商汤|技术也有保鲜期，旷视、商汤们上市之前最好先“上车”？( 三 ) 叙事经济学|ugc|笔记|叙事|误读

这个案例表明，在2B行业中，技术固然重要，但在蓝海时期占领市场似乎比技术更重要，这是因为技术在后期可以不断迭代优化，而市场地位一旦稳固后，B端客户的粘性让后发者纵使能拿出更加可靠的产品也难再有翻身的机会。
如今的智能驾驶技术赛道中，AI企业所面对的竞争形势，正如当年的sun和微软的企业操作系统之争，“重研发，轻营销”的策略可能会错失更大的市场份额。因此对AI四小龙来说，能否拿下KA客户？其重要性也不容忽视。
此外，如果用终局思维来看技术的演变，关乎行业标准的底层技术最终可能只有一两套方案能够存活下来。
以车路协同为例，不同的AI企业在不同的试点城市采用不同的方案，假如有多种方案都已经成熟，那么，一辆车在A城市使用车路协同功能A，开往相邻的B城市后，为何要使用另一套呢？这种本不必要的切换会降低用户体验，甚至可能影响效率和安全性。用户想要的肯定是全国统一的解决方案，一套无缝连接的统一标准很可能会是车路协同的终局。
由此可推测，车路协同技术未来的标准如果统一，对相关AI企业来说，要么优胜劣汰，要么合作共赢，差异化优势是不存在的，这就是标准之争残酷的一面。从这里也能看出市场份额的重要性。
AI技术赋能车生态商业化应该“先上车”除了在智能驾驶领域角力，对于AI企业来说，车内应用场景或许也将迎来一轮新物种爆发。
人工智能技术包括计算机视觉（CV）、语音识别等多项技术门类，其中，计算机视觉是AI市场的最大分支。AI四小龙都是以计算机视觉技术起家，目前四家成为计算机视觉市场的主导者，市占率一度超过50%，如何把技术的主导优势转化为商业价值或许就在于视觉技术的商业化应用。
从应用来看，视觉场景已经拓展渗透到多个行业。目前，计算机视觉落地领域包括安防、营销、无人驾驶、娱乐等，其中安防是计算机视觉领域率先实现规模商业化的领域。
据艾瑞咨询发布的计算机视觉应用市场格局数据，安防影像分析应用近些年占比保持领先，约为70%，其次是占比18%的广告营销。
计算机视觉技术对于营销的赋能其实早已有之，蒙特利尔的Envision.ai公司几年前曾开发结合大数据、AI与CV技术的应用程序，通过解析社交媒体上的图像和视频，做到广告推送与用户的精确匹配。
如今，随着智能驾驶技术的升级，车内空间将可能成为娱乐和消费的新场景。对于AI四小龙们而言，这或许意味着车内广告营销成为新的商业化落地场景。
从这个角度看，与造车企业合作的想象力似乎更大，可谓“一鱼双吃”。
据艾媒网分析师预测，目前我国计算机视觉技术已经达到全球领先水平，广泛的商业化渠道和技术技术是成为热门领域的主因。由此可见，通过AI技术对车内应用场景进行赋能，也将对AI企业技术能力的进一步提升有反哺作用。
值得注意的是，对汽车企业来说，本身就身处行业中，自然对车内场景商业化的拓展更为敏感和主动。
据天眼查APP查询，长城汽车在10月份成立了两个子公司，分别为自信智行科技有限公司和坦克智行（重庆）科技有限公司，其业务范围非常广泛，其中自信智行的经营范围就包括广告发布、智能车载设备等AI相关业务。这些业务对于汽车企业来说，很多都是应运而生，其实也是一个拓展车生态的探索过程。

文章插图
对AI四小龙们来说，汽车行业是一个包罗万象的综合性赛道，商业化的机会其实总能不断浮现，关键是不要把自身定位为纯技术输出型企业，“先上车再补票”或许更有实效。