行业研究 | 一文带你了解人工智能业务模式

业务模式描述了企业如何通过其产品和服务为客户创造和交付价值,以及为自身产生和获取收入,它代表了企业的商业化逻辑。人工智能企业必须找到合适的业务模式来确保其生存和发展。人工智能业务模式可以从交付形式、定制程度、客户类型、行业范围四个维度进行分类。按照定制程度将人工智能业务模式分为定制方案、通用产品、开源框架,各业务模式均有其优点和缺点。在生产经营过程中,一家人工智能企业可能混合采⽤⼏种业务模式。
(一)人工智能定制方案

1. AI定制方案模式简介

人工智能定制方案指根据客户需求进行人工智能定制化开发,为客户提供针对具体应用场景的行业解决方案,比如天准科技为制造行业提供用于保证质量的视觉检测装备、追一科技基于自然语言处理技术为企业提供用于改进客户服务的智能在线机器人等。由于一些行业具有场景碎片化、需求多样化的特点,人工智能定制方案业务模式要求供应商对特定行业有着深入的了解,基于自身技术能力提供优质、高效的定制化解决方案。
人工智能定制方案基本流程

2.AI定制方案模式分析

人工智能定制化解决方案针对性强、实用性高,此业务模式有利于提高客户满意度、降低客户流失率;深耕垂直领域、面向个性需求开发设计的定制化解决方案,也能对潜在竞争者形成一定的技术壁垒;此外,供应商了解客户具体的需求偏好,因而便于向上销售,实现高销售额。但是,由于获取数据和构建高性能模型需要花费大量时间和精力,人工智能定制化解决方案业务模式通常具有部署周期长、实施成本高等缺点;同时,专属解决方案意味着无法规模化复制,此业务模式往往成交数量较低;而且,人工智能定制化解决方案大多是研发未知类的项目,具有失败的可能性。
(二)人工智能通用产品

1. AI通用产品模式简介

人工智能通用产品指面向某一领域共同需求根据一定的指导方针进行人工智能开发,为不同客户提供标准化、便捷性、可复制的产品或服务,比如INDEMIND基于计算机视觉技术为整个机器人行业提供的视觉导航定位解决方案,亚马逊推出Amazon Comprehend Medical自然语言处理服务和Amazon Rekognition图像识别软件及视频分析服务用于医学影像的PHI识别及处理等。
人工智能通用产品基本流程

2. AI通用产品模式分析

人工智能通用产品业务模式具备诸多优点,包括产品有可复制性,容易形成规模优势;解决方案通常部署速度快,销售周期短;收入具有可持续性,并且盈利稳定;现成的产品已经在市场上得到验证,相较定制开发项目风险更小;产品具有一致性,能精简研发流程,提高生产效率;可以减少新品开发量,降低生产成本;产品或服务质量稳定,有利于加强品牌形象。但是,人工智能通用产品业务模式也存在着不少问题,比如用户付费意愿不足,容易受到削减预算的影响;随着时间的推移,难以满足不同用户具体、动态的需求;标准化可能会扼杀创造力,不利于创新等。
(三)人工智能开源框架

1. AI开源框架模式简介

人工智能开源框架是根据许可发布的人工智能软件架构和体系,其版权所有者授予用户使用、研究、更改和分发软件的权利。人工智能开源框架包括数据集、算法和用户界面,它允许开发人员更轻松、更快速地构建人工智能模型,而无需深入了解底层算法的本质。
随着人工智能的发展,各种开源框架不断涌现。国外谷歌、亚马逊、微软和Facebook相继推出了TensorFlow、MXNet、CNTK、PyTorch等机器学习框架,国内百度、旷世科技、华为、腾讯也陆续推出了PaddlePaddle、MegEngine、MindSpore、NCNN等深度学习框架。
人工智能主要开源框架

目前,人工智能开源框架的盈利模式主要有:向使用开源框架的用户收取技术支持和咨询服务费用;为用户提供两个版本的产品,基础版免费使用,专业版收费使用;将其开源框架作为服务托管在云上,收取每月或每年的托管和服务费;在页面展示广告,进行流量变现;与使用开源框架的企业合作开发新产品,共享收益等。
人工智能开源框架盈利模式

2. AI开源框架模式分析

以人工智能开源框架作为业务模式,有利于人工智能企业减少营销和销售费用,提升传播质量和效率;吸引和培养更多用户,实现精准引流;扩大品牌影响力,抢占市场份额;降低技术研发的边际成本,加快产品迭代。然而,当前人工智能开源框架的发展面临技术壁垒高、研发投入大、回报周期长、生态建设难等挑战,开源框架的开发与运维需要前沿的技术、优秀的人才、充足的资金、广泛的应用来支撑,这对供应商的综合实力要求较高;此外,人工智能开源框架还存在信息安全漏洞、知识产权问题等风险。
*以上所有数据参考来源于公开资料
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