TC深圳大會｜華米創始人黃汪：智能手環未來不會被手機取代

現階段提起智能可穿戴設備，我們首先能想到的是各家廠商的智能手環，還有比較有代表性的 Apple Watch 等產品，而有關智能穿戴產品的功能方面，主要只是記錄每天步行的步數、心率和健身數據，以及顯示手機通知、進行移動支付，等等。那麼有關人工智慧在智能可穿戴產品上能得到如何更深層次的運用等問題，華米創始人兼 CEO 黃汪在 TechCrunch 國際創新峰會 2017 深圳站的主論壇 現場，與我們分享了相關的話題。

黃汪在現場首先給我們分享了一些數字，截至今年 1 月，小米手環出貨量達到了 3000 萬隻。黃汪表示這是公司早已預知的結果。在智能手環領域，華米過去三年里一直處於領先位置——2014 年發布產品，2015 年每個月出貨量超過百萬隻，智能手錶的研發時間達到了 18 個月，此後公司產品線開始主打運動智能手錶。黃汪表示接下來這兩年，在智能手環領域將超越一些主流智能穿戴廠商。

至於價格因素對華米智能穿戴產品銷量領先這一結果有何影響的問題，黃汪表示公司內部定義了產品的功能和針對人群，做好定義後，在小米品牌和渠道加持的情況下，大概能拿下 300 萬隻，不過沒有想到能達到 3000 萬這一級別。

除了廠商外，提到做渠道、海外市場，近兩年中國有一個風口是移動出海，而前一段時間硬體出海成為大家比較關心的問題。越來越多的創業者想拓展海外市場，黃汪提出了幾點建議：

我們認為應該先抓住中國，但凡能非常好的佔領中國市場，在全球都不會太差。中國消費者是全球範圍內最挑剔的消費者，想要東西好，也要價錢便宜。過去十幾年裡，中國消費者看到的小東西太多了，我們看到另一個路徑，我們能否在專業細分領域滿足歐美消費者付得起很高的價錢，做高價值的東西。

回到智能穿戴與人工智慧的話題，黃汪表示智能手環是唯一一個能在 24 小時零距離貼在我們的皮膚上的產品，後者本質上是人體 ID，它還是人體數據挖掘機，24 小時挖掘人體數據。這樣的品類在未來不可能被手機取代，手機不可能不斷挖掘你身體上的數據。

黃汪認為智能手環的獨特價值在於對健康醫療數據的收集。華米在米動健康手環里內置了醫院心電圖 ECG 晶元，採集人體心電方面的數據，通過 ECG 做生物特徵識別，再運用深度學習做疾病篩查，最後可以讓醫生醫生判斷用戶是否有發病特徵或徵兆。

在看心電圖這件事上，許多醫生未必能抓到裡面所有的問題，通過深度學習的方法可以讓醫生髮現更多被忽略的問題，不過這些心電圖數據量會很大。黃汪表示米動手環銷售一周後，後台雲端有 50 萬份關於用戶心電圖的數據，而在之後數據量劇增，所以華米一直在做演算法優化。

還有一些有意思的問題，動點科技為各位好奇的朋友整理如下：

Q = 動點科技

黃 = 黃汪

Q：有一些可穿戴的廠商，包括國際上的，他們發現做 to C（消費者）不太好的時候，他們會考慮做 to B（商業），華米有這方面的做法嗎？

黃：我們做不了那麼細的事情，我認為這是其他創業公司有機會做的，而且在小的垂直細分領域做得更專業、更垂直。

Q：您如何看待新鮮度的現象，可能用戶買了只戴一個星期？

黃：我們調研市場後，很多用戶用了一個禮拜就扔了，有的用戶堅持了三個禮拜。我們訪問的堅持戴了三個月的用戶，為什麼他能堅持？他說太貴了，捨不得扔。我們做第一代手環時做了一件很重要的事，一個手環的待機時間是一個月，更多的用戶實際使用是一個月甚至兩個月，讓用戶不用每天為一個手環充電。當你戴了兩三個月後，你不用這個東西，再讓你充一次電，用戶是能接受的。

Q：有人覺得華米小米手環的性價比是一個優勢，也是他們選擇這個產品的初衷。像 Apple 的可穿戴，他們也情有獨鍾。從銷量上，華米更勝一籌。您如何看待金錢上的總收入？

黃：我們認為手環產品僅僅是一個硬體，比如 MP3，當然拼營收，賣多少、盈利多少。如果你把它當做獲取用戶數據。你不應該關心營收，而是關心多少用戶能夠一直戴下去，黏性多強，這個東西的價值在哪裡，背後的價值是硬體只是我獲取用戶的方式，順便賺一些錢。我們一直不虧本，一直在賺錢。我認為這不是可穿戴最重要的事，而是後面對用戶帶來的價值。

Q：既然您提到錢，我記得去年華米尋求新的融資，像這種傳言有證實嗎？如何看待華米是獨角獸這一問題？

黃：我們花了三年時間跑完第一階段，第一階段跑到 3000 萬的量，我們有超過 1000 萬活躍用戶，他們一直在貢獻數據。我們公司獲得的價值是這一部分，甚至不是 3000 萬，而是 1000 萬活躍的部分。這 1000 萬的活躍，我們以後有更多的硬體銷售。第二階段是華米的數據價值，我們如何挖掘這個價值。

Q：可穿戴產品的功能現在相對簡單，人工智慧進駐後，將來的玩法會集中在哪些方面？

黃：作為 deep learning（深度學習）在智能硬體里，大家都在看。更貼近智能可穿戴的東西，可能醫療健康領域是第一個切入點，接下來的是人的行為分析。所有做 deep learning 必須先有數據，而且是有標籤的數據。你賣一個智能手環，只賣了 10 萬隻或者幾十萬隻，活躍用戶數量很少，如果要做 deep learning 是沒戲的。（這就是）為什麼我們過去三年一直在跑數量和活躍度。

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