网盘大战没有胜者,只有剩者

随着社交应用网站的崛起和个人硬件存储的进步,网盘服务面临着前所未有的挑战。本文探讨了网盘服务所面临的三大问题:一是社交应用的替代效应;二是个人硬件存储的便捷性;三是政策和版权的限制。

115网盘日前突然宣布不再提供对外分享业务,虽然依然提供云存储服务,用户数量还是受到极大影响,如此发展下去很可能成为第一个从对手越来越多的网盘大战中退出的种子选手,不过其他的与其沾沾自喜不如还是兔死狐悲的考虑未来,无论是在什么平台,网盘类服务,没有谁能成为真正意义上的胜利者独霸一方。

会这么说主要是网盘服务面对着很多问题:

社交应用网站抢饭吃

对于用户来说,能抓老鼠的,就是好猫,甚至不是猫也没所谓,网盘也一样,对用户来说,只是要把文件保存或分享而已,现在的应用及网站社交性都在越来越强,很多也支持这些存储服务。照片可以用Instagram,文档可以用Evernote,视频音乐,也有各自其他能支持观看,搜索,下载,分享一条龙服务的应用及网站,虽然在文件类型上多有限制,不过这类社交服务在操作上要比网盘要简单快捷一些。

前浪硬件储存没退潮

云存储比硬件存储的优势,在于它的便利,不过在文件大小急速增长而网速并没有同步增长的这个时代,这个优势并没有造成决定性的优势,考虑到20M以上的文件上传速度往往都要十分钟以上,面对这些情况下小编都宁愿选择通过传统的硬件储存方式保存。而且现在手机的硬盘不小,还有一些如文件速递,手机助手等软件,让设备间的文件传输变得更加便利。

政策和版权的限制

不得不说,天朝是一个神奇的国度,政策和版权的限制存在与否,常常是一个像薛定谔的猫的生死问题一样难以确认的问题,让已经被软硬兼施的夹攻的云存储市场增加了存活的难度,而在有限的空间下,让网盘仅能能支持有限的功能及上传的文件类型,这样的网盘连能否生存下去也成问题,更别说战胜对手。

所以在这个大环境下,国内网盘的发展,最后也许只会剩下一些腾讯,新浪,华为等推出的服务,不过对于他们来说,这些网盘的价值其实也只是一个便民的附属功能,也没办法指望这个网盘战胜其他对手独占大部分的市场,也没有真正意义上的胜者。

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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