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| 本文作者： 高秀松 | 2023-05-12 16:18 |
5月的乌镇，天气爽朗，温度不冷不热。
西栅大街上车水马龙，人头攒动。
河岸两旁树影斑驳，风移影动，花朵缤纷，珊珊可爱。
街边的客栈中，乐队奏响了春天的赞歌，鸟儿在河面轻轻一点，碧波便荡漾起来了。
历史与商业交融，人与自然和谐共生，各得其所。
这是乌镇的景，也是乌镇的生态。
当AIoT的风吹到乌镇，一幅关于AIoT的生态图正在被构建。
解决方案供应商、工程商、分销商…他们是这幅生态图的重要组成部分，同样是这幅图的创作者。
宇视也是其中之一。
5月9日，宇视举办了AIoT合作伙伴峰会，核心主题便是“生态为先 · 繁荣共生”。
在宇视眼里，服务生态伙伴已经成为基本的业务基调。
那么为何宇视如此强调“生态”？
从第一性原理出发，不难找到答案：时代变了。
2023年上半年最热门的话题莫过于ChatGPT。
ChatGPT4.0问世之后 ，人们看到了通用型人工智能的希望。
一时间，多模态大模型成为资本宠儿，国内互联网大厂、行业巨头们纷纷表示跟进。
在ChatGPT之外，Meta开源的SAM（Segment Anything Model）无异于在CV行业投下了一枚重磅炸弹。
对于AIoT行业而言，ChatGPT大模型、SAM模型等AI技术的涌现与应用，本质上降低了算法开发门槛，是一次影响深刻的“技术平权”。
此前，AI技术虽然很fancy，也很有效，但不实用。
原因在于：一方面，AI算法开发门槛太高，属于资金、人才密集型行业，重金之下，对应的算法产品、解决方案价格高昂，工程商们根本用不起；另一方面，AI公司的算法离场景还有一段距离，很难真实解决用户的场景痛点，工程商们也用不上。
大模型、SAM模型则大大缩小了AI公司和工程商们的差距。
原来以“小模型+大样本”的算法生产模式，变成了以“大模型+小样本”。新模式并不需要庞大的数据量，数据标注成本、算法训练成本大幅降低。
这意味着，算法开发能力较弱、甚至没有算法开发能力的工程商们，不必雇佣大量的算法工程师，也可直接通过大模型来完成AI算法开发和交付，只需要针对性调优，喂食行业场景化数据，便能形成属于自身的算法解决方案。
亦即，AI技术将不再是AI公司、行业巨头们的专属。
这就好比汽车出现以后，轿子这种达官贵人的专属出行方式便被淘汰。大家都乘坐在一辆车上，没有身份之别，没有等级差异，每个人都能去自己想去的远方。
当AI技术差距逐渐缩小时，AIoT行业旧有的秩序将被颠覆，形成新的格局。
过去几年，AIoT行业高度内卷，渠道商互抢渠道、分销商互抢市场、解决方案商互卷产品，整个行业都在拼命内卷，以前40%毛利率的项目没人做，现在30%的毛利率工程商们抢着做。
市场环境不好，大家都要吃饭，蛋糕就那么小，谁不内卷谁挨饿。
然而，当AI平权之后，这种内卷将成为过去式。
因为技术催生了新业态，新业态产生新价值，蛋糕在不断做大。
举个例子：在古代，铁犁尚未发明之前，人们会为了一块土地而争执乃至械斗，往往没有好结果。而铁犁问世后，开荒拓土变得更加容易，原本荒瘠的土地也可以种植农作物，械斗事件便大大减少了。
具体到AIoT行业，过去一段时间，玩家们都在安防、交通等少数几个场景里面卷，因为这些场景计算机视觉最容易落地。
现在，伴随着AI技术的迭代，AI将能够在更多的IoT场景落地，也就是更多的荒土地被开垦出来，玩家们可以做更多的业务，也有技术能力做更多的业务。
大家都有的吃，自然而然就不卷了。
换言之，技术平权打破了以往的内卷局面，产生的新业态将推动玩家们朝着共同创造业务的格局迈进。
科学技术是第一生产力，生产力决定生产关系。
ChatGPT大模型、SAM模型的涌现，本质上是技术对生产力的一次革命，进而推动了AIGC这种生产方式的进化，最终导致生产关系的变化。
《资本论》中提到：蒸汽机的出现，生产方式发生了根本性改变，机器大生产代替了手工作坊，工业时代随之来临，市场上出现了新的业务、新的生产关系，以及新的商业模式。
作为一种全新的内容生产方式，AIGC的出现，如同移动互联网，给AIoT带来了诸多变化。
首先是新业态。
AI可以基于已有的数据，按需生成人们想要的内容。
这意味着，数据的价值将被进一步挖掘。
以前的数据是为了训练模型，现在的数据一部分是训练模型，一部分是直接作为数据资产来产生数据运营服务。
打个比方，摄像头捕捉到的图像数据，之前只用于更好的训练视觉算法。
随着多模态大模型的出现，这些数据本身可用于生成更多的图像内容，当碎片化数据通过AI技术生成结构化数据时，那么新的价值点也一并衍生出来了。
其次是新的生产关系。
大模型在解决长尾需求时，所需的场景标注数据量更小、开发周期更短，做细分行业算法和业务软件的成本更低。
这样一来，工程商通过大模型也可以拥有贴近场景的核心算法，一定程度上摆脱了对算法供应商的依赖。
工程商与解决方案供应商之间的关系，也不再是单纯的甲乙方商品采购，而变成了解决方案供应商提供基础算法平台（工具），工程商购买平台（工具）后开发自身的产品，双方的关系也更趋近于“平等”。
最后是商业模式。
前面提到，AIGC带来了数据价值的变化、工程商业务的变化以及新的生产关系。
当这些市场变量发生化学反应时，市场上也将出现新的商业模式。
比如，围绕数据资产，可产生存储、运输、保护、交易等业务，而每一个业务都对应不同的商业模式。
又比如，生产关系调整之后，工程商的角色发生变化，旧有的利益分配体系将被颠覆，市场将根据企业所处的链条，重新分配利益，身处其中的玩家们，必然也会随之调整经营策略。
在AIGC这种新的内容生产方式的变革之下，市场对于玩家们的机会是平等的，不论是解决方案供应商，还是工程商，都可以从新的业态里边寻找机会点，走出新的商业模式。
而这取决于公司的基因与定位。
作为AIoT产品与解决方案供应商，宇视给自身的定位很清晰：服务伙伴。
一直以来，宇视都在强调“永远不做系统集成，也永远不做工程项目。承诺永远不变”。
这实际上是宇视「退」的一面：不与伙伴抢生意，而与伙伴做生意。
在AIGC浪潮之下，宇视又退了一步：构建AIGC智能底座，赋能渠道合作伙伴。
此话何解？
宇视要做AIoT行业的基础设施，让合作伙伴用得上，而不是一个完整的产品。
也可以这么理解，宇视造了一个车的底盘，底盘上面装两个人，是跑车；装五个人，是轿车；装一车货，是卡车。
各种车的用途不一样，但底盘是相通的。
宇视提供底盘以及技术支持，合作伙伴要造什么样的车，由后者自行决定。
为何要这样做？
因为合作伙伴靠近数据、靠近场景（业务）、靠近用户。
以数据为例，用户出于安全性考虑，数据要么保存在本地，要么部署在私有云上，解决方案供应商很难拿到这部份数据，更不要说利用数据产生价值。而工程商们有资质、客户信任，能够挖掘这部份数据的价值。
但工程商们遇到的问题在于，即便能拿到数据，却不会用。
宇视便提供这样一套能力底座，让工程商不需要从0开始，而是在底座的基础上，根据客户的需求、场景的不同，开发有自身核心技术的产品，从而解决此前工程商只能搬箱子的问题。
这一招，看似是退，实则在进。
宇视如果像工程商一样去做具体的项目，去触及用户、开发场景产品，战线势必拉得太长，需要调动庞大的资源，并且有一些能力宇视并不擅长，这种打法无异于明珠暗投。
基于此，宇视选择退到幕后 ，给合作伙伴提供技术底座、产品等支持，在后方支援前线。
一来，宇视可以将更多的人财物力放到技术、产品研发，在核心技术实力上更进一步；二来，赋能合作伙伴，同样能够收获累累硕果。
这招以退为进，实际上是宇视对「生态」的深刻理解：共创业务，共享价值。
同时，宇视还「进」了两步。
一步是进到下沉市场，通过子品牌“阿宇”覆盖C4-C7县镇市场。
和宇视主品牌不同，阿宇在产品设计上更加符合县域乡村的交通、种植、看家护院等视频需求，并且性价比高、稳定性、环境适应性强。
过去一年，在宇视和一二级经销商的共同推动下，阿宇在市镇一级建设的门店已有数千家，渗透率进一步提升。
另一步是领先行业发布了大模型“梧桐”。
这与一向务实的宇视作风有些出入，在很多人的印象中，宇视乃至整个行业都极为低调，不追求热点和概念，只做自己擅长的事。
“梧桐”恰好反映出了宇视的另一面——拥抱新技术、拥抱新变化。
这种“进”，既是适应时代，也是自我内心性的变革驱动。
「退」与「进」构成了真实的宇视：在技术、产品上不断进取，而在服务合作伙伴时选择退一步，让合作伙伴受益成长。
当行业进步时，身处在浪潮中的宇视，也必须顺势而上、顺势而进。
每一次技术革命，都将给行业带来颠覆性影响，从来没有人可以置身事外。
一家公司可以在技术、产品上有足够的领先，但其商业模式的成功，一定靠的是整个行业的进步。
独行虽疾，但众行至远。
AIGC风潮涌起，各行各业都感受到了时代变化。
AIoT生态，需要解决方案供应商、工程商们一起构建。
宇视显然已经为此做好了准备。
正如张鹏国所言：“改变旧格局、发现新蓝海、提升运作效率，拓宽产品线。”
宇视将坚持这四件大事，和合作伙伴一起，再合力拼搏二三十年。（雷峰网(公众号：雷峰网)雷峰网）
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