To C像是平原戰(zhàn)，比拼的是資本和流量，幾乎所有的商業(yè)模式都是流量變現(xiàn)，往往迅速形成風(fēng)口，又在極短的時間內(nèi)結(jié)束戰(zhàn)斗。由于平原戰(zhàn)的特征是缺少天然的防御工事，常見的一幕就是甲廠商可以輕易切入乙廠商的腹地，電商、社交、內(nèi)容等不無如此，所以巨頭們習(xí)慣的策略是抓住某個流量入口，然后逐步建立起生態(tài)矩陣。

To B則是山地戰(zhàn)，既是BAT們相對陌生的領(lǐng)域，又溝壑縱橫河流密布，想要把主力軍開到目標(biāo)市場，先要挖隧道、架橋、修路，然后才有在特定領(lǐng)域占有一席之地的可能，注定是一場緩慢擴張的長期戰(zhàn)爭。于是To B轉(zhuǎn)型的口號已經(jīng)喊了兩年，可多半還只是在某個細(xì)分市場打造樣板，甚至上演了工程師爬鍋爐、養(yǎng)豬、種瓜的情景。

現(xiàn)實的問題是，理解客戶需求或者場景往往需要投入巨大的精力和時間，把商業(yè)價值點吃透后逐步占領(lǐng)市場的“笨方法”不乏可取之處，代價卻是所有市場都要從頭到尾趟一遍，動輒需要三到五年的時間。其中的不確定性在于，當(dāng)你還在理解市場、進行用戶教育的時候，競爭對手們可能已經(jīng)將主力軍投向了相應(yīng)市場。

某種程度上說，To B也是巨頭們的路徑之戰(zhàn)，誰能找到打通市場的最短路徑，大概率會成為市場的贏家。畢竟不同于To C低成本的用戶獲取，To B是個相對復(fù)雜的決策，傾向于長期穩(wěn)定的合作。

02 人工智能的“奇謀”

但凡“地形復(fù)雜”的時候，古代的天才軍事家往往會以奇謀取勝，比如韓信的暗度陳倉。

To B的“奇謀”在哪里？還要從傳統(tǒng)企業(yè)的視角找答案。傳統(tǒng)企業(yè)之所以進行數(shù)字化或智能化轉(zhuǎn)型，最直接的訴求還是為了提升效率，以“降本、提質(zhì)、增效”為目標(biāo)，人工智能的誘惑力也體現(xiàn)于此。

比如央視《新聞聯(lián)播》在疫情期間報道的精研科技，在大多數(shù)生產(chǎn)企業(yè)因工人無法返廠而被迫停工停產(chǎn)的時候，精研科技的10臺無人值守的智能化檢測設(shè)備卻實現(xiàn)了24小時工作，效率比人工檢測提升了近10倍。

這個例子可能被不少人引用，以此來印證人工智能的應(yīng)用前景，其實也道出了傳統(tǒng)企業(yè)擁抱人工智能的秘密所在：就像外界已經(jīng)熟悉用MAU（月活躍用戶數(shù)）之類的指標(biāo)評判一家互聯(lián)網(wǎng)公司的價值，以制造業(yè)為代表的傳統(tǒng)企業(yè)講求的是ROI（投資回報率），并以ROI的高低決定對人工智能等新技術(shù)的態(tài)度。

何況中國的經(jīng)濟已經(jīng)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處于轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關(guān)期，人工智能將是解決一些“卡脖子”問題的不二法門。無論是對經(jīng)濟大趨勢的洞察，還是和ROI相關(guān)的經(jīng)濟賬，人工智能都是加速傳統(tǒng)企業(yè)進行數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。

另一個問題在于，傳統(tǒng)企業(yè)該如何獲取AI能力？從0到1“重復(fù)造輪子”式的研發(fā)幾乎行不通，即使不考慮潛在的資金和時間成本，單是人工智能的人才短板就讓很多企業(yè)吃不消。特別是在Nuance等傳統(tǒng)語音技術(shù)公司日漸式微，傳統(tǒng)的技術(shù)交付模式遇到瓶頸的局面下，AI云服務(wù)可以說是當(dāng)下最好的選擇。

回到BAT們的立場上，人工智能不失為與傳統(tǒng)企業(yè)建立“連接”，并迅速占領(lǐng)市場和應(yīng)用場景的捷徑，同時也解釋了云計算巨頭們押注AI云服務(wù)的動機：誰能在AI云服務(wù)上占領(lǐng)先機，大概率將拿到To B的綠色通行證。