第200章折叠屏手机
莫燃进入系统，随即一阵清脆的提示音响起。
检测到宿主名下企业已有五款产品达到1市场份额，满足激活条件，现在正式激活市场份额主线任务。
叮！
恭喜宿主激活市场份额主线任务。
任务名称：行业新势力。
任务说明：一个公司是否有竞争力，不在于它推出了多少款产品，而在于它在行业里的市场份额有多大。
市场份额越高，越能说明企业在当前行业竞争力强、行业地位高。
所以，宿主名下企业经历了初期的快速扩张后，现在需要提升企业在各个行业的市场份额，真正成为行业里有一定话语权的行业新势力。
任务要求：提升任意行业市场份额达到5，成为行业不可忽视的新势力。
任务时效：十二个月！
任务奖励：可获得任意品类指定：良好B级礼包一个。
额外奖励：一年之内若有三个行业均达到5市场份额，良好B级礼包可升级为优秀A级礼包一个。
备注：该任务失败将扣除50万积分。
请问宿主，您是否接受该主线任务？
这个任务倒是蛮有意思的。
很久没有接到系统的任务，莫燃还是有些惊喜的，而读完任务内容后，他惊喜之余陷入了沉思。
确实。
如同系统说的一样，这两年尼采的扩张很快，前前后后进入了四五个产业，
每个产业虽然都小有点名气，但和行业里真正的顶级品牌相比还是有些差距的。
比如手机里的华记、小米、VIVO、苹果；
比如空调的格力、大金、美的。
这时候，将精力放在提升行业市场份额上，倒也是一条正确的路。
很快，他注意力落在了任务奖励上。
说实话，这个任务想要完成普通奖励并不难，莫燃特意看了一下，目前尼采手机的市场份额达到了3.6，一年的时间后，大概率能达到5。
5是什么水平？
2018年，
市场份额第一的是OPOP，19.8，年销量7800万台，一个月大概650万台销量。
第二的是VIVO，18.5，年销量7000万台，一个月大约580万台。
接下来是荣耀5200万台，13.7，一个月大约430万台；
小米5000万台，13.1，一个月大约416万台；
华记4800万台，12.7，一个月大约400万台；
苹果3400万台，9.1，一个月大约280万台；
尼采1100万台，3.6，一个月大约91万台；
到这里，头部的数据戛然而止。
尼采手机过后是魅族手机市场份额1，单月销量28万台。
三星手机0.8，单月销量22万台；
锤子手机0.7
可以看到，尼采手机算是刚好跟上了一线主流厂商的尾巴，排在了市场第七位。
也就是说，
以尼采手机目前的情况，想要达到5的市场份额，年销量只需要提升到1500万台，算下来每月销量达到125万台就能完成。
按照目前的情况，尼采手机冲劲十足，又有“璀璨S1”这样的大爆款，未来市场份额持续扩大难度不大。
所以，
确定大概率能完成普通任务后，莫燃此时想的是额外奖励。
只需要“三个行业均提升到5的市场份额”就能获得优秀A级礼包。
思索片刻后，他先接下任务，同时脑海也开始思索除了手机外，还有哪两个行业能比较容易的满足5的市场份额。
他首先想到了电视，但很快又否定了。
尼采电视经过了两年的发展，目前市场份额为1.8，倒也不是尼采电视业务部门不努力，而是电视行业的竞争确实很大，或者说内卷很严重。
作为一个存量市场，电视行业每年增幅很小，要想扩大市场份额就必须从其他厂商手里抢夺资源，难度可想而知。
再加上电视非常“吃”商场线下渠道，而这刚好是尼采的弱点。
所以。
相比于手机业务的信心十足，电视业务莫燃底气不够。
很快，他目光在了空调业务上。
“截止2018年6月底，尼采空调国内市场份额1.3。”
1.3。
莫燃再次摇摇头。
虽然空调业务并没有那么“吃”线下渠道，同时也算是还有“变频时代”的产业红利，但这个行业的头部企业品牌力太强了。
格力、美的、海尔，
哪一个都是年营业额突破千亿的企业，目前尼采空调发展的确实不错，黄海的能力也很强，但黄海以及他负责的尼采空调业务部门都还需要时间。
一年之内，想要从1.8提升到5大概率不可能了。
而尼采的笔记本电脑和平板电脑就更不用想了，莫燃紧接着注意力落在了“TF内存卡”上。
“TF内存卡”因为随着尼采手机免费赠送，所以市场份额达到了3.8，而这恰好也是目前尼采的强项。
尼采手机可以持续的赠送“TF内存卡”，同时，实在不行，“惊鸿系列”内存卡还可以降价销售，从而获得更多的市场份额。
想到这里，莫燃心里松了口气。
“TF内存卡”一年之内想要达到5的市场份额问题不大。
那么，
就还剩最后一个名额了。
片刻后，他脑海里闪过之前获得的“MTX1型人工智能通用并行运算平台”和“CR1型智能彩超机”。
一个是软件，一个是医疗器械彩超机。
之前他了解过系统的这个“MTX1型人工智能通用并行运算平台”，说的简单点，就是一款封装好的，专门用于“AI算法模型”加速训练和改进的软件。
这就有点像芯片设计领域必须要用到的EDA软件。
为什么设计芯片必须用到EDA软件？
因为设计一款芯片，单独是电路图就足足有几亿条，晶体管数量也是几亿个，想要靠人力一个个绘制出来是不可能的。
所以，
实际上，设计一款芯片时，其内部很多普通的电路设计，比如自检模块、响应模块都是使用了软件自带的各种经典设计电路图，大大节约开发时间。
AI人工智能训练也是一样的。