来源：雪球App，作者： 普尔小右，（https://xueqiu.com/9475056185/161480798）

华为对于海康的威胁是目前市场上对于海康长期前景谈及最多的担忧之一，但却少有文章对两者商业策略和竞争优劣势作深入分析，要么避而不谈，要么浅尝辄止。今天小右就把自己对于这个关键问题的深度研究过程分享给大家，中间将会结合许多真实的数字化业务案例。

做华为与海康的竞争分析，首先需要看懂安防行业的本质，搞清楚以下两个问题：

1、这个行业的公司是用怎样的方式、销售什么样的商品（服务）、给哪些客户？2、客户选择企业时最在乎的要素是什么？产品的技术水平？价格？还是品牌？

不熟悉安防业务的人往往会犯的一个错误就是一视同仁。而事实上安防行业单个业务的规模跨度极大，从数百元到上亿元不等。背后反映的其实是不同客户群体的不同诉求。简单来看，安防大致可以分为三层市场，一个是底层的标准化硬件市场，以分销商为渠道载体；其次是中层的项目市场，涵盖医疗，商业楼宇，普通规模园区，校区等终端市场，参与项目均需经过招投标程序；还有就是顶层的行业解决方案市场，最主要案例是平安城市，智能交通，司法系统等。

在顶层的行业市场，硬件仅仅是依托，以软件为核心的解决方案才是比拼的焦点，同时对于一些大型项目来说，参与者的资金实力、背景关系也是赢得项目至关重要的条件。 比拼的是平台软件开发团队的技术功底以及资金、背景实力。这也是华为竞争威胁较大的一个领域。

在中层的项目市场，其技术手段与实际业务的结合远不如行业市场深刻，但用户的需求也不是简单的硬件集成，同样需要定制化的开发（解决方案）。因此竞争的重点在于客户关系，快速的开发响应、交付能力以及合适的价格。竞争关键是项目获取能力和销售团队功力。

在底层的渠道市场，销售的都是标准化的硬件产品，由集成商简单集成后提供给客户即可，财报中的SMBG主要指的就是这块业务，主要通过分销渠道进行销售。竞争的焦点在于低廉的价格、合适的性能与品质。赢得市场的关键则取决于产品制造商大规模生产制造的能力，供应链管理能力，以及产品的品牌溢价。

企业数字化业务（AI赋能业务）的底层需求结构与安防类似，同样拥有三层结构，且以中层项目市场为主。

一、数字化业务的核心痛点——碎片化

历史证明，利用技术、商业模式创新解决行业痛点，且令对手难以复制的企业往往都是行业的最终赢家，比如说《投资像格力一样的企业》一书中提到的空调行业龙头格力，它就是很好地解决了行业产销不平衡的痛点。那么，数字化业务的最大痛点是什么？

答案是碎片化。

一是业务分布小而散。传统安防业务，解决方案类型的单个业务规模从几十万到上亿都有，跨度极大。但其中几十万级别的占大多数，几万的也有，比如一个工地方案大概就5-6万，规模较小。另一方面，客户的需求分布不集中，非常零散，各行各业、各个区县、小至单个工厂或者店面位都会有自己的需求，这点特征在ai时代甚至进一步加强了。以下十足便利店的“烤肠补货监测”案例就是一个非常细分需求的代表。

二是长尾应用为主，定制化程度高。显而易见，人工智能细分场景和细分应用非常多，并且会越来越多。但除了极少数例外如自动驾驶、人脸识别，绝大多数细分应用的潜在市场规模都不大，属于“长尾应用”。长尾应用通常需要定制开发。调研发现，约86%的市场需求需要定制开发业务场景下的AI模型。

事实上，即便是看似相同的需求，具体场景不同可能就是两条完全不同的方案路线。下面小右将用两个真实的ai应用案例来说明：

之前跟和海康员工交流时了解到这个一个有意思的案例，当时海康接到一个需求，描述很简单，就是检测并识别货架上有什么商品。与此同时，不同行业不同的用户反馈了另一个看似完全相同的货架识别需求。但是当海康的人深入了解，细细来把约束条件展开以后，就发现其实场景完全不同。

首先第一个用户是一个大型的海外超市，第二个是一个饮料行业的品牌商，，超市这边要做的是缺货报警，因为在海外这种大型卖场里面，巡查的店员是很少的，因为缺货或者陈列的缺失，造成了营业额几个百分点的损失。而快销品牌商这边的需求，则是要做一个渠道的管理，他们会把一些货柜租用给真正售卖商品的运营商，但是这些用户有没有按照要求来摆放品牌商的商品，他们是要做监管的。所以前者的话是要做一个运营提效，而后面的话需要做一个渠道管控。

看完需求再来看它的细节，前面这个缺货报警，因为需要及时发现缺货后尽快补上货，所以它的实时性要求可能是一个中等甚至偏上的，就可能需要布置AI摄像头做边缘计算处理。而第二个的话，它现在的模式是找大量的这种地面人员去现场拍照，然后事后再来做统计，所以它是个非实时的应用。因此可以通过普通的摄像头定时地抓拍的图片，放在统一的云平台上去分析。

再者，超市想做的是对全品类商品去做分析，看哪个东西缺货，在哪儿缺货。而后者的话，其实只要针对自己品牌的这些商品去分析就可以了。

而运营的主体的话，超市会是一个固定的门架。而后面这个品牌商可以把东西铺在任何地方。所以现场需要用手机去拍摄，所以手机要做很多的预处理的步骤在里面，因为你手机随便拍一张，那角度也不好，光线也不好，最后会对识别造成很多麻烦，所以会在巡查人员的手机上做一个APP，拍照的时候做一些指引，甚至图像的拼接。有了这些约束以后，看似相同的需求在做方案设计的时候，就是两条完全不同的路线了。

二、算法不是解决问题的完整答案

一直以来，资本市场的投资者对AI算法的期望往往都非常的高，认为ai算法可以解决非常多的问题。针对上述碎片化的难题，以华为、旷视为代表的行业“颠覆者”提出了“软件定义摄像机”的概念，即将原来高度耦合的一体化硬件，通过标准化、抽象化、解耦成不同的部件，然后根据不同场景为摄像机加载不同的算法并搭配相应的硬件部件，从而解决需求碎片化的问题：

这里，华为最常用的一个“比喻”就是手机：“华为机器视觉力图打造摄像机界的“鸿蒙”平台系统，算法厂商们可以根据客户的需求自行研发算法，并上架HoloSens算法商城，客户只需购买一个华为的摄像机平台，再通过自己对于场景的需求来购买定制化的算法。即华为提供“手机”，用户来决定手机里装什么类型的APP。”

问题是，手机和摄像头真的是一个恰当的类比吗？

AI行业的开发人员其实都知道的一点就是，算法其实并不是解决整套问题的完整答案，小右这边再举个现实的案例来说明：

这个案例的话是在一家生产制造企业的流水线上做的一个业务，他的目的是检查流水线上质检员的动作是否合规，那么包括了4个步骤，其实aI算法在其中充当的角色只是在最底层，只是提供了比如说像、洗衣液槽的检测，开门动作的检测等基础的功能，那么这些算法并不是能直接解决我们现场问题的，而且也是不能直接交付的，他们都会包含在像我们的智能摄像机或者我们云端的中心端的计算平台上。

在硬件产品之外的话，还会有系统平台来做逻辑上的判断和生成业务上的报警。在这之外还会有解决方案的整体打包，这个更多的是系统和系统之间的对接。比如说当发现质检行为不合格，是要跟流水线上的人员的管理系统去交互，也可能要跟产品质量的管理系统去通信。只有把aI算法这样一层一层打包，经过一层一层的升级之后，才可以完成一个解决客户现场问题的这样的一个完整的解决方案。

从此可见，完整的AI方案是需要系统和解决方案层面的配合，这些环节必须结合具体场景约束条件来定制化开发，这是无法逃避的。

即便是硬件层面的多样性问题，也很难回避，一是因为业务复杂，摄像机由场景决定组合（包括传感器性能、解析度大小、焦距远近、补光强弱等等），非常复杂，所以才会有那么多的种类（海康大华拥有数千种的sku）二是成本不允许。理论上你可以赋予一款摄像机最顶尖的配置，从而满足绝大多数场景的需求（手机就是这样），然而AI业务客户需求的核心出发点是生产制造环节的“降本增效”，看重的是“投入产出比”，因此摄像头、芯片不是越先进越好，而是在可以解决问题的前提下方案成本越低越好。

提到芯片，之前调研的时候海康对于ai芯片制程变化的解释就能很好体现上述行业特点：“在aI芯片，就是边缘芯片上面，海思之前芯片的制程有些是12纳米的，但是现在新厂商是将这些芯片放到22纳米和28纳米上的，因为海思之前在刚开始定义这个芯片的时候，大家对于这个行业需求的理解还没那么深入，所以只能是多留出一些冗余的计算空间。但是在过了一两年之后，新厂家在做类似的芯片的时候，实际上已经跨越了原来摸索的阶段，直接把芯片裁剪的更经济，使用更成熟的制成。22纳米28纳米，今天做推理芯片就足够了。”

三、初步推论——在碎片化的行业痛点下，什么样的企业才是最有竞争优势的？

经过以上分析可以发现，今天海康做的生意实际上是一个普通模式的算法。碎片化的场景是一个始终存在的问题，怎么用这些合理的技术手段，合理的搭配，比较有性价比地去满足客户的最终需求，这个是行业在各个场景里面要解决的核心问题。因此，AI行业的优秀公司应该具备以下竞争优势：

1、成本优势。由于细分应用的规模不大，定制化程度高，边际开发成本无法快速下降，无法形成规模效应，因此包括人力成本、软件开发成本、硬件生产成本在内的综合成本控制能力就显得非常重要。

2、行业理解。AI的应用需要结合具体场景的需求来做，没有行业knowhow也就不会有好的解决方案。算法并不能拉开真正差距，行业经验可以。

3、组织下沉。客户分布零散且需要定制开发，意味着需要庞大的一线团队，下沉到基层市场了解客户的具体需求，寻找项目，并针对开发，而不是在十万八千里外闭门造车。

四、海康威视为此做了哪些准备工作？

1、打造统一软件架构

传统it开发构架的核心三大弊端是：1）重复建设；2）集成和协作困难；3）不利于业务沉淀和持续发展。因此，传统It构架的响应能力和成本已经无法满足AI时代爆炸性增长的长尾需求。为了解决以上弊端，海康从2016年起着手建立统一软件构架，重构原有的it开发模式。该模式把简单的定制化，转化为基于统一标准化底层平台与个性化模块组合的“定制化”产品输出模式。组件复用是该构架下的核心价值体现，通过组件化开发技术，基于业务理解构建行业应用架构，沉淀共性价值业务，避免在不同项目之间“重复造轮子”。从慢到快，最终实现低成本、可持续、快速响应行业碎片化需求的能力。

目前海康威视的统一软件架构已经相当成熟。2016至2018年统一软件构架搭建期间，公司人员、特别是研发人员数量大幅增长，16-18年分别增加了4791、6317、8062人，研发人员增至16000人。2018年下半年，统一软件架构基本搭建完成，开始组件的积累，截止2019年末，组件数量已积累至1644个，组件复用比例达93%。

2、组织变革、研发下沉

2018年报论述了多项重大变革：第一，七大行业重组为三大BG第二，分公司向省级业务中心转型，研发和技术支持下沉下层。

怎么理解？过去EBG这一块它的核心是事业部，金融文教楼宇4个事业部，然后再加上落地的各种分公司的销售体系。由销售体系的人作为销售，寻找项目资源，寻找客户的市场需求，有了需求后报给总部事业部，由总部事业部的人排队来做。 

今天改变了， EBG的人只做资源的整合以及一些公共模块的开发，很多直接做定制化的项目的责任落到了区域里面去。区里面的人今天既有销售，同时也有研发，然后配备的也有售前售后各种各样的人，他们利用总部的这些提供好的这种技术搭配来去做自己的项目。 

上述变革，其实是与统一软件架构战略一脉相承，同步推进的。这样做的好处：新成立的PBG、EBG并非将原有的几个行业条线简单相加，而是在统一软件架构的基础上，实现了效率的乘法递增；总部的基础功能组件（面向共性需求），叠加省级业务中心的业务层组件的开发能力（面向个性化需求），能够最快速度响应客户的个性化的需求。

以上“组织变革+统一软件架构”模式的壁垒极高：1）中台建设需要站在企业整体视角来审视业务全景，需要有自上而下的强力推动。在打破传统的过程中必然触及组织架构的调整和利益的重新分配，需要企业高层长期坚定的推动。具体到海康，其统一软件架构从2016年起开始建设，由高级副总经理级别的高管主导，历时2年多，期间经历了关键的组织架构大调整（三大BG、研发下沉）后才基本完成。在生产规范、组织架构调整过程中，难免对效率有短期负面影响。大企业需要克服重重内部阻力后才能顺利将中台落地。2）公司体量足够大，中台化复用才会贡献明显的效果。往往只有规模够大的企业，重复开发建设的问题才会凸显。此时引入中台，如海康的统一软件架构，一方面可以借助庞大的业务体量和研发人员规模，在短时间内沉淀足够的可复用组件资源；另一方面，又有大量的新项目可将已有的组件充分利用，形成良性循环。如果公司没有足够的体量，搭建中台很可能是不经济的。3）中台是对企业IT架构的整体重塑，对搭建水平有很高的要求。以海康为例，基于统一软件架构开发的解决方案，需要满足各个不同领域客户的需求，需要有足够的“柔性”。此外，为构建生态，统一软件架构还需要对外部合作伙伴开放。为此公司在16-18年大幅扩充了研发人员（15年底7181人、18年底16010人），研发支出从2015年的17.2亿大幅增长至2018年的44.8亿元。因此从技术角度，搭建统一软件架构复杂且高难度4）此外，海康相较于华为在人力成本上优势显著，华为的人均薪酬是海康的两倍。因此，即便华为或者独角兽企业想要复制海康的这套体系，成本上也会难以承受。

五、回头看竞争对手华为的应对策略

以华为超高的人力成本来说，碎片化市场的定制开发是非常不具经济性的，因此，华为机器视觉喊出了“平台+生态”的口号。与传统的分销A（安防厂商）—C（渠道）模式最大不同的是，华为在这个流程上加上了“B”，形成了独有的A（安防厂商）+B（对于行业有深入理解的ISV等）——C（渠道），华为专注底层标准化产品，由B合作伙伴们专注开发定制化的应用，C专注渠道，并美名其曰“让安防分销市场秩序回归良性氛围，各司其职，激发渠道推动技术迭代的动力。”

以上模式决定了华为阿里在脱离了IAAS这个层次之后，他们就不会有太多的东西了，需要小伙伴们自己来做。 而海康在IAAS上面建了针对infrastructure的PAAS，即iPAAS，再往上还有针对数据的DAAS，然后再往上还有面对application，面对应用建设的 PAAS，即aPAAS。最后在上面才是各个其他的合作小伙伴，包括在各个省的海康自己业务中心的研发人员，他们相当于也是海康生态伙伴。这种模式下除了海康搭建的底层外，中间的层次也会通过组件化的方式进行开发。将一个个功能，封装到一个个组件里面，最后模块做完了都入总库，在使用的时候像搭积木一样，从库里面转出来的东西给他搭配成一个新的东西，这样在未来做新的项目的时候，边际成本是可控的。 反观华为的合作伙伴，比如说abcd4个小伙伴们，a做的东西不会给bcd，b做的东西不会给acd。

长期以往，以上模式的弊端有：

1、本质上不是华为在与海康竞争，而是在业务端的合作小伙伴们在与海康做竞争。2、沟通成本巨大。越是复杂、非标准化、需要交流的业务，涉及环节越少越好，因为信息在传递的过程会有损耗。3、无论是华为还是中间isp环节的参与方（AI独角兽），人力成本都很高昂。4、无法复用，开发成本高，长期不如海康的迭代性好。5、优质isp算法供应商不足今年5月，机器视觉云服务总经理徐迎辉在接受公开采访时披露Huawei HoloSens Store目前的算法数量约只有40多个。

关于海康华为的竞争分析就到此为止，其实到这里结论已经非常清晰了——未来在主流的中层数字化市场，海康的模式会拥有更快的开发响应速度和更低的成本，且护城河极深。

下期海康深研系列小右会谈谈大家关系的中美冲突极端情况下的风险。有空的话

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