本次分享讲述了一个思维模型，它给了我们一个角度看待各个行业信息科技发展的趋势，即从自动化到在线化到智能化，而数据作为这个过程的核心。
自动化: 操作自动化，并且能够自动的采集数据.
在线化: 业务核心场景再线, 数据在线收集并记录，用户可以在线互动和反馈.
智能化: 大量数据在线后，数据出现流动和消费，利用数据帮助人决策或用机器决策，这个时候就出现智能化，它可以更精准的把握用户需求，提供产品并得到反馈。
以中国的物流行业为例，它快速的几乎走完整个过程，从收件到送件整个物流的核心业务都是在线的，并且产生并记录的大量的数据，这些数据又能够用于物流资源的分配从而提高效率。中国从之前物流效率差成本高到现在成本是美国的一半还低，而效率更高。
一、我们还可以看看其他相关的行业:
以大家最熟悉的计算机行业为例, 计算机可以说是计算的自动化，并用输入设备把信息数据化。第一批当时最有价值的公司是IBM, Intel和Mirosoft。当互联网出现了Yahoo成为当时最有价值的公司，当然中国也涌现了几大门户网站。当数据越来越多传统的分类信息网站已经不能满足需求的时候出现了Google. Google 利用网络爬虫把网页信息进行结构化，发明了搜索框来获取用户的需求，并且使用Page rank算法精准的匹配用户想要的结果。更近一步Google会根据用户点击的反馈来优化排名并且根据用户的行为和数据来推送广告。 Google 是典型的智能化公司。
我们再来看汽车行业，汽车行业开始一些部件自动化包括自动倒车，自动巡航。现在特斯拉在车上装了更多的传感器并把数据传输到线上，这些数据的反馈可以记录汽车的状态并且用于训练自动驾驶技术。自动驾驶是未来的方向，但是现在还没有实现L5级的自动驾驶，除了传感器太贵的原因外，现在汽车只做到了自己的数据化，对于汽车以外的道路，交通和其他车辆的数据化还没有做到，所以现在的自动驾驶只能是特定封闭环境下实现商业。随着后面的5G已经更多更便宜的传感器使用，汽车行业必将出现Google这样的企业，不确定是不是特斯拉，虽然它已经是全球估值最高的汽车企业。现在中国是全球生产和销售汽车最大的国家，哪个车企能率先对汽车安装上这些传感器并使用那它必然在未来的发展中取得优势。
医疗行业，医疗行业是一个更加封闭的行业，现在虽然只是对患者的检测报告进行了记录，但这些数据相对封闭，而且这些数据只是体现患者在当时的一个情况，相当于一个横断面，而人体的健康持续的监测才是更有意义的，所以现在医疗行业大多还停留在自动化甚至手工阶段。一些人工智能应用只是看X光片，而IBM的Doctor Warson 项目一直也不太成功。
我们也可以用同样的方法分析其他行业，比如保险行业，一些保险公司已经开始在投保的汽车上装上传感器，从而能获取行驶数据实现保险的精确定价。金融行业是使用计算机特别高的行业之一，支付宝把支付的过程进行的在线化，你可以在线进行支付，从而产生了大量的支付数据，出了支付数据以外，它还掌握了淘宝卖家的交易和其他数据，这样它可以进行小额贷款，蚂蚁小贷利用数据对借款人进行精确的定价。当然在教育，制造，零售行业也可以看到类似的发展过程。
二、我们还可以从不同类型数据的角度来分析:
文本和图片数据 (Facebook, Twitter)
Facebook最大的竞争对手可以说是Google. 两家公司的收入都是靠广告，两个公司在不影响用户体验的情况下都实现了精准的广告推送。 不同的是Google 是通过用户输入的关键字来匹配结果从而匹配广告, 而Facebook 是通过社交关系和用户行为去猜测用户的需求来推送广告。Facebook建立在用户更多使用的情况下，你使用得越多比如点赞，转发，Post等，Facebook就越了解你，越了解你就越可能推送给你喜欢的内容和广告。
视频数据 (Yutube, Ticktok)
抖音(Ticktok)也实现了智能推荐，这家公司发展迅速每年的销售额都成倍增长。 抖音开启了一个新的对用户进行分类的方法从 Lable 到Tag。虽然我们这两个词翻译过来都叫标签，但是Tag相当于更细的标签。举个例子如果你刚认识一个人，你可能会给他/她打比较大的标签，哪里人，在哪里工作，当你和这个人相处时间更长假设两年后，你会觉得你当初这些标签来理解这个人太粗糙了，现在你可能知道这个人很多的细节和她/他的爱好。这就是Lable和Tag的区别。抖音通过用户不断使用的行为观看市场，划过，点赞等不断的给人打标签,最后它可能比你自己还了解你。从而有效的拿到用户的需求使用智能推荐来满足用户需求。
商品数据 (淘宝，拼多多)
淘宝现在的大部分输入来自于广告收入，根据用户搜索商品的关键字来推荐商品。可以说它的模式类似于Google. 都是通过拿到用户的搜索需求从而匹配用户的需求。拼多多的CEO黄峥不只一次说过拼多多就是电商界的今日头条，拼多多用同样的Tag思维对用户进行画像，进而越来越了解用户，从而通过商品推荐让用户购买更多的商品。拼多多还会从用户的行为比如助力，转发，收藏中发现商品的需求，当它拿到这些需求再去找厂家进行生产，这就是C2M的模式，根据用户需求来反向生产。
地图和位置数据 (Uber, 滴滴)
前几年中国Uber, 滴滴的补贴大战大家还记忆犹新，Uber开启了共享经济模式。这个模式得益于智能手机的普及，由于智能手机的普及地图和位置信息(GPS)不仅仅是数据化而且还实现了在线化。Uber通过连接两端司机和乘客来高效匹配出行需求。而且由于有了这些数据Uber还实现了(高低峰期) 实时定价，从而拿走最大的消费者剩余。共享单车的普及也得益于位置和地图信息的数据化。
住房信息 (airbnb)
同样Airbnb 的成功也得益于房屋信息的数据化，包括位置，照片，设施以及评价，如果没有这些信息人们是很难去判断一个私人出租的房间好坏。链家做房地产中介服务从一开始链家就对房屋信息进行数据化照片，设施，位置，装修等，口号是线上真房源。
健康数据(Apple Watch)
Apple Watch 去年已经通过了FDA的审核，符合医疗器械使用， Apple Watch 会持续监测你的心跳数据来发现心脏可能的问题。 随着传感器越来越小越来越便宜会有更多的数据并在线, 一个新设备类似于指环戴在手指上可以追踪人体10项数据。
其他数据
随着传感器越来越多的被研发出来，我们可以对更多的信息进行数据化，从而利用这些数据提高效率和拥有更多的商业机会。
三、最后我们总结一下:
数据以后将作为以后公司最重要的资产，会越来越受到重视并使用。我们可以透过这个角度来分析各个行业的发展阶段以及未来可能出现的趋势。随着更多传感器研发出来，以及这些传感器越来越便宜，加上5G的发展，这些传感器会被安装到各个地方并且联网，到时候会对各个行业的发展产生巨大的推动。可以说各个行业都有可能出现Google这个级别的公司。
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