「大千搜」人 - 剖析物的展方向商＠大千搜

2019-12-02 18:03:40| 人2,206| 回0 | 上一篇

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「大千搜」人 - 剖析物的展方向商

作者: 物之家林瑞

物 (The Internet of Things) 有名，源自MIT Auto-ID中心Ashton先生的，他在1999年在研究RFID最早提出，在2005年信盟（ITU）的告中，其覆延伸拓展，不再只是指基於RFID技, 而是人社物理系的整合，在此基上，2019年的回甚才是物，互有何差，物商到底在哪? 次邀了大千搜平台的人柏先生，分享他的物，先生大千科技行，半品企二十年，擅察科技展，希望可以想抓住物的者, 引展投到正的方向。

hal huang

林：早先物就是的置, 近年的修正普遍以，非在「硬置」，而是置的「服」，以您的看甚才是物? 而互的何?

: 的，物不是的「置」，而是置的「服」，但「服」也非切合的法，因不管是的置或是服，都是早已存在的西，道我早已步入物代? 「物」切含是的「下服」。去的下服通常被等待客，物服引到上行，用大提供客服，造供需之更直接便利的管道。

尤其入行服代，物的展概念逐界所重，因服型始用下，始向以人中心提供服，然後著智能手市的不大，在互架下，以物服向的型正式展，如果要物互之做定，，就是以互基架下，以用中心的任何位置，提供更即便利的下服。

林：物商十分可，市大小如何，有有字明?

: 物商形成的程，上是下上整合 (物域新零售)，仍然是全新展的海市，根易智估2019年中下市，社消零售80%市，模到大30兆元人民，此是中下入上的在商，而全球下市的在商可16兆美元，所以物商可十分大，然在商不等於物的交易值，但指意在於等同的市覆。

林：物是巨大商，但打著物口的商很少有到的，您的在哪，如何突破此瓶?

: 突破物展的最後一哩路，似乎被主流的服用者掘，以致於打著物口的商很少有的，段界物的，最大的展就是「物不互」，因此推出的方案往往形成新的料孤。分析突破此瓶，非展更多的物置，或是制定更分的通定，因用是法找到那些服在哪，其最根的解方案，在於需求一可跨用跨服整合的一站式平台，才能地人服任何需要服的人身上，而建完整值的流、服流以及金流。

若把站比喻成一商品，商品的自由流通保市最大繁，路上的各站可以搜引擎分享流量，反目前物提供下服搜方案，主流用料串接的App用，而App孤立的用，大多法造有值的大，封式的App架，以成放式的分享一站式整合，面物代的，在如此的用限制下，想要成提供服到任何需要的人身上，是一件不可能的事。

林：物需要跨用跨服整合的平台，段有哪些方案正在局?

: 值此行物代，著重於以用中心的任何位置，提供更便利智能的服，去端搜引擎推互蓬勃展，物也亟需展似的平台服，以搜世界的各服，目前外已有相方案正在局，例如Amazon整合物App的智能音服，Google整合定移服的地搜系，大千搜以端源整合的搜引擎等，然切入的方法不同，但目都是成物服集中心，若未一站式平台方案展成形，物共享服架便可更完，推物服商全面展。

林：AmazonGoogle的切入方案，是否可以述它的做法不足之?

: 物的本是「地域化共享」，亟需一可以跨用服的物平台，比如Amazon智能音Alexa，它推出一名 Alexa Skills Kit (ASK) 的包，它是一放式的串接介面，上是把物相者的App服整在一起，利用音呼求的方式，成地域化的服搜制，管 Alexa 可以提供的用服目多，但尬之在於使用率非常低，根音互研究 Voice Labs出的研究告，Alexa 音用服多是「技能」（Zombie Skills），Alexa用服的用留存率只有 3%，由指可以知，Alexa 用方式想要解物的展瓶，需要先突破段技能的卡。

而Google Map已成物搜的主要用，但其非搜引擎且效能不及搜引擎，其主要自用上架的料，上架主要填商店名/地址，其他容不具乎空缺，所以搜字不用於容字，然而Google Map上架必服分，字主要搜制，故字多以分性字或店名做搜，例如，餐、景等。此外，Google Map 2017年始入移服，首先切入的是叫功能，其串接方式似Amazon提供ASK介面，需要App方案商另後串接，但大咖App握有利也向不作嫁他人，在此山林立互源的情下，未整一站式的服搜景也不容易成。