权威机构内部预测2015年移动十大趋势:手机将无所不能

全球移动解决方案提供商 Golden Gekko 的内部预测。在研读大量领先分析师观点基础上,该机构又与谷歌、Facebook、微软、苹果及大量零售金融汽车医疗保健行业企业交流探讨,写下这份《2015 年移动十大趋势》:

趋势一:准备好“移动 3.0”(Get ready for Mobile 3.0)

移动 App 第一代主要表现为“花哨的品牌和游戏”;第二代,则是调动现有在线服务,比如将已有的电商搬到移动上,再比如,推出像 Uber 这样的预订服务,以及像 Instagram 这种创造了只在移动端运行的媒体服务。

但第三代将表现为:充分利用用户所在地理位置、上下文情境(Context)、行为方式及用户数据,采取一种独特的移动接入方式。这也包括购物类 App,它要既能提供用户在家网购的体验,又能提供用户在物理店可以发现最好交易,并能找到想要东西的那种体验。一个好的“全渠道”用户体验,需要的不只是个速度很快的网站。

趋势二:智能手机作为物联网控制中心(Smartphone as the control hub for the internet of Things)

这个趋势早就开始了,但随着无数可穿戴设备、连接设备及物联网到来,智能手机开始成为一个控制中心。

智能手表、家用电器、家庭娱乐系统、传感器、智能车辆、安全等越多越多东西通过智能手机控制,并还有一些在等待被控制。位于 Palo Alto 的 Mind Helix 甚至允许你把废弃的智能手机变成高性能家庭自动化/监测系统;而另一个叫 Dormi 的 App,把你的 Android 智能手机变成了婴儿监视器。

智能手机的特点是:个人、时刻在身边、安全、有足够计算能力,有允许任何机构去利用这个设备的成熟开发环境。你需要思考,如何利用智能手机作为一个你系统的物联网控制中心,并创造出新收入,提高客户体验,变得更有效率,或直接产生出新东西。

趋势三:移动设备成内容消费主要工具(Mobile devices generate the majority of all web browsing and media consumption)

2014 年,人们通过移动设备消费内容的总时长,占通过所有网络方式消费内容总时长的 35%-40%.然而,由移动产生的交易仍很低,仅占所有交易的 15-20%.

我们预测:2015 年,通过移动设备包括平板电脑产生的交易额将首次超过桌面,主要驱动力是移动有机增长、手机平板(大屏幕手机)增长和更多移动网站和服务产生。

大部分仍依赖 PC 卖东西的公司需要重新审视自己移动方式,以保证在不同独立渠道,转换率一致。再强调一次,一个速度很快的网站,不足以提供一个好的全渠道用户体验,零售商需要从一个基于地理位置的顾客视角,去重新思考移动购物使用情况,用户当时当地状态和需求。

趋势四:“手机平板”崛起(Phablets-Between smartphones tablets)

按 IDC 预测,今年屏幕为 5.5- 7 英寸的手机平板(大屏幕手机)和智能手机全球销售额将超过平板电脑。而到 2018 年,手机平板将以 24.4% 市场份额与更小的智能手机市占率进一步缩小差距,位居第二。

今年,将是“手机平板”突破之年,智能手机屏幕正变得越来越大,并需要开发者开发出适应这种屏幕的 App.但消费者对设备和屏幕到底大到什么程度最舒服,目前还没答案,仍在尝试寻找。

趋势五:大数据无处不在(Big data becomes integral to all mobile services)

过去一年,几乎所有公司都已开始搞大数据。但今年,大数据不再是个独立东西,而是在所有趋势分析中,扮演每个在线和移动命题分析的一个组成部分。

你需要完全收集和利用数据中展现的 Insights,用它武装,以提供更个性化的体验、上下文感知服务,及有针对性的信息,实现只对某个顾客“我”提供服务的效果。

趋势六:可穿戴突破(Wearables breakthrough)

去年,智能手表和可穿戴设备被媒体和分析师广泛预测,但你周围,到底有多少人戴这些东西?很少。

2015 年,情况可能有突破,原因与“苹果手表”和其它可穿戴设备与传感器的结合有关。这些设备将被使用,不仅仅因为有用,也因为用户的流行和时尚声明需要。我们也将看到其它可穿戴设备和传感器,领域涉及健康监测及家庭控制设备等。

趋势七:Nearables, sensors invisibles

我们周围到处是对我们行为一举一动和健康状态的追踪,它们是蓝牙信标,Wifi 热点,及其它你不会活跃连接或你手机自己自动连接的技术,比如进入快餐店时,有一定游客使用频率的交通运输公司。

他们正寻找什么产品和服务?通常保持登陆多久?一天中多长时间?通常是一周中的哪天?以及其它 Insights.

现在硬件很便宜,所以确保你的移动团队能获取到最新设备和传感器,然后去测试和理解机会。你要留出时间和预算去做实验,评估有哪些方式可以收集到客户信息,从现有的 WiFi 热点,同时考虑添加其它类型的传感器,如蓝牙信标来提高数据采集。

趋势八:医疗保健获得大飞跃,其次是大规模隐私关注(Healthcare takes a big mobile leap followed by even bigger privacy concerns)

由于收入大幅增长和生产率提高,在大型制药公司和医疗初创企业的破坏性创新实践方面,我们将继续看见大的投资和创新,虽然管理规则仍将扮演阻碍角色,但立法者将与业界紧密合作。

另一面,目前消费者领域的技术炒作,和医生想要什么存在很大差距。有用的数据,及 App 在何种程度上能真正改变行为,技术何种程度上能帮助监测疾病,与患者进行远程通信,和对数据进行汇总分析方面,医生们对于这些普遍怀疑。同时,数据收集也带来巨大隐私隐患,隐私权拥护者对此非常关心,正强调安全分析,由此也可能导致新监管发生。

趋势九:移动客户忠诚度和移动支付齐头并进(Mobile Loyalty Payments go hand in hand)

2014 年最成功的忠诚度和移动支付 App,不是来自零售商、运营商、金融机构或设备制造商,而是来自像星巴克、亚马逊和 Uber 这样的革新驱动的公司,他们已成功将支付和忠诚度策略整合进自己服务,并成为我们日常生活的一部分。

2014 年,星巴克创造了 90% 的基于物理位置的移动支付,这些既非使用 NFC,也不是通过蓝牙支付完成,星巴克的成功,是基于消费者的信用卡细节给到星巴克的价值,以及星巴克提供给消费者的便利细节,和消费者由此返回的对星巴克品牌忠诚度收益。

苹果支付,将在移动商务领域作为一个 App 内置支付方式获得成功,但作为一个信用卡替代者,这个过程仍将十分缓慢。

根据二八原则,你未来 80% 利润,将来自你 20% 客户,而一个公司要把一个东西卖给一个新用户所付出的努力,是卖给老客户的六倍,很明显,忠诚度和支付行为密切相关。

这意味:退后一步,你要想想是什么让你客户回来,更频繁使用你服务。通过用户测试和数据发现真正对用户便利的个人经验,亚马逊和星巴克在这方面是超级成功的。

趋势十:移动开发变得更简单,也更复杂(Mobile Services development becomes easier and a lot more complex)

据 IDC 预测,企业级移动 App 开发将在 2015 年增长一倍,这也导致各大公司包括创业公司发布大量新的有用工具,像基于云的后端、新跨平台工具、拖放开发工具及插件等,而它们都促成 App 开发更容易。

但这是否意味 App 开发,可以更快、更便宜和更简单了呢?不是,Android 和 Windows、新设备尺寸、安全威胁、业务流程改造,和旧后端系统的发展,实际上是让事情更复杂了。

对很多公司来说,移动开发项目开始像大型 IT 项目,需要大型团队完成,并且失败率迅速上升。


内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
内容概要:本文深入探讨了与液冷数据中心废热集成的跨临界压缩 CO₂储能系统(CCES)。研究构建了单级压缩(System-CP)和双级压缩(System-VP)两种系统,通过准动态模型分析其能量和㶲性能,并开发经济模型评估其经济性。研究结果显示,System-CP 和 System-VP 的往返效率分别为 64.67% 和 67.41%,储能密度分别为 0.24 和 0.26 kW·h/m³。对于 15 MW × 5 h 的储能容量,两种系统的总资本成本分别为 4.7784 亿和 4.3741 亿美元,投资回收期分别为 14.76 和 12.39 。此外,研究还揭示了关键参数如压力比、热源温度等对系统性能的影响,提出了优化建议和技术实现路径。 适合人群:从事能源管理、数据中心运营、储能技术研发的专业人员以及关注绿色能源和碳减排的研究者。 使用场景及目标:①评估液冷数据中心与跨临界 CO₂储能系统的集成方案;②优化数据中心废热利用效率;③分析不同压缩系统在储能密度、成本和效率方面的差异;④探索系统集成的经济性和技术可行性。 其他说明:该研究不仅提供了详细的热力学和经济性分析,还通过实证数据验证了系统的技术经济可行性,为绿色数据中心的建设提供了量化决策依据。文中还讨论了未来的研究方向,如低温差高效热泵材料、自适应压力容器设计等,旨在进一步提升系统的性能和经济性。
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