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「人工智能」AI“慢生意”，驶入“快车道”( 二 )


但在元禾原点合伙人姜明达看来 ， 公司采用什么模式 ， 与团队基因和未来的战略有关 。 思必驰从语言算法到芯片到消费电子智能语音的核心模块 ， 几乎将智能语音赛道上需要的技术和产品都打通 ， 其技术储备的完整性很高 。
【「人工智能」AI“慢生意”，驶入“快车道”】此外 ， 思必驰围绕智能语音构建生态 ， 这在一定程度上决定了它走赋能B端路线 ， 而非直接布局终端产品 。 “从短期来看 ， 思必驰的投入会很大 ， 可能不会那么快在财务营收上爆发 。 但如果将时间拉长 ， 由于它服务的客户很多 ， 它的客户又服务了各种各样的场景及C端消费者后 ， 由此积累的数据量和计算能力 ， 其优势和壁垒一旦建立起来 ， 拥有的行业地位以及在整个产业链上的不可替代性会更强 。 ”姜明达对思必驰的B端布局有不小的信心 。
他认为 ， 最终在价值创造上 ， 思必驰并不亚于那些直接面向C端用户的终端产品公司 。
在业务天花板问题上 ， 清科资本投资总监李睿也认为不能从单一信息渠道判断 ， 而要站在更长的时间维度上看 。
比如 ， 目前芯片和半导体的热度很高 ， 但这类公司十年前都在做研发、布局投产等基础工作 。 此外 ， 由于国内提供软件服务或解决方案的公司较难做大 ， 这在一定程度上 ， 反推了AI公司对商业模式做升级迭代 ， 纷纷转型为提供软硬件一体化的产品公司 。
「人工智能」AI“慢生意”，驶入“快车道”
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AI公司不断在随市场需求而迭代升级 ， 因此 ， 投资人对AI市场前景有了更多的耐心和信心 ， 专注于AI行业的长期价值投资 。
不过 ， AI公司的TO B之路并没有想象中容易 。 2019年8月 ， 国内AI独角兽旷视向港股IPO发起了冲击 。 招股书显示 ， 从2016年到2018年 ， 旷视的收入翻了一番 ， 年度亏损也持续扩大到33.52亿元 。 2019年上半年 ， 旷视亏损达到52亿元 ， 超过过去三年亏损总额 。
“营收能力需要一个时间段才能体现出来 。 ”深思考创始人杨志明对「子弹财经」表示 ， 由于AI是新生事物 ， AI产业还处在整体投入大于财务产出的阶段 。
短期来看 ， “AI+行业”需要一个落地的过程 。 如果仅从短期回报来看 ， 未免有些短视 ， 但从长期来看 ， 它又是极具爆发力的 。 比如赋能医疗领域 ， 做癌症早期筛查 ， 按单个用户收费 ， 仅覆盖国内就达十亿级规模 ， 但它有一个相对漫长的过程 ， 涉及到有多少用户临床实际使用、评估效果等情况 。
由此看来 ， AI企业还需要花较长的时间去教育市场并寻找切实有效的商业化方案 ， 而事实上 ， AI是一门“慢生意”的背后折射出的正是技术落地的困境 。
「人工智能」AI“慢生意”，驶入“快车道”
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目前全球各界正纷纷拥抱AI技术 ， 大量资本与人才流入AI领域 ， 但一个不容忽视的现实是 ， AI技术的企业级应用依然处于初级阶段 ， 那么 ， 阻碍AI技术落地和进一步发展的原因是什么？
“以智能语音为例 ， 如何将智能语音技术方案包装成熟 ， 拿下一个行业的标杆客户等难题 ， 是初创TO B型智能语音企业面临的 ， 而对于中后期TO B型智能语音企业来讲 ， 它们目前普遍面临规模化定制能力的难题 。 ”思必驰CMO龙梦竹对「子弹财经」解释道 。
所谓规模化定制能力 ， 是指由于它们提供的智能语音技术整体方案无法被标准化 ， 而出于对厂商个性化需求的考虑 ， 智能语音企业需要具备提供定制的能力 。 但智能语音企业又不能停留在只为少数客户服务的层面 ， 需要不断拓展新客户 ， 这意味着它们需要具备规模化为每个客户提供定制服务的能力 。
然而 ， 由于每个行业都有自身的特色和要求 ， 因此在基于行业打通上 ， TO B型智能语音企业会面临一定的时间难题 。


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