继BAT之后 第四大巨头是谁

中国互联网三大巨头百度、腾讯、阿里占据主导地位,但京东、360、小米等公司在电商、安全、搜索、浏览器、游戏等领域表现出色,展现出成为下一个巨头的潜力。

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摘要:中国互联网三大巨头的位置,毫无疑问是属于百度腾讯阿里的,但在它们之后,哪家公司能进巨头之列?京东布局不错,走亚马逊路线;360同时占据传统和移动互联网两大领域入口;小米软硬整合,生态系统完整。

很多人说互联网是个江湖,江湖变幻莫测,风起云涌,永远充满不确定性,在这种不确定性中,有人成长起来后就一直屹立不倒,有人运筹帷幄,异军突起。中国互联网三大巨头的位置,毫无疑问是属于百度腾讯阿里的,但在它们之后,哪家公司能进巨头之列?现在呼声最高的应该是京东、360以及小米。



京东

京东不是中国第一家做B2C的公司,但绝对是执行力最强,京东有电子商务、物流体系和云计算三大战略支撑。在京东将战略定位为以技术为驱动,以电商业务为核心,一开始就是走的亚马逊的路子。电商上采取低价措施获取用户,建立物流体系,使之成为电商用户体验和利润控制的一部分。

目前来看,京东的物流体系确实很给力,京东的快已经深入人心,很好的发挥了地区仓的优势,211服务也让用户感知到这种快。且云计算也是企业的核心,如果京东技术给力,那么也是抓住一个大好机遇。电商方面,根据中国电子商务研究中心最新发布的《2012年度中国B2C电子商务市场调查报告》,预计2013中国B2C网上零售市场规模将达6500亿元,在这个板块上,据2012年上半年的统计,排名第一的仍旧是淘宝天猫占51.3%,京东占21.9%,亚马逊中国则为3.4%,如此算下来,排除一些不稳定因素,京东2013年的营业额基本上可以实现700亿元的营业目标。虽然京东现在毛利率相当低,也因为扩建产品线和增加人力资源而处于亏损状态,但亚马逊也是这么熬过来的。现在看来只是铺路的一个阶段,增加种类,扩大服务地区范围,且不论京东现在是否挣钱,从布局和前景来看,确实有一览众山小的气势。

但现在的情况是,京东的云服务会有多少人用?国外有亚马逊云服务,历史比它早,用户人群广,价格便宜,国内也有阿里云、盛大云。现阶段还看不到京东云的未来。在电子商务上,京东一向以低价作为卖点,然而这种低价也让许多供应商与京东的关系紧张,有供货商曾控诉京东把成本转嫁给了供货商,如果与他们的关系不和谐,那么业务开展也会艰难。

且它和亚马逊还不一样,亚马逊在与公司的竞争中,如果打不倒对方就买下对方,其互联网神话从1998年收购IMDb.COM开始,到2004年收购卓越,再到2009年以9.28亿美元的天价收购Zappos开拓网络鞋店,以及电子商务公司Quidsi等,这种模式的公司一定要有PE持续的输血能力,需要有投资人的信任。

但是看看京东这两年的融资情况,京东四轮融资的金额分别是1000万美元、2100万美元、15亿美元以及7亿美元,最后一轮融资较上一轮在下降,虽然有传言称,京东现在估值150亿美元,但现在京东在投资人眼里也存在巨大分歧。

然后是领导人的个人魅力。一家卓越的公司,一定有一位个性鲜明,有强大个人魅力的领导人,微软有盖茨,苹果有乔布斯,亚马逊有贝佐斯。刘强东确实个性鲜明,但与电商之间的恶性竞争,多少让他的自我形象和京东的形象在消费者心中打了一个折扣。

360

还是那句话,看公司一定看创始人、领导人或者公司的灵魂人物,毕竟事在人为。周鸿祎是个打不败的小强,永远充满能量。在CIC上,张朝阳说,周鸿祎是耐得住寂寞的人,他有一种强烈的危机意识,在做3721之前,周鸿祎就一直在考虑入口这个问题。最开始说门户是入口,后来觉得搜索才是,搜索之后又觉得浏览器才是,后来才觉得,在这些之上的软件才是。无论对哪一块的争夺,无不透露出周氏的颠覆式创新手段。周鸿祎曾说,颠覆创新其实不是说你要发明一个东西,而是微创新,要与巨头反其道而行,抓住他的某个痛点去猛打。周鸿祎本人确实备受争议,但不可否认他的商业头脑。

360的极大支柱都考虑到入口,安全卫士、浏览器、导航、游戏平台、搜索,无不透露出360的野心。可以说全都是入口,并且这些入口是相互打通的。且同时踩着传统和移动互联网。浏览器之前以Google作为默认搜索引擎,现在整合360搜索,该业务从2012年8月上线到今年6月,市场份额从0上升到16.1%,其中有82%都来自于自家浏览器和导航。且360浏览器对广告收入和游戏收入也功不可没,2013年一季度360在线广告业务收入同比增近40%,在线游戏收入同比增119%。在运筹帷幄多年以后,360确实拿到了它想要的东西。战略上,360的手机卫士和浏览器是绝对的核心,收入则主要靠游戏和导航。

360的成长之路,一直都透着颠覆式创新。做安全,人家收费,他免费,并且也成了一个软件分发渠道。做搜索,人家发虚假广告,他就抓住这点往死里打,宣扬不做虚假广告,被欺骗有赔偿云云,狂轰滥炸之下,市场份额也仅次于百度。感觉百度那只巨兽被打得有些无力还击。从百度的反应来看,现在甚至有些畏惧这个对手,360在移动端有手机卫士,百度就要花19亿美元买下91无线,占据移动互联网入口。

卧薪尝胆多年之后,360终于满血复活。在安全、搜索、浏览器这些入口都占据优势地位。虽然现在估值约70亿美元,但未来的潜力是巨大的。

小米

拍电影的有个王慢慢,做互联网的有个雷慢慢。雷军的慢不是做事拖拉,而是如傅盛所言,他是谋定而后动式的慢,是一个有着全局化战略观的人。雷军一开始的移动互联网战略就是铁人三项,即硬件、软件、互联网。从低价的小米硬件来看,硬件只是一个承载,小米是想走苹果的路线,最终会打造一个完整的生态系统,而MIUI则扮演关键角色。

在CIC上,雷军称从去年 9 月份 MIUI 开始布局系统生态,到今年 4 月份V5版本出来,各个产业链已经很完善,包括应用商店、游戏中心、云服务、安全软件、音乐、视频、读书、浏览器等。凭借低价硬件获得大量用户之后,9大服务得以落地。加上在智能电视上的布局,小米在下很大一盘棋。

小米从2010年才开始做,到现在估值已经高达90亿美金,虽然大部分来自于硬件,但其软件中,来自应用商店、游戏中心的盈利能力也逐步显现,还有来自雷军系兄弟公司的软件支持。现在逻辑理顺,路已铺平,即将起飞。

总结

那么新浪和搜狐呢?很显然,新浪最有竞争力的产品微博已沦为阿里的附属,而搜狐最主要的还是媒体角色,最有希望就是这几家,但到底谁会带领各自的公司闯入第四?个人觉得未来还是软硬整合的天下,都在通过硬件去套住用户,从而锁住内容的分发,苹果的软硬整合自不必说,Google收购摩托罗拉并推Google眼镜;微软做移动设备;Amazon有Kindle Fire和阅读器。如此看来,结果显而易见。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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