调研 | 刘馥亮 赵雅晨

立足IP为3-8岁儿童打造陪伴式早教产品的小伴龙，正在迎来蜕变的转型之年。

首先，小伴龙的品牌基调向教育属性进一步延伸，最先涉足的将是在线教育；其次，小伴龙产品体系也将从封闭走向开放，从单一APP产品，拓展垂直领域内多款卫星产品，并在不限于内容、服务、IP等方面打通外部资源合作。

转型的动力在于变现。自成立伊始，小伴龙从塑造IP到早教内容，始终聚焦一款移动端产品，涉及的知识类目较广但深度不足，以知识点为单位的ARPU提升较困难。即使坐拥千万用户且保持了可观的新增，规模化变现却较为缓慢。

从市场结果来看，家长有意愿付费的，最终还是回归教育产品。小伴龙的第一个重要尝试是时下激战正酣的少儿英语外教直播课，分析其可行性可归纳如下：

第一，市场空间将持续提升。随着51Talk、VIPKID等热度持续上升，催生了百亿级少儿外教直播市场。不管是机构营销还是家长间攀比，少儿英语外教课俨然有成刚需之势。因其客单价高，当前用户主要集中在一二线及沿海城市，随着互联网模式带来的需求下沉，将有助唤醒更大市场。

第二，自身流量势能铸就高起点。资本助推下，头部公司为实现规模扩张，纷纷陷入烧钱的流量之争，也进而拉高了入场门槛。对于较晚入场者，拥有两类特质的玩家优势明显，一是品牌，二是流量。前者如新东方在线旗下的酷学多纳，后者如新晋入场的今日头条旗下gogokid。

小伴龙的优势也在于流量积累，且覆盖的正是3-8岁年龄段的精准目标客群，由此便拥有了同类产品可望不可即的起点。

第三，与成熟平台合作，优势互补。流量仅是第一步，外教直播课重在运营，对外教师资的把控、教学标准化程度、提供的客户体验等，都会影响用户最终是否买单。

基于用户对品牌和IP的认可，小伴龙选择与成熟少儿英语品牌合作，并期望发挥技术特长探索线上产品形态的变革，从独特的教学体验入手，与主流外教直播课形成品牌差异。

小伴龙的第二个尝试是扩展多个垂直内容的付费产品。

在当前小伴龙APP中，也包含了自主开发的早教内容，分为免费和付费。从2017年下半年开始，在保持免费内容持续更新的基础上，付费内容逐步被有意识的削减。

同时，团队开始针对每个类别单独研发移动端产品，从幼升小涉及的基本知识入手，切中刚需，目标是改善当前知识多、深度不足的问题。扩张后的团队正立足每个垂直领域打造深度，打造精品，课程单价预计将从当前的7、8元向十几倍翻升。

小伴龙的优势在于，商业模式已被验证。互联网早教领域，经过近四五年探索打磨，涵盖识字、故事、国学、英语等的内容生态逐渐丰富，其中也不乏爆品诞生。可观的吸金能力，也让行业参与者对早教内容变现愈发产生信心。

而挑战在于用户正对内容变得挑剔。当早教产品开始丰富涌现，相应提升的是用户对优质内容的甄别力和支付门槛。小伴龙的用户数在C端早教产品中遥遥领先，有了转化基础，能否真正激活消费的关键在产品内容。

创造高品质内容，其一，需要时间沉淀。以同样主打“内容+IP”的贝瓦儿歌为例，成立6年时间，直到去年才扭亏为盈；其二，无疑离不开专业团队和精细化运营支撑。一款APP的打磨已不易，小伴龙的多款付费应用产品将面临不小的研发、运营挑战。从2017年下半年开始，团队正经历战略型扩张至200人。

距离入口级产品还有多远

新产品的付费转化取决于是否能有效导流。由此，当前小伴龙APP承担的，是入口级产品的定位。

目前，小伴龙拥有独立设备量8000万，预计背后的实际用户量万。针对产品定位的3-8岁约1亿人口总量的用户，还有较大渗透空间。

而对于入口级产品，用户基数是一方面，更重要的是反映了用户黏性的活跃用户数。小伴龙CEO曹传宇将这一目标定为1000万DAU，同比客群指向更广的互联网手游，这一水平已是现象级产品的标志。

针对提升用户黏性，小伴龙在今年有两个发力方向。

第一，重塑小伴龙IP，合作国际化团队，从外观到内涵使形象立体丰满，如同迪士尼的经典IP，达到获取用户情感黏性，长久追随的效果。

第二，贴合用户年龄需求，内容之上，加强产品的趣味性。少儿产品的体验者与决策者分离是个恒久的难题，小伴龙希望用趣味教育产品兼顾二者需求。

近日，小伴龙创始人曹传宇接受爱分析专访，就行业观点和公司业务、运营、战略等进行了深入对话，摘取部分内容分享如下。

碎片化知识付费收益不及预期 打造垂直深度教育产品

爱分析：2017年小伴龙APP用户增长情况如何？

曹传宇：整个2017年新增用户保持了快速增长，但增长幅度不及过往。整年新增4000万独立设备数，付费用户超过400万，但下半年销售有所放缓，主要是内容更新放缓，聚焦去做新的APP。

爱分析：独立出来的付费产品主要有哪些？

曹传宇：今年会有4-5款付费APP陆续上线，主要针对幼升小的早教需求。内容包括拼音识字、数学、英语等，相当于将原来小伴龙APP中“学堂”的付费内容单独拿出来，每个科目单独组建团去做，还是会围绕小伴龙这一IP。

另外，我们会更关注语文这个方向，像诗词、国学、历史故事等，和我们做的形式也比较接近，不那么应试，强调人文素养。

爱分析：产品的付费形式是什么？

曹传宇：会以课程包的形式，比如前面一部分免费，后面整个打包一个价格，不会像以前一样拆分小的知识点来卖了。

爱分析：相比从一个APP中进行付费的转化，开发新的产品导流难度会比较大吗？

曹传宇：我们现阶段可以做多款APP的尝试，因为累积了品牌和用户的势能，而且新增用户还是挺大的。我们之前也推出过一些包含小伴龙名字的产品，发现即使APP不做任何推广，每天的新增用户也有几千，所以我们认为初始的用户量是足够的。

如果转化的好，我可以用主APP推它，量会更大，所以基于我们已经拥有的用户规模势能，和市面上做同类的APP还是有优势的。

爱分析：为何去做真人的在线外教直播？和小伴龙此前的产品模式还是有很大差异的。

曹传宇：我们想尝试一款新的产品，让小伴龙这个形象跳出来，和真人互动，这是最大的初衷。用于寓教于乐的方式，创新当下的在线教育模式，让小伴龙这一IP收获更多家长的认可。

爱分析：2017年围绕IP衍生品的进展情况如何？

曹传宇：2017年进展不大，局面没打开。不过2018年我们会有所突破。我们会通过合作的方式打造IP，比如和国际化的团队一起来打造动画片、电影等。我们会把IP看作一个更长远的事情，今年的目标是能达成一些合作。

从去年到今年，我们的重点主要还是做付费APP和在线教育的产品。

着重提升APP日活加强游戏元素和IP优化

爱分析：对于小伴龙这一APP，将有哪些变化和布局？

曹传宇：小伴龙其实并不是真正意义的一款教育产品，我们今年会更多向3-8岁儿童入口级APP的方向打造，他还是一个虚拟小伙伴，要做更多的日活用户，达到800万乃至1000万日活，后面基本都会放免费的内容。

爱分析：在现有用户生命周期的基础上，如何提高用户黏性？

曹传宇：我们会增加游戏的元素，分配不同年龄喜欢的主题，相应做深度。

此外，相比其他的游戏，特殊点在于我们有IP，而对IP塑造的优化，反过来也会促进小伴龙的移动产品。我们有那么多用户，但在过去其实缺少了对IP的规划，包括对形象、性格的规划，比如强化龙的一些属性。这方面我们还有很大不足，今年也会填补。

爱分析：内容早教付费市场的驱动因素有哪些？

曹传宇：原来不是没有需求，而是好的内容、创新的产品还是比较少。做教育内容需要时间的沉淀。另外，85、90后的家长更愿意接受在线的方式，也习惯为优质内容付费。但这个市场刚刚起来，机会还是很大的。

爱分析：互联网早教依靠内容商业化，是一种最佳途径吗？

曹传宇：纯粹依靠自己做内容，速度还是太慢。在内容链条的上中下游，我们更多会把握上游策划的方便，中下游会交给外包，这样效率会提升。

我们还是更多利用用户、IP的优势去介入，开放出来更其他更好的内容衔接，这才是双赢。完全依靠自己做内容，速度跟不上用户的需求，能做的也很有限。

爱分析：2017年有融资吗？

曹传宇：下半年融了一轮，主要投入开发新的产品，团队的扩充。

三年前，用户行为分析是个无人问津的市场；现在，从投资人到企业客户，对此都能侃侃而谈。

飞速变化的市场，给成立三年的神策数据带来了巨大的机遇。

2018年4月，神策数据拿到4400万美元C轮融资，由华平投资领投，红杉、DCM等跟投，已经成为用户行为分析市场跑出来的一匹黑马。

在整个发展过程中，神策数据以强大的私有部署能力，完善的服务体系，在用户行为分析市场上占据领先地位，到目前已累计服务近七百家客户，并在原有的互联网企业客户基础上，逐步渗透“互联网+”客户，有巨大增长潜力。

成立三年，逐步形成三层服务架构

桑文锋毕业后即加入百度，在百度工作8年间，深度参与百度用户数据平台从0-1的搭建。

离开百度后，抱着重构中国互联网数据根基的理想，桑文锋于2015年创立神策数据。

2015年9月，神策数据推出了基于网页和APP端的用户行为分析工具“神策分析1.0”；2016年10月，在产品层之上延伸出服务层，开始扮演扶客户上马，并送一程的角色；到2017年10月，神策已经开始为标杆客户提供咨询服务。

经过三年发展，神策数据以每年叠加一层的方式，形成了如今“产品+服务+咨询”的三层服务架构。

目前，产品层除了创立之初就推出的“神策分析”，还有“客户全生命周期管理”和“推荐引擎”，三款产品围绕用户行为过程，最大化用户行为数据价值。未来随着业务发展，这部分产品矩阵会不断完善。

服务层的推出，是顺应市场变化的结果。国内企业数据基础薄弱，难以用好底层产品，神策数据从客户成功角度出发，强化服务与支持能力，提供驻场服务，手把手教客户如何使用好数据分析产品，跑通大客户交付流程。

咨询层针对标杆客户，提供基于用户行为数据相关的顶层咨询，告诉客户如何在实际业务场景中用好数据。通过与各行业内标杆客户共同成长，神策数据把握未来2-3年内市场需求的走向，提前进行布局。

凭借强大产品能力与优质客群定位，从市场混战中成功突围

就在2年前，用户行为分析还是新兴领域，不同公司选择不同切入点，在这一细分领域展开混战。

到今天，神策数据已经成为用户行为分析领域跑出的一匹黑马，不论从业务模式、公司收入还是资本层面，都已经获得充分认可。

神策数据能够在激烈的竞争中脱颖而出，很大程度上来自其产品能力与客群定位。

在产品上，神策数据有三大优势——全端数据采集、支持私有化部署、PaaS平台定制开发。

在数据接入环节，神策数据基本能够支持所有形式的数据接入，包括全埋点、SDK、代码埋点、工具导入等，降低了后续服务的难度。

在PaaS平台能力上，神策数据可交付的PaaS平台，更能适应客户复杂业务场景需求。基于此，神策能够实现1台到多台机器的私有部署，部署安装时间普遍能够控制在2小时以内，产品能力整体在行业内保持领先。

以上产品优势，都是在公司成立之初就选定的发展路线，短期内难以被竞争对手模仿。

在客群上，神策数据此前主要服务中小型互联网公司，但这类公司存活率低，付费意愿也较弱，价值相对有限。随着2016年“互联网+”兴起，传统企业向互联网转型成为趋势，这类客户业务稳定，有较强的付费能力，同时也开始逐步注重数据的价值，是优质的客户群体。

目前，神策数据在金融、电商零售、在线教育、文娱、企业服务这5大领域深耕，已经累计服务近700家客户，其中私有部署客户超过70%，并且保持稳固增长。

整体评价：产品与服务能力突出，优质客群推动公司长远发展

技术：创始团队深度参与百度用户数据平台从0-1搭建过程，在数据采集和底层数据平台搭建能力上有较强积累。

产品：产品化率高，虽然强调私有部署与PaaS交付，但能够支持1台机器与多台机器私有部署，并能够做到2小时部署安装，超过同类公司。

LTV/客群：主要面向中型互联网企业与“互联网+”企业，除去咨询服务，客单价十几万元/年，目前累计服务七八百家客户，由于采取按年收取服务费的方式，客户粘性较高。

获客：主要通过直销获客，2018年销售团队已进行扩充，今年获客将会有较大进步。典型客户如银联、中国电信、中青旅、太平洋保险、万达、海尔、永辉、广发证券、聚美优品、链家、四川航空等。

场景：主要应用与用户行为分析场景，长远来看有较大延伸机会，同时面向标杆客户提供咨询服务，对场景理解能力领先。

近期爱分析与神策数据创始人/CEO桑文锋进行访谈，就神测数据业务模式、发展状况、行业情况进行深入沟通，重点内容分享如下。

业务逐步做“重”，开始试水咨询服务

爱分析：神策发展到今天经历了几个重要节点？

桑文锋：神策成立3年，经历了三个阶段。

阶段一：2015年4月公司成立到2016年8月，这一阶段是以产品化为目标，我们想做最牛的网页和APP数据分析产品，所以产品刚发布时就提供了一份30万字的帮助文档，是业内最好的。

但是后来发现这种方式有问题，那就是客户不看帮助文档，所以在数据接入方面做得并不好。

我觉得，数据接入是一道坎，如果客户迈不过去，就是我们的问题，所以我们就想怎么把数据接入做得更好。

因此我们在这方面做很多，我们有专门的埋点管理，用来监控每个数据源采集情况、校验通过情况、导入情况，在数据采集方面，没有第二家公司像神策一样花功夫帮客户做好。

当时我们的客群定位是中小型互联网公司，因为大一点的互联网公司不会用我们，非互联网公司又没有需求。

阶段二：2016年8月之后我们进入第二个阶段，这里主要有两点变化。

第一个变化是，我们切入“互联网+”企业，这是因为互联网初创公司死亡率高，付费能力弱，同时我们产品中的私有部署、PaaS、基础数据采集能力，非常适应“互联网+”客户的复杂业务。

第二个变化是，我们开始建立我们的服务体系，因为光有产品客户用不起来也不行，所以我们在2016年国庆之后大量招人，准备做成80%产品+20%服务的模式。到2017年6月，我们对客户的标准服务支持做得非常好，但是面对“互联网+”客户时，我们发现还是不行，典型例子是，我们把指标体系发给客户，客户自己还是做不起来，于是我们开始招专门的项目经理，为客户提供驻场服务，到2017年10月，我们花了4个月时间把大客户交付流程跑通。

阶段三：2017年国庆之后，我们又发现了新的问题，客户不清楚实际业务中怎么把数据用好，所以我们开始尝试做咨询，为一些大的客户直接出分析报告，告诉它整体情况怎么样，哪些关键环节有问题，建议怎么改，改完之后看数据结果。

咨询业务刚开始做，也是一个摸索的过程。

爱分析：现阶段能够为客户提供哪些方面的咨询？

桑文锋：主要是五方面的咨询。

一、市场营销，包括渠道效果分析、营销建议等，核心是帮助企业拉新；

二、产品迭代，主要是将数据分析引入产品迭代过程；

三、用户运营，包括老用户的盘活、分群，并采取不同的运营策略；

四、产品智能，就是将AI能力引入产品，这里我们只围绕用户行为分析与AI的结合；

五、大数据平台顶层设计方案指导，我们在百度就是从0-1做这个事情，这是我们的优势。

爱分析：为客户提供咨询服务，有可能会面临客户本身需求不明确的情况，神策怎么考虑这个问题？

桑文锋：我们划了一条线，目前只做与大数据相关与用户行为相关的领域，其他的我们都不做。

爱分析：咨询业务也挑选客户？

桑文锋：是的，我们只为战略型客户做咨询，就是将数据能力上升到公司战略层面的客户。

做这种客户的最大价值在于，它的使用场景往往很深，遇到的问题往往是别人2-3年后才会遇到的，以后再做就会简单很多。

爱分析：咨询服务需要公司哪些团队参与？

桑文锋：首先是数据咨询顾问，他们给客户出基础方案，是销售+咨询的角色；

分析师是业务售前，帮助客户梳理业务；

客户成功人员，帮助客户用好我们的产品；

技术支持团队负责后续接入、调用的问题；

运维团队负责安装部署和升级。

爱分析：服务“互联网+”客户，会遇到哪些挑战？

桑文锋：挑战一方面来自数据的接入，“互联网+”企业既有线上部分，又有线下部分，IT设施完备度也没那么高，这类公司对数据接入相应要求比较高。

另一方面，传统企业“互联网+”的过程中，需要对业务部门场景有很深的理解。

这都是挑战，但对我们也是机会，因为我们提供的数据采集方式很多，包括全埋点、SDK、代码埋点、工具导入等，各种方式都能做，后续的服务也更有优势。

爱分析：神策现在主要服务哪些行业？

桑文锋：我归结为泛交易型的行业，越是和交易相关和我们越匹配。所以生产制造行业与农业这样的我们就基本不接触。

另外，我们主要服务有线上业务的客户，纯线下的就不做了。

所以我们现在重点在做的有5个行业，金融、电商零售、在线教育、文娱、企业服务。

爱分析：切入不同行业的难度大吗？

桑文锋：不大，因为我们产品化程度本来就特别高，特别容易适应新行业，这个过程主要还是加强对行业的理解。

PaaS是底层，要在做SaaS之前就设计好

爱分析：神策的PaaS平台是公司核心能力之一，这个平台能做起来的原因是什么？

桑文锋：这是因为神策团队在百度的时候就做大数据平台，也就是PaaS，我们对此有很深的理解。

PaaS需要底层的设计，不是先做个SaaS，然后考虑哪些接口对客户开放就可以，我们做1.0版本的时候就是PaaS+SaaS的模式。

爱分析：先做PaaS再做SaaS，产品的迭代速度会比纯SaaS更慢？

桑文锋：开始的时候慢，但后来会加快。

我们当时成立的时候，对投资人说，1.0产品预计4个半月出来，投资人都表示不理解，为什么这么慢。其实这还是因为我们之前在百度从0-1踩过这个坑，才会这么快。

但现在你看我的PaaS可以交付，我们支持1台机器到多台机器的私有部署，有些竞品虽然也推私有部署，但是要求客户5台、20台机器起步，这是因为它们开始设计方案的时候只做了一套分布式架构，没有考虑到安装部署的问题，但是这些问题恰恰是关键。

爱分析：私有化部署怎么平衡人力投入？

桑文锋：我们思考过这个问题，最开始也觉得远程服务是效率最高的方式，但后来发现在有些场景不是。

有些时候线上沟通三天都不明白的问题，到现场半个小时就解决了。所以归根到底还是效率问题，选择私有化部署还是SaaS模式，现场实施还是远程部署，关键在于哪种方式效率更高。

爱分析：神策为企业对接各种数据，这与营销科技公司做的第一方DMP相比有什么区别？

桑文锋：两者有一定重叠，但也有不同。

一般DMP后面都会跟一个应用场景，比如广告营销场景。但是我们没有做场景层面的东西。

爱分析：客单价可以逐步提高是因为什么原因？

桑文锋：主要是三个方面的原因。

一方面客群在往上走；二是我们的服务变深了；三是神策的产品越来越完善，前三年我们做单品，现在逐步形成品矩阵，除了神策分析，我们还有客户全生命周期管理、推荐引擎这两款产品，这是竞品所没有的。

爱分析：神策是按照年费的方式向客户收费，客户为什么愿意按照这种方式付费？

桑文锋：收取年费是神策的创新，到现在只有神策做到了又是私有部署，又是按年付费。这是因为神策是在不断为客户提供服务，服务的范围包括业务梳理、数据采集方案设计、交付培训、市场营销、产品迭代等。

未来神策的竞争优势不是因为差异性，而是因为服务体系更强，因为技术只是个时间差，可能也就领先个3-6个月，更多的是看服务体系。

爱分析：主要通过什么渠道获客？

桑文锋：我们90%是直销，去年也考虑过建渠道，但是效果没那么理想，主要是产品比较复杂，对渠道要求高；另外，我们的客单价不够高，渠道不愿意做。

用户行为分析市场已现分化，未来考虑切入交易场景

爱分析：您是如何考虑未来的战略与规划？

桑文锋：神策的愿景是重构中国互联网的数据根基，思考的事情是怎么帮客户把数据基础建好。

爱分析：未来会不会考虑切入到交易环节？

桑文锋：现在和一些客户签的协议就和这个相关，会根据业务增长情况决定分成，我相信未来这会是比较主流的方式，但我们今年也是刚开始尝试。

爱分析：目前公司团队结构是怎样的？

桑文锋：公司有150多人，技术相关占一半，业务相关占一半。

我们今年计划扩张到200人左右，主要是整体增加。

爱分析：公司最早对标Mixpanel，现在已经有比较大的变化吗？

桑文锋：之前在外界看来我们和Mixpanel类似，但是还是有区别，比如我们成立之初就在做私有化部署、PaaS平台、基础数据采集建模，只不过客户感觉不到，但是越往后，我们的PaaS平台、私有化部署的优势体现出了，大家会觉得Mixpanel只是神策的一个应用而已。

现在国外还没有和我们类似的公司，主要是因为国外的场景和国内不一样，国外IT化成熟度比较高，中国相对较低，这种情况下，神策的使命就定位于帮助客户把数据底子打好。

爱分析：您是怎么考虑竞争的？

桑文锋：我们的竞争对手不再是原来做用户行为分析的公司，而是和Talking Data这样的公司

爱分析：您是怎么判断当前的市场规模？

桑文锋：根据几家头部公司的营收情况评估一下，现阶段整个用户行为分析市场约20亿左右。这里面包括Talking Data这样的新型公司、传统IT解决方案，还有部分本该收费但现阶段免费的市场。

未来我觉得这个市场会以每年50%以上的速度涨个5年。

爱分析：会与传统集成商竞争？

桑文锋：集成商在未来有可能成为我们的实施方，就像SAP也有埃森哲、四大这样的合作伙伴。

我认为要做强了一定要有生态，比如我们现在拿项目的时候，有时候会碰到东软，我就说竞标归竞标，但是一定保持友好的姿态，因为我们未来一定是会和这些软件公司有合作的。

论坛报名咨询请加群小秘微信

调研 | 李喆 崔可家

2015年起，国家**了一系列政策来推动国内制造业与互联网的融合，并于2017年正式提出了工业互联网平台概念，力求加快平台建设，与此同时，国内各种工业互联网平台不断出现，昊天网聚推出的固问云，就是其中之一。

大数据分析业务到工业互联网平台的全面转型

昊天网聚成立早期，主要业务是大数据处理以及流量分析，产品包括自研的流量分析系统xFlowPro、流量探针软件FUN-SPAN，客户覆盖石油、烟草、****等多个行业，其中中石油为最主要客户。

流量分析软件是用于对全网流量进行识别和分析，以便优化企业服务器部署。由于这项业务主要服务于大型企业，目标客户较少，虽然昊天网聚当时年营收可以达到千万级别，但是增长受到了市场天花板的明显限制。

2015年，昊天网聚全面转型，开始研发工业互联网平台。

昊天网聚之所以选择工业互联网方向，一方面是这个领域的市场规模巨大，目前尚处在早期，发展潜力很大；另一方面是在技术层面上，开发工业互联网平台有较高的技术门槛，不仅需要互联网、云计算、大数据、边缘计算等前沿技术的储备，又需要对工业场景有深刻的理解，公司在大数据处理方面有很强的技术沉淀，同时，创始人作为固问云产品总设计师和架构师，依其在信息化（银行业信息化）和自动化领域（电力行业生产过程自动化）有软件开发、大数据计算、系统集成、项目管理等深厚的技术背景和丰富的项目经验，对于工业互联网有自己独特的视角。这种跨界融合，具备工业互联网平台产品的技术实现能力。

昊天网聚开发的固问云平台，完全全新设计和自主开发，具备很好的完整性。

经过两年多的调研开发，2017年7月，固问云测试版在试点用户产线上开始运行，并于2018年初开始商业化，在能源电力、矿产行业中拿下了订单。

以产线为对象，打造工业服务云平台

早期工业互联网平台，主要是以设备健康管理为主，这种模式虽然可以清晰地描述设备运行状态，但缺乏对于设备之间关系的理解。

固问云则是以生产线为对象的工业互联网平台，根据多源数据对产线进行智能化管理，平台架构主要分为三层。

边缘层，主要部署在设备现场，包括采集器和网关，负责数据采集，包括DCS等实时数据、巡检等事务数据以及特殊系统的非结构化数据（图像等等），并利用网关设备对采集数据进行规范化以及边缘计算，减少上传数据量并完成实时数据分析。云平台的指令可以下发至执行机构（PLC等），控制产线运行。

平台层，对设备、产线建立数据模型，深刻理解产线的的运行过程，并利用从边缘层得到的数据进行分析，对产线监控、维护和预警，使其生产效率保持在最佳。

应用层，固问云的一大特点是应用组态化，客户可以根据自身需求来选择应用层面的功能，如耗材管理、振动预警等。应用在实际操作中只需要鼠标拖拽，实现了零代码化，降低了企业客户的使用条件。

企业的需求不仅仅是发现问题，如何快速准确的解决问题也是企业需要的。固问云可以通过授权的方式，实现跨部门、跨企业的数据共享，将产线运营情况传递给各方，这样的多方合作可以快速的帮助企业解决生产中遇到的问题。

通用方法建立数据模型，助力快速部署

固问云致力于打造一个通用工业互联网平台，这就需要在面对不同的工业设备、产线时，有一套通用方法建立数据模型来描述这些物体，并将其存储在服务器中。

为此，昊天网聚发明了一种物体数据处理的方法，对复杂多样的数据进行统一有效的处理，实现数据的共享。

这种处理方法将物体分为三层，物体、组件和元件，对物体数据进行分层、编码，然后建立数据模型。通过物体中的组件、组件中的元件以及描述元件的特征参数来准确全面地描述物体。

这套自上而下的数据模型构建工具不再依赖于行业特点，可以推广到各行业的产线中，快速地将产线数据化。

由于其产品通用属性，固问云部署周期也缩短到6周左右，对于已经有部署经验的行业，甚至可以达到2-3周。

较少的企业定制项目以及高度产品化，帮助昊天网聚减少了对于人员的依赖，不再需要庞大的实施团队。2018年，30人左右的团队中，70%为研发人员，余下的多为技术支持和市场团队。

这种模式也可以帮助昊天网聚获得更高的毛利率以及人均产能，对于其未来的发展会有比较积极的作用。

近期，爱分析对昊天网聚创始人韩吉进行了访谈，就昊天网聚的产品、经营策略，以及对工业互联网行业的发展趋势做了深入交流，现将部分内容分享。

平台适配全部传输协议，支持千家企业同时在线

爱分析：固问云的产品定位是什么？

韩吉：工业里面包含很多高价值设备，这也是我们看好工业互联网市场的原因之一。但是不同的工业互联网平台，服务的设备层级不同，这里面可以分为部件级、设备级、产线级和企业管理层级。

我们的产品定位就是针对生产线来打造工业互联网平台，也就是面向产线级。

服务于产线，有几个原因：可以和客户视角一致；产线有很多共性的地方；产线是生产的最小单元。

爱分析：在实际应用中，固问云对于生产线的运行维护包括哪些方面？

韩吉：在产线正常运行的情况下，我们主要是监测统计产线上的一些指标。同时，也会记录对产线进行的各种定期不定期的维护、检修，更换耗材、配件等工作。通过对实时数据的特征计算、关联判定，可以及时发现产线异常并报警。此外，对每次异常的分析、判定、诊断、处理，都会完整记录，便于长期分析、统计。

产线的运行维护，就是为了保证产线在运行过程中发挥出最大的价值，在减少成本的同时生产出更多满足市场要求的产品。每次维护工作，既需要大数据的计算结果做参考，同时也提供新的维护数据。比如，添加润滑油的过程，预测结果会提示添加多少量，同时，本次添加的实际量和时刻点又形成一条新的维护记录数据，用于预测下一次的添加时间和添加量。通过产线的运行小时数和每次的润滑油添加时刻和添加量，会让自学习的预测越来越准确，便于更精准安排润滑油库存。

很多维护工作在很多工业产线普遍存在，只不过受制于种种条件，往往通过人工的方式去记录，再根据经验来判断。现在由于信息化手段的完善，我们可以利用大数据来更好的完成这些工作。比如，可以通过对耗材、配件的更换记录、工作时长、工作强度的长期自学习，自动预测下次更换时间，给运行人员提供参考，为合理安排库存提供辅助。

对于检修、故障处理，大数据的计算也会让这些工作质量更有保证，工作更高效。

爱分析：固问云采集数据的来源是什么？

韩吉：第一个数据源，就是通过工厂广泛部署的PLC、SCADA、DCS系统以及独立传感器，来获取温度、压力、流量、电量等等这些实时数据，但是我们认为这些数据是不够的，不能全面的描述产线的实际运行状况；

第二个数据来源是工厂中的事件，比如巡检、点检、维护、检修、故障处理等等事件，这些数据记录下来以后可以便于以后去关联分析；

第三个数据源是产线的环境数据，比如气温、气压、粉尘等。以及峰谷电价、阶梯水价等社会基础数据，对于很多指标的计算往往是必要的。

爱分析：工业中不同设备的数据通信协议相差是否很大？

韩吉：不同设备的通信协议，差别是非常大的，现在全世界主流的通讯协议、总线协议大概有11种，我们已经全部适配了。还有一些通信协议，适用于特定的场景，比如电力、环保等，数量就很多了，主流的我们可以适配，其它的在逐步添加。除了传输协议的不同，上传到云端的数据格式也是非常重要的，我们将所有的工业数据的类型和形态梳理之后，大概有30多种，可以处理布尔、数值、字符串、日期、复杂结构、文件等工业领域所有的数据类型。

所有的数据都需要在边缘层进行清洗、规范化，然后再上传云端。

爱分析：固问云对于数据的处理能力如何？

韩吉：我们的数据处理能力是非常高的。对于我们的一个单模块，处理能力能够达到100万测点/秒。

当初在设计平台时，我们是按照1000家企业同时上传数据来考虑的，假设每家企业有一条产线，共30台设备，每台设备有30个秒级（折合为1800个分钟级）数据需要上传，这样大概就是每秒100万测点的数据需要上传。

爱分析：在数据采集过程中，传感器是由昊天网聚部署还是厂家自己部署？

韩吉：这个取决于客户的需求。当客户已经有相关数据的时候，我们就可以直接导入平台，当客户没有相关数据的时候，我们就需要去部署传感器。

这时候会有一个职责的问题，因为一些生产线上的设备比较有价值，有些客户不希望我们来部署。如果是这种情况，我们就会跟客户的工程师合作，我们提供技术支持，客户的工程师会进行具体的实施部署。

这也是一种比较好的方式，因为客户自己的工程师会更加了解整个设备的结构，能更快速的完成部署。

爱分析：当完成原始数据采集后，需要用网关来传送数据，那么固问云使用的公用网关和专用网关的区别？

韩吉：公用网关和专用网关在功能上是完全一样的，区别就在于专用网关只会用于一个企业，而公用网关是多家企业共用的。在有些企业中，由于设备的数量比较少，企业方不希望部署太多硬件在本地，所以就会选用公用网关来解决数据传输问题。

爱分析：网关的传输方式是什么？

韩吉：我们的专业网关和公用网关都是软件，在本地部署的时候，只要有上网的出口就可以传输。至于物理介质是没有限制的，有线、无线、wifi、3G/4G均可。

传输方式根据测点数量和传输周期而定，有线是最优选的方式，也是现场大多具备的。其次是4G和3G。我们测算过，每分钟1000个8字节的测点要上传，算上其他的开销，需要大约150Kbps带宽，在3G环境下，是可以实现的。如果测点少，2.5G的gprs也可以传输。

爱分析：专用网关相对于公用网关来说有什么优势？

韩吉：公用网关适用于企业测点少，或者测点分散，企业内部不易组网的情况，此时，可以在设备现场直接通过物联网卡上云接入公用网关。

当客户的设备数量、传输点数量达到一定程度的时候，从数据上传以及平台架构的角度来说，公用网关就不太合适了，建议采用专用网关。如果测点再多，可以部署多个专用网关。

每个专用网关处理性能是4000测点每秒。公用网关采用负载均衡方式，现在4个独立公用网关同时运行，处理性能是4万测点每秒，可以平滑扩展。

采取何种网关，取决于产线现场的网络、供电、环境情况。不过，我们建议客户优选专用网关。

基础功能通用，应用模块按需选取

爱分析：固问云平台的研发过程是怎样的？

韩吉：2015年，我们大概花了一年的时间在做整体的调研和技术选型，调研包括工业上的一些规则和技术，深入学习了解了几个典型产线的完整工业流程，并且梳理出了之后开发的技术难点，比如数据格式处理等。

2016年，我们开始正式研发，一直到2017年，用了一年半时间来做代码的开发测试等等一系列工作。2017年7月份，测试版开始在试点用户上运行。

爱分析：固问云作为一款工业互联网平台，有什么特点？

韩吉：我们主要有四个特点：

产线数据化：利用数据来对产线进行完整、准确、及时地描述，为之后的产线数据分析提供基础。数据包括实时数据，设备台账，产线流程（组态），再辅助以多种事件数据：巡检记录、维护记录、检修记录等。

知识软件化：工业在数百年的时间里积累了大量的知识和经验，这些能够更好地帮助我们对产线进行服务。根据产线情况，我们将其中的一部分可以量化的知识实现了代码化、逻辑化，提炼为软件算法；更多的知识我们整理到知识库，以便操作中的提示、参考、辅助。

应用组态化：我们把在工业中使用较多的功能包装成应用，预置在平台之中，在实际使用的过程中，只需要鼠标拖拽即可完成，实现了无代码化生成应用。比如：水泵振动健康状态的判定应用，只需要调用4个算法，在页面上鼠标操作即可实现。

服务平台化：整个产线的数据都会在平台显示出来，各部门之间可以更加高效的协同工作，针对性地解决问题；在平台上搭建售后服务以及外包服务的桥梁，实现企业间协同工作，让多种服务成为可能。

爱分析：固问云对于描述产线的数据模型是通用的吗？

韩吉：是的，我们的数据模型是跨行业通用的，并且这个数据模型可以用来描述部件、设备以及产线。在研发这个数据模型的时候，我们参考了很多工业领域的通用标准，借鉴了很多其中的思路和理念，最后完成了一个通用的数据模型。

这个数据模型其实包括三方面的内容：设备台账记录产线中设备的基础信息，包括序列号、厂商品牌等；产线流程用于记录产线中设备的连接情况，类似于组态；设备的数据模型描述设备的结构，用于定位实时数据的位置。数据模型需要在后台进行定义，鼠标点击即可生成。一个新设备的数据模型定义，大概需要1个小时。一个50台设备的产线流程图，大概需要2个小时。

爱分析：固问云现在有哪些应用模块？

韩吉：第一类是耗材管理方面的应用。主要针对配件、润滑油等消耗品，可以根据设备运行时间、生产负荷等等一系列动态数据，比较准确地计算出耗材更换时间，并逐步通过自学习，建立耗材随生产因数变化的规律，进而为降低消耗，减少库存提供依据。

第二类应用是振动报警和预测。主要针对泵、电机、风机等旋转设备。这些设备，作为工业中的常用设备、关键设备，对于产线的稳定运行是至关重要的。振动数据以其灵敏的特点，在异常早期即可有明显的特征，我们可通过振动原始波形提取异常特征的方法，实时计算其振动健康状态，准确率在95%以上。再根据前若干天历史记录的发展趋势，预测将来进入非健康状态的大致时间，可以提前30天发出预警，这样可以**降低非停的可能性。

还有一些是关于电能谐波分析、水泵效率计算、仪表自动检定等方面的应用。

目前，我们还和一些专业公司合作，将机床刀具寿命、产品良品率分析等专业领域的应用，迁移到我们的平台上运行，让产线数据发挥更大的价值。

欢迎在工业数据处理方面的专业公司和我们合作，深入挖掘产线数据，共同为客户创造更大的价值。

产品化程度高，未来要整合更多服务项目

爱分析：固问云的客户主要分布在哪些行业？

韩吉：目前主要有三个行业，新能源电力行业、矿业和金属加工行业。在这三个行业中，我们主要都是针对产线来进行服务的。

还有一部分业务是不分行业的，就是通用设备方面，例如泵、风机，对于风机的监测预警每个行业都会用到，这方面的业务就是针对设备来进行的。

爱分析：固问云的部署周期大概是多长时间？

韩吉：对于一个全新的行业，在上云之前，必须要梳理出产线的整个运行过程，利用我们的数据模型把产线描述清楚。标准的部署周期是6周。

对于已经有部署经验的行业，那么我们已经大概了解整个产线的情况了，那么周期就可以压缩到2-3周。

爱分析：现在固问云的团队规模是怎样的？

韩吉：目前，我们的团队大概是有30人左右，其中70%是研发人员。今年团队会小幅扩张，到年底应该不会超过50人，主要需要扩张技术支持团队以及市场团队。

爱分析：今后固问云的发展方向？

韩吉：我们是向平台+应用+服务这种模式发展的。在实际应用中，我们发现仅仅给用户提供设备预测报警是不够的，因为最终需要的是解决问题，所以在平台中加入服务项目，客户就可以更方便的解决问题，形成监控设备-故障预测-解决问题这一完整闭环。解决问题更多是和细分领域的专业的服务公司合作来进行的。

以数据为核心，做好企业服务

爱分析：企业选择工业互联网平台的动机是什么？

韩吉：现在产线的复杂程度越来越高，并且高自动化高智能化的设备在产线上的应用越来越多，整个生产过程中需要的能力和技术不断提高。

但是，用于维护以及使用产线的专业性人才并不会有爆炸性增长，这时候企业就会遇到一个发展瓶颈，就是产线所需要的人和真正能招到的人不能很好匹配，再加上专业性人才的人员费用也不断提高，这时候企业就需要一个产品，一方面将日常的围绕产线的很多工作在一个统一的平台上进行，比如统计分析、巡检、点检、维护、检修、故障处理等，提高工作效率，另外一方面，在企业内部人力资源不足的时候，能够得到企业外部专业人员及时的、便利的、性价比高的协助，增强对产线的运行保障能力，而这，正是工业互联网平台能够提供，也是应该提供的。

爱分析：工业互联网平台的核心是什么？

韩吉：我认为工业互联网平台的核心是数据共享，多方协作，这个协作可以是跨企业的。目前阶段，平台的核心还是完整、准确、及时采集到产线运行过程中的数据，实现产线的数据化。这里的数据不仅包含温度、压力这些实时数据，也包括维护、检修等事务性数据，设备台账等基础数据。当有了这些数据以后，我们就可以添加各种应用挖掘数据价值，让专业的服务成为可能，更好保证产线平稳、高效、低成本运行。当然，我们现在看到的应用，能支持的服务只是九牛一毛，这些数据的价值还远远没有发挥出来。

爱分析：工业互联网平台的行业现状是怎样的？ }