云收入增长34% 和 24%(恒定汇率),成为最大收入来源
当前云待交付业务超过100 亿欧元,增长34% 和 25%(恒定汇率)
SAP S/4HANA当前云待交付业务增长趋势上升,提升100% 和 87%(恒定汇率)
云业务毛利润增长分别为39%(IFRS)、38%(非IFRS)和28%(非IFRS恒定汇率),带来强劲的云毛利率增长
SAP 重申 2022 年在收入和自由现金流方面的展望,更新了运营利润预期范围
SAP CEO 柯睿安(Christian Klein)表示:“我们第二季度的业绩表现,充分说明了SAP的解决方案比以往任何时候,都更能满足客户需求。我们的云转型速度比预计的更快,云收入超出预期,并已成为SAP最大的收入来源。我们拥有强劲的商机,随着S/4HANA当前云待交付业务增长达到100%,SAP的市场份额正在稳步攀升。”
本季度有超过650家客户选择了SAP S/4HANA,其中60%以上是全新客户。截至目前,采纳S/4HANA的客户总数已有20,000家左右,年同比增长15%,其中上线客户超过14,500家。
第二季度,全球数量众多的客户选择了RISE with SAP(乘云而上 – SAP一站式数字化转型加速包),以驱动端到端的业务转型。这一标志性云产品,本季度也赢得多家中国客户。
本季度主要新签单中国客户:
海信是家电领域的知名民族品牌,彩电和冰箱也畅销海外。近年来通过收购,在国内外拥有近30个园区和基地。作为SAP多年的优质客户,海信选择了RISE with SAP,希望借助其投入低、上线快、易起步的特点,高效整合集团的人财物管控,支持全球协同的业务和研发体系。
经过三十年的创新发展,中联重科已从中国工程机械技术发源地,成长为一家全球化企业。为整合海外资源,中联重科海外公司选择了RISE with SAP,希望通过快速部署,将规范管理搬上云端,支持海外分支机构,满足当地法规要求。同时,ERP云较低的IT运维成本,敏捷的拓展优势,也为公司实现业务快速扩张打下基础。
作为山东民营炼化领军企业,京博控股为支撑集团高质量发展策略,满足“双碳”背景下的监管需求,决定将管理搬上云端,并选择采用RISE with SAP,通过快速的ERP云全覆盖,优化流程和内控,实现财务标准化。京博控股希望借助ERP云安全可靠、前期投入低的优势,提升集团的管理水平,并为业务的快速拓展奠定数字化基础。
百济神州是一家全球领先的生物医药公司,致力于抗癌治疗药物的研发与商业创新。百济神州选择了SAP Ariba,希望在云端快速搭建统一的采购管理平台,打造从采购、合同、到支付的一体化方案,帮助公司遍布5大洲的办事机构,实现基于不同语言、不同法规的采购协同,提高创新药研发和生产效率。
百得利是顶尖的超豪华汽车经销商集团之一,代理多种高端汽车品牌,在业内以精细化管理著称。它选择了SAP iRPA和CAS,用自动化的手段,准确、实时、低成本地获取信息,更高效地与代理汽车品牌进行协同。并在SAP云服务支持下,更好地利用智能机器人,为企业的智慧转型,带来更大业务价值。
老娘舅是中式快餐领军品牌,拥有近400家中式快餐厅,强调以米饭为代表的高品质食材、标准化运营。老娘舅此次续签了SAP Commerce Cloud,并对数据库进行了扩容,期待夯实菜单管理中心和订单中台建设,打通多渠道、线上线下订单数据,实现统一的数据采集管理,从而提升业务管理效率,在“云端”为消费者烹饪更高品质的中式快餐。
理士国际是国内领先的蓄电池制造商和出口商,产品销往130多个国家和地区。为了完善管理遍布全球的销售公司、仓库和生产基地,理士国际选择了RISE with SAP、BTP和SAP Process Automation解决方案,希望实现全面协同的企业运营,打造成本、报价、订单、生产系统全链条的可视化、自动化管理,平衡全球多个工厂产能水平,使全球运营更加健康、高效,增强企业国际化竞争力。
作为厦门市“专精特新”企业,海辰新能源专注于电网、大型工商业、5G基站等安全储能解决方案。随着企业创立初期业务迅猛发展,为达到高标准的运营规范要求,它选择了SAP S/4HANA、Sales Cloud、Service Cloud和BTP,利用SAP锂电池行业最佳实践,打造完善的数字化管理底座,在实现精准的电池成本管理的同时,加速提升储能产品质量,加强客户体验。
作为广东省“专精特新”企业,奥海科技提供智能充电管理解决方案,包含移动电源、智能设备、服务器电源等,同时在积极布局汽车新能源领域。为了更好地支持企业的多业态变化,从制造、零售、到品牌端,进行集团化、协同管理,公司选择了RISE with SAP和BTP等方案,让企业的管理“上云”,助其加强供应链协同发展,持续把安全、快速,个性化的充储电体验带给每一个消费者。
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。