微信扫一扫,关注公众号

  • 科技行者

  • 算力行者

见证连接与计算的「力量」

首页 乐视召开合伙人“动员会” 承诺四重收益为手机大卖铺路

乐视召开合伙人“动员会” 承诺四重收益为手机大卖铺路

2015-04-15 20:02
分享至:
----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-
2015-04-15 20:02 CNET科技资讯网

乐视为超级合伙人承诺了四重收益如下:

一、前向收益,乐视生态的主力产品包括超级电视、乐视盒子、超级手机、甚至是未来的超级汽车,以及乐小宝、乐视超级自行车、蓝牙耳机等智能终端的销售收益;

二、后向收益,O2O服务收益包括产品的配送、安装、激活以及调试等售后服务收益,同时,会员续费也将成为lePar重要的收益来源;

三、衍生收益,包括销售配件产品以及乐视生态衍生品的收益,终端配件产品如音响、电视配件、手机配件、游戏周边等产品,乐视生态衍生品如电影票、演唱会票、体育赛事票、葡萄酒等衍生产品及服务;

四、资本收益,在与乐视合作期间,LePar对乐视生态做出一定贡献后,有机会获得相应金额的股权认购权利,分享乐视生态带来的资本性收益,未来3年乐视控股公司将与LePar分享5%的股权,根据目前乐视控股公司的规划,预计在2022年,全部LePar所能分享的股票价值将达到850亿人民币。

LePar超级合伙人计划的具体执行将采用总部统筹管理,区域落地执行的方式,全国划分为九大区域。目前,LePar体验店目前在全国已有500家,2015年LeParr将推行3333计划,即预计今年在年底前完成3000家以上门店开设。

其中,乐视生态官方体验店3-5家,乐视生态标杆体验店30-40家,核心商圈乐视生态体验店300-400家,乐视体验店/体验区达到3000家。乐视将会按体验店级别对LePar进行一定的形象补贴。此外,乐视将给予LePar生态级的资源支持,包括庞大的乐迷群体、覆盖全国的物流售后体系、云平台、电商平台、乐迷社区等交互体系以及用户大数据平台等。

乐视控股集团副总裁、乐视智能终端事业群销售副总裁张志伟在会上表示,乐视超级电视是乐视生态在大屏互联网上取得成功的第一个力证,不到两年的时间,超级电视不仅销售超过200万台,更对电视行业产生颠覆性影响,在电视这个有着超长供应链、销售链、内容链的行业里,凭借乐视生态的优势,超级电视做到重度垂直化,成功在这个红海市场里取得蓝海市场的成绩,成为无可争议的中国智能电视第一品牌。

分享至
0赞

好文章,需要你的鼓励

推荐文章
  • 奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键
    2025-04-23 17:39

    奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键

    想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。

  • ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部
    2025-04-23 17:34

    ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部

    想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。

  • X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御
    2025-04-23 14:08

    X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御

    想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。

  • "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效
    2025-04-22 16:43

    "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效

    想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。

----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-