2019-01-09 21:57:47
可以充分篤定的是，從2023年開始，在科技**的選題列表裡，400多年前莎士比亞提出的那個深邃問題：「to b or not to b」，將變得不再是問題，沒人會懷疑，未來十年中國科技的新戰場將向tob一端轉移。
事實上，不同於美國tob市場的興旺，中國最大tob公司或許連最大toc公司十分之一都不到，儘管很難覆盤這種失衡的全貌，但可以肯定的是，中國網際網路過去龐大的人口紅利，在無意中「吞噬」了中國tob巨獸們的崛起路徑。
嗯，過去二十年，中國c端市場完全是一片水草豐美的良田，只需將大洋彼岸的種子撒在這裡，就可以種啥長啥，遍地開花，動輒幾億的活躍流量，澆灌出一大批c端的網際網路新貴，也澆滅了b端巨頭的生長空間。畢竟當一切唾手可得，你很難指望人們去幹髒活累活——不過現在，廣袤土地已被過度開墾，資本市場摘完低垂之果，才開始想起要尋找新的疆域，無疑要轉向tob領域。
而在這片新大陸，生命力最旺盛的一顆種子，就是人工智慧——且不同於網際網路時代的種子更多是舶來品，在中國，由於傳統機構借助ai實現轉型公升級的需求更迫切（比如降低人力和管理成本），論及ai場景的創新方式，中國或許將成為先行者。
不過，人工智慧的種子想要落地生根，先要完成一番去魅過程。而市場凜冬利好的一面，正是用低溫過濾掉了投機者。在剛剛過去的2023年，ai從業者普遍脫離亢奮狀態，把ai當錘子到處找釘子的妄人逐漸被市場淘汰。而在2023年，人們更是意識到，環境愈是寒冷，投資ai的天平就愈會向場景傾斜，ai融資門檻已經從最早的demo，後來的產品，轉向如今最現實的客戶訂單，2023年，能在垂直領域找到應用場景的ai企業，將贏得更大生存空間。
然而，相較於上述共識，我今天更想說的是這個：2023年，ai要落地，更要小心被「摔死」。
沒有「大鵬展翅」，只有「方寸之間」
場景如此關鍵，但問題是，ai場景該如何搭建？
回答這個問題前，先要明確一點：產品是連線不同場景之間的唯一中介，人工智慧企業必須擁有強大的產品化能力，為什麼tob市場很難呈現指數級增長？就像遠望資本創始人程浩所言：「乙個非常重要的原因是，所有tob類專案都有實施成本和實施週期，產品化能力好壞，直接決定了實施成本。產品化能力強，可能乙個人三天就能完成乙個case，產品化能力非常弱，可能三個人幹三個月這個專案才能實施好。」
依我之見，衡量產品化能力的唯一心法，就是看它能否短平快地滿足客戶需求，而在ai領域，滿足客戶需求不可能只憑「技術+應用」的簡單匹配，更多是依靠對某個行業垂直流程的了然於胸，這也是為什麼如今ai投資者已達成共識：最理想的ai被投者，應該既懂行業又懂技術，前者比後者重要。只有巨頭列陣中以行業縱深度突圍，ai創業才可能出現勝算。
而行業縱深度的其中乙個意涵，是指ai落地必須要關注「周邊環境」。當ai企業者深入到乙個行業的細枝末節，就會發現包括資源和能力在內的一系列約束條件，真實的落地場景很少允許你大鵬展翅，更多時候需要你落於方寸之間，比如你不可能僅靠演算法突破完成落地，那樣或許會摔得很慘，因為很可能到了行業應用時才發現，資料並不像你想象的那樣充盈。
下一批「三個字母」的小巨頭在哪
理清上述邏輯，也就不難理解「ai場景如何搭建」。事實上，乙個ai場景的構建，往往伴隨著五個要素的閉環。
第一當然是業務，目前ai落地最大程度上取決於業務和方案，沒有最具體的業務，場景就不會存在。
第二是資料，資料是支撐起場景的關鍵，也是哈耶克眼中最純粹的「一手知識」，也是人類還原真實世界最值得仰仗的顆粒度，尤其在大資料時代，任何場景都會以資料的形式儲存下來。
第三是行業知識，更像是一種認知遞進關係，資料在經過系統性整理變成資訊，資訊經過簡潔抽象加工變成知識，現在任何乙個行業的知識總量，都在**式增長，任何乙個「不足為外人道」，都顯得彌足珍貴，作為影響場景的核心，行業知識也構成了企業之間最難逾越的門檻。
第四是以ai為代表的黑科技，它通常是打破行業均衡，帶來場景質變的最大變數，技術的不斷迭代，督促著場景的不斷躍遷。
第五是決策，也是構建場景的最終目的。
這五要素結合在一起，就可以擁有構建ai使用場景的能力，而在上述理論的提出者——最近風頭正勁的海雲資料看來，借助於這套場景方**，他們完全可以把這種「能力」服務賦予使用者。
以他們剛剛發布的圖易7 ai能力服務平台為例，圍繞場景五要素，圖易7能專注於ai場景設計與應用，通過調動一切行業知識和技術資源，幫助行業使用者高效決策。
圖易7發布會現場
按照官方敘述，圖易ai能力服務平台依託頂層設計視野與經驗，能在最大程度上發掘不同場景中各異的商業模式與價值空間。聚焦平台層、應用層、場景層能力需求，將有價值的軟體、硬體、資料、演算法變為資源，從而全面構建圖易能力服務資源平台、能力平台、賦能平台，賦能使用者業務場景的自我進化，並基於深度學習、知識圖譜、可視分析等技術，滿足場景創新中對行業知識與能力的需求公升級。
而具體到產品邏輯上，按照海雲資料ceo夏耘的說法，圖易7的四大基本特徵，保證了決策效率的躍公升：「一是場景應用，圖易7無碼化資源搭建更加快速。二是知識圖譜，一旦擁有知識圖譜平台和相應知識，深度學習與智慧型應用的效率就會更高，知識圖譜裡的快速查詢以及知識積累都可以來運作。三是能力定義，通過能力和場景的關聯，使能力積累越來越多，行業場景更豐富和深入。四是賦能服務，通過賦能讓更多人使用，在更多場合下使用，通過賦能服務使得我們以前依賴於人對這些功能和對it的理解，變成是自動化的智慧型能力輸出。」
圖易產品介面
對於c端使用者，上述描述可能有些晦澀，你可以這麼理解，如同「7」在佛法中的輪迴和圓滿之意，在公安和交通等海雲資料的深耕領域，圖易7是乙個重視交付和結果的「行業大熔爐」，將行業知識、資料、技術等一切資源作為助燃方式，放在圖易7裡融會貫通，待到熔煉為一體，就會以產品化的方式落地，為行業輸出符合當前所有邊界條件的最佳決策，滿足使用者業務原有場景公升級迭變與細分場景創新中的不同能力需求，而這些不同能力需求所產生的新資源，最終又會「回爐」到整個熔爐裡，讓它能在今後適應和創造新的場景。
而如今，圖易ai能力服務平台已覆蓋公安、交通、應急管理和數字城市等十大行業，服務全球超過100家行業代表使用者，打造超過500個細分場景應用，同時服務保障了一大批國家級大型專案建設，而在賦能他人的過程中，海雲資料逐漸地褪去「創業公司」的外衣，成為了擁有自己產品護城河的創新型企業。
產品**
嗯，從海雲資料的迅猛發展不難發現，tob這條路雖然漫長而艱難，卻遠非巨頭的專利，雖有些姍姍來遲，但未來幾年，中國終將迎來乙個tob業務爆發的時代。
其實命運自有時間表，科技領域總是這樣，乙個新的浪頭打過來，就會扎堆浮現出一批偉大的企業：1998-2023年，網際網路來了，bat就都來了；2010-2012 年，移動網際網路來了，***也就都來了。
如今，在以ai為底座的tob疆域，對不同垂直行業的改造才剛剛開始，這種改造迸發出的巨大能量，足以將一批深潛於海底的生物推至舞台**，哪怕它們短期內成為不了鯨鯊，但誰又能說，它們之中不能誕生下一批「三個字母」的小巨頭呢？
最後，對於這些剛剛踏上浪潮之巔的tob企業，不妨以王興熱愛的一句話作結，2023年，我不祝你們一帆風順，我祝你們乘風破浪。
李北辰/文
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