关键字: [出海日城市巡展,智能产品增值服务, 云上架构特点, 生成式Ai创新, 设备互联网络, 用户行为分析]
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在这场演讲中,讲者探讨了智能产品行业如何通过增值服务实现利润增长。他阐述了增值服务的发展演变,以及在云上架构增值服务的特点。讲者还强调了生成式AI在创新增值服务方面的重要作用,并介绍了亚马逊云科技的Bedrock服务如何利用大模型提供多模态能力,为智能产品增值服务带来新的可能性。演讲重点关注了增值服务如何为智能产品带来新的收入来源,提高利润率,并通过技术创新不断增强产品附加价值。
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这个想法源于与一家知名摄像头厂商客户的CEO的交流。该CEO之前从事电商工作,在做摄像头产品时也采用了电商的运营思路,如获客、留存、激活、转化、分享和传播等策略。然而,他后来发现,在摄像头领域,由于复购周期可能需要2-3年,原有的理论在这里难以实现。
尽管苹果在最新发布会上推出了定价2万多美元的高端iPad产品,预计也将畅销一空,但对于智能家居产品来说,如果一味提高硬件价格,在当前红海市场竞争下利润已经很薄,提价策略将更加困难。因此,增值服务被认为是智能产品厂商的出路所在。
增值服务的发展和演变经历了几个阶段。最初的增值服务是云存储,可以将安防摄像头拍摄的移动物体画面存储在云端,这需要网络连接和云端存储空间,智能设备与云产生了连接关系。同时,我们可以通过亚马逊云科技的WebRTC服务实现视频流的实时传输,通过S3服务将数据存储在云端。然而,单一设备无法组成智能家居体验,需要多个传感器设备互联互动,形成智能、互动的网络。同时,我们还可以通过云端连接手机APP,了解客户使用状态和行为,优化产品体验,为客户提供更好的服务。
有客户担心云端服务会带来成本增加。以一家厂商为例,该厂商在10年内出货1000万台设备,每年出货量基本稳定,云端费用逐年递增。但在第5年后由于产品换代,出货量逐年下降到第10年的190万台,而云端费用仍在上升,因为需要为之前的产品买单,无法立即断开现有客户服务。增值服务可以帮助分摊这种成本,为利润增厚。增值服务本质是利滚利行为,持续满足客户需求获取更大利润空间。
实现增值服务的方式包括:1.用户订阅持续付费;2.基于工具类,附加社交属性等服务;3.将基础功能免费,独家付费功能收费;4.通过技术创新、数据运营等增强产品附加价值。
有一家公司的摄像头产品分为个人、家庭和高级三个收费版本,高级版年费24.99美元,相当于再买一台摄像头的价格,但付费越高功能越多,很好地满足了不同用户需求。另一例子是提供DDNS服务、免费广告、增强安全等增值服务的路由器,每月收费9.99美元,而开发成本只有几美元,利润率很高。索尼的机器人IBO可以订阅AI云计划,将与人互动的经历上传到云端,使机器人越来越像家里的宠物,为用户提供更好的陪伴体验,年费300美元。
还有一种基于硬件租赁的增值服务模式,比如在社区建立储能中心,家庭可以租借储能模块来满足用电需求,在能源缺乏或战乱地区具有一定的应用场景。
从苹果的年报数据来看,2019年至2023年第四季度,软件销售额一直在上升。2016年至2019年,苹果手机年出货量在2.1亿台左右,2019年至2022年间因疫情影响下滑至1.9亿台,2022年又有所回升。但无论疫情前后,软件销售额都保持增长。整体而言,软件的开发成本占比不到30%,但软件销售的利润占比达35.5%,投入产出比更高。苹果的软件销售毛利润率一直保持在70%左右,与智能家居产品的增值服务毛利润率70%-90%相当。
为实现增值服务,在云上的架构包括前端采集硬件设备、利用Amazon Web Services IoT服务的设备网关收集不同协议数据并确保高可用性、实时和离线数据处理服务、数据分析了解用户习惯,以及利用AI赋能设备智能化等环节。
在Amazon Web Services IoT服务中,可以安全接入大量设备,提供设备影子等能力;可使用证书双向认证确保安全接入;支持工厂签发和用户开箱注册两种方式。视频流可通过WebRTC实时传输,数据可存储在S3。这些能力使智能产品拥有更多应用场景,如婴儿看护、老人陪护、宠物监控、野生动物观测等。
例如,天津一家公司的智能花盆集成7-8种传感器,包括湿度、温度、风力、震动和微电流等传感器,可增强人与植物的互动体验。当用户触摸植物叶子时,花盆下方的LED屏会因检测到人体微电流而改变表情,呈现出被”拥抱”的反馈;浇水后,湿度传感器的变化会让花盆展现出被”投喂”的正向反馈。这种互动性使养花变得更像养宠物,提高了生活情趣。
另一例子是,除了移动物体检测外,如果摄像头具备AI能力,可以对场景进行更丰富的描述,提升用户体验。比如当检测到移动物体时,不仅发送视频短片,还可以描述是”一只小狗从车前缓缓经过”,让用户无需查看视频即可了解情况,提高了效率。
最后是生成式AI在增值服务中的应用探索,可扩充功能特性、孵化新场景、减少人工成本。亚马逊云科技的Bedrock服务可提供大模型访问和自定义模型构建,支持多模态处理如图像理解等,在智能家居场景下具有广阔的应用前景。
例如,Bedrock上的Claude 3大模型不仅能识别图像中的物体,还能对物体的形状、对比度、分辨率等做出形容,对人的表情、动作、行为也能进行理解。在智能家居场景如门口快递投递、老人看护等方面,这种多模态理解能力可以大幅提升用户体验。与GPT-4模型相比,Claude 3在识别低分辨率、对比度不强的图像中的物体方面表现更出色,能给出更丰富的形容词描述。
总之,通过云服务和AI等创新技术手段,智能产品可以持续为用户提供增值服务,开辟新的利润增长空间,真正实现”掘金之路”。
在智能产品行业论坛上,演讲者分享了关于智能互联产品的增值服务之路。他首先阐述了增值服务的重要性,因为硬件利润空间有限,而增值服务可以带来持续收益。接着,他介绍了在云上构建增值服务架构的特点,包括设备接入、数据处理、用户分析和AI赋能等环节。最后,演讲者探讨了生成式AI在增值服务中的应用前景,如扩充功能、构建新场景和降低人工成本。他以亚马逊云科技的Bedrock服务为例,展示了大模型在多模态理解和图像识别等方面的优势,为智能产品带来创新增值服务的可能性。
演讲者通过生动案例和数据分析,阐明了智能产品厂商通过云端增值服务实现利润最大化的重要性,并指出生成式AI将为增值服务带来革新性变革。他呼吁行业紧跟技术发展步伐,在云上构建智能互联的增值服务体系,为用户提供更优质的体验。
总的来说,这场演讲内容丰富、视角独到,为智能产品行业的发展提供了新的思路和方向。通过增值服务和AI技术的融合创新,智能产品将迎来更加广阔的发展前景。