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第1005章 补贴大战VS人工智能优势（第2页）
q2季度，腾迅的经营现金流高达430亿元，阿狸的经营现金流为336.9亿元，而橙子集团的经营现金流也是高达147.6亿元，稳居国内同行第三的位置。
至于说现金储备方面，雷布斯在造车之时宣称自己是帝都现金王，现金储备超过1000亿元，试图用这种方式来的巩固消费者的信心。
但是小米集团无论是q2经营现金流，还是整体现金储备都是不如橙子集团的，橙子集团账上的现金储备高达1600亿元，与京冬的1550亿元相当。
在国内互联网企业当中，bat依旧是现金储备的第一梯队，腾迅账上超过3000亿元，阿狸有超过4000亿元，百度则是1890亿元。
橙子集团这些年跟百度以及猪厂一样，都没怎么抢过头条热度，本着的就是闷声发大财，游戏业务与橙品会都是稳定盈利的。
另外在人工智能上，2021年度了，头部公司的收入已经相当可观了，橙子云，智能驾驶，电商推荐三大领域的为主的ai服务领域，单季度的收入已经在50亿元级别了。
全年在ai服务领域的营收能够达到200亿元，稳居国内人工智能领域第五的位置，排在橙子前面的也就菊，阿狸，腾迅以及百度这四家。
真要说起现金流，小米真是不够看的，只不过互联网行业巨头现在差不多算是人人喊打，橙子哪怕名声不错，也不好吹嘘自己的现金流。
“论现金储备还是经营现金流，我们都是比某团还有滴滴都要高的，真拼起来我们也是不怕的，要打就陪他们打。”
就补贴大战，橙子与高德的管理层开了个视频会议，要说最激动的当属集团副总裁，橙品会总裁程皓了，这位橙子的元老还是有些好战的。
某团的现金储备高达1100亿元，至于嘀嘀的话，他们的现金储备并不高，一直以来嘀嘀的财务都是比较难看的，不然他们也不至于冒死上市了。
“哈哈，你个老小子，是这么多年没发挥吧；行吧，那这次就让你来协助成总吧。”
檀锦程也是笑了，程皓一直是比较喜欢跟互联网巨头们打对攻的，以往跟阿狸的几次正面硬刚，他都是急先锋，到底还是在大厂呆过的人，基因里还是有好战的成份。
“真的？那我可就玩大一点的啊。”
视频里的程皓搓着手笑道，又看了看与他同在一间办公室里的陆齐，陆齐也笑了起来：“那就交给程总吧，我这边还真没太多的时间。”
2021年，人工智能已经进入到了相对成熟的领域，各家虽然侧重点不同，例如说阿狸玩的主要是多模态与大模型突破，腾迅侧重点是在ai医疗与ai游戏方面。
百度在自动驾驶方面也突破明显，计划于今年在全国30座城市开放无人驾驶出租车服务，字节主要做的是推荐算法，而菊则是做全栈式ai构建。
每一家都有每一家的优势，大模型竞赛，ai伦理规范，ai普惠化都是国内头部互联网公司重点发展的。
尤其是大模型方面，目前百度，阿狸，菊以及橙子都有自己的千亿级参数模型计划，陆齐当前全身心的投入到大模型当中，对于这些所谓的互联网补贴大战是一点兴趣都没有。
百度的文心，阿狸的m6，菊的盘古，还有橙子的橙宝，四家立项千亿级参数模型计划。
“行，那你们就去搞吧，我只有一点要求，在司机端上的抽成永不超过12%，至于说哪一天公布就看你们自己了。”
互联网企业的形象越来越差，跟资本的贪婪有很大的关系，尤其是几大本地服务公司，抽成真的是太高了。
不收抽成那绝对是不可能的，这样的生意是不长久的，但是把抽成控制在一个可控范围之内，还是没问题的，如今的檀锦程有这样的底气。
“得嘞。”
“你们去忙吧，速度也要快一点，陆总留一下，说说你的大模型吧。”
网购，游戏，高精地图，汽车是橙子在人工智能领域方面的四大研究方向，为了与巨头们尤其是百度形成差异化，橙子在人工智能领域也有自己的路线。
“基于场景的数据驱动型ai”
推荐算法与个性化服务，是基于网购与游戏领域的，而地理空间ai，则是基于高德地图与智能汽车的，高精地图与实时交通数据赋能辅助驾驶，如路径规划与拥堵预测等等。
通过车机系统与地图深度的整合，如ar导航，充电桩智能推荐等等，能够让汽车在驾驶过程当中更加的智能化。
在技术布局方面，橙子主要有三大侧重点，最优级的当然是智能汽车加高德，实时路况预测，高精地图，车载语音助手，车路协同等等都是橙子在人工智能方面的最优级。
另外还有游戏ai与交互体验，电商ai与跨场景延伸也同步研发。
“橙子主要的竞争对手还是百度，但是我们与百度还是有差异化的，百度更侧重于自动驾驶纯技术，我们的话更偏向于车路城生态的整合。”
“所以在使用场景上，其实我们跟百度没有太多的竞争，甚至于说有合作的基础。”
到了自己熟悉的领域，陆齐就不再是媒体口中沉默寡言的硅谷大佬了，口若悬河的陆齐，也不管老板能不能听得懂，一股脑儿的把橙子这些年的研究成果给倒了出来。
但是他也显然知道老板想听什么，老板搞人工智能的目的不就是为了尉来汽车嘛。
“目前我们的ai战略，已经形成了核心逻辑上的数据闭环，接下来就是沿着这个路线发展，我相信我们会取得很大突破的，尤其是智能汽车这一领域。”
游戏（用户兴趣），网购（消费习惯），地图（地理位置），汽车（出行场景）形成了完整的数据链条，无论是在技术性还是商业化优化方面，都有着很高的基础。
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