猎云注：据不完全统计，2017年腾讯在全球投资了超过100家公司。每一年，腾讯生态圈的CEO们都会聚在一起分享最前沿的行业思考。最新一年的会议主题是“预见和洞见”，主要分享对未来的判断和思考。林海峰是腾讯投资管理合伙人，下文是他的分享。文章来源：腾讯大学（ID：tencent_university）

最近看到一个观点我觉得挺有意思的，太多公司把精力聚焦在过去的战场上，反而忽视了一个正在到来的新战场。的确，我们经常关注的是竞争对手、合作伙伴做了什么，然后去跟进，去做得比他们更好、更专业。

我们试图在竞争中胜出，但很少花时间思考下一个大的战场是什么。怎么才能在别人还没有关注的时候就开始投入到下一个战场呢？

其实，互联网在过去的20年发展中已经创造了大量价值。

我选了几家互联网公司跟和他线下传统行业最优秀的公司做了一个对标。大家可以看到规模上，互联网公司是传统公司的10倍到30倍，只有一个例外是我们前一阵子投的英语教育平台VIPKID，它的规模是新东方的一半，但新东方是成立有23年的老牌公司，而VIPKID成立只有3年。效率也是同样，把人均流水比较一下，互联网公司和传统公司同样是10倍到20倍的差距。

为什么互联网公司会有这么大的规模和效率的提升？它的核心是，互联网对这个世界进行了一个分解和重构，把信息流和物理世界分开了。

互联网本质上特别像一个房地产生意。只不过这个房地产生意是建立在虚拟空间里的，我们建一个商城吸引客流、吸引商家，然后把他们匹配起来，就可以收租金了。在这样一个商业模式中，吸引客流的成本越低，拿到的地价越低，就越有可能获得长远的竞争优势。这也是为什么所有的互联网公司对流量非常看重，因为这是最根本的一个竞争优势。

如何赢得移动互联网的下半场呢？

互联网上半场所有的解构和重构都发生在线上。其实有一个更大更广阔的场景，就是那些还没有被充分数字化，或者没有被充分用更小的颗粒度去数字化的场景。这些场景就是下半场的互联网机会。

所以在互联网的下半场，全链条深度的数字化的能力，是一家公司建造长远壁垒的关键。这当中有两个关键词：全链条、深度。

全链条：过去的数字化主要发生在线上，现在不仅仅在线上，还要延伸到线下；过去数字化主要发生在一个公司内部，现在不仅仅要在公司内部，还要在产业链的上下游延伸。

深度：以前的数字化，很多时候都是一个粗颗粒度的数字化，比如说我们有一个人的数据、一个车的数据、一个店铺的数据，但是店铺里面的货架、人的脚、车的引擎这些数据是没有的。另外，还要加上时间的维度，我们经常看的是一个截面数据，在此时此刻这个人、这个商品、这个车是怎样的，未来随着深度的数据化，我们需要看到一个全程的数据。

案例一：百丽

先来看一个在用户端进行深度数字化的例子。现在很多零售的数字化，解决方案是非常初级的，会员卡只能跟踪一个用户购买行为的结果，但并不能知道他的购买路径，也不知道他的购买逻辑，到底为什么买或不买。

百丽在新的技术方案中希望打造这样一个场景，通过摄像头和RFID，识别跟踪单个用户的行为轨迹，在某个货架停留了多久，哪些商品拿起又放下，哪双鞋被试穿了。这些细颗粒度的数据，再跟线上积累的用户数据打通，可以高效预判SKU的受欢迎程度。

百丽有几千万的会员，每天进店人次600万。大家可以想象一下，每天600万次点击，浏览和购买行为可以告诉我们多少有关商品的深入洞察。

案例二：腾讯广点通和乐逗游戏的合作

以前游戏的广告都是以拉新为主，比如这个游戏的目标人群、付费能力、对游戏的偏好，利用兴趣、环境等维度拿到新用户。但是腾讯广点通和乐逗游戏的合作，可以追踪用户在游戏中全生命周期的行为，什么时候进来的，频次是多少，一天玩一次还是一个星期玩一次，每次付费多少，什么时候流失的。

这些深入的洞察可以给游戏公司提出来一个全新的方案，帮你把老用户召回。如果这个用户是一个价格敏感型的用户，就用低价策略或打折策略把他召回；如果这是一个喜欢尝鲜的用户，就用一个更新的装备包来把他召回。由于对用户的深度理解，这个广告的ROI（转化率）提升了70%。

案例三：沃尔玛

再举几个运营端数字化的例子。沃尔玛在去年年底的时候，在美国50家店推出了新的扫描货架的机器人。它可以对货架上面的缺货、价格错误、摆放错误等情况进行扫描。所有的数据实时传回到信息终端，系统会自动发指令给前端的操作员，出现问题的时候立刻给予改进。

在美国零售行业，缺货问题造成的损失是整个零售总额的4%，差不多2000亿美金。机器人扫描货架的速度是人工的三倍，而且不仅能改善缺货问题，更重要的是，货架信息数字化之后，门店对库存预测，订货补货，货架运营的精度提高了一个数量级。

案例四：餐厅结账

另外一个例子，大家都有这种体验，在餐厅里面要结账，手举得高高的，举了很久还没有人理，客户体验很差，餐厅的效率也很差。美团点评推出了扫码点餐和秒付产品，在桌边就能点菜和付款。一般餐厅每个服务员只能服务2-3桌，使用这个产品后，每人的服务能力扩大到10桌。全国正餐门店300万家，这个简单的产品就有节省3000万人工的潜力。

案例五：云迹

我们还投资了一家酒店服务机器人公司，叫做云迹。它做的事情很有意思，如果需要前台给你送一个东西，它会定位你的房间，找到楼层，自动控制电梯到达楼层，到你的房间门口给你打电话，你出去就可以把这个东西拿走了。在它的云端大脑里，整个的酒店包括电梯、楼层、房间全是数据化的。

案例六：医疗机器人

我们在美国投了一家医疗机器人叫做Auris，这家公司很有意思，它是做内窥镜手术的机器人的。所谓内窥镜手术，是从人体的各种管道当中伸进去做的手术，比如气管、肠管、尿道等。

这个机器人首先通过CT和核磁共振扫描，建出人体内管道的3D模型，然后医生可以控制这个机器人的探头，在管道当中导航到病灶的一个关键节点给予治疗。整个过程当中，视频数据和图片数据实时上传到云端，借助深度学习的图像识别技术，在未来可以帮助医生更好地找到这些病灶点，并且提高手术的准确率和效率。

其实整个经济发展的历史，就是管理的颗粒度不断变小来提升效率的过程。从一开始的自然经济自给自足，一个人就是生产者和消费者，到贸易出现以后的分工，再到有组织的科学管理方法下面的大规模分工，再到互联网重构了信息世界和物理世界，重新定义了价值链。我相信在下一个5年当中，世界将进一步解构，将进一步进行更加深度的数据化。

所以全链条的深度数字化是决定一个公司未来成败的关键因素，这是一个巨大的机会。互联网创业者其实已经从数字化上获得了丰厚的收益，现在就像一群挖到过金子的人，在前方又看到了一个巨大的金矿。当然，如果还没把数据策略作为一个核心策略，那我建议你能立刻开始思考，尽量去找到适合自己业务的深入场景去数字化。

巴菲特说过一句话我很喜欢：“投资的关键是考察特定企业的竞争优势，尤其是这种优势能否持久。”我为什么觉得全链条、深度、数字化那么重要呢？是因为它真正有可能构建一个壁垒，当你的数据源越独家、越分散、颗粒度越小，它被复制的难度就越高，在这种情况下你构建的壁垒就越高，公司的价值也就越持久。