雷军说:别老拿苹果跟小米比 我们更像谷歌


小米科技及其创始人雷军很快被冠以“中国版苹果”和“中国版乔布斯”的称号,这里有部分原因是因为雷军喜欢在发布新型号的智能手机时喜欢穿黑颜色的圆领衫,在有着既简单又美观产品图片的舞台上踱步。并不出人意料的是,小米公司的业绩非常好。该公司生产的智能手机据说目前在中国出货已经超过了苹果的iPhone——有部分原因是要比iPhone更便宜。和其他中国智能手机的制造商一样,小米也在利用苹果销售决策所留下的市场空间,后者在这个人口平均收入水平无法负担起苹果的国家试图维持高价的销售策略。

这些来自中国的廉价智能机对于苹果、三星等其他“高端”厂商来说可能会是一个大问题。如果能用100美元买到一款很好的产品,那么没理由为一部手机花600美元,即使在发达国家也如此。这个星期,小米推出了一款新型号的智能手机“红米”,红颜色的,而且很漂亮。预售745万台,据说90秒钟销售一空。这款手机也有很多苹果的痕迹。

但是雷军对于将小米和苹果相提并论这一点并不感到高兴。本周路透社记者在北京采访了他,雷军表示,小米更像谷歌和亚马逊。对话如下:

雷军:“我们实际上是一家互联网公司。我们已经有了移动手机硬件的业务,并且希望将这个业务并入互联网平台上面。一旦成功,我们就能赚更多的钱。”

路透社:“你怎么能说自己是互联网公司呢?你们可是在卖移动电话啊。”

雷军:“好吧,我想反问你,什么才是互联网公司?互联网代表了一种先进的思考方式。凡是能够做到这一点的公司都有巨大的竞争优势。如今我们已经是中国第三大电商企业,而且我们已经打造了一个非常非常庞大的移动互联网平台。我们有许多移动应用。我们基于安卓操作系统设计了MIUI固件,这是一个非常强大的系统。人们不太明白。移动手机只是一个载体。微软曾经在把Windows操作系统刻在CD放在盒子里卖,这是不是说微软是一家做纸盒子的公司呢?盒子和CD只是载体。如果人们不明白这一点,他们就不会明白小米是怎样的一家公司。”

路透社:“目前的情况如何?你们的盈利状况怎样?这个生态系统有多大?”

雷军:“我们只是从去年九月份才开始的。我们的月度营收刚刚超过了320万美元,但是明年末这一数字应该会在2100万到2400万美元之间。这只是我们互联网生态系统部分的营收,也就是来自市场、游戏中心和许多其他不同的在线业务。”

路透社:“当人们把小米称作中国的苹果时,你怎么看?你是否欣赏或采用了苹果的策略、或者苹果策略的某些因素?”

雷军:“小米与苹果是两个彻底不同的公司。如果你真的理解小米,我敢保证有一天你会真的理解苹果与小米完全不同。我真的不喜欢回答小米是不是中国的苹果这样的问题。我认为核心问题是人们不理解小米。最主要的差异在于,是互联网造就了小米,而苹果,其设计非常简单,不管用户是谁,它只提供一种解决方案。它几乎不可能去满足用户个性化的需求。但是小米的系统是可以随每个人而变的,数千设计师创建了各种功能、外观与解决方案。”

路透社:“但是特别是很多外国媒体会把你跟苹果比。”


雷军:“苹果当然是一个巨成功的公司。我无意将小米与它比较。但如果人们非要将小米与某家外国公司比的话,你可说它有点像苹果,但是它更像亚马逊,也带有一些谷歌的特质。将这三家公司合一块儿,可能更容易清晰地理解何为小米。小米卖移动电话就像亚马逊卖Kindle一样。所以你可以理解为什么我们要将它卖得这么便宜。”









内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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