汽车界风向变,国产车宠爱女性!
雷军揭秘小米SU7的女性缘秘密。
对于SU7的成功,雷军表示,30%的女性车主,加上为女性家人购买的,预计女性用户比例将达到40%-50%。
雷军点破了吸引女性用户的心机:颜值即正义,防晒至上。
雷军自豪地表示,女性用户是汽车销量的关键因素。她们的否决权和快速决策能力,以及购买后的增购潜力,是汽车行业长期忽视的。
此外,雷军还提到:SU7将豪车体验带到了平价车上,让不少试驾者大呼震撼,转化率因此飙升。
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小米集团创始人雷军在直播中明确表示,虽然小米已经建立了一些充电站,但目前还没有大规模建设的计划。小米的首要任务是专注于汽车制造,致力于使小米SU7成为与公共充电桩兼容性和便利性最佳的电动汽车。随着新能源汽车市场的不断增长,充电基础设施对新兴汽车企业变得越来越关键。
小米SU7城市领航辅助功能即将全国开通,官方最新宣布开启城市领航先锋版招募。此次招募主要是邀请小米SU7Pro以及小米SU7Max车主抢先体验城市领航辅助功能。还新增了识别公交车道限行时间,可合理利用公交车道通行。
快科技8月19日消息,日前,小米CEO雷军和小米高管在吐鲁番的小米夏测基地验收今年小米汽车夏季测试成果。今日,雷军发布在库木塔格沙漠开小米SU7漂移的视频,雷军表示,这是第一次挑战沙上漂移,爽!与在年度演讲上的漂移视频不同,这次雷军在沙漠并没有穿赛车服,也没有佩戴头盔,而是穿着防晒衣,戴着墨镜直接在沙漠上开漂。有网友看后表示:雷总这是要拍一期�
快科技8月23日消息,自4月初正式交付以来,小米SU7的累计交付量已超过3.6万辆,成功跻身国内新能源汽车销量榜前十名。但小米SU7究竟卖到了哪里呢?根据易车榜的数据,杭州以3208辆的销量稳居第一,也是前五名中唯一入选的非一线城市。而紧随其后的是北京、上海、深圳、广州这四大一线城市,销量分别为2870辆、2846辆、2463辆和2295辆。在销量排行榜上,前10名还有成都、武汉、南京、苏州、郑州。全国共有18个城市的小米SU7销量超过了1000辆。你所在的城市,看到过小米SU7吗?
工信部最新发布了第387批《道路机动车辆生产企业及产品公告》变更扩展公示,其中小米SU7增加了多种选装。公示内容显示,小米SU7增加了全新的车窗框装饰条、外观后视镜、黑色徽标、不同尾部字标、涂色卡钳、不同轮毂等多种选装。小米汽车拿到了独立造车资质,成为真正的汽车厂商。
在今日午间的一次直播中,小米公司的CEO雷军对小米SU7的性能和价值给予了高度评价,将其与其他价格相当的车辆进行了对比。雷军鼓励消费者亲自前往小米之家试驾SU7,他指出,与二三十万价位的其它车辆相比,小米SU7的优势明显,试驾后的感受会让人有“一个天上一个地下”的体验。根据小米公布的财报数据显示,自4月3日开始交付以来,小米SU7在大约90天内累计交付了2730
小米公司创始人雷军在最新公布的第二季度财报中,首次对外披露了公司汽车业务的业绩。小米在智能电动汽车等创新业务上取得了64亿元的收入,并在一个季度内累计交付了27307辆新车。这一宏伟目标展现了小米对于汽车业务的长期承诺和信心。
快科技8月22日消息,雷军今日公布了小米第二季度的财报,并首次公开了汽车业务季度的成绩。据悉,智能电动汽车等创新业务的收入达到了64亿元,单季累计交付新车27307辆。然而,这项创新业务的净亏损却高达18亿元,由此计算,小米汽车每辆车的亏损超过了6万元。对此,雷军表示:造车很苦,但成功一定很酷!小米汽车还在投入期,希望大家理解。”在业绩发布会上,小米集团总裁卢伟冰也对小米SU7的亏损原因作出了解释:第一,小米汽车的规模尚小,而汽车行业是一个典型的规模经济行业,有信心在未来扩大汽车的规模;第二,小米的第一款车是纯
今日,小米中国区市场部副总经理、Redmi品牌总经理王腾发微博晒图称:厉害了!小米SU7出现在一年级的美术课本里了”。预计将于2024年11月提前完成小米SU7系列交付10万辆的目标,并将冲刺2024年全年累计交付新车12万辆的新目标。
雷军今天进行了一场关于汽车的直播活动,其中透露了大家最期待的信息。明年一季度,小米SU7Ultra的量产车就可以跟大家见面了。雷军此前在发布会上激动的表示,小米SU7Ultra原型车已经做到了四门车里面的最强马力,包括油车在内,四门车马力小米SU7Ultra最强,没有之一。
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Reweb 是一个为 Next.js 和 Tailwind CSS 开发者设计的可视化网站构建工具。它允许用户以无代码的速度构建网站,同时导出高质量的 Next.js 代码库,以便开发者可以自由定制和部署。Reweb 提供了视觉编辑器,可以实时编辑 Tailwind 和 Shadcn UI 组件,并且支持从提示生成美观的主题和调色板。此外,Reweb 还提供了预制的模板和社区支持,以帮助开发者快速启动项目。
OneGen是一个为大型语言模型(LLMs)设计的高效单遍生成和检索框架,用于微调生成、检索或混合任务。它的核心思想是将生成和检索任务整合到同一上下文中,通过将检索任务分配给以自回归方式生成的检索令牌,使得LLM能够在单次前向传递中执行两种任务。这种方法不仅降低了部署成本,还显著减少了推理成本,因为它避免了对查询进行两次前向传递计算的需求。
Open Source LLM Tools是一个专注于收集和展示开源大型语言模型(LLM)工具的平台。它提供了一个更新频繁的资源库,帮助开发者和研究者发现和利用最新的开源AI工具。该平台的主要优点在于其高更新频率和对活跃开源AI开发者的聚焦,使得用户能够及时获取到行业的最新动态和技术进展。
Open-MAGVIT2是由腾讯ARC实验室开源的一个自回归图像生成模型系列,包含从300M到1.5B不同规模的模型。该项目复现了Google的MAGVIT-v2分词器,实现了在ImageNet 256×256数据集上达到1.17 rFID的先进重建性能。通过引入不对称分词技术,将大词汇表分解为不同大小的子词汇表,并引入'下一个子标记预测'来增强子标记间的交互,以提高生成质量。所有模型和代码均已开源,旨在推动自回归视觉生成领域的创新和创造力。
GVHMR是一种创新的人体运动恢复技术,它通过重力视角坐标系统来解决从单目视频中恢复世界定位的人体运动的问题。该技术能够减少学习图像-姿态映射的歧义,并且避免了自回归方法中连续图像的累积误差。GVHMR在野外基准测试中表现出色,不仅在准确性和速度上超越了现有的最先进技术,而且其训练过程和模型权重对公众开放,具有很高的科研和实用价值。
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