官方回應(yīng):小米裁員6000人!【送書5本】
經(jīng)濟(jì)不景氣，許多公司不得不裁員以度過難關(guān)。小米集團(tuán)，即使是手機(jī)巨頭，也無法幸免。
01 —大規(guī)模裁員
據(jù)悉，近期小米集團(tuán)幾乎所有部門都受到了裁員的影響，某些部門的裁員比例甚至高達(dá)75%。但最終，小米會將整體裁員比例控制在10%以內(nèi)。
根據(jù)小米9月底的在職員工總數(shù)（35314人）來估算，本次裁員人數(shù)大約在3500人左右。小米采用了N＋2的補(bǔ)償方案，即裁員員工可以獲得比法定的多一個月的補(bǔ)償。此外，如果員工沒有休完的法定年假，可以按雙倍金額折算。
很明顯，小米在這次裁員中主要目的是為了降低成本，提高效率。因此，在決定是否裁掉員工時，會考慮員工的入職年限、賠償成本、是否是管理崗位等多方面因素?？偟膩碚f，如果員工的成本很高且可以被其他人替代，那他們很可能會被裁掉。
就算是入職十年的員工，也不能幸免于難。這種做法與阿里、騰訊等大型公司的做法頗為相似。
沖頂高端手機(jī)市場失敗 在2022年第三季度，小米集團(tuán)的總營收為704.74億元，同比下降9.7%，調(diào)整后的凈利潤為21.17億元，同比下降59.1%。 一直以來，小米因其高性價比而備受歡迎。在早期，小米也是通過提供高于價格的參數(shù)配置和性能來快速占領(lǐng)市場的。 然而，隨著智能手機(jī)的發(fā)展逐漸成熟，人們換手機(jī)的頻率大大降低。如今，除非有意外情況，一般一部手機(jī)都能使用一到兩年。 由于現(xiàn)在的市場環(huán)境已經(jīng)不適合小米的薄利多銷策略，為了維護(hù)利潤，小米必須轉(zhuǎn)向高端化品牌發(fā)展。
小米在沖擊高端市場時，似乎缺少了些什么。 小米既沒有像蘋果系統(tǒng)一樣的技術(shù)壁壘，也沒有類似三星的品牌溢價。此外最近大熱的2億像素和蘋果5000萬的相比，在使用體驗上看不出什么優(yōu)勢。
即使小米不斷更新?lián)Q代，也只不過是換了個外殼和更多的參數(shù)，很難吸引消費(fèi)者的錢包。
All in 造車？ 為了應(yīng)對風(fēng)險并抓住機(jī)會，許多公司都將多元化經(jīng)營作為發(fā)展戰(zhàn)略之一。小米也不例外。 在去年3月，雷軍大力宣布小米將進(jìn)軍汽車行業(yè)，并打算投資100億美元用于造車。 目前，小米汽車部門擁有超過1800名員工，其中大部分是研發(fā)人員。小米的自動駕駛團(tuán)隊擁有超過500名員工。 在今年的前三個季度，小米分別投入4.25億元、6.11億元和8.25億元，總投入達(dá)到18.65億元。但是，到目前為止，小米在汽車行業(yè)的成就并不盡如人意。
目前的進(jìn)度沒有達(dá)到預(yù)期的主要原因是內(nèi)部流程推進(jìn)存在問題。如果想要在2024年上半年推出第一臺小米汽車，只能著手砍掉一些計劃中的功能和產(chǎn)品，但這將導(dǎo)致產(chǎn)品的綜合實(shí)力大幅下降。
自動駕駛技術(shù)是一項非常復(fù)雜的技術(shù)，雖然坊間傳聞：小米發(fā)布的自動駕駛測試視頻可能經(jīng)過剪輯拼接，但這并不意味著小米的自動駕駛技術(shù)完全靠剪。
自動駕駛技術(shù)是一個持續(xù)發(fā)展的過程，小米和其他公司都在努力開發(fā)和提升自動駕駛技術(shù)。在測試過程中，視頻可能被剪輯是為了更好地展示車輛的表現(xiàn)，但這并不意味著小米的自動駕駛技術(shù)沒有進(jìn)步。
03 —
結(jié)語
盡管如此，面對這個燒錢的行業(yè)，小米顯然早已做好準(zhǔn)備。
“我覺得我們的投資都是經(jīng)過非常仔細(xì)的盤算，用高效率的方式來做投資的。我們目前投資的效率和投資的規(guī)模對整個集團(tuán)的運(yùn)營不會構(gòu)成重大的影響?！蓖跸桕P(guān)于造車投入對小米業(yè)績造成影響的回應(yīng)。
“這將是我人生當(dāng)中最后一次重大的項目，我愿意押上我人生所有積累的戰(zhàn)績和聲譽(yù)，為小米汽車而戰(zhàn)?！惫鈶{雷軍賭上全部身家背水一戰(zhàn)的決心，就算現(xiàn)在有再多的坎坎坷坷，相信小米也一定能把車造出來。
對于小米來說，在特斯拉等競爭對手的挑戰(zhàn)下推出首款汽車是一個關(guān)鍵的時刻。盡管小米的首款汽車還要等待兩年才能問世，但這并不意味著小米無法在競爭激烈的市場中取得成功。小米可以通過加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)，提升產(chǎn)品質(zhì)量和性能，以及提供優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù)來構(gòu)建后續(xù)的核心競爭力。此外，小米還可以利用自身在智能硬件和服務(wù)領(lǐng)域的優(yōu)勢，為汽車市場提供更具創(chuàng)新性的產(chǎn)品和服務(wù)。
最后讓我們給小米一點(diǎn)時間，“為發(fā)燒而生”！
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以統(tǒng)計學(xué)人的角度，從深度學(xué)習(xí)必備的數(shù)理知識出發(fā)，一步步介紹各種領(lǐng)域的算法和應(yīng)用，幫助學(xué)習(xí)者們
構(gòu)建一個完整的知識體系，做到即學(xué)即用，避免讓知識成為空中樓閣。
本書共有 15 章，分為 5 部分，第一篇說明深度學(xué)習(xí)的概念，包括數(shù)理基礎(chǔ)，特點(diǎn)是結(jié)合編程解題，
加深讀者印象，第二篇說明 TensorFlow 的學(xué)習(xí)地圖，從張量、自動微分、梯度下降乃至神經(jīng)層的實(shí)踐，
逐步解構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第三篇介紹 CNN 算法、影像應(yīng)用、轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)等，第四篇則進(jìn)入自然語言處理及語音
識別的領(lǐng)域，介紹 RNN/BERT/Transformer 算法、相關(guān)應(yīng)用等，最后，介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，包
括馬爾可夫決策過程、動態(tài)規(guī)劃、蒙特卡洛、Q Learning 算法，當(dāng)然，還有相關(guān)案例實(shí)踐。
讀者畫像
深度學(xué)習(xí)的入門者：必須熟悉 Python 程序語言及機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念。
數(shù)據(jù)工程師：以應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)為職業(yè)志向，希望能應(yīng)用各種算法，進(jìn)行實(shí)際操作。
信息工作者：希望能擴(kuò)展深度學(xué)習(xí)知識領(lǐng)域。
從事其他領(lǐng)域的工作：希望能一窺深度學(xué)習(xí)奧秘者。
閱讀重點(diǎn)
第 1 章介紹 AI 的發(fā)展趨勢，鑒古知今，引導(dǎo)讀者了解前兩波 AI 失敗的原因，
比較第三
波發(fā)展的差異性。
第 2 章介紹深度學(xué)習(xí)必備的統(tǒng)計 / 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，讀者不僅要理解相關(guān)知識，也要力求能撰寫
程序解題。
第 3 章介紹 TensorFlow 的基本功能，包括張量 (Tensor) 運(yùn)算、自動微分及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模
型的組成，并說明梯度下降法求解的過程。
第 4 章開始實(shí)作，依照機(jī)器學(xué)習(xí)十項流程，撰寫完整的范例，包括 Web、桌面程序等。
第 5 章介紹 TensorFlow 進(jìn)階功能，包括各種工具，如 TensorBoard、TensorFlow
Serving、Callbacks 等。
第 6 ～ 10 章介紹圖像 / 視頻的算法及各式應(yīng)用。
第 11 ～ 14 章介紹自然語言處理、語音及各式應(yīng)用。
第 15 章介紹 AlphaGo 的基礎(chǔ)—強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。
作者簡介
陳昭明
成功大學(xué)統(tǒng)計系學(xué)士、清華大學(xué)工業(yè)工程研究所碩士。曾任職于 IBM、工研院電通所、軟件開發(fā)公司、ERP
顧問公司、電信公司、財經(jīng)數(shù)據(jù)庫公司，目前擔(dān)任 Python、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、AIoT 講師。獲 2018
年 IT 邦幫忙鐵人賽 AI 組冠軍、2021 年 IT 邦幫忙鐵人賽 AI 組優(yōu)選。
洪錦魁
中國臺灣計算機(jī)專家，著名程序員與 IT 作家。橫跨 DOS 時代、Windows 時代、Internet 時代、大數(shù)據(jù)
時代，縱觀 IT 興衰而筆耕不輟。臺灣天龍書局 IT 圖書常年霸榜專業(yè)戶。其作品版權(quán)包括：中國臺灣（繁
體中文）、中國大陸（簡體中文）、馬來西亞（馬來文）、美國（英文）。寫作特色：所有程序語法依特
性分類，同時以實(shí)用的程序范例進(jìn)行解說，程序確保跑通，讓讀者可以事半功倍地輕松掌握相關(guān)知識。