#Google的智慧家庭策略展開
#回到老問題 - 在巨型平台服務包山包海數據滿手的情況下,單一品項的龍頭平台比如Roku還能存活多久?
#人機界面的演進歷史
人機界面的載體,從PC、手機、音箱、帶螢幕音箱...
人機界面的互動方式,從滑鼠、觸碰、聲控、Chatbot...
Google Assistant語音助理天生的跨平台性(谷歌親兒子不用擔心),注定要扛下最重要的人機界面重任,成為與人類溝通的通道,自然也是收集與回饋人類生活數據的重要工具。
電視 - 大家最好的朋友,尤其在疫情期間 - 肯定也會是GA語音助理最好的載體之一,語音助理也讓過去很難Input的電視介面變容易了。
#請參考相關文章:智慧家電 — 智慧家庭最後且最重要的一塊拼圖(http://bit.ly/2VFVHP0)。
然而,不只在電視,越來越輕型的語音助理,是否會開始搭載在各種家電與各種形式的車子之上,這答案是肯定的,台灣家電品牌在智慧聯網的部分一直緩步前進,或因為對於人機界面與雲平台的投資過於巨大,人才需求類型與企業文化不合,另一類則是壓根兒不敢嘗試,等著平台類廠商的整合,但是智慧家庭產業技術日新月異,不禁令人擔憂。
但是政府的補助預算KPI大多是下在人工智慧、區塊鏈、5G、智慧城市這些虛無飄渺的熱門科技名詞之上,物聯網.....不好意思這個詞已經流行過喔,IoT前面不加上一個A,目前不是政府重視的項目。但不論是人工智慧或者其基礎大數據,不都是基於Connected Things,沒有人願意做基礎聯網的苦工,何來智慧可言?
Google準備推出代號「Sabrina」、支援遙控器的新款Chromecast Ultra
: https://udn.com/news/story/7087/4415109
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同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過16萬的網紅邦尼幫你,也在其Youtube影片中提到,MagicEther 無論是 Android 還是 iOS , Windows 或是 MacOS ,如果想要把這些裝置的小螢幕投放(鏡像)到大電視應該要怎麼做呢? MagicEther 開箱評測實測、評價、推薦、值不值得買。透過 iPhone 11 Pro , Galaxy S20 Ultra ,...
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#Google語音助理即將帶起第二波的智慧家庭熱潮
上一次的熱潮是在2015由Amazon Echo智慧音箱所帶起的一股智慧家庭熱潮,據統計安裝了智慧音箱的用戶加購智慧家庭裝置的比例,比起過去智慧家庭單打獨鬥的時期要好上太多,君不見這幾年相關服務廠商埋首於各大智慧音箱平台的API整合之中可見一般。
Google語音助理這次在Google I/O所呈現出來的態勢,就是要把智慧生活從音箱的家庭基礎更近一步地帶入個人情境使用。
Google的發展戰略很清楚 - 就是倚靠安卓在手機的霸業從 #存量市場 出發,十億台的安卓手機瞬間成為Google銷售語音助理的店頭與團媽,間接的也會再一次的帶起智慧家庭的另一波浪潮。但Google還是不滿意,這次連PC都不放過...
而戰術則往三個方向走:
1. 個人化服務:
以人工智慧為基礎的個人化服務,讓每個人都會擁有自己的管家。這句話說來簡單,卻是最難最難做到的服務。
2. Duplex網頁化:
不只是安卓手機,Google之崛起是在PC時代的搜尋引擎,語音助理網頁化代表的含義是Google即將又一次的顛覆人類在Web介面的搜尋模式,過去由人們打關鍵字搜尋並且逐條讀取的模式,即將由人工智慧推薦取代,個人管家將會主動地給你最好的推薦,並且幫你完成所有後續的動作,包括了訂位、採購等,這是Google試圖在電商彎道超車Amazon的重要步驟,也是一舉解決有四成美國人把Amazon.com設為首頁的危機。
3. 語音助理上車服務了:
大家都有在行車中想打電話、調整音樂、尋找資訊、訂餐廳、被地圖帶路等需求,一邊開車一邊做這些事的危險性很高,車上是語音助理天生的另一個應用場合,也是家庭的N+1的那個房間,買房子跟買車子都會帶來幸福感,因此把家跟車子的情境串連再一起也是理所當然。
Google語音助理絕對不是一個產品或一個服務,它具體而微的承載了Google在人工智慧時代的整體戰略,包括日前文章裡面所提到的Google智慧家庭老牌服務Works with Nest即將被停止,轉換到Works With Google Assistant框架上,很明顯的彰顯了Google要採用語音助理作為其家庭物聯網的發展核心之決心有多堅定,Android Things也會轉換為支持智慧電視與音箱這類帶路雞型產品為主,放棄與Google語音助理在 #智慧家庭平台 爭鋒的機會。
Google在人工智慧時期的發展策略已經很清晰,而國內相關產業鍊的上下游廠商都必須要有很明確的應變計劃,問自己一句「如何與Google共存?」如果貴公司只是埋頭發展自身服務,那未來將會很危險。
在現在這個年代,只要帶頭大哥要做的泛用型C端服務,能不碰就盡量不碰,比較好的方法是思考如何站在帶頭大哥的肩膀上成就自己,與大家共勉!
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人工智慧時代,一個自我實現的預言 (上)
我想,對於人工智慧的第三次復興,正在引領我們進入第四波工業革命這件事,已經越來越沒有歧見了。不管是 AI 的研究還是投資都在持續加快的此刻,包括我在內的每一位企業經營者,都應該很想知道:未來到底會是什麼樣?我們該拿出什麼策略才能搶得先機?
水晶球、塔羅牌、或占星術,對不相信的人(例如我)派不上用場,那有沒有其他的方式能夠預測未來呢?
你可能聽過科技界最出名的幾個錯誤預測,像是蘋果在 2007 年推出第一支 iPhone 的時候,當時最受歡迎的 Palm 智慧型手機執行長說:
「我們學習和打拼了幾年的時間才想出一個好手機該長什麼樣子。PC的那些傢伙是想不出來的,他們連入門都進不來。」
Nokia 諾基亞的策略長則說:
「行動手機的發展將循著類似個人電腦發展的路徑。即使蘋果的Mac一開始受到很多關注,它仍只是個小眾的利基(niche)製造商。它們在行動手機的市場將亦復如此。」
微軟當時的執行長 Steven Ballmer 也嫌棄過 iPhone 的全觸控功能:
「500美元?全額補助?分期付款?我說它是全世界最貴的手機。它不會吸引企業用戶,因為它沒有鍵盤。這讓它無法成為發電子郵件的好機器。」
當然,即使是蘋果創辦人賈伯斯自己,他也說過「沒辦法用手整個環握住的手機,是沒有人會想買的」這樣的話。後來發生的事情,我想大家也都知道了--這些批評 iPhone 的公司,後來手機都沒人買,甚至退出整個行業,而 iPhone 雖然成為霸主,自己也把螢幕越做越大。
類似的錯誤預言還很多,像是 2008 年百視達執行長基斯說:
「從競爭的角度來看,不管是Redbox還是Netflix,根本都還不在我們的雷達螢幕上。我們比較要注意的對手是Wal-Mart和蘋果。」
或是1943年,IBM董事長湯瑪斯華森說的
「我想全球的市場需求大概是五部電腦。」
以上這些說法,從現在往回看,都被打臉打得很痛。因此我們知道,就算是產業內的專家或是主導行業的大公司,都難以預估科技改變的速度跟樣貌。那我們為何還是得預測呢?
因為啊,預測是人類智慧最重要的一環,也是人工智慧發展最關鍵的目標。
預測是決策的 #關鍵生產要素,過去要獲得高品質的預測,成本是非常高的,甚至可能無法達到。而人工智慧帶給我們的,起碼在現在這個階段,以及可見的未來 10 年左右,就是 #平價化、甚至免費的預測。
在《AI經濟的策略思維》一書中,Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb,三位作者給了我很大的啟發。
https://www.books.com.tw/products/0010803316
怎麼說呢?書中以亞馬遜這家提供電子商務服務的公司舉例,以前我們上網買東西,都是訂貨之後,通知系統,系統再通知廠商或是倉庫出貨,然後送到我們手上,也就是「先訂貨,再出貨」(shopping, then shipping)。現在我們在電商平台上買東西,也還是這樣。
但是這種情況因為人工智慧帶來的預測平價化,而即將產生改變。這是什麼意思呢?
現在啊,亞馬遜跟一些電商公司,已經可以做到「先出貨再訂貨」(shipping, then shopping),這有點匪夷所思對吧!簡單來說,由於亞馬遜有很多人的消費行為資料,加上他們另外收集的無數大數據(例如旗下的有機連鎖超市 Wholesale 跟他們的 Alexa 語音助理),亞馬遜已經可以在你逛網站的時候,#精準推薦 給你我我們可能會想買的商品,不過到這一步,還是要你我 #決定買才會出貨。
但一切將有所改變。假設現在的亞馬遜人工智慧推薦你買的東西,每 20 款中,你只會下單買下 1 款,那麼先下單,再送貨,非常合理。
那麼,假設這個比例越來越高,變成每推薦 10 款,你就會買下 1 款,再變成每推薦 3 款,你就會買下 1 款...當人工智慧透過學習,預測能力越來越準確,他們甚至可以知道你需要什麼東西,直接在你消費之前,就把貨品先運到附近的倉庫,加快運貨的速度。
更進一步,假設他們發現,他們可以預測你可能需要的東西,然後直接在你需要的時候出貨給你,你連下單都不用,而且這樣反而更省成本,那麼購物這件事的定義就被改變了。現在是選擇要消費什麼,未來可能是選擇不要消費什麼。如果他們主動直接送來的東西你不需要,放在門口就可以了。
所以如果等到預測正確率真的高到上述的程度,亞馬遜或是跟他們一樣採用類似策略的公司,就會改變商業模式,而為了改變商業模式,也得預先改變投資項目,例如就得先建立處理退貨的車隊等等。而這樣的預先投資,也會倒逼新商業模式成真的速度。
目前這還只是一個思想實驗,但其實在一些垂直的領域已經被驗證可行,例如亞馬遜已經推出的 Subscribe & Save 以及 Dollar Shave Club、NuSocks 等。我推薦參考這篇文章的整理:Subscription Ecommerce Websites Saw 4,461% Revenue Boom in 5 Years: 20 Brands Reaping the Benefits
https://www.bigcommerce.com/blog/subscription-websites/#subscription-ecommerce-factors-for-acquisition-retention
老實說,現在經營一家新創公司,若被問到有沒有 AI 策略,都不太好意思說沒有。我最近也正在苦思新服務的切入點,因此想起之前為了製作 AI 線上課程而參考過的這本書,重新讀了一遍,覺得好像有點眉目了。
( 想上我跟洪智傑老師開的的 AI 入門課,請到這裡:
https://panschool.asia/product/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%BF%85%E4%BF%AE%E8%AA%B2 )
《AI經濟的策略思維》這本書的其中兩名作者去年也到了 Google 去分享這本書,如果各位沒時間讀書,也不妨花個 40 幾分鐘,把演講聽完吧!(後面十幾分鐘 Q&A 沒什麼意思,可以省略)
連結:
https://www.youtube.com/watch?v=ByvPp5xGL1I
大家不妨也來空想一下:如果人工智慧會繼續讓各個領域的高品質預測,變得平價化,接下來我們會看到什麼樣的改變呢?作者在演講中也有說,其實當人們被問到自己工作上到底要做哪些預測,一時之間都會回答不出來,我也是,但如果要想利用 AI 在自己的專業領域上,這一步是一定要先跨出的喔。一起加油吧!
#附上兩張書中提供的架構圖
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MagicEther 無論是 Android 還是 iOS , Windows 或是 MacOS ,如果想要把這些裝置的小螢幕投放(鏡像)到大電視應該要怎麼做呢? MagicEther 開箱評測實測、評價、推薦、值不值得買。透過 iPhone 11 Pro , Galaxy S20 Ultra , Windows , Macbook Pro (MacOS) 實際測試 Google Cast , AirPlay,如何將手機螢幕連接投放到大電視看影片。
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