Meta Reality Labs:巨额亏损背后的挑战与展望

news2024/9/30 13:23:01

 

一、财务概况

自2020年以来,Meta的Reality Labs部门累计亏损已超过450亿美元,其中2023年的亏损达到160亿美元,2024年第一季度亏损38亿美元,分析师预计第二季度亏损可能接近50亿美元。尽管投入巨大,Reality Labs的收入却呈现下降趋势,与不断增加的支出形成鲜明对比。

二、管理问题
  • 频繁的组织重组:Reality Labs部门经历了频繁的组织结构调整,平均每3-6个月一次,导致内部混乱。
  • 缺乏专业背景的晋升:部门倾向于晋升缺乏AR/VR经验的“本地英雄”至高层职位,这与硬件开发所需的专门知识不符。
  • 决策过程不清:决策过程被形容为“混乱”且缺乏清晰的愿景指导。
三、产品开发挑战
  • 不切实际的产品路线图:曾计划在18个月内推出24种硬件产品,但被认为不切实际,最终未能实现。
  • 内部芯片项目取消:原本为Ray-Ban智能眼镜开发内部芯片的项目被取消,转而采用高通的外部芯片。
  • 路线图变动频繁:产品路线图经常根据CEO马克·扎克伯格的兴趣而改变。
四、市场竞争与接受度
  • 市场接受度低:AR和VR产品难以获得更广泛的受众,面临来自S

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1979950.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

QT使用V4L2摄像头采集数据

前言 之前我们已经实现了摄像头用V4L2框架采集一张图片,现在就是实现用摄像头采集视频流(本质一张图片就是一帧,很多张图片就是很多帧,拼起来就是一个视频)。 本部分需要大家有一点QT相关的知识,整体框架还…

CSP 2020 第三题:表达式

牛客网题目 题目内容: 示例1 输入 x1 x2 & x3 | 3 1 0 1 3 1 2 3输出 1 1 0题意: 给出后续表达式,需要计算这个表达式的值,并让某几个变量值取反,再输出新的表达式的值(变量改变均为临时的&#xff…

基于Orangepi全志H616学习Python3

目录 一、功能需求 二、Python的安装和环境搭建 三、Python的基础学习 3.1 Python的特点: 3.2 编写并运行第一个Python程序: 3.3 标识符: 3.4 关键字: 3.5 注释: 3.6 行与缩进: 3.7 多行语句&…

虚拟机(CentOS7)安装jenkins

centos7安装jenkins 前提条件,安装jdk与maven 1、JDK17安装 # 进入系统管理员 sudo root # 进入对应文件夹下 cd /usr/local # 下载jdk17 wget https://download.oracle.com/java/17/latest/jdk-17_linux-x64_bin.rpm # rpm命令安装下载的jdk17 rpm -ivh jdk-17_li…

从根儿上学习spring 七 之run方法启动第四段(1)

图1 一步一步我们转眼间来到了第四部分,这是spring最核心的部分包含了bean的整个生命周期过程,不过大家不用担心如果内容过长我会分多个小节来说明以防止一篇文章让大家看晕看累难以吸收理解。让我们直接进入正题。 我们先进入图1的refreshContext方法看…

PEX实验

一、kickstart自动安装脚本制作 1.关闭本机dhcp服务 2.安装图形化生成kickstart自动安装脚本的工具 3.配置http服务 下载httpd 启动并挂载 3.启动图形制作工具 system-config-kickstart 4.配置ks.cfg 5.拷贝到/var/www/html/中去 6.浏览器测试 配置dhcp服务 测试 二.搭建pex…

【JVM基础11】——垃圾回收-说一下JVM的分代回收?

目录 1- 引言:分代回收1-1 什么是分代回收(What)1-2 为什么要用分代回收?(Why) 2- ⭐核心:分代回收工作机制2-1 工作机制2-2 MinorGC、Mixed GC、FullGC的区别是什么 3- 总结3-1 说一下 JVM 的分…

【Java 第三篇章】注释、数据类型、运算符

一、注释 Java 中的注释有三种方式:单行注释、多行注释、文档注释。 1、单行注释语法 // 这是单行注释2、多行注释 /** 这是多行注释*/3、文档注释 /*** 这是文档注释*/二、数据类型 Java 中有 8 中基本数据类型,分别为:整型(b…

数据结构实验报告-排序

桂 林 理 工 大 学 实 验 报 告 一、实验名称 实验8 排序 二、实验内容&#xff1a; 分别采用直接插人排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序、归并排序等排序算法对简单的整型数组进行排序,并输出排序结果。 源码&#xff1a;#include <iostre…

分享一个简单线性dp

我们可以o(n^2)&#xff0c;枚举每一个布告&#xff0c;然后从后往前枚举i前面的位置&#xff0c;然后状态转移 void solve() {int n;cin >> n;vector<int> a(n 1);for (int i 1; i < n; i) cin >> a[i];vector<int> f(n 1, 0x3f3f3f3f);f[0] …

【分隔链表】python刷题记录

R3-双指针&#xff08;快慢指针&#xff09; 新建两个链表 一个链表记录<x的值 一个链表记录>x的值 拼接即可 # Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(self, val0, nextNone): # self.val val # self.next ne…

C语言 | Leetcode C语言题解之第322题零钱兑换

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; int coinChange(int* coins, int coinsSize, int amount) {int dp[coinsSize1][amount1];for(int i0;i<coinsSize;i){for(int j0;j<amount;j){dp[i][j]INT_MAX-1;//初始化值为INT_MAX-1&#xff0c;避免后续加一导致溢出}}for(int i0;…

Python | Leetcode Python题解之第321题拼接最大数

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def maxNumber(self, nums1: List[int], nums2: List[int], k: int) -> List[int]:m, n len(nums1), len(nums2)maxSubsequence [0] * kstart, end max(0, k - n), min(k, m)for i in range(start, end 1):subsequen…

语言无界,沟通无限:2024年好用在线翻译工具推荐

随着技术的发展现在的翻译在线工具从基础词句翻译到复杂的文章翻译都不在话下。为了防止你被五花八门的工具挑花眼&#xff0c;我给你介绍几款我用过的便捷、高效、准确的翻译工具吧。 1.福晰翻译端 链接直通&#xff1a;https://www.foxitsoftware.cn/fanyi/ 这个软件支持…

Google上架:8月份政策改动,未在8月31日前回应做出改动的包体将会有下架的风险

谷歌一直以用户为中心的服务思想,政策一直在变动,未及时变动的包体又下架甚至封号的风险,如有以下情况,请及时检查包体或账号相关问题,希望能给各位开发者带来帮助。 截止提交时间 2024-08-31 支付相关要求变动公布日期改动须知更改要求垃圾应用包体与用户体验公布日期改动…

LinuxC++(9):进程

linux信号 linux信号单指给进程发送的信息。比如killall 就是杀死进程&#xff0c;其实这个描述并不准确&#xff0c;应该是给程序发送一个信号&#xff0c;让程序自我了断&#xff0c;并不是我们亲自动手。 为什么直接杀死进程不好&#xff1f; 因为直接杀死进程&#xff0…

JAVA毕业设计|ssm基于ssm的宠物医院管理系统的设计与实现vue包含文档代码讲解

收藏点赞不迷路 关注作者有好处 文末获取源码 一、系统展示 二、万字文档展示 基于ssm基于ssm的宠物医院管理系统的设计与实现vue 开发语言&#xff1a;Java 数据库&#xff1a;MySQL 技术&#xff1a;SpringSpringMVCMyBatisVue 工具&#xff1a;IDEA/Ecilpse、Navicat、Ma…

SQL注入实例(sqli-labs/less-5)

0、初始页面 1、确定闭合字符 ?id1 and 11 ?id1 and 12 ?id1 ?id1 -- 在进行前两句传参时&#xff0c;页面没有发生任何变化&#xff0c;但是当使用单引号闭合时&#xff0c;报错了。通过报错可以确定闭合符号为单引号。 2、爆库名 ?id1 and updatexml(1,concat(0x7e,(…

腾讯HunyuanDit代码解析

注意&#xff1a;本文仅供自己记录学习过程使用。 训练 全参训练过程 输入图像用VAE编码得到输入的x_start(1,4,128,128)&#xff1b;文本的两个特征&#xff1a;bert的encoder feature(1,77,1024)和T5 的feature(1,256,2048)&#xff0c;和旋转位置编码freqs_cis_img: cos …

4.8.双向循环神经网络

双向循环神经网络 ​ 在序列模型中&#xff0c;我们总是关注之前的信息&#xff0c;并以此来对下一个输出进行预测&#xff0c;但可能未来的信息也很重要&#xff0c;比如文本序列填空&#xff1a; 我___。我___饿了。我___饿了&#xff0c;我可以吃半头猪。 ​ 我们可以分别…