湯姆點了點頭,補充道:「另外,我們還可以強化售後支持,讓客戶在試用過程中感受到我們的專業服務,這樣會增強他們的信任感。」
李天明笑了笑,表示滿意:「很好,這正是我們需要的。重點是要讓客戶覺得這個系統不僅是便宜,而且是物有所值、不可或缺的。」
會議進行到這裡,大家都感覺到一種新的方向和動力。李天明意識到,推廣產品到全球市場並不僅僅是擴展業務規模的問題,更是如何讓產品真正進入人們的生活,並且被接受和認可的問題。
他最後總結說:「好吧,接下來我們要做的就是重新評估我們的市場策略,做好多語言版本的準備,同時調整我們的試用和定價政策。這將是一個新的挑戰,但我相信,只要我們有正確的方向和決心,就一定能成功。」
隨著會議結束,李天明深知這是一場長期的戰役,但他對未來充滿信心。他相信,只要團隊繼續努力,天網公司一定能在全球市場上站穩腳跟,成為行業的佼佼者。
李天明坐在辦公室的椅子上,望著桌上的智能家庭無人機和機器人原型,他的腦海裡充滿了各種想像。這些設備曾是他夢想中的一部分,他希望它們能夠改變人們的生活方式。但現實中,無人機和機器人的發展方向卻似乎與他的初衷有些偏離。
他陷入了沉思,心中不禁有些擔憂,於是他叫來了他的技術團隊成員進行討論。
「大家都來了,那我們開始吧。」李天明說道。他看著團隊的成員們,眼神中透露著期待與焦慮。
「我想聽聽你們對目前無人機和機器人的發展情況的看法。」他開門見山地說。
技術總監張毅首先發言:「李總,無人機這塊,我們的技術已經達到了一個相當成熟的階段。現在反而是和軍方合作的機會多了起來,他們對我們的技術有很高的興趣。特別是在邊境巡邏和應急救援方面,軍方非常看好。」
李天明點了點頭:「這的確是個好消息,但我們原本的目標是進入智能家庭市場。我擔心這樣的偏離會讓我們失去最初的定位。」
張毅接著說:「的確如此,李總。智能家庭市場與軍方的需求完全不同。我們無人機的功能設計在家庭中也許過於先進和昂貴了些。」
李天明陷入沉思:「那麼機器人呢?我們的機器人項目是否能在智能家庭中找到一個立足點?」
另一位負責機器人研發的工程師,楊明,接過話題:「李總,我們的機器人目前更多是朝著通用型機器人方向發展,這一點在工廠自動化和物流行業非常受歡迎。但是在智能家庭領域,我們需要找到一個突破口,可能是協助老人或者病人的日常生活。這樣的話,我們的醫療看護系統可以與機器人進行更好的整合,讓機器人能夠輔助人類動作,這樣不僅增強了產品的實用性,還能快速建立市場信任。」
李天明聽後,點頭表示認同:「這個想法很有意思。如果我們的機器人能夠在醫療護理方面展現出實際的應用價值,那麼不僅能進一步擴大市場,還能迅速建立起智能家庭機器人的信譽。」
楊明接著補充說:「是的,這樣我們可以先在醫療機構或者養老院等地方進行試點,通過實際案例來驗證機器人的能力,然後再逐步推向智能家庭市場。這樣一步步來,或許會更穩妥一些。」
李天明笑了笑,讚賞道:「這是一個值得考慮的策略。我們可以從一個具體的市場切入,逐漸擴大。特別是在那些對健康和安全特別關注的家庭,這樣的機器人無疑會受到歡迎。」
技術總監張毅補充說:「那麼李總,我們是不是應該開始與一些醫療機構進行接洽,看看他們是否願意與我們合作,成為第一批試點?」
李天明沉思片刻,點頭表示同意:「對,我們需要一些真正的用戶來測試我們的機器人,這樣我們才能及時調整產品。請張毅你負責這部分的對接工作。楊明,你繼續完善機器人的技術,尤其是關於動作協調和安全性的部分。」
楊明點頭答應:「明白了,李總,我們會繼續努力,把機器人做到最好。」
李天明最後總結道:「總之,我們的目標是讓無人機和機器人在智能家庭中找到他們的價值,而不是單純追求軍事或工業市場。這是一條需要耐心和智慧的路,但我相信,只要我們找對了方向,就一定能成功。」
會議結束後,李天明對無人機和機器人的未來發展有了更加清晰的認識。他明白,雖然當前的市場走向似乎與他的初衷有些出入,但只要方向正確,任何挑戰都能轉化為機會。他決定帶領團隊,堅持初衷,同時靈活應對市場變化,為智能家庭市場創造更多價值。
李天明坐在公司會議室裡,面前的屏幕上顯示著數據中心的運行報告,數據量的巨大讓他陷入了深思。他知道,資料中心是公司所有業務的核心,無論是醫療看護系統、醫師動作系統,還是無人機、機器人,甚至企業小幫手和點餐系統,每一個業務都依賴於穩定而高效的資料處理能力。
他開始與技術總監張毅討論這個問題。
「張毅,」李天明開口說,「你看看這些數據,我們的資料中心每天需要處理的數據量實在是太龐大了。一台醫療看護系統每秒鐘傳回6到8種偵測數據,一小時有3600秒,一天24小時,每台系統每天就要傳回69萬筆數據。如果我們有10萬台這樣的系統,那就是690億筆數據。這還不包括醫師動作系統,每秒20個動作,30秒內要計算平衡中心,每天傳回的數據總量高達1700億筆。」
張毅點了點頭,回應道:「是的,李總,這還只是我們的一部分業務。每台護理系統、每台機器人、每架無人機,甚至企業小幫手和點餐系統,這些系統每天都會產生數以億計的數據。這些數據需要儲存、運算、分析、學習和訓練,用來生成AI指示、調整動作或者應對各種情境。」
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