2019年，人工智能要落地，更要小心被“摔死”

原标题：2019年，人工智能要落地，更要小心被“摔死”

可以充分笃定的是，从2019年开始，在科技媒体的选题列表里，400多年前莎士比亚提出的那个深邃问题：“To B or not To B”，将变得不再是问题，没人会怀疑，未来十年中国科技的新战场将向ToB一端转移。

事实上，不同于美国ToB市场的兴旺，中国最大ToB公司或许连最大ToC公司十分之一都不到，尽管很难复盘这种失衡的全貌，但可以肯定的是，中国互联网过去庞大的人口红利，在无意中“吞噬”了中国ToB巨兽们的崛起路径。

嗯，过去二十年，中国C端市场完全是一片水草丰美的良田，只需将大洋彼岸的种子撒在这里，就可以种啥长啥，遍地开花，动辄几亿的活跃流量，浇灌出一大批C端的互联网新贵，也浇灭了B端巨头的生长空间。毕竟当一切唾手可得，你很难指望人们去干脏活累活——不过现在，广袤土地已被过度开垦，资本市场摘完低垂之果，才开始想起要寻找新的疆域，无疑要转向ToB领域。

而在这片新大陆，生命力最旺盛的一颗种子，就是人工智能——且不同于互联网时代的种子更多是舶来品，在中国，由于传统机构借助AI实现转型升级的需求更迫切（比如降低人力和管理成本），论及AI场景的创新方式，中国或许将成为先行者。

不过，人工智能的种子想要落地生根，先要完成一番去魅过程。而市场凛冬利好的一面，正是用低温过滤掉了投机者。在刚刚过去的2018年，AI从业者普遍脱离亢奋状态，把AI当锤子到处找钉子的妄人逐渐被市场淘汰。而在2019年，人们更是意识到，环境愈是寒冷，投资AI的天平就愈会向场景倾斜，AI融资门槛已经从最早的demo，后来的产品，转向如今最现实的客户订单，2019年，能在垂直领域找到应用场景的AI企业，将赢得更大生存空间。

然而，相较于上述共识，我今天更想说的是这个：2019年，AI要落地，更要小心被“摔死”。

没有“大鹏展翅”，只有“方寸之间”

场景如此关键，但问题是，AI场景该如何搭建？

回答这个问题前，先要明确一点：产品是连接不同场景之间的唯一中介，人工智能企业必须拥有强大的产品化能力，为什么ToB市场很难呈现指数级增长？就像远望资本创始人程浩所言：“一个非常重要的原因是，所有ToB类项目都有实施成本和实施周期，产品化能力好坏，直接决定了实施成本。产品化能力强，可能一个人三天就能完成一个case，产品化能力非常弱，可能三个人干三个月这个项目才能实施好。”

依我之见，衡量产品化能力的唯一心法，就是看它能否短平快地满足客户需求，而在AI领域，满足客户需求不可能只凭“技术+应用”的简单匹配，更多是依靠对某个行业垂直流程的了然于胸，这也是为什么如今AI投资者已达成共识：最理想的AI被投者，应该既懂行业又懂技术，前者比后者重要。只有巨头列阵中以行业纵 突围，AI创业才可能出现胜算。

而行业纵 的其中一个意涵，是指AI落地必须要关注“周边环境”。当AI企业者深入到一个行业的细枝末节，就会发现包括资源和能力在内的一系列约束条件，真实的落地场景很少允许你大鹏展翅，更多时候需要你落于方寸之间，比如你不可能仅靠算法突破完成落地，那样或许会摔得很惨，因为很可能到了行业应用时才发现，数据并不像你想象的那样充盈。

下一批“三个字母”的小巨头在哪

理清上述逻辑，也就不难理解“AI场景如何搭建”。事实上，一个AI场景的构建，往往伴随着五个要素的闭环。

第一当然是业务，目前AI落地最大程度上取决于业务和方案，没有最具体的业务，场景就不会存在。

第二是数据，数据是支撑起场景的关键，也是哈耶克眼中最纯粹的“一手知识”，也是人类还原真实世界最值得仰仗的颗粒度，尤其在大数据时代，任何场景都会以数据的形式存储下来。

第三是行业知识，更像是一种认知递进关系，数据在经过系统性整理变成信息，信息经过简洁抽象加工变成知识，现在任何一个行业的知识总量，都在爆炸式增长，任何一个“不足为外人道”，都显得弥足珍贵，作为影响场景的核心，行业知识也构成了企业之间最难逾越的门槛。

第四是以AI为代表的黑科技，它通常是打破行业均衡，带来场景质变的最大变量，技术的不断迭代，督促着场景的不断跃迁。

第五是决策，也是构建场景的最终目的。

这五要素结合在一起，就可以拥有构建AI使用场景的能力，而在上述理论的提出者——最近风头正劲的海云数据看来，借助于这套场景方法论，他们完全可以把这种“能力”服务赋予用户。

以他们刚刚发布的图易7 AI能力服务平台为例，围绕场景五要素，图易7能专注于AI场景设计与应用，通过调动一切行业知识和技术资源，帮助行业用户高效决策。

图易7发布会现场

按照官方叙述，图易AI能力服务平台依托顶层设计视野与经验，能在最大程度上发掘不同场景中各异的商业模式与价值空间。聚焦平台层、应用层、场景层能力需求，将有价值的软件、硬件、数据、算法变为资源，从而全面构建图易能力服务资源平台、能力平台、赋能平台，赋能用户业务场景的自我进化，并基于 学习、知识图谱、可视分析等技术，满足场景创新中对行业知识与能力的需求升级。

而具体到产品逻辑上，按照海云数据CEO夏耘的说法，图易7的四大基本特征，保证了决策效率的跃升：“一是场景应用，图易7无码化资源搭建更加快速。二是知识图谱，一旦拥有知识图谱平台和相应知识， 学习与智能应用的效率就会更高，知识图谱里的快速查找以及知识积累都可以来运作。三是能力定义，通过能力和场景的关联，使能力积累越来越多，行业场景更丰富和深入。四是赋能服务，通过赋能让更多人使用，在更多场合下使用，通过赋能服务使得我们以前依赖于人对这些功能和对IT的理解，变成是自动化的智慧能力输出。”

图易产品界面

对于C端用户，上述描述可能有些晦涩，你可以这么理解，如同“7”在佛法中的轮回和圆满之意，在公安和交通等海云数据的深耕领域，图易7是一个重视交付和结果的“行业大熔炉”，将行业知识、数据、技术等一切资源作为助燃方式，放在图易7里融会贯通，待到熔炼为一体，就会以产品化的方式落地，为行业输出符合当前所有边界条件的最佳决策，满足用户业务原有场景升级迭变与细分场景创新中的不同能力需求，而这些不同能力需求所产生的新资源，最终又会“回炉”到整个熔炉里，让它能在今后适应和创造新的场景。

而如今，图易AI能力服务平台已覆盖公安、交通、应急管理和数字城市等十大行业，服务全球超过100家行业代表用户，打造超过500个细分场景应用，同时服务保障了一大批国家级大型项目建设，而在赋能他人的过程中，海云数据逐渐地褪去“创业公司”的外衣，成为了拥有自己产品护城河的创新型企业。

产品动图

嗯，从海云数据的迅猛发展不难发现，ToB这条路虽然漫长而艰难，却远非巨头的专利，虽有些姗姗来迟，但未来几年，中国终将迎来一个ToB业务爆发的时代。

其实命运自有时间表，科技领域总是这样，一个新的浪头打过来，就会扎堆浮现出一批伟大的企业：1998-2000年，互联网来了，BAT就都来了；2010-2012 年，移动互联网来了，TMD也就都来了。

如今，在以AI为底座的ToB疆域，对不同垂直行业的改造才刚刚开始，这种改造迸发出的巨大能量，足以将一批深潜于海底的生物推至舞台中央，哪怕它们短期内成为不了鲸鲨，但谁又能说，它们之中不能诞生下一批“三个字母”的小巨头呢？

最后，对于这些刚刚踏上浪潮之巅的ToB企业，不妨以王兴热爱的一句话作结，2019年，我不祝你们一帆风顺，我祝你们乘风破浪。

李北辰/文

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。