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来源:乐发lv交流群0326-08-02 17:48

  

乐发lv技巧

Meta四季度净利润下降55%,元宇宙部门去年亏137亿美元******

  拥有Facebook、Instagram和WhatsApp的Meta发布了截至12月31日的2022财年第四季度及全年财报。财报显示,Meta第四季度总营收为321.65亿美元,较上年同期的336.71亿美元下降4%;净利润为46.52亿美元,较上年同期的102.85亿美元大降55%。

  即便Meta四季度净利润大降,但依旧略高于预期,此前市场普遍预期Meta第四季度净利润下降幅度为60 亿美元。同时,该公司将2023年的支出预期下调了50亿美元,并宣布追加400亿美元用于股票回购。

  Meta股价在盘后交易中疯狂飙升,涨超20%。彭博社估计,如果这一收益持续存在,它的市值将增加约760亿美元。截至目前,Meta股价为153.120美元。

预计今年将恢复增长

  2022年,在经济放缓的背景下,Meta受到多方挑战。一方面来自TikTok的竞争日渐加剧,另一方面苹果隐私政策变化后,公司的广告活动受到了挑战。Meta在11月首次宣布裁员,裁员数量为1.1万人,占员工总数的13%,以期削减成本。尽管如此,其利润在本季度受到了重挫。公司第四季度净收入下降55%至47亿美元。

  在与投资者的电话会议开始时,扎克伯格说了他的2023年管理主题——“效率年”。他表示,Meta现在专注于减少一些中层管理人员,削减绩效不佳的项目。

  “我们可以做更多的事情来提高我们的生产力、速度和成本结构。”扎克伯格说。“2022年是充满挑战的一年。但我认为,只要我们继续提高效率,我们最终在主要优先事项上取得了良好进展,并为今年取得更好的成绩做好了准备。”

  第四季度,Meta多款应用的月活跃用户增长了4%,累计达到37.4亿,Facebook应用的用户数量增长了2%,达到29.6亿。

  Meta预计2023年第一季度的收入将达到260亿美元至285亿美元,与273亿美元的平均预期相符。分析师预测,Meta将在本期之后恢复增长。

  竞争对手Snapchat的母公司Snap周二给出了扭盈为亏的财报数据,导致其股价下跌10%。首席执行官埃文·斯皮格尔(Evan Spiegel)表示,广告下滑似乎正在触底反弹。“广告需求并没有真正改善,但也没有明显恶化。”

  开始盯上人工智能

  值得一提的是,Meta被外界广泛关注的包含元宇宙业务的部门Reality Labs仍在持续烧钱,该部门2022年第四季度实现7.27亿美元,同比下降17.1%;第四季度亏损额达42.79亿美元,全年亏损额达到137.17亿美元,亏损额同比分别增长29.50%和34.57%。公司表示这是由于虚拟头显(VR headset)Quest的销售额下降。

  Meta公共政策董事总经理陈澍此前在接受第一财经记者采访时表示,元宇宙的经济潜力前景非常大。“我们跟一些汽车厂商有合作,他们已经可以在原宇宙里设计和测试汽车,这个效果其实远远超过手绘或建造一个概念车来实验。”目前,扎克伯格已经花费数百亿美元打造元宇宙,不过在业内人士看来,目前Meta的多数努力仍处于早期阶段,这意味着大部分投资带来的回报并不会很快。

  扎克伯格2月1日对投资者提出了公司新的基调:在人工智能的大力帮助下,这家社交媒体巨头将变得更精简、更高效、更果断。他表示,该公司正在使用人工智能来改进其内容推荐的方式——一种让平台对用户和广告商等更具吸引力的策略。

  他还表示,他希望Meta成为生成式人工智能领域的“领导者”,这是一种快速兴起的技术,可用于制作图形或文学等新颖内容。“你会看到我们今年推出了许多不同的东西,”扎克伯格说。

  然而,新的内容推荐方式是否能够帮助Meta重获广告商的青睐还是个未知数,目前Meta仍未摆脱数字广告需求低迷的影响。研究机构Insider Intelligence最新报告指出,Meta和谷歌母公司Alphabet的美国广告营收的合计市场占有率,预计2023年将下滑2.5个百分点至48.4%。Insider Intelligence预计2023年Meta的美国广告营收增长率分别仅有5%。

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

  01

  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

  02

  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

  03

  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

  04

  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

  05

  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

  06

  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

  07

  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

  08

  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

  09

  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

  10

  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。

图源:网络

  机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

  知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

  审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

  参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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