
“阿苏”(阿里巴巴与苏宁云商)联姻彻底引爆了零售界。
消息一出,资本市场迅速给了反馈。昨日(8月11日),苏宁云商(002024,收盘价15.17元)毫无悬念地封死涨停板。截至收盘,封单高达652.88万手,金额高达99.04亿元。此外,在其带动下,电商概念股受到市场疯狂追捧,商业百货板块有16只个股涨停,板块整体涨幅达5.27%。
不过,有电商评论人士表示,阿里巴巴联姻苏宁云商,会提高零售业的行业集中度,对其他的竞争者会有较大的冲击。同时,未来电商和线下零售的界限会日益模糊,一个新商业阶段将会到来。
8月10日,阿里巴巴与苏宁云商宣布达成全面战略合作,阿里巴巴将通过淘宝(中国)软件投资约283亿元参与苏宁云商定增,成为其第二大股东。
同时,苏宁云商将通过拟设立的全资境外子公司以140亿元认购不超过2780万股的阿里巴巴新发行股份。双方将携手整合优势资源,利用大数据、物联网、移动应用、金融支付等手段,打造O2O移动应用产品,创新O2O运营模式。
一时间,两者联姻的新闻纷纷登上各大媒体头条,各大研究机构也相继发布研报表示看好。
其中,中金公司研报指出,双方打造的是O2O零售最强组合,未来苏宁与阿里有望全面打通电商(苏宁将在天猫开设苏宁易购旗舰店)、物流(阿里在其开放平台上将苏宁物流作为菜鸟网络的服务商)、售后服务(苏宁售后服务网络作为后台标准服务提供给双方客户)、门店(提升阿里用户体验及客户关系维护)、O2O(整合双方优势资源创新O2O商业模式)及其他业务(大数据开发、商品、支付、境外业务)等线上线下体系。双方的联姻开启了中国零售行业的传统线下零售商与互联网电商深度融合的新篇章,而线下零售龙头的渠道/服务/场景价值将迎来价值重估。
目前,在A股上市的线下零售企业众多,其中不乏努力“触网”的先锋。比如天虹商场的“微信逛街”;友阿股份的“友阿微购”;步步高推出O2O全渠道战略——全渠道、全业态、全品类的O2O和双线零售;王府井全面推进购物支付数字化……上述触网企业在昨日均收获涨停。
从巨额封单来看,苏宁云商短期内继续上涨是大概率事件。与此同时,“阿苏联姻”又将对行业产生怎样的影响?
国信证券研报指出,作为国内最大的电商平台与线下零售实体,阿里巴巴与苏宁云商“化敌为友”,具有不同寻常的意义。在其背后,是在实体零售经营承压、线上市场整体增速放缓的大背景。
关注零售的投资者一定还记得2013年下半年掀起的那场传统零售业的O2O转型浪潮,当时不少个股出现了50%以上的涨幅。之后,阿里巴巴入股银泰商业(01833,HK)、沃尔玛入股一号店等“巨型”线上线下战略合作也吸引了不少眼球。最近的这两起事件——京东战略投资永辉超市及阿里巴巴战略投资苏宁云商,则是将这场大戏推向了又一波高潮。
国信证券认为,商业巨头目前均在通过各种形式加快转型步伐,并积极寻找战略盟友,力求把握住中国商业社会变革的历史性机遇。不过,从过去两年来看,借助O2O成功转型的企业“并不多”。归根结底,主要在于线下实体对于互联网的理解并不到位。电商经营经验的缺乏,以及转型决心的不足,制约线下实体的转型步伐。
电子商务行业分析师梁振鹏则对《每日经济新闻》记者表示,阿里巴巴作为最大的线上企业,苏宁作为最大的线下企业,这种强强联合,对于其他竞争者来说,会有比较大的冲击。“行业集中度会提高,在这个过程中,竞争会更激烈。”
梁振鹏认为,在未来的商业形态中,电商与零售企业的界限会越来越模糊,两者必须同步发展,才能真正实现O2O闭环。可以预见的是,类似的线上线下整合行为,在未来还将频繁出现。
好文章,需要你的鼓励
浙江大学团队提出动态专家搜索方法,让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率,且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置,为AI推理优化开辟新路径。
清华大学研究团队提出SIRI方法,通过"压缩-扩张"交替训练策略,成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示,该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时,输出长度减少46.9%,真正实现了效率与性能的双重优化,为AI模型训练提供了新思路。
南洋理工大学与腾讯联合研究团队开发出Rolling Forcing技术,实现AI视频实时流式生成的重大突破。该技术通过滚动窗口联合去噪、注意力锚点机制和高效训练算法三项创新,解决了长视频生成中的错误累积问题,可在单GPU上以16fps速度生成多分钟高质量视频,延迟仅0.76秒,质量漂移指标从传统方法的1.66降至0.01,为交互式媒体和内容创作开辟新可能。
华中科技大学研究团队发现,通过让AI模型学习解决几何问题,能够显著提升其空间理解能力。他们构建了包含约30000个几何题目的Euclid30K数据集,使用强化学习方法训练多个AI模型。实验结果显示,几何训练在四个空间智能测试基准上都带来显著提升,其中最佳模型达到49.6%准确率,超越此前最好成绩。这项研究揭示了基础几何知识对培养AI空间智能的重要价值。