世界太吵,来原声听播客

商业就是这样

红外公司转型做质检设备时发现:自己只值10%的生意

做红外全身医疗筛查时,高德质感提供的技术只占整个诊断服务价值的10%,剩下90%靠医疗认知和现场服务——于是他们放弃自己包办,转向只卖核心零部件。

红外技术硬科技商业化光谷场景发掘组织变革AI应用

原视频在 YouTube 上放不出来,用音频听:

一家传统硬技术上市公司子公司如何在十年里反复试错找民用场景,决策逻辑清晰、细节具体,适合关心技术商业化路径的人。

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4:16

每个物体都在发光,只是人看不见

红外的物理基础是:任何有温度的物体都因分子热运动发出红外光,波长越长离可见光谱越远,这部分光与温度的相关性最高。探测器要做的是捕捉几十公里外一个物体发出的极微弱红外信号,让探测器表面产生零点几度的温度变化并读取出来——既要保温保留这点微弱信号,又要及时散热才能连续成像,这是技术上最难的部分。

— 黄胜
6:52

找猫是卖家自己都没想到的场景

红外设备最初定位是打猎、找野生动物,但客户反馈说家猫走丢后会躲进草丛不出声,肉眼和呼唤都找不到,用红外一扫就能看到一个发亮的点,过去一看正是猫。这个民用场景不是公司设计出来的,而是用户自己摸索出来反馈回来的。

— 黄胜
14:25

红外让电网故障在坏之前被发现

用电异常(接触不良、短路)会先产生局部温度异常,红外巡检可以在设备真正损坏、跳闸、停电之前发现老化部件,让工程师有计划地更换备用设备,避免大范围停电事故。黄胜提到70后80后小时候常停电,而现在少了,与红外技术在电力系统大范围应用有关。

— 黄胜
27:44

只提供10%的价值,不该去抢剩下90%

在红外全身医疗筛查这类场景里,红外只是诊断流程中的一个关键技术点,整个诊断和客户服务链条里医疗认知、理论背书、现场服务占了九成。公司判断:与其自己去补齐九成不熟悉的能力,不如只做自己擅长的那10%,把设备或机芯卖给真正懂医疗、懂中医理论的合作方,由对方完成剩下90%。这决定了哪些赛道自己下场做整机(如海关体温检测,流程简单、不需要诊断判断),哪些只做零部件供应商。

— 黄胜
32:45

别人亏钱,不代表市场不存在

公司做业务筛选时不只看自己挣钱亏钱,也要分析同行为什么亏钱——是这个市场本身没有需求,还是别人没找到合适的打法。判断自己有没有优势把别人亏钱的生意做成挣钱的生意,是决定是否进入一个新场景的关键一步,而不是简单地因为别人亏钱就放弃整个方向。

— 黄胜
34:18

剥离出来后,没人再给他们出题了

高德质感从高德红外剥离成立民用子公司后,一开始组织还习惯被动接需求——业务去问电网要什么就直接当成产品方向,结果发现各省电网需求差异很大,没法做出一个形态满足所有客户,研发成本太高。公司因此新设产品部和市场部,专门负责把分散的前端需求转化归整成一份多数客户都能接受的产品方案,再交给研发部去实现,相当于组织要学会自己给自己出题。

— 黄胜
37:23

加AI调光让体验更好,但卖不出更高价

AI在高德质感的应用分两类:一类是用户感知不到的,比如用机器学习优化强光弱光场景下的图像调光,让画面看起来更舒服,但这类升级不会让产品卖得更贵,只是体验层面的提升;另一类是识别拍摄对象(比如变压器、绝缘子)后给出更合适的算法和拍摄建议,帮助电网工程师更高效完成检测任务,属于辅助性功能而非独立卖点。

— 黄胜
42:18

算力中心耗电,意味着红外也有生意

红外与能源流动直接相关:石油、天然气、光伏、风电这类产能大户,以及冶金这类耗能大户,都需要红外做监控运维。黄胜判断,AI算力中心作为新的耗能大户,建设到一定规模后对红外产业也会形成拉动,只是这种拉动不像光模块产业被AI直接带火那样直接。

— 黄胜

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可以理解成每一个物体其实都是在发光 只是发的这个光我们肉眼看不见

可以理解成每一个物体其实都在发光,只是发出的这个光我们肉眼看不见。

黄胜4:16

我们提供的价值可能也就只有10% 剩下90%可能来自于这些医疗的一些认知

我们提供的价值可能也就只有10%,剩下90%可能来自于这些医疗方面的认知。

黄胜27:44

还是说亏钱只是他亏了 不代表这个市场不存在 我们有没有优势去把他亏钱的生意做成挣钱

还是说亏钱只是他亏了,不代表这个市场不存在,我们有没有优势去把他亏钱的生意做成挣钱的。

黄胜32:45

他其实并不会卖的更贵 但是至少用户体验上感知会更舒服

它其实并不会卖得更贵,但是至少用户体验上感知会更舒服。

黄胜37:36

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谁该听

关注硬技术公司如何在2B之外找民用场景、做组织和商业化决策的创业者与产业观察者

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