無論是從豐富度還是完善度，AI算法已經邁出了基礎儲備階段，除了虛擬人、智能客服以外，AI產品已經滲透進我們生活的方方面面。那么，AI基建究竟融入到什么業務場景了呢？AI產品SaaS化，可行嗎？本文展開探討。

與深度學習浪潮開始掀起的2015年相比，AI算法不論是豐富度還是完善度，都已邁出了基礎儲備階段，開始走向與行業實際業務結合的新階段。

除開智能客服、虛擬人物等不同范疇下的AI技術延展外，事實上的AI技術，早已經走入生活中的方方面面。甚至于，在習以為常的各類生活基建之中，都遍布著日常無法感知到的AI痕跡。

AI技術的真正落地，已經融入到了哪些基建中？“AI+”究竟如何融入業務場景？

01 大基建企業的業務模型

在中國，國有經濟是國民經濟的主導力量。

高中階段教科書的定義，已經顯露出國內真正意義上的“大B行業”的真實屬性。以商業語言翻譯，即掌握著用電流、出行流、大宗商品流、糧食流等重要社會需求流、真正意義上事關國計民生的骨干國企。

與市場自我調控背景下的同類型企業相比，國內這類企業的通用模型運營邏輯截然不同。

以電力公司為例，同樣暴雪天氣遭遇斷電危機，美國電力公司會選擇等待雪災結束再進行維修，以此降低維修成本，企業評估行動的業務邏輯依舊以成本、營收等市場元素為主；而中國電網的選擇則是建立堅強智能電網，以特高壓輸電的方式解決單數或復數網點故障引發的斷電問題，企業評估行動的業務邏輯則以維護、支撐等社會職能為主。

為此，構建出能夠真正理解這類“大B行業”大型企業的通用模型，至關重要。

從業務實際行動出發，大部分基建性企業的業務模型，可以視為“規劃-建設-管理-養護”四個階段，從而延伸出來兩個基本業務職能——巡檢、修理、養護等維護職能，與應急處理、態勢判斷、收費社會責任等支撐職能，以此完成對社會要素性流量的掌控。

厘清業務的通用模型后，這類企業的業務底層邏輯自然顯現。營收是必要但非核心，真正底層邏輯在于實現企業在某一業務場景中的“盡職免責”。

因此，對于這類本質上是運營型企業的大型企業而言，常規的技術邏輯并不完全適用。

一方面，大型企業們的行業傳統規則，建立設計院設計-總包集成-分包監理的模型基礎上，互聯網模式直接聯入只會水土不服；另一方面，行業性標準、參數的產品參考系，與純商業化模式的評判標準并不兼容，需要以融入行業的產品語言重新建立認知。

留給新勢力改變認知的破局入口，在試點上。通過合作試點的路徑，將自身產品晉升為可以推動資質、標準認可的業內“標品”，比如將維護預測能力、狀態敘述能力、場景畫像能力等等不同傳統電子設備無法提供的智能化特點提煉至產品中，成為數字化管理轉型過程中的產品基礎。

此外，作為不具備技術基底的運營型企業，大型企業們需要更為貼身的服務價值。不同職能和業務場景，致使企業需求的產品服務功能呈現出碎片化的特點，交通場景中的道路維護、信號管控，城市場景中的消防聯動、照明管理等等，都需要AI產品具有相當的貼身度，以此進一步釋放數據這一實際業務對象。

以之為錨，AI+業務的可行性認知已被初步建立：標品即產品，定制即服務。

02 大型企業市場需要什么產品？

大型企業市場到底需要什么樣的AI產品？

一個需要清晰認知的信息點在于，大型企業們本身是真正意義上的大數據擁有者，并且是大數據賦能可以真實落地的場景。

這需要AI的算法真正融合到業務中去，而不是單純進行兩個名次的排列組合。畢竟，普通人其實很難想象現實生活場景中到底有多少數據誕生，基于數據又有多少業務需求產生。

以交通行業舉例。城市化進程至今，市內交通路徑設計構建已經基本完成，但伴隨著汽車保有量的連年上升，交通管理運營中呈現出的新問題越來越多：道路交通事件感知薄弱、道路信息采集能力不足、潮汐交通管控不精準、實時路網運行狀態掌握不全面等等。

與此同時，盡管攝像頭等初代電子設備已經完成全國部署，并且基本嵌入運營體系，但依舊存在路段業務平臺相互獨立、數據不互通、業務結果不共享等痛點，在整體業務環境中存在相當數量的信息“孤島”，已經部署完畢的數據感知設備和實際的數據分析研判能力存在逆差。

這意味著，AI產品的呈現，不再是AI Module里專業規范的算法稱呼，而是具體到實際場景的功能翻譯。更直白地說，懂業務遠比懂技術更重要。再厲害的人臉識別技術，對于需求方來說并無明確的價值認知；相反，可以分析預測單個攝像設備下人流密度、異常行為的能力，更為直觀。

真正符合大型企業客戶的AI產品，是需要以自身的算法模型資源，打通已沉淀的數據資源，幫助客戶建立深入到實際業務的應用資源，并卻具備有足夠迭代空間的通用適配能力。

AI產品的技術價值，需要服從于場景化的業務價值，將單算法、單設備的價值，具象到實際的業務場景中去。

也正基于此，大型企業客戶需要的AI產品，是能夠真正把客戶業務還原到數字領域中，以此解決客戶問題的“高內聚松耦合”標品 。

03 AI實現SaaS化的可行性

國家電網的AI業務中，已經實現了“服務化進入”的商業迭代，可以視作AI實現SaaS化的前序。

在這段商業實踐中，呈現出了相當具備可行性的AI實現SaaS化路徑思考。

從客戶需求角度出發，大型企業的通用模型已被破解，資產與運營兩條業務主線也被厘清，AI技術能夠進行加持的范疇，歸束在了對于資產與運營的數字化。

數字化的體現，集中在產品、技術的智能表達，已經有足夠數量的傳統IT企業與互聯網新勢力提供，而對于數字化轉型的結果優化、實際業務的智慧賦能，成為更精細化的價值交付。

這一過程中，“KNOW-HOW”的業務需求翻譯力顯得尤為重要。而AI實現SaaS化的關鍵，就在于AI模型的分野。AI模型可以分為通用AI模型與行業AI模型兩類。

其中，通用AI模型即以阿里云為代表的公有云，通過將視覺圖像、智能智能、語言技術、智能增長等更為通用常見下的AI模型API化，以此應對更為廣泛的業務流量。

行業AI模型，則是更深入業務使用、解決實際問題的部分。如預測性養護模型、誤差預測模型、需求預測模型、流程優化模型、工作流推薦模型、流量平衡模型等等，為某一規?；瘶I務場景提供算法與平臺融合、產品和服務雙端支持的解決方案，讓其具備了SaaS化可能。

跳出大型企業類目放眼整個AI行業，當前AI領域的公司，按產品功能劃分，可大致分成三類：一類是傳統IT硬件廠商，提供硬件產品+智能控制的解決方案；另一類則是AI巨頭公司，核心業務能力在于基礎算法的研發與積累；其余的便是浦和數據這類，為客戶提供聚焦到實際場景的業務應用型服務，尋求技術產業化、業務化的企業。

傳統AI頭部企業的核心優勢，在于底層算法的開發研究，產品拓展性極強，但距離行業內許多業務問題的解決應用還保持著相當的距離。

而SaaS核心在于產品即服務，AI走向SaaS化，需要有產業know-how的廠商實現技術能力落地，真正將AI下沉到行業具體業務的毛細血管中，將通用的技術語言，轉譯成實際業務需求，以此適配真實業務場景和運行邏輯。