DNSPod十问刘兆萄：为什么建筑工地是物联网最难做的生意？

本期嘉宾

刘兆萄 智鹤科技创始人

刘兆萄，智鹤科技创始人，连续创业者，有丰富的工程机械租赁销售、管理经验及工程建设施工经验。于2014年成立了智鹤科技，以“持续提升施工效率”为使命，服务施工企业，为企业数字化转型中工程机械的数字化管理提供成熟解决方案，期间参与研发被授权发明专利75项。

主持人

田超 腾讯云企业中心总经理

田超，腾讯云企业中心总经理、运营中心总经理，负责腾讯云用户增长、DNSPod业务以及企业应用相关产品。同时也是资深用户增长专家，大数据技术专家，曾任应用宝增长平台总经理，摩拜单车技术副总裁。长期致力于对企业数字化相关研究。

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田超：智鹤科技是工程设备管理数字化解决方案厂商，我们印象中的工业都是重活、累活，并且投入产出不高，为什么你们还会选择进军工业领域？你是怎么发现工业物联网的市场机会的？

刘兆萄：虽然现在很多人会把数字工地纳入工业互联网范畴，但从严格意义来说，我们属于工程领域，不属于工业领域。

为什么我会特别强调“工程”行业？因为工程行业确实比工业行业更难搞，工程行业的数字化水平在全行业排倒数第一，现在还处于手工业到机械化的过渡阶段，但这恰恰说明了这个行业非常需要被改变，这也是我创办智鹤科技的初衷。

我以前是做工程设备租赁的，后来机缘巧合之下，干起了工地的包工头，期间我发现这个行业的管理难度非常大、效率非常低。

现在很多工地都不是自己买设备，而是租设备，那么我租50台设备，就需要和50个设备老板打交道，还要等驾驶员过来、做培训等等，管理起来比其他行业更困难。开始动工后，我还要去看工人们每天干了多少活、耗了多少油、期间有没有偷懒，最后根据他们的工作量给他们手工开单据，以此来进行结算。

这个过程中存在非常大的管理漏洞，即使我派我自己的人去盯着这批工人去干活，也难免有疏漏，再加上包工头可能临时有事不在现场，或者包工头管不过来，导致有的工人没活干，这就会造成偷懒、浪费资源的现象。

工程行业的痛点是一直存在的，投入一点点的技术手段，就能解决一些工地现存的问题，产生立竿见影的回报，所以我认为这个行业是非常值得我们去做的。

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田超：在很多传统企业眼里，数字转型项目成本高、周期长、难度大，最后还有可能倒贴，例如号称开启工业4.0先河的沈阳机床宣布亏损十亿级人民币，2019年被沈阳市中级人民法院勒令重整，因此对数字化转型的接受度不高，你们在推广数字化解决方案过程中是否也在这方面碰过壁？你们是如何推动施工企业愿意为设备物联网花钱？你们主要服务央国企，他们在转型上更加谨慎，如何取得这些央国企的信任？

刘兆萄：我们在向客户推广的时候，不会特意去强调提“数字化”这么高大上的概念，我们的做法是告诉客户我们在做什么事情，能解决什么问题。

很多客户在工程行业已经从事了比较长的时间，他们对行业痛点早有体会，而且他们作为行家，一看解决方案就知道是否真的能解决他们的问题。只要他们愿意尝试，我们就会让他们先做试点，有效果后就容易全面推广。

从数据上来看，我们86%的收入来自老客户的复购，由此可见我们的方案确实给他们带来了效果。从客户的反馈来看，我们起码能够给工地节省15%的油耗，员工的工作量可以减少一半以上。

说一个我们非常典型的客户案例——山东路桥。用了我们的产品以后，他们可以清晰地监控设备的使用情况，还能实时科学派活，最后节省了近7000万的设备租赁费用，设备成本、油耗成本节省了一个多亿。

央企国企加起来占到了我们80%的销量，是因为央国企一般都需要管理比较大的工程，数字化解决方案带来的效果更明显。两台设备在干活，一个老板就看得过来，但上百台、上万台设备同时干活，就需要一套系统帮忙管理了。

怎么消除央国企的顾虑？还是靠试点。你问到我们频繁试点会不会倒贴钱？其实央国企的连带推广效应非常强，不是总部单位鼓励下级单位都去做设备管理数字化，就是先处级单位做试点，看到有效果后，局级的多个单位甚至都不需要试点，直接就用上我们的方案了。

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田超：工程设备物联网需要用到传感器，但不同企业里可能采购了不同品牌、不同类型、不同指标特征的传感器，包括油位监测仪、载重监测仪、姿态监测仪等等，我看你们有工程设备智能终端，需要与这些传感器联动，这里面就有大量的通讯协议、通信接口不一等问题。你们是如何解决这些问题的？

刘兆萄：这个问题问得非常专业。大家要先知道，很多工程设备本身是自带传感器的，所以我们早期也想直接去采集上面的数据，但挑战非常大，现在已经可以宣布这个方向根本跑不通。

第一，我国的工程机械有900多个品牌、4万种型号，由于厂家要保护自身的核心数据，不同设备之间的数据几乎是无法打通的，除非国家规定整个行业都要遵循某个国标、行标。第二，很多小厂的设备本身就无法联网，即使我们把通讯协议拿到手，现场的数据也连不上来。

因此，我们的解决方法是：让工地去装一套我们自己的硬件，去采集我们想要的数据，那么就不用受各个厂家协议的限制了。

那么采集什么数据呢？——采集客户愿意为此买单的数据。

刚开始的时候，我们认为发动机的转速、油温、水温等等的数据可以衡量车自身的健康情况，这些数据是有价值的。

但后来我们发现，我们的客户是施工企业，他们其实不关心这些数据，他们在管理过程中要的是“3+1”：工程设备每天干了多久的活、加了多少油耗了多少油、跑了多少趟，这里要开3张小票；根据这些小票来结算，+1，是加效率管理：干活有没有愉懒、磨洋工，怎么提升干活效率。

明确了这个方向之后，我们就知道如何做我们自己的传感器了，例如通过六轴传感器采集加速度、角速度，用液压传感器测出油位数据，然后结合人工智能算法、建模等提升数据准确度，现在我们已经实现99%以上的准确度了，用来解决工地现场产备管理3+1的问题。

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田超：智鹤科技推出了工程设备的传感器，以及物联网管理系统，但对于很多传统的施工企业来说，物联网就意味着他们需要对工程设备的硬件和软件进行改造，这里可能会产生改造时间，在工业领域里，机器耽误1秒钟都会产生巨大损失，此外，企业还可能因此面临成本、技术问题。你们如何去适配客户不同的工程设备和管理系统？如何帮客户解决改造成本的问题？

刘兆萄：我们已经花了4-5年的时间去踩坑，发现工程机械的协议五花八门，根本没有标准接口，安装一台设备甚至要两天，工地怎么可能愿意等？再加上工地环境比较复杂，设备不可能拖着一根很长的线，并且很容易一挖就把数据线挖断了。

我们得出一个结论：工地的物联网产品，接一根电线的难度远远超出我们的想象！

因此，我们就必须把我们的传感器设备做成无线的，不能耽误干活，客户“啪”一下把监测仪贴在车顶就行，我们的油位监测仪就是取代原来的油箱盖，直接拧在上面。只有安装简单，才能让数字工地真正落地。

你说的系统集成，在工程行业倒不是个太大的问题。因为行业本身的信息化水平不高，市场上常见的项目管理软件例如ERP，他们也用得不多，大多数还在用excel表格管理，所以我们的产品单独有套软件，对他们来说是没有什么影响的。

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田超：工业生产经常要面对比其他行业更复杂的环境，例如隧道、矿坑等，那么物联网设备在面临恶劣和远程环境时，如何保证正常通信，不耽误管控和异常报警，维持系统的稳定运行？

刘兆萄：工地数字化为什么那么难？第一是刚刚提到的数据获取，第二就是数据传输。

工地的网络环境很差，很多地方甚至没有信号，例如野外、深坑，我们是这么处理的：在有信号的地方，我们把天线调参调得更好，让数据可以顺利发出来。在没有信号的地方，我们先把数据存储起来，可以存储几个月，到了有信号的地方，再把数据补传上去。

另外，对于一些常年在隧道作业的客户，我们也可以定期派人过去把数据导出来，或者提供一些隧道的组网方案。当然，最终还是让客户考虑投资成本后进行选择。

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田超：你们的传感器能够提供工程设备的实时定位和轨迹追踪，以及收集大量工程设备的类型、能耗、用时等数据，你们的客户以央国企为主，对信息安全性更加重视，你们如何打消客户在隐私和安全方面的顾虑？

刘兆萄：这个问题在早期会经常提到，但现在客户基本都会意愿接受。

首先，我们传感器采集的数据并不属于特别敏感的数据。此外，从严格意义上来说，这些数据并不是施工企业本身的业务数据，而是机组的设备数据，对车主来说，这些数据也没有太多保密的必要。

当然，我们在实施数字化方案之前，也会先询问客户是否接受、数据是否敏感，如果不接受的话，我们也没办法提供服务。

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田超：工业物联网赛道上已经有不少玩家，很多厂商都和智鹤科技一样打着高精度、低能耗的技术特点，这些技术看起来在行业内并不新奇，而你们号称“刷新工程机械行业数字化新高度”，那么你们对比友商的差异点、创新点在哪里？你在工业物联网赛道沉浸多年，你认为行业壁垒是如何构成的？

刘兆萄：数据的质量决定了企业数字化应用的深度和广度，数据的质量如何衡量？一个看的是全面性，另一个是准确度。

在全面性方面，工地老板要尽可能管理到每一台设备。我们的硬件不需要接线，粘上去就可以用，保证了不管什么设备都能装上、都能联网，这就做到全面性。

无线硬件的难点在于能耗，不接线的话，电从哪里来？我们用到超低功耗物联网的技术，自己根据实际场景、设备、元器件来设计省电策略。另外，我们采用太阳能充电，即使没有任何太阳，硬件终端也能持续工作8个月以上。

在准确度方面，传感器的难度不在它的灵敏度，因为我们采用的传感器一般都是消费级传感器，已经接受过比如大量手机用户的检验，精度非常高。

传感器的难度在它背后的算法，我国的工程设备有4万多种型号，怎么把每一个型号的数据都算准？这就是我们这几年来积累的优势。

当我们的客户越来越多，使用程度越来越深，互动反馈和算法升级会让数据更准确。我们总结了工程行业数字化的四个阶段：

L1：数据展示阶段，数据准确度达到90%以上。这意味着工地里的设备基本都已经连上网，并且清晰地知道哪些设备在造假、哪些设备在偷懒等等。80%的客户用到L1的程度，就已经能在一个月内收回成本。

L2：现场管理阶段，数据准确度达到95%以上。达到这个准确度以后，企业就可以拿着这些数据做对比，设备之间对比、项目之间对比、分公司之间对比，以此来设计绩效考核和流程管理制度。

L3：经营结算阶段，数据准确度达到99%以上。这就可以直接把数据作为财务结算依据。

L4：AI指挥阶段。基于高质量的数据，再结合现场的实践经验，就可以实现智慧指挥。

智鹤科技机械指挥官 机群管理

我们也是打磨了近4年才实现90%以上的准确度，第6年才实现99%以上的准确度，而目前看来友商只能达到60-80%的准确度。整个物联网行业会有比较多的友商，但如果细分到工程行业，我们可以说几乎没有竞品。

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田超：你说你们没有友商，但是这是不是从侧面反映出，工程设备数字化可能并不是一门好做的生意，导致没有人愿意投入呢？我上个周末刚好在朋友圈看到你们的9周年庆，做了9年，你们现在赚到钱了吗？

刘兆萄：我确实也在反思这个问题。我的思考结果并不是说行业不需要数字化，这肯定是行业存在多年、急需被解决的痛点。

现在整个行业的数字化还没做起来，主要还是工程领域的物联网，对比其他领域的难度要更大。很多友商也看到了机会，但没想到做起来如此艰难。

做这一行需要创业者沉下心来，在前期投入几千万、上亿的研发费用，我们其实也是从去年才开始盈利，期间一直靠融资和销售收入支撑公司的运作。

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田超：今年最火爆的话题无疑是AIGC，你们的工程设备数字化解决方案中是否已经有在运用AI能力？在你看来，ChatGPT是否真的引领了AI领域的重大变革？新一轮AI的应用会给施工场景带来怎样的改变？

刘兆萄：ChatGPT刚出来的时候，我是非常惊喜的，AI应用的效果远远超出想象。但后面确实有些惊恐，害怕ChatGPT是否会颠覆整个行业。

我们团队的首席科学家、AI负责人是耶鲁大学的博士，曾任Google总部核心工程师，他很快就给我们组织了分享，让我们更好地理解如何用大模型帮助行业提升效率。

我们认为，现在还是比较缺乏建筑、土木行业的小模型，未来和大模型结合起来，可以当工程项目经理的小助手，集成到我们的L4智慧指挥方案里。

要训练这种小模型，数据从哪里来？工程行业的数字化水平在全行业排倒数第一，可以说行业本身连数据都没有，谈何训练数据、沉淀数据？

工程设备上的数据，我们可以用我们的机械指挥官、智能硬件去采集。采集完这些数据以后，又怎么知道项目经理如何指挥、如何管理？

方法一，我们可以从工地使用的项目管理软件中获取数据。

方法二，我们发现项目经理其实更喜欢用excel表格，那么我们可以去制作一款更智能、更好用的智慧表格，客户可以用它提升效率，而我们就获得了数据，如此循环就能把数据积累起来。

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田超：你曾经提出智鹤科技会经历三个阶段，从1.0的万机互联，到2.0的辅助驾驶，再到3.0的无人工地，那么你认为你们目前处于哪个阶段？要实现最后3.0无人工地的，你认为我们还缺什么东西？行业未来应该如何支持？

刘兆萄：虽然我们老是说自己是“基建狂魔”，但实际上工程建筑行业的效率非常低。既然我们要去提升行业效率，那么我就先站在未来的角度往回看，工地效率最大化的时候应该是怎样的？答案就是“无人工地”，也就是我们的工程机械可以自己干活。

单台设备的无人驾驶，实现起来的难度不会特别大，因为有了目前的无人驾驶技术做支撑，而且工地工程机械的“无人驾驶”时代一定会比道路车辆来得更早一些，因为工地相较于四通八达的路面来说，是一个相对封闭的场景。

但要实现无人工地就没有那么容易了，因为工地上数十甚至上百台机械在作业，这些机群缺少一个可以统一调配调度的“指挥大脑”。

目前在工地，工程机械是依靠“人”在指挥，机群作业的效率大大依赖于施工队长、项目经理、包工头的经验水平。他们在不同的工程项目里怎么排兵布阵，怎么派活，怎么安排进度？如何将这些优秀的管理经验提炼、沉淀、再优化，是形成指挥大脑的关键所在。因此我们需要获取工地的各种数据进行分析、计算。

从获取数据，到形成指挥大脑，再到实现无人工地，这也对应着我们的三步走战略。

1.0万机互联。也就是100万+台设备联网（中国现有的工程机械有近1000万台，我们现在致力于覆盖10%的工程机械），通过3-4年的连续采集数据，逐步覆盖各种可能出现的作业场景，比如挖鱼塘、挖土石、挖矿等等，并通过我们的算法进行分析计算，在数据库里沉淀下来。形成“指挥大脑”的基础。

2.0辅助驾驶——工地一张网。除了设备的数据，我们还需要更多工地上的数据，来训练这个大脑，所以我们未来需要自己去搭建“工地一张网”，形成低功耗的传输网络和高精度的定位网络，不仅能采集设备的数据，还有材料、质量、安全类的数据，帮助施工企业更好地做出决策，还能用来实现高精度的定位——设备进场后的位置、状态实时查看。

这对我们而言是一箭双雕，不仅实现了辅助驾驶，在这个过程中我们也通过传感器采集了更多的数据，再一次优化我们的算法，升级我们的指挥大脑。

在顺利实现前面两个阶段后，3.0无人工地时代的到来指日可待，届时工地将会变成一个高效率、低浪费的作业场景。

目前我们智鹤还处于1.0阶段，正在向2.0阶段迈进。最近两三年我们已经沉淀了几十万台设备数据，也在积极开发尝试“工地一张网”这个项目，未来我们会继续深耕，让国内的工程设备都加入到数字化的浪潮中。

* 图片来源：智鹤科技

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栏目统筹 | 赵九州

责任编辑 | 黄绮婷 庄雅捷 张洁

栏目顾问 | 草禾言

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