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大华股份:B 端不可能出现一家独大和垄断,目前处于拼市占率和增速阶段

作者:余快
2021/10/04 12:09


大华股份:B 端不可能出现一家独大和垄断,目前处于拼市占率和增速阶段

近日,大华股份举行了投资者问答会议。

大华在企业业务希望有一个新的标签,不再是纯粹的安防为主的视频监控厂家,而是参与数字化浪潮的厂商。

工信部的副部长曾在论坛交流中表示,企业如果要做数字化转型,要先去找最痛的点,然后再去做技术和业务的融合的应用。以降本增效为目标,去做衡量。这与大华的理念非常一致。

有些国企有数字化转型指标,但存在盲区。为此,大华做了大量实践,希望切入客户痛点。

大华2013年搬到目前的园区时,并没有AI,某些智能化应用较浅,真正大规模应用是大华在点点滴滴中不断尝试出来。

比如园区管理,在现有方案之前,也没有了解到监管单位对企业限电要求,原本限电一刀切,某几个楼层或者区域直接停电,这个过程很痛苦。

目前园区内部的空调已经做到了智能控制,可以学习每个场景下的用户使用习惯。下班后大家会关灯,但容易忘记关空调,这些东西无法通过人工管得非常细。考虑到空调使用年限久,不同空调的制冷效果不同,不同的场所、位置,感受也是不一样的。目前园区空调能耗能够降低20%-30%。

照明通过人体感应的模式,通过延时的策略,确保有人的时候灯亮,没人后自动熄灯。

大华通过制定合理的空调调控策略,既能够达到能耗降低目标,又不影响日常工作效率。

目前大华对不同回路上的用电情况做检测,对公用的设备做定时管控。

大华先在自己园区做相应的试点,在其他行业也进行应用和拓展,不仅是纯粹的安全,而是延伸出来的其他应用点,甚至是新的商业模式。

除了报警之外,还有电器、火灾之类的方向、资产的保全。比如连锁商超的冰柜,如果冰柜断电后里面的东西坏掉,不需要他们自己来赔,会有其他地方来做内部的赔付。大华可以监测冰柜是否有异常宕机或者断电,来做一些资产保全。

比如降低人工的开销,大华与农牧养殖企业合作,进行养殖环境感知。

比如水产养殖,含氧量降低之后,之前通过人工打开增氧泵,也许后半夜人会形成一定的惰性,导致损失;目前直接通过自动的方式来做资产保全。

诸如此类,大华挖掘出很多应用场景,未来也会有更多应用的机会。

大华在原来的园区多年的高效办公、节能降耗方面的积累,已经较成熟,能够大规模复制应用,帮助企业大楼做改善。

制造领域。

大华在原来工厂范围内做了试点应用,包括机器人、机器视觉以及其他一些数字化的能力,在互联网大会上,5G工厂在评比中获得了第三名的荣誉。

大华希望对外做孵化和输出。比如数字化月台,在大型企业上已经做了一些应用。机器人搬运这块,可以节省人力,还可以通过合理科学的调度,节省搬运所需的物料成本损耗。

大华在自己的园区、下雨客户中也得到了相应的验证。

大华希望在工业领域做拓展,目前大华工厂已经率先做了一条线的试点,探讨将工业基础底层的数据与大华的视频数据融合。

融合的确存在难度,因为工业底层的数据并非标准化,尤其是一些老式设备,采集难度大,采集以后如何应用也较难。

但是大华目前在工业素材方面有一些较好的合作伙伴,大华也具备视频拼接、融合、基于时间服务器上的视频切片能力以及数据联动的能力。通过这种方式,大华也拓展了不少工业客户,大华从工业数据的源头DCS、PLC系统去取数,去真正切进去,而不是从mes系统取(mes系统的数据一般已经是经过加工的了)。

基于大华企业数字化的基座,把一些私有化部署能力、公有云部署能力、开放能力、数据运营能力,把过往大华所有的能力做了相应的整合,再联合数字化生态合作伙伴,为企业业务做相应的服务升级。

在底层维度,大华有丰富的感知技术手段,全频率感知技术从音频、到毫米波雷达、到X光机、可见光机等等。

总体来说,大华希望打造新的标签,不再是安防企业,希望能够提高企业的生产和业务能力,降本增效来体现我们为企业创造的价值。

以下是调研全文重要内容,雷锋网(公众号:雷锋网)作了不改变原意的整理与编辑:

Q:对甲方的收费模式,会是一个什么样的合同方式?

A:基本上还是基于定义清楚客户需求之后,然后我们自身内部投入,综合得出一个最终我们要达到的收益目标,去跟客户交流。交流之前,实际上我们也有相应的技术规格书,也会和客户提前做一些确认。

企业当前有两种主流方式:

1)当前最主要的模式:一个合同签下来,之后我们每年进行例行的升级以及新需求添加。企业都是算账的,如果500w买了方案之后能节省(或者赚回)1000w,这个事情企业就愿意干。所以每年新需求的扩充是很常见的,因为其实企业数字化目前很多行业都还只是在试点阶段,没有像大家想象的全面铺开。

2)我们其实也在尝试另外的收费模式,比如说给你节省多少成本下来之后,按照分成模式。举个例子,用电,一年可能节省20%-30%的电费,节省的部分比七三开。

Q:客户的采购预算是归在哪个部门的?IT?

A:IT只是一个服务支撑部门,现在和我们打交道的基本都是他们的主营生产与管理部门。像产线的这块,基本上你只能跟他的生产部门去打交道,因为他才是主导决策升级改造的。像企业的整体管理方面,主要是公司的运营部门在看。比如韵达的物流系统改造,肯定不是韵达IT开发团队来决定的,而是韵达的老板来决定,IT只是一个小团队参与其中。这种决策一般都是老板或者副总级别的人负责。

软硬件也不会分开,因为没法分开。况且老板的决策主要是基于一个整包能为他省多少钱来判断的,当前企业业务更多还是从上往下去推的,没有分到软硬件拆开那么细。软件这块大华单独提出来讲,主要是因为未来客户粘性和价值的提升,主要还要靠软件,因此希望用外部机制来倒逼内部考核,这样才会在以后我们数字化转型升级上发挥重要作用。

Q:过去一年到现在,公司人员调整差不多完成,新增人员也比较多,公司业务基本步入正轨,公司觉得自身主要变化在哪里?哪些地方进步比较大,哪些地方还有不足?

A:我们20年开始管理层确实出现了一个波动,新的管理层上来以后,更多还是务实低调做事情,大华在过去的两三年其实是蛰伏的状态。一方面是内部管理本身是需要积蓄能量,另外一方面受外部的打压,本身也比较低调,资本市场对大华的认知还停留在两年以前。大家觉得我们在AI没有投入,在底座能力、AI能力、B端拓展能力没有进展。但实际上最近给大家呈现出来的,前面这些ppt,都是我们这2,3年蛰伏的结果。

从人员上来讲,全年增加3000人,上半年到了一部分,下半年陆陆续续也还会再增加,主要以应届生为主,在下半年11月份可能会有一些社招人员。新增的人员结构分两种,一是应届硕士生,另一方面是真正懂各个行业Know-how的专家,因为在各行各业做解决方案的时候,要懂这个行业。

我们的流程是先和大企业合作,大企业不管是资本开支意愿,还是数字化转型能力,还是对行业的了解和前瞻,都是更强的,我们通常先合作打标杆。再往后就是覆盖腰部客户、长尾客户,定制化程度会逐渐减弱,越是头部越是定制化多。

整个逻辑就是这样的,可能现在还处在和龙头企业打标杆、互相学习、拜对方为导师的阶段,企业数字化转型之路才刚刚开始。

Q:制造业的数字化转型要搞项目制,耗人头,盈利能力较差,您怎么看这件事?

A:跟大家分享一个数据参考一下,感受一下我们在不同层级里定制化的不同水平以及人力消耗水平。在跟龙头打标杆的时候,基本上是五五开的,5成是我的通用技术,5成是根据公司和行业情况的定制化。到了老三老四,基本上七八成是原本积累的共用的,两三成还在定制,因为不管怎么样,都要把它自己的系统、管理理念融入进来。再往下,最长尾的小客户,一套相对标准的卖给他就够了。

Q:以养猪行业为例,公司做了牧原的项目,必然会和他们产生充分的沟通,牧原估计也不希望我们再去做别的大型养猪场项目,公司如何处理?

A:下游行业的老大、老二不可能都找同一家供应商,B端不可能出现一家独大和垄断。所以目前在很多企业的招投标过程中,我们和海康相互见不到很正常,大家各做各的,现在讲的就是市占率、景气度和增速,是第二增长曲线,抓住企业化数字转型浪潮。

另外,我们和客户会签保密协议,再做别的大客户的时候,不会告诉他们行业老大的逻辑,会告诉你有哪些模块,但是我不会告诉你它背后的经营管理逻辑、原则以及细节,会有一些限制在里面。当然,如果老大老二竞争非常激烈,为了避嫌肯定会找不同的供应商,行业特点反而是我们的机会,不是我们的劣势。

在企业的产品线大家是重合的,但可以看看我们这几年来海外的增长,我们2B的增长跟2G的增长是完全不一样的。在公平竞争的环境下,市场可能会看出大华真正的一些能力。

Q:算法会牵扯到企业本身内部机密数据,算法是公司跟企业一起做,还是客户自己找人做?

A:客户不会自己搞算法。第一种方式,在一些场景下,大华跟客户一起定制算法。第二种,是把大华本身通用的算法优化一下去适应它这个场景。第三种是通过大华的人工智能的开放平台,是一个训练算法的工具平台,客户可以提供素材训练去自己训练出算法,加载到设备和平台里面,就可以了。算法对应的场景实在是太多了,我们不可能所有都自己做的。对特别细分领域,要么外包,要么就是他自己去训练。

Q:刚才听领导们介绍,公司的行业应用方案,投资回收周期短的有几个月,长的也就一年多,一般行业如果投资回周期能到三五年,老板都特别愿意上了。为什么公司的投资回报周期那么短?是一个理论测算的结果吗?如果这么短的话,为什么不可以把我们的招投标价格定高一些?

A:第一,我们这一块其实还是电子产品,由于摩尔定律的存在,我这一套设备上完了以后,它还是有一定的周期的。

第二,产品品类不一样,对应的投资回报周期不同。比如说像AGV这样单独的一个小车,它解决的就是一个人员的效率问题,其实我很快就能算出来,比如它解放了多少人工的成本,大概这个车的成本是多少,然后基本上6~8个月就能回收出来,算起来比较简单。还有刚才我们看到视频上有一些替代人工的工具,这种东西是很容易算出来的,但是像有一些良率,像一些成品,一些减少工作危险性,还有一些不得不去投入的东西,这些东西是没有办法算的。为什么我们去跟龙头打标杆,因为是龙头他自己先提出这样的诉求,比如说养猪,每年出栏量几千万头,他都要把猪过一下称一下体重,这件事情得需要多少人力?如果通过体积相关的算法就能直接测算出他的体重,知道什么时候该拉出去宰了,什么时候不用喂饲料了,这个东西可能没有办法直观算出来这个功能帮他节省了多少成本,但是企业家自己心里有本账,需要数字化的能力做辅助,大量减少人工,节约人员费用,避免猪瘟发生,减少人和猪的接触,里面有很多维度的因素,最终导致了订单成交。不同的行业,对投资回报周期有不同的理解,所以项目上马的意愿也不尽相同。雷锋网雷锋网雷锋网

本文来源:国盛计算机


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