楊元慶在感謝記者時(shí)透露,收購(gòu)摩托的想法緣于2010年。在記者看來(lái):想法只是想法,但當(dāng)時(shí)正值聯(lián)想困難時(shí)期,不太可能。同時(shí)我們注意到,谷歌只將摩托專利授權(quán)給聯(lián)想使用,并沒(méi)有賣給聯(lián)想,聯(lián)想每年還需向谷歌交專利費(fèi)。
全文如下:
大家好!
今天是大年三十,大家不辭辛苦來(lái)參加我們的溝通會(huì),在此向大家表示衷心的感謝!
相信我們今天發(fā)布的這個(gè)消息,能讓大家覺(jué)得等待和加班都是值得的!
以往跟大家交流的時(shí)候,大家問(wèn)的最多的問(wèn)題就是,IBM服務(wù)器的交易進(jìn)展得怎么樣?什么時(shí)候能進(jìn)軍成熟市場(chǎng)?賬上那么多現(xiàn)金,你們準(zhǔn)備怎么花?
現(xiàn)在,相信這幾個(gè)問(wèn)題都已經(jīng)水落石出了。希望過(guò)去幾個(gè)禮拜我們沒(méi)有把大家累壞了。我們把40億美元都花出去了,而且恐怕還不夠。
大家都已經(jīng)看到了這個(gè)激動(dòng)人心的消息。聯(lián)想與谷歌達(dá)成協(xié)議,收購(gòu)摩托羅拉移動(dòng)。隨著協(xié)議的達(dá)成,我們現(xiàn)在不僅是全球個(gè)人電腦市場(chǎng)的冠軍,還將是全球智能手機(jī)市場(chǎng)強(qiáng)有力的第三名。
當(dāng)然,第三的位置并不是我們收購(gòu)的目的,我們更看重的是摩托羅拉帶來(lái)的能力和潛力。
通過(guò)這項(xiàng)收購(gòu),聯(lián)想和摩托羅拉能夠形成完美的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。摩托羅拉給我們帶來(lái)了很強(qiáng)的品牌,杰出的工程技術(shù),優(yōu)秀的產(chǎn)品,與運(yùn)營(yíng)商和零售商的良好關(guān)系,以及在北美和拉美的廣泛覆蓋。聯(lián)想也將帶去我們的核心能力-清晰的戰(zhàn)略,高效的運(yùn)營(yíng),快速的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期和全球規(guī)模。
而且摩托羅拉已經(jīng)選擇了正確的發(fā)展方向,它是美國(guó)和拉美排名第三的安卓設(shè)備制造商,在歐美、中東和非洲,他們正在重啟品牌。通過(guò)雙方攜手,我們不僅要把摩托羅拉移動(dòng)業(yè)務(wù)帶回到健康的、盈利性增長(zhǎng)的軌道上來(lái),還要向智能手機(jī)領(lǐng)域的前兩位發(fā)起有力的挑戰(zhàn)。
我們的信心來(lái)自于這樣幾個(gè)方面:
首先,通過(guò)收購(gòu),我們能快速、有力地進(jìn)入關(guān)鍵市場(chǎng)。
交易完成后,在摩托羅拉移動(dòng)業(yè)務(wù)表現(xiàn)最為強(qiáng)勁的北美和拉丁美洲市場(chǎng),我們將立即成為擁有顯著地位的廠商。這對(duì)于我們?cè)谌蛑悄苁謾C(jī)市場(chǎng),尤其是成熟市場(chǎng)拓展業(yè)務(wù)至關(guān)重要。
而聯(lián)想在中國(guó)和其他新興市場(chǎng)增長(zhǎng)迅速,并有機(jī)會(huì)向歐洲拓展業(yè)務(wù)。
我們將繼續(xù)堅(jiān)定地落實(shí)我們的戰(zhàn)略,把智能手機(jī)業(yè)務(wù)發(fā)展成為聯(lián)想未來(lái)增長(zhǎng)的一個(gè)重要支柱。
第二,品牌。
聯(lián)想將獲得技術(shù)界享有盛譽(yù)的品牌-摩托羅拉。這是一筆雄厚的資產(chǎn),我們計(jì)劃對(duì)其精心呵護(hù)并且發(fā)揚(yáng)光大。2005年收購(gòu)IBM個(gè)人電腦業(yè)務(wù)時(shí),我們面對(duì)Think品牌的機(jī)遇與今天十分相似。我們成功了。我們保護(hù)好了Think品牌并將其發(fā)揚(yáng)光大。今天它仍然是全球科技界的藍(lán)籌品牌之一?,F(xiàn)在,我們就要擁抱又一個(gè)這樣的機(jī)遇了。
第三,知識(shí)產(chǎn)權(quán)。
根據(jù)協(xié)議,聯(lián)想將獲得豐富的專利組合和其他相關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的授權(quán)許可。毫無(wú)疑問(wèn),我們與谷歌的合作也將隨著本次收購(gòu)和持續(xù)深入的各項(xiàng)合作得到進(jìn)一步的加強(qiáng)。創(chuàng)新是聯(lián)想的DNA,摩托羅拉在研發(fā)方面的傳統(tǒng)恰好與聯(lián)想完美匹配。通過(guò)此次交易,聯(lián)想將擁有超過(guò)2000項(xiàng)專利,在雙方創(chuàng)新引擎的聯(lián)合推動(dòng)下,我們的創(chuàng)新能力將如虎添翼。
第四,產(chǎn)品組合得到進(jìn)一步加強(qiáng)。摩托羅拉的明星產(chǎn)品Moto X,Moto G以及DROID Ultra系列憑借創(chuàng)新的設(shè)計(jì)和出色的用戶體驗(yàn),一直深受好評(píng)。隨著它們的加入,聯(lián)想的產(chǎn)品組合將更加豐富和全面,能夠覆蓋每一個(gè)價(jià)位段,滿足更多用戶的需求。
第五,人才和專業(yè)能力。摩托羅拉對(duì)智能手機(jī)市場(chǎng),尤其是成熟市場(chǎng)有深入的理解。他們精于設(shè)計(jì)和打造精彩的產(chǎn)品,善于與電信運(yùn)營(yíng)商和用戶建立良好關(guān)系。他們分布在33個(gè)國(guó)家的3500名員工將加入到聯(lián)想的隊(duì)伍中來(lái),為雙方業(yè)務(wù)的整合,更為推動(dòng)聯(lián)想在智能手機(jī)領(lǐng)域的長(zhǎng)期成長(zhǎng),為奠定我們未來(lái)的領(lǐng)導(dǎo)地位,做出直接貢獻(xiàn)。
這里,我還有一個(gè)有趣的故事要跟大家分享。其實(shí)在很久以前,我們就開(kāi)始關(guān)注摩托羅拉了。2010年,就在摩托羅拉剛剛分組成摩托羅拉移動(dòng)和摩托羅拉解決方案之后,在一個(gè)CEO論壇上,我和偉明第一次見(jiàn)到Grey Brwon,結(jié)果發(fā)現(xiàn)他領(lǐng)導(dǎo)的是另一個(gè)摩托羅拉。后來(lái)呢,正如大家所知道的,谷歌收購(gòu)了摩托。再之后,谷歌CEO Eric Schimdt到我家做客時(shí),我向他表達(dá)了希望收購(gòu)摩托的意愿。而這一次,終于到了雙方不僅情投意合,而且終成眷屬的時(shí)候了。
當(dāng)然,距離交易完成,兩個(gè)公司實(shí)現(xiàn)整合,我們還有很多的工作要做,這恰恰是聯(lián)想的強(qiáng)項(xiàng)。從美國(guó)到日本,到德國(guó),到巴西,我們成功地完成了多項(xiàng)收購(gòu)和整合,這一次,我們有充分的信心再次獲得成功。
今天是大年三十,春節(jié)馬上就要到了。我希望把這個(gè)好消息當(dāng)作迎接馬年新春的第一份禮物,送給大家。
最后祝大家:春節(jié)快樂(lè),馬年大吉!
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。