接上篇:
物联网发展趋势系列之一(2018)
物联网发展趋势系列之二(2018)
物联网发展趋势系列之三(2018)
物联网发展趋势系列之四(2018)
在 2017 年曾经介绍过用 CHIP 方法判断物联网的趋势, 但 2017 年介绍过程中, 只是分别介绍了案例, 历史, 架构, 痛点方法分别使用的效果. 本次介绍将介绍组合使用这 4 种方法来判断物联网的发展趋势. 判断流程如图:
第一步, 根据当前痛点, 找到痛点的主要特点;
第二步, 根据痛点的特点, 找到历史上相似痛点的案例, 根据类似痛点的案例最后的历史经验, 判断未来类似痛点的解决方法, 类似痛点的案例在历史上的结论.
第三步, 了解历史上对案例研究的维度, 用相似维度分析现有痛点. 借助历史经验, 全面了解痛点带来的机会.
物联网的一个痛点
物联网虽然描绘了一个很好的蓝景, 但很多物联网的应用因为体验差, 却遭到很多用户的诟病, 比如智能家居 (物联网的九大试点领域), 最典型的诟病是智能家居体验差(使用不便捷, 应用不创造价值) 等.
根据这个痛点, 其实可以找到历史上相似的痛点的导航系统:
导航系统算是物联网应用, 设备能够感知位置信息, 通过网络上传到数据中心, 并将实时位置与数据中心的建议推送到导航软件.
导航系统在发展早期, 定位准确度低, 大数据的建议不智能, 用户界面不友好.
记得在 2011 年的时候, 导航系统刚开始应用, 一个朋友两部手机加上汽车提供的导航系统, 三个系统一起使用: 经常各个导航系统的建议都不一致, 如果三个导航系统一致的时候, 就按导航走; 导航建议不一致的时候, 如果有两个建议路径一致, 就按两个导航意见走; 三个系统建议都不一样的时候, 就需要自己研究路线.
导航系统开始使用的时候, 定位不准确(传感技术不好), 路径不优化(大数据优化算法不完善).
导航系统完善的经验
虽然导航系统早期使用非常不完善, 但随着智能手机的普及, 促发导航应用规模的扩大; 一方面技术的发展, 通过 GPS 与陀螺仪, 加速器的结合使用, 促使定位精度 (传感) 的不断增强; 另外一方面, 随着用户增加, 数据积累, 通过用户行驶数据进一步增强了定位精度, 根据用户的路径, 路径不断优化; 进一步通过实时用户数据的收集, 可以获得路况状态, 结合路况可以给出更加适合用户的路径建议.
所以导航系统的发展可以得出以下结论:
导航早期定位精度不高, 但技术的发展, 用户的增加会促进传感的完善.(用户使用的增加, 会在相同技术水平下, 提升定位精度).
用户数量的增加, 会增加数据量, 随着大数据的积累, 导航创造的价值会创造巨大价值.
用户的实时数据, 会对应用提供更加精准的信息.
当定位开始普及的时候, 定位数据成为众多应用的基础数据(打车软件, 共享单车, 线上线下融合应用, 智慧物流, 新零售等等), 都会借用导航的定位数据.
物联网发展的趋势
根据导航系统发展的经验, 物联网的其它应用都可以借鉴物联网发展的趋势:
物联网应用发展早期, 体验会不好(用户量少, 传感精度不高).
随着设备的增加, 一方面会促进传感技术的进一步发展; 另外一方面连接设备量的增加也会促进传感精度的提高. 设备的增加, 会对应用创造更大的价值.
用户的实时数据与大数据积累, 会进一步优化应用.
当精度与应用普及的时候, 可以衍生出非常多的应用.
研究物联网的应用, 重点观察几个维度
根据物联网发展的趋势, 可以重点关注几个维度:
早期的传感器的精度(技术维度);
用户量的积累对传感精度的促进作用;
用量的积累, 对应用价值的提升作用;
当应用普及后, 成为其它应用的基础数据.
类似案例
从物联网发展趋势, 以及重点观察的维度, 判断这些特点是否具有通用性.
2017 年智能音箱开始普及:
智能音箱集成了语音识别功能 (传感器) 和大数据功能.
在音箱早期使用时, 体验很差(语音识别精度不高), 用户积累对识别精度有提升作用, 当应用普及后, 会有越来越多的物联网应用借助语音识别技术成为人机交互的接口.
2017 年人脸识别的普及:
图像识别技术开始规模的应用.
早期的图像识别, 精度低, 用户积累对识别有提升作用, 当应用普及后, 越来越多的应用集成了图像识别应用 (银行, 安检, 打卡, 智能锁等等应用) 开始借助图像识别技术.
类似的气体传感器, 加速器, 陀螺仪的应用都有类似的特点.
物联网技术是融合的技术, 随着物联网连接设备的增加, 创造的价值会越来越大!
来源: http://iot.51cto.com/art/201804/571404.htm