8、人工智能物联网(AIoT)商业模式与产品设计全解析

人工智能物联网(AIoT)商业模式与产品设计全解析

1. AIoT 赋能的商业模式

对于以产品或服务为导向的组织,商业模式通常描述了组织如何创造、交付和获取价值。例如,圣加仑商业模式导航器定义了商业模式的四个维度:提供给客户什么、如何创造价值主张、目标客户是谁以及如何创造收入。

对于更注重运营的组织,在引入 AIoT 解决方案时,商业模式往往围绕设备综合效率(OEE)公式展开,关注新的 AIoT 解决方案对资产可用性、性能率或质量率的提升,更侧重于商业案例(投资回报率 ROI、OEE),而对价值主张和目标客户等方面关注较少。

在开发将实体产品与数字服务相结合的整体商业模式时,关键问题是从何处入手。许多原始设备制造商(OEM)和制造商通常先审视现有的实体产品组合,然后尝试通过基于连接性的功能进行扩展,第二步再添加智能功能。然而,如果这些新数字功能所支持的目标商业模式不明确,就可能出现问题,新功能可能仅被视为原始产品的额外差异化因素,还是新的收入来源,从一开始就需要明确,否则可能导致令人失望的结果。另一方面,仅从纯战略角度看待商业模式,而不考虑现有产品、能力、市场渠道和品牌声誉,也会面临困难,所以实际情况可能介于两者之间。

商业模式通常会随着时间而演变。在敏捷和精益的环境中,商业模式创新被认为是一个迭代的过程。许多基于互联网的商业模式会不断重新评估和调整其商业模式,利用云技术和 DevOps 的灵活性来实现这一点。但对于基于实体资产的商业模式,这通常并不容易,因为实体资产的设计和制造周期较长,一旦资产制造、销售并部署到现场,对其物理配置进行任何更改都非常困难,甚至不可能。智能互联产品至少在一定程度上为解决这一问题提供了机会,例如通过数字功能的动态配置,甚至在某些情

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测调优,深入理解每项优化背后的原理。
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