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       “目前，中国每天近60%的电商包裹是跑在大数据上的。”在菜鸟网络总裁童文红看来，电商物流行业的大数据基础设施建设已经基本完成。

的确，相较不少行业，快递、物流、移动出行领域在大数据应用上可谓先行一步，而其前景也依然值得期待——

       挖掘程度还可更深。目前，滴滴的订单分配还需用到人为制定的规则。滴滴认为，今后数据量更大，需要逐步依靠机器学习自动设定规则。所谓机器学习，是从数据中发现特有模式，并自动提升计算机算法性能。今年5月，滴滴成立了机器学习研究院，瞄准的就是这一关键点。

       应用范围还可更广。“每天上百万辆汽车在路上行驶，我们可以靠轨迹数据把一座城市的地图给画出来。”滴滴有关负责人表示，比起传统测绘，依靠不断变动的实时数据来画地图更快更新也更精准，“比如一些小路，地图上没有，可司机抄个近道就能显示在后台。”此外，今后通过后台大数据分析，打车平台还能估算出当下最热门的餐厅和酒店，乃至描绘出乘客的消费习惯、能力等个人情况。

       数据流转起来，有望实现“1+1＞10”，企业期待共享政府数据

       “你有你的数据，我有我的数据，但是数据流转起来才能产生更大价值，这就是‘1+1>10’。”正如丁宏伟所言，大数据时代最需要的莫过于开放与共享。

       在快递行业，传统使用的是纸质面单，人工录入一单至少2分钟；如今，依靠电子面单，只需巴枪扫描一下运单号，发货人、收货人、送货企业和具体线路等完整链路信息便可自动录入系统，时间只需一秒。到今年8月，国内排名前15位的快递公司已经全部使用了电子面单，使用率接近60%。要知道，1年前，使用率还不足5%。这中间发生了什么？

       原来，此前不少快递公司也曾推广各自的电子运单系统，但由于需和电商卖家一一进行技术对接，产生多次开发成本和时间成本，普及速度很慢。为此，菜鸟网络联合15家快递公司推出标准化的公共电子面单平台，向商家开放免费申请接入。接入平台之后，德邦快递切实感受到便利：以前，自有系统无法对电商卖家统一支持；现在，各个卖家在系统下单时选择德邦后，订单信息将自动发至后台系统，还可将订单号和运单号智能匹配，实现了及时查询和对账。

       “我们跟腾讯地图等互联网企业有非常良好的合作。”采访中，滴滴有关负责人也向记者表达了共享政府数据的愿望。他表示，美国在数据开放上走得较早，多年前交通管理部门就向社会公开了大量数据，若我国有关部门能将红绿灯设置等信息公之于众，滴滴就能对城市交通状况有更清晰的了解，也就有可能更精准地预测行程时间，“现在是闭着眼睛去猜，今后若能睁着眼睛去看，改变会是难以想象的。”

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