前言：

AI与5G、IDC等成为数字经济的重要基础设施，并且企业的数字化转型会催生出对人工智能更多的需求，同时也为人工智能的应用提供了基础条件。

同时，AI企业已经从技术驱动向商业驱动阶段发展，市场希望看到能带来收入高增的应用场景。

作者 ｜ 方文

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AI技术与企业端端的融合发展

如今，处于人工智能成熟曲线前沿的公司正在大规模使用人工智能。

人工智能在企业中部署方式的整体成熟度正在改变企业对人工智能战略价值的看法，以及改变他们希望在何处收获人工智能的好处。

AI技术与产业端的融合发展，使得技术的演化出现了新的特征，AI技术的创新发展，来到了一个新的融合扩散阶段。

这意味着：一方面在AI扩散至各个行业的过程中，在技术先进性之外，AI本身的生产需要考虑更多的成本要素。

另外，AI不单单是一种技术，而是一系列技术的组合，AI场景落地的越多，算法就越多元化，因此规模化的通用算法生产能力，是人工智能的规模化落地的前提。

另一方面，在AI技术扩散的过程中，出现了明显的通用化、长尾化的趋势。

AI落地的过程中，规模化导向下数据越来越多，AI模型越来越通用。AI技术落地更注重实际场景需求，越来越多的长尾需求出现。

长尾需求虽然应用频次较低，但由于长尾端在规模上的优势，也同样拥有巨大的商业价值。AI在长尾端的落地是打通AI技术、大数据技术价值闭环的关键。

［to B or not to B］摆在AI企业面前

资本故事已经无法再续写下去，通过商业化落地来实现自身造血，成为AI企业的头等大事。

而今，正处于AIoT时代，AI、云计算、大数据等技术的进一步发展与落地，驱动着最广泛的一波数字化浪潮汹涌而来。

从企业侧看，在人口老龄化、用工荒等现实难题下，越来越多的企业拥抱数字化，采用人工智能、大数据等技术来提高效率；

同时，疫情环境下，运营管理成本的上升，也促使企业利用数字化工具、系统来降本增效，提升管理效率。

从政策端看，政府也积极鼓励企业数字化转型，数字化已经多次出现在政府工作报告、十四五规划等政府文件之中，先后出台了多种政策助力企业数字化转型。

从市场动向看，不论是腾讯阿里等互联网公司，还是华为这类ICT公司，都已经瞄准B端业务，先后投入大量人财物，志在抢占数字化市场高地。

对于消费者业务，AI企业也很难开发出一款现象级产品来推动AI落地，加之AI产品研发周期长，成本高，很难通过大规模出货来拉低边际成本。

B端用户和C端有着比较明显的区别：付费能力、付费意愿更强，而且对AI的赋能有着庞大的需求。

而今，到了AIoT时代，通过AI与IoT的深度融合，打通设备感知、执行的双向互联互通，在此基础上，构建智能化、数字化生产生活空间，［向空间要效率］成为B端客户的新需求。

政策下持续驱动AI供需双向发展

政策：《十四五规划纲要》第八章深入实施制造强国战略、第九章发展壮大战略性新兴产业、第十五章打造数字经济新优势，已提出详尽规划；各地大量出台补贴、税收优惠等鼓励措施

进入“十四五”第二年，关注从规划到落地的边际增量；

2021是十四五的开局之年，政府端项目多处于前期规划中，预计2022年开始批量落地。

根据十四五规划纲要，政府端需求将从安防领域大幅扩张，实现对公共服务领域的业务覆盖和价值深化；

全力助推城市的数字化转型，支撑智慧城市运营管理，以及公共安全、城市治理、交通出行、自然资源、生态环保等多方面的智慧业务；

以数字化转型驱动生产方式变革，采用工业互联网、大数据、5G等新一代信息技术提升能源、资源、环境管理水平，深化生产制造过程的数字化应用，赋能绿色制造。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温

在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：

AI核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行；

深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策；

人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。

人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。

AI与5G、IDC等成为数字经济的重要基础设施，并且企业的数字化转型会催生出对人工智能更多的需求，同时也为人工智能的应用提供了基础条件。

随着人工智能技术各细分领域不断创新和发展，同时也将带来巨大的生产变革和经济增长。

企业将扩大人工智能资源的引进规模，加大自主研发投入，将人工智能与其主营业务结合，提高产业地位和核心竞争力。

能够快速建立企业自动化与智能化的商业流程，与企业的各个业务流程结合，提升业务流程效率并带来增长。

结尾：技术壁垒就是商业壁垒

目前，技术创新的初级阶段，AI技术也比以往更强调场景应用，对于行业头部企业来说，这可能也意味着即将进入一个商业化密集落地的阶段。

AI的商业化变现，低维度的是向应用端收取技术服务费，AI企业在AI落地的环节中，更倾向于做［技术服务商］的角色。

其实就是能够起到明显示范效应的领域，一方面要对B端以及G端客户产生深刻的印象，另外一方面，AI能够真正的去深入到这些领域，解决传统方式难以解决的痛点。

AI商业生态参与的企业越多，前期研发、投入成本就能被分摊得更低，从而不断地将企业的护城河，加宽、未来商业空间也就更大。

而这样的商业空间，也会反映到AI企业自身在一级市场和二级市场上，构成AI企业的价值基本面。

部分资料参考：申万宏源证券：《2022年AI行业策略：市场充分认可AI赛道，及AI落地加速的三重机遇》，雷锋网：《旷视 to B 的核心「秘密」》

       原文标题 : AI芯天下丨分析丨向空间要效率：AI企业to B的底层逻辑