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在之前的课程里面,我们一直都说要进行案例化的学习,但是考虑不少学习者,基础知识基本是从0开始的,所以我们特别花了好几节课来讲一些基础的电路知识,那么从这节课开始,我们将真正以案例为线索来进行学习,以产品化的思维来学习物联网。如果前面的课程,大家有动手实践,或者通过直播与我们互动过的话,相信在后面的课程,大家会发现前面基础课程的重要性。
这节课呢,我们将围绕一个小产品来进行物联网的研发探讨并开展动手实践。我们选择的第一个案例呢,与植物栽培,因为大多数家庭都有养花养植物,学校宿舍里养一颗植物属于比较好实施的事情,没事牵着女朋友的手逛一逛花鸟市场,买两颗绿萝回来栽栽展示出顾家的姿态,没准可以打动另一半的心。而且植物栽培又可以引申到农业方面,很多同学都来自于农村,对土地有着特别的情感,而物联网在农业中也有着非常广泛的应用场景。
栽过花的小朋友一定有个困扰,就是浇水,因为花盆里的水分是有限的,天气干燥的情况下,很容易就缺水,导致植物死亡。我们可以用我们的知识和动手能力,来解决这个问题。
我们植物栽培的需求文档,第一个需求就是,解决忘记为植物浇水的问题。
脑回路正常的工程师,第一反应肯定是去淘宝找找有没有同品类的产品。去淘宝上搜一搜呢,我们自然能发现非常多的自动浇花器。所以如果我们仅仅是制作一个自动灌溉的玩意儿,除了给我们做案例练练手,实际上没有什么商业价值,这就不是我的风格了。
我们可以仔细观察,网上大多数的浇花器呢,原理都是基于定时,也就是到了固定时间就浇,那么我们知道这肯定是不够智能的,大棚里面也就罢了,万一是放到窗台,又下了雨呢,会不会把植物淹死。我们前面讲物联网电路基础课的时候,有提到传感器的概念,作为一个物联网工程师,我们应该敏锐的想到,我们应该是可以通过传感器感知到土壤的实时湿度的,通过判断这个值,来做是否灌溉的选择,应该更加智能一点了吧。所以我们产品需求的第二条,应该是,可以根据实际的土壤情况进行灌溉。
有了这两条,我们会发现我们将要做出来的产品,会比市面上的略微智能,这是商业的基础,如果想真的走向商业化呢,我们要注意两点,第一点是,我们产品的使用复杂程度,要低于市面上的同类产品,第二点是,我们产品的生产成本,必须要低于市面上的同类产品。要注意,这两条我说的都是低于,而不是不高于,关于这个细节的原因,我在后期产品思维的相关章节会解释给大家听。
当然市面上的产品我们要好好观察,因为他们将是我们非常好的借鉴对象,他们能做成今天这个样子,今天这个形态,一定是有试错的代价的,我们借鉴他们,就可以更多的减少试错。
一个可以根据土壤湿度进行智能灌溉的栽培助手,听起来好像不错,但作为专业级别的产品设计规划者,比如我,还是觉得价值度低了点。所以从专业的角度来考虑,从我个人经验来讲,我还可以给他赋予一些新的价值。计算机发展到今天呢,已经进入了通过数据集群积累行业经验的阶段,也就是大数据的概念,既然我们是做物联网,我们也完全可以通过传感器收集土壤信息,灌溉信息,植物信息等等,我们可以针对不同的植物品种进行汇总,数据挖掘,进而分析出对应的灌溉经验,比如通过数据统计和分析,我们可以知道什么频率浇水才会把绿萝这种喜欢水的植物浇死。而这种经验呢,完全不是基于个人感觉的,而是基于数字数据的,我们叫做数据经验,数据经验最大的好处,就是可以复制和遗传,我觉得我们这个应用案例可以朝这个方向发展。其实在国内很多行业,不同的公司,都在基于不同的领域进行不同场景的数据经验积累,比如东方国信啊,用友啊,东软啊等等上市公司,这也是很大的一个产业方向,这是我们做IT的应该保持关注的。
通过上面的分析呢,我们的需求文档呢,基本描绘了这样一个产品:
1.    能够根据土壤实际的湿度情况,合理的进行灌溉
2.    能够上传土壤的湿度情况,灌溉信息给服务器,通过服务器程序进行数据挖掘
3.    使用成本和生产成本,应该低于市面普遍水平
当然,一个具体的需求文档如果仅仅是这么三句话肯定不行,会被boss骂死的,还需要有大量的细节要求。而一个商业化的案例,光有技术也是不行的,还有大量的商业构架和成本效益分析,比如大数据的部分,其实我们积累的数字栽培经验,很难与成规模的大型农业自动化企业数据相提并论或者竞争,如果想赚钱,我们是不是可以把这个点往社交方面引呢。

 

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