寄云科技，是國內工業(yè)互聯(lián)網領域的一方新銳勢力。
眾所周知，工業(yè)處于第四次工業(yè)革命的時期。負責設備連接的物聯(lián)網公司聚焦工業(yè)似乎成了趨勢，但從云計算和大數據領域切入工業(yè)的公司實數不多。而這其中，寄云科技是特點鮮明的一家。
寄云科技，成立于2013年9月，最初專注于跨云的部署交付與自動化編排。隨后，業(yè)務聚焦在PaaS平臺層，做開發(fā)者引擎和一系列外圍服務，把數據庫服務、MQTT服務整合到ADP上，將工具組合變成可交付的應用，此時的寄云PaaS平臺從屬性上更偏于集成平臺iPaaS，但方向上已開始聚焦物聯(lián)網和工業(yè)。
在訪談中，創(chuàng)始人時培昕介紹，寄云科技成立時的目標是用新技術改變傳統(tǒng)行業(yè)，4年中，寄云在發(fā)展到一個階段的高度后，都有新團隊并進來，不僅包括大數據，還包括工業(yè)網關和數據采集，通過優(yōu)勢互補，解決了之前做不到的問題。
如今的寄云科技，戰(zhàn)略布局從設備端到云端，以數據為主線，為工業(yè)企業(yè)提供設備連接、數據采集、數據存儲、分析建模、構建交互式應用等完整的工業(yè)互聯(lián)網解決方案。
在工業(yè)領域，數據來自于IT和OT兩個系統(tǒng)，一部分涉足工業(yè)的數據服務商更側重于做經營類分析，主要對接企業(yè)IT系統(tǒng)，包括ERP、OA、CRM等數據庫。然而，工業(yè)企業(yè)中，IT系統(tǒng)建設相對薄弱，在數據種類、數據量級、數據價值等方面稍顯遜色，在做IT業(yè)務系統(tǒng)的數據分析時，對客戶業(yè)務的理解要求不多，門檻較低。
相比之下，來自OT系統(tǒng)的設備相關數據復雜度高、價值點大。在數據分析時不僅要解決實時、海量的數據存儲和分析的問題，還需要對客戶業(yè)務的深刻理解，搭建特定場景下的精準模型。
寄云科技選擇后者，做企業(yè)的業(yè)務類分析，以對接設備的控制系統(tǒng)為主，聚焦在生產制造和設備運維兩個方向。據時培昕介紹，寄云科技長處在于，第一，從生產數據出發(fā)，做質量和效率的分析；第二，從設備運行數據出發(fā)，做設備的健康管理故障預測和遠程運維。
工業(yè)各細分領域專業(yè)性差異大，壁壘深，對于擅長數據分析而匱于業(yè)務理解的第三方數據服務商而言，做深單一市場的戰(zhàn)略，比做覆蓋多行業(yè)的打法更加行之有效。目前階段，寄云數據聚焦在電力能源、軌道交通、智能制造等三大領域，已取得像上海城建、大唐電力、國家電網、中車等行業(yè)頭部企業(yè)，獲客能力不容小覷。
在訪談中，時培昕介紹，寄云科技的下一步戰(zhàn)略是將在平臺的基礎上，把這三類垂直行業(yè)做深，打造精細化的垂直行業(yè)解決方案；對于其它工業(yè)行業(yè)，和合作伙伴共同搭建工業(yè)互聯(lián)網生態(tài)平臺，為更多專業(yè)客戶輸出寄云的平臺能力，利用平臺上開放的工具、模型和微服務實現快速的應用開發(fā)和數據分析，同合作伙伴共同幫助工業(yè)客戶實現數字化轉型。
近日，愛分析對寄云科技創(chuàng)始人兼CEO時培昕進行專訪，現將精彩內容分享如下。
愛分析：在整合云計算、大數據、工業(yè)網關三支團隊時，嘗試過哪些探索？
時培昕：寄云起步于云計算服務，在大數據、工業(yè)網關團隊并進來之后，我們有了數據源頭，能夠采數據、做數據分析，于是我們開始探索整合方式，把云加大數據的IT能力與工業(yè)能力結合起來，打造了現在的NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網平臺。
在工業(yè)設備端通過寄云的工業(yè)網關，可以接入各種工業(yè)設備數據，包括工業(yè)設備的運行、工況和作業(yè)數據等；這些實時數據和批量數據分別通過物聯(lián)網協(xié)議和抽取工具發(fā)送到NeuSeer平臺之后，NeuSeer平臺會提供精細化的數據轉化和治理，并針對不同數據類型提供包括文件存儲、結構化數據庫、對象存儲以及時序數據庫在內的多種基礎數據存儲能力，為應用開發(fā)和數據分析提供歷史存儲的能力。
NeuSeer平臺提供了以數據為核心的工業(yè)數據分析平臺和應用開發(fā)平臺。工業(yè)數據分析平臺不僅能夠提供大量增強的工業(yè)算法和機器學習算法，還提供包括故障診斷、性能評估以及性能預測在內的工業(yè)模型，工業(yè)客戶利用平臺的模型訓練和發(fā)布工具，基于歷史數據快速生成新的故障診斷和預警模型；同時，NeuSeer平臺還提供了基于微服務架構的開發(fā)套件，并且內置了大量包括物聯(lián)網、安全和權限管理、數據庫、消息在內的服務組件，以及開源的應用框架，工業(yè)客戶可以快速的開發(fā)各種復雜的工業(yè)應用。
愛分析：在工業(yè)領域解決了哪些需求？
時培昕：我們看到工業(yè)三大趨勢，需求定制化、生產智能化、收入服務化。以數據為導向的智能制造，主要是集中在設計、制造、運維三個方向。目前階段，我們主要做制造和運維。制造是根據產線數據做質量、能效分析；運維是做健康管理、故障預測、性能優(yōu)化。
市場上大部分工業(yè)物聯(lián)網以連接為目的，大部分是數據采集到平臺上做一個遠程監(jiān)控就截止了。我們是關注以數據為主線的工業(yè)互聯(lián)網，關注的環(huán)節(jié)包括數據采集、存儲、分析、做預測、構建交互式應用等一個完整過程。
愛分析：在大數據技術之前，有SCADA系統(tǒng)也可以做遠程監(jiān)控，接入云之后的遠程監(jiān)控與它有怎樣的區(qū)別？
時培昕：本質區(qū)別是在于目標的不同。原來SCADA以控制為目的，基于短期數據可以實現簡單的、少維度的、靜態(tài)的告警。
但我們做的遠程監(jiān)控不只要看實時的數據，還要基于歷史數據做評估和預測，比SCADA內容更豐富，數據量、數據維度、實時性都更多。包括故障診斷、性能評估和故障預測在內，都是新引入的功能。
愛分析：網關數采層面有哪些主要關鍵點？對于不開放的數據如何處理？
時培昕：工業(yè)網關的要涵蓋各種協(xié)議，包括通用的Modbus、Profibus等，以及一些特定場合下需要使用的，像安川的伺服、愛德華的真空泵等。有時候還需要抓包分析，需要從HMI里面讀相應的點表。
愛分析：工業(yè)應用中，邊緣計算用在哪些地方？
時培昕：邊緣計算在網關層面，做執(zhí)行，在無法把網關數據傳上云時，如果想提前實現一些本地基礎算法，如異常檢測等，就可以基于網關里存的數據，分析歷史分布和趨勢，評估當前狀態(tài)，所以要在本地做一些算法的能力。
目前還沒有標準的邊緣計算規(guī)范，我們是在網關層面提供執(zhí)行開放程序和數據分析的框架能力。我們是一個開放系統(tǒng)，系統(tǒng)里的算法和模型都可以根據云端的能力推到網關上執(zhí)行。
愛分析：工業(yè)的制造和運維兩個需求點有哪些特點？實施中存在哪些挑戰(zhàn)？
時培昕：生產制造過程我們采集不同的人、機、料、法、環(huán)的數據，采完之后分析的主題有質量、效率和調度。對于運維而言，原來是做巡檢、更換，成本高，一些關鍵的故障也難以避免。我們基于狀態(tài)、傳感器變量去建模型分析，實現對設備生命周期的預測和管理。
工業(yè)數采協(xié)議多、數據量大、封閉情況非常多。此外，原有控制系統(tǒng)以控制為目標，沒有長期存儲的能力。控制信息只需存若干個月，分析要看若干年。分析出發(fā)的數采更看重多維存儲，這與控制不一樣。
愛分析：從數據分析出發(fā)的存儲要注意哪些點？
時培昕：一個是實時性，對工業(yè)數據的處理方式，時序數據是主要的，差異化存儲、壓縮方式都要關注。另一個是靈活性，在不同階段要存不同的數據，邊緣計算有過濾能力，決定要采什么樣的數據。要做的足夠靈活，才能支持在云上的最優(yōu)存儲。
愛分析：實時數據庫除了在現有基礎上增加了時間維度以外，主要難點在哪些地方？
時培昕：有時間標簽處理起來就不一樣，采樣頻率可能是1kHz，存的點可能是一個時間標簽后面有幾十個不同維度，在處理的引擎機制上與傳統(tǒng)數據庫不太一樣。我們首先要批量、實時的存儲；其次是構建分析，針對實際數據的高性能BI，可以秒級查詢；最后是展示構建分析報表、故障分析熱點圖等。
基礎的統(tǒng)計分析不需要構建模型就可以實現，我們在此之上有大數據分析，需要寫算法和模型。我們做了兩塊，一個是算法包，一個是特定場景下的模型。工業(yè)的算法很多，需要做基于時間的預處理，差值、抽樣填充、時頻變換、清洗、時序變換、平滑處理、對齊，濾波等。傳統(tǒng)的數據分析就是關聯(lián)、分類、回歸等。
愛分析：構建的模型有哪些種類？
時培昕：我們提供通用和專業(yè)模型，第一類是歷史數據的模型，包括伴隨概率的關聯(lián)分析和故障路徑分析。第二類是當前的性能評估模型，基于歷史數據來訓練模型，用當前數據驗證是否偏離模型的輸出。第三類是未來預測，基于變量的歷史數據實現對未來趨勢的預測。
我們做模型訓練的時候，會要求根據建模的目的來針對性選擇很多設備的變量，如果很清楚地知道哪一個變量是對模型輸出是有貢獻，就把它加進來，如果加入沒有貢獻的數據會影響模型的精確度。
愛分析：這塊主要是憑借行業(yè)專家完成？
時培昕：對，行業(yè)專家。
愛分析：開發(fā)一個可以使用的模型，大概需要多少樣本量？
時培昕：如果只需要做一個基于歷史數據的異常檢測和預測，直接調用平臺現有的模型框架就可以，非常快。如果要做一個非常精準的模型，必須弄清楚設備的工作原理，有時候可能需要拿到很多現場實測數據后才能完成模型。
愛分析：底下的模型開發(fā)和訓練都是寄云在做？
時培昕：我們提供模型的開發(fā)框架，而合作伙伴可以基于這些框架，通過實例化實現特定場景下的模型開發(fā)。
愛分析：通常情況下，以怎樣的方式交付客戶？
時培昕：客戶分兩種，第一，對于中小型的工業(yè)客戶，我們會跟之簽基于平臺的云服務托管合同，客戶把數據放到我的平臺上實現存儲和分析。第二，對于大型的客戶，基本上是要求私有化部署，現場定制化交付，我們會以項目方式進入，提供產品加服務。
愛分析：寄云科技的平臺采用開放的方式，具備哪些特點？
時培昕：寄云NeuSeer平臺是一個開放的平臺，用戶可以通過各種開放的接口，以訂閱的方式使用我們平臺上的貨架類服務，包括MQTT、Kafka、時序數據庫以及大數據分析等，根本不用關心服務怎么部署、擴展和運維，而只需要訂閱，這是我們平臺服務的優(yōu)勢。
同時，大量的算法都提供了開源的示例代碼，多種工業(yè)模型都可以直接通過API實現測試和應用。而且，我們會建議客戶開發(fā)應用采用微服務架構，把每個服務開發(fā)成模塊，用API Gateway實現集成，以實現更大程度的擴展性和可靠性。
我們平臺的服務接口也會集成一些第三方的能力，像工業(yè)3D模型、對象存儲等，第三方服務提供商只需要按照寄云NeuSeer平臺相應接口進行少量的開發(fā)，就可以跟NeuSeer平臺實現結合。
愛分析：微服務的理念對于客戶的滲透率如何？
時培昕：在互聯(lián)網領域比較常見，在工業(yè)領域還需要時間滲透，但我們給客戶交付的工業(yè)應用多數都已經是微服務的架構。
愛分析：處于怎樣的考慮把平臺要做成生態(tài)的模式？
時培昕：我們雖然提供了一個很強的平臺，但是由于工業(yè)實在太分散，如何在具體場景下利用各種工具達到分析目標和構建應用，不是寄云一家能夠完成的，所以我們也非常希望構建這樣的生態(tài)，有更多的開發(fā)者和分析人員參與進來，共同使用和貢獻，通過這種社區(qū)的寫作，解決很多原本他們無法單獨解決的問題?，F在有很多合作伙伴、科研機構都已經在平臺上面做應用開發(fā)和數據分析。
愛分析：對合作伙伴的開發(fā)服務是否需要收取一定費用？
時培昕：現在是免費，到年底會按實際的資源使用量收取費用?，F有平臺上的客戶有集成商、有工業(yè)設備的原廠商和服務商，也有做工控系統(tǒng)和工業(yè)網關的廠商。我們希望為他們提供一個開放的平臺，只要跟我們平臺實現連接，把數據傳上來，就可以快速利用我們平臺的各種存儲、分析、模型和應用開發(fā)能力，實現對工業(yè)設備數據的實時監(jiān)控、數據分析、故障診斷和性能預測。而這些能力，原來是需要非常高的門檻和代價才能實現的，我們的目標就是需要把這些門檻和代價盡量降低。
愛分析：數據來源有哪些？是否接入第三方數據？
時培昕：主要是客戶的設備數據和業(yè)務系統(tǒng)數據。暫時還沒有考慮第三方數據的接入，未來會引入一些開放的第三方數據源。
愛分析：目前切了哪些行業(yè)？
時培昕：主要行業(yè)包括軌道交通、電力能源和智能制造。軌道交通客群包括造車、建設、運營三類，合作的有唐車和四方等。電力能源行業(yè)我們服務像大唐、中電投和國家電網等發(fā)電企業(yè)，搭建開放式平臺實現設備健康管理、健康監(jiān)測，和合作伙伴共同開發(fā)眾多全新的工業(yè)應用。制造領域有京東方、彩虹集團、陜鼓等，從產線數據采集、生產經營分析、質量追蹤，一直到設備的遠程運維等。
愛分析：服務大型企業(yè)時，是以怎樣的方式進入？
時培昕：從單一需求切入，逐步做大。數據成熟的企業(yè)，可能先從分析和應用開發(fā)切入，但有時候不得不從數據采集和存儲切入。不斷解決客戶現有需求，并且?guī)椭蛻粢?guī)劃新的建設需求。。
愛分析：前期理解業(yè)務需要多久？定制化部分有哪些要點？
時培昕：根據客戶不同，有幾天的，也有可能需要幾個星期，都會有調研。很多定制化是對具體場景下特定主題或者應用的分析和開發(fā)，由于我們提供了比較多的微應用，我們可以通過模塊化的方式實現快速組合，實現快速集成。
愛分析：通常情況下，項目周期需要多久？
時培昕：大項目的交付往往需要幾個月或半年以上，POC時間很短。
愛分析：采用怎樣的定價方式？客戶的續(xù)單能力如何？
時培昕：對于中小客戶，采用云的方式提供服務，按年收費；對于大客戶，我們提供產品+定制化服務。項目一般是持續(xù)性的，每年有不同的建設主題。
愛分析：后續(xù)搭配的服務有哪些？
時培昕：偏分析的服務會一直持續(xù)，安裝部署是一次性的，還包括產品的運維服務。
愛分析：項目通常在什么量級？
時培昕：從幾十萬開始，到上千萬不等。
愛分析：種子或標桿客戶有哪些？
時培昕：平臺推出的時間不長，所以基于我們平臺開發(fā)的客戶還不太多，但是已經有一部分在線的設備廠商在使用。但平臺是多個獨立產品的整合，這些獨立產品，包括時序數據庫、大數據分析平臺、數倉和數據分析以及PaaS平臺，包括上海城建、大唐、國網、中車這些客戶都已完成部署。
愛分析：大客戶如何定義？
時培昕：大客戶的收入規(guī)模百億級以上。幾億到幾十億是中小型客戶。
愛分析：原來通用型平臺現在還在推嗎？這部分業(yè)務未來如何考慮？
時培昕：目前我們首先會集中在電力能源、軌道交通這些重點行業(yè)，而在其他行業(yè)，我們會把通用平臺的能力開放出來，與合作伙伴一起共同構建行業(yè)云平臺。。
愛分析：工業(yè)領域，產品的可復制性較低，這個如何考慮？
時培昕：需要更多的合作伙伴。我們能做的是關注的幾大行業(yè)，盡量把接口和能力開放出來，合作伙伴解決不了這些問題的時候，可以用我們平臺實現一個相對完整的解決方案。我們相信很多行業(yè)里，合作伙伴比我們更專業(yè)。
愛分析：目前切的三個行業(yè)考慮繼續(xù)做深？
時培昕：是的，繼續(xù)做深。其他行業(yè)歸在智能制造里，我們會給一些基礎能力，像通用的故障診斷、通用的質量分析，尋找合作伙伴。工業(yè)太散了，每一個客戶需求都不一樣。
愛分析：整體團隊結構如何？
時培昕：一共80多人，技術占了七成。
愛分析：采用怎樣的銷售方式？
時培昕：直銷為主，做大客戶。中國的商業(yè)環(huán)境是只有技術肯定不行，必須有自己的大客戶能力，我們的銷售團隊都是非常資深的行業(yè)銷售，有非常豐富的行業(yè)經歷。
愛分析：核心團隊背景。
時培昕：主要來自Teradata、IBM、HP、Oracle、GE和PTC等各大外企的管理層，有豐富的企業(yè)市場經驗。
愛分析：團隊擴張與營收是否正相關？
時培昕：不是，我們已經過了技術儲備的最大擴張階段，接下來擴充在業(yè)務和行業(yè)專家。因此業(yè)務的增長可能有一個滯后階段。
愛分析：與入場的各類玩家相比，寄云的優(yōu)勢有哪些？
時培昕：如果跟國外巨頭比較，我們優(yōu)勢在本地理解和支持能力。國內市場中，很多廠商是以連接為主線，我們最強的地方是以數據為主線。我們希望國內企業(yè)更多的是合作，包括一些做專門數據分析的廠商，我們也希望可以合作。
愛分析：國內廠家跑出的不多，這是出于什么原因？
時培昕：幾十年以來，中國95%的工業(yè)軟件系統(tǒng)都掌握在國外工業(yè)廠商手里。一方面這是巨大的國家安全隱患，一方面壓制了大量工業(yè)軟件人才的培養(yǎng)，所以一直以來都沒有很好的國內工業(yè)軟件廠商。國家政策就是要我們把這些工業(yè)軟件、工控系統(tǒng)控制在自己的手里，自主可控，這就是國內軟件企業(yè)的機會點。
愛分析：目前看來，大數據公司很難真正明白工業(yè)的業(yè)務場景。
時培昕：這個得學，我們不認為一個做消費類大數據公司能夠進入工業(yè)，最大問題就是不理解工業(yè)。我們也不認為一個工業(yè)企業(yè)能夠獨立把這個事情做好，因為他沒有很好的工具、分析能力和開發(fā)能力。我們是正好有這方面能力，但是現在我們還不足以覆蓋到每個方面。
愛分析：實際對接的客戶部門是業(yè)務部門？
時培昕：業(yè)務部門為主。
愛分析：市場空間您如何判斷？
時培昕：GE Digital一年的revenue是60億美金，2020年要達到150億美金。我認為中國市場中，工業(yè)占GDP的35%以上，所以這才是中國最大的軟件市場。
愛分析：下一步整體公司的戰(zhàn)略是什么？
時培昕：第一，我們已經有不錯的平臺，基于我們平臺把行業(yè)做深，更多面向垂直行業(yè)的具體應用，把行業(yè)能力和平臺能力結合。
第二，與更多的合作伙伴共同搭建平臺生態(tài)。讓更多做控制系統(tǒng)、應用開發(fā)的企業(yè)，可以在平臺上解決自己原來沒有辦法解決的問題。
未來我們可能會參與到幾個行業(yè)級別的工業(yè)互聯(lián)網平臺的建設中，和合作伙伴共同打造細分行業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網平臺。
