——更多数据参考前瞻产业研究院发布的《中国SAAS(软件运营服务)行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
行业进入高速发展阶段,复合增长率超40%
国内SAAS行业的开端大约在2004-2005年左右,个别企业在传统C/S架构软件之外推出B/S架构的软件,成为国内SAAS产品的雏形。但由于SAAS的概念在国内仍属新兴事物,大多企业对此认知十分有限,实际买账不多,国内的第一轮SAAS浪潮很快归于平静。到2010年后,突然被热炒的云计算概念将SAAS再度拉入人们的视野。随着近些年人们对“云”的认知不断提升,企业对SAAS的接受度不断提高,带动起新一轮的风潮:SAAS的各个细分领域内都涌现出一批创业公司,虽然整体市场基数不大,服务质量也有待提高,但处于高速发展阶段。
与国外成熟市场相比,我国企业呈现信息化程度较低的情况,特别是中小企业,其信息化程度为10%左右。伴随着互联网的不断普及,企业信息化程度不断提高,中小企业对公有云服务的需求明显扩大。据中国信通院数据显示,2018年,中国公有云市场规模达到3825亿元,相比2017年增长444%。互联网企业需求保持高速增长,传统企业上云进程加快,拉动了公有云市场规模快速增长。2019年中国公有云市场将继续保持高增速,预计市场规模将达到5211亿元。
我国SaaS市场已开始进入高速发展阶段,根据中国信通院的数据,2018年中国SaaS市场规模达到2321亿元,同比增长376%。根据IDC的报告,2021年中国SaaS市场规模有望突破323亿元,2018-2021年年复合增长率预期将超过30%。
拥有坚实客户基础,龙头企业云业务收入快速增长
对于一家SaaS公司而言,影响其业绩的关键因素为付费用户量、续费率和客单价。SaaS服务的付费用户量取决于公司的服务能力,具体而言,及时提供专业的SaaS产品来尽可能满足客户的需求的能力。2013年我国企业SaaS付费用户规模仅为13万户,2018年付费用户规模已达23万户,2013-2018年复合增长率达到78%,表明我国企业用户对SAAS服务形式的认可大幅提升,预计2019年将达到546万户。
三大阵营已经形成,传统软件公司转型明显
经过多年发展,目前中国SAAS行业的已经形成了三大阵营包括创业公司、互联网巨头和传统软件转型。其中,创业公司、传统软件公司更多参与相对细分的市场以获取壁垒。而互联网公司更多从IM协同功能入手打造平台化的生态系统,在自己核心应用的基础上重点发展第三方应用的开发,培育移动办公应用生态圈。
由于SaaS行业景气度、成长确定性高,国内SaaS企业通过借鉴海外SaaS企业经验发展路径及商业模式更加清晰,行业整体性成长机会逐步获资本市场认可。传统软件公司向SAAS转型的案例较多,其中用友网络2010年成立子公司畅捷通从事针对中小企业的软件及云服务业务。而金蝶国际成立互联网事业部独立运营云服务业务。由上可见,国内外的传统软件巨头都采取了相对独立的组织架构进行SAAS业务转型。此举有利于提升企业内部的业务发展效率。
原文链接涂鸦智能是一个全球化AI+IoT平台,为客户提供一站式人工智能物联网的技术解决方案,涵盖了硬件联网、云服务以及App三方面,连接消费者、制造品牌、OEM厂商和零售连锁的智能化需求,形成智能产品研发+分发+增值服务的服务闭环,为消费类IoT智能设备提供B端技术及商业模式升级服务,从而满足消费者对硬件产品更高的诉求。
截至2019年10月底,涂鸦智能已经服务全球超18万家客户,其中欧美非地区占比超五成以上,日语音 AI 交互超 4000 万次,独创完全中立的 “AI+IoT”产品赋能模式。Powered by Tuya赋能超 9 万款产品,赋能产品种数达到500种,业界第一,产品和服务覆盖超过220个国家和地区。
2019年5月胡润榜将涂鸦列为AI类别的独角兽企业。
涂鸦智能2019亮点:
涂鸦智能凭借在AI领域深耕多年的经验和独创技术,于七大领域实践OS平台级别的AIoT商业应用,这七大领域分别为:涂鸦全屋、涂鸦酒店、涂鸦公寓、涂鸦安防、涂鸦养老、涂鸦共享、涂鸦商照。
并且,涂鸦智能为了满足各个场景需求,真正落地商业应用,提供超90000款“Powered by Tuya®”产品,实现跨品牌、跨品类的互联互通。
Powered by Tuya是一个互联互通的智能标识,拥有此标识的产品,可与其他不同品牌和品类的产品用一个App轻松控制。
涂鸦的七大SaaS基本围绕着AI语音、AI视觉和AI连结三个关键自研技术展开。
AI语音技术方案Mercury——智能硬件,无需智能,只需和你心有灵犀
实现了“多意图”指令,一句话可包含多个指令,激发万种可能,再也不需要重复呼唤智能助理,不仅于此,Mercury提供语音模组方案,就算没有音箱,任何设备都可以作为语音控制的入口。
AI视觉技术方案Lynx——重新定义了IPC,把IPC插上AI的翅膀
不同于传统IPC,Lynx可以主动式地反应,改变IPC行业的痛点。涂鸦的视觉处理技术实现了IPC和涂鸦app之间的双向沟通对讲,未来,还将会实现与Amazon Echo Show、Google Home Hub等设备之间的实时双向对讲,让用户能随时随地通过屏幕与家人、访客、宠物可视交流。数据采取最严苛的AES256加密,业界最强大的黑客也束手无策,配合云存储、云端AI识别等增值服务。
AI连接技术方案Thoth——全方位智能管家
目前是市面上最可靠的全方位智能管家,可同时管理数百个设备,实现真正可靠的本地联动服务,即使断网也可使用,适用多种设备形态,让它们相互连动,用户可自行设定各种触发条件,打造真正的智能生活,只有涂鸦智能可以做到98%以上的成功率,不仅第一,也是唯一,支持连动设备数是市面主流产品的10倍以上,同时支持本地配网。
七大SaaS介绍:
Tuya House涂鸦全屋:
涂鸦全屋是基于涂鸦智能IoT OS平台打造的智能全屋行业领导品牌,提供从技术赋能到服务的一站式解决方案,并为合作伙伴提供国内外各大品牌的智能家居产品。
为满足全场景智能生活需求,涂鸦全屋提供一系列整合多样品牌的“Powered by Tuya®”智能套装,为用户提供丰富选择,找出最佳搭配,同时不断迭代升级技术,实现极致体验。
同时,在智慧地产领域全面赋能,提供业务平台、方案中心、项目中心、数字卖场、电商平台搭建和数字运营等服务,让地产商可以在线管控工程商及生产商。
Tuya Hotel涂鸦酒店:
涂鸦酒店提供横跨SaaS、PaaS、IaaS三大层级的智慧酒店解决方案,智慧管理系统满足自动入住、刷脸开门、客制化招呼语、自动开关门、客房娱乐系统、快速退房等功能,提高管理效率,降低运营成本;丰富智能设备,全方位提升用户体验,提升入住率和满意度。
Tuya Nursing涂鸦养老:
涂鸦养老提供一站式全方位智慧养老看护解决方案,基于涂鸦云和涂鸦IoT OS各式智能硬件的支持,涂鸦打通从软硬件到云端的服务系统,建立一人一档的数据追踪系统和专属养老方案,帮助客户快速构建多层次全方位的养老服务体系。
Tuya Security涂鸦安防:
涂鸦安防提供全方位守护家庭安全的智慧安防系统。通过灵活的分层架构,配合全品类安防硬件,以具备边缘计算性能的安防网关为本地安全中心,连接高灵敏度及可靠性的传感设备,结合AI门铃、室内外摄像头,构建支持本地联动的智慧安防体系。
Tuya Apartment涂鸦公寓:
涂鸦公寓是涂鸦智能完全自主研发的行业应用系统,由房源管理、硬件管理、权限管理等核心功能构成,通过结合智能硬件与软件系统,提供安装交付、业务运营、售后运维等一站式提供解决方案,支持多品类设备和多通信方式,具备亿级设备并发处理能力,全方位实现数据加密和安全防护。
Tuya Sharing涂鸦共享:
涂鸦共享提供个性化运营和便利使用的SaaS方案,形成连接供应商、代理商和终端用户的商业闭环。管理系统服务模块化,根据需求实现数据和功能分割,灵活适应各类细分场景。服务后台实时监控和管理设备状态,及时响应用户需求,配合微信小程序和公众号等终端入口及 *** 作界面,实现轻量化运营和用户快速裂变增长。
Tuya Commercial Lighting涂鸦商照
涂鸦商照是可适用于多场景的一站式商业无线照明控制解决方案,可插拔式装配,无需复杂布线,大幅降低安装成本,可灵活应用于商办和地产建设。并提供可视化设备控制、大数据能源管理、智能后台运营维护等增值服务,降低能源损耗,提升管理效率,实现精准高效、以人为本的智慧照明。
物联网主要功能是将用户端的所有需要的信息互通互联,实现全方位的远程识别、读取和 *** 控、互动。
应用层位于物联网三层结构中的最顶层,其功能为“处理”,即通过云计算平台进行信息处理。应用层与最低端的感知层一起,是物联网的显著特征和核心所在,应用层可以对感知层采集数据进行计算、处理和知识挖掘,从而实现对物理世界的实时控制、精确管理和科学决策。
从结构上划分,物联网应用层包括以下三个部分:
1. 物联网中间件:物联网中间件是一种独立的系统软件或服务程序,中间件将各种可以公用的能力进行统一封装,提供给物联网应用使用;
2. 物联网应用:物联网应用就是用户直接使用的各种应用,如智能 *** 控、安防、电力抄表、远程医疗、智能农业等等;
3. 云计算:云计算可以助力物联网海量数据的存储和分析。依据云计算的服务类型可以将云分为:基础架构即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、服务和软件即服务(SaaS)。
从物联网三层结构的发展来看,网络层已经非常成熟,感知层的发展也非常迅速,而应用层不管是从受到的重视程度还是实现的技术成果上,以前都落后于其他两个层面。但因为应用层可以为用户提供具体服务,是与我们最紧密相关的,因此应用层的未来发展潜力很大。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)