接上篇：
在2017年曾经介绍过用CHIP方法判断物联网的趋势，但2017年介绍过程中，只是分别介绍了案例、历史、架构、痛点方法分别使用的效果。本次介绍将介绍组合使用这4种方法来判断物联网的发展趋势。判断流程如图：
- 第一步，根据当前痛点，找到痛点的主要特点;
- 第二步，根据痛点的特点，找到历史上相似痛点的案例，根据类似痛点的案例最后的历史经验，判断未来类似痛点的解决方法，类似痛点的案例在历史上的结论。
- 第三步，了解历史上对案例研究的维度，用相似维度分析现有痛点。借助历史经验，全面了解痛点带来的机会。
物联网的一个痛点
物联网虽然描绘了一个很好的蓝景，但很多物联网的应用因为体验差，却遭到很多用户的诟病，比如智能家居(物联网的九大试点领域)，最典型的诟病是智能家居体验差(使用不便捷，应用不创造价值)等。
根据这个痛点，其实可以找到历史上相似的痛点的导航系统：
导航系统算是物联网应用，设备能够感知位置信息，通过网络上传到数据中心，并将实时位置与数据中心的建议推送到导航软件。
导航系统在发展早期，定位准确度低，大数据的建议不智能，用户界面不友好。
记得在2011年的时候，导航系统刚开始应用，一个朋友两部手机加上汽车提供的导航系统，三个系统一起使用：经常各个导航系统的建议都不一致，如果三个导航系统一致的时候，就按导航走;导航建议不一致的时候，如果有两个建议路径一致，就按两个导航意见走;三个系统建议都不一样的时候，就需要自己研究路线。
导航系统开始使用的时候，定位不准确(传感技术不好)，路径不优化(大数据优化算法不完善)。
导航系统完善的经验
虽然导航系统早期使用非常不完善，但随着智能手机的普及，促发导航应用规模的扩大;一方面技术的发展，通过GPS与陀螺仪、加速器的结合使用，促使定位精度(传感)的不断增强;另外一方面，随着用户增加，数据积累，通过用户行驶数据进一步增强了定位精度，根据用户的路径，路径不断优化;进一步通过实时用户数据的收集，可以获得路况状态，结合路况可以给出更加适合用户的路径建议。
所以导航系统的发展可以得出以下结论：
- 导航早期定位精度不高，但技术的发展、用户的增加会促进传感的完善。(用户使用的增加，会在相同技术水平下，提升定位精度)。
- 用户数量的增加，会增加数据量，随着大数据的积累，导航创造的价值会创造巨大价值。
- 用户的实时数据，会对应用提供更加精准的信息。
- 当定位开始普及的时候，定位数据成为众多应用的基础数据(打车软件，共享单车、线上线下融合应用，智慧物流，新零售等等)，都会借用导航的定位数据。
物联网发展的趋势
根据导航系统发展的经验，物联网的其它应用都可以借鉴物联网发展的趋势：
- 物联网应用发展早期，体验会不好(用户量少，传感精度不高)。
- 随着设备的增加，一方面会促进传感技术的进一步发展;另外一方面连接设备量的增加也会促进传感精度的提高。设备的增加，会对应用创造更大的价值。
- 用户的实时数据与大数据积累，会进一步优化应用。
- 当精度与应用普及的时候，可以衍生出非常多的应用。
研究物联网的应用，重点观察几个维度
根据物联网发展的趋势，可以重点关注几个维度：
- 早期的传感器的精度(技术维度);
- 用户量的积累对传感精度的促进作用;
- 用量的积累，对应用价值的提升作用;
- 当应用普及后，成为其它应用的基础数据。
类似案例
从物联网发展趋势，以及重点观察的维度，判断这些特点是否具有通用性。
2017年智能音箱开始普及：
- 智能音箱集成了语音识别功能(传感器)和大数据功能。
- 在音箱早期使用时，体验很差(语音识别精度不高)，用户积累对识别精度有提升作用，当应用普及后，会有越来越多的物联网应用借助语音识别技术成为人机交互的接口。
2017年人脸识别的普及：
- 图像识别技术开始规模的应用。
- 早期的图像识别，精度低，用户积累对识别有提升作用，当应用普及后，越来越多的应用集成了图像识别应用(银行、安检、打卡、智能锁等等应用)开始借助图像识别技术。
- 类似的气体传感器、加速器、陀螺仪的应用都有类似的特点。
物联网技术是融合的技术，随着物联网连接设备的增加，创造的价值会越来越大!
