2021-2022中国企业服务新趋势洞察报告.pptx

2021-2022中国企业服务 新趋势 洞察报告 企业在经历系统性的 IT 架构变革 ， 基于云原生的 性 能优 势 孕育 一 系列 新 的创 业 机会 丰富的场景及工程师红 利 ， 中 国 有望 打 造全 球 领先 的 开源 软 件企业 依靠 中国红利 打造 的 极致 软 件产 品 ， 将 以 中国 为 大本 营 出海 服 务全 球 用 户 ， 并实 现 可观 的 商业化 RPA 和 API 服务不存在替代关系 ， 强 需 求 ， 趋 势不 可 逆 ， 将 系统 性 得到 普 及 消费品牌将接棒卖家成 为 主流 客 户 ， 从 数据 到 数据 赋 能 ， 从 重 GMV 到 重 LTV， MarTech 服务商前景可期 技术变革和用户需求推 动 软件 面 向业 务 人 员 、 注重 体 验 ， 低 代 码 / 无 代 码方 兴 未艾 数据井喷 ， 市场将倒逼 AI 底层框架升级 ， AI infra 领域会诞生创新型的 创 业公司 云原生 开源 软件出海 大规模 自动化 MarTech 面向业务 人员 人工智能 01 02 03 04 05 06 07 传统的软件无法发挥云弹性伸缩 、 按需付费 、 易规模化的特质 趋势 1： 云原生 企业在经历系统性的 IT 架构变革 ， 基于云原生的 性 能优 势 孕育 一 系列 新 的创 业 机会 云原生架构的普及有明 确 且有 力 的驱 动 因 素 。 一方 面 ， 云 原 生架 构 将从 互 联网 行 业向 传 统行 业 逐步 渗 透 。 大 量传 统 企业 出 于竞 争 压 力 、 战略 危 机 感 ， 将自上而下推动向 互 联网 行 业学 习 、 模 仿 互联 网 的数 据 应 用 、 数据 辅 助决 策 ， 也 一 并模 仿 互联 网 企业 的 新兴 云 原生 架 构并 采 购其 所 使用 的 产 品 。 另一方面 ， 企业对 数 据的 上 层应 用 不断 丰 富也 将 催生 底 层系 统 架构 变 革 。 出 于成 本 考量 ， 各行 各 业的 企 业会 逐 步向 微 服 务 、 云原 生 架构 转 型。 云原生 的 普及 将 衍 生大量 新 产品 需 求 ， 孕育 一 批精 品 、 细分 、 专 业的 云 原 生产品 加 服务 创 业 公司 。 在 云原 生领 域 ， 初 心 资本 进行 了系统 性 的布 局 。 例如采 用 了云 原生 架构的 数 据库 公 司 PingCAP， 让客 户可 以在容 器 化 、 混合 多云的 环 境下 进行 部 署 、 运 行和 管 理 ； 分布 式 中间 件 厂 商 SphereEx， 将 云原 生 作为 核 心 技术特 点 ； 服 务网 格公 司 Flomesh， 为客户 提 供云 原 生 环境里 重 要的 网 络 基础设 施 ； 星 汉未 来提供 基 于全 链 路 Serverless技 术 的 云原生基础架构解决方案 。 IaaS 的变化催生架构改变 ， 云是大 势 所 趋 旧架 构 ： 本地 、 自有硬件 IaaS 新架 构 ： 云 难规模化 价格高 硬件资源冗余 ， 造成浪费 企业 Capex 易规模化 价格低 ， 按量付费 弹性伸缩 ， 无冗余 企业 Opex 架构 Monolith 单体架构 Microservices 微服务架构 工具 & 应用 单体 、 本 地 Software Stack 云原生工 具 & 应用 云原生服务网格 云原生数据库 云原生中间件 “ 所有软件都值得在云上重构一遍 ” 云原生基础架构 趋势 2： 开源 丰富的场景及工程师红利 ， 中国 有 望打 造 全球 领 先的 开 源软 件 企业 Community Community 场景护城河 社区吸引人才 迭代速度 更好的产品 + + + = 社区网络效应 开源趋势不可 逆 ， 数据库领域先行 开源持续颠覆闭源 ， 各品类都出现 开 源玩家 传统数据库 -新型数据库 虚拟化 -容器 2013-2021 开 源 vs 闭源数据库 License 指 数 (DB Engine) 开源作 为 新型 软 件 的生产 协 作模 式 ， 将依靠 产 品在 细 分 领域持 续 颠覆 闭 源 公 司 。 在 数据 库 、 容器等 各 个领 域 ， 开源产 品 不断 涌 现 并逐步 侵 蚀闭 源产品的份额 ， 呈现出 不 可逆 转 的趋 势 。 开源以更好的产品 +社区网络效应取胜 ， 在细分品类持续颠覆闭源公司 中国互联网拥有庞大的数据量 ， 分 布 式系 统 的需 求 相较 国 外有 增 不减 丰富的复杂场景让开源软件贴近用 户 的需求 产品优势 ： 场景的 丰 富度 可 以 培 养强大 的 产品 竞 争 力 ， 在 中 国旺 盛 、 多 元的行 业 需求 下 ， 各个细分场景都更有可能被产品覆盖 用户基数 ： 用户数量决定受众规模及反馈速度 ， 中 国庞大的用户基础成为孕育新开源 软 件 的良好土壤 场景优势 人才优势 开源核 心 社 区 平 台 Github上 第 一大 开 发 者 来 源 国是 美国 (22.7%) ， 第 二 大 是 中 国 (9.76%)， 而根据目前Github 增速数据 ， 预 计2025年美国 开 源 贡 献 者 会 占到 16.4%， 中 国则会占到13.3%* 拥有 50名 CNCF会员 3名 铂金会员 6名 白银会 员 37名 黄金会员 累计贡献项目 110 个 134,279 Stars 中国头部开源公司 估值 $3B $350M $150M $100M GitHub Star 28.8k 3.1k 7.5k 8.5k 趋势 2： 开源 丰富的场景及工程师红 利 ， 中国 有 望打 造 全球 领 先的 开 源软 件 企业 CNCF第三大贡献国家 有赖于中国丰富 的 落地场景和大量 的 工程师红 利 ， 中 国 非常有望通过开 源 模式打造具备世 界 竞争力的产 品 。 初 心资本投资 的 PingCAP、 SphereEx、 Flomesh都将核心产品通 过 开源的方式提供 给 用户和开发者 ； PingCAP的分布式数 据 库产 品 TiDB是中国开源领域中具有 全 球竞争 力的数 据 库领 域的 代表性 产 品 。 此外 还有能 代 表着 国际 标准的 大 数 据 OLAP分析引 擎 Apache Kylin、 AI非 结构 化数 据处理 和 分析 软 件 Zilliz、 面向 IoT与 5G场景消息与流处 理 的 EMQ， 这些 开 源软 件 都诞 生 于中 国 的土 壤 。 中国 互联网发展 中国开源社区 * Github Octoverse 2020 产品 工程 运营 趋势 3： 软件出海 产品认知 ： 中国在音视 频 、 电商 ， SCRM等 领域 世 界 领先 ， 新一代企业软件与特定场景 融 合 ， 输出认知红利有机会成为具备国际 竞 争力 的产品 工程和场景优势 ： 中国有 世 界上 最 大 的 工程师 红 利 ， 有 机会 基于国 内 海量 的 用 户 和场景 打 造极 致 体验 的产品 ， 并辅 以 极 具 竞争力 的 价 格 ， 推动 国内做 大 用户 量 ， 海 外引领 商 业化 的 双轮 驱动的商业模式 本地化运营 ： 不同于欧美 “ One product for all” 的运营 策略 ， 中国创业团队更重视本地化 运 营 ， 通过多语言版本的开发 、 本地化运 营 以及 SaaS收费模式 ， 为企业提供 更 好的 产 品和 服务体验 声网 Agora 全球实 时 互动 云 服 务 开创者 和 引领 者 ， 覆 盖 全 球 250多 个数据 中 心 ， 通过 1万 +活 跃应 用 为 100多个国 家 提供实 时音视 频 互动 服 务 ， 是爆火的 Clubhouse背后最重要的服 务 商 2020年 营 收 1.34亿美 元 ， 活 跃 客户数 2000+， 海外收入占比约占 20% 涂鸦 智能 全球化 物 联 网 AI+IoT领军企 业 ， 帮助 客户快 速 实现 产 品 智 能 化 ， 15年开 始切入 国 际化 市 场 ， 合 作 逾 5000家 客户 ， 服 务的 企 业 和 开发者 分 布在全 球超过 220个国家或地区 2020年 营 收 1.8亿 美 元 ， 大 部 分收入 来自海 外 市场 小影 科技 移动视 频 生产 服 务 商 ， 全球 下 载量超 10亿 次 ， 视 频榜 全球 收入前 十 ， 旗下 专业剪 辑 工 具 VivaCut上线 半 年即 覆 盖 千万级欧美专业视频 博主 2019年 公 司海 外 营 收 超过亿 元 ， 近三 年复合增长率超 50% 酷家乐 全 球化 的 云设计 平 台 ， 帮助 设 计 师快 速生成装 修 方 案 / 效 果 图 ， 注 册 用 户 超 2500万 ， 覆 盖 全 球 180个 国 家 ， 企 业级客户覆盖近 20个国家 2020年 的 SaaS化营收 超 过 1亿美 元 ， 海外收入约在数千万元 依靠 中国红利 打造 的 极致 软 件产 品 ， 将 以 中国 为 大本 营 出海 服 务全 球 用 户 ， 并实 现 可观 的 商业化 中国的企业级软件市场 正 处于 特 殊阶 段 ， 中 国 企业 有 望打 造 一批 引 领全 球 的软 件 产 品 。 目前 已 经有 一 批中 国 软件 企 业在 海 外验 证 了这 一 机会确 实存 在 ， 比如已上市企 业 声网 和 涂鸦 智 能及 独 角兽 公 司小 影 科技 和 酷家 乐 等 。 产品认 知 +工程优势 +本地化运营 ， 中国 新 一代 企 业软 件 逐渐 具 备国 际 竞争力 D5 渲染器 基于 Nvidia GPU的国产 3D渲染器 ， 建 筑 / 景观 设 计行 业 的 强 力生产力 工 具 ， 可对其 设 计进 行 高 质 量的实 时 可视 化 ， 入选英伟达十大 ISV 实现面向设 计 师群 体 的生产力软件 零 的突破 ， D5是国内 目 前唯一一个有 国 际认同的实时渲染产品 产品上 线 半年 内 发布 在 YouTube的原 创视频 达 200多支 ， 海外下 载 量 20余 万 ， 海外收入占比超过 50% 融合美学原理 、 设计模型及 AI技 术完成设计生成 ， 设计分发与延 展创造 ， 通过搭建设计协创系 统 、 智能设计工坊及美学评估系 统 ， 提供新的设计生产方式 产品体验前卫 ， 是全球化的普遍 需求 ， 通过底层模型的打造 ， 有 机会成为更加智能的 Canva 服务 海 外 用 户 的 音 视 频 平 台 ， 提供 一 站 式 内容 生 产 工 具和 娱 乐方式 脱胎 于 小 影 的创 新 业 务 团 队 ， 有着 非 常 丰 富的 工 具 软 件出 海 和本地化运营经验 多款 产 品 入 围中 东 和 印 度市 场 付费 榜 前 五 十 ， 产 品 一 年多 实 现营收 500万美金 Nolibox 乐维科技 致力于打造集查看 、 建模装配 和渲染于一体的 “ 云端 CAD” 协作设计平台 ， 为工程师的设 计提供更便捷高效的平台 云化软件是全球化的趋势 ， 云 图有极其易用的产品 ， 实现云 端建模 ， 海量模型在线 ， 实时 查看 ， 即刻渲染 ， 支持多人同 时协作 ， 有机会成为体验更好 的 Onshape 云图三维 趋势 3： 软件出海 依靠 中国红利 打造 的 极致 软 件产 品 ， 将 以 中国 为 大本 营 出海 服 务全 球 用户 ， 并实 现 可观 的 商业化 不同于以往许多案例的 是 ， 依 靠 中国 市 场庞 大 的用 户 群体 和 丰富 的 使用 场 景打 磨 出的 极 致产 品 ， 有 望 直接 迁 移到 需 求匹 配 、 支 付 意愿 更 强的海 外市场 ， 实现商业化成 功 。 初 心 布局 的 D5渲染器 、 智能 设 计工 具 Nolibox、 音视频服务商乐维 科 技 和 CAD设 计 工具 平 台云 图 三 维 ， 从建 筑 、设 计 、 音视频等多维 度 ， 均 采取 了 立足 国 内 、 面 向海 外 提供 生 产力 工 具软 件 的模 式 ， 收 获 到海 外 用户 的 正面 反 馈 。 未 来将 有 越来 越 多的 软 件企业 能借助中国优势 ， 在海 外 逐 渐 拓 展市 场 、 提 供 优质 的 产品 及 服 务 、 打磨 运 营经 验 ， 扬 帆 出 海 、 收获 红 利 。 国内做大用户 量 ， 海外引领商业化的双 轮 驱动 的 商业 模 式将 成 为主 流 ， 成 为 软件 领 域的 国货 之 光 趋势 4： 大规模自动化 RPA 和 API 服务不存在替代关系 ， 强需 求 ， 趋 势 不可 逆 ， 将 系 统性 得 到普及 随着国内长期人力成本 上 升 ， 竞 争加 剧 的劳 动 力密 集 行业 会 倾向 于 使用 自 动化 去 提高 人 效 ， 从 而节 省 成本 ， 我们 认 为自 动 化趋 势 不可 逆 。 轻量 级自动化品类 RPA好计算 ROI、 业 务团 队 可以 直 接采 购 ， 落 地 会早 于 API管 理工 具 ， 促 使 自动 化 在企 业 内部 的 传 播 。 随着 业 务人 员 使用 的 产品种 类变多 ， API集成 工 具的 需 求将 会 诞 生 。 长 期 看 API并 不会 全 面替 代 RPA， 两 者是 互 补和 长 期共 存 的关 系 。 如 果 使用 API涉 及 过于 大 量的 集 成工 作 、 预算不足或 IT部门 响 应需 求 不及 时 ， RPA可 以为 业 务人 员 提供 更 好的 即 时解 决 方 案 ， 实现 快 速简 便 的部 署 和降 低 维护 成 本 。 企 业各 系 统 间集 成需求会源源不断地涌 现 ， RPA总 能借 助 自身 优 势特 点 找到 用 武之 地 。 初 心 布局 的 影 刀 RPA就是 这 样一 款 产 品 ， 能让 业 务人 员 轻松 上 手使 用 、 在大量潜在场景中快速 落 地实 现 价 值 。 RPA - 满足企业短期变化 API - 帮助企业长期规划内部系统链接 业务人员长尾场景 适用场 景 ： 因业务变化 诞生的新场景 RPA适合使用在替代人力密集 、 高频 、 常规化的操作场景 ， 用机器人 来替代真人 ， 释放员工的创意生产力 自上而下 规划方法 ： 自下而上 影刀 RPA产品上线一年期 间 ， 30万 +用户选择影刀 RPA来搭建自动 化流程 ， 其中一半以上为业 务 人员 长期不变的系统之间的链接 API适用于解决企业长期无变化 、 持续使用 、 业务流程成熟的系统 连接问 题 ， 通常比 RPA运行更稳定 自上而下的长期战略级规划 API管理工具的部署周期长 、 复杂度高 ， 需要企业战略级规划才能 实施落地 人才在快速变化的商业环境中 ， API无 法 满足 企 业当 下 短期 变 化而 诞 生的 自 动化 需 求 ， 而 RPA落地 见 效快 、 可以 与 API形成 极 佳的 互补 趋势 5： MarTech 工具 / 流量运营服务 商 消费者运营服务 商 全域数字化服务商 黄金发展期是 2013-2017年 对接品牌方 E-Commerce团队 ， 重站内投放和广告运营 覆盖商家 ， 以销售结果为导 向 ， 帮助商家提升 GM 销售 +品牌双重诉求 强数据洞察能力 ， 帮助商家提 升人群资产 在品牌建设和销售效果之间平 衡 ， 降本增效 对接品牌 GM/CIO 帮助品牌制定消费者运营策略 以 GM/CIO为核 心 ， 形 成多部门 协同 ， 共同为公司目标负责 目前对于消费品牌 ， GMV是目前唯一的指 标 ， 但也是一个相对短期的 ， 不可持续的结果指 标 ， 过程指标存在大量的 缺失 。 因此消费品牌数字化程度相较而言也还有非常大的提升空 间 ， 需要建立以 “ 人 ” 为中心的管理理念 ， 消费者将 成为重要的战略资产 ， 数字化的消费者洞察方式是未来构建品牌力的基 石 ， 实现从 重 GMV到重 LTV的演变 ， 从大流通 模式 走 向 DTC模式 GMV (结果指 标 ) 流量 转化率 客单价 客户数 LTV (过程指标 ) 客户价值 (ARPU) 消费品牌将接棒卖家成 为 主流 客 户 ， 从 数据 到 数据 赋 能 ， 从 重 GMV到 重 LTV， MarTech服 务商 前 景可期 随着电商渗透率 不 断提 升 、 数字化 能 力从互联网向其 他 行业延 展 ， 传统 品 牌商相信数据驱 动 和数字化转型的 力 量 ， 积极拥抱更 精 细的消费者洞察 和 运营模 式 。 同 时 ， 国潮兴起 、 大批新消费品牌涌 现 ， 天然贴近消费 者 ， 注重对用户的精准识 别 、 细颗粒度的标签化及精细化运 营 。 这 些 MarTech厂 商 的 优 质新 客 群 ， 从 单 一 看 重 GMV逐 渐 过 渡 到以 消 费者 为 中 心 、 对 消 费者 全 生 命 周期 进 行把 控 的 数 字化 管 理方 式 ， 孕 育大 量 需求 和 机 会 。 初 心 在这 一主题下进行了 接 连布局 ： 如为企 业 提供全栈 式 、 全 场 景数据智能解决 方 案的滴普科技 ； 专 注于多平台数据 打 通和全链路监测 管 理的数据服务商 新 略数智 ； 为新零售品牌 提 供私 域 社交 化 一站 式 解决 方 案的 星 云科 技 ； 通 过 数据 采 集分 析 帮品 牌 做智 能 种草 和 精准 营 销的 挖 数科 技 等 。 趋势 6： 面向业务人员 供 给 侧 云计算基础架构 ： 使业务部门可以脱离 IT部 门 采 购和实施 ， 自定义解决方案 云原生服务 ： 提供 API等丰富 、 敏捷的组件资源 跨端和跨平台领域的适配能力和前端工程体系逐 步成熟 需 求 侧 IT供 需 存 在 缺 口 ： 数 字 化转 型 和 新 经 济 企 业对 应 用需求大 ， 目前 IT响 应 速度难以满足快速迭代的 业务需求 Tech-savvy的业 务 人 员 出现 ： 数字原 生 代员 工 IT 素养高 ， 具备使用工具自建的能力 内部 应用 外部 应用 技术变革和用户需求推 动 软件 面 向业 务 人 员 、 注重 体 验 ， 低 代 码 / 无 代 码方 兴 未艾 软件面 向 业务 人 员 在 近年来 成 为真 实 可 感 的趋 势 ， 技术 的 门 槛 被大大 降 低 ， 人 人 都 可以是 应 用开 发 者 和 数据分 析 师 ， 做 到 曾 经只有 专 业人 员 能 做 到的事 情 。 这背后 的 驱动 因 素 一 部分来 源 于技 术 的 成 熟 ， 另 一 方面 来 自 用 户需求 的 变 化 ， 比 如 适应 了 C端 应用 软 件 体验的 员 工倒 逼 B端 软件体 验 升级 、 更 易 用 、 更灵 活 ， 数字原住民也将逐步进入职场 。 在这些 因 素的 影 响 下 ， 低代 码 、 无 代 码 创 业公司 呈 现井 喷 态 势 。 表格 类 产品 Airtable、 做工 作 流自 动 化 的 Zapier、 本 身 是文 档 但也可 以 用来 搭 建 网 站的 Notion等 ， 都真 正做 到了赋 能 业务 人 员 、 不需要 任 何编 程 能 力 。 初心 投 资的 黑 帕 云 ， 通过 提 供易 用 的 表 单产品 驱 动用 户 自 增 长 ， 降 低 企业 搭 建 数 字化应 用 的 门槛 ； Table+则通过自然语言搜索的方 式 ， 让 业 务人 员 ， 无 需 借助 专 业数 据 分析 师 的帮 忙 就能 实 现数 据 交 互 。 无编程要求 有一定编程要求 表格 / 文档 工作流 BI 网站 Mobile Apps BPM Internal Apps SaaS延展 Apps 经过几 年 发展 ， AI已 从技术 研 发进 入 大 规 模应用 的 阶 段 。 随 着 AI模 型 越来 越 成 熟 ， AI落 地 的成 功 与否 已 经不单 单 取决 于 AI模 型本身 ， 而是 从 数 据 处理到 最终 AI部署 的 全流 程 。 AI的 发展 将 会从 原 本的 以 AI模 型 为中 心 转向以 数 据和 应 用 为 中 心 ， 倒 逼 AI底层 框 架迭代 升 级 。 随 着 数 据井喷 以 及 AI应用 的 普适化 落地 ， 数据处 理 、 数据标签 、 特征 工 程 、 模 型训 练 和模 型 部署 等 方 面 ， 对自 动 化的 需 求越 来 越 强 ， 越来 越 多的 创 新公 司 在 AI Infra层面涌现 。 初心近 期 布局 的 CoCoPIE， 针 对 移 动 AI落 地场 景 ， 通过 对 于 软 件方面 模 型剪 枝 和 编 译方面 的 自动 化 引 擎 研 发 ， 能 批量 化 在 不 损失过 多 精度 的 情 况 下减少 模型的算力要求 ， 实现模型在移动 端 和低 端 硬件 上 的实 时 运 算 。 趋势 7： 人工智能 数据井喷 ， 市场将倒逼 AI 底层框架升 级 ， AI infra 领域会诞生创新型的创 业 公司 数据收集 与清理 数据标签与 特征工程 模型训练 模型部署 未来趋势 传统的 ETL工具缺乏灵活性 ， 同时对于非结构化数据支持性较差 在数据井喷的背景下 ， 传统的 ETL工具无法满足需求 ， 数据处理的自动化需求激增 ， 数 据分析师和开发者需要新的工具更好的建立和管理数据工作流 典型公司 传统的数据标注更依赖于人 力 ， 而随着相关技术愈发成 熟 ， 数据标注服务覆盖面越 广 ， 自动化程度也会随之提高 AI落地场景 ， 相关特征的选取需要商业分析师与数据科学家的相互配 合 ， 将行业 know- how与特征选取有机结合 针对 AI模型训练 ， 虽然开源框 架 (Tensorflow, MxNet, PyTorch, CNTK and Keras)依旧 是公认的王者 ， 但相关模型优化平台也得到了一定的关注 而随着 AI的实际应用逐渐普遍 ， 协作式数据科学平台的兴起则更强调数据科学家与商 业分析师之间的协作 AI正在大规模落地到各类企业应用以及 C端应用中 ， 在这一过程中与终端算力的适配性 以及算法运行的实时性都将对 AI模型的部署提出挑战 自动化的模型部署以及编译能够帮助模型更加规模化的落地和应用 企业在经历系统性的 IT 架构变革 ， 基于云原生的 性 能优 势 孕育 一 系列 新 的创 业 机会 丰富的场景及工程师红 利 ， 中 国 有望 打 造全 球 领先 的 开源 软 件企业 依靠 中国红利 打造 的 极致 软 件产 品 ， 将 以 中国 为 大本 营 出海 服 务全 球 用 户 ， 并实 现 可观 的 商业化 RPA 和 API 服务不存在替代关系 ， 强 需 求 ， 趋 势不 可 逆 ， 将 系统 性 得到 普 及 消费品牌将接棒卖家成 为 主流 客 户 ， 从 数据 到 数据 赋 能 ， 从 重 GMV 到 重 LTV， MarTech 服务商前景可期 技术变革和用户需求推 动 软件 面 向业 务 人 员 、 注重 体 验 ， 低 代 码 / 无 代 码方 兴 未艾 数据井喷 ， 市场将倒逼 AI 底层框架升级 ， AI infra 领域会诞生创新型的 创 业公司 云原生 开源 软件出海 大规模 自动化 MarTech 面向业务 人员 人工智能 01 02 03 04 05 06 07 初心资本投资组合 初心资 本 行业研究 谢谢观看