身在保险界【三十四】

身在保险界【三十四】
2010年07月16日
   08年元月份我的业务做得很不错,风云部整体做的也不错。一年之际在于春,良好的开头让我看到了团队发展的态势,也让我对自己和团队充满了希望。团队18个人几乎全员开单,几个绩优的经理都上了相当不错的保费,一切都在良性发展。
  由于正值开门红战役中,各种企划案奖励也相当丰厚。所谓的重金奖励之下,必有业绩出现,本部整体做的也很好,当时B人寿保险公司元月份也在我们所在的这个城市创造了一个奇迹。 那就当同业很多业务员为每个月上不了3000元保费而发愁的时候,B人寿保险公司的业务员已经用人均3000多元的收入在业界称雄。要说保险这个行业确实是不错的,在这个人均收入并不是很高的城市中,公司业务员的收入已经属于上等了。
  但是并不是所有的月份业务员的收入都是如此之高。也只有在有新险种上市的时候或者是有老险种停售的时候,要么就是靠门红的时候,再不就是年底业务冲刺的时候,在这些月份保费都会疯狂增长,当然业务员的收入也会大幅度提升。
  在元月份我达到了三星资格,要想加盟三星论坛,那么就必须在二月份三月份都达成三星,只有这样才能够参加三个月以此的旅游学习。三星是一个季度算一次,自然月第一个月必须是三星会员。很多时候人都要有个追求的标准,不然就会迷失方向,在B人寿保险公司中,只要你一个月是三星,那么公司的内勤就会在第二个月追踪你继续努力,连续两个月是三星会员的,第三个月追踪起来就容易得多了。
  二月份是春节。公司提出的阶段口号是:假日经营弯道领跑。这一点B人寿保险公司做的很不错,也是过年过节,公司也是制定企划案,业务员也都会利用公司的一些奖励拜访客户,往往也能收到不错的效果,我在这个月份依旧达成了三星目标任务,这为我第一季度参加三星论坛打下了夯实的基础。
  三月份做的也很不错,在季度月完成了三星任务,终于第一次成为了B人寿保险公司的三星初级会员,当时市区本部100多号业务员,也不过只有13个人达成季度三星,会同郊县机构的三星会员可以在四月份到九朝古都洛阳,参加08年第一期的三星论坛。
  当时机构的老总还在,机构老总是一个很有亲和力的男领导,主抓公司全面的工作,很多人都愿意在他的手下工作,有时候一个人的个人魅力是很重要的,但是机构副总是个女的,当年他们是一起从A人寿保险公司跳槽出来的,一起来把本市的B人寿创建起来的,在公司一般都是副总说了算。当时的个险部经理也是一个很有个性的老保险人,现在的他已经成为了副总,也就是这个人给我说了很多像话但是不是话的言语,让我很多时候都在反省自己。
  每次看见机构老总,他总是带着感染人的笑容,我想成功的男人都有其值得学习的一面,在他的身上让我学习到一种淡定的态度,不管发生什么事情,多大的事情,他都能淡定的面对并不慌不忙的处理,后来在C人寿保险公司的一位副总身上也学到了这样的一种方法,很多业务员都以在这个老总手下工作而自豪着。
  也正是由于机构老总的个人魅力存在,很多同业的精英都选择来到B人寿工作,但是也有很多同业的从事过保险的人,因为机构副总的存在而不来B人寿公司,还有的在这里工作一点时间都选择离开,很多时候我总是在想,都是机构老总,为什么有的领导得到业务员得到同行的认可,让人一提起来就是赞赏,而有的领导让人一提起来就是唾骂。
  当时的机构老总会在过年过节的时候,给业务经理以及业务员都会送上节日的实质性的一些东西,比方会在端午节为业务员送上粽子,会在八月十五为业务员送上月饼,因为他知道公司的业绩是靠业务员们来打拼的。而后来的老总们就不是这样了,他们认为业务员做什么都是为自己做的,与公司没有多大关系,但是他们恰恰忘记了,水可载舟亦可覆舟的道理,以至于后来到本地区的B人寿保险公司的业绩一直下滑。
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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