AI落地To B真相：避开行业大模型陷阱，聚焦“感知”才是王道

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误区与转向：为何要果断放弃“行业大模型”？

在大模型技术爆发初期，一个普遍的思路是：利用自身积累的行业数据，训练或微调出一个所谓的“行业垂直大模型”，以期构建技术壁垒。G7易流也曾踏上这条路，但不到半年便果断放弃。

原因何在？翟学魂将其总结为：大模型如同“操作系统”，而应用型公司不应该去“修补”操作系统。

这里的核心洞察是： 1. 无法直击痛点：投入巨大资源构建行业大模型，本身并不能直接解决客户最关心的成本、效率和安全问题。它更像是在打造基础设施，离最终的商业价值交付还有很长的距离。 2. 重复造轮子：基础大模型（LLM）的迭代速度极快，今天你费力“修补”出来的行业能力，很可能在明天就被通用大模型的下一次更新所覆盖。这种投入的性价比极低。 3. 价值错配：对于SaaS或服务型公司而言，其核心价值在于对客户场景的深刻理解和数据的积累，而非底层模型技术本身。将精力放在自己不擅长的领域，是一种战略资源的浪费。

因此，正确的姿态应该是将大模型视为一个可随时调用的、日益强大的外部能力，而不是需要自己亲手打造的核心资产。企业的焦点，应该放在如何更好地利用这个“大脑”上。

AI落地的基石：得“感知”者得天下

放弃了修补“操作系统”后，G7易流将赌注押在了“感知”上——研发边缘AI硬件。回过头看，这一步“无比正确”。

这个战略选择的背后，是对AI落地逻辑的深刻理解：再聪明的“大脑”，如果缺少高质量、实时、多维度的信息输入，也无法做出准确的判断和决策。

“感知”层的重要性体现在： * 提供增量信息：边缘AI硬件（如AI盒子）结合了高清视频、传感器和强大的边缘算力，能“看到”过去无法察觉的物理世界细节。例如，它不仅能识别事故，还能通过综合分析司机的驾驶行为（如突然刹车）、车辆状态、历史风险数据（如事故多发路口）以及实时视频画面（如路边窜出的行人），来判断一次“未遂事故”。 * 构建完整上下文：这种将司机行为、货物状态、车辆位置、环境风险等多维度信息融合的能力，为大模型提供了做出精准判断所必需的上下文。没有这些丰富的上下文，AI的输出就只能是泛泛而谈的无用信息。 * 解决长尾问题：物流场景中充满了大量非标准、长尾的需求。比如，客户抱怨冷链车里的螃蟹爬了出来，但传统算法很难为此专门开发一个高精度的识别模型。而如今，基于多模态大模型和高清的感知输入，这类问题可以被快速、低成本地解决。

本质上，G7易流做的是为大模型这个“超级大脑”安装一副“火眼金睛”，让它能够洞察物理世界的真实情况。这部分由行业know-how和硬件技术构建的“感知能力”，才是企业真正的护城河。

大模型的新角色：从“全能大脑”到“超级沟通者”

当AI具备了强大的感知能力后，大模型的最佳用武之地便显现出来——成为一个高效的“智能体”（Agent），一个超级沟通者。

过去，所有的系统最终只能输出“报警”，由后台的监控人员进行人工判断和沟通。这种模式效率低下，且高度依赖人的责任心。而现在，情况完全不同： * 赋能人类，而非替代：与上一代AI技术追求“替代司机”不同，大模型的核心作用是“赋能人类”。当系统识别出“未遂事故”后，AI智能体可以立即给司机拨打电话，用最恰当的语气和话术进行提醒和干预。 * 实现有效沟通：大模型强大的自然语言能力，使其能够完成过去只有人类才能做到的有效沟通。例如，在司机即将到达一个有特殊卸货要求的客户点时，智能体可以提前致电提醒：“十分钟后即将到达，请务必穿上马甲，从后门进入。”这种精准、及时的沟通，极大地提升了服务质量和执行效率。

这揭示了AI在To B领域的一个重要应用范式：感知（发现问题）+ 大模型（分析并生成沟通策略）+ 智能体（执行沟通），形成一个完整的业务闭环，帮助人更好地完成工作。

商业模式重塑：从交付“工具”到交付“结果”

这一系列的技术变革，最终将引爆商业模式的深层重塑。

传统的SaaS模式，本质上是向客户交付一个“管理工具”。客户购买了软件，还需要配备相应的人员去查看数据、分析问题、执行操作。SaaS公司无法对最终的业务结果负责。

而在AI加持下，服务商第一次有能力向客户交付一个“确定性的结果”。 * 价值主张的跃迁：服务商不再是说“我给你一个能看到司机是否疲劳驾驶的工具”，而是承诺“我能帮你将因疲劳驾驶导致的事故率降低50%”。 * 改变付费习惯：当交付的是结果时，客户的付费意愿和付费模式都会发生改变。这有望改变国内企业软件市场叫好不叫座的局面，真正实现AI变现。 * 重构行业格局：过去，IT技术划分了行业内大小公司的边界。未来，AI技术将进一步加速这一进程。那些能够利用AI技术交付优质结果、拥有重资产的中小企业，将从“小而苦”变为“小而美”；而那些只做信息中转、赚取差价的中间层，其生存空间将被严重挤压。

结语：拥抱AI，从务实的试点开始

回顾G7易流的探索之路，对于所有希望在AI时代有所作为的企业而言，其经验弥足珍贵。人工智能的发展如同新能源车的普及，初期看似缓慢，一旦越过某个临界点，对旧有生产工具的淘汰将是摧枯拉朽式的。

最佳策略不是盲目跟风，也不是犹豫观望，而是“既有好奇心又带点不自信”： 1. 放弃幻想：不要试图在底层模型上与巨头竞争，聚焦于应用和场景。 2. 夯实基础：着力构建自己独特的“感知”能力，这是喂养AI大脑的独家食粮。 3. 解决旧问题：从客户抱怨最多、过去技术无法解决的老问题入手，用新技术创造新价值。 4. 小步快跑：现在正是进行小范围试点的最佳时机。组建由懂场景、懂算法、懂硬件的复合型人才构成的“特种作战小组”，快速验证，迭代优化。

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