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欧德蒙CTO明中行:智能穿戴行业走下坡路?深耕细分领域才能赢得市场

时间:2017-10-20 16:01 来源:乐智网 作者:丽珠

智能穿戴市场从2014年开始得到资本的疯狂关注,曾经一度热火朝天。然而不到三年的时间,这个行业开始迈入倒闭潮,包括Pebble、Jawbone这些企业明星也难以力挽狂澜。自今年以来,智能穿戴行业里的重要参与者陆续传出一些负面的消息:Fitbit股价不断下跌、英特尔砍掉可穿戴业务,整个行业像是陷入了前所未有的低迷状态。

这是整个智能穿戴行业最真实的反馈吗?欧德蒙的CTO明中行指出,虽然媒体和资本对这个行业持比较悲观的态度,但是从自身的业务和客户的出货量来看,他们看到的则是另一番景象。

智能手环

智能穿戴行业走下坡路?

明中行很明确地告诉乐智网:“智能穿戴行业在走下坡路是个错误的说法。”从自身的业务情况来看,欧德蒙的出货量从2014年开始,几乎每年都能翻一番。其表示,在他们的合作客户里面,有一家的销售额已经突破过亿,比去年增长50%以上。

由于投资健康医疗的回报周期非常长,资本市场、媒体对穿戴市场的预期有所下滑,外界对穿戴市场的热情一直在走下坡路。但是从产业的实际情况来看,明中行认为整体情况并非外界所认知的那样。

“外界看到的情况更多的是媒体经常关注报道的少数光鲜企业,比如Fitbit这类资本宠儿,但是他们的衰落并不能代表真个行业的真实情况。事实上可穿戴行业还有许多潜在的、尚待挖掘的市场空间。Tractica报告预测,年度可穿戴设备出货量将从2016年的1.18亿单位增加至2022年的4.3亿单位,年复合增长率为24.1%。Tractica认为,在专业医疗保健环境和一般消费者环境中进行的长期健康管理将有助于可穿戴设备成为主流。该研究公司表示,从长远来看,那些专注于预防和管理慢性健康状况而非健身和活动追踪产品的可穿戴设备公司将会取得成功。

瞄准健康管理细分领域,与小米有本质区别

这些经过几年优胜劣汰而存活下来的企业需要围绕核心竞争力去做出一个刚性需求的细分市场才能获得更好的发展,欧德蒙便瞄准了健康医疗市场中心血管疾病管理这个细分领域。

据卫计委,国内患有心血管疾病的人接近2亿,高血压患者有1亿多,其中在健康领域可以达到年消费几千元消费能力的人数大概在6千万至8千万之间,并且伴随着老龄化,这些患者还在逐年增多——这跟欧美地区六七十年代的情况有点类似,随后也诞生了很多伟大的健康管理公司。换句话说,现今中国的健康医疗市场也会有很多机会。

健康管理市场如此庞大,自然会吸引很多企业赶来分一杯羹,小米就是其中的一家。明中行指出,由于小米的生态链太庞杂,所以小米手环不太可能专注于某个细分领域去做非常垂直化的市场。在小米的生态系统中,雷军对小米的定义更多的是“电子设备里的无印良品”,而华米的健康智能穿戴产品只是其庞大的生态系统中非常小的一部分,他们需要做更多的大众功能去打动消费者,比如“家居控制”、“抢红包”,太过垂直的细分领域他们根本没有精力、没有能力去做到尽善尽美。即使华米声称在做一些健康管理类的事,“有做”和“有做好”也是两回事。

一家医疗健康大数据及智能诊断分析的公司

目前欧德蒙的主要硬件销售渠道包括方案及海外ODM,但是他们更希望外界把他们理解为一家医疗健康大数据及智能诊断分析公司。

目前欧德蒙旗下拥有心电带、血压心率手环等多个系列的产品,产品都采用国际先进的传感芯片以及自己的团队核心算法,其精准度远超行业水平。以他们研发的心电带为例,其实测试数据已经跟医院里面的设备基本一致,连医生都看不出来两款不同设备的数据差异。而心率血压手环则采用心电和脉搏综合的计算出来的脉搏波传导时间(PWTT),让血压数据误差在5mmHg以内。明中行指出,市面上很多监测血压的硬件都是用了伪血压算法,主要分两种:一种是根据心率推算出来的血压数据,没有科学根据,不够准确;另一种虽然宣称使用脉搏波传导时间,因为这一类算法的芯片的开发难度太大了,企业只是把相关硬件芯片装进设备,但实际上并没有相应的算法匹配。

相比硬件体系,欧德蒙早在2012年就开始打造自己的智能诊断分析平台,而做硬件只是为了采集更精准而有效的数据样本。他们曾经尝试开放平台给第三方硬件,但是所采集回来的数据并没有达到他们想要的效果,甚至误差比较大,后来才决定亲自建立团队打造符合团队要求的智能穿戴硬件,形成集“硬件采集、云端智能诊断”为一体相对封闭体系。目前欧德蒙的智能诊断平台只提供符合他们要求的客户以及少量合作伙伴。

要做好健康医疗服务,除了需要扎实的硬件产品采集准确的基础健康数据,还需要先进的AI算法对数据进行处理和分析。明中行提出,作为一家合格的AI公司,需要具备四大元素:算法、数据、应用场景和盈利模式。欧德蒙智能诊断分析平台“积木云”具备专业的健康数据分析及风险感知算法构成了他们的初始壁垒,并且欧德蒙通过自己的硬件产品搭建了大量的数据入口,不间断地对海量医疗数据、医学工具书、医学杂志、临床诊断手册、医疗电子记录等数据进行深度学习训练,更精准地识别出更多病症。与此同时,他们也跟301医院、武警总医院、广东多家三甲医院及社区卫生服务中心等多家医疗机构进行深度合作,获取了200万份结构化、标签化、电子化的临床诊断数据,用以训练智能分析模型。明中行表示,这个平台就像一个学生,通过不断的数据、资料采集以及医疗专业背景人士的“辅导和修正”,它会变得越来越可靠。而盈利模式方面,目前欧德蒙的硬件单月出货量已经达到10万件,能为公司带来一笔不小的营收。智能诊断分析平台已接入200余万用户。目前他们也在积极探索接入更多的对接服务。

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