可以充分篤定的是，從2019年開始，在科技媒體的選題列表里，400多年前莎士比亞提出的那個(gè)深邃問題：“To B or not To B”，將變得不再是問題，沒人會(huì)懷疑，未來十年中國(guó)科技的新戰(zhàn)場(chǎng)將向ToB一端轉(zhuǎn)移。
事實(shí)上，不同于美國(guó)ToB市場(chǎng)的興旺，中國(guó)最大ToB公司或許連最大ToC公司十分之一都不到，盡管很難復(fù)盤這種失衡的全貌，但可以肯定的是，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)過去龐大的人口紅利，在無意中“吞噬”了中國(guó)ToB巨獸們的崛起路徑。
嗯，過去二十年，中國(guó)C端市場(chǎng)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里，就可以種啥長(zhǎng)啥，遍地開花，動(dòng)輒幾億的活躍流量，澆灌出一大批C端的互聯(lián)網(wǎng)新貴，也澆滅了B端巨頭的生長(zhǎng)空間。畢竟當(dāng)一切唾手可得，你很難指望人們?nèi)ジ膳K活累活——不過現(xiàn)在，廣袤土地已被過度開墾，資本市場(chǎng)摘完低垂之果，才開始想起要尋找新的疆域，無疑要轉(zhuǎn)向ToB領(lǐng)域。
而在這片新大陸，生命力最旺盛的一顆種子，就是人工智能——且不同于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的種子更多是舶來品，在中國(guó)，由于傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)借助AI實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)的需求更迫切（比如降低人力和管理成本），論及AI場(chǎng)景的創(chuàng)新方式，中國(guó)或許將成為先行者。
不過，人工智能的種子想要落地生根，先要完成一番去魅過程。而市場(chǎng)凜冬利好的一面，正是用低溫過濾掉了投機(jī)者。在剛剛過去的2018年，AI從業(yè)者普遍脫離亢奮狀態(tài)，把AI當(dāng)錘子到處找釘子的妄人逐漸被市場(chǎng)淘汰。而在2019年，人們更是意識(shí)到，環(huán)境愈是寒冷，投資AI的天平就愈會(huì)向場(chǎng)景傾斜，AI融資門檻已經(jīng)從最早的demo，后來的產(chǎn)品，轉(zhuǎn)向如今最現(xiàn)實(shí)的客戶訂單，2019年，能在垂直領(lǐng)域找到應(yīng)用場(chǎng)景的AI企業(yè)，將贏得更大生存空間。
然而，相較于上述共識(shí)，我今天更想說的是這個(gè)：2019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(chǎng)景如此關(guān)鍵，但問題是，AI場(chǎng)景該如何搭建？
回答這個(gè)問題前，先要明確一點(diǎn)：產(chǎn)品是連接不同場(chǎng)景之間的唯一中介，人工智能企業(yè)必須擁有強(qiáng)大的產(chǎn)品化能力，為什么ToB市場(chǎng)很難呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)？就像遠(yuǎn)望資本創(chuàng)始人程浩所言：“一個(gè)非常重要的原因是，所有ToB類項(xiàng)目都有實(shí)施成本和實(shí)施周期，產(chǎn)品化能力好壞，直接決定了實(shí)施成本。產(chǎn)品化能力強(qiáng)，可能一個(gè)人三天就能完成一個(gè)case，產(chǎn)品化能力非常弱，可能三個(gè)人干三個(gè)月這個(gè)項(xiàng)目才能實(shí)施好。”
依我之見，衡量產(chǎn)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(lǐng)域，滿足客戶需求不可能只憑“技術(shù)＋應(yīng)用”的簡(jiǎn)單匹配，更多是依靠對(duì)某個(gè)行業(yè)垂直流程的了然于胸，這也是為什么如今AI投資者已達(dá)成共識(shí)：最理想的AI被投者，應(yīng)該既懂行業(yè)又懂技術(shù)，前者比后者重要。只有巨頭列陣中以行業(yè)縱深度突圍，AI創(chuàng)業(yè)才可能出現(xiàn)勝算。
而行業(yè)縱深度的其中一個(gè)意涵，是指AI落地必須要關(guān)注“周邊環(huán)境”。當(dāng)AI企業(yè)者深入到一個(gè)行業(yè)的細(xì)枝末節(jié)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)包括資源和能力在內(nèi)的一系列約束條件，真實(shí)的落地場(chǎng)景很少允許你大鵬展翅，更多時(shí)候需要你落于方寸之間，比如你不可能僅靠算法突破完成落地，那樣或許會(huì)摔得很慘，因?yàn)楹芸赡艿搅诵袠I(yè)應(yīng)用時(shí)才發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)并不像你想象的那樣充盈。
下一批“三個(gè)字母”的小巨頭在哪
理清上述邏輯，也就不難理解“AI場(chǎng)景如何搭建”。事實(shí)上，一個(gè)AI場(chǎng)景的構(gòu)建，往往伴隨著五個(gè)要素的閉環(huán)。
第一當(dāng)然是業(yè)務(wù)，目前AI落地最大程度上取決于業(yè)務(wù)和方案，沒有最具體的業(yè)務(wù)，場(chǎng)景就不會(huì)存在。
第二是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是支撐起場(chǎng)景的關(guān)鍵，也是哈耶克眼中最純粹的“一手知識(shí)”，也是人類還原真實(shí)世界最值得仰仗的顆粒度，尤其在大數(shù)據(jù)時(shí)代，任何場(chǎng)景都會(huì)以數(shù)據(jù)的形式存儲(chǔ)下來。
第三是行業(yè)知識(shí)，更像是一種認(rèn)知遞進(jìn)關(guān)系，數(shù)據(jù)在經(jīng)過系統(tǒng)性整理變成信息，信息經(jīng)過簡(jiǎn)潔抽象加工變成知識(shí)，現(xiàn)在任何一個(gè)行業(yè)的知識(shí)總量，都在爆炸式增長(zhǎng)，任何一個(gè)“不足為外人道”，都顯得彌足珍貴，作為影響場(chǎng)景的核心，行業(yè)知識(shí)也構(gòu)成了企業(yè)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(yè)均衡，帶來場(chǎng)景質(zhì)變的最大變量，技術(shù)的不斷迭代，督促著場(chǎng)景的不斷躍遷。
第五是決策，也是構(gòu)建場(chǎng)景的最終目的。
這五要素結(jié)合在一起，就可以擁有構(gòu)建AI使用場(chǎng)景的能力，而在上述理論的提出者——最近風(fēng)頭正勁的海云數(shù)據(jù)看來，借助于這套場(chǎng)景方法論，他們完全可以把這種“能力”服務(wù)賦予用戶。
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