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EICO智能设备解构第二篇:能力与场景模型(深度)

上一篇讲到在能力维度我们将智能设备解构为6个层次的能力: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。6个层次的能力逐级递进,不同复杂度的智能设备均由这几个不同层次的能力,或者能力组合搭建而成。这一篇我们将引入场景模型,从能力/场景两个维度,交叉分析智能设备及其两种竞争模式。

1) 能力山峰模型:

当我们用抽象的6层能力模型,观察设备智能化变迁时,可以看到殊途同归的能力组合轨迹。

01

从传统音箱到Amazon Echo的进化路径:

传统音箱只承载音频的呈现的能力,Echo则在这个基础上搭建了“通信”,“音源输入”和Alexa的“理解能力”,再到最新的Echo Show,屏幕带来了“视觉的输入”和“视觉的输出”,再次增强了Echo的能力金字塔。国内的创业团队小鱼在家,则再多了移动。(可无线使用,自身坐台摄像头可旋转。)

02

无人机的能力进化路径:

再看大疆无人机的进化路径,同样可以发现,在可移动基础上,小型化(可随身移动)及输入输出能力的建立和增强(借助智能手机,自品牌相机,VR观察设备)是清晰的路径。

03

从传统汽车到智能汽车:

汽车是一个集多种能力于一体的超级硬件,但传统汽车只是基于强移动能力的硬件合集,智能汽车的机遇在于各方面能力对于传统的全面超越。这种变化可以类比手机到智能手机的变迁,传统手机只具备“随身移动”和“通信”能力,而如今的智能手机已具备了所有的6大能力,并在引导所有能力最前沿的技术变迁,今天的手机早已不仅是一部通信设备,EICO认为汽车领域的智能化变迁相较于手机只会更加剧烈,未来的汽车绝对不仅是一部移动设备。

04

2)场景海拔/山脉模型:

如果我们将能力模型看作一个“山峰”,能力的累加是山峰的高度,那么场景将众多山峰组成的“山脉”,相互重叠即为场景的交集关系。

05

将设备能力山峰放入场景模型,山峰垂直的能力累积高度即为“场景的海拔”,海拔越高(能力累积越多),设备覆盖场景的包容度越高,与用户的交互机会就会约多;而水平坐标中与其他能力山峰的接壤关系,即为“场景的山脉”,横向与其他山峰的交集越高,越可能产生用户场景(时间)竞争。

设备都是为场景而生,场景山脉是无法穷举的,但可以通过设备倒推出既有产品的场景思路:比如Amazon Echo对应的是“客厅音乐与室内各类长尾场景合集” ;摩拜单车代表了“室外3公里内的位移场景” 。将设备能力/场景分析放入坐标,就可以发现它们之间的对应关系。

3)第一种竞争:场景/能力的横向竞争。

场景竞争的基础是能力组合,能力约束设备的场景。这种横向竞争需要关注的是场覆盖与交集关系。我们可以用这个模型去看 传统音箱/ 智能音箱/智能耳机 的能力组合与场景交集关系。

06

同样也可以去理解用户室外移动场景下,传统汽车/智能汽车/摩拜单车 硬件能力与场景之间的交集关系。

07

可以看到一个重要的事实是,几乎所有的场景都在智能手机品类的覆盖之下,而智能化设备的趋势就是在不断剥离智能手机的垂直场景,在单一场景下提供更为人性化的互联网服务。

08

智能手机的限制是其本身的品类形态,目前它既是许多智能设备的竞争对手,也是它们的数据中枢,甚至是理解力的代言的载体。(苹果的Siri,亚马逊的Alexa,Google的 Assisten,微软的Cotana)

4)第二种竞争:数据厚度的纵向竞争

如果说第一种竞争是立竿见影,第二种竞争则是厚积薄发。竞争并不只有场景与能力通吃者为王,智能设备带来的数据厚度,可以摆脱在垂直领域横行厮杀,而专注数据的持续性价值。

09

数据厚度 = 量级 x 频次 x 意义。

有很多设备带来的数据徒有量级和频次,意义不太大。比如智能门锁,智能开关等,它们需要成为另一种主干数据的补充才能变的有意义,而其本身并不是意义的来源。再看共享单车,量级和频次都绝对够高,摩拜单车与OFO的数据单向双向之争,其实是设备带来数据意义的差异。也有很多数据简单,但量级,频次和意义都巨大的,比如交易验证短息。单纯的追求数据量级和频次,无法带来持续的累积价值,关注智能设备的自身能力,获取其他设备或智能手机无法获取的差异性数据,才能获得数据厚度上的优势,从纵向逐渐形成竞争壁垒。

10

回到6个能力层看,每种能力所带来的数据养分都是不一样的。身份,坐标,关系,状态,交易,时间等等有价值的数据,数据的厚度的逐步累积,才能在长时间的垂直战场下占有越来越明显的优势,从而摆脱场景/能力上的单一竞争。

5)除了以上模型与解析,EICO的以下观点也会帮上忙:

1. 综合性竞争:

智能设备的竞争并不仅发生在场景/功能或数据厚度,通常两种竞争会同时发生,随时关注交叉品类发展,而不仅仅是同品类产品。

2. 关注传统品类或设备的既有合理性:

用能力模型分析非智能设备的发展,思考传统品类的存在意义,在比较中经常可以获得有意义的反思。

3. 场景山脉的无限性:

场景在颗粒度和时间维度上都是无法穷举的,所以对场景的洞察与发掘,是创新的起点。

4. 关注与智能手机的竞争与互补:

不仅需要考虑如何利用智能手机展示和互动,还需要考虑到和智能手机可能的数据竞争,获的与手机重叠性的数据是最大的风险,健康手环和手表是典型陷入这种子集竞争的品类。

5. 技术 vs 速度:

新品类进化中最现实的因素就技术进步与发展速度的平衡,是先拥有更全面的能力组合,还是从单一能力入手,小步快跑。

 

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:

mobike

上汽荣威 RX5 智能车载:

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小鱼在家:

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