内容详情
围绕文章主旨、阅读节奏与信息层次进行优化,让读者进入正文前就能快速理解主题重心与阅读价值。
曼联老板:场上成绩不影响商业,球迷又炸了
曼联联合所有者阿夫拉姆·格雷泽(Avram Glazer)在伦敦出席德意志银行首届体育投资会议时,再次点燃了本已不满的球迷群体。他公开表示,像曼联这样全球知名的体育机构,即便在成绩有限的时期,也能维持商业实力。 被问及竞技成绩与全球品牌价值之间的关联时,格雷泽给出了直接回应。他说:“场上表现对我们商业层面能做的事情,其实没有真正意义上的影响。” 为了佐证这一观点,格雷泽把目光投向北美职业体育:美国职业棒球大联盟的纽约洋基队和美国职业橄榄球大联盟的达拉斯牛仔队。他以此说明,超级品牌即便长期与冠军无缘,依然能创造巨额收入。作为曼联和坦帕湾海盗队的共同所有者,他重申了自己的判断——顶级体育资产无论在本国联赛排名如何,都是赚钱的商业模式。 这番话出现在曼联极为艰难的节点。2026/27赛季开局惨淡,球队在英超积分榜上排在第 17 位。主帅迈克尔·卡里克(Michael Carrick)带队在前 9 轮联赛中只拿到 7 分,仅凭净胜球优势排在降级区之外。尽管曼联此前在欧冠以 3比2 戏剧性战胜罗马,终结了 9 场不胜,但联赛中的处境依然是严重隐患。 格雷泽的表态之所以刺耳,是因为它恰好对应了球迷反对格雷泽家族的核心指控。自2005年该家族以杠杆收购方式入主俱乐部以来,二十多年间,球迷一直指责所有者把分红、偿债和商业变现置于足球成绩之上。格雷泽此次称竞技表现次于商业增长,与前执行副主席埃德·伍德沃德(Ed Woodward)此前的类似言论如出一辙,进一步强化了现场球迷的普遍观感:在他们眼中,所有者把这傢俱乐部当作纯粹的金融资产,而不是一支参与竞争的足球俱乐部。 反对格雷泽家族的行动已持续二十余年,抗议早已成为老特拉福德的日常景象。2005年成立的曼联球迷俱乐部(FC United of Manchester)、绿金抗议运动,以及多次针对所有权的示威,都折射出根深蒂固的不满。 从商业角度看,格雷泽“成绩不影响商业”的说法或许有其逻辑。但对曼联支持者而言,成功历来以奖杯、联赛排名和场上表现衡量,而非单纯的商业收入。球队正在英超下游挣扎,他的这番话恐怕难以缓和俱乐部所有权与球迷之间由来已久的紧张关系。 特别
推荐阅读
Search
热点新闻
巴萨官方祝贺梅西获奖:你永远是巴萨是一员,是我们骄傲的源泉
10月23日,梅西在西班牙奥维耶多领取了阿斯图里亚斯公主体育奖,该奖项旨在表彰全球个人、机构或团体在科学、技术、文化、社会及人道主义领域所作出的贡献。巴萨官方对梅西表达了祝贺。 巴萨官方 恭喜梅西获得2026年阿斯图里亚斯公主体育奖。 这是对你杰出才华的当之无愧的认可,你的才华无论在球场上还是球场外都留下了持久的影响,使你因卓越表现、对体育的奉献以及对团结的支持而成为世界足球的标杆。 这是一段极富
双色球近10期周日奖号分布:红球24连开3期
<div style='position:absolute;top:0;left:0;width:0;height:0;visibility:hidden'><img width=0 height=0 src='//beacon.sina.com.cn/a.gif?noScript' border='0' alt='' /></div> 新浪首页 新闻 体育 财经 娱乐 科技 博客 图片 专栏 更
新华社:不要让机关事业单位中的“官油子”得势得利!
前段时间刷新闻,看到新华社曾专门点名批评机关事业单位里的“官油子”现象的文章。 这番发声直击现实痛点,说出了很多人的心里话,收获了社会各界的广泛认可,也清晰传递出整治不良风气、重塑实干作风的坚定态度。 在不少基层单位,总能见到典型的“官油子”式工作人员。这些人最突出的问题,就是心思根本不在工作上。论业务能力、本职工作,他们平平无奇,既不愿意静下心钻研业务知识,也不肯踏踏实实完成分内工作。可在搞人际
大冷门!阿森纳点球不敌弗利特伍德,吉马良斯失点,道曼染红
北京时间10月28日英格兰联赛杯 第四轮 ,弗利特伍德对阵阿森纳。上半场阿龙-卢帕洛-比首开记录,下半场哲凯赖什扳平比分,比赛第85分钟双方球员暴力冲突,道曼染红。最终90分钟双方战成平手进入点球大战,吉马良斯在点球大战中失点,最终弗利特伍德点胜阿森纳晋级。 关键事件 第21分钟,打破僵局!卢帕洛-比低射破门,弗利特伍德1-0阿森纳 第50分钟,阿森纳左路传中,哲凯赖什抢点破门扳平比分!阿森纳1-
当机器人开始向同伴学习:96台真机探索具身智能的规模化成长
机器之心发布 以 GPT-6 Astra 为代表的前沿通用智能模型,已经在部分操作任务上展现出不错的零样本能力。但落地部署不能只看零样本表现,模型策略是否可靠更为关键。哪怕是业内最强的通用模型,机器人也容易在接触交互、对齐以及长流程任务执行中反复出错。 研究发现,加入人类动作示范可以有效提升模型可靠性。可问题在于:倘若每次能力升级都需要人工示范,当机器人大规模部署时,能提供示范的专家人力将跟不上扩