独家观察！昔日豪门沦落：捷豹路虎深陷量价齐跌、口碑下滑的“恶性循环”

昔日豪门沦落：捷豹路虎深陷量价齐跌、口碑下滑的“恶性循环”

曾经在中国市场风光无限的英国豪华汽车品牌捷豹路虎，如今却深陷量价齐跌、口碑下滑的“恶性循环”之中。销量持续下滑、品牌形象受损，捷豹路虎的未来之路究竟将何去何从？

销量断崖式下跌，市场份额持续萎缩

捷豹路虎在中国市场的颓势始于2018年。当年，捷豹路虎在华销量同比下滑21.6%，至11.5万辆。此后，销量更是逐年下跌，2019年跌破10万辆大关，2023年仅有10.63万辆，远低于同级凯迪拉克、雷克萨斯和沃尔沃。

品牌形象崩塌，消费者信心受挫

与销量下滑相伴的，是捷豹路虎品牌形象的崩塌。为了维持销量，捷豹路虎频繁降价促销，导致品牌溢价能力大幅下降。此外，捷豹路虎车型还频频出现质量问题，加剧了消费者对其品牌形象的负面认知。

多重因素叠加，困境难以破解

捷豹路虎在中国市场陷入困境的原因是多方面的。首先，产品线老化，缺乏竞争力。捷豹路虎近年来鲜有新车型推出，现有车型也难以满足消费者日益多元化的需求。其次，营销策略失误，过度依赖价格战。频繁降价不仅损害了品牌形象，也透支了未来的市场潜力。此外，中国豪华汽车市场竞争加剧，BBA等老牌强势依旧，新势力蔚来、理想等崛起迅速，也为捷豹路虎带来了更大的压力。

未来之路艰难，转型迫在眉睫

要扭转颓势，重塑昔日荣光，捷豹路虎需要在产品、营销、品牌等方面做出重大变革。首先，加快产品更新迭代，推出更多具有竞争力的新车型。其次，调整营销策略，提升品牌形象。最后，深化中国市场本土化，更好地满足中国消费者的需求。

捷豹路虎的困境也为其他汽车厂商敲响了警钟。在瞬息万变的汽车市场，唯有不断创新、顺应市场趋势，才能立于不败之地。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。