接上篇：

• 《物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢系列之一(2018)》
• 《物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢系列之二(2018)》
• 《物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢系列之三(2018)》
• 《物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢系列之四(2018)》

在2017年曾經(jīng)介紹過用CHIP方法判斷物聯(lián)網(wǎng)的趨勢，但2017年介紹過程中，只是分別介紹了案例、歷史、架構、痛點方法分別使用的效果。本次介紹將介紹組合使用這4種方法來判斷物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢。判斷流程如圖：

• ***步，根據(jù)當前痛點，找到痛點的主要特點;
• 第二步，根據(jù)痛點的特點，找到歷史上相似痛點的案例，根據(jù)類似痛點的案例***的歷史經(jīng)驗，判斷未來類似痛點的解決方法，類似痛點的案例在歷史上的結論。
• 第三步，了解歷史上對案例研究的維度，用相似維度分析現(xiàn)有痛點。借助歷史經(jīng)驗，全面了解痛點帶來的機會。

物聯(lián)網(wǎng)的一個痛點

物聯(lián)網(wǎng)雖然描繪了一個很好的藍景，但很多物聯(lián)網(wǎng)的應用因為體驗差，卻遭到很多用戶的詬病，比如智能家居(物聯(lián)網(wǎng)的九大試點領域)，最典型的詬病是智能家居體驗差(使用不便捷，應用不創(chuàng)造價值)等。

根據(jù)這個痛點，其實可以找到歷史上相似的痛點的導航系統(tǒng)：

導航系統(tǒng)算是物聯(lián)網(wǎng)應用，設備能夠感知位置信息，通過網(wǎng)絡上傳到數(shù)據(jù)中心，并將實時位置與數(shù)據(jù)中心的建議推送到導航軟件。

導航系統(tǒng)在發(fā)展早期，定位準確度低，大數(shù)據(jù)的建議不智能，用戶界面不友好。

記得在2011年的時候，導航系統(tǒng)剛開始應用，一個朋友兩部手機加上汽車提供的導航系統(tǒng)，三個系統(tǒng)一起使用：經(jīng)常各個導航系統(tǒng)的建議都不一致，如果三個導航系統(tǒng)一致的時候，就按導航走;導航建議不一致的時候，如果有兩個建議路徑一致，就按兩個導航意見走;三個系統(tǒng)建議都不一樣的時候，就需要自己研究路線。

導航系統(tǒng)開始使用的時候，定位不準確(傳感技術不好)，路徑不優(yōu)化(大數(shù)據(jù)優(yōu)化算法不完善)。

導航系統(tǒng)完善的經(jīng)驗

雖然導航系統(tǒng)早期使用非常不完善，但隨著智能手機的普及，促發(fā)導航應用規(guī)模的擴大;一方面技術的發(fā)展，通過GPS與陀螺儀、加速器的結合使用，促使定位精度(傳感)的不斷增強;另外一方面，隨著用戶增加，數(shù)據(jù)積累，通過用戶行駛數(shù)據(jù)進一步增強了定位精度，根據(jù)用戶的路徑，路徑不斷優(yōu)化;進一步通過實時用戶數(shù)據(jù)的收集，可以獲得路況狀態(tài)，結合路況可以給出更加適合用戶的路徑建議。

所以導航系統(tǒng)的發(fā)展可以得出以下結論：

• 導航早期定位精度不高，但技術的發(fā)展、用戶的增加會促進傳感的完善。(用戶使用的增加，會在相同技術水平下，提升定位精度)。
• 用戶數(shù)量的增加，會增加數(shù)據(jù)量，隨著大數(shù)據(jù)的積累，導航創(chuàng)造的價值會創(chuàng)造巨大價值。
• 用戶的實時數(shù)據(jù)，會對應用提供更加精準的信息。
• 當定位開始普及的時候，定位數(shù)據(jù)成為眾多應用的基礎數(shù)據(jù)(打車軟件，共享單車、線上線下融合應用，智慧物流，新零售等等)，都會借用導航的定位數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的趨勢

根據(jù)導航系統(tǒng)發(fā)展的經(jīng)驗，物聯(lián)網(wǎng)的其它應用都可以借鑒物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的趨勢：

• 物聯(lián)網(wǎng)應用發(fā)展早期，體驗會不好(用戶量少，傳感精度不高)。
• 隨著設備的增加，一方面會促進傳感技術的進一步發(fā)展;另外一方面連接設備量的增加也會促進傳感精度的提高。設備的增加，會對應用創(chuàng)造更大的價值。
• 用戶的實時數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)積累，會進一步優(yōu)化應用。
• 當精度與應用普及的時候，可以衍生出非常多的應用。

研究物聯(lián)網(wǎng)的應用，重點觀察幾個維度

根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的趨勢，可以重點關注幾個維度：

• 早期的傳感器的精度(技術維度);
• 用戶量的積累對傳感精度的促進作用;
• 用量的積累，對應用價值的提升作用;
• 當應用普及后，成為其它應用的基礎數(shù)據(jù)。

類似案例

從物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢，以及重點觀察的維度，判斷這些特點是否具有通用性。

2017年智能音箱開始普及：

• 智能音箱集成了語音識別功能(傳感器)和大數(shù)據(jù)功能。
• 在音箱早期使用時，體驗很差(語音識別精度不高)，用戶積累對識別精度有提升作用，當應用普及后，會有越來越多的物聯(lián)網(wǎng)應用借助語音識別技術成為人機交互的接口。

2017年人臉識別的普及：

• 圖像識別技術開始規(guī)模的應用。
• 早期的圖像識別，精度低，用戶積累對識別有提升作用，當應用普及后，越來越多的應用集成了圖像識別應用(銀行、安檢、打卡、智能鎖等等應用)開始借助圖像識別技術。
• 類似的氣體傳感器、加速器、陀螺儀的應用都有類似的特點。

物聯(lián)網(wǎng)技術是融合的技術，隨著物聯(lián)網(wǎng)連接設備的增加，創(chuàng)造的價值會越來越大!