为什么创新都是在小公司里面发生的

本文探讨了为何小公司在技术创新方面往往比大公司更为活跃。通过分析Android、Dojo等案例,指出小公司为应对市场竞争压力,更倾向于探索新技术,而大公司则更注重现有产品的完善与维护。
大公司口号喊的很多,可是真正的拿得出来的创新好像没有多少。
可是一些小公司却鼓捣出很多东西,比如Android刚开始是一家小公司的,后来才被Google收购;Dojo, jQuery, Rails这些web开发里面常用到的东西也是都由小公司开发的,Dojo在IBM里面使用很广,当然IBM自己也有贡献代码。Clutter是个图形图像框架,也是小公司的,后来被Intel收购,放到上网本里面,最后开源。

一般说,大公司资源多,员工待遇稳定,这种情况下应该更能激发创新欲望,贡献出更多的东西出来。为什么情况更好相反呢?

我想最主要的原因是大公司都会把代码当资产保护起来,觉得好的点子自己消化掉,用到自己的产品上来。感觉一般的点子则束之高阁,慢慢就消亡了。而这些一般的点子如果拿出来,放到网上讨论,可能会有意想不到的结果,变成一个创新的点子。比如Tomcat当初就是Sun扔出来的东西,现在使用相当的广泛。

当然小公司在没有把自己产品开源的新情况仍然有创新点(这也是大多数的情况),这就是一个值的深思的问题了。可能对于小公司来说,要求新求变,才能在竞争的市场上站稳脚跟,所以必定要避开成熟的技术,摸索一些新的创新点。

而大公司会固守在已有的利润点上,踏踏实实的过日子。偶尔创立些小项目当茶余饭后的消遣,美其名曰多元化发展,实则随时准备退守阵地。它的强处在于可以把一个产品做的很完善,bug最少,关注细节。细节是魔鬼,它会把你所有的精力耗尽。

所以对于大公司来收最好的办法是:收购小公司。这是个各取所需的结果,一个中庸的方案。
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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