极海空间智能决策业务营收同比再翻一番|泰伯网专访
在以“空间智能驱动万物互联”为主题的2018全球地理信息开发者大会（WGDC 2018）上，智能决策科技领先者极海在“空间大数据+人工智能”分论坛中分享了其在过去一年中在市场和技术方面所取得的进展，包括与IBM、麦当劳、中国城市规划设计研究院、中国指数研究院等企业和机构建立合作关系，赋能空间智能决策能力；确立在规划、零售、地产类金融等细分领域的市场拓展计划，以及面向行业客户需求，利用AI技术提高数据挖掘及应用分析的效率。
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业务规模翻番，垂直市场机会明朗
在泰伯网于此次大会对极海CTO吴泳锋的专访中，吴泳锋结合极海的业务发展，谈到基于空间大数据的空间智能决策服务依然呈现快速发展的势头：同比2016年营收状况，2017年极海营收再翻一番；极海主要的商业模式包括云平台、数据、行业咨询三个方面的服务，在2017年的营收比重分别约为40%、30%和30%；其中，一站式云平台营收去年比前年增长了4倍，极海方面能够从中确认市场对于一站式服务存有刚性需求。
在现有的业务状况下，吴泳锋表示，极海向垂直细分市场拓展的计划，会持续以标准化的云平台服务切入客户需求。
吴泳锋提到，空间大数据应用和分析市场的持续做大，正得益于行业潜在客户在业务优化、效率和营收提升等方面的内需，这种内需进而转为对新技术、新方法和模式积极追求的一种态度。因此，极海往往会先和客户基于现有的标准化空间服务探讨到底能解决哪些当前实际的问题，而这么做的目的也在于帮助客户减免不必要的额外产品开发的成本。
极海目前正在深耕的规划、零售和地产类的金融服务等领域的市场，在吴泳锋看来，这些行业对空间大数据及其应用有着更明确的需求。例如：
规划领域正在摆脱以往的经验主义或单方面的顶层决策设计，并已着重利用丰富的空间大数据支持城市的规划、建设和信息化管理方案的制定。而城市的可持续发展，也有赖于依托空间化手段对城市规划成果进行长期的监测和评估。
零售领域从地理空间的维度对商业的市场环境进行分析。商业选址、商业活动策划、产品投放、涉及营收相关的业务分析等商业行为，其最终决策对于环境、人口、经济、消费等多元化品类的大数据空间化分析，一直以来有着天然的需求。
地产类金融领域则面向现有的国内地产投资热潮，在地产投策咨询和地产金融属性分析方面提供服务，其本质仍然是对地产价值的评估。而合理的空间化市场分析，能够面向真实的市场需求帮助地产商和公众，优化租、售配置方案，实现地产资源的最优配置。
吴泳锋强调，极海的市场战略，会始终贯彻“以找到客户需求和标准化服务的切合点为前提”，从赋能者角度为上下游合作伙伴提供支持。除此之外，团队会面向行业共需，持续优化空间大数据云服务平台的功能和体验。
这其中，极海一直在AI和“自然街区”方面进行布局。
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产品技术趋势
吴泳锋提到，AI将会是空间大数据分析与空间智能决策中不可或缺的支持。极海接下来会将AI方面的能力封装到现有的云服务平台中，并提供以下两种具体的服务。
面向影像数据的信息挖掘和提取
其一，是面向影像数据的信息挖掘，在对地物目标进行机器学习训练后，实现对目标物的快速自动化识别、提取和分析。
其二，是面向更广泛品类的空间大数据，建立智能化的、面向具体业务分析需求的算法模型，提高数据挖掘和分析的效率。
对于自然街区划分，则代表着空间大数据分析手段的一种迭代和演进趋势。
基于自然街区的城市商圈
据吴泳锋介绍，基于“自然街区”产品的空间大数据分析，与依托传统网格数据的分析相比，更能够与多行业的实际应用场景相契合。例如，网格数据很难在更精细的地图比例尺下清晰反映某一个位置及其周边的空间属性，而自然街区则根据业务需要，依照实际存在的外部道路、铁路、河流、山川这些物理阻隔对地图进行划分，将复杂多变的用地类型划分开，使每一个统计单元内部用地类型具备较高一致性，因而在具体的分析场景中有着更高的参考价值。
吴泳锋强调，纯人工划分全国300多个城市的“自然街区”耗时耗力，且容易因多人合作完成出现标准不一的情况。而极海技术团队在AI层面的技术积累，目前能够为精细化、全自动的自然街区划分提供支持。吴泳锋提到，极海是国内首家将“自然街区”产品落地的公司，而在实际的客户服务中，团队已经验证了这种空间分析手段的可靠性。
长期来看，吴泳锋表示，技术团队仍然会从产品层面降低空间大数据云服务平台的专业化操作门槛，淡化产品作为GIS类软件的影子，最终提高产品的易用性；而空间大数据应用与空间智能决策市场的壮大，也将得益于产品在使用体验上的持续优化，让越来越多的行业从业者得以快速认知空间分析技术的价值，并利用其驱动自身业务的发展。
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