领导者的七段历程5

哈佛商业评论:领导者的七段历程5

世界商业评论ICXO.COM ( 日期:2004-10-25 13:12)

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大胡子士兵

经过一段时间后,领导者逐渐对扮演自己的角色感到得心应手,于是充满了信心;但同时这也会割断领导者和下属的联系纽带,从而可能导致下面的两种结果:领导者可能会忘记自己言行的真正影响力,他们可能会认为他们从下属那里听到的就是他们必须听到的。

虽然领导者上任之初的言行最受关注,但人们审视永远也不会结束,即使是随口讲的话,下属也会继续密切注意,领导者的影响力越来越大,他(她)说话时就得越加小心,因为下属可能会把领导人一闪而过的想法付诸实施。忘记这个想法,你就可能会碰到亨利二世国王(King HenryⅡ)所碰到的那种情况。亨利二世国王在说到托马斯•贝凯(Thomas à Becket)时低声抱怨了一句:“难道就没有人能帮我摆脱这位爱管闲事的教士吗?”结果他手下的四名贵族马上出去把这位教士杀了。许多现代亨利们只是对着“我们应当研究我们的技术战略”这样的话陷入沉思,结果几个月后就有人给他送来厚厚一叠用Power Point制作的陈述材料和一大撂咨询账单。

下属不会把一切都告诉领导者。我认识一部部门经理,我姑且叫她克里斯廷(Christine),她同她所在部门的其他人建立了很密切的工作关系。她的部门忙忙碌碌,富有成效,直到有一天她手下表现最好的员工之一约瑟夫(Joseph)出现在她办公室门口,显得局促不安。他告诉克里斯廷另一家公司给他提供了一个职位,他打算接受。约瑟夫的辞职时机很不好,因为克里斯廷的部门正在忙于一项主要产品的面市工作。

克里斯廷感到震惊,因为她和约瑟夫是好朋友,他从来没有对自己的职位或公司不满。他为什么不告诉他渴望到一个新的机会?她本可以特意为他设立一个岗位的。她把这一切都说对了。但遗憾的是,太晚了。事实是,不管克里斯廷同约瑟夫的关系有多密切,但她毕竟是负责人,很少有员工会在自己同猎头联系时把自己的想法告诉老板。由于克里斯廷和约瑟夫互相欣赏,在一起工作很愉快,所以她就想当然地认为他对现状已经很满足。

处于支配地位的领导者遇到的第二个挑战是培养可能干得同领导者本人一样出色——甚至更出色——的那些人。从许多方面来说,这是对领导者品德的真正考验。许多人会忍不住利用自己的领导地位来失败竞争对手。我最近听到一位高级经理的故事。在他晋升为部门负责人之前,一直深得上司和同事的喜欢。在他被提升为事业部门负责人之后,他的手下便对他的管理风格满腹牢骚,而这决不是酸葡萄心理在作怪。这位经理最近一次晋升拖的时间比较长,他可能在他的事业生涯中第一次察觉到了自己的地位不稳固。此后不久,他手下的员工开始注意到他老是抢别人的功劳,并且在背后说其中某些人的坏话。当有人对他的行为当面质疑时,他似乎真的很惊讶,并再三声明没有做这样的事情。也许,他是在无意识中诋毁别人以抬高自己。但是,那些在他手下干活的员工开始一个个离开他。一年后,这位经理的名声太臭了,没有人愿意跟他一起工作台,于是公司只好请他走人。

与此形成鲜明对照的是,值得信赖的领导者都是宽宏大量的。他们也是人,看到有人比他们干得好,有时心里也可能会不好受。但是,他们总是愿意——甚至迫切希望——聘请比他们能力强的人,部分原因是他们知道有才干的下属能帮助他们把工作做得更加出色。

当代许多最伟大的领导者,其中包括参与曼哈顿计划(Manhattan Project,美国陆军部于1942年6月开始实施的利用核裂变反应来研制原子弹了计划)的小罗伯特•奥本海默(J. Robert Oppenheimer)、施乐Palo Alto研究中心(Xerox PARC)的鲍勃•泰勒(Bob Taylor)以及华特•迪士尼(Walt Disney),他们都有宽阔的胸襟,身边聚集了一大批有能力抢走他们工作的人。

来源:哈佛商业评论

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。
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