⊙張振武
當前國內外網際網路巨頭紛紛押寶人工智慧，都在高舉人工智慧的旗幟奮勇前進。未來人工智慧將要切入各種應用場景，人工智慧將攜手大數據重新定義未來世界。店場網不能袖手旁觀當看客，要爭取在人工智慧主演的下一幕大戲中當最佳配角。店場網是產業網際網路大潮中湧現的新物種，是特定行業對接AI平臺服務商，為兩化深度融合廣度連接搭臺架橋。店場網在產銷兩端為人工智慧採集大數據，為全行業構建體系化知識圖譜，為機器深度學習提供標籤數據集。店場網對網際網路巨頭具有增磚添瓦新價值，為「百度一下你就得到」提供即時化實體產品，為網際網路巨頭貢獻供應鏈金融資源。
店場網新角色：
對接AI平臺服務商
按照產業網際網路的邏輯路徑，產業大數據是從實體企業中採集來的，經過雲大腦和智能狗在雲地兩端聯手匹配調度，再應用到實體企業中去。大數據是實體企業與人工智慧連接交互的關鍵要素。未來「智能+」將重塑再造各行各業，智能化將成為實體企業轉型升級的大方向。實體企業不能自給自足獲得智慧能力，需要對接應用人工智慧才能實現智能化。同樣，人工智慧自己也不能生產大數據，需要實體企業為其提供大數據資源。兩化融合是具有內在動力的相互間需求，兩者之間是誰也離不開誰的關係。兩家人需要唱二人轉，都不能演獨角戲。
1、人工智慧是數據礦石的大用戶
在未來的產業網際網路時代，人工智慧將成為主角，這個主角將由網際網路巨頭來扮演。傳統企業網際網路化的實現路徑，是對接應用網際網路巨頭提供的雲服務，融入網際網路大生態之中。過去網際網路巨頭手中的工具武器由自家使用，現在則通過雲服務提供給大家共享。巨頭們的網際網路工具箱裡軟硬體一應俱全，實體企業對接應用就可以了。就是說，實體企業不必自家造汽車，不用自家去修高速公路，只要學會開汽車就行了，只要找到高速路口就可以了。
在產業網際網路應用場景下，兩者之間是上下遊之間的關係，是合作夥伴搭檔關係。實體企業是生產數據礦石的礦山，人工智慧是利用鐵礦石煉鐵的煉鋼廠。從實體企業角度講，人工智慧是其所產數據礦石的唯一大用戶。如果沒有人工智慧對大數據的需求，實體企業的大數據就實現不了應有價值。因此，實體企業玩大數據要有用戶導向，要為人工智慧提供適銷對路的大數據。脫離了人工智慧需求的大數據，是沒有用戶需求的大數據，是無法實現價值的大數據。
2、實體企業是數據礦石的開採商
阿爾法狗戰勝圍棋頂級高手李世石，讓世人相信經過深度學習訓練的智能狗，能夠把萬物智聯的革命重擔挑起來。由於阿爾法狗已經成為人工智慧的主角，我們可以把人工智慧稱之為智能狗。傳統企業對人工智慧的應用，就是根據業務需要去領養一條專業智能狗。專業智能狗需要用專門數據做狗糧進行飼喂。阿爾法狗就是餵進了兩千多萬棋局的狗糧才長大的。數據狗糧餵得越多營養越豐富，人工智慧狗就越聰明懂事。實體企業就是產業大數據狗糧生產廠。網際網路巨頭不能自給自足生產數據，需要從實體企業處獲得產業數據飼餵智能狗。實體企業要抓住機會開礦建井生產數據礦石，主動扮演產業大數據供應商這一角色。
在消費網際網路時代，網際網路巨頭已經獲取了大量消費者帳戶體系，越來越多地積累了C端消費者大數據。到了產業網際網路時代，網際網路巨頭數據資源出現了結構性短缺，在企業級數據方面有些捉襟見肘，讓人工智慧機器學習英雄無用武之地。網際網路巨頭手中都是通用性數據，大多是C端消費數據。在企業端數據方面則出現了短缺。只有補齊企業端大數據這塊短板，才能夠形成產銷閉環，才能夠即時化連接人與服務，才能夠實現產業網際網路與消費網際網路的對接連網。現在這類短缺數據都深埋在地下，需要讓實體企業數位化轉型將數據礦石開採出來，奉獻提供給雲大腦和智能狗。
3、「對接AI服務商」是一手託兩家的操盤手
在大數據云計算人工智慧時代，BAT們的雲大腦需要特定行業大數據，BAT們連接一切需要數據流資源。小微企業不是單槍匹馬實施「網際網路+」應用；網際網路巨頭們也不能夠一竿子插到底，直接對接數量眾多的廠家商戶。店場網是會員企業線上線下兩棲技能的訓練營，是全產業鏈虛實一體化的操盤手。由店場網等第三方對接AI平臺服務商把小微們組織在一起，然後成群結隊有組織地投靠網際網路巨頭。小微企業網際網路化是有組織成體系的行動。在對接AI平臺服務商率領下融入網際網路生態圈。
家庭農牧場是群龍無首的分散化小微，餐飲店是單打獨鬥的分布式小微。店場網是這些小微們的帶頭大哥。店場網是對接AI平臺服務商，是位於實體企業和網際網路巨頭中間的次平臺。平臺已經不是網際網路巨頭的專利，而是一種新型企業組織形式。對接AI平臺服務商是二傳手，是人工智慧對接應用的教練員。在實體企業與人工智慧對接過程中，為對接AI穿針引線當紅娘做媒婆。店場網向小微們灌輸網際網路思想，對小微企業進行網際網路應用培訓，為實體企業對接應用人工智慧修橋鋪路，讓店場網產業鏈成員插上雲計算翅膀，乘坐上智能化高速列車。
店場網新工作：
為兩化深度融合廣度連接搭臺架橋
我國構建產業網際網路推進兩化融合，由於有BAT們領軍掛帥，所以在雲端不缺少服務平臺角色，在終端製作環節也不缺少產能製造資源。製造企業生產終端實現智能化也並不困難。小微企業手持一部手機就是一個智能生產終端。兩化融合主要障礙是中梗阻，是缺少次平臺服務商這個角色,所以不能一刀切去中介化。上市公司對接資本市場需要有券商等中介機構提供專業服務。傳統企業對接大數據云計算人工智慧，由次平臺服務商做中介提供專業服務也不可或缺。
1、解構傳統製造體系釋放製造要素流動性
傳統工業化是先生產後銷售型生產體系，是集中化同質化生產方式。製造業主導型生產方式是僵硬的，不能適應個性化訂製的消費需求，是導致產能過剩問題的體制性根源，是製造產銷失衡庫存問題的罪魁禍首。為實現柔性化雲製造生產方式， 需要提高製造要素的流動性。大眾創業萬眾創新催生出大量小微企業，這些小微企業是柔性化生產要素。3D列印、共享經濟、分布式製造都降低了製造業微觀主體的顆粒度，大大提高了製造要素的流動性，實現了雲大腦對製造要素的靈活調度。
將傳統製造業體系解構後進行重塑再造，製造業要素才能夠聽從需求召喚快速流動。為滿足消費者個性化消費需求，為提升消費者即時化消費體驗，必須對傳統製造業進行解構將製造要素釋放出來，讓製造要素實現哪裡需要到哪裡去，實現呼之即來揮之即去，放在雲端作為共享製造資源由雲大腦智能匹配調度，由集中化製造轉變為分散化製造，將先生產後銷售一次製造轉變為終端二次製造，製造業才能夠跟上滑鼠手指的點擊速度，實現說時遲那時快，實現百度一下你就得到。
2、構建「雙平臺+小微」兩化融合新架構
製造業與網際網路兩化融合組織架構可以用「雙平臺+小微」來表述。雙平臺不是一字並肩王，是一大一小兩個不同物種。其一是網際網路巨頭提供的基礎設施大平臺，是產業生態系統支撐平臺。其二是店場網等特定行業次平臺，是網絡化運營服務平臺。雙創小微是線上線下兩棲新物種，是男女雙方基因融合而成的新生命。雙創小微是個新生兒，需要在男女雙親家庭中孵化養育成長。既需要網際網路平臺這個爹，也需要實體產業次平臺這個媽。單性家庭不具備生育新物種的能力，也不擁有新物種成長的所有條件，需要雙平臺攜手孵化培育賦能，雙創小微這個新物種才能夠茁壯成長。
在製造業主導型生產方式中，生產場所是工廠車間，產品只具有單一物理功能特徵；在服務業主導型生產方式中，第一生產現場是平臺，產品具有信息物理一體化特徵。在雙平臺為主體架構的製造業體系中，製造業大本營已經從工廠搬遷到雲端。製造業資源要素調度匹配由雲大腦承擔，在線下由智能終端進行信息感知、數據收集、客戶服務等等。這時候，製造業務已經變得簡單容易，只保留了車間功能和工人角色，小微企業就可以勝任。
在雙平臺製造體系架構中，網際網路巨頭是大智雲平臺，是大數據人工智慧雲計算三位一體服務平臺。網際網路巨頭是產業網際網路的火車頭，為產業網際網路提供動力引擎，發揮引領服務支撐作用。網際網路巨頭既提供網際網路思想，也帶領網際網路人前進行動，在雲端提供雲計算服務，在終端提供智能化服務。他們在產業網際網路中的領導作用是不可替代的。產業網際網路與消費網際網路不是各自獨立的，網際網路巨頭將消費網際網路打造成功之後，還要再接再厲當好產業網際網路開路先鋒，同時還要趁熱打鐵將兩網連在一起協同運營。
特定行業次平臺扮演承上啟下橋梁紐帶角色，一頭連著網際網路大平臺，一頭連著特定行業小微企業。次平臺採取「融合與連接」兩種不同方式對傳統產業進行重構再造。連接與融合分別適用不同的應用場景。融合屬於化學反應，連接屬於物理反應。「融合」是系統工程複雜深刻，適用於產業要素縱向深度整合；現在連接工具多種，連接方式多樣，連接操作簡單容易，一般適用於產業要素橫向廣度整合。在兩化融合操作過程中，垂直細分供需鏈是基本單位，是位於底層的基本組織單元。在通過縱向「融合」構建出大量垂直細分鏈條之後，就能夠以垂直細分鏈條為單位進行橫向「連接」操作。鏈條與鏈條之間進行連接就實現了網絡化，網絡與網絡之間進行連接就形成生態系統。
特定行業次平臺是第一生產現場，創新設計構建「垂直細分供需鏈」是次平臺的主要業務。次平臺將產品重塑再造成為鏈條形狀，形成垂直細分供需鏈形式。次平臺對供需鏈進行垂直化處理，沿縱軸方向將一、二、三產業融合封裝在供需鏈之中。每一垂直細分供需鏈都針對某種應用場景，每一垂直細分供需鏈都是一個產銷對接解決方案。在次平臺上的每一物理產品，不論顆粒度大小，都有一個數字版，像硬幣一樣擁有兩個面，成為虛擬實體一體化產品。次平臺上擁有可調度匹配的實體產品要素，也有可共享的虛擬產品要素。根據消費者即時化消費需求，次平臺上能夠實時定義新產品，通過人工智慧精準即時地提供給消費者。
店場網新業務：
為機器學習提供知識圖譜數據集
網際網路巨頭手中的大數據擁有量雖然很大，但是與自身需求相比仍然遠遠不能滿足，遠遠不能滿足構建雲端雲大腦的需要，遠遠不能滿足飼餵終端智能狗的需要。對於將要滲透應用各行各業的AI需要來說，絕大部分價值數據尚深埋地下未開採出來，手中現有數據只是九牛一毛而已，充其量只能滿足機器深度學習訓練試驗的需要，在人工智慧出兵進軍各行各業之際，需要「對接AI平臺服務商」出馬助一臂之力。
店場網定位為對接AI平臺服務商。在大數據云計算人工智慧時代，已經捷足先登搶先定義了餐連網這一特定領域，已經佔領了餐飲O2O這一高頻剛需山頭領地，在餐飲O2O領域排兵布陣進行了大數據布局，進行了產業知識圖譜的設計構建。有了知識圖譜就可以大量複印衍生數據，積累形成數量巨多的大數據集。店場網為人工智慧提供的是體系化數據集，不是雜亂無章的數據堆，能夠讓專業人工智慧應用有針對性，不至於陷入老虎吃天無從下口的窘境。
1、為店場網行業構建體系化知識圖譜
大數據礦石開採同油田煤礦開採是一個道理，要根據儲藏量大小來確定有無開採價值。只有含金量高儲藏量大的礦石才擁有開礦價值。店場網是一個具有高頻剛需價值的特定領域，是儲藏量巨大具有壟斷性數據價值的特定領域，是一個人工智慧能夠大顯身手的特定領域。店場網知識圖譜對數據進行結構化處理，對數據進行了分類和分層處理，給數據安排了位置，分配了角色。讓數據們對號入座各就各位。在知識圖譜框架下，數據集裡面是定義明確的大數據，是具有特定意義用途的價值數據，是經過選擇過濾剝離了無用噪音的數據，是經過標籤化處理可識別能連接的數據，是體系化大數據，是不斷實時更新的流動性大數據，是能夠被網絡化快速處理的大數據，是能夠被智能化應用的大數據。
產業知識圖譜是一個特定行業的體系化知識庫，將特定領域知識進行結構化處理，成為這個特定行業的產業網際網路化知識地圖，可以將產業知識圖譜比喻成原著長篇小說，原著小說已經把歷史背景、故事情節前因後果敘述得一清二楚，已經把人物關係來龍去脈介紹得明明白白。原著小說為改編成電影電視劇等衍生作品提供了基礎。知識圖譜也包含了原創劇本，劇本是各種戲劇的一劇之本。戲劇中人物之間的關係，每個人物分別說什麼話，有什麼唱段和臺詞。每一人物有什麼行為動作，什麼時候說什麼話，做什麼事，都有場景設計規定的，劇本已經設計好了的。
知識圖譜是特定行業兩化融合工程的總體設計，是在對行業本質規律理解基礎上創作出來的。「店場網站群」是一個產業知識圖譜，在知識圖譜的體系框架下構建體系化大數據集，已經按照體系框架結構對數據進行了分類和分層處理，在分類的基礎上，在類別內按輩分關係劃分層次，採取虛擬化方式建立模型，在體系框架建立起來之後，將產業模式與現場實際進行結合，發展起一個擴大化的數據集。在店場網等對接AI平臺服務商組織下，採取視頻、語音、圖像、文本等多種多樣數據形式建設數據集，推進數據量指數級增加，使數據集規模不斷擴大。滿足人工智慧在數量上對數據的需求。（搜索「店場網站群」了解詳情）
2、為機器深度學習提供訓練數據集
店場網是對接AI平臺服務商，承擔為人工智慧提供體系化數據集的重要任務。產業數據集是特定行業企業網際網路化的施工設計圖，是為機器深度學習提供的訓練數據集。體系化數據集反映了數據之間的各種關係，上下左右關係，來龍去脈關係，產業鏈之間節點之間關係，產業生態圈內各個鏈條之間的邏輯關係等等。在設計體系化數據集的時候，就已經對這些數據進行了分類和分層處理，就構建了體系框架結構，對各個節點數據關鍵詞都加注了標籤進行標記，應用標籤標註了類別，應用標籤標識了層次，標籤代表了關鍵詞的特徵，體系化標籤定義了標籤之間的結構關係，為機器深度學習提供了極大的方便，可以加快對接AI工程進度，使人工智慧能夠儘快開花結果。
店場網平臺對行業所有數據進行了結構化處理，從頂層設計方面對行業數據進行了分類，在底層設計方面對分層數據進行了細化。按照邏輯關係在節點間進行連接，構建成為體系化數據集。由於數據集裡面所有數據都進行了分類分層處理，數據之間建立了關係網，由產業知識圖譜提供導航路線圖。幫助智能狗進行機器深度學習。標籤化數據通過交互交易嵌入應用到實體產業體系當中，能夠不斷實時更新形成數據流。能夠描述所對應的實體即時化狀態。人工智慧主要功能就是搜索連接調度匹配，由於對產業鏈節點數據已經加註標籤，重要節點都添加了標籤編碼號，在雲端由雲大腦進行搜索連接匹配，在終端由智能狗進行聯絡接洽。
3、從1到N擴大數據集規模數量
為防止店場網行業數據被淹沒在大數據的汪洋大海之中，店場網平臺構建了標籤數據集，標籤數據集如同百家姓，每個中國人都能夠在百家姓這個標籤數據集裡找到自己的姓氏；還如同化學元素周期表，每一物質的化學結構式、反應式都必須用化學周期表標籤集裡的元素來描述。店場網平臺是特定行業的數據源頭，是位於產業鏈源頭上遊出口處的源數據。標籤數據是種子數據，用少量種子就能夠種植出一片莊稼，用少量苗木就能夠栽植出一片樹林。標籤數據也是部隊裡領兵打仗的各級軍官，由少數班排長連營團長就能夠帶起一支龐大隊伍。店場網對這些帶標籤的小數據實行開源共享，在交易交互過程中進行傳播擴散。這些帶標籤的小數據擴散傳播出去之後，就成為廣泛覆蓋數量眾多的大數據。
店場網對節點數據加註標籤，為保證標籤具有唯一性特徵，將標籤詞註冊成為商標，為產業數據集構建了壁壘護城河。在大數據云計算人工智慧時代，商標擁有了多維度的價值意義。在實體產品層面，商標是產品或服務的品牌。在虛擬數位化內容產品層面，商標是可識別能連接通訊的標籤。商標應用詞不僅擁有商標權，還同時擁有著作權方面的智慧財產權。採取水印方式把商標應用詞放在照片上就是著作權，採取字幕方式把商標應用詞放在視頻上就是版權，商標應用詞在產業生態系統場景下還是話語權。
店場網產業鏈成員在交互交易過程中要使用標籤化數據，在社交網絡交互時也要使用標籤化數據，將標籤應用到文本、視頻、語音、圖像等各種數據形式之中。由於這些標籤數據是交易大數據，還是交互大數據，產業鏈成員交互時利用的是標籤數據，店場網平臺產銷之間交易數據也使用了標籤數據，可以滾雪球不斷發展增多，可以採取文本、視頻、照片、語音多種數據形式，數據集能夠採取指數級迅速增多擴大至海量巨型。這種方式既解決了大數據的質量問題，也解決了大數據的數量問題，成為訓練智能狗深度學習的優質數據。（搜索「店場網共享商標」了解詳情）
店場網新任務：
在產銷兩端為人工智慧採集大數據
牧場主手持一部智慧型手機就成為一個移動智能生產終端，成為店場網布局在生產端的雲客服終端，也是生產數據採集終端。宅餐坊建店成本運營成本低，滿足社區居民剛需針對性強，可以採取會員連鎖方式快速大量複製發展，屆時作為社區宅餐坊共享廚房就可以取代家庭廚房，成為布局在社區的採集消費者餐飲數據的智能終端。
1、在農牧場端為人工智慧採集食材生產數據
在店場網特定行業，牧場主手持一部智慧型手機就可以成為一個移動智能生產終端。店場網平臺採取視頻通話方式為牧場主提供諮詢服務，採取一站式雲服務方式幫助牧場主解決各種技術業務問題，店場網通過客服中心把觸角深入到各個生產現場，以行業專家角色幫助農牧場解決生產現場實際問題。店場網平臺通過生產性服務業把手伸到生產現場。滲透到農牧場日常生產活動之中，成為生態圈中不可或缺的角色。店場網在做客服的過程中，可以獲得牧場端視頻、語音、圖像等大數據資源，隨時隨地將這些交互數據提供給雲大腦和智能狗。
店場網平臺在做客服時，就讓智能狗在旁邊傾聽，同時將談話記錄輸入到雲大腦之中，供智能狗做客服時搜索連接使用。在雲大腦支持下，智能狗可以作為專家客服的虛擬助手，為每一個會員農牧場進行針對性專業指導。會員農牧場在生產經營中遇到問題，可以隨時隨地把專業智能狗傳喚出來，智能狗能夠幫助牧場主出主意想辦法，能夠為他提供可以借鑑的具體案例，採取視頻化方式在線上連接提供。遇到智能狗自己解決不了的問題，智能狗會在線上介紹相關專家來解決。
機器人炒股軟體背後是一個專業調整團隊，他們是擁有多年投資經驗的基金經理，由他們將炒股能力技巧人工智慧化，把投資經驗總結成可複製的模式。同樣，店場網平臺上也擁有自己的生態畜牧專家系統，在平臺上建設了雲服務中心，在線上為農牧場提供專業化服務，把自己擁有的生態畜牧行業知識盈餘拿出來進行分享。專家們利用手機視頻通訊深入到現場實際,從虛擬途徑上山下鄉到田間地頭農場牧場，在做客服的過程中，針對現場實際中出現存在的問題，提出一對一針對性解決方案，把牧場主吸引到店場網平臺上來運營，利用客服作為橋梁紐帶獲得牧場端視頻語音等大數據資源。（搜索「生態畜牧」了解詳情）
2、在餐飲店端為人工智慧採集餐飲消費數據
在移動網際網路時代，店場網重新定義了廚房。傳統廚房間是閒人免進封閉型的。現在店場網對廚房間進行了轉型重塑再造，由菜品製作場所轉型為客服中心，把客服安排在廚房間。店場網還對廚師進行了重新定義，讓廚師轉型作兼職客服。這樣，廚房間就成為對消費者開放能進行交互參與的場所。在為顧客製作菜品的時候，顧客可以通過網絡途徑進入廚房間參與菜品製作，向廚師提意見建議要求等等。
店場網對餐館020會員店的廚房進行重塑再造，讓餐館廚房實現透明化可視化，還將廚師轉型為兼職客服人員。會員店客服不是在大廳裡接待顧客，而是在廚房間裡利用網絡做客服。利用廚房裡的智能終端與顧客進行交互。顧客可以通過手機APP隨時隨地進入廚房。顧客可以在製作菜品這一時點即時參與進來。圍繞他定製的這道菜指手畫腳評頭論足。店場網將廚房間由製作場所轉型為顧客交互場所，把菜品製作過程變成交互過程，變成聽取顧客意見要求的過程，變成與顧客套近乎籠絡感情的過程，變成收集線下消費者體驗信息反饋的過程。
為解決顧客即時化參與交互問題，店場網將廚房間轉型為社交化場所，將廚師轉型為兼職客服。廚師不僅要顛勺做菜，還是兼職客服。不僅有人工客服，還有虛擬機器人智能客服助理。這樣就解決了交互場所問題，解決了交互渠道路徑問題，解決了交互對象問題。解決了交互題材內容問題。顧客交互參與場所是廚房間，交互內容是顧客定製的這道菜，交互參與時點是這道菜製作過程中。顧客是通過網絡入口進入廚房間的，是利用碎片化時間進行交互的。是使用移動網際網路採取視頻方式進行交互的。
餐飲會員店同消費者交互還要解決動力問題。能夠讓消費者積極參與的事情，一定是與他（她）有關係的，一定是他喜歡或者關心的事情。如果廚師正在製作的這道菜就是為這位顧客定製的，他（她）就會有動力有興趣參與，他自然有發言權，肯定是有話可說的。訂餐時是讓消費者進入牧場端查詢發聲的重要時點。菜品製作時是顧客發表個性化要求的重要時段。顧客所定製菜品的製作過程是顧客參與的最佳時點。只有在這個時候，顧客用戶才有話可說，顧客說的話才有作用。等飯菜做好了端到桌子上，生米煮成熟飯了，這時候再說已經晚了，說什麼也沒用了。
定製菜品製作過程是消費者交互的最佳時點，此時此刻交互的話題就湧現出來了。在廚房間製作過程中，商家與顧客會產生大量即時化交互需求。消費者在所使用食材及調味品選擇上有個性化要求，需要通過與廚師交互才能夠解決，在菜品口味上有個性化要求，需要通過與廚師交互才能夠解決。在就餐配送時間上有個性化要求，需要與客服不斷即時交互才能夠解決。店場網應用聊天智能狗做助理親臨現場聆聽記錄，使智能狗有機會了解這一消費者的餐飲需求偏好。智能狗也通過做客服助理掌握積累商家的產品服務內容數據。這些豐富的視頻語音數據資源是肥沃的土壤，使智能狗能夠茁壯成長，越來越智能，越來越強大。（搜索「店場網美餐盒子」了解詳情）
店場網新職責：
配合智能調度即時化提供實體產品
在產業網際網路應用場景下，需要重新定義虛擬與實體二者之間的關係。通過對實體物理世界進行數位化轉型，讓虛擬與實體二者之間能夠實現即時轉換。在實現了虛實一體化之後，實體產品就能夠快速轉換為虛擬產品，反之亦然。對於一日三餐來講，消費者百度搜索之後，需要得到的是實物餐飲菜品。為滿足消費者搜索之後的即時化餐飲需求，商家需要跟上滑鼠的速度，就是說，實體產品與虛擬信息要同步進行，能夠做到說時遲那時快，能夠實現百度一下你就得到，能夠實現呼之即來揮之即去。在人工智慧技術的支持下，一日三餐也能夠像網約車一樣進行快速匹配對接。
對一日三餐進行快速匹配對接，需要在消費者身邊進行製作，不是先生產後銷售的工業化方式，而是按需定製的個性化滿足。店場網對一日三餐的解決方案是，在社區建設宅餐坊共享廚房，在消費者身邊進行現場製作，來滿足居民對一日三餐個性化即時化需求。滿足個性化需求必須讓消費者參與，必須同消費者交互，滿足即時化消費需求需要近距離地域優勢，社區宅餐坊共享廚房同居民是鄰居關係，可以就近實現製作送餐。
滿足居民對一日三餐的即時化服務需求，要求位於供給側的商家時時更新數據，保持虛擬實體狀態特徵的一致性。物理實體狀態變化了，虛擬數據要同步更新。實體企業不能做靜態的數據池塘，而是不間斷生產更新的數據河流。由人工智慧進行搜索連接匹配。打車需求是即時化的，一日三餐需求也是即時化的。時間維度延遲了，餐客同乘客一樣都會消失。為滿足即時化消費需求，數據需要源源不斷地生產更新，同步輸送提供給雲大腦和智能狗。
只有在消費者身邊進行生產製造布局，才能夠對消費者快速反應實現即時化滿足。智慧型手機是在消費者身邊布局的智能終端，可穿戴設備是在消費者身邊布局的健康數據採集終端，3D列印是在消費者身邊布局的製造終端。社區宅餐坊是在消費者身邊布局的一日三餐製作終端。社區宅菜園是在消費者身邊布局的生鮮食材供給終端。社區宅豆坊是在消費者身邊布局的現吃現做豆腐生產終端。這一切都在供給側為實現「百度一下你就得到」提供實體產品支持。
店場網新價值：
為網際網路巨頭增磚添瓦增光添彩
線上線下兩化融合結成統一戰線是大勢所趨。BAT們在連接一切的進軍途中不能孤軍深入，迫切需要得到實體企業這支友軍部隊的配合支援。傳統實體企業為求生存圖發展，也要投靠網際網路企業與之合兵一路，融入網際網路大生態系統之中。
1、將醫聯網與餐聯網連接成一個生態系統
未來，居民一日三餐不是在家庭廚房製作，而是採取社會化方式來進行解決。網約車把每一私家車都變成計程車，把每一駕駛員變成計程車司機。店場網把每一家庭廚房都變成共享廚房，把每一家庭大姨大姐都變成共享廚師。在大數據云計算人工智慧物聯網時代，社區宅餐坊共享廚房可以與家庭私人廚房聯網，與家庭廚房炊具聯網，與家庭冰箱聯網，與家庭餐桌炊具聯網，同原料食材生產商進行智能聯網。由雲大腦智能狗聯手做智能廚房總調度，對一日三餐進行合理組合匹配。智能狗根據某居民這頓飯吃什麼，自家冰箱裡有什麼食物，以及需要在宅餐坊定製哪些菜品等情況，為居民統籌搭配個性化組合訂製每一餐。
醫聯網正在為每一消費者建立健康檔案，為每一人建立健康資料庫，接下來為每一人進行基因測序，作為診斷治療的遺傳學依據。為每一人配備可穿戴設備，了解每個人的即時化生命體徵，為精準醫療提供各方面依據，BAT們雲大腦已經介入大健康領域，已經掌握每個人的健康檔案，還通過可穿戴設備了解某人現在的健康狀況。雲大腦智能狗知道消費者預定這道菜的營養成分，能夠計算出這道菜各種養分含量，可以有針對性地對這頓飯提出合理化調整建議。
店場網將人工智慧應用在一日三餐領域，為每一消費者提供個性化菜譜，為每一餐提供量身定做針對性菜譜。雲大腦裡有這個人的健康檔案。通過可穿戴設備也知道他現在的身體狀況，也知道現在即將為他製作的這道菜，知道這道菜所使用的原料食材的營養成分，知道這些食材來源於哪個農牧場。雲大腦會根據其現在的身體狀況告訴他，這道菜適不適合他，需要怎樣來調整配方，哪些可以保留，哪些必須去掉，哪些食材再增加點，哪些調料需要減少點等等。
2、將供應鏈金融資源奉獻給網際網路巨頭
店場網平臺構建了撮合餐飲店與農牧場之間的B2B交易閉環，這是稀缺寶貴的供應鏈金融資源。社區宅餐坊還是價值連城的消費金融資源。雖然店場網平臺具備開展供應鏈金融的條件，但是店場網並不介入網際網路金融領域。店場網不搞自己的支付工具，不採取網際網路金融盈利模式。鑑於網際網路巨頭已轉型到網際網路金融盈利模式上來，店場網主動將供應鏈金融機會提供給網際網路巨頭們，向BAT們獻寶讓路供應鏈金融盈利模式，融入BAT們的更大生態系統之中。
現在，網際網路金融盈利模式為眾多電商公司所選擇，競爭激烈擁擠堵車現象非常嚴重。在千軍萬馬湧向行動支付這一獨木橋的時候，店場網找到了自己的盈利模式，這是難能可貴的。在與網際網路巨頭合作對接的時候，不會與從事網際網路金融的巨頭們爭嘴撞車，可以主動客氣地給BAT讓路躲道。店場網獨闢蹊徑找到自己獨立的盈利模式，把網際網路金融的機會交給第三方，可以合作共贏的夥伴就更多了，合作空間更廣闊了，合作起來更容易了，不會在盈利模式這一核心利益上發生摩擦衝突。
（作者系草原興發羔羊肉綠鳥雞品牌創始人）（CIS）