iPhone销量创纪录:苹果玩内存战略名利双收

iPhone销量创纪录:苹果玩内存战略名利双收

  在容纳了假期购物季节的上个财季中,苹果公司不仅仅是卖出了创纪录的7450万部iPhone手机而已,而且每部手机赚到的利润也同样有所提高。而之所以会取得这样的成绩,一定程度上是因为这家公司利用重大的内存升级吸引了很多用户。

  据苹果周二公布的财报显示,2015财年第一财季中该公司的iPhone销售额达到了512亿美元,创下历史新高,相比之下前一财季为237亿美元。从iPhone的销量数据来看,7450万部的数字也远远超出华尔街分析师此前平均预期的6800万部。

  这一财季苹果的总营收同比增长30%,至746亿美元,远远超出分析师此前预期的520亿美元到550亿美元之间。但是,尽管每部iPhone的利润增长了50美元以上,苹果首席执行官蒂姆·库克(Tim Cook)却表示,实际上iPhone 6机型(两年签约价为199美元)的销售量高于价格较高的iPhone 6 Plus机型(两年签约价为299美元)。

  不得不说,苹果决定放弃32GB版iPhone 6和iPhone 6 Plus,同时仍将16GB版作为入门级机型的策略确实奏效了。

  研究公司晨星的分析师布莱恩·克莱罗(Brian Colello)指出:“在这一轮的iPhone‘大战’中,苹果采取了一种很有趣的内存战术。”他说道,16GB版无法提供足够的应用、照片、视频和操作系统存储空间,而对用户来说,多花100美元来换取64GB而非32GB内存显然更具吸引力。“我们认为,苹果在吸引用户升级内存方面大获成功。”他说道。“当用户花钱购买更多内存时,就给苹果带来了更高的利润率,这对其净利润来说是很有利的。”

  当然,也有用户选择了16GB版的新款iPhone,但当苹果发布iOS 9操作系统时,这种大小的存储空间将不足以支持新的系统。去年,在线论坛上曾涌现出很多建议,内容是如何才能释放iPhone内存以便升级至iOS 8。

  克莱罗称,就下一代iPhone而言,苹果面临着一个有趣的决定。“苹果必须决定一件事,那就是对这家公司来说,(通过提供更大的最小内存的方式来)让所有人都使用相同的软件,从而在定价和利润率方面受损是不是件很重要的事情。如果苹果保持当前的内存结构,那么很可能就将以牺牲(用户)马上升级到新的iOS系统为代价。”不过,需要指出的是苹果最新推出的iOS 8.1.3所用空间小于此前版本。

  到目前为止,苹果看起来仍对其生态系统信心十足,认为这个生态系统对于消费者来说具备足够的吸引力。微软与谷歌(微博)正在展开内存之战,而实际上苹果已经凌驾于这场“战争”之上。去年,谷歌将其100GB在线存储计划的包月价从4.99美元下调至1.99美元,1TB存储计划的包月价更是从49.99美元下调至9.99美元。谷歌当时表示,1TB的存储空间足够用户在未来20年时间里每天自拍两次,而且仍有剩余空间可用。而在几个月后,微软也开始向Office 365用户提供无限制的云存储空间。

  苹果则仍在iCloud服务上保持着“吝啬”的态度,至少目前而言是这样。对iPad和iPhone用户来说,如果他们签约使用iCloud服务,那么仅可获得5GB的免费存储空间,需支付99美分的包月价才能额外获得20GB,而200GB和500GB的包月价则分别为3.99美元和9.99美元。

  相比之下,三星Galaxy S5通过Box向用户提供六个月的50GB免费存储空间,通过Dropbox提供两年的50GB免费存储空间,并通过相对较新的云存储服务Bitcasa提供三个月的1TB免费存储空间。此外,三星Chromebook也向用户提供100GB的Google Drive两年免费存储服务。(瑞雪)

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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