大概是iPhone/iPad在喬布斯的映襯下顯得太過光芒萬丈,以至于消費者乃至專家們都會對蘋果產品產生一種莫名的崇拜,這種崇拜最直接的體現(xiàn)就是,一旦它不能顛覆傳統(tǒng),或者賣個1億部,就會被認定為失敗,正如Apple watch。

使用價值不打?蘋果手表:只能留給孩子玩?

大概是iPhone/iPad在喬布斯的映襯下顯得太過光芒萬丈,以至于消費者乃至專家們都會對蘋果產品產生一種莫名的崇拜,這種崇拜最直接的體現(xiàn)就是,一旦它不能顛覆傳統(tǒng),或者賣個1億部,就會被認定為失敗,正如Apple watch。

單從產品本身來講,Apple watch無疑是一款優(yōu)秀的產品,同蘋果所有的產品一樣,設計者們對Apple watch的打磨也是注入了嚴肅的“十年磨一劍”之工匠精神:硬件方面精選特制不銹鋼和鋁合金,還提供了獨特的18K黃金和玫瑰金;Apple watch的表面可以用“千變萬化”來形容,從經典風格、到卡通形象、甚至還有一些科普化的時間軸,以期在傳遞美學的同時普及科學;更難能可貴的是,蘋果手表接受個性化定制,消費者可以根據自己意愿購買深空灰的表殼或者白色的表帶,可以改變選擇設計元素或者添加功能。這種寬容與迎合,在喬布斯時代是絕逼無法想象的,據說喬幫主生前每天都會收到幾千封有關蘋果產品的設計建議,但幫主始終認為普通消費者不可能提供有價值建議的,于是,他的郵件回復簡練純粹:NO,NO,NO!

在蘋果上一次的財報中,我們沒有看到Apple watch的具體銷量,分析師估算其銷量大約在200萬~400萬中間,與年銷量4000萬臺的目標相去甚遠。雖然CEO庫克一直嘴硬,強調Apple watch有了一個很好的開始,但市場和媒體卻一直看空,甚至比之中國手表還不如,大有黑掉蘋果手表的趨勢。

如前文所述,蘋果手表是一款優(yōu)秀的產品,只是銷量未達預期,也沒能顛覆瑞典那些企業(yè),更不要提在全世界范圍內推廣了,基于這些因素,媒體和市場看空也在情理之中,但是很多人都忽略了一個重要因素,那就是智能手表的受眾群體,它真的不是iPhone這種神器,能夠老少通吃,它也沒有辦法在短時間內就顛覆瑞典上百年的機械積累,所以,筆者個人認為,Apple watch已經走出了一條不錯的路,最起碼,它的設計正變成行業(yè)標準,只是從業(yè)人員要通過蘋果手表的表現(xiàn),重新思考智能硬件的發(fā)展。目前來看,手表這種東西,只能走細分路線,事實上,對于智能手表來講,隨便選一個領域進行深耕,運動、醫(yī)療、慢性病管理或者單純的定位,無論哪個單一領域都會比“挑戰(zhàn)iPhone”要實際地多。

深耕細分,慢性病管理是核心

其實,現(xiàn)在的Apple watch正走著iPhone之前的老路,事實上,智能手機剛剛面世的時候,遠沒有現(xiàn)在如此拉風,筆者依稀記得2008年左右,一位網絡女主播還在反復強調,iPhone只是非主流產品,而諾基亞才是世界上最好的手機品牌。后來,iPhone自我改進,利用觸摸屏徹底激活了人類雙手,而與此同時,配套的電信業(yè)、互聯(lián)網app得到長足了發(fā)展,可以說三者一起編織了移動互聯(lián)網,也才有了后來的iPhone神話。現(xiàn)在,智能手表大概也處在07~08年左右的情況,它現(xiàn)在只是一枝獨秀,把自身做到了優(yōu)秀,但配套的核心應用場景還沒有被充分挖掘,這也是其“賣不出去”的重要原因之一。

在全部的深耕細分領域中,筆者最看好醫(yī)療領域,特別是針對人類慢性病管理的應用。因手表底部會大面積接觸皮膚,利用傳感器可獲得大量數據,更美妙的是,如果消費者愿意,或者說蘋果在工藝上改良,使得Apple watch重量減輕,接觸皮膚的部分最好能變成絲襪,或者砂紙,讓人不至于感到它的存在,這樣消費者就可以24小時帶著它了。這個看似不起眼的改變,或許未來將成為革命。事實上,我們去看醫(yī)生的時候,他們總是羅列出特別多的不確定,一切要看病人的臨床表現(xiàn),以及X-ray之后的結果,他們唯一能確定的就是藥品的價格。自然,我們無法苛責醫(yī)生,畢竟人體太復雜,臨床表現(xiàn)又是千變萬化的,總的來說,人類之于自己的了解還太膚淺,所以,假如能有一款設備寄生于人體,或者干脆直接變成人體的一部分,進行全程的監(jiān)控,這對于人類生命的研究,特別是慢性病的管理,將會是大有裨益的,更帥的是,這個設備可以把收集到的數據轉化成普通人也能讀懂的文字、表格和圖片,而不是醫(yī)生病歷表里的狂草。顯然,以Apple watch為首的可穿戴硬件產品具備這樣的潛力,只是如前文所述,蘋果的材料工程師需要研發(fā)出能與人類皮膚長時間接觸的表帶和表殼,傳感器的性能也要進一步提升,以便能捕捉到細微的人體數據,更重要的則是,大數據這個該死的神棍,不能總停留在“試驗”階段。

[責任編輯:趙卓然]

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