束欢:智能硬件创业者如何步步为营?

智能硬件创业一定得是刚需,要能够赚钱。在选定创业方向时,一定要考虑清楚。智能硬件的试错成本是非常高,不是租一个云服务器就可以了。早期讲数据故事的,都是不通的,因为你能够采集的数据都是零星,不成为系统的;
其次,要有技术壁垒,有自己技术的核心竞争力,在中国避免做比较大众化的产品。比如净水机,早就被小米这种有生态、有供应链的巨头垄断了,所以你的差异化一定要体现出来。
2、产品阶段:产品研发、硬件生产、工程样机、生产环节的把控、解决良品率
产品分为:产品研发、硬件生产、工程样机、生产环节的把控、解决良品率。产品经理和硬件工程师是标配,这两个角色一定要能够很好地协作起来。产品工程师的目标是希望能够解决人们的痛点。呈现在硬件产品上就是这个产品不做到好,是不愿拿出手的。而产品经理的思路是先做出来,看市场反应。这里面有矛盾点,需要相互磨合协作。
工程样机。样机要拿出来试验,不停收集反馈参数,不停迭代。
生产环节的把控。智能硬件创业团队经常采用的方式,但智能硬件的跳票率高达70%,紧接着导致良品率达不到合格的标准。
3、商品&爆品阶段:把控供应链,打造持续销售表现
这个阶段要解决销售问题,并把控住供应链。比如:硬件的生产,从早期研发开始就要找到供应商,然后采购、生产、仓储管理、物流网络、销售渠道、售后服务,这一系列都要有所把控。如果一个环节出现问题,基本上会导致整个的链条出现问题。
其次是售后。你有多少备料来补充产品,返修产生的成本会影响到生产和研发的阶段。所以对很多智能硬件做的时候,刚开始就是考验他们。讲的是故事,是消费者对产品的美好期待。一旦吹完牛逼以后,产品是不是真材实料,这很重要。因此,智能硬件的产品,销售是一回事,持续的销售又是另外一回事。
智能硬件的发展得看物联网
目前智能硬件整个在中国的投资环境是相对趋于冷静一点。国内的智能硬件其实才刚刚起步,它跟物联网的发展密切关联。而“物联网”这个概念从2006年一直炒,它的概念化已经非常熟了,但是还没有形成落地效应。
物联网分为“感知层”、“网络层”和“应用层”。感知层相关的技术(如芯片)在标准上没有统一,因此很难形成规模化,更多的是一个硬件配一个app的局部化,这也是智能家居遇到的一个问题。
但随着物联网技术、协议,尤其是网络层的进步会慢慢有所改变。有一个数据来自于美国表明:目前全球传感器的布置体量大概在20亿左右,预计在2028年会达到208亿。随着感知层的部署提高,必将导致未来在各个领域的应用会得到更深入。
今年6月份刚刚推出的《窄带物联网协议》,由华为、中兴、沃达丰合力推进,得到了很多电商联合、第三方合作伙伴的认可,预计到2017年会成为比较好的商业化的运用。这个技术可以解决目前的通信协议的“短距离通讯”问题。比如:蓝牙这种只能实现短距离。长距离的像GPS这种功耗非常大。因为工业领域需要低功耗、长距离、多连接的需求,而蓝牙只能实现短距离,GPS功耗大。
聚焦浪潮科技,才能把握智能硬件未来发展
我们在关注智能硬件的时候,不要仅仅关注它的后一端,应用端或者软件端,它更多是随着核心技术、浪潮技术的发展在不断变化。随着技术的发展,尤其是人工智能的发展,会慢慢推动智能硬件、物联网向更高、更广泛,更普适的方向发展。所以我对未来的判断是,智能硬件,包括它背后的物联网的平台,能够连接各个终端,基于协议连接各个终端采集数据,这样的平台可能价值会更大。
总结起来还是那句话:做智能硬件创业的小伙伴,你们一定要做好准备,尽量多拿钱。比如说300万的钱只有一次机会,那就尽可能拿到500万,这说明你还有一次试错的机会。我相信苦逼+傻逼,一定会牛逼的。
现场提问
问题:物联网的技术在工业上的应用广。现在很多大型企业在实时采集工业数据的基础上,会做一些大数据的分析。资本方是怎么看待物联网基础架构上的大数据?
束欢:聚焦来说,我们讨论的更多是工业4.0,或“中国制造2025”。以前因为ERP和MES是割裂的,MES采集的数据不能够很好的反馈到ERP里面。这就有一个“应用场景”的问题,就是怎么工业采集的数据能够很好的反馈到上面的应用层,让它更好的采集数据,用这些数据指导生产、降低成本、提率。我们目前更关注,怎么能够在工业领域用你的解决方案。
举个例子,京东方(韩国企业)是做硬件生产的,他们也有很多软件。但它们的数据采集上来标准不统一、数据格式不一样,它们需要有一个平台做分析、归纳、统计,然后帮助生产来使用。我觉得这种平台类的项目还是有一定价值的,就是它们在数据采集、整合,然后你是一个上下游的连接中间层。
问题:您怎么看待公共场所一些设备物联网化的项目发展。
束欢:这个应该属于“智慧城市”方面的建设了。这一块有很多企业在做,比如:充电桩、户外的空气的监测硬件。我刚才说到“技术”,它的范围非常广。林业,农林这些地方的数据采集是一个很大的问题。随着窄带物联网技术推广以后,未来会降低数据收集的门槛,带来公共领域的数据采集大爆发。
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