家庭互联网大数据十亿市场崛起

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[简介]智能家居有着美好的前景，但现实却很脆弱。今年，智能家电的新发布频率明显放缓。智能家居市场的“馅饼”到2020年将达到数万亿，但也没能挽救许多上市公司目前的表现。由于缺乏统一的标准，企业各自为政，难以形成整体生态，智能家居的发展道路是曲折的。

智能家居的前景是美好的，但现实是非常脆弱的。今年，智能家电的新发布频率明显放缓。2020年价值数万亿美元的智能家居市场馅饼也没能挽救许多上市公司目前的表现。由于缺乏统一的标准，企业各自为政，难以形成整体生态，智能家居的发展道路是曲折的。 然而，智能电视有望成为突破细分市场的第一人。11月20日，奥维云网(831101。智能家居大数据上市公司深圳宣布，将斥资600万元收购20%的沟正数据，希望在未来三年打造中国最大的智能电视用户大数据平台，这是一个积极的信号。 为什么是智能电视？ 在许多家用电器中，它的智能程度最高。今年国内智能电视的普及率已经达到70%~80%，其优势在于大屏幕已经成为家庭互联网的最大入口。中国有3.5亿家庭，未来网络电视的增长将是0+。因此，在过去的一两年里，成群结队的士兵都想越境制作网络电视。 有些人认为2016年将是互联网电视屏幕价值爆炸的一年。oviyun.com董事长于亮星也同意这一观点:明年的增速将高于今年。因为每年超过1000亿元的电视广告已经是一个现成的市场，一些电视广告将来会转化为网络电视广告。 事实上，海信、创维、TCL和乐视今年都声称拥有约5000万至7000万元的初创企业广告收入。即便如此，他们加起来也有上亿，与一年1000亿元的电视广告相比，这还是一个小规模，网络电视的广告价值还远远没有达到真正的爆炸点。 开发大电视屏幕的价值有两个实际困难。 首先是缺乏数据支持。于亮星坦言，奥维只是想尽快做好底数据，以便准确投资网络电视广告，因为消费者不愿意闭着眼睛放广告。 另一个困难是硬件的增值功能需要改进。增值的实现需要结合软硬件环境，这就需要电视的芯片和图像处理能力。于亮星表示，智能电视产品从2013年底开始具备这种增值能力。目前，国内库存只有2000-3000万台，激活率只有一半，仍然分散在不同品牌之间。因此，目前广告价值不大。 然而，未来三年将会有快速增长，到2018年，中国智能电视的数量将从2015年的8000万台超过2亿台。大数据的能力将是开发电视屏幕价值的关键。 为此，奥维尔做了两件事。首先，有100万电视用户安装了Ovi软件平台。于亮星透露，通过与狗仔队的资源整合，明年春节前将达到500万。其次，奥维拥有2000多万台智能电视活动终端，可以为主要品牌做广告，覆盖TCL、创维、长虹、康佳、夏普、联想等品牌。一旦我们达到3000-5000万单位，价值将会增加。 为什么彩电厂愿意让爱做这件事？余亮星说，第一，我们的数据收集能力很强；第二，数据分析能力强。第三，奥维尔自然是第三方，采用不干涉彩电品牌自身运营的收入分享模式。 近年来，大数据已经成为一个热门词汇，但如何创造真正的价值仍然需要付出真正的努力。 奥维参与古筝公司揭示了其大数据布局的冰山一角。在过去两年中，Ovi的大数据团队已经发展到40多人，并在大数据方面投入了大量资金。去年，奥维投资了500多万元，今年，奥维投资了1000多万元。 其大数据存储能力主要体现在五个方面:一是数据收集能力。最初，奥维与主要的国家连锁店合作，成本高，时间慢。现在它可以通过爬虫技术覆盖门户网站、电子商务平台、社交平台等信息；第二，云计算功能过去需要2个小时来处理20万条短信，现在只需要20秒。第三是应用场景的挖掘能力。凭借Ove在家电制造、分销和用户方面多年的研究经验，它可以快速找到大数据的应用场景。第四，建立模型和数据挖掘的能力；第五是形象化的能力。 大数据必须在小应用场景中实现。这是oviyun.com助理总统韩愈的经历。 就像今年双十一的商业战一样，数据战也开始了。通过每五分钟监控价格变化，奥维尔可以提醒制造商锁定竞争对手的型号，并建议使用哪种型号。过去，奥维尔只出售报告，公司的市场份额已经结束。现在，通过大数据，我们可以帮助企业做出实时决策。 另一个例子是，在过去，制作4000个产品创意样本需要两个月，花费80万到100万元。现在，借助大数据技术，每个月可以收集100，000条信息，收集时间为2天，分析时间为3天，报告时间为5天。成本只是原始成本的十分之一。 未来，个人电脑端的视频、广告、游戏、电子商务、在线教育、精准营销等商业模式都将延伸到互联网电视端，潜在价值为0+。不仅仅是奥维尔、英美烟草、电视巨头、网络电视新人、苏宁国美等。，每个人都想咬这块肥肉。 奥维尔希望建立一个基于产品和用户的开放大数据平台，并预测家庭互联网用户的大数据将是一个100亿元人民币的蓝海市场。也可以预见，竞争将极其激烈。于良兴明确表示，虽然与制造商之间存在竞争关系，但Ove定位于中间环节，通过数据帮助企业，更好地为用户服务。