云端创业系统有哪些(云端创客是真的吗) -凯发官网首页

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云端创客是真的吗

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云端创始人是谁

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云端创投控股有限公司

2019年8月15日消息，知名创投调研机构cb insights撰文详述了边缘计算的发展和应用前景。文章称，云计算已经不足以即时处理和分析由物联网设备、联网汽车和其他数字平台生成或即将生成的数据，这个时候边缘计算能够派上用场。该技术拥有着应用于诸多行业领域和发挥巨大作用的潜力。

以下是文章主要内容：

有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关。

例如，自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机，它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行，它们需要立即对周围的环境做出反应。处理速度的任何延迟都有可能是致命的。虽然联网设备的数据处理现在主要是在云端进行的，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间。这一时间跨度太长了。

边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。

据估计，到2020年，每人每天平均将产生1.5gb的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，云计算可能无法完全处理这些数据——尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。

边缘计算是云计算以外的另一种可选凯发k8国际的解决方案，未来它的应用范围很有可能将远不止是无人驾驶汽车。

包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术，这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。虽然亚马逊云服务amazon web services（aws）在公共云领域仍然占据主导地位，但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导者仍有待观察。

在本文中，我们将深入探讨什么是边缘计算，与该技术相关的优势，以及它在各行各业中的应用。

一个充满变化的计算领域

在了解边缘计算之前，我们必须先来看看它的前身——云计算——是如何为遍布全球的物联网（iot）设备铺平道路的。

云计算赋能互联世界

从可穿戴设备到联网厨房电器，联网设备可以说无处不在。据估计，到2019年，全球物联网市场规模将超过1.7万亿美元，较2013年的4860亿美元增长逾两倍。

因此，云计算——许多智能设备连接到互联网来运作的过程——已经成为一种越来越主流的趋势。

云计算使得公司能够在自己的物理硬件之外，通过远程服务器网络（俗称“云”）存储和处理数据（以及其他的计算任务）。

例如，你可以选择使用苹果的icloud云服务来备份你的智能手机，然后你可以通过另一个联网设备（比如你的台式电脑）检索智能手机里的数据，方法是登录你的账户连接到云。你的信息不再受到智能手机或台式机的内部硬盘容量的限制。

这只是众多云计算用例之一。另一个例子是通过web端或移动浏览器来访问各种完整的应用程序。由于云计算越来越受欢迎，它吸引了亚马逊谷歌、微软和ibm等大型科技公司入局。据私有云管理公司rightscale于2018年进行的一项调查显示，在主要的公共云提供商当中，亚马逊aws和微软azure分列第一和第二。

图示：越来越多的企业在公共云上运行应用程序

但是集中式云计算并不适合所有的应用程序和用例。边缘计算则能够在传统云基础设施可能难以解决的领域提供凯发k8国际的解决方案。

向边缘计算的转变

在我们到处充斥着数据的未来，将有数十亿部设备连接到互联网，因此更快更可靠的数据处理将变得至关重要。

近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。

最终，并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下，这种数据的往返传输能够——也应该——避免。

由此，边缘计算应运而生。

根据cb insights的市场规模量化工具，到2022年，全球边缘计算市场规模预计将达到67.2亿美元。虽然这是一个新兴领域，但在云计算覆盖的一些领域，边缘计算的运行效率可能要更高。

边缘计算使得数据能够在最近端（如电动机、泵、发电机或其他的传感器）进行处理，减少在云端之间来回传输数据的需要。

市场研究公司idc称，边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库，其覆盖范围不到100平方英尺”。

例如，一列火车可能包含可以立即提供其发动机状态信息的传感器。在边缘计算中，传感器数据不需要传输到火车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。

本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云的数据变少时，发生延迟的可能性——云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟——就会降低。

这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的cpu或gpu。

随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算。

边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。

换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘；因此，根据openfog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”

说回我们的火车场景：传感器能够收集数据，但不能立即就数据采取行动。例如，如果一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要维修。

在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回到中央云。

图示：云计算、雾计算与边缘计算

因此，要记住的是，虽然边缘计算给云计算带来补充，并且与雾计算一起非常紧密地运作，但它绝不是二者的替代者。

边缘计算的优势

虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：

·实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间。

·较低的成本：企业在本地设备的数据管理凯发k8国际的解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。

·网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。

·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。

削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。

例如，如果一家公司使用中央云来存储它的数据，云一旦宕机，那么数据将无法访问，直至问题得到修复——公司可能因而蒙受严重的业务损失。

2016年，salesforce网站的北美14站点（又名na14）宕机超过24个小时。客户无法访问用户数据，从电话号码到电子邮件等等，业务运营遭受严重的破坏。

此后，salesforce将它的物联网云转移到亚马逊的aws上，但是这次宕机事件凸显了仅仅依赖云的一大弊病。

减少对云的依赖也意味着某些设备可以稳定地离线运行。这在互联网连接受限的地区尤其能够派上用场——无论是在严重缺乏网络服务的特定地区，还是油田等通常无法访问的偏远地区。

边缘计算的另一个关键优势与安全性和合规性有关。随着政府越来越关注企业如何利用消费者的数据，这一点尤为重要。

欧盟（eu）最近实施的《通用数据保护条例》（gdpr）就是一例。该条例旨在保护个人可识别信息免遭数据滥用。

由于边缘设备能够在收集和本地处理数据，数据不必传输到云端。因此，敏感信息不需要经由网络，这样要是云遭到网络攻击，影响也不会那么严重。

边缘计算还能够让新兴联网设备和旧式的“遗留”设备之间实现互通。它将旧式系统使用的通信协议“转换成现代联网设备能够理解的语言”。这意味着传统工业设备可以无缝且高效地连接到现代的物联网平台。

边缘计算发展现状

今天，边缘计算市场仍然处于初期发展阶段。但随着越来越多的设备连网，它似乎备受关注。

主宰云计算市场的那些公司（亚马逊、谷歌和微软）正在成为边缘计算领域的领先者。

去年，亚马逊携aws greengrass进军边缘计算领域，走在了行业的前面。该服务将aws扩展到设备上，这样它们就可以“在本地处理它们所生成的数据，同时仍然可以使用云来进行管理、数据分析和持久的存储”。

微软在这一领域也有一些大动作。该公司计划在未来4年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。

微软发布了它的azure iot edge凯发k8国际的解决方案，该方案“将云分析扩展到边缘设备”，支持离线使用。该公司还希望聚焦于边缘的人工智能应用。

谷歌也不甘示弱。它在本月早些时候宣布了两款新产品，意在帮助改善边缘联网设备的开发。它们分别是硬件芯片edge tpu和软件堆栈cloud iot edge。

谷歌表示，“cloud iot edge将谷歌云强大的数据处理和机器学习功能扩展到数十亿台边缘设备，比如机器人手臂、风力涡轮机和石油钻塔，这样它们就能够对来自其传感器的数据进行实时操作，并在本地进行结果预测。”

然而，有意涉足该领域的并不只是这三大科技巨头。

随着联网设备越来越多地涌现，新兴生态系统中的许多玩家都正在开发软件和技术来帮助边缘计算实现腾飞。

在接下来的四年里，惠普企业将在边缘计算领域投资40亿美元。该公司的edgeline converged edge systems系统的目标客户是那些希望获得数据中心级计算能力，且通常在边远地区运营的工业凯发k8国际的合作伙伴。

它的系统承诺在不依赖于将数据发送到云或数据中心的情况下，为工业运营（比如石油钻井平台、工厂或铜矿）提供来自联网设备的洞见。

在新兴的边缘计算领域，其他主要的竞争者包括scale computing、vertiv、华为、富士通和诺基亚等。

人工智能芯片制造商英伟达于2017年推出了jetson tx2，这是一个面向边缘设备的人工智能计算平台。它的前身是jetson tx1，它号称要“重新定义将高级ai从云端扩展到边缘的可能性”。

许多著名的公司也在投资布局边缘计算，包括通用电气、英特尔、戴尔、ibm、思科、惠普企业、微软、sap se和at&t。

例如，在私募市场上，戴尔和英特尔均投资了为工商业物联网应用提供边缘智能的foghorn公司。戴尔还参与了物联网边缘平台iotech的种子轮融资。

上面提到的许多公司，包括思科、戴尔和微软，也已经联合起来组成了openfog联盟。该组织的目标是标准化这项技术的应用。

边缘计算在各行各业的应用

随着传感器价格和计算成本的持续下降，更多的“东西”将被连接到互联网。

随着更多的联网设备变得可用，边缘计算将在各行各业中得到越来越多的应用，尤其是在云计算效率低下的一些领域。

我们已经开始看到该技术在多个不同的行业领域产生影响。

“当我们把云的威力下沉到设备（即边缘）时，我们可带来实时地响应、分析和行动的能力，尤其是在网络条件有限或者缺乏网络的地区……它还处于初期发展阶段，但我们正开始看到这些新功能能够应用于解决全球范围的一些重大挑战。”——微软首席技术官凯文 · 斯科特（kevin scott）

从自动驾驶汽车到农业，以下几个行业将会从边缘计算的潜力中获益。

交通运输

边缘计算技术最显而易见的潜在应用之一是交通运输——更具体地说，是无人驾驶汽车。

自动驾驶汽车装备了各种各样的传感器，从摄像头到雷达到激光系统，来帮助车辆运行。

如前所述，这些自动驾驶汽车可以利用边缘计算，通过这些传感器在离车辆更近的地方处理数据，进而尽可能地减少系统在驾驶过程中的响应时间。虽然无人驾驶汽车还不是主流趋势，但公司们正在未雨绸缪。

今年早些时候，汽车边缘计算联盟（aecc）宣布将启动以联网汽车凯发k8国际的解决方案为重点的项目。

“联网汽车正迅速地从豪华车型和高端品牌扩张到大批量的中端车型。汽车行业将很快达到一个临界点，届时汽车所产生的数据量将超过现有的云、计算和通信基础设施资源。”——aecc主席兼总裁村田兼一（kenichi murata）

该联盟的成员包括denso corporation、丰田汽车、at&t、爱立信、英特尔等公司。

不过，不仅仅是自动驾驶汽车会产生大量的数据并需要实时处理。飞机、火车和其他的交通工具也是如此——不管它们有没有人类驾驶。

例如，飞机制造商庞巴迪（bombardier）的c系列飞机就装备了大量的传感器来迅速检测发动机的性能问题。在12小时的飞行中，飞机产生了多达844 tb的数据。边缘计算支持对数据进行实时处理，因此该公司能够主动处理引擎问题。

医疗保健

如今，人们越来越喜欢佩戴健身追踪设备、血糖监测仪、智能手表和其他监测健康状况的可穿戴设备。

但是，要真正地从所收集的海量数据中获益，实时分析可能是必不可少的——许多的可穿戴设备直接连接到云上，但也有其他的一些设备支持离线运行。

一些可穿戴健康监控器可以在不连接云的情况下本地分析脉搏数据或睡眠模式。然后，医生可以当场对病人进行评估，并就病人的健康状况提供即时反馈。

但在医疗保健领域，边缘计算的潜力远不局限于可穿戴设备。

不妨想想，快速的数据处理能够给远程患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗管理带来多大的好处。

医生和临床医生将能够为患者提供更快、更好的护理，同时患者所生成的健康数据也多了一层安全保护。医院病床平均有20个以上的联网设备，会产生大量的数据。这些数据的处理将直接发生在更靠近边缘的地方，而不是将保密数据发送到云端，因此能够避免数据被不当访问的风险。

如前所述，本地化数据处理意味着大范围的云端或网络故障不会影响业务运转。即使云操作中断，这些医院的传感器也能独立地正常运行。

制造业

智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。

由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热之前将其关闭。

一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务，两个机器人装有传感器，并连接到一个边缘设备上。边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。

如果边缘设备断定机器人很可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。

如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。

边缘计算应该支持更快地从大数据中更多的洞见，以及支持将更多的机器学习技术应用到业务运营中。

最终目标是，挖掘实时产生的海量数据的巨大价值，防止安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。

农业和智能农场

边缘计算非常适合应用于农业，因为农场经常处于偏远的位置和恶劣的环境中，可能存在带宽和网络连接方面的问题。

现在，想要改善网络连接的智能农场需要在昂贵的光纤、微波连接或者拥有一颗全天候运行的卫星上进行投资；而边缘计算则是一种合适的、具有成本效益的替代方案。

智能农场可以使用边缘计算来监测温度和设备性能，以及自动让各种设备（比如过热的泵）减缓运转或者关闭。

能源和电网控制

边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。

例如，压力和湿度传感器应当受到严密监控，不能在连接性上出差错，尤其是考虑到这些传感器大多位于偏远地区。如果出现异常情况——比如油管过热——却没有被及时注意到，那就可能会发生灾难性的爆炸。

边缘计算的另一个好处是能够实时检测设备故障。通过电网控制，传感器可以监控从电动汽车到风力发电厂的一切设施所产生的能源，有助于相应作出决策来降低成本和提高能源生产效率。

其他行业领域的应用

其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。

零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的方式对它们而言绝对很有意义——尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏。

此外，很多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心。借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。

总结

从可穿戴设备到汽车再到机器人，物联网设备正呈现出越来越强劲的发展势头。

随着我们朝着更加互联的生态系统迈进，数据生成将继续飞速增加，尤其是在5g技术取得腾飞，进一步加快网络连接以后。虽然中央云或数据中心传统上一直是数据管理、处理和存储的首选，但这两种方案都存在局限性。边缘计算可以充当替代凯发k8国际的解决方案，但由于该技术仍处于起步阶段，因此还很难预料其未来的发展。

设备能力方面的挑战——包括开发能够处理云端分流的计算任务的软件和硬件的能力——可能会出现。能否教会机器在能够在边缘执行的计算任务和需要云端执行的计算任务之间切换，也是一个挑战。

即便如此，随着边缘计算更多地被采用，企业将有更多的机会在各个领域测试和部署这种技术。

有些用例可能比其他用例更能证明边缘计算的价值，但整体来看，该技术对我们整个互联生态系统的潜在影响则可能是翻天覆地的。

原文链接：https://blog.csdn.net/hello_zybwl/article/details/89219832

云端创投

在我们看来，无论从哪个角度看，中国的saas行业好像都不应该只是现在这样。

比如，盘点中美上市的科技公司会发现，美国to c领域与to b领域市值之比是6:4，但在中国这个数字是20:1。

再比如，中国市场vc的投资总额已经与美国相当，在saas领域美国企业获得了全球70.1%的融资，而中国只有11.7%。

还比如，对比云计算iaas、paas、saas三层架构，全球市场中saas占据了52.5%的份额，在中国却是iaas分走了最大的蛋糕，占比达61.2%。

2018年，产业互联网的概念蹿红，bat大举布局，pe、vc加速进场。新一批创业者跃跃欲试，错过了to b领域，似乎就错过了新一波历史性增长机遇。

回过头来看，2008年crm（客户关系管理系统）服务商八百客获得1700万美元融资，如果从那时追溯至今，saas公司屡败屡战的故事已经讲了10年之久。

这就像是一个人在牌桌上想着，前面输掉这么多，或许下一局该赢回来了。在他下一次把筹码推向赌桌中央之前，必须先想清楚两个问题：

这次有没有抓到一手好牌？

以及，后面应该怎样来打？

国内发达的消费互联网

是saas公司崛起的支点

根据it桔子统计，2018年企业服务领域投资事件为1087起，是vc投资最多的行业，其中367家公司在一年内完成了两轮融资，数量同样位居各行业之首。

从宏观趋势上看，有很多推动saas行业增长的利好因素。

在收入端，野蛮增长的时代结束，增量经济转向存量经济，红利经济转向效率经济；

在成本端，人口红利消褪，劳动力价格上升，倒逼管理者使用系统和工具来提高效率；

在企业内部，各个层级的代际更替正在发生：当90后进入职场、80后进入管理层、家族企业开始面对下一代接班的问题，使用企业服务的态度也在发生改变。

这三点是中国saas的基本盘，但很难成为当下业务崛起的依仗。它们都不是最近一两年刚刚出现的趋势，也不会在未来一两年为saas公司带来爆发式增长。宏观经济需要在更长的时间维度上对行业施加影响。

「我一直在思考，中国10年以后一定会需要招聘软件，企业的工作一定会更加数字化，所有这些东西都会支持我（做下去）。」赵欧伦创立的moka主要做招聘管理系统，他们在2019年3月刚刚完成由高瓴资本领投的1.8亿元b轮融资。

赵欧伦曾在硅谷有过工作、创业的经历，回国之前他早已习惯使用很多软件工具来管理团队。他随口就能说出一长串以往经常使用的saas产品：

研发工作需要github、pivotal tracker等软件辅助，在此之外，有聊天工具slack、视频会议系统google handout、日历工具google calendar，以及用于薪酬管理的软件、测算nps（净推荐值，用于分析顾客忠诚度）的delighted、计算员工满意度的glint等等。

等回到中国创立moka后，赵欧伦发现找不到这么多好用的工具，另一边反倒还有员工抱怨，公司的软件太多，不知道该用什么。

经济周期的波动，使用习惯的转变，都需要时间。这是一张埋在牌堆中的大牌，中国的saas公司一时很难抓在手里。

那么，当下中国saas公司手里究竟有什么牌可以打？

2017年，为了做paas平台，销售易创始人兼ceo史彦泽需要跑到硅谷招募研发人才。一位猎头告诉他，要有心理预期，招齐十名左右的核心成员可能需要两年。一般在硅谷挖技术人才的中国公司只有bat级别的「大厂」，而销售易既没有品牌，也给不出超额的薪水。

最终史彦泽在美国只停留了两周，便招来了6名来自sap、oracle等公司副总裁、总监级别的研发高管。

史彦泽告诉新经济100人，他们愿意加入销售易，很大程度上是因为认可这样一个观点：在中国有机会开发出oracle（siebel）、salesforce 之后新一代crm系统。

国内移动互联网、社交网络的发达程度已经超过了美国，微信的链接能力、小程序的灵活性，都是美国市场不具备的。

「当你去看这些新的技术，跟企业级的业务流程结合在一起，马上就能看的到一个超过美国的crm系统。」史彦泽说。

事实上，史彦泽的设想在垂直行业已经出现了成功案例。

2013年，有赞转做交易工具时，创始人兼ceo白鸦对天使投资人李治国说：「我觉得我摸着了一把大牌。」

当时李治国追问，白鸦回答：「我也不知道是什么牌，我就知道是把大牌。」

后来白鸦想得越来越清楚，自己手上的大牌是：电商商家需要一个基于微信流量的crm系统。

当通用型crm公司面临瓶颈时，垂直行业的有赞已经经过了四年高速增长并成功登陆港交所，市值接近100亿港币。

现在来看，白鸦手里有两张大牌，一张是微信这个拥有超高渗透率的社交软件，一张是国内成熟的电商及其上下游基础设施。归根结底，是全球任何一个市场都不具备的，发达的消费互联网体系。

这不仅是白鸦手里的大牌，同样是所有中国saas公司触手可及的一张大牌。

如果与美国市场对比，中国的saas公司似乎并没有抓到什么好牌。这里的中小企业生命周期短、付费意识不强，大型客户管理标准化程度低，五花八门的个性化需求是saas规模化增长的天然阻碍。同时，专业人才稀缺，创业者也没有足够时间培养成熟的人才梯队。

国内唯一强过美国的，就是有一个更为发达的消费互联网。对于saas公司来说，这是必须要把握的「中国国情」，也是他们手中的一张王牌。

如马化腾在知乎提问所言，以「产业互联网和消费互联网的融合创新」作为切入点，这才是当下真正属于中国saas公司的历史级机遇。

2016年年底，闪电购考虑转向服务大型零售企业，很快便拿下了美宜佳、联华华商两个标杆案例。在这之前公司主要做的是to c业务，与夫妻店合作为消费者提供1小时配送到家服务。

美宜佳是除石油系外国内规模最大的连锁便利店品牌，联华华商的销售额也达到了百亿规模。

通常，saas业务启动初期，想要拿下行业龙头级别的大型客户几乎是不可能的。而闪电购的转型恰恰踩在了正确的时间节点上。

近几年，实体零售企业扩张速度放缓，加上电商冲击、租金上涨、人力成本上升等原因，很多公司都面临业绩下滑，甚至出现关店潮。

另一个棘手的问题是，实体零售企业正在失去新一代年轻消费者。闪电购创始人兼ceo王永森告诉新经济100人，在一些实体零售商的会员数据中，40岁以上的消费人群占比甚至能达到七八成。

外部环境的变化，让中国的实体零售企业到了一个不得不改变的十字路口。但是，对于闪电购来说，这实际上只解决了需求问题，接下来还要面对「怎么做」的问题。

王永森说，是外卖的兴起让行业看到了答案——客流量下滑了，线上刚好是一个增量市场；担心抓不住年轻用户，外卖平台的使用者又刚好都是年轻人。

国内强大的外卖网络同样是美国市场望尘莫及的。据彭博商业周刊报道，美团外卖平台每日订单量约2000万单，相比之下，美国外卖行业的领导者seamless的母公司grubhub inc.每日订单量还不足50万。

这背后更加利好的一点是，美团外卖、饿了么、京东到家已经建立起了一套非常成熟的体系。他们有平台，有流量，有用算法驱动的线下配送团队。saas公司只需要解决如何连接各种平台以及连接后如何运营的问题。

战略上借力消费互联网

战术上选择高频、可运营的行业切入

在联华华商项目上，闪电购帮助客户开发了鲸选app，搭建了线上业务中台，连接联华华商的核心系统和各家移动互联网流量平台。现在闪电购的定位已经转换为实体零售企业数字化升级服务商，为零售企业提供新零售战略咨询、saas化技术服务、运营服务等全套新零售方案。

saas公司借力消费互联网的思路既包括帮助传统企业连接、聚合已有的消费互联网平台，也可以是依赖微信、小程序等超级平台新建连接渠道，同样包括在实现连接后对原有运营模式的改造，以及对用户资源、数据资源更深一步的价值挖掘。

新经济100人询问为什么在2018年产业互联网会成为创投热点，无论投资人还是创业者，脱口而出的回答都是：「因为消费互联网没有什么可做的了。」

科技巨头、创新企业已经在c端实现了几乎完备的信息互联。但也正是这个原因，让中国的消费互联网可以成为to b公司崛起过程中近乎「完美」的支点。

其「完美」之处在于以下四点：

客户需求更为迫切

客户的转型受宏观大势的驱使，而消费互联网的崛起很可能是压死骆驼的最后一根稻草。比如电商快速普及，冲击了传统百货、商超的生意；比如外卖、ota的高覆盖率和抽成，挤压了餐饮、酒店的利润空间。总体来说，消费互联网越发达，传统企业就越焦虑，转型的需求也更为迫切。

此外，消费互联网产品在日常生活中的潜移默化也很重要。当一位传统企业主去到餐厅用手机排队等位，拿微信扫码点餐，自然就会去思考自己的公司能否做到这样的信息化程度。

产品标准化程度更高

不同企业内部的流程五花八门，因此越是服务企业内部管理的saas公司越难以做出标准化的产品。而恰恰连接企业与消费互联网体系的产品，一定是标准的，原因是受限于外部。

如果系统连接的是消费互联网平台，本身对方的api就是标准的。如果系统直接连接消费者，必须要保证消费者在不同渠道上操作节奏、体验尽可能相似。像有赞微商城的界面，一定要让熟悉淘宝、京东的消费者一打开就会用。

有成熟经验可作借鉴

中国成熟的互联网公司不仅有体验良好的前端产品，在数据中台、后端系统的搭建上同样有丰富的实践经验，这些是saas公司在产品研发中借鉴的。在人才方面，相比于传统软件行业，也有更多来自大型消费互联网公司的研发人才，可以直接被招募、使用。

避开与海外巨头的直接竞争

销售易的新客户，很多都是从外资巨头手中抢下来的。史彦泽举例，货车帮项目上，销售易最大的竞争对手是salesforce；上海电气的项目他们是从微软手里拿下来的；一家汽车制造公司的项目，不得不与sap竞争。

crm、hr、erp等saas产品是普适性的，一旦进入大型客户市场很可能要面对那些几十年历史的外资巨头。而与国内消费互联网相关联的saas服务大多是中国市场独有的，外资巨头的研发资源主要集中在海外，因此很难快速跟进。这帮助了saas公司避免与外资巨头的直接竞争。

saas公司借力消费互联网，所辐射的范围可以从传统销售、服务渠道延展生产制造端的各行各业。前者例如闪电购这样的saas平台，后者例如c2m模式改造传统供应链，本质上都是利用消费互联网体系撬动to b产品的增长。

于是在战术层面，如何选择重点切入的行业是摆在saas公司创始人面前不得不思考的问题。

码上赢的定位是线下零售门店大数据运营商。公司创始人兼ceo王杰祺在餐饮和零售中，选择了后者作为切入点。他告诉新经济100人，没有选择餐饮是为了避开阿里、美团等巨头向餐饮saas的延伸，同时王杰祺指出，餐饮门店每年30%的倒闭率，也使得这个行业的生意并不好做。

零售行业又被王杰祺划分成两块，一块是通货性的快消品连锁店，包括商超、便利店、母婴连锁等；另一块是品牌专卖店，包括服装、珠宝、美妆等。现在码上赢的主要精力集中在前者，原因是它的品牌商更多，数据量大。

门店产生数据的规模和复杂程度决定了技术服务商的价值。王杰祺举例，在超市里，通常每个pos机一天结算的订单量能达到100-200笔，而一家服装专卖店，可能一天进100人，其中只有5个人买了衣服。

与王杰祺思路不同，陈平（化名）创立的saas公司主要帮助大型连锁企业升级互联网化门店，在他的客户中餐饮企业占据了60%的比重，剩下的40%是零售企业。

陈平向新经济100人讲述，他选择细分行业时有四个标准，分别是海量、高频、存量、可运营。这四个条件必须齐备，陈平才会考虑让团队布局。

依据这个逻辑，竞争对手深耕的服装专卖连锁被陈平排除在了他的生意版图之外，原因是低频、不可运营。「在低频的行业做用户运营，自欺欺人，我一年就来买两次衣服，你怎么运营我？」

免费不行，烧钱不行

小微企业市场可能也不行

看清牌面之后，更重要的是想清楚「该怎么打」。这需要先回到之前「输牌」的地方。

统计历年的投资事件，不难发现，资本对to b领域的关注早在2014年、2015年就已经开始。在这一波创业浪潮中，很多saas公司都曾遭遇滑铁卢。

那是中关村创业大街最为热闹的两年。worktile创始人兼ceo王涛告诉新经济100人，worktile的产品在2013年11月上线，之后很长一段时间，推广的主阵地就在创业大街的车库咖啡。

当时每逢周末创业大街都会举办各种活动，王涛就和同事一起过去路演。台下听众中有很多创业团队的成员，正是worktile在早期的目标用户，时间一长，也会产生不错的口碑传播。

worktile的定位是协同办公服务平台，在上线前两年主要服务小微团队。在「大众创业，万众创新」的背景下，这是早年企业服务公司的典型思路，新经济100人曾报道过的易点租、51社保在成立初期也都是主要通过刷孵化器、跑创业沙龙面向小微创业团队进行推广。

「当时随大流，都觉得好像收钱就是很可耻的一件事情。」王涛向新经济100人回忆，这一方面是因为团队认知不足，一方面也和大环境有关。

worktile的竞争对手全都采用免费策略，如果哪家开始收费，增速会立刻下降。一旦在增速上落后于竞争对手，就意味着在融资时失去资本的青睐。在这样的背景下，团队对于免费还是收费的问题也并没有思考太多。

在用免费换规模的同时，王涛和团队也试过推广告变现，但没有成功。核心原因是to b产品流量的量级达不到支撑广告业务的规模。

2014年年底拿到宽带资本的a轮融资后，worktile还尝试通过投放品牌广告把产品的流量做起来，但是没有收到理想的效果。事后他总结，企业服务类的产品在达到一定规模前，很长一段时间里都不适合品牌类的投放。

通过增值服务收费的模式也没有跑通。一位业内人士告诉新经济100人，早年很多saas公司都在讲免费转付费的故事，结果发现对客户的转化异常艰难。「这是一个大坑，业界能做到1%的转化率就是非常高了。」

worktile试错的经历不是个案，实际上，整个saas行业都在摸着石头过河。

更加广为人知的案例是纷享销客与钉钉史无前例的「免费大战」「广告大战」，最后以纷享销客落败，第二次转型做回crm而告终。

「客观地说钉钉如果没有阿里在后面，也很难走到今天。」一个saas创业者评价道。

2015年下半年的资本寒冬是整个行业的转折点，一大批saas创业者从高峰跌入低谷，免费模式在这个时间点上彻底宣告失败。

那段时间，资本市场的剧变迫使王涛开始集中全力做收入变现。无独有偶，有赞也因为免费和补贴的策略让公司一度濒临绝境，之后有赞的收入一点一点增长起来，让白鸦彻底想明白了，一手交钱一手交货就是最好的商业模式。

有意思的是，worktile的一个竞品比他们提前一年开始收费，王涛根据对方的融资金额和花销推测，竞品公司可能是因为钱花完了融不到资而被迫转型。因祸得福，资金上遇到了问题反倒帮助团队少走了弯路，在商业化上占据了先机。

2016年春节后，worktile开始转为收费的模式，目标客户也由小微企业逐步转向中等规模的公司。

王涛回忆，做收入是一个「很痛苦，很漫长」的过程。最早单月10万，单月20万，单月30万，单月100万，就这样一点一点突破。

沉寂一年多时间后，worktile2017年营收同比增长600%。2018年8月，公司获得了斯道资本b轮融资。这时公司已经有3000多家付费用户，并在下半年组建了ka ( keyaccount ) 团队重点发力大型客户。

现在，研发出身的王涛可以很自豪地说，他只需要到销售人员的办公区域站上五六分钟，就可以对团队状态、管理质量作出大致的判断。

试错的过程也是成长的过程。免费的模式行不通，烧钱投广告意义不大，国内小微企业付费意愿不足，中大型客户更有价值……这些早年saas公司趟过的坑，如今已经成为行业的共识。

saas团队最核心的能力就是对客户的理解。整个市场用真金白银砸进去交了学费，换来的不只是几个错误案例，而是对企业级市场更为深刻的洞察。未来在新的战略选择面前，历史经验也能帮助ceo作出更为正确的决定。

现在来看，很多saas公司已经在商业上验证了可行性，有一批公司达到了年收入过亿的规模。这些从行业最低谷、最波折的时期一路走下来的先行者，有机会成为中国saas下一波增长的主力。

产品、销售、支付

每一块都不能有短板

不止一位投资saas的vc合伙人和新经济100人提到过，他们在投资to b项目时，往往会更倾向于选择看上去「不太聪明」的创业者。因为太过聪明的人通常习惯于寻找捷径，而to b公司的成长没有捷径可走。

在这个链条多、周期长的行业，牌风稳健的玩家往往能在桌上坐得更久，机会主义的赌徒可能会最快出局。

对于saas公司来说，产品、销售和交付是核心的三个业务环节，也是他们不得不面对的三座大山。

在产品方面，to b领域很重要的一个特点是，客户会主动提出他的痛点和需求。「很多东西是不需要靠你去发明的，你把耳朵竖起来就可以，只需要看看他们是真需求还是伪需求。」

陈平的公司帮助餐饮企业做外卖后台的聚合操作平台，最初就是在2016年年初，安徽的一个餐饮连锁客户向他提出的想法。

当时外卖行业还是美团外卖、饿了么、百度外卖三家竞争的格局。陈平跑去餐厅调研，看到好几个接单器摆在桌上，一会这个响了，一会那个响了，服务员手忙脚乱。再拿到客户报表一看，丢单率达到6%。种种现象让他确信，外卖渠道的聚合是有价值的。

2014年公司只推出了一个简单的第四方支付工具，陈平就对外提出要做「互联网化门店凯发k8国际的解决方案」。事实上在当时陈平也不知道互联网化门店应该是什么样子，但是随着客户不断将一个个需求抛出来，公司系统的模块也越来越丰富，互联网化门店的雏形也逐步清晰。

对于客户提出的想法，要判断需求的真伪，更重要的是分析、提炼，抽象出共性的内容。

销售易产品副总裁叶晓峥介绍，同一个功能，客户a和客户b提出的需求表面上是不一样的，但产品经理要有能力把它归纳、总结为同一个事情。这样产品才有可能做得灵活，服务更多潜在客户。

这不仅停留在执行层面，管理者也要在产品、研发体系的建设上下足功夫。在陈平公司内部，技术人员服务好客户是100分，但如果不能做到高复用性，考核上只能打80分。

好的产品必须靠销售卖出去。闪电购售前负责人向新经济100人介绍，saas公司销售的攻坚战，可以简单划分成三个阶段。

在第一个阶段，客户其实没有需求，主要是带着学习的心态找saas公司的销售人员交流。而一家公司产生需求的过程，很难靠销售人员推动，更多是在市场层面通过媒体公关、凯发官网首页的线下活动去影响客户。

第二个阶段是客户有了需求，要开始思考怎么做的问题。这个时候客户会去做市场调研，考察不同的供给方、不同路径的方案，定目标、定标准，整个过程可能要持续半年左右。

这是非常关键的一个阶段。销售有机会引导客户按照自己擅长的思路把需求落地成可执行的方案，这样一来很可能就直接把所有的竞争对手排除掉了。

第三个阶段叫立项，这时企业已经有了比较清晰的思路，知道了具体目标是什么，大致框架什么样，关键时间点有哪几个，剩下就只需要找一家公司来把这些事情完成。通常只有到了立项阶段，saas公司才有希望在三个月之内把这个项目拿下来。

陈平公司销售周期最长的一个项目跟进了两年零三个月。他们内部将销售工作比喻成军队攻山头。安排一个销售主攻，给他半年时间跟进某个客户；半年过后他如果拿不下来，就从主攻变成副攻；新人上去还搞不定，就再变成副攻，最早的主攻变成「掩护的」，就这样轮番滚动。

在大中型客户项目上与竞争对手正面厮杀，每一个环节都是对经验和心智的考验。

call high（指越过对接人，直接接触高层）的时机是否成熟，不同层级对接人的核心诉求分别是什么，怎样从客户口中打探出竞争对手的报价，如何通过其他同行了解客户的谈判风格见招拆招……

团队的韧性，在承受心理压力的同时能否保持头脑清醒，都是影响战局发展关键的因素。

saas行业的竞争中，销售是先手，团队打单的能力决定了短期收入数据的增长，交付是后手，公司要凭借产品落地的效果赢得市场口碑。

在新经济100人访谈的一些saas公司中，交付团队的规模甚至会超过销售团队。在销售过程中，通常就需要有交付团队参与进来。这是saas公司容易被外界忽视的一个版块。

服务大中型客户时，没有哪家公司能够拿出一套标准的软件直接发给客户上线使用。一个saas软件只要与业务流程相关，公司都要去理解客户的业务流程，把这业务流程通过软件配置出来，遇到标准软件没有的功能，还要进行二次开发。

标准的流程从需求调研、出方案、配置、开发、测试、培训到最终上线，短则需要一两个月，长的可能要持续半年甚至更久。

如果产品足够成熟，交付工作可以外包给凯发k8国际的合作伙伴负责。在埃森哲、ibm这些主流的咨询公司中，都会有salesforce的产品线。一位salesforce凯发k8国际的合作伙伴的高管推测，全球范围内可能有数万人在帮助salesforce做交付。对于创业阶段的saas公司，往往需要先自己招募实施顾问，构建交付能力。

先把根基扎到足够深

再慢慢地往上长

无论产品、销售还是交付能力的构建，都不是一朝一夕的事情。saas公司形成核心竞争力的过程，也正是通过服务一家又一家的客户，不断积累、夯实这三项能力的过程。

在销售易创始人兼ceo史彦泽看来，to c的公司就像竹子，春天一浇水，立即会长出来很大一片。而to b公司要先把根基扎到足够深，再慢慢地往上长，它不会突然间窜到多高，但是一旦长成参天大树，一般的外力也很难将它撼动。

ibm诞生的同一年，中国发生了辛亥革命。在机械时代，ibm做的打孔机、制表机主要的功能就是帮助政府部门、企业提高管理效率。

此后100多年的时间里，ibm历经电子时代、pc时代、服务时代三次成功转型屹立不倒，在这棵参天大树背后，美国的企业服务公司也在多次技术更迭中遍地开花。

1977年，拉里·埃里森与合伙人受ibm研究论文的启发设计出了关系型数据库系统，成就了oracle这个千亿美元软件帝国的开端。

1999年，oracle最年轻的副总裁马克·贝尼奥夫从公司离职创立salesforce，前老板拉里·埃里森给他200万美元作为天使投资。这家crm公司在云计算的浪潮中成长为又一家千亿美元市值的软件公司。

在一个个创新与颠覆的故事背后，传承与沿袭的色彩同样浓烈。而ibm，即便在90年代深陷危机的时间段，仍旧被视为「美国的财富」。

对于中国的saas公司来说，在短期以消费互联网作为支点，在中期等待经济周期的波动、用户习惯的变迁，在长期，to b公司长久的生命力和对国民经济的巨大价值，是他们真正的底牌。

从这个角度看，中国saas公司还有很长的路需要走，也有很高的山可以攀。