为什么LBS应用允许多位赢家共存的局面

本文分析了LBS应用的主要存在方式及其竞争格局。LBS应用通过直接签到、间接行为记录及后台被动获取等方式收集地理位置数据。随着技术的发展,不同类型的LBS应用将在市场中共存并竞争。

编者注: SemilShah TC专栏作家,在Votizen 任职,文中他分析了LBS应用的主要存在方式以及为什么LBS应用会出现多位赢家共存的局面,并认为这种局面在短时间内不会被打破,他为什么这么认为,有什么依据?请看下文。

因为LBS技术的兴起,GPS传感器是目前继照相机后开发者最钟爱的产品,用户只需在特定的时间,特定的地点提供他们的地理信息,就可以交换到别人的信息,知道别人在干什么,谁在你周围。手机运营商随时可以查出你在哪里,社交网络Facerbook和Twitter能辨别每次你登陆的地点。

今天我们要探讨的是各种LBS应用是怎样利用LBS技术为它们服务的, 它们各有各的特色,但是在各种机遇和挑战面前,究竟哪一个LBS应用才会是最大的赢家呢?

目前LBS应用主要以三种方式收集你的地理定位数据:

1. 通过直接的信号,例如在一个地方直接签到(Foursquare);

2. 通过间接的信号,例如展示你在特定时间做特殊行为的位置信息( 用Instagram照相然后上传,分享);

3. 通过被动的信息收集,在后台抓取你的位置信息,不管你与没有关闭其定位功能(Hilight)。

用户能提供各种各样的地理定位相关的信息,加上电子地图和传播方式的多样性LBS应用领域无疑会产生多位赢家,甚至会产生大赢家。

1. 最显著的是Facebook收购Instgram后,我们意识到Facebook可以轻松接手Instgram巨大的地理定位信息获得能力。Instgram做了一个卓越的工作,它把照相软件,社交和地理定位很好地结合起来。当你照相的瞬间,Instgram就暗中抓取你的位置,你点击分享,你就可以看见周围大量来自别人的照片。

2. 把地理位置和思维空间结合起来的是Foursquare,它在你签到时获得你得地理位置,鼓励你分享你的行踪;向你颁发各种勋章;并从别人的动态,行踪,推荐中受益。

3. 被动获得地理位置信息的包括Highlight 和 Glympse,它们会主动搜集朋友,陌生人的地理位置信息来展示给你。不过因为其“被动特性”,虽然用户可自主选择关闭定位功能,但该应用在后台运行时会不断地进行数据传输,消耗电量,缩短电池续航时间,这成了它一个短板。

究竟哪种类型的地理定位信息搜集形式会走得最远,是一场应用跟用户间的交易,要看应用是否产生足够的可用性来持续吸引用户。 而且在各种形式的LBS应用上都会有一个赢家,很可能来自M$A(企业并购);也可能来自应用新秀, 例如Pinwheel Kullect;也可能来自大硬件商跟应用设备的合作。

小结:目前的情形是用户很信任这些LBS应用,但并不信任大平台。如果他们喜欢的应用被放置在大平台上,例如Instagram在Facebook上,用户反而不放心去泄露他们的行踪。映射到国内的话,现在微信,脉脉,切客,开开也是大家都熟悉的,而且LBS应用层出不穷,所以关键看这些应用从哪个切入点着手,在国内,我们叫法应该是看LBS应用如何“百家争鸣”,然后个别应用“大放异彩”。

Via TC

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内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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