最近听到这么一个故事：端午前夕，内蒙古一个病重的孩子需要紧急转运到北京治疗。当时正值拥堵时段，按照常规路线几乎不可能顺利到达目的地。但结果他们最终提前40分钟到达，因为有了交通大数据帮助他们智能躲避拥堵，节约了大量时间。

一个很平凡但很有意义的故事，其中有两个科技产业相关的关键词：互联网，智慧交通；而在阿里集团内，也有个与之相关的战略：DT大数据。马云提出IT到DT这个概念后，这两个词在过去半年非常时髦，背后是整个产业内的共同认知过去沉睡的数据价值正在觉醒，潜移默化地改造着各行各业，并将我们导向新一轮的经济变革。但这两个词从本身的内涵上说，到底有什么区别?我觉得最核心的有两点。

第一，解决的核心问题区别。IT过去繁荣的十年，实质上是信息革命的十年，解决的最重要问题是用户获取信息的不对称通过工具丰富信息总量，并降低获取门槛，消除信息鸿沟，使人人都能从中获益。这是过去十年真正地改变全世界、改变国人生活方式的重要原因。但从DT的角度来讲，解决的核心问题不再是信息不对称，而是供需不平衡。

还是举一个交通相关的例子。很早以前，我们出门在路上，哪里堵哪里不堵，完全不知道。但过去十年来可以看到，交通管理部门从IT建设的角度来讲，已经取得了非常大的进展，今天大家看到环路上有相当多的电子信息指示牌你车还没有开到北三环，但已经可以看到这条路上是不是堵着，提供的信息量已经足够大。

但归根结底，这仅仅是IT时代的一种应用，并不能从根本上解决交通拥堵问题解决拥堵，一定要改变资源供需不平衡的状态，车辆行驶需求很大，而道路资源供应不足当然改变供需可以有多种方式，就像特殊时期，通过管制方式降低行驶车辆数，交通一下子就能变得很好，但这肯定不可能是常态。从根本上扭转不利状况，必须仰仗DT思维的介入。

DT思维解决拥堵的方式，则是对于整体交通的全量数据进行动态呈现，智能分析、指导行驶车辆避开资源紧张的路段，实现躲避拥堵;再加上基于大数据技术的交通路况预测，进一步调整改变整体的供需匹配状况，从而使整个交通得到真正改善。DT对于拥堵治理的效果立竿见影：2014年仅仅在北京一个城市，高德地图的躲避拥堵功能，就累计为用户节时350万小时，节省费用上亿元，同时减少尾气排放1亿立方米。

很显然，交通供需改变其实对于中国经济发展影响很大，路况好了，出行体验顺畅了，用户才有更强的意愿走出家门，而只有每个人出行半径越来越大的时候，消费才真正能够被拉动。

IT和DT的第二个区别，体现在业务的部署方式上。IT时代，信息发布者和信息使用者完全是两个不同的角色。比如交通管理部门是信息发布者，用户获取信息就是单纯的使用者。想要改善交通服务，靠的基本上就是信息发布者的单打独斗，成本和难度可想而知。

但是到了DT时代，每一个使用交通大数据的人本身就成为了交通大数据的贡献者，也就是说真正实现了人人为我，我为人人。例如，高德这样的互联网地图企业现在除了投入专业数据采集设备之外，还能够发动社会化力量，使得公众成为实时、动态的交通路况信息提供者。目前，高德采集的交通信息中的大部分已经来自于公众自主提供，使得成本和效率相比过去处于极佳的水准。而经过高德交通大数据的实时处理后，这些数据贡献者又能从中获益，使用高德地图更智能地躲避拥堵。

很显然，人人为我，我为人人模式能带来的效果是惊人的，不论对于企业还是政府来说，都是值得推行的一种理念。

这就是我们现在正在经历的数据觉醒时代，从IT到DT，各行各业都会进入一个新发展周期，重视、投资数据，相信其中会有源源不断的增量价值被挖掘出来。