C端物联设备消费疲软?健康监测打造新增长曲线

原创 物联传媒 2023-06-01 15:34

本文来源:物联传媒

本文作者:旸谷


近日,小米发布2023年第一季度财报,总体营收见长,IoT部门收入同比下滑13.6%。这已是该业务部门第三次营收下跌。在此之前,自13年小米布局IoT以来,IoT业务也曾成为复合增速最快的业务,屡次创造亮眼佳绩。


接续布局IoT的另一大厂家华为,也在22年陷入消费疲软时刻后转而拓展B端业务


华米两家巨头的IoT之路走得坎坷,震荡着整个C端物联市场的信心,也让各大厂商不得不回归到对用户需求的原始洞察上。


疫情四年经济下滑明显,老百姓都捂紧钱袋过日子。但正因经历了疫情,人们的主动健康意识显著增强。随着便携式及可穿戴生命体征监测产品的不断丰富,专业医疗诊断器具的微型化、家庭化和联网化,居家、出行、工作、娱乐等环节均可纳健康监测范围内。


那么,如何打造一条有力的新增长曲线呢?笔者将根据健康监测市场的现状展开分析和趋势预测。


01
健康市场发展现状


据研究,中国可穿戴医疗设备市场规模2020年为122亿元,到2023年将超过200亿元。在全球可穿戴设备市场,2021年可穿戴设备融资金额达到历史高峰,吸引了苹果、Fitbit、三星和华为等数字巨头纷纷下场。


市面上的健康监测产品主要可分为两类,一类是消费级别的健康硬件,如健康手表、手环、智能眼镜等;另一类是专业级的医疗硬件,如智能监测器、无创血糖监测、血压计、血糖仪、血脂监测仪等。


随着人们的健康观念由被动治疗向主动监测和预防转变,家用轻型化健康监测成为主流,消费级健康硬件正努力朝着医疗级精密方向发展,两类产品的界限日益模糊。


目前,已入局健康监测领域的玩家也可分为以下三大类:



02

站在风口

却飞不起来的万亿市场 ?



谈及健康IoT产业,众人皆言前景大好,可随着健康监测市场的逐渐拓容,市场是逐渐铺开了,但距离产业大爆始终缺少些什么。针对目前对于该领域在竞争混乱、效能疲软、环节单一三方面的难题,笔者给出如下路径——


1. 赛道分级,实现精准赛场收割


基于使用目的的不同,可将健康监测设备的消费者分为慢性病治疗监测、特殊人群护理、健康关怀三类,其对于设备依赖的需求度依次减弱,对于设备功能的需求侧重点也各不相同。针对不同需求,便开拓出健康监测市场发展的三条路径。


  • 慢性病治疗,需要更多精准方案


当前,慢性病人群增长呈年轻化、扩大化趋势,可穿戴医疗设备在专业医疗领域有着较大的应用潜力。据预测,可穿戴医疗器械市场将在2023年达到超过60亿美元的市场规模。



目前,专业监测设备以血糖、血氧、血压、血脂为主要的监测领域。


图片来源:动脉网


一方面,不断有其他疾病被纳入到健康监测中去。如Empatica聚焦于神经系统疾病监测管理,推出全球首款FDA癫痫可穿戴设备、华米科技联合复旦肿瘤医院共同研究促进乳腺癌患者康复的可穿戴设备机制。


另一方面,为提升监测精准度而进行的技术创新也一直在路上。如基于心电信号、近红外技术的无创血糖监测系统研究正在稳步推行。


总之,针对慢性病治疗人群这一刚需市场,消费电子产品无法做到对专业医疗产品的真正替代。加强科技创新、提升监测精准率便是专业器械厂商立于不败之地的保证。


  • 特殊人群护理,集成设备的新增长点



健康监测面向的市场是广阔的,不仅要考虑到普适性消费者的个性需求,更需要有前瞻目光来挖掘分众B端市场的潜能。


我国现已迈入老龄化加速的时代,据规划,未来将形成居家、社区养老为主、机构养老为辅的养老格局。无论是哪一种形式,监测设备的应用都是极其必要的,因此老年人健康看护必将成为未来健康监测市场的重要风口。


目前,养老监测设备主要分接触式非接触式两种。传统接触式设备如一键报警器在使用者操作不便时使用受限,难以满足新时代的智能化养老和人性化护理的需求。


以毫米波雷达技术为载体的长期生命体征监测系统提供了更智慧的方案——在不侵犯隐私的前提下实现智能感知、无感监测多项身体数据、智能联通管理方自动预警,这些技术进步使其成为智慧养老监测的一匹黑马。


未来,随着养老需求的不断增长,这类设备布局势必会成为接替C端健康智能硬件,成为健康监测市场新的增长点。


  • 健康普适关怀,多维竞速主场


以健康关怀为需求的大众消费者所占比重高、数量广。针对这类群体的泛健康监测需求,有效功能的集成是最有力的促销手段。


目前,大众消费者普遍关注体型体脂、睡眠、运动等的泛健康数据。随着同质化竞争的围困到来,各大厂商不得不开拓思路,在功能搭载、解决方案、端口联通等方面下功夫,争取以别样服务获得消费者青睐。



苹果、华为强势入局无创血糖监测,试图吸引苦无创监测久矣的血糖患者;苹果新增视力、情绪监测管控功能计划;三星推出集血氧饱和度、血压、体温和心电图监测为一体的智能手表多面体;OPPO打造端云一体实现诊疗服务。


总体观之,智能硬件厂商们都在以强化可穿戴设备的健康效能来拉动产品消费,逐渐消融着泛健康监测与疾病监控的界限。


但由于医疗产品的特殊性,以及不同厂商在消费人群、产品逻辑、核心技术优势的差异和限制,即使各类玩家的消费人群会有重合,壁垒也会始终存在。


而这也意味着竞争大概率只会发生在同一类厂商中,不同厂商有着不同的竞争发力点。因而,将赛道分级,区分泛需求与精准需求,有效满足不同目标人群,会是最大限度激发健康监测市场潜能的有效方式。


2. 活用数据,撕去效能疲软的标签


健康监测作为IoT的一大应用蓝海领域,前景广阔已是众所周知。可在度过与疫情并行的市场井喷时期后,健康IoT相关的市场投资却呈现收敛之势。


笔者认为,这与健康监测的效能单一所带来的需求不明直接相关。而要破除这一困局,发挥好监测数据的价值,实现疾病的早筛预防是关键所在。



目前智能手表的心电图ECG监测精度可达85%以上,可应用于筛查早搏、跳博、房颤等早期心脏疾病。据华为与301医院联合进行的心脏健康研究,佩戴智能手表主动进行房颤检测和风险管理的使用者在12个月内房颤的发生频率降低61%


同时,通过佩戴智能手表实时监测到的血压变化数据,还能识别因房颤带来的糖尿病、冠心病、甲亢等其他并发症的风险,从而实现疾病的筛查、诊疗都在智能监测的效用范围内。


未来,健康监测将会愈加精确,可监控的体征信号也越来越多,智能健康监测设备成为个人健康数据的切入口,而这些海量的健康数据也为预防型医疗提供了新思路——自动生产用户健康档案,分析监测数据与疾病发生间的潜在关联性,实现对高发慢性病的提前预测和对健康状况的评估,在此基础上提供个性化的健康管理和诊疗方案。


3. 由竞到合,效能内卷以外的新方案


笔者认为,在健康监测领域,即使消费电子和医疗产品间的界限日益消融,但由于各类厂商的目标群体在需求上有着极大区分,因而并不会带来跨赛道竞争,这便为不同赛道的玩家通过资源调度实现优势整合提供了可行性。



随着智能时代的到来,手机日益成为人类实现服务连接,进行生活管理的操作中心,未来也将成为个性化医疗的最佳端口。基于此,笔者提出未来厂商合作,共建全环节健康管理生态的畅想。


由专业医疗设备厂家提供感知数据入口,专注于为刚需人群提供精准监测,手机厂商将重心转向优势主场——通过外接数据与内生平台的耦合,实现更深入的数据分析与共享。同时,智能硬件厂商还可继续推出侧重早筛和智能提醒功能的多功能智能穿戴物件来填补非刚性需求市场。


对于专攻精密测量的厂商而言,如此一来可以节省软件端的开发和维护成本,把资源更多地分配在研发和配套服务环节,巩固原生竞争力。对于智能硬件巨头而言,这也是巩固端口地位,增强用户粘性,拓展平台价值的有力举措。


通过将各类厂商的优势整合,打造个人健康管理全生态,未来的健康监测市场将释放出更多潜能。


03

健康监测的未来

打造监测到防治的全通路



随着分级诊疗的不断落实和推进,我国医联体建设的全面铺展开,我们对健康监测的认知不能仅停留在个人层面的健康感知和疾病预防的功用,而是应以一种更宏观的视角,看到健康监测在未来大健康管理体系中的第一道环节所存在的价值。


未来,将以健康监测为切入口,连通大数据管理、数字诊疗、产研互动等各个环节,为慢性疾病患者带来高效便捷的全过程疾病防治体验,为以慢性病防控、精准医学、智慧医学为核心的“健康中国”建设带来创新方案。


~END~





一键三连,这次一定!

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    [完结22章]Python多领域场景实战课 快速成为多面手,Python在各个编程语言中比较适合新手学习,Python解释器易于扩展,可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

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    那开发网站需要用到哪些知识呢?
    1、python基础,因为用python开发的,所以python指定要会,最起码你也得会条件判断,循环,函数,类这些知识;
    2、html、css的基础知识,因为要开发网站,网页都html和css写的,最起码这些知识你得会,就算不会写前端,开发不出来特别漂亮的页面,网站,最起码要能看懂html标签是;
    3、数据库基础知识,因为开发一个网站的话,数据存在哪里,就是在数据库里,那你最起码要会数据库的增删改查吧,要不然怎么存数据,取数据呢
      上面这些知识会的话,开发一个简单的小站就没有问题了,如果想开发比较大型的网站,业务逻辑比较复杂的,那就得用到其他的知识了,比如说redis、MQ等等。

    Python语言优点介绍
    (1)语法简洁而清晰,代码的可读性高。Python 的语法要求强制缩进,用这种强制缩进来体现语句间的逻辑关系,显著提高了程序的可读性。
    (2)开发效率高。由于它简单明确,所以它也是开发效率比较高的一种编程语言。
    (3)跨平台特性。Python 可以真正做到跨平台,比如我们开发的程序可以运行在Windows、Linux、MacOS系统下。这是它的可移植性优势。
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    (5)代码量少,一定程度上提高了软件质量。由于使用 Python 语言编写的代码量相比别的语言来说小很多,所以说,它出错的概率也要小很多,这在一定程度上也提高了编写的软件的质量。
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    Python多领域场景实战课 快速成为多面手,Python是一种动态的、高级的、免费的开源解释型编程语言,它支持面向对象以及面向过程的程序设计,应用非常广泛。那么Python能做什么?下面来看下Python的主要用途介绍。

    1、Web开发
    Python可以利用简单的代码来构建一个漂亮而实用的网站,它有庞大的库和模块,如HTTP、XML、JSON、IMAP、POP、FTP等。这些有助于数据库存储、内容管理以及与互联网协议的接口。
    Python还集成了一些框架,比如Django、Flask、Pyramid和Bottle等。此外,它还附带了像Beautiful Soup、Twisted Python、Feedparser等包。所以使用Python来进行Web开发,会非常便捷。例如,您可以在美国服务器上安装Python,并用它来搭建网站。

    2、人工智能和机器学习
    很多AI和ML模型都是用Python搭建的,数据分析师也使用它来分析复杂的数据。这主要因为Python具有诸多可用的工具和库,比如:
    用于数据处理和分析的Pandas工具集
    用于数学计算的NumPy和SciPy库
    可视化库Seaborn和Matplotlib
    机器学习算法库,如Scikit learn、Tensor Flow和Keras等

    3、游戏开发
    Python编程语言的一个有趣的应用是构建游戏,如抓蛋游戏、贪吃蛇游戏等。Python附带了Pygame和Pykyra这样的包来构建游戏,它促进了具有各自库的3D游戏的开发,也用于许多游戏引擎中的脚本编写。

    4、桌面GUI开发
    Python的简单性和跨平台性使它成为GUI应用程序的良好选择。虽然Tkinter是GUI开发的标准库,但还有其他支持库

    5、Python爬虫
    爬虫(spider,又网络爬虫),是指向网站/网络发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序。
    从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。

    6、Python数据分析
    在使用Python进行数据分析之前,我们需要遵循以下步骤:
    获取数据:数据可以来自各种来源,例如CSV文件、数据库、Web API或其他数据集。
    清洗数据:清洗数据是将数据转换为可用于分析的格式的过程。这可能包括删除重复项、填充缺失值、转换数据类型等。
    探索性数据分析(EDA):EDA是探索数据以获取有关数据集的见解的过程。这包括绘制直方图、箱线图、散点图等。
    数据建模:在进行数据建模之前,我们需要进一步清洗数据,并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。然后,我们可以应用机器学习算法进行预测、分类等操作。
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