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环球热消息:创业卅载雷军忆往事,新品迭出小米战未来

2022-08-11 23:07:16 来源 : 三易在线

30年前,一家国产软件公司产品失败的生死关头;27年前,陷入迷茫的工程师混迹于BBS的狂热记忆;20年前,一家电商网站在艰难中崛起,却又在黎明前倒下的特殊经历……

2022年8月11日晚间,当雷军站在舞台上进行又一次年度演讲时,他花了近一个小时的时间,回忆了自己曾经在工作、创业道路上经历的三次重大挫折。与此前不同的是,这次几乎没怎么提及小米创业后的故事。但相信所有人都能发现,他所讲的每一个“过去的事情”,其实都对应着日后小米在发展过程中所汲取的经验教训。


(相关资料图)

更重要的是,也就在这场活动中,伴随着小米、Redmi、米家三大品牌一大批新品的发布,整个“小米体系”实际上用一种相当高调的姿态,宣告了自身在如今,以及为了面向未来所做出的诸多变革与准备。

从技术宅到接地气,小米的产品理念悄然发生改变

在今天的演讲中,雷军花了一段不短的篇幅,回忆了自己在上世纪90年代为金山软件“站店卖货”的经历。

虽然表面上看起来,这似乎是一次非常简单的、企业负责人到一线促销的故事。但正如雷军自己所说的那样,在这次经历中,他第一次意识到了“技术人员”与普通消费者之间的“代沟”,第一次意识到了不能按照工程师的审美去“纠结”,而必须按照消费者的需求去做产品这件事。

听完了这个故事,大家想到了什么?没错,如果大家关注小米近年推出的产品、关注小米最近和今天发布的新品就会发现,这种“更贴近消费者的需求/审美,而非按照工程师的个人追求去做产品”的思路,正是如今小米正在发生的转变。

比如说,前段时间发布的小米12S Ultra影像能力进步巨大,而在这种进步背后,除了死磕技术的定制1英寸CMOS、与徕卡合作研发的超高端光学镜头外,自然还有摒弃单纯追求“参数美好”,更注重用户“看起来美好”的全新影像算法和调校风格。

又比如说,在今天刚刚发布的MIX Fold 2上,我们看到了21:9的、更“正常”的外屏,看到了强调握持手感的、史上最薄的机身设计,看到了内外屏全部具备最高120Hz、均为LTPO的高刷屏设计,还看到了可能是目前业界最好的折叠屏机型续航能力。

除此之外,关注我们三易生活的朋友可能还记得,我们一直强调“高端智能手表首先得是个好看的表”。或许是听到了我们的声音,小米方面在新的小米手表S1 Pro上不仅采用了不锈钢机身,更是加入了表耳这一目前许多“智能手表”产品缺失的“传统手表”结构,一下子就让人感觉“有那味”了。

这还没完,小米今天还推出了采用12.4英寸屏幕的“超大号”小米平板5 Pro。细看这款产品的设计会发现,它并不只是屏幕尺寸更大那么简单,还特意为了优化网课、视频会议的效果,将前摄设计到了上边框中心,同时还改用了支持DP视频输出的USB 3.2接口,而这可是小米旗舰手机上都没有的功能。

相互关联的自研技术,正帮助小米成就“科技生态”

当然,除了更贴近消费者需求、更“接地气”外,“自研”也是此次小米新品发布会上被提及次数极多的一个词。

以小米MIX Fold 2为例,其此次在折叠屏最核心的弯折、铰链结构上,就用上了自研的微水滴形态转轴。这个转轴比业界同行的设计薄了18%、轻了35%,也正是在它的“帮助”下,才实现了MIX Fold 2几乎只比一个USB Type-C接口略微厚一点点的超薄体型。

更不要说,在今天亮相的另一款重磅新品Redmi K50至尊版上,不只是看到了小米自研的影像算法、自研的“万物追焦”功能,甚至还有小米专门与华星光电、天马两家国内屏厂联合定制的“1.5K”至尊OLED屏幕。

从官方公布的相关参数来看,这款“1.5K”屏幕无论在色彩、调光、刷新率、还是对行业顶级显示标准的支持上,基本全都拉满。并且更为重要的一点在于,当小米将这块屏幕用在Redmi K50至尊版这一注定成为“爆款”的机型上时,显然远比几句口号,或是只用在一两款出货量极小、价格高昂的产品上,对“国产自主供应链”有着更为有力的支持。

如果你觉得这还不够重磅的话,那么小米今天还有好几项关乎前沿自研技术的“One More Thing”——从全栈自研的自动驾驶技术路测视频,到自研的全尺寸人形仿生机器人CyberOne。

尽管他们看似相当超前、甚至可以说有点科幻,但如果将它们拆分开细看就会意识到,其中包含了机械结构、人工智能、图像识别、测距传感等一系列,在手机、电脑、智能制造等领域都可以被“流用”的技术成果。

是的,这些新技术、这些自研成果除了会让小米看起来更“酷”,它的价值还远远不只是“酷”这么简单。毕竟,无论是对国内自主产业链的支持,还是对于一系列相互之间有共通性前沿科技的探索,这些其实都在帮助小米成就属于自己的科技生态和技术体系,同时还能够让这个成立至今才不过12年的品牌,逐渐有了更多坚实、且独特的核心竞争力。

标签: 生死关头 机械结构 人工智能 图像识别

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