百度硬件--战略与硬伤

百度通过小度系列硬件产品及bulife健康平台收集用户数据,旨在丰富其云端数据资源。然而,百度账号的普及率不高及对第三方合作伙伴的支持不足成为其发展智能硬件的重要障碍。

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百度硬件策略发力,执行力是硬伤

 

小度三件:路由  wifi  摄影机及电视棒等

bulife健康平台

 

在互联网时代,数据就是王道,大数据挖掘和交互分析,对于一家搜索引擎公司来说非常有价值。百度策略就是多渠道获取数据,硬件作为触角,将各个角度的数据吸引到云服务中,此时,百度主要是依赖pc端,在智能手机平台上,百度也一直在努力找到自己的位置。在这样的背景下,智能硬件对于百度的重要性不言而喻。

 

小度的目标:通过与第三方公司合作,百度在传统硬件产品中,植入了互联网服务,特别是百度云的产品。 小度产品线承担的任务,就是尽快把用户规模做起来,让百度账号活跃起来。

dulife平台:是百度云旗下专注于提供人体健康服务的可穿戴设备品牌。   深度整合了百度云服务,包括健康数据存储、分析、处理,展现以及为用户定制所需的健康云服务。

 

执行力欠缺:

小度没有亮点,性价比拼不过360和小米。

智能硬件产品,只使用百度账号。百度计划得很好,这样就能方便用户把不同产品上的数据统一同步到百度云中,但它却忽略了百度账号对用户体验的破坏。因为没有多少人拥有一个百度账号,QQ账号、微博账号都比百度账号的普及程度高很多,且更为活跃。用户需要重新注册一个账号才能开始使用产品,这其实增加了用户使用产品的成本。在这方面,第三方合作伙伴,对此并不满意。但更重要的是,这些合作伙伴最想得到的百度资源——流量——并不能够迅速落实到位。 百度向合作伙伴承诺了包括营销、流量等资源。但由于庞大的百度各部门之间的沟通、协作等原因,流量资源迟迟不能到位。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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