雷锋网研究院：为什么 AI 安防企业抓不准客户痛点？中薪|100g|人均|未来|wi-fi|5

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AI时代的鱼肚白正现。
变革前夜，大方向已定，真正的难点无疑在于寻找“破局点”。
千亿、万亿市场之下，哪些是一颗颗冒着火苗的晶石，哪些只是包裹着光泽的煤渣，需要深入行业，细细考察。
约翰·科特在其著作《变革》和《变革之心》中说：
变革的真正阻碍在于领导者的心智模式。如果没有第三方的视角，靠企业内部长期培养的人才很难开启真正的变革，因为他的心智模式和其赖以提拔的组织的心智模式是匹配的。
身处时代中的我们，该如何寻找破局点，如何跳出自身心智局限，站在第三方视角审视行业与企业？
行业何所痛、企业何所需当前AI落地能力与用户需求之间，依然面临算法、算力及数据的技术与成本的拷问。
技术壁垒之后，低成本的规模性智能化，低成本的强大算力，高精准的场景识别算法，快速的检索应用能力，以及城市数据统一，是规模化落地的先决条件之一。
算力、算法、数据之外，「场景、应用、知识」成了决定AI能否落地的关键点。
不少行业专家认为，若以2020为节点，AI的前半场由技术驱动，后半场则是场景驱动。
公安、交通、家庭、金融、教育、园区、楼宇、消防等等，安防应用场景极其丰富、也极其碎片化。
不了解业务逻辑，不清楚应用场景，AI的规模化落地，如陆上行舟，与树对谈。
毕竟，不清楚规则地参与一场游戏，胜算可想而知。
同时，场景碎片化下，用户不集中、应用与产品分散、销售工作难度大。AI解决方案和服务趋于定制化，产品普适性不强，复用率低，项目成本高，标准化之路荆棘塞途。
智能化时代，安防行业或许实现了从0到1的突破，但从1到10到底怎么走，身处一处的局内人，往往容易陷入一种叫做信息茧房的怪圈。
即是，人们关注的信息领域习惯性地被自己的兴趣或认知所引导，从而将自己的思维桎梏于像蚕茧一般的“茧房”之中。
现代管理之父彼得?德鲁克说：if youcan't measure it , you can't manage it（你如果无法衡量它，你就无法管理它）。
他们到底需要什么？又如何衡量？
于赛道参与者和赛道关注者，他们需要洞悉行业痛点。
于甲方，需要AI安防带来颠覆式的效能革新。
因而要协同各个信息渠道，去伪存真的了解主流系统、主流厂商、主流方案和基本报价，以及各个供应商的真实能力和案例，从中甄别出真正降本增效的解决方案。
于供应商，需要保持在业务、产品以及技术战略上的行业敏感性。
当AI逐渐给百业换装之时，企业得保证不被场景百花丛迷了眼，分辨清哪些是仅能淹没马蹄的浅草，哪些是大有可为的森林。
他们要寻找可标准化的细分场景，探索标准化的落地路径。
要具备产品经理式的思维，了解客户内在需求，清楚业务内在逻辑，产品研发方向和商业化途径。在AI落地基础上，实现低成本、流程再造、组织变革，乃至真正的降本增效。
高瓴资本张磊曾表示：谁的研究更深刻，谁就能为风险定价。
【雷锋网研究院：为什么 AI 安防企业抓不准客户痛点？】商业，本质上是一个关于幸存者的游戏。
在这个瓦缝参差、直栏横槛的战场，每个企业都在争取获得时代潮流的领跑机会而不是参赛机会。
正如C. R. 劳在《统计与真理》中所言，在理性的基础上，所有判断都是统计学。
一份优质的报告，可以是「理性」的组成要素之一。
只剩「报告」的报告如今市面上的行业研究报告，徒有报告之名，无报告之魂。
所谓研究，似乎陷入一种思维定势，如文献综述般的文字堆砌，不见市场真身的闭门造车。
所谓报告，叙事框架陈旧，方法论大而空，流水账的模式，千篇一律、味同嚼蜡。
当鼠标落在结尾：
资本依然看不到市场前景和投资决策的依据，甲方难见业内优秀的解决方案，供应商不清楚如何改善和加强业务、产品，创业者看不到市场可行性，国家经济部门也难获得宏观调控和管理的研究样本。
报告本身的价值被稀释的同时，也消耗掉我们轻点鼠标，打开报告的信任。
不去探究行业内在的厚度，没让行业从业者感到共鸣，没让赛道关注者如获行家。
这样的报告，不是鱼筐，也不是渔网，它充其量只是一个鱼钩，稀稀拉拉地钓一些小鱼小虾。这些都让筛选真正有价值的报告、寻求行业真实的洞察和意见，成为一件耗时费力之事。