MSN中国,放眼望3年

微软宣布停止全球范围内的MSN服务,并将其业务并入Skype。此决定背后涉及中国市场特殊性及Skype与MSN的整合趋势。文章详细分析了MSN在中国市场的发展困境与Skype的优势,预测了整合后的方向及对中国市场的可能影响。

微软公司11月7日宣布,MSN服务(大陆以外地区)将在2013年第一季度停止使用,业务并入Skype之中。消息一出,各界人士反响不一,有惋惜的,有不舍的,有抱怨的……从用户的反应来看,MSN走向没落是必然的,因为它的用户体验的确不大好。

一、MSN为什么独守中国

7日,何玺在MSN中国北京总部见到了MSN中国总经理刘振宇。用刘的话来说“这是由于中国市场的特殊性”。刘没有具体说有什么样的特殊性。但何玺认为不外乎是以下2点。一是中国市场巨大,微软不能放之任之而视而不见;二是MSN中国是微软能在中国进行活动的唯一合法的即时通信工具。说更直白点就是,skype无法像在其他国家一样合法运营。因为中国对VOIP的政策尚未开放。

二、skype整合MSN凸显行业趋势

何玺还记得,去年微软巨资收购Skype的时候,我撰写了《微软收购Skype,划算的买卖! 》一文,在文中,我写到“Skype+msn,将成为IM领域的巨无霸。虽然MSN在中国以难用著称,不注重用户体验,庞大臃肿缓慢,明文协议传输,轻易监控聊天内容。但MSN覆盖了全球大多数国家,拥有海量用户。MSN也支持手机版,支持语音和视频聊天。如果微软收购Skype,并对Skype与MSN用户进行整合的话,MSN即成为即时通信领域的巨无霸。”

当初笔者以为MSN会整合skype,现在是反过来了。为什么反过来了?对比二者,我们不难发现,skype比MSN更具有通讯优势。从二者的整合我们也发现一个趋势,即时通信正在向综合通讯迁移。

现在回头看来,当初微软收购skype,就已经做好了整合二者的规划。

三、MSN中国将何去何从

MSN中国变身skype中国?何玺认为,skype最终会全面整合MSN,中国的MSN被整合是必然。但MSN中国这么大的一个团队,而且深耕中国市场这么多年,微软将如何安置?何玺认为,在拿回了skype中国的情况下,微软可能会选择将skype给到MSN中国团队运营,或者将MSN团队纳入skype团队进行管理。当然,这必须是skype已经具备合法进入中国的情况下。

变身微软中国数字营销团队。据MSN中国总经理刘称,MSN中国正在布局新时期数字营销。刘表示:“多屏合一的时代已经来临,为此,我们顺应趋势进行了业务战略布局的调整,通过整合多种互动广告形式与企业品牌共享新的机遇,助力企业深入构建企业品牌及产品影响力。”

MSN中国全新布局的在线广告业务包括: AiA(Ads inApps,应用内广告,以下简称“AiA”)营销解决方案;MSN中文网和即时通讯服务的传统展示广告;必应搜索推广的BingAds广告业务。

MSN中国将采用‘跨设备’‘多应用’‘新形式’的广告策略帮助中国企业应对全球化及数字化挑战”。

首先,微软不久前在纽约《广告周刊》(Adweek)的盛典上,展示了全新的AiA广告形式的冰山一角,当天展示的广告形式互动性强,为图集类和视频类广告提供丰富的展现空间,广告可以同时渗透到微软自有的App和第三方开发者的App中。目前已有30家全球品牌签约了微软的AiA广告。

其次,基于即时通讯软件和MSN中文网门户的传统展示类广告将成为企业品牌推广的重要阵地。MSN中文网门户将为Windows8和IE10量身打造全新版本,同时MSN中文网的各大热门频道也将成为Windows8预置Apps,成为用户访问互联网的新入口。”

刘将上面的表述称之为“沉浸式的客户营销解决方案”,何玺对此很看好,未来一定是多屏、多维、空间化、沉浸式广告的营销趋势。

四、MSN中国关键的3年

不管是MSN中国变身skype中国,还是MSN中国成为微软中国数字营销团队。其中关键的有2点,一是客户认知教育和客户数量,二是微软自己身的用户数和影响力,只有这2点做好了,MSN中国才能得到总部的认可、得到客户的认可。

未来3年,对MSN中国来说,真的很关键。


同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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