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科技产业化趋势:走进融合2.0时代

科技发展一日千里,资本市场瞬息万变。

在这样的大环境下,置身产业浪潮中的你我应该如何从容面对? 

是否有机会取得先机、洞察未来产业的发展趋势?

能否从复杂的新兴技术产业化过程中理出头绪?

以下内容转载自公众号“甲子光年”(ID:Jazzyear),节选“甲子光年”创始团队分享的主题报告精华版,希望能够予你启发。

2018:新旧秩序的交替

我们为什么要谈趋势?

 

此时此刻,我们正在经历的,是一个日益加速的“换血时代”。

 

美国《财富》杂志每年会按营业额评出全美最大的1000家公司。回顾过去四十多年,“财富1000强”榜单几乎每10年一个大换血,而且“换血速度”越来越快:

 

1973年至1983年间,“财富1000强”中新上榜公司占35%;1983年至1993年间,新上榜公司占45%;1993年至2003年间,这一数字升至60%;2003年至2013年间,新上榜公司甚至超过了70%。

 

市场“翻篇儿”正在加快。如何在这样一个换血时代保持长久不衰的竞争力?这就是我们关注趋势的原因,因为浪潮不属于逐流者,浪潮只属于对未来保持敏锐、对明天报以观点的人。

 

今天是11月4日,2018年只剩下最后的57天。如何去定义这个已经走入尾声的2018年?

 

2018年以来,我们目睹了一系列对金融市场和科技创新市场带来很大影响的事件。

这些事反映在资本市场和创新市场,是什么表现?甲子智库团队做了一些数据统计。

这是2013年至今的一级市场融资数据:

 

  

随着时间推移,单比投资额在上升,投资案例数在下降——资本在向头部项目聚拢,长尾公司在2018年普遍遭遇融资难。马太效应凸显。

 

这是私募基金的数据:

  

2016到2018年初的这段时间里,管理人数量增长趋缓,但基金数量总数稳步上升。这说明在过去两年——资本在向头部机构聚拢。

风险投资这个行业最开始是从美元基金兴起的,后来经历遍地开花的VC2.0时代。 但最近,一线美元基金普遍募资顺利,长尾机构普遍困难,VC又有“回归美元”趋势,大量企业为了更好融资,正在搭建VIE架构。

 

这是私募基金各个维度的“增速”数据:

2018年,管理人数量与管理基金规模增速连续半年低于1%,管理基金只数和平均每管理人拥有的基金数量甚至已经开始有略微的负增长,各维度的增速开始在0点徘徊,振幅越来越小——一级资本市场的扰动者正越来越少,噪音逐渐消失。资本世界正在回归理性。 

这是人才市场的变化:

我们可以看到,20人以下的小微企业招聘形势面临挑战,平均薪资和招聘需求有下降。雇主开始开源节流。

 

这是Q3的高薪行业数据:

10大高薪行业中,9个薪资环比是负数。

企业家群体也在变化:

 

这是我们不完全统计出来的此刻市场上的创业营、商学院。中国共有80余家创业营,其中超过1/4数都是今年刚刚招募一期学员。还有数以千计的各式商学院,都在今年办的如火如荼。说明什么?企业家在充电,在抱团。

互联网巨头也在变化:

之前巨头主要是大to C逻辑,但今年,BATJ都在费尽心思布局to B,纷纷打出面向企业的赋能牌。

上述一系列数据表明,中国经济结构正在“破旧立新”:旧的秩序正在消退,新的秩序正在建立。

 

为什么?

 

过去中国互联网产业发展20年,最大特征是人口红利。人口红利拉动着整个市场往前走,所有企业都在跑马圈地,成就了一个“水大鱼大”的互联网时代。这种高速的增长,推动着我们快速进入“过载时代”——当每一块地都被圈住之后,你没有更多的地可以圈了,接下来能做的事,就是在一亩三分地上精耕细作,从“市场驱动”走向“能力驱动”。

 

各行各业靠什么提升能力?技术。我们今天已经进入了一个用新技术、新工具、新能力对产业链各环节进行“新元素替代”的时代——技术推动产业变革,从而更好地服务消费者。我们正从大2C时代走向T2B2C时代。

 

现象棋盘:科技产业融合进行时

从“平原市场”到“棋盘市场”

  

今天,中国的创新市场,已从消费互联网时代的“平原市场”走向产业物联网时代的“棋盘市场”。

 

平原和棋盘的差异是什么?

 

还记得滴滴美团之争,当美团进军打车业务后,有一篇文章叫《王兴的无限游戏》,讲了互联网竞争的“无边界性”。

一个有意思的问题是:“科技赋能时代,是否还存在无限战争?

 

我们认为,没有无限战争。不同于互联网时代一马平川的市场,科技赋能时代会出现林立的壁垒。这是因为现阶段,弱人工智能更多是针对特定任务的智能,而行业、场景之间的差异又难以简单逾越。这就有了“棋盘市场”。

在棋盘横轴,是大数据、人工智能、云计算、物联网等各类新兴技术,这一端的科技公司,有技术、有人才、有供给;在棋盘纵轴,是金融、零售、医疗、教育、制造等各行各业,这一端的企业,有资本、有场景、有需求。

 

新的变革就发生在技术和产业的交汇处。

 

改变商业重力场的新兴技术

先从横轴的技术出发,看看哪些新的技术现象正在改变商业引力场。

01

首先要讲的是,DT“复仇者联盟”已组队完毕。在新的 DT(Data Technology) 时代,主流的技术方向和它们之间的配合关系已相对明了——就好像组成了一支各自身怀绝技的超能力战队。

 

主力成员是:大数据、AI、云计算、物联网、5G、区块链、芯片、传感器等等。这些技术之间有丰富的组合空间,于是我们看到了自动驾驶,看到了数字孪生。用马化腾的话说:未来就是在云端用人工智能处理大数据。

 

02

第二个值得关注的变化是,线下场景,正在源源不断产生大量新数据。

 

这里说的线下场景数据,并不包括通过智能手机终端获得的线下行为数据,而特指通过智能硬件(比如嵌入了计算机视觉技术的摄像头、传感器)收集的新数据。

 

它们包括一些互联网世界没有沉淀的C端消费者行为,比如更精确的客流数据,客人在商店里的具体行走轨迹等,也包括B端生产环节的数据。这是“物联网”时代的增量数据。

 

我们可以通过一个间接指标来看这些增量数据的增长情况——“用云量”。

 

2017年,用云量增速最快的是政务领域和传统产业。零售行业的用云量,在2018年第一季度的增速就超过了75%。

 

这些新的、诞生在物联网世界的线下数据,是新的行业机会:互联网巨头涉足未深,第三方数据服务商有新空间,掌握场景和行业认知的传统企业获得重要话语权。但也面临一个难题:数据分散、孤岛效应明显。

 

导致孤岛的原因之一是各行各业真实物理场景的割裂。怎么解决?很多公司的答案都是构建生态,通过边界更加灵活的生态系统,去触达、赋能更多细分场景。而生态的关键又是什么?是人气。

 

03

所以我要讲的第三个技术现象是,今年我们越发明显地看到,“得开发者得天下”。

 

年中,微软以75亿美元收购开发者社区GitHub;上个月,IBM又以340亿美元收购开源软件商红帽。这背后有一个共同意图:吸引更多开发者用自己的云服务,加入自家生态。

 

整个DT大生态,当然也包括人工智能。所以近年来,我们看到科技巨头都在做以下几件事:打造深度学习框架,开放数据集,发布更简单、好用的AI工具。

这又带来另一个变化,AI平民化。

今年1月,谷歌云发布AutoML时,李飞飞说:我们的目标是让AI变得触手可及。

 

这带来的商业变化是:

首先,平台型的创业空间已经十分有限。底层通用平台的工作基本已被巨头或开源社区完成了。

 

第二,由于许多相对简单的AI技术会被封装好,被工具化,所以提供单点技术的公司的竞争力将大大下降。2016年时,大家还会说自己是一家计算机视觉公司、一家语音公司,但现在,新涌现的创业公司,会更专注于少量重点行业,做直接解决痛点的服务和产品。

 

第三,对深耕行业、贴近用户做解决方案的公司来说,成本会逐步降低,因为整体技术的成本在降低。接下来,竞争重点将不再仅仅是技术,还包括行业认知、产品能力、技术整合能力、销售能力和交付能力。

 

最终,整个生态系统的繁荣,有利于提升各行各业技术升级的速度。

 

04

第四个值得关注的技术现象是,区块链技术的商用化正在加速到来。

 

首先,行业标准正在形成。更直接的表现是,我们看到了越来越多的具体应用

 

在9月的云栖大会上,蚂蚁金服对外宣布,半年来它们的区块链产品已落地了15个场景,包括跨境汇款、商品溯源、司法确权等。

 

同月,网易雷火的热门游戏《逆水寒》中加入了一个PoW共识机制的游戏货币,伏羲通宝。将来,它还会被推广到网易的其他游戏中,成为跨游戏的虚拟资产。

 

10月,IBM宣布IFT链正式商用,应用方向是食品溯源、供应链数据分享,家乐福、沃尔玛都是合作伙伴。

 

我们可以看到,在区块链行业,已初步形成了“IaaS + BaaS + 行业应用”的技术生态体系。蚂蚁金服和百度等公司都已发布了BaaS平台。

今年的世界智能大会上,马云说:做互联网金融,几万亿、几十万亿的交易额,没有区块链是要死人的。上一次马云说要“死人”,是什么时候?是8年前的云计算。

 

05

接下来要讲的第5个技术现象和云计算密切相关——云安全成为安全行业的一个新热点。

 

这是企业上云、数据爆发导致的必然趋势。根据Cybersecurity Insiders发布的“2018年云安全报告”,90%的网络安全专业人员关注云安全,比去年高11个百分点。84%的企业表示,传统安全解决方案,不适应新的云环境。这种不适用性中,正包含了新的创业机会。

 

06

最后要讲的一个技术趋势是工业机器人。这是制造业升级,工业4.0的关键。

目前中国工业机器人行业,有三个特点:

 

第一是AI技术加入后,工业机器人的操作变简单了,能处理的任务也更灵活了。这让许多从前不使用工业机器人的领域也开始购买工业机器人,带来了增量市场,同时也提高了整个中国的工业自动化水平。

 

第二个特点是,销量增速全球最快。2017年全球工业机器人的出货量同比增长在30%左右,中国市场的增速则达到67.7%,总销量超过14万台。

 

第三个特点是渗透率低。全球机器人密度最高的国家是韩国。2016年,韩国每10000个员工,对应630多台机器人。而2017年,中国相应的数字是88台。这对机器人厂家来说,是巨大的市场空间。也表明我国的工业制造业还有很大的升级潜力。

拥抱技术升级的热门产业

看完了横轴的技术,让我们转换视角,来看产业端正在发生什么。

 

不同的产业痛点不同,在整个经济中的位置也不同,所以它们与新技术融合的现状也各不相同。

 

01

对零售业、城市管理,这种直接面对C端消费者的场景和行业来说,正在发生的事是数据连接。

这些场景,最大的痛点是供需之间的信息不对称、匹配不精准。所以关键就是,打通C端和B端的数据,连接需求和供给。

 

以城市治理举例,大数据目前正在改造公共交通的调度方式。

 

什么地方要增加站点、要减少线路,过去只能靠人力来统计,比如这一片新建一个楼盘后,需要人力去数入住率是多少。但通过公交的电子支付等手段后,公交系统现在能掌握更精确的人流、站点和路网信息,这样就能更灵活地规划路线和站点。

 

在零售业,我们看到,两类掌握零售场景的公司正在积极拥抱数据的连接。

 

一是大的渠道商,它们把持着线下 “流量入口”,比如Shopping Mall、连锁超市等。这类公司在数据打通后,可以减少库存压力,更好地管理供应链。

 

值得注意的是,线下流量入口和移动互联网的线上流量入口之间有很强的相互吸引力,因为他们可以相互导流。所以我们看到了腾讯和永辉的合作,看到了阿里和大润发的合作。

 

第二类公司是同时掌握生产和零售环节的公司,如自有品牌的服饰企业:既有设计、生产环节,也有全国连锁门店。

 

对这类公司来说,当数据在上下游流通、整合到一定程度时,终端的消费情况,会反馈给上游的设计、生产环节,这就是所谓的“C2B”。所以,零售业的变革并不仅仅关乎零售,也联动着上游的生产、制造。

 

02

接下来要讲的是制造业。

制造业正发生三种变化:

 

第一仍是打通数据,C2B。当然,数据也可以发生在产链条中的各个中间环节。在大数据和AI技术的加持下,我们其实正在迎来一种新的 “计划经济”。

 

第二种变化是设计、生产环节的效率提升。比如今年我们接触的一家公司,远算,它们就致力于在混合云的架构上,为汽车等制造企业,提供云超算服务和CAE仿真SaaS,这可以降低CAE的资金成本和人才门槛,提升工业设计的效率。

 

第三种方向是工业大脑。简而言之,就是尝试提供一套整体解决方案,智能化地帮助企业提质、增效、控险、降耗。这是一个投入很重的方向,需要对生产环节、流程进行深度改造,但也可能带来最大的效益提升。阿里云的ET工业大脑,腾讯的工业超级大脑都是这个方向的尝试。

 

03

第三个产业端的变化,来自那些突出地表现出人才供给不足、资源分布不均的行业。比如医疗和教育。

 

在教育行业,我们曾报道过的好未来是一个典型的行业龙头科技升级案例。他们在内部成立了AI Lab,在今年7月发推出Wisroom解决方案。这是一个可以让双师课堂更加灵活、更加智能的方案,能在不牺牲互动的情况下,让名师资源输送到更多地区、更多班级。

 

总结而言,对这些供给不足的行业来说,仅仅是连接,并不能解决痛点。最迫切的需求,是用技术提升人的工作效率,或进行人工替代。

 

04

还有一些行业在与新技术的碰撞中,发生了整个价值链、行业边界的重塑。

 

汽车产业是一个典型,这个一百年来变化甚少的“工业之王”,近年来先后经历新能源化、共享化、智能化和网联化,正在被整合进一个新的“大出行行业”

现在,除了已有的整车厂、Tier 1厂家,我们还看到新造车势力、电池厂商、出行运营商、科技巨头、技术公司、高精地图公司、通信基础设施厂商等多元玩家被纳入到了同一张地图里。

 

在市场的终极形态上,大家的共识是车联网,是“Robot Taxi”,但是对到达的途径,以及到达过程中,各角色能获得什么样的话语权和生态位,一切仍不明朗。所以这是个特别让人兴奋的机会,就像在经历一个战国时代。

 

05

最后要讲的产业,是一个本身技术壁垒极高的行业,药物研发

 

在电影《我不是药神》上映后,关于药物为什么这么贵的讨论,让人们知道了制药行业高额的研发投入,和超长的研发周期。

 

事实上,近年来,高通量筛选、大数据、AI等技术的介入,正在变革药物研发环节——降低成本、压缩时间,减少晶型选择等环节的风险。

 

今年,“AI+制药”行业的一个大事件是AAIH联盟的成立,创始成员包括Numerate、Insilico等12家公司和机构。

 

联盟的成立,可能会增强这些新锐企业、研究机构在和药企巨头合作中的话语权。可能会带来小而精的研究类组织和大型商业组织的新合作模式。

 

中国的相似公司也正在集中涌现,从2014年到2017年,我们陆续看到了晶泰、零氪、寻百会、深度智耀等公司。这些以高精尖技术切入制药环节的公司,未来可能会在和中国药企的合作中发挥重要作用,这是一个既离一般人很远,又与每个人命运相关的行业。期待明年再举办引力大会时,可以细数这个行业的更多变革。 

趋势判断:走进融合2.0时代

新兴技术产业化过程的三大特点

总结一下,新兴技术产业化的过程有什么特征呢?

新兴技术的产业化之路,不是“超级玛丽”,而是“王者荣耀”。

 

超级玛丽,是一个小人过关斩将;王者荣耀,你是要和队友打配合的。新兴技术的产业化之路,不是某个主题单打独斗的“线性过程”,而是多元角色共生共长的“复杂系统”。

 

这个复杂系统有三个特点:

 

新兴技术产业演化路径的第一个特点是:这是一场“异种格斗赛”。

 

绝大多数最终改变世界的技术,都是从多路径、多构想、多方案的竞争之中脱颖而出的

 

一条成熟稳定的产业链,就像是一个规则固定的“重量级拳击赛”,只能打这个地方不能打那个地方。但当新技术变革开始出现的时候,新技术是不按规矩出招的。新技术对于产业链的冲击更像是日本的K1(世界异种格斗级大赛),动肘子、撩阴腿,各种招数都能派上用场——那么你选择怎么出招,就很重要。

 

比如,你是一家大数据企业,你是为客户提供SaaS,还是进行私有化部署?比如,这两年很火的AI芯片,种类繁多,如何“定义”你要做一款什么样的芯片?比如自动驾驶,你是从选择L2切入“步步为营”,还是选择直奔L4“一步到位”?在传感器的选择方面,你是视觉派,还是激光雷达派?每个参与者都要自己做出选择。

 

这给我们的启发是什么呢?

 

(1)路径定义和技术选型很重要。这非常非常考验决策者的眼光和认知迭代的能力。

(2)学会说服。在一个没有唯一正确路径的、资源流动很快的世界里,学会说服,你才能够让钱、人、合作伙伴,为你的梦想买单。

(3)拥抱多元、欢迎失败。对于投资人而言,也需要拥有一个心里准备,你就是要在一个规则不确定的比赛上下注,你要参与的就是多元技术方案的竞争,所以我们要拥抱不同路径,甚至鼓励失败。

 

新兴技术产业演化路径的第二个特点是:这是一场代际接力赛。

回顾科技发展史可以清晰看出,发明一个技术的主体和商用成功的主体,往往隔着几十年。

 

熟悉科技历史的朋友们都知道,1973年的时候,美国施乐公司就设计出了第一批供个人使用的电脑——Alto。它已经可以做到图形界面、联网、面向对象编程等等。但作为现代计算机的鼻祖,Alto今天却鲜为人知。发生了什么?

1979 年施乐投资了苹果,作为协议的一部分,允许乔布斯进入施乐的实验室,乔布斯利用这个机会,“参考”Alto ,研发了苹果第一台图形界面计算机。

 

施乐公司尽管创造了Alto,但是他们没有重视,没有商业化,也没有保护好Alto。乔布斯曾说过:如果施乐意识到Alto 的价值,把握住这个机会,那么可能后来也没Apple、Microsoft、IBM啥事了。

施乐公司的“轻视”值多少钱?施乐的市值如今是70亿美元;苹果、IBM、微软的市值总和,如今是1.9万亿美元——如果没有这个轻视,施乐很有可能成为历史上最大的公司之一。

 

因而,新兴技术向产业转化之路,就是一条主体迁移之路,是一场充满偶然性的复杂社会接力。

 

给我们什么启发?

(1)不能用现阶段技术的粗糙与否,来衡量技术商用潜力的大小。

(2)敢于给高潜力项目高优先级。

(3)保护产权很重要。

(4)永远不要轻视后辈。

 

新兴技术产业演化路径的第三个特点是:这是一个生态陪跑的过程。

技术和各类技术应用所需要的环境和条件需要系统性进化,各个要素要凑齐了,才能发挥作用。

前阵子,梁宁有一篇《一段关于国产芯片和操作系统的往事》火了。告诉我们一段很可惜的故事:国产芯片能不能做起来,不仅仅看技术成熟度,也要看随之而来的操作系统和软件生态能不能跟得上。Intel的成功不是因为做出了CPU,而是培育了一个基于CPU的开发生态系统。

再举个例子。2007年1月第一代iPhone开启了新纪元。那之后,传感器、显示器、小型化、智能设备、计算能力……都因手机行业的爆发而大幅提升。这个影响了什么?影响了虚拟现实。虚拟现实涉及的供应链和手机是一样的,有了手机的大发展,才有了后来Oculus Rift DK1的头显的诞生——那个屏幕就是三星Note 4的屏幕,里面的传感器和苹果手机里的类似。所以Oculus Rift能够在12年底、13年从一个原来20万一台的实验机器变成一个消费品,是因为它所需要的所有技术门类突然在某一个点所有的条件都满足了。缺一个都不行。

给我们什么启发?

(1)新技术的落地阶段,需要新环境、新政策、新管理、新服务的同步并举。

(2)不要只关注你的技术,要对你的技术的周边要素成熟度保持敏感。

(3)对timing的判断,来自对产业新技术变量持续不断的追踪、学习和理解。

 

投资人常常说timing,大家都很希望在一个技术大规模商用的爆发前夕投资进去,靠什么?不是靠聪明,嗅觉来自货真价实的信息,来自你对产业变量持续不断的学习和理解。看一个技术还不够,要看整个生态。

20世纪90年代末,沃顿商学院的威廉·F·汉密尔顿教授基于技术物种进化思想,提出了一个新兴技术发展演化模型。横坐标为新技术发展演化的不同阶段;纵坐标为推进技术发展的努力程度。

在汉密尔顿看来,可以将一项技术从科学研究到进入市场的发展过程分为四个阶段:技术的演化,先后经历科学研究技术发现,然后是技术发展,人们找到特定的可行的技术方案,然后推动着它向商品转化,最后进入真正的商用的竞争。

在这个过程中,最初是技术形式的竞争,最终是商业应用能力的竞争。依次经历异种格斗、代际接力、生态陪跑,一代技术格局形成,延续一段时间,然后新的技术开始涌现,周而复始。

 

融合2.0时代到来

2018年10月23日,马化腾在知乎上提了一个问题:「未来十年哪些基础科学突破会影响互联网科技产业?产业互联网和消费互联网融合创新,会带来哪些改变?」

 

这个问题提的很巧妙,其中有两个关键词:“基础科学突破”、“融合创新”。在这两个关键词之间画一条连线,基本上可以概括一条产业创新演变的过程。

基础科学突破-技术应用成熟与商品化-大规模商用-产业升级-产业互联网和消费互联网融合创新。创新之路,始于基础科学突破、落于完整产业链条的融合。

 

融合,不是一个新概念。但今天,通过科技产业化的种种表现,我们可以看到,“融合”的深度和广度都在发生变化。甲子光年认为,我们有理由重新定义一下我们所处的时间节点:

 

中国科技产业化、产业科技化的道路,正在从融合1.0走向融合2.0时代。

 

过去,我们谈科技与产业的融合,关键词是“连接”。是“信息化”,是串联,是“+”法。

举个例子,企业的IT采购,技术选型,原材料购买,往往都是采购部门和供应商销售部门之间一个简单的连接。技术企业是供应方,客户企业是需求方,两者是买卖的关系,接口的关系。

 

而今天,我们谈融合,关键词是“赋能”,是能力建设,是生态整合,是伴随着经营能力提升和管理制度创新的方法论的融合。是并联,是“X”法。技术企业是赋能方,客户企业是场景方,两者已经不仅仅是买卖的关系,更是一个共生共长的关系。

 

从业务合作的深度来看,从融合1.0到2.0:是从给你“穿衣服”,到给你“神经系统”——后者的结合是更根本的,也是换不好就死人的,这就涉及到各行各业产业链的融合与再造的漫长过程。

融合2.0时代的具体表现有8大特征

 

融合2.0时代特征一:边界消弭,场景OMO化

过去我们说O2O,线上线下打通,而今天,线下流量开始比线上流量更便宜,我们已经处于一个OMO的时代。Online-Merge-Offline,线上线下深度融合,不分你我。在OMO的模式中,顾客感受到的是线上、移动、线下“三位一体”,时空限制被打破,商家获得的是降低经营成本、拓宽收益渠道、增加客户粘性、整合经营资源、促进产业升级。

 

融合2.0时代特征二:垂直整合潮流回归

一个企业怎么做大做强?

 

几年前,互联网界的大事,几乎都是处于产业链同一位置的公司实行“水平整合”:滴滴快的合并,携程去哪儿合并,58赶集合并……最近“垂直整合”兴起,科技企业开始增强对上下游的控制和整合。

 

什么是垂直整合?比如苹果,自己做软件,做硬件,设计芯片,还要运营自己的零售商店。

 

一个世纪前,垂直整合曾是企业做大做强的必备手段。例如标准石油公司,除了油井还有运油车和精炼厂。公司通过收购原材料跟供应商进行后向整合,通过买渠道进行前向整合。但近三十年来,很多企业在抛弃垂直整合,专注在核心业务上,把其他部分分包给不同的专业供应商。例如钢铁厂商卖掉了矿产,汽车厂商可能会舍弃零部件的生产。

 

然而最近,又一次出现反转:垂直整合潮流回归,这在信息科技领域最为显著。

《经济学人》称:许多硅谷公司以“全栈”(fullstack)而自豪。

 

为什么现在科技公司又重新喜欢上垂直整合?

之前和云知声黄伟聊,他和我提到一个观点,“AI必须集中化”,意思是,你需要打造一套完整的、端到端的产品或服务体系。他说:“你一定要把你的硬件、软件、服务,麦克风阵列、信号降噪、语音识别和理解等等所有技术紧密耦合在一起。今天我们看到很多公司技术全是东拼西凑的,麦克风阵列用A厂商的,语音识别用B厂商的,语义理解用C厂商的……这在我看来是最傻的行为。”

 

为什么?当你的技术是拼凑起来的,可能单点技术效果是90%,但拼起来最终效果就是60%。

 

IoT时代比移动时代涉及的产品形态复杂的多,拼凑会导致“摩擦力”——一个地方堵住了,整个管道全堵住了。所以,在行业中行走较久的人,往往会提及“端到端打通”,不让任何一个环节成为黑匣子。

 

那么垂直整合是不是只是大公司的事呢?不是。

 

虽然对于小公司而言,垂直整合成本高、难度大,意味着风险。但如果你只做单点技术,很难建立壁垒,也很难收到钱,最终很难生存。

所以,垂直整合、端到端打通的核心目的:简化服务产品、提升用户体验、提升企业效率、建立企业壁垒。

 

融合2.0时代特征三:五大创新要素同步并举

经济学家熊彼特的观点是:“创新”就是把生产要素和生产条件的新组合引入生产体系,即“建立一种新的生产函数”,其目的是为了获取潜在的利润。

 

而“创新”的生产要素有5种:一是产品创新;二是工艺创新或生产技术创新;三是市场创新;四是材料创新;五是管理创新。

能够成功“创新”的人便能够摆脱利润递减的困境而生存下来,那些不能够成功地重新组合生产要素之人会最先被市场淘汰。

 

在融合2.0时代,创新的要素不是割裂的,而是有机整合的。提高技术创新效果的关键在于妥善处理好上述各种要素的匹配关系,发挥协同作用。

其实,过去中国to B市场发展缓慢,不仅仅在于我们没有to B的技术、产品和服务,而是因为我们缺少有效的to B方法论、文化和管理经验。所以,在融合2.0时代,我们需要的不仅仅是新技术、新产品、新工具,也需要新方法、新服务。

 

融合2.0时代特征四:产业龙头“资本、资源、运营、生态”四驾马车融合

在刚刚讲述的棋盘上,每一个纵列的产业龙头是这个产业升级发生的核心土壤和关键角色。

有几个特征:

 

(1)战略投资热度上升:

CVC指企业风险投资(Corporate Venture Capital),IVC指独立风险投资机构(Independent Venture Capital)。最近我们可以看到非常多CVC的投资案例。阿里投资大润发,K11投资Aibee,甚至大独角兽也开始站投小独角兽,包括甲子光年服务的一些FA案例,都有这个特征。

 

为什么战略投资热度上升?对于创业公司而言,他们更需要的是有资源的钱,而且企业的钱在存续期上压力小很多,在时间上会更加包容;对于产业龙头来讲,想创新,直接引进科技或互联网背景的管理者是容易水土不服的,直接收购的失败率是高的,一个折衷的方式就是成立CVC。

 

12月21日,清华大学国家金融研究院创业金融与经济增长研究中心联合创业邦共同发布了《2017中国CVC行业发展报告》,报告显示:CVC投资的企业创新水平更好,成功退出的概率会更高,18%的组合公司是IPO上市,IVC支持的企业只有13%;如果并购退出的话,10%的CVC支持企业并购退出,而只有8%的IVC支持企业并购退出。

 

(2)“科技+产业”合资频现:

 

这两年,科技公司和行业公司通过建立合资公司方式合作的案例越来越多。例如,大众与出门问问成立合资公司;永辉与腾讯、百佳中国合资成立“百佳永辉”。合资比投资更有利于深度绑定,调动资源,进军新市场。

 

(3)行业龙头引入技术合作伙伴一起做“运营”:

 

技术服务公司究竟如何在产业链上分得更多蛋糕?最低级是做外包,稍高级一点的是做通用系统级企业服务,最高级的是做平台、直接运营业务——之所以高级,是因为基于数据产生的业务价值,会远远大于数据技术产品本身的价值,同时,业务运营会持续产生数据,从而衍生出更多可能。

 

之前甲子光年写过昆仑数据的案例。成立于2014年的昆仑数据却走出了一条“高级”的路——“顶天立地”地做平台,做运营:“顶天”,联合行业龙头企业,共同定义工业互联网生态蓝图;“立地”,贴地飞行,搭建工业互联网平台,整合上下游,参与运营管理,用技术为整个行业赋能。

 

(4)新一代开放平台与OS开始角力,推动技术平民化:

 

如今,巨头纷纷将“技术+平台+单品+运营”耦合起来。比如语音领域,巨头都在做OS:百度的DuerOS,亚马逊的Alexa,微软的Cortana,谷歌的Google Assistant,讯飞的iFlyOS……他们当然有竞争关系,正如刚才曼祺所讲“得开发者得天下”。产业龙头是融合2.0时代非常非常重要的原色,他们作为场景方拿出数据,拿出业务逻辑和场景,作为技术变革的土壤,让一切发生。这对整个生态是有好处的——可以快速推动技术平民化,让更多的人可以以更低的成本,进入新技术的生态系统中。

 

融合2.0时代特征五:“STBC”创新融合

阿里参谋长曾鸣曾提出一个新概念叫“S2B2C”,代表了一种对新零售、新商业未来创新的思考。一种集合供货商、赋能于渠道商,并共同服务于顾客的全新营销模式。

 

我认为,说的更清晰一些,可以往里面加一个T。变成一个“STB”2C模式。

T(创新公司)在这里要扮演三个角色:

(1)整合优质的S(供应商),筛选出来供B(渠道商)集中采购

(2)提供SaaS工具、技术支持、数据、培训给B(渠道商)

(3)最终辅助B(渠道商)更好地为C(消费者)服务

 

举两个例子:有个公司叫卖好车,把汽车流通环节的金融、物流、库存等供应能力集中,更好地服务中小汽车经销商,从而服务消费者;有个公司叫量子保,在驾校这个领域,把各类保险公司的产品集中,赋能驾校,从而向考驾照的人们卖“保过险”。

最终,在科技公司(T)的赋能中,渠道商(B)在大量一对一沟通顾客(C),可以发现需求并定制需求,同时通过系统反馈给S,以便落实顾客(C)所需的服务。

所以,TBS的整合,在于构建供应商、商家与消费者的协同网和流畅的数据反馈机制,是一种由原来的B2C向未来的C2B的过渡方式——最终,将从现有的以生产企业为中心,转变到以消费者为中心。

 

这个商业模式,可以让我们更好地看清B和C的关系。

说来BAT三家,早期都是做to B服务的,百度给企业提供内部搜索服务和外部搜索服务,腾讯卖通讯服务,阿里巴巴的中供服务,是卖企业收录和竞价排名,但到后面都演化成了to C。

所以大家可不要低估了to B公司未来的潜力。每一个好的to B公司,都揣着一颗最终服务C端的心。

融合2.0时代特征六:大数据与大知识的融合

(1)数据行业知识化:

去年年底甲子光年写过一篇文章《为什么知识图谱终于火了》。过去我们说大数据,但大数据真正要发挥价值,要变成“大知识”。一大团数据拿过来,企业家是没办法做决策的。大数据变成知识图谱,变成洞察和趋势,企业家才能做出决策。

 

(2)咨询行业数据化:

同时,知识也离不开数据。传统的咨询行业如今并不如十年前火热,主要是因为咨询行业的服务方式跟不上市场发展的速度。但我的判断是:咨询行业将迎来新的春天,“新咨询”的再定义将成为时代大势所趋。

正如刚才所说,市场将逐渐从互联网的“广袤平原”变成多个产业链中“有墙的花园”,市场更分散,专业化分工更明显,市场供给方、需求方都存在大量角色,资源对接是“多对多”的——这样的市场格局愈发需要有能力扮演“交通枢纽”和“交警”角色的平台型企业来帮助企业更好地做出决策。同时,这样的平台也将占据资源分配链条的上游,拥有话语权、定价权。

 

如今市场瞬息万变,科技颠覆频次增加,企业对“红利”的依赖遭遇瓶颈,对“认知”的依赖显著提升,决策者普遍存在对未来的焦虑,对可以提供认知和决策帮助的服务者依赖加强。

另一方面,技术细分多样,任何单个专家的能力都有限,“1个聪明的老师傅”比不上“100个行业人士”,咨询需要从依赖个人经验丰富的咨询师走向建立动态捕捉行业变化的雷达系统,才能更好地为企业发展提出指导。

所以我们有理由相信:新咨询时代已经到来。

 

在“新咨询”领域,数据的作用凸显,连接的作用凸显。这意味着咨询的方法论将迎来变革。过去的咨询服务流程是“接到客户命题-咨询师长周期调研-产出报告-给客户提案”;未来的咨询服务应该在形式上更依赖客观的动态数据,同时更依赖跨界资源的连接,例如,在咨询服务流程中帮助客户组织闭门头脑风暴会,邀请各类专家共同参与,在沙盘推演中动态地产出解决方案。当然我们甲子光目前也推出了连接型的新咨询服务,稍后会向大家分享。

 

融合2.0时代特征七:技术体系与服务体系融合

 

“技术思维”考虑的是怎样以最好的技术解决问题,“商业思维”考虑的是技术实现的周期和整合成本。

融合真正的发生,就是原来阳春白雪的技术“飞入寻常百姓家”的过程,是要和大量非技术人员打交道的过程。

融合2.0时代,企业将更重视企业内部培训,更重视跨部门、跨公司的交流和能力共享。技术人才应该更多参与售前、售中、售后工作,从反馈中不断迭代技术和产品。

 

我们也可以看到,如今市场上创新精神与产业精神正在融合:科技公司也在追求更快更高更强的创新之中,挽起袖子弄脏双手;产业巨头也在追求产业利润的过程中,为明天埋下种子。

融合2.0时代特征八:两代企业家融合

归根结底,事情的推动者是人。融合之路道阻且长,企业家精神弥足珍贵。

此时此刻,市场是一条变幻莫测的大河,“新贵”、“老贵”站在河的两岸:一边是“新贵”——成长期的科技企业拥有技术、人才、创新力,却缺乏足够的产业基因、运营能力和资本实力,远离落地场景,普遍困于商业化之难;一边是“老贵”——传统企业坐拥资本、场景、数据、产业链,却缺乏面向新兴人才的吸引力和对前沿技术的敏感度和理解力,升级转型道阻且长。不同主体之间的认知不对称造成了融合的摩擦,唯有当“新贵”和“老贵”双方打破这种不对称,相聚相融,科技产业化、产业科技化的道路才能最终跑通。

融合2.0时代市场最终分布

最终,我们有理由相信,我们将迎来一个大开放的时代,一个无边界的时代,一个巨头生态化的时代,一个技术平民化的时代。

如果说互联网时代的特点是“彩票经济”,赢者通吃。科技赋能时代,行业纵横沟壑,技术替代的成本是高的,整合是深的,不太会存在赢者通吃的局面,而有可能各行各业形成若干小生态。他们彼此交融、共生共长、不断协同,我们有可能迎来一个“并行繁荣”的时代。

随着创新市场的主力军从“to C消费互联网”向“to B科技赋能”群体转移,企业家决策者面临的竞争环境也随之改变。这对创新是好事,但同时,to B时代也比to C时代面对更多的挑战——To C的竞争更像是“平原”上的竞争,to B的竞争更像是“深井”中的竞争。 

“深井时代”特征有三:

(1)认知深井

To B往往是“跨界赋能”,需求端与供给端往往存在认知差异和不同的价值判断标准,需要花费力气去完成客户教育。

 

(2)决策深井

To C的逻辑着力于产品力、性价比和消费者购买引导。To B的获客过程比To C漫长得多,客户面临替代成本和预算考验,要经历多人次沟通、供应商比选,购买决策更重、更漫长、更理性。

 

(3)黏性深井

To C面对的是大量群众,有大量尝试机会;To B客户群很窄,黏性较高,错失了一个客户,就可能永远错失这个客户。这就更要求To B的商业推广更需要出击准确、一击到位。

我们可以看到,资源的最小流转单元正在变迁。

 

To C时代,资源最小流转单元是用户行为(点击、支付、转发),来得快去得快;To B时代,资源最小流转单元是一张合同。这样的变迁,使得市场的“权利”也发生变迁。

在互联网时代,流量即权利;在新经济时代,方法上是互联网的一个浮油,逻辑没有大不同,只是把“从线上找流量”变成“从场景找流量”,场景即权利;在To B的科技赋能时代,资源流动的核心推动者是企业决策者,决策即权利。

所以,谁能够影响决策者,谁就掌握了To B赋能时代的话语权。

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