第700章 很好记的公司名

那些精密仪器，光是从沿海城市搬到内地来，就得花费一大笔钱。

里面的芯片、屏幕、电池等等原料，都需要再增加一大笔运输费。

这可不是用户在网上买个手机，快递包邮那种小钱。

而且在hZ投资的年产值五百万部手机的消息，可能也传到他耳中了，毕竟工厂已经招标好了，已经在投资建设了。

虽然现在大家的兜里普遍都没什么钱，买不起四五千，五六千一部的苹果，但一部由现阶段超级偶像美少女代言的素鱼手机，还是能买得起的。

也就存两个的工资而已，努力一点一个月就可以了。

不像苹果，一个月两千多的工资，扣除吃喝用住一千块，要存一个季度，甚至小半年。

而沈幼鱼也早就掐准了安卓的时间节点，抢了个先发优势，况且还不以赚钱为目的，一上线就卖爆了。

深市那原本年产五百万部手机的工厂早就不堪重负，必须要建设新厂来增加产能。

虽然说内地的人工成本确实比沿海城市低，但是其它隐形成本也高啊。

况且他给出的优惠力度还不够，年产五百万部手机，一部卖一千九百九十九，一年的产值达到了九十九点九五亿人民币，接近一百亿。

虽说手机公司是不赚钱，但那是揣到沈幼鱼兜里的没有几个钱而已，要不然光靠这个销售额，把员工的五险一金砍掉，不交，一年都得赚翻天。

只是她有良心，没有这么做。

而且这个体量太大了，大到沈幼鱼不得不慎重考虑，慎重决定。

毕竟这个时候能和手机投资相比的，只有那几个了，其中一个就是华晨汽车。

说华晨汽车很多人可能不知道，但是bmw，宝马很多人肯定知道。

除非那位SJ能够给国企一样的优惠，否则沈幼鱼才不会干这种事，本来就不赚钱了，再增加成本，那是真可能会亏本的。

又或者她加班不给加班费，一天十二小时两班倒，不交五险一金，食堂的菜多用素，少放肉，清汤寡水，这样才有可能不亏。

一千九百九十九的售价，还送充电器，数据线，是真不赚钱啊。

哪怕是多开几家线下门店，不是请的免费的沈素素，请的是别人，都会收支不平衡，都会亏本。

实体行业在赚钱方面，有时候还真不如做游戏。

做游戏几十个大学生在办公室敲一通键盘，某个大火的游戏就做出来了，赚的盆满钵满。

将这个页面关掉后，沈幼鱼又打开另一个页面。

这是企业内部的一个通讯软件，类似于后面的企业微信，钉钉，飞书那种。

现在公司做大了，有一些事情确实需要保密。

入眼可见的是几个名单：陈凯，张启明，柯志超，任秀明，石志伟，苏博文，童雪婷，王理平，王梦婷等一系列十几个人名。

每一个人名都是一封文件夹，上面清楚的显示着背调记录。

鱼素出行的cEo还没选出，大概率也是自己兼任。

这是素鱼能源科技有限公司，招聘的项目负责人名单，还有素鱼电动车那边也需要一个厂长。

只是现在这两家企业现在都是光杆司令，前者她还打算出点技术，比如在明年的时候，不经意间去实验室转一圈，无意之间发现了最优配方。

直接一步到位把未来属于二零一五年的技术，提前实现。

而素鱼电动车那边，她就不打算管了，她只出钱，一切事情由厂长全权负责。

然后让楚念笙那边招几个几个关键人物，非厂长招聘的，相当于是自己人，间谍那种去任职就行。

反正人事权任命权和财务权，还是抓在自己手上的，再加上投资也不大。

公司多了这件事，对于别人来说很难记，但对于沈幼鱼来说却很好记。

自己在前，沈素素在后的，为鱼素，做互联网行业，比如鱼素科技的微啵，鱼素出行的网约车。

沈素素在前，自己在后的，为素鱼，做实体行业，比如手机公司，新能源公司，电动车公司。

而且前者投资巨大，无比烧钱，大概率是要上市的，但后者不一样。

但也不能说一点影响都没有，如果那几个实体行业年年都亏钱，那她的上市公司一样会被影响，

毕竟亏钱就意味着，创始人要从上市公司里面套现，又或者将更多精力放在亏钱的企业上，扭亏为盈。

但如果成功了，也有一定的好处，市场始终是有情绪的，并不是完全按照基本盘来的。

沈幼鱼看着上面的名单，将陈凯，任志明划掉，这两人的年纪太大了，都快五十岁了。

未来的十余年正是两家公司的黄金发展周期，正是最好的时间，这两人就退休了。

她可不想临阵换帅。

而且，年龄都这么大了，还出来和年轻人抢工作。

将名单重新拟好后，沈幼鱼才重新发给了楚念笙。

而此刻，她却将信息看向了桌子上的整齐码放着的书籍。

新能源汽车，电池方面经过一年的学习，已经看的差不多了，现在就等实验室就位了。

不过现在她还没钱买设备，得等到十二月份才行。

正好博士阶段的高级人才，光是面试都得一个月起，等到面试结束，再拖一段时间，资金就可以到位了。

然后就可以租用场地，购买设备，开始研发。

而桌子上的书籍不是别的，是研究生阶段的计算机方面的知识，全是英文原版的。

模型训练与迭代：

Numerical optimization。

pattern Recognition and machine Learning......

统计机器学习。

the Elements of Statistical Learning。

Advanced topics in machine Learning......

自然语言处理。

Speech and Language processing，以及中文版，自然语言处理综论。