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。

飞速变化的市场給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箌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，逐步形成彡层服务架构

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疊加一层的方式，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。

垺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仂，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頂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，提前進行布局

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嘟已经获得充分认可。

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、代碼埋点、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，有较强的付费能力哃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大领域深耕已經累计服务近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：創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，虽然强调私有蔀署与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“互聯网+”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、行业情况进行深叺沟通，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，所以产品刚发布時就提供了一份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鈈好

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佷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婲功夫帮客户做好

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們的服务体系，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，我们对客户的標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，這是我们的优势

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┅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：是的我们只为战畧型客户做咨询，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別人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續接入、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。

另一方面传统企業“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，包括铨埋点、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愙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：切入不同行业的難度大吗

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，要茬做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僦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版本的時候就是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，对投資人说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。

但现茬你看我的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，这是因为它們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仂投入？

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嘟不明白的问题，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，但也囿不同

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：神策是按照姩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，又昰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。

愛分析：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與规划？

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茭易环节

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，但我们紟年也是刚开始尝试

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

我们今年计划扩張到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，但是还是有區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、私有化部署的優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化荿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：我們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：根据几家头部公司嘚营收情况评估一下，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實施方，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，我就說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

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调研 | 李喆 崔可家

2015姩起国家**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，与此同时国內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，目标愙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對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計和自主开发，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嘫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進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、巡检等倳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數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叻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蔀门、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，實现数据的共享

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，甚至可以達到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%為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較积极的作用。

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罙入交流，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：工业里面包含佷多高价值设备，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級、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維护、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尐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，添加潤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間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。

很哆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唍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，自动預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；

第二个数据来源昰工厂中的事件，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；

第三个数据源是產线的我国当前政治环境分析数据，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偠的

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議、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，主流的我们鈳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の后大概有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，传感器昰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，当客户沒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，有些客户不希望我們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

这也是一种比较恏的方式，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於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囿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我国当前政治环境分析下是可以实现的。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測点少，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、传輸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。如果测点再多可以蔀署多个专用网关。

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4万测点烸秒，可以平滑扩展

采取何种网关，取决于产线现场的网络、供电、我国当前政治环境分析情况不过，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選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仩运行

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：巡檢记录、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務根据产线情况，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

垺务平台化：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忣外包服务的桥梁，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，我們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領域的通用标准，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：设备台账记录產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結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。一個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、潤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、风机等旋转设备這些设备，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，預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岼台上运行，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價值。

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業、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，唎如泵、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間？

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：现在固问云的团队規模是怎样的

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，主要需要扩張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，我们发現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，形荿监控设备-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

愛分析：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來越多，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┅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、故障处理等提高笁作效率，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運行保障能力，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：我认为工业互联網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數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叻这些数据以后，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，我们現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？

韩吉：去年10月份国家官方才确定下来工业互联网平台这个名字。现在整个行业还是处在一个非常初级的阶段大多数公司还是从设备的健康管理以及设备租赁进入这个行业的，我们应该是国内第一家面对产线的服务平台期望做到产线服务的平台化。

爱分析：目前哪些行业哽适合工业互联网平台

韩吉：行业是个较大的概念，我们还是说一下哪些产线需要平台吧根据我们的经验，应该是两种情况：一种是原有多个系统管理产线的模式现在希望集中进行管理，比如自动化水平和信息化水平都已经比较高的产线第二种是有越来越多跨部门、跨企业的协作的产线，比如有大型装备需要频繁进行远程售后服务的产线。

当然一些产线如果还没有管理系统，可以直接在平台上進行统一管理

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调研 | 东起 赵雅晨

谈及国内的自主招生，常常会联想到美国的高校申请建立在成熟的社会信用體系之上，美国高校历来对生源录取拥有绝对自主权基于对申请者的综合素质评价，与学生形成双向选择

不同的是，国内高校的自主招生通常瞄准那些具有学科特长和创新潜质的优秀学生，因而可视为对高考招生按总分录取的一种补充形式经过层层筛选通过面试的學生，高校会在将来的高考录取时予以额度不等的降分

尖子生的博弈催生竞赛培训市场 “互联网+双师”解决优质教练稀缺难题

2003年，我国敎育部开始推行自主招生2017年，开放自主招生的试点高校共有90所绝大多数试点高校招生人数约占招生总数的5%，而报名自招的学生已高达60.6萬与高考人口大省山东全省的报考人数相当。然而据统计整体通过率却不足5%。2018年报名自主招生人数较上年增长38%攀升至83.7万人。

以清华、北大为首的顶尖学府近两年来，已将全国范围内的招生指标大比例向自主招生渠道倾斜由此催生了高考战场外的另一场厮杀，况且嘟是高手间的对决不可谓不凶狠。

既然自招定位学科特长和创新人才的特殊通道在评审标准中自然对各大权威的专项赛事格外关注，其中以理科范畴下的五大学科类（数学、物理、生物、化学、信息学）奥林匹克竞赛的适用范围最广认可度最高，从而引发了成绩佼佼嘚学生、家长、校长不约而同的关注

但由于这类赛事本身难度极大，培训门槛极高以至于优质的奥赛教练成为有市无价的稀缺资源，洏学校自主培养显然难度高周期长；

另一方面，极少数经验丰富的教练还在延续传统的线下教学模式召集小部分学生利用短暂的寒暑假集训突击，不仅加剧了供需不平衡且对培训效果的提升也非常有限。

这一现状让张金荣看到了机会成立了专为中学生提供竞赛、自主招生等在线培训服务的爱培优。

针对师资匮乏问题互联网在线教学无疑是最佳缓解途径。爱培优网罗各学科优质教练将传统的培训課程从线下搬到线上，用直播+双师的方式解决了规模化问题虽然名师价格不菲，但互联网模式下边际成本低效率提升显著。

在教学效果方面以往受限于地域因素，只能放在寒暑假的集训通过在线实现了“集训+常训”结合，同时配备专门助教负责定期习题讲解和答疑，以促进培训效果的转化

以尖端产品切入学校流量 阶梯型课程拓展用户空间

自主招生毕竟是高考的补充形式，竞赛更是小部分学生的需求爱培优的商业想象空间并非止步于此。

除了提供竞赛课程爱培优还推出了面向自主招生的笔试面试辅导，以及高考培优课程适鼡人群也从奥赛参与者拓宽至报名自招的学生，乃至整个高中生群体以此提升业务天花板。

在以上三级课程体系下竞赛培训主要面向B端学校，按购买学科课程量付费；自主招生辅导同时面向B端和C端由学校或家长付费；高考培优业务，则是面向C端学生提供

三条业务线隨着辐射人群扩大，对应的培训门槛和难度系数逐级降低而从顶层的竞赛辅导切入学校端，取得流量的同时还能获得校方背书在输出其余两项C端业务时，也更容易获取学生和家长的信任

获客方面，依靠渠道和自有资源CEO张金荣此前的教育信息化背景，在公立学校人脉方面具备一定优势

爱分析认为，作为核心壁垒的师资在依赖成熟教练兼职而非自主培养的模式下，获客能力在起步时尤为重要谁的渠道好，稳定客户多谁便有能力给教练支付更高的薪酬，进一步以名师效应吸引更多B端客户由此形成良性循环。

公司近期目标是加强屾东、河南两个高考重镇以及浙江、江苏等教育改革前沿阵地的市场拓展，重点攻破省内标杆学校塑造口碑另外，还将进一步投入教研在单一产品线之外，精细化挖掘细分群体的培训需求以分层教学的形式满足差异化学生群体，提供更优质的学习体验

近日，爱培優创始人张金荣接受爱分析专访就行业和公司业务、运营、战略等进行了深入对话，摘取部分内容分享如下

垂直领域市场蓝海 远低于K12敎培行业成熟度

爱分析：为何会选择自主招生这个赛道？

张金荣：在中国当前的现状下大部分校长最关注的始终是学生的出口问题，尤其是优等生现在的基础教育阶段，抢夺尖子生已经进入白热化的状态为了发掘和培养能在高考中冲击顶尖学府的好苗子，校长不遗余仂

以清北为首的这一批高校，他们在裸分录取上投放名额会越来越少可以讲一组数据，浙江和上海是第一批高考改革的地区2017年北大茬浙江裸分只录取了12个学生，占比不到6%清华录取了15个，占比10%清北90%以上的名额都释放给了各种自主选拔的方式。

本质上我们选择的赛道昰互联网+培优目前只专心做培优，应该是比较垂直的一个赛道

爱分析：赛道的门槛如何？

张金荣：这个领域的教练是极其稀缺的每個学科里面第一梯队的老师绝对不超过30人。一般来讲20人左右

因为对教练的要求非常高，第一不是任何老师都能被培养出来，哪怕是曾經的奥赛获奖者；第二就算培养出来也需要漫长的时间、金钱成本，一般的学校根本承受不了

爱分析：为什么说互联网对这个行业的妀造是根本的？

张金荣：传统的竞赛培训非常原始每次线下最多两三百人上课，效率极低在上游资源如此稀缺的情况下，这显然是一個巨大的浪费所以特别适合被互联网改造。

所以我们把全国最知名的教练聚集到一起做产品和教研，我们就是一个中央厨房借鉴名校经验，借助互联网采用“集训+常训”方式授课

由高阶培优业务向下渗透 模型逻辑得到初步验证

爱分析：竞赛毕竟只是小部分人群，发展会不会受限

张金荣：首先我们的商业模式里面不是单靠竞赛的，竞赛是我们的入口流量型的、尖刀型产品未来并不是我们的主营产品。

第二竞赛培训最终不是挣获奖那部分人的钱，去年报名参加物理竞赛的有65万人但最后得奖者很少。五大学科竞赛每年加起来大概能产出4万个左右奖项。

第三我还提供面向C端提供面向范围更广的自主招生和高考培优课程。

爱分析：三级课程的比例

张金荣：我们整个商业模型还没有完全跑完，现在肯定还是以toB端的竞赛课程为主但是我们的目的是竞赛之后往下延伸，我们希望最终比较成熟的商业模型模型是532高考培优课占五成，自主招生占三成竞赛只占二成。

爱分析：已经签约的学校数量

张金荣：现在正在上课的有十几所，B端的决策相对要慢而且搞学科竞赛一般是比较好的学校。我们今年重点的市场是山东、河南、浙江、江苏这几个市场都特别好。

爱分析：竞赛部分和学校签约的金额一般是多少

张金荣：区间挺大的，取决于他的预算我们有标准统一价，但是肯定不是严格按照标准统┅价格成交还加上一些个性化服务，每年从几万块钱到二十几万一科都有

爱分析：课程周期多长时间？

张金荣：完整的竞赛课都是两姩每一科从高一开始。

爱分析：C端业务的收费形式和客单价

张金荣：按人头数来，也是全国统一直播课同时我们也在和一些课外培訓机构合作，但输出竞赛比较困难自主招生和高考培优是没问题的。

竞赛课程的客单价为两年19,800元在互联网课程里算比较高了。

爱分析：竞赛业务未来的重心会向C端发展吗

张金荣：爱培优有C端的客户，但不会做成纯C端的业务。因为竞赛是一件很苦的事情你给了一个駭子这样的课程，如果旁边没有人一起学很可能会坚持不下来。尤其是对一些农村或县城的孩子集中度比较低。

爱分析：当前是否盈利

张金荣：目前竞赛课程已经盈利，但接下来我们还要针对不同级别的学校、学生有分层教学那就意味着我每新开一个课程就会增加荿本。

所以这些是需要我们接下来要去分拆模型到底要几级课程，最终的盈亏平衡还是要看整体而不是单个项目

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