远景能源的能源大数据商业模式
远景能源正在酝酿的能源互联网变革

互联网巨头谷歌位于美国俄克拉荷马州的巨大的数据中心,每天处理着世界亿万次搜索和计算,这个数据中心由邻近风电场的风力发电提供电力供应。
而风电场背后的能源管理系统,是由远在中国上海的远景能源全球智慧能源云中心管理着。
远景能源目前是全球领先的智慧能源技术服务提供商,其业务包括智能风机的研发与销售、智慧风场管理软件服务、智慧能源资产管理服务等,研发能力和技术水平已处于全球领先地位,曾被《福布斯》评选为“中国科技先锋封面企业”。
该公司的业务规模以每年100% 的速度增长,预计在2014 年集团国内外销售额将达到100 亿元人民币。
格林威治:远景智慧能源引领的灵魂按常理,学金融而又搞能源技术的人,应该最喜欢谈技术和经济,而张雷却更加人文和历史,采访是从格林威治之于航海的意义开始的。
格林威治是泰晤士河畔的一座小山峰,是船只从海上经泰晤士河河口进入伦敦的必经之路。
1675 年,英国正在跨越大洋扩张势力,但海上航行只能凭借日月星辰来判断船只所处的纬度,因此查理二世决定在格林威治山顶建立英国皇家天文台寻找确定航海经度的办法,用以改善航海与天文学。
1767年,格林威治的皇家天文学家们摸清了主要天体的准确位置和运行规律,制成世界上第一张海图。
从此,英国的船队可以在海洋中根据星星的位置精密确定船的方位,从而奠定了英国在大航海时代的霸主地位。
1884年,国际经度会议通过决议,以格林威治天文台的经线为本初子午线,即零度经线,以此计算地球上的经度确定。
“格林威治本初子午线的历史意义在于,它为航海家和天文学家解决了在海上测定经度的需要,为此后的航海等工作指明精确的方向和标准。
”张雷说,远景能源的“格林威治”智慧风场设计云平台正是基于这一灵感,意在为能源产业发展提供一个精确的方向和标准。
在张雷看来,远景能源“格林威治”智慧风场设计云平台,将借助大数据分析和高性能计算技术,为客户提供风电场规划、风资源评估、精细化微观选址、风场设计优化、经济性评价、资产后评估分析等全方位的技术解决方案,帮助客户提升风场实际投资收益20% 以上。
能源行业:能源企业数字化转型方案

能源行业:能源企业数字化转型方案第1章能源企业数字化转型背景与趋势 (4)1.1 数字化转型的宏观背景 (4)1.2 能源行业数字化转型的必要性 (5)1.3 国内外能源企业数字化转型案例分析 (5)1.3.1 国内案例 (5)1.3.2 国外案例 (5)1.4 能源企业数字化转型的发展趋势 (5)第2章数字化转型战略规划 (6)2.1 企业战略目标与数字化转型的关系 (6)2.1.1 数字化转型与战略目标的协同 (6)2.1.2 数字化转型在实现战略目标中的作用 (6)2.2 数字化转型战略制定 (6)2.2.1 明确转型目标 (6)2.2.2 分析现状 (6)2.2.3 确定转型方向 (7)2.2.4 制定转型策略 (7)2.3 数字化转型战略实施路径 (7)2.3.1 项目规划与立项 (7)2.3.2 技术研发与应用 (7)2.3.3 业务流程优化 (7)2.3.4 信息系统建设 (7)2.3.5 人才培养与引进 (7)2.4 数字化转型战略评估与优化 (7)2.4.1 建立评估体系 (7)2.4.2 评估指标与方法 (7)2.4.3 优化转型策略 (8)2.4.4 持续改进与迭代 (8)第3章能源企业基础设施升级 (8)3.1 通信网络建设 (8)3.1.1 网络架构设计 (8)3.1.2 网络设备选型与部署 (8)3.1.3 网络安全防护 (8)3.2 云计算平台部署 (8)3.2.1 云计算平台选型 (8)3.2.2 云计算资源规划 (8)3.2.3 云计算平台部署与运维 (8)3.3 数据中心建设与优化 (8)3.3.1 数据中心规划与设计 (9)3.3.2 数据中心基础设施建设 (9)3.3.3 数据中心运维管理 (9)3.4 边缘计算在能源企业的应用 (9)3.4.1 边缘计算场景识别 (9)3.4.2 边缘计算设备选型与部署 (9)3.4.3 边缘计算应用开发与优化 (9)第四章数据资源整合与管理 (9)4.1 数据资产管理体系构建 (9)4.1.1 数据资产管理策略 (9)4.1.2 数据资产管理流程 (10)4.1.3 数据资产管理组织架构 (10)4.1.4 数据资产管理技术支持 (10)4.2 数据采集与存储 (10)4.2.1 数据采集 (10)4.2.2 数据存储 (10)4.3 数据治理与质量控制 (10)4.3.1 数据治理 (10)4.3.2 数据质量控制 (10)4.4 数据分析与挖掘应用 (10)4.4.1 数据分析 (11)4.4.2 数据挖掘 (11)4.4.3 数据可视化 (11)第5章能源生产与运营智能化 (11)5.1 智能勘探与开发 (11)5.1.1 大数据分析与人工智能技术在勘探中的应用 (11)5.1.2 数字化三维地质建模技术 (11)5.1.3 智能钻井技术 (11)5.2 智能生产与调度 (11)5.2.1 生产过程智能化 (11)5.2.2 智能调度系统 (12)5.2.3 能源需求侧管理 (12)5.3 设备状态监测与预测性维护 (12)5.3.1 设备状态监测技术 (12)5.3.2 预测性维护策略 (12)5.3.3 设备健康管理平台 (12)5.4 智能供应链管理 (12)5.4.1 供应链数据整合与分析 (12)5.4.2 智能采购与库存管理 (12)5.4.3 智能物流与运输管理 (12)第6章能源服务创新与客户关系管理 (12)6.1 能源服务数字化创新 (13)6.1.1 智能化服务:通过人工智能、大数据等技术,实现能源设备的远程监控、预测性维护,提高能源利用效率。
能源大数据技术的应用与发展

能源大数据技术的应用与发展蔡泽祥;李立浧;刘平;徐敏;陈泽兴;张勇军;韩永霞;许爱东【摘要】Energy big data, as a significant part of "Internet Plus" smart energy, plays a critical role in promoting the energy revolution of China, facilitating the country's energy structure transformation, and stimulating innovative development of energy industries. In the context of "Internet Plus" smart energy, the basic framework and the key features of energy big data are discussed initially in this pa-per, followed by a discussion on the major applications of energy big data in energy industries. This paper also reveals some dominant obstacles to energy big data development based on the status quo of energy big data in China. Finally, several suggestions are proposed for energy big data development to overcome these obstacles, with the intent of advancing the construction of energy big data and ap-plication of "Internet Plus" smart energy in China.%能源大数据技术作为"互联网+"智慧能源的重要组成部分,对推动我国能源革命、促进能源转型以及刺激能源行业创新发展具有重大作用.本文以"互联网+"智慧能源为背景,阐述了能源大数据技术的结构形态与关键特征;立足于大数据在我国新时代下能源行业发展的重要支撑意义,探讨了能源大数据技术的主要应用领域,重点讨论了目前实现能源大数据的主要制约因素;最后提出了几点发展对策,力求助力我国能源大数据的建设与完善,推动"互联网+"智慧能源的深度发展.【期刊名称】《中国工程科学》【年(卷),期】2018(020)002【总页数】7页(P72-78)【关键词】能源大数据;互联网+;智慧能源;信息通信设施;能源产业【作者】蔡泽祥;李立浧;刘平;徐敏;陈泽兴;张勇军;韩永霞;许爱东【作者单位】华南理工大学电力学院,广州 510641;华南理工大学电力学院,广州510641;南方电网科学研究院有限责任公司,广州 510080;华南理工大学电力学院,广州 510641;南方电网科学研究院有限责任公司,广州 510080;华南理工大学电力学院,广州 510641;华南理工大学电力学院,广州 510641;华南理工大学电力学院,广州 510641;南方电网科学研究院有限责任公司,广州 510080【正文语种】中文【中图分类】TM71一、前言在全球迫切需要实现能源转型的发展潮流下,“互联网+”智慧能源已成为广受能源领域关注的热点,能源网与互联网的深度融合是解决当前能源问题,重塑全球能源格局的重要变革力量[1]。
新能源技术的商业模式与盈利模式

新能源技术的商业模式与盈利模式随着可再生能源的快速发展,新能源技术逐渐成为推动经济可持续发展的重要力量。
然而,在新能源领域中,商业模式和盈利模式的选择至关重要,直接影响到企业的竞争力和可持续发展。
本文将探讨新能源技术的商业模式和盈利模式,并分析其优势和挑战。
一、商业模式1. 直接销售模式直接销售模式是指新能源技术企业将产品直接销售给最终用户。
这种模式相对简单,可以快速建立品牌认知度和市场份额。
同时,企业可以通过与供应链的合作,降低生产成本和提高产品质量,从而获得竞争优势。
2. 服务模式在服务模式中,新能源技术企业提供全方位的解决方案,包括技术咨询、设备维护、运营管理等服务。
通过提供增值服务,企业可以实现持续性收入流,并与客户建立长期合作关系。
服务模式还可以促进技术创新和产品升级,提高企业的市场竞争力。
3. 租赁模式租赁模式是指新能源技术企业将产品租赁给用户使用,用户只需支付一定的租金,而不需要购买产品。
这种模式可以降低用户的购买成本,提高产品的普及率。
同时,企业可以通过对租赁设备的管理和运维,实现稳定的盈利。
二、盈利模式1. 销售利润对于直接销售模式的企业来说,销售利润是主要来源之一。
通过降低生产成本和提高产品附加值,企业可以获得较高的销售利润。
此外,企业还可以通过销售渠道的拓展和市场份额的增加,实现规模效应,进一步提高销售利润。
2. 服务收入对于服务模式的企业来说,服务收入占据了重要地位。
通过提供技术咨询、设备维护和运营管理等增值服务,企业可以向客户收取一定的服务费用。
随着服务内容的丰富和服务质量的提高,企业可以获得较高的服务收入。
3. 租赁收入租赁模式的企业主要通过租金收入获取盈利。
企业可以根据设备的使用情况和租金水平,制定灵活的租赁策略,增强客户的租赁意愿。
同时,企业还可以通过设备的租赁管理和运维服务,提高装备利用率和租赁收入。
三、挑战与展望1. 技术更新速度快新能源技术的发展日新月异,技术更新速度快,企业需要不断创新和提升自身的技术实力。
国外新能源商业模式

国外新能源商业模式
1. 分布式能源模式
这种模式主要是指在用户端就近建设小型的新能源发电设施,如太阳能电池板、小型风力发电机等,将发电直接供给用户使用,多余的电力可以并入电网。
这种模式降低了输电损耗,提高了能源利用效率,也为用户提供了一定的能源自主权。
2. 能源服务公司模式
能源服务公司(Energy Service Company,ESCO)为客户提供节能改造、能源管理等一体化服务。
ESCO公司先期为客户投资安装节能设备,之后通过分享客户节约下来的能源费用获得收益。
这种模式有利于推广新能源技术的应用。
3. 社区能源模式
在社区或小区范围内建设分布式新能源发电设施,由社区或小区集中管理和利用新能源。
社区能源模式有利于提高新能源利用率,降低运营成本,增强社区能源自主性。
4. 能源互联网模式
利用物联网、大数据等新技术,将分散的新能源发电设施与用户终端相连接,实现供需双方的实时交互和精准匹配。
能源互联网有望提高新能源的利用效率,降低系统运营成本。
5. 能源众筹模式
通过互联网平台吸引大众出资,共同投资建设新能源项目,项目收益则按出资比例分成。
这种模式有利于吸引社会资本投入新能源领域,缓解新能源项目融资压力。
以上是一些国外较为常见的新能源商业模式,它们结合了新能源技术与新型商业运营方式,对我国新能源产业的发展具有一定的借鉴意义。
新能源行业中的大数据分析应用案例

新能源行业中的大数据分析应用案例随着科技的不断发展和进步,大数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
特别是在新能源行业中,大数据分析被广泛应用于提高能源利用效率、优化能源调度以及推动可持续发展等方面。
本文将介绍几个在新能源行业中成功应用大数据分析的案例。
案例一:风能发电场的预测和优化风能发电是新能源行业的重要组成部分,然而风力发电的波动性和不稳定性给发电场的运营管理带来了挑战。
利用大数据分析,可以实现对风能发电场的预测和优化。
通过收集和分析历史风速、气象数据等,可以建立准确的风速模型,精确预测未来风能的供应情况。
同时,结合发电设备的实时数据,可以实现风电场的优化调度,进一步提高风能发电的利用率和效益。
案例二:太阳能光伏电站的性能监测和维护太阳能光伏电站是另一种常见的新能源发电形式。
为了确保光伏电站的高效运行,大数据分析在光伏电站的性能监测和维护中扮演着重要角色。
通过实时采集和分析光伏电站的功率输出、温度、辐照度等数据,可以及时发现并解决电池板故障、积灰等问题,提高光伏电站的稳定性和发电效率。
此外,通过对不同电站的数据进行比对和分析,还可以识别出设备差异、运行偏差等问题,并通过优化运营策略来提高整体性能。
案例三:电动车充电基础设施的优化规划电动车作为新能源交通工具的代表,正逐渐成为人们出行的首选。
而电动车充电基础设施的数量和布局对于电动车的推广和普及起着至关重要的作用。
利用大数据分析,可以对电动车的行驶轨迹、充电需求等进行分析,根据用户的使用习惯和充电需求,优化充电站点的规划和分布,提供便捷的充电服务,提高电动车的普及率和用户满意度。
案例四:智能电网的建设与运营智能电网是新能源行业的未来发展方向,其具备高度信息化和自动化的特点。
大数据分析在智能电网的建设与运营中发挥着关键作用。
通过对电力系统的历史数据、用电负荷数据等进行分析,可以建立准确的电力需求模型,提前预测和调度用电需求,实现电力系统的优化运行。
能源行业的低碳转型 大数据的作用

能源行业的低碳转型大数据的作用能源行业的低碳转型,大数据的作用能源行业是全球经济发展的关键支撑,但传统能源的使用对环境造成了严重的污染和资源浪费。
近年来,为了应对气候变化和实现可持续发展,能源行业正逐渐向低碳转型。
而在这一转型过程中,大数据技术发挥着重要的作用。
一、大数据在能源行业的潜力低碳转型需要对能源使用进行全面监测和分析,而这正是大数据技术的优势所在。
大数据可以实时采集、存储和分析各种能源相关数据,包括能源消耗情况、碳排放量、供需平衡等等。
通过对这些数据进行深入挖掘和分析,能够实现对能源使用情况的全面了解,并挖掘出优化和节约能源的潜力。
二、大数据在能源系统优化中的应用通过大数据技术,能源行业可以实现对能源系统的全面优化。
以智能电网为例,大数据可以实时监测和分析各个节点的用电情况、电力供应情况和能量消耗情况,通过智能调度系统实现对电力的合理分配和能源的高效利用。
在传统能源系统中,能源供应和需求之间往往存在不平衡,导致能源的浪费和排放问题。
而大数据技术可以通过实时监测,预测和调度来实现能源供需的平衡,从而降低了能源的浪费和环境污染。
三、大数据在能源消费管理方面的作用大数据还可以帮助能源行业实现对能源消费的精细管理。
通过采集用户的用能数据和行为数据,可以深入了解用户的能源消费行为和偏好,并根据这些数据提供个性化的能源消费建议。
此外,大数据还可以通过分析用户的能源消费模式和峰谷差异,实现对能源的优化调度。
例如,通过大数据分析得出用户用电高峰期以及低谷期,电力公司可以针对这些情况制定差异化的电价政策,引导用户在低谷期集中用电,降低了能耗峰值,提高了能源利用效率。
四、大数据在能源市场监管中的作用在能源转型过程中,建立健全的能源市场监管体系至关重要。
大数据技术可以有效支持能源市场监管的建设,通过对市场数据的分析和监控,实现对能源市场的全面监管和风险预警。
例如,通过对市场交易数据的实时监测和分析,监管部门可以发现操纵市场等违规行为,并采取相应措施加以防止,维护市场秩序。
新能源企业 业务模式

新能源企业业务模式新能源企业业务模式随着全球对可持续发展和环境保护的关注日益增加,新能源企业在能源产业中的地位日益重要。
新能源企业的业务模式是指企业如何在新能源领域开展经营活动,实现利润最大化的一种经营模式。
下面将介绍几种常见的新能源企业业务模式。
1. 发电及销售模式:这是新能源企业最常见的业务模式之一。
企业通过建设太阳能、风能、水能等新能源发电设施,生产清洁能源并将其销售给电网运营商或直接向终端用户提供。
这种模式的优势在于企业可以通过长期的电力销售合同稳定收入,并且能够为社会提供清洁能源,减少对传统能源的依赖。
2. 储能及配电模式:随着新能源发电的不稳定性和间断性,储能技术的应用变得越来越重要。
新能源企业可以通过建设储能设施,将多余的能源存储起来,在需要时释放出来,以平衡能源供应与需求之间的差异。
此外,新能源企业还可以通过建设分布式能源站点,将新能源与传统能源进行混合,实现可再生能源的更高比例使用。
3. 能源服务模式:该模式下,新能源企业提供能源管理、能效改进、智能用电等综合能源解决方案,通过技术手段提高能源利用效率和节能减排水平。
企业可以通过提供能源管理咨询、设备销售和能源综合服务等方式,为客户提供全方位的能源解决方案,进而实现盈利。
4. 共享经济模式:共享经济的兴起为新能源企业提供了新的发展机遇。
新能源企业可以通过建设分布式能源站点,将多余的能源共享给周边的企业、社区或家庭使用,以实现能源的高效利用和资源的共享。
此外,新能源企业还可以通过建设充电桩网络,为电动汽车提供充电服务,推动电动汽车共享出行的发展。
5. 绿色金融模式:绿色金融是指将环境和社会效益纳入金融决策,通过金融手段支持和推动绿色发展。
新能源企业可以通过发行绿色债券、股权融资、基金投资等方式,筹集资金用于新能源项目的建设和运营。
同时,企业还可以通过金融创新,开展绿色金融产品和服务,为投资者提供可持续发展的投资机会。
以上是几种常见的新能源企业业务模式,随着科技的不断进步和市场的发展,新能源企业的业务模式也在不断创新和演变。
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当“互联网+智慧能源”发展意见出台时,很多企业已经开始着手尝试示范项目。
而被人提及最多的几家企业中,有一家另类的企业——远景能源。
今天,不少人对远景能源的印象常常是“热衷技术创新,拥有前沿新技术”。
这是因为去年8月,其主导研发的EcoSwing超导风机,获得了欧盟“地平线2020计划”1亿元的基金。
对于此次奖励,欧盟的理由是,EcoSwing超导风机项目将大幅度实现风机重量和成本的降低,风电度电成本有望下降至少30%以上。
但也有业内人士认为,远景能源中奖并非因为技术本身,而是能把“实验室里孵化的创意投入市场”。
从创新产品到创新平台
2007年成立时,远景能源算不上惊艳,人们以为,又一家风机制造企业诞生了。
然而,远景能源的定位远远不是一家制造企业能承受的,思想的超前、与行业其他玩家明显的不同。
从风机制造切入,慢慢彰显战略布局。
2008年4月,33台远景的1.5MW样机正式下线,交付龙源电力。
在中国风机的黄金时期,这则新闻显得波澜不惊。
但从2009年开始,这家企业的新增装机量排名逐年上升。
到2015年,中国风能协会表示,远景能源的新增装机容量已经排至第二名。
在远景能源自己看来,“业界黑马”的名号并非因为幸运,而是来自踏实的技术创新。
根据远景能源战略及品牌负责人孙捷所说,在建立初始,公司确定了智能风机的技术路线,并把实验室的技术尽快应用在产品中,结果证实,这种可以“自我学习、自我修复”的风机,发电效率比同类产品高。
风机大企业有一个固定的套路——从风机制造商做起到一定阶段,会阐释发展能源管理业务。
在2011年,远景全球研发智慧风场资产管理平台Wind OS及Wind OS高级应
用,2014年,远景能源采取“升级”行动,发布了格林威治云端风能投资管理平台。
按照远景能源的描述,这个从IBM手中抢到订单的系统,可以对风场的风机、测风塔、升压站等设备进行远程集中监控,并进行能量管理和报表管理的系统,最终实现降低新能源的投资风险的目的。
走出第一步后,远景能源并没有继续沿着传统路径发展,而是在能源管理的垂直领域开挖。
2015年,其结合最新的大数据技术,发布了光伏电站风险评估评级产品,提升光伏电站资产的可融资性,给投资者提供更多参考,打造“光伏行业的穆迪”,并且最终形成一个全球能源互联网生态系统。
另一个把实验室思路搬进现实的构想,是在格林威治云端风能投资管理平台之后推出不久,远景能源在智慧城市方面的尝试。
2014年,远景能源与新西兰当地资本合作,向新西兰第二大城市基督城,提供智慧城市的整体解决方案。
远景能源向《能源评论》表示,通过这个“智慧城市”管理平台,城市能源、建筑、交通、社区等海量数据被实时搜集,将人、商业、运输、通信和能源等城市运行的各个核心系统整合起来,进行“云端”数据分析与处理,将之转化为智能指令,优化城市载体的智能管理和使用效率。
用“轻资产”模式攒局能源领域
在工业领域,一个约定俗成的投资规律是“重资产、轻流动”。
能源企业的第一笔投资,往往会用在建场和购买设备上,待公司运转到一定时期,再由“重资产”公司向“轻资产”公司转型。
而远景能源采取的“轻资产”模式,就让其更像科技公司,而不仅是风机制造企业。
因为国内风机生产商普遍购买国外技术图纸,而后自行生产。
但远景能源在2008年初创时的路线是,邀请专家研发高效产品,而后利用供应链采购零部件。
一个广为流传的说法是,CEO张雷为了在最大程度上降低物流成本,前往国际一流风电配套企业进行游说,劝说他们将工厂搬到江阴低碳产业园。
最终,这座产业园中出现了全球三大叶片生产商之一LM公司在内的诸多零部件企业,但作为“攒局者”,远景能源只完成装配和集成工作。
这种模式,与苹果的“小而美”战略有类似之处。
首先,产品线的简化,让远景能源可以集中公司的优秀研发人员以及其他资源,为拓展产品线,并构筑高技术壁垒奠定基础;其次,优选合作者并聚集在同一个地方进行生产,不仅节约成本,还可以解决因为业务外包而对质量忽视的问题。
远景能源轻资产思路的继续延伸,则可以体现在两大平台和未来的能源体系上。
以阿波罗光伏云平台为例,远景能源把自己比作第三方,先结合TUV莱茵在光伏行业线下强大的组件认证和检测能力,并加入国内多家银行、融资租赁公司、基金公司的评估。
完成“攒局”之后,其自身不会介入光伏电站的实际交易环节,仅扮演作为服务提供者和平台建立者的角色。
而对于未来的能源系统,远景向《能源评论》表示,将会有数百亿的设备连接到互联网上,从手机到电动汽车,再到光伏电池板、风力发电机组,还有大量的储能电池。
而远景的角色,仍然不会是厚重的资产拥有者,而是成为的机制建立者,这个机制将包含系统、法则、规律、参与方。
通过大数据挖金
不难看出,远景能源预期的模式与按需交通服务企业Uber有相似之处。
就像每一个用户只需要点击一下手机就能够找到一辆出租车,车辆会在最短的时间内到达用户的所在地点,并且将用户送至他们想去的任何地方一样,用户通过远景能源的系统,可以灵活地掌握和使用与能源有关的信息。
可以想见,依靠独家技术、巨大市场和政策支持,远景能源做成平台的客观条件已经齐备。
但在做成之后,能否运营则是对于盈利模式的考验。
要知道,估值高并不意味着盈利好。
一个最明显的例子就是Uber。
不久前,Uber已经在美国以外的发达国家市场开始盈利,即从用户支付的费用中提取25%的分成。
但最大的市场——中国和东南亚,Uber依然深陷亏损泥潭。
Uber将自己的亏损,归结于“由于给予司机的激励和补贴要多于乘客支付的费用”。
但有人指出,其亏损的根源在于平台盈利模式。
对于整合偏向消费品领域的出租车和用户,平台模式盈利尚且需要至少3年或者更长时间,那么,面对重资产的能源行业,远景能源的难度或许更大。
2年前,就有媒体问及其盈利模式,当时的回答是尚不明确。
当下,其仍没有向媒体明确表示将采取怎样的盈利模式。
但是,如果盘点其资本动作,会发现远景能源有自己的“炼金”方式。
首先,这家公司从不吝惜对于高科技的大笔投入。
2015年,远景能源在硅谷组建了全球数字能源创新中心,成立2亿美元互联网能源技术风险投资基金,针对的方向,即是大数据、人工智能和信息安全等技术领域。
仅在2016年5月,远景能源就有三次资本动作——5月初,宣布全资收购了位于挪威的欧洲第二大新能源资产管理软件公司BazeField;5月中旬,战略投资电动汽车充电网络公司ChargePoint;5月底,战略投资智能电网大数据技术公司AutoGrid。
众所周知,无论是外国的苹果,还是中国的小米,但凡科技公司都会有自己的产品,而生态系统是生发于产品,让产品锦上添花,让用户建立深度黏性的工具。
而平台,则因为没有产品,前期大都需要先通过烧钱获得用户,在用户免费使用获得良好的体验之后,开始慢慢收费或者是以其他方式向用户收费,产生盈利。
而作为有制造基础的企业,远景能源的产品可以让自身的潜力不断被持续挖掘,帮助平台平稳过渡到免费到付费的临界点。
下一步,远景能源则把盈利点放在能源的数据上。
孙捷指出,“只要使用的用户——电站接盘者、电厂投资人、银行、保险公司甚至设计院——有什么诉求,我们就可以通过数据开发提供解决方案。
”。