商业的本质是竞争，AI领域中竞争获胜的关键是技术变现，而技术变现的重要路径是场景落地。
ChatGPT的爆火将生成式AI推上了舆论的风口浪尖，掀起了人工智能发展的新一轮高潮。一夜之间，互联网大厂、人工智能企业、学术研究机构、软件厂商都纷纷入局，无论是通用大模型还是垂类大模型都涌入了一批批的行业玩家。
当风口过去，又有多少大模型厂商愿意深耕技术落地，当迈向技术瓶颈期又有多少企业愿意持续投入寻找新的落地场景？
商业的本质是竞争，AI领域中竞争获胜的关键是技术变现，而技术变现的重要路径是场景落地。
AI企业在竞争中获胜的关键法宝
从1956年达特茅斯会议上人工智能概念的首次提出到1997年电脑深蓝战胜国际象棋世界冠军，从2016年AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石到2022年ChatGPT的爆火，60多年的发展使得人工智能与各行各业深度融合。
中国人工智能行业虽起步较晚但发展迅速，2014年至今经历了创业高潮-应用部署-技术瓶颈的生命周期，现在开始步入大规模商业变现新阶段。在新的发展阶段，AI商业落地能力是企业在激烈竞争中拔得头筹的关键，掌握场景特征，深谙不同场景驱动力的厂商往往可以脱颖而出，提供解决客户关键痛点的产品方案。
那究竟AI商业落地场景的驱动力有哪些？
AI商业落地场景驱动力究竟为何
AI商业落地指人工智能技术在各细分行业和领域中的具体落地场景，包括智慧城市、金融、制造、医疗、零售、互联网、汽车和泛娱乐等众多领域中的细分场景。AI商业落地场景驱动力是驱动场景发展的内在核心价值，即下游客户引入AI场景的关键选型要素，具体可以分为战略价值、经济价值和成本价值。
战略价值是指AI场景的引入能够让下游客户获得品牌美誉度提高、政策响应度提升和创新研发水平提升等方面的价值。比如引入智能营销场景能够带来下游客户满意度提升，最终实现品牌形象优化和助力品牌长期发展的目标。
经济价值是指AI场景的引入能够让下游客户获得经济效益的直接提升，包括实现产品质量提升和业务规模扩大。比如引入智能推荐场景能够帮助客户精准触达目标客户，提升客户转化率，最终实现业绩表现提升的目标。
成本价值是指AI场景的引入能够帮助客户实现降低生产运营成本和提升企业运行效率的目标。比如引入智能客服能够帮助客户有效提升客户服务效率，同时降低人力成本。
细分落地场景驱动力差异何在
零售、互联网、金融、泛娱乐、汽车和智慧城市是AI技术广泛落地的领域，同时也衍生出很多细分场景，不同领域和不同细分场景的核心驱动力有所差异。总体来说，零售、互联网、金融和泛娱乐等领域自主引入AI技术的能动性较高，关注落地场景的经济和成本价值。汽车和智慧城市等领域在政策推动的背景下引入AI技术，关注落地场景带来的战略价值。
AI+零售
以消费者为核心的行业属性决定细分场景的本质需求为优化客户体验，成本价值是零售行业的核心场景驱动力。
精准营销、智能客服和智慧运营是零售领域应用较为广泛的落地场景，精准营销场景的引入能够实现直观的销售转换，创造经济价值。智能客服和智慧运营场景下，以降本增效为重要手段，优化工作流程，提升运营效率，最终实现助力销量增长和提高品牌价值的目标。
以智能客服为例，降本增效是该场景的核心驱动力，下游客户更关注该场景的引入能够降低人工成本和运营成本的比例、能够提升客户咨询响应速度和运营效率的程度。当然该场景也能帮助客户实现销量增长和推动企业智能化转型，但成本价值是最重要的考核维度。
AI+互联网
细分落地场景多，成本价值和经济价值双轮驱动高潜场景发展。
智能搜索及推荐、内容生成、图像处理和语音处理是互联网领域相对成熟的落地场景。智能搜索与推荐能够实现精准用户触达和高效流量转换；生成式AI技术的发展在互联网领域落地出较多细分场景和应用，具有较大的潜在经济价值；图像处理和语音处理能够提升目标识别和处理的效率及准确性，提升企业整体运营效率。
以智能搜索与推荐场景为例，经济价值是该场景的核心驱动力。场景引入是否能够带来搜索质量提升、用户活跃度提高、用户留存率提高、内容推荐转化率提高和用户收益增加是客户关注的核心目标，也是AI服务商企业在推动该场景落地过程中需要重点提升的能力。
AI+金融
场景成熟度日益提高，降本增效为多场景重点关注价值。
金融领域的应用广泛的场景包括智能营销、智能客服、智能风控和身份识别。以精准用户画像描绘为核心的智能营销，帮助企业向终端客户提供个性化金融服务，提高营销转化率。及时响应的智能客服，能够独立解答基础性重复问题，降低人工成本，优化客户体验的同时塑造客户信赖的品牌形象。智能风控帮助金融机构实现全流程的风险管控，助力重大金融风险的防范和化解。智能身份识别提高金融机构业务流程的便捷性，减少金融欺诈事件的发生频率，扩大业务覆盖面的同时深化普惠金融服务。
以智能身份识别场景为例，降本增效是场景落地的核心驱动力。下游客户在引入该场景时，关注该场景的引入能否有效提升内部运营效率，能够在多大程度上实现人工核验工作量和交易成本的降低。
AI+泛娱乐
生成式AI的优质落地领域，降本增效为核心驱动价值。
游戏开发、游戏美术设计、虚拟人、智能采编和影视制作是泛娱乐领域广泛落地的场景，游戏开发和游戏美术设计赋能游戏创作和制作，有助于提升游戏质量，优化玩家体验。作为元宇宙入口的虚拟人，随着生成式AI技术的发展和成熟，虚拟人的用户交互能力日益增强，落地场景和商业价值在未来有趋于增加的趋势。智能采编全面赋能新闻“采集-编写-发布”的全流程，助力实时热点抓取，提升资讯的时效性和内容价值。智能影视制作有效打破传统影视制作的边界，提升影视作品质量，助推影视产业智能化发展。
以游戏美术设计场景为例，能够在该场景实现技术变现和吸引下游客户买单的服务商，必定在减少重复性美术工作、缩短美术设计周期、提高游戏美术设计运营效率方面显著优于其他竞争对手，帮助下游客户实现最大程度的降本增效。
AI+汽车
国家战略助推场景发展，初期关注战略价值，中后期关注成本和经济价值。
智能驾驶和智能座舱是汽车行业中AI技术应用相对广泛的场景，智能驾驶是现代工业革命的重要产物，也是人工智能技术与实体产业融合的具体外在产物，能够有效推动汽车产业链的重塑和升级。智能座舱是汽车领域商业变现能力较强的场景，通过打造立体个性的车内空间，拓宽企业的盈利空间。
以智能驾驶为例，受益于国家政策得到大力发展，引入智能驾驶技术的车企目前更关注场景的战略价值，包括是否能够优化驾驶体验、提升品牌战略地位和为平安中国建设贡献力量，随着技术的成熟后期会开始关注场景带来的经济价值，核心驱动力会从战略价值转为经济价值。
AI+智慧城市
政策助推场景落地，战略价值为场景核心驱动力。
智慧政务和智能安防是智慧城市领域成熟度较高的落地场景，智慧政务围绕提高群众幸福感的目标，助力政务流程优化，提升行政办事效率，助推政府智能化转型。智能安防场景致力于打造安全的人居环境，通过构建系统化和智能化的安防管理流程，助力平安中国建设。
以智能安防为例，降低犯罪风险、提高居民幸福感、营造安全人居环境是场景的核心驱动力，也是下游客户在选择服务商时的关键选型要素。
总体来看，随着政策支持力度不断加大、技术持续实现突破和企业需求不断增加，未来人工智能的发展将迈向新的台阶。
从政策层面来看，2023年前后国家和地方持续出台各类鼓励性政策，涵盖顶层战略规划、基础层建设、应用层布局和区域性部署等维度，全方位支持AI产业发展。
从技术层面来看，近年来以元宇宙和生成式AI为代表的现象级技术创新频出，持续助推弱人工智能向强人工智能迈进。短期内边缘AI将在1-2年内迎来新一轮的发展和落地高峰，深度赋能智能家居、智慧零售、智能驾驶和智能制造等场景，持续完善物联网生态体系建设。从长期来看，具身智能和通用人工智能分别是中期（3-5年）和长期（5年以上）具有发展潜力的技术，这两类技术不仅是学术界和企业界长期关注和探索的领域，未来技术落地后将带来新一轮生产力的变革。
从企业需求侧来看，企业部署AI需求日益增长，需求增加的原因包括数字化转型后期企业需要进行数据变现、企业同质化竞争需要智能化手段提高生产运营效率和企业降本增效的诉求日益增长。多因素叠加共振，人工智能行业长期向好，这也意味着未来会有越来越多的企业入局，市场竞争会变得日益激烈。
掌握场景核心驱动力的AI服务商能够在激烈的市场竞争中形成比较优势，场景核心驱动力具有行业和场景的异质性，也会随着时间和经济发展环境的变化而发生改变。未来在AI商业变现的道路上，企业需要时刻关注和分析细分场景驱动力，用敏锐的市场洞察能力、深刻的场景拆解能力和优质的技术融合能力构筑产品护城河。
本文来自微信公众号“亿欧网”（ID：i-yiou），作者：杨雨然
