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物联网落地速度慢,你究竟要它做什么?

发布时间:2022-07-04 15:12:58 所属栏目:交互 来源:互联网
导读:无论如何,我都确信,上帝不会掷骰子。这句话是爱因斯坦为数不多被打了脸的flag。 先不管上帝掷不掷骰子,至少上帝视角是大家都希望能拥有的,但这么多年来也没见有人可以做到。 IDG出售腾讯股权时没有,男篮嘲笑男足的时候没有,女朋友突然生气时候的你,也
  “无论如何,我都确信,上帝不会掷骰子。”这句话是爱因斯坦为数不多被打了脸的flag。
 
  先不管上帝掷不掷骰子,至少上帝视角是大家都希望能拥有的,但这么多年来也没见有人可以做到。
 
 
  IDG出售腾讯股权时没有,男篮嘲笑男足的时候没有,女朋友突然生气时候的你,也没有。
 
  不过这并不妨碍人们希望获取更全、更准、更快的信息来了解过去,预测未来。
 
  而且似乎只要有了足够多的数据和信息,所有的问题就都不再是问题。
 
  物联网就在这样的期待下出现:万物互联,多么美妙。
 
 
  甲方对物联网一直有所耳闻,想看看新技术是不是对自己的业务有所帮助,就叫乙方来聊聊
 
  乙方赶紧拍脑袋想了一堆场景,甲方一听好像都有点意思。
 
  但到了聊价钱的时候,画风就变了
 
  而此时团队内心真实的想法是:麻烦你们拿出点靠谱的需求来啊,我们还准备拿你们的项目做案例去融资,然后打爆市场呢。
 
  二:甲方很清楚自己要物联网做什么;
 
  甲方早已洞察一切,你们老老实实地帮我装终端、采数据、调接口就行,数据怎么用,怎么去控制反正你们也不懂,我自己清楚。
 
  付款的时候就按照模组、接口数和人天算钱。
 
  团队觉得日子有点苦,但为了活下去,忍忍也就接下来了。
 
  说得可能有点过,但行业现状是大多数物联网项目都还没有进入到核心业务中去。
 
  以一个典型的物联网应用为例——城市的井盖管理系统。
 
  简单来说是通过物联网技术来监控城市井盖有没有被挪动,动了就报警。
 
  可以跟踪井盖被偷到什么地方去了,还可以检测下水道水位,以后可以拿出来分析分析,最重要的是可以在很大程度上降低行人掉进下水道事件发生的概率。
 
  所以各地都可以看到智能井盖的项目在陆续招标,这边6000个,那边10000个。
 
  但是,根据各地政府公开的数据,每年城市井盖的丢失率在0.5%到1%之间。
 
  万能的淘宝告诉我们一个井盖价格差不多在300元。
 
  然后小学数学老师就会教我们,这笔买卖想要不亏,每个井盖物联网化的成本就应该低于300*0.5%~1%,也就是1.5~3元。
 
  这个数字是什么意思呢?
 
  在2018年12月份,中国移动500万NB-IoT模组的招标价把单片模组的价格堪堪压在了25元/片。
 
  这意味着,在25元/片的基础上,还要再降价90%,才能算得过来智能井盖这笔账。这里还没算施工和软件开发费用。
 
 
  企业愿意支付的上限就是:你帮我所节省的运维费用,因为你没有帮我实现增收。
 
  我们不能以这两个案例来概括整个互联网行业,但这两个案例提醒我们任何新兴技术想落地都有一个绕不过去的坎是:ROI(投资回报率)。
 
  决定产品售价的是客户获得/认可的使用价值,而不是产品的成本。
 
  物联网创业其实有两个思路:
 
  一个是拿着物联网技术去找产业,
 
  另一个是从产业需求出发,寻找解决方案,其中需要融合物联网。
 
  目前大部分企业包括上述两个例子都还处于用物联网技术去找产业的模式,如果你不懂产业的话,会很难做大,最后成为信息管道施工方。
 
  微笑曲线在物联网产业链里同样适用:
 
  1、核心芯片研发生产这一端高毛利、高投入,进入壁垒很高,留给创业企业的机会比较少;
 
  2、产业链条中只做模组的,毛利通常是最低的,而做硬件实施和软件实施其实很像,帮别人去做数据采集、搭建基础设施,项目一结束就只能每年收点维护费了;
 
  3、贴近下游的行业综合解决方案提供者,在这里是有高溢价和高毛利的,也是大的商业机会之所在。
 
  带着产业需求去融合物联网,这需要团队对所从事的行业有很深的理解,能做出满足行业需求的整体解决方案,而不只是一个数据采集、控制物联网产品。
 
 
  因为功耗、带宽、组网、成本等因素导致它们适用的场景是有差异的。
 
  但对客户而言,需要的是你帮我实打实地解决问题,产品可靠、稳定、易用而且价格合适是首要考虑,而往往不会太在意你用的什么技术。
 
  所以上游各种技术方案可能会融合在一个场景里,从客户需求、成本、综合性能去考虑做技术选型。
 
  如果没有革命性的技术变革机会,那往往就只有规模的红利可以吃。
 
  物联网的精髓不在简单获取数据、联网,而应该在基于业务逻辑和数据的智能化和自动化。
 
  等到物联网不再局限于物联网本身的时候,才会是行业爆发之时。
 
  

(编辑:云计算网_泰州站长网)

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