JVM内存模型总结和上手实践

从B到C，用户价值为上

尽管SaaS产品的用户需求相对简单和标准化，业务模式也相对轻量。但在服务B2B和B2C不同属性的企业客户群体时，SaaS服务商从产品到价值交付上却会面临不同的挑战。

B2B类客户更强调产品的稳定性、交付速度、系统高可靠性、售后服务的响应时间，而B2C类客户，还会关注用户体验、产品界面等C端有感知的维度。

比如，之前售前只需要讲清楚产品功能以及如何使用就可以了，而现在售前要懂行业、懂方案，做解决方案型销售;对于产品经理，之前做B2B产品设计，功能实现是重点，而B2C的产品设计还需要考虑同理心，站在最终用户角度来设计。

“我们在这一轮SaaS服务中有非常明确的感受，与AI技术应用早期有很大不同，当时我们需要做的就是纯算法层面，对模型的准确率要求高;现在，我们需要懂行业，了解其中的专业知识，以场景化的方式设计算法。既能为B端的客户创造价值，也让C端的用户喜欢。”旷视科技资深副总裁、云服务事业部总经理赵立威强调。

对于这一点，销售易CEO史彦泽也表达过同样的看法。

“需要了解客户的行业，客户买的不是一个产品或功能，而是要求解决一个业务问题，这就要求服务商首先要理解客户的业务问题。”

比如，旷视在2020年初发布了美业解决方案FaceStyle，通过关键点、人像处理、色彩还原等AI技术，为美业行业商家提供虚拟试妆、皮肤分析、面部特征分析、妆容迁移等服务，帮助消费者更好的选购合适的美妆产品。销售易最近也在尝试进军一些零售快消、金融、泛家居、汽车经销等行业B2C客户市场，面向汽车行业推出车主小程序，通过营销手段提供拉新、留存、促活、转化、售后等全链条服务。

可以看到，这些相对更C端的诉求，其重要性在服务商的眼里已经完全不同于以往了。

AI带给SaaS的更多可能性

如今，无论是SaaS还是AI，企业客户从IT阶段到DT阶段转型已经有了越来越明确的规划。

赵立威认为，SaaS是那些想要拥抱数智化的中小企业获取AI能力最便捷的方式之一。

在开发层面，将AI以SaaS的形态输出，大大降低了客户获取AI能力、开发AI应用的门槛;在业务层面，已经具备一定IT基础和能力的企业，尝试导入AI技术来升级现有的商业模式;更为广泛的，在制造、金融、教育、医疗等领域，AI和SaaS本身也可以理解为一种普世技术，在推向各行业的过程中，会形成一些场景化的端到端套件，让企业都有可能获取到个性化服务。

可以说，得益于供需两端的不断发展成熟，以及数字化、智能化政策的推动，中国的SaaS市场已经具备某种成功的要素了。在企业迈向数智化转型的浪潮中，AI等数字技术的“鲶鱼效应”正逐渐被释放出来。

回到最开始的疑问：中国SaaS这个局，AI能破吗?
 

企业对自动驾驶安全忽视最好的一个证明，就是特斯拉对于自动驾驶的态度。在发生过多起自动驾驶交通事故的情况下，特斯拉依然在夸大宣传其自动驾驶技术，例如其多次对外宣传其搭载的是完全自动驾驶，实际上却只是辅助驾驶。这样的甚至有点虚假意味的宣传，很容易让用户轻信，从而在真正驾驶时将自己的生命安全交给机器，最终晾成悲剧。

相比于技术不成熟可以加大研发、标准缺失可以完善制定、缺乏监管可以配备安全员来说，企业对自动驾驶的忽视无疑只能靠企业自己来纠正。这需要企业拥有强烈的责任心和正确的发展观。而眼下，越来越多的企业已经有了这方面的觉醒意识。例如滴滴就已经成立自动驾驶安全委员会，系统化、标准化进行自动驾驶研发、测试、运营各阶段安全管理。

与此同时，近日waymo也通过改名向公众展示了其重视自动驾驶安全的决心。据外媒报道，Waymo已经发布消息称将会抛弃“自动驾驶”(Self-driving)一词，因为他们认为这样的描述并不准确。Waymo表示，未来在宣传自己研发的汽车技术时会使用“更为深思熟虑的语言”，来有效区分正在研发的全自主驾驶技术，以及现有的驾驶员辅助技术。

从改名开始，体现出的是自动驾驶企业对于安全问题关注度的提升。而随着对于自动驾驶用词和描述的愈发准确，人们对于自动驾驶应用的信心也将有所倍增，届时，自动驾驶再搭配上技术、标准、配套、监管等多方面的补强，想必距离全面走向商用落地普及，也将会不再遥远。

（编辑：阜阳站长网）

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