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    移動已經成為未來互聯網世界的常態甚至是主流媒體渠道,如今半年度數據而言,已經有將近80%的移動使用量。雖然這個數據已經被預測在明年后即將區域緩慢增長的區域中,但是在硬件基礎已經基本到位后,未來的移動市場的增長或許將從基礎數量轉化為使用時長、使用習慣以及生活新方式等。

      一直被設想的未來世界是否真的能夠在未來兩年間被達成?我們不妨來看看那些即將到來的趨勢中,是否真的能撬動市場發展規律。

      行業整體趨勢:web已死,Internet永生

      1、web已死,Internet永生

      當大家都在說PC端已經步入傳統行業,移動才是未來時代的未來。伴隨著這種論調傳統PC和互聯網企業紛紛轉型,當互聯網真正成為鋪開的網,而非一個個PC端節點的時候,人類處在”無處不連接“與”無時不連接“的時代。

      而對于身處其中的營銷人士而言,也需要從以往爭奪點擊量、流量的傳統數據框架中跳脫出來,以海量移動數據為基礎的情景計算,才能成為下一個移動時代的賽點。

      2、互聯網經濟從消費互聯網到智能化產業互聯網

      另外一個重要移動市場趨勢就是當移動下游消費已經趨于穩定,互聯網經濟從消費互聯網到智能化產業互聯網。

      更大的市場空間可能會來自各個產業在基于互聯網運作上的突破,也就是我們現在一直在提到的傳統企業連接互聯網基因。目前這種還只是幾個企業的嘗試,但是從整個趨勢而言,這依然會成為大的行業趨勢,未來也將是下一個移動市場增長點。

      3、移動“大金融”

      關乎民生的除了衣食住行,另外一個就是金融。移動支付之所以成為所有互聯網企業劍指的地方,無外乎是因為這關乎著終的收益問題。在年前的紅包大戰后,對于移動金融的爭奪戰也未曾真的停止過。

      在移動支付市場風波漸至的時候,更大的移動金融戰已經悄然開啟,甚至一直處于觀望狀態的銀行也被迫入局。京東、騰訊紛紛公布新的移動金融戰略,再加上一直深耕移動端的阿里,“大金融”+“大理財”成為了市場爭戰的關鍵詞。

      阿里推出了螞蟻聚寶APP、騰訊不久前也有了微眾銀行APP,京東金融則發布其APP 3.0版本,定位為一站式金融生活移動平臺,都是都將目光聚焦于移動端“大金融”戰略。

      移動設備:從數量到質量的轉變

      1、智能手機市場增速放緩 進入成熟階段

      從今年開始智能手機市場增長率放緩已經是一個不爭的事實,當今國內的智能手機顯然已經是必備設備,占據了手機總銷量的90%,智能手機市場已經進入一個飽和期。

      目前無論是全球還是,智能機的持有量已經接近飽和。基礎移動設備的數量已經不再具有市場前瞻趨勢作用。于是大眾都將視線轉向可穿戴設備這個未來的移動設備增長點。

      2、可穿戴從數量到質量

      但是從今年可穿戴市場的情況看來,雖然出現了蘋果iwatch此類的手表式可穿戴設備。但是目前如果整個產業繼續朝著這種同質化道路前進。未來雖然市場上可穿戴設備的基礎數量會呈現出大幅度增長的趨勢,但是從產品的多樣性和特性而言,并沒有很好地被開發。

      實際上可穿戴設備重要的是基于貼身隨帶的屬性,所獲取到更為精準的個人信息數據,未來可穿戴設備的增值點,應該從數量轉到質量,從深挖數據價值開發為用戶提供有價值的、持續的服務為主。

      3、平板是否成為下一個遠古生物

      當手機尺寸越來越大,也讓手機和平板的界限日益模糊。而以手機為主要設備的年輕人群體正在成為社會中堅力量,所有這些因素都讓平板電腦的未來變得岌岌可危,平板電腦也曾一度讓很多傳統媒體覺得找到了大救星,但目前來看,這些傳統媒體需要繼續尋找”新救星“了。

      移動形態拓寬

      1、物聯網:從理論到落地

      物聯網這個概念其實很早之前就已經被提出過,只不過當年這種互聯網模式更多的還只是模型,這種所以物品都聯網在實際操作上還是存在很多困難點。但是從今年智能家居、車聯網等一些物聯網先行模式的成熟,物聯網開始從理論落地到實際。

      同時當前多種物聯網應用將手機作為多種核心控制中樞,將物聯網智能應用與工控應用結合,例如用手機控制電器開關、門鎖等,現在這種趨勢正向平板電腦、可穿戴設備延伸,出現了通過 Watch智能手表開啟車庫門等應用。

      2、人工智能 不是形態而是思維

      對于人工智能一直是大家對于未來世界的大期待之一,那些電影中的人工智能,無論造型好看與否都十分的拉風。而在現實生活中,也有在各大展臺上展出的人工智能機器人。

      但是這些更多的還是技術展會,對于未來人工智能的走向,更為現實的看法還是集中在人工智能計算上。熱議的一個觀點就是,未來搜索的發展就應該人工智能的理想體現。移動互聯時代,搜索絕非簡單的能找到資料,而是基于情境計算的推薦。

      人類處在”無處不連接“與”無時不連接“的時代,海量移動數據為情境計算提供了良好基礎,這不就是所謂的人工智能。

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