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圖片來源@視覺中國ocS曹操讀書網

文丨新眸，作者丨凌石，編輯丨棲木ocS曹操讀書網

首先要申明的是，這并不是一篇唱衰AI行業的文章，但需要提醒各位的是，人工智能的創業窗口期已經接近尾聲。ocS曹操讀書網

一方面，是新入局玩家數量上的降溫。根據億歐網數據，中國AI初創企業從2012年起，經過4年的高速發展，在2016年達到頂峰，而后 AI 創業熱度逐步降溫，2020?年1-4月僅成立4家AI企業，是2019年全年數量的12%。如果按照這個數據來推算2020年全年，AI領域初創企業也不及去年的一半。ocS曹操讀書網

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圖：2012-2020年4月中國人工智能領域初創企業成立情況（來源：國盛證券、億歐網）ocS曹操讀書網

另一方面，早期玩家原始技術積累基本完成，正處于卡位具體場景商業化階段。尤其是基于視覺、語音和文本的AI技術相對較為成熟，在相對好落地的To B領域（比如零售、安防、教育、教育、金融等）已經扎滿了玩家，空間所剩無幾，而To G又不是普通玩家能夠駕馭的。ocS曹操讀書網

“難獲得領導層支持”、“AI實施與組織適配難”、“難將AI計劃從試點轉移到生產”、“無法衡量AI的投資回報率”以及“AI系統運營維護難”成為AI產品難落地的主要障礙。ocS曹操讀書網

如果你是AI行業的從業者或者觀察者，你經常會聽到，售前們跟你講述有關數據的話題，比如數據采集、預處理、標注、挖掘、分析等技術專屬名詞，然后跟你大講一通這些技術有多難，他們的系統或者架構有多強悍。ocS曹操讀書網

事實上呢，這只是一個推銷小技巧，想當然地把項目制的產品解說為通用型，似乎是所有軟件開發公司的通病。ocS曹操讀書網

甲方只要記住一點，拋開具體場景、具體業務跟你談產品和技術約等于耍流氓。ocS曹操讀書網

拿SaaS行業（企業服務的一塊重要領域，跟AI也有大量交集）來說，2011-2021十年間，跌宕起伏，從無序走向有序，競爭點也從通用進入垂直領域，但相關業內專家依然不看好這個領域，“與2016年那波資本鼓動下的浪潮相比，現在的泡沫依然很大。”ocS曹操讀書網

AI現狀也大致如此，近些年爆火又沉寂的中臺們就是典型。ocS曹操讀書網

就國內玩家而言，你會發現在活得好的基本都是卡位垂直領域的，比如智能駕駛領域的百度、AI語音領域的科大訊飛、智能BI領域的帆軟等，但目前也未跑出一個類似于微軟或者Snowflake式的巨頭。ocS曹操讀書網

我們再回到AI商業化的本質，即并非專注于技術的迭代優化，而是善用技術解決客觀存在的實際商業問題，從眾多的應用場景分析可知：一方面，人工智能能夠將人從簡單、重復、繁重的工作中解放出來，算法仍是AI準確性和效率的核心；另一方面，場景的適配性是AI成功落地的關鍵環節。ocS曹操讀書網

基于此，本文新眸將著重分析以下三個問題：ocS曹操讀書網

什么是“集郵”，AI玩家為何難逃這種命運？ocS曹操讀書網

AI的場景悖論是什么，這種悖論我們應該如何避免？ocS曹操讀書網

2021，我們該如何重新理解AI商業化的路徑？ocS曹操讀書網

舊酒裝新瓶

集郵愛好者都有一個癖好，就是喜歡成套的收集，當然，也只有成套的郵票也才有更高的價值，少數精品郵票除外。ocS曹操讀書網

這和當下的AI行業現狀幾乎如出一轍，少數玩家掌握了關鍵算法（比如視覺、語音解析等），他們是少而精，加上資本的加持，很快就得以出圈，比如AI四小龍（商湯、曠視、云從、依圖），這些玩家的特點是追求99%-99.99%精度變化，但大多數玩家還是傳統軟件廠商或者半路出家，更多的還是做一些項目制開發，技術含量并不大，所以他們所追求的是大而全，“技術我都有，項目我都能做，降本增效多少無法量化，更別提走標品思路了。”ocS曹操讀書網

所以AI行業想做騰訊之于社交、阿里之于電商、百度之于搜索，幾乎沒戲。就目前AI產業鏈而言，全行業大致形成了4種生態模式：ocS曹操讀書網

第一類：AI融入云服務體系，云服務廠商構建AI基礎設施生態。亞馬遜、微軟和谷歌為代表的廠商開始布局AI專用硬件、開源開發工具、研發平臺、技術服務、行業使能方案等全棧AI技術支撐體系，比如，2020年，微軟向下在硬件基礎設施方面聯合OpenAI建立智能超算中心，向上在垂直行業布局方面推出行業云解決方案 Microsoft Cloud for Healthcare，進而與醫療機構合作，幫助醫生和醫療機構使用 AI 技術實現精準醫療服務。ocS曹操讀書網

但這是高舉高打的玩法，國內的中、小玩家們既沒有龐大的數據量可供訓練、改進算法模型，也沒有在產業鏈上下游足夠的話語權和資本，更多的還是接著眾包和外包的活，分到的蛋糕也少得可憐，所以這類玩家我們只能當標的，不做參考。ocS曹操讀書網

第二類：AI技術服務企業、互聯網企業，以視覺、語音等技術優勢切入，加速打造垂直行業技術服務平臺和解決方案生態。比如百度Apollo開放平臺（智能駕駛）、科大訊飛（智慧語音）、依圖care.ai（智慧醫療）等，這些就是我前文所述成功卡位的玩家，也是最有潛力的，先把單一領域做精，商業模式跑通，進而散點拓展其他領域。ocS曹操讀書網

比如科大訊飛最近所提的CRM和CDP，他們內部人士告訴新眸，AI在零售營銷側的布局已經有4-5年的時間了，其實不只科大訊飛一家，大部分AI企業都會在電商零售營銷側植入AI能力，至于為什么，我后面再做具體解答。ocS曹操讀書網

第三類：傳統企業以行業經驗切入，強調解決問題的實際應用能力，傳統行業頭部企業針對顛覆性、前沿性技術展開系統布局，比如大眾奧迪聚焦自動駕駛場景，建立奧迪JKU深度學習中心，成立硅谷研發辦公室，加大力度研發先進駕駛員輔助系統。ocS曹操讀書網

這類玩家國內有很多，但多數只是建立個創新部門試點，甚至做做表面功夫，并不會真正的正視AI本身，一來對于大多數非剛需傳統企業來說，這些開銷屬于非必要，二來，AI本身的ROE也是一個未知數。ocS曹操讀書網

第四類：硬件廠商以芯片設計、整機集成為切入點，構建軟硬協同產業生態。英偉達、英特爾、華為、浪潮等芯片、設備廠商就是主要代表，其中華為在逐步開放的AI戰略以及自主芯片架構上發力，于2020?年下半年華為在深圳總部推出 AI（人工智能）處理器 Ascend 910（昇騰 910）。ocS曹操讀書網

這是一支不可忽略的力量，也是極具潛力的，畢竟由硬件切入軟件相對較為簡單（參考半導體產業），而且這類玩家在市場上更具優勢，有個硬件底座只要植入相應的軟件，就可以成為針對某個場景的AI一體機，相對于軟件廠商來說，人們會更容易接受由硬件廠商附加銷售的軟件產品，順序很重要。ocS曹操讀書網

場景“悖論”

過去60年，人工智能經歷了2次從爆發到低谷的過程，到了21世紀，隨著數據的爆發式增長，算力和深度學習的成熟，人工智能迎來了第3次發展浪潮。ocS曹操讀書網

就目前而言，成長型AI企業技術的發展現狀主要有以下四個特征：ocS曹操讀書網

算法層面，CV、NLP等領域需求大、投入多；框架層面，TensorFlow和PyTorch成為熱門（工業界和學術界主流）；平臺層面，朝著通用和垂直領域雙向發展（多數玩家使用通用平臺，其余建立垂直領域平臺形成長尾）；趨勢方面，跨學科、跨場景、跨空間開始融合。ocS曹操讀書網

德勤曾在《中國成長型AI企業研究報告》中總結過成長型AI企業成功的6大關鍵要素：1、先垂直滲透，后向上發展；2、精于技術，強于場景方案；3、善用多元化融資渠道；4、創新市場強化合作；5、優化運營提升競爭力；6、打造數據閉環，迭代優化產品。ocS曹操讀書網

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其中，1234屬于業務側，56屬于產品側，這也和當下的AI企業現狀有關，產品側除了極個別領域的技術絕對龍頭，多數還是在依靠市場和業務驅動。換句話說，玩家競爭差異化并不體現在產品力上，而是體現在誰能更懂場景，利用AI技術精準幫助企業數字轉型或升級。ocS曹操讀書網

這就需要我們把目光重新聚焦到前文所提到的第二類玩家，衡量他們是否成功的標準在于，他們能否做成垂直領域的顛覆者。ocS曹操讀書網

在發展初期，優秀成長型 AI 企業多精于一個核心技術點發展，向下滲透場景，更快更靈活地把技術優勢轉化為產品優勢，獲得市場占有率。如果初創企業想要和巨頭分蛋糕，就需要深耕垂直領域，練好內功而非盲目追逐熱點。因為越是底層的東西，巨頭越會涉足，同理，越是通用型的產品，越是大公司會做的。ocS曹操讀書網

問題是，和互聯網巨頭們相比，這些玩家在懂場景上并不占據絕對優勢。這里就是我所提及的“場景悖論”，就當下而言，AI To G很難，To B也很難，相較于前者，后者才有可能實現AI的商業規模化，而要完成這一目標，排除其他資源因素的話，第一步就是要在技術窗口期完成場景搶占。ocS曹操讀書網

畢竟，在移動互聯網創業時代，技術商業化落地都有窗口期的概念，錯過了窗口期會很難做大，進入過早失敗概率也較高。在大部分投資都有投資回報期要求的情況下，創業公司要控制業務的方向和節奏，找好合適的時機，在人工智能領域同理，時機和節奏感的把握都很重要，而節奏感的控制除了來自對人工智能技術發展程度的判斷，還有來自對融資環境的判斷，對市場發展速度與變化的判斷，和對競爭對手的判斷。ocS曹操讀書網

所涉及到的每一步，都很艱難（主要原因就是簡單場景的窗口期已經過了，AI不再黑盒也意味著不那么好忽悠了）。ocS曹操讀書網

事實情況也的確如此，普華永道曾針對AI場景落地發起過調研，結果顯示，39％的組織無法解釋輸出結果并無法衡量AI的投資回報率，28％的企業缺乏用于AI解決方案的高質量數據，17％的公司在維護已經運行的AI系統方面面臨挑戰，35％已實施試點的組織發現很難將AI計劃從試點轉移到生產。ocS曹操讀書網

這四個結果其實環環相扣。ocS曹操讀書網

簡單的說，一方面，多數人們對于AI的信任度并沒有想象中那么高，市場教育需要持續進行，也意味著需要大量的營銷成本；另一方面，AI在落地過程中也沒有想象中順利，從前期的數據收集到后期的運營，再到衡量AI改造所帶來的效果，依然存在較大的不確定性。ocS曹操讀書網

AI們的下一城

讀到這里你會發現，AI玩家們想要逃離集郵命運的，似乎只有一條出路，即有一個標桿性產品。ocS曹操讀書網

標桿意味著產品在技術上至少領先半個身位的，在運營上是平民化的，在效果上是可以衡量的，百度Apollo開放平臺（智能駕駛）、科大訊飛（智慧語音）、依圖care.ai（智慧醫療）等玩家崛起的思路都具備這個特征，并且這種現象級爆款是某一市場側的剛需，甚至是國民級的需要，才有可能完成他們口中所述的規模化，不然只是空談。ocS曹操讀書網

但尷尬的是，事實并非我們想象。ocS曹操讀書網

眼下多數AI玩家，大都沿襲互聯網思維，企圖用AI把所有場景都改造一遍，所以經常會出現以下幾類矛盾：做業務的diss做產品的，做產品的diss做技術的，做技術的diss做運維的，做運維的反過頭來diss做業務的，形成反向閉環。ocS曹操讀書網

反向閉環形成的主要因素就是在于，沿襲互聯網思維，企圖用AI把所有場景都改造一遍，他們始終沒有厘清，哪些場景是亟需被改造的，哪些場景是有待被改造的，哪些場景是不需要AI介入的，這也是多數研究人員在計算市場空間時常犯的一個毛病，習慣性夸大。ocS曹操讀書網

舉個簡單的例子，比如工業有10類場景，AI技術只是在其中一個場景有發揮空間，研究員會習慣性將這單一市場空間X10，造成AI工業場景水大魚大的假象，一方面是計算模式的不精準，另一方面是忽略了改造成本，所以我經常能聽到AI業內人士跟我抱怨，“空間很小，玩家太多，成本高企，我們只是在重復的造PPT的輪子。”ocS曹操讀書網

空口無憑，我們來看下數據。ocS曹操讀書網

根據IT橘子數據，截至2020年，30%的成長型AI企業尚未獲投，這些未獲投企業很多沒有找到細分的價值板塊，產品差異化競爭優勢不明顯，存在顯著的同質化競爭現象。如果遇到較大公司的進駐或碾壓后，容易被投資方半途放棄，創業風險急劇增大。ocS曹操讀書網

另外有45%的已獲投企業輪次融資輪次在A輪之前，這些企業盡管產品研發已經基本完成，但市場仍處于開拓階段，尚未能實現收入大幅增長，如果你長期關注AI領域的話，你會發現，資本市場資源正不斷向B輪以后企業聚攏，至今尚沒有融資的企業，很有可能面臨淘汰出局。ocS曹操讀書網

于此之下，我們不難想象，AI們的下一城會很艱難，尤其對于初創企業來說。ocS曹操讀書網

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核心關鍵字： 人工智能