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        2019年,人工智能要落地,更要小心被“摔死”

        2019-03-11 23:46:06李北辰
        數(shù)字商業(yè)時(shí)代 2019年2期
        關(guān)鍵詞:產(chǎn)品化落地能力

        李北辰

        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,沒人會懷疑,未來十年中國科技的新戰(zhàn)場將向ToB一端轉(zhuǎn)移。

        事實(shí)上,不同于美國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,盡管很難復(fù)盤這種失衡的全貌,但可以肯定的是,中國互聯(lián)網(wǎng)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里,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端的互聯(lián)網(wǎng)新貴,也澆滅了B端巨頭的生長空間。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,由于傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)借助AI實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的需求更迫切(比如降低人力和管理成本),論及AI場景的創(chuàng)新方式,中國或許將成為先行者。

        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淘汰。而在2019年,人們更是意識到,環(huán)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(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)用場景的AI企業(yè),將贏得更大生存空間。

        然而,相較于上述共識,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”

        場景如此關(guān)鍵,但問題是,AI場景該如何搭建?

        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市場很難呈現(xiàn)指數(shù)級增長?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”的簡單匹配,更多是依靠對某個(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: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場景如何搭建”。事實(shí)上,一個(gè)AI場景的構(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),場景就不會存在。

        第二是數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是支撐起場景的關(guān)鍵,也是哈耶克眼中最純粹的“一手知識”,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,任何場景都會以數(shù)據(jù)的形式存儲下來。

        第三是行業(yè)知識,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)過簡潔抽象加工變成知識,現(xiàn)在任何一個(gè)行業(yè)的知識總量,都在爆炸式增長,任何一個(gè)“不足為外人道”,都顯得彌足珍貴,作為影響場景的核心,行業(yè)知識也構(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,帶來場景質(zhì)變的最大變量,技術(shù)的不斷迭代,督促著場景的不斷躍遷。

        第五是決策,也是構(gòu)建場景的最終目的。

        這五要素結(jié)合在一起,就可以擁有構(gòu)建AI使用場景的能力,而在上述理論提出者海云數(shù)據(jù)看來,借助于這套場景方法論,他們可以把這種“能力”服務(wù)賦予用戶。以其剛剛發(fā)布的圖易7 AI能力服務(wù)平臺為例,它能通過調(diào)動一切行業(yè)知識和技術(shù)資源,幫助行業(yè)用戶高效決策。

        按照官方敘述,這一平臺依托頂層設(shè)計(jì)視野與經(jīng)驗(yàn),能在最大程度上發(fā)掘不同場景中各異的商業(yè)模式與價(jià)值空間。聚焦平臺層、應(yīng)用層、場景層能力需求,將軟件、硬件、數(shù)據(jù)、算法變?yōu)橘Y源,從而全面構(gòu)建圖易能力服務(wù)資源平臺、能力平臺、賦能平臺,賦能用戶業(yè)務(wù)場景的自我進(jìn)化,并基于深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、可視分析等技術(shù),滿足場景創(chuàng)新中對行業(yè)知識與能力的需求升級。

        通俗地說,在公安和交通等海云數(shù)據(jù)深耕的領(lǐng)域,圖易7是一個(gè)重視交付和結(jié)果的“行業(yè)大熔爐”,將行業(yè)知識、數(shù)據(jù)、技術(shù)等一切資源作為助燃方式,放在這里融會貫通,待到熔煉為一體,就會以產(chǎn)品化的方式落地,為行業(yè)輸出符合當(dāng)前所有邊界條件的最佳決策,滿足用戶業(yè)務(wù)原有場景升級迭變與細(xì)分場景創(chuàng)新中的不同能力需求,這些不同能力需求所產(chǎn)生的新資源,最終也會“回爐”到整個(gè)熔爐里,讓它能在今后適應(yīng)和創(chuàng)造新的場景。

        其實(shí)從這家公司的發(fā)展不難發(fā)現(xiàn),ToB這條路雖然漫長而艱難,卻遠(yuǎn)非巨頭的專利,雖有些姍姍來遲,但未來幾年,中國終將迎來一個(gè)ToB業(yè)務(wù)爆發(fā)的時(shí)代。

        嗯,命運(yùn)自有時(shí)間表,科技領(lǐng)域總是這樣,一個(gè)新的浪頭打過來,就會扎堆浮現(xiàn)出一批偉大的企業(yè):1998-2000年,互聯(lián)網(wǎng)來了,BAT就都來了;2010-2012 年,移動互聯(lián)網(wǎng)來了,TMD也就都來了。

        如今,在以AI為底座的ToB疆域,對不同垂直行業(yè)的改造才剛剛開始,這種改造迸發(fā)出的巨大能量,足以將一批深潛于海底的生物推至舞臺中央,哪怕它們短期內(nèi)成為不了鯨鯊,但誰又能說,它們之中不能誕生下一批“三個(gè)字母”的小巨頭呢?

        最后,對于這些剛剛踏上浪潮之巔的ToB企業(yè),不妨以王興熱愛的一句話作結(jié),2019年,我不祝你們一帆風(fēng)順,我祝你們乘風(fēng)破浪。

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