专访飞友科技CEO郑洪峰：从“开放难”到“应用难”，出行数据进入智能化时代

每经记者 张虹蕾    每经编辑 梁枭    

从打通“信息孤岛”的数据开放，到当下海量数据的互联互通，数据与出行领域的结合正发生一系列变化。

“如果说行业刚开始面临的难点是数据开放难，现在的问题则是怎样运用数据。”8月23日，在新加坡正式升级新品牌“Airsavvi”后，飞友科技CEO郑洪峰在接受《每日经济新闻》记者专访时这样说道。

作为一名民航“老兵”，依靠“飞常准”在市场中崭露头角的郑洪峰见证了民航业的发展和数据运营的起伏兴衰。在民航数据开放和出行市场火热之中，数据的边界也在不断延伸拓展，提前预测数据进行智能互联也成为出行领域探究的热门问题。

“数据智能化并不意味着‘蹭热点’和盲目跟风。”郑洪峰也坦言，运用新技术的过程中不能脱离市场现状和需求。

谈民航数据：从“不愿开放”到“运营挑战”

对郑洪峰来说，在出行服务方面进行数据挖掘并不陌生。

在最早的互联网时代，用户的直接需求是打破信息孤岛，能够看到航班延误等数据；而在移动互联网时代，用户的数据需求则具有实时性，包括飞机运行情况、起降时间等多个层面。如今，航司、机场、运营企业、甚至外部合作方均实现互联互通，需要通过海量的数据技术和高速的算力实现前瞻性预判。

早在十多年前，伴随互联网的兴起，业界对于航空出行的时间价值和信息需求有了更多期待。彼时，郑洪峰曾带领团队上线航班管理工具“飞常准”。

和民航数据打交道十几年，郑洪峰也接触过各行各业的客户。在这一过程中他发现，行业伙伴对数据的态度有了明显的变化。

一开始，很多行业伙伴抱着“我的地盘听我的”思维守住自己的数据，要想撬动客户开放数据十分困难。而眼下，技术变革日新月异，各行各业已经逐步形成对数据的开放态度。不过，交通出行的数据不能仅仅停留在低层次，还需要提供解决问题的能力，因而行业面临着怎样运营数据的挑战。

另一方面，在航旅经济不断发展的当下，传统旅行社的市场占有率下降，个性化定制自由行比重不断上升。这背后是用户需求的变革和消费升级下的创新，而这亦需要各行各业实现数据互联。

郑洪峰以机场出行接机的小场景举例称，传统数据模型中，接机司机只能了解乘客的到达时间和航站楼等单一数据，却无法了解飞机落地的机位远近，更无法精准预测乘客抵达上车点的时间。而随着数据的重新排列组合，这一场景的数据运用将更加清晰，司机的运营效率和乘客的出行效率都会进一步提升。

谈市场现状：很多高价值出行数据没有被利用

飞友科技CEO郑洪峰 图片来源：受访者提供

一个不容忽视的事实是，智能物联网趋势日渐显著，出行行业也需要与尖端制造业、通讯业同步发展，获得与业务流程融合度更高的数据智能化支持。随着新品牌“Airsavvi”的发布，郑洪峰也希望能够进一步打开数据边界，驱动出行数据智能化。

在郑洪峰看来，提供出行及运输服务的组织本身会产生大量的高价值数据，但受限于业务交叉复杂、边界较多的困扰，很多数据并没有被挖掘利用。目前，出行行业智能化应用显著的板块也仅仅局限于无人驾驶、音视频识别和精准营销等。

另一方面，目前出行行业中绝大多数“公共服务”性质的数据增长比较缓慢，但利用数据对业务进行智能化辅助决策和产品设计的能力，也就是数据智能（Data Intelligence，DI）能力越来越重要。

要从海量的数据中真正挖掘到有价值的部分并非易事，需要在具体的实现路径上进行探索。郑洪峰表示，首先要通过深度调研用户需求，匹配业务场景、建立业务数据模型和算法，帮助企业获取更多维度业务脉搏；其次要将庞大的出行数据与组织业务进行有效结合，修正业务模型，提升产品个性化服务能力，并保障企业及终端用户的数据安全。

谈数据智能:要能降成本而非“蹭热点”

数据智能化不仅意味着新兴的解决方案，还代表了行业的发展趋势。郑洪峰进一步向《每日经济新闻》记者解释，区别于传统的数据接入，未来需要通过个性化、针对性的计算帮助企业掌握更精确的数据，通过前瞻性的预测和判断，进一步降低成本提升效率。

与此同时，郑洪峰也提醒道，数据智能化并不意味着“蹭热点”和盲目跟风。一方面，要相信市场巨大的潜力和空间；另一方面，在运用新技术的过程中不能脱离市场现状和需求。

他以5G技术举例称，5G的前景和未来不言而喻，但在数据智能化方面的运用目前依然有限，还有很多问题需要解决。并不是为数据赋予5G、AI、NB-IoT的概念就实现了智能化，只有踏踏实实解决市场需求的数据才有价值。另一方面，数据智能是一个系统工程，只拥有数据但缺乏用户也很难。

数据智能化亦是一个双向驱动的过程。一方面，随着民航业的变革和航旅经济的不断发展，航空技术提供商需要不断更新数据，满足增长的用户需求；另一方面，旅客在体验的过程中也会提出自身的想法，给予行业新思路，刺激行业创造新兴数据。

面临巨大的市场蛋糕，郑洪峰还表示，海外市场也是一片亟需拓展数据智能的蓝海。例如，分享不同区域出行服务的市场与技术趋势，将在中国已经成熟的部分出行数字化服务样板，如航旅金融保险、空铁组合出行方案等对海外企业进行输出赋能，同时重点关注南亚及东南亚等新兴民航市场，为更多当地新创出行科技企业提供成熟的数字化业务支持。

谈及未来，郑洪峰向《每日经济新闻》记者强调，不论行业发生何种变革，航空数据应用进入怎样的阶段，智能数据的效率提升始终离不开以下三点：一是时刻围绕用户需求；二是数据智能化能力不是“空中楼阁”，要真正起到降低成本、提高效率的作用；三是数据智能应用要有全球视野。

封面图片来源：受访者提供