2024年正在進(jìn)入尾聲，作為領(lǐng)先的數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商企業(yè)，?？低曉谶^去一年推出了系列創(chuàng)新性的場(chǎng)景數(shù)字化產(chǎn)品，覆蓋政務(wù)、煤炭、電力、化工、運(yùn)輸、工業(yè)制造、水利環(huán)境等眾多行業(yè)領(lǐng)域。外界對(duì)?？翟趫?chǎng)景數(shù)字化業(yè)務(wù)充滿興趣和關(guān)注，我們?cè)诤？低曌钚乱黄诘耐顿Y者調(diào)研中，能看到海康威視對(duì)場(chǎng)景數(shù)字化的理解和實(shí)踐。

　　Q：?？低暯谕瞥龅娜诤瞎庾V煤質(zhì)快速分析儀有哪些功能與價(jià)值？對(duì)公司業(yè)績(jī)帶來多少增量？

　　A：?？低暯谂c國(guó)能集團(tuán)合作推出的融合光譜煤質(zhì)快速分析儀，是公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型及 AI 應(yīng)用場(chǎng)景的落地。儀器通過多維感知、雙模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、AI 模型等一系列技術(shù)，可分析煤炭中的有機(jī)物(利用紅外)和無機(jī)物(利用 X 光)成分，可檢測(cè)煤炭的熱值、水分、灰分和硫分等關(guān)鍵指標(biāo)，在 2 分鐘內(nèi)完成采樣煤質(zhì)分析。這項(xiàng)技術(shù)可貫穿應(yīng)用煤炭、電力、化工、運(yùn)輸?shù)热a(chǎn)業(yè)鏈，為煤炭產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈帶來較大產(chǎn)業(yè)價(jià)值，如縮短結(jié)算周期、提升配煤精準(zhǔn)度、增強(qiáng)入爐摻配的靈活性，以及提高港口生產(chǎn)的自動(dòng)化效率等。從商業(yè)價(jià)值來看，該儀器目前可運(yùn)用在煤礦、港口、火電廠、煤化工廠等場(chǎng)景，未來可擴(kuò)展到煤炭生產(chǎn)等多個(gè)長(zhǎng)尾環(huán)節(jié)，優(yōu)化煤制配比，提升燃煤質(zhì)量。未來幾年，我們初步預(yù)計(jì)該產(chǎn)品市場(chǎng)空間可達(dá)幾十億元甚至更高。煤質(zhì)快檢項(xiàng)目的落地，是公司場(chǎng)景數(shù)字化眾多在研項(xiàng)目中的一個(gè)范例，后續(xù)公司會(huì)積極總結(jié)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，努力推動(dòng)更多場(chǎng)景數(shù)字化項(xiàng)目的落地和商業(yè)化。

　　Q：?？低暈楹芜x擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域，還有哪些新產(chǎn)品值得關(guān)注？

　　A：?？低曔x擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型新賽道是基于對(duì)市場(chǎng)需求的深刻理解和對(duì)未來發(fā)展的前瞻性布局。當(dāng)前，企業(yè)普遍具備提質(zhì)、增效、降本的需求，政府也在推動(dòng)運(yùn)營(yíng)管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。公司憑借在智能物聯(lián)領(lǐng)域積累的豐富的感知技術(shù)及 AI、大數(shù)據(jù)能力，培育各類數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)品，以滿足千行百業(yè)日益增長(zhǎng)的轉(zhuǎn)型需求。近年來，?？低曂瞥隽艘幌盗行庐a(chǎn)品，前面講過的煤質(zhì)快檢是個(gè)例子，再比如基于 X 光技術(shù)的工業(yè)檢測(cè)產(chǎn)品、紅外技術(shù)的工業(yè)測(cè)溫產(chǎn)品等等。X 光技術(shù)可應(yīng)用于集成電路、電子制造、壓鑄件、食藥品、鋰電池等多個(gè)行業(yè)缺陷檢測(cè)、異物檢測(cè)場(chǎng)景，提升產(chǎn)品質(zhì)量，廣泛的產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景將為公司帶來數(shù)十億元市場(chǎng)空間。紅外產(chǎn)品基于公司的 MEMS 技術(shù)，使用自研紅外傳感器，可應(yīng)用于工業(yè)測(cè)溫、安消一體等領(lǐng)域，具有廣闊的市場(chǎng)應(yīng)用空間。此外，?？低暶艚莸娜嵝灾圃炷芰捅椴既虻臓I(yíng)銷渠道，也是公司場(chǎng)景數(shù)字化產(chǎn)品能夠持續(xù)落地、實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的必要條件。在智能硬件、多維感知和人工智能等“破壞式創(chuàng)新” 的硬核科技賽道上，公司努力精準(zhǔn)把握技術(shù)突破的拐點(diǎn)與市場(chǎng)推廣的拐點(diǎn)，以穩(wěn)健的方式推動(dòng)場(chǎng)景數(shù)字化產(chǎn)品服務(wù)千行百業(yè)的提質(zhì)增效降本。

　　Q：海康威視如何預(yù)期海外業(yè)務(wù)的發(fā)展? 

       A：無論是從短期還是中長(zhǎng)期的視角看，海外市場(chǎng)都是公司重要的增長(zhǎng)點(diǎn)。從市場(chǎng)份額看，根據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)，?？低曉诎卜朗袌?chǎng)的海外市占率約為 20%，而國(guó)內(nèi)市占率則達(dá)到 40%。這種差距表明，海外市場(chǎng)仍有很大的拓展空間。從區(qū)域分布看，公司海外業(yè)務(wù)主要分為發(fā)展中國(guó)家和發(fā)達(dá)國(guó)家，前者占比約 70%，后者占比 30%，發(fā)展中國(guó)家近年來增速較快，未來還會(huì)保持更快的增長(zhǎng)水平。從業(yè)務(wù)類型看，海外業(yè)務(wù)分為渠道類和項(xiàng)目類業(yè)務(wù)，前者占比約 70-80%，后者占比約 20-30%，伴隨發(fā)展中國(guó)家海外基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和城市管理需求，項(xiàng)目類業(yè)務(wù)的銷售潛力也在提升。

　　Q：一般說，數(shù)字化新產(chǎn)品從發(fā)布到形成訂單、項(xiàng)目落地的周期大概多久?

　　A：項(xiàng)目周期因具體情況而異。以煤質(zhì)快檢產(chǎn)品為例，項(xiàng)目自 2022 年 7 月立項(xiàng)，經(jīng)過多輪產(chǎn)品迭代和更新，于 2024 年 10 月推出第三代產(chǎn)品，預(yù)計(jì) 2024 年形成上億級(jí)的收入。以 X 光工業(yè)檢測(cè)產(chǎn)品為例，公司 2022 年推出初代產(chǎn)品，經(jīng)過功能優(yōu)化和升級(jí)，2024 年可形成千萬(wàn)級(jí)收入，預(yù)計(jì)在 2025 年貢獻(xiàn)上億收入。科技創(chuàng)新類產(chǎn)品，因技術(shù)突破和市場(chǎng)推廣拐點(diǎn)的不確定性而存在較大的變數(shù)，公司努力通過技術(shù)與產(chǎn)品解耦、動(dòng)態(tài)調(diào)整產(chǎn)品組合、深入洞察用戶需求等方面著力，努力降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的滾動(dòng)式發(fā)展。目前，公司場(chǎng)景數(shù)字化的產(chǎn)品大多數(shù)仍處于創(chuàng)新曲線的下方，各細(xì)分領(lǐng)域的拐點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)間不一，但通過持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)適應(yīng)，公司將努力實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的戰(zhàn)略目標(biāo)。

　　Q：?？低暼绾纹胶鈧€(gè)性化、碎片化場(chǎng)景和標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?；?yīng)的關(guān)系?

　　A：如何在客戶的個(gè)性化需求與工業(yè)化研發(fā)與生產(chǎn)之間找到平衡，是現(xiàn)代工業(yè)數(shù)十年來一直面臨的挑戰(zhàn)。在產(chǎn)品研發(fā)方面，?？低暡捎秒p產(chǎn)品經(jīng)理機(jī)制，研發(fā)產(chǎn)品經(jīng)理按照技術(shù)迭代的節(jié)奏和從定制化需求中提煉的共性需求研發(fā)基線產(chǎn)品，銷售產(chǎn)品經(jīng)理根據(jù)客戶需求與市場(chǎng)洞察在基線產(chǎn)品的基礎(chǔ)上開發(fā)定制類產(chǎn)品，盡量滿足客戶的個(gè)性化需求，從而形成技術(shù)、產(chǎn)品和市場(chǎng)三者之間的互動(dòng)與牽引。在生產(chǎn)方面，公司產(chǎn)線面對(duì)客單價(jià)較低、品類多樣的出貨需求，通過需求整合和產(chǎn)線切換，形成柔性制造能力。在市場(chǎng)方面，經(jīng)過二十多年的 深耕細(xì)作，公司初步建立了覆蓋千行百業(yè)的銷售渠道，與客戶和用戶共同分析各類場(chǎng)景中的痛點(diǎn)、需求和解決方案，因而對(duì)于用戶需求的把握更精準(zhǔn)，也更能找到行業(yè)共性，提煉相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品需求。公司通過全面的技術(shù)布局、靈活的生產(chǎn)方式和深入的市場(chǎng)渠道，在個(gè)性化、碎片化場(chǎng)景中找到一定程度的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)模化，提升效率和性價(jià)比，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位。

　　Q：?？低暤臄?shù)字化產(chǎn)品是覆蓋行業(yè)內(nèi)單一環(huán)節(jié)還是產(chǎn)業(yè)鏈全環(huán)節(jié)?

　　A：?jiǎn)我画h(huán)節(jié)和全產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的情況都有。從需求來看，面對(duì)千行百業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，公司從解決各類場(chǎng)景中的實(shí)際問題出發(fā)，在解決用戶痛點(diǎn)中尋找產(chǎn)品商機(jī)，結(jié)合各類產(chǎn)品的財(cái)務(wù)測(cè)算，優(yōu)先選擇商業(yè)化成熟度高、有較高技術(shù)門檻的細(xì)分場(chǎng)景，推動(dòng)場(chǎng)景數(shù)字化產(chǎn)品落地；從供應(yīng)來看，公司擁有寬廣的感知技術(shù)線和領(lǐng)先的人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)，會(huì)優(yōu)先選擇臨近技術(shù)突破轉(zhuǎn)折點(diǎn)的產(chǎn)品，努力促成供需匹配。以工業(yè)領(lǐng)域?yàn)槔I(yè)企業(yè)普遍面臨從原材料入庫(kù)和分揀、生產(chǎn)制造和控制、產(chǎn)成品質(zhì)量管控、內(nèi)物流及分銷等多個(gè)環(huán)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，公司將結(jié)合用戶的需求和產(chǎn)品的技術(shù)特性提供靈活的產(chǎn)品策略，滿足單一或者全環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)需求。此外，公司在行業(yè)內(nèi)擁有多種集成商、經(jīng)銷商等合作伙伴，后續(xù)將繼續(xù)推動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè)，努力通過上下游合作拓展，助力各類場(chǎng)景數(shù)字化的產(chǎn)品落地。

　　Q：目前，AI 對(duì)公司的業(yè)績(jī)貢獻(xiàn)有多少，能否拆分?海康威視做 AI 有什么特點(diǎn)?

　　A：第一個(gè)問題，AI 是公司的核心能力之一，并非單獨(dú)的產(chǎn)品或服務(wù)，難以做業(yè)績(jī)拆分。近年來，公司持續(xù)夯實(shí) AI 大模型能力，利用 AI 技術(shù)賦能各項(xiàng)硬件產(chǎn)品和解決方案，擴(kuò)展產(chǎn)品的使用場(chǎng)景，提升識(shí)別和數(shù)據(jù)處理的精準(zhǔn)度，目前甚至手持 PDA 等小型產(chǎn)品都已運(yùn)用 AI 技術(shù)。同時(shí)，AI 技術(shù)使得公司產(chǎn)品進(jìn)入更多領(lǐng)域。以 TDLAS 激光氣體遙測(cè)儀為例，AI 幫助分析前端傳感設(shè)備搜集的數(shù)據(jù)，判斷工業(yè)園區(qū)氣體排放的種類、數(shù)量及走勢(shì)等，維護(hù)園區(qū)安全；另外，隨著國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平提升，資產(chǎn)建設(shè)需求逐步轉(zhuǎn)移為維護(hù)和運(yùn)營(yíng)需求，AI 能幫助讀懂前端傳感器搜集的信息，輔助運(yùn)維和決策，給公司帶來了更多業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。第二個(gè)問題，公司的智能感知可以理解為多維感知+人工智能，推動(dòng)落地應(yīng)用是 AI 研發(fā)投入的出發(fā)點(diǎn)。首先，區(qū)別于市場(chǎng)上各類基于語(yǔ)言數(shù)據(jù)做通用大模型的公司，公司的 AI 訓(xùn) 練以物理感知數(shù)據(jù)為主，包含視頻、圖片、音頻、X 光、光纖等多維感知數(shù)據(jù)，解決多種物理場(chǎng)景的問題。其次，除了以公開網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練底層大模型外，公司以具體應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)對(duì)行業(yè)模型、任務(wù)模型做訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度高、質(zhì)量好，更容易解決細(xì)分場(chǎng)景的問題，幫助公司以相對(duì)少量的訓(xùn)練優(yōu)化算法，滿足客戶具體細(xì)分場(chǎng)景的需求。