昨天同几位业界朋友聊了下最近爆炒的Al+，作为lT人士，不能人云亦云，结合多年的2B工作经验，今天再次客观探讨下近期Al应用，聊透一点，内容有点多，大家应都可以看懂，仅代表个人意见。 首先，科技公司大佬和2B软企大佬对Al的认知肯定是有差距的，职业生涯不同，认知必有不同！科创公司和以互联网为代表2C巨头必须力捧Al，因为其主业就是推进先进技术，谁落伍谁淘汰，所以要想长期生存下去，就必须玩命搞前沿技术，巨头们可以砸下数十亿百亿甚至千亿去引领技术前沿！而制造企业主业是运营，顾名思义，企业以生产制造为主！而作为衔接lT技术和企业管理的2B软企，则处于中间位置，如果2B软企技术上难有突破（受制于技术复杂度），管理数字化亦无进展（受制于业务复杂度），这就非常的尴尬了！所以曾有文痛陈2024年2B软件全线巨亏，究竟怎么啦？过去20多年2C强势崛起，证生出BATMJZ（百度、阿里、腾讯、美团、京东、字节）这些巨头，但以用友金蝶为代表2B却似乎一直发展不佳，2B确实不易做好！ 另外，从大环境看，掌握科技前沿的互联网公司同时掌握网络舆论，而且，近几十年，近年全球经济又不景，区域甚至战争不断（值得注意的是战争亦使用新技术如无人机和智能?），国内各行各业尤其是lT无可避免陷入严重内耗内卷，各所大学都有lT类专业，近年就业形势亦异常严峻，于是贩卖Al焦虑者众，此时此刻，贩卖焦虑更容易引起共鸣，况从众心理亦是人类天性！用友王文京：AI在企业的应用有这四大方向和机会（点击链接）第一个是感知级，包括原来大家熟悉的OCR，RPA，以及语音、图像识别等；OCR和RPA其实已经喊了很多年，尤其是财务智能化总提这两种技术，注意到近年全国财务智能研的会上各顶级会计事务所会计师和财经大学砖家博导们总是大谈财务人员岗位将被智能化替代，焦虑了财务人员多年，然而，迄今似乎啥也没有发生！ 以前写过一篇三单匹配，若要真正搞定自动发票校验或发票智能，扩展至整个应付模块智能化也不是不可以，但必须有一定前提条件，不是PPT上画图想当然，智能化忽悠不是关键，落地才是。全电发票和数字化时代的三单匹配→OCR和全电发票只是应付模块智能化的基础（点击链接）
再谈下RPA，前几年也是一阵猛炒，有人评论，吹起来天花乱坠，干起来一塌湖涂，从RPA到Al Agent，换着名词忽悠，本质问题还是国内2B软企基础没有打坚实！象地表上最顶级2B软企Sap，人家大约30年前就有超前思维，早已打下坚实基础！ 一直在思考一个问题，各大2B软企的研究院究竟在研究什么？有没有走向企业或走出国门去看看！不久前看到一个报道，说华为有200多个"内部级院士"，每年被要求必须花掉一大笔差旅费，就是去全球各地走走看看深入实地调研，从"MetaERP在175个国家和地区于运行中同时切换成功“的新闻看出，起码可以游走于这100多个国家！而另一个发生在本人身边的真实故事就比较哀婉，我曾问一研究院的几位博士："你们究竟都在研究什么？”，笑答："我们正在研究（应该研究什么）！”??RPA、IPA、AGENT-国内2B软件基础打牢固否？（点击链接）在上面这篇中，介绍了sap产品直接可以将录屏（本质就是精准的RPA）封装为RFC/Bapi（本质就是业务中台化），而且快速轻松愉快地搞定，这种业务接口可供任何第三方软企用任何开发语言调用！用友王董和全蝶徐总真的可以亲自体验一把，对比一下自家产品的差距！
第二个是认知级，包括NLP、机器学习平台、智能搜索等；NLP自然语言处理、LLM大语言模型、智能搜索就不提了，Deep seek已说明一切，Al领域还有很多范围需要突破！第三个是慧知级，最具代表性的就是大模型（LLM目前算是AGl通用人工智能应用最成功的案例）和智能体（Al agent，目前部分集团已有Al数字人，前些年早有数字主播，消防机器人和服务机器人目前还刚起步，不久的将来，人形机器人员工或将步入办公室）软件公司董事长 谈人工智能（AI）在企业智能管理中的应用（点击链接）
这位董事长提及的数据分析预测流程智能就是老生常谈，还是2B底层应用系统本身的产品质量要高，存储的业务数据要精准！这两天有个朋友吐槽说他的数据中台曾花了大几百万，结果只得到一个华丽的展示界面！名字好听，叫“领导驾驶舱"！我说这不很正常吗？从最早期的数据仓库、湖仓一体、数据中台，甚至是企业大模型，客观地讲，如果底层基础数据混乱，上层的所有应用都必须是胡扯，效果不会很好！底层数据尤其是制造企业的核心数据从最底层开始来自计量设备仪表（OT层）→RTDB（衔接OT和lT，之上是lT）→汇集于应用系统MES→ERP，数据治理亦必须从源头开始，比如采集数据仪表要精准，个别仪表出问题肯定是正常现象，所以MES要有逻辑仪表和智能纠错算法，一旦个别仪表出问题，结合优化算法和上下游正确仪表倒推，应能智能纠错；至于制定系统管理制度，约束员工已是下策，智能化就应该有智能化的样子，让员工不用多思考点点鼠标即可，除非员工连点鼠标都不愿干，那就得考核！同样，在探讨ERP的业财融合时，国内2B软件界居然砖家要求业务去熟悉财务，自身软件质量不行，智能化程度低，却怪企业员工素质低，这种思维本身就不对的！所以，个人认为，Al的企业应用，如果能将Al算法融入2B软件，增进智能纠错智能管控智能提效功能，这才是王道！而形成生态就要求2B软件的扩展性和兼容性，架构设计要非常科学，随时可以接入第三方功能或新技术，动态扩容还不影响原有框架！业务交易事件BTE增强、接口、增强形成开发生态！（点击链接）
最近喜欢研究人性和哲学，人们很少能思考问题本质，人性都或有鸵鸟心理，当一条路走不大通时，本着树挪死人挪活的心理，人们喜欢切换另一赛道，自以为可以走捷径弯道超车径！孰不知搞技术玩软件就得长期坚持基础研究死磕到底！看看国内，软企连ERP没玩明白，就大谈EBC，Al火了，就谈ERP+Al，更过分的是Al+ERP或Al+2B，渐渐把自己都带跑偏了！数据湖仓和数据中台，表象看来，多么宏伟的计划！仔细思考一下，如果制造企业的核心MES和ERP都没有搞定，却幻想将两者（或更多应用数据）和非结构化数据整到一个湖仓处理，再通过数据中台提供dataApi为企业提供服务，怎么可能？用逻辑思考一下，一个专注MES和ERP若干年的职业厂家都没有玩转的系统，一个数据中台项目的几个数据技术工程师怎么可能彻底解决问题？所以，大型集团的数据湖仓费力将各企业数据ETL在一起，能做个架驶舱集中展示，这已经算是相当"成功"啦！一文熟悉数据库、数据仓库、数据湖、数据湖仓、数据治理、数据中台、大数据、大模型到人工智能（点击链接）
大模型和人工智能近期被热捧！2C和2B反应不一，2C互联网乐见其成，2B除央国企外反应冷淡！根本原因是当前经济形势下，很多小微企业自身已经是挣扎生存，更有苦逼的房地产行业！国家近年大力推动数字经济转型战略，企业讲"业务数字化"和“数字业务化”，而更大的目标是数字产业化，将数据视为生产要素，打造数字化生产和服务业，这盘棋布局很大，数字经济依赖各种数字化技术，Al是当前最顶先的数字技术，当下宣贯热捧Al实属情理之中！如何分清“数字产业化”和“产业数字化”？（点击链接）
不定准确，可以认为2C是生活，2B是工作，生活整点娱乐未尝不可，2B的商业属性是要盈利的，工作是严谨的，业务是复杂的，流程是必须严格遵守的！ 先认识一下2G、2C和2B认，再继续聊Al的企业应用！谈到2G，提下信创，国家2013年提出了“2+8+n”体系，包括党政和金融、电信、电力、石油、交通、教育、医疗、航空航天八大关键行业，并将信创全面应用到消费市场，党政信创启动最早，金融信创推进最快，后续有望向全领域纵深推进，总体上2G+Al相对简单对！事实上2G已经完成全面国产化！因为2G数字化的相对简单，通常业内不大专门谈2G！ 前几天深圳Al公务员事件又被炒作，有人惊呼Al这条狼来了，奇怪吗？深圳“AI公务员”事件：席卷全国的裁员潮，真的来了！别睡了，该醒醒了！（点击链接）
早在20来多年前，因地方政府财政紧张，就有建议裁掉乡政这级公务员，当然现在还有个延迟退休政策！如此大面积下岗可能造成社会动荡，后来，我们知道，房地产经济的崛起近20年，拯救了中国经济。我国当前“官民比”已达历史之最？历史上各时期的官民比相差有多大？（点击链接）目前新经济增长点定位在数字经济和科技经济！所以，有人才将Deep seek的成功宣为“国运级的Al新技术”！DS目前还是2C为主，各2C/互联网巨头纷纷接入DS，在2B方面，央国企亦作出表率纷纷接入DS，中国据称注册有4个多万家公司，要知大部分是小微企业，连基本的信息化都未做到。2C: 代表to Customer，即面向个人消费者。2C可以指直接面向个人用户的商业模式如电商网站，也指面向个人的软件如娱乐软件抖音快手，视频网站优酷土豆，学习网站知乎百度文库等。
- 特别地，本文2C泛指个人消费类软件或技术
2B: 代表to Busiess，即面向企业，企业从小微企业到集团民企、大型央企、跨国巨头的数字化需求又完全不一样！并且不同行业甚至同一行业不同公司的数字化需求不一样，还有更夸张的是，甚至同一公司不同时期不同领导的需求不一样！
2C可以一招鲜，吃遍天！苦逼的2B却不可以！以生产系统为例，强如Sap公司，都止戈于生产执行，最后不得不弄个PP模块，用来跑下MRP和协助计算生产成本而已?
细聊2C和2B差异
象5G技术就很尴尬，2C个人通信似乎用不上5G，2B似乎应用场景也太不多。
以DS为代表的Al技术，究竟能给企业带来哪些应用场景，哪些应用场景可以真正落地并给企业带来实效，这才是关键！
多角度看2C和2B软件的差异
“2B” 和 “2C” 软件有许多不同之处，主要体现在目标用户、需求复杂性、销售过程、软件产品设计等方面。
上一张差异比较图：
2B/2C目标用户不同
“2B” 软件的目标用户通常是企业，“2C” 软件的目标用户是个人消费者。
2B/2C需求复杂性不同
“2B” 软件的目标用户是企业，因此其需求通常更为复杂，小微企业需求同大型集团需求又不一样。相比之下，“2C” 软件的需求通常更为简单共性。
注意到，近年2C互联网企图扩展业务试水2B，大都也只是在流程、协同办公、考勤之类的通用软件，未敢涉猎生产经营的深层应用！毕竟2C和2乃，隔行如隔山！
如飞书（字节跳动旗下的一款协同办公软件），曾有近6000员工，耗资数十亿，仅是一个协同软件，最终无功而返！
B端市场的现实与幻影：飞书裁员的深思（点击链接）
2B/2C营销策略不同
"2B” 软件的营销策略更为复杂，企业数字化项目从甲方立项、招标、需求、开发、实施、项目管理、项目验收到系统运维，过程受法律法规制度约束；“2C” 软件的销售过程通常更为简单，消费者可以通过应用商店或网站直接购买和下载软件，通常很少人工干预！也没有什么个人需求！
2B/2C的决策和担当不同
2C以技术为根本，拥抱Al等新技术是其安身立命之本，所以每每是Boss亲自拍板甚至豪赌新技术；而2B制造为主，lT始终只是辅助部门，智能项目立项前要经济评后应用后要”后评估”，决策过程不一。
2B/2C用户体验差异
2C面向全社会用户，追求极致体验，2B追求业务功能的实现，功能强大和用户体验往往矛盾，系统使用必须培训才能用起来！
2B/2C数据精准和风险差异
2C贴近生活，Al可以泛娱乐化，比如LLM查知识查网页不定精准，而2B要求数据精准，库存数量和财务账差1分钱都得抹平！2C个人常常购买劣产品，2B好歹需按标书和合同严格验货！2C个人消费金额小，一般不特别强调合同约束，比如从拼夕夕上你还指望能买到啥好货？2B金额大且必须严格履行合约！
2B/2C的数据风险和安全
2C尤其是网上数据真假存伪，2B涉及的数据尤其是商业机密，必须确保安全性！
…
由于以上种种差异，AI在2C上取得成绩和经验并不能照搬至2B！最后总结一下：
①Al的企业应用，首要是能将Al算法融入各个关键2B软件，提升2B软件功效达成智能目的，前提是软件架构设计的好。
②其次，Al可以照搬2C的AI成功经验，主要体现在个人工作学习效率提升上，比如智能搜索企业知识库，各种智能自助、智能报表、Al智能体等！
立即咨询 JOTO
JOTO 提供覆盖企业智能体规划与搭建、AI 平台私有化部署、RAG 知识工程、AI 安全治理、FDE 驻场共创及持续运营优化的全周期 AI 落地服务，帮助企业把验证中的 AI 能力转化为安全、可控、可持续迭代的生产力。 联系 JOTO 获取 AI 落地咨询
