從AI加速器，看騰訊ToB生态的點、線與面

幾天前，已經到第三期的騰訊AI加速器在北京搞了個複試，1500個初試項目中選出的150個項目争奪最終的50個位置，參與項目覆寫醫療、智慧城市、金融、政務、工業等多個産業細分賽道，以及5G、航空航天、機器人、IoT、音視訊等前沿科技賽道。

這似乎算不上什麼“大新聞”，但放到BAT語境下并不一般。

僅僅半個月前的5月31日，百度與東軟集團簽署戰略合作協定，雙方稱将在醫療健康、智能城市等關鍵領域合作；

在這四天前，阿裡36億元入股北京千方科技，雙方簽署合作協定稱将展開“深度合作”；

這些看似不太相關的動作背後，BAT在産業網際網路這件事上正在朝着同一個方向推進：乘數效應下的倍速擴張。

BAT的倍速擴張：加速别人的同時，也在加速自己

騰訊特意給似乎隻是一次“選拔活動”的AI加速器三期複試定了一個“主題”，即“科技驅動，産業加速”。

從AI加速器的玩法來看，這個主題倒不難了解，利用手頭的技術、資本、專家能力等資源幫助具備一定基礎的創業企業更快發展。

隻不過，與二期不同的是，其AI加速器項目走到第三期中間經曆騰訊組織架構調整，歸置到了騰訊CSIG闆塊下，屬于其“雲啟智慧産業生态平台”所宣稱的“産投”、“産孵”、“産服”、“産培”四大引擎中的“産孵”主力之一。

從CSIG承載的“大任”來看，騰訊加速這些創業企業，其實也同時在加速自己的産業網際網路落地。

這從AI加速器一些項目就能很明顯看出。

例如，從公開資料看，初試後的明星項目深圳洲斯移動，其冷鍊IoT整套解決方案已經擁有海底撈、京東物流、順豐冷雲、G7、國藥物流、澳柯瑪、力統冷鍊、深國際租賃等傳統産業客戶；

做礦山自動駕駛的北京踏歌智行，其智慧礦山、綠色礦山等玩法，已經擁有國内外衆多礦用車企業及大型礦業能源集團客戶；

……

類似的案例還有更多，那些“在服務于B端”的企業，成為騰訊AI加速器孵化的主力。

與這樣的“手裡已有産業資源”的企業合作，其直接結果無疑是産業網際網路在各大産業裡滲透、落地的速度更快，單個合作案例從“1對1”的累加，變成“1對1對N”的拓展，行業輻射能力實作倍速增長。

騰訊越努力孵化這些本身就可以視作“産業網際網路推進者”的企業，它自己的“ToB大計”就越要快上幾分。

而騰訊并不是獨一家。

百度合作的東軟集團，其軟體技術已被廣泛運用于工程、電力、電信、房地産、工廠設計等傳統産業；

千方科技在智慧交通、智能安防領域耕耘近20年，與阿裡合作其沉澱價值毋庸置疑。

巨頭都宣稱要用手中的資源“助力”合作夥伴進一步發展。但反過來看，它們又何嘗不是用上述方式在為自己的ToB事業加速。

BAT加速，也要多路出擊？

按道理，騰訊AI加速器是孵化那些具備一定基礎的企業，同百度與東軟集團、阿裡雲與千方科技并不“對标”，後者與已經長成的“大樹”合作，不用費勁培養那些剛過了“種子”期不久的“樹苗”。

而事實上，騰訊也有屬性相同的合作案例。

2018年5月，騰訊12.66億戰略投資東華軟體控股公司東華誠信，騰訊雲與東華軟體方面宣稱将在政府、醫療、能源、金融、物流等行業圍繞“傳統行業數字化轉型新需求”進行合作。

而東華軟體作為老牌上市公司，其手中的客戶遍布電信、電力、政府、交通、醫療、金融、煤炭、石化、保險及制造等行業，包括國家電網、山西移動、中石油、江蘇中煙工業、中國國航、北京友誼醫院、中華聯合财産保險等大牌企業。

此外，騰訊還擁有明略科技、長亮科技、常山北明等成熟合作夥伴，例如其2017年共同投資10億元C輪融資、2019年領投20億元D輪融資的明略科技，就擁有包括寶潔、華為、寶馬、東風日産、彙豐銀行、平安集團在内的1000家知名合作夥伴。

東華軟體董事長薛向東說“像東華這樣規模的企業，要站到巨人的肩膀上”，明略科技CEO吳明輝則稱“對接了騰訊之後才能真正意義上開始提産業網際網路”，但是，反過來，騰訊無疑也将借助這種合作來加快自己的産業網際網路滲透程序。

與AI加速器放在一起看，這說明一個事實：巨頭們即便“借力打力”對ToB事業加速，從生态的角度來看，也是多線出擊的。

繼續以騰訊為例，為友善描寫，這裡為騰訊“ToB生态”的搭建“設定”了三個同時進行的計劃（當然，這不是騰訊内部的說法）：

A計劃：産業生态投資

依托CSIG雲啟智慧産業生态平台，直接對已經具備産業影響力的企業進行“産業生态投資”，發展成合作夥伴（例如上述東華軟體、北明等）。投資完成後，積極幫助這些企業打造産品及應用，例如幫助常山北明旗下北明軟體推進 ODR 項目研發、營運和推廣，使北明軟體更快轉型為平台營運商。

B計劃：平台級加速

這一計劃的對象區分上述已經具備産業影響力的企業，主要面向那些在産業網際網路大趨勢下，預期将在未來形成産業影響力的項目。在這個計劃中，騰訊需要在技術、資本、産業資源多方面投入，讓這些“樹苗”順利長成大樹，承接主力是騰訊的“産業加速器”（目前包含已有的AI加速器，以及5月底新釋出的SaaS加速器）。

C計劃：産培研一體化

無論是面向何種對象，在A\B計劃進行的同時，騰訊在宏觀層面還通過産培研一體化體系搭建，将對外的合作進行系統化、底層化整合與推動。其中，“産”主要包括在現實中落地的雲啟産業基地，“培”主要包括上述加速器的加速過程，“研”則對應“騰訊雲啟研究院”。

A\B\C三個計劃同時進行，騰訊ToB多線出擊，但又内在統一。

回到AI加速器這件事上，值得一提的是，這裡“B”計劃的合作對象，最佳的是“産業網際網路推動者”，即通過各種方式改造更新傳統或新興産業，與這類企業合作，會比僅僅“ToB型企業”（賣個産品或服務給B端企業）更能深度推進産業的改變，增強産業網際網路的滲透能力。

例如，在騰訊AI加速器第三期複試項目中，有一個做“癌症風險預測”産品”的覓瑞科技，它的産品或服務既面向C端，也賣給醫院或體檢機構，屬于“ToB型企業”；但它将大資料、AI等方式預測癌症等更多疾病的理念輸入到醫療機構或企業之中的時候，就具備了“産業網際網路推動者”屬性。

雖然企業發展各有選擇，但在同等優質的情況下，後者更符合“B”計劃的需求。

點、線與面，AI加速器折射騰訊ToB的差異化？

ToB陣仗最大、投入最多的騰訊，玩法也和百度、阿裡有所不同。

僅從此次大張旗鼓的AI加速器三期來看，這個差異化應該是在借力打力的“倍速”前提下建構點、線、面三個層面并行的産業網際網路推進體系，而不是簡單的ToB案例堆疊，這其中，AI+産業又扮演重要角色。

1、點：嘗試“加快”産業變革的技術程序

參與騰訊AI加速器三期複試項目中，有個從事“光場複現”的明星企業“奧本未來”，其技術簡單來說是通過特殊的光場拍攝和運算，實作産品在各種終端上的三維重制（具體執行個體可見相關報道）。

相對貼圖式三維重建（本質是動畫），這種光場技術更加逼真（本質是真實物體重制），由于增強購買轉化的重要價值，目前已經與京東深度合作。

但是，到目前為止，這個處在快速成長期的項目還有一些繼續優化與突破的空間。

例如，物品拍攝要求還是比較高，依賴專門裝置；拍攝完成的資料渲染時間雖然由過去5個小時變成2個小時，但總體還是太長；三維檔案由以G為機關到以10M為機關，但總體占用空間還是比較大，尤其移動裝置上加載比較吃力。

這些，都影響其服務電商産業的程序，大量SKU三維圖像上線，面臨成本、時間及使用者體驗壓力。

這時候，騰訊AI加速器在個體上的價值表現出來，通過騰訊雲算力、AI能力、外部資本資源對接，單個類似的項目能夠有機會進一步突破瓶頸。

這種展現“加速器”直接價值的“加速”，放到“B”計劃語境下，就變成從“點”突破、加快産業變革的過程。如果沒有這些點的“加速”，某些産業變革的過程可能還需要等上更久，甚至不會發生。

除了奧本未來，參與三期複試的項目中還有很多這樣的“點”，它們或能通過騰訊AI加速器獲得“點對點”的加速，進而影響更多産業。

2、線：嘗試通過B2B2B2……鍊條“放大”乘數效應

如果從“模式”來看，上述BAT加速自己ToB的方式，都可以歸于“B2B2B”的範疇，通過更多的中間樞紐“B”來影響更多産業B端。

是以，這種玩法直接表現為點與點的串聯，即它是“線性”的。

但是，“線”的模式又有所不同：

單一垂直領域更長的B端鍊條：B2B2B之後還有B端，例如參與複試的奧本未來除了服務京東，其解決方案還服務那些原本就屬于“電商服務産業”的企業，這些服務商面對着各類電商平台或品牌店家，形成了“B2B2B再To B”的鍊條；

以服務内容為基準的鍊條延展：以參與複試的項目亮亮視野為例，它以AR眼鏡為服務内容，鍊條可以延展到安防、工業制造、醫療等多個産業當中，在不同場景下應用；

以場景為基準的鍊條發散：盯住一個場景做B2B發散，例如參與複試的創略資料項目基于銷售場景發散ToB鍊條，目前已經覆寫金融、旅遊、汽車、電商和零售等行業，服務超過300多家大中型國内外公司。

而無論哪一種B2B2B2……鍊條方式，都将使得産業網際網路輻射能力進一步放大。

3、面：嘗試将所有關聯主體“彙集”成網

在點、線基礎上把視角再次往上調整，俯視整個騰訊ToB生态，就能發現其最終展現出的形态并不隻是點對點、鍊條式輻射，它們共同構成了一張複雜的交彙網絡。

騰訊To生态并不是由一大堆B2B合作“實體反應”堆疊而成，個體、鍊條、平台之間發生“化學反應”對這個生态更加重要。

舉例可能更容易了解。

目前，騰訊還通過CSIG向部分标杆企業直接輸出了一系列服務産業的解決方案，例如智慧零售的紅星美凱龍、永輝超市、家樂福，金融雲的中信銀行、泰康人壽等。

這些标杆案例仍然建立在騰訊“不是什麼都做”的基礎之上，總是強調自己的“開放”心态的騰訊，更可能把那些與其解決方案關聯的A、B計劃企業納入到這些标杆案例之中。

例如，參與複試路演的項目創捷中雲所服務過的家樂福、步步高等本身即是騰訊智慧零售的合作夥伴，而火星盒子近來向大型零售商輸出掃碼購、資料平台營運等經驗，也與騰訊智慧零售有合作空間。

這一類企業如果通過複試，可能享受C計劃下産業基地政策、多種資源投入（技術、市場、資本、導師等）、雲啟研究院智能叢集服務等一攬子支援，還能對接諸如智慧零售等騰訊産業網際網路的合作夥伴。

類似的、與騰訊之間具備結合“觸點”的複試項目，無疑還有更多。騰訊ToB生态玩法，某種程度上就是在嘗試把A/B/C計劃“彙集”成一張網絡。

總而言之，點、線、面并非層層遞進的關系，它們從不同視角共同描述了騰訊産業網際網路加速模式，三位一體，而AI加速器是其集中展現。

對騰訊而言，這些還尚未充分展開的剖析不論是否足夠恰當，至少産業網際網路的複雜性已經展現出來，其“操盤”難度毋庸置疑。相比ToC具備微信、QQ這樣的定海神針，騰訊ToB道路的複雜艱難又一次被證明——好在這次是騰訊自己在證明，它不是毫無準備。