饿了别叫妈,叫阿里“爸爸”!

阿里巴巴集团、蚂蚁金服集团与饿了么联合宣布,阿里巴巴已签订收购协议,将联合蚂蚁金服以95亿美元对饿了么完成全资收购。此次收购将进一步推动阿里巴巴在本地生活服务领域的发展。

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作者 | 张伟

责编 | 沭七

今天,纷扬了一个多月「阿里全资收购饿了么」的新闻终于尘埃落定了。阿里巴巴集团、蚂蚁金服集团与饿了么联合宣布,阿里巴巴已经签订收购协议,将联合蚂蚁金服以 95 亿美元对饿了么完成全资收购

阿里巴巴集团 CEO 张勇表示,“热烈欢迎饿了么正式成为阿里巴巴大家庭的一员。饿了么和阿里生态的完全结合,标志着我们从新零售走向新消费的重大进展。”

饿了么创始人张旭豪也在内部信中表示,“融入阿里生态后,饿了么独立运营的原则不会变,百度外卖专注高端市场的定位不会变,我们鉴定推进全国代理商体系建设的方针不会变,各地合作伙伴获得的支持只会更多不会更少。”

不过,原饿了么创始人兼 CEO 张旭豪让出了饿了么 CEO 一职,将出任饿了么董事长,并担任阿里 CEO 张勇新零售战略的特别助理,阿里巴巴集团副总裁王磊将出任饿了么 CEO。

从入股到收购  阿里早有征兆?

其实,早在 2016 年 4 月,饿了么在完成 12.5 亿美元融资中,就包括了阿里巴巴投资的 9 亿美元以及蚂蚁金服投资 3.5 亿美元。并在当时,阿里巴巴集团董事局副主席蔡崇信加入饿了么董事会。

2017 年 4 月,阿里巴巴与蚂蚁金服再次联手对饿了么增资 4 亿美元,至此阿里系对饿了么的持股已经达到 32.94%,超过了饿了么管理团队。

2017 年 8 月,饿了么宣布合并百度外卖。合并完成后,百度外卖成为饿了么的全资子公司,而阿里巴巴也是为此次交易向饿了么提供了融资支持。饿了么收购百度外卖后,2017 年第四季度市场用户份额占比达 55.3%,美团外卖占比 41.3%紧随其后,市场由三足鼎立转变为两强争霸。

再到今天的阿里巴巴联合蚂蚁金服以 95 亿美元对饿了么完成全资收购,从入股到收购近两年的时间中,可以说阿里收购完成后,势必会进行全面整合,借助阿里强大的资源进行更大的协同,阿里在餐饮生活版图中将再增添一股重要支撑,而饿了么也获得了更充足的资金保障。

话说 95 亿美元的收购价格,有些吓人,差点就是百亿美元公司了,而目前为止进入百亿级别的尚未上市的独角兽也就蚂蚁、美团点评、滴滴和今日头条,阿里巴巴这次收购饿了么可谓大手笔,朱啸虎更是评其为“中国互联网史上最大的一笔全现金收购”。

新零售到新消费:从衣食住行走向吃喝玩乐

从最初的黄页信息展示,到团购平台的兴起,再到外卖与到家服务,在本地生活服务领域,线下商业与互联网经历了十多年的融合。自 2016 年马云在云栖大会上提出新零售的概念以来,阿里的新零售各条战线上都取得了显著的进展:升级天猫、发力口碑、创造了零售通、村淘、孵化了盒马、投资了大润发、改造了银泰,并于苏宁、百联、居然之家、三江等达成了深度战略合作。

事实上,今年 1 月阿里将口碑纳入新零售体系、组建餐饮新零售纵队时,张勇就将“从衣食住行走向吃喝玩乐”定位为新零售四个趋势之一。

新零售的最终目的是通过人、货、场的重构,以大数据驱动,最终完成商业升级、消费升级和生活品质的升级。阿里巴巴方面表示,饿了么加入阿里的战略意义在于:作为本地生活服务的最高频应用之一,外卖服务是本地生活重要的切入点。饿了么领先的外卖服务将与口碑的到店服务一起,为阿里生态拓展全新的本地生活服务领域,完成从新零售到走向新消费的重要一步。

阿里巴巴方面表示,饿了么将协同阿里新零售“三公里理想生活圈”,盒马“半小时达”和 24 小时家庭救急服务,“天猫超市一小时达”,众多一线品牌“线上下单门店发货二小时达”等一起,成为支撑各种新零售场景的物流基础设施。

随着饿了么的加入,从新零售到新消费,阿里即将开始一个全新的阶段。话说从双 11 快递拥挤那年开始,淘宝和天猫都在跟阿里爸爸抱怨说“太挤了,太挤了,爸爸你快想点办法吧。”现在这个问题终于解决了——蓝色骑手化身快递侠,超级会员更享快递上门服务哦。

注:最后一句关于双11快递拥挤的梗,来自于知乎ID:红星闪闪男少年。


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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