Yahoo第四季財報營收、獲利皆優於預期，但與Verizon的交易將延期到第二季|數位時代 BusinessNext

Yahoo第四季財報營收、獲利皆優於預期，但與Verizon的交易將延期到第二季

雖然飽受用戶資料外洩事件影響，Yahoo在2016年第四季表現還不差，營收、利潤雙雙超越預期。

雖然飽受數據洩露事件的影響，雅虎2016年第四季的財報看起來也還不錯。

雅虎今天發布了截至12月31日的2016財年第四季及全年財報。報告顯示，雅虎第四季營收為14.69億美元，相比去年同期的12.73億美元增加了15%。第四季淨利潤為1.62億美元，每股收益0.17億美元。相比之下，去年同期淨虧損為44.35億美元。雅虎的業績表現超出了華爾街的預期，分析師預計該公司Q4收入為13.8億美元，每股收益0.13美元。

受此利好影響，雅虎股價上升0.83%（0.35美元），受報42.40美元。

來看下雅虎的收入來源。雅虎大部分收入來自non-Mavens（行動、影片、原生廣告、社交之外的）業務。然而MaVeNS業務在2016年經歷了25%的成長。 MaVeNS是雅虎CEO瑪麗莎·梅爾兩年前造出的一個新詞，她用這個詞來表示雅虎復興的希望所在，具體來講，Ma代表Mobile（行動），Ve代表Video（影片）， N代表Native advertising（原生廣告），S代表Social（社交）。

雖然行動端的收入不及電腦端，但年度漲幅高達57%（4.59億美元），相比之下，電腦端的成長只有2.57%（9.55億美元）。

搜尋業務的季度營收為7.67億美元，較去年同期成長45%。

然而福無雙至，雅虎透露，出售核心業務給Verizon的併購案，預計要延遲到今年第2季才能塵埃落定，而之前預計第1季就會落停。雅虎稱，公司希望在第2季盡快完成交易，不過在此之前還有大量工作要做。

雅虎與Verizon的併購案可謂一波三折。去年7月，華爾街日報稱Verizon擬以48億美元收購雅虎web業務。隨後9月雅虎被曝5億用戶數據被盜，成為史上最嚴重的數據洩露事件之一。這一消息也威脅到正在運作的併購案。市場傳聞Verizon可能會砍掉10億美元的報價，甚至可能會棄購。

由於用戶數據在2014年9月被盜取，而雅虎作為上市公司延宕2年之久才予以公佈，SEC也在12月份開啟了對雅虎的調查。禍不單行，這個月，雅虎披露10億用戶數據在2013年8月被盜，讓雅虎本已羸弱的信譽雪上加霜。

不管怎麼說，由於第4季良好的業績表現和用戶的穩定性，瑪麗莎·梅爾表示相信和Verizon的收購案前景明朗。

對於備受關注的用戶安全問題，梅爾表示，90％的用戶帳號已處於安全狀態，已經採取或不需要採取保護措施，我們將繼續提升這個比例。

不過，相比於雅虎的業績表現而言，管理層更關心的是早點將核心業務出手，以免夜長夢多。因此，報告裡稱，與Verizon交易關閉之前，雅虎將不會召開分析師電話會議，討論的最新業績報告。

本文授權轉載自：36 氪

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。