魔力象限领导者
瞻博网络荣膺 2024 年 Gartner® 室内定位服务魔力象限™ 领导者称号，已连续三年获此殊荣。瞻博网络在前瞻性和执行力方面再次获得 Gartner 的认可。
产品
瞻博网络 Mist 用户参与
主要功能
- 实施新的无线服务，例如室内导航和邻近消息
- 通过环境数据推动客户行为
- 根据用户位置触发 HVAC、安全摄像机和其他物联网设备
- 轻松引导员工使用可用资源，如会议室
- 与同事、家人和朋友共享位置信息
功能 + 优势
实时寻路
精度高达 1 米的实时寻路功能具备出色的逐向导航能力和亚秒级延迟，可以帮助您的员工、客人和客户到达他们想去的位置。
实时的邻近通知和警报
邻近通知和警报可让您在患者、顾客或客户到达现场时迎接他们。
您可使用无限的虚拟信标在任何地点创建推送通知，随时随地提供与环境相关的消息，以实现个性化的移动体验。
通过 SDK 获得全面可编程功能
瞻博网络 Mist 通过开放式 API 提供移动 SDK，可以实现全面自动化并与补充产品无缝集成。
通过网络洞察实现数字化转型
我们的用户参与服务包括的基本功能支持分析长达 30 天的数据，可以简化从整个企业的数据和分析中提取网络洞察的流程。
您可以每周查看重复访客（客户或员工）的时间表，然后合理协调您的支持资源或引入增强型高级服务。
资源中心
客户成功案例
借助 Mist AI 人工智能无线技术，退伍军人得到了妥善的照护。 美国退伍军人事务部下属的奥兰多退伍军人医疗中心 (VAMC) 是占地 65 英亩（合 120 万平方英尺）的崭新设施，为 40 多万名退伍军人提供医疗服务。作为先进的医疗中心，Orlando VAMC 不断寻找创新方式，利用科技为患者、来宾和员工提供优质体验。
查看其他案例
用户参与
用户参与云服务采用虚拟蓝牙 LE (vBLE) 阵列技术以及基于云的机器学习，有助于降低部署成本，并提高从寻路到基于位置的邻近通知等实时室内定位服务的准确性。
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高级分析
瞻博网络 Mist 高级分析服务是一种基于云的订阅服务，提供端到端网络可观察性，为 IT 和业务线用户提供独特的网络和位置洞察力。
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Wireless (Wi-Fi) Assurance
在 Mist AI 和机器学习的驱动下，瞻博网络 Mist Wireless Assurance 云服务可以自动进行故障排除和运维，令无线网络变得可预测、可靠且可衡量，并同时提供对用户服务级别近乎实时的可见性。
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瞻博网络为何能一马当先
如果您有需要增建网络，不妨看看这份有线和无线 LAN 比较指南。了解由 Mist AI 驱动的瞻博网络如何与 Cisco、Cisco Meraki 和 Aruba/Hewlett Packard Enterprise 一决高下。
了解 Mist AI 的实际运用
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瞻博网络 Mist 用户参与常见问题解答
什么是瞻博网络 Mist 用户参与？
瞻博网络 Mist 用户参与是一项基于订阅的云服务，能够实现高度精确的人员资产室内跟踪。该服务可用于以有意义的方式实现个人参与，例如帮助个人导航到目的地和/或针对个人提供近距离信息、广告和上下文服务。服务在瞻博网络接入点中融合基于标准的蓝牙® LE 和 Wi-Fi 技术，使参与平台能够发现每个用户的位置信息，用于决策和个人化信息发送。
瞻博网络 Mist 用户参与的工作原理是什么？
用户参与使用概率面而非三角定位的概念。客户端从瞻博网络 AP“听到”的 RF 信号越多，定位引擎用于生成概率面总和的接收信号强度指示器 (RSSI) 数据就越多。这种方法能够提供实时最佳定位精度，延迟达到亚秒级别。包含瞻博网络定位 SDK 的移动设备接收来自瞻博网络 AP 的 BLE 信号。然后，SDK 将移动信息发送到云端，瞻博网络 Mist 定位引擎在云端计算每个设备的 x、y 坐标并将其发回设备。这个过程会随用户移动和 RF 环境动态变化而持续进行。
谁应该部署瞻博网络 Mist 用户参与服务？
希望基于位置向客户提供增强体验的组织应使用用户参与室内定位服务。他们可以使用现有的瞻博网络接入点基础设施开始使用该服务，而无需部署任何新的硬件或叠加网络。
如何部署瞻博网络 Mist 用户参与？
您只需按每个 AP 订阅用户参与服务。
用户参与在跟踪资产和资源方面的准确度有多高？
这项服务利用我们的专利虚拟 BLE (vBLE) 信标/标签，可提供精准度达 1 到 3 米的定位。
客户是否可以同时使用用户参与和定位客户定义室内空间内的所有标记设备的瞻博网络 Mist 资产可见性服务？
是的，可以通过瞻博网络 Mist 仪表板中的控制同时启用这两种服务。
用户参与是否提供可编程性和集成选项？
瞻博网络 Mist 平台是 100% 可编程的，使用开放 API，可以实现全面自动化，并可与外部应用和补充产品无缝集成。这些 API 提供基于用户或外部事件调用操作的功能，而且可以使用云原生 Webhook 框架。
瞻博网络 Mist 如何利用机器学习提高定位精度？
瞻博网络 Mist 机器学习在不同的最终用户设备中运行，从中收集位置估算值，并根据输入检测 RF 特征，构建专门定制的路径损耗公式。我们的 AI 学习系统持续并自动调整路径损耗公式，以考虑到不同的设备并动态变化 RF 环境，从而使系统能够保持精确和获得最新位置信息。
《Gartner 室内定位服务魔力象限》，作者：Tim Zimmerman、Annette Zimmermann、Nick Jones，发布日期：2024 年 2 月 28 日
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