前阵各大汽车厂商(宝马、奥迪和奔驰)、互联网公司(Facebook、百度等)竞购诺基亚Here地图的新闻把地图这事重新又推回到了人们眼球的中心。地图是一种有点特别的产品，直观上我们可以感受到它的入口价值，稍微挖掘下则可以从地图产品的身上窥视出大数据产品的一些根本特征。而在这篇文章中，我们主要关注后者。
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地图到底是怎样一种产品?
上线的产品很多，但抽象来看产品的种类却并没有那么多。
比如说：淘宝这类是平台型的产品，那以平台来考察就可以发现凡是平台就必有多边，对于淘宝而言这多边就是用户、商家。这样就要考虑启动的时候先让哪一边有内容，接下来就要看在发展过程中需要补贴哪一边等。平台类产品都需要解决这类问题，虽然问题的细节不同。
每一种类的产品总是有一种独属于自己的特质，而不同特质正是代表了一种彼此不同的先天秉性，这种秉性差异也许并不太大，但却会在发展过程中对产品走向产生非常大的影响。
这在地图这里比较关键。地图虽然看着是平台，但实际上并不是，这是一种数据型的产品，更像搜索引擎，而不是更像淘宝那样的平台，虽然发展到后来它也可以成为一种平台。作为数据型的产品其最核心的两个支撑点是：数据的采集和使用场景。
对于搜索引擎，它数据采集的环节比较简单，主要是靠蜘蛛来爬，这样要解决的就是存储和快速访问的问题。就地图而言，数据采集这环节因为牵涉真实世界的具体状况所以就复杂很多。地图的数据可以分为两大类：一大类是变化频度低的，比如道路信息;一大类则是实时性的，比如那里堵车，再极端点比如那个饭店有空位。
在数据采集上固然可以靠人开着街景车来爬数据，但最好的方式很可能是与现在经常说的万物互联相结合。这样一来，数据采集成本并不低，并且需要持续维护。这点引申开来就是共享和专有的问题，也可以讲是谁投资谁受益的问题。
对于使用场景，地图类产品又有两类使用方式：一类是直接使用地图，比如用它来导航;一类是间接使用地图，比如打车或SNS里分享位置。这两种方式那种更关键直接影响地图是否会成为一种独立的产品。如果前者关键，那地图会成为独立一极，否则就很容易在博弈中被收购。
数据相关的产品总是要面对这两个问题：数据的采集和是否具有足够多的使用场景。基于UGC的产品通常可以不用考虑数据采集环节，因为数据在产生的同时就会被采集到服务提供方了，比如用户的购买记录，但牵涉到真实世界的数据产品则是无论如何也绕不过数据采集这一环节的。
“活”的数据可以从那里来?
前面提到过地图所相关的数据其实有两类：一类是相对固定不太变化的，比如道路;一类则是需要实时信息的，比如拥堵实况。而采集这数据的方式眼下看也只能有两种：要么靠人;要么靠各种智能设备。靠人的话一类方式就是之前大家经常说的街景车;一类则是Here所提到的与物流公司合作。靠智能设备则更复杂点，会牵涉怎么部署的问题，并且还可能有排他性问题，尤其室内部分的数据。不过不管怎样维持一份“活”的数据都并不简单。
那谁适合投资进行这种数据采集的工作?要想回答这问题，关键在于弄清地图这类产品到底是一种可以自己收支平衡的东西还是说需要补贴。
前阵高晓松讲拉斯维加斯时提到一个很有意思的事情，他说拉斯维加斯的那种大Show是绝对会赔钱的，Show场一共也坐不了几个人，而大show投资则总是要数千万美元，所以不可能自己收支平衡，一定要场补贴。这和搜索引擎主要靠搜索广告盈利，但通常会做百科这类东西道理一样。单独做百科可以成功但很难成气候，但与其他产品放在一起就可能会产生整体大于局部之和的效果。这类产品在PC的时代最典型的是浏览器，在互联网时代比较典型的正是地图。
这好像和我们说的问题没关系，但实际上正是这点决定了地图类公司的命运。如果地图必须做数据采集工作，而本身又不能达到收支平衡，那就只能靠补贴，进一步意味着这个行当本身不太会单独存在，所以独立地图公司最终的结果很可能都会被人投资或收购。当前没有详细数据来确定Here是因为这种原因被竞购，但从过去高德再到这次Here来看，很可能地图这行业是无法靠自己达到收支平衡的，就像高晓松说的那种拉斯维加斯的大Show。
所有与基础数据收集相关的公司都必须考虑同样的问题。是否能够依靠自己自行达成收支平衡则与下面要说的使用场景有关。
地图业务到底适不适合独立存在?
考虑地图到底适不适合独立存在，首先要判断的是地图到底是不是顶级入口。如果是顶级入口并能整合出属于自己的场景，那就有独立存在的空间，否则就不行。这里说的实际上是两个条件：第一个是顶级入口，第二个得能整合出自己的场景。当前来看，地图、新闻还有某些垂直类的社交产品都可以满足第一个条件，但第二个条件似乎很难被满足。
前面提到过我们常见的使用地图的方式有两类，一种是直接打开地图做导航，一种则是用打车软件的时候间接使用地图的服务。前一类场景越重要，地图就越像顶级入口，越可以独立发展;后者越重要地图就越像一种服务。越偏后者，就越会有人想收购地图。虽然理论上一家做地图给各方提供服务效率会更高，但实际上为了安全感，大家还是更愿意把它弄到自己的掌控下。
比较这两类场景，我们可以发现地图除了在导航上肯定是顶级入口并且可以整合很多其它东西之外，大多时候其实是处在被整合的地位上，也就是说更像一种服务。比如说：打车的时候需要用到地图，但地图是整个打车场景的一个环节，大家不会先看地图，再打车。别的场景与此类似，人们越习惯先找某个特定的服务，比如打车，地图的独立性就越弱。大部分O2O的产品都会与地图有关，但现在来看，这些产品并不能都归到一个以地图为入口的产品之下。
在这样一种前提下，地图公司要么像有些有核心技术的公司那样，比如高通、Intel收取“买路钱”;要么只能站队。前者通常需要某种垄断的东西做支撑，而地图上还是比较容易引入竞争的，不具备相应的条件。在中国，高德和四维图新是走在这条路上，眼下来看Here也是在这条路上，有点“怀璧其罪”的意思。
总结来看，独立存在的地图公司会越来越少，除非能有某种独占的数据源，而这种数据源又是别人不得不用的。可以想象其它数据类产品一样需要面对类似的问题。
大数据的世界里那些东西会很重要?
这样就可以对数据类产品的关键影响因素做个简单的总结。
第一点可以叫数据源上的主动权。很多数据源并不像地图道路数据是可以重复开采的，而会很像WIFI，一家店装了A就不会装B。在这点上拥有传统资源的会更有优势，先发的会有优势。
第二点是是否可以独立整合出足够多的使用场景。前者决定自身是不是有价值，后者决定这是否是一个独立存在的行当。这会决定很多同类产品的命运。这就像行业内置的一种命运，并不会因为当事人的偏好而改变太多。滴滴和快的、58和赶集的合并未必是当事人特别愿意做的事情，但最终却都合并在一起了。也许有人认为这是资本的力量，但其实应该不是，这是这种行业先天秉性所带来的结果。消耗资源多，又很容易充分竞争的行当基本都会如此。
小结
随着互联网变的万众瞩目，搜索引擎这类很容易在线上采集数据，并且产生足够多的应用场景的点几乎被开采完了，剩下的往往是与真实世界相关，需要较多投入的领域，从这个角度看大数据这行当并不适合一般的创业者，而更适合拥有顶级入口的大厂。反倒是在数据的利用上，如果能更好的利用大数据的通用工具(比如机器学习)那就会更有机会。
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