顺势而为 ， 驾“云”出海 让我们先看几个成功实现全球化布局的企业故事 。
当洞悉到消费者对智能家居安防产品附加服务的需求后 ， 不少品牌针对产品的附加服务加以布局 ， Arlo 就是其中的一员 。 Arlo是一家家庭自动化公司 ， 产品主要包括可视门铃、监控摄像头等 。 真正给用户带来价值的是硬件背后的解决方案 ， Arlo 为消费者提供了3种附加服务的套餐（No plan / Premier / Elite） 。 Arlo Smart 服务是构建在Amazon SageMaker机器学习平台上的一项结合云端及机器学习的智能化服务 。 SageMaker能够提供快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型的全球能力 ， 消除了在机器学习过程中的每个步骤的繁重工作 ， 让Arlo能够轻松地构建高质量算法模型实现AI服务 。

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打破传统硬件厂商的业务模式 ， 用AI服务助力业务创新 ， Arlo的AI服务模型上线订阅服务后受到了用户的欢迎 ， 订阅用户超过50万 ， 增长超过200% ， 预计2022年达到100万 ， 订阅收入远远超过硬件带来的收入 。
另一个案例来自于Bosma ， 一款具有广角镜头和夜视功能的主性能摄像机可以清晰地记录拍摄到的场景 ， 但真正能让这些影像产生价值的则是AI 。 一家硬件企业 ， 软件与服务并不是它的长项 ， 这时就需要借助合作伙伴的能力 。 Amazon Rekognition服务能够帮 Bosma 打造复合模型 ， 开箱即用 ， 按调用次数付费 ， 而且识别准确率高 ， 人脸库庞大 ， 支持多肤色人种识别 ， 捕捉距离６米 ， 自定义标签和2000万比对库 。 当有了AI服务的加持 ， Bosma就从一个冷冰冰的摄像头变成了贴心的智能家居服务 ， 首发众筹实现17万美元的好业绩 ， 并且快速在全球上线 。
Ring的硬件是一款智能门铃 ， 之所以受到用户的喜欢是门铃背后的一款名为 “Neighbors” 的 App 。 Neighbors 不仅提供了 Ring 消费者分享使用经验和 UCG 素材的平台 ， 还提供了社区实时安防信息提醒实时预防了社区犯罪 ， 以及社区互助 ， 这些功能的实现增加了消费者的对品牌的依赖 。 通过这些功能的实现 ， Neighbors 强调了品牌 “Safety” 属性的同时 ， 借助在 App 平台建立起的品牌社区 ， 实现了品牌对消费者的运营 ， 增加了消费者对品牌的粘性 。
Neighbors的成功 ， 得益于亚马逊全球业务体系的支持 。 亚马逊云科技全球覆盖的基础设施 ， 为Neighbors提供云端稳定安全的云端用户体验 。 不仅如此 ， 与亚马逊Alexa语音平台的整合方案 ， 将部分产品与Echo Show、Fire TV设备相连接 ， 让家庭安全变得更简单方便 。
这几个案例之所以成功 ， 都是顺势而为 ， 给行业带来三点启发：
第一 ， 类似Arlo提供的这类服务有个统一的称呼 —— VSaaS (Video Surveillance as a Service) ， 即“视频监控即服务” 。 VSaaS是一种完全在云端操作的网络托管无线安全系统 ， 允许消费者远程存储、管理、记录和监测监控录像 。 这种模式要成功 ， 首先要选择一家具有很强全球云能力合作伙伴 ， 这样才能快速完成业务的全球布局 。
第二 ， 是要选择适合的AI技术 。 比如Arlo 智能摄像头 ， 借助亚马逊云科技 Amazon SageMaker的AI能力能为用户提供人脸识别、车辆检测、动物检测等需要的机器学习模型和算法服务 ， 全面提升核心竞争力 。 服务的利润远远高于硬件本身 ， Arlo借此实现了商业模式的颠覆 。 再比如Amazon Rekognition给Bosma带来了巨大的增值 ， 从一个高性能摄像头成为智能家居服务提供商 。
第三 ， 选择合作伙伴最好是一个“全能”选手 。 比如Ring依托于亚马逊全球业务体系 ， 不仅借助了其公有云的全球化能力、AI的先进技术 ， 还与其Alexa、Echo Show、Fire TV等多个技术与产品打通 ， 顺利融入到智能家庭的大体系中 。