越来越多的企业在利用从他们客户那里收集到的大数据更好地了解客户需求,并且优化产品使其能更好地服务客户。这就是无处不在的数据分析,它更看重数据的质量,而非数量。将数据最大化地转变为有价值的创新,利用数据洞悉市场,以此为基础做出明智的商业判断。
如果关注数据质量,将收集到的所有信息进行筛选就变得至关重要。例如人工智能,其需要迅速地完成一系列动作:数据收集、分析,并且瞬间作出判断采取行动。严格来讲,对数据质量的关注需要嵌入到数据采集的过程中。在这样的数据分析背后也要关注消费者信息的私密性。GfK2015年进行的针对全球20个地区的消费者研究结果表明,全世界消费者都在担心他们的数据是怎样被收集、售卖和利用的。
2 虚拟现实(VR)
2016年,从行业到消费者,从硬件到软件,关于虚拟现实,一切都处在被普及教育的阶段。随着三大巨头接连推出消费级产品,且“售罄”之讯频传,虚拟现实作为最受关注的新智能领域迅速席卷全球。全球VR头显市场规模预计在2020年会达到28亿美元,其中供游戏者使用的VR头显设备占据多数份额。中国市场2016年全年零售量会达到300万台左右,从GfK监测的VR头显在线市场来看,从2016年1月到4月,VR头显零售量几乎翻了20倍,虚拟现实硬件产品正在经历一场初期爆发式的增长。但目前依然是以VR盒子为主。整体来看,中国的VR市场现在还处于野蛮生长的阶段。相信在未来VR应用会逐步向直播、旅游培训、医疗、装修、房地产、教育等领域渗透。
3 人工智能(AI)
人工智能最终是重现一遍人类思考的过程。作为一个人工制造的机器,终极形态的AI将拥有与我们相同的智力水平:学习、推理、使用语言、构想原始创意。然而只拥有学习能力的AI已经快速地渗透到我们的生活中了。语音识别是目前人工智能中落地较早、目前投入及研发的核心领域之一。基于人工智能,各个厂商可发挥的空间很大,不一样的应用及方向才是真正有趣的地方。2016年,AI助理的发展或许会超越智能手机的发展。人工智能是一块有待探索与开发的市场,这块市场拥有多种可能性。
4 可穿戴产品
智能手表、健康监测手环、相机、GPS定位设备及心率监测设备进入主流市场还需多久尽管万众瞩目的Google Glass及Apple
Watch的发布已经俘获了消费者的想象力,但只有少数消费者接纳了这些设备。中国可穿戴市场2016年销量预计达3160万台,环比2015年上涨32%,但其中以价格较低的手环产品占据市场的大多数,整体市场销量持续上升的同时增速减缓,市场经过了2015年跳跃式发展后开始进入一个更趋理性的阶段。如果可穿戴产品想要吸引更多的消费者,有以下四点需要注意:一是与物联网的融合,把可穿戴设备和现有的个人科技生态相融合将会成为扩大市场的基础性举措。二是设计和材质,外形设计已经成为可穿戴产品跟上时代潮流的一大绊脚石。三是精准有效的信息收集,提高数据的准确性和解读能力是可穿戴厂商正在解决的另一大问题。四是引人注目的新案例,特色鲜明的产品会逐渐与消费者建立特有联系。
5 视频消费
视频消费的发展速度比之前任何人预期的还要快,并且线上已经成了人们观看视频的主要渠道。从社交媒体上的短片到视频网站的服务和套餐服务,甚至到最近大火的视频直播,消费者似乎可以在任何时间、任何平台看到想看的视频内容。事实上,有人预言到2019年,80%的互联网流量消费将来自于视频观看。而随着投入到这个领域的玩家越来越多,从内容的生产者和发布者到各大品牌、厂商,互相合作会成为一种需求,只有通过这样多方之间的信息互换才能够释放更大的能量。
6 无人机
据GfK中国估算,2014年中国航拍消费级无人机市场为近6亿元,到2018年将激增到60亿元。而民用无人机市场更是有望在未来10年形成千亿元级规模,未来发展空间广阔。
无人机并不算是新产品。无人机在航拍、地形测绘、商业运输以及救援部署,甚至在自动机械化生产上,都可以起到作用,无人机技术在诸多领域所能发挥的用途正在被进一步挖掘出来并且会在降低商业成本、提高商业效率方面起到很好的催化作用。但是在实现这样的美好愿景之前依然有很长的路要走。目前无人机依然面对诸多阻碍,如缺乏“感知-避障”技术、载物重量上的限制、没有夜视功能以及电池续航时间有限等。
7 移动支付
全球移动支付市场比较复杂。目前传统的支付方式在许多成熟市场中都有着强大的根基,无法轻易撼动。相反,一些非洲市场和亚洲发展中国家市场则直接迈入了移动支付时代。在这样一个碎片化的环境中,对于品牌、制造商和零售商来说,理解移动支付当下的全球格局以及它的演变趋势至关重要。在中国,阿里巴巴、腾讯等第三方玩家已经率先鼓励联网用户通过手机在实体店或网店进行支付。小米、OPPO、魅族旗下具备支付功能的手机的使用也意味着在这一市场中,移动支付不仅存在,而且触手可及。而那些被认为将第一时间接受新兴技术的市场则呈现出与上述地区的截然不同的局面。当前,一些市场仍需提高消费者对于移动支付的认知度,而对于另一些市场而言,要做的则是减少移动支付的使用壁垒。
8 智能汽车
随着物联网技术的越发成熟,智能汽车也将应运而生。许多豪华轿车已经配备了大显示屏,并且车载大屏也会继续成为趋势,在2016年底或2017年初,为前排乘客设计的额外显示器也将出现在高档汽车中。为了让乘客更好地体验“增强现实(AR)”技术,一些OEMs甚至想要把显示屏幕延伸到整个挡风玻璃或者侧窗。屏显技术的进步为那些企图走到传统汽车供应商前头去的电子消费厂商和初创企业们打开了大门。过去,受到物联技术的限制,OEMs很难找到一个正确的商业模式,但是现在,机会来了。通过了解细分市场消费者的需求和喜好,量身开发车载APP和配套服务从而获取相应的报酬成为可能。
9 3D打印
3D打印机的销量目前还比较小。但是,随着更多的厂商加入到该领域以及消费者的认知度逐渐提高,这种情况在明年应该可以得到改变。拿德国为例,3D打印机的销量在去年增长了71%,而且需求还在进一步扩大。消费者认为3D打印技术极具吸引力,3D打印在最有可能影响他们生活的科技中排名第三。这比智能汽车、云计算、可穿戴设备还有物联网的排名都要靠前。这表明这项新技术的知识普及在全球已经非常高了。价格一直是新兴科技难以普及的主要障碍。但是随着成本的下降,价格也将不再是阻碍,3D打印技术的优势会变得越加明显和突出:更低的装配成本,减少浪费,极低的运输和配送费用和更快的新产品上市速度。
10 智能家居
一股智能家居的“淘金热”正在各领域中展开,传统厂家、互联网公司、国际技术提供商及零售商等各种组织都在寻求最大限度地参与到未来家居领域中来。根据GfK针对全球7国消费者所作的研究表明:绝大多数消费者(90%)知道智能家居,50%的消费者认为智能家居能改变他们的生活,78%的消费者同意这是一个具有吸引力的理念。目前智能家居想要获得成功的关键是让消费者能明白智能家居技术是如何提升他们的生活品质,并且提供参与度高且有效的用户体验。现在需要行业协作和消费者教育来驱动需求,并推动智能家居从厂商领导发展向消费者需求主导发展的创新转变。行业相关参与者需要合作并组建不同以往的合作关系。这会确保不同的设备和服务能在后台彼此连接来满足对便捷的需求。只有满足了这一点,智能家居的真正价值才能得以体现。根据GfK中国对家电智能化研究,中国家电产品智能化应用发展速度位于世界前列,但目前也处于厂商、零售商等供给方主导的阶段,还处于智能连接、手机远程控制等初级智能向更高级智能功能探索和尝试的阶段。中国庞大的用户基础和互联网业态演变将为智能家居的发展和创新提供良好的土壤,预计智能家居未来将会催生类似BAT级别的新企业。
参考:十大技术全面开启物联网时代>智慧医疗投资迎黄金时代 物联网提供技术支撑
2017年,人工智能成为科技巨头布局智慧医疗的创新点,与此同时,十九大报告提出的“现代医院”概念及实施“健康中国”战略,再度提升了智慧医疗的热度。在建设“健康中国”的道路上,智慧医疗能够显著提升医疗效率、挖掘基层医疗设施潜力,因而将迎来新的发展机遇。未来十年,医疗健康行业的创业投资将迎来自己的黄金时代。
智慧医疗利用先进的互联网技术和物联网技术等,将与医疗卫生服务相关的人员、信息、设备、资源连接起来并实现良性互动,以保证人们及时获得预防性和治疗性的医疗服务。
据前瞻产业研究院《智慧医疗建设行业市场前瞻与投资规划分析报告》整理显示,2016-2018年全球智慧医疗服务支出年复合增长率约60%,至2018年全球智慧医疗服务支出,如远端监测、诊断设备、生活辅助、生理数据监测等,有望达290亿美元。2016年我国智慧医疗投资规模将近500亿元,到2020年,我国智慧医疗投资规模将超过1000亿元。
智慧医疗的广阔前景吸引以BAT为首的企业的积极布局。腾讯、丁香园、众安保险三方合作打造的互联网医疗生态链已现雏形,目前新三板公司也早已开始布局智慧医疗,多家公司主业涉及智慧医疗领域,包括宁远科技、道拓医药等互联网医疗公司,以及远图互联、鑫亿软件等主营产品为医疗信息化软件的公司。
然而,当下我国智慧医疗行业中,各个环节均处于发展初期。
我国医疗行业的智能化、信息化水平不高,因此医疗资源的效用难以得到充分的发挥。如何通过机器、人工智能以及互联网的优势来帮助医生解决难题,成为了如今智慧医疗的建设难点。随着“智慧城市”、“健康中国”政府规划的政策落实,“大健康”时代拉开帷幕,智慧医疗的市场空间正在全面打开。
物联网技术是未来智慧医疗的核心,通过物联网可以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术,从而建立起实时、准确、高效的医疗控制和管理系统。
随着智慧医疗在企业管理中重要地位的不断凸显,以及我国“互联网+”战略的进一步发展,针对智慧医疗的研究将形成物联网技术应用的新天地。
目前,医疗物联网发展日趋成熟,逐渐进入产业化阶段。不过我国智慧医疗要想实现更快发展,还要在医疗大数据的存储、管理、处理、分析等方面寻求突破。
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