調研：李喆 關蕾 倪賢豪
撰寫：倪賢豪
物聯網，是繼互聯網、移動互聯網後的又壹次信息技術變革。
自2015年新型智能硬件起步，經過兩年多發展，聯網和遠程控制已成為智能硬件的標準配置，以語音交互為核心的產品越來越多，人工智能在語音識別、NLP、圖像識別方面的進展也對新型智能硬件的發展助力不少。
誕生於杭州的塗鴉智能正是壹家主打設備與語音交互連接的智能平臺，致力於為國內外客戶提供壹站式的產品智能化方案。
在創立塗鴉智能之前，王學集在阿裏巴巴任職，曾是阿裏雲第壹任負責人。2014年，王學集和陳燎罕（塗鴉智能聯合創始人）離開阿裏，創立塗鴉智能。
成立第壹年，塗鴉智能的主要工作是完成團隊組建以及產品構建。隨後，通過與不同行業客戶的業務往來，塗鴉智能根據不同行業的應用場景總結出標準化方案，進而完成平臺搭建，實現產品化。
2015年3月，塗鴉智能組建AI團隊，並明確AI+制造業的定位。從實際情況來看，目前更偏重於大/小家電、電工、照明、安防等行業。
截至2017年底，塗鴉智能已完成A、B輪融資，B輪融資數億元。
模塊+APP OEM+雲端，打造行業標準化方案
當前，塗鴉智能為企業提供的產品是軟硬件打包交付的解決方案，其中雲端壹次性收費，終身使用，硬件部分按設備數量收費。
具體而言，塗鴉智能首先對客戶的傳統設備做網絡接入，采取的方式則是采用聯網模塊完成聯網，具體有wifi、藍牙、BLE Mesh、GPRS、Zigbee等方式，多協議兼容。
其次，結合客戶所提需求對應的場景，比如語音控制等，運用嵌入式系統、傳感器、AI相關技術（語音識別、計算機視覺等），完成產品的智能化。其中，嵌入產品內的傳感器構成了無線傳感器網絡（WSN），接入互聯網（Internet）的方式是通過協議轉換網關的部署完成的。
圖 塗鴉智能業務流程圖
完成硬件智能化後，在產品內嵌入的傳感器會做數據采集並上傳數據中心（PaaS平臺），比如設備數量、設備運行數據、用戶行為數據等。
上述積累的數據有利於塗鴉智能改進AI算法以及完善產品。同時，數據中心所提供的用戶行為分析能力也能給客戶決策提供幫助。
作為整體解決方案的壹部分，塗鴉智能還提供客戶自有品牌的APP定制。與之對應的，塗鴉智能還提供運營平臺，以供客戶與產品消費者形成信息互動。具體的互動方式表現為客戶推送品牌、使用技巧等信息，以及消費者對於產品意見和建議的及時反饋。
技術、數據積累上較有優勢
通過所提供的解決方案，塗鴉智能支持眾多應用場景，比如語音控制、溫度調節、電量統計、水質超標提醒、燈光亮暗調節等。從應用場景頻次來看，為客戶更多實現的還是語音交互功能，日均語音交互超過600萬次。
產品上，在目前布局的行業中，聯網和語音控制已是標配，並且塗鴉智能針對行業通用性的需求做了標準化，在比如電工行業形成了SoC標準化方案。隨著行業案例積累的越來越多，產品化率趨於升高。
從行業分布來看，客戶主要分布在大家電、小家電、電工、照明及安防等行業。刨除雲端收費以及部分客戶選擇嵌入式AI的較高收費，塗鴉智能將單件設備智能化的收費控制的較低，未來可利用已具備的產品化能力做規模化復制。
獲客上，塗鴉智能銷售人員占整體比例不高。研發占團隊總人數70%以上，其余為市場、行政、銷售人員。銷售模式采取的是直銷模式。
技術上，塗鴉智能團隊出身於阿裏雲，對於AI、雲計算、大數據有較深的理解。從實踐角度來看，塗鴉智能目前累計接入設備在千萬級，這表示技術團隊在高並發、高可用的應對能力上較強。此外，塗鴉智能在搭平臺實現產品化上的能力，以及雲端和嵌入式AI均做到自主研發，這幾個方面都體現了較強的技術能力。
數據上，累計千萬級的設備接入量帶來的海量數據，為塗鴉智能在AI相關技術，比如算法，帶來了很好的提升潛力，當前主要采集的數據是設備數量，設備運行數據，用戶與設備交互數據等,目前日處理設備請求量超過200億次，累計數據量達到了1PB。
這些數據能為AI算法的提升以及用戶行為分析帶來積極影響，而最為明顯的好處則體現在能幫助塗鴉智能的產品運用在更多應用場景上。
近期，愛分析對塗鴉智能創始人兼CEO王學集做了訪談，現將部分內容分享如下。
軟硬打包交付，縮短智能硬件交付周期
愛分析：塗鴉的產品可以分為幾類？產品交付形態如何？
王學集： 因為塗鴉的產品是2B的，所涉及的技術點和客戶需求眾多，因此實際上還是以打包的解決方案提供給客戶。
從運營層面來看，可以分為五大特點：One-Link，聯網智能化周期短；One-Module，聯網模塊標準統壹；One-APP，自有APP定制；One-Operation，運營中心提供；One-Data，數據中心提供。
目前的交付形態是軟硬件壹體化打包交付。
愛分析：完成產品化後，您認為在哪些方面得到了提升？
王學集： 首先是平臺化後，產品實現了標準化，我們交付給各行業客戶的平臺產品的穩定性和安全性得到了很好的保障。
其次是實施周期的提升，客戶提出需求後，塗鴉智能可以做到當天交付Demo，客戶端驗證通過後，三到四周即可實現量產。
愛分析：除了控制和聯網功能，塗鴉智能還支持哪些功能？
王學集： 主要可以分為兩大類：我們所有的設備都支持智能語音功能，還有就是危險動物及危險行為的識別，這或許和專門做語音識別和圖像識別的公司的服務相似，但側重的領域有所不同。
愛分析：未來會重點布局哪幾個行業？
王學集： 主要是大小家電、電工、照明設備、安防等領域。
愛分析：塗鴉智能的戰略定位是“AI+制造業”，該怎麽理解？
王學集： 從產品形態來看，塗鴉智能的產品屬於物聯網（IoT）。但其中更偏向於運用AI技術服務於制造業,也就是AIoT。
物聯網是自PC互聯網、移動互聯網之後的又壹個新興領域，未來物聯網發展的技術支撐是AI。同時，AI的發展也離不開物聯網在各類設備上的數據積累。
相比較於物聯網在其他行業的應用，塗鴉智能更看好制造業的巨大市場規模，這對於塗鴉智能的長期發展更有幫助。
累計客戶過萬，數據積累是AIoT發展的關鍵所在
愛分析：塗鴉智能的客群定位如何？
王學集： 目前塗鴉對於客戶並沒有規模上的要求，只要客戶有需求，我們都會承接業務。當然隨著市場發展，不排除未來針對客戶需求差異化，定位到特定類型的客戶上。
愛分析：產品硬件部分的交期確保有哪些決定因素？
王學集： 主要取決於對供應鏈的把控能力，部分硬件外包給合作夥伴，部分則是塗鴉智能自己負責。
愛分析：發展至今，塗鴉智能積累的競爭優勢是？
王學集： 最重要的是數據的沈澱和積累。塗鴉智能所在的領域的技術發展與過往有所不同，更多地開始依靠大量的數據去錘煉，這對於AI是適用的。
愛分析：產品的收費模式如何？
王學集：目前 客戶產品智能化方面按設備數量收費，雲端的使用則壹次性收費，終身使用。
愛分析：如果客戶要求增加AI方面的功能，比如語音識別等，那麽單個設備的價格變化程度如何？
王學集： 這要視AI類型而定，如果是雲端AI，則壹次性收費，終身使用。如果是嵌入式AI，則按每個設備收費，費用會比雲端AI的實現方式高不少。
愛分析：現在有多少客戶？
王學集： 累計為10000多家客戶提供了智能化服務，總接入的設備數達到了幾千萬。
愛分析：團隊結構如何？研發人員如何？
王學集： 研發占比在70%，其余為平臺運營、銷售等人員。銷售人數不多。未來團隊擴張也還是側重於研發。
愛分析：銷售模式是直銷還是渠道？
王學集： 直銷。
愛分析：以相對較少的銷售，怎麽做到如此多的客戶？
王學集： 首先業務發展至今，我們幾乎沒有市場預算，因為基於塗鴉的產品和平臺服務，塗鴉有很好的客戶口碑，我們的合作夥伴會願意給我們推薦更多的用戶；其次，由於塗鴉低門檻的平臺線上註冊流程也讓不少用戶使用更便捷，客戶成功較為容易。
愛分析：現在有很多企業開始切入物聯網行業，您認為這個行業的壁壘都有哪些？
王學集： 首先是AI的算法，還有市場先入者的客戶積累優勢，連接的設備數量等，最重要的還是數據積累。
愛分析：對於物聯網行業的發展趨勢及驅動力，您的判斷是？
王學集： 支撐IoT行業發展最大的技術支撐是AI。通過使用AI與各領域結合，可以輸出各種各樣的IoT設備，具體的表現形式則是可通過挖掘應用場景，進而輸出促進行業變革的AIoT產品。
比如語音方面，通過對音箱做智能化改造，部署傳感器捕獲信息，並賦予分析能力以處理用需求，從而輸出智能音箱，這類產品甚至具備成為社交產品的入口的潛力，比如Echo等，這些都是AI作為物聯網行業驅動力帶來的行業變革。