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

导读： 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

　　网友提问：

　　 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

　　优质回答：

　　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