企服行业头条:今年B2B将在AI、无人经济、区块链爆发

发布时间:2018-01-25 11:00:25



引言

2017年,万亿级的中国企业服务市场可谓精彩纷呈,满足用户需求的方法和路径变得更加多元,一系列新技术、新模式成为数据、服务、产品接入企业服务的重要入口,一个又一个风口纷至沓来。但不管商业如何发展变迁,资本、技术、模式总是在不同阶段,交替高歌猛进,三者既要融合,也要有边界,最终才能到达价值的彼岸。

2018年,将有哪些颠覆性的创新技术或者商业模式进入中国企服行业的深水区?【企服行业头条】作为一家关注To B领域的专业垂直新媒体,特推出“2017-2018年企服市场观察与预测系列,【2018年企服行业热门趋势探查】为该系列的第一篇,我们将从技术、资本、模式三个驱动层面,剖析2018年企服市场新机会与每一位读者分享。

技术驱动型:AI将成为企业服务的核心生产力

2017年,席卷全球的AI+风暴,预示着人工智能将开始迈入生机勃勃的商业化时代。根据IDC及Gartner预测数据:

· 到2019年,100%的物联网方案都会具备人工智能性能;

· 到2020年,30%的公司会采用人工智能来增加至少一个主要销售渠道;

· 到2020年,算法会提升全球数十亿工人的工作方式;

当人工智能迈进爆发期,技术、赛道、平台三大类AI企业相继崛起。斯坦福大学发布的一份AI指数报告显示:2018 年全球企业级应用的人工智能收入预计将达到16.2亿美元,2025年将增长至312亿美元,年复合增长率将达52.59%。可以预见,由AI技术驱动的商业变革将在2018年迎来奇点,主要表现为:

趋势一:商业智能呈现指数级爆发,AI技术将更加开放

2017年,国内外巨头公司们相继推出AI技术相关的开放式平台。比如,百度推出了“百度云开放深度学习平台”,腾讯推出了叮当生态伙伴计划,全面开放AI能力。阿里云、科大讯飞与之并列成为首批国家新一代人工智能开放创新平台。

2018年,以市场为基础的数据和算法进入壁垒将会减少,将会有更多大公司开放他们的算法和其他工具,那些无法开发人工智能工具的小公司,将可以获得大量的数据,有效地在业务中应用AI。

趋势二:走出实验室,AI从概念标签变为企业应用程序

当人工智能越来越多的应用在企业服务业务之中,数字转型将不仅仅是趋势,而将成为企业未来保持竞争力的关键配置。

站在企业角度看,语音及人脸识别、数据处理、算法和深度学习、安全预测、智能招聘等技术,最重要的作用就是提高业务效率,改变用户体验,这和企业服务的核心非常匹配。

根据Gartner数据报告,84%的企业认为,投资人工智能将带来更大的竞争优势;75%的企业认为,人工智能将开辟新的业务,也会为竞争者提供进入市场的新途径;63%的企业认为,需要使用人工智能来降低成本带来的压力。AI技术在企业数据处理提速、优化业务流程、个性化营销、智能服务等方面已经开始显示威力。

新的机会还在不断涌现,随着企业寻求AI技术应用的需求不断加大,势必将反向推动云端诞生更新更专业的工具和基础设施创新,形成可持续性创新路径。

趋势三:除语音交互与视觉识别外,AI将横向扩展出更多应用场景;

在资本带动下,自动驾驶、安防、医疗、金融、物联网等高价值市场进入企业级AI公司的竞争视野,2017年获得大额融资或者估值较高的AI企业,基本也都以这些行业为主要服务对象。

以切入“安防市场”的AI视觉企业为例,2017年相继爆发出商汤、旷视、云从及依图等四大高估值企业。其中,商汤科技最新估值已经超过30亿美元。让这些图像识别公司大火的主要原因之一,就是准确找到了适合AI图像技术快速落地的领域——安防。

场景创新将成为人工智能发展的催化剂,挖掘更多商业化需求,让更多的人工智能技术转变为用户服务。2018年,势必将涌现出更多结合应用场景的公司。但说到底,AI还是To B的生意。不管是解决一个技术痛点问题,还是为垂直行业提供解决方案,亦或者是连接2B和2C用户的AI平台,2018年将更加考验AI企业的技术研发、商业化落地、品牌PR等综合能力。

资本驱动型:区块链将有机会带领新商业时代

2017年,有着传奇诞生色彩的“区块链”向世界讲述了一个颠覆性的商业故事,继而受到了全球资本市场的疯狂追捧,仅仅以依托于区块链上的数字资产领域来看,前100名市值总计已经超过了4000亿美元。

可以说,极短的时间内,区块链就完成了一场海量的信息轰炸,让这个世界上每个角落的人都知道:人类已经进入了区块链时间。这样超常规的增长速度,不仅让区块链领域的专家始料未及,也大大超出了行业从业者的预计。不得不说,这已经是一场资本驱动前置的“军备”大赛。2018年,区块链市场还将可能有哪些惊人之举?

看点一:区块链基础链赛道还有很多机会

作为第四次工业革命、第二代价值互联网的关键技术之一,区块链技术激发了越来越多的全新发展思路。但区块链技术还处于发展的初期阶段,区块链的两个核心技术,即共识算法和加密算法,且未形成成熟的基础设施支持,很多方面都存在很大的优化和完善空间。

因此,2018年将是区块链成熟的一年,区块链基础链赛道依然有很大空间,甚至设计一套自主可控的区块链底层平台也是可能的,这背后的机会将汇聚更多资本的焦点。

看点二:区块链巨头或将诞生于资本泡沫消散之后

区块链经济的重点在于商业逻辑的重构。根据WinterGreen Research发布的一份报告显示,IBM和微软已经占据7亿美元区块链市场的51%份额。除此之外,甲骨文也颁布了基于云的新区块链服务,SAP也开放了自己的版本。可以肯定地说,世界500强公司现在正努力探索将区块链技术应用于自有技术或产品体系中。

很多人都在说,当年的互联网泡沫跟现在的区块链如出一辙。尽管区块链孕育着巨大的风险,但背后的机遇也不言而喻。但当泡沫褪去,真正在产业上有影响的区块链行业巨头或将雄起。

看点三:区块链技术将经历更多场景实践

作为去中心化的核心安全技术,区块链所带来的“认知革命”正在金融、征信、游戏、版权、食品追溯等领域蔓延开来,比如瑞波币在全球金融支付中充当越来越重要的角色,比如以太坊开发的基于区块链的宠物猫成为游戏界的新宠。截止目前,超过100种区块链技术解决方案已被探索,多样化应用激活了大数据经济。

但区块链技术在运用中面对的难题是,企业并不是想用就能用,这涉及到整个底层生产关系的改变。因此,若想依靠算法的信任,收割真正的的价值流通,完成未来颠覆商业链条的收官之战,2018年,区块链还有很长的应用实践之路要走。

看点四:布局区块链,企业需要更多智慧

新技术层出不穷,市场环境瞬息万变,谁都没有未卜先知的能力,但理智的企业可以拆解各种可能性,实施多维战略,一旦市场风向调头,就可以迅速采用其中一种战略。

面对区块链,削足适履是危险的,企业需要胆量,更需要智慧。只有找到区块链技术明显优于传统技术的适用场景,才是最优的选择。

模式驱动:“无人经济”浪潮将推动有价值的技术创新

当“共享经济”风口还在垂直向下递进的时候,市场又转了风向,一夜之间,“无人经济”走到浪潮之巅,无人商店,无人酒店、无人车、无人机送货等概念也迅速火爆起来,一个又一个消费级产品呱呱坠地。阿里巴巴的无人超市“淘咖啡”在淘宝造物节上的惊艳亮相,缤果盒子完成5.1亿人民币的B轮融资,这些在行业内都引起了不小的轰动。

但很明显,“无人模式”从概念店到实际应用落地,还需要技术、市场与用户的多重验证。即便如此,“无人模式”就像揭开了一个噱头十足的魔盒,整个市场都在畅想它的“用武之地”。2018年,无人经济浪潮将带来哪些趋势?

趋势一:技术与成本博弈,无人经济将催生一批上游的技术型公司

自从马云在2016年的 “云栖大会”上提出“新零售”的概念后,“线上线下融合”、“体验式购物”等成为零售业的风向标,这种“无人+”的新型经济模式,也迅速蔓延到其他领域。

面向消费级市场,如果从更宽泛的视角来理解“无人模式”,制造业领域的“无人工厂”,应该称得上是第一波“无人模式”的代表。但相较于应用于工业领域的无人制造,商业环境下的“无人模式”需要面对人与物、人与服务之间的个性化场景,技术将要复杂得多。在无人经济风口,技术创新将得以生长于强需求之上。

趋势二:无人驾驶成为无人经济最先成功落地的应用领域

2017年11月16日,李彦宏在百度世界大会上说,“如果无人驾驶的罚单已经来了,无人驾驶汽车的量产还会远吗?”在2018年CES大会上,无人驾驶成为最大亮点,百度、英特尔、英伟达等厂商纷纷推出了自家的无人驾驶技术平台。

无人驾驶表面上是汽车行业,但实际上是一项庞大的技术集和应用。毫不夸张的说,这是一个重新定义人类细分生活场景的机会。在最终达到无人驾驶车辆大规模民用之前,会将经历一系列的行业变革节点,其中的每一个节点都可能产生投资热潮。2018 年,行业并购、投资将可能会发生在定位、地图、安全、云平台、车联网等技术方向。

趋势三:当概念退居幕后,无人模式必然将经历一番大浪淘沙

物联网通过传感装置,将物理世界转换成数字世界,生活中的很多场景正在逐步脱离对人的依赖。因此,当人们对于消费品质的提升带来对服务体验的极致追求,出现了两种截然不同的实现路径,“无人”向左,“服务”向右。

除去前期资本裹挟下的跑马圈地,无人经济的核心还是要满足消费者的场景需要,这个跑道必然很长。但只有具备商业场景和技术创新的模式,才是真正的风口。即使风停以后,也能形成一个新商业领域。行业的大浪淘沙,最终有价值的模式及应用会来到阳光之下。

结语

毫无疑问,围绕成本和效率,更无界、更精准、更高效、更智能,将是企业服务“下半场”的关键词。修炼内功并擅用新技术、新理念,才能保证企业在新概念退潮时,依然保有核心竞争力。

来源:中华网


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