據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，定位技術(shù)等位置智能有助于預(yù)測(cè)消費(fèi)者在購(gòu)買(mǎi)商品之前的位置，這不僅能夠顛覆現(xiàn)有的零售業(yè)，也會(huì)為城市規(guī)劃、農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸以及防災(zāi)減災(zāi)帶來(lái)更多益處。

　　五年前亞馬遜為其所謂的“預(yù)期發(fā)貨”（anticipatory shipping）申請(qǐng)了專(zhuān)利。該公司不是等待客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)商品，而是主動(dòng)地將包裹放置到快遞系統(tǒng)中，等待客戶(hù)最終提供一個(gè)送貨地址。盡管有關(guān)此項(xiàng)專(zhuān)利的細(xì)節(jié)很少，但不難想象這個(gè)電子商務(wù)巨頭有朝一日會(huì)將其大量的個(gè)人數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)分析相結(jié)合，在消費(fèi)者知道自己想要什么之前，就猜出他們想要什么。真正的訣竅在于了解客戶(hù)何時(shí)會(huì)這樣做。

　　多倫多羅特曼管理學(xué)院人工智能和醫(yī)療委員會(huì)主席、《預(yù)測(cè)機(jī)器：人工智能的簡(jiǎn)單經(jīng)濟(jì)學(xué)》的合著者阿維·戈德法布（Avi Goldfarb）表示，“ 今天我們通過(guò)物理地址投遞包裹，因?yàn)槲覀冎澜ㄖ锏奈恢?。但隨著你發(fā)送的包裹越來(lái)越多，應(yīng)該需要更好地預(yù)測(cè)客戶(hù)會(huì)出現(xiàn)在哪里。”

　　換句話說(shuō)，將有效預(yù)測(cè)與客戶(hù)的意圖及其位置相結(jié)合，可以產(chǎn)生戈德法布所謂的“軌跡”，或理解人們?nèi)绾卧谧约旱氖澜缰幸苿?dòng)。 戈德法布認(rèn)為，了解這一屬性是降低物流成本和提高零售客戶(hù)滿(mǎn)意度的關(guān)鍵，亞馬遜似乎也同意這一觀點(diǎn)，開(kāi)始在旗下的全食超市安裝儲(chǔ)物柜，讓客戶(hù)能夠取回自己訂購(gòu)的商品；或是將商品送到顧客的汽車(chē)上，并打造公司自己的“最后一英里”配送車(chē)隊(duì)。

　　下一個(gè)前沿

　　在這三個(gè)方面——意圖，預(yù)測(cè)和位置——前兩個(gè)的戰(zhàn)略?xún)r(jià)值很容易理解。但是位置智能（LI）在空間上將這些見(jiàn)解置于環(huán)境中的價(jià)值仍未得到足夠的重視。

　　美國(guó)環(huán)境系統(tǒng)研究所公司是世界最大的地理信息系統(tǒng)技術(shù)提供商。在最近委托進(jìn)行的一項(xiàng)面向企業(yè)高管的快速公司調(diào)查中，只有一半的受訪者（55％）熟悉LI，不到三分之一（31％）的公司受訪者表示他們的公司在使用LI技術(shù)。他們?nèi)狈εd趣的原因包括認(rèn)識(shí)程度不夠、要求確定的回報(bào)率（49%）、沒(méi)有相應(yīng)投資預(yù)算等等。

　　現(xiàn)狀已經(jīng)開(kāi)始有所改變。調(diào)查也顯示，那些使用位置智能LI的人報(bào)告稱(chēng)該技術(shù)對(duì)他們的業(yè)務(wù)已經(jīng)非常重要（89％），并且投資回報(bào)率不錯(cuò)（63％）。最常見(jiàn)的用途是市場(chǎng)—客戶(hù)分析和行業(yè)細(xì)分（47％）、物流，投遞和路徑規(guī)劃管理（26％）、實(shí)時(shí)資產(chǎn)跟蹤和警報(bào)（23％）——所有這些都反映了理解客戶(hù)軌跡的努力，就像亞馬遜所做的那樣。零售商競(jìng)相復(fù)制其分析能力，這只是到2021年LI市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到163億美元的原因之一。

　　跟蹤農(nóng)產(chǎn)品，預(yù)測(cè)洪水

　　目前位置智能LI的應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了零售業(yè)。伴隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的興起，分析精確至平方毫米的土壤狀況、陽(yáng)光、降雨和農(nóng)作物產(chǎn)量只能通過(guò)LI來(lái)實(shí)現(xiàn)，從農(nóng)場(chǎng)到餐桌跟蹤收獲的農(nóng)產(chǎn)品也要靠LI。例如，LI提供的這種能力能夠使一個(gè)大型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者實(shí)時(shí)跟蹤每輛卡車(chē)的位置，溫度和軌跡，從而降低因農(nóng)產(chǎn)品腐爛造成的成本上升。

　　Esri專(zhuān)業(yè)服務(wù)總監(jiān)布賴(lài)恩？克羅斯（Brian Cross）表示，“他們知道黑莓和草莓是在哪里采摘的，每個(gè)包裝盒蓋上都會(huì)貼上標(biāo)簽。”他指的是包裝漿果的塑料容器。 “如果他們收到任何投訴，或者得知某樣農(nóng)產(chǎn)品在運(yùn)輸過(guò)程中變質(zhì)，就可以找到確切的位置。”這些見(jiàn)解與公司龐大的農(nóng)場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)共享，并提供了重復(fù)應(yīng)用的機(jī)會(huì)。

　　保險(xiǎn)是另一個(gè)可以利用位置智能的領(lǐng)域。例如，當(dāng)哈維颶風(fēng)去年秋天襲擊休斯敦時(shí)，Esri與國(guó)家氣象局合作，計(jì)算風(fēng)暴的累計(jì)降雨量何時(shí)以及如何在該城市的洪泛平原上飆升，使他們能夠提前預(yù)測(cè)洪水高度。事實(shí)證明，這些預(yù)測(cè)對(duì)于將風(fēng)暴受害者轉(zhuǎn)向避難所以及移動(dòng)或防范財(cái)產(chǎn)被洪水淹沒(méi)至關(guān)重要去年自然災(zāi)害給美國(guó)造成的損失達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的3060億美元，利用位置情報(bào)來(lái)減輕財(cái)產(chǎn)損失和保險(xiǎn)損失具有立竿見(jiàn)影的投資回報(bào)率。

　　調(diào)查中詢(xún)問(wèn)公司高管希望從位置分析中獲得什么，他們的答案包括獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)（67％）和創(chuàng)造新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)（56％）以及優(yōu)化運(yùn)營(yíng)（50％）。接下來(lái)，當(dāng)詢(xún)問(wèn)他們未來(lái)打算如何應(yīng)用LI時(shí)，他們的回應(yīng)從物流及跟蹤轉(zhuǎn)變?yōu)楦呓ㄔO(shè)性的想法，如提高運(yùn)營(yíng)意識(shí)和效率（18%）和移動(dòng)員工管理（16%）等等。換句話說(shuō)，了解每個(gè)人和所有人的位置可以獲得巨大的利潤(rùn)，但知道事情的發(fā)展方向——它們的發(fā)展軌跡——可以提供重塑整個(gè)行業(yè)的機(jī)會(huì)。

　　在《預(yù)測(cè)機(jī)器》中，戈德法布和他的共同作者提出了一個(gè)思想實(shí)驗(yàn)：如果亞馬遜在客戶(hù)點(diǎn)擊購(gòu)買(mǎi)之前就開(kāi)始發(fā)貨呢？最初的回報(bào)率要很高，因此公司才有動(dòng)力投資能夠收集和補(bǔ)充不需要商品的基礎(chǔ)設(shè)施。但是，隨著它對(duì)其預(yù)測(cè)的微調(diào)，亞馬遜的商業(yè)模式將開(kāi)始從內(nèi)到外轉(zhuǎn)變，“從先下單再發(fā)貨到先發(fā)貨再下單”，他們寫(xiě)道。了解其客戶(hù)的行為軌跡將為亞馬遜帶來(lái)無(wú)與倫比的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

　　零售商一直處于位置分析的最前沿，從使用航空攝影進(jìn)行選址到跟蹤商場(chǎng)內(nèi)部的消費(fèi)者都是如此。但麻省理工學(xué)院公民數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)室地圖專(zhuān)家兼主任莎拉·威廉姆斯（Sarah Williams）預(yù)測(cè)，隨著軟件和傳感器的成本和復(fù)雜性的降低，這些功能將會(huì)有新的用途。 “人工智能讓我們以前所未有的方式了解城市中的人員流動(dòng)，”她說(shuō)。“在這個(gè)基礎(chǔ)上，我們可以建造各種各樣的東西，無(wú)論是更高效的交通系統(tǒng)，還是更好的公共空間。”

　　為此，威廉姆斯和她的團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了Benchmark，這是一個(gè)看似簡(jiǎn)單的木制長(zhǎng)凳，里面裝有傳感器，用于采集數(shù)據(jù)并分析人們?nèi)绾问褂霉珗@和其他地方。 她說(shuō)：“我們可以對(duì)一個(gè)特定的城市設(shè)計(jì)是好是壞進(jìn)行評(píng)估和提供證據(jù)。”我們可以想象其他的可能性。在一個(gè)滿(mǎn)是自動(dòng)便利店的城市里，或許真正的選址分析將被軌跡所取代，因?yàn)樽詣?dòng)零售商將跟隨顧客而不是引導(dǎo)他們?nèi)ド痰辍?/p>