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来源：至尊彩票下载2024-04-16 17:48

喜马拉雅亏损10年首次季度盈利，互联网企业纷纷降本增效******

　　1月16日，第一财经记者获悉，近日喜马拉雅创始人兼CEO余建军在公司年会透露，喜马拉雅于2022年第四季度首次实现单季度千万级的盈利，这也是喜马拉雅创业十年来首次实现盈利。

　　不过他并未明确喜马拉雅是在哪一种会计准则下实现的季度盈利。

　　余建军在年会上提到，盈利得益于公司在三个方向的努力，一是战略与组织清晰度不断提升，其次是坚持以创造用户价值为导向的长期主义，另外降本增效、打造可持续盈利能力也是一方面原因。

　　在当前的资本环境下，过去烧钱巨亏的互联网企业都开始追求盈利了。除了音频行业的喜马拉雅和荔枝外，在视频平台里，从爱奇艺到B站，都开始降本增效，努力减亏，在资本市场讲出盈利的故事。

　　三年亏损20亿后首次盈利

　　2022年8月，余建军曾在内部员工大会上表示，要在2022 年第四季度实现单季盈利，扭转长期亏损局面，并将在2023年实现全年盈利，5年后，实现年收入200亿元、盈利40亿元。目前来看余建军定下的第一个小目标完成了。

　　在盈利前，2019年至2021年，喜马拉雅年内亏损分别为19.25亿元、28.82亿元、51.06亿元，经调整年内亏损则分别为7.49亿元、5.39亿元、7.59亿元，三年累计净亏损超20亿元。

　　此前喜马拉雅曾三次递表但未能上市。最近的一次是2022年3月，喜马拉雅在港交所更新招股书，但目前招股书已经显示失效。最早在2021年5月，喜马拉雅意图在纳斯达克上市，以失败告终；同年9月，其于港交所重新提交IPO申请，但因超过6个月，招股书文件显示失效。

　　最新招股书信息显示，2021年喜马拉雅总营收同比增长43.7%至58.57亿元，年内亏损51.06亿元，同比扩大77%。付费订阅、广告、直播以及其他创新产品及服务是喜马拉雅四大营收来源，其中，付费订阅服务是其主要的支柱。

　　喜马拉雅成立于2012年，目前是音频行业的龙头，截至2022年第三季度，喜马拉雅全场景平均月活跃用户已达2.82亿。

　　据iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在2022年中国网民消费过的在线音频平台中，喜马拉雅以65.5%的高市场占有率成为最多用户选择的在线音频平台，其次，荔枝、蜻蜓FM和酷我畅听分别占比39.5%、35.8%和34.5%。

　　在喜马拉雅之外，作为音频行业“第一股”的荔枝也于近一年转亏为盈。

　　2021年第四季度，荔枝首次取得GAAP层面的盈利，实现净利润892万元，在2022年前三个季度其稳住了盈利趋势，Q1、Q2盈利分别为1642万元、1885万元，最新的第三个季度实现净利润约2000万元。

　　2022年的前九个月，荔枝实现净利润5500万元，实现大幅扭亏为盈，去年同期前九个月，荔枝净亏损为1.36亿元。

　　财报显示，荔枝第三季度的经营费用为1.77亿元，相比去年同期的1.91亿元有所缩窄，此外其销售及管理费用均实现同比缩窄。

　　互联网企业纷纷求盈利

　　在此之前，亏损超过10年的爱奇艺于2022年首次实现季度盈利，背后一大原因就是降本增效，财报显示，该公司营收成本、销售及管理费用都出现较大的同比下降。

　　围绕降本增效，据第一财经记者了解，爱奇艺内部的措施一是组织结构优化，解决与人相关的成本和费用，提高效率；二是控制内容成本，在内容制作、采购和运营等方面做精细化的选择，头部内容不减少，严格控制播出效果不好的内容，降低内容成本；三是通过加强运营，发挥片库也就是长尾内容的更大价值，产生更多广告库存和会员收入。

　　对于此前一直以用户增长为中心的B站来说，亏损也一直在连年增长，2021年B站亏损了68亿元，同比扩大119%。

　　这些年来，B站还未实现正向盈利，在2022年初的电话会议中，管理层第一次给出盈利时间表，表示B站将在2024年实现non GAAP盈亏平衡。B站董事长兼首席执行官陈睿表示，2022年公司的战略重心将侧重于加速商业化进程，并进一步降本增效。

　　此前海豚投研泛娱乐研究员对第一财经表示，目前的宏观环境并不利好成长型公司，通胀加息周期叠加战争，资金避险情绪高，喜欢减亏或盈利的企业，“从公司管理层的角度，是希望通过营造一个良好的平台环境，来拉长用户的生命周期价值，但市场肯定是等不及的。”

　　2022年11月，B站发布了其第三季度财报，公告显示其第三季度营收为58亿元，较2021年同期增加11%；净亏损为17亿元，较2021年同期的27亿元收窄36%。

　　在财报后的电话会议上，对于此前提出的“2024年实现non-GAAP盈亏平衡”目标，陈睿表示目标不会有变化，“在今年多重宏观环境的挑战之下，减亏已经成为了公司最重要的工作之一，这是我亲自在盯的工作。”

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未来的诗和远方，或许是机器人为我们“负重前行”******

　　近日，美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现，对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具，也就是说，熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。

　　根据用途的不同，机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人，其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案，并开启了一种崭新的人机互动方式。今天，一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧！

图源：pixabay

　　赶配送

　　目前，一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统，在导航过程中辨别二维或三维的结构，精准、灵敏地识别障碍，实现厘米级避障、秒级反应速度，大幅度提高对环境的感知能力，保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里（Osman Barrie）从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人，负责摆桌子、供应食品和饮料。

图源：巴伦周刊

　　跳舞蹈

　　美国工程与机器人设计公司波士顿动力（Boston Dynamics）联动自家的四足机器人Spot和人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作，还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣，还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。

图源：Boston Dynamic

　　做手术

　　医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例，理想手术操作精度要求为10微米，是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米，这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

　　有了手术机器人的介入，医生可以在相机反馈的辅助下，利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2，将起皱的视网膜（厚度仅有10微米）铺平，修复病人的视力。

图源：pixabay

　　修动车

　　配备机器视觉、图像识别等技术，动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

　　它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成，可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件，具备数据无线传输、故障自动判断等功能，作业效率是人检的2.75倍。

图源：pixabay

　　做刑侦

　　日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper，可以对人类的面部表情进行识别和解读，与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别，使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力，可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

图源：中国机械工程学会

　　助行走

　　2014年，世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构，通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

　　机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”，兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性：外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号，将活动信号传输给机器人，机器人再进行具体的机械动作。

图源：环球网

　　做清洁

　　目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级，清洁机器人的功能逐渐多样化，也可以满足多样化清洁需求，已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时，清洁机器人的产品品类也日渐多元化，除了可以地面清洁之外，还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。

图源：pixabay

　　忙配药

　　零售药店沃博联（WBA）正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心，机器人可以配制80种不同的药物，为2000多家药房提供支持，每小时最多可以处理300张处方的配药，这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

　　这不仅是为了节省劳动力成本，还可以缩短病人在药房里的等待时间，药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务，处理紧急处方需求等。

图源：pixabay

　　进厨房

　　美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill （CMG）最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy，这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中，搅动油锅中的篮子，然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳（Curt Garner）称，虽然仍然需要人工打包和上菜，但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

图源：pixabay

　　帮搜救

　　哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感，利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应，协同工作，并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程，遵循光敏场的梯度，避开光敏素密度高的其他机器人，并在光敏素密度高的地方捡起障碍物，然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

　　根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动，并在未来应用于解决复杂的问题，如建筑、搜救和防御。