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当 AI 浪潮从通用大模型的 “秀场” 转向产业落地的 “赛场”，B 端定制化始终面临一道难解的题：传统模式下，数十人专家团队耗时半年到一年梳理业务、建模分析，最终交付的却可能只是 “数据大屏” 式的表面智能，不仅消耗客户预算，更挫伤了市场对 AI 的信心。而前零一万物联创、华为云前 AI CTO 戴宗宏，正带着他的新公司 “基点起源”，用一套 AI 操作系统重构这一局面 ——20 人团队并行推进 7-8 个跨行业项目，零逾期交付，一天完成传统模式半年的业务流刻画，让 AI 真正嵌入产业核心链路。
一、传统 B 端定制的 “人力陷阱”：从 “百人半年” 到 “20 人一天” 的效率革命
在 AI ToB 领域，“定制化” 曾等同于 “重人力”。戴宗宏在华为云期间接触的上百个项目，几乎都逃不开同一套流程：派专家驻场访谈企业各层级员工，手工采集分散在 ERP、MES 等系统中的数据，再靠人工梳理业务逻辑、搭建模型 —— 一套流程走下来，少则半年，多则一年，且需数十人团队持续投入。更棘手的是，这种 “手搓模型” 的方式高度依赖专家经验，一旦人员变动，项目进度就可能停滞，逾期交付成了行业常态。
而基点起源的出现，直接打破了这一 “人力依赖”。其核心武器是一套能自动化刻画企业业务流的 AI 操作系统：企业只需开放数据 API，系统就能自动挖掘数据潜在关联、梳理生产要素节点，一天内完成从数据治理到业务流数字化复刻的全流程。某钢铁冶炼企业曾希望优化供应链成本，接入系统后，不仅快速得到了业务模型，还通过系统推演找到了实现 “降本 15%” 的具体路径，整个过程未需基点起源派一名专家驻场。
如今，基点起源 20 人的工程团队，正同步推进钢铁、环境治理、新能源管理、电子产品制造等多个领域的项目，且从未出现逾期。这种 “小团队办大事” 的能力，本质是用算力替代了传统模式中的人工重复劳动 —— 传统模式下 1 万人才能完成的 1 万个生产要素建模，现在靠系统的自动化能力就能实现。
二、AI 操作系统的 “三层逻辑”：不做 “大模型工具”，要做 “业务决策引擎”
很多 AI 企业给 B 端客户的交付物，停留在 “部署一个大模型” 的层面，但企业真正需要的，是 “有大模型后能解决什么问题”。基点起源的 AI 操作系统，恰恰抓住了这一核心需求，通过 “底层模型 - 中层工具 - 上层孪生” 的三层架构，把 AI 变成了可落地的业务决策引擎。
其架构逻辑清晰且务实：
- 底层：模型基座打基础
：以多个通用基座模型和行业垂直大模型为核心，解决 “理解业务数据” 的问题。比如面对新能源企业的能耗数据，行业大模型能快速识别光伏发电效率、储能调度等关键指标，避免通用模型的 “理解偏差”； - 中层：工具链做衔接
：内置生产要素工具链与 RL（强化学习）工具链，前者负责将零散的数据转化为标准化的业务节点（如 “原材料采购 - 生产加工 - 物流配送”），后者则基于业务流的数字孪生，搭建适配企业需求的定制化 AI 软件，比如供应链优化模型、产能平衡模型； - 上层：数字孪生做推演
：将企业真实业务流复刻成 “数字镜像”，企业可以在这个镜像中测试不同决策的效果 —— 比如 “增加一条生产线能否提升 20% 产能”“调整原材料供应商能否降低 5% 成本”，无需实际投入就能得到精准答案。
这套架构的关键突破，在于 “无监督数据治理” 和 “强化学习收敛”。传统模式下，数据缺失或格式混乱会导致项目停滞，而基点起源的系统能自动补全缺失数据（无需精确，只需符合业务逻辑），再通过生产环境的真实数据持续强化模型精度，替代了人工标注的高成本与不稳定性。比如某环境治理企业的监测数据存在部分空白，系统通过周边区域的历史数据补全后，仍能精准推演污染治理方案，误差控制在可接受范围。
三、B 端市场的 “认知纠偏”：不是付费意愿低，是没找到 “价值锚点”
“国内 B 端客户付费意愿低”，是 AI 创业圈的常见焦虑，但戴宗宏却有不同答案。在他看来，海外企业习惯为 “工具” 付费，而国内企业更愿意为 “效果” 埋单 —— 关键不在于客户愿不愿意花钱，而在于企业能否清晰证明 AI 能带来的业务价值。
基点起源的商业策略，恰恰围绕 “效果” 展开：不急于让客户部署系统，而是先基于客户的业务目标（如 “降本 10%”“产能提升 15%”），用系统跑出完整的解决方案，让客户先看到 “确定性价值”。这种模式下，其客户不仅涵盖央国企，也包括民营企业，且预付款金额远超行业平均水平。某电子产品组装企业为优化生产流程，甚至主动提高预付款比例，只为加快项目推进 —— 因为系统推演显示，优化后每月能节省近百万元成本。
更难得的是，戴宗宏对 “价值” 有严格的底线：希望帮客户创造 10 倍收益后，再从中分润，而非做 “一锤子买卖”。他见过太多因 “承诺 3000 万价值，实际不到 1000 万” 而失去信心的客户，这些客户的沉没成本容忍度大幅降低，甚至会影响未来几年的 AI 预算。因此，基点起源对业务价值的测算格外细致，确保每一个方案都经得起推敲 —— 这种 “敬畏效果” 的态度，反而成了其获客的隐形优势。
四、不惧竞争的 “行业共生”：51.2 万家企业的蓝海，需要更多 “破局者”
面对 “是否担心竞争” 的问题，戴宗宏的答案出人意料：“我希望更多同行进来。” 在他看来，中国有 51.2 万家规模以上工业企业，这些企业都有智能化转型的需求，但目前全自动化业务建模的玩家寥寥无几 —— 市场足够大，不需要 “零和博弈”。
他的底气，来自团队近十年的 “复合型积累”：既有华为时期沉淀的产业认知（懂企业真正需要什么），也有零一万物阶段的大模型技术洞察（知道 AI 能力边界与未来方向），更有对成本、算力、数据敏感性的精准把控。这种 “产业 + 技术” 的双重能力，让基点起源在单一技术点之外，构建了更难复制的壁垒。
同时，戴宗宏对 AI 技术的判断也很清醒：未来 1-2 年，大模型的通识能力会线性增长，但难有量级突破；真正的机会在 “思维链链接”“自我迭代” 等场景化能力上。因此，基点起源不依赖 “AI 技术本身” 解决问题，而是通过 “业务布局”—— 比如构建基于 DAG（有向无环图）的模型组合与逻辑关系图，让系统适配不同行业的复杂需求。
近期，巴洛克资本参与了基点起源的天使轮融资。其它投资人包括创新工场、坚果资本、九合创投、普华资本、银侨基金、正阳恒卓、中科创星、追创创投等（按音序排列），融资金额超亿元人民币。
第一版核心功能落地仅 3 个多月，就有近 10 个跨行业项目在手。在戴宗宏看来，这家公司的意义不仅在于 “赚钱”，更在于重建 B 端客户对 AI 的信心 —— 当越来越多企业通过 AI 操作系统实现降本增效，当成功案例从 “个例” 变成 “常态”，AI 与产业的融合才能真正从 “概念” 走向 “新质生产力”。
或许，基点起源的故事正在证明：AI ToB 的破局点，从来不是 “做更强大的大模型”，而是 “让 AI 更懂产业、更能落地”。当 20 人的小团队能撬动百亿产业的智能化升级，B 端定制化的新时代，或许才刚刚开始。
