你生活在那個圈子和階層，你會感覺世界都是那樣的，其實你是被“摺疊”了。
《北京摺疊》中設定了三個互相摺疊的世界，隱喻上流、中產和底層三個階層。身處不同的階層，看到的世界就是完全不同的。社會是割裂的，一個人的感覺也是不完整的，只有大數據不會說謊，完整且真實。
這幾年消費升級說得最多，所以在一些人的觀念中，中產階層的人數在增加，越來越多的人願意為品質買單。但是在TalkingData的調查中發現：結論是與假設相左的，絕大部分人對價格還是非常敏感的。
“你會發現很多這種事情以前是沒有數據做依據的，但現在其實都有數據能夠支撐企業做商業決策。所以把人研究透，它不止可以影響到城市和人類的生活，也可以影響到上層的商業。”TalkingData首席執行官崔曉波七年前創業的時候，只是隱隱約約覺得數據非常重要，但到底怎麼用並不清晰。用七年時間，他們不僅找清了方向，還建立了一定的行業壁壘，在大數據領域成為頭部企業。
初心與足跡
2018年，世紀寶寶走進了高考的考場。這一年發生在大學裡最大的變化是，很多大學都新增了大數據和AI專業，雖然是新開設的專業，但是卻吸引了無數世紀寶寶的注意力。
不明覺厲，即使大數據和AI已經成為日常我們聽到、看到最多的詞彙，但是仍然會讓人感到有一種神秘的力量，而且是改變未來的力量。
時間倒推回七年前，2011年從傳統IT企業出來創業的崔曉波等幾人，對大數據的感知更是朦朦朧朧。
TalkingData是一家成立於2011年的公司，幾位創始人都具有傳統IT企業中從事數據挖掘、數據分析工作的經驗。現在回頭看，2012年小米手機引爆了中國智能手機的普及，可以說是移動互聯網的一個起點。崔曉波他們意識到移動互聯網的發展必然會帶來數據體量的爆發，一直從事數據挖掘工作的他們意識這些數據對企業和個人都會有潛在的價值。“當時還是很模糊的，但覺得是個方向。”
就在這個朦朦朧朧的認知中，幾位創始人胸懷著“數據改變企業決策，數據改善人類生活”的願景，TalkingData成立了。
“那時候我們就有一個信念：做一家純粹的數據公司，把數據這件事做到極致，看它到底能產生什麼作用。”
2012年TalkingData推出的第一個產品是給APP開發者使用的統計分析工具，APP通過這個工具可以知道每天有多少用戶在使用、有多少是活躍用戶、留存率怎麼樣，在不同的渠道里轉化率有多高。這個工具對於早期的APP開發者有很大的價值，也無形中幫助TalkingData完成了最早期的數據積累。
從0到1000萬個用戶，只用了4個月時間。如此強烈的需求和後臺看到的海量數據，崔曉波他們意識到：我們要做的是數據公司，不是工具公司。TalkingData決定開始嘗試進入垂直領域，包括遊戲分析、電商分析、金融分析的產品，將數據與場景做深度結合。唯品會、聚美優品、植物大戰殭屍等這些APP的成長背後都有著TalkingData數據的支撐。
在此後，TalkingData又進入了TO B的市場，幫助金融、零售、地產、航旅、汽車等企業做數據分析和運營。到2017年、2018年的時候，TalkingData發現客戶已經對大數據有所認知，並且開始要求用大數據解決實際問題，也就是說要看到效果。所以在2017年的時候，TalkingData提出要做客戶的“成效合作伙伴”。
七年時間，TalkingData一直在大數據智能化方向上做著不同的業務嘗試，崔曉波認為每一次業務調整都是探索，不是轉型：“轉型是對未來看得很清楚，從一個狀態改變進入下一個發展階段。而身處在數據領域，前途都是相對模糊的。每一次調整很難說有百分之百的把握。”
打開被摺疊的北京
移動互聯網時代，智能手機帶來了數據量的指數級爆發，尤其是由移動設備收集的人本數據。這些除了可以幫助企業做商業決策，還可以改善城市居民的生活現狀。崔曉波認為，人本數據才能成為構建智慧城市、促進城市改造升級的驅動力，提供新的規劃思路與方法，幫助城市變得更有活力——顯然，這是很多企業還沒有看到的價值和新的方向。
老北京最著名的楊梅竹斜街被前門大街分成兩半：右邊是市政府規劃的商業項目，拆掉了全部的老胡同，而把老北京有名的老字號都放到了這裡；左邊沒有動，全部保留老四合院和老胡同。
按照這樣的規劃，你覺得哪邊人流會多？
TalkingData的人流熱力圖顯示：在節假日和週末期間，人流更多地是流向衚衕這邊，而非商業區。結果與城市規劃的初衷出現了偏差。
TalkingData又做了一個實驗，讓老百姓來設計楊梅竹斜街，發現老百姓把寫字樓、商業區擺到了一邊，而中間放置了很多便民設施。你會發現老百姓的設計與政府的規劃有很大的不同。
這個現象背後的原因值得深思。
“治理城市，強調的不是管理，不是管控，而應該是人本。也就是說城市規劃、城市管理需要市民參與。”TalkingData崔曉波認為，未來城市規劃一定會是所有人共建，而不再是僅僅來自於規劃部門的方案。
去年TalkingData與北京市政府合作了一個“時空摺疊”的項目，通過機器學習的方法在時空上的模擬發現，高收入人群和中低收入人群在北京的交互很少。時空摺疊在理論上已經被證明，但這對城市發展來說是非常不利的，一個真正有活力的城市需要各種階層的人有充分的交流交互。
我們都不希望“階級凝固”現象真正發生，那樣整個社會將失去活力。所以從城市規劃的角度來看，要給兩類人群創造更多能夠碰到的機會，這樣的城市才是真正有活力的城市。
TalkingData與北京市合作，換了一種思路去看社會階層：以前大多是從收入來將人群分類，而新的城市研究方法更多需要根據人的生活習慣來分類，所以TalkingData通過對人本數據分析，將北京分為8大類人群：比如居家幸福奶爸，基本上在家裡待的時間多；比如富裕的女性，她主要的活動區域在度假購物，她的出行方式是開車；其他類型還有職場精英男等等。
從新的角度對城市人群進行分類，這種分類方法考慮人群在區域裡邊的生活習慣和行為模式，對城市未來規劃帶來不一樣依據，類似於國外社區中心的方式，在時空範圍之內總有一個社區中心可以覆蓋這類人群，根據不同的需要滿足配套設施的需求，建設醫院、學校等，只有這樣居民才能感到生活便利而舒適。
崔曉波認為：“數據的核心不是擁有，而是連接，這也是TalkingData的核心戰略。對人的研究會從物理化的研究走向數字化的研究，從關注人類行為走向關注行為背後的心智。”
不明覺厲的數據公司
七年前，大數據公司讓人感覺不明覺厲。TalkingData到底是做什麼的呢？
七年的探索，幾次調整方向，手中積累的數據量越來越大，算法也越來越強大，崔曉波覺得未來更加清晰：第一，未來TalkingData是一家基於數據的智能公司，把數據形成智能，幫助企業去改善決策的質量和效率。第二，用數據改善人類生活方式的時間點也到了，類似“時空摺疊”的項目，通過人本數據洞察人的行為，幫助政府或者城市優化運行效率，從而幫助提高人的生活質量。
“這一次我們的戰略非常清楚了，又回到了我們創業的初心：TalkingData就是一家數據智能服務商。”崔曉波認為，TalkingData最大的核心能力就是通過過去幾年服務不同的企業，聚合了很多數據源，形成了一個更加全面的、多維度的數據庫，這樣的數據產生的價值才是立體的。
大數據是人工智能的基礎，但在這裡有一個悖論：每一個人產生的數據是屬於個人的，每個公司擁有的數據是公司的。如果這些數據不打破歸屬權，就無法彙集在一起，形成真正的大數據。如果打破歸屬權，數據的安全又如何保障？
“數據應用依賴於多源數據，而不僅依賴某一家公司的數據，即使是最大的互聯網公司，它的數據某種程度上看起來也是有限的，並且是有偏差的。所以未來，我們們認為數據肯定是走向開放、連接、融合的。”
李開復在去年的一本關於人工智能的新書中寫到，全球正在形成七個大數據的黑洞：谷歌、臉書、亞馬遜、微軟、阿里巴巴、騰訊、百度。這七大互聯網公司擁有海量數據，並且正在利用這種大數據推進人工智能，從而拉大與後來者的差距。但這在崔曉波看來，單一企業再大，它的數據也是有限的，所以TalkingData選擇了大數據開放的戰略。
TalkingData的平臺上已經連接了很多合作伙伴的數據，如何保證這些數據的安全呢？這就是TalkingData的另一大核心競爭力：數據不流動，靠算法流動來解決數據的安全共享問題。
去年爆發的順豐與菜鳥、騰訊與華為的數據之爭，其實都是數據連通中出現的爭端。TalkingData跟MIT（麻省理工學院）合作，做底層數據安全框架的研發，思路就是數據不流動、算法流動。比如，未來順豐與菜鳥不用再爭數據放在我這裡還是放在你那裡，數據還是放在雙方那裡，在中間搭建一個開放的算法庫，數據都在這個算法庫去計算，變成商業智能的決策。這樣就解決了數據的安全性和所有權的問題。
總結來說，崔曉波覺得過去TalkingData一直都在探索，這使得TalkingData想清楚了未來的戰略：第一就是回到純粹的數據公司，做一個彙集數據和算法的平臺，並把不同來源的數據最終形成智能。第二，就是全面開放。黑洞，一定不是未來大數據的發展方向，而數據開放是必然的。
“誰先邁出這一步，誰就會在未來競爭裡面取得先機。”崔曉波認為。
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