智能电视再抛砖:创新基因和团队

本文探讨了智能电视市场的现状及面临的问题,如厂商的硬件思维导致产品缺乏真正价值,以及创新受到限制等。作者强调了思维方式转变的重要性,并介绍了其团队在智能电视领域的创新尝试。

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编者按:本文作者,香港翱瑞众科有限公司董事汪智沛翱瑞众科是一家香港科技大学创业企业,从事的领域是智能电视。作者在前一篇文章的基础上,再次提出当前电视市场存在的几个问题。如果有读者想和作者继续探讨相关话题,可在新浪微博@汪智沛

  上一篇文章讨论了智能电视的一点思考,蛮多回复和讨论的。我抛了五个砖,结果一个也没浪费,个个都砸到了业界巨头的头上,有的似乎开窍了,有的似乎是砸疼了,有的还真引出玉出来了。

  看来大家的痛处还是很相似的。有个被砸疼的跟我说:“真不知道怎么做智能电视,但是不做又不行;有些东西你不写出来我都不完全清楚哪里痛”。后来我发了一条微博

这段时间和业界的接触证实了之前的估计:不是因为热爱或者梦想去做智能电视,而是因为残酷的竞争和同质化生存的压力下,不得不做的“差异化”行为。此番景象,和功能手机战场何其相似!厂商痛苦,没有“卖点”;买家痛苦,没有“亮点”;用家也痛苦,完全不好用。当然,广电被骂是保留节目。

  广电不是我们立刻要讲的东西(对广电有怨念的同学请自觉缩句)。有网友好奇,为什么这些问题好像皇帝的新衣一样,要我们这样对电视完全没有了解的小屁孩们挑明。可能这和我们的团队和环境有关,在这里抛出来些思考,也希望能引到玉,一起分享。

  基因

  这几天听到最多的反馈和“基因”有关。

  我第一次买电视的经历是在十五年前,十五年间整个感觉没怎么变过,还是货比货再货比三家。个人的感觉也得到了业内朋友的确认:传统电视产业基本上还是停留在一锤子买卖的阶段。

  用 Savov 的话说,就是

“硬件提供商的思维已根深蒂固,他们以为把产品销售出去的那一刻,产品与用户的关系就已结束”。

  注意,这段话还是评论在移动设备市场风生水起的三星,那么其他硬件提供商的思维就更加值得忧虑了。

  常常遇到一些厂商询问我们产品“卖点”是什么;这样一问“基因”必然不对:

卖不出价值的核心原因恰恰是只有卖点而无价值”。

  为什么乔爷挂掉了,大家会把目光转向贝索斯?

  思维

  有一次我和一位业界牛人闲聊,牛人不同意我说智能电视是下一个万亿美元的市场 (trillion-dollar market);我说“智能电视机”市场只有千亿美元级别,把目光从“机”字上移开,会不会海阔天空呢?

  判断思维和视野,我个人的标准之一是问的问题。东亚的服从教育让我们精于寻找答案却拙于定义问题。某个研讨会上的一个话题是“移动设备如何替代电视在家庭中的地位”,讨论里面居然没有人质疑电视会被替代这个假设。另外一次讨论我提出现在的鼠标指针不适合大屏幕之后,讨论的方向就变成鼠标指针怎么改进了。如果是在我们团队,问题立刻会变成,大屏幕一定需要指针吗?

  天花板和墙

  一块“不是东西”的天花板,时时制约了产业的发展。可悲的是牛人们本应该去创新的时间和精力被无奈地花在应对天朝各种天花板上了。可是,不先在国内市场创新,难道先去完全不熟悉的国外市场吗?和互联网全球发展的策略和低成本不一样,硬件商新到一个市场,开拓的成本是不可忽略的。

  就算是我国的互联网精英,也大多沉迷于围墙的保护;应对墙的能力也成了不少公司的核心竞争力。这方面就不必多评论了。在微化中国人创新和墙化互联网的中国特色方面,校长是值得大家踊跃捐献的。

  偌大的中国,能在智能电视领域创新的,不管是传统电视厂商还是 IT 新贵,基本都已带着沉重的镣铐了。

  后来我知道为什么随便抛个砖可以砸到行业巨头的头上了。巨头巨头,谁不头大?

  我们的团队

  很庆幸我们的团队诞生在香港这个自由的创业沙漠。没有政府的扶持,也没有围墙的呵护,倒也能随意搭建对于大屏幕的新认识。团队的不羁极客男们,在发起这个项目之前,就各种方式挑战无聊的现状。对陪伴我们长大的电视屏幕的爱恨情仇,让我们决心做一个自己喜欢的,真正能让父母和小朋友都能用爱用的大屏幕信息终端。

  还有,我们没有镣铐。

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标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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