当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 深天马:2024年净利预亏6.5亿元—7.5亿元

深天马:2024年净利预亏6.5亿元—7.5亿元

来源:laoyaoba 2025-01-23 17:10:02 0浏览 收藏

哈喽!今天心血来潮给大家带来了《深天马:2024年净利预亏6.5亿元—7.5亿元》,想必大家应该对科技周边都不陌生吧,那么阅读本文就都不会很困难,以下内容主要涉及到,若是你正在学习科技周边,千万别错过这篇文章~希望能帮助到你!

1月22日,深天马发布业绩预告称,公司预计2024年归母净利亏损6.5亿元—7.5亿元,上年同期亏损20.98亿元。

关于公司净利润亏损收窄的原因,深天马称,报告期内,公司消费类显示业务盈利能力快速修复,基于下游需求的好转,对利润影响较大的智能手机显示业务盈利能力持续改善, 其中在柔性AMOLED手机显示业务上,公司依托多元化的客户布局、产线能力的持续提升、极致降本措施的大力推进,柔性AMOLED手机显示产品出货量同比保持增长,营收规模进一步扩大,并在技术创新、品牌 项目渗透、AMOLED多元化能力建设等方面持续进步,武汉AMOLED产线利润水平同比改善明显。同时,公司在IT、穿戴等其他电子消费品显示领域持续拓展市场机会,业务盈利能力同比亦有所修复。

同时公司非消费类显示业务中,车载显示业务继续筑牢头部竞争优势,并依托汽车电子、新能源等业务的快速发展,实现了车载显示业务营业收入的加速增长,带动了车载显示业务利润规模的进一步扩大;公司专业显示业务(工控、医疗、智能家居、人机交互等细分领域)保持稳健发展,并积极开拓中大尺寸商显等新细分市场。

深天马表示,公司将坚持“2+1+N”战略引领,持续聚焦做优主业,强化核心能力 建设,持续极致降本增效,不断优化产品结构,不断加大市场开拓力度, 持续提升经营质效,稳步推进新项目建设,不断推动各项业务实现高质量发展。

今天关于《深天马:2024年净利预亏6.5亿元—7.5亿元》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

版本声明
本文转载于:laoyaoba 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
2024年百万级SUV销量TOP10:国产仅一台 排名第四2024年百万级SUV销量TOP10:国产仅一台 排名第四
上一篇
2024年百万级SUV销量TOP10:国产仅一台 排名第四
交大O1医疗探索:延长AI思考时间,解锁复杂推理诊断
下一篇
交大O1医疗探索:延长AI思考时间,解锁复杂推理诊断
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    513次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    572次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    598次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    549次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    366次使用