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                  文章正文
                  機智云:物聯網平臺選擇垂直行業的實踐與思考

                  發布時間:2023-11-23

                  現狀下,物聯網平臺普遍邁入到垂直細分行業構建云、邊、端整體解決方案。

                  但選擇細分行業的邏輯是什么?有哪些垂直領域具有可觀的“物聯網+”改造空間?通過推廣行業解決方案,物聯網平臺廠商能獲得什么?我們期盼用具體的企業案例來回答這些問題。

                  為此,物聯傳媒記者、AIoT星圖研究院分析師特別采訪了廣州機智云物聯網科技有限公司(下稱“機智云”)副總裁邢雁女士。

                  機智云從2009年開始做物聯網相關業務,第一階段在智能手機與硬件之間的軟件開發上產生豐富實戰經驗;第二階段開始將經驗沉淀為物聯網開發平臺;第三階段逐步將目標市場從消費電子擴大到工業物聯,平臺的功能從基礎的設備物聯,覆蓋到數據分析、AI智能、金融計費等諸多方面,以及在部分垂直行業提供涵蓋軟件、硬件、數據、算法的一站式解決方案。

                  目前,機智云開展業務的基礎依舊是積累十多年經驗的物聯網技術平臺,且除了在消費電子行業穩定發展,公司在紡織行業、水產養殖行業推出了廣受贊譽的AIoT數智化解決方案。


                  在紡織行業的運營邏輯

                  截止采訪時間,機智云平臺已連接了超過八十萬臺處于生產狀態的織機,并且在織機聯網的基礎上,優先做出了實時AI質檢方案——該方案通過部署在織布機上方的AI視覺機器人(亦是一臺內置算法的邊緣服務器),抓取布匹生產過程圖片并實時判斷瑕疵,實現邊織邊檢,已能夠檢出斷經、雙經、成片緯縮、各類檔子等40多種布匹的全類疵點,識別準確率達到90%以上。

                  AI質檢方案在織布環節創造了2大關鍵價值:

                  1)降本增效:傳統的人工質檢需要大量的人力投入和時間成本,且對質檢人員專業性要求高,人才市場缺口大;AI質檢方案能夠自動化完成質檢過程,不僅大大提高生產效率和質量穩定性,同時還能降低人力成本和工作風險,有助于企業實現生產成本的降低和效益的提高。

                  2)提升質量:傳統的人工質檢容易出現漏檢、誤檢等問題,導致生產效率低下和產品質量不穩定;AI質檢方案能夠自動檢測織布機生產的布料是否存在缺陷、破損、錯位等問題,對瑕疵自動分類、標記和輸出,并可及時通知擋車工檢修,提高了產品的質量可靠性和市場競爭力。

                  也許有人認為,行業內推AI質檢并不稀奇,無論是硬件廠商還是軟件方都多有嘗試,為此邢雁表示:

                  “在AI質檢這件事里,重要的不只是高清攝像頭這類識別設備和瑕疵識別算法,還要考慮待檢品本身的復雜性。看得見之后需要看得懂,如果是單一產品或固定產線產品,AI質檢實現相對容易,但對于像胚布這種材質和品類繁多,產線、產量、排期均不固定的產品,AI質檢的難度直接提升N個等級,所以整套方案還需要機智云的工業物聯網平臺、布匹瑕疵數據庫及AI大模型,持續的進行瑕疵數據積累和識別訓練。”

                  目前,致景科技是機智云在紡織領域最大的客戶,雙方建立了長期的深度合作,從織機聯網1.0階段共同向實時AI質檢2.0階段邁進,借助致景科技在垂直行業的渠道和資源,方案已廣泛落地。

                  另外,正是由于機智云在1.0階段積累了中國超過40%的織機數量,以及自身物聯網平臺的成熟穩定性,使實時AI質檢方案實施成本大幅降低,在眾多同類型產品中展現競爭力。

                  該方案目前的收費分為兩部分:硬件部分一次性銷售,軟件部分收取訂閱費。經多家工廠實施驗證,硬件平均6個月收回投資成本。

                  在淡水養殖行業的運營邏輯

                  機智云已經在淡水養殖行業扎根一年,將物聯網平臺及解決方案經驗與淡水養殖結合,開發圍繞淡水養殖環境的全套數字化解決方案,其中第一階段主要解決淡水魚塘對氧氣控制、水質控制、飼料投喂、場地監控等方面的數字化需求,降低人力成本,實現科學養殖并增加產量。

                  機智云在這個階段主要做了兩件事:

                  1. 借助機智云的平臺化優勢,將增氧機控制器、飼料投喂控制器、溶氧儀、PH值檢測儀、監控攝像頭等淡水養殖所需硬件接入機智云平臺,搭配小程序集中實現設備遠程控制、數據分析、故障報警及漁場管理,形成一套無門檻、標準化、低成本解決方案,可快速裝機。

                  2. 今年初并購了廣州一家控制器設備生產企業,將軟硬件整合,以代理商模式進行全國推廣。并從硬件設備銷售和軟件服務年費兩方面與代理商分潤,持續提高代理商積極性,促進方案快速落地。

                  目前,機智云淡水養殖方案部署到了全國2000多個城市鄉村,覆蓋面積在淡水養殖行業數字化總量中占到了約40%的份額。未來,機智云還將持續在該行業拓展內容和服務,例如與保險、銀行等金融機構合作為養殖戶提供幫助。

                  現有方案的收費模式同樣分為兩部分:一是銷售硬件設備;二是對軟件服務(如遠程運維、故障預警、科學養殖建議等)收取年費。

                  需要提及的是,機智云進入淡水養殖行業也存在一個關鍵契機——與飼料龍頭海大集團合作的飼料投喂機智能化的項目。

                  在數字化浪潮下,與用戶建立直接聯系是首要需求,但飼料本身是無法數字化的,如何通過飼料與用戶建立聯系?答案是圍繞飼料投喂設備進行數字化:

                  通過在飼料投喂器上增加傳感器,實現智能化控制,節省投喂人力成本。同時采集投喂數據并進行分析,指導養殖戶進行科學飼養,提升水產養殖質量。對于廠家來說,數字化可以幫助更好地規劃產品品類和產能。

                  而做完飼料投喂機的機智云,在深入到田間地頭后,發現淡水養殖行業符合機智云的產業篩選公式——產業規模大+市場分散+具備持續付費能力+改造空間大+市場競爭小。借助機智云物聯網平臺的軟硬件優勢,可以大規模降低改造成本,因此確定了在該行業的進一步投入。


                  低成本、低門檻、適合的銷售模式,物聯網平臺商業邏輯的重中之重

                  機智云選擇垂直行業是慎重的,并未高頻開拓新的賽道。

                  但從目前尤其重視的紡織行業、淡水養殖行業來看,不僅這些行業存在共性,機智云在每個行業行事邏輯也有共性。

                  所選行業共性表現在:都是企業分散、但產業規模大的行業。

                  例如我國紡織行業的市場規模高達5萬億,但有超過9成的規模來自于中小型紡織工廠;例如眼下政策對農業現代化、鄉村高質量發展有著力推動,但淡水水產養殖依然屬于粗放式的人工養殖模式,數字化程度不足10%,且超過90% 養殖戶都是散戶。

                  行事邏輯共性表現在:先通過大客戶定制需求了解行業需求,在確定深耕行業時,會基于這一行業的通用性需求和問題,對定制化方案進行優化和更新,提供一套行業適用的普適性解決方案。此時,所推的方案不追求一步到位的、高大上的改革,而是以階段性、低成本、投入產出比高的方式解決關鍵問題,追求在中小企業群體的大規模出貨和快速覆蓋。

                  據悉,機智云采用“爆品”策略,一般要在單一行業份額超過40% 后,才會計劃進入新的行業。

                  當然,“低成本”這一愿景的實現,與機智云物聯網平臺十多年的經驗和沉淀有密切關系;另外從公司層面,機智云十分強調成本優化,除了核心平臺的迭代工作,更愿意把復雜的業務交給生態伙伴去做。

                  眼下,機智云正在籌備C2輪融資,計劃在五年內完成上市。

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