应对和惠普戴尔竞争 联想收编PC"炒货商"

面对市场竞争加剧,联想采取新策略,试图整合被称为“炒货商”的非正规渠道,以增强对抗戴尔、惠普等国际品牌的竞争力。此举旨在通过收编这些能够以较低价格销售产品的商户,来稳定市场价格并提升市场份额。
 

面对戴尔、惠普等国际PC品牌来势汹汹的市场竞争,联想除了正面迎战之外,正尝试着更为“中国式的解决办法——将PC销售渠道一网打尽。《每日经济新闻》近日从河北省某电脑代理公司获悉,联想正在全国范围内组织几家代理公司与当地的 “炒货商建立联系,希望将炒货商拉拢进来,成为联想渠道的一部分。

业内认为,面对中国市场占有率正在下滑的局面,此次联想收编被认为是市场搅局者”的炒货商,是为了在对抗外资PC巨头的市场竞争中增添砝码。

  炒货商成立行销俱乐部

所谓炒货商,指的是那些没有进入厂家正规渠道,利用经销商的资金压力低买高卖,寻求差价利润的商户。目而前,联想渠道合作模式主要是分销和代理,代理商按照一定价格提货,依照后期返点作为利润回报,而炒货商一直被业内视为PC正规渠道的搅局者。

据上述电脑代理公司介绍,联想在国内拥有大批分销商、经销商。一些小经销商为了腾出资金进新款PC,会将库存中的老款PC降价甩卖给炒货商。举个例子,台联想的笔记本市场价7000元,小经销商可能按照6300元的价格甩卖给炒货商,而炒货商很可能再以6500元的价格拿到市场销售。这对于当地经销商的影响不言而喻。

昨日,一位不愿透露姓名的河南省电子产品商贸公司负责人告诉记者,目前,当地已经有十几家炒货公司确定成为联想正规渠道商,下半年的主要任务之一,就是提高联想在当地PC销售业务。

为此,该负责人联合上述十几家炒货公司成立了一个所谓的行销俱乐部,俱乐部的成员会定期进行交流,拿出更好的对策来应对目前的市场环境。同时每家公司还将缴纳5000元保证金,以防止俱乐部成员将联想PC窜向外区或者低于协定的价格出售,从而形成一种制约机制来稳定市场价格。

实际上,联想早已关注到炒货商的存在。在针对京津冀渠道召开的渠道大会上,联想集团渠道销售部在向全国160多家分销商高层发出的一份声明中表示,联想将会抓市场秩序,打击窜货行为

但就好像微软借助盗版形成垄断一样,PC品牌也很在意炒货商的市场贡献。一位IT专家称,由于联想在国内的分销商、经销商众多,滋生出的炒货商数量可观。上述“行销俱乐部负责人甚至告诉记者,十几家炒货公司的业绩甚至已经达到当地三家分销的总和。

与曾经的强硬态度相比,现在的联想在渠道方面更加灵活,如果将市场中大量的炒货商绑定到联想系渠道中,对联想、分销商和炒货商来说是皆大欢喜。”上述人士称。

传统渠道面临价格考验

IDC最近数据显示,联想在中国的市场占有率已经从去年第一季度的35%下滑到今年同期的25%,惠普的市场份额超过10%,而第三名戴尔则逼近10%。联想在国内的领先优势在不断缩小。

此次渠道扩容,联想和炒货商都将从中受益。但对于传统的渠道商而言,商品价格相对过高导致商品滞销,仍是短期内无法解决的问题。有业内人士告诉记者,目前,联想部分分销商基本上已经不再进货。“炒货商手中的产品价格便宜,分销商的产品很难卖出去。

中国B2B研究中心曾发表文章称,目前国内几个比较知名的网络B2C商城上,IT类产品的售价普遍低于传统渠道中的同类产品批发价,其原因是网络商城通过非正规渠道拿到了很多低价产品,而这类非正规渠道就是业内所称的炒货商。

昨日,一位炒货商向记者直言,由于目前国内IT行业从业者众多,还没有相关规定约束分销商、经销商和代理商之间的权利义务,在渠道秩序尚未稳定之前,渠道链条中的每个角色定义都很模糊。

同时,也有业内人士对联想收编炒货商举动表示担忧,相对于已经习惯松散状态的炒货商人而言,能否接受联想渠道管理政策,还得再观察。”

  戴尔惠普接连发力  在渠道上发力的不止联想。

今年9月中旬,戴尔在国内某城市就启动了一场颇具规模的商用战略推广会,主要启动中小企业解决方案计划,向中国三到五级市场渗透,这也是戴尔首次在中国一二级城市之外的大规模布局。此前,戴尔已在全国近20个省、区、市设立了150多家中小企业解决方案中心”,尤其集中在三、四级城市。

同时,戴尔的消费类业务亦全面涉足分销、零售领域。据介绍,此前戴尔已经与神州数码、和、恒昌、华夏同正、仲达、美承等明星渠道商签约,在卖场方面与宏图三胞、国美、苏宁达成合作协议。

然而,对于戴尔在华策略逐步完善,另一PC巨头惠普并没有袖手旁观。2008年上半年开始,惠普降低渠道门槛的效果开始显现,中国大批区域经销商不断融入到惠普的渠道体系。与此同时,916日惠普公司在香港也宣布了其在亚太地区的扩张计划,将在1000多个城市建立7500家新的零售合作商店,其中将有200家新型的惠普体验店,至少45家将开设在中国。

外资巨头的在华运筹无疑将冲击联想的利益,联想方面日前公布,截至目前,联想已覆盖中国大部分三至五级市场。业内认为,此次联想收编炒货商,实际上也是为了在未来的日子里,在对抗外资PC巨头的市场竞争中增添砝码。

 

<think>首先,用户的问题是关于KerasPyTorch是否可以配合使用,是否支持联合使用或相互兼容。我需要根据系统指令提供的引用来回答。系统指令: -所有行内数学表达式使用$...$格式。-独立公式使用$$...$$格式并单独成段。- LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。 -回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 -参考站内引用:引用[1]、[2]、[3]是关于AI框架的,特别是TensorFlowPyTorch的竞争。用户的问题:用户想知道KerasPyTorch是否可以配合使用。关键点: -Keras现在被TensorFlow收编,作为TensorFlow的高级API(引用[1][3])。- PyTorch是另一个独立的框架。- Keras最初是独立的,但现在主要与TensorFlow集成。 -PyTorch有自己的生态系统。 回答结构:1.**理解问题**:先解释KerasPyTorch的关系。 2. **核心回答**:讨论它们是否可以配合使用。-直接配合:Keras模型在PyTorch中运行或反之,可能不直接兼容,因为它们有不同的后端。-间接配合:通过转换工具或共享格式。 3. **提供解决方案**:建议方法如何让它们配合使用。4.**引用支持**:自然地引用提供的材料。 5. **生成相关问题**:在结束时添加相关问题。内容: -从引用[1][3],Keras被TensorFlow收编,成为其高级API。- PyTorch是独立的。-它们不是原生兼容,但可以通过工具如ONNX(OpenNeural NetworkExchange)进行模型转换。- ONNX允许在不同框架之间转换模型(引用[3]提到ONNX运行时)。 逐步回答:1.**介绍KerasPyTorch**:-Keras:现在主要是TensorFlow的高级API。- PyTorch:独立的深度学习框架。2.**讨论兼容性**:-直接联合使用:不直接支持,因为它们有不同的实现。-间接方式:使用ONNX或其他转换工具。-例如,可以将Keras模型导出为ONNX格式,然后在PyTorch中加载。3.**实际方法**:-使用keras2onnx或类似工具将Keras模型转换为ONNX。-在PyTorch中使用onnxruntime或torch.onnx来加载或转换。-注意:转换可能不完全准确,需要测试。4.**引用**:自然地添加引用标识。例如,提到Keras被TensorFlow收编时引用[1]或[3]。5.**生成相关问题**:在结束时添加,如示例所示。数学表达式:用户问题不涉及数学,但如果有必要,确保使用正确的LaTeX格式。这里可能不需要。语言:全部用中文。 最终回答结构: -开头:直接回答问题。-主体:解释细节。 -结尾:总结生成相关问题。</think>### Keras PyTorch 的兼容性分析 Keras PyTorch 是当前深度学习领域的两大主流框架,但它们的设计理念底层实现不同,因此**不直接支持原生联合使用或相互兼容**。不过,通过一些工具方法,可以实现间接配合,例如模型转换或共享中间格式。下面我将逐步解释原因、可行方案注意事项,帮助您解决问题。 #### 1. **Keras PyTorch 的基本关系** - **Keras**:最初是一个独立的高级API,专注于简化模型构建。但在 TensorFlow 2.0 之后,Keras 被正式收编为 TensorFlow 的高级API(如 `tf.keras`),成为 TensorFlow 生态的核心部分[^1][^3]。这意味着 Keras 模型通常依赖于 TensorFlow 后端运行。 - **PyTorch**:是一个独立的框架,由 Facebook 开发,强调动态计算图易用性。它与 TensorFlow(包括 Keras)竞争激烈,两者在底层张量操作、计算图机制 API 设计上存在显著差异[^1][^3]。 - **关键点**:由于 Keras 现在主要绑定在 TensorFlow 上,而 PyTorch 有自己的生态系统,两者无法直接混合编程(例如,在一个项目中同时调用 Keras PyTorch 的 API)。尝试直接集成会导致兼容性问题,如张量格式不匹配或运行时错误。 #### 2. **如何实现间接配合使用** 尽管原生不兼容,但可以通过以下方法实现模型转换或数据共享: - **使用 ONNX(Open Neural Network Exchange)格式**: - ONNX 是一个开放标准,允许在不同框架之间转换模型。您可以将 Keras 模型导出为 ONNX 格式,然后在 PyTorch 中加载推理。 - **步骤示例**: 1. **从 Keras 导出 ONNX**:使用 `tf2onnx` 工具(适用于 TensorFlow 2.x 的 Keras)将模型转换为 ONNX。 ```python # 示例代码:将 Keras 模型导出为 ONNX import tensorflow as tf from tf2onnx import convert model = tf.keras.models.load_model('keras_model.h5') convert.from_keras(model, output_path='model.onnx') ``` 2. **在 PyTorch 中加载 ONNX**:使用 `onnxruntime` 或 PyTorch 的 `torch.onnx` 模块进行推理。 ```python # 示例代码:在 PyTorch 中加载 ONNX 模型 import onnxruntime as ort import numpy as np session = ort.InferenceSession('model.onnx') input_name = session.get_inputs()[0].name output = session.run(None, {input_name: input_data}) # input_data 为 NumPy 数组 ``` - **优点**:ONNX 支持大多数常见模型架构(如 CNN、RNN),转换过程相对简单[^3]。 - **缺点**:转换可能损失部分精度或自定义层;不支持训练阶段的联合使用(仅限推理)。 - **其他间接方法**: - **共享数据格式**:将数据预处理为通用格式(如 NumPy 数组或 HDF5),在 Keras PyTorch 之间传递。例如: - 在 Keras 中训练模型并保存权重,然后在 PyTorch 中重建相同架构并加载权重(需手动对齐层结构)。 - 使用 `torch.from_numpy()` `.numpy()` 方法在 PyTorch 张量 NumPy 数组间转换。 - **框架桥接工具**:如 `keras2torch`(社区项目),但这类工具覆盖有限且不稳定,仅适用于简单模型。 #### 3. **注意事项限制** - **性能影响**:转换过程可能引入额外开销,且不支持端到端训练。建议仅在推理场景下使用。 - **版本兼容性**:确保 Keras (TensorFlow 2.x)、PyTorch ONNX 版本匹配。例如,TensorFlow 2.6+ 对 ONNX 支持较好。 - **实际用例**:这种方法适用于模型部署(如在 PyTorch 应用中集成预训练的 Keras 模型),但不适合联合训练或动态调整模型。 - **引用支持**:Keras 被 TensorFlow 收编后,其发展更依赖 TensorFlow 生态,而 PyTorch 保持独立,这加剧了框架间的壁垒[^1][^3]。 #### 总结 Keras PyTorch **无法直接联合使用**,但通过 ONNX 等工具可以实现模型级别的间接兼容,尤其适用于推理任务。如果您需要在生产环境中整合两者,优先推荐 ONNX 方案,并充分测试转换后的模型性能。对于新项目,建议选择单一框架以简化开发:TensorFlow(含 Keras)适合快速原型开发,PyTorch 更适合研究动态图需求[^1][^3]。
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