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带你读《创新之巅: 未来十年重构商业的六大战略性技术》第二章传感器和物联网(IoT)2.2物联网可以做什么(二)

新的商业模式

智能连接型物体会改变商业模式。让我们回顾一下健康护理和保险业中的真实例子。

BeamDental公司制造了一款智能连接型牙刷,它能记录你刷牙的频次和有效性。对于你的口腔来说,它就像是Fitbit(译者注:一家因提供记录器而闻名的美国科技公司)。这听上去可能是一个新型产品,但对于牙科保险来说却是颠覆性的。

牙齿健康情况良好的人,所需的昂贵的牙齿护理或治疗比较少,例如补牙、根管治疗和其他噩梦般的痛苦经历。因为BeamDetal可以远程监测每个病患的刷牙习惯、监督他们每天早晨和晚上正确地刷牙,所以BeamDetal知道哪些病患的牙科保险风险很低。降低的风险使得BeamDetal宣称可以提供较竞争对手低 10% ~25% 的牙科保险费用,这就是突破。BeamDental并不是将智能牙刷作为独立产品销售,而是将其作为整套牙齿健康服务的一部分,套餐服务还包括你可能需要的尽可能多的牙膏和牙线,以及通过一个同步 App提供的个性化健康语音提醒。通过让客户增加使用预防性的牙齿护理服务,以降低客户风险为中心,

BeamDental已经建立起新的商业模式,这是牙科行业的革命。BeamDental的客户购买的是一整套系统的牙齿健康服务,包括智能牙刷、牙齿卫生用品、远程监测、保险和牙齿健康服务。你如何以新的方式重新包装你的产品?

Semioticons是一家联合研究公司,正在开发一个名为WizeMirror(Wize镜子)的家庭健康诊断产品。这个高科技的镜子装有多个传感器—包括 3D扫描仪、多光谱相机和气敏传感器—可用来评估用户的总体健康状况。这种智能镜子通过监测面部表情,可以查看表现压力、焦虑或抑郁的信号。3D扫描仪可以测量一个人的脸型并随时间变化不断进行跟踪,这可以作为判断体重增减的一个很好的指标。这种智能镜子也能观察肤色,判断脸色是否过于苍白、发黄或潮红。多光谱相机则可以测量心率和血液中的血红蛋白水平。气敏传感器可以测量呼吸以监测血糖水平、饮酒和抽烟情况。健康检查每次花费大约 1分钟,最终结果会显示在镜子上,所以镜子也可充当一个屏幕。最后,镜子还会基于其观察,提供健康和生活方式的相关建议。

保险公司利用传感器测量风险而不是对风险进行建模分析。通常来说,汽车保险费用反映的是每个客户的驾驶记录、住址、性别、年龄、职业和汽车型号所体现出来的风险。基于这些数据,算法对于索赔的统计概率进行建模,并根据概率设定保费。快照器是一个小型的无线设备,可插入汽车标准连接器中,该连接器通常是在仪表盘下面靠近转向柱的地方,这个连接器可共享有关转向、加速和刹车的实时数据。快照器大概只有香烟盒的一半大小,可以监测你的驾驶习惯并测算驾驶员的风险,而不是基于历史统计数据进行风险建模。对于谨慎的司机保费可以降低,最高可便宜30%。

AmericanFamily(美国家庭)是一家美国本土保险公司,与 Alphabet公司的 Nest(鸟巢)部门结成联盟以更好地管理其保险风险。美国家庭公司为其家庭保险客户提供了NestProtect(居家保护)烟雾监测器。人们可以对这些烟雾监测器进行远程监测。那些定期替换烟雾监测器中的备用电池、保证烟雾监测服务持续续航的客户将获得较低的保险费。因为当美国家庭公司知道监测器处于良好工作状态,未监测到火灾的风险就更低。

服务门户可以构建一整套新的商业模式并提供数百万种令人振奋的全新服务。随着计算和连接服务价格的持续下降,更多智能连接物将进入我们的生活:连接洗衣机、药瓶、枕头、鞋、戒指、汽车、运动设备、酒瓶、订书机、狗项圈、收纳盒、停车计时表、垃圾桶,等等。

每个企业都应该考虑其服务门户战略。门户可以向客户、员工和业务合作伙伴提供服务。市场引领企业创建它们自己的门户,而跟随者可以与其他企业的门户签订服务协议。你们的服务门户战略是什么?企业过去没有创建这类门户并不是未来也不创建的理由。

考虑一系列范围很广的潜在智能物体。此范围的一端是100%   的实体物体,它们没有数字足迹,即为“哑”物体。范围的另一个极端,是几乎 100%数字化的物体。它们很少或完全没有实物形式,比如,报纸页面上印的一个 QR码把你连接到一个 App、一个网页,或者其他种类的数字内容上。大多数智能物体位于整个范围的中间 2/3的位置,一些更着重物理价值,其他一些则更着重数字价值。认知玩具恐龙(CognitoysDinosaur)更接近于范围的数字化一端,因为它的实物性质与其提供的价值几乎毫无关系。只要具备一个毛绒绒的蓝色立方体、一面镜子或任何吸引孩子的形式,认知玩具就可以执行它的功能。更接近范围中实物一端的智能物体,具备与其实物功能和形式密切相关的数字价值。比如,高端汽车目前使用的智能前照灯利用传感器和数字智能引导它们的光束绕过迎面而来的车辆。司机可以一直开着他们的远光灯,却不会让其他司机晃眼。这些智能前照灯的数字价值与它们的实物形式紧密关联。

我的朋友大卫·罗斯博士在麻省理工学院的媒体实验室工作。他的团队开发的一些物品就是将数字价值深深嵌入物体实体形式和功能中的绝佳表现示例。他称它们为“迷人的物品”。当天气预报报道会有雨时,一种连接型雨伞的伞柄就     会发光。一种连接型皮夹钱包可以关联到主人的银行账户。当个人银行账户上的数额变少时,强度可变的合叶会使得钱包打开变得越来越难,这为人们的消费能力提供了及时、灵活的反馈。在这两种情况下,数字价值不仅提升了由物体提供的物理价值,而且与物体的功能相关联。

利用控制闭环构建响应式基础设施

物联网支撑我们构建智能基础设施。传感器采集源于物理世界的数据,来自这些传感器的输出在数字世界里被解读,再基于该解读采取相应行动。这个“感受、解读、行动”的过程发生在永无止境的闭环中,这被称为控制闭环。决策逻辑理解数据并决定是否应该采取一些行动。最终算法(可能是 AI)、自动化机器(可能是机器人)或人类将采取相应行动。比如:

(1)算法触发电子购买订单的创建;

(2)指挥机器人将一个物体从一个地方移到另一个地方;

(3) 餐厅侍者通过他的智能手表接收到一条指令,将食物从厨房送到 3

号桌。

通过这种方式,数字世界被赋予了超越物理世界的部分能力。它利用预先写好的由人类创建的规则制订相关决策。

让我们来了解一下物联网技术如何使花园洒水系统变得更加智能。洒水系统的运行并非基于简单的定时器,而是使用嵌入土壤中的湿度传感器。洒水系统中的一个小型计算机解读来自湿度传感器的数据,并将其与预先设定的阈值进行比较。当达到阈值水平时,就表示土壤太干燥需要浇水,计算机此时便激活洒水器。一个更智能的系统可以通过互联网与当地天气预报系统建立关联,只在预报无雨的时间内才触发洒水功能。

控制闭环可以非常简单,就像花园洒水系统一样,它们也可能非常复杂。复杂的控制闭环被用于生产线的自动化、核电站的控制以及大城市车流的优化。一些控制闭环,就像我们的洒水器,可能一天只需确定(导航)几次—开、关、开、关。其他的控制闭环则在一秒钟内发生数百次。无人机上的导航系统每秒钟测算其空中位置几百次,对其旋翼速度进行微调,以在大风条件下保持航向和速度。还有一些工业上的应用借助每秒数千次的控制闭环控制其应用运行。工业汽轮机测算内部条件,调整气体摄入和汽轮机速度,以优化燃料消耗及性能。

对很多物联网应用而言,控制闭环的优化很重要。每一次感知世界,然后制订决策,该决策通常是针对某种结果而试图进行的优化。一个看似简单,实则非常重要的问题是:我们优化的结果是什么?

洒水系统一般是围绕两个主要因素进行优化。

(1)最小化用水量;

(2)最优化土壤潮湿程度以促进植物的健康。

要对这些进行说明,让我们先来找点乐子,想象一个并不那么复杂的洒水系统。首先,优化洒水系统,将其对在花园中休闲或工作的人们的不便利性降至最低。我们很多人还记得在生活中的某一刻,当我们在美好的草地上晒着太阳放松,并开心地沉浸于自己的事情中时,却被不合时宜的洒水器洒了一身水而吓一大跳。一通咒骂之后,我们也冲到了安全的地方,我们不可避免地会想,是否有人为了针对我们在某处故意设计出这样的洒水系统。一个简单的设计可能是让洒水器只在夜晚洒水。一个更好的系统是,使用智能相机感知是否有人在花园中。而一个终极系统是架设相机在花园中或无人机上,然后利用图像识别技术了解哪种类别的植物种在哪里。浇水系统将对每株植物的浇灌方式进行优化,并且持续不断地监测植物健康。

这个例子是为了说明控制闭环可以变得如你所愿的那么复杂、精细,其关键在于确定你想优化的最终结果是什么。

生产力和效率之外:在更高层面优化你的企业

近三四十年,企业利用计算机优化其生产力和效率。计算机可以提高办公效率、使工厂变得更高效,并通过为企业流程引入精准性和可重复性而使质量得以提升。从自动化和传统的客户端- 服务器计算可获得的大多数生产力收益已经实现。余下的任何改进都有待逐步进行,而不太可能是革命性的。

在未来的十年中,物联网与云计算、区块链技术以及人工智能一道,将带来企业流程的提升和产品创新上的重大突破。自动化将进一步提高生产力、效率和可持续性。物联网的能力所及范围早超过传统的客户端-服务器计算。物联网为数字世界和物理世界之间创建了更紧密的连接。我们将数字化与实体连接

越紧密,从呈指数级增长的数字世界流向我们所居住的物理世界的价值和能力就越大。

我们所优化的东西正在真正起作用。通过物联网,系统工程师可以为他们所建立的自动化的 IT系统设置更高目标。我们会在本书第 7章总结自动化的战略和理念时全面探讨这个内容。

利用分析制订更高质量的决策

强大的计算机可以接收、采集来自各种不同来源的大量复杂信息。算法从数据中确定模式并据此做出明智决策。通常这些模式非常复杂,或者它们散布在海量的数据宝藏中难以为人类所看见。发现这些模式并帮助我们理解复杂数据的这一类软件被称为分析。分析是揭示物联网和企业流程自动化全部价值的关键。

分析指导着很多企业的运营。它可以用来设计选举活动、制定 Netflix和Spotify的推荐列表、评估信用价值,并对航线和酒店进行定价。在未来十年中,通过人工智能的涡轮增压,分析将成为很多企业运营幕后的“大脑”。智能传感     器将实时理解企业中正在发生的事情,分析工具则将对此做出回应,并制订出由数据驱动的更快速、更明智的决策。

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