近年来，“大数据”逐渐从学术概念走向产业应用，并成为互联网界争相逐鹿的“风口”。然而，虽然业内有关大数据的设想、研究、计划层出不穷，但大多数公司仍未实质享受到大数据所带来的变革红利。
如今，随着人脸识别、人工智能、云计算等技术日臻成熟，大数据应用也纷纷落地，并开始重塑现有商业模式。
时尚也能“定制”
中国“95后”年轻人最喜欢的颜色是RGB值为22/20/24的“不饱和黑色”，在买衣服时，他们最常与黑色搭配的颜色是“红、黄、蓝”，最爱买的服装材质分别是棉、羊毛和皮革，最爱买的花色分别是印花、涂鸦和字母……
以上结论来自于日前腾讯和电商平台唯品会共同发布的《中国“95后”流行色报告》。依托腾讯的AI(人工智能)人脸识别与图像处理技术，以腾讯QQ空间2万亿社交媒体照片和唯品会1亿电商用户销售数据为蓝本，两家企业共同“计算”出中国“95后”的穿衣喜好。
从2万亿张照片和1亿电商用户数据中提炼“时尚因子”并非易事。据腾讯集团副总裁、优图实验室负责人梁柱介绍，找到这些流行色，需要克服不少技术难点，比如QQ空间里用户上传照片主要是生活照，背景和颜色非常复杂，为了实现颜色准确获取，其技术团队借助很多人工智能算法，包括人体检测、衣服分割，将照片里的人体和衣服从背景中分割出来，其像素分割精度达到95%。
据了解，两家公司共同邀请设计师以计算结果为依据，设计流行服装，并计划在今年秋季在唯品会电商平台上线售卖。
“基于机器学习的人脸识别和图像处理技术，一直都是未来的技术热点，其应用范围十分广泛。目前腾讯优图的AI图像识别技术已经十分成熟，可以在不同场景下实现应用。” 梁柱表示。
不再“望数兴叹”
过去，大数据应用大多囿于营销层面，其实质是利用“数据大”的优势，以传统计算方式分析用户行为等市场要素，并非真正的大数据应用。而面对海量珍贵数据，往往无法真正使用，只能“望数兴叹”。
如今，大数据应用已经突破过去的数据捕捉和统计方法的局限，开始深入到产业链各个环节，成为由大数据贯穿始终的“闭环生态”。
在零售领域，继去年阿里巴巴提出“新零售”概念以后，新年伊始，阿里巴巴集团就与百联集团共同签署全面战略合作协议，宣布合力探索发展新零售模式。据阿里方面透露，双方将基于大数据和互联网技术，在全业态融合创新、新零售技术研发、供应链整合、会员系统互通、支付金融互联、物流体系协同等6个领域展开合作。
“新零售是利用互联网和大数据，将‘人、货、场’等传统商业要素进行重构的过程，包括重构生产流程、重构商家与消费者的关系、重构消费体验等。未来的商业将不再有线上线下之分，也不存在虚拟实体之别。”阿里巴巴集团CEO张勇表示。
在家电领域，据最新发布的《2016年度中国智能空调市场白皮书》显示，2016年国内智能空调业在制造、渠道、服务、资源、新技术应用水平等方面得到提升，特别是云和大数据技术的引用与资源共享，为同关联行业开展资源共享、服务创新打下了坚实的基础。
以家电企业海尔为例。依托大数据，海尔生产的空调不仅搭建了智能化节能体系，还将大数据跨界应用到供热、供电领域。在江苏，海尔空调云端数据已与国家电网有效对接，以此来调节居民的高峰用电负荷，降低电网峰谷差18.47%，大幅缓解电网运行压力。
实现“个性量产”
事实上，大数据应用的持续落地，正在解决过去生产上“个性化”与“量产化”之间的矛盾，并由此带来商业模式的变革。
过去，批量化生产的产品几乎无法满足客户的个性化需求，即使有了海量数据作为营销依据，也仅能做到将用户需求尽量细分，再在每个细分领域进行批量化生产。而随着互联网、大数据、云计划等技术的渗透，个性化、定制化需求的满足具有了可能性，个性化量产正在被尝试和探索。在唯品会高级总监陈菲菲看来，将大数据应用到时尚产业并进行电商化运营是一次大胆的跨界创新。“让照片大数据、销售大数据、人工智能跟时尚流行碰撞，让数据与艺术产生连接，也为时尚领域的创作提供更多的灵感和可能性。”陈菲菲说。
这种尝试给时尚界的生产模式带来的变革显而易见，即由过去以设计师创作为主导模式，转变为以用户为中心的个性化量产模式。消费数据将成为时尚行业生态链中的最宝贵资源，谁拥有更多的精准用户数据，谁就占有更多市场机会。
同样，在家电领域，通过联合研发智能仿生人技术，海尔空调可模拟人体30个身体部位、20种新陈代谢模式、162个神经元传感器以及17种温冷环境。同时依托仿生人，研发出自然风、自清洁、离子送风等原创技术和产品，实现千人千面的个性化节能，让批量生产的每一台空调都“不一样”。
在医疗健康领域，因每个人疾病史和基因构成的不同，过去针对病症作出的标准化治疗方案更像是技术限制下的“权宜之计”。如今，随着医疗传感器、监视器和诊断技术的突破，患者数据也变得完整、精细。以此为基础，人工智能系统就可以梳理数百万患者病历、基因组序列以及其他健康行为数据，从而匹配个性化的治疗方案。
种种趋势表明，这种商业模式的变革正在快速渗透至各个行业。而“个性量产”的普遍落地，也将在大数据的支撑下成为可能。