索赔约10亿美元!「苹果税」惹千名开发者与苹果对簿公堂

英国超过1500名应用开发者对苹果提起集体诉讼,指控苹果通过AppStore收取高额佣金,涉嫌行业垄断。开发者要求苹果赔偿约10亿美元,称苹果的收费损害了开发者和消费者利益。苹果的「苹果税」一直以来都是争议焦点,过去曾引发与EpicGames的法律纠纷,并受到全球多地反垄断监管机构的关注。

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整理 | 朱珂欣   

出品 | 优快云程序人生(ID:coder_life)

「苹果税」,向来是千夫所指,又让开发者敢怒不敢言的存在。

近日,据路透社报道,英国 1500 多名应用开发者揭竿而起,一纸诉状将苹果告上法庭。

很快,这场价值 10 亿美元的索赔官司就在科技圈炸开了锅。

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来自开发者的「一纸诉状」:不满苹果高昂抽成!

据悉,这项诉讼由英国东安格利亚大学竞争政策中心教授、经合组织前经济学家 Sean Ennis 代表在英国开展业务的 1566 名应用程序开发者提起。

主要指控苹果利用自身的行业垄断地位,通过苹果 App Store 向应用程序开发者收取高额佣金。

Sean Enni 在一份声明中表示:“苹果向应用程序开发者收取的费用过高,它之所以能这么做是因为苹果垄断了 iPhone 和 iPad 上的应用分销。”

随后,Sean Enni 还补充道:“这些收费本身就是不公平的,属于滥用定价行为,归根结底损害了应用程序开发商和消费者的利益。”

因此,起诉方要求苹果公司支付高达约 10 亿美元的赔偿金。

目前,苹果尚未对这一起诉进行回应。

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「苹果税」饱受争议,批评声不绝于耳

众所周知,苹果 App Store 成为苹果严格控制着向消费者销售 iPhone 应用的唯一途径。

同时,苹果还可以从 iPhone 应用程序的受益中抽取 15% 至 30% 的佣金,这也是大家俗称的「苹果税」。

在过去几年中,「苹果税」不断地为苹果公司的受益添砖加瓦。

据苹果 2023 年第一季度的财报显示,苹果当季服务收入创下历史最高。

这包括 App Store、Apple TV+ 和 Apple Music 在内的服务营收为 209.1 亿美元,较去年同期增长 5.5% ,占到整个营收的 20% 以上,远高于除 iPhone 以外的所有业务。

显然,诱人的收益之外,它也必然会面临诸多广大应用开发者的批评,以及成为多个国家反垄断监管机构的目标。

  • 2020 ,苹果和热门游戏《堡垒之夜》(Fortnite)开发商 Epic Games,因苹果税与苹果闹得不可开交,甚至对簿公堂。虽然是 Epic 输了官司,但苹果的分成机制也被迫修改:年收入低于 100 万美金的开发商抽成比例由原本的 30% 降至 15%。

  • 2021 年 7 月,马斯克在 App Store 垄断案中,公开发文站在了 Epic Games 一边,抗议「苹果税」。

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  • 2022 年 5 月,欧盟对苹果支付服务提起反垄断诉讼。理由是苹果限制用户在苹果设备上通过第三方购买技术和服务。 

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开发者:“天下苦苹果税久矣!”

在过去,苹果多次辩称,从开发者群体收取的费用并非「暴利」,收取的费用只为能给用户提供优质的体验,并以安全性极佳、维护用户隐私数据自居,将 App Store 描称为“值得信赖的地方”。

苹果还表示, App Store 内 85%的应用程序都无需开发商支付佣金,而且公司还帮助大量欧洲应用程序开发商进入 175 个国家和地区的市场。

在反垄断听证会上,苹果 CEO 蒂姆·库克也为「苹果税」辩护道:“苹果的佣金与大多数竞争对手收取的佣金处于同一水平或更低,没有占据市场份额的主导地位。”

一边是苹果誓死捍卫围城,一边是开发者群体感叹:“天下苦「苹果税」久矣”。

此前,深度科技研究院院长张孝荣曾在其他媒体的采访中表示:“由于占有垄断地位,App Store 设定 30% 的收益抽成,这被视为「苹果税」,也是让很多开发者难以接受的条件。”

在「苹果税」引众怒英国 1500多名开发者提起集体诉讼的消息爆出后,也有不少技术人借此感叹:“高昂的抽成,显然是不公平的”;“辛苦开发,给苹果花”;“这并非苹果第一次因为抽成吃官司了,我期待一个审判结果”……

参考链接:

https://www.reuters.com/technology/apple-faces-1-bln-uk-lawsuit-by-apps-developers-over-app-store-fees-2023-07-24/

https://techcrunch.com/2023/07/24/apple-targeted-in-app-store-antitrust-damages-suit-thats-seeking-1bn-for-uk-developers/

https://edition.cnn.com/2023/07/25/tech/apple-1-billion-lawsuit-app-store-fees/index.html

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同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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