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中國SaaS公司的下一步棋怎么走?

徐曉彤
2023-09-13

SaaS在中國或許會走一條獨特路徑

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8月最后一天,周宇翔在公開場合,被問了一個他必須面對的問題:中國市場是否需要還SaaS?

這是一個已經(jīng)在社交媒體引發(fā)熱烈討論的問題。周宇翔給出的答案是,SaaS這個標簽本身就有問題,它的概念太廣了,他不想把這個標簽貼在他所創(chuàng)立的黑湖科技身上。

他補充說,沿著“一個軟件”的思路打造公司,就會給自己設(shè)立太多限制。這個回答“來自實踐”。

黑湖科技創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官周宇翔。

周宇翔認為中國企業(yè),尤其是工廠,目前整體的管理成熟度與世界最高水平仍然差了很多。如果滿分是100,最高分是70,中國現(xiàn)在可能只有30分。中國制造業(yè)的管理,在對數(shù)字化的實施,以及管理認知方面,有很大的提升空間。

黑湖科技正在做的是推進中國企業(yè)數(shù)字化的第一步,從最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)數(shù)字化開始。

與大部分To B(To Business,企業(yè)面向企業(yè))服務的創(chuàng)業(yè)者來自相關(guān)產(chǎn)業(yè)不同,周宇翔的團隊大多是數(shù)據(jù)背景出身,而非制造業(yè)出身。因此,他們是帶著“數(shù)據(jù)能為哪些行業(yè)帶來更大價值”的思考進入到制造業(yè)中的。

長久以來,中國制造業(yè)的數(shù)據(jù)因各家公司的規(guī)模和管理理念等方面的差異,呈分散狀態(tài)。這使得數(shù)據(jù)無法匯總產(chǎn)生聚集價值,公司內(nèi)部和公司之間難以達到高效統(tǒng)一的協(xié)作。

黑湖科技通過制造業(yè)服務平臺的搭建,幫助身處產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的企業(yè)積累行業(yè)數(shù)據(jù),并讓來自不同部門和組織的數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生關(guān)聯(lián),進而實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化的分析。以數(shù)據(jù)為依據(jù),實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)活動的優(yōu)化。

把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到云上,意味著工人要改變傳統(tǒng)的填寫表單的習慣,適應數(shù)據(jù)上傳。

最初,工廠管理方會“放一沓人民幣”,如果工人按要求操作便直接進行現(xiàn)金獎勵。但這種直接的“民間智慧”治標不治本,工人始終在被迫使用數(shù)字化軟件。隨后,長期在工廠進行觀察的黑湖科技員工想出了一個方法——讓工人變成既得利益者。

讓軟件顯示出每名工人的產(chǎn)量和工作時間,可以直接當天算出他們的工資,甚至進一步尋求與銀行的連通,實現(xiàn)工資當日發(fā)放。這對很多打短期零工的人來說是強大的吸引力,有效增強了他們主動操作系統(tǒng)的意愿。

一個個來自一線的具體問題的解決,幫助黑湖科技度過了方向感模糊的第一階段。周宇翔說那時候不用去講故事,只需要抓具體的“點”。而他自己也不知道“這個點”能做多大。比如,如果工廠需要報工,黑湖科技就做一個報工軟件,既不會考慮行業(yè)壁壘,也沒用到VR這類前沿技術(shù)?!八磥淼降资鞘裁炊疾磺宄?,但是我們切實地解決了用戶的一個問題,然后再解決第二個、第三個?!彼f。

周宇翔覺得,“很多公司死得早,就是故事講得太大了,那些遠大的設(shè)想,靠初期手里的幾百萬資金根本無法做到?!?/p>

最初的一兩年是“隨時可能死掉”的危險期,但對周宇翔而言,這并不是黑湖科技最難的階段。在他眼中,那時候公司沒有很多員工,也沒有來自投資者和客戶的高期望,反而壓力相對比較小。

周宇翔體驗到的艱難時刻是發(fā)展的第二階段。即便那時黑湖科技已經(jīng)完成三輪融資,擁有上百家客戶。但當時理應進入商業(yè)化獲客階段的公司,團隊還是以工程師和產(chǎn)品經(jīng)理為主。

“所以有一段時間我們很扭曲。一度公司賬上單月收入只有28.5萬,而我們在資本市場的估值已經(jīng)到了兩三億元?!彼f。

2019年的七、八月份,黑湖科技的估值和外界給予的榮譽讓周宇翔的焦慮情緒達到了頂峰,因為他認為當時做得還不夠好,“這種落差會讓人陷入一種死循環(huán),手腳僵硬,不知所措?!彼f。

周宇翔決定摒棄外界聲音的干擾,將注意力回歸公司健康結(jié)構(gòu)搭建本身。他知道,原地不動是最快的死亡方式。

華為、阿里云、SAP,這些業(yè)內(nèi)成熟公司的高管被請來講課,黑湖科技把先進者的經(jīng)驗加以改良,為自己的商業(yè)化和客戶成功部門搭建了框架,從而深入了解客戶需求,讓公司的產(chǎn)品更好地滿足客戶,達成公司與客戶的雙贏。

2019年底,公司轉(zhuǎn)起來了。

進入2020年后,黑湖科技單月收入達到之前的幾十倍。能賺到錢后,周宇翔隱約察覺到,這個產(chǎn)業(yè)還有待解的題。解開這道題,成為黑湖科技當前最重要的任務。

“我們就在思考已有的云計算、大數(shù)據(jù)、軟件,還有各種技術(shù)組合在一起,能幫到中國工廠什么?”他說。

中國工廠也在逐漸走向成熟。它們知道,數(shù)字化工廠不是單純地將流程搬到線上,也不再像ERP時期那樣,尋求一個工具去匹配流程,而是看軟件系統(tǒng)是否真正為工廠創(chuàng)造了價值。這讓黑湖科技更加注重數(shù)據(jù)的連接,不只是廠內(nèi)各條線數(shù)據(jù)的連接,還有工廠之間以及供應鏈整體的數(shù)據(jù)連通。

黑湖科技產(chǎn)品在工廠場景中的使用。

周宇翔的愿景可以被總結(jié)為“數(shù)據(jù)民主化”。這一概念的第一層含義是企業(yè)和工廠內(nèi)部條線間的數(shù)據(jù)互通。

據(jù)他觀察,之前工廠的管理方式為“煙囪式”結(jié)構(gòu)。例如,生產(chǎn)部門包含車間生產(chǎn)主管、生產(chǎn)運營主管、小隊長,以及工人,這些人構(gòu)成了單獨的一條管理線。而負責質(zhì)量的部門則是單獨的另一條管理線。每條管理線之間數(shù)據(jù)并不互通。在做決策時,所有信息需要一層層傳遞到各自的管理層,隨后各部門再“碰頭”,遇到問題還要走回頭路,效率極低。

周宇翔認為,現(xiàn)在的SaaS應該倡導盡量向所有生產(chǎn)人員開放更多的數(shù)據(jù)權(quán)限,實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)互通。這一點在黑湖科技過去幾年的經(jīng)營中已基本實現(xiàn)。

而現(xiàn)在他們正著力于“數(shù)據(jù)民主化”的第二層含義:整個產(chǎn)業(yè)鏈中公司之間的關(guān)鍵數(shù)據(jù)互通。他隱約覺得這將成為中國的獨特路徑。

“中國工廠有必要將廠內(nèi)管理做到波音公司那種程度嗎?未必?!敝苡钕枵f,“現(xiàn)在要分析效率耗損是發(fā)生在工廠內(nèi)部還是工廠之間,答案明顯是后者。不是一個組織的人,互相之間會有很多不信任,信息溝通會有很大失真。如果能將這一點打透,其價值是五到十倍之于工廠內(nèi)部數(shù)據(jù)連通的?!?/p>

在黑湖科技的設(shè)想中,最終目標就是建立一張網(wǎng)絡(luò),每家工廠都是其中的一個節(jié)點,同時也自成中心,實現(xiàn)數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)鏈的全環(huán)節(jié)互通。黑湖科技想做的是以第三方角度創(chuàng)造面向制造業(yè)的工具平臺。目前,黑湖科技推出了三款產(chǎn)品——針對大型企業(yè)的黑湖智造、針對中小型企業(yè)的黑湖小工單,和負責下一步數(shù)據(jù)連接的黑湖供應鏈。

在周宇翔的觀察中:中國工人與美國工人很像,日本工人和德國工人很像,他們分別呈現(xiàn)出不同的特征。日本與德國的文化比較墨守成規(guī),它們的工人接收到命令后會高效執(zhí)行。而中國和美國工人的主觀能動性很強,若向他們開放足夠的信息,他們往往能在實際生產(chǎn)中自主地找到更好的解決方法。

“針對中國工人的特點,如果收集與他們工作相關(guān)的數(shù)據(jù)并開放給他們,他們會根據(jù)數(shù)據(jù)做出最好的判斷?!敝苡钕枵f。

這個結(jié)論同樣被周宇翔來支持自己的另一個判斷——“我不認為全世界的工人,尤其是中國工人,會被AI機器人徹底替代掉?!?/p>

周宇翔曾經(jīng)對AI的“ChatGPT時刻”非常焦慮??吹胶芏唷按罄小痹谶@個領(lǐng)域紛紛“All in”創(chuàng)業(yè),他擔心沖擊會不會來得太猛,“摧毀我們的護城河”。

周宇翔召集幾位產(chǎn)品線負責人,討論公司業(yè)務與AIGC結(jié)合的可能性?!疤剿靼胩欤覀冇X得現(xiàn)在AI應用層的進程,很像互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)2000年的時候,那時基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)想象出來的只有黃頁,而非搜索引擎?!?/p>

這兩者的區(qū)別在于黃頁被搬到網(wǎng)頁上是互聯(lián)網(wǎng)賦能,而搜索引擎的出現(xiàn)則是互聯(lián)網(wǎng)原生。黃頁是利用了技術(shù),而搜索引擎則是由技術(shù)創(chuàng)造了新的價值。因此,周宇翔認為,在沒找到AI原生的突破點之前,不能因為浪潮下的恐慌,而盲目地創(chuàng)造出一個“黃頁”來,否則很容易“死在沙灘上”。

讓周宇翔徹底消除焦慮的是他意識到,黑湖科技幫助制造業(yè)領(lǐng)域的客戶積累下的大量數(shù)據(jù),是OpenAI及其他AIGC模型無法接觸到的。

“外界買不到這些數(shù)據(jù),那么這些數(shù)據(jù)就是我們的壁壘。ChatGPT是向?qū)W術(shù)買文獻,扒公開數(shù)據(jù),但制造業(yè)的專業(yè)數(shù)據(jù)是買不到的,就像醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累在各家醫(yī)院的平臺一樣?!彼f,“尤其是聽說下一代ChatGPT對于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理能力會更強,對一些場景的應用會更擅長,那么就算行業(yè)內(nèi)要進行類似OpenAI的變革,大概率也需要通過黑湖科技來進行?!?/p>

周宇翔透露,黑湖科技已有團隊正在對AIGC領(lǐng)域進行開放探索?!皼]準試10個東西,8個都不成,但也許會有2個成功。我們要找的是AI原生的東西?!彼f。

在黑湖科技之前,周宇翔曾創(chuàng)立馬達數(shù)據(jù)。首次創(chuàng)業(yè)的邏輯是,基于工廠數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進行分析,從而實現(xiàn)生產(chǎn)工藝優(yōu)化。但現(xiàn)實是,中國工廠沒有數(shù)據(jù)。更為準確的說法是,當時的數(shù)據(jù)都存在工人手中紙質(zhì)的表單上,并沒有變成數(shù)據(jù)庫中的有效數(shù)據(jù)。這直接導致了他第一次創(chuàng)業(yè)的失敗。

他把那段經(jīng)歷形容為拿著錘子找釘子:一味要把手中現(xiàn)成的數(shù)據(jù)技術(shù)應用在中國工廠中,但忽略了中國工廠管理基礎(chǔ)薄弱,數(shù)據(jù)根本無法利用的問題。

幾個星期前,周宇翔把馬達數(shù)據(jù)時期的模型翻了出來。他發(fā)現(xiàn),這個曾經(jīng)無用武之地的產(chǎn)品,由于數(shù)據(jù)的積累和質(zhì)量的提升,如今可以跑通了,已經(jīng)可以圍繞單個工廠內(nèi)的數(shù)據(jù)做出判斷,但黑湖科技早已經(jīng)不走這條路了。

“幫助工廠建立供應鏈上下游的連接,這是目前對制造業(yè)價值最大的選擇?!敝苡钕枵f。(財富中文網(wǎng))

編輯:岳巍

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