第九屆百度聯盟峰會日前在黃山舉行，按照慣例，李彥宏應當出來談談百度的業務、創新等內容，但比較意外的是，李彥宏的發言，絕大部分篇章都是立足于百度公司之外。
前些日子，我在談及百度挖來前Google人工智能核心科學家吳恩達時引述李彥宏于1998年撰寫的《硅谷商戰》一書，有不少年輕的互聯網從業者大為驚訝，可能覺得過于習慣“高富帥”形象的百度創始人，很難想象李彥宏竟然也有“苦逼碼字”的年代。
由于時間過去已經超過15年，加上互聯網行業日新月異的迭代速度，時至今日這本書的推薦價值已經所剩無幾，但是李彥宏作為“互聯網分析師”的歷史卻是頗為值得玩味。很多時候，“當局者迷”的道理會讓大佬們的公開發言陷于平衡與平淡里面，媒體關心的問題他不會說，他說的媒體又不感冒，洋洋灑灑下來的“正確的廢話”，最后被例行公事的填灌版面，食之無味，棄之可惜。所以在百度聯盟峰會這個場合，李彥宏越是為百度代言，就越有拘泥于角色中的考量，反倒是稍微“去百度化”，更加能夠還原其個人本色。
所以，當李彥宏將“BAT”之外的藍海市場以及相關聯的產業機會作為演講主題時，一些脫離了客套和宣貫成分的實在話才得以被分享出來。當然，按照李彥宏自稱的原委可能更為坦率：“講互聯網的未來趨勢有難度，因為百度也是互聯網中的一員，我們想做的事情肯定天天都在想，但是現在不愿意告訴大家(等我做出來以后才會公諸于世)，所以我愿意告訴你們的未來趨勢，一定要是百度不想做的，而百度不想做的，估計阿里和騰訊也都不想做，所以這個話題就變成了——未來五年會有非常大的發展，但是‘BAT’又都不會做的，是什么東西?”
于是，李彥宏就以局外人的姿態，談了“BAT”因為各種原因可能在短期內都不會涉足的兩大藍海市場：新的企業級軟件，和個性化的大數據。
前面一個，其實橫向來看范疇極為廣闊，從明道等辦公協作工具，到甲骨文提供的全套解決方案，都以提升管理效率、革新溝通模式為目標，在2C這端競爭激烈、用戶規模龐大同時單位價值卻又很低的情況下，轉入2B這端“悶聲賺大錢”，確實是“BAT”都沒有想法的方向——或者說，即使有想法，因為“BAT”都不是純粹的2B公司，它們身上裁判員與運動員的角色相互重疊，這會降低其他企業對其2B產品的信賴感，騰訊一直有名為RTX的企業級即時通訊平臺，但是除了被騰訊公司在內部推行使用之外，外部應用案例十分稀少，也是這個道理。
但是這還不夠，李彥宏之所以強調“新”(新的企業級軟件)，是斷定它“不僅僅可以解決企業內部流程的問題，而且能夠解決企業從內部到外部的連接問題”，以航空、餐飲兩大產業為例，講技術如何驅動經營效益的提升：
無論是飛機機艙，還是餐館大廳，只要座位有空余，其成本就等同于完全浪費，這對經營者而言，是一種損耗，在非互聯網的場景下，這個問題只能通過加大推銷力度來解決，用新的成本支出去覆蓋舊的成本浪費，作用有限。但是如果借助互聯網的系統——比如OTA和團購——就能準確的將幾天甚至數周、數月后的空位賣掉，通過動態的方式來接近飽滿經營，在這個流程中，所謂“新的企業級軟件”一邊銜接企業后臺處理現金流數據，一邊接觸用戶前端處理消費者請求，最后讓雙方各取所需。
其實沸沸揚揚的打車軟件也是同樣的邏輯——只不過李彥宏沒有說出來——出租車司機是個體戶企業的角色，打車的乘客是消費者的角色，前者提高了空駛率、進而增進了經營收入，后者則降低了消費成本(等待的時間成本)，兩邊都很高興。
在第二個藍海市場，即個性化的大數據這個話題，李彥宏講的是Empiricism(經驗主義)，這可以視為互聯網巨頭少見的謙卑。
大數據的基礎，固然建立在大量的數據之上，但是收集甚至掌握這些數據，對于Google、百度這些巨頭并非難事，真正的難點，是如何將無價值的數據提純成有價值的數據。很多智能硬件廠商都在推出不同款式、不同特色的商品，用戶日復一日的向其服務器無休無止的上傳數據，但是這些廠商幾乎都以相同的分析模式來提供結論，用戶的心跳速度與標準參數相比如何、距離上一次飲水的間隔是否超過了設定閾值等，用幾根公式的計算就認為自己解決了互聯網時代的健康問題，這其實是對Empiricism的有意忽視。
李彥宏以醫療產業為例，在這個相當注重Empiricism的市場中，要制定下一代的游戲規則，絕非區區幾家互聯網企業就能合謀完成的，一部智能硬件背后的大數據模型，里面容納了多少醫生、醫療機構、醫學模型的經驗，才能達到相應高度的準確性和實用性，現在即使是將用戶的DNA數據完整的呈現給互聯網巨頭，后者可以說是手足無措的，沒有Empiricism的支撐，數據越大，分析過程越迷茫。
“所以，這種類型的數據，我認為是未來真正有價值的數據，過去不管產生了多少數據，其實都浪費掉了。所以從這個意義來講，現在傳統產業在數據上仍然沒有優勢，互聯網公司目前在數據上也沒有優勢。我們講很多大數據，百度每天有幾十億人次的搜索什么的，這些數據，現在做的事情大多數是宏觀上的預測：比如我們預測一下端午節哪個景點人比較多、高速上哪里要堵車了，這些都相當于是統計型的結果，現在的數據可以做到這些。但是真正Individualized(個性化)的數據，比如說，我們怎么能夠知道一個人在走進一個餐館的時候會點什么菜?現在的數據積累其實還不夠;某一個人，五年以后會得什么病?我們現在也搞不明白。”
借百度聯盟峰會的場合，李彥宏亦是在向Empiricism導向的行業隔空喊話，互聯網很有潛力，卻不萬能，如果能夠少講一些顛覆、多談一些合作，可能通往未來的路徑不如人們妄自菲薄時所估測的那么少。
