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AIoT,并非泛泛而谈的口号

2019-08-12 14:19 weila

部署:目前大的集成商部署不是什么大的问题,很多甚至有自己的SaaS平台和酒店PMS系统打通等,但更多中小集成商并没有这个能力,且协调多方资源,如与智能音箱厂商对接中出了问题,依赖三方,没能及时解决,对工期造成影响。

售后:如酒店,好不容易部署完了,酒店开业了,用户入住了,结果发现各种问题。而大部分中小集成商各方依赖大,资源协调周期长,导致很多时候不能快速的解决售后问题,从而影响了业界口碑。

综上,所以对整个IoT领域目前现状和问题,我相信各位都有比较「正面」的了解。那怎么更好的去解决这些问题呢,我认为唯有AI技术,没听错,唯有AI技术。AIoT不是空谈个口号,空炒个概念,他是实实在在落地解决IoT产业服务问题的工具。

什么是 AIoT

顾名思义,AIoT是AI+IoT的组合缩写。最早(其实距离现在也不远)可追溯到2017年11月28日小米IoT开发者大会,在会上雷军提出了AI+IoT的主题演讲,随后作为当年发布会上的战略合作伙伴且时任百度COO陆奇也做了《IoT+AI开拓无限可能》的主题演讲,阐述了具体的技术落地。

AIoT 字面上非常好理解,AI+IoT,即利用人工智能技术给IoT产业赋能。目前也已经开始有落地应用:比如 近两年比较火的家居单品智能音箱,他的底层技术是AI技术中的语音技术,除了之于音箱产生了成功落地的新物种「智能音箱」,其也激活了智能家居产业,作为一个中控设备可以用语音这个天然的交流方式优雅地解决了部分功能繁杂的智能家居控制问题,还有激活了设备间的联动,提高了用户使用效率和体验。类似的也有图像技术之于摄像头。这两个例子是目前比较广泛的应用,其实整个AIoT能力不止于此。

这里先讲个故事:

这周参加了CSHIA举办的《中国只能家居集成服务大会》在最后的圆桌会议上,绿米的董事长游延筠讲了一个故事:他们去年底在小米有品上众筹他们的第一款智能门锁,最后总共卖了3万把,在实际落地安装时发现几个问题:

他立刻给他们AI团队布置了一个任务,利用深度学习来帮客户看看他们家的锁能不能安装,功能上线后效果非常好。现在如果在小米商城上购买其智能锁,会让用户先拍下家里的门锁,然后系统会自动判定是否可以安装,减少了后续实际装维或售后的成本。这个例子不单解决了用户购买前的售前决策成本,还给对内部来说降低了装维成本。一个小小的AI技术的应用一举两得。

总结来说,我们照样从产品服务的三个关键节点切入来展开说明:

(1)售前

对于用户端来说在于如何让客户降低其购买决策成本。比如 上面提到的智能门锁就是一个很好的单品例子,而「全屋智能」这块可以让用户上传自己家里的图纸,系统自动输出几套方案让其选择。这个目前也已有厂商落地(想详细了解,可以去搜搜 壹智能 这家公司)。

(2)部署

核心指标在于提高部署效率。我个人认为AR+AI是未来的一个match的点,想象一个场景:售前明确了部署需求,将图纸传给具体部署的师傅,部署师傅带着AR眼镜配合图像技术高效施工,且在这过程中系统会自动记录施工进度,并同步给客户,高效了解目前的部署情况。

当然,这一点可能还比较远,倒不是技术问题,而是成本问题,目前眼镜市场价格还是比较高的。这个是一个比较大的点,而小点如上面提到的智能门锁,其实是一个目前落地成本比较低的好方案。

(3)售后(这里所指的售后说广义上的,即用户安装完后的体验以及售后处理)

A. 之于用户侧,这个是其真正体验到AIoT对于其生活直接影响的点。我觉得根据产品服务可以分为以下两类:

a.单品。这个分为中控单品和非中控单品。

先说说非中控单品,拼的单点的功能体验,比如智能摄像头,利用图像技术我可以定位家里的猫在什么位置,家里有谁来过等等;

而中控单品,如智能音箱、智能电视等,除了单点的功能体验,还有内容服务、场景服务等重运营服务的体验,我不单能控制自身,还能连接外部内容和设备。