事實上，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)時代的種子更多是舶來品，在中國，由于傳統(tǒng)機構(gòu)借助AI實現(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)實的客戶訂單，2019年，能在垂直領域找到應用場景的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：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?

回答這個問題前，先要明確一點：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?就像遠望資本創(chuàng)始人程浩所言：“一個非常重要的原因是，所有ToB類項目都有實施成本和實施周期，產(chǎn)品化能力好壞，直接決定了實施成本。產(chǎn)品化能力強，可能一個人三天就能完成一個case，產(chǎn)品化能力非常弱，可能三個人干三個月這個項目才能實施好。”

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領域，滿足客戶需求不可能只憑“技術(shù)+應用”的簡單匹配，更多是依靠對某個行業(yè)垂直流程的了然于胸，這也是為什么如今AI投資者已達成共識：最理想的AI被投者，應該既懂行業(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)縱深度的其中一個意涵，是指AI落地必須要關(guān)注“周邊環(huán)境”。當AI企業(yè)者深入到一個行業(yè)的細枝末節(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，真實的落地場景很少允許你大鵬展翅，更多時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，因為很可能到了行業(yè)應用時才發(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，一個AI場景的構(gòu)建，往往伴隨著五個要素的閉環(huán)。

第一當然是業(yè)務，目前AI落地最大程度上取決于業(yè)務和方案，沒有最具體的業(yè)務，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”，也是人類還原真實世界最值得仰仗的顆粒度，尤其在大數(shù)據(jù)時代，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，更像是一種認知遞進關(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)在任何一個行業(yè)的知識總量，都在爆炸式增長，任何一個“不足為外人道”，都顯得彌足珍貴，作為影響場景的核心，行業(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”服務賦予用戶。以其剛剛發(fā)布的圖易7 AI能力服務平臺為例，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計視野與經(jīng)驗，能在最大程度上發(fā)掘不同場景中各異的商業(yè)模式與價值空間。聚焦平臺層、應用層、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)建圖易能力服務資源平臺、能力平臺、賦能平臺，賦能用戶業(yè)務場景的自我進化，并基于深度學習、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)深耕的領域，圖易7是一個重視交付和結(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)輸出符合當前所有邊界條件的最佳決策，滿足用戶業(yè)務原有場景升級迭變與細分場景創(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”到整個熔爐里，讓它能在今后適應和創(chuàng)造新的場景。

其實從這家公司的發(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ToB業(yè)務爆發(fā)的時代。

嗯，命運自有時間表，科技領域總是這樣，一個新的浪頭打過來，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，我不祝你們一帆風順，我祝你們乘風破浪。