To C像是平原戰，比拼的是資本和流量，幾乎所有的商業模式都是流量變現，往往迅速形成風口，又在極短的時間內結束戰斗。由于平原戰的特征是缺少天然的防御工事，常見的一幕就是甲廠商可以輕易切入乙廠商的腹地，電商、社交、內容等不無如此，所以巨頭們習慣的策略是抓住某個流量入口，然后逐步建立起生態矩陣。

To B則是山地戰，既是BAT們相對陌生的領域，又溝壑縱橫河流密布，想要把主力軍開到目標市場，先要挖隧道、架橋、修路，然后才有在特定領域占有一席之地的可能，注定是一場緩慢擴張的長期戰爭。于是To B轉型的口號已經喊了兩年，可多半還只是在某個細分市場打造樣板，甚至上演了工程師爬鍋爐、養豬、種瓜的情景。

現實的問題是，理解客戶需求或者場景往往需要投入巨大的精力和時間，把商業價值點吃透后逐步占領市場的“笨方法”不乏可取之處，代價卻是所有市場都要從頭到尾趟一遍，動輒需要三到五年的時間。其中的不確定性在于，當你還在理解市場、進行用戶教育的時候，競爭對手們可能已經將主力軍投向了相應市場。

某種程度上說，To B也是巨頭們的路徑之戰，誰能找到打通市場的最短路徑，大概率會成為市場的贏家。畢竟不同于To C低成本的用戶獲取，To B是個相對復雜的決策，傾向于長期穩定的合作。

02 人工智能的“奇謀”

但凡“地形復雜”的時候，古代的天才軍事家往往會以奇謀取勝，比如韓信的暗度陳倉。

To B的“奇謀”在哪里？還要從傳統企業的視角找答案。傳統企業之所以進行數字化或智能化轉型，最直接的訴求還是為了提升效率，以“降本、提質、增效”為目標，人工智能的誘惑力也體現于此。

比如央視《新聞聯播》在疫情期間報道的精研科技，在大多數生產企業因工人無法返廠而被迫停工停產的時候，精研科技的10臺無人值守的智能化檢測設備卻實現了24小時工作，效率比人工檢測提升了近10倍。

這個例子可能被不少人引用，以此來印證人工智能的應用前景，其實也道出了傳統企業擁抱人工智能的秘密所在：就像外界已經熟悉用MAU（月活躍用戶數）之類的指標評判一家互聯網公司的價值，以制造業為代表的傳統企業講求的是ROI（投資回報率），并以ROI的高低決定對人工智能等新技術的態度。

何況中國的經濟已經由高速增長階段轉向高質量發展階段，正處于轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期，人工智能將是解決一些“卡脖子”問題的不二法門。無論是對經濟大趨勢的洞察，還是和ROI相關的經濟賬，人工智能都是加速傳統企業進行數字化、智能化轉型的核心驅動力。

另一個問題在于，傳統企業該如何獲取AI能力？從0到1“重復造輪子”式的研發幾乎行不通，即使不考慮潛在的資金和時間成本，單是人工智能的人才短板就讓很多企業吃不消。特別是在Nuance等傳統語音技術公司日漸式微，傳統的技術交付模式遇到瓶頸的局面下，AI云服務可以說是當下最好的選擇。

回到BAT們的立場上，人工智能不失為與傳統企業建立“連接”，并迅速占領市場和應用場景的捷徑，同時也解釋了云計算巨頭們押注AI云服務的動機：誰能在AI云服務上占領先機，大概率將拿到To B的綠色通行證。