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ABB:在商業化與技術研發的平衡中尋找未來

2020/01/13機器人418

下游需求不振所帶來的寒意,逐漸傳導至產業鏈上游,連國際機器人巨頭ABB(Asea Brown Boveri)也不能幸免。

從2018年Q4開始,ABB的利潤開始連續下滑;在2019年Q3,原本緩慢增長的營收也出現了3%的下滑。

2017Q1-2019Q3 ABB分季度凈收入

2017Q1-2019Q3 ABB分季度凈收入

擅長在不同業務間“閃躲騰挪”的ABB,很早就察覺到了下游產業的變化。從推出ABB Ability滿足工業自動化向數字化轉型需求,到設立Future Labs探索前沿AI等技術,ABB以實用至上的技術路徑,無疑能幫助從業者更清楚地看清AI熱潮背后的產業化之路。

“壯士斷腕”的升級史:從電力業務到ABB Ability

如同諾基亞等歐洲標志性集團一樣,超過百年歷史的ABB也是“長袖善舞”的代名詞——不斷調整公司的經營方向,進入有增長潛力的新賽道,出手低利潤率的已有業務,從而常立潮頭,經久不衰。

ABB的歷史可以追溯到19世紀末。公司的前身,阿西亞公司(ASEA)和布朗·勃法瑞公司(BBC Brown Boveri)均是歐洲電力行業的個中翹楚。

兩者在1988年合并為Asea Brown Boveri(ABB),合并的目的,就是為了走出逐漸飽和的歐洲電力市場,拓展全球業務。

而后的三十年,ABB或并購企業,或剝離出售業務,調整經營目標和策略以保證持續增長。ABB先后剝離鐵路、發電和電網配電業務,并最終聚焦制造業的自動化和數字化,形成電氣(EL, Electrification, EL)、工業自動化(Industrial Automation, IA)、運動控制(Motion, MO)和機器人及離散工業自動化(Robotics & Industrial Discrete Automation, RA)四大業務部。

2019前三季度ABB四大業務營收占比

2019前三季度ABB四大業務營收占比(注:該圖表統計未包含“Corporate and Other”項)

2016年,ABB發布“新階段”戰略的最新部署。隨著事業部名稱的調整的完成,ABB在次年推出了ABB Ability數字化解決方案。

ABB Ability的服務從設備、邊緣計算延伸到云端,進入到工業數字化進程的整個運營生命周期。在化工、采礦以及油氣等重工業和周期性行業,ABB已經有較長時間的耕耘和較高的行業地位。

ABB集團執行委員會成員、工業自動化事業部總裁唐維(Peter Terwiesch)在接受采訪時稱:“在這些行業,盡管新建項目大幅減少,但我們依然能看到很多服務業務的機遇,主要源自于企業對于最大化利用現有資源、提升運行穩定性、安全性、效率等多方面的要求,以應對行業周期性影響。在這個領域,ABB的自動化解決方案大有可為。”

然而,受項目重新評估的影響,ABB的工業自動化業務訂單額在今年的前兩季度均同比減少,盡管在第三季度有所回升,但是營收卻同比下滑,EBITDA(Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization, 稅息折舊及攤銷前利潤)利潤率則在過去的五個季度里持續下滑。

2018Q1-2019Q3 ABB工業自動化業訂單額&營收

2018Q1-2019Q3 ABB工業自動化業訂單額&營收

2018Q1-2019Q3 ABB工業自動化業務稅息折舊及攤銷前利潤率

2018Q1-2019Q3 ABB工業自動化業務稅息折舊及攤銷前利潤率

一方面是下游行業的轉冷和相關業務的下滑,另一方面則是新技術的沖擊——科技企業、互聯網公司也開始了產業化轉型的道路,希望能在工業數字化的進程中分一杯羹。

ABB必須有所回應。

劍指未來:在合作中探索技術落地的Future Labs

作為一家伴隨著西方工業歷經自動化到數字化變革的百年企業,ABB的優勢在于其完整的“武器庫”——以工業機器人和控制系統作為核心產品,ABB的解決方案可以根據客戶按需定制;不愁賣的硬件也讓ABB無需炒作AI概念,靠融資生存。

“我們更多地在檢查那些能夠被應用在成熟產品上的技術。”ABB未來實驗室(Future Labs)全球研發經理Alf Isaksson如是描述ABB在新技術上的實用性原則,“作為狀態監測和診斷解決方案的一部分,使用機器學習的產品已經有多年的交付歷史。”

在他眼里,機器學習屬于“classical(經典的)”人工智能,而深度學習等新興的AI則被稱為“modern one”。ABB在這方面“還沒有太多的設備問世”。

盡管新興的AI技術距離產業應用還有距離,但今年新設立的ABB未來實驗室(ABB Future Labs),無疑證明了ABB在新技術上不斷跟進的決心。

作為ABB未來實驗室的首個“成品”,基于華為AI加速模塊的垃圾分類機器人在9月問世,先后參展工博會、2019全聯接大會和進博會。

這款垃圾分類機器人采用了機器視覺和深度學習技術,正是Alf口中的“modern one”。雖然機器人本體也出自ABB之手,但是ABB強調的關鍵詞是“自動垃圾分類解決方案”。這無疑是對ABB Ability“數字化解決方案”定位的呼應。

在云服務和技術上,ABB也進一步推進合縱連橫、各取所長的發展策略。除了選擇微軟Azure作為統一連接平臺的云技術外,ABB今年還與華為云達成了戰略合作。中國已經是ABB全球第二大市場,與華為在云服務和AI領域的合作,說明ABB不僅想在前沿技術上有所突破,而且想在本地化上更近一步。

擺脫上游硬件供應商身份,向解決方案提供商轉型;在科技產業化的同時以合作的方式“觸電”新興科技——從Ability到Future Labs,ABB在以更積極的策略尋找技術與產業間的平衡。

“我們沒有無盡的資源,因此我們必須專注在維護當前功能、改進已有產品功能和開發新功能之間保持平衡。”Alf解釋說,“盡管難以做到,但是我們必須關注那些我們認為有商業化價值、能夠為公司帶來最大效益的項目。”

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