百度市值一夜爆涨160亿!但互联网终究没有BAT

百度在移动互联网领域积极变革,其搜索业务仍具市场竞争力,同时加大AI领域投入,包括小度助手、Apollo自动驾驶及云+AI战略升级,构建以知识和信息为核心的移动生态。

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开发者技术前线原创 | 编辑:可可

百度,阿里巴巴,腾讯,在互联网领域被称为BAT, BAT三足鼎立的局面在中国的互联网版图已经霸占了十数年,从PC互联网,移动互联网,到产业互联网+ ,直到今天,它们对互联网资源的争夺仍然没有停止过。

今年5月,百度市值到互联网前五,被美团和京东超越,而就在这个月被拼多多超越!

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(5月份收盘数据)

今天,百度公布了2019年三季度财报,实现营收281亿元,净利润44亿人民币(非美国通用会计准则)。

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针对百度公布财报,百度创始人、董事长兼CEO李彦宏表示,“9月百度App日活跃用户1.89亿,同比增长25%;百度App端内搜索持续扩大市场份额。作为战略重点,搜索和信息流的结合丰富了百度App的内容和服务,提升了用户体验;同时通过吸引更多创作者和机构在百度平台上提供内容与服务,也带来了更多的用户,这进一步推动了百度核心运营利润率环比上升14个百分点。”

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(百度创始人、董事长兼CEO李彦宏)

这足够说明了百度在移动互联网掉队后,进行积极变革,有了一定的效果。

百度公开资料显示:在9月活跃用户同比增长25%,达1.89亿,持续扩大市场份额推动了公司整体利润率的改善,可见百度的搜索业务依旧具有较强的市场营收战斗力。

在AI领域,小度强劲增长势头不减,小度助手9月交互数超过42亿次,是2018年同期的4.5倍以上;9月,百度首批45辆Apollo自动驾驶出租车队在湖南长沙正式开启试运营。

在移动生态领域,截至2019年9月,李彦宏表示,百家号信息流和短视频内容创作者达到240万,同比增长57%。

第三季度财报显示,智能小程序月活跃用户达到2.9亿,同比增长157%。

通过持续的投入和布局,百度构建了中国领先的以知识和信息为核心的移动生态。

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截至目前,百度自动驾驶路测牌照总数达到150张,占中国全部获批自动驾驶路测牌照一半以上。

另外,本季度,百度还升级了“云+AI”战略,进一步提升了AI解决方案能力。百度AI开放平台得到普及,9月开发者数量超过150万,使用百度地图语音功能的用户超过2.8亿。

百度创始人、董事长兼CEO李彦宏表示,“我们对智能交通领域初期商业化取得的成果感到兴奋。

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百度通过扩大产品组合、专注于移动生态系统和人工智能技术在一定程度上弥补了核心业务的颓势,第三季财务发布后百度的股价一度涨了7%。

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不过同时,百度在内容、智能家居、AI技术方面的大量投资仍让投资者对其盈利能力表示担忧。自今年年初以来,百度股价已下跌32% 。在周三的最后几分钟交易中,股价达到107.36美元,过去12个月下跌了44% 。其市值已在阿里、腾讯、美团、拼多多、京东、网易之后。

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长期被唱衰的百度是否有可能重回霸主地位?我们从图上看到,虽然,近几年互联网版图“两超多强”的格局初步形成,但这张图已经宣告了BAT时代的正式谢幕,也重新开启了一个新时代。

美团趁势赶上,市值一举超越百度,正式取代百度在BAT的位置。王兴不停拓展美团的边界,在BAT的夹缝中寻找尚未被开发的价值洼地。

 

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百度能否追回曾经的第三,目前不好判断。但上一次,如此接近百度的公司还是京东,只不过那已是两年前。

知名投资人、今日资本的徐新女士曾经提出一个“超级平台”的理论:

“移动互联网时代没有了区域老大,所有竞争都是全国性战役,所有生意都集中在手机APP上,在这样一个新时代,互联网企业要么做大成为超级平台,要么就出局。

回归正题,这五年百度在网民的骂声中挺过来了。

但百度还是作为互联网的基石,也一直发挥着它的作用。

只不过对用户来说,可能百度恨铁不成钢吧!

END

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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