这些挣扎求生的二线手机:不是市场太无情,而是自己太能作

本文深入剖析了锤子、联想、魅族、酷派等手机品牌的发展历程,揭示了它们在激烈竞争中走向困境的原因,强调了战略定位、市场洞察及执行力的重要性。

俄国文豪列夫.托尔斯泰在《安娜.卡列尼娜》中开篇的一句话是“幸福的家庭都是相似的;不幸的家庭各有各的不幸。”

这句哲理名言同样适用于现今竞争白热化的手机市场:一线手机品牌的成功都是相似的;二线手机品牌艰难求生则是各有各的作。

锤子:任性致连失机会

锤子科技成立于2012年,比小米晚了两年,但却赶上了智能手机发展的美好时光,那时候国内智能手机还是一片蓝海,厂商搞发布会不像后来考虑逼格,发布会现场像老干部联谊会,一线品牌“中华酷联”主要靠傍中移动这样的运营商渠道走销量。

这些挣扎求生的二线手机:不是市场太无情,而是自己太能作

 

当时,OPPO还在忙着消化库存,步步高品牌手机不被市场认可,不得不启用新品牌vivo。总之,现在的所谓国产一线手机品牌,当时还处于幼稚园发展阶段,只要瞅准卖点,做好市场细分,大概率会成长为手机巨头。

锤子科技拥有得天独厚的优势,罗永浩有四百多万粉丝,只要把数量庞大的粉丝转化为用户,锤子就成功了。但锤子科技偏偏很任性,没有专注手机,5年多来接连进入笔记本、净化器、显示器、软硬件生态等领域,不仅分散了公司有限的资源,还错失发展机会,同期蓝绿大厂晋升第一梯队,锤子手机却面临资金枯竭、经营难以为继的境地。

联想:连交多年学费,悟性太差

论资历,联想是手机界的老前辈,从功能机时代一直拼到4G智能机时代,3G时代还迎来过短暂的辉煌,和华为并列“中华酷联”,成为一线排头兵。

但现在的联想手机在行业存在感不强,近期咬住小米死磕性价比,未来如何不能确定,典型的起了个大早,奋斗多年除交了数十亿的学费,基本上一无所获。

这些挣扎求生的二线手机:不是市场太无情,而是自己太能作

 

应该说,联想还是有眼光的,从一开始进入手机业,就看中手机是未来互联网的一个重要入口。但看的准却做偏了,只因悟性太差:最初对手机业务不重视,开会时手机业务负责人讲话,集团总裁和副总裁等核心管理团队心不在焉,听不进去;始终不明白手机市场的打法,总是跟在别人屁股后面跑;互联网手机兴起时,成立ZUK品牌,稍有起色,又莫名其妙关闭。

到现在,联想终于悟到做手机的方法,也集中资源要拼死一搏,奈何市场最好的时机已过。

魅族:黄章倔强害苦公司

黄章既是魅族的创始人,也是其灵魂人物,对做出好产品有着偏执狂一般的追求,但他厌恶借助资本的力量做大企业。

当初雷军找到黄章,据说合作的条件是引入风投资本,迅速做大魅族,但黄章担心控制权旁落,拒绝了雷军。两人还因此交恶。

这些挣扎求生的二线手机:不是市场太无情,而是自己太能作

 

魅族在小米迅速做大后,迫于市场压力,改变了“小而美”的产品理念,引入阿里做风投,开打机海战术,2016年月月开新品发布会,但因为产品上市过多,规划不周,加之部分机型品控不严,致使市场越做越小。

2017年开始,魅族相继陷入裁员、高管离职风波,现在魅族大刀阔斧砍掉产品线,重回“小而美”轨道,但市场两极分化严重,魅族晋升一线品牌的空间已经所剩无几。

酷派:攀高枝害死自己

酷派手机最风光时,不仅在3G时代进入一线阵营,还排在华为之后,并作为国产手机正面典型被央视报道。

但现在的酷派手机却是“中华酷联”中混的最惨的,公司经营大幅亏损,直到2018年4月,酷派集团才公布2016年财报。财报数据显示,酷派集团2016年总收入为79.69亿港元,同比减少45.7%,净亏损44.01亿港元。

目前,酷派正挣扎在退市边缘。

陷入今天的泥潭,和酷派攀高枝有重要关系。当初酷派和360联姻,被业界视作“金童玉女”牵手,360拥有互联网流量渠道,可以迅速打开市场,酷派有成熟的手机产业链和研发资源,双方携手,可谓优势互补。

可惜,不久之后因为乐视插足,酷派为攀贾跃亭高枝,和周鸿祎分手。但就像大多数的出轨都没必有美好结局一样,乐视陷入危机,贾跃亭跑路,酷派也跌入深渊,自此再无翻盘机会。

这些挣扎求生的二线手机:不是市场太无情,而是自己太能作

 

总之,这些二三线品牌,不是败于激烈的市场竞争,而是毁于自己的各种折腾,正所谓不作不死。

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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