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2023年，中国AI领域的竞争愈发激烈，几乎每个公司老板都将其视为必修课程。然而，对于AI的本质，每个人的理解都不尽相同。

历史总是惊人地相似。过去，“大数据”也曾是热门话题，每个企业家都争相学习相关知识。但大数据真正落地应用，却是在近几年才逐步显现成效。

2014年，深圳北斗应用技术研究院有限公司（简称“北斗院”）在中国科学院深圳先进技术研究院的支持下成立，专注于交通行业的智能化升级。张帆被任命为首任院长。2017年，北斗院进一步拓展市场，成立了深圳市北斗智能科技有限公司（简称“北斗智能”），张帆出任CEO，致力于人工智能与交通领域的融合。

在最近的一次访谈中，张帆分享了他对大数据到AI商业化路径的见解。他认为，在场景赋能方面，应该采取“点多面广”的模式，将交通大数据的经验扩展到更多行业场景。通过这种方式，原本只能在大屏幕上展示的数据，可以通过边缘侧硬件设备形成一系列小闭环，使AI前端应用成为大数据的重要出口。这种模式不仅有助于形成大数据企业的独特优势，还能加速大数据在商业上的应用，使项目变得更轻量化、落地速度更快、覆盖范围更广。预计这些变化将在2024年更加显著。

2011年，张帆回国加入中国科学院深圳先进技术研究院（简称“先进院”），并选择了交通行业作为切入点。初期，政府主要关注大数据在监管方面的应用。2014年，张帆带领团队研究了网约车对出租车行业的影响，成功帮助深圳交通局优化了交通枢纽的行车路线，实现了数据交易的初步商业模式。

然而，张帆意识到大数据的潜力尚未完全释放，因为算法模型与实际业务之间未能形成紧密的联系。因此，他开始探索更多的商业机会。2016年，张帆团队与深圳巴士集团合作，推出了“优点巴士”，通过数据分析优化运营决策，并通过前端APP向公众开放。2017年，他们与深圳市轨道公安合作，研发了一套地铁安全防控平台，显著提升了地铁的安全管理水平。

张帆表示，这套安全防控平台在2019年协助深圳地铁抓获了上千名逃犯，并在全国14个城市得到了广泛应用。基于在公交和地铁场景中的经验，张帆团队将这种模式推广到了水务、电力和通信等领域。这些场景与地铁类似，都有许多分布在城市各处的公共节点，如水泵站、配电房和通信铁塔等。

张帆认为，借助AI时代的机遇，北斗智能的目标是跳出传统交通大数据平台的限制，将技术扩展到城市的每一个感知节点，成为智慧城市的一部分。

除了在场景化上的突破，大数据平台在AI时代还需要适应技术的发展，探索新的商业模式。传统的大型数据中心建设成本高昂且周期长，因此张帆提出以“点”突破，提升边端设备的智能化水平，将大数据处理任务前移到边缘设备，形成更快速反馈的小闭环。结合公共基础设施的网格化管理模式，这将大大缩短响应时间和决策链条，提高整体业务效率。

张帆形象地比喻道，这相当于为每个节点设备植入了一个“小博士”，从而避免了建设大型数据中心带来的巨大成本，最大程度地发挥了AI的作用。在纯软件平台模式下，数据仅停留在大屏幕上，与企业自身的流程缺乏紧密联系。而在AI时代，基层员工可以借助AI进行决策辅助，实时分析数据，充分发挥数据的价值。

基于这一思路，北斗智能找到了大数据平台在AI时代的新价值，即通过边端智能硬件切入市场，在小闭环迭代中寻找与AI大厂不同的生存之道。目前，北斗智能已经完成了A+轮融资，并计划在2024年进一步推广硬件市场，验证“小闭环”业务模式的实际效果。