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今日核心看点：

1、美团持续调整组织架构 外卖走向更精细化运营

2、短剧新规出台：淘金者在流泪 抖快们在狂欢

3、亚马逊CEO发股东信 生成式AI将成亚马逊新支柱 承诺削减成本

4、DeepMind推出具身智能“足球运动员” 过人、射门、防守样样精通

美团

持续调整组织架构

外卖走向更精细化运营

美团的组织架构调整还在继续，这次轮到了外卖事业部 。美团发布内部信宣布对外卖事业部做出调整，具体内容如下：

（1）撤销直营业务部，转而成立城市经营业务部，任命黄小芹担任负责人，负责白领直营城市及城市商家的经营管理；（2）成立连锁业务部，任命李嘉怡担任负责人，负责全国连锁商家及城市连锁商家的经营管理；（3）成立供给探索部，任命初征担任负责人，负责推动包含美食集合店在内的供给模式发展。（4）原直营业务部校园业务部，继续由吴敏担任负责任。以上负责人，均向外卖事业部负责人薛冰汇报。

撤销直营业务部，是此次架构调整最核心的部分。 此前这一部门的主要职责是负责全国直营城市及商家的经营管理，它的优势在于决策高效，总部下达的命令，各直营城市可立即执行。但缺点在于，每个直营城市很难根据自己城市的特点，更加自主的决策，从而影响城市业务的开展。

这次美团选择撤销直营业务部，转而成立城市经营业务部，想解决的就是这个问题 。此前虽然直营业务部下也存在类似于城市经营的业务小组，但相对分散，这一次则将其直接整合为事业部。

这一改变背后的逻辑是强调城市的精细化运营， 未来做到“一城一策” ，充分给予直营城市决策的灵活性和自主性。

精细化运营包含两层含义 ：一是提高运营的颗粒度，直营城市对所在城市商家的服务要优化；二是提高经营的效率，如何在相同的成本（或更低的成本）下，做出比以往更大的规模、更好的利润。

短剧新规出台

淘金者在流泪

抖快们在狂欢

短剧备案新规出台， 从2024年6月1日起，未经审核且备案的微短剧不得上网传播 ，目前多地已下发文件。

在过去的一年中，大家都想在短剧红海中快速淘金， 但微短剧行业却早已从红利期走向微利期 。以小程序短剧为例，在投流模式下，超过80%的票房收入都被抖音、快手等流量平台分走，而版权、制作、出品和投流发行四个环节分享不到17%的毛利。

也有业内人士坦言，“ 很多时候想投流都投不出去。比如10部剧，5部一般是亏本的，2-3部盈亏持平，剩下1-2部才是赚钱的 。”因此为了增加成功率，很多头部的短剧公司只能不断增加产量，每月上线的短剧多达50-60部。这更像是一场豪赌，多数入局的淘金者会以失败收场。

如今， 免费看短剧似乎又成了主流模式 。业内人士称，通过广告、商业引流、广告植入等方式，达到增加收入和用户的目的。这种模式与长视频平台优爱腾有些类似，这被视为短剧行业的新增长点。

亚马逊CEO发股东信

生成式AI将成亚马逊新支柱

承诺削减成本

亚马逊首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）发布了2024年年度致股东信。他在这封信中承诺， 尽管公司将在人工智能等新的增长领域加大投资力度，但仍会不遗余力地寻找控制成本的有效方法 。

在贾西的领导下， 亚马逊已变得更为高效和精简 。面对销售放缓和经济挑战，公司已摒弃了贝索斯时代那种不顾一切的增长模式。从2022年底至2023年，亚马逊进行了历史上最大规模的裁员，削减了超过2.7万个工作岗位。今年，这种裁员行动仍在继续，该公司宣布在云计算、Prime Video和Twitch直播等部门进行人员调整。

贾西表示，即便在某些领域进行紧缩，他仍会专注于在公司内部发掘新的增长领域， 以确保亚马逊能够长期保持“弹性” 。他特别强调了建立“原始服务”（或“支柱”）的重要性，并将其描述为能够激发新项目和新业务的“离散且基本的构建模块”。

贾西以他亲手打造的云计算部门AWS为例。在担任亚马逊首席执行官之前，贾西负责创建了AWS，这个起初仅为亚马逊零售业务提供动力的内部工具，如今已发展成为亚马逊的主导云服务，并跻身公司最赚钱的业务之一。

贾西表示，他 深信生成式AI正逐渐演变成为亚马逊下一个关键的“原始服务”，或“支柱” ，这是公司内部用来形容其最成功业务的术语。亚马逊的前三大支柱业务分别是零售、Prime订阅服务和云计算部门。

他还强调，亚马逊的云计算服务将在人工智能的热潮中扮演举足轻重的角色，并表示：“ 我们乐观地认为，这种改变世界的人工智能大部分将建立在AWS之上 。”

DeepMind

推出具身智能“足球运动员”

过人、射门、防守样样精通

由 Google DeepMind 研发的具身智能体（agent）——一个微型人形机器人， 不仅可以快速“奔跑”“过人”“进攻”，还可以阅读比赛，正确预测足球移动方向，以及阻挡对手射门等 。

据介绍，在实验中，与对比基线相比，该机器人奔跑速度快了181%，转身速度快了302%，（跌倒后）起身时间缩短了63%，踢球速度快了34%，同时也能有效地将各种技能结合起来， 远远超出了人们此前对机器人的固有认知 。

相关研究论文以“ Learning agile soccer skills for a bipedal robot with deep reinforcement learning ”为题，以封面文章的形式已发表在Science子刊Science Robotics上。