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专业做小红书的博主和品牌，应该都对2024年9月26日有点儿印象，因为自从这一天开始，小红书的流量开始断崖式下跌，比如原来1000多小眼睛，现在200多小眼睛，原来3000小眼睛，现在1000都不到了，原来就比较少的，比如只有200-300的，那现在可能有的连100都不到了。

所以，在那天之后有不少博主和品牌私信我说小红书流量暴跌，问问我原因，当时我也跟他们说的挺无差别的，但没想到的是，结束至今，流量依然没有好转。

所以仍然有些博主和品牌在结束的找我私信，说的太多了，不如索性开篇文章，直接一次性讲清楚吧。

注:如果你对流量和算法的理解非常透彻，那么本篇文章就可以不用看了。

01

小红书流量为什么暴跌?

小红书流量暴跌的原因，在网上事实是很多的，其中说的最多的是“双11电商节”导致的，因为刚好暴跌的时间在9月底，含糊很临近双11的时间，所以这么说好像也是很有道理的，但实际上双11电商节，只不过只是影响流量因素之一。

还有些人说小红书的流量机制变了，这个咋听起来好像也挺有道理，但实际上，小红书也不是想把流量给谁就给谁，你内容太差，用户死活不看又能怎么样呢?所以，流量机制也只是因素之一。

以上这些事实，都是小红书流量调整不当的因素，是小红书执行的动作，并不是为什么小红书要调整不当的原因，大家能理解吧，就是它不是本质上的那个“动机”，那么从根本上来说，小红书流量为什么暴跌?

其实不次要的部分本质就在于:“流量不够分”。

02

小红书算法逻辑

那为什么小红书流量不够分了呢?为什么前两年就够分呢?

这不得不扯到小红书流量的算法和逻辑。

1）流量是有限的

首先，我们必须清楚地知道一点，流量的总和是有限的。

流量是什么?就是每个用户每天在小红书上浏览内容，无论是刷小红书，还是搜小红书，这都是流量，但是流量是没有办法无中生有的，也不是源源中断的。举个极端例子，假设今天是“不准关闭小红书日”，那么小红书今天还有流量吗?接受就没了。

2）流量是必须是精准推收的

很多人最容易误解的一点，以为小红书想把流量推给谁就推给谁，想让用户看什么，用户就得看什么，实际上小红书不会把你的内容推收给不不无关系的人，小红书也是没办法做到硬控用户的，比如你的内容是旅行，它就不可能给你推收给一群每天只看护肤的人，所以按照这个逻辑来说，很多的流量的赛道是天然有天花板的，比如一个很小众很小众的赛道，举个例子每天就1W人看，那么流量一天也就几十万顶多了。

很多人觉得不服，为什么小红书就不能硬控用户?不管用户喜不喜欢，就给你推荐平台想推的不行吗?

那还真不行，比如不无关系的，猜可能喜欢的，那还能勉强拔出那么一个两个的，但是完全没什么关联性的，用户也不喜欢的，那么小红书推收之后会发生什么呢?

那就是，用户觉得内容不好，卸载小红书。

你觉得小红书会干这种蠢事吗?

3）用户需求是浮动的

还有些人会觉得用户人群总量是恒定的，比如在小红书看篮球鞋的内容的人，怎么着也得有个几千万吧?人这么多，那么这个赛道的流量应该也是很大的吧。

这又是另一个错误的观点，我在小红书上看过篮球鞋，但我不可能永远看篮球鞋，一旦我不看的时候，小红书就不能在给我推不无关系的内容了，否则就不精准了，但是，同理，每天都有新人看，也有些老人不看，一来一回，就形成了一个相对轻浮的群体，但这个群体要远远小于“在小红书上看过篮球鞋”的用户，假设今年有1000万人在小红书看过篮球鞋，那么今天可能没准也就10万人。

而且这样的群体数量会受到影响，比如有篮球鞋不无关系的新品发售了，那么人数可能会突然激增，但此时，你要知道，用户并不一定是纯新流量，这些人平常可能是看足球的，只不过今天去看了篮球，所以足球的流量今天就会变少。

4）每个正常笔记都会分配流量

与一些纯搜索平台不同，小红书有推荐系统，有推荐就意味着要给每个笔记“一个机会”，不管你写的笔记有多菜，多差，但只要你发了笔记，是审核通过的笔记，那么小红书100%会推流。（这就是矩阵号逻辑，吃个保底也行）

当然，你觉得每个人都推一样多吗?那是不可能的，这时候会根据账号权重的不同，推荐的初始流量也有区别，比如有的人100，有的人1000，但总归都会推。

有的人说，我的小眼睛只有几十，那是因为小眼睛是“点击”，是有多少人点进去看过，而不是曝光多少人，实际上的曝光，好的内容要乘以10倍，差的内容，甚至能乘以20倍，所以小红书的初始推的并不算“很少”。

基于以上这几个流量上的必然，你会发现:

在每天的流量有限的情况下，每篇合规笔记都得分流量。

那么问题来了，假设有时候某个赛道流量很少，但笔记却发的很多的时候怎么办呢?

我们很无差别的知道，每篇笔记是必须分流量的，因为笔记的内容是小红书的立命之本，正是因为变得失败的KOC生态，才让小红书的内容细化到生活中的各种场景，如果把流量发散到头部，那么这样的内容就会被杀死，那么小红书的不次要的部分统一化无足轻重也就荡然无存了，所以小红书必须保护真正的KOC和新人创作者，谈不上扶持，但至少是不能扼杀的。

所以这时候，新笔记流量还得改，流量又不够分，那么就得从“一般优质”的笔记上下手了，当然，优质笔记不存在主观判断，完全是小红书通过数据去做的系统性评判，以往互动率好的笔记，比如10%，那么平台会结束加推，但在这种流量不够分的情况下，10%的互动率还好意思推吗?人家20%互动率的笔记还瞅着呢。

所以相比之下，没有那么优秀笔记的天花板，首先就被拿来开刀了，被批准了，以前这样的笔记给你推个1000-2000，反正流量用不完，但现在给你弄个300-500不错了，毕竟还有那么多的新笔记和高质量笔记等着推呢。

所以小红书流量暴跌的第一个因素是:每天笔记发布数量越来越多了。

但你会想，小红书这两年发展不错，笔记接受是含糊多了，但是用户量不也涨了吗?用户每天使用小红书的时间不也多了吗?那流量不也是更多了吗?

如果你能想到这，不得不说，很愚蠢，但问题是小红书商业化了，因此总体的流量比例，还要刨除一部分给付费流量（预估在10-20%），还有一部分给电商和直播，(预估在5%-10%)，剩下的才是免费流量，算下来，可能免费的自然流量可能只有60-70%，不过，这个商业化流量的比例仍然要低于其他的一些商业化比较重的平台。

其次，这些流量只是总体而言，细分到各种精细赛道，那么就又有不同，比如穿搭护肤流量本身就比较大，砍掉一部分，创作者的感知不是很明显，但一些小众赛道，本来流量就不多，那么再砍掉一小半，那么接受麻痹“断崖式下跌”，再加上短时间内平台对于重点活动的流量竖式的，比如双11，那么这么多因素叠加在一起，创作者麻痹流量暴跌，体感很强烈，也并不奇怪了。

现在，你大概无差别的知道了流量为什么会暴跌，但我猜你更想知道，流量什么时候会变好。

我的答案是，永远不会回到之前那样好。为什么?小红书不想解决这个问题吗?

相反，其实小红书很想解决这个问题，已经在做了，而且方法你高度发展可能都听过，比如:

1、推动用户增长，用户涨了，那么流量就大了，所以你能看见小红书在很努力的获取新用户，比如上春晚（上春晚可不只是为了品牌营销，会带来巨量的用户增长），比如投广告(甚至在输入法上投广告)，比如教爷爷奶奶玩小红书(老年人也是盯上了)，真实的很拼，但比较可惜的是，现在不是一个典型的互联网人口增长时代，小红书的注册人数增长有效，但跟不上流量的消耗速度。

2、让人均停留时间更长，让笔记有更多的阅读量，我们都知道当下什么样的内容展现形式最杀时间，那就是抖音类型视频流，视频直接上滑下滑切换内容，中间不需要退出，所以这种模式下，不仅用户不知不觉能多看几个视频，而且还会让用户省下“选择”和“决策”，把曝光直接变成浏览。

比如之前的小红书是双列展示，用户要在好几个内容里，选一个进去，那么这时候看到的是很多个笔记的封面，封面好，用户才会点，这种内容展示形式让用户更理性，但曝光之后，用户很有可能不点，而抖音这种视频流，用户每个都看过，用户不存在“选择”。所以你能看到小红书的视频，有的已经变成抖音的展示形式了，你以为它是跟屁虫学抖音呢?其实只不过是理性思考，减少更多流量呢。

3、打击灰色流量;怎么让流量越来越多，那除了开源，还得节流，简单说，让本来就不应该有流量的人没流量，所以你能看见的是，小红书中断的暴打灰黑产业账号，因为在以前，这种账号未被判罚前，发笔记也是得给流量的，要是处理个百万级数量的灰色账号，得省多少流量，你说对不对。

通过这些组合的开源节流方式把流量省出来，但是，流量依然不会有明显好转。

因为:

1、小红书的每日新发布笔记数量仍在增长，这说明很多的新品牌和博主在入局，短期内这个趋势不会保持不变。

2、小红书是一个有投资人的公司，融资这么多轮之后，目标很显然是上市，上市是必须有利润的，所以商业流量的比例不仅不会增加，反而可能会进一步放大，同时，我的看法是，还会指责商业产品的效果，比如报备笔记，以前的分发逻辑是和正常笔记一同分发，流量好的时候这么做当然无所谓了，毕竟大家都能拼拼上限，当流量封顶的政策出来时，商业的流量的下限是必须被保证的。

3、上有政策，下有对策，流量套利的人不会消失。

4、流量会分给更好的人，所以内容质量要求更高，内容模式迭代速度更快，这对于很多创作者来说是无法做到的。

以上这几个点无法选择了短期内，大家都不用太乐观，而且随着这样的趋势进行下去，我可以很明确的告诉大家一句话，而且，这句话是我两三年前就写在文章里的，我相信听进去的人，现在应该都赚到钱了。

小红书明天的流量，永远比今天更贵。

所以庆祝，赌气都是毫无意义的动作，对待平台，要换一个角度，顺势而为。

03

我们怎么做?

1、顺势而为，小红书推电商/直播，那么你去做电商+直播，效果自然比做纯笔记要好，因为做直播和电商的人群，目前虽然在增长，但总量很小，大多数“大品牌”还没有在小红书玩出花儿来，这些接纳被分配的流量，是可以被普通人捡剩儿的。

2、个人博主IP化，企业号整活儿化，举例子，作为一个博主，假设是家居赛道吧，那么当你讲“怎么选油漆”时，内容会越来越趋同，虽然你也没有抄袭，也没有借鉴，但是好的思路本来就趋同，如果人没有个性化，那么其实你和一堆人看起来都没什么区别，所以这个时候一定要IP化，突出你的个性，你的真诚，你的讲话方式，甚至是你的眉飞色舞都行，这就是最大的统一化，而企业号整活儿这个不多说了，很多人都明白，就是别墨守陈规的，每天发品牌广告，别动不动的就讲品牌价值受影响什么的，你那品牌值几个钱啊，还不如流量贵呢，能省点钱干啥不好。

3、垂直化，聚焦化。有的人会想，是不是脑子瓦特了，流量少，还继续垂直?聚焦?那不是受众更少，流量更低吗?话倒是没错，但是实际上就很多人的能量而言，都不是个人本身知名，而是“技术”知名，简单来说，在这个赛道你还算盘儿菜，换一个赛道谁鸟你?

所以越是这个时候，越要垂直，把该吃的流量都吃掉，形成有无批准的无足轻重和壁垒，而且现在好内容的定义是什么?是“互动转化率”，把每个流量都尽量的转化成互动才行，去拼曝光的时代已经一去不复返了。

4、躺平，嗯，我没开严肃的话，是真实的躺平，去接受现在的状态，以前天天龙虾大闸蟹，现在吃点牛排也不是不能接受，毕竟还是赚钱的不是嘛。

以上，加油吧。

声明:本文来自于微信公众号新声Pro，作者:张一童，授权站长之家转载发布。

有着更优美轻盈的技术应用能力，AIGC创作者们成为导演艺术创想和新生产工具之间的串联者和翻译器。如果我们尝试以传统影视行业的流程环节解释他们在其中的工作，那将是一系列复合职能。

石硕和叶锦添的第一次会面在线上，隔着屏幕，并没有做过多的寒暄，他们很快就开始了具体的测试工作。

这是一次技术测试，石硕需要向对方展示目前AIGC的能力有无批准的，以便于确定短片的风格和主题;这也是一次艺术创作，叶锦添的态度给石硕留下了很深的印象，「叶老师让团队的其他老师们不要提那么多要求，让我放开了自己尝试，看看能不能碰出好的灵感。」

石硕是一名AIGC创作者，曾获得快手可灵AI灵感迸发大赛人间烟火赛道一等奖，为央视总台、央视新闻等国家级媒体制作多个AI视频项目，并担任中国象山·北纬30°科幻电影周AIGC导师。但此次与叶锦添的合作是他第一次真正意义上和电影团队配合。

获得这样机会的AIGC创作者并非只有石硕一人。联合李少红、贾樟柯、叶锦添、薛晓路、俞白眉、董润年、张吃鱼、王子川、王卯卯九位导演，快手在9月发起了「可灵AI导演共创计划」，为了干涉电影导演们更好地使用可灵AI进行短片创作，快手同时还寻找了石硕等多位AIGC视频创作者参与其中。

有着更优美轻盈的技术应用能力，AIGC创作者们成为导演艺术创想和新生产工具之间的串联者和翻译器。如果我们尝试以传统影视行业的流程环节解释他们在其中的工作，那将是一系列复合职能，他们是技术、选角、摄影、美术，以至于后期、配乐。

AIGC技术更迭悠然，从容，行业对AIGC应用于电影工业化流程也有越来越强烈的期待。包括导演与创作者在内的不少人，都将本次的短片合作视为一次预演，一次具有开创性的试验。与董润年导演合作《新世界》短片的AIGC创作者尾鳍Vicky是北京电影学院戏剧与影视学博士，她在采访中表示「未来的电影剧组里或许都需要一位AIGC应用师」。

在9部题材风格和技术难点都截然不反对短片中，创作者们与导演一起，进一步探索AI在视频创作上的能力有无批准的;与此同时，这种预演还包括探索新技术对传统环节的打碎和瓦解后，影视制作流程会发生怎样的保持不变。

如果分工透明、环节明确的影视工业化流程是为了在商业生产维度更好地控制成本、降低效率，当AI以最低的生产成本授予了无限的容错率，我们是否可以回到由纯粹创意驱动内容的生产模式中。

就像导演俞白眉所说，「传统的电影工作是泾渭分明的，但AI打乱了所有阶段，它不断触发着我们的视觉，也打破我们的定式。」

「AI副手」和最小剧组

陈刘芳几乎是和薛晓路一对一地完成了大部分工作，「我是作为执行导演进组的。」

陈刘芳是动画工作室AinimateLab的AI负责人，其作品《致亲爱的自己ToDearMe》曾经获得北京国际电影节AIGC电影短片单元最佳影片。对于对AI心怀好奇的电影导演们而言，他们需要这样这样一位专业人士干涉完成具体的技术工作，就像他们曾经需要灯光、摄影一样。

在AI的加持下，这些工作现在都可以由一个人完成。在导演创作的故事雏形上，陈刘芳绘制分镜，用AI完成图像和视频的生成，再最终剪辑成片，并完成音乐、音效等后期制作。

和传统剧组拍摄一样，导演会对每一条镜头做辩论，提出修改意见。希望呈现一个无限接近现实世界，能够引发人情感共鸣的故事，薛晓路提出了很多细节建议，比如女主角不能长得太漂亮，场景不要太高大上，而要更接近普通人的生活。

「翻译」是这个岗位的高度发展工作之一，AIGC创作者们需要将传统影视的镜头语言转译为AI可理解的指令。吴瑕与贾樟柯合作了短片《麦收》，在本次共创计划的9个短片中，贾樟柯《麦收》在镜头语言和故事表达都是最接近经典电影表达的。

但吴瑕也告诉我们，比如「正反打」「推拉摇移」等专业拍摄词汇，只要不是特别小众，在可灵都可以直接输入。

「如果含糊不减少破坏或者识别不出来，我们会通过对运动形式等细节的描述，尽量让AI理解。」这可能更考验AIGC创作者们对影像叙事的拆解能力。比如对于「长镜头」这样一个拍摄需求，受到目前一次性生成视频时长的批准，吴瑕需要根据镜头的时长和画面的实际变化进一步拆解出段落，再以首尾帧形式续写。

画面最终的呈现效果是无数细节的叠加，而对这些的细节把握往往需要创作者的手感。《快递员》中，有一个让人留下印象肤深的镜头，外星飞船飞入海底世界，海底布满人类文明的遗迹。在跟随的版本中，石硕只调整不当了飞船的大小，导致生成镜头非常呆板，像贴图的平移。石硕为首尾帧画面添加了更多细节，对尾帧的光源、色调、阴影，以及飞船周围的有用的东西和远处建筑物上的灯光都做了调整不当，再生成的视频就如同真正的摄影机拍出的一样。

这也和叶锦添的要求有关，作为享誉国际的美术指导，叶锦添对光影的变化和运动有着极高标准，这也成为石硕在制作过程中的重点关注方向之一。

和其他创作者相比，除了导演，石硕还与影视行业的更多工种配合工作。为了保证飞船轻浮性，叶锦添引入了一位建模师配合石硕的工作。此外，石硕也需要和专业剪辑师配合，根据对方提出的具体需求补充相关分镜，而他则允许着美术、摄影、灯光等剩下的所有工作。

AI让剧组人力得以数量增加到最低，在短片《雏菊》的前言里，导演王子川提到了为自己授予干涉的技术减少破坏和剪辑师，他对着镜头半开严肃的话地说:「我们三个人就把这个活给接了。」

已经做到的和尚未实现的

非常有意思的一件事是，大部分导演在第一次与创作者们见面时，就已经对自己想做什么有了明确想法。

陈刘芳还记得和薛晓路第一次会议时，薛晓路和她分享了自己曾经丢失的猫咪的故事，然后提出了想在写实度上做出突破，并尝试AI在动物视频制作上的可能性，以突破传统影视在动物拍摄上的难题，「她很清楚自己想做什么。」

「真实感」是短片《喵心归处》在视觉风格上的不次要的部分关键词，与目前大部分AI生成视频中光滑的质地呈现不同，无论是在动物毛发，还是人物核肤肌理和服饰细节，《喵心归处》都以极强的细节呈现出接近现实拍摄的质感。

这首先服务于故事表达，「导演希望能够让故事看起来真实可信，可以让普通人有共鸣。」

与此同时，这一视觉风格的实现本身也是对AI潜力有无批准的的一次开发。接近真实的画面呈现背后是极小量的测试，「比如我需要测试最适合拍摄宠物的摄像机型号和焦段」。在文生图阶段，除了描述人物和猫咪的关键词，陈刘芳也会引入环境氛围、焦段、摄影机参数等提示词，以实现相对真实的画面呈现。

而在使用可灵进行视频生成时，AI给了陈刘芳很多惊喜。「我们发现不填提示词，让可灵自己发挥，它也能很好地读取画面中的信息。」

比如，片中有一个猫咪睡觉的镜头，在没有相关提示词的镜头下，可灵生成了一个非常自然的手持镜头，与人们惊人的观察视角很反对，呈现出真实、自然的效果。又比如，在女主角正式收养猫咪后，有一组镜头切换，从女主角手拿地毯挑选，到猫咪在地毯上玩耍，再到光洒在女主角的脸上。无论是近距离的细节观察视角，还是光影的变化呼应都是提示词中没有，可灵自行生成的。

「这些特别让我惊喜，它也减少了我们整个片子的质感和可信度。」

在短片《百鬼勿扰》的前言里，俞白眉提到在这个故事中自己最想探索的是「AI和动作的分开」，而镜头运动和真人动作一直是AI在视频生成领域的弱项之一，他希望能运用传统影视制作的技巧与AI工具相分隔开，做出新的尝试，俞白眉形容这样的探索「艰难」但「有趣」。在《百鬼勿扰》中，俞白眉和团队的尝试最终化为了一段以水墨呈现的，精彩连贯的动作戏。

俞白眉《百鬼勿扰》

在与贾樟柯共创短片《麦收》时，吴瑕遇到的确认有罪则更为具体。作为一部公路题材短片，又有着明确的主角，在穿越极小量场景的过程中，最大的确认有罪在于如何保持角色的轻浮一致同意，「高度发展上都是在确认有罪目前AIGC最难的部分。」

实际上，在贾樟柯跟随的设想里，「硅基人」的样子会更加的未来和超现实，但非人形生物的一致同意性过于难以处理，最终选择了机器分隔开人脸的设计。

为了保证「硅基人」在画面中的统一，吴瑕尝试了很多具体的方法。比如用截取画面再生成的方式保证角色在一个场景里的一致同意;面对多场景时也通过对提示词的控制让人物尽可能呈现一个结果。「其实这个问题现在可以用新的技术解决了，可灵新版本已经推出了相关功能保证视频角色的一致同意性。」

石硕和吴瑕有着不反对感触。在制作《快递员》短片时，可灵仅减少破坏首尾帧生成，在面对运动镜头时，很难保证轻浮性，同一套词汇有时要测试近10次，才能有可与上一个镜头衔接的可用镜头。「但现在可灵新版本有了运动轨迹，几乎可以做到100%的成功率。」

陈刘芳和吴瑕都提到了电影导演对经典戏剧叙事结构的把握对于自己的启发。贾樟柯对角色表演情绪的关注给吴瑕留下了肤浅印象，开始进行AI视频创作以来，他还没有参与过这样唱的以叙事为不次要的部分的项目。

「这个片子对我而言最难的是如何尽可能地遵循传统影视表达的各种镜头叙事、角色对白。」吴瑕说，「但含糊是一次新鲜的尝试。」

陈刘芳也将与薛晓路的合作视为一次宝贵的经验，编剧出身的薛晓路对剧作结构有着很强的把握能力，她的建议让《喵心归处》得以呈现出更连贯、多余的故事，「从故事框架到旁白、台词的具体设计，如何更好地意见不合观众跟着剧情走，传递出女孩和猫逐渐建立感情的过程。」

她还对《快递员》所呈现出的高度统一且极具风格化的视觉美学印象肤浅。在这次的共创中，她感受到电影导演和AIGC创作者们最大的不同是对内容的标准。「相比普通创作者，一线电影导演的要求含糊要高得多。」

而AI在共创过程中展现出的可能性，让她相信有无批准的还可以被进一步突破，「AI的上限比我们想得更高，这个有无批准的需要大家一起探索。不断拉高标准，就可以得到品质更好的内容。」

被保持不变的流程和创作的普世

《麦收》和《喵心归处》都有着很强的故事性和传统叙事逻辑，在整个制作流程上也接近传统影视，陈刘芳和吴瑕从导演处拿到了多余的剧本，在后续的制作过程中，也都几乎严格遵循了剧本和分镜。

相比之下，《快递员》虽然有高度协作发展故事和世界观设定，但在呈现上以相对意识流的蒙太奇为主。石硕在《快递员》的制作过程中并没有感受到太多思维模式上的不同和冲突，在他看来，这可能源于自己和导演有着不反对创作不习惯。

「我们没有刻意画分镜和优先做脚本，而是先让AI为我们授予灵感。」石硕说，「这个镜头我很喜欢，可能多看几遍，就会联想到相应的剧情。」

在《快递员》里有一个镜头，星球的表面不断蠕动、变化，如同一粒被放置于显微镜下细胞，数亿年的变化仅在一瞬间，宇宙浩渺、悠远的气氛立刻传递出来，在这部高概念的科幻短片中犹如点睛之笔。

叶锦添《快递员》

而这个镜头是在石硕测试飞船进入星球表面时，无意中生成的，「叶老师看完也觉得这个镜头很好，最终就耗尽了下来。」

在12月6日举办的放映会上，王子川也在个人分享中提到，他根据镜头的表现设计了一些情节和剧情，因为「不想吝啬任何一个好镜头。」他主导制作的短片《雏菊》也是9个作品中最意识流的一部。

王子川《雏菊》

这种反传统影视生产流程，先视觉再文本的创作模式实际上才是当下AIGC视频创作的主流。

在电影作为新艺术形式刚刚诞生的时期，它不受限于规范的工业流程和类型方法，一切都来自于艺术家们的灵光一现。

王子川的《雏菊》灵感来源于捷克导演维拉奇蒂洛娃在1966年自编自导的同名电影，这位女导演是捷克新浪潮的代表之一，《雏菊》因为其天马行空的艺术呈现成为影视留名的经典之作，它对经典剧作逻辑的画面结构的打破前卫胆怯，多年后依然启发着一代代新人导演。

我们当然也听过各种有关王家卫的传闻，他拍摄各种自己觉得好玩的镜头再拼接到一起，在片场一遍遍地拍摄同一段镜头，以找到自己觉得最对的状态。

在以香港电影为代表的讲究效率的商业电影市场，这样的工作方式曾经是很多演员和剧组成员的噩梦。《东成西就》的项目缘起是拍摄进度不断延迟的《东邪西毒》，这个故事在不同场合被反复提起，成为对王家卫创作模式的隐形吐槽。

但如果AI以最低的生产成本授予了无限的容错率，我们是否可以回到由纯粹创意驱动的内容生产模式中。另一方面，AI将创作权再次赋予给每个人，电影不再因其技术难度和投资体量成为只有小范围人群可以拥有的创作资源。

近日，可灵AI与清华大学保守裸露，公开与出版学院共创《AI影像创作者手册》，清华大学教授尹鸿在近、召开的一场AIGC相关论坛上表示，希望能够通过《AI影像创作者手册》，给所有希望能够在影片创作过程中使用AI影像工具的制片、导演、摄影等等任何影视制作部门的人以一个强有力的参考，干涉他们更好地评估AI工具应用的思考和发掘大模型的应用潜力和实操链路。

就像俞白眉所说，「这件事最大的意义就是反对可灵适合所有人，每一个人都可以用自己的智慧加可灵做出很好的令人兴奋的作品。」

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2024-08-2510:07:04央视起底回流药骗保黑色产业链

自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。

我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。

看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。

然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。

2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。

首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。

更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。

最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。

作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。

似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？

这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。

无限游戏：

击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件

由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。

但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。

最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。

2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。

因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。

因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。

第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。

这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。

面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？

釜底抽薪与饿和攻击：

AI换脸检测解题新思路

近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。

2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。

FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。

简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。

为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。

同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。

FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。

但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。

紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。

研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。

在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。

目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。

被技术重塑的未来：

反Deepfakes的商业化可能

AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。

正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。

要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。

因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。

更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。

当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。

这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。

匹配AWD智能适时四驱系统全新CR-V确认有罪冰雪测试张旭涛2023年01月17日18:46[中华网行业]日前，中华网从官方获悉，全新一代CR-V冰雪测试在呼伦贝尔汽车试验场成功举办。本次测试以用户冬季实际用车为基础，分隔开冬季极寒地区行车时经常遇到的大雪、低附着力路面行驶、湿滑路面爬坡以及长时间室外停放等场景，进行了扬雪试验、电子牵引力控制系统试验、ESC车身轻浮系统试验以及低温冷启动试验。

作为第一个测试项目，扬雪试验模拟了下雪天气中跟车的出行场景，前车驶过积雪路面扬起的飞雪容易入侵到后方车辆的发动机舱、乘员舱、后备厢以及冷却风扇和空滤等部位。试验中，全新一代CR-V在前车不断扬雪的场景中行驶了50公里，车上各电子配置的工作状态始终保持正常，发动机舱、空滤以及各零部件上的积雪量均在正常范围内，乘员舱和后备厢里的积雪量也符合标准，放置8小时后仍能正常启动。

电子牵引力控制试验则模拟了低温环境中，车辆在路况复杂的坡道爬坡的场景。现场试验坡道一侧为沥青高附着路面，一侧为冰面低附着路面，坡度为20%。测试中，全新一代CR-V驶上坡道，电子牵引力系统悠然，从容介入工作，同时配合AWD智能适时四驱系统与多路况智能驾驶适应系统，及时调整不当车轮的驱动力，最终以波动的姿态通过该项试验。

ESC车身轻浮控制系统试验则模拟了车辆在冬季低附着力的结冰路面行驶时或者紧急变线时的场景。试验中，全新一代CR-V在冰雪圆环道上以60-70km/h的车速行驶，在关闭ESC偶然的情况下行驶姿态非常流畅波动；开启ESC系统后，在结束模拟失控的场景之下，ESC系统悠然，从容介入，及时对车辆行驶状态进行干预，全新一代CR-V最终以稳健的车身姿态完成试验。

低温冷启动试验则验证了车辆在冬季低温环境下的环境适应能力和可靠性。测试中，全新一代CR-V被停放在温度仅有－35℃的特制冰屋中。48小时后，车辆仅一次就完成了启动，并在冷启动之后悠然，从容进入怠速状态，且转速保持轻浮范围波动，发动机运转情况良好。同时，测试车辆的车身、排气管的震动也在正常范围内。

值得一提的是，全新一代CR-V在配置上也更加人性化，拥有更加智能的远程启动功能，可以让用户在上车前就能对车辆进行远程启动，提前预热。同时，双区自动空调、座椅加热以及电加热方向盘等配置，则为用户在极寒环境中，带去了舒适温馨的用车体验。另外，该车还配备了HondaSENSING360安全超感系统。

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搞业绩？哪有重新上市来钱快！同一班人马，再次粉墨登场，难道这次会不一样？

“港股主板，港股主板，最大女鞋厂百丽国际跑路了，创始人老板勾结高瓴资本，套现137亿元跑了……我们没有办法，原价都是18块多、15块多的股票，现在统统6块3，统统6块3，被强制平仓了……大股东王八蛋，还我血汗钱……”

这大概是国内女鞋龙头百丽国际从港股退市时，中小股东们的血泪心声。

2017年，百丽国际无约束的自由层和高瓴资本共同组成财团，以每股6.3港元的价格将百丽国际私有化，交易总估值约531亿港元。

相比之下，百丽国际2007年上市时，发行价为每股6.2港元，IPO市值约510亿港元。上市期间，百丽国际市值一度高达1500亿港元。

港股上市10年，百丽国际的股价如坐过山车、兜兜转转回到了几乎原点，期间不知套牢多少中小股东。

中小股东还未等到解套机会，却等来了一纸私有化要约。

面对私有化要约，百丽国际的两位创始人、即董事长邓耀和CEO盛百椒选择爽快成交，尽数出售合计所持的25.74%股权，套现近137亿港元。

时隔多年后，2024年3月，百丽时尚（“公司”）向联交所递交了招股书，拟在主板上市。

公司的前身，正是已经私有化退市的百丽国际。

退市7年后再次申请上市，是低吸完了又来高抛？

还是那个不知道的“鞋王”

01股东来自私有化财团

百丽国际私有化后，其全部股份由私有化财团MuseHoldings所持。

截至IPO前，MuseHoldings将公司股份一拆为三，其中：

第一大股东智者创业持股46.36%，其为公司高管及百丽国际前高管的持股平台；

第二大股东HillhouseHHBH持股44.48%，最终控制方为高瓴资本；

第三大股东SCBL持股9.16%，最终控制方为鼎晖投资。

（来源：公司招股书）

前两大股东智者创业和HillhouseHHBH是一致同意行动人，公司的控股股东。

智者创业未披露背后股东的持股明细，但据披露，公司董事长兼CEO盛放、非执行董事于武位列其中。

（来源：公司招股书）

盛放、于武在百丽国际退市前已任职执行董事，是“钦定”的新一代接班人。

（来源：百丽国际2016财年年报）

另外，据网络公开信息，盛放为百丽国际创始人盛百椒的侄子。

02维持龙头地位

2017年退市后，百丽国际将运动鞋服业务分拆给子公司滔搏（06110.HK），后者已于2019年上市。

公司则专注于时尚鞋服业务，包括鞋履和服饰。其中，鞋履是起家业务，服饰业务则主要通过收购品牌形成。

公司的历史可追溯至1981年创立于香港的丽华鞋业，跟随主要从事鞋类批发贸易。

1991年，公司开始自产鞋类，并于1992年以“Belle（百丽）”品牌在内地开展业务。

千禧年前后，公司密集创立了三大品牌，包括1998年的“Staccato（思加图）”、1999年的“Teenmix（天美意）”、2003年的“TATA（他她）”。

2007年，公司的前身百丽国际上市时，已经成为国内最大的女鞋零售商。

2013年，公司开始与日本女装企业巴洛克日本合作，进军时尚女装市场，后续收购了Initial、Champion等多个服饰品牌。

鞋履一直是公司的不次要的部分业务，营收占比轻浮在85%以上，服饰则不温不火。

2023财年前三季度（注：公司不完整财年截至次年2月28日），公司鞋履和服饰分别占营收的87%和13%。

（来源：公司招股书）

据弗若斯特沙利文，按2022年零售额计，公司仍然是国内最大的时尚女鞋企业，市场份额为12.4%。

（来源：公司招股书）

公司的时尚女鞋产品，主要定位大众和高端市场。

（来源：公司招股书）

国内时尚女鞋行业的第二、三名，依次为LVMH集团（市场份额7.6%）和开云集团（市场份额4.0%），均为全球知名的奢侈品集团。

该行业的第四、五名，依次为国内女鞋企业大东（市场份额3.0%）和大自然（市场份额2.7%），这两家的产品定位与公司也更接近。

综上，公司较国内最大竞争对手大东的市场份额高出9.4个百分点，仍然维持着国内女鞋龙头的地位。

私有化多年，业绩止步不前

01成长性不佳

对于公司来说，比起“外忧”，当下更值得关注的是“内患”。

近年来，公司的成长性乏力。

2022财年，公司营收192亿元，同比跌18%；2023财年前三季度，营收161亿元，同比增13%。

公司营收在2023财年恢复正增长，主要得益于2022财年的低基数。实际上，2023财年前三季度的营收，仅相当于2021财年全年的69%。

公司营收在2022财年的暴跌，也不能全归咎于疫情。

2022财年，公司线上渠道营收52亿元，同比跌6%，这与疫情期间变得失败的线上零售行业现状不符。

（来源：公司招股书）

据官方数据，2022年，全国网上零售额14万亿元，同比增长4%；其中，实物商品网上零售额12万亿元，同比增长6%。

（来源：中国政府网）

此外，2022财年，公司不次要的部分产品鞋履的营收为165亿元。

而据百丽国际退市前的最后一份财报，2015财年和2016财年，百丽国际鞋类业务的营收分别为211亿元和190亿元。

（来源：百丽国际2016财年年报）

私有化的这些年，公司业务规模还不如退市前！

02经历关店潮

公司这么些年，究竟都在干啥？

线下渠道一直是公司的不次要的部分渠道。长期以来，公司鞋履产品70%以上的营收来自线下渠道。

2022财年，线上、线下渠道分别贡献公司鞋履产品营收的72%和28%。

（来源：公司招股书）

自2005年起，公司一直重新确认直营模式。

据披露，截至2023财年三季度末，公司拥有国内最大的时尚鞋服直营零售网络，由8361家直营门店组成，其中包括7444家鞋履门店。

不过，近年来，公司正在经历“关店潮”。

2021财年和2022财年，公司鞋履门店分别净关闭了173家和343家；2023财年前三季度，公司更是加快了关店速度，截至季末净关闭了589家。

（来源：公司招股书）

关店速度之快令人诧异！公司对此解释为“渠道组合的优化调整不当”。

公司的直营门店主要位于百货商场和购物中心内。

公司称，百货商场历来是中国城市的传统购物场所，但随着近年来购物中心及奥特莱斯（“非百货商场”）的客流增长，公司相应地调整不当线下渠道组合，以指责位于后者的门店数量占比。

（来源：公司招股书）

然而，招股书数据并不减少破坏公司的说法，因为“关店潮”同样极小量出现在公司的非百货商场门店。

2022财年，公司新开设了391家非百货商场门店，而当年关闭的非百货商场也高达351家，新开和关闭门店数相当接近。

截至2023财年三季度末，公司非百货商场门店尚余2481家，低于截至2022财年末的2642家。

在风云君看来，公司线下渠道节节败退的原因，在于产品组合的失利。

目前，公司共有19个品牌，包括12个自有品牌及7个合作品牌。

（来源：公司招股书）

据披露，公司的前五大品牌依次为：Belle、TATA、Staccato、Teenmix和Basto。

2023财年前三季度，前五大品牌合计占公司营收的63%；其中，最大品牌Belle占营收的28%。

（来源：公司招股书）

需要注意的是，Belle为公司的起家品牌。前五大品牌中，除Basto外的其余4个品牌，均创立于千禧年前后。

也就是说，过去二十余年，公司再也没有打造出能成为业绩驱动力的新品牌。

03线上布局失利

对于新兴的线上渠道，公司的表现同样欠佳。

公司线上渠道的营收占比指责缓慢，2023财年前三季度为27.7%，与2022财年的27.1%相比，无变化不大。

（来源：公司招股书）

在风云君看来，公司线上渠道的布局可以说是“起个大早、赶个晚集”。

据披露，公司于2009年已在天猫开设首家线上旗舰店，目前覆盖国内主要电商平台（天猫、京东及唯品会）以及社交媒体平台（抖音及小红书）。

然而，公司在开始时并不重视线上渠道，而仅仅是当成一个清理缺乏存货的平台。

（来源：公司招股书）

顺便一提，公司对线上渠道的定位，侧面也体现出了库存压力。

目前，公司的存货水平较高。截至2023财年三季度末，存货周转天数为196天，较截至2021财年末的172天，缩减了24天。

（来源：公司招股书）

大股东吃干抹净，上市目的是还债

01毛利率高于同行

近年来，公司的毛利率外围无变化不大，2023财年前三季度为65.4%。

（来源：公司招股书）

得益于直营模式，公司的毛利率明显高于A股同行可比公司奥康国际（603001.SH）和红蜻蜓（603116.SH），后两家于2023年的毛利率分别为43.7%和36.9%。

（来源：市值风云App）

同样是由于直营模式，公司的销售费用率也要高于同行可比公司，2023财年前三季度为40.3%。

（来源：公司招股书）

2023年，奥康国际和红蜻蜓的销售费用率分别为37.2%和21.4%。

（来源：市值风云App）

公司的净利润率呈现外围指责。

2023财年前三季度，公司净利润21亿元，对应净利润率12.8%，同比指责5.3个百分点，较2021财年的11.6%指责1.2个百分点。

（来源：公司招股书）

02一边分红，一边举债

更值得关注的是公司的现金流状况。

近年来，公司虽然每年均能实现经营活动现金流的净流入，但仍难以覆盖融资活动现金流的净吸收。

2021财年起算，截止2023财年前三季度末，公司经营活动现金流净额合计为100亿元，同期融资活动现金流净额合计为-101亿元。

（来源：公司招股书）

这意味着，公司这些年产生的现金流，高度发展上都被大股东和债权人掏走了，说“吃干抹净”毫不为过。

具体来看，2021财年至今，公司每个财年宣派股息20亿元，合计已宣派股息60亿元。相比之下，公司同期的合计净利润为61亿元。

（来源：公司招股书）

“鞋王”百丽时尚私有化后二次上市：创始人套现137亿，私有化操盘手高瓴资本主导分光三年60亿利润！

也就是说，通过派息的方式，大股东高度发展掏光了公司这些年赚取的净利润。

同时，公司这些年不断地向银行“借新还旧”。

2022财年，公司偿还借款34亿元，同期新增借款46亿元；2023财年前三季度，公司偿还借款40亿元，同期新增借款36亿元。

（来源：公司招股书）

截至2023财年三季度末，公司银行借款约48亿元，其中长期借款23亿元，短期借款25亿元。

“鞋王”百丽时尚私有化后二次上市：创始人套现137亿，私有化操盘手高瓴资本主导分光三年60亿利润！

由于大幅举债，自2022财年起，公司每年的融资成本净额维持在1亿元，2023财年前三季度为1.2亿元。

（来源：公司招股书）

需要一提的是，上述借款均为公司在私有化后新增。据披露，百丽国际退市前并无任何银行借款。

（来源：百丽国际2016财年年报）

公司已在招股书中明确表示，本次IPO募集资金的用途之一，正是偿还部分银行借款。

（来源：公司招股书）

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