接上一篇：《物联网发展趋势系列之一(2018)》《物联网发展趋势系列之二(2018)》《物联网发展趋势系列之三(2018)》《物联网发展趋势系列之四(2018)》2017年介绍了使用CHIP方法判断物联网的趋势，但是在2017年介绍的时候，只是介绍了单独使用的cases、history、architecture、painpoint方法的效果。本篇介绍将结合这4种方法来判断物联网的发展趋势。判断流程如图所示：第一步，根据当前痛点找出痛点的主要特征；Step2，根据痛点特征找出历史上相似痛点的案例，根据相似痛点案例的历史经验进行判断***未来相似痛点的解决方案，以及历史具有相似痛点的案例结论。第三步，理解历史案例研究的维度，分析存在相似维度的痛点。利用历史经验，全面了解痛点带来的机遇。物联网的一个痛点虽然物联网已经描绘了美好的蓝图，但是物联网的很多应用却因为体验不佳而被很多用户诟病，比如智能家居（物联网九个试点领域）。物），最典型的批评是智能家居体验差（使用不方便，应用不创造价值）等。根据这个痛点，其实可以找到历史上类似痛点的导航系统：导航系统是一个物联网应用，设备可以感知位置信息，通过网络上传到数据中心，推送向导航软件提供实时位置和数据中心建议。导航系统处于发展初期，定位精度低，大数据建议不智能，用户界面不友好。记得2011年的时候，导航系统才刚刚开始使用。一个朋友有两部手机加上汽车自带的导航系统。三个系统一起使用：通常每个导航系统的建议都不一致。如果三个导航系统一致，就跟着导航；当导航建议不一致时，如果有两个建议路径一致，则按照两个导航建议执行；当三个系统建议不同时，需要自己研究路线。刚开始使用导航系统时，定位不准确（传感技术不好），路径没有优化（大数据优化算法不完善）。完善导航系统的体验虽然导航系统早期的使用非常不完善，但随着智能手机的普及，导航应用的规模不断扩大；(Sensing)不断增强；另一方面，随着用户的增加和数据的积累，通过用户驾驶数据进一步提升定位精度，并根据用户的路径不断优化路径；进一步通过收集实时用户数据，可以获得路况状态，结合路况，可以为用户给出更合适的路线建议。因此，导航系统的发展可以得出以下结论：导航的早期定位精度不高，但技术的发展和用户的增加会促进感知的提高。（用户使用量的增加会提高同技术水平下的定位精度）。用户数量的增加将增加数据量。随着大数据的积累，导航创造的价值将创造巨大的价值。用户的实时数据将为应用提供更准确的信息。当定位普及后，定位数据成为很多应用（打车软件、共享单车、线上线下一体化应用、智慧物流、新零售等）的基础数据，都会借用导航的定位数据。物联网的发展趋势根据导航系统的发展经验，物联网的其他应用可以借鉴物联网的发展趋势：在物联网应用发展初期，体验会很差（用户少，感知精度低）。随着设备的增多，一方面将推动传感技术的进一步发展；另一方面，连接设备数量的增加也将促进传感精度的提高。设备的增加将为应用创造更大的价值。用户的实时数据和大数据积累将进一步优化应用。当精度和应用变得流行时，可以衍生出许多应用。研究物联网的应用，关注几个维度。根据物联网的发展趋势，可以关注几个维度：早期传感器的精度（技术维度）；用户积累对传感器精度的提升；使用量的积累，提升应用的价值；当应用普及后，就成为其他应用的基础数据。类似案例从物联网的发展趋势和重点观察的维度来判断这些特征是否具有普遍性。2017年智能音箱开始流行：智能音箱集成了语音识别功能（传感器）和大数据功能。早期使用音箱时，体验很差（语音识别准确率不高），用户的积累可以提高识别准确率。当应用普及后，越来越多的物联网应用将借助语音识别技术变成人机交互。界面。2017年人脸识别普及：图像识别技术开始大规模应用。早期的图像识别精度较低，用户积累可以提高识别度。当应用开始流行时，越来越多的应用集成了图像识别应用（银行、安检、签到、智能锁等）开始使用图像识别技术。类似的气体传感器、加速度计和陀螺仪应用都具有类似的特性。物联网技术是一种融合技术。随着物联网连接设备的增加，创造的价值会越来越大！
