ai在to b业务中的应用（ai平台公司一览）
腾讯会议中的虚拟背景定制：大公司的AI之路的挑战与机遇
随着人工智能（AI）的发展，越来越多的企业开始将AI应用于自家产品中，但在实际应用过程中却面临着种种挑战。将针对To B AI平台落地困难、面临困境和机会等问题进行分析，并未来To B AI平台的发展方向。
一、大公司在AI应用中的挑战
在将AI应用于产品时，大公司面临着诸多挑战。需求定义是一大难题。以出行服务商为例，如何定义性骚扰、疲劳驾驶等问题就涉及到众多复杂场景和细节。方案尝试也是一项艰巨的任务。在海量数据中识别出有用的模式需要大量的试错和算法优化。组织架构和公司决心也是影响AI应用落地的关键因素。如何保证团队不被砍掉并能够持续进行研发工作是摆在大公司面前的一大难题。
二、如何解决问题并推动AI落地
一、尽管持有仍感满足，换炮的渴望背后隐藏着巨大的改变
你是否曾有过这样的体验，手中持有，虽能应对日常所需，却总觉得力量不足，期待能够升级换炮？如今，这种感受在To B AI平台的领域里尤为明显。用户、公司对于这个领域的现状都持有一种复杂的情绪：满意与期待并存。
以前述的出行服务商为例，他们通过引入AI系统，成功将“性骚扰”相关的投诉降低了50%，这样的成果无疑令人瞩目。背后的故事却充满了试错与迭代。当这套真正有效的AI系统正式上线时，时间已经过去了两年半以上，连合作业务方的团队都已经换了三拨人。这种耗时耗力的项目，即使效果显著，也难免让人思考其背后的成本与收益。
这仅仅是冰山一角。在解决了一个问题的另一个问题便悄然浮出水面团队不得不寻找下一个待解决的难题。这就像是在追逐下一个钉子，永远没有尽头。在降本增效的道路上，这或许就是2B AI业务的宿命。而对于2C AI来说，虽然前景广阔，但道路同样崎岖。
那么，从这些信息中我们可以看出，即便是在大B企业内部，有懂AI且懂业务的负责人来主导AI降本增效类项目，其过程也是九死一生、耗时费力。对于其他To B类AI创业公司来说，要想真正做出效果，难度更是大得难以想象。
二、To B AI平台的困境与机遇：从1.0模式到真正的突破
当我们深入To B AI平台的困境与机遇时，我们可以发现，所谓的1.0模式，即期望一个通用的AI平台能够为不同行业提供AI服务，几乎已经宣告失败。这种模式奢望能够在不同行业中广泛应用学习技术，但随着行业、客户数量的增加，数据量的增长以及工具效率的提升和成本的降低，平台收益却没有达到预期的增长。这其中最重要的原因在于客户侧和供给侧的双重挑战。客户侧的产品难以标准化；供给侧的算力算法等变量太多，难以稳定标准化。再加上即使客户自己有懂AI且懂业务的负责人也难以真正做出效果，这无疑给这种模式带来了更大的挑战。资本的桎梏也给企业带来了心魔。许多AI企业早期接受了过于激进的对赌协议，为了追求短期收益而忽视了长期发展。这种短视的行为导致了他们不得不承受巨大的压力。同时某些AI上市公司的业务质量和利润也并没有达到预期的标准这也进一步证明了单纯开放AI技术接口难以真正做大做强的观点。因此某些公司迟迟不能上市对于国家形象和从业者信心来说是不可接受的这种情况迫切需要一种全新的模式来打破僵局从大型企业的角度来看只有在头部客户才能真正看到大规模生产中所面临的困难这些困难包括数据采集、处理、应用的复杂性以及数据安全等问题而且即使AI应用真的有用也很难被外界快速发现因为它可能是某个系统维度的提升对于大型企业内部来说即使真的想做某些核心有价值的AI项目也存在数据安全等风险他们可能会选择自己组建团队来完成这些项目因为内部研发的成本不一定比外部高并且没有数据安全风险那么外部AI服务工具可能面临被替换的风险因此To B AI平台要想真正突破必须找到新的路径和方向不仅要解决技术和产品的问题还要解决认知和心理的问题只有这样才能真正实现To B AI平台的转型和发展。关于AI平台公司与盈利难题的洞察
随着科技的飞速发展，AI已经渗透到各行各业，但为何AI公司至今仍面临盈利难题？让我们深入一下。
大公司与To B AI平台
如今，许多大公司更倾向于利用AI技术处理那些自身不愿投入精力或价值不高的业务部分。但对于To B AI平台公司来说，它们所面临的往往是被大企业所忽视的业务领域。这些领域或许因为技术复杂度高、市场渗透率低或其他原因，尚未被完全开发。尽管AI技术火热，但真正能够转化为商业价值的场景仍然有限。
中B公司与小B公司的挑战
中国的中等企业数量相对较少，难以支撑起现有的AI明星公司的规模。而小B公司虽然数量众多，但由于各种限制如付费能力低、业务特性等，其商业价值尚未被完全挖掘。唯一看起来有潜力的方向是电商领域的小B。如何有效地服务于这些中小企业，将AI技术真正落地，仍是一个巨大的挑战。
To B AI平台的未来机会
对于To B AI平台的未来，我们有以下几点展望：
1. 创新性的ToB AI平台2.0模式将带来新的机遇。这种新模式可能会打破现有的局限，为AI技术提供更广阔的商业应用场景。
2. 在为中小企业赋能方面，未来的AI产品可能只提供部分功能，剩下的部分则需要依靠企业自身的AI落地团队来完成。这种模式能否成功，关键在于整个社会的“AI通识”水平是否足够高。
3. 在传统领域，尤其是对于一些相对落后的领域，单纯的创业公司可能面临较大的挑战。除非它们能够找到大型企业的战略投资，否则很难在这样的领域中立足。但这也意味着，只有深入参与到大客户的实际业务中，才能真正理解他们的需求，从而开发出符合实际需求的产品。
4. 新兴领域可能为AI技术带来增量机会。例如，“车”相关产业、机器人、AR/VR等前沿技术都是潜在的热点。
5. 我们或许需要重新思考AI产业的商业模式。也许未来并不存在我们所认为的那样大规模的横向To B模式，而是会出现更加细分、更加专业的服务模式。
To B AI领域面临着诸多挑战和机遇。对于创业公司来说，要想在这个领域取得成功，可能需要寻找创新性的商业模式、深耕传统领域、挖掘新兴领域的潜力或者寻求大型企业的战略投资。整个社会对AI技术的认知和应用水平也将成为决定这个行业未来发展的关键因素。作者Hanniman具有深厚的AI背景和互联网经验，他对于未来AI产业的洞察和建议值得我们深入思考和借鉴。