本文來源：物聯傳媒

本文作者：露西

針對物聯網平臺行業及企業動態，物聯傳媒聯合AIoT星圖研究院正在籌備《2023物聯網平臺產業研究報告及案例集》原創報告，同時將開展系列主題活動，敬請期待！調研聯系方式請見文末。

現狀下，物聯網平臺普遍邁入到垂直細分行業構建云、邊、端整體解決方案。

但選擇細分行業的邏輯是什么？有哪些垂直領域具有可觀的“物聯網+”改造空間？通過推廣行業解決方案，物聯網平臺廠商能獲得什么？我們期盼用具體的企業案例來回答這些問題。

為此，物聯傳媒記者、AIoT星圖研究院分析師特別采訪了廣州機智云物聯網科技有限公司（下稱“機智云”）副總裁邢雁女士。

機智云從2009年開始做物聯網相關業務，第一階段在智能手機與硬件之間的軟件開發上產生豐富實戰經驗；第二階段開始將經驗沉淀為物聯網開發平臺；第三階段逐步將目標市場從消費電子擴大到工業物聯，平臺的功能從基礎的設備物聯，覆蓋到數據分析、AI智能、金融計費等諸多方面，以及在部分垂直行業提供涵蓋軟件、硬件、數據、算法的一站式解決方案。

目前，機智云開展業務的基礎依舊是積累十多年經驗的物聯網技術平臺，且除了在消費電子行業穩定發展，公司在紡織行業、水產養殖行業推出了廣受贊譽的AIoT數智化解決方案。

在紡織行業的運營邏輯

截止采訪時間，機智云平臺已連接了超過八十萬臺處于生產狀態的織機，并且在織機聯網的基礎上，優先做出了實時AI質檢方案——該方案通過部署在織布機上方的AI視覺機器人（亦是一臺內置算法的邊緣服務器），采集布匹生產過程數據并實時判斷瑕疵，實現在線質檢，已能夠檢出斷經、雙經、成片緯縮、各類檔子等多種布匹的全類疵點，識別準確率達到99%以上。

AI質檢方案在織布環節創造了2大關鍵價值：

1）降本增效：傳統的人工質檢需要大量的人力投入和時間成本，且對質檢人員專業性要求高，人才市場缺口大；AI質檢方案能夠自動化完成質檢過程，不僅大大提高生產效率和質量穩定性，同時還能降低人力成本和工作風險，有助于企業實現生產成本的降低和效益的提高。

2）提升質量：傳統的人工質檢容易出現漏檢、誤檢等問題，導致生產效率低下和產品質量不穩定；AI質檢方案能夠自動檢測織布機生產的布料是否存在缺陷、破損、錯位等問題，對瑕疵自動分類、標記和輸出，并可及時通知擋車工檢修，提高了產品的質量可靠性和市場競爭力。

也許有人認為，行業內推AI質檢并不稀奇，無論是硬件廠商還是軟件方都多有嘗試，為此邢雁表示：

“在AI質檢這件事里，重要的不只是高清攝像頭這類識別設備和瑕疵識別算法，還要考慮待檢品本身的復雜性。看得見之后需要看得懂，如果是單一產品或固定產線產品，AI質檢實現相對容易，但對于像胚布這種材質和品類繁多，產線、產量、排期均不固定的產品，AI質檢的難度直接提升N個等級，所以整套方案還需要機智云的工業物聯網平臺、布匹瑕疵數據庫及AI大模型，持續的進行瑕疵數據積累和識別訓練。”

目前，致景科技是機智云在紡織領域最大的客戶，雙方建立了長期的深度合作，從織機聯網1.0階段共同向實時AI質檢2.0階段邁進，借助致景科技在垂直行業的渠道和資源，方案已廣泛落地。

另外，正是由于機智云在1.0階段積累了中國超過40%的織機數量，以及自身物聯網平臺的成熟穩定性，使實時AI質檢方案實施成本大幅降低，在眾多同類型產品中展現競爭力。

該方案目前的收費分為兩部分：硬件部分一次性銷售，軟件部分收取訂閱費。經多家工廠實施驗證，硬件平均6個月收回投資成本。

在淡水養殖行業的運營邏輯

機智云已經在淡水養殖行業扎根一年，將物聯網平臺及解決方案經驗與淡水養殖結合，開發圍繞淡水養殖環境的全套數字化解決方案，其中第一階段主要解決淡水魚塘對氧氣控制、水質控制、飼料投喂、場地監控等方面的數字化需求，降低人力成本，實現科學養殖并增加產量。

機智云在這個階段主要做了兩件事：

1. 借助機智云的平臺化優勢，將增氧機控制器、飼料投喂控制器、溶氧儀、PH值檢測儀、監控攝像頭等淡水養殖所需硬件接入機智云平臺，搭配小程序集中實現設備遠程控制、數據分析、故障報警及漁場管理，形成一套無門檻、標準化、低成本解決方案，可快速裝機。

2. 今年初并購了廣州一家控制器設備生產企業，將軟硬件整合，以代理商模式進行全國推廣。并從硬件設備銷售和軟件服務年費兩方面與代理商分潤，持續提高代理商積極性，促進方案快速落地。

目前，機智云淡水養殖方案部署到了全國2000多個城市鄉村，覆蓋面積在淡水養殖行業數字化總量中占到了約40%的份額。未來，機智云還將持續在該行業拓展內容和服務，例如與保險、銀行等金融機構合作為養殖戶提供幫助。

現有方案的收費模式同樣分為兩部分：一是銷售硬件設備；二是對軟件服務（如遠程運維、故障預警、科學養殖建議等）收取年費。

需要提及的是，機智云進入淡水養殖行業也存在一個關鍵契機——與飼料龍頭海大集團合作的飼料投喂機智能化的項目。

在數字化浪潮下，與用戶建立直接聯系是首要需求，但飼料本身是無法數字化的，如何通過飼料與用戶建立聯系？答案是圍繞飼料投喂設備進行數字化：

通過在飼料投喂器上增加傳感器，實現智能化控制，節省投喂人力成本。同時采集投喂數據并進行分析，指導養殖戶進行科學飼養，提升水產養殖質量。對于廠家來說，數字化可以幫助更好地規劃產品品類和產能。

而做完飼料投喂機的機智云，在深入到田間地頭后，發現淡水養殖行業符合機智云的產業篩選公式——產業規模大+市場分散+具備持續付費能力+改造空間大+市場競爭小。借助機智云物聯網平臺的軟硬件優勢，可以大規模降低改造成本，因此確定了在該行業的進一步投入。

低成本、低門檻、適合的銷售模式

物聯網平臺商業邏輯的重中之重

機智云選擇垂直行業是慎重的，并未高頻開拓新的賽道。

但從目前尤其重視的紡織行業、淡水養殖行業來看，不僅這些行業存在共性，機智云在每個行業行事邏輯也有共性。

所選行業共性表現在：都是企業分散、但產業規模大的行業。

例如我國紡織行業的市場規模高達5萬億，但有超過9成的規模來自于中小型紡織工廠；例如眼下政策對農業現代化、鄉村高質量發展有著力推動，但淡水水產養殖依然屬于粗放式的人工養殖模式，數字化程度不足10%，且超過90% 養殖戶都是散戶。

行事邏輯共性表現在：先通過大客戶定制需求了解行業需求，在確定深耕行業時，會基于這一行業的通用性需求和問題，對定制化方案進行優化和更新，提供一套行業適用的普適性解決方案。此時，所推的方案不追求一步到位的、高大上的改革，而是以階段性、低成本、投入產出比高的方式解決關鍵問題，追求在中小企業群體的大規模出貨和快速覆蓋。

據悉，機智云采用“爆品”策略，一般要在單一行業份額超過40% 后，才會計劃進入新的行業。

當然，“低成本”這一愿景的實現，與機智云物聯網平臺十多年的經驗和沉淀有密切關系；另外從公司層面，機智云十分強調成本優化，除了核心平臺的迭代工作，更愿意把復雜的業務交給生態伙伴去做。

眼下，機智云正在籌備C2輪融資，計劃在五年內完成上市。