谁是下一个千亿美金级互联网公司？秘密在智能商业双螺旋

最近，小米科技创始人雷军贴出了一张图片，对比十年前和现在全球市值最高的十家公司，结果令人震惊。

2007年，全球市值最高的公司是埃克森美孚公司（Exxon Mobil），其次是通用电气、微软、中国工商银行(601398,股吧)、花旗集团（Citigroup）、AT&T、皇家荷兰壳牌（Royal dutch shell）、美国银行（Bank of America）、中国石油(601857,股吧)（PetroChina）、中国移动。

十年后，在全球市值最高的公司榜单上，苹果、谷歌母公司Alphabet、微软、Facebook、亚马逊、伯克希尔·哈撒韦（Berkshire Hathaway）、阿里巴巴、腾讯排名第一到第八，美国强生(Johnson & Johnson)、埃克森美孚（Exxon Mobil）排名第九、第十。

对比起来，现在的十大公司中，有谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴和腾讯五家互联网公司，而且市值都超过了3000亿美元，这就是互联网的力量。

很多人都在问，谁能成为这五家之外的佼佼者，下一个千亿美金级的互联网公司是谁？

最近听阿里巴巴参谋长曾敏的《智能商业二十讲》，他提供了一种思考方式。曾鸣认为，谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴和腾讯之所以能够成为千亿美金级的公司，是因为他们的商业模式是“智能商业双螺旋”。

所谓“智能商业双螺旋”，是指的互联网公司的模式可以统统归为网络协同或者数据智能，如果占其一，就可以实现单轮突破，如果两个都占据，将能实现双轮突破，形成智能商业双螺旋的爆破态势。

网络协同可以认为是“互联网”，是连接，当你连接的供需方越多，网络协同的规模越大；数据智能可以认为是“人工智能”，是精准，当使用大数据、人工智能等技术时，供需双方可以快速、精准匹配。

单轮突破的公司，市值可以达到百亿美金级左右；双轮突破，则可以让公司达到千亿美金级的规模。

谷歌，将海量的中小广告主与海量的小网站连接起来，而且通过人工智能精准匹配，让广告价格可以实时在线。所以，谷歌是网络协同和数据智能双轮驱动的公司，市值现在高达6500亿美金。

阿里巴巴旗下的淘宝是单轮驱动到双轮驱动的典型，2003年到2008年，淘宝将海量的卖家和海量的买家进行连接，随后又有无数的类目、无数的服务商加入，是网络协同的不断扩张；2008年到现在，淘宝从类目到搜索，引入数据智能，实行效果营销竞价排名的广告模式，从而在数据智能上进行突破，最终凭借智能商业双螺旋实行引爆。

沿着这个逻辑，不妨我们分析一下未来最有可能成为千亿美金级的互联网公司是谁？

美团点评是最有潜力成为千亿美金级的互联网公司，这是因为美团点评干了一个史无前例的事情，就是将无数线下服务的商家搬到了互联网上。这个动作叫做网络协同，最早美团点评是将餐饮的商家互联网化，但如果美团点评止步于此，美团点评的网络协同规模还太小，最多只能成为一个几十亿美金的公司。

但是，美团点评在餐饮行业互联网化的基础上，将总结出的通用能力，快速复制到其他行业中。于是，你能看到的表象是，美团点评在不断扩张自己的边界，从餐饮扩张到了电影票、酒旅、KTV、丽人、母婴、保洁、打车、线下实体店……实际上，美团点评是在扩大自己的网络协同规模，在美团点评构建的这张网上，所连接的商家和用户数量也在指数级的扩张，目前美团点评覆盖200个电商服务和产品类别，以及约2800万POI和301万活跃商家，在中国2800个城市提供服务。

如果美团点评止步于此，可以成为一家百亿美金级的公司，但是美团点评在网络协同的过程中，并不是简单地将线下商家互联网化，而是引入了数据智能，换句话说，是用大数据和人工智能去精准匹配各种需要连接的需求。

最近高盛发布了一份中国人工智能的报告，名为《China’s Rise in Artificial Intelligence》，其中提到：美团点评每日产生1.5PB的数据，公司存储了200PB的数据。大数据是美团点评的关键，其业务模式需要为O2O和全渠道零售线上和线下数据的整合。数据采集、分析和应用能力，一起决定着美团点评平台的客户体验。

美团点评的实时物流配送人工智能调度系统，就是数据智能的典型。不同于传统电商配送，外卖配送具有下单集中、配送时短、因素复杂等多个难点。外卖的一个订单生命周期一般在1小时内。这就要求，配送系统调度一批订单的时间要在5秒钟以内，外卖订单并发度高，要找出最好的调度方案，就需要从规模相当大的搜索空间找到足够好的解。从数学建模的角度看，这是一个超大规模离散组合优化问题。以一个配送区域为例，200个配送员50个新订单，每个骑手有5个已有订单，其单次优化调度的解空间可达20050*10!的规模！

美团点评研发出了人工智能调度系统，成为骑手的“超级大脑”，该调度系统基于大数据分析，包括数百万历史订单、数十亿快递线路、数千万不同的客户和商家等数据，综合考虑订单结构、骑手习惯、区域路况、天气、交通工具、取餐难度、出餐时间、交付难度、配送范围等多类复杂因素，在50毫秒内生成最有效的快递路线规划。

美团点评每次派单背后都需要上亿次的计算来优化路线，这套系统在配送员人均日单量提升前提下，能够让单均配送时长有效得到降低，骑手单均行驶距离从2260米降低至1980米。

曾鸣认为，美团点评在网络协同和数据智能上都取得了比较大的突破，美团点评的商业模式就是将本地生活服务业实现在线化和数据化。

淘宝是将中国的线下实物商业搬到了网上，然后又实现了数据化，达到了千亿美金级别；服务业的商家规模和市场规模比起实物来更加庞大，如果美团点评在网络协同化和数据智能化的智能商业双螺旋中执行得力，很容易成为一家千亿美金级的互联网巨头。

再来看看滴滴。

滴滴和Uber的模式比较类似，他们的本质是数据智能，是通过大数据和人工智能将乘客和司机快速匹配在一起。Uber曾经做过一个测试，任何人叫车后的等待时间只要超过4分钟，乘客就不满意。其实，不用测试，我们每个人的叫车经历都证明了这一点，就是说如果不能快速精准匹配，滴滴、Uber们都没办法生存。