可穿戴設備掌聲與吐槽齊飛無大數據不智能:賭場遊戲玩法

時間:2023-11-07 02:37:19 作者:賭場遊戲玩法 熱度:賭場遊戲玩法
賭場遊戲玩法描述::蘋果公司近日正式發布Apple Watch智能手表。面對Apple Watch的到來,幾乎所有的智能穿戴設備廠商都是懷著忐忑的心情,既希望Apple Watch能快些到來,又害怕Apple Watch帶來的沖擊。一如2010年的平板電腦市場,蘋果iPad的問世觸發了市場的興奮點,同時也讓諸多廠商無處安身。不同于5年前的平板電腦,今天的Apple Watch有望引爆的不僅僅是智能手表的行情,還將會開啟整個智能穿戴設備的市場大門。不過,遺憾的是,從正式發布的Apple Watch來看,撬動市場并不那么容易,在蘋果之前,已經有了很多“先烈”。 硬件超前軟件缺席 智能穿戴設備發展至今,我們已經看到了Apple Watch手表、Google Glass眼鏡、Jawbone手環、Galaxy Gear手表、Sensoria智能襪子、耐克智能鞋等。參與其中的廠商既有Google、盛大、小米這樣的互聯網企業,也有蘋果、三星、華為這樣的終端廠商,甚至還有Intel、高通等核心元器件商。可以說,在智能穿戴設備領域,只有我們想不到,沒有廠商做不到。 “今年必將成為可穿戴智能設備年!”早在兩年前,這樣的論斷就已甚囂塵上,而今蘋果公司發布Apple Watch令這句話顯得更有力了。 說到智能穿戴設備,目前廣為消費者所知的是智能手表、手環以及智能眼鏡。除了這些,還有各種超前得讓人腦洞大開的神器,比如,穿起來不會迷路的鞋子,可防止腳部受傷的智能襪子,提前十分鐘通知你要排便的神器,檢測你心臟的T恤,還有可以燃燒脂肪的馬甲。不可否認,這些產品的設想都是極其美好的,然而應用短板卻使這些產品在體驗上總是棋差一招。 應該說,目前智能穿戴設備存在的尷尬在于硬件已經超前發展,但軟件仍缺席。一句話:造型太超前,技術太落后。比如,穿起來不會迷路的智能鞋子,功能的實現需要通過觸覺反饋和GPS 模塊來為穿著者提供導航,其中創建數據的交互、用戶數據的持續搜集和分析,這些都需要相關聯的大數據,然而目前大數據應用的發展還遠未達到這一程度。因為缺乏使用功能上的剛性需求,大多數智能穿戴設備無法長期俘獲用戶青睞。 創新不足加劇同質競爭 目前,業界基本認可智能穿戴設備還未成熟的觀點,不可否認的是,智能穿戴設備正在改變著我們的生活。根據Enfodesk易觀智庫的分析,中國智能穿戴設備市場在2014年的規模為22億元人民幣。Apple Watch的正式上市會極大地刺激整個智能可穿戴設備市場規模的增加,預計市場規模將會達到135.6億元人民幣。 從智能手機市場的激烈競爭可以看出,在一定時間內,硬件產品的革新速度已經很快,以至各大廠商顯得有些“江郎才盡”,市場同質化嚴重。同樣的,在智能穿戴設備市場,基于目前的軟件服務能力,智能穿戴設備產品的競爭也已經白熱化。縱觀市場,智能穿戴產品業態比較基礎,沒有帶來革命性的沖擊,定位尷尬,很多產品即無痛點又非剛需,難免淪為“雞肋”。 歸根結底,目前智能穿戴設備尚未真正成為消費者生活中的必需品,用戶粘性仍然較差。就拿當下較為火熱的智能手環來說,在市場需求不夠旺盛的情況下,智能手環并不能為我們帶來更多實質性的改變。這類產品在挑戰用戶的惰性,讓消費者在做產品與生活習慣二選一的選擇題。如果沒有蘋果產品那樣的號召力,結局不言而喻。 市場爆發的觸點在哪? 智能穿戴設備發展到現在,僅憑靠優秀的工業設計和包裝就能開發出一款改變行業的硬件產品,這種情況已不復存在。因為,再好的硬件設備,缺乏軟件支撐,只是一堆廢銅爛鐵。 純粹的硬件制造依然處于產業鏈底端。當智能穿戴設備不是強加給人們某個熟悉的附屬品,而是已經同人體的“器官”融合,給人強烈的需求的時候,才是智能穿戴設備市場爆發之時。這就意味著,在智能穿戴設備市場上,有制造基礎不一定就可以做成智能硬件,這取決于有沒有互聯網化、有沒有大數據、有沒有云應用的整合。 從智能穿戴設備的應用上來說,更多的是基于后端云平臺與大數據的交互。前端的可穿戴設備更多承擔的是信息采集的功能,而不是信息處理的功能,這才是移動互聯網大數據應用的思維。相關機構預測,在今年年底,移動連接的設備數量將超過世界人口。這種網絡連接數量和類型的增長,不僅能夠為用戶提供更多的功能,同時也讓智能穿戴設備更智能。 可以預見,智能穿戴設備將會層出不窮,并且不斷更新。但是正如歷史上路面交通工具歷經多次變革,車輪形態不會發生太大的變化一樣,對于智能穿戴設備來說,無論形態如何變化,最有意義的部分仍在于通過設備上的傳感器所采集并保存于云端上的數據。因為有了大數據的支撐,硬件設備才具有智能的屬性,而大數據則因為有了可穿戴設備的采集數據,才真正變得接地氣。智能穿戴設備要真正成為人類、相關器械的延伸,幫助我們提升與生俱來的本能,對大數據的應用還有很長的路要走。
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