從國產第一到破產，金立是如何一步步走向死局的？

「金品質、立天下」

這句氣勢磅礴又極具野心的廣告詞

曾是金立手機輝煌時期的最好見證

銷量一度直逼三星、諾基亞，

讓步步高望塵莫及

銷量僅次於華為和小米排名第三

當仁不讓的成為手機行業巨頭之一

今日福利

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曾風光無限的國產第一

2005年金立重金聘請劉德華作為品牌代言人，明星效應加上手機功能全、價格便宜的優點，金立迅速打開了國內市場，手機月銷量突破25萬部，妥妥成為當年的一匹黑馬。

2010年，金立就已做到了國產手機第一、全行業第三(僅次於諾基亞和三星)。就在兩年前智能手機大普及的時候，金立功能機向智能機的轉型還算不錯，2016年的出貨量也衝刺到4000萬部。

*圖片來源：網路

近年來也是動作頻頻，不僅請了馮小剛、余文樂、鳳凰傳奇、薛之謙、吳剛等作為代言人，還斥巨資贊助《歡樂喜劇人》《最強大腦》、等多檔綜藝。

而2017上半年還有7.6億盈利額的金立公司，是如何在一年內迅速走向衰亡呢？不少人認為是董事長劉立榮挪用公款去豪賭，實則這不是根本原因，只是加速劑而已…

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品牌定位不清晰

2013年金立成立子品牌ELIFE，這款手機以輕薄為賣點，來滿足年輕消費者對於手機外觀不斷進化的需求。2014年金立另一子品牌IUNI面市，欲走互聯網模式，打出「以小米模式來反小米」的口號。

*圖片來源：網路

然而，遺憾的是，這兩個子品牌並未能夠拯救金立。在市場上節節敗退的情況下，金立分別在2015年和2016年砍掉了ELIFE和IUNI。這兩個品牌也成了金立內部三緘其口的禁詞。

從 「去金立化」到「小清新」，再到2015年重回「商務」，拚命追逐市場潮流的金立已疲憊不堪，更在前後夾擊中亂了陣腳。

2017年11月底，金立一口氣同時發布了8款產品，讓金立的品牌定位成了一鍋大雜燴，越發讓人看不懂。外界質疑金立在走「機海戰術」，遭到了劉立榮的強烈否認，稱是為了趕上全面屏的浪潮，才做了這個史無前例的舉動。

雖然全面屏是2017年智能手機的主流，但屏幕並非手機核心技術，非核心技術的革新，並不能帶來預期中的質變，金立全年出貨量反而下滑超過10%。

手機市場的馬太效應已成為老生常談，但直到今天，金立依然沒有明晰的品牌定位，產品始終徘徊不定。高端手機效仿華為，主打商務、安全，中端手機效仿OPPO,VIVO，主打時尚，兩個都想學，兩手都想抓，結果都沒學到家，反而失去了從前的優勢，變得不倫不類，一地雞毛。

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過度營銷導致資金鏈斷裂

曾以電視廣告打下一片天的金立，在看到OPPO和VIVO明星營銷的成功後，劉立榮心動了，開始了一系列「財大氣粗」的營銷霸屏，這也為金立日後的資金鏈斷裂埋下了隱患。

近幾年，金立冠名贊助了《最強大腦》、《笑傲江湖》、湖南衛視《2017跨年演唱會》等12檔綜藝節目，平均每年贊助6部。

在代言人方面，金立更是「大手筆」，最直觀的的體現是，品牌代言人更替頻繁，既有濮存昕、郎咸平、柯潔、馮小剛等一眾名人，也有阮經天、薛之謙、余文樂、劉濤等一水當紅流量IP，高頻次出現在公眾視野。

*圖片來源：網路

然而，一個尷尬的事實是，消費者記住了代言人，卻沒有記住金立。2017年金立手機僅售出1494萬部手機，這與年初劉立榮定下的保底銷量3000萬台相去甚遠。

「金立資金鏈問題爆發的主要原因是2016年和2017年營銷費用與投資費用超限。2016-2017年金立營銷費用投入60多億元，對金立資金鏈造成很大影響，導致貨款周轉困難。」

劉立榮也曾承認過度營銷成為導致資金危機的主因之一。

品牌營銷往往有兩種思維：一種是廣告思維，一種是戰略思維。

所謂廣告思維就是運用明星的自帶流量來為品牌導流，核心思想是流量嫁接。而戰略思維的一個重要核心是戰略契合，沒有清晰的功能定位，根本無法體現品牌特點。

在沒有銷量支撐的時候，這種跟風式的大體量廣告投入，註定是資源浪費。金立的營銷策略非但沒有為金立帶來轉機，反而使得金立陷入債務纏身的境地。

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路遇困境, 轉型AI才是硬道理

人工智慧市場在零售、交通運輸和自動化等各行業垂直領域表現出了巨大潛力。而人工智慧技術在各種終端的應用，能為消費者提供更多人性化的服務。

小米創始人雷軍表示，在這個年代裡面，無論是國際巨頭還是國內的BAT，都把人工智慧列為了最核心的戰略。

隨著人工智慧技術的深入發展，畢業生們也有了更多新的崗位選擇。從本科畢業生就業數量較大的行業來看，從事「互聯網開發及應用」與「計算機與數據處理」類職業的比例均呈上升趨勢。

可見智能製造、新金融、新零售的發展拓寬了畢業生在相關行業的就業空間。隨著產業智能化升級的推進，各行業中與信息、智能相關的崗位對畢業生的需求可能進一步擴大。

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05

Python在人工智慧中的優勢

Python由於其簡潔優美和極高的開發效率，得到了越來越多公司的青睞，成為了繼C++和Java之後的第三個主流編程語言。它被稱為「膠水語言「和「最美編程語言」，從雲端、客戶端，到物聯網終端，Python的應用無處不在。

Python具有豐富而強大的庫，能夠將其他語言製作的各種模塊很輕鬆的聯結在一起，因此，Python編程對人工智慧是一門非常有用的語言，想抓住人工智慧的風口，Python是必不可少的助力，並且上手易學。

1

對新手極其友好

對於初學者來說，簡化的人性化語法+快速編寫與執行，使得Python非常好入門。

在語法上，Python彷彿生來就是為程序員編碼效率而考慮的編程語言，很多在其他編程語言編譯階段需要給出的類型限制或約束，在Python中都可以省略。

從下面兩個簡單的Python與Java對比的例子中，就能看出Python簡潔的特點：

*圖片來源：網路

另外，Python語言也被設計得更接近於自然語言。比如：在Python中並沒有使用很多編程語言中用的"{}"來限定代碼塊，而完全採用縮進的方式加以限制，這使得Python代碼更為整潔、一致，提供了更好的可讀性。

江湖流傳，Python入門時間按天計算，C++入門時間按年計算，人生苦短，我用Python！

2

具備大數據處理能力

在企業領域，近年來興起的大數據以及雲計算的應用，促使Python快速走向成功。Python極易將繁瑣無序的凌亂數據轉化為可用的結構化數據，非常有助於大數據的處理，這使它成為了數據科學中最流行的語言之一，被用於機器學習以及 AI 系統等各種現代技術中。

比如，在使用Pandas（Python Data Analysis Library）寫數據處理程序時，只需十幾行代碼，就能達到3倍JAVA代碼量實現的效果，大大提升了數據處理工作的效率。

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擁有驚人數量的庫

當你正在推進大項目的時候，庫可以幫助你節約時間並減少開發周期。幾乎在每一個領域，Python都提供了穩定可靠的框架或第三方庫：

構建Web應用的Django

科學計算領域的NumPy，Pandas和SciPy

機器學習領域大名鼎鼎的scikit-learn

用於自然語言處理的nltk

你可以利用它們輕鬆地構建不同用途的應用。此外，強大的雲計算服務（比如Encoding.com）令Python與C系列的語言有非常好的兼容性。這意味著有專業的第三方工具為Python提供的優秀的跨平台支持，這是一個巨大的優勢。

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可靠並且高效

我相信任何使用過 Python 的開發人員都會認同它的運行速度，可靠性，以及效率。你可以在各種環境下使用或者部署 Python，它只會有可忽略不計的性能損失。Python可靠到什麼程度？你可以將它使用在任何場景中，比如：

網頁開發

PC應用程序

數據處理

移動應用程序

硬體開發

所以，你並沒有被束縛在單一的平台之上，Python的經驗可用於任何平台。無論你是面向過程，面向對象，或者是函數式編程的愛好者，都可以在 Python找到適合自己的語言範式。

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坐擁大企業爸爸的贊助

贊助商能幫助程序語言度過漫長的歲月。C#有微軟，Java有Sun (現在是Oracle)，PHP有Facebook，Python則有Google！Google於2006年開始使用Python，為了應援這種語言， Google除了提供持續的文檔和支持工具，還經常為 Python打廣告。

另外，還有一些業界頂尖的專業公司，比如SAP，在商業BI模塊中也在大量的使用Python。Python已經成為金融圈高富帥必須掌握的開發語言之一，如果只讓你選讀一門語言，必須是Python！

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薪資高

由於Python工程師需求增多，Python薪資也隨之水漲船高：

*圖片來源：網路

Python和C/C++在就業薪資方法無論是剛畢業，還是長期的發展，就業薪資均高出其他編稱語言。北京的Python工程師平均月資可達到19,120 元，即使是應屆畢業生，Python的起薪也大多數在10000元以上。

而且，Python在人工智慧、大數據、自動化運維、全棧開發方面都有著得天獨厚的優勢，隨著Python繼續佔領編程語言主流的趨勢，全國各城市的招聘職位和薪資必定還會大幅度上漲！

*圖片來源：網路

隨著我國在人工智慧的投入和規劃，現在學習Python，絕對是最好的時機！

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