EICO智能设备解构第二篇：能力与场景模型（深度）

上一篇讲到在能力维度我们将智能设备解构为6个层次的能力：1）通信；2）变量感知；3）多元化输入；4）多元化呈现；5）位移；6）理解。6个层次的能力逐级递进，不同复杂度的智能设备均由这几个不同层次的能力，或者能力组合搭建而成。这一篇我们将引入场景模型，从能力／场景两个维度，交叉分析智能设备及其两种竞争模式。

1) 能力山峰模型：

当我们用抽象的6层能力模型，观察设备智能化变迁时，可以看到殊途同归的能力组合轨迹。

从传统音箱到Amazon Echo的进化路径：

传统音箱只承载音频的呈现的能力，Echo则在这个基础上搭建了“通信”，“音源输入”和Alexa的“理解能力”，再到最新的Echo Show，屏幕带来了“视觉的输入”和“视觉的输出”，再次增强了Echo的能力金字塔。国内的创业团队小鱼在家，则再多了移动。（可无线使用，自身坐台摄像头可旋转。）

无人机的能力进化路径：

再看大疆无人机的进化路径，同样可以发现，在可移动基础上，小型化（可随身移动）及输入输出能力的建立和增强（借助智能手机，自品牌相机，VR观察设备）是清晰的路径。

从传统汽车到智能汽车：

汽车是一个集多种能力于一体的超级硬件，但传统汽车只是基于强移动能力的硬件合集，智能汽车的机遇在于各方面能力对于传统的全面超越。这种变化可以类比手机到智能手机的变迁，传统手机只具备“随身移动”和“通信”能力，而如今的智能手机已具备了所有的6大能力，并在引导所有能力最前沿的技术变迁，今天的手机早已不仅是一部通信设备，EICO认为汽车领域的智能化变迁相较于手机只会更加剧烈，未来的汽车绝对不仅是一部移动设备。

2）场景海拔／山脉模型：

如果我们将能力模型看作一个“山峰”，能力的累加是山峰的高度，那么场景将众多山峰组成的“山脉”，相互重叠即为场景的交集关系。

将设备能力山峰放入场景模型，山峰垂直的能力累积高度即为“场景的海拔”，海拔越高（能力累积越多），设备覆盖场景的包容度越高，与用户的交互机会就会约多；而水平坐标中与其他能力山峰的接壤关系，即为“场景的山脉”，横向与其他山峰的交集越高，越可能产生用户场景（时间）竞争。

设备都是为场景而生，场景山脉是无法穷举的，但可以通过设备倒推出既有产品的场景思路：比如Amazon Echo对应的是“客厅音乐与室内各类长尾场景合集” ；摩拜单车代表了“室外3公里内的位移场景” 。将设备能力／场景分析放入坐标，就可以发现它们之间的对应关系。

3）第一种竞争：场景／能力的横向竞争。

场景竞争的基础是能力组合，能力约束设备的场景。这种横向竞争需要关注的是场覆盖与交集关系。我们可以用这个模型去看 传统音箱／ 智能音箱／智能耳机 的能力组合与场景交集关系。

同样也可以去理解用户室外移动场景下，传统汽车／智能汽车／摩拜单车 硬件能力与场景之间的交集关系。

可以看到一个重要的事实是，几乎所有的场景都在智能手机品类的覆盖之下，而智能化设备的趋势就是在不断剥离智能手机的垂直场景，在单一场景下提供更为人性化的互联网服务。

智能手机的限制是其本身的品类形态，目前它既是许多智能设备的竞争对手，也是它们的数据中枢，甚至是理解力的代言的载体。（苹果的Siri，亚马逊的Alexa，Google的 Assisten，微软的Cotana）

4）第二种竞争：数据厚度的纵向竞争

如果说第一种竞争是立竿见影，第二种竞争则是厚积薄发。竞争并不只有场景与能力通吃者为王，智能设备带来的数据厚度，可以摆脱在垂直领域横行厮杀，而专注数据的持续性价值。

数据厚度 = 量级 x 频次 x 意义。

有很多设备带来的数据徒有量级和频次，意义不太大。比如智能门锁，智能开关等，它们需要成为另一种主干数据的补充才能变的有意义，而其本身并不是意义的来源。再看共享单车，量级和频次都绝对够高，摩拜单车与OFO的数据单向双向之争，其实是设备带来数据意义的差异。也有很多数据简单，但量级，频次和意义都巨大的，比如交易验证短息。单纯的追求数据量级和频次，无法带来持续的累积价值，关注智能设备的自身能力，获取其他设备或智能手机无法获取的差异性数据，才能获得数据厚度上的优势，从纵向逐渐形成竞争壁垒。

回到6个能力层看，每种能力所带来的数据养分都是不一样的。身份，坐标，关系，状态，交易，时间等等有价值的数据，数据的厚度的逐步累积，才能在长时间的垂直战场下占有越来越明显的优势，从而摆脱场景／能力上的单一竞争。

5）除了以上模型与解析，EICO的以下观点也会帮上忙：

1. 综合性竞争：

智能设备的竞争并不仅发生在场景／功能或数据厚度，通常两种竞争会同时发生，随时关注交叉品类发展，而不仅仅是同品类产品。

2. 关注传统品类或设备的既有合理性：

用能力模型分析非智能设备的发展，思考传统品类的存在意义，在比较中经常可以获得有意义的反思。

3. 场景山脉的无限性：

场景在颗粒度和时间维度上都是无法穷举的，所以对场景的洞察与发掘，是创新的起点。

4. 关注与智能手机的竞争与互补：

不仅需要考虑如何利用智能手机展示和互动，还需要考虑到和智能手机可能的数据竞争，获的与手机重叠性的数据是最大的风险，健康手环和手表是典型陷入这种子集竞争的品类。

5. 技术 vs 速度：

新品类进化中最现实的因素就技术进步与发展速度的平衡，是先拥有更全面的能力组合，还是从单一能力入手，小步快跑。

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EICO 作为数字化咨询与产品设计公司，曾参与研发以下智能设备产品：

摩拜单车：

http://eicoinc.com/productcase/mobike-2

上汽荣威 RX5 智能车载：

http://eicoinc.com/productcase/shangqi

小鱼在家：

http://eicoinc.com/productcase/xiaoyu