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EICO智能设备解构第一篇:能力层解构(深度)

自2014年 Amazon Echo 发布以来,其预估销量已经超过1000万台;两年后 Google Home 发布;今年6月 Amazon Echo Show 即将推出;年底 HomePod 也将加入跑道… 智能音箱这个品类格外热闹,而之前 AirPod 的热销及众多无线耳机的面市,也早已点燃了耳机战场…国内的智能设备创业市场也分外热闹。

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这条赛道上的选手们,面对的将不仅仅是在同品类上的竞争,而是跨品类,跨平台,跨场景,跨软硬的竞争。而智能设备分析的切入点,需要从两个重要维度开始:能力 + 场景

第一篇我们会着力于能力维度,解析这些相对稳定的变量,追溯智能设备的进化趋势,竞争分布,再看到品牌品类的发展路线,为智能设备可能的路径做出参考。

EICO认为智能设备的技术面本质是:元器件与软件技术的场景化合集。

我们将元器件的合集能力逐层进行拆解,发现“智能化”设备六个层次的能力条件:1)通信;2)变量感知;3)多元化输入;4)多元化呈现;5)位移;6)理解。

1层能力:通信

这是所有设备智能化的基础或起点,能够将自身与更大的信息平台进行数据交换,也就是俗称的联网能力(单项或双向,区域联网或与公网通信)。智能设备卖的如果只是一个通信能力(如智能门锁)或通信能力+(比如智能路由器),那他很可能在未来仅仅成为别人的一个组成部分或通道。

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2层能力:变量感知

最早的智能家居的代表:智能灯泡,恒温器,家庭安保装置,产品的核心价值是对场景的变量感知能力,变量感知+数据主动推送,完成了智能化的初级状态。区别于传统设备需要被动访问,这类设备最佳的存在状态,就是物理(感知)上的彻底消失,数据的主动推送呈现能力被手机等移动设备接管,如果不具备规模效应,很容易就沦落为售卖变量探头,比如OBD车载自动诊断设备。

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3层能力:多元化呈现

多元化输入能力+多元化呈现能力的组合,是一项极为重要的中枢化能力

输入+呈现能力代表了信号输出-输入-再输出…循环的可能:人类通过具备信息吞吐能力的设备,才可以完成对更多设备集中管理的可能。而信息吞吐通道永远是趋向聚焦,而非分散(更少的能量消耗),这也是为什么 Amazon Echo, AirPod 这类产品的战略意义所在。

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4层能力:多元化输入

– 高成本输入(动机驱动为主):通常具备输入能力的设备,都会自身拥有呈现能力,如HMI车载终端,手表以及众多B端生产力机具。所以智能音箱,智能耳机的“智能”价值在于,可以创造高成本输入(语音口令)的场景(也就是入口)。

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– 低成本输入(变量驱动为主):例如手环,电子秤,空气净化器等更多是硬件具备低成本输入能力,手机应用接管信息呈现,接着手机OS或超级入口(微信)再慢慢吞噬掉这些数据的独立性(孤立数据的只有长尾价值,串联才有机会获得高频场景),这也是 Apple HomeKit 协议既方便,但也让不少有野心的玩家难受的原因。

5层能力: 位移

这是一项之前只在特定的产品中存在的能力,但智能设备的终极目标,就是帮助人类突破物理世界“时间和空间枷锁”。

与使用者同步位移:可以看到很多具备移动能力设备的智能化趋势,如耳机,手表,汽车。

与使用者的非同步位移:C端如扫地机器人,宠物或儿童手表(使用者为主人,家长)。B端如物流自动化,农业植保自动化,行李分拣运输领域也有巨大的想象空间。

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具备同步位移的能力的设备都是在试图剥离移动设备的场景;而非同步位移设备要与移动设备合作,完成场景闭环。

让设备在物理空间中移动,是相对复杂的技术问题。设备小型化,随身化是移动趋势下的第一种进化:如相机小型化/移动POS机/无人机小型化/AR小型化;第二种进化是局部位移:比如小鱼/智能摄像头的自动或手动控制,因为设备越接近人体的时空同步移动,才有机会与人进行实时的信息吞吐。

6层能力:理解

如果说以上所有能力都是智能设备的“躯体”,理解力就是智能设备的“灵魂” ,HomePod中那个虚化的 Siri,无比精准的表现了躯体和灵魂的关系。

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这也是类似 Bragi Dash,Jibo 等优秀的硬件产品,虽然拥有几乎所有的硬件能力,但也终将受困于“灵魂”层面的天花板,而Siri,Google Assistant 及 Alexa 这些巨头的“灵魂”,每秒都在升级信息的理解能力。理解力对数据的有效咀嚼与吞吐,才是智能化设备的终极目标:呈现人性化的信息服务,而非结构化的数据表现。

Screen Shot 2017-06-23 at 10.12.10 AM

进化路径:

以上能力条件的技术门槛不同,每个团队的技术强项也不同,最重要的是满足的用户场景的不同。智能化设备发展过程中,起点和路径差异极大,用以上的条件分析品类与特定品牌,观察设备智能化的能力路径:

传统音箱:

* 听觉呈现

Amazon Echo

+ 数据通信

+ 音源输入

+ 理解能力

Amazon Echo Show

+ 视觉呈现

+ 多元化输入(+ 触屏输入)

DJI 系列无人机:

* 移动能力

* 变量感知

* 操作输入

DJI Osmo+

+ 多元化输入(镜头的视觉捕获)

DJI GOGGLES: 

+ 更强的音视频呈现

大疆以上累加后路径清晰,GoPro 的局限性对比就可以看到。

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传统汽车:

* 移动能力

* 有限输入能力(盘控车,触屏)

* 多元呈现(有限的视觉呈现)

* 简单变量感知(自动大灯/空调)

智能汽车:

+ 数据通信

+ 更强的多元呈现(HUD/更大屏幕)

+ 多元化输入能力(语音,手势)

+ 更强的感知能力(车体/路况/环境/服务感知)

+ 理解能力

VR

* 数据通信

* 多元化呈现

* 受限的输入能力

AR / MR

+ 更强音视觉呈现能力(与现实叠加)

+ 环境感知能力

+ 更自然的多元输入(物理叠加操作/语音)

+ 移动能力(小型随身)

+ 理解能力

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即使拥有以上条件绝对不是成功的保障,如文章开头提到,比如智能手表,在不同程度上几乎满足了所有的条件,但依然不能形成真正意义上的成功。

通过以上,EICO认为设备的智能化在技术能力维度有几个明确的进化方向:

1/ 设备单一能力层的提升,对竞争力帮助不大,综合能力叠加是趋势。

2/ 设备与人感知器官(手,视网膜,耳膜等)的物理距离缩小。(小型化)

3/ 设备与人在空间中的同步位移能力增强。

4/ 设备从数据采集理解呈现实现闭环的价值最高。(软硬结合)

5/ 设备在用户时间与空间上的均匀的布局,和与之伴随的理解能力,即可替代实现设备自主的移动能力。(例如:iPhone + AirPod + HomePod + Carplay + Siri)

下一篇,我们将带着元器件能力,回到最重要的场景解构,发现智能设备向品类金字塔上游移动的天然边界。

 

EICO 作为数字化咨询与产品设计公司,曾参与研发以下智能设备产品:

摩拜单车:

http://eicodesign.com/productcase/mobike-2

上汽荣威 RX5 智能车载:

http://eicodesign.com/productcase/shangqi

小鱼在家:

http://eicodesign.com/productcase/xiaoyu

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