Facebook Credit: 虚拟货币帝国初现

本文预测2012年Facebook虚拟货币市场规模将达到400亿,预计产生40亿美元收入。作者认为Facebook会利用其市场影响力推广虚拟货币,并受到零售业、社交游戏及社交娱乐业的支持。

编者注:本文作者为社交娱乐公司Milyoni市场业务部副总裁,读者若要就此话题与其探讨,可以在Twitter 上关注@deanalms

2011年,将近160亿Facebook虚拟货币用于发行和消费;2012年,我估计Facebook在虚拟货物,数码产品跟其他产品的消费额会升到400亿。增长会随着Facebook平台上新数字内容的有效性明显上升,而用Facebook虚拟货币奖励品牌忠诚度,建立更好社交货币市场仅仅处于婴儿期。

下图显示Facebook 2009-2011 虚拟货币收益报告:

数据显示2012年为300%的增长率,比以往年份略低,Facebook流通中货币将迅速达到470亿。如果年底消费者账户中有70亿额度未动用,那么400亿应花在社交游戏,社交娱乐和新发明应用上。以每个虚拟货币10美分收益算,2012年Facebook虚拟货币市场产生的总收益将近40亿美金。

2012年Facebook虚拟货币流通量会真的达到400亿吗?答案是肯定的,接下来是其可行性的重要条件和客观商业因素:

1. Facebook看到了这个机会和其本质上对网络的贡献,会发挥其强大的市场影响力把货币同时介绍给商家和顾客。 虚拟货币是新颖的而且其前景目前无法估量,如果许多人不了解它,从哪里获得,用来做什么,为什么它们重要,这样的市场效能可能会启用主流市场渠道: TV, Radio,印刷,仅仅是为了把消息散播出去:Facebook虚拟货币拥有巨大价值而且每个人应该使用。

2. 零售业的帮助。iTunes 礼物卡将会面临严峻的挑战,因为年轻消费者需要更多的生日卡,假日卡而不仅仅是iTunes卡。应用的多样性和内置的社交互动会创造下一代娱乐的大量需要。

3. 数以百计的大品牌和千计的小品牌在2012年会用Facebook虚拟货币当做刺激消费的工具。因为顾客对Facebook品牌忠诚度,Facebook在接下来的十年会走的更好。商家会鼓励消费者网上购物然后奖励给消费者虚拟货币,因为线上的广告和病毒形形色色。

4. 社交游戏会基于新游戏和新玩家继续增长。目前领先的Zynga,它的每一笔交易会从Facebook社交网络平台产生,估计在虚拟货币市场上会产生数亿收益。

5. 社交娱乐在规模上和影响上的增长。2012年,数以千计的电影,数以百计的直播事件(音乐会,运动会等)会在Facebook上上线,每一个30-100个虚拟货币不等。今天89%最佳Facebook页面归类于—music, movie, 运动或个人,粉丝们一直希望更多这样的页面出现。2012年,他们越来越可能使用虚拟货币。

6. Facebook虚拟货币是一种全球趋势,我的公司,Milyoni,见了了许多Facebook上需求的直播内容和视频,许多来自世界30个国家的用户用虚拟货币(作为唯一货币)购买了这些服务。零阻力的现金转换是其全球接纳的一个关键因素:不需要担心汇率或者浮动的货币价值。Facebook对47种货币提供无缝的货币转换,且货币种类数字还在增加。

7. Facebook Open Graph,它是开放的graph API而且Facebook支持的平台上,人数,应用,互动在持续增长。 如果Facebook团队没有达到特定要求,其它的创新公司会基于Open Graph开发应用和服务,因为不管商家还是顾客都会要求这个生态圈活跃。

在上文中,消费400亿或者40亿在虚拟和数字产品是可以达到的。音乐,电影和其他娱乐内容加上社交游戏玩家。商家对社交媒体野心本质是:创建发动Facebook Credits的战略主动权,忽视它意味着失去大量的市场机会。

Keats雷锋网专稿,转载请注明!)
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值