據(jù)國外媒體報道，定位技術(shù)等位置智能有助于預測消費者在購買商品之前的位置，這不僅能夠顛覆現(xiàn)有的零售業(yè)，也會為城市規(guī)劃、農(nóng)產(chǎn)品運輸以及防災減災帶來更多益處。

　　五年前亞馬遜為其所謂的“預期發(fā)貨”（anticipatory shipping）申請了專利。該公司不是等待客戶購買商品，而是主動地將包裹放置到快遞系統(tǒng)中，等待客戶最終提供一個送貨地址。盡管有關(guān)此項專利的細節(jié)很少，但不難想象這個電子商務巨頭有朝一日會將其大量的個人數(shù)據(jù)與預測分析相結(jié)合，在消費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何時會這樣做。

　　多倫多羅特曼管理學院人工智能和醫(yī)療委員會主席、《預測機器：人工智能的簡單經(jīng)濟學》的合著者阿維·戈德法布（Avi Goldfarb）表示，“ 今天我們通過物理地址投遞包裹，因為我們知道建筑物的位置。但隨著你發(fā)送的包裹越來越多，應該需要更好地預測客戶會出現(xiàn)在哪里。”

　　換句話說，將有效預測與客戶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印?戈德法布認為，了解這一屬性是降低物流成本和提高零售客戶滿意度的關(guān)鍵，亞馬遜似乎也同意這一觀點，開始在旗下的全食超市安裝儲物柜，讓客戶能夠取回自己訂購的商品；或是將商品送到顧客的汽車上，并打造公司自己的“最后一英里”配送車隊。

　　下一個前沿

　　在這三個方面——意圖，預測和位置——前兩個的戰(zhàn)略價值很容易理解。但是位置智能（LI）在空間上將這些見解置于環(huán)境中的價值仍未得到足夠的重視。

　　美國環(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。在最近委托進行的一項面向企業(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趣的原因包括認識程度不夠、要求確定的回報率（49%）、沒有相應投資預算等等。

　　現(xiàn)狀已經(jīng)開始有所改變。調(diào)查也顯示，那些使用位置智能LI的人報告稱該技術(shù)對他們的業(yè)務已經(jīng)非常重要（89％），并且投資回報率不錯（63％）。最常見的用途是市場—客戶分析和行業(yè)細分（47％）、物流，投遞和路徑規(guī)劃管理（26％）、實時資產(chǎn)跟蹤和警報（23％）——所有這些都反映了理解客戶軌跡的努力，就像亞馬遜所做的那樣。零售商競相復制其分析能力，這只是到2021年LI市場價值將達到163億美元的原因之一。

　　跟蹤農(nóng)產(chǎn)品，預測洪水

　　目前位置智能LI的應用遠遠超出了零售業(yè)。伴隨著精準農(nóng)業(yè)的興起，分析精確至平方毫米的土壤狀況、陽光、降雨和農(nóng)作物產(chǎn)量只能通過LI來實現(xiàn)，從農(nóng)場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大型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者實時跟蹤每輛卡車的位置，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專業(yè)服務總監(jiān)布賴恩？克羅斯（Brian Cross）表示，“他們知道黑莓和草莓是在哪里采摘的，每個包裝盒蓋上都會貼上標簽。”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)品在運輸過程中變質(zhì)，就可以找到確切的位置。”這些見解與公司龐大的農(nóng)場網(wǎng)絡共享，并提供了重復應用的機會。

　　保險是另一個可以利用位置智能的領(lǐng)域。例如，當哈維颶風去年秋天襲擊休斯敦時，Esri與國家氣象局合作，計算風暴的累計降雨量何時以及如何在該城市的洪泛平原上飆升，使他們能夠提前預測洪水高度。事實證明，這些預測對于將風暴受害者轉(zhuǎn)向避難所以及移動或防范財產(chǎn)被洪水淹沒至關(guān)重要去年自然災害給美國造成的損失達到創(chuàng)紀錄的3060億美元，利用位置情報來減輕財產(chǎn)損失和保險損失具有立竿見影的投資回報率。

　　調(diào)查中詢問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爭優(yōu)勢（67％）和創(chuàng)造新的市場機會（56％）以及優(yōu)化運營（50％）。接下來，當詢問他們未來打算如何應用LI時，他們的回應從物流及跟蹤轉(zhuǎn)變?yōu)楦呓ㄔO(shè)性的想法，如提高運營意識和效率（18%）和移動員工管理（16%）等等。換句話說，了解每個人和所有人的位置可以獲得巨大的利潤，但知道事情的發(fā)展方向——它們的發(fā)展軌跡——可以提供重塑整個行業(yè)的機會。

　　在《預測機器》中，戈德法布和他的共同作者提出了一個思想實驗：如果亞馬遜在客戶點擊購買之前就開始發(fā)貨呢？最初的回報率要很高，因此公司才有動力投資能夠收集和補充不需要商品的基礎(chǔ)設(shè)施。但是，隨著它對其預測的微調(diào)，亞馬遜的商業(yè)模式將開始從內(nèi)到外轉(zhuǎn)變，“從先下單再發(fā)貨到先發(fā)貨再下單”，他們寫道。了解其客戶的行為軌跡將為亞馬遜帶來無與倫比的競爭優(yōu)勢。

　　零售商一直處于位置分析的最前沿，從使用航空攝影進行選址到跟蹤商場內(nèi)部的消費者都是如此。但麻省理工學院公民數(shù)據(jù)設(shè)計實驗室地圖專家兼主任莎拉·威廉姆斯（Sarah Williams）預測，隨著軟件和傳感器的成本和復雜性的降低，這些功能將會有新的用途。 “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，”她說。“在這個基礎(chǔ)上，我們可以建造各種各樣的東西，無論是更高效的交通系統(tǒng)，還是更好的公共空間。”

　　為此，威廉姆斯和她的團隊創(chuàng)建了Benchmark，這是一個看似簡單的木制長凳，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：“我們可以對一個特定的城市設(shè)計是好是壞進行評估和提供證據(jù)。”我們可以想象其他的可能性。在一個滿是自動便利店的城市里，或許真正的選址分析將被軌跡所取代，因為自動零售商將跟隨顧客而不是引導他們?nèi)ド痰辍?/p>