智能手机进入战国时代!

随着智能手机市场的快速发展,传统手机厂商如诺基亚面临挑战,而新兴力量如苹果与谷歌正逐步改变市场格局。诺基亚虽仍占据市场份额第一,但利润大幅下滑;苹果凭借iPhone和AppStore模式获得成功;谷歌则通过开放的Android系统吸引众多厂商加入。

最近关于智能手机的报道、新闻特别多,我也来聊聊自己的看法,希望跟大家进行讨论和分享心得。当今已经进入智能手机的时代,并且各路厂商都盯住这个巨大的“蛋糕”,纷纷高举智能手机的旗子,恨不得成为智能手机的领头羊!首先让我们各路厂商官方的数据吧!

根据Gartner的估计,今年整体手机出货量将衰退10%,而智能手机出货量却将逆市增长28%,在从全球智能手机出货量来看,诺基亚仍然稳居榜首,接下来分别是RIM、苹果和代工了谷歌G1、G2、G3的宏达电子。然而,从市场份额来分析,后者在迅速增长,而诺基亚却步步下滑。例如,2009年第三季度,苹果公司净利润同比增长46.5%,iPhone在第三季度的销量已经达到了740万台,超过了去年全年的出货量。

一提到手机不得不说手机届的老大—诺基亚,我们将它视为“手机时代”的领导者,但是全球手机行业正在经历前所未有的巨大变化,固有的竞争格局已被打破,不再只是诺基亚、摩托罗拉、索尼爱立信这些老牌手机厂商的天下,而出现了更多非专业手机厂商的身影,苹果、谷歌、微软,这些来自于PC和互联网时代的王者,充分利用其自身领域累积的优势不断的占领智能手机市场并试图改变现有的手机格局。

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诺基亚——10月下旬,发布第三季度财报,出现了近10年来首次季度亏损,亏损数额高达5.59亿欧元,而去年同期还盈利10.6亿欧元。这一消息使其股价当天一度暴跌10.87%。今年1-9月,诺基亚的销售额同比减少24%,经营利润的下降幅度高达99%。其实诺基亚公司早就2004年就提出了开拓多媒体业务,也一直想将企业从手机公司向互联网公司转型,包括推出上网本等产品的推出。但是这次单纯从制造生产型企业转向互联网上消费服务市场,诺基亚在这个新的领域没有任何的优势继承,相反还会产生思想上的束缚。多年老大的惯性思维让诺基亚还没有意识到危险来的这么快,这么突然,使它失去了阻击竞争对手的最佳时机。就在诺基亚收购Symbian,不紧不慢地布局移动互联网时,苹果iPhone、谷歌Android横空出世,给这个产业带来了巨大的改变。不是说诺基亚一点机会都没有,毕竟现在市场占有率第一,特别在中国市场的优势还是比较明显。再通过最近一系列动作看出诺基亚在智能手机市场上的决心,推出N97抗衡iPhone,Symbian操作系统放弃高端手机领域转投Mameo。虽然错过了最好的时机,但这个沉睡的狮子已经惊醒,智能手机领域不会缺席老大诺基亚。

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iPhone——已经无需多说,一款跨时代的智能手机,一个开创手机软件销售新模式的App Store已经足够吸引众人的眼球。再看看最近联通引入iPhone的销售,虽然不如预期,但是一个已经销售2年的手机,国内水货市场达200多万台的前提下能做到这种销售量已经证明了iPhone的号召力!苹果从来不缺乏惊人的设计,超强的用户体验,它将PC的成功经验向手持设备转向,并且通过iPhone搞定运营商,通过App Store更好的为用户和开发者服务,这种收费模式足以支撑未来的利润稳定增长。但是有一个值得大家思考的问题,谁能通过一款手机占领整个市场喃?正是因为iPhone是一个全封闭的系统,虽然不断的升级、更新,但是用户的热情能维持多久?竞争对手的挑战对于iPhone有多大的影响,这些都需要用时间来检验。历史告诉我们不管是诺基亚、摩托罗拉的每款经典机型持续时间都不会超过几年!这个应该是苹果接下来需要思考的问题?

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Android——谷歌,这个主要靠广告赚钱的互联网企业,从操作系统、到应用程序,无一不以免费作为诱饵,吸引互联网用户。谷歌的目标是将互联网上的免费商业模式移植到手机上,这不亚于要通吃诺基亚的地盘。这个做法刚刚跟苹果相反,谷歌通过免费让更多的企业为它服务,创造共赢,通过最近的新闻已经逐步看出这种模式的效应,摩托罗拉、三星、索尼爱立信、多普达、htc、联想、华为、LG、戴尔、acer、海尔等等都已经或将要推出基于android系统的手机。从android的市场占有率也足以看出android的号召力,正是谷歌一直坚持的免费路线。谷歌的最终目的不是操作系统,而是占领移动互联网的广告市场。但是这种免费模式是否真正能为各大厂商、开发者带来价值,产生商业共生模式需要耐心观察,毕竟相对于手机操作系统android还只是一个新兵。

当然这里提到的智能手机不单单是上述3个,因为对于RIM、Windows Mobile等等不是太了解,所以只针对上述分析。智能手机时代已经受到来自于其他行业竞争者的进入,传统手机厂商、PC厂商、互联网厂商将会让未来的竞争态势更加扑朔迷离。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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