无人技术重塑商业地产新格局

Jocob：大家好，我是来自雅各布专栏创始人Jocob，这个Panel Discussion主要是讲在中国的移动互联网，新兴的新零售市场，所带给整个行业的认知，也带来更多的挑战与机会。我主要的关注的场景是在Digital Transformation，我自己过去的大部分经历是在世界500强企业，尤其是后面几年在品牌公司工作，所以思维方式更多的是围绕着品牌，零售的这个视角来展开。在大家关注中国的互联网，尤其是最近半年到一年里，中国充满了新生事物，这些新生事物对整个业态来讲，也是非常毁三观的。所以我们想围绕着第一个话题，就是在今天的购物中心，如何利用数字科技在今天的数字市场中，为我们的用户提供最完美的体验。接下来所以请两位，Nikko和Jackie，给大家做分享。

      Nikko：其实今天这个话题会非常有意思，因为复星本来旗下就有一个大健康的版块里，有专门做商业地产的。我本身的工作是站在集团层面去看，复星旗下的资产怎么去打通，包括大家说复星版块，投资加产业运营是并行的，很多已经投的项目里面，怎么样去协同，怎么样帮这些商业地产更好地引流，更好地拉来很多新的新的用户，一方面做存量，一方面做增量。

      刚才Jocob提到，商业地产的用户体验。我跟大家分享一下，在上海的豫园，线下流量很大，一年可能会有4000、5000万的人流。以豫园这个典型的商业场景为例，怎么把这些线下的人流，不光是像流水一样流过来，而是怎么样能够把它转化到线上，长期去touch，而且能够带来很多新增的增量部分的销售。

      以这种商业场景为例，去看这个商业场景到底代表着什么？对于新的游客，用户来说，他喜欢什么？所以在商业地产里，做一个有调性场景化的销售。

      豫园本身就是一个很有历史的点，我们在豫园之上能够做哪些有调性的事情呢？这就涉及到品牌升级，涉及到具体的店铺该怎么去布，店铺布完之后，这些店铺是以体验型为主还是销售型为主？我们认为在这样的场景里面，可能是更偏向于体验型为主，因为用户来的时候，他会在这个商业场景里面，他更希望看到什么样的体验场景。我们认为跟文旅相关，但是这类场景并不适用于其他地方，也许其他地方更多是以综合型的娱乐体验为主，或者是以大健康的体验为主。但是豫园这种偏向于文化旅游的，我们认为可能更多的文创，文旅类的体验会比较多。

      再往下延伸说，我怎么样能够把人流能够有效地去规划，怎么样再进一步提升它的消费体验，就相当于人流。有了明确的定位之后，外部的人流已经有概念了，想来体验这个文创的东西就去豫园，到了豫园之后，这条动线怎么去设计？每家店铺规划的风格，包括调性怎么去规划，这是第二个点，我们觉得可以重点去探索的。

      第三个点，他具体进到某一个店铺之后，他的消费习惯，他的所有需求能不能被满足，每个人的用户画像是不一样的，进去之后，他能够得到什么，这是第三个。也是反过头来再问我们自己的问题，能做些什么东西？

      当然中间我们可以穿插一系列的东西，根据用户的画像，穿插到我设计什么样好玩的产品，我设计什么样网红的场景，能够一下子把这个点拉爆，我们也在做。我们说是不是在一些地方设置一些camera，然后照片拍完之后，就直接像抖音、美图一样，生成一个非常有传播性的图片，进行传播，可以发Instagram，可以发抖音，这样的话就以非常低成本地拉动流量的获取，不光是获取，关键是有体验。这是我们在做的一些尝试。

      Jocob：Jackie，我先问个问题。我们注意到现在整个行业有关于新零售的资讯报告，已经给出了很多很明确的说法。

      第一，今天中国的消费者完全做线上决策的人群，其实小于10%，完全纯粹是线下决策的人，也只有10%，实际上今天中国的消费者，主流的消费者，已经成为一个全渠道的消费者，实际上在整个消费场景当中，对消费者来讲，他很难去区隔所谓线上、线下的场景。

      从另外一个逻辑来讲，在今天主流消费决策路径当中，因为消费者所看到的是一个CPS的虚实结合的数字场景，在这样的数字市场，我们怎么能够更好地帮助我们的购物中心带来更多的创新，让我们的消费者更愿意来到我们的购物中心，我相信这是一个非常有意思的话题。我想请Jackie谈谈你的想法。

      Jackie：我非常同意刚才Nikko的观点，现在我们会发现一点，在线下购物中心运营中，大家都非常重视一个词，以顾客为中心去重塑零售体验。我觉得在数字化和智能化的时代，其实是给线下零售提供了非常好的机会，能够去重塑线下的零售体验，比线上、比电商提供更多的价值，帮助消费者去以他的爱好为中心，帮他重塑一个健康愉悦的生活方式，去打造一个社交和生活方式的平台。

      所以当我们去看线下零售的话，你会看到有非常多的顾客痛点，如何用数字化跟智能化去解决这些顾客痛点，这些挑战其实也就是购物中心去提升价值非常大的机遇。

      比如我可以给你们举一个小例子，就是个性化推荐，作为线上的消费人群，我们都非常了解，当你打开天猫的主页或者京东的主业的时候，您看到的落地页，这个landing page和我看到的是完全不同的。所以它是根据我们每个人阅读历史、点击历史和购买历史，为我们呈现一个非常个性化，有针对性的导购形式。所以大家觉得为什么电商有这么大的吸引力，并不仅仅是因为它很便宜或者说它很便捷，还有一个个性化在里面。

      我们把个性化拿到线下购物中心的场景，个性化做的好不好呢？可以说现在我们做的还是不够好的，每一个消费者进入一个购物中心，大型的这种商业综合体，我可能就是几百家店铺，每家店铺有非常多的新品、促销活动、营销内容，它可能分散在几十万个内容平台上。作为一个消费者，我在进店前或者是在购物中心中间，我很难有针对性地获取对我有效的信息，去知道哪些有好货，哪些有促销，能够帮我去重塑我在购物中心这几个小时，甚至是一天这样美好的体验。

      在去年，我们其实跟几个商业地产的客户一起去合作，打造了这样一个利用AI去重塑个性化推荐的这样一个引擎的产品，在几十家购物中心落地之后，还是取得了非常好的效果。当我们开始把这些线下顾客的足迹，他们喜欢什么资讯，什么优惠券，这些信息能够有效地集成起来，并且能够根据像《今日头条》一样，根据他的兴趣去进行分发推荐的时候，我们线下的零售消费者，他会觉得收到了一个非常好的线下的消费体验，并且他的这种活跃度，他的购买力会上升。

      所以我举了这个小例子，说明我们在线下购物中心的场景，我们去找这些消费者的痛点，并且用数字化和智能化的方法，今天一个大的话题就是人工智能，另外几个嘉宾一会儿也会提到。我们觉得这个都是我们线下零售品牌在这个时代能够弯道超车，重塑顾客体验伟大的机遇。

      Jocob：非常感谢Jackie的补充，因为我们今天这个组合其实非常有意思；Jackie她是从AI的角度怎么去做更精准的用户推荐，Nikko是从复星C2M投资的视角，来看整个行业的发展。另外我想介绍一下王博士，王博是来自深兰科技的技术合伙人和战略官，他们也是目前整个人工智能的“独角兽”，也是最火热的一个项目之一。所以也请王博介绍一下你们这边的情况。

      王博：首先我非常抱歉，今天来晚了。因为我们是和永旺集团有一个合作公司，今天正好他们也过来。刚刚刚好谈到我们在他们旗下两万家商超，如何运用AI去做服务的提升，去做我们真正的智能化的服务，所以今天上午一拨、下午一拨，一共来了大概十几个人，都是董事和他们下面分公司的总经理。

      我也简单介绍一下深兰，深兰现在应该在各个领域都有涉及。我们有一个重点就是在商业地产。我主要在深兰是负责战略和技术。正好我上个礼拜也是刚刚去了西班牙，参加了全球零售大会，这里面也涉及到很多我们针对于零售商，如何在真正的商业地产和商业设施当，去更好地发挥他们服务的话题，所以我想今天来到这里，时机非常好，而是我很希望能够跟大家有一个交流。

      今天我们已经进入到了一个商业地产的一个提供AI解决方案的应该说加速期，我有几个观点。

      第一个观点，首先大家都知道线上的消费占整个零售的20%，我们线下有80%。同时大家为什么说今天有京东、有天猫，有各种各样的线上，但是我们的这些女孩子们，我们的情侣们，包括我自己家人们，还是愿意去线下购物，这个我觉得很值得我们去思考。

      我们现在包括和海外的这些接触，看到在海外线下的消费能力是远远大于线上的。这个又引起我们思考，我们到底在哪些方面应该去做我们的工作。所以从AI人工智能的角度，我们深兰考虑到有两点，应该说两点，从三个角度去思考这个问题。

      第一个角度，是说我如何去管理这个商业设施，这是一个偏硬件的角度。也就是说我通过管理我的商业设施，我能够去让我的客户感觉到我在这个商业设施里头，就像在家里一样，我非常舒服。

      同时另外一点，从商业设施的管理角度来讲，我又给到商业设施的一个经营者，可以让他去提高服务质量和节省成本。

      另外一个是说商业设施的管理者，他们一个方面需要可能在商业设施当中管理很多的店铺，管理很多的一些我们讲应该叫物业，从他们的角度讲怎么给客户提供一个安全的、整合的很舒服的环境。

      Jocob：请王总介绍一下一些好玩的东西，我记得我们提过作为一个AI Maker，真的帮助永旺，利用这些智能产品，带来真正的降本增效技术的应用。

      王博：我先说一个有趣的结论，这个结论是什么呢？这个结论是我们现在做了我们自己项目的一个解决方案的评估，在这里不损失效率并且提高我们的服务质量同时，我们可以第一个把整个商业设施在管理方面，降到52%，大家知道这个数字是我们通过对商业设施整个的运营、管理，经过我们的实际计算和我们对人工智能，这里面运用到我们人工智能的解决方案之后，我们算出来的一个非常准确的数字，这个是一个先说结论。

      在这里面还有我们很多软式的服务，通过我们AI的算法，这里的服务比如说我们有很多自己的产品，先剧透一下几个小例子。

      第一个，我们有在机器人方面，现在有一款我们叫清扫的扫地机器人，它是可以在商场里，比如说像这样的地毯，在这样一个大理石地面上进行自主清扫，它又不是一个简单的清扫，它是一个复合型的机器。今天上午我们也刚刚落实这台机器会放在中国的常熟，5月份有一个永旺的shopping mall开张，大家还可以看到在日本的常滑也有一个大概十万平米的购物中心里面，它是一个面向于孩子的一台兼顾扫地、兼顾娱乐、兼顾去销售的一台机器人，这个是一个方面。

      另外我们在一些商店设施管理当中，我们构建了一个很大的AI-IoT的大数据的云，这样的话通过我们现在的这种AI的智能的这种摄像头，我们可以实时地去观测到我们在购物中心的每一个角落当中所发生的视频，它是可以处理结构化视频的摄像头。

      还有一些很小的，可能大家也可以有一些启发。比如说我们有一些在智能的一些清洁设备，包括一些大家可能看到最不起眼的，比如说我们做一些叫垃圾收购回收的系统，这些可能都会用到我们现在AI的技术。这里客户过来了之后，给大家提供的是一个完全像家里一样的购物环境，当然也包括我们现在用的最普遍的，我们用的AI的自动贩卖机，它就是像在家里拿东西一样，拿了就走，你拿到的东西就是你想买的东西。

      Jocob：因为我觉得跟王博谈这个很有趣的话题，是说在整个购物中心零售业态，通过数字、科技，包括提到的我们讲的通过人工智能、视觉识别、机器学习，我觉得不管怎么说，都是通过数字科技，一是更精准地了解我们的消费者，第二怎么通过更精准的视觉，为我们的消费者提供更好的服务和体验，再者对整个品牌方管理上来讲的话，如何提供更有效的无人的技术，能够帮助我们的效率，降低我们的成本。而这个话题，我也想问一下Nikko，从你看到这么多的围绕着商业地产科技相关的这些项目，你看到的整个围绕着购物中心用户体验的科技场景是怎么穿插起来的？

      Nikko：跟很多商业地产的朋友聊，我觉得他们很多痛点，我知道在座的都是商业地产的大佬，不知道痛点对不对。

      第一个痛点是说，我想知道我的用户进到这个场景之后，他想具体要什么，这是很多商业地产朋友跟我问的一个问题。

      第二个是我有这么多人流在线下，我最终怎么样再次触达他，而不是说这个人流今天来一次之后，下一次他不知道去哪儿，怎么样把他再吸引回来，而且让他高频地再回来。

      所以第一个问题问了之后，作为我个人而言，包括我带的我的团队说，我在复星的层面能做些什么，因为我们旗下有400家企业，包括参股的、控股的，这里面有非常多的科技企业，这些科技企业最后能给商业地产带来什么。所以我们知道第一点上，我说怎么更多地去掌握用户的进到商业中心之后的兴趣点，我们做了一个小的尝试，也许对大家会有一定的启发。

      我们旗下有几家不同的做大数据的公司，有专门做探针，做物理定位的公司，在这个基础之上，我们把几家公司的产品整合完之后，我们就发现可以把用户从原来的室外定位，从15到50米，能够精准地延伸到室内定位，室内定位的话，它能够定位到商超不同的楼层，而且到商业地产里面具体到楼层、到店铺，所以它的精准度能够到到米，到是一个什么概念呢？就是我能够知道如果我把整个平面的平面图一起录进去的话，我知道他站在哪个货架前，在哪个货架前停留了多久。

      再结合说我有这个camera技术，如果我的货架是有camera，我就能知道他在货架前我对他的表情，对他的动作进行分析，这都是AI整个建模的构成。当一个女孩子拿起一支口红的时候，她犹豫了20秒，她是在纠结吗？她是觉得这口红贵了？还是说她不知道颜色对不对？所以我们通过一路的从她购物中心的外围，从路上跟踪到，根据定位指示她到了这个购物中心，她到了某个货架前，她拿起了某一个口红，在那边纠结了20秒，这个时候camera就把她的行为习惯分析了，她是有一点纠结，她是喜欢的，但是她那刻又放下了，不知道什么原因放下了没买，所有的数据实际上后台大数据都打通了，能不能够在某个非常适合的时候，我再给她推一次这个口红，也许能把她吸引回来。这就是我们说的怎么样把数据打通，真正掌握他的消费心理。

      如果讲到第二点，有了这些数据之后，我怎么样往线上去引流，这个时候我觉得可能大家在座的都做了一套或多或少的会员体系，在这个会员体系方面，当你的数据量足够充分的时候，你的会员体系能打通非常多的东西，你就能够再触达他，而且打通的不光是你商超体系内的东西，而且你可以跟业界的很多平台共同打造一个可能跨联盟的会员体系，我说的会员体系不仅仅是说传统意义上的会员体系，而是真正地你把它的用户画像做了精准识别之后，把他兴趣做了分类，也就是说他去到那里，都在不同的数据库里补充，能够反过头来为你商超再次的改造，或者说为你的吸引他再回来，都是提供了非常多的点。你发现他今天去了，虽然你的商业体没有这个东西，但是他频繁去另外一个商业体，或者去了线下去哪些地方特别好玩的，反正这些兴趣我们把它归总起来之后，发现这个量级很大的情况下，能不能在我的商业地产里面，也有这样的东西，能够拉动他再回来，这个我觉得可以做另外层面的思考。

      也是我觉得在座的不光是做商业体的同时，也可以从整个产业的上下游去看，用户怎么样把它进来，怎么样把它留存，甚至做适当的投资，这样的话我们整个生态就能够建起来，而且能够真正为商业体系服务。

      Jocob：我觉得Nikko讲的很有意思，像今天的消费者在做消费路径选择的时候，实际上我们看到的线上、线下，购物中心跟购物中心另外一个世界，其实是一个全域的概念，在这个全域概念当中，我们其实更期望的是消费者不管是在数字世界，还是在店内，还是在店内的数字世界，当他在整个购物中心走动的时候，实际上都代表了他很多的消费行为、消费轨迹跟消费的习惯，如果我们在这个场景中，可以通过数字科技的方式，给到他更精准的每个时间点的推荐，我相信这一定会为整个的消费创意当中，带来更多的增效。最后我想听一下Jackie在这方面的一些尝试。

      Jackie：好的，我想跟大家分享几个真正落地的技术。在购物中心，比如说能够在顾客体验提升或者是具体的营销运营的层面上，会显著地去释放它的潜力。比如说顾客体验提升，我们作为购物中心，越来越多的管理者，把顾客体验作为我们非常重要的业务KPI和目标。传统的方法，如果我想了解我来购物中心的这些消费者，比如说我的目标人群，亲子类的人群，他对哪些运营的方面非常满意，对哪些运营方面不太满意，他为什么不去我的购物中心，他去了三公里之外的竞品的购物中心？传统的方法，我们可能都会用一些传统的手段，像线下的调研、问卷等。现在有大数据的方法，可以实时地利用社交媒体，大众点评的，各种亲子论坛的数据，消费者他们在讨论什么，他们在推荐什么，他们在抱怨什么。现在比如说在一些平台不仅可以分析这些点评和社交网站文字的讨论，他们去分析这些图片，甚至短视频。比如你可以很快地作为一个运营者就会知道我想吸引的亲子人群，但是他们可能抱怨的是我的这个没有母婴室，或者说我没有适合儿童的洗手池，或者说我是不是应该花一千万继续做我室内的景观，到底什么样的人在讨论这样的景观，喜欢这样的景观。都会通过这样非常快的大数据分析跟AI技术，会知道什么样的人消费人群在景观前去自拍。

      原有的这些数据分析技术，可能很快地会被这样的机器学习或者AI技术取代，注意到我们实时的决策。

      另外一个场景，比如大家再想想营销的创意，传统的营销创意，谁来写这些文案？做这些海报？这全是要我们营销的专业人士，或者是我们的广告代理商来创作。你会发现很大的潮流，有了这些大数据跟这些学习技术之后，营销的创意越来越变得像众包化化发展。

      所以对于很多购物中心来讲，我本身就是一个线下流量的入口，很多消费者他都是有内容创意能力的，如果有一些好的活动，好的营销话题点，其实他可以源源不断创造出非常优秀的UGC，PUGC的内容，来补充我的营销创意能力。所以营销创意，我们觉得越来越开始由专业人士来把控，变成向众包的方式去发展，当然这里面有很多机器学习跟大数据的技术在背后，会帮助他遴选我的消费者是什么样的人群，谁在影响他们，我撬动什么样一个传播的角度，如何最能打动我的核心消费人群。

      所以我们觉得在整个营销创意的角度，大数据跟AI技术也在发挥一个很大的变革。

      另外就是个性化导购，如何我可以给每一个购物中心的消费者，虽然他每次来都是同样一个实体环境，但是我每次可以给他完全不一样惊喜的体验，我可以给他去介绍一些适合他的新品牌，他可能还不知道，一些新的优惠活动。甚至有的时候我们坐在购物中心的二层喝咖啡，你不知道你的五层正有一个你最喜欢的作家做讲座，如何能让这些实时的信息能够被精确抓到，精确地分发到地理位置，现在都开始有一些这样的AI引擎，能够帮助购物中心把这一点做的更好。所以我们觉得这个充满了数字化和智能化机会的线下营收升级的时代。

      Jocob：我觉得讲的这个事情非常有意思。因为我在欧洲讲课的时候，我们相信未来的企业，一定是一个数字化企业。其实当作传统的零售业态的时候，我们每次去做市场测试的时候，实际上你投入的实体资源跟资金是非常大的，因为整个的迭代会非常重。因为整个市场试错，迭代，消费市场有很多的内容，如果你不经入市场，不进入消费者使用的场景，不进入门店的话，是没办法看到消费者反馈的。

      通过数字化的科技去数字化整个的零售跟我们购物中心的场景，是不是可以帮助我们的购物中心能够带来更快速地面对品牌跟消费者的反应，我觉得是一个非常有意思话题。

      我知道现在在整个人工智能领域，大家利用了大量的所谓摄像头、深度学习，去捕捉整个消费场景。有时候我自己在思考，真正的人或场的数字场景是不是整个未来所谓业态当中的发展方向，或者是一个实践。

      王博：举个案例，我们做分析，当然我还是先说结论，自己本科是理科男，所以一定要从深层结论告诉大家，这是一定的。现在在这个时代，其实我们认为互联网的这种时代，或者说我们可能靠一些模式去做商业运作的时代已经结束了，这个是毋庸置疑的。下一个时代一定是像我们现在所看到的和我们现在所做到的，一定是人工智能的时代，人工智能的时代，最重要的还是要服务于我们的人，如果是放在我们商业地产的环境上面，这个人就包含两部分，一部分是客户，一部分是为客户服务的人，一定是这两部分。

      今天我们深兰运作对这两类人进行服务的时候，我们的关注点是在视觉的分析和人工智能的算法上面。其实刚才陈先生（Nikko）也讲到了，描绘了这个场景，其实这个场景如果大家有时间，可以在我们的展厅可以看到，今天我们给欧洲和日本提供了一些方案，大家可以看到。

      就说我们在这个场景当中，运用我们普通的几个摄像头，我们可以观测到这个人从进店开始，他行走的路线这是最基本的，他拿了哪些东西，是拿走了还是放回去了，在哪个地方拿的，到最后整个的结账，这一套的流程，这个是我们已经完成了，并且大家可以去做一些体验。这是一个方面。

      我觉得从这些方面，我们其实又得到了很多的大的数据，就像刚才Jackie所说到的，我们在这个环境里面，我们构筑了一个很大的大数据，在这些上面，我们用所有的这些数据，从他的人脸，他什么时候在什么地方做了哪些事情，我们叫视频的结构化分析，我们通过这些视频的结构化分析，我们得到了大量的数据，这些数据反过来也会为我们刚才说的给我们客户服务的这一群人，提供一个更加精准的数据服务，所以我非常赞同你刚才说的应该不是说问题，我相信答案大家都是肯定的，下一步一定是通过人工智能的方法，把我们所有现在的数据，不论是线下的，可能还是通过一部分线上的，都要经过一个结构化的分析，通过一些AI智能的算法，在最后反馈到我们真实的客户，为他们带来真实的最优质的服务。

      Jocob：我觉得王博讲的这个技术性比较强，还有几分钟时间，可以做一个比较简短的总结。实际上今天讲数据科技，讲购物中心的时候，我们都是围绕着新零售的思维，以消费者为中心，以消费者的需求来驱动整个零促业态的发展。

      所以在前端如何更快速地面对市场的变化，面对消费市场快速决策的变化，如何能够提供一个更精准的前端的推荐，同时又能够更好地物联网跟智能化，整个的购物中心的设备，让我们面对消费者的快速变化，有一个更强大的、更便捷的供应链，我想这也是帮助我们的购物中心，提高我们效益当中的一个非常重要的环节。

      所以在整个数字科技，面对购物中心应用场景当中，人工智能能够给到一个最大的帮助，所有的无人技术其实不是为了取代人，其实所有的无人技术是通过真正技术化的手段，能够提高它的规模，提高它的效率，最终可以为我们的消费者提供一个更精准的服务，我相信这才是整个社会科技面对未来零售产品当中非常重要的环节。

      因为今天的时间也比较有限，我们还有几分钟的时间，不知道台下有没有嘉宾对我们台上的嘉宾有进一步的问题。

      记者1：我想问一下口红，技术能不能解决？或者什么算法能够告诉我们女孩子把口红拿起来看了又放下，她是怎么想的？

      Nikko：这个实际上我开始看的两家公司，我也挺好奇的，我说你是如何做到的？因为都是我们的被投企业，都有自己的各自技术，技术的具体细节，我不是技术男，我没有办法告诉你具体细节怎么构成的。但是我会告诉你，我看到的后台分析是怎么分析的。

      她脸部上打了很多的点，但是这不是一个单纯的看你脸上有色斑的点，它是把你的脸部肌肉的动作做了分析，通过后台很多数据的比较，包括你行为的比较，不光是脸部，包括把四肢都做了一定的鉴别。当你的动作达到一定程度的时候，后台判断你最终是喜欢不喜欢，这个就很精准了。

      第二个为什么说口红拿起来呢？口红本身是有识别属性的，当你拿起来的时候，跟你的脸部表情，跟你的四肢行为做判断的时候，就能够得出一个比较精准的判断，你对于它的东西是喜好还是犹豫，还是等等，它有不同的标签所对应的。

      记者2：几位嘉宾说的我听了很多，说创新也好，人工智能也好，最终的表现无非是效率、快速，还有个性化，其实就像刚才嘉宾举例说，像《今日头条》一样，比如我用的时候，一开始选了一些标签，包括我用到一定频次之后，它会有一些算法。比如说我是IT行业，我对娱乐感兴趣，很长一段时间之后，基本上大部分给我推送的都是相关的一些信息，这个实现了一个个性化，但是我也可以理解为对我个人而言，反而最后形成了一个同治化效果，可能我个人比较像我买东西的时候，我会更喜欢去线下，因为它是一个场，我可能会喜欢那个新鲜感和仪式感，因为它能够提供不同的可能，如果真的要我算法的话，很快速地直接上淘宝就好了，我没必要去逛。所以这个是不是在一定程度说创新技术而言，在发展过程中是否有考虑到这一点呢？如果有的话，是否我的理解说效率和快速是一些技术的核心。

      Jackie：特别好的一个问题，最近可能大家对关注比如说Facebook新闻等等，有很多关于AI各大程度上在影响我们的心智，政治价值观，当然从购物的层面或者社交的层面，你看到的资讯、新闻是什么，这个背后都有算法来影响我们。

      很简单回答这个问题就是个性化，比如我们做算法的层面上，会去调整不同的参数，所以你可以把它能够理解成我们在做算法的过程中，不停在里面加一些新的内容，都给你加新的label的门店，或者一个新的你没有尝试到的餐饮品牌，看你是不是去做反应。这个就是在扩大市场测试，所以他不停地在给你加比如你音乐的品位、电影的分类等等，去测试你是不是对这个新的品类感兴趣。

      另外一种算法，收缩的算法，根据你之前已经吃了很多麻辣烫，我再选一家麻辣烫给你，所以一定是在我们做算法的过程中，它是一个开放式的，把你介绍给更多的经理和更多的品牌这样一个过程和更精准的，根据你的历史去推荐，这两种不同的力在中间作用。

      所以这个过程，其实也说明AI说到最后还是人在统治的，背后是一些算法跟程序，实际上未来可能是一些人文学家、伦理学家，比如说来决定我们应该给大家一个什么样的购物体验或者个性化资讯的体验。所以AI最直观的我们讲是效率的提升。

      但是如果我们在购物中心的场景，短期是效率提升，未来是什么？是不是可以基于购物中心变成一个社交的平台。比如我们去年做一个非常有趣的尝试，根据个性化推荐算法，把喜欢健身品牌跟健身活动的人组织到一个社群里，让他们早上或者周末一起去跑步。所以我们就把一个购物中心对某些品牌或者是产品的热爱，转化到对一群人的一个需求点，一个对你的社交诉求的满足。

      所以我想现在可能是一个效率的问题，未来可能是让你的经验，让你的体验更充分，让你的社交更有趣，认识更多精彩的人，更多精彩事物的过程。

      Jocob：Jackie真的回答的很好，我觉得他们不仅是有颜值，更加有实力。因为时间的原因，非常感谢在座的嘉宾，能够有这样的机会跟我们台上的嘉宾做互动，非常感谢，谢谢