直场景的具体的应用。 这些东西你在很多时候真的就是巨头在面前，他在垂直行业，他可能触角他对行业的理解，他没有你深刻真正的数据和这个算法的应用起来，就在这个地方他没有了，可能他的算法运用没那么先进，但是他确确实实需要对行业的 low 号这些东西懂得很多。 所以在很多时候我对很多看过，像我说你们创业的时候，你们别怕有金蝶，别怕有用友。 在很多垂直的行业，有的优势，经典用友有经典用友的优势，他们是一个大的。 但是在一些垂直细分的场景，其实你们有你们精准的一些数据，你们对行业理解的 low 号，然后经过长时间训练出来，这个精准的算法，加上有您刚刚就标记好的一些数据模型，这个东西其实才是真正有价值，我觉得很难去把它真正区分开。 我觉得通讯学算法可能以后变成大家都可以共用的，我不是说开源大家都可以去共用，都可以随时可以调用的。 大概是这样的意思。
讲者2：那个苏总有一个观点我非常认同，就说在数字经济的时代，也在新这个变革的时代，创业公司其实我认为还是一个非常大的一个机会。 你看包括我们现在跑得很支持很成功的字节跳动，它其实就是一个狭坯生存的一个狭缝生存的一个战略。 其实在我们叫第三个浪潮的时候，创业公司其实介于大数据、人工智能和区块链，一定会有很多的区域，给我们留下了很多的空间的。
讲者2：好，那个我们再请教一下我们那个盛博士。 盛博士的话我觉得就是说盛博士是在区块链这一块也是一个非常非常厉害的专家高手，我想请教一下，就是说在刚刚谈到了那个科技金融叫 fintech 这一块。 这一块来说，区块链是在科技金融这块是一个很天然的一个应用场景。 但是咱们能不能举一个非常，作为我们投资人，更关心的并不是说去你打什么架构，那个玩意技术谁都能说。 但是问题是说我你你看我们现在多少区块链公司活得很好的。 所以我也想请教一下盛博士，就是说在区块链在科技金融这一块应用区块链的话有什么实，能够解决金科技金融到底有什么实际的痛点？ 我怎么去收费，解决他什么痛点？ 这一块来说，有没有一个具体一个案例。
讲者3：本来我想先补充一下，刚才你问那边的一个问题，就是咱们的数据和模型可不可以分开，这个我想插一点，因为我是从事数据工作可能年限比较久，从恒生电子开始一直到澳洲。 我在昆斯兰大学也是一直从事数学模型的开发。 那我在这里可以举一个比较古典的例子，就是关于数据和模型，我们当时做的跟我的博士论文有关，就是一个很庞大的一个数字矿山，从矿山一直到演练场的这么一个项目。
讲者3：这个项目是在全世界我们是有重多的投资机构，包括了全球顶级的矿业公司，也就 PR real kindle 这些一共是投了差不多几个亿的奥园，最后能够造成的效果是可以直接节省这些矿业公司几十亿的成本之多。 那它的原理就是从你勘探一个矿山，打野爆破粉碎运输到冶炼厂，最后加工成金属。 它中间涉及的数据采集点有几万个之多。 这样的数据在当时我们叫数据挖掘 data money 还没有什么大数据的。 这种概念。 所以这个最后要整合成一个非常庞大的数据模型，这个数据模型最后可以达成一个最优化的结果，就是大把这么多的参数输入进去之后，我会导出一个怎么说就是你爆破的时候你需要消耗很多的爆破的成本是很高。
讲者3：如果你爆破，你的打眼的间距比较大，你爆破粉碎不达标，你送到粉碎场，你粉碎用电就很高。 因为全球用电的百分之三十几乎都是在粉碎上面，所以这一块你就能看出这中间它有一个签字和平衡的一个效果。 前期你省成本，后期你必然高。 如果你前期你爆破投入高，后期的成本就能节省。 所以这是一个比较典型的数据和数据模型的一个案例。 然后回到你刚才说的金融科技和供应链。 对，确实这是一个非常天然的一个场景。 恰好了。 因为我在我从一七年在前海注册公司到现在我做了二三十个项目，链改的项目各行各业都有。 然后其中有一个案例可以用来来表述，就是我们和某一家大银行叫头部的银行那个和一些中小的餐饮企业我们做了一个尝试，就是各大餐饮企业大家也都知道它比较小，而且它自己都是用的一些，可能市面上比较一些 SaaS 系统，收银系统内部管理系统，但是它这些系统和银行并没有任何的对接。
讲者3：对当这些餐饮企业它需要融资，需要借款的时候，银行对这些企业其实是很难做一个授信，很难做一个那个鉴别。 这样银行可以直接通过我区块链可以直接切入到这个餐饮企业的收银端内部的管理体系，而且实施。 动态授信。 那也就是说你每天餐饮的一个营业额可以直接反映到银行的后端，那这样你每天的授信实际它是一个动态的。 那这样的话你要融资的话其实可以做得非常快捷，你当天需要多少，当天可以结算。 然后这个再往前就延伸了供应链这一段，因为每一个餐饮企业它都需要采购，每天都有大量的采购油盐米面等等。 那这个我把这一套整个的供应链我把它串联起来之后，大家可以发现一些很神奇的效果。 对，从银行到餐饮到在前端的供应链，然后中间还有很多的消费者，大家可以去想一下这个场景里面的数据点是非常多，然后在这个里面我利用区块链，然后在里面做一些优化，做一些存储，而且还可以溯源。 那这个最后我相信，当然这个现在某家银行现在还在做内部调试，我相信做错了之后，包括咱们腾讯这边也有包括区块链发票等等。 对，所以这一些都是我相信接下来今年会有巨大的应用场景。
讲者2：好，非常感谢，那我我也补充一下那个本来主持人不应该发表自己的观点的。 那个关于 TikTok 那个我自己看法就是说首先它在架构上它应该一定是分得层的，因为它的总部和各个分公司它是分成了的架构上。 第二个的话，按黑科理论来算的话，你进去的是数据出来的还是数据，无论你是验证数据还是验证模型还是训练模型，它其实都是这样的。 第三个的话 TikTok 我看了一下，它应该是动态的算法，动态的算法它有全球的数据和各个美国或者某国的数据，所以它不能分开的。 我大概个人观点对，下面我就问请教一下我们那个我们的梦幻班的这个童童总，就是说您是我我对您研究那个消费大数据我觉得非常感兴趣，因为我也投了一些正好在投这一类的项目。 我的问题是说我们在描绘一个行为或者做一个画像的时候，它我们讲的是维度和颗粒度。 在这一块来说，你们如何去获取宽度和深度，这是第一个问题。 第二个问题的话我们要画像给一个行为或者某一个人来画像的话，多少的数据或多少的维度是一个比较合适的。
讲者7：不愧是一个专业的主持人，问到的问题都是直戳我们现在它的硬核您刚刚说到其实是我们的数据采集的问题，那其实数据采集的问题就刚刚那个苏总回答的算法跟数据能不能分开？ 当然这个问题蛮有意思的，就是如果这个问题是不存在甲乙双方有正反方向的话，我相信在这个环节是不会提问的，一定是不能分开。 但为什么会有这个问题问出来呢？ 是因为有数据的公司，他一定说两者不能分开。 那如果是没有数据公司，但是他又想做大数据，那他一定会说是可以分开。 就像我们公司是一家没有数据的公司，所以我们一定会说算法跟那个数据有可能是可以分开的。
讲者2：谢谢。 当然我不好意思，我再问一下我喜欢抬杠。 不好意思。 对，那个我那如果我要获得一个很好的画像，行为画像的话，对，你认为我们还缺少什么？ 我们现在都说大数据，就算我的维度和深度我够了。 按现在 AI AI 的理论够了，我们还缺什么？ 有没有想过？ 因为你做这个分析的话，因为我们很关注前沿，就是未来会是什么样。
讲者7：其实我们现在数据体量其实非常大了，也就是关于数据颗粒度、宽度跟深度，我认为在今天对大数据的认知来说已经不缺了，缺的是如何用好这个数据。 所以其实您提到这个问题，我脑袋里面只想着两个字，也是今天一开场的时候，刚刚听到一位领导说要培养 10 万名数字人才，其实他直接解决了我这个问题，就是现数字化专才其实宽度、颗粒度所有问题其实不缺，就包括原来 10 年 20 年我们每天用的手机号，其实你留下的都是数据，只是在之前有那么多数据我们没有用。
讲者7：好。 到现在开始我们觉得其实抖音今日头条这个的确是给我们很大的启示，他的确在猜你喜欢在推送一些你喜欢的一些内容，大家就会反过来想，这个大数据是可以用的，所以数据其实不缺的是用好这个数据。 但是用好这个数据的基础还是说用好这些数据的人在哪里？ 大家可以看一下各大学校它究竟有没有培养出真正能用得好，融合业务场景的这些业务人才，又同时具备数据能力的这些人其实很难的。 像我们公司要去找那个数据分析师，我第一个给他的要求就是你先下店里面去实习三个月，不然的话你都不知道这个数据用好了之后，你怎么在门店里面用得好这个是我的一些观点，谢谢。
讲者2：非常感谢，就说可能我有提个问题，就说我这作为我们的观点，因为我投这块就说现在也就是从事同时也是 AI 的弱项。 因为我们现在所有的大数据都是历史发生的数据，那也就说我们以历史发生的数据去统计未来或判断未来的话，这里面是有 bug 的。 所以这个这是后话了，后话我们再会后来聊这个事，其实我很蛮感兴趣这个话题的。 那个我们要不再来张来张总那里。
讲者2：我们知道，因为我们现在都谈到了大数据，他谈到了离不开是隐私，GDPR这一块的话其实在欧洲来说已经是非常非常的严格了，而且说已经有人买过单了。 所以关于这隐私，特别是关于数字税，现在你看是退了很多东西，已经有罚款，罚得非常厉害。 所以说我在想这个这一块对将来我们 AI 这块赛道或者大数据这个赛道会有什么影响？ 譬如说它很多采集数据，它不可以采集面部数据了，这有隐私的问题。 所以将来我们对 AI 会是一个怎么样的影响？ 这是第一个。 第二个的话 G 第一批 PR 的话这个规则中国会推行吗？ 如果推行会带来什么影响？ 我请教高手知道。
讲者4：好这个虽然我在两年以前当时到 AWS 的总部亚马逊的总部，我跟他们做 GDPR 的专家专门的交流过，虽然我们当时也非常的担心，就是说如果 GDPR 运用在这个各个领域，特别是在不同的国家，实际上影响还是蛮大的。 因为它首先这个当然我先说他的，他的影响。
讲者4：从这个规范性的角度来讲，比方说从隐私保护，这当然对使用互联网服务的人或者使用云服务的人来讲，当然我觉得他们应该觉得是非常好的一个举措，因为大家都觉得我的数据不可以被别人随便乱用然后也我的隐私得到了保护。 但是第二点就是对技术的创新其实还是有很大的阻碍的。
讲者4：我为什么要这么说呢？ 是由于这个实际上到今天为止，你们去网上去看任何一家云服务厂商，我指的是国际上大的云服务厂商，它只有关于 GDPR 的介绍，说什么是 GDPR 常常会碰到什么样的情况。 但是实际上到今天为止，没有任何一家企业可以说我做出来的云服务是 GDPR compatible 或者是兼容的，没有任何一家有这样的敢打这样的保票。 因为 GDPR 的那个里面的规则非常的复杂。 所以我应该来讲我自己通过跟专家的研究，当然我们自己也一直在探索。
讲者4：其实我总结出来的一点就是说只要我们诚信的去用户的数据，这个用是一定要获得用户的授权才可以去使用。 然后第二个数据尽量不就说不要跨界跨境，特别是跨国家的数据输出，那很多都是不允许的。 但是我们由于有人工智能，由于有大数据这样的一些基数，实际上我们可以脱敏。 数据脱敏以后我可以只把一些规律性的数据，少量的数据你可以放在不同的国家去，然后来完善你的人工智能的训练模型。 也好，还是说做大数据的这个商业智能决策的分析也好，我觉得都是可以的。
讲者4：所以我想说的这个就说一个总结的话，就是说 GDPR 的确非常的复杂，大家如果要到欧洲去提供云服务要特别的谨慎，那一定要这个找专门的 GDPR 的咨询公司来帮助你输梳理你的GDPR ，这这个这个就是符合欧洲的 GDPR 的这个吻合度有多少，他们在哪些方面可以帮助你提升它的这种兼容性。 但是最后也要告诉大家，真的没有任何一家公司可以说你找了我做咨询，我就能确保你 GDPR 是完全兼容的。 所以这是一个在我们技术创新路上，我们也一定要这个去面对。 但是我想总有一天我们会有更好的解决方案去面对 GDPR 但这样复杂的这个这种这种隐私保护的这种方法在中国目前肯定是行不通的。 我觉得因为比方说像刚才我们专家讲到的供应链金融或者是贷款，通过利用这些客户的数据，然后去做贷款，只要客户授权我们使用这个数据在中国是可以的。 但是在欧洲就不一定行，那关键是你看是哪种类型的数据。 所以我就回应这一点，谢谢。
讲者2：所以说作为我们投资机构在看一个项目优先都说数据是无国界的，所以在你在走全球化的时候，我们可能也会关注。  OK 你在这一块因为牵涉到法律和税，因为还有一个数字资产税，所以在这条我们也比较 care 这一块的事说不定这个也是区块链一个很好的应用。 一个机会。 那个我请教一下我身边的盛总，就是说盛博士就提到的区块链，就说其实区块链还有一个在供应链金融这一块，区块链是一个很好的落地，包括刚刚前段也提到了一些溯源，但是从我们的角度来看的话，其实溯源还是有一些问题的，特别我们从现在看真正能够有溯源的区块链的公司活下来了，你去看看他的营收，看他的场景，净看他的布局的话其实还是蛮难受的。 所以我要想请教一下盛博士，就是说在区块链的在溯源或者这一块的东西话，我们有没有一个什么样的去应对或者怎么来看这个事。
讲者3：谢谢。 溯源说起来是区块链的一个天然的属性，也是大家谈论区块链用的最多的一个词汇之一。 但是溯源有一个前提条件就是你这个数据要增如果你不能保证这个数据本身的来源是真，那你这个数源是没什么意义的。 所以说在这里我们谈到大数据，它很大的一个阻碍力，就是我们的数据来源以及数据的丰富性也不能保证。 刚才台上已经是做了一个专题讲座，对里面有很多点我是很认同。 如果你不能保证这个数据的来源，它的获取一个便利，一个丰富一个帧，那这个上了链上，那导致的问题会更多，因为你保存不可篡改的是假的数或者不正确的数据。 那基于这种数据，你最后得出来的一个结果肯定它不是最优化的，甚至可能还会造成这个恶性的后果。
讲者3：所以这个是我们现在你应该说区块链圈面对其实从技术的手段来说，这不是什么太大的问题，但是如何保证数据这个就不是说你能个单纯凭技术可以来解决。 然后今天既然是谈到这个际遇，那就多说几句，因为现在数据很多在中国，尤其数据很多是在政府手上，不同的部门受众。 虽然中国这两年一直在大立体畅所数字经济，包括去年整个中央也在学习区块链，甚至到最近也在学习，像那个量子计算等等，实际上都是在围绕着一个数据立国的这么一个理念。 但是虽然是中央是有这么一个高度的精神，但真正落实到下面，就是很多政府部门手中掌握的数据其实还并没有那么通畅的能够共享出来。
讲者3：所以我们总是说这个烟囱效应，像今年我也参与写了几本书，包括了智慧园区，也包括了区块链，其中也本书我还列为今年深圳建设 40 周年。 那个县里书记对这里面其实突出的一些问题，想必在座的各位都清楚。 当我们说到智慧城市，这里面最大的一个问题，也就是这个数据孤岛，数据烟囱，你怎么样能够把这些数据有效地把它融合起来，然后又能够解决，就是深入某个行业，能够垂直下去，先把这个行业的问题最优化，然后再来谈这个跨行业。 当然我们从技术上还可以提升到跨行业、跨标准、跨库、跨系统、跨链等等，这个都是我觉得不仅仅是技术的问题。 对还有很多社会治理结构等等其他方面的因素。
讲者2：非常感谢。 的，确实是说在大数据这个领域或者在智慧城市这一块的话，我觉得从我们的观点来说，确实也要我们看的这些一些路演，就是说确实要分清楚，就是在那这个赛道里面到底是谁来干这个活，其实从技术角度来是很简单的，但是说是到底应该谁来牵头干这个活，利益分配权利所有东西，我倒觉得一个也是很重要的下面我就再请教一下韦韦总，因为我们知道维维总搞了一个无障碍孵化器，我觉得这是从情怀上来说，我觉得非常好，我也去过两次是就说我觉得情怀是非常好的一个有使命的很好的事。 但咱们从理性上来说或者从数的角度来说的话，咱们怎么通过大数据这个赛道或者这个资源或者这个价值东西怎么去赋能，能够帮到他们的。
讲者5：请你还会有种郭总这个问题问得特别好，其实很多的在座的可能很多我们的朋友都不一定知道什么叫无障碍。 那么我做的全国第一个叫无障碍的孵化空间，那么目前针对整个无障碍领域的项目的这个投资跟孵化，那大家可能比较多了解的就是残疾人，就是无障碍，这里面最重要就是有个人群是残疾人。 那么残疾人有很多的康复辅助器具，我们如何解决残疾人的生活、出行、工作等等，让他们更好地融入这个社会，做到人人平等。 所以这是我们的一个这个孵化的一个很重要的这个创业方向。
讲者5：我举几个例子，就是在大数据方面去解决的我们残疾人的一些问题。 比如说我们现在孵化了一家公司，他做了一个这个叫帮政府做整体的无障碍的这个比如说忙到轮椅到无障碍洗手间所有无障碍设施设备的整个所有的信息采集。 那么为政府做整体的决策做这样的助力，做一个非常完整的这样的一个无障碍的规划设计，无障碍地图的这样的一个信息采集。 现在这个公司活得非常好，每年能挣个几千万，就是一个非常细分的赛道。 对吧，就是说政府需要打造智慧城市，他要知道这个城市所有的无障碍设施设备环境的情况，他不知道，他现在都很懵。 对吧，那么我们这家公司就解决了这个问题。
讲者2：怎么收费？
讲者5：收费 to ToG 政府买单项目制的包对吧，项目制这么买单？ 我再举一个小的案例，就初创型公司的一个案例，我们现在成立一个我看中了一个小团队，他在做一个什么事情呢？ 你知道中国有多少自闭症儿童吗？ 孤独症的儿童将近有 1000 多万，在全球有将近 7000 万的自闭症儿童。 而且这个趋势是越来越就是越来越糟糕，越来越多的儿童有自闭症，大家都不知道怎么解决这个问题。
讲者5：那我们现在通过一个 AI 虚拟的这样的一个智能音箱去到自闭症儿童的家庭，我们去整个采集分析我们整个自闭症儿童的这个行为模式，从而更好地去协助家长解决这个自闭症儿童的康复的问题，能够让他更好地生活甚至生存等等，这是一个特别细分的赛道，但是它是一个极大的痛点，就是说我们的家长花再多钱都愿意去解决这个问题，但现在没有一个很好的解决方案。 那我们通过数据分析，通过算法，通过他的行为模式分析，多维的一种训练，一种方式方法去解决这个问题。 所以其实大家不要觉得无障碍助残是一个这个很小众的市场或者是一个很难的一件事情。 实际这个市场可以说有将近万亿的市场，万亿级的市场帮扶辅助器具，老人小孩解决他们的障碍问题。 好吧，希望以后有机会大家来关注我们的无障碍孵化空间。
讲者2：谢谢。 好，那个因为时间不太多了，我这问一下那个苏总同昌伟业的，你能不能大概举一个，因为我知道你们投了很多成功的案例，就你能不能大概举一个，就是咱们以往在投一个大数据的一个具体的项目，当初投的逻辑是什么？ 当初他跟你讲了个什么故事，后来这么多年下来实现了没有？ 这是第一个。 第二个最关键的，如果给您复盘，你会觉得哪一块？ 觉得很遗憾是遗憾的事不是成功的事。 两个问题，谢谢。
讲者6：我就简单一点讲，就是我们这边因为作为一个投资机构，我们投项目其实更多的考量的一个角度是从商业的角度去考量，你的技术再怎么先进，你没有商业化的落地，最后没有真正落实到报表上的收入，这些等等这些数据其实我们很难的。 所以就是我们投的一些项目更多的偏一些商业化场景落地，偏一些那个应用型的。
讲者6：比如我刚刚讲的圣博士，顺着刚刚说溯源这一个这个方向，其实我们在北京投了一个叫爱创科技的一家公司，我可能本身我是可能会了解，因为是现在你做医药溯源的有一个恒大健康是做医药溯源的，然后另外一家就是我们这家公司。 然后这医药溯源其实很简单一个逻辑就是政府强制要求，但是他把医药溯源的这样的一个整个技术，他用到快消品这个领域，它是商业化解决商业化的问题。 所以这一块就是它解决它的渠道的管理、供应链的管理，一直到门店终端的管理。 其实对于品牌商，它就可以很清晰地可以看得到。 我的比方说我以这一盒牛奶为这瓶啤酒，它到底流向到哪里去了？ 这样一句话，其实对于它的管理，对它的营销，对它整个的方面，它第一节约的成本，第二他能够更精准地去做他的产品。 但是我我我们我当然我是讲这个项目只是我们的一个角度来讲，而很多其他投大数据的其实也有其他的角度，我觉得这个项目比较可惜的意义也比较可惜。
讲者6：现在就是正在尝试着努力一个就是把更多的就是能够连接到终端到个人这样一个数据，就是这个地方它就更具有营销的一个价值了。 它前面的价值更多的还是赋予一些管理。 比方说房子串货，防着那个什么一些供应商的一些管理，库存的管理，这些如果真正到达了终端的门店，这样的话它的价值会更大。 所以我们正在尝试跟腾讯企业微信可以做这个事情，因为这是我们需要改进的。 大概这样的，对。
讲者2：非常好这个案例就说其实在未来的数字经济的时代，我认为就是说将人工智能也好，区块链也好，大数据也好，其实都是互相融合的，它并不是分开的。 像您这个赛道的话，可能它赋予一些区块链哪些技术或者但是区块链我觉得溯源他有个做这种商业通道的话他一个很大的问题现在都说区块链，我告诉很多人说区块链他连比特币的白皮书都没搞明白，比特币不是这么回事，你大家看明白就是说但是区块链还有一个说它因为它还有一个密码链，你没有密码链，你做不了商业的。 所以说我觉得在商业这一块去推区块链的话非常好的应用，但是有漫长的路。
讲者2：好，这我还是问我们的美女童博士，就说我很感兴趣还是大师聚集这一块。 因为那个我们一个大咖的国际级的大咖曾经说过大数据很美，但是大数据建立在你对数据的 label 的基础上。 这个打标注，因为你数据标你的原始数据标注，标注的不对，或标注的维度或者精准度有什么有问题的话，你后来出来的算法都没有太大用的。 那但在这一块块来说的话，我们也看过很多的项目，就说 OK 我通过众包也好，通过众筹也好，乱七八糟很多的一些公大的弊端的话，他几百人去来打标。 打完标之后，每一个人最长的工作时间是三个月，你看都疯了。 人都疯了，打标都人疯了。 所以说您做大数据的消费行为的分析的话，数据打标率怎么解决的？ 这有什么好的方法吗？ 谢谢。
讲者7：这个问题问得很好，打标签这个是原来成本就占我们成本的非常大的一块。 而且给数据打标签，未来就会变成数据公司与数据公司之间的一个竞争。 很多人就说比如说有 abc 三家数据公司来投这个标，那么我们应该选 A 公司还是 B 公司还是 C 公司，它的选择标准应该是什么？ 其实到最后我们就告诉我们，甲方说其实每家公司可能同一版数据，但是用出来的颜色方向都不同，就源于可能他的那个标签一开始就定的不同。 所以这个的确是很难的问题。 但是这个问题您刚刚提到是怎么解决呢？ 当然还有渗透到第一个问题就是人才的问题。
讲者7：第二个我认为要解决这个问题，这个行业一定要足够的细分。 就像刚刚说的，比如说我们足够细分到消费行为，那么如果一旦足够细分到消费行为，那么我们对消费行为这个领域打标签就变得轻松简单很多，而且我的准确率会更高。 这就是我们对打标签的这样的一个概念。 我另外也说一下我们的我们现在的状况，就是我们为了解决标签的问题，我们把消费行为分成四个大类，第一个大类是人，第二个大类是时间第二大，第三大类是空间。 第四个大类是我们的品牌，就是我们的物。 那我们把这四个大类全部拟人化。 其实拟人化这个概念就是为了打，降低打标签的成本。 我们把时间也拟人化了，我们把空间也拟人化了，拉到同一个水平线上的时候，发现它的底层方法论都是一致的，所以急剧地下降了我们打标签的一个成本。 谢谢。 好。
讲者2：谢谢那个有时间的原因就是说我们这次论坛的大概也有差不多这样了，就说最后我想说一下，就是说整个在现在经济变革的时代，特别是在数字经济的时代，我觉得从我们投资角度来说的话，无论是大公司或者小公司包括个人都说有一个很创新的，有一个巨大的机会在这。 反正我也就在此的话也祝福大家未来一切顺利。 谢谢。

Answer: 在数字经济时代，最有价值的算法是根据实战数据锻炼出的算法，将数据和算法结合才能得到更好的应用，同时大数据和区块链的应用为投资或企业发展带来了很多的机会，未来可以与餐饮企业和无障碍助残市场进行对接，但也对溯源数据的真实性和丰富性、算法的优化、隐私保护和数据标注的精准度提出了更高的要求，一定要得到授权后再使用用户数据，并避免跨界跨境数据输出，尽量保障数据来源的真实，解决信息孤岛问题，将数据有效的融合起来，培养标注工作人才，对行业进行足够的细分，将各行业的消费行为分为人、时间、空间、品牌四类，并将其拟人化，提升标注准确度，降低打标签的成本。