先簡單科普下，大華現有四大業務：To G、To B、To SMB、To C。
To G對公，可以簡單理解為對接政府端的業務部門，這個板塊讓大華活下來了併成功稱王。
To B對司，可以簡單理解為對接企業端的業務部門，這個板塊可能會讓大華成為更大的王。
To SMB也對司，如果說To B對的是大型企業、連鎖巨頭；To SMB對的就是包子鋪、饅頭店。
如果你要問，對公、對司都齊了，那麼對個人呢？我家想買個攝像頭找哪個業務群？
大華還有個民用智慧物聯產品子品牌叫樂橙，找他們就妥了。
相比To G、To C，To B業務或可化身當紅炸子雞，承擔起大華股份的又一戰略增長極。
怎講？
近幾年，包括大華在內的頭部企業在公開場合力挺B端業務，認為未來5年B端市場大有潛力可挖。
對於大華而言，也交出了不錯的成績單。
2020年，在疫情、宏觀經濟等影響下，大華B端市場表現出較強的韌性，上演了一場逆勢突襲，前三季度保持了穩健的增長，智慧化的影片物聯解決方案在B 端滲透率逐步提升。
經濟下行擋不住、新冠疫情擋不住，B端業務，儼然成為大華的掌上明珠。
押寶下一個十年作為一種底層的技術形態，AI可以滲入任何領域、任何行業，在B端有著巨大想象空間。
行業內不少高管甚至篤定：今天的AI應用更多是To G/P的，未來一定是To B 的。
大華To B業務的內外逢源，表面看是管理層的戰略選擇，實則是商業進化的必然過程。
任何行業在時間洪流的助推下都會帶來增速的放緩，這是必然趨勢，也是商業鐵律。
中國安防鏖戰二十年，時代分隔符不外乎三個：模擬化、數字化、智慧化。
過去10年，是安防市場瘋狂增長的10年。其中，海康、大華雙佔鰲頭，總共傳統分銷業務一度高達75-80%。
期間新進力量不少，卻並未動搖海大地位，皆因其賴以生存的渠道根基未動。
而人工智慧時代所帶來的技術迭代，可能從根本上顛覆原來的渠道格局。
換句話說，各力量猛烈攻擊下，未來形成多足鼎立的局面也不是不無可能。
內外夾擊下，包括大華股份在內的巨頭們必須找到另一個新的賽道，而這個賽道，行業諸雄們大多選擇了To B市場。
大華股份當然也意識到了這個問題，2019年將公司業務劃分成了四大板塊。
以政府為核心的To G業務，以大企業為核心的To B業務，以中小企業為核心的To SMB業務和以消費者為核心的To C業務。
隨著中國新經濟的崛起，湧現出不少新興企業，它們有足夠大的體量，天然具備提高勞動生產率基因，可以作為企業服務市場的大買家。
在GDP增速放緩基調下，企業的運營本質從以前的“增長才是硬道理”轉變為“當下的提效才是真功夫”。
加之今年疫情爆發，更為緊張的國際形勢，恰好給了To B 業務一個足夠大的練兵場。
安防是片“小池塘”，而城市數字化、企業數字化業務卻是“新藍海”。
方向已異常明晰，誰能在顛覆前預見顛覆，並把握住技術趨勢，誰大機率能成最後贏家。
從To G 到To B，雙管齊下的時代野心如果說大華以銷售硬體起家，那麼早在幾年前，大華就已經開始從產品轉型到解決方案，其本質上也更注重軟硬一體化發展。
翻譯成大白話：以前掙錢靠體力，未來賺錢靠腦力和服務。
腦力和服務靠誰？靠To B；To B怎麼賺錢？靠數字化轉型。
所以談到To B就自然繞不開數字化轉型，它也代表著社會效率提升的絕對走向。
過去幾十年，中國商業得到躍遷的最大武器是最大限度地利用了低成本勞動力。
隨著各個行業步入新的拐點，這套一招吃遍天下鮮的靈丹顯然已經失效。
譬如製造業。
IDC《2018年製造業洞察：IT和OT整合情況調研》發現，近80%的儀器化生產資產以某種形式進行了數字化互聯。
中國雖已建立了全球規模最大、覆蓋最廣的製造業體系，但先進製造仍然存在規模和技術上的不足。
IDC調查結果顯示，製造業的資料增長速度為37%，低於其他行業42.2%的平均增速。
以鋼鐵行業為例，過去20年，嚴重依賴人力，人工巡檢、人工運維、人工排查。
生產模式落後、效率低下，除了巨大的工作量外，人為不確定因素也使鋼鐵企業的生產、安全管理面臨巨大壓力。
龐大的製造業體系與低效的生產方式在相互拉扯。
面對行業發展新常態，過去堆積人力、高速粗放的發展模式顯然已難以為繼。
AI席捲而來、資料指數遞增，其結果是：數字世界與實體世界的交集越來越多、邊界越來越模糊。
AI時代下，如何提升企業生產與管理效率？如何重構線上與線下的關係？
這些問題，大華股份To B業務團隊都在一直思考和踐行。
在史東和李廣義看來，他們的初心很簡單，用技術和資料推動行業數字化升級，實現各行業的降本增效。
前面提到，大華已佈局To B業務多年，在金融、製造、園區等領域取得了不錯的成績。尤其近2年來，大華將To B業務作為戰略佈局後，在數字化領域的表現亮眼。
在工業領域，大華工業物聯影片超感知融合解決方案已經在多個行業和領域完成了應用落地，賦能眾多企業實現工業數字化轉型。
在智慧零售領域，大華透過AI與資訊化系統實現遠端智慧巡檢及協同，24小時線上巡店並付諸門店最佳化商品陳列，降低門店運營成本。
在普教校園，運用AI等技術打通應用壁壘，實現考勤管理、教學錄播、電子班牌等功能，為學校的教學管理降低成本，為家校互通搭建橋樑。
在醫藥行業，大華透過視覺化AI管理，做到全過程藥品質量追溯，保障產品質量，降低運營成本。
即便如此，史東和李廣義依然認為，數字化轉型仍存諸多痛點，譬如客戶差異化需求交付、不斷攀升的末端人力成本、未能發掘的需求空間等等。
種種問題的解決還有待於大華在數字化上做更進一步的探索。
近日，透過一個偶然的機會，雷鋒網AI掘金志採訪到大華股份To B業務技術端和市場端兩大負責人——研發中心副總裁李廣義和國內營銷中心副總裁史東，進一步瞭解大華股份的To B業務、數字化轉型的核心邏輯。
以下為採訪實錄，AI掘金志作了不改變原意的整理與編輯：
To B，我們抱著志在必得的態度AI掘金志：簡單介紹下大華股份的To B業務？
李廣義：大華To B端業務目前主要包含十幾個主要行業，包括金融、能源、商業地產、製造、教育、醫療等，再往下細分有20餘個子行業或領域，圍繞以影片為核心的AI能力，在不同行業的業務領域深入洞察需求賦能行業價值開展相關解決方案和服務。
AI掘金志：大華2020年三季度報顯示，B端客戶業務佈局貢獻了新的增長點，具體成績如何？
史東：這兩年都持續增長。
我們的奔跑速度，保持兩個標準，一是跑贏自己，二是跑贏行業。
尤其是近兩年，我們深入幾百家各行業的頭部企業，跟他們建立了合作或戰略合作關係。
我們有近20年的影片技術，我們選定的企業有豐富的場景，我覺得這兩點碰撞後會在每個細分行業打磨出很多好的解決方案。
AI掘金志：To B業務在大華的角色定位？
史東：新的增長引擎。傳統安防市場不過千億上下，但智慧安防到智慧物聯，到企業數字化，將是萬億的市場。
當然，市場競爭愈加激烈是一定的，未來會有很多企業進來，但是我們還是有很大的信心、決心和努力，去做好B端，形成大華自己獨有的競爭力。
AI掘金志：對To B業務的信心從哪裡來？
史東：我們從影片安防切入大B端後，發現過去10年，中國企業都是在高速、粗放地發展，新的業務週期，管理方式的改變是必然的。
以大華為例，管理越來越精細化，我們就已經開始做數字化轉型了。而大華只是中國4000多個上市公司中的一員。
到目前為止，我大概接觸了200家各行各業的頭部企業，所有企業都異口同聲地認同，將整個企業的數字化和智慧化轉型作為企業的第一戰略。
李廣義：還有國家對實體經濟的鼓勵和支援，以及實體企業本身對業務的重視。
以大華自身為例，大華近年在數字化建設和改造中投入幾十億，其中在我們富陽生產基地的投入也有十幾億以上，這些數字化建設的投入也為我們自身的降本增效發揮了巨大作用。
技術上，數字化轉型已經能切實帶來效率和價值的提升，例如人工智慧技術在單場景識別準確度和複雜場景的多種類識別能力上的突飛猛進，AI幾年前可能是噱頭，現在已經實實在在深入各個行業業務場景，服務各個業務了。
如果不轉型，可能會被時代淘汰。這已經是行業共識了。
AI掘金志：B端資源投入？
史東：經過前幾年的鋪墊和探索，大華To B業務已經形成了牢固的基礎。從2019年開始，大華中後臺的研發資源、市場推廣、人力資源載入上進一步加大了對B端的傾斜，技術上也有一些子行業做投入，可以說B端是全面投入。
AI掘金志：B端前景？
史東：我們最大的優勢是，在前面近20年的時間，透過影片監控服務了中國上千萬家企業，切入到新的業務場景，這個場景比過往我們做的影片安防大10倍以上。
比如教育，傳統的教育影片監控市場只有幾十億市場，但智慧教室就有幾百億的市場。
AI掘金志：你們是怎麼算出來這個數字的？現在智慧教育似乎不太好做？
史東：主要從兩個方面看，一方面是政策支援，另一方面，中國600萬間教室，未來3-5年有一半會做改造，包括智慧燈光、數字化改造等等。這個週期會比較漫長，每個地方政策也不同，但大體方向是對的。我們已經產生了可觀的業務量，我們很看好。
To B 技術最難，定製化最多AI掘金志：安防G端和B端業務關係？
史東：大華不會把安防和B端業務分離，我們做B端最大的邏輯，就是從影片安防切入。
大華的影片業務是背書，比如我們進入格力，先是幫助他們園區做影片安防業務，提高園區安全管理水平，後來又協助他們實現各生產基地影片聯網大平臺業務，生產影片聯動裝置管理，進行高效視覺化管理，實現智慧製造全面轉型。所以兩個維度不剝離。
中國有幾千萬家企業，上市企業約4000家，在過去20年裡，大華透過影片安防，服務或者間接服務了這些企業，所以我們進入了很多領域企業內部，只是進入不同部門。
AI掘金志：G端、B端、SMB端和C端的業務和市場開拓邏輯有何不同？
史東：政府和企業最大的本質是創造價值，提高降本增效，將低附加值的勞動力釋放到高附加值領域。
中小企業，分銷管道業務上，外包，由代理商去覆蓋和載入。
我們在思考，未來跟區縣，甚至到2萬多個鄉鎮的合作伙伴一起打造一個命運利益共同體，我認為這是中小企業市場的本質。
AI掘金志：四個領域的技術邏輯不同？
李廣義：G端具有強垂直性，在整個技術投入上更加偏向頂層設計及標準，可複製性較強。
SMB端，以通用化和場景化的基礎業務為主，技術邏輯反而相對簡單，隨著業務能力和技術水平提升，對整個生態和業務的管理能力要求更高。
C端我們從家庭安防切入，構建智慧家居整體解決方案，更偏向於個人體驗與服務等方面。
B端更加側重給客戶提供價值。B端行業很多，不同行業差異很大，同一行業的不同客戶在不同階段，需求也往往不同。
所有緯度，B端需要大量結合客戶場景和業務，對解決方案的要求最高，技術也最複雜。
比如製造，園區方案偏向通用，但涉及到紡織和3C行業，需求與對應的解決方案細節是完全不一樣的。
AI掘金志：所以這塊非常定製化。
李廣義：行業和場景要深入到它的業務就一定會有不少定製。
AI掘金志：定製化是難以改變的，你們需要主動去適應它嗎？
李廣義：肯定，因為客戶關注價值，不是你有好的解決方案客戶就一定會用，再好的方案和產品，不滿足他們當前階段的的需求，客戶不會買單。
解決方案是多種產品、技術與業務的結合，比如其中單點技術不一定最先進，但整體方案可以有效解決客戶場景業務需求，客戶就會買單。
AI掘金志：如何平衡定製化與規模擴張？
李廣義：前不久我們釋出了企業智慧物聯綜合管理解決方案，圍繞智慧物聯綜合管理平臺（ICC），對技術元件進行模組化和松耦合，將解決方案分層分級，提高面向智慧物聯的資料接入與生態合作能力；並建立可支援大型企業的智慧分析及AI訓練、運維等能力集方案，以此將通用業務方案池化，實現通用解決方案的複用能力；在基於通用能力方案基礎上深入行業場景與業務，打造適合和各行業專屬的解決方案，賦能全場景、全智慧的企業數字化訴求。
簡單來講，該方案不僅能夠滿足一般企業的通用智慧化應用需求，還可以基於我們提供的AI開發平臺——大華巨靈，以及雲計算、演算法倉庫等技術和能力的優勢上，全面貼合不同客戶業務的特點，定製出個性化的解決方案，全方位解決客戶的業務痛點、難點，助力企業數字化、智慧化轉型。
實際上，我們並不是希望藉助於通用方案帶來更多的業務，而是希望能夠在每一個細分行業的業務專有方案創造價值和帶來業績。
AI掘金志：哪個行業的數字化轉型戰略優先順序最高？
李廣義：不同行業不具備可比性，每個行業都非常重視和關注數字化轉型，我們對所專注的行業也都很重視。站在我們的角度，製造業更需要加快數字化程序。
AI掘金志：哪個細分領域最難？
李廣義：也還是製造業，它的細分領域實在太多了，目前行業大概分31個大類，190箇中類、500多個小類，每個細分領域的企業數量非常多。
每個企業的需求差異很大，對於我們來講，無論是從一線銷售、技術對客戶需求的理解，大華面向製造企業全解決方案的載入，到中臺的業務策略與不斷洞察客戶需求持續推出更具競爭力的解決方案，以及到後端的現場交付與服務能力，整個業務都會面臨比較多的挑戰。
做好 B 端，大華有備而來AI掘金志：大華投入一個細分領域的標準是什麼？
史東：我們從兩個緯度去理解。
第一個是我們逃不開的，也是最大的指引，就是國家政策。今年像教育、醫療、工地都有政策支援。
第二個緯度最核心，頭部企業的共性痛點是我們選擇某個細分領域、某個業務最核心的本質。
AI掘金志：如何挖掘共性痛點？
史東：先自上而下地選擇龍頭企業，把我們最優秀的人，包括解決方案專家、研發專家都放到客戶和業務場景中去。
再自下而上，跟銷售經理雙方一碰，提煉出行業和客戶的共性痛點。
最後再根據國家宏觀政策導向和資金牽引，就會成為我們最優先選擇的細分領域。
尤其在頭部企業痛點上，我們做了很多工作。我們在中臺選了多名優秀的行業專家和解決方案經理，把中國各領域的頭部企業圈出來，從0到1進行產品方案的開發和業務選擇。
比如關於養豬的頭部企業，我們跑了所有頭部，總結出他們測豬溫的痛點。
兩個緯度碰撞成為我們的業務選擇。
AI掘金志：這個過程難嗎？
史東：肯定的。選擇比跑更重要，也更難。近5年我們都是在做業務選擇和客戶選擇。一旦選錯了，就等於失敗了。
未來三年，我們會聚焦大B端十幾條大線，60個機會點，分層次，哪些是核心，哪些是新培育，但這些業務痛點基本上都來自客戶。
這都是我們非常認真地到頭部企業實地瞭解過的，如果解決這些痛點，對業務提升將是顛覆性的。
這些機會點，在做戰略規劃的時候，我們已經論證過四五年了。只要是我們選擇了的場景，我們會把人力、推廣、研發等各種資源投放進去，所以非常謹慎。
AI掘金志：中小企業呢？
史東：目前我們的合作伙伴大概有上千家，他們的合作伙伴有上萬家，我們要把能力複製給這些合作伙伴，讓他們去面對所有的中小企業。
大華早已不是一家只賣攝像頭的企業了AI掘金志：非影片業務佔比？
史東：今年B端的非影片業務中，機器人、機器視覺的佔比已經很高了，大家對我們的認知，可能還停留在賣攝像頭，其實不是。
AI掘金志：哪個創新業務發展比較好？
史東：機器人和機器視覺，也是因為這兩套業務跟To B業務結合最多的，產品絕大部分是應用在企業業務。
其實大華對於機器視覺和機器人領域已經耕耘好幾年了。依託我們在影片監控領域十多年影片與智慧化的技術積累，致力於推動工業自動化程序。
AI掘金志：創新業務在大華里是一個什麼樣的位置？
史東：現在所有的創新業務裡，除了樂橙、儲存是以To C業務為主的，其他的業務，不管是機器人機器視覺還是視訊會議、汽車電子、無人機、消防，都是跟To B業務強相關，我們也是在整個To B業務領域裡是選方案，全領域載入。
AI掘金志：創新業務的機器人、機器視覺和B端數字化區別？
史東：大華在杭州富陽的製造基地，已經實現了高度自動化和智慧化。
比如機器視覺，以前用人眼去判斷和識別的標準的事情，現在都可以透過機器視覺去做。再比如機器人，以前人力搬運的東西，現在都用AGV機器人代替，機器更高效更準確。
它是企業的數字化和智慧化轉型中很重要的標誌。
AI掘金志：創新業務更偏智慧化，B端業務偏數字化？
史東：數字化不是以軟體為主的，而是業務長久的數字化。機器人和機器視覺是以硬體為主體，實際上也解決了很多數字化的業務需求。
比如機器視覺一個典型的應用場景，透過掃碼把產品狀態數字化。AGV搬運貨物後，產品的庫存狀態也是實時的數字化展示，實際上參與到了整個車間的數字化管理。
數字化和智慧化，更多是整體的解決方案採購。
AI掘金志：大華的長板和短板？
李廣義：5、6年前，大華就開始做業務轉型。技術層面，大華基於多年的各行業業務理解，已經初步形成賦能各主要行業數字化轉型的解決方案。
無論是端到端的產品、軟體，還是以先進技術、大資料、中央、智慧城市和網路安全五大研究院的演算法、大資料、網路安全等技術能力上，大華都有一定優勢。
其中，我們的軟體團隊自2006年組建以來，經過十多年的發展與積累，已在全球建設了五個軟體研發中心和數十個研發分部，目前已構築了6大政府行業產品線、9大企業業務產品線和SMB及公有云服務，圍繞資料計算，構建面向客戶價值鏈閉環能力。
比如我們的金融智慧安防管理平臺，幫助中國銀行順利建設了全國聯網專案，有效保障了客戶安保業務的互聯互通，為其築起了全行的安全屏障；而我們推出的面向企業智慧化業務的公有云服務平臺——大華雲睿，以影片+AI幫助零售、社群、物流等企業客戶數智化管理升級，實現降本提效。
另外，大華也在積極打造行業生態、建立更加開放的技術體系。
基於全國200多個地市建有的分支機構，也有完善的售後服務體系。
目前階段的主要不足之一可能還是我們對於一些細分行業領域的專業度不夠，這點需要不斷深入行業客戶的一線場景並長期持續迭代積累，隨著大華企業業務的加大開展，這方面能力的提升也將成為我們競爭力之一。
AI掘金志：業務調整以來，對於B端有什麼新的感悟和思考？
史東：第一，我們走訪了這麼多頭部企業後，發現這就是未來5-10年應該做的。
第二，我們到底要做到什麼程度，客戶到底需要什麼，我們一定要非常清楚。這是我們接下來的重中之重。
第三，我們如何驅動一線，賦能一線。這將決定我們的成敗。
數字化、智慧化轉型不像以前，賣個硬體產品就可以，它需要面對一個企業，面對它多層的組織架構，面對它每個複雜的業務場景，面對它的子公司和不同的產品。這遠比之前賣硬體複雜。雷鋒網雷鋒網雷鋒網