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      大華股份:B 端不可能出現一家獨大和壟斷,目前處于拼市占率和增速階段

      本文作者: 余快 2021-10-04 12:09
      導語:公平競爭環境下,市場會看出大華真正的能力。


      大華股份:B 端不可能出現一家獨大和壟斷,目前處于拼市占率和增速階段

      近日,大華股份舉行了投資者問答會議。

      大華在企業業務希望有一個新的標簽,不再是純粹的安防為主的視頻監控廠家,而是參與數字化浪潮的廠商。

      工信部的副部長曾在論壇交流中表示,企業如果要做數字化轉型,要先去找最痛的點,然后再去做技術和業務的融合的應用。以降本增效為目標,去做衡量。這與大華的理念非常一致。

      有些國企有數字化轉型指標,但存在盲區。為此,大華做了大量實踐,希望切入客戶痛點。

      大華2013年搬到目前的園區時,并沒有AI,某些智能化應用較淺,真正大規模應用是大華在點點滴滴中不斷嘗試出來。

      比如園區管理,在現有方案之前,也沒有了解到監管單位對企業限電要求,原本限電一刀切,某幾個樓層或者區域直接停電,這個過程很痛苦。

      目前園區內部的空調已經做到了智能控制,可以學習每個場景下的用戶使用習慣。下班后大家會關燈,但容易忘記關空調,這些東西無法通過人工管得非常細。考慮到空調使用年限久,不同空調的制冷效果不同,不同的場所、位置,感受也是不一樣的。目前園區空調能耗能夠降低20%-30%。

      照明通過人體感應的模式,通過延時的策略,確保有人的時候燈亮,沒人后自動熄燈。

      大華通過制定合理的空調調控策略,既能夠達到能耗降低目標,又不影響日常工作效率。

      目前大華對不同回路上的用電情況做檢測,對公用的設備做定時管控。

      大華先在自己園區做相應的試點,在其他行業也進行應用和拓展,不僅是純粹的安全,而是延伸出來的其他應用點,甚至是新的商業模式。

      除了報警之外,還有電器、火災之類的方向、資產的保全。比如連鎖商超的冰柜,如果冰柜斷電后里面的東西壞掉,不需要他們自己來賠,會有其他地方來做內部的賠付。大華可以監測冰柜是否有異常宕機或者斷電,來做一些資產保全。

      比如降低人工的開銷,大華與農牧養殖企業合作,進行養殖環境感知。

      比如水產養殖,含氧量降低之后,之前通過人工打開增氧泵,也許后半夜人會形成一定的惰性,導致損失;目前直接通過自動的方式來做資產保全。

      諸如此類,大華挖掘出很多應用場景,未來也會有更多應用的機會。

      大華在原來的園區多年的高效辦公、節能降耗方面的積累,已經較成熟,能夠大規模復制應用,幫助企業大樓做改善。

      制造領域。

      大華在原來工廠范圍內做了試點應用,包括機器人、機器視覺以及其他一些數字化的能力,在互聯網大會上,5G工廠在評比中獲得了第三名的榮譽。

      大華希望對外做孵化和輸出。比如數字化月臺,在大型企業上已經做了一些應用。機器人搬運這塊,可以節省人力,還可以通過合理科學的調度,節省搬運所需的物料成本損耗。

      大華在自己的園區、下雨客戶中也得到了相應的驗證。

      大華希望在工業領域做拓展,目前大華工廠已經率先做了一條線的試點,探討將工業基礎底層的數據與大華的視頻數據融合。

      融合的確存在難度,因為工業底層的數據并非標準化,尤其是一些老式設備,采集難度大,采集以后如何應用也較難。

      但是大華目前在工業素材方面有一些較好的合作伙伴,大華也具備視頻拼接、融合、基于時間服務器上的視頻切片能力以及數據聯動的能力。通過這種方式,大華也拓展了不少工業客戶,大華從工業數據的源頭DCS、PLC系統去取數,去真正切進去,而不是從mes系統取(mes系統的數據一般已經是經過加工的了)。

      基于大華企業數字化的基座,把一些私有化部署能力、公有云部署能力、開放能力、數據運營能力,把過往大華所有的能力做了相應的整合,再聯合數字化生態合作伙伴,為企業業務做相應的服務升級。

      在底層維度,大華有豐富的感知技術手段,全頻率感知技術從音頻、到毫米波雷達、到X光機、可見光機等等。

      總體來說,大華希望打造新的標簽,不再是安防企業,希望能夠提高企業的生產和業務能力,降本增效來體現我們為企業創造的價值。

      以下是調研全文重要內容,雷鋒網作了不改變原意的整理與編輯:

      Q:對甲方的收費模式,會是一個什么樣的合同方式?

      A:基本上還是基于定義清楚客戶需求之后,然后我們自身內部投入,綜合得出一個最終我們要達到的收益目標,去跟客戶交流。交流之前,實際上我們也有相應的技術規格書,也會和客戶提前做一些確認。

      企業當前有兩種主流方式:

      1)當前最主要的模式:一個合同簽下來,之后我們每年進行例行的升級以及新需求添加。企業都是算賬的,如果500w買了方案之后能節省(或者賺回)1000w,這個事情企業就愿意干。所以每年新需求的擴充是很常見的,因為其實企業數字化目前很多行業都還只是在試點階段,沒有像大家想象的全面鋪開。

      2)我們其實也在嘗試另外的收費模式,比如說給你節省多少成本下來之后,按照分成模式。舉個例子,用電,一年可能節省20%-30%的電費,節省的部分比七三開。

      Q:客戶的采購預算是歸在哪個部門的?IT?

      A:IT只是一個服務支撐部門,現在和我們打交道的基本都是他們的主營生產與管理部門。像產線的這塊,基本上你只能跟他的生產部門去打交道,因為他才是主導決策升級改造的。像企業的整體管理方面,主要是公司的運營部門在看。比如韻達的物流系統改造,肯定不是韻達IT開發團隊來決定的,而是韻達的老板來決定,IT只是一個小團隊參與其中。這種決策一般都是老板或者副總級別的人負責。

      軟硬件也不會分開,因為沒法分開。況且老板的決策主要是基于一個整包能為他省多少錢來判斷的,當前企業業務更多還是從上往下去推的,沒有分到軟硬件拆開那么細。軟件這塊大華單獨提出來講,主要是因為未來客戶粘性和價值的提升,主要還要靠軟件,因此希望用外部機制來倒逼內部考核,這樣才會在以后我們數字化轉型升級上發揮重要作用。

      Q:過去一年到現在,公司人員調整差不多完成,新增人員也比較多,公司業務基本步入正軌,公司覺得自身主要變化在哪里?哪些地方進步比較大,哪些地方還有不足?

      A:我們20年開始管理層確實出現了一個波動,新的管理層上來以后,更多還是務實低調做事情,大華在過去的兩三年其實是蟄伏的狀態。一方面是內部管理本身是需要積蓄能量,另外一方面受外部的打壓,本身也比較低調,資本市場對大華的認知還停留在兩年以前。大家覺得我們在AI沒有投入,在底座能力、AI能力、B端拓展能力沒有進展。但實際上最近給大家呈現出來的,前面這些ppt,都是我們這2,3年蟄伏的結果。

      從人員上來講,全年增加3000人,上半年到了一部分,下半年陸陸續續也還會再增加,主要以應屆生為主,在下半年11月份可能會有一些社招人員。新增的人員結構分兩種,一是應屆碩士生,另一方面是真正懂各個行業Know-how的專家,因為在各行各業做解決方案的時候,要懂這個行業。

      我們的流程是先和大企業合作,大企業不管是資本開支意愿,還是數字化轉型能力,還是對行業的了解和前瞻,都是更強的,我們通常先合作打標桿。再往后就是覆蓋腰部客戶、長尾客戶,定制化程度會逐漸減弱,越是頭部越是定制化多。

      整個邏輯就是這樣的,可能現在還處在和龍頭企業打標桿、互相學習、拜對方為導師的階段,企業數字化轉型之路才剛剛開始。

      Q:制造業的數字化轉型要搞項目制,耗人頭,盈利能力較差,您怎么看這件事?

      A:跟大家分享一個數據參考一下,感受一下我們在不同層級里定制化的不同水平以及人力消耗水平。在跟龍頭打標桿的時候,基本上是五五開的,5成是我的通用技術,5成是根據公司和行業情況的定制化。到了老三老四,基本上七八成是原本積累的共用的,兩三成還在定制,因為不管怎么樣,都要把它自己的系統、管理理念融入進來。再往下,最長尾的小客戶,一套相對標準的賣給他就夠了。

      Q:以養豬行業為例,公司做了牧原的項目,必然會和他們產生充分的溝通,牧原估計也不希望我們再去做別的大型養豬場項目,公司如何處理?

      A:下游行業的老大、老二不可能都找同一家供應商,B端不可能出現一家獨大和壟斷。所以目前在很多企業的招投標過程中,我們和海康相互見不到很正常,大家各做各的,現在講的就是市占率、景氣度和增速,是第二增長曲線,抓住企業化數字轉型浪潮。

      另外,我們和客戶會簽保密協議,再做別的大客戶的時候,不會告訴他們行業老大的邏輯,會告訴你有哪些模塊,但是我不會告訴你它背后的經營管理邏輯、原則以及細節,會有一些限制在里面。當然,如果老大老二競爭非常激烈,為了避嫌肯定會找不同的供應商,行業特點反而是我們的機會,不是我們的劣勢。

      在企業的產品線大家是重合的,但可以看看我們這幾年來海外的增長,我們2B的增長跟2G的增長是完全不一樣的。在公平競爭的環境下,市場可能會看出大華真正的一些能力。

      Q:算法會牽扯到企業本身內部機密數據,算法是公司跟企業一起做,還是客戶自己找人做?

      A:客戶不會自己搞算法。第一種方式,在一些場景下,大華跟客戶一起定制算法。第二種,是把大華本身通用的算法優化一下去適應它這個場景。第三種是通過大華的人工智能的開放平臺,是一個訓練算法的工具平臺,客戶可以提供素材訓練去自己訓練出算法,加載到設備和平臺里面,就可以了。算法對應的場景實在是太多了,我們不可能所有都自己做的。對特別細分領域,要么外包,要么就是他自己去訓練。

      Q:剛才聽領導們介紹,公司的行業應用方案,投資回收周期短的有幾個月,長的也就一年多,一般行業如果投資回周期能到三五年,老板都特別愿意上了。為什么公司的投資回報周期那么短?是一個理論測算的結果嗎?如果這么短的話,為什么不可以把我們的招投標價格定高一些?

      A:第一,我們這一塊其實還是電子產品,由于摩爾定律的存在,我這一套設備上完了以后,它還是有一定的周期的。

      第二,產品品類不一樣,對應的投資回報周期不同。比如說像AGV這樣單獨的一個小車,它解決的就是一個人員的效率問題,其實我很快就能算出來,比如它解放了多少人工的成本,大概這個車的成本是多少,然后基本上6~8個月就能回收出來,算起來比較簡單。還有剛才我們看到視頻上有一些替代人工的工具,這種東西是很容易算出來的,但是像有一些良率,像一些成品,一些減少工作危險性,還有一些不得不去投入的東西,這些東西是沒有辦法算的。為什么我們去跟龍頭打標桿,因為是龍頭他自己先提出這樣的訴求,比如說養豬,每年出欄量幾千萬頭,他都要把豬過一下稱一下體重,這件事情得需要多少人力?如果通過體積相關的算法就能直接測算出他的體重,知道什么時候該拉出去宰了,什么時候不用喂飼料了,這個東西可能沒有辦法直觀算出來這個功能幫他節省了多少成本,但是企業家自己心里有本賬,需要數字化的能力做輔助,大量減少人工,節約人員費用,避免豬瘟發生,減少人和豬的接觸,里面有很多維度的因素,最終導致了訂單成交。不同的行業,對投資回報周期有不同的理解,所以項目上馬的意愿也不盡相同。雷鋒網雷鋒網雷鋒網

      本文來源:國盛計算機


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