03、站在十字路口的商汤
AI的实际应用价值不用再做赘述，且背后一直有政策支持。
双重加码下，商汤该何去何从?
首先，商汤要考虑眼下盈利的刚需。
技术盈利的问题，其实本身与技术无关，商汤固然有技术的实力与底气，但技术盈利是个商业和经济问题。
经济问题在于边际投资效果递减，过于重视技术的商汤，随着技术投资成果的增加，用于新成果的投资需要的就更多，结果便陷入了烧钱漩涡。
站在塔上的商汤只看到了远处的风景，却没想过要如何到达目的地，对于AI技术的产业应用，目前的技术早已驶入了快车道，唯独产业在后方的泥潭挣扎。
当下AI企业中，普遍成本高、售价低，且还面临着同行的虎视眈眈，尤其是AI企业里基本没有独家盈利项目，所有AI场景对于AI企业来说大同小异，所以AI企业如何选择自己的路是个难题。
其实，AI企业更像如今的滴滴，滴滴无人驾驶的成果与市面现有产品相差不多，打车也赚不到覆盖成本的钱，涨价用户跑了，降本公司倒了，所以商汤核心问题依旧是在于降成本。
此外，商汤这类的独立 AI公司一直以来都面临着应用场景碎片化的挑战。在不同项目中，客户的需求不同，算法也将随之更新、产品的复用性较低。
而独立 AI公司在面临应用场景碎片化的挑战，衍生出三种类型。
第一种是深化AI技术的应用深度，通过软件算法和硬件终端模块化结合，开发出更符合市场地位的产品，如科大讯飞对于智能语音技术的运用。
第二种是将AI技术与其他产品平台结合。如部分中科创达将图像AI和操作系统平台技术结合。
第三种是选择扩大下游覆盖面，利用高效研发的技术优势，针对不同硬件设备和场景需求快速开发AI模型，而这正是商汤AI赋能百业的战略。
商汤选择了最难的一条路，其高效研发的技术优势，必然会大量放血，伤口反复，长期阵痛。而且，针对不同设备和场景定制化AI模型，其成本高昂，投入与产出比严重失衡，更是难上加难，所以在各个AI细分领域均有商汤的身影，但多数业务由于成本、市场等原因点到为止，演化的四大板块业务，其实也就是在百业之间游走。
商汤很大的一个问题是迷茫，AI落地的对象到底是To B还是To C，AI落地的众多场景如何选择，自己主攻的赛道又是哪个?
当前，商汤正处于To B赋能阶段，只有找准商业定位、学会开拓市场，才知道在十字路口中，路该往哪走。
