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。
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。
第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。
第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。
第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。
第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）。
– 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。
第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。
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。
第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。
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。
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。
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
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
