智能手表,创业者的机会在哪?

随着AppleWatch等高端产品的发布,智能手表进入2.0时代,注重设计与平台。传统手表品牌如Swatch也开始涉足这一领域,创业者面临垂直需求与本地化挑战。

“在代表着业内最高水平的两块儿智能手表都展现在世人眼前时,连上帝都没想好该选谁。”

不用找这句话的出处,它是我杜撰的。

如果你关注智能手表或是这个领域的从业者,会发现从 2013 年的所谓智能手表元年开始到今年两家世界级的产品问世,智能手表从简陋粗暴的 1.0 时代迈入了讲究设计、重视平台的 2.0 阶段。这当中,创业者开始从主动“渐变”为被动,机会在哪?这是个能帮上帝解决挑表难的问题。

他们正开始蠢蠢欲动

SwatchTAG HeuerTISSOT,这一串儿目前已知要开始做 Smart Watch 的瑞士表厂们成了奢侈品行业第一批整装待发且不顾降低身价的探索者。当中“年龄”最大的已有 161 年历史,仔细想想其实他们也是蛮拼的。

 

如果你对传统腕表情有独钟,会发现这三家表厂背后的“故事”。作为法国奢侈品大鳄LVMH集团旗下的品牌,TAG Heuer 还不及同门的ZENITHHublot来得上档次。而 Swatch 和 TISSOT 本是一家,都隶属于Swatch集团。

两家在腕表行业沉淀百年的公司为智能手表“转身”,要么是爱上你了,要么就是恨上你了。来看看下面这份名单:

顶级PATEK PHILIPPEVACHERON CONSTANTINJaeger-LeCoultreGlashütte OriginalCartier等。

奢华IWCROLEXZENITHPanerai等。

豪华LONGINESNOMOSTAG HeuerMaurice LacroixMONTBLANC等。

亲民TISSTOMOVADOHAMILTONCITIZEN等。

时尚HermèsLVCHANELBVLGARISwatch等。

如果你“眼尖”,会发现前文出现的三家表厂在整个瑞士钟表行业中占据的分量和身处的地位。简单的说,抛开时尚奢侈品档位,智能手表已经让豪华 & 亲民类的一小撮儿表厂们“心花怒放”了,但悲剧的是他们现在只是在“颅内高潮”,也就是通过“赌”的心态“试”这件事儿。

 

Jony Ive 可能说的没错,Apple Watch 或许真能令一小部分瑞士表厂“心惊胆颤”,但远没到他想象中的那么“不可一世”。

嗯,智能手表的“高潮”才刚刚开始。

创业者的机会都在哪

和一些国内做智能手表的创业者有过多次接触,垂直的用户需求和全面的功能覆盖是目前国内智能手表都在力争的产品方向。

而在智能手表的 2.0 甚至 3.0 时代,有格调的设计本地化的增强高垂直的需求也许更能助产品一臂之力。

简单的说,设计是硬件产品最值得花心思、耗成本的部分,没有之一。我们发现诸如MOTO 360Apple WatchLG G Watch 2等智能手表都把产品重心放在了硬件和交互设计上。也就是说那块儿既沾时尚又碰科技的智能手表需要第一眼抓住你我的心。

显然,设计并不是国人的专利。我们看到市面上如雨后春笋般出现的智能手表,真的还没有一款抓住我的心,的心,心。

再来看看本地化增强,这个做起来并不是指把界面翻译成中文并和大众点评签个战略合作那么简单。它需要在交互体验、识别反馈、操作方式等环节上尽可能的“人文化”。我要的其实不是一个中文的 Android Wear,嗯,你我都懂。

 

高垂直需求是目前创业者在智能手表上做的最顺手且最纠结的一件事,凭借单点突破实现价值,这是句老掉牙的“屁话”,但创业者迫不得已,必须做这个决策。不过,可以预见的是,和智能硬件一样,越是关注平台、全面的产品发展瓶颈越严重。

It was the best of times , it was the worst of times .”嗯,用这句话形容当下的智能手表,再合适不过。

[36氪原创文章,作者: Kristina]

转载于:https://www.cnblogs.com/cc2014/p/3974880.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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