"未來10年，所有線下生意會100%線上化。"

12月12日，創新工場董事長兼CEO李開復在36氪主辦的第五屆WISE大會——“WISE2017新商業大會”演講時說。

李開復認為，互聯網對實體經濟的影響，經歷了純線下時代、電商時代、O2O時代，正在逐步深化。未來OMO的新商業浪潮將推動線下生意在10年內完成線上線下一體化。

在交通出行、新零售、教育、B2B等領域，OMO正在發生。比如，“當未來汽車越來越聰明，它可以告訴周圍的車輪胎爆胎了，‘你們躲開一點’。”

四個要素促成了“OMO”時代的到來：移動支付的普及；線上＋線下成了流量獲取的新趨勢；真實物理世界的數據化以及AI推動出行、零售、教育、生產等領域的全面自動化。

李開復認為，中國在OMO創業中存在巨大的優勢，能夠領跑世界。“第一，我們線上的數據最多，多三倍。第二，線下數據的采集比線上還要多，多100倍。加之移動支付的普及，會讓AI迅速增強。”

以下是分享原文，由創新工場整理：

非常高興又一次來到WISE大會，談對新商業的看法，可能大家聽我談AI比較多，今天換個話題，談“OMO時代——中國領跑世界”。

OMO是什么意思呢？OMO就是線上線下完整的融合，所有線上線下的數據和一切都融為一個生態體系。

互聯網的發展在剛起步和電商之前的時代，整體只占經濟的百分之幾；到了電商時代，可能占了百分之十幾甚至二十；在O2O時代，比如滴滴、美團的整個新商業，或是線上的生意影響整體經濟達到了30%。

但還有70%是純線下的生意，創新工場的觀點是，在未來的10年，剩下的70%會完全線上化，線上線下會打成一體。

我們也看到很多大佬，比如馬云，談到了線上的優勢是便利和選擇，線下的優勢是可以有更好的服務和體驗，兩者結合起來理論上是非常好的事情。實際上它會怎么發生呢？下圖的四點我認為是四個特別重要的因素，他們會導致OMO時代的來臨：

第一點，是移動支付的普及，我們每天習慣不帶著現金上街。

我剛從美國回來，美國人認為今天6億中國人能夠無摩擦的、一塊錢起彼此支付，是一個難以置信的巨大提升。就像當年美國開始使用信用卡改變了所有美國人消費的習慣，給美國的經濟帶來巨大的提升那樣，今天的線下移動支付和現金慢慢的消失會讓中國領跑全世界，因為我們的消費變得更方便了。

我們不要認為這只是一個新的信用卡，它的無摩擦橫跨30%是非常重要的。我們用信用卡去試著騎一臺摩拜單車非常困難，還需要刷卡，但移動支付讓我們足夠便利的使用，所以這是特別關鍵的一個技術。

第二點，線上+線下的流量獲取成為新的趨勢。

創新工場投資摩拜之前，派了一位投資經理到上海跟著一臺摩拜單車跑了好幾天，最后我們發現這臺摩拜只要放在街上就會吸引人來騎，線上的用戶獲取開始要幾十塊、上百塊才能得到一個用戶，但是放一臺摩拜，他們就來了。

所以線下獲取流量的方法又是一個新的突破。我們現在發現零售也開始在推進，當然一旦獲取以后，線上線下的流量就一致了。在線下騎上摩拜的用戶，他在線上與線下做的一切會用騰訊小程序等融合在一起。

再加上兩件AI相關的事情。

第一件就是真實世界的數據化。

如今我們開始把很多過去不上線的東西都收集起來了，包括車聯網、購物中心的攝像頭、無人商店，當然也包括比較簡單的移動支付、人臉識別、無人貨柜識別，這些讓過去稍縱即逝的真實世界的信息消失了，但是現在可以捕捉起來，捕捉起來就可以做AI。

最終一點，AI最終的目標是全自動化。

無人的駕駛、無人的貨柜、無人的商店、無人的物流、無人的生產。當然所謂的無人不是說一個人都沒有，而是現在花的勞動力減少了很多。如果我們想象整個世界被圈起來在一個大的外包循環里，其實人在里面是一個最緩慢、最浪費時間、最降低效率的事情。所以我們要一切盡量的自動化，而AI會帶來這兩件事情。

深度的講，AI是什么呢？

我們不是講接近人的強AI，我們這里講的AI就是機器學習，在一個領域里有大量的數據可以做出更精準的判斷和預測，比如推送廣告、流量獲取、用戶留存、供應鏈預測、存貨優化、用戶轉化和變現。

剛才提到了AI在OMO方面做的兩件事，一個用在各種數據化運營，如果是線上公司，今天所做的一切線上都可以用AI推動、優化，如果是線上+線下的公司，這些數據可以自動化流程、交易、物流，而且可以根據一個目標函數優化整個過程。

另外就是AI的黑科技，也許要5年、10年甚至是20年，我們會看到商店、工廠、駕駛、物流都開始無人化，那么這個就是OMO最終的狀態，它達到一個非常強大、閉環、高速的效率。

這么講抽象了一點，現在挑三個領域更深入的講一下。

第一個領域，跟出行交通有關。

先看三個例子，我們可以非常被動的捕捉一些物理世界的數字化。我們所投資的一個案例，被用在街頭看行人過街。如果你是闖紅燈不合法的過街，你就會被人臉識別，賬單就會被罰款，寄到你家里，從你的賬戶里扣除。它和線上連接，而且是全自動的，被動的，因為我們是用攝像頭捕捉的。

還有車聯網和高清地圖的例子，當未來汽車越來越聰明，在一輛汽車可能會出事的時候，可能可以告訴周圍的車我的輪胎爆胎了，你們躲開一點。如果無人駕駛不靠譜，道路跟車甚至可以交流。例如無人駕駛，特斯拉的車出事了，由于看錯了前面的卡車，如果道路可以提醒它你不能再往那邊走了，要撞車了，它可以收回一點。

所以線上線下的數據，每一輛車開到什么地方都是可以捕捉的，我們可以被動的在一個城市里布下很多攝像頭，把每一輛車的位置捕捉起來。

一個智慧城市的交通可以很聰明的去調度紅綠燈，讓我們不用等太久，找到一些可能會出事的地方，把一些危險的事情預警出來，這些都是未來的智能交通、城市化可以做的。

還有上班的時候，可以這條路上八條道往城中心走，下班八條道是往城外走，這樣會疏解我們現在的交通堵塞。

另外線上線下打通以后，以摩拜、滴滴為例，不但能夠很好的預測未來的交通怎么走，還可以引導交通。如果我們發現太多摩拜在CBD，可以用打折鼓勵或是小程序提醒的方式。

自動駕駛時代來了我們會更進一步，無人車彼此會給出信號，相信在未來當無人車全部連接起來以后，線上線下完整的打通，人類會有一天將不再被允許開車上路。

無人駕駛的精確度，大概在十年、二十年之后會遠遠的超過人，就像如今我們不會想象人開高鐵、地鐵，因為人不適合在那種環境里面開車。

接著舉一個例子，這樣的例子聽起來很玄，實際已經發生了。智慧城市很難做，因為紅綠燈需要升級，比如說摩拜已經成為了世界上最大、最早的一個交通方便的物聯網運用。

摩拜單車一天被啟動4000萬次，不斷地收集數據，每一個人上下車的地點、速度，傳感器、GPS加速器、藍牙、MMFC、熱感器不斷的上傳，一天可以累積20個T的數據。

每一輛車在什么地方我們都是清清楚楚的，這樣更可以幫助我們運營。無論是線上的流量獲取，或是線下的鼓勵、折扣、合作，或者是針對性的廣告投放，都可以線下線上完整的結合。

這樣的一套系統因為在國內，因為我們有了移動支付，才帶來了這種摩拜創業的機會，所以當我們談到移動支付普及到6、7億用戶的時候，我們不要只認為這是騰訊、阿里的機會，我們要想到如果沒有非常便利的移動支付，像摩拜甚至美團和滴滴這樣的創業，都不會像今天那么普及，它真的是一個便利全民的舉措。

下面舉一個零售的例子。

今天的線下零售效率非常低，比如說我女兒是一個服裝設計師，她目前在線下創業的方法就是設計一些衣服，然后去尋找面料生產，再把它推給一些買手放在店里看看什么地方的人會買。

但我們發現她的產品的構思、設計、制造、預測存貨、物流，得到了用戶的回饋，發現在成都賣了30件，在沈陽賣了2件，這個時候會考慮為什么會如此，到底是因為天氣、地點、定價關系等原因，還是買手店的關系？

但是對于一個創業者來說，對于一個線下的公司來說，這個是一個非常長的周期。我們不可能想象一個淘寶店，花一年的周期從設計上得到用戶回饋。

如果你在做一個淘寶店，有可能基于經驗，但是更可能基于大數據，或者是兩者的融合。我們會很清晰的知道什么樣的產品應該可以賣，應該怎么去賣，賣給什么樣的人群，如何做廣告，庫存、生產做多少，這一切會更好的優化。

所以線上的模式引入線下，我們要把線下的數據也能收集起來。閉上眼睛想象一下，我們以后設計的服裝、珠寶不只在線上賣，在線下賣的時候也能知道：誰走進了這個店，誰拿起了哪一件衣服試穿，誰把它放回去了，誰流連忘返了很久、看了價格很久，最后誰決定不買了，誰快速的買，誰看都不看，每一個人都是什么背景，就像在線上的時候，淘寶、百度、今日頭條知道你是誰，知道你注冊的號碼。

我們可以想象以后線下的生活每個人也是舉著一個自己的ID，進入店里的時候那個店識別了我的人臉，我是什么樣的人，在線上購買了什么樣的東西。它可以很聰明的識別線上的商品給客人看看他會不會購買，也可以根據線下的購買做線上的推廣，線上線下被徹底打通。

這里我們舉一個投資的款多多為例，它現在從款式的設計直到步入零售店，已經從過去的30天降到了10天，因為能夠捕捉到用戶的需求，然后把背后整個生產的流程全部都數字化，我覺得這樣對零售會有特別巨大的影響。

我們也投了一家公司在這個領域的項目，叫F5未來商店，這是一個便利店。一個傳統的商店也有很大的問題，因為它不知道人的需求，不知道該備什么貨，坪效的優化和其他的挑戰很大。

F5未來商店是這么做的，它是一個全自動無人的商店，進去以后會把常備購買的貨品，主要是吃的，如我們的午餐、素食、魚丸面，或者是一杯奶茶，背后通過無人式的通調，節省了很多時間。

一方面無人商店很吸引人，另一方面也是因為不用排隊了，因為很多人的衣食住行80%的時候是為了解決需求的問題，并不見得需要去做一個頂級的美食，只希望能夠快速有效的得到他想要的產品。

另一方面，對整個運營來說，知道每一個人看了什么、知道什么、順便買了什么，背后的商品采集和推送過程都可以重新定位。比如說某一個人常常吃魚丸面，我們就會想當他走到了附近是不是該推送一個廣告給他，或者吃了大蒜拌面后的人都會買一包口香糖，我們是不是賣的時候也就這么推送一下。

所以它在整個流程和用戶推送方面都是接近了線上的運營，可以想象F5未來商店是一個純線上的商店，有絕對高的效率，對每一個用戶有非常清晰的認識。把用戶的一舉一動都給捕捉起來，所以能達到精準營銷，這個會顛覆未來很多的零售，我們也看到了阿里做的盒馬鮮生，騰訊投資的企業，都在這個領域開始有動作，這個我覺得是未來商店的一個方向。

最后一點我想講教育。

今天的教育非常低效，因為教育有四個部分：有我們教學的備課、有我們學習的課堂、回家的練習、最后的考試測試，這四件事情跟零售一樣低效。

在學校，一個老師準備了課教了出去，一個月之后做一次月考的時候才發現那10個學生沒有懂，沒有懂怎么辦？還得繼續往下教，第一部分基礎沒有學會怎么學第二部分？這樣一個月延遲的教課和測試就導致了老師可能會沒有辦法最優化他的教學課程。

我們可以想象線上的課程，比如說我們投的VIPKID，就不會有類似問題的發生。但是事實上線下教育是非常普及的，無論是我們的公共教育，還是像我們投資的高思線下這一類的教育。人們還是希望教育有線下的成分，當然我們經過了電子化、結構化這兩個過程，我們認為這其實還是不夠的，下一步OMO化應該在課堂的時候清晰的捕捉每一個學生學了什么，在什么地方沒有聽懂，哪些重要的觀點沒有懂，還需要去繼續的補強，補強的過程是老師因材施教的教給他，還是需要老師給他補習，還是回家練習一下，因為這背后有每一個學生完整的數據，可以在線上線下做一個完整的融合。

除了這個以外我們投的另外一家公司叫盒子魚，就是幫助老師備課，開始在課堂上的學習，學習了以后每一個學生的進度都在APP里運行，哪些知識點不懂，回家可以線下經過語音識別讓他繼續練一些單詞直到練會為止，最后回到學校考試，考不好的點再回去經過線上線下、校內校外做一個完整的補全。

我們認為OMO是一個完整的事情，在每一個領域，線下線上都可以接觸，會真的把新商業100%帶進中國的未來。我們可以看到在互聯網時代中國是學習美國的，在移動互聯網彼此借鑒，O2O時代滴滴、美團超越美國的公司，OMO有巨大的優勢讓我們領跑世界。

第一個優勢是我們線上的數據最多，第二個優勢是線下的采集比線上還要多，線上多3倍，線下多100倍，移動支付非常普及，AI快速增強。

最后我們在座的每一位創業者、投資人，讓我們整個新商業創業的體系愿意往前沖，如今有這么好的平臺，在這里預祝大家在OMO時代找到最好的創業機會，謝謝大家。