会展数据基座如何向生态操作系统演进

作者简介

杭州观盛文化传播有限公司总经理

杭州文化创意产业博览会、杭州国际工艺周等多个大型国际性文化展览活动策展人

策划运营多个文化艺术类IP主题展

当前，中国会展业的数字化呈现出“高认知低成熟”的典型特征。《中国会展主办机构数字化调研报告（2024）》显示，78%的主办方将数字化列为战略优先级，但实际完成核心业务数字化的企业占比不足35%。具体表现为，行业普遍存在“工具碎片化”现象，如线上报名、电子门票、展商管理系统等单点解决方案覆盖率超过60%，但这些系统间数据孤岛严重，仅有19%的主办方实现了业务系统集成与数据贯通。

透过这些现象，可以发现更深层的矛盾在于数据价值断层：其一，会展现场物理世界用户行为数据采集存在大量盲区。传统展会依赖闸机扫码、问卷调查等被动采集方式，对观众动线停留、展位热力、洽谈强度等高价值行为数据捕获率不足15%。其二，多主体协同失效。展馆的场地数据、主办方的招商数据、展商的交易数据分属不同系统，缺乏标准化接口。其三，大量数据属于非结构化数据，看似数据库丰富，实则无法被运用。展会产生的客户名片、洽谈记录、合同扫描件等非结构化数据占比超80%，但有效转化率不足10%，大量商机信息未被标签化和结构化，无法发挥其应有的价值。

打破核心挑战

强化底层数据基座建设

现阶段，会展业底层数据基座建设存在五大核心挑战。

第一个挑战是物理世界数据采集与理解的鸿沟。当前国内绝大多数展馆的感知终端建设存在明显不足，部分所谓“数字展馆”也并未实现有效感知终端的系统性建设。同时，大量硬件终端采集的原始数据缺乏行为语义解析能力。例如观众在展位停留5分钟，系统无法自动判别其是“深度洽谈”还是“排队等待”。

第二个挑战是多主体系统协同的标准化困境。展馆管理系统（如门禁数据）、主办方CRM（客户管理系统）、展商数字系统间存在三重断点：技术层面，三方的API（应用程序开发）接口规范不统一，不同主办方在不同展馆举办展会活动很难通过一次性开发就能接通不同展馆系统，展商则更难通过对接主办方系统整理导出相关参展数据；法律权责层面，数据归属权模糊，展商通常拒绝共享采购商联系信息，展馆又因为涉及用户行为隐私无法给到采集数据；商业层面，缺乏合理的数据定价与分成机制，导致场馆方对开放实时人流及相关分析数据持谨慎态度。

第三个挑战是数据安全的“三角悖论”。会展数据涉及企业的商业秘密（展商订单）、个人隐私（观众证件信息）、国家安全（如重大政府展会），行业普遍存在三重矛盾——安全强度、使用效率、合规成本。三者难以兼顾，导致大量重复的数字化开发后，数据依然无法在不同使用方之间进行安全有效的流通。

第四个挑战是非结构化数据处理的效能瓶颈。一次展会中有大量的图片、视频、语音等富媒体数据被采集，但这些富媒体数据绝大多数没有转化成能被机器调用的结构化数据，不仅如此，大量历史数据仍“沉睡”在Excel表格中无法被有效利用。

第五个挑战是AI驱动场景的落地落差。根据行业调查，尽管68%的主办方计划加大AIGC（人工智能生成内容）应用，但实际深度应用率不足15%。其症结在于以下三个方面：一是数据供给质量差，AI招商模型因客户标签缺失率高而容易误判潜客，导致修正成本极大；二是数字工具链割裂，导致商机匹配系统与客户管理系统相互独立；三是在联络应用端辛苦搭建的RPA（机器人流程自动化）机器人无法自动触发跟进并完成撮合任务。

鉴于此，会展业亟须在四方面加大底层数据基座建设。

其一，聚焦数据采集，构建全域感知的AIoT（人工智能物联网）神经网络。对于新建展馆，建议预埋智能摄像头、LBS（基于位置的服务）定位组网设备、蓝牙信标、智能网关等多模态传感设备，如上海国家会展中心在展位地砖嵌入压力传感器，实时监测人流密度。针对既有展馆的改造，可采用“移动端临时采集设备+可穿戴设备”组合方案。如广交会通过智能手环采集观众动线，结合蓝牙信标，定位精度可达到0.5米。更为关键的是搭建数据融合中枢，将采集到的多维度数据，生成实时数据驾驶舱甚至数字孪生场景，进而生成全维度用户画像。

其二，推动数据流通、建立数据的“联邦生态”。在技术层，展馆搭建API网关平台，采用“数据分级开放”策略，将数据安全有效地开放给主办单位。具体来说，基础层（展位图、人流量）免费共享，核心层（观众画像、洽谈记录）需授权付费，敏感层（证件信息、交易数据）经脱敏后提供统计指标。在机制层面，推行“数据银行”模式，展商上传采购需求可兑换积分，用以兑换优质买家信息。在合规层面，借助区块链存证，实现数据使用全程可追溯。

其三，着力整理非结构化数据的智能“炼金术”。在非结构化数据治理上，目前可部署智能锚点工具提取关键字段作描述，之后在需要调用数据时，利用处理端多模态AI模型对文本、图像、语音、视频等数据进行结构化提炼。就当前技术而言，文本识别、图形识别和语音识别大模型已较为成熟，视频类的处理还有待模型和算力的进一步提升。

其四，积极使用AI驱动的数据智能引擎。通过构建AI+RPA工具，设置招展潜在客户挖掘机器人，自动爬取招投标网站中标信息、社交媒体帖文，自动触发个性化邀约，从而高效批量获取潜在客户信息。同时，利用动态匹配算法，采用实时计算模式，当新买家注册时，根据其提交的相关标签信息，立即匹配契合的展商并完成推送洽谈预约闭环。

未来演进

从数据基座到生态操作系统

会展数据基座的终极形态将是产业级操作系统。它以数据为内核，连接场馆、主办方、展商、服务商四大主体，推动从会展到垂类产业服务的三大跃迁。一是从工具到平台，提供从展位设计到客户管理的全栈式SaaS（软件即服务）工具，同时开放API以对接物流、搭建等会展产业链生态伙伴；二是从场景到生态，借鉴“会展中枢”模式，融合政府产业数据、跨境电商平台交易流，生成全球贸易供需指数；三是从交易到赋能，底层数据经脱敏处理后，可向金融机构输出展商信用模型，解决中小企业融资难题。

会展数据基座建设绝非简单的技术升级，本质上是对行业生产关系的重构。当展馆成为数据枢纽，主办方转型为生态运营商，展商获得精准贸易通道时，会展业才能真正跨越规模与效率的鸿沟，进化为支撑实体经济的高价值连接器。这一路径的实现不仅需要技术创新的勇气，更需要打破数据藩篱的行业共识。因为未来的展会竞争力，不再取决于展位面积，而是取决于数据流动的广度与深度。回望历史，百年前会展行业萌发之初，正是为了解决不同产业链上下游之间信息流动的基础问题；立足当下，会展数据基座建设进入到了一个新的工具时代，更需要聚焦最基本的用户需求。