橫跨消費與工業領域，AbleCloud重點布局數據服務

起步於消費級物聯網的AbleCloud，聚焦工業市場，從設備連接為基礎，為企業提供數據採集、平台建設、數據分析、場景應用等整體解決方案。AbleCloud團隊技術實力較強，在數據分析技術上布局較早，整體比較，AbleCloud做切的應用場景覆蓋較深。發展戰略上，AbleCloud在消費和工業兩個領域的業務線將同步發展，深耕垂直領域，打造行業解決方案。

指導 | 凱文

調研 | 李喆 關蕾

撰寫 | 關蕾

設備連接是物聯網發展的基礎，對於企業級客群而言，數據分析則是呼聲更高的需求。

兼備設備連接、數據分析兩大業務的物聯網供應商不少，大多聚集在消費類產品領域，以滿足設備管理等數據分析為主，鮮少涉及工業領域。而AbleCloud是同時在消費、工業兩個領域同時布局的少數廠商之一。

AbleCloud成立於2014年，定位為物聯網數據服務提供商，在成立之初就同步研發設備接入及應用開發、大數據分析及應用兩個平台，設備連接與數據分析能力同時發展。

在物聯網領域，兼顧這兩個平台的業務打法並不多見。

消費級物聯網起步，一流企業客群存在機會

在消費領域，產品設計相對簡單，數據種類少，聯網方式、設備介面、應用場景等比較標準。因此，消費類垂直物聯網解決方案有較強的可複製性，整體行業起步較早，發展較快。

與大多數物聯網廠商經歷相似，AbleCloud早期客群聚集在消費類領域，在空凈、廚電領域發展較快，獲得了亞都、蘇泊爾等行業領先企業客戶。AbleCloud聯合創始人崔瀟揚認為，在消費類領域，參考SKU分類，物聯網滲透率約在30-40%。

在消費級市場中，個別行業頭部企業選擇了自建物聯網雲平台，如美的、海爾等。此類物聯網雲平台以服務自身業務為主，打通產業鏈上下游是相對理想的發展方向。除了較難將平台能力輸出給競品以外，由於跨領域之間存在較大差異，這類平台也較難服務於跨領域企業。

此外，具有行業競爭力的一流企業客群，物聯意願強烈，具備付費能力，但物聯網、大數據等新技術相對缺乏，是以AbleCloud為代表的第三方物聯網供應商的主要目標客群。

從技術層面，目前物聯網技術缺乏行業標準，各供應商在打造物聯平台時，雖然功能描述基本類似，但具體實踐差異較大，平台的通用性較差，由此，客戶在更換供應商時，主要成本來自於平台重建。

從第三方供應商角度出發，在行業標準未落地前，平台差異性增加了供應商與客戶間的粘性，復購率較高，第三方供應商在單一客戶處成長較快。

探寶工業物聯網，數據分析能力初現

工業領域，產品設計複雜，數據種類繁雜，聯網的封閉協議較多，應用場景差異大。無論是設備連接、數據採集，還是數據分析、應用開發，較高的技術門檻和定製比例是工業應用中很難迴避的問題。正因如此，工業類物聯網解決方案諮詢比例重，供應商少，整體行業起步較晚。

切入工程機械，是AbleCloud邁入工業的重要轉折。

工程機械雖屬於工業領域，但車輛設備運行相對獨立，物聯終端、數據採集是行業內當前的熱點需求。在單體設備聯網管理時，與消費級產品有相似之處，是從消費級領域向工業領域過渡的理想行業。

以叉車為例，AbleCloud從設備雲端接入、定位追蹤等基本的物聯管理應用，逐步深入到核心部件故障預測，電池管理分析、生產工藝優化等數據分析類應用。從所解決的應用場景比較，AbleCloud的數據分析能力高於物聯網行業供應商的平均水平，有較強的競爭力。

對於AbleCloud來講，工業物聯網業務當前處於起步階段，營收貢獻佔比較少，但這部分客群對物聯終端、雲平台建設、數據分析等需求旺盛，客單價高，單個客戶價值較大，是工業物聯網領域的優質客群。

在工業領域，AbleCloud通過渠道+直銷的方式開拓客戶，與合作夥伴共同服務客戶。通常情況下，AbleCloud用物聯網的設計諮詢服務切入，提供整體解決方案，從設備接入、數據採集、平台建設、再到數據分析及應用，與企業業務結合較深，自身成長較快。

評價模型

愛分析從應用場景、獲客、客群、產品、技術等五個維度對AbleCloud做出評價。

應用場景。AbleCloud所切的應用場景包含設備接入及管理、數據分析及應用等方面，在應用場景的覆蓋深度上略強於行業平均水平。

獲客。在消費級物聯網業務上，AbleCloud採用直銷獲客，目前服務了數十位客戶，設備總接入量級在大幾百萬，處於行業平均水平。工業物聯網業務，以渠道獲客為主，服務工程車輛、電池行業的知名企業，緊密度較難確定。

客群。消費級業務的重點客戶有亞都、蘇泊爾等，工業級業務獲得佛朗斯、康凱斯等知名企業，有較高的客群價值和付費能力，但不是垂直領域內最優質的客群。

產品。產品線相對完備，涵蓋數據採集、數據分析、運營管理三大平台，布局物聯網、大數據等領域，能夠為企業提供相對完整的解決方案，在行業內具有競爭力。

技術。作為CEO，李海磊曾任小米開放雲平台負責人、百度大數據平台、微軟Bing架構師，有較強技術背景。此外，其核心團隊來自百度、阿里巴巴、大唐移動通信等企業，在智能硬體、雲平台、數據分析等領域有豐富經驗，團隊技術實力較強。

近日，愛分析對AbleCloud聯合創始人兼運營副總裁崔瀟揚進行訪談，現將部分內容分享如下。

三大平台產品支撐，布局消費、工業兩大領域

愛分析：AbleCloud於2014年成立，至今三年期間經歷了哪些發展階段？

崔瀟揚：2014年前後，我們看到硬體智能化趨勢，判斷未來應用的廠商會越來越多，起初想法是打造一個服務於更多企業的雲平台。做了一年產品研發之後，2015年取得了蘇泊爾、亞都等家居類客戶，提供雲服務。

2016年，Ablecloud的應用擴展到商用場景，如大型設備管理維護、租賃等非家居類領域。2017年，除了家居業務以外，還開拓了車輛金融服務、公共車輛的服務，以及工業類服務，像機床、新能源電池等。

愛分析：消費級物聯網與工業物聯網差異較大，AbleCloud是如何切入工業領域的？

崔瀟揚：我們切入的時機比較合適。剛開始做民用企業，門檻不高，取得一些成績後，工業4.0興起，有企業主動找到我們做物聯網。我們從工程機械開始，與民用類跨度不大，從單體設備管理逐漸延伸到工程機械核心部件，像叉車的鉛酸電池管理分析，再到鋰電池，越做越深。

愛分析：目前發布了哪些產品？

崔瀟揚：AbleCloud的定位是提供物聯網的數據服務，產品按功能分為三個組成：

第一部分，Matrix平台，用於實現數據收集與採集。通過對接設備採集數據，對數據做存儲管理。同時，我們開放了介面，支持平台上應用的二次開發，滿足客戶的定製化需求。

第二部分，Inspire平台，主要功能是數據分析，例如消費類的用戶行為分析、工業類的設備或產線的運營狀況、預測性維護、材料溯源、工藝改進等應用場景。

第三部分，Genius是運營管理平台，為了降低企業的入門門檻，我們提供了一個運營管理平台，滿足通用類的物聯網需求。

愛分析：在數據採集平台中，可以通過API介面做應用開發，主要支持哪些系統的對接？

崔瀟揚：主要包括Web、APP、CRM系統對接、雲端應用對接等。從研發角度看，這是一個支持應用開發的PaaS平台，有很多API可以用來搭建IoT應用。

愛分析：數據分析平台業務開始於哪個階段？採用怎樣的市場策略？

崔瀟揚：前兩個平台是同步研發的。我們最初就把產品定義為企業IoT數據服務，數據採集與分析都少不了，運營平台發布稍晚一些。

數據分析服務，我們會聚焦在某幾類產品上，對不同行業做不同模型，在將模型賣給行業客戶。數據分析類模型差異很大，比如故障預測，在鍋爐和壓縮機的PHM模型是完全不同的。

愛分析：運營平台通過哪些方法降低了企業進入IoT的門檻？

崔瀟揚：PaaS本身是技術性平台，前端沒有直觀使用的業務平台，所有人在使用平台時都需要二次開發。

但二次開發對企業有難度，在生態不成熟時，從業者較少，於是我們就開發了一個通用性平台，支持一些拖拽式的服務，以及相對簡單的業務邏輯。

愛分析：在物聯網技術層面，AbleCloud更看重哪些維度？

崔瀟揚：接入設備數、穩定性、易用性。穩定性是長期要做的，易用性包括更快的開發能力，更快地試測水平，是企業特別要求。

愛分析：2017年新開拓的工業領域，會有哪些業務側重？

崔瀟揚：我們在工業物聯網上有兩方面布局，一個是工業互聯網，一個是工業大數據。

工業互聯網對應我們的數據採集業務，但工業採集要比民用採集要複雜很多。民用業務的數采工作用WIFI模塊就能實現。在工業中，不是對接簡單的物聯網數據，還包括產線運維數據、工藝數據，ERP、MES系統，以及各種工業協議，需要積累較深，我們通過合作夥伴一起完成。

工業大數據，我們與高校或研究機構共建模型，像機械加工里的刀具磨損預測，新能源電池追溯、壽命管控、工藝改進等。

愛分析：對於工業市場，AbleCloud採用怎樣的市場打法？

崔瀟揚：首先會給客戶規劃大數據轉型需要做幾步，做整體的頂層設計，做好幾年規劃，每個節點的具體內容，包括產線、設備、管理體系、運維等多個方面，哪裡需要設備接入、哪裡需要數據分析。

多數情況下，我們以物聯網的設計諮詢服務切入，之後再做數據分析、解決需求。對工業企業來說，我們提供整體解決方案，是一個整體的系統集成，包含我們自己的產品，及外部的產品。

愛分析：工業領域，會重點關注哪些垂直行業？

崔瀟揚：我們重點關注在工程機械、新能源、機械加工，市政環保等幾個方面，會與單家企業越做越深。

設備接入營收過半，單個垂直領域做強做深

愛分析：目前整體來看，有多少個連接設備在使用AbleCloud的物聯網服務？

崔瀟揚：整體有大幾百萬台設備。

愛分析：完成一個設備接入物聯網需求，成本大概會是什麼量級？

崔瀟揚：民用類的相對便宜，十幾甚至幾塊錢都可以做到，單品會低於五塊錢。工業級的按設備收每服務費，參考維保收費模式。工業對物聯網的可靠性要求更高，主要關注點在安全性、平穩性、數據存儲的時效性等。

工業中，設備物聯的成本與設備單體價值有關係，以100萬價值設備為例，接入服務的年費在百元左右。第二年價格有一定折扣，數據分析服務需要額外收費。

愛分析：兩種客戶佔比如何？

崔瀟揚：從客戶數上說，消費類佔八成，工業類佔二成。

愛分析：像蘇泊爾量級的客戶，每年客單價大概是什麼量級？

崔瀟揚：初次項目是大幾十萬，包括平台開發、license費用等，後續項目在小几十萬，主要是license費用。

愛分析：通常情況下，這幾塊業務用怎樣的方式定價？

崔瀟揚：目前定價模式尚未統一，主要參考設備接入量、上報頻率、設備預期等維度，計算一個未來成本，核算後再平攤到每一個設備。

愛分析：目前階段，整體團隊規模如何？團隊結構如何？

崔瀟揚：目前有80人，分為兩個業務部門和一個平台部門。兩個業務團隊分為消費、工業兩個方向，平台部門平行支撐兩個業務部門，技術人員佔比在80%以上。

我們團隊背景原來偏互聯網，接觸工業後，從西門子、研華等得到人才補充。我們和高校有合作，像北理、華中科大，在模型、品牌影響力等方面取得收穫。

愛分析：兩類市場分別採用怎樣的銷售模式？

崔瀟揚：工業市場採用渠道代理+直銷。消費類市場以直銷為主，有些會與垂直領域的方案商合作。

愛分析：AbleCloud目前主要有哪些合作夥伴？

崔瀟揚：主要是硬體生產。我們提供架構和嵌入式軟體，合作夥伴提供硬體承載實體，主要與各種工業網關廠商，我們在工業互聯網領域更像系統集成。

愛分析：在具體項目落地時，這三塊業務以怎樣的方式輸出？

崔瀟揚：項目會按照企業需求，有些客戶需要連接，有些需要分析。通常情況下，運營平台與設備接入平台綁定較多。

愛分析：平均情況下，項目周期需要多長時間？

崔瀟揚：大概1-2個月，用在前期溝通、方案確定的時間較長。

愛分析：在做數據分析時，接入哪些第三方數據？

崔瀟揚：第三方數據以合作、開放的數據為主，也有商業購買。包括金融、出行、天氣等數據。

愛分析：消費級領域，目前切的兩類產品的市場分別有怎樣特點？

崔瀟揚：廚電市場的整體規模更大，空凈市場的增長性更好。目前服務了近百家客戶，客單價在10-20萬/年，未來會做到一年大幾十萬。

愛分析：客戶的復購率如何？更換供應商的成本有哪些？

崔瀟揚：復購率較高，客戶粘性很強。目前標準化程度不高，更換供應商的主要成本在於平台和對接，主要難度在於數據倉庫重建。

我們判斷，等行業標準出來之後，可能會產生一輪的再次升級，產品和平台重建。因此，雲平台還有一次潛在銷售機會。在此之後，行業集中度會更好，價格會更透明。短期來看，單個垂直領域會有一家做的比較好。IoT每個領域差異較大，各領域之間很難出現通用型產品。

消費級市場尚處冷靜期，工業市場重在數據分析

愛分析：消費級業務有哪些市場策略？

崔瀟揚：我們看好消費級物聯網的潛在價值，未來還會經歷較大的變化，但需要一定量的積累。這個行業在經過幾年的初步發展後，大家開始琢磨產品到底應該怎麼定性，規劃怎麼做起來，現狀屬於冷靜期，經過洗牌之後，未來2-3年又會到一個爆發期。

技術需要靠業務驅動打磨，現在不缺技術，缺技術的整合。前兩年技術整合很簡單，要做智能化應用，先聯網，再雲服務搭建、數據分析搭建、前端應用，攢到一起。現在行業在細化發展，包括雲的優化、AI的加入等。

愛分析：這個領域，與前兩年相比，客戶在技術或應用需求點上發生了哪些變化？

崔瀟揚：大家對聯網後的應用認知發生了變化。前兩年需求比較簡單，做的是基礎，現在更考慮與用戶的結合，探索一些新的模式。

如果客戶在一個重服務行業，我們協助它來改善後期的服務維護；如果是重前端營銷行業，我們側重商業銷售分析；如果是重智能化的行業，我們跟AI做打通。

愛分析：同行業的複製能力如何？

崔瀟揚：民用產品設計原理趨同，各家差異在產品的設計體驗上。做通了單家業務之後，有70%左右的參考性，定製部分不多。我們在空氣凈化器最開始做了亞都、蘇泊爾，陸續又開拓了澤風、海潤、豹米、空氣堡等線上線下類領先客戶。

愛分析：物聯網在消費類產品中的滲透率如何？

崔瀟揚：滲透率還不高，比如傳統行業企業，在10個SKU中，只有3-4個是聯網、智能化的。當然也要分品類，像亞都凈化器是100%，加濕器是10%。

愛分析：現階段，技術層面有哪些挑戰？

崔瀟揚：也有一些問題，像WIFI接入的穩定性、易用率都很差。NB-IoT不適合做室內，GPRS流量又貴。現在行業技術有分工，細節上做的東西很多。

愛分析：在行業層面，除了第三方創新公司以外，像雲廠商、行業標杆企業也在開發，目前競爭格局是否已出現？

崔瀟揚：有競爭，但各自所長，有的以覆蓋線上為主，有的做線下，有的聚焦海外，有的做內銷。只有超一流線的廠商才會自建，像美的、格力、海爾，二線以下的廠商會找第三方協助建設，剩下的會用公有。

愛分析：在工業領域，供應商對外提供的應用從功能描述上差距不大，像運營、PHM等，您認為各家差異有哪些？

崔瀟揚：工業的行業壁壘在於兩點，一是對行業熟悉度，二是行業資源。各家在技術和商務的匹配度，覺得了各家的切入點。各供應商做的產品基本上是以設備為主，再由設備驅動產線改造，最終目標是將產線與設備完全打通。

以電池為例，我們最先做設備的生命預測。原來單體設備無法完成複雜運算，我們提供對電池包的BMS數據收集監控，在雲端用複雜模型做數據分析，計算出電池運行的極化電容、極化電阻等關鍵指標，預測電池的更換周期，解決維護性需求，減少備貨。備貨計算是電池行業的剛需，通過我們的數據分析，備貨減少了50%。

後來，我們將這些數據與工藝數據對接，從原來單體分析發展到與產線結合。上一步計算出故障電池，再對電池追溯，通過RFID數據對接當天的工藝生產狀況。

在電池生產過程中，壓鑄條件、溫度濕度、員工進出次數等因素都會影響生產結果，從而可以預測不同批次的電池質量，再次優化備貨。之後，再抽樣分析每天工藝的水平變化與電池損壞關係，給出參數的修正參考，如壓鑄參數等。

愛分析：在大數據進入之前，電池行業的數據狀況如何？

崔瀟揚：信息化程度很低，每個系統是割裂的，沒法做追溯。以前沒有統一的數據平台，如果維保部門要追溯，要經過工藝部門、生產部門，可追溯性極低。所以現在我們會先建大數據平台，對接各樣系統。

愛分析：發展戰略上，會沿著消費和工業兩條線，繼續做深？

崔瀟揚：是的。近期內不再擴行業。消費類的是空凈、廚電、健康。現在目標是做深，做行業解決方案，做集成、做諮詢，包含物聯網+數據。

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