420
大华股份，早已不是一家只卖摄像头的企业了。
大华股份的 B 端业务，今已化身大华内部的当红炸子鸡。
先简单科普下，大华现有四大业务：To G、To B、To SMB、To C。
To G 对公，可以简单理解为对接政府端的业务部门，这个板块让大华活下来了并成功称王。
To B 对司，可以简单理解为对接企业端的业务部门，这个板块可能会让大华成为更大的王。
To SMB 也对司，如果说 To B 对的是大型企业、连锁巨头；To SMB 对的就是包子铺、馒头店。
如果你要问，对公、对司都齐了，那么对个人呢？我家想买个摄像头找哪个业务群？
大华还有个民用智慧物联产品子品牌叫乐橙，找他们就妥了。
相比 To G、To C，To B 业务或可化身当红炸子鸡，承担起大华股份的又一战略增长极。
怎讲？
近几年，包括大华在内的头部企业在公开场合力挺 B 端业务，认为未来 5 年 B 端市场大有潜力可挖。
对于大华而言，也交出了不错的成绩单。
2020 年，在疫情、宏观经济等影响下，大华 B 端市场表现出较强的韧性，上演了一场逆势突袭，前三季度保持了稳健的增长，智能化的视频物联解决方案在 B 端渗透率逐步提升。
经济下行挡不住、新冠疫情挡不住，B 端业务，俨然成为大华的掌上明珠。
押宝下一个十年
作为一种底层的技术形态，AI 可以渗入任何领域、任何行业，在 B 端有着巨大想象空间。
行业内不少高管甚至笃定：今天的 AI 应用更多是 To G/P 的，未来一定是 To B 的。
大华 To B 业务的内外逢源，表面看是管理层的战略选择，实则是商业进化的必然过程。
任何行业在时间洪流的助推下都会带来增速的放缓，这是必然趋势，也是商业铁律。
中国安防鏖战二十年，时代分隔符不外乎三个：模拟化、数字化、智能化。
过去 10 年，是安防市场疯狂增长的 10 年。其中，海康、大华双占鳌头，总共传统分销业务一度高达 75-80%。
期间新进力量不少，却并未动摇海大地位，皆因其赖以生存的渠道根基未动。
而人工智能时代所带来的技术迭代，可能从根本上颠覆原来的渠道格局。
换句话说，各力量猛烈攻击下，未来形成多足鼎立的局面也不是不无可能。
内外夹击下，包括大华股份在内的巨头们必须找到另一个新的赛道，而这个赛道，行业诸雄们大多选择了 To B 市场。
大华股份当然也意识到了这个问题，2019 年将公司业务划分成了四大板块。
以政府为核心的 To G 业务，以大企业为核心的 To B 业务，以中小企业为核心的 To SMB 业务和以消费者为核心的 To C 业务。
随着中国新经济的崛起，涌现出不少新兴企业，它们有足够大的体量，天然具备提高劳动生产率基因，可以作为企业服务市场的大买家。
在 GDP 增速放缓基调下，企业的运营本质从以前的“增长才是硬道理”转变为“当下的提效才是真功夫”。
加之今年疫情爆发，更为紧张的国际形势，恰好给了 To B 业务一个足够大的练兵场。
安防是片“小池塘”，而城市数字化、企业数字化业务却是“新蓝海”。
方向已异常明晰，谁能在颠覆前预见颠覆，并把握住技术趋势，谁大概率能成最后赢家。
从 To G 到 To B双管齐下的时代野心
如果说大华以销售硬件起家，那么早在几年前，大华就已经开始从产品转型到解决方案，其本质上也更注重软硬一体化发展。
翻译成大白话：以前挣钱靠体力，未来赚钱靠脑力和服务。
脑力和服务靠谁？靠 To B；To B 怎么赚钱？靠数字化转型。
所以谈到 To B 就自然绕不开数字化转型，它也代表着社会效率提升的绝对走向。
过去几十年，中国商业得到跃迁的最大武器是最大限度地利用了低成本劳动力。
随着各个行业步入新的拐点，这套一招吃遍天下鲜的灵丹显然已经失效。
譬如制造业。
IDC《2018 年制造业洞察：IT 和 OT 整合情况调研》发现，近 80%的仪器化生产资产以某种形式进行了数字化互联。
中国虽已建立了全球规模最大、覆盖最广的制造业体系，但先进制造仍然存在规模和技术上的不足。
IDC 调查结果显示，制造业的数据增长速度为 37%，低于其他行业 42.2%的平均增速。
以钢铁行业为例，过去 20 年，严重依赖人力，人工巡检、人工运维、人工排查。
生产模式落后、效率低下，除了巨大的工作量外，人为不确定因素也使钢铁企业的生产、安全管理面临巨大压力。
庞大的制造业体系与低效的生产方式在相互拉扯。
面对行业发展新常态，过去堆积人力、高速粗放的发展模式显然已难以为继。
AI 席卷而来、数据指数递增，其结果是：数字世界与实体世界的交集越来越多、边界越来越模糊。
AI 时代下，如何提升企业生产与管理效率？如何重构线上与线下的关系？
这些问题，大华股份 To B 业务团队都在一直思考和践行。
在史东和李广义看来，他们的初心很简单，用技术和数据推动行业数字化升级，实现各行业的降本增效。
前面提到，大华已布局 To B 业务多年，在金融、制造、园区等领域取得了不错的成绩。尤其近 2 年来，大华将 To B 业务作为战略布局后，在数字化领域的表现亮眼。
在工业领域，大华工业物联视频超感知融合解决方案已经在多个行业和领域完成了应用落地，赋能众多企业实现工业数字化转型。
在智慧零售领域，大华通过 AI 与信息化系统实现远程智能巡检及协同，24 小时在线巡店并付诸门店优化商品陈列，降低门店运营成本。
在普教校园，运用 AI 等技术打通应用壁垒，实现考勤管理、教学录播、电子班牌等功能，为学校的教学管理降低成本，为家校互通搭建桥梁。
在医药行业，大华通过可视化 AI 管理，做到全过程药品质量追溯，保障产品质量，降低运营成本。
即便如此，史东和李广义依然认为，数字化转型仍存诸多痛点，譬如客户差异化需求交付、不断攀升的末端人力成本、未能发掘的需求空间等等。
种种问题的解决还有待于大华在数字化上做更进一步的探索。
近日，通过一个偶然的机会，雷锋网 AI 掘金志采访到大华股份 To B 业务技术端和市场端两大负责人——研发中心副总裁李广义和国内营销中心副总裁史东，进一步了解大华股份的 To B 业务、数字化转型的内核逻辑。
以下为采访实录，AI 掘金志作了不改变原意的整理与编辑：
To B，我们抱着志在必得的态度
AI 掘金志：简单介绍下大华股份的 To B 业务？
李广义：大华 To B 端业务目前主要包含十几个主要行业，包括金融、能源、商业地产、制造、教育、医疗等，再往下细分有 20 余个子行业或领域，围绕以视频为核心的 AI 能力，在不同行业的业务领域深入洞察需求赋能行业价值开展相关解决方案和服务。
AI 掘金志：大华 2020 年三季度报显示，B 端客户业务布局贡献了新的增长点，具体成绩如何？
史东：这两年都持续增长。
我们的奔跑速度，保持两个标准，一是跑赢自己，二是跑赢行业。
尤其是近两年，我们深入几百家各行业的头部企业，跟他们建立了合作或战略合作关系。
我们有近 20 年的视频技术，我们选定的企业有丰富的场景，我觉得这两点碰撞后会在每个细分行业打磨出很多好的解决方案。
AI 掘金志：To B 业务在大华的角色定位？
史东：新的增长引擎。传统安防市场不过千亿上下，但智慧安防到智能物联，到企业数字化，将是万亿的市场。
当然，市场竞争愈加激烈是一定的，未来会有很多企业进来，但是我们还是有很大的信心、决心和努力，去做好 B 端，形成大华自己独有的竞争力。
AI 掘金志：对 To B 业务的信心从哪里来？
史东：我们从视频安防切入大 B 端后，发现过去 10 年，中国企业都是在高速、粗放地发展，新的业务周期，管理方式的改变是必然的。
以大华为例，管理越来越精细化，我们就已经开始做数字化转型了。而大华只是中国 4000 多个上市公司中的一员。
到目前为止，我大概接触了 200 家各行各业的头部企业，所有企业都异口同声地认同，将整个企业的数字化和智能化转型作为企业的第一战略。
李广义：还有国家对实体经济的鼓励和支持，以及实体企业本身对业务的重视。
以大华自身为例，大华近年在数字化建设和改造中投入几十亿，其中在我们富阳生产基地的投入也有十几亿以上，这些数字化建设的投入也为我们自身的降本增效发挥了巨大作用。
技术上，数字化转型已经能切实带来效率和价值的提升，例如人工智能技术在单场景识别准确度和复杂场景的多种类识别能力上的突飞猛进，AI 几年前可能是噱头，现在已经实实在在深入各个行业业务场景，服务各个业务了。
如果不转型，可能会被时代淘汰。这已经是行业共识了。
AI 掘金志：B 端资源投入？
史东：经过前几年的铺垫和探索，大华 To B 业务已经形成了牢固的基础。从 2019 年开始，大华中后台的研发资源、市场推广、人力资源加载上进一步加大了对 B 端的倾斜，技术上也有一些子行业做投入，可以说 B 端是全面投入。
AI 掘金志：B 端前景？
史东：我们最大的优势是，在前面近 20 年的时间，通过视频监控服务了中国上千万家企业，切入到新的业务场景，这个场景比过往我们做的视频安防大 10 倍以上。
比如教育，传统的教育视频监控市场只有几十亿市场，但智慧教室就有几百亿的市场。
AI 掘金志：你们是怎么算出来这个数字的？现在智慧教育似乎不太好做？
史东：主要从两个方面看，一方面是政策支持，另一方面，中国 600 万间教室，未来 3-5 年有一半会做改造，包括智慧灯光、数字化改造等等。这个周期会比较漫长，每个地方政策也不同，但大体方向是对的。我们已经产生了可观的业务量，我们很看好。
To B 技术最难，定制化最多
AI 掘金志：安防 G 端和 B 端业务关系？
史东：大华不会把安防和 B 端业务分离，我们做 B 端最大的逻辑，就是从视频安防切入。
大华的视频业务是背书，比如我们进入格力，先是帮助他们园区做视频安防业务，提高园区安全管理水平，后来又协助他们实现各生产基地视频联网大平台业务，生产视频联动设备管理，进行高效可视化管理，实现智能制造全面转型。所以两个维度不剥离。
中国有几千万家企业，上市企业约 4000 家，在过去 20 年里，大华通过视频安防，服务或者间接服务了这些企业，所以我们进入了很多领域企业内部，只是进入不同部门。
AI 掘金志：G 端、B 端、SMB 端和 C 端的业务和市场开拓逻辑有何不同？
史东：政府和企业最大的本质是创造价值，提高降本增效，将低附加值的劳动力释放到高附加值领域。
中小企业，分销管道业务上，外包，由代理商去覆盖和加载。
我们在思考，未来跟区县，甚至到 2 万多个乡镇的合作伙伴一起打造一个命运利益共同体，我认为这是中小企业市场的本质。
AI 掘金志：四个领域的技术逻辑不同？
李广义：G 端具有强垂直性，在整个技术投入上更加偏向顶层设计及标准，可复制性较强。
SMB 端，以通用化和场景化的基础业务为主，技术逻辑反而相对简单，随着业务能力和技术水平提升，对整个生态和业务的管理能力要求更高。
C 端我们从家庭安防切入，构建智能家居整体解决方案，更偏向于个人体验与服务等方面。
B 端更加侧重给客户提供价值。B 端行业很多，不同行业差异很大，同一行业的不同客户在不同阶段，需求也往往不同。
所有纬度，B 端需要大量结合客户场景和业务，对解决方案的要求最高，技术也最复杂。
比如制造，园区方案偏向通用，但涉及到纺织和 3C 行业，需求与对应的解决方案细节是完全不一样的。
AI 掘金志：所以这块非常定制化。
李广义：行业和场景要深入到它的业务就一定会有不少定制。
AI 掘金志：定制化是难以改变的，你们需要主动去适应它吗？
李广义：肯定，因为客户关注价值，不是你有好的解决方案客户就一定会用，再好的方案和产品，不满足他们当前阶段的的需求，客户不会买单。
解决方案是多种产品、技术与业务的结合，比如其中单点技术不一定最先进，但整体方案可以有效解决客户场景业务需求，客户就会买单。
AI 掘金志：如何平衡定制化与规模扩张？
李广义：前不久我们发布了企业智能物联综合管理解决方案，围绕智能物联综合管理平台（ICC），对技术组件进行模块化和松耦合，将解决方案分层分级，提高面向智慧物联的数据接入与生态合作能力；并建立可支持大型企业的智能分析及 AI 训练、运维等能力集方案，以此将通用业务方案池化，实现通用解决方案的复用能力；在基于通用能力方案基础上深入行业场景与业务，打造适合和各行业专属的解决方案，赋能全场景、全智能的企业数字化诉求。
简单来讲，该方案不仅能够满足一般企业的通用智能化应用需求，还可以基于我们提供的 AI 开发平台——大华巨灵，以及云计算、算法仓库等技术和能力的优势上，全面贴合不同客户业务的特点，定制出个性化的解决方案，全方位解决客户的业务痛点、难点，助力企业数字化、智能化转型。
实际上，我们并不是希望借助于通用方案带来更多的业务，而是希望能够在每一个细分行业的业务专有方案创造价值和带来业绩。
AI 掘金志：哪个行业的数字化转型战略优先级最高？
李广义：不同行业不具备可比性，每个行业都非常重视和关注数字化转型，我们对所专注的行业也都很重视。站在我们的角度，制造业更需要加快数字化进程。
AI 掘金志：哪个细分领域最难？
李广义：也还是制造业，它的细分领域实在太多了，目前行业大概分 31 个大类，190 个中类、500 多个小类，每个细分领域的企业数量非常多。
每个企业的需求差异很大，对于我们来讲，无论是从一线销售、技术对客户需求的理解，大华面向制造企业全解决方案的加载，到中台的业务策略与不断洞察客户需求持续推出更具竞争力的解决方案，以及到后端的现场交付与服务能力，整个业务都会面临比较多的挑战。
做好 B 端，大华有备而来
AI 掘金志：大华投入一个细分领域的标准是什么？
史东：我们从两个纬度去理解。
第一个是我们逃不开的，也是最大的指引，就是国家政策。今年像教育、医疗、工地都有政策支持。
第二个纬度最核心，头部企业的共性痛点是我们选择某个细分领域、某个业务最核心的本质。
AI 掘金志：如何挖掘共性痛点？
史东：先自上而下地选择龙头企业，把我们最优秀的人，包括解决方案专家、研发专家都放到客户和业务场景中去。
再自下而上，跟销售经理双方一碰，提炼出行业和客户的共性痛点。
最后再根据国家宏观政策导向和资金牵引，就会成为我们最优先选择的细分领域。
尤其在头部企业痛点上，我们做了很多工作。我们在中台选了多名优秀的行业专家和解决方案经理，把中国各领域的头部企业圈出来，从 0 到 1 进行产品方案的开发和业务选择。
比如关于养猪的头部企业，我们跑了所有头部，总结出他们测猪温的痛点。
两个纬度碰撞成为我们的业务选择。
AI 掘金志：这个过程难吗？
史东：肯定的。选择比跑更重要，也更难。近 5 年我们都是在做业务选择和客户选择。一旦选错了，就等于失败了。
未来三年，我们会聚焦大 B 端十几条大线，60 个机会点，分层次，哪些是核心，哪些是新培育，但这些业务痛点基本上都来自客户。
这都是我们非常认真地到头部企业实地了解过的，如果解决这些痛点，对业务提升将是颠覆性的。
这些机会点，在做战略规划的时候，我们已经论证过四五年了。只要是我们选择了的场景，我们会把人力、推广、研发等各种资源投放进去，所以非常谨慎。
AI 掘金志：中小企业呢？
史东：目前我们的合作伙伴大概有上千家，他们的合作伙伴有上万家，我们要把能力复制给这些合作伙伴，让他们去面对所有的中小企业。
大华早已不是一家只卖摄像头的企业了
AI 掘金志：非视频业务占比？
史东：今年 B 端的非视频业务中，机器人、机器视觉的占比已经很高了，大家对我们的认知，可能还停留在卖摄像头，其实不是。
AI 掘金志：哪个创新业务发展比较好？
史东：机器人和机器视觉，也是因为这两套业务跟 To B 业务结合最多的，产品绝大部分是应用在企业业务。
其实大华对于机器视觉和机器人领域已经耕耘好几年了。依托我们在视频监控领域十多年视频与智能化的技术积累，致力于推动工业自动化进程。
AI 掘金志：创新业务在大华里是一个什么样的位置？
史东：现在所有的创新业务里，除了乐橙、存储是以 To C 业务为主的，其他的业务，不管是机器人机器视觉还是视频会议、汽车电子、无人机、消防，都是跟 To B 业务强相关，我们也是在整个 To B 业务领域里是选方案，全领域加载。
AI 掘金志：创新业务的机器人、机器视觉和 B 端数字化区别？
史东：大华在杭州富阳的制造基地，已经实现了高度自动化和智能化。
比如机器视觉，以前用人眼去判断和识别的标准的事情，现在都可以通过机器视觉去做。再比如机器人，以前人力搬运的东西，现在都用 AGV 机器人代替，机器更高效更准确。
它是企业的数字化和智能化转型中很重要的标志。
AI 掘金志：创新业务更偏智能化，B 端业务偏数字化？
史东：数字化不是以软件为主的，而是业务长久的数字化。机器人和机器视觉是以硬件为主体，实际上也解决了很多数字化的业务需求。
比如机器视觉一个典型的应用场景，通过扫码把产品状态数字化。AGV 搬运货物后，产品的库存状态也是实时的数字化展示，实际上参与到了整个车间的数字化管理。
数字化和智能化，更多是整体的解决方案采购。
AI 掘金志：大华的长板和短板？
李广义：5、6 年前，大华就开始做业务转型。技术层面，大华基于多年的各行业业务理解，已经初步形成赋能各主要行业数字化转型的解决方案。
无论是端到端的产品、软件，还是以先进技术、大数据、中央、智慧城市和网络安全五大研究院的算法、大数据、网络安全等技术能力上，大华都有一定优势。
其中，我们的软件团队自 2006 年组建以来，经过十多年的发展与积累，已在全球建设了五个软件研发中心和数十个研发分部，目前已构筑了 6 大政府行业产品线、9 大企业业务产品线和 SMB 及公有云服务，围绕数据计算，构建面向客户价值链闭环能力。
比如我们的金融智能安防管理平台，帮助中国银行顺利建设了全国联网项目，有效保障了客户安保业务的互联互通，为其筑起了全行的安全屏障；而我们推出的面向企业智能化业务的公有云服务平台——大华云睿，以视频+AI 帮助零售、社区、物流等企业客户数智化管理升级，实现降本提效。
另外，大华也在积极打造行业生态、建立更加开放的技术体系。
基于全国 200 多个地市建有的分支机构，也有完善的售后服务体系。
目前阶段的主要不足之一可能还是我们对于一些细分行业领域的专业度不够，这点需要不断深入行业客户的一线场景并长期持续迭代积累，随着大华企业业务的加大开展，这方面能力的提升也将成为我们竞争力之一。
AI 掘金志：业务调整以来，对于 B 端有什么新的感悟和思考？
史东：第一，我们走访了这么多头部企业后，发现这就是未来 5-10 年应该做的。
第二，我们到底要做到什么程度，客户到底需要什么，我们一定要非常清楚。这是我们接下来的重中之重。
第三，我们如何驱动一线，赋能一线。这将决定我们的成败。
数字化、智能化转型不像以前，卖个硬件产品就可以，它需要面对一个企业，面对它多层的组织架构，面对它每个复杂的业务场景，面对它的子公司和不同的产品。这远比之前卖硬件复杂。
下载ECAD模型
