无论是从丰富度还是完善度，AI算法已经迈出了基础储备阶段，除了虚拟人、智能客服以外，AI产品已经渗透进我们生活的方方面面。那么，AI基建究竟融入到什么业务场景了呢？AI产品SaaS化，可行吗？本文展开探讨。

与深度学习浪潮开始掀起的2015年相比，AI算法不论是丰富度还是完善度，都已迈出了基础储备阶段，开始走向与行业实际业务结合的新阶段。

除开智能客服、虚拟人物等不同范畴下的AI技术延展外，事实上的AI技术，早已经走入生活中的方方面面。甚至于，在习以为常的各类生活基建之中，都遍布着日常无法感知到的AI痕迹。

AI技术的真正落地，已经融入到了哪些基建中？“AI+”究竟如何融入业务场景？

01 大基建企业的业务模型

在中国，国有经济是国民经济的主导力量。

高中阶段教科书的定义，已经显露出国内真正意义上的“大B行业”的真实属性。以商业语言翻译，即掌握着用电流、出行流、大宗商品流、粮食流等重要社会需求流、真正意义上事关国计民生的骨干国企。

与市场自我调控背景下的同类型企业相比，国内这类企业的通用模型运营逻辑截然不同。

以电力公司为例，同样暴雪天气遭遇断电危机，美国电力公司会选择等待雪灾结束再进行维修，以此降低维修成本，企业评估行动的业务逻辑依旧以成本、营收等市场元素为主；而中国电网的选择则是建立坚强智能电网，以特高压输电的方式解决单数或复数网点故障引发的断电问题，企业评估行动的业务逻辑则以维护、支撑等社会职能为主。

为此，构建出能够真正理解这类“大B行业”大型企业的通用模型，至关重要。

从业务实际行动出发，大部分基建性企业的业务模型，可以视为“规划-建设-管理-养护”四个阶段，从而延伸出来两个基本业务职能——巡检、修理、养护等维护职能，与应急处理、态势判断、收费社会责任等支撑职能，以此完成对社会要素性流量的掌控。

厘清业务的通用模型后，这类企业的业务底层逻辑自然显现。营收是必要但非核心，真正底层逻辑在于实现企业在某一业务场景中的“尽职免责”。

因此，对于这类本质上是运营型企业的大型企业而言，常规的技术逻辑并不完全适用。

一方面，大型企业们的行业传统规则，建立设计院设计-总包集成-分包监理的模型基础上，互联网模式直接联入只会水土不服；另一方面，行业性标准、参数的产品参考系，与纯商业化模式的评判标准并不兼容，需要以融入行业的产品语言重新建立认知。

留给新势力改变认知的破局入口，在试点上。通过合作试点的路径，将自身产品晋升为可以推动资质、标准认可的业内“标品”，比如将维护预测能力、状态叙述能力、场景画像能力等等不同传统电子设备无法提供的智能化特点提炼至产品中，成为数字化管理转型过程中的产品基础。

此外，作为不具备技术基底的运营型企业，大型企业们需要更为贴身的服务价值。不同职能和业务场景，致使企业需求的产品服务功能呈现出碎片化的特点，交通场景中的道路维护、信号管控，城市场景中的消防联动、照明管理等等，都需要AI产品具有相当的贴身度，以此进一步释放数据这一实际业务对象。

以之为锚，AI+业务的可行性认知已被初步建立：标品即产品，定制即服务。

02 大型企业市场需要什么产品？

大型企业市场到底需要什么样的AI产品？

一个需要清晰认知的信息点在于，大型企业们本身是真正意义上的大数据拥有者，并且是大数据赋能可以真实落地的场景。

这需要AI的算法真正融合到业务中去，而不是单纯进行两个名次的排列组合。毕竟，普通人其实很难想象现实生活场景中到底有多少数据诞生，基于数据又有多少业务需求产生。

以交通行业举例。城市化进程至今，市内交通路径设计构建已经基本完成，但伴随着汽车保有量的连年上升，交通管理运营中呈现出的新问题越来越多：道路交通事件感知薄弱、道路信息采集能力不足、潮汐交通管控不精准、实时路网运行状态掌握不全面等等。

与此同时，尽管摄像头等初代电子设备已经完成全国部署，并且基本嵌入运营体系，但依旧存在路段业务平台相互独立、数据不互通、业务结果不共享等痛点，在整体业务环境中存在相当数量的信息“孤岛”，已经部署完毕的数据感知设备和实际的数据分析研判能力存在逆差。

这意味着，AI产品的呈现，不再是AI Module里专业规范的算法称呼，而是具体到实际场景的功能翻译。更直白地说，懂业务远比懂技术更重要。再厉害的人脸识别技术，对于需求方来说并无明确的价值认知；相反，可以分析预测单个摄像设备下人流密度、异常行为的能力，更为直观。

真正符合大型企业客户的AI产品，是需要以自身的算法模型资源，打通已沉淀的数据资源，帮助客户建立深入到实际业务的应用资源，并却具备有足够迭代空间的通用适配能力。

AI产品的技术价值，需要服从于场景化的业务价值，将单算法、单设备的价值，具象到实际的业务场景中去。

也正基于此，大型企业客户需要的AI产品，是能够真正把客户业务还原到数字领域中，以此解决客户问题的“高内聚松耦合”标品 。

03 AI实现SaaS化的可行性

国家电网的AI业务中，已经实现了“服务化进入”的商业迭代，可以视作AI实现SaaS化的前序。

在这段商业实践中，呈现出了相当具备可行性的AI实现SaaS化路径思考。

从客户需求角度出发，大型企业的通用模型已被破解，资产与运营两条业务主线也被厘清，AI技术能够进行加持的范畴，归束在了对于资产与运营的数字化。

数字化的体现，集中在产品、技术的智能表达，已经有足够数量的传统IT企业与互联网新势力提供，而对于数字化转型的结果优化、实际业务的智慧赋能，成为更精细化的价值交付。

这一过程中，“KNOW-HOW”的业务需求翻译力显得尤为重要。而AI实现SaaS化的关键，就在于AI模型的分野。AI模型可以分为通用AI模型与行业AI模型两类。

其中，通用AI模型即以阿里云为代表的公有云，通过将视觉图像、智能智能、语言技术、智能增长等更为通用常见下的AI模型API化，以此应对更为广泛的业务流量。

行业AI模型，则是更深入业务使用、解决实际问题的部分。如预测性养护模型、误差预测模型、需求预测模型、流程优化模型、工作流推荐模型、流量平衡模型等等，为某一规模化业务场景提供算法与平台融合、产品和服务双端支持的解决方案，让其具备了SaaS化可能。

跳出大型企业类目放眼整个AI行业，当前AI领域的公司，按产品功能划分，可大致分成三类：一类是传统IT硬件厂商，提供硬件产品+智能控制的解决方案；另一类则是AI巨头公司，核心业务能力在于基础算法的研发与积累；其余的便是浦和数据这类，为客户提供聚焦到实际场景的业务应用型服务，寻求技术产业化、业务化的企业。

传统AI头部企业的核心优势，在于底层算法的开发研究，产品拓展性极强，但距离行业内许多业务问题的解决应用还保持着相当的距离。

而SaaS核心在于产品即服务，AI走向SaaS化，需要有产业know-how的厂商实现技术能力落地，真正将AI下沉到行业具体业务的毛细血管中，将通用的技术语言，转译成实际业务需求，以此适配真实业务场景和运行逻辑。