欧德蒙成立于2014年1月，致力于打造针对中老年人的健康风险感知设备和人工智能软件。创始人杨术将欧德蒙定位为健康风险感知的公司，主要面向中老年人群，通过硬件持续监测，建立不同场景、不同病种的风险模型，及时提醒用户风险发生的可能性，并提供风险发生之后呼叫及后续的健康管理服务，简单就是三部曲，监测获取数据---建模分析潜在风险特征---提供风险提醒和后续健康管理服务。这个链条对于一家初创型公司来说，由于市场开阔，要做的事情已经足够的多。

投融资情况如下，创业早期获得北软天使和英诺天使种子轮，2015年5月获得源码资本天使轮，2016年5月获得星河互联和凯盈资本A轮数千万人民币。

杨术瞄准这块市场的原因是三个：第一，蓝海市场，年增速30%以上，第二，服务产品空白，国内并没有一家公司能够提供面向中老年群体完整的产品链条，第三，健康风险感知服务比健康管理服务更为刚需，所以，跳进空白市场，并且通过模式创新，尽快占领市场，是欧德蒙的头等大事。

详细叙述健康风险感知服务与健康管理服务的区分，健康风险感知服务，目标人群是术后康复人群和中老年健康高危人群，服务类型包括：摔倒警报服务、位置提醒服务、心律异常警报服务、癫痫、过度疲劳服务，收费模式是面向使用群体按照设备使用费+服务费形式。据悉，目前风险感知服务的市场规模全球是800亿美金左右，其中北美地区占比40%、亚太地区占比30%、欧洲20%、其他10%。

而健康管理服务是面向用户提供关于健康的服务型产品，包括体检、养生、保险、医药、养老等服务，中国提供这些健康管理服务的机构通常包括：体检机构、中医养生机构、健康保险公司、社康中心、医院（慢病科、体检科及理疗科室），国人预防意识比较差，很多都是病重求医，而且健康管理服务频次低，行业的痛点摆在眼前，连接需求与供给能产生巨大的价值。

那么突破口在哪里呢？

健康管理服务机构要了解客户，才能推送服务，了解用户持续性的身体数据成为打开需求关键的一环，而获取用户身体数据从传感器开始，传感器种类包括心电、脉搏、血压、血糖、血氧、心率、皮肤电、地理位置等，各色各样的传感器构成健康物联，健康管理服务机构往往愿意投入接近10%的预算到IOT的建设上，目的就是为了持续性获取用户身体数据。

当然，也不是所有健康管理服务机构有能力做这块的投入建设，国内的市场仍处于消费者自我认知需求为动力，主动购买手环、血压计、心电带等硬件产品，并提供相应的身体数据，然而靠消费者主动认知，这个健康物联构建得太被动，太慢，太零散了。

从欧美经验观瞻，国内健康硬件传感产品最大的买单方可能是健康管理机构，当健康管理机构推动利用传感器改善用户服务以及提高管理效率的时候，所获得的数据将反哺到精准获客和营收，现在欧德蒙在筹备新一轮融资，同时也在寻求产业投资的资源，一起培育市场，一起将蛋糕做大。

杨术如此看好中老年人群的风险感知市场，背后是一些数据支撑，①中国的人口数量超过北美和欧洲人口总和，中国地区将有800亿的市场规模，②截止目前，中国超过美国平均收入水平人群数量已经达到万，超过日本平均收入水平人群数量已经达到8000万-1亿，健康管理和风险警报市场将进入高速发展期，③中国人口老龄化在加快。

欧德蒙的商业模式是硬件获取数据、软件承载客户服务、云端提供算法产品。

欧德蒙目前有三类健康风险感知传感硬件模块，面向人体的不同部位，包括胸部、腕部和外部。通过集成这些—爱因斯坦模块，可以产生不同的产品形态，用来监测人体的生理数据。目前，已量产出货的产品形态包括心电带，手环和血压计，单月出货量10万件。既有模块售卖给品牌商、渠道商、集成商做OEM贴牌，也有自建品牌“迅智”出售成品。

现阶段运营品牌主要是为了强化公司的知名度，而硬件作为数据入口的“API”，主要依靠模块起量。据悉，欧德蒙85%是模块出售，15%是自有品牌出售，另一方面，杨术认为，硬件毛利薄，竞争激烈，能养活团队，但不一定能扩大盈利规模，基于数据和算法，打造面向中老年人群的产品，这才是核心。

对于只为出货量而做模块的厂商，杨术属于高维打低维，降维攻击。

杨术希望以传感器为中心，持续获得数据，并监测用户的健康风险，评估其健康情况，集中有限的资源，围绕人体有限监护位置（腕、胸、外部），不断迭代模块与产品，并升级算法，打造面向不同场景、不同需求的产品。

在算法层面，通过结合多维度的数据（基于心电带、手环、血压计），发现并构建不同潜在风险，潜在病种的模型，将模型集合到APP服务或者对外产品输出，由于数据维度足够多，可以结合到病种（摔倒检测、过劳检测、癫痫、心脏骤停检测、心脏异常风险检测等）也更多了。

杨术将上述的能力结合在一个叫“积木云”的产品中，

现在已经更新到2.0版本，公司所出售的模块和产品均与积木云相连，在云端利用AI算法为用户提供智能风险感知服务。利用算法是为了更好的感知，而感知之后，用户通过与积木云搭配的APP，可以收到各种关于健康管理服务的推荐。杨术相信，大数据刻画用户的健康情况，并精准计算健康风险并推荐针对性的管理服务产品，这种精准匹配能力将成为欧德蒙最具期待的营收模块。但所有的前提都建立在前端的传感器模块销量持续稳定增速的基础上。

这家企业TO B To C的特征很显著，通过传感器（手环、心电带、血压计）获取用户数据使用权限，根据数据调优算法，最终推荐符合用户需求的健康管理产品，这种TO B To C的模式最大的发力点仍然在用户获取方面，因为只有用户获取，才能获得数据，只有用户留存，才能推送产品，缺一不可，所以用户和产品的运维显得非常重要。

现在的商业模式是不断优化和探索后的结果，团队创始人杨术和明中行同样是清华大学计人人喊打！多么忙不重要算机系博士，由于家人有心脏病未能及时发现和救治，导致瘫痪，杨术希望通过所学专业能够提早发现或者及时救治，挽救损失。项目早期，杨术尝试通过身体数据构建风险管理的模型，后面发现没有数据，所以做通过SaaS方式收集各家硬件传感器的数据，但是又发现各家数据参差不齐，所以自己做标准模块输出，为的是数据能够标准化。

数据的维度有脉搏数据、心电数据、血压数据和血糖数据、皮肤电数据和用户的物理信息，包括运动、方向、旋转、海拔数据等，挑选其中两个或者多个，构建模型判断风险，例如通过心电和心率的同步数据可以推测用户心脏异常或者心脏骤停风险的。以往是基于单一数据维度进行分析，例如摔倒判断是通过海拔数据变化去判断，而现在可以多维度的数据去判断，例如：摔倒之后会很紧张，心率跳动会变得异常。从而提高了判断的准确度。

杨术认为欧德蒙的壁垒在于迅速积累数据并优化算法模型，另一方面，既然是面向C端的产品，那么连接好风险发生后的健康管理服务机构，及时提供优质的服务也是很重要的一环。

目前欧德蒙在营收上主要是两个模块，第一，靠硬件模块售卖获取营收，第二，靠健康风险感知服务获取营收，在未来，针对健康管理机构、养老机构、保险公司、或者药厂等服务提供者收费。而杨术规划，今年公司能实现盈亏平衡。

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