獵云注：據不完全統計，2017年騰訊在全球投資了超過100家公司。每一年，騰訊生態圈的CEO們都會聚在一起分享最前沿的行業思考。最新一年的會議主題是“預見和洞見”，主要分享對未來的判斷和思考。林海峰是騰訊投資管理合伙人，下文是他的分享。文章來源：騰訊大學（ID：tencent_university）

 最近看到一個觀點我覺得挺有意思的，太多公司把精力聚焦在過去的戰場上，反而忽視了一個正在到來的新戰場。的確，我們經常關注的是競爭對手、合作伙伴做了什么，然后去跟進，去做得比他們更好、更專業。

 我們試圖在競爭中勝出，但很少花時間思考下一個大的戰場是什么。怎么才能在別人還沒有關注的時候就開始投入到下一個戰場呢？

其實，互聯網在過去的20年發展中已經創造了大量價值。

 我選了幾家互聯網公司跟和他線下傳統行業最優秀的公司做了一個對標。大家可以看到規模上，互聯網公司是傳統公司的10倍到30倍，只有一個例外是我們前一陣子投的英語教育平臺VIPKID，它的規模是新東方的一半，但新東方是成立有23年的老牌公司，而VIPKID成立只有3年。效率也是同樣，把人均流水比較一下，互聯網公司和傳統公司同樣是10倍到20倍的差距。

為什么互聯網公司會有這么大的規模和效率的提升？它的核心是，互聯網對這個世界進行了一個分解和重構，把信息流和物理世界分開了。

 互聯網本質上特別像一個房地產生意。只不過這個房地產生意是建立在虛擬空間里的，我們建一個商城吸引客流、吸引商家，然后把他們匹配起來，就可以收租金了。在這樣一個商業模式中，吸引客流的成本越低，拿到的地價越低，就越有可能獲得長遠的競爭優勢。這也是為什么所有的互聯網公司對流量非常看重，因為這是最根本的一個競爭優勢。

如何贏得移動互聯網的下半場呢？

互聯網上半場所有的解構和重構都發生在線上。其實有一個更大更廣闊的場景，就是那些還沒有被充分數字化，或者沒有被充分用更小的顆粒度去數字化的場景。這些場景就是下半場的互聯網機會。

所以在互聯網的下半場，全鏈條深度的數字化的能力，是一家公司建造長遠壁壘的關鍵。這當中有兩個關鍵詞：全鏈條、深度。

全鏈條：過去的數字化主要發生在線上，現在不僅僅在線上，還要延伸到線下；過去數字化主要發生在一個公司內部，現在不僅僅要在公司內部，還要在產業鏈的上下游延伸。

深度：以前的數字化，很多時候都是一個粗顆粒度的數字化，比如說我們有一個人的數據、一個車的數據、一個店鋪的數據，但是店鋪里面的貨架、人的腳、車的引擎這些數據是沒有的。另外，還要加上時間的維度，我們經常看的是一個截面數據，在此時此刻這個人、這個商品、這個車是怎樣的，未來隨著深度的數據化，我們需要看到一個全程的數據。

案例一：百麗

 先來看一個在用戶端進行深度數字化的例子。現在很多零售的數字化，解決方案是非常初級的，會員卡只能跟蹤一個用戶購買行為的結果，但并不能知道他的購買路徑，也不知道他的購買邏輯，到底為什么買或不買。

 百麗在新的技術方案中希望打造這樣一個場景，通過攝像頭和RFID，識別跟蹤單個用戶的行為軌跡，在某個貨架停留了多久，哪些商品拿起又放下，哪雙鞋被試穿了。這些細顆粒度的數據，再跟線上積累的用戶數據打通，可以高效預判SKU的受歡迎程度。

 百麗有幾千萬的會員，每天進店人次600萬。大家可以想象一下，每天600萬次點擊，瀏覽和購買行為可以告訴我們多少有關商品的深入洞察。

案例二：騰訊廣點通和樂逗游戲的合作

 以前游戲的廣告都是以拉新為主，比如這個游戲的目標人群、付費能力、對游戲的偏好，利用興趣、環境等維度拿到新用戶。但是騰訊廣點通和樂逗游戲的合作，可以追蹤用戶在游戲中全生命周期的行為，什么時候進來的，頻次是多少，一天玩一次還是一個星期玩一次，每次付費多少，什么時候流失的。

 這些深入的洞察可以給游戲公司提出來一個全新的方案，幫你把老用戶召回。如果這個用戶是一個價格敏感型的用戶，就用低價策略或打折策略把他召回；如果這是一個喜歡嘗鮮的用戶，就用一個更新的裝備包來把他召回。由于對用戶的深度理解，這個廣告的ROI（轉化率）提升了70%。

案例三：沃爾瑪

 再舉幾個運營端數字化的例子。沃爾瑪在去年年底的時候，在美國50家店推出了新的掃描貨架的機器人。它可以對貨架上面的缺貨、價格錯誤、擺放錯誤等情況進行掃描。所有的數據實時傳回到信息終端，系統會自動發指令給前端的操作員，出現問題的時候立刻給予改進。

 在美國零售行業，缺貨問題造成的損失是整個零售總額的4%，差不多2000億美金。機器人掃描貨架的速度是人工的三倍，而且不僅能改善缺貨問題，更重要的是，貨架信息數字化之后，門店對庫存預測，訂貨補貨，貨架運營的精度提高了一個數量級。

案例四：餐廳結賬

 另外一個例子，大家都有這種體驗，在餐廳里面要結賬，手舉得高高的，舉了很久還沒有人理，客戶體驗很差，餐廳的效率也很差。美團點評推出了掃碼點餐和秒付產品，在桌邊就能點菜和付款。一般餐廳每個服務員只能服務2-3桌，使用這個產品后，每人的服務能力擴大到10桌。全國正餐門店300萬家，這個簡單的產品就有節省3000萬人工的潛力。

案例五：云跡

 我們還投資了一家酒店服務機器人公司，叫做云跡。它做的事情很有意思，如果需要前臺給你送一個東西，它會定位你的房間，找到樓層，自動控制電梯到達樓層，到你的房間門口給你打電話，你出去就可以把這個東西拿走了。在它的云端大腦里，整個的酒店包括電梯、樓層、房間全是數據化的。

案例六：醫療機器人

 我們在美國投了一家醫療機器人叫做Auris，這家公司很有意思，它是做內窺鏡手術的機器人的。所謂內窺鏡手術，是從人體的各種管道當中伸進去做的手術，比如氣管、腸管、尿道等。

 這個機器人首先通過CT和核磁共振掃描，建出人體內管道的3D模型，然后醫生可以控制這個機器人的探頭，在管道當中導航到病灶的一個關鍵節點給予治療。整個過程當中，視頻數據和圖片數據實時上傳到云端，借助深度學習的圖像識別技術，在未來可以幫助醫生更好地找到這些病灶點，并且提高手術的準確率和效率。

 其實整個經濟發展的歷史，就是管理的顆粒度不斷變小來提升效率的過程。從一開始的自然經濟自給自足，一個人就是生產者和消費者，到貿易出現以后的分工，再到有組織的科學管理方法下面的大規模分工，再到互聯網重構了信息世界和物理世界，重新定義了價值鏈。我相信在下一個5年當中，世界將進一步解構，將進一步進行更加深度的數據化。

 所以全鏈條的深度數字化是決定一個公司未來成敗的關鍵因素，這是一個巨大的機會。互聯網創業者其實已經從數字化上獲得了豐厚的收益，現在就像一群挖到過金子的人，在前方又看到了一個巨大的金礦。當然，如果還沒把數據策略作為一個核心策略，那我建議你能立刻開始思考，盡量去找到適合自己業務的深入場景去數字化。

 巴菲特說過一句話我很喜歡：“投資的關鍵是考察特定企業的競爭優勢，尤其是這種優勢能否持久。”我為什么覺得全鏈條、深度、數字化那么重要呢？是因為它真正有可能構建一個壁壘，當你的數據源越獨家、越分散、顆粒度越小，它被復制的難度就越高，在這種情況下你構建的壁壘就越高，公司的價值也就越持久。