国内线下实体经济领域巨头万达，与正在向数据公司转型的技术大佬英特尔合作，会碰撞出怎样的火花？

文 | 孙然

闭门打磨了三年技术后，万达在选合作伙伴这件事上明显吸取了教训。

这次它找了企业级技术服务商英特尔。而飞凡的新目标是做一个“数字化实体商业共享平台”。简单说，就是通过与英特尔在人工智能、大数据、区块链和云计算层面的软硬结合的技术合作，把万达商业地产中零售、电影院线、酒店、旅游、主题公园等业态全部数据化。将这些数据挖掘和分析后，再用它们指导生产，甚至以C2M模式深入到上游的制造环节。

举个例子，未来当你在商场里溜达，POS机通过微信支付留下了你消费痕迹，深度学习摄像头记录着你的年龄、性别和逛街路线反映出的品牌偏好，AR、VR体验区记录着你的审美。

你在前端的每个细微举动，都指导着商家的生产。这些信息流入商家的后台，被解读出新的含义——你喜欢跟什么商品交互，哪条生产线能产生收入，哪条反而带来亏损。而反馈得来的信息，形成了你的消费者画像，日后甚至会有一个语音助手或机器人，为你做产品推荐。在各种捕捉用户行为的传感器面前，你以这种方式扮演着商家的“上帝”。

这场宏远能否实现还不好说，但看上去至少比飞凡在2014年那场“腾百万”联盟要靠谱的多。那场涵盖了BAT中两极，和中国最大商业地产集团的“吸睛”合作，在消息宣布后不久，就尴尬地戛然而止。

一位万达内部人士对36氪透露，“后来百度和腾讯对这事缺乏兴趣，三方和平分手，飞凡就自己踏踏实实摸索。”

与其跟另外两家“各怀心事”的互联网巨头，进行一场权益分割过于复杂的合谋，倒不如选择一家彼此互存希冀，又不存在竞争关系的技术巨头。英特尔出技术，万达出流量和场景。

当然，正在转型为数据公司的老牌技术外企英特尔，也有自己的诉求，“我们要在新的生态环境下寻找各种各样的合作伙伴，给这些中小零售厂商赋能”。英特尔行业解决方案集团中国区总经理梁雅莉说。

但对于英特尔这类纯B端（企业级）技术服务商，在中国做生意最大的尴尬，就是缺乏直接触及C端普通用户的大流量入口和数据。

阿里和腾讯在中国引导出的闭环玩法，让中小型商户对B端技术服务商的诉求，变成了你能给我带来客户流量，我就认可你的价值，只提供工具我可不满足。正如无论张小龙怎么强调小程序就是个工具，开发者仍对导流热望不减。

所以，英特尔需要具备线下流量的万达，作为接触中小型零售商和用户的桥梁。因此英特尔在早期阶段的策略，是先选择自身具备海量数据和场景的行业龙头合作，积累足够的场景经验后，再反哺中小企业，不会一步就迈进阿里和腾讯盯住的中小型零售商市场。

对比如今的情形，就很容易理解，为何当年百度和腾讯对线下零售数据化反应冷淡。

一方面，2014年百度忙着做外卖投入O2O竞争，腾讯忙着做微信支付和生态，投身与支付宝的大战。

另一层原因，万达当时要做的线下虽然有前景，但很明显是砸钱砸不出来的苦活。特别在2014年的时间节点。支付宝和微信红包大战砸了几十亿，才把线上消费的用户习惯和商户对大数据信任培养起来。而线下即使有银泰、苏宁与阿里通过资本层面的强绑定关系，催化程度也无法与线上的资本竞争比肩。

另外，从物联网基础设施上看，光是用于采集线下数据的传感器，铺设就十分有限。同期，云计算的普及也在爬坡。

“无论to B或to C，大家的目的都是构建360度的消费者的画像，做到这个第一是需要能够采集到这些数据，这需要技术支撑。二是有方法去处理这些数据，三是有专业人员去构建自己的模型，提升这些数据的价值。让大家的尝试变成实际的回报需要时间。”英特尔行业解决方案集团中国区总经理梁雅莉告诉36氪。

这也是为什么在过去两年，许多便利店、商铺数据化运营的痕迹，还停留在POS机层面。

更关键的是，线下企业的数据化，困难程度远远难于线上。当你面对着依赖线下渠道几十年的中小企业老板，在对他们的系统进行信息化改造、投资人力和资金搭建基础设施之前，说服并扭转他们的固有思维，就是个难题。

没有比“纠结”更贴切的词，来形容传统企业在引进大数据运营技术上的真实心态。

今年2月，经济学人智库对350位来自零售、医疗、金融企业的高管进行调研后发现——36%的传统企业高管依旧认为企业的重点在新业务模式货新市场的开拓，没什么必要引入新技术。

显然，内需不足是传统企业技术升级中最大的挑战。这也让大数据技术公司头疼，该怎么撬开前者的钱袋子。

但没必要花钱，并不等同于不花钱。传统企业引入技术的压力切实存在，至于理由，五花八门：

零售：