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起步于消费级物联网的AbleCloud，聚焦工业市场，从设备连接为基础，为企业提供数据采集、平台建设、数据分析、场景应用等整体解决方案。AbleCloud团队技术实力较强，在数据分析技术上布局较早，整体比较，AbleCloud做切的应用场景覆盖较深。发展战略上，AbleCloud在消费和工业两个领域的业务线将同步发展，深耕垂直领域，打造行业解决方案。
设备连接是物联网发展的基础，对于企业级客群而言，数据分析则是呼声更高的需求。
兼备设备连接、数据分析两大业务的物联网供应商不少，大多聚集在消费类产品领域，以满足设备管理等数据分析为主，鲜少涉及工业领域。而AbleCloud是同时在消费、工业两个领域同时布局的少数厂商之一。
AbleCloud成立于2014年，定位为物联网数据服务提供商，在成立之初就同步研发设备接入及应用开发、大数据分析及应用两个平台，设备连接与数据分析能力同时发展。
在物联网领域，兼顾这两个平台的业务打法并不多见。
消费级物联网起步，一流企业客群存在机会
在消费领域，产品设计相对简单，数据种类少，联网方式、设备接口、应用场景等比较标准。因此，消费类垂直物联网解决方案有较强的可复制性，整体行业起步较早，发展较快。
与大多数物联网厂商经历相似，AbleCloud早期客群聚集在消费类领域，在空净、厨电领域发展较快，获得了亚都、苏泊尔等行业领先企业客户。AbleCloud联合创始人崔潇扬认为，在消费类领域，参考SKU分类，物联网渗透率约在30-40%。
在消费级市场中，个别行业头部企业选择了自建物联网云平台，如美的、海尔等。此类物联网云平台以服务自身业务为主，打通产业链上下游是相对理想的发展方向。除了较难将平台能力输出给竞品以外，由于跨领域之间存在较大差异，这类平台也较难服务于跨领域企业。
此外，具有行业竞争力的一流企业客群，物联意愿强烈，具备付费能力，但物联网、大数据等新技术相对缺乏，是以AbleCloud为代表的第三方物联网供应商的主要目标客群。
从技术层面，目前物联网技术缺乏行业标准，各供应商在打造物联平台时，虽然功能描述基本类似，但具体实践差异较大，平台的通用性较差，由此，客户在更换供应商时，主要成本来自于平台重建。
从第三方供应商角度出发，在行业标准未落地前，平台差异性增加了供应商与客户间的粘性，复购率较高，第三方供应商在单一客户处成长较快。
探宝工业物联网，数据分析能力初现
工业领域，产品设计复杂，数据种类繁杂，联网的封闭协议较多，应用场景差异大。无论是设备连接、数据采集，还是数据分析、应用开发，较高的技术门槛和定制比例是工业应用中很难回避的问题。正因如此，工业类物联网解决方案咨询比例重，供应商少，整体行业起步较晚。
切入工程机械，是AbleCloud迈入工业的重要转折。
工程机械虽属于工业领域，但车辆设备运行相对独立，物联终端、数据采集是行业内当前的热点需求。在单体设备联网管理时，与消费级产品有相似之处，是从消费级领域向工业领域过渡的理想行业。
以叉车为例，AbleCloud从设备云端接入、定位追踪等基本的物联管理应用，逐步深入到核心部件故障预测，电池管理分析、生产工艺优化等数据分析类应用。从所解决的应用场景比较，AbleCloud的数据分析能力高于物联网行业供应商的平均水平，有较强的竞争力。
对于AbleCloud来讲，工业物联网业务当前处于起步阶段，营收贡献占比较少，但这部分客群对物联终端、云平台建设、数据分析等需求旺盛，客单价高，单个客户价值较大，是工业物联网领域的优质客群。
在工业领域，AbleCloud通过渠道+直销的方式开拓客户，与合作伙伴共同服务客户。通常情况下，AbleCloud用物联网的设计咨询服务切入，提供整体解决方案，从设备接入、数据采集、平台建设、再到数据分析及应用，与企业业务结合较深，自身成长较快。
评价模型
爱分析从应用场景、获客、客群、产品、技术等五个维度对AbleCloud做出评价。
应用场景。AbleCloud所切的应用场景包含设备接入及管理、数据分析及应用等方面，在应用场景的覆盖深度上略强于行业平均水平。
获客。在消费级物联网业务上，AbleCloud采用直销获客，目前服务了数十位客户，设备总接入量级在大几百万，处于行业平均水平。工业物联网业务，以渠道获客为主，服务工程车辆、电池行业的知名企业，紧密度较难确定。
客群。消费级业务的重点客户有亚都、苏泊尔等，工业级业务获得佛朗斯、康凯斯等知名企业，有较高的客群价值和付费能力，但不是垂直领域内最优质的客群。
产品。产品线相对完备，涵盖数据采集、数据分析、运营管理三大平台，布局物联网、大数据等领域，能够为企业提供相对完整的解决方案，在行业内具有竞争力。
技术。作为CEO，李海磊曾任小米开放云平台负责人、百度大数据平台、微软Bing架构师，有较强技术背景。此外，其核心团队来自百度、阿里巴巴、大唐移动通信等企业，在智能硬件、云平台、数据分析等领域有丰富经验，团队技术实力较强。
近日，爱分析对AbleCloud联合创始人兼运营副总裁崔潇扬进行访谈，现将部分内容分享如下。
三大平台产品支撑，布局消费、工业两大领域
爱分析：AbleCloud于2014年成立，至今三年期间经历了哪些发展阶段？
崔潇扬：2014年前后，我们看到硬件智能化趋势，判断未来应用的厂商会越来越多，起初想法是打造一个服务于更多企业的云平台。做了一年产品研发之后，2015年取得了苏泊尔、亚都等家居类客户，提供云服务。
2016年，Ablecloud的应用扩展到商用场景，如大型设备管理维护、租赁等非家居类领域。2017年，除了家居业务以外，还开拓了车辆金融服务、公共车辆的服务，以及工业类服务，像机床、新能源电池等。
爱分析：消费级物联网与工业物联网差异较大，AbleCloud是如何切入工业领域的？
崔潇扬：我们切入的时机比较合适。刚开始做民用企业，门槛不高，取得一些成绩后，工业4.0兴起，有企业主动找到我们做物联网。我们从工程机械开始，与民用类跨度不大，从单体设备管理逐渐延伸到工程机械核心部件，像叉车的铅酸电池管理分析，再到锂电池，越做越深。
爱分析：目前发布了哪些产品？
崔潇扬：AbleCloud的定位是提供物联网的数据服务，产品按功能分为三个组成：
第一部分，Matrix平台，用于实现数据收集与采集。通过对接设备采集数据，对数据做存储管理。同时，我们开放了接口，支持平台上应用的二次开发，满足客户的定制化需求。
第二部分，Inspire平台，主要功能是数据分析，例如消费类的用户行为分析、工业类的设备或产线的运营状况、预测性维护、材料溯源、工艺改进等应用场景。
第三部分，Genius是运营管理平台，为了降低企业的入门门槛，我们提供了一个运营管理平台，满足通用类的物联网需求。
爱分析：在数据采集平台中，可以通过API接口做应用开发，主要支持哪些系统的对接？
崔潇扬：主要包括Web、APP、CRM系统对接、云端应用对接等。从研发角度看，这是一个支持应用开发的PaaS平台，有很多API可以用来搭建IoT应用。
爱分析：数据分析平台业务开始于哪个阶段？采用怎样的市场策略？
崔潇扬：前两个平台是同步研发的。我们最初就把产品定义为企业IoT数据服务，数据采集与分析都少不了，运营平台发布稍晚一些。
数据分析服务，我们会聚焦在某几类产品上，对不同行业做不同模型，在将模型卖给行业客户。数据分析类模型差异很大，比如故障预测，在锅炉和压缩机的PHM模型是完全不同的。
爱分析：运营平台通过哪些方法降低了企业进入IoT的门槛？
崔潇扬：PaaS本身是技术性平台，前端没有直观使用的业务平台，所有人在使用平台时都需要二次开发。
但二次开发对企业有难度，在生态不成熟时，从业者较少，于是我们就开发了一个通用性平台，支持一些拖拽式的服务，以及相对简单的业务逻辑。
爱分析：在物联网技术层面，AbleCloud更看重哪些维度？
崔潇扬：接入设备数、稳定性、易用性。稳定性是长期要做的，易用性包括更快的开发能力，更快地试测水平，是企业特别要求。
爱分析：2017年新开拓的工业领域，会有哪些业务侧重？
崔潇扬：我们在工业物联网上有两方面布局，一个是工业互联网，一个是工业大数据。
工业互联网对应我们的数据采集业务，但工业采集要比民用采集要复杂很多。民用业务的数采工作用WIFI模块就能实现。在工业中，不是对接简单的物联网数据，还包括产线运维数据、工艺数据，ERP、MES系统，以及各种工业协议，需要积累较深，我们通过合作伙伴一起完成。
工业大数据，我们与高校或研究机构共建模型，像机械加工里的刀具磨损预测，新能源电池追溯、寿命管控、工艺改进等。
爱分析：对于工业市场，AbleCloud采用怎样的市场打法？
崔潇扬：首先会给客户规划大数据转型需要做几步，做整体的顶层设计，做好几年规划，每个节点的具体内容，包括产线、设备、管理体系、运维等多个方面，哪里需要设备接入、哪里需要数据分析。
多数情况下，我们以物联网的设计咨询服务切入，之后再做数据分析、解决需求。对工业企业来说，我们提供整体解决方案，是一个整体的系统集成，包含我们自己的产品，及外部的产品。
爱分析：工业领域，会重点关注哪些垂直行业？
崔潇扬：我们重点关注在工程机械、新能源、机械加工，市政环保等几个方面，会与单家企业越做越深。
设备接入营收过半，单个垂直领域做强做深
爱分析：目前整体来看，有多少个连接设备在使用AbleCloud的物联网服务？
崔潇扬：整体有大几百万台设备。
爱分析：完成一个设备接入物联网需求，成本大概会是什么量级？
崔潇扬：民用类的相对便宜，十几甚至几块钱都可以做到，单品会低于五块钱。工业级的按设备收每服务费，参考维保收费模式。工业对物联网的可靠性要求更高，主要关注点在安全性、平稳性、数据存储的时效性等。
工业中，设备物联的成本与设备单体价值有关系，以100万价值设备为例，接入服务的年费在百元左右。第二年价格有一定折扣，数据分析服务需要额外收费。
爱分析：两种客户占比如何？
崔潇扬：从客户数上说，消费类占八成，工业类占二成。
爱分析：像苏泊尔量级的客户，每年客单价大概是什么量级？
崔潇扬：初次项目是大几十万，包括平台开发、license费用等，后续项目在小几十万，主要是license费用。
爱分析：通常情况下，这几块业务用怎样的方式定价？
崔潇扬：目前定价模式尚未统一，主要参考设备接入量、上报频率、设备预期等维度，计算一个未来成本，核算后再平摊到每一个设备。
爱分析：目前阶段，整体团队规模如何？团队结构如何？
崔潇扬：目前有80人，分为两个业务部门和一个平台部门。两个业务团队分为消费、工业两个方向，平台部门平行支撑两个业务部门，技术人员占比在80%以上。
我们团队背景原来偏互联网，接触工业后，从西门子、研华等得到人才补充。我们和高校有合作，像北理、华中科大，在模型、品牌影响力等方面取得收获。
爱分析：两类市场分别采用怎样的销售模式？
崔潇扬：工业市场采用渠道代理+直销。消费类市场以直销为主，有些会与垂直领域的方案商合作。
爱分析：AbleCloud目前主要有哪些合作伙伴？
崔潇扬：主要是硬件生产。我们提供架构和嵌入式软件，合作伙伴提供硬件承载实体，主要与各种工业网关厂商，我们在工业互联网领域更像系统集成。
爱分析：在具体项目落地时，这三块业务以怎样的方式输出？
崔潇扬：项目会按照企业需求，有些客户需要连接，有些需要分析。通常情况下，运营平台与设备接入平台绑定较多。
爱分析：平均情况下，项目周期需要多长时间？
崔潇扬：大概1-2个月，用在前期沟通、方案确定的时间较长。
爱分析：在做数据分析时，接入哪些第三方数据？
崔潇扬：第三方数据以合作、开放的数据为主，也有商业购买。包括金融、出行、天气等数据。
爱分析：消费级领域，目前切的两类产品的市场分别有怎样特点？
崔潇扬：厨电市场的整体规模更大，空净市场的增长性更好。目前服务了近百家客户，客单价在10-20万/年，未来会做到一年大几十万。
爱分析：客户的复购率如何？更换供应商的成本有哪些？
崔潇扬：复购率较高，客户粘性很强。目前标准化程度不高，更换供应商的主要成本在于平台和对接，主要难度在于数据仓库重建。
我们判断，等行业标准出来之后，可能会产生一轮的再次升级，产品和平台重建。因此，云平台还有一次潜在销售机会。在此之后，行业集中度会更好，价格会更透明。短期来看，单个垂直领域会有一家做的比较好。IoT每个领域差异较大，各领域之间很难出现通用型产品。
消费级市场尚处冷静期，工业市场重在数据分析
爱分析：消费级业务有哪些市场策略？
崔潇扬：我们看好消费级物联网的潜在价值，未来还会经历较大的变化，但需要一定量的积累。这个行业在经过几年的初步发展后，大家开始琢磨产品到底应该怎么定性，规划怎么做起来，现状属于冷静期，经过洗牌之后，未来2-3年又会到一个爆发期。
技术需要靠业务驱动打磨，现在不缺技术，缺技术的整合。前两年技术整合很简单，要做智能化应用，先联网，再云服务搭建、数据分析搭建、前端应用，攒到一起。现在行业在细化发展，包括云的优化、AI的加入等。
爱分析：这个领域，与前两年相比，客户在技术或应用需求点上发生了哪些变化？
崔潇扬：大家对联网后的应用认知发生了变化。前两年需求比较简单，做的是基础，现在更考虑与用户的结合，探索一些新的模式。
如果客户在一个重服务行业，我们协助它来改善后期的服务维护；如果是重前端营销行业，我们侧重商业销售分析；如果是重智能化的行业，我们跟AI做打通。
爱分析：同行业的复制能力如何？
崔潇扬：民用产品设计原理趋同，各家差异在产品的设计体验上。做通了单家业务之后，有70%左右的参考性，定制部分不多。我们在空气净化器最开始做了亚都、苏泊尔，陆续又开拓了泽风、海润、豹米、空气堡等线上线下类领先客户。
爱分析：物联网在消费类产品中的渗透率如何？
崔潇扬：渗透率还不高，比如传统行业企业，在10个SKU中，只有3-4个是联网、智能化的。当然也要分品类，像亚都净化器是100%，加湿器是10%。
爱分析：现阶段，技术层面有哪些挑战？
崔潇扬：也有一些问题，像WIFI接入的稳定性、易用率都很差。NB-IoT不适合做室内，GPRS流量又贵。现在行业技术有分工，细节上做的东西很多。
爱分析：在行业层面，除了第三方创新公司以外，像云厂商、行业标杆企业也在开发，目前竞争格局是否已出现？
崔潇扬：有竞争，但各自所长，有的以覆盖线上为主，有的做线下，有的聚焦海外，有的做内销。只有超一流线的厂商才会自建，像美的、格力、海尔，二线以下的厂商会找第三方协助建设，剩下的会用公有。
爱分析：在工业领域，供应商对外提供的应用从功能描述上差距不大，像运营、PHM等，您认为各家差异有哪些？
崔潇扬：工业的行业壁垒在于两点，一是对行业熟悉度，二是行业资源。各家在技术和商务的匹配度，觉得了各家的切入点。各供应商做的产品基本上是以设备为主，再由设备驱动产线改造，最终目标是将产线与设备完全打通。
以电池为例，我们最先做设备的生命预测。原来单体设备无法完成复杂运算，我们提供对电池包的BMS数据收集监控，在云端用复杂模型做数据分析，计算出电池运行的极化电容、极化电阻等关键指标，预测电池的更换周期，解决维护性需求，减少备货。备货计算是电池行业的刚需，通过我们的数据分析，备货减少了50%。
后来，我们将这些数据与工艺数据对接，从原来单体分析发展到与产线结合。上一步计算出故障电池，再对电池追溯，通过RFID数据对接当天的工艺生产状况。
在电池生产过程中，压铸条件、温度湿度、员工进出次数等因素都会影响生产结果，从而可以预测不同批次的电池质量，再次优化备货。之后，再抽样分析每天工艺的水平变化与电池损坏关系，给出参数的修正参考，如压铸参数等。
爱分析：在大数据进入之前，电池行业的数据状况如何？
崔潇扬：信息化程度很低，每个系统是割裂的，没法做追溯。以前没有统一的数据平台，如果维保部门要追溯，要经过工艺部门、生产部门，可追溯性极低。所以现在我们会先建大数据平台，对接各样系统。
爱分析：发展战略上，会沿着消费和工业两条线，继续做深？
崔潇扬：是的。近期内不再扩行业。消费类的是空净、厨电、健康。现在目标是做深，做行业解决方案，做集成、做咨询，包含物联网+数据。