万家企业并存的冷门市场,要变天了!
原创2021-01-30 09:07

万家企业并存的冷门市场,要变天了!

出品|虎嗅科技组

作者|张雪

头图|视觉中国


本文是“大鲸榜·2020工业互联网高成长企业榜单”的案例洞察第三篇


在工业互联网行业,大家看似都知道金子在哪儿,但就像条条大路通罗马,很多公司正在另辟蹊径。

 

“我们致力于打造一个最专业的通用设备AIoT平台,沉淀全栈AloT技术,快速生成设备智能化解决方案。”湃方科技董事长兼总裁马君说到。

 

对于大多数人来说,湃方科技还很陌生,毕竟它在2018年9月才成立,但在很多投资人和客户眼中,这家公司却是个熟客。


一方面,湃方科技的创始团队集结了多位业内专家,另一方面,湃方科技的核心技术包括了时下最为火热的AI芯片技术。

 

但让湃方科技备受资本和客户青睐的关键因素,则是湃方科技选择了一条门槛高的小众赛道。

 

据悉,湃方科技致力于实现泵机、电机等通用设备的智能化,主要客户是制造业中的设备制造商。简而言之,就是为客户在设备的生产、销售、升级、运维等全链条中提供智能化解决方案。

 

关于如何准确地切入这个细分赛道,马君称:“创始团队大都拥有传统工业的背景,并达成了一个共识——通用设备的市场规模很大,但目前的智能化迭代速度较慢,急需要技术去改变。”

 

更通俗一点,国内设备制造商利润率低,需要工业互联网实现转型升级,通过数字化智能化来提高产品竞争力,使得产品卖得更多更好,量价齐升。

 

那么这个领域的市场规模究竟有多大呢?


马君指出,仅增量市场,每年就能达到数亿,比如泵机、电机等每年增量可达八亿台,再比如,生产泵机和电机的企业数量达数万家,而规模以上的企业则高达五千多家。湃方告诉我们,其目标客户都是国内外相对头部的企业。

 

据马君介绍,湃方的两大核心技术分别是芯片和算法。

 

在芯片方面,湃方的AI芯片对标传统低功耗MCU(微控制单元),AI模型推理功耗可以减少一到两个数量级,同时可以提高无线智能终端的响应速度和续航时间,之前流片的TRITIUM103平均功耗不到40mW,平均能效可达3.7TOPS/W,而TRITIUM104将会在今年推出。

 

在算法方面,则涵盖了自动学习、迁移学习和深度学习等方向。马君透露,作为技术内核,这些技术能够在产品侧驱动不同场景下的算法引擎。

 

再回到开头说的产品部分,基于这些技术,湃方搭建了一系列中台,比如算法中台,硬件中台和业务中台等,并生成行业解决方案。关于中台和解决方案之间的关系,可以通俗地理解为这些中台是被抽象出来的标准模块,这些模块进行组合之后,再加上智能硬件及SaaS服务,会直接作为解决方案输出给客户。

 

那么湃方的产品究竟能为客户带来些什么,这些解决方案是否又具备高度的可复制性呢?

 

对于这些疑问,或许一个真实有效的客户案例能给出直观的答案。

 

以国内某头部电机制造商为例,他们就采用了湃方的解决方案,据了解,该厂商的需求主要有两点:其一,将新生产的电机改造为智能电机,从而增加产品竞争力,其二是帮助旧的电机进行智能化升级,从而提高产品在运维方面的竞争力。

 

形象来讲,湃方扮演的角色就是为电机提供智能化标配方案,就像汽车里的某些功能标配一样,智能电机的标配方案则包括了低功耗、无线化、小型化和低成本的智能终端,设备管理和算法运营的SAAS 服务。

 

具体地,在智能终端里,会有多合一集成的传感器,包括振动、温度,磁感应强度等,此外,在智能终端的架构方面还应用到了端边云系统的边缘计算。


 湃方硬件产品图


当然,除了硬件产品之外,湃方也在解决方案中提供了基于自动学习框架的算法引擎,在这个引擎背后运营着一机一模型的算法体系,能够感知运营设备的启停、正异常、转速、效率及工况等问题,准确率在同行处于领先水平。

 

我们知道,电机可以用在很多不同的领域,比较重点和常见的就是化工、石油、煤炭、钢铁这些行业,而这些领域对安全性要求相对较高,所以面向这些领域的电机会率先实现标配。


据了解,做了智能化标配的产品在竞标时,会获得较高的技术分,而技术得分是企业中标的关键指标。比如,湃方的客户因为产品实现了智能化而脱颖而出,直接获得了金额高达数千万的订单。

 

此外,湃方还向虎嗅透露称,自己的解决方案可以将每台设备的智能化改造成本降低近万元。

 

而成本的骤降主要源于以下三个方面:

 

其一是无线化。无线化的部署避免了有线部署周期长、成本高等缺点。

 

其二是基于端边云协同的物联网架构,湃方能够减少检测点的数量。比如用传统方式,一台设备需要检测七八个位置,而湃方的解决方案只需安装一个智能终端。而且,在这个架构下,大量的数据处理都压缩在了端和边,从而降低了成本。

  

其三,湃方在算法上的积累也省去了为不同行业、不同设备单独建模的人工成本。依靠前装厂商提供的大量原始数据,目前湃方覆盖了大部分泵机电机在启停、异常、诊断、视觉等方面的模型,一机一模型的AUTOLEARNING框架能够降低90%的分析运营成本。


作为一家拥有技术基因的公司,我们可以看到,湃方的一个差异化路径在于更多的通过芯片和算法来提高产品竞争力,同时建立数据壁垒,马君表示,数据中台的建设将会是湃方今年的一个重点。


谈到为何要做平台,马君表示,如果什么赛道都做,客户什么需求都接的话,这个公司很快就会变成一个项目型公司,公司规模可能要涨到数百人才能做好。而湃方科技专注设备智能化赛道,并依托平台把这些解决方案快速标准化,加速企业服务。


我是本文作者张雪,关注5G、云计算、人工智能,微信:zhangxue-0929,欢迎行业人士聊天爆料(加微信备注身份)


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