疾速奔向时代
⇨⇦
互联网的发展在刚起步和电商之前的时代，整体只占经济的百分之几；到了电商时代，可能占了百分之十几甚至二十；在O2O时代，比如滴滴、美团的整个新商业，或是线上的生意影响整体经济达到了30%。但还有70%是纯线下的生意，创新工场的观点是，在未来的10年，剩下的70%会完全线上化，线上线下会打成一体。
我们也看到很多大佬，比如马云，谈到了线上的优势是便利和选择，线下的优势是可以有更好的服务和体验，两者结合起来理论上是非常好的事情。下面的四点我认为是四个特别重要的因素，他们会导致OMO时代的来临：
1、移动支付的普及，我们每天习惯不带着现金上街。
美国人认为今天6亿中国人能够无摩擦的、一块钱起彼此支付，是一个难以置信的巨大提升。就像当年美国开始使用信用卡改变了所有美国人消费的习惯，给美国的经济带来巨大的提升那样，今天的线下移动支付和现金慢慢的消失会让中国领跑全世界，因为我们的消费变得更方便了。
我们不要认为这只是一个新的信用卡，它的无摩擦横跨是非常重要的。我们用信用卡去试着骑一台摩拜单车非常困难，还需要刷卡，但移动支付让我们足够便利的使用，这是特别关键的一个技术。
2、线上+线下的流量获取成为新的趋势。
创新工场投资摩拜之前，派了一位投资经理到上海跟着一台摩拜单车跑了好几天，最后我们发现这台摩拜只要放在街上就会吸引人来骑，线上的用户获取开始要几十块、上百块才能得到一个用户，但是放一台摩拜，他们就来了。
线下获取流量的方法又是一个新的突破。我们现在发现零售也开始在推进，当然一旦获取以后，线上线下的流量就一致了。在线下骑上摩拜的用户，他在线上与线下做的一切会用腾讯小程序等融合在一起。
3、真实世界的数据化。
如今，我们开始把很多过去不上线的东西都收集起来了，包括车联网、购物中心的摄像头、无人商店，当然也包括比较简单的移动支付、人脸识别、无人货柜识别，这些让过去稍纵即逝的真实世界的信息消失了，但是现在可以捕捉起来，捕捉起来就可以做AI。
4、AI最终的目标是全自动化。
无人的驾驶、无人的货柜、无人的商店、无人的物流、无人的生产。当然所谓的无人不是说一个人都没有，而是现在花的劳动力减少了很多。如果我们想象整个世界被圈起来在一个大的外包循环里，其实人在里面是一个最缓慢、最浪费时间、最降低效率的事情。所以我们要一切尽量的自动化，而AI会带来这两件事情。
我们这里讲的AI就是机器学习，在一个领域里有大量的数据可以做出更精准的判断和预测，比如推送广告、流量获取、用户留存、供应链预测、存货优化、用户转化和变现。
AI在OMO方面做的兩件事，一个用在各种数据化运营，如果是线上公司，今天所做的一切线上都可以用AI推动、优化，如果是线上+线下的公司，这些数据可以自动化流程、交易、物流，而且可以根据一个目标函数优化整个过程。
另外就是AI的黑科技，也许要5年、10年甚至是20年，我们会看到商店、工厂、驾驶、物流都开始无人化，那么这个就是OMO最终的状态，它达到一个非常强大、闭环、高速的效率。
OMO改变生活
先看三个例子，我们可以非常被动的捕捉一些物理世界的数字化。我们所投资的一个案例，被用在街头看行人过街。如果你是闯红灯不合法的过街，你就会被人脸识别，账单就会被罚款，寄到你家里，从你的账户里扣除。它和线上连接，而且是全自动的，被动的，因为我们是用摄像头捕捉的。
还有车联网和高清地图的例子，当未来汽车越来越聪明，在一辆汽车可能会出事的时候，可能可以告诉周围的车我的轮胎爆胎了，你们躲开一点。如果无人驾驶不靠谱，道路跟车甚至可以交流。例如无人驾驶，特斯拉的车出事了，由于看错了前面的卡车，如果道路可以提醒它你不能再往那边走了，要撞车了，它可以收回一点。
所以线上线下的数据，每一辆车开到什么地方都是可以捕捉的，我们可以被动的在一个城市里布下很多摄像头，把每一辆车的位置捕捉起来。
一个智慧城市的交通可以很聪明的去调度红绿灯，让我们不用等太久，找到一些可能会出事的地方，把一些危险的事情预警出来，这些都是未来的智能交通、城市化可以做的。
还有上班的时候，可以这条路上八条道往城中心走，下班八条道是往城外走，这样会疏解我们现在的交通堵塞。
另外线上线下打通以后，以摩拜、滴滴为例，不但能够很好的预测未来的交通怎么走，还可以引导交通。如果我们发现太多摩拜在CBD，可以用打折鼓励或是小程序提醒的方式。
自动驾驶时代来了我们会更进一步，无人车彼此会给出信号，相信在未来当无人车全部连接起来以后，线上线下完整的打通，人类会有一天将不再被允许开车上路。
无人驾驶的精确度，大概在十年、二十年之后会远远的超过人，就像如今我们不会想象人开高铁、地铁，因为人不适合在那种环境里面开车。
接着举一个例子，这样的例子听起来很玄，实际已经发生了。智慧城市很难做，因为红绿灯需要升级，比如说摩拜已经成为了世界上最大、最早的一个交通方便的物联网运用。
摩拜单车一天被启动4000万次，不断地收集数据，每一个人上下车的地点、速度，传感器、GPS加速器、蓝牙、MMFC、热感器不断的上传，一天可以累积20个T的数据。
每一辆车在什么地方我们都是清清楚楚的，这样更可以帮助我们运营。无论是线上的流量获取，或是线下的鼓励、折扣、合作，或者是针对性的广告投放，都可以线下线上完整的结合。
这样的一套系统因为在国内，因为我们有了移动支付，才带来了这种摩拜创业的机会，所以当我们谈到移动支付普及到6？7亿用户的时候，我们不要只认为这是腾讯、阿里的机会，我们要想到如果没有非常便利的移动支付，像摩拜甚至美团和滴滴这样的创业，都不会像今天那么普及，它真的是一个便利全民的举措。endprint
今天的线下零售效率非常低，所以线上的模式引入线下，我们要把线下的数据也能收集起来。闭上眼睛想象一下，我们以后设计的服装、珠宝不只在线上卖，在线下卖的时候也能知道：谁走进了这个店，谁拿起了哪一件衣服试穿，谁把它放回去了，谁流连忘返了很久、看了价格很久，最后谁决定不买了，谁快速的买，谁看都不看，每一个人都是什么背景，就像在线上的时候，淘宝、百度、今日头条知道你是谁，知道你注册的号码。
我们可以想象以后线下的生活每个人都是举着一个自己的ID，进入店里的时候那个店识别了我的人脸，我是什么样的人，在线上购买了什么样的东西。它可以很聪明的识别线上的商品给客人看看他会不会购买，也可以根据线下的购买做线上的推广，线上线下被彻底打通。
这里我们举一个投资的款多多为例，它现在从款式的设计直到步入零售店，已经从过去的30天降到了10天，因为能够捕捉到用户的需求，然后把背后整个生产的流程全部都数字化，我觉得这样对零售会有特别巨大的影响。
我们也投了一家公司在这个领域的项目，叫F5未来商店，这是一个便利店。一个传统的商店也有很大的问题，因为它不知道人的需求，不知道该备什么货，坪效的优化和其他的挑战很大。
F5未来商店是这么做的，它是一个全自动无人的商店，进去以后会把常备购买的货品，主要是吃的，如我们的午餐、素食、鱼丸面，或者是一杯奶茶，背后通过无人式的通调，节省了很多时间。
一方面无人商店很吸引人，另一方面也是因为不用排队了，因为很多人的衣食住行80%的时候是为了解决需求的问题，并不见得需要去做一个顶级的美食，只希望能够快速有效的得到他想要的产品。
另一方面，对整个运营来说，知道每一个人看了什么、知道什么、顺便买了什么，背后的商品采集和推送过程都可以重新定位。比如说某一个人常常吃鱼丸面，我们就会想，当他走到了附近是不是该推送一个广告给他，或者吃了大蒜拌面后的人都会买一包口香糖，我们是不是卖的时候也就这么推送一下。
所以它在整个流程和用户推送方面都是接近了线上的运营，可以想象F5未来商店是一个纯线上的商店，有绝对高的效率，对每一个用户有非常清晰的认识。把用户的一举一动都给捕捉起来，所以能达到精准营销，这个会颠覆未来很多的零售，我们也看到了阿里做的盒马鲜生，腾讯投资的企业，都在这个领域开始有动作，这个我觉得是未来商店的一个方向。
OMO改变教育
今天的教育非常低效，因为教育有四个部分：有我们教学的备课、有我们学习的课堂、回家的练习、最后的考试测试，这四件事情跟零售一样低效。
在学校，一个老师准备了课教了出去，一个月之后做一次月考的时候才发现那10个学生没有懂，没有懂怎么办？还得继续往下教，第一部分基础没有学会怎么学第二部分？这样一个月延迟的教课和测试就导致了老师可能会没有办法最优化他的教学课程。
我们可以想象线上的课程，比如说我们投的VIPKID，就不会有类似问题的发生。但是事实上线下教育是非常普及的，无论是我们的公共教育，还是像我们投资的高思线下这一类的教育。人们还是希望教育有线下的成分，当然我们经过了电子化、结构化这两个过程，我们认为这其实还是不够的，下一步OMO化应该在课堂的时候清晰的捕捉每一个学生学了什么，在什么地方没有听懂，哪些重要的观点没有懂，还需要去继续的补强，补强的过程是老师因材施教的教给他，还是需要老师给他补习，还是回家练习一下，因为这背后有每一个学生完整的数据，可以在线上线下做一个完整的融合。
除了這个以外我们投资的另外一家公司叫盒子鱼，就是帮助老师备课，开始在课堂上的学习，学习了以后每一个学生的进度都在APP里运行，哪些知识点不懂，回家可以线下经过语音识别让他继续练一些单词直到练会为止，最后回到学校考试，考不好的点再回去经过线上线下、校内校外做一个完整的补全。
我们认为OMO是一个完整的事情，在每一个领域，线下线上都可以接触，会真的把新商业100%带进中国的未来。我们可以看到在互联网时代中国是学习美国的，在移动互联网彼此借鉴，O2O时代滴滴、美团超越美国的公司，OMO有巨大的优势让我们领跑世界。第一个优势是我们线上的数据最多，第二个优势是线下的采集比线上还要多，线上多3倍，线下多100倍，移动支付非常普及，AI快速增强。