AI – 蜗牛派

为规避数据泄露风险，韩国政府提出自研AI基础设施

24小时 — Sat, 06 May 2023 07:28:02 +0000

蜗牛派消息，据韩国亚洲日报，为防止数据泄露，三星等多家大企业目前已限制在公司内部使用AI 人工智能。据悉，韩国国家情报院在各部门使用人工智能 GPT系列时，要求除公开信息不得输入其他数据。信息通信部等部门也要求员工秉持“不揭露信息”、“不分享隐私”原则。韩国政府此前考虑引进AI数字平台设施，但考虑到目前AI趋势，认为很难在公共业务上使用AI处理信息，表示应当自主开发建设可控AI模型基础设施。

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紫光展锐全球首发芯片级智能头盔：亚米级定位、360度环视

蜗牛派 — Thu, 17 Sep 2020 06:35:36 +0000

最近，外卖行业和外卖小哥的话题再次引发热议，尤其是争分夺秒引发的安全问题令人忧虑。数据显示，我国外卖骑手从业人员规模已达2000万人，占全国总人口的大约1.5％。

上海市发布的《2019年上半年全市快递外卖行业交通事故情况公布》，仅仅在2019年上半年，就发生了涉及快递、外卖行业的各类道路交通事故325起，造成5人死亡、324人受伤，而且这还只是有报警记录的数据，轻微事故和私了的更是不计其数，更何况这还只是上海一个城市。

骑车时查看手机、接打电话都是非常危险的行为，可是对于外卖骑手来说，这些又是几乎不可能完全避免的，因此如何加强自身保护，又不影响正常交互，就成了最大的矛盾点。

一直致力于“用科技服务人民”的紫光展锐，从2019年就开始探索能否用科技助力骑行安全，并选择了智能头盔作为交互中心，因为有科学数据显示，头盔可将交通事故的死亡风险降低60-70％。

9月17日，紫光展锐正式发布了全球首款芯片级智能头盔解决方案，实现了零的突破。

紫光展锐的芯片级智能头盔将蓝牙、Wi-Fi、LTE、GPS、AI等功能模块集成在一个芯片平台上，单芯片即可实现智能头盔的核心功能，再通过优化设计与算法，在底层硬件上就可以实现更稳定的连接、更精准的算法。

实验数据显示，在某些特定场景下，紫光展锐芯片级智能头盔的连接稳定性，相比市面上同档位的非芯片级方案，提升了高达50％。

另一方面，单芯片就意味着高集成度，可以大大降低开发、部署成本，综合可降低30％。

紫光展锐芯片级智能头盔的主要特点包括：

1、高标准、高质量、高可靠

方案成熟稳定，核心平台已与全球近200家运营商进行了外场测试，支持全球连接。

同时，基于工业级的方案设计，使得智能头盔抗水浸、耐高低温，抗撞击，具备恶劣环境下的工作能力。

2、亚米级精准定位

骑手的收入普遍不高，不可能都配备高端手机，而很多低端或者老旧手机的导航性能较差，经常出现定位信号弱、导航不实时不准确的问题，而在时间紧张的情况下，更容易出现安全隐患。

紫光展锐的智能头盔解决方案可以实现亚米级精准定位，相较于普通的米级定位，实现了误差从10米到小于1米的巨大提升，可以精确定位到具体的车道。

3、AI高清语音通话

紫光展锐方案内置AI语音助手，可以自动识别场景，支持系列播报、提醒、引导、上报、功能控制等，复杂场景下也可实现语音指令的稳定识别、处理、交互。

根据测试，在噪声环境中，紫光展锐方案在1米距离下的语音唤醒和识别率高达97％。

同时，紫光展锐还融入了高清蓝牙通话、降噪技术，通过盔内蓝牙耳麦，实现低延时立体声。

4、AI视觉辅助

紫光展锐智能头盔支持AI车道监测，通过摄像头与AI算法融合，可以实时识别车道，一旦发生车道偏离、逆行或非机动车驶入机动车道的情况，将通过语音动态提醒。

针对转弯和变道时的视觉盲区，方案支持360环视、智能后视，通过头盔上植入的摄像头，可以360度全方位覆盖监测周边的车辆及行人，减少盲点区域，实现即时语音提醒。

5、全方位的安全监测

通过融合多种传感器，紫光展锐方案可以对骑手姿势行为、身体状况进行全方位监测。

如果骑手摔倒或出现异常心率，头盔就会实时识别，并自动上报数据。

戴盔检测则会自动识别骑手是否佩戴头盔，并做提醒。

夜间行车时，头盔警示灯会自动开启。

6、持久续航

通过低功耗设计，紫光展锐方案的续航最长可达7天，同时牺牲佩戴舒适度，只比普通头盔增加一枚鸡蛋的重量。

针对不同的用户群体和市场需求，紫光展锐智能头盔有普及版、标准版、旗舰版三个不同档位。

普及版：

可以满足骑行安全监测、蓝牙通话需求，支持戴盔检测、运动姿态监测、尾灯自适应、蓝牙高清通话。

标准版：

增加实时定位、AI语音助手、语音导航等功能，支持GPS实时定位、Wi-Fi室内辅助定位、LBS辅助定位。

旗舰版：

增加AI视觉辅助功能，以应对更加复杂的路况，包括360度环视、车道检测、转弯辅助、逆向检测。

国际投资机构Investcorp宣布投资AI和智能服务提供商特斯联科技集团

蜗牛派 — Mon, 07 Sep 2020 11:22:46 +0000

蜗牛派9月7日消息，据国外媒体报道，今日国际投资机构Investcorp宣布投资人工智能（AI）和智能服务提供商特斯联科技集团（以下简称“特斯联”）。

特斯联AI CITY效果图

Investcorp认为，对特斯联的战略投资不仅有助于公司的成长，也反映了它对特斯联所宣传的AI CITY整体布局和商业模式的信心。

特斯联官网显示，该公司是光大控股在新经济领域发展的核心战略平台，2020年成为迪拜世博会官方首席合作伙伴，以人工智能+物联网技术打造AI CITY，为政府、企业提供城市管理、建筑能源管理、环境与基础设施运营管理等一站式解决方案。

自2015年成立以来，该公司已成为中国人工智能与物联网（AIoT）领域的领军企业，专注于提供基于AIoT技术的多元化智能服务。今年4月，该公司首个AI CITY项目“光大人工智能产业基地”在重庆开工。

去年8月，特斯联宣布完成20亿元C1轮融资。此轮融资由光大控股领投，京东、科大讯飞、万达投资等跟投。

百度侯震宇：AI新基建时代百度定位为对外赋能的AI平台型公司

蜗牛派 — Fri, 21 Aug 2020 00:14:00 +0000

蜗牛派8月20日消息，在今天举办的2020百度云智峰会上，百度集团副总裁侯震宇介绍百度在AI 新基建时代的定位和目标是做“对外赋能的AI平台型公司”。

侯震宇表示，当下，智能家居、智能金融、自动驾驶、智慧医疗、智能零售、智能制造等领域的行业应用全面进入AI原生阶段。百度智能云坚持以自主的技术提供最领先的服务，坚持以开放的技术提供最灵活的服务，为客户提供高性能的云计算服务。企业可以快速、方便的落地应用AI能力，重塑竞争力，为用户创造新产品新价值。

为了更好地适应已经来到的AI原生新阶段，侯震宇介绍，百度智能云要打造AI-Native的云计算服务。目前百度智能云率先在业界打造出AI-Native服务架构。

侯震宇介绍，百度智能云AI-Native架构由“1个云基础设施层”、“2个平台层”和顶层的“方法论”组成。

首先是云基础设施层，包括芯片、AI计算集群、高速互联网络、智能数据中心等，可以提供高性能的AI算力。

其次是工程开发平台，包括有自主研发的飞桨平台、数智智能平台、云原生平台、云边端一体平台，让整个开发过程简单、易用、高效。

再者是应用开发平台，在云基础设施层和工程开发平台的支持下，助力企业实现云能力和AI能力深度融合，最大化的发挥出云计算性能，实现与视频、区块链、硬件等生态的链接，让客户享受到端到端的应用开发全流程体验。

最后，百度智能云还把自己多年的产业智能化实践经验，总结为三大方法论，包括有互联网架构、数据智能、模型工厂。百度智能云一站式的AI-Native云计算服务，让百度成为企业上云的首选。

工业AI公司聚时科技获湖南高新创投等投资的1.1亿人民币A轮融资

蜗牛派 — Tue, 18 Aug 2020 01:03:41 +0000

蜗牛派消息，工业AI公司「聚时科技」宣布完成1.1亿人民币A轮融资，本轮投资方主要包括湖南高新创投、南京江北产投集团与江北智能制造园产业基金、苏州华兴源创等。本轮融资将用于加速公司在工业AI的产品研发和生态布局，提高公司在半导体等行业领域的高端设备研发能力，强化大规模产品的交付能力，并加强市场拓展。

聚时科技曾在2019年完成由中科创星北京硬科技基金、日本SBI集团与无锡国联参与的天使轮及Pre-A融资。公司成立于2018年，结合此轮融资，聚时科技成立两年共融资金额达到1.5亿人民币。

「聚时科技」是一家AI技术初创公司，基于深度学习，致力于研发复杂机器视觉和工业机器人AI系统产品，公司定位于用尖端AI技术赋能高端制造，提供场景化的工业AI产品。据了解，从半导体高端制造领域切入复杂机器视觉检测，聚时科技的发力场景包括半导体先进制造、光伏新能源、汽车精密制造与无人港口等。

聚时科技创始人与CEO郑军表示，伴随国家新基建浪潮，复杂机器视觉、工业机器人AI技术作为智能制造的核心环节，关系着制造业智能化、无人化、生产效率提高、生产质量控制与提升等，是制造业的刚需。

以高端制造中的半导体制造为例，半导体制造与封测是工业制造中技术密集型赛道，我国相应检测设备的国产化进程还处于早期阶段。半导体检测环节长期被国外设备垄断，美国的科磊、应用材料、鲁道夫、以色列Camtek等龙头企业占据了中国中高端八成以上市场份额。半导体制造行业数字化要求较高，而普遍半导体制造过程的自动化检测只能提供芯片好坏的基本判断，无法进行更深层次的缺陷复杂分析。除了机器视觉的复杂度要求高之外，还要融合精密机械控制、高精度光学系统，这也就产生了行业对于深度学习和智能检测设备的需求。这不仅是半导体制造业的行业现状，也是整个高端制造行业对于AI技术需求的一个缩影。

郑军说聚时科技的技术愿景是为工业机器提供“视觉洞察力”和“任务执行力”，基于深度学习、强化学习、精密机械控制、工业机器人AI控制实现“智能机器”，使其能独立完成从芯片复杂检测类的技术型工作，到拆装集装箱类的体力型工作。公司聚焦复杂和超复杂的工业场景，致力于用机器智能辅助或替代人工生产。

成立两年来，聚时科技的产品矩阵已经涵盖AI基础平台、工业软件、专用设备等三个层面。目前已经发布了工业机器视觉平台MatrixVision®、工业机器人视觉与AI控制系统MatrixRobot®、深度学习自动化平台MatrixPlatform®和系列工业软件产品。

除了深度学习与工业软件，聚时科技还发力系统级设备研发，打造更高形态的“机器智能”。目前设备产品包括半导体AI视觉检测系列设备、光伏AI检测设备、工业机器人AI系统设备等。这些设备产品都是基于机器视觉“眼睛”、机器学习与深度学习大脑，结合精密机械控制进行不同工业场景的任务执行。其已落地在了复杂芯片检测与良率控制，多晶硅/单晶硅的视觉检测、机器人拆装汽车保险杠和集装箱机器人操作等不同的复杂工业场景。

基于MatrixSemi®，聚时科技先后推出了聚芯2000半导体LF基板与引线框架AOI检测设备、聚芯5000半导体晶圆级ADC检测分析设备、即将发布聚芯3000通用芯片2D/3D精密量测与检测设备，应用于半导体客户晶圆级与先进封装制程领域。同时，结合客户实际需求，聚时科技正在研发更多晶圆级的复杂机器视觉AI检测设备。

由于技术突破、发电成本下降，最近两年光伏太阳能行业处于新的景气周期。聚时科技针对于光伏制造工厂研发了端对端的“无人化”解决方案。其聚能2000 EL/VI检测设备和综合质量AI管理系统提供多晶硅/单晶硅的无人值守检测及分布式部署的综合方案。实际生产过程中，聚时科技为某光伏企业提供的MatrixSolar®光伏检测AI综合解决方案，单条生产线可比传统方式节省人工12人左右，优化人力成本80%，检测效率提升超过近2倍。

在工业机器人AI产品化方面，聚时科技基于机器人2D/3D视觉、强化学习、深度学习、精密机械控制等技术，研发了工业机器人AI系统MatrixRobot®，用于汽车生产线、自动化码头等高柔性化和无人化场景，辅助用户打造“无人工厂”。

郑军表示，深度学习算法和软件研发能力是其竞争壁垒之一。除此之外，公司具备跨界能力，具有经验丰富的精密机械控制与打光成像团队，这可以支撑聚时科技落地在高端制造领域并形成设备产品闭环。

业务上，2019年，中国最大引线框架提供商的车间上线了聚芯2000设备。2019年底开始，聚时科技与中国本土大型的半导体制造与先进封装企业，合作先进封装和晶圆级的复杂缺陷分类与检测系统。此外，公司在光伏新能源领域、汽车精密制造领域、无人港口领域等，形成了多个落地的创新案例。

聚时科技拥有70人左右的AI研发团队，成员95%拥有硕士及以上学历，40%为计算机人工智能、光学、机器人系统博士，核心团队来自于Bell Labs、Google、Huawei、SIEMENS等知名产品研发机构。目前公司已通过ISO9001/ISO27001/ISO20000等国际体系认证。

管理层内斗、股价跌八成，嘉楠科技“区块链+AI”战略未来可行？

蜗牛派 — Fri, 14 Aug 2020 05:13:18 +0000

近日，正在向人工智能芯片转型的矿机生产商嘉楠科技因股东换血成为了舆论关注焦点。

据悉，该公司日前宣布董事孔剑平和孙奇峰的任期，及另外三名独立董事的任期均已到期，至此，嘉楠科技原董事会成员只剩下张楠庚和李佳轩两人。同时有媒体报道称，嘉楠科技多名高管退出，再次上演了比特大陆“北京邦”和“杭州邦”内斗。

对此，业内人士表示，这主要源自于嘉楠科技治理结构不健全，高管战略布局不统一。

其实，嘉楠科技一直以来均以矿机相关业务为主，自2018年起开始转型推进“区块链+AI”两条腿走路战略，但截至目前，矿机业务收入仍然占据了其大部分营收。而自上市以来，嘉楠科技股价已累计下跌八成，且一直处于亏损状态。

业内人士表示，嘉楠科技虽然在人才技术方面有一定的基础，但入局芯片领域并不容易，而矿机业务的不确定性因素过多，嘉楠科技前路难走。

上市首年亏损10亿至今未止亏，股价累计下跌八成

官网信息显示，嘉楠科技成立于2013年。2019年11月21日,嘉楠canaan在美国纳斯达克成功上市，成为区块链产业第一股。

2020年4月，嘉楠科技公布上市后的首份财报，可惜成绩不如人意。财报显示，2019财年，其总净营收为14.2亿元，同比下降47.6%；净亏损10.34亿元，同比转亏，2018年同期净利润为1.22亿元。

进入2020年第一季度，嘉楠科技业绩同比有所好转，但依旧处于亏损境地。财报显示，一季度嘉楠科技净营收0.68亿元，同比增长44.6%，环比下跌85%；净亏损虽由2019年同期的6790万元收窄至3990万元。受疫情影响以及比特币减半事件的不确定性，嘉楠科技未披露2020年第二季度业绩展望。

投融资专家许小恒就分析称，一方面比特币市场的不稳定性造成其主营业务创收能力下滑，加上近来国内监管部门对于比特币的监管更为严格，更是加剧了嘉楠科技经营情况的恶化。而被寄予厚望的AI芯片业务目前带来的贡献有限。此外，这也与整体研发投入、运营开支以及行政费用增加有密切联系。

而嘉楠科技的疲态不仅体现在业绩方面，其在二级市场的表现也差强人意。据悉，其上市发行价为9美元，位于定价区间9-11美元的最低位，共计募资9000万美元，较招股书披露的最多募资4亿美元缩水近八成。

上市首日，嘉楠科技迎来了高光时刻，开盘报价12.60美元/股，最高报13.00美元/股，暴涨40%触发停牌。截至8月12日收盘，嘉楠科技报2.02美元/股，总市值3.16亿美元；从2019年11月21日上市至今，股价跌幅超过80%。

关于嘉楠科技股价下跌的原因，香颂资本执行董事沈萌分析称：“嘉楠科技在矿机市场中的份额不是最高的，技术也不是最好的，而加密货币本身也存在政策、供需等方面的问题，没有可以支撑其股价的基础。”

沈萌认为，现在制约嘉楠科技股价的因素未来也不会消除，股价也几乎没有上涨的可能。

值得一提的是，近日，胡润研究院发布了2020年全球独角兽榜单。榜单列出了IPO以来表现最差的7家独角兽，嘉楠科技就位列其中。

公司治理结构不完善，管理层“内斗”打响控制权争夺战

公开资料显示，2013年，张楠庚带领团队创办了嘉楠科技，是公司现任董事长兼CEO。同年，李佳轩成为该公司合伙人，其曾是IC工程师，是嘉楠阿瓦隆一代矿机设计团队成员。孔剑平原本是嘉楠科技联席董事长，与孙奇峰于2015年加入嘉楠科技。

嘉楠科技上市时，张楠赓持股16.0%，孔剑平持股12.1%，李佳轩持股16.2%，孙奇峰持股5.8%，董事及管理层合计持股50.8%。

7月初，天眼查APP显示，嘉楠科技发生多项工商变更，监事由屠松华更换孟璐，孔剑平、孙奇峰、李佳轩从主要人员董事名单中退出，张楠赓由董事长兼总经理变更为执行董事兼总经理。

随后有媒体报道称，嘉楠科技发生“内斗”，常驻北京的张楠赓与北京高管前往杭州，取走杭州公司公章与营业执照，并罢免了杭州公司多名管理人员。

彼时，针对上述报道，嘉楠科技通过官网微信公众号回应称，目前生产经营活动一切正常，上述工商变更完成后，其在中国境内的全部子公司均由张楠赓担任公司执行董事、总经理、法定代表人，治理结构更加清晰统一。

近日，嘉楠科技宣布，其两名董事孔剑平和孙奇峰的任期于2020年7月31日到期，其三名独立董事ZhangHong、YangXiaohu和LuoMei的任期也于2020年8月1日到期。

此外，嘉楠科技宣布董事会任命四名独立董事为董事会成员，自2020年8月1日起生效。董事会新成员为ZhangWenjun、DuHongchao、ShuZhitang和ZhangYaping，任命后，董事会将由六名成员组成，其中包括四名独立董事。

至此，嘉楠科技原董事会成员只剩下张楠庚和李佳轩两人。对此，许小恒表示，这是因为公司治理结构不完善，是管理层之间的控制权之争。

沈萌对蓝鲸TMT记者表示，企业内部若出现内斗，势必会对企业的经营稳定性产生影响。

主营业务发展不稳，转型“区块链+AI”效果不佳

2018年之前，嘉楠科技主营业务一直为比特币矿机及销售。但直到2019年，其矿机业务在行业内的市占率并不突出。

根据国际权威分析机构Frost&Sullivan的数据，2019年上半年，按全球出售的比特币矿机的总计算能力衡量，比特大陆市场份额排名第一，而嘉楠科技与之差距较大。

据多家媒体报道，嘉楠科技管理层为实现IPO，将公司战略定位为专注于加密货币挖矿和人工智能芯片的制造商。

近年来，嘉楠科技也一直在尝试转型，其多次强调，以ASIC技术为主航道，推进“区块链+AI”战略。张楠赓曾在2019世界半导体大会上接受媒体采访时表示，“用3年时间实现矿机和AI业务收入1:1。”

关于嘉楠科技发展AI芯片业务的原因，许小恒表示，矿机业务与芯片业务有一定的联系，二者具有相关的技术人才基础，且矿机行业发展前期的高利润给厂商积累了一定的资本，可以给AI芯片研发所需的大额投入起到一定的支撑作用。

然而，截至目前，嘉楠科技绝大部分营收依然来自于矿机业务。2018年，嘉楠科技矿机产品收入为26.99亿元，AI产品收入仅为30万元；2019年矿机产品收入为13.90亿元，AI产品收入为260万元。尽管AI产品收入已大幅提升，但与其矿机产品收入相比，仍然是九牛一毛。

对比，许小恒表示，矿机市场存在很多不确定性，“矿机市场的发展取决于以比特币为代表的数字货币价格走势，更取决于国内监管层对挖矿及各种类型的数字货币企业持的态度。”

他同时认为，芯片目前是高投入领域，竞争已经比较激烈，存在很多不确定性。“预计嘉楠科技的转型会很难。”

数字乡村发展提速 AI、5G、物联网等迎来机遇

蜗牛派 — Tue, 21 Jul 2020 06:57:13 +0000

互联网、移动互联网技术的加速普及，以及“新基建”的推进，为农业农村现代化发展带来了新的机遇。在国家纵深发展战略下，以数字化为基础，以智能化为依托，促进数字乡村的建设尤为重要。发展数字乡村不仅有利于国家整体发展水平的提高，也有利于推动乡村产业成长、助力完成脱贫攻坚任务。

近日，根据国家总体要求，中央网信办、农业农村部、国家发改委、工信部、科技部、市场监管总局、国务院扶贫办联合印发了《关于开展国家数字乡村试点工作的通知》(以下简称《通知》)，部署开展国家数字乡村试点工作。这一通知的出台，将对数字乡村发展工作产生重大积极影响。

《通知》指出，数字乡村是建设数字中国的重要内容，也是释放数字红利催生乡村发展内生动力的重要举措。开展国家数字乡村试点工作，要以解放和发展数字化生产力、激发乡村振兴内生动力为主攻方向，以弥合城乡数字鸿沟、促进农业农村经济社会数字化转型为重点，积极探索数字乡村发展新模式。

从《通知》内容来看，主要有七大方面，其中有四大要点涉及新一代信息通信技术、“新基建”及智慧产业在乡村的发展与落地。这些新技术、新业态的商用与建设，将为数字乡村的实现提供坚实支撑。

一是加快农村光纤宽带、移动互联网、数字电视网和下一代互联网发展，提升4G网络覆盖水平，探索5G、人工智能、物联网等新型基础设施建设和应用。加快推动农村水利、公路、电力、冷链物流、农业生产加工等传统基础设施的数字化、智能化转型，推进智慧水利、智慧交通、智能电网、智慧农业、智慧物流建设。

二是探索乡村数字经济新业态，推进现代信息技术与农业农村各领域各环节深度融合应用，推动农业生产智能化、经营网络化，强化农业农村科技创新供给，推动信息化与农业装备、农机作业服务和农机管理融合应用，推进农业生产环境自动监测、生产过程智能管理，探索农业农村大数据管理应用，积极打造科技农业、精准农业、智慧农业。

三是提升乡村治理智能化、精细化、专业化水平。提升疫情监测分析预警水平，提高突发公共事件应急处置能力，探索“互联网+党建”、智慧党建等新模式，推动“互联网+政务服务”向乡村延伸覆盖，推进涉农服务事项在线办理，促进网上办、指尖办、马上办，提升人民群众满意度。

四是积极采用适应“三农”特点的信息终端、技术产品、移动互联网应用(APP)软件，提升精细化管理和人性化服务水平。推进“互联网+医疗健康”，推动远程医疗延伸到乡镇卫生院、村卫生室，协同推进教育、生态环保、文化服务、交通运输、快递物流等各领域信息化，推动智慧广电公共服务建设，深化信息惠民服务。

从这四大要点可以看出，相关内容既涉及了人工智能、5G、物联网、大数据等前沿技术，还涵盖了智慧水利、智慧交通、智能电网、智慧农业、智慧物流、智慧党建、智慧农业、智慧医疗、智慧广电等众多领域，无论对于数字乡村建设还是相关行业来说，都是巨大的机遇。

事实上，地方层面也启动了数字乡村发展的步伐。日前，湖南省印发了《湖南省数字乡村发展行动方案(2020-2022年)》，提出到2022年，数字乡村建设取得明显成效。4G网络实现自然村(20户以上村民小组或聚居寨)全覆盖，5G应用更加普遍等。在国家和地方各级政府的大力支持、推动下，相信数字乡村发展将很快取得新局面，同时也将为5G、人工智能等行业带来更大的市场空间。

做产品少走弯路系列：ToB or not ToB 你选好了吗（上）

蜗牛派 — Sun, 12 Jul 2020 00:33:16 +0000

“这两年由于人口红利消失和大环境的变化，导致ToC的生意越来越难做，一批又一批的企业倒在血泊里。ToB虽然现在很火热，但是也可能是一条不归路。在这个尴尬局面下，我们该如何做好选择？”

to be or not to be

莎士比亚在《哈姆雷特》中有句经典台词“to be or not to be ,that is a question”，虽然此“be”非彼“B”，但是这句话想表达的意思正好映衬了主题想表达的，也是现在很多企业或个人遇到的难题。

前几年互联网的快速发展，让做ToC生意的企业很舒服的赚到了快钱，但是这两年由于人口红利消失和大环境的变化，导致ToC的生意越来越难做，一批又一批的企业倒在血泊里。企业和个人在现在这个尴尬局面下，面对ToB到底是退缩还是拥抱呢？为解答这个疑惑，文章将分三个部分跟大家分享下ToB和ToC的心得，三部分内容大致如下：

BC的轮回，主要介绍了产品的历程以及为什么现在ToB这么火。
全方位对比，对ToB和ToC的企业进行组织架构、客户群体、产品等全方位的对比，看两者有什么区别。
心得体会，把自己一些做ToB和ToC产品的心得体会进行总结。

一、BC的轮回

1.讨论的维度

我们在谈论ToB和ToC的时候到底是站在什么样的维度在进行呢？

如果是站在企业层面，那么指的是这个企业做的是针对企业客户的生意还是个人消费者的生意。

如果是站在产品层面，那么指的是这个企业做的是偏后端的管理运营类产品，还是偏前端的APP、小程序或H5之类的产品。

这篇文章我们是站在企业层面进行讨论的。一个企业如果做ToB的生意，那么商业模式有B2B、T2B、S2B等多种。如果做ToC的生意，那么对应的商业模式有B2C。

2.为什么ToB这么火

从产业互联网提出之日起，ToB就以迅雷不及掩耳之势火起来了，BAT等各大巨头都开始拥抱ToB并且大力宣传，感觉不ToB就要垮了一样，那到底为什么ToB就这么火了呢，下面我们来层层递进的分析下。

2.1 通过宏观经济情况看轮回的本质

系列一做产品少走弯路系列一：上帝视角（一）中分析过产品的发展历程，一共经历了4个阶段，分别是消费品时代、软件时代、消费互联网时代和产业互联网时代。这四个阶段企业刚好经历了ToC-ToB-ToC-ToB的两个轮回。

为什么企业ToB、ToC会轮流主导，本质是什么呢？

企业之本是要创造价值，不管轮回如何转，对于企业来说就是跟着钱走，钱在哪企业就会做好对应的产品卖到哪，这是市场经济的必然，所以我们要看社会上钱是怎么流动的。

国内宏观经济情况

从改革开放至今，中国经济经过了40多年的发展，年均保持9%以上，靠的是三家马车（外贸，消费和投资）的拉动。但是如果还想要继续保持高增长，则得靠目前火热的高科技创新驱动。

这个过程中增长的逻辑大致如下，改革开放国家提倡让少数人富起来–少数人开办工厂做外贸–人口红利和政策红利加速中国成为世界的加工厂–制造型企业遍地开花，特别是在沿海地区–工厂企业带动就业，实现让少数人带动大多数人富起来的目标–人们有钱了购买力提升就扩大了消费内需–购物shopping成为时髦–国家大力推进基础建设完善–促成移动互联网兴起–带来一波大大的消费红利–人们消费需求由物质文明开始转向精神文明过渡–中国互联网用户的增长趋缓，互联网红利消失和ToC赛道巨头垄断–加上传统企业产能过剩或者效率低–国家层面都开始提倡供给侧改革–产业互联网利用高科技创新促进消费升级，ToB的企业又迎来新的机会。

按阶段可以总结如下：

外贸时期，企业开始进行信息化建设，比如建ERP、CRM、内部管理系统等，典型ToB企业代表如国内的金蝶、用友等。

消费和投资时期，ToC的消费市场蓬勃发展，ToC的大企业比如从苏宁、国美、万达广场还有各地的商超层出不穷的出现，到后来各种互联网公司如腾讯、阿里巴巴、京东等的出现。从最开始满足人们的温饱需求，慢慢的过渡到满足人们的精神文明需求。

产业互联网时期，用户开始追求品质生活，倒逼传统企业生产的产品必须更加满足消费者需求，类似像C2M模式就应运而生，这样消费者能买到既便宜又好的东西，减少了中间商赚差价。但是这些传统企业往往没有能力满足客户快速变化的需求，所以一大批ToB的企业出现来给他们提供高新技术能力以满足客户的需求。

2.2 消费互联网各行业被巨头垄断

消费互联网市场的盘子超级大，为什么小企业不能分到一杯羹呢？

虽然市场很大，但是都已经被巨头垄断了，巨头们不仅自己亲自下场，还收购或者入股一帮公司做小弟，整个圈子里面它们的身影无处不在。巨头只要看到发展壮大的非嫡系企业就围追堵剿，不留一个活口（这么多年能走出来的企业寥寥无几）。

为什么消费互联网市场容易形成垄断呢？

消费互联网的取胜之道就是流量为王，C端产品相对标准化，标准化就可以大规模复制形成规模化，出现赢者通吃的局面。

但是，与C端的领袖级产品赢家通吃逻辑不尽相同，B端市场的难度、复杂程度、产业周期都要更高。不同行业、规模和管理风格的客户对企业级产品有着天差地别的要求，所以在B端市场很难做到一家独大，这样就给想活不下去的企业一线生机，苦逼的去B端寻找存活的机会。

2.3 企业客户需要提高经营效率

在转向ToB市场后真的能找到机会吗？

答案是肯定的，原因如下：

首先我们的企业客户用工成本年年攀升，作为企业老板第一时间考虑的肯定就是能不能减员增效。但是人员减少了，需要干的活还是不变的，怎么样让一个人干两个或者更多人的活呢，除了加班996，还得需要借助信息化和高科技的手段来完成，那这样对于ToB的企业就是机会。

其次，我们企业客户面对的市场竞争越来越残酷，要想提升自己的竞争力在市场里面存活下去，就必须从粗犷式的经营向精细化的经营转变。比如，以前企业的经营决策全凭老板拍脑袋没有任何数据支撑，这是不可续的，需要转变为通过引入工具产生数据，通过数据来进行企业的管理，那这样对于ToB的企业也是机会。

以上两点其实对于企业客户来说就是开源节流，现在中国的企业已经到了这个阶段，不能再单纯靠人头赚钱了，所以对于ToB的企业来说现在是一个很好的风口，至于能不能飞起来就要看公司造化了。

2.4 通过产业互联网实现供给侧改革

上面已经分析了企业客户确实有需求，那作为ToB的我们到底给企业客户提供的是什么呢？我们可以用经常听到的“通过产业互联网实现供给侧改革”这句话来作为答案。但是它到底说的是什么呢，具体做了些什么呢？

其实很简单，它说的就是赋能或使能传统企业，让他们也有互联网的能力，能快速的响应消费者的需求，促成更多的交易，从而给企业带来更大的效益。这也是上面提到的帮助企业实现开源。

我们通过新零售来看看，ToB企业是如何给企业客户赋能的？

阿里最早提出了五新，包括新零售、新制造、新技术、新金融和新能源。新零售是其中的一部分，它新在如下几个方面：

核心，打造以消费者为中心的会员、支付、库存、服务体系。核心能力的打造让企业有了用户画像（男女、老少、住址、年龄等），这样子就能精准的做营销和合理的对企业资源的进行分配。

模式，线上和线下一体化。传统企业一般都有很完善的线下渠道，但是获客和营销成本太高，线上渠道的打造能更好的获取到更多的用户以及促进用户的活跃。

技术手段，大数据和人工智能。利用ABC（AI、BigData、Cloud）的能力给传统企业赋能，让他们也能便捷的使用高科技能力提高企业效率和提升用户体验。

2.5 用户消费升级

产业供给侧改革本质是为了快速响应消费者的需求。中国消费者经历了从计划经济到市场经济的过渡，先通过消费解决温饱等物质方面的需求，再解决自我实现等精神层面的需求。之前的年代太久远，我们就拿BAT巨头诞生的2000年左右开始算起，我们可以看看用户的消费是怎么样一步步升级的：

沟通建立连接（QQ）-搜索探索未知需求（百度）-主动搜索快速达成交易（京东、淘宝）-聚合（美团）与推荐（字节跳动）进一步减少交易的环节-大娱乐、大健康（抖音、快手、春雨医生）。

从上面可以看到互联网促进用户的需求由物资需求向精神需求在过渡，这也与十九大大提出的“实现人民对美好生活的向往”相匹配。

特别是最近这几年人们手上都有了钱，越来越不满足于现状，金钱让人们的欲望膨胀，开始追求高品质的物质需求，而这种需求也可以算作是精神层面的追求，比如以前地摊上买一件衣服就穿了，现在一定要注重品质非得去品牌专卖店这些地方去买。难道是因为品牌专卖店买的衣服比地摊上买的穿得暖和吗？显然不是。

用户消费升级导致企业要快速满足消费者的需求，比如最近几年诞生的C2M模式就是一个典型，倒逼企业进行供给侧改革，来达到可以按照消费者的需求进行定制化生产并进行精细化的运营。

普华永道公司提出过一个结论：“我们发现消费升级实质上倒逼了产业升级。同样，C端的消费升级，也就推动了T(互联网公司)对于B端的赋能要求。未来将主要利用C端需求整合能力和更加成熟的技术输出，挖掘B端服务的商业价值”。所以对于ToB的企业来说消费的升级是我们的一次机会。

通过上面几方面的分析，看来ToB确实要火。

未完待续。。。

小米金融董事长洪锋：AI将成为产业互联网金融的巨大机遇

蜗牛派 — Fri, 10 Jul 2020 00:34:15 +0000

蜗牛派7月9日消息，在2020世界人工智能大会上，小米集团联合创始人、高级副总裁、小米金融董事长兼CEO洪锋表示，基于金融产业的人工智能技术发展状况指出，人工智能赋能下，未来的产业互联网金融领域将出现巨大机遇。怎样把一个中小企业的生产经营全链路数字化，一方面为中小企业降本增效，另一方面帮助银行提高风险识别能力，洪锋认为需要人工智能的深度参与。

顾友良：AI企业当前正在解决规模化应用落地的痛点

蜗牛派 — Tue, 07 Jul 2020 09:39:29 +0000

萝卜快了不洗泥，AI风口来了资本抱着钱着急，见着AI创业PPT就敢投，这是三年前国务院印发《新一代人工智能发展规划》前后投资界对AI的火热现象。

近三年以来AI在中国作为一门具有长远前景的当红技术，除了几家互联网平台巨头在紧密跟进外，确实红火了一批AI创业企业。随着媒体的报道和关注，结果AI把用户和产业界“吃瓜群众”的胃口吊得高高的，大家都盼着一步跨进人工智能的好时代，体验一番AI的高大上应用。一些AI创业企业也期望跟上时代的风口，分享AI的红利。

然而AI从底层到基础层，再到应用层是一个体系化的工程。同时从理论研究到产品研发、应用研发是一个互为转化的过程，当然也是一个非常烧钱的工程。现如今AI的技术概念炒作期已结束，尤其在算法环节，产业界和用户圈更希望围绕自己的实际需求或问题点，采用AI技术有针对性的转化出实实在在的产品和应用解决方案，同时希望各家核心AI企业在他们面前PK一下，展现一下各自的水平。

在这种行业场景落地应用的需求驱动下，少数凝聚了技术实力的企业在继续往前走，技术能力不佳或综合实力不足的企业则陆续退出了AI队伍。资本界和行业界也表现冷静，AI企业在实际应用场景中的落地能力才能撩动他们曾经热络过的激情。

新技术必然面临的5个阶段

从目前的产业现实环境和AI技术的发展曲线规律看，AI已到了从技术转向大规模应用落地临门一脚的关键节点。产业的早期培育阶段已经结束，但要跨向大规模的应用期，各类AI企业还得跨越从AI技术到产品、应用、行业化的门槛，即应用落地的门槛。同时，一些AI企业在粗放式成长之后正面临研发、业务、人才、运营、资金等环节上不同程度的疲态，这种局面正把很多AI创业企业拖入淘汰的陷阱。不过，一定也有不少企业会跨过这个陷阱，诸如紫为云则通过“专注技术，使能生态”的战略战术来跨越这个陷阱。

AI创业企业的淘汰是AI在行业应用落地过程中的必然现象，因为AI从技术研究到行业场景应用落地的零突破，本身就是一个艰难的探索过程。并不是先行的企业都必然走向成功或拥有最大的成就。

在产业发展进程的客观规律支配下，目前规模化应用落地成为企业的痛点，跨过应用落地门槛的AI企业将成为AI产业的先驱，跨不过去的则可能倒下成为先烈。

在这个产业节点上，顾友良与清华AI人共同创建“紫为”和“紫为云”品牌，在市场中擎起“AI使能”的大旗，其所依托的基础是什么？一是清华AI科研团队具有的核心技术实力和能力，二是其对AI场景智能融合应用的深刻理解，三是其从业职场20余年积累的生态伙伴资源。

紫为云多维算法簇群

AI企业好找，但能把AI与视频图像两者在场景中进行深度结合应用的运筹者难找

循着监控的应用路径，AI技术与视频图像结合应用是AI落地垂直细分行业直接而有效的路径，也是最有前景的应用市场，是AI企业未来的蓝海。

过去几年里，AI创业企业在各种试错和产业配套环境逐步完善的过程中，找到了智能手机端的各种人证比对应用市场机会；有的则找到了银行、政务的人证比对市场机会；有的找到了机场、高铁乘客的票务、安检人证比对市场机会，等等。

这些TOG、TOC端的应用业务给AI创业企业带来了希望，但实际的业绩回报规模并不大，于是AI企业转到了视频图像应用最大的监控行业。视频监控本身就是一个以视频图像为核心应用于各种垂直行业市场的技术和应用系统，其中公安和交通结合了视频图像的深度应用，无论从治安、刑侦、安全、应急、管理、效率等方面展现了极高的价值。当视频监控与AI结合，产生了更具深度和广度的行业应用价值，使得AI开启了TOB端市场的广阔发展空间。

但很多AI创业企业跳入视频监控圈子后，却在具体的行业场景应用落地环节卡壳了，因为他们很多并不精通于视频监控，也不精通各垂直行业对视频图像的应用，更不熟悉用户业务流程与功能模块的需求。只有积累了深厚的视频图像应用经验和精准把握了用户业务需求的人，才能把AI和视频监控图像有效结合起来应用，同时又要跳出安防的固有思维来做AI使能、做数据应用。难点在于行业中能做到这一点的人凤毛麟角。

顾友良或许就是这样的人选之一。他在2001年就和团队一起提出“监控为管理服务”的理念，2011年提出“IMS行业管理可视化”，2020年在业内又首提“VI可视智能”的理念。一些头部企业密集地向他发出邀请，看中的就是他对产业的深厚洞察能力，对用户和系统商需求的深刻理解，以及在业务管理落地上的实战能力。

围绕视频图像的应用，顾友良专注行业20年，极具定力，亲身经历并推动了从模拟到数字到网络、到平台的建设历程；经历了从单一产品到系统产品，到行业方案，再到行业系统方案，行业业务应用功能模块的开发及落地应用历程；并推动了云、大数据、AI等新兴技术的开发和应用落地。顾友良对用户和系统集成商在新技术应用方面的所思所想，以及新技术下的业务流程和业务架构的创新有深刻的理解，这些理解对推动AI、大数据、云等新技术与视频图像的结合应用有莫大的价值。

在负责区域市场时，为深入市场一线，顾友良每年的行车里程都在10万公里以上，他常说要响应毛主席的教诲，“没有调查，就没有发言权”。负责全国市场体系时，顾友良每年的航班数都在100次以上，奔走在各个城市之间，从而把握市场的走向和需求的关键，并从用户和合作伙伴的角度去制定相关的策略，推动合作伙伴生态的发展。

同时，顾友良会根据战略合作伙伴的特点和需要，根据行业发展的趋势，围绕对方企业在业务、市场、战略等方面的需要，为其建言献策，因此在区域市场上有不少受惠于他的建议而成功转型升级的企业。在同业友商之间，顾友良还善于做协调，维护同行友商间的利益，常常能将彼此间“你死我活”的竞争关系协调成相互配合且能共赢的局面。2018年，他全票当选广州市安防行业协会会长就是一个很好的写照。

作为一个从基层成长起来的企业管理者和战略设计者，顾友良敢于做瓶颈突破，能从整体上做企业战略规划，也能从战术上做项目的执行与运作，甚至能从一个省或市的宏观战略层面，为主管部门提出一套宏观架构与政策规划思路建议来。因此，顾友良无论走到哪里，都是深受用户，系统商，包括友商尊重的业内资深人士。

所以，在AI创业型企业纷纷寻找高段位的运筹者时，顾友良与清华大学AI技术的科研团队经过一段时间的相识和相知过程，希望通过市场与技术的深度铆合，不辜负清华大学领导的期望，去拼搏奋斗，去努力实现“清华人AI理想”，让清华的AI技术更简单、更便捷、更安全地应用到社会产业中去，服务社会、服务老百姓。凭着对顾友良相识多年的了解，相信紫为云有了顾友良担任这个新平台的领队，会有如一艘先进的战舰配备了一个历经实战考验且经验丰富的舰长，其未来在市场上的表现值得关注。

为什么选择紫为云？

随着AI等新技术的创业企业兴起，在职场上顾友良近期接收到一些企业邀请，希望去负责市场营销业务，其中有大型国有上市企业、有传统视频监控头部上市企业、有互联网AI平台巨头、也有AI四小龙企业，更有一些计划转板的公司希望邀其入伙。

然而，在AI泡沫期出现，在疫情防控新常态的当下，顾友良却毅然选择自我创业，对一位职业生涯20年的职业经理人来说，这需要一种果敢和魄力。顾友良联合清华AI科研团队创建紫为技术，同时出任紫为技术和紫为云的CEO，一是因为紫为云AI技术团队在人脸、行人、步态、车、物体特征识别、OCR文字识别、物体关系推理等方面的算法研究取得了诸多技术成果；二是具备整合指掌纹、静脉等生物特征识别，语音识别，语义处理，辅助驾驶，工业智能等方面有诸多可以联合开发的生态算法成果；更为重要的是紫为云AI创业团队成员的每一个人都拥有一颗“清华人AI理想”的炽热之心，他们有一股为之勤勉，为之奋斗的精神与激情。

紫为技术&紫为云的创业骨干成员多数源自清华大学电子工程系王生进教授所带领的团队。在过去的数年里，王生进教授带领的清华团队在人脸识别、人脸检测、ReID行人再识别、无人机视觉检测、国际无人驾驶数据集、语音识别技术、物体检测、文字识别等领域发表了许多国际顶级会议和期刊论文，取得了多项国际测试竞赛的优秀奖项。2019年10月，其主导研究的“跨视域行人再识别的特征学习理论与计算研究方法”获得“第九届吴文俊人工智能科学技术自然科学二等奖”。

作为清华AI人创业的紫为云团队，他们期望把人工智能领域研究出来的理论与方法帮助应用层的各行业企业解决AI算法技术缺乏的问题，打通AI算法技术瓶颈，构建AI应用创新的能力体系，实现各类企业在各自行业AI应用创新的目标，进而推动中国AI应用创新的全面发展，为国家“智能+”、新基建战略的实现添砖加瓦，从而实现清华AI人做人工智能科研的产业价值。

在基础算法技术已经有了很大发展的基础上，AI算法企业之间的技术PK焦点体现在大数据量算法、特定场景小样本数据算法、ReID、聚类等算法技术上的研究，而市场的PK焦点则体现在不同行业、不同场景项目中的算法细分研究和细节优化能力，以及项目场景应用落地能力上。

目前，紫为云在人脸识别、车辆特征识别、行人再识别ReID、AI医疗影像结构化、智能环保大数据分析、智能制造工业检测、AI-3D服装设计等方面都取得了一定成果和落地，并配合清华大学某机构与国家某部委展开了AI算法的深度研究开发，也与一些具有国际影响力的核心中国企业开展了深度的技术研究与项目合作。

当然，除了看重技术优势，顾友良也坚信“紫为云”定位AI使能，立足“智能+”可以预期的广阔市场发展空间。

在用户和系统应用商已经日趋理性，同时资本也更加客观的审视AI企业在应用落地方面的实战能力时，紫为云作为核心AI算法企业之一，其跨越新技术产业化应用的动力强劲、潜力十足。顾友良的加入，使其领先的AI技术能力得到了市场推力的赋能，会成为紫为云企业迭代发展的关键一步，将开启紫为云企业成长的新阶段。紫为云将有可能成长为中国AI场景智能时代的领军企业之一。