2018年，有一种声音甚嚣尘上：创业的“黄金十年”早已过去。巨头们在2018年经历资本寒冬之后，争相改向ToB，无一例外。而原本就在ToB细分赛道的中小玩家，或欣欣向荣，或黯然离场。
2018年的ToB市场，跌宕起伏。然而，当我们把目光了解到ToB细分领域中不会找到，AI交还的成绩毕竟亮眼的。
数据表明，人工智能领域共计产生396起投资事件，吸金464.31亿人民币(数据源于企服头条)。从2018年春节开始，人工智能领域的大新闻就完全未曾停歇：百度无人车亮相央视春晚;阿里云人工智能助力平昌冬奥会;商汤科技与旷视科技分别取得大额融资……每一起事件都鼓舞着AI产业人的神经。
以前大家都在科普AI如何改建各行各业，从前几年的加压到现在的极热，这解释AI早已到了转型的关口——倡导产业和AI融合，亲吻产业AI。阿里布局“新的生产”，腾讯亲吻“产业互联网”，马化腾在知乎上提问“产业互联网和消费互联网融合创意，不会带给哪些转变?”虽说“产业AI”已是高频词，但此时此刻，所有致力于发展产业AI的决策者仍感觉欺骗。产业AI到底是何方神圣?正如阿里胡晓明所说，“人工智能不不应意味着是实验室里的、PPT里的‘概念上的AI’，堪称‘产业AI’”。
所谓产业AI当然是在明确的一个个产业里发挥作用的AI技术和产品，也就是我们常常说道的AI赋能传统行业。但有点有所不同的是，在辩论AI赋能行业，或者所谓“AI+”的时候，往往设想的是以AI为主体，来构建某个领域的固有功能。
比如一些AI+电销平台，就是用AI的语音交互和NLP能力，来构建智能外呼功能。在这种情况下，一般思维的是用AI替代，而不是用AI融合。它能提高一些情况，却无法确实提升这个产业本身的效率，减少完整成本，更加无法融合在整个产业线之中。
产业AI，必需是需要与传统产业无缝融合，推助产业核心部类向前发展的。特别是在必须留意的是，深度的产业AI必定指向简单的行业容许和现实市场需求，往往比非常简单的AI替代论简单很多。
比如说想要让AI来评估线索质量情况，提升销售效率。听得一起酋非常简单的一件事，但是一名杨家销售，却必须理解目标客户的工商信息、新闻、产品情况、企业规模、聘用情况、企业决策人、客户第一时间情况等等十几个因素根据有所不同的权重才能综合评估客户情况，辨别转化成商机的机率，为获取合适的解决方案;假如AI系统只忘了其中一两个，溢忘了某些因素，岂不耽搁了商机?所以说道，产业的市场需求往往比我们一般想象中简单过于多，在智能销售服务商探迹科技CEO黎展显然，AI想要解决问题产业问题，必需不具备三个方面的基础能力：数据规整能力：真实世界中，数据和信息经常就是指几个方向夹杂过来。
假如AI不能数据搜集、而没数据清除、规整，这只不会减少企业噪音。就像上面说道的销售场景，AI必需综合各方面信息和动态变化的数据流，随时作出统率全局的拟合解法。这就像人类的大局观，没大局观的人无法胜任管理，没大局观的AI也是一样。
非常简单易懂体验：想要做到产业AI，必需否认的一点是目前的AI并无法完全代替人类。必需是人机协同的工作模式，但是人机如何协同，如何在削减人的工作时间，提升人的工作效率之外，会浪费大量自学成本和适应环境成本，也是关键问题。持续演化能力：日新月异的工作，必需让人大大去适应环境和自学新的工作方式，对于AI也是一样，如果产业AI无法演化，那么工作市场需求一旦更改AI就变为废铁一块，那显然不要也罢。
产业AI该将何去何从?如果你身处一个较为传统的行业，不妨看看，假如为你决定一位超级智能的AI助手，你的第一反应是什么?很激动?那么第二反应呢?大约是感觉学一起很困难，不告诉究竟好用很差用，担忧成本和收益不吻合，等等等等。以CRM为事例，传统CRM就是表单，很杀、数据很少。
某些厂商所谓的AI+CRM是重构线索工商信息或提供线索自动分配功能，仅有把CRM定位在管理的功能，把AI当作一个有数业务中的小补丁，去提高点管理效率。但销售的核心表达意见——“快速增长”却没以求符合。一位杨家销售告诉他我们“替换了CRM对于我们的转变并不大，每天隔天，我们还是得要搜寻互联网，所列当天打电话的行业客户，然后去找电话。有时公司数据质量不低，常常只有一个总机，不告诉客户的信息是谁，打到前台就不会被批评、拦阻。
这是十分难过的场景，工作很难积极开展，团队流失率很高。
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