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三星申请无线通信系统中用多维结构的PRACH来随机接入的方法和装置专利，能支持比4G通信系统更高的数据传输速率

2月19日消息，据国家知识产权局公告，三星电子株式会社申请一项名为“无线通信系统中用多维结构的PRACH来随机接入的方法和装置“，公开号CN117561786A，申请日期为2022年6月。专利摘要显示，本公开涉及用于支持比诸如长期演进(LTE)之类的第四代(4G)通信系统更高的数据传输速率的第五代(5G)或第六代(6G)通信系统。提供了一种用户设备(UE)。该UE包括收发器和控制器，该控制器被配置为：接收包括与随机接入前导的传输相关的信息的系统信息，以及发送包括随机接入前导的物理随机接入信道(PRACH)。该PRACH包括至少一个主信号部分和至少一个辅信号部分，主信号部分包括用于测量符号内的第一延迟的第一序列，辅信号部分包括用于测量以符号为单位的第二延迟的第二序列，并且UE与基站之间的往返延迟(RTD)可以基于符号内的第一延迟和以符号为单位的第二延迟来确定。

金融界02-19 12:50

三星申请家用电器及用于操作家用电器的方法专利，实现向IoT服务器注册家用电器

2月19日消息，据国家知识产权局公告，三星电子株式会社申请一项名为“家用电器及用于操作家用电器的方法“，公开号CN117561701A，申请日期为2022年5月。专利摘要显示，提供了一种用于向IoT服务器注册家用电器的方法以及家用电器。本公开的一个实施例提供了家用电器，该家用电器：从通过设备到设备通信连接的移动设备获得接入点信息和关于设置云服务器的信息；通过设备到设备通信向移动设备发送临时密码；通过使用所获得的接入点信息和关于设置云服务器的信息与设置云服务器建立通信连接；通过使用临时密码作为识别键从设置云服务器获得用户账号信息；以及向IoT服务器提供关于家用电器的信息以及用户账号信息，从而注册家用电器。

金融界02-19 12:49

三星申请制冰器及其控制方法专利，制冰器可以包括：制冰容器，被配置为使得第一托盘和第二托盘在密封表面处耦接

2月19日消息，据国家知识产权局公告，三星电子株式会社申请一项名为“制冰器及其控制方法“，公开号CN117561414A，申请日期为2022年5月。专利摘要显示，本公开的各种实施例涉及制冰器。为此，制冰器可以包括：制冰容器，被配置为使得第一托盘和第二托盘在密封表面处耦接；供水导管，被配置为在一端处连接到制冰容器，以向制冰容器供水；以及第一加热器，与密封表面或供水导管相邻设置。各种其他实施例是可能的。

金融界02-19 12:49

Galaxy万字长文：加密货币和AI交叉领域和项目盘点

算可能会比中心化替代方案更具吸引力。当三星意识到工程师正在使用 ChatGPT 帮助芯片设计并将敏感信息泄露给 ChatGPT 时，三星成为了这一事件的受害者。 Phala Network 和 iExec 声称为用户提供 SGX 安全飞地来保护用户数据，并且正在进行的全同态加密研究可以进一步解锁确保隐私的去中心化计算。随着AI进一步融入我们的生活，用户将更加重视能够在具有隐私保护的应用程序上运行模型。用户还需要支持数据可组合性的服务，以便他们可以将数据从一种模型无缝移植到另一种模型。用户体验（UX）。用户体验仍然是更广泛采用所有类型的加密应用程序和基础设施的重大障碍。这对于去中心化计算产品来说并没有什么不同，并且在某些情况下，由于开发人员需要了解加密货币和人工智能，这会加剧这种情况。需要从基础知识进行改进，例如登入抽象与区块链的交互，以提供与当前市场领导者相同的高质量输出。鉴于许多提供更便宜产品的可操作的去中心化计算协议很难获得常规使用，这一点显而易见。智能合约和zkML 智能合约是任何区块链生态系统的核心构建块。在给定一组特定条件的情况下，它们会自动执行并减少或消除对受信任第三方的需求，从而能够创建复杂的去中心化应用程序，例如 DeFi 中的应用程序。然而，由于智能合约目前大部分存在，其功能仍然受到限制，因为它们根据必须更新的预设参数执行。例如，部署的借贷协议智能合约包含根据特定贷款与价值比率何时清算头寸的规范。虽然在静态环境中有用，但在风险不断变化的动态情况下，这些智能合约必须不断更新以适应风险承受能力的变化，这给不通过中心化流程管理的合约带来了挑战。例如，依赖去中心化治理流程的 DAO 可能无法快速反应以应对系统性风险。集成AI（即机器学习模型）的智能合约是增强功能、安全性和效率同时改善整体用户体验的一种可能方法。然而，这些集成也带来了额外的风险，因为不可能确保支撑这些智能合约的模型不会被攻击或解释长尾情况（鉴于数据输入的稀缺，长尾情况很难训练模型）。零知识机器学习（zkML）机器学习需要大量的计算来运行复杂的模型，这使得AI模型由于成本高昂而无法直接在智能合约中运行。例如，为用户提供收益优化模型的 DeFi 协议将很难在链上运行该模型，而无需支付过高的Gas费。一种解决方案是增加底层区块链的计算能力。然而，这也增加了对链验证者集的要求，可能会破坏去中心化特性。相反，一些项目正在探索使用 zkML 以无需信任的方式验证输出，而不需要密集的链上计算。说明 zkML 有用性的一个常见示例是，用户需要其他人通过模型运行数据并验证其交易对手实际上运行了正确的模型。也许开发人员正在使用去中心化计算提供商来训练他们的模型，并担心该提供商试图通过使用输出差异几乎无法察觉的更便宜的模型来削减成本。 zkML 使计算提供商能够通过其模型运行数据，然后生成可以在链上验证的证明，以证明给定输入的模型输出是正确的。在这种情况下，模型提供者将具有额外的优势，即能够提供他们的模型，而不必透露产生输出的基础权重。也可以做相反的事情。如果用户想要使用他们的数据运行模型，但由于隐私问题（比如在医疗检查或专有商业信息的情况下），不希望提供模型的项目访问他们的数据，那么用户可以在他们的数据上运行模型而不共享数据，然后通过证明验证他们运行了正确的模型。这些可能性通过解决令人望而却步的计算限制，极大地扩展了人工智能和智能合约功能集成的设计空间。基础设施和工具鉴于 zkML 领域的早期状态，开发主要集中在构建团队所需的基础设施和工具，以将其模型和输出转换为可以在链上验证的证明。这些产品尽可能地抽象了开发的零知识方面。 EZKL和Giza是通过提供机器学习模型执行的可验证证明来构建此工具的两个项目。两者都帮助团队构建机器学习模型，以确保这些模型可以在链上以可信方式验证结果的方式执行。这两个项目都使用开放神经网络交换 (ONNX) 将用 TensorFlow 和 Pytorch 等通用语言编写的机器学习模型转换为标准格式。然后，他们输出这些模型的版本，这些模型在执行时也会生成 zk 证明。 EZKL 是开源的，生产 zk-SNARKS，而 Giza 是闭源的，生产 zk-STARKS。这两个项目目前仅兼容 EVM。过去几个月，EZKL 在增强 zkML 解决方案方面取得了重大进展，主要集中在降低成本、提高安全性和加快证明生成速度。例如，2023 年 11 月，EZKL 集成了一个新的开源 GPU 库，可将聚合证明时间缩短 35%；1 月，EZKL发布了Lilith，这是一种软件解决方案，用于在使用 EZKL 证明时集成高性能计算集群和编排并发作业系统。 Giza 的独特之处在于，除了提供用于创建可验证的机器学习模型的工具之外，他们还计划实现相当于Hugging Face的 web3 ，为 zkML 协作和模型共享开辟用户市场，并最终集成去中心化计算产品。一月份，EZKL 发布了一项基准评估，比较了 EZKL、Giza 和 RiscZero（如下所述）的性能。 EZKL 展示了更快的证明时间和内存使用。 Modulus Labs还在开发一种专为 AI 模型定制的新的 zk-proof 技术。 Modulus 发表了一篇名为《智能的成本》（The Cost of Intelligence ）的论文（暗示在链上运行 AI 模型的成本极高），该论文对当时现有的 zk-proof 系统进行了基准测试，以确定改进 AI 模型 zk-proofs 的能力和瓶颈。该论文于 2023 年 1 月发布，表明现有产品过于昂贵且效率低下，无法大规模实现AI应用。在最初研究的基础上，Modulus 在 11 月推出了Remainder，这是一种专门的零知识证明器，专门用于降低 AI 模型的成本和证明时间，目标是使项目在经济上可行，将模型大规模集成到智能合约中。他们的工作是闭源的，因此无法与上述解决方案进行基准测试，但最近在 Vitalik关于加密和人工智能的博客文章中引用了他们的工作。工具和基础设施开发对于 zkML 空间的未来增长至关重要，因为它可以显著减少需要部署运行可验证的链下计算所需的 zk 电路的团队的摩擦。创建安全接口，使从事机器学习工作的非加密原生构建者能够将他们的模型带到链上，这将使应用程序能够通过真正新颖的用例进行更大的实验。工具还解决了更广泛采用 zkML 的一个主要障碍，即缺乏知识渊博且对零知识、机器学习和密码学交叉领域工作感兴趣的开发人员。协处理器（Coprocessors）正在开发的其他解决方案（称为“协处理器”）包括RiscZero 、Axiom和Ritual。协处理器这个术语主要是语义上的——这些网络履行许多不同的角色，包括在链上验证链下计算。与 EZKL、Giza 和 Modulus 一样，他们的目标是完全抽象零知识证明生成过程，创建本质上能够执行链下程序并生成链上验证证明的零知识虚拟机。 RiscZero 和 Axiom 可以为简单的 AI 模型提供服务，因为它们是更通用的协处理器，而 Ritual 是专门为与 AI 模型一起使用而构建的。 Infernet是 Ritual 的第一个实例，包含一个Infernet SDK，允许开发人员向网络提交推理请求并接收输出和证明（可选）作为回报。 Infernet 节点接收这些请求并在返回输出之前处理链下计算。例如，DAO 可以创建一个流程，确保所有新的治理提案在提交之前满足某些先决条件。每次提交新提案时，治理合约都会通过 Infernet 触发推理请求，调用 DAO 特定治理训练的 AI 模型。该模型审查提案以确保提交所有必要的标准，并返回输出和证据，批准或拒绝提案的提交。在接下来的一年里，Ritual 团队计划推出更多功能，形成称为 Ritual 超级链的基础设施层。前面讨论的许多项目都可以作为服务提供商插入 Ritual。 Ritual 团队已经与 EZKL 集成以生成证明，并且可能很快会添加其他领先提供商的功能。Ritual 上的 Infernet 节点还可以使用 Akash 或 io.net GPU 以及在 Bittensor 子网上训练的查询模型。他们的最终目标是成为开放AI基础设施的首选提供商，能够为任何网络、任何工作负载的机器学习和其他AI相关任务提供服务。应用 zkML有助于调和区块链和人工智能之间的矛盾，前者本质上是资源受限的，而后者需要大量的计算和数据。正如 Giza 的一位创始人所说，“用例非常丰富……这有点像以太坊早期问智能合约的用例是什么……我们所做的只是扩展智能合约的用例。 ”然而，如上所述，当今的开发主要发生在工具和基础设施级别。应用仍处于探索阶段，团队面临的挑战是证明使用 zkML 实现模型所产生的价值超过了其复杂性和成本。目前的一些应用包括：去中心化金融。 zkML通过增强智能合约能力，升级了DeFi的设计空间。 DeFi 协议为机器学习模型提供大量可验证且不可篡改的数据，可用于生成收益获取或交易策略、风险分析、用户体验等。例如，Giza与Yearn Finance合作，为 Yearn 的新 v3 金库构建概念验证自动风险评估引擎。 Modulus Labs与Lyra Finance合作将机器学习纳入其 AMM，与 Ion Protocol合作实施分析验证者风险的模型，并帮助Upshot验证其人工智能支持的 NFT 价格信息。 NOYA（利用 EZKL）和Mozaic等协议提供了对专有链下模型的访问，这些模型使用户能够访问自动化流动性挖矿，同时使他们能够验证链上的数据输入和证明。 Spectral Finance正在构建链上信用评分引擎，以预测Compound或Aave借款人拖欠贷款的可能性。由于 zkML，这些所谓的“De-Ai-Fi”产品在未来几年可能会变得更加流行。游戏。长期以来，游戏一直被认为可以通过公链进行颠覆和增强。 zkML 使人工智能的链上游戏成为可能。 Modulus Labs已经实现了简单链上游戏的概念验证。 Leela vs the World是一款博弈论国际象棋游戏，用户在其中对抗 AI 国际象棋模型，zkML 验证 Leela 所做的每一步都是基于游戏运行的模型。同样，团队也使用 EZKL 框架来构建简单的歌唱比赛和链上井字游戏。 Cartridge正在使用Giza使团队能够部署完全链上游戏，最近重点引入了一款简单的人工智能驾驶游戏，用户可以竞争为试图避开障碍物的汽车创建更好的模型。虽然简单，但这些概念验证指向未来的实现，能够实现更复杂的链上验证，例如能够与游戏内经济体进行交互的复杂 NPC 演员，如《 AI Arena》中所见，这是一款超级大乱斗游戏，玩家可以在其中训练自己的战士，然后部署为AI模型进行战斗。身份、溯源和隐私。加密货币已经被用作验证真实性和打击越来越多的人工智能生成/操纵内容和深度伪造的手段。 zkML 可以推进这些努力。 WorldCoin 是一种身份证明解决方案，要求用户扫描虹膜以生成唯一的 ID。未来，生物识别 ID 可以使用加密存储在个人设备上进行自我托管，并使用验证本地运行的生物识别所需的模型。然后，用户可以提供生物识别证据，而无需透露自己的身份，从而在确保隐私的同时抵御女巫攻击。这也可以应用于需要隐私的其他推论，例如使用模型分析医疗数据/图像来检测疾病、验证人格并在约会应用程序中开发匹配算法，或者需要验证财务信息的保险和贷款机构。展望 zkML 仍处于实验阶段，大多数项目都专注于构建基础设施原语和概念证明。如今的挑战包括计算成本、内存限制、模型复杂性、有限的工具和基础设施以及开发人员人才。简而言之，在 zkML 能够以消费产品所需的规模实施之前，还有相当多的工作要做。然而，随着该领域的成熟以及这些限制的解决，zkML将成为AI和加密集成的关键组成部分。从本质上讲，zkML 承诺能够将任何规模的链下计算引入链上，同时保持与链上运行相同或接近相同的安全保证。然而，在这一愿景实现之前，该技术的早期用户将继续必须在 zkML 的隐私和安全性与替代方案的效率之间进行权衡。 AI智能体 AI和加密货币最令人兴奋的集成之一是正在进行的AI智能体实验。智能体是能够使用AI模型接收、解释和执行任务的自主机器人。这可以是任何事情，从拥有一个随时可用的根据你的偏好进行微调的个人助理，到雇用一个根据你的风险偏好来管理和调整你的投资组合的金融机器人。由于加密货币提供了无需许可和无需信任的支付基础设施，智能体和加密货币可以很好地结合在一起。经过培训后，智能体将获得一个钱包，以便他们可以自行使用智能合约进行交易。例如，今天的简单智能体可以在互联网上抓取信息，然后根据模型在预测市场上进行交易。智能体提供商 Morpheus是 2024 年在以太坊和 Arbitrum 上上市的最新开源智能体项目之一。其白皮书于 2023 年 9 月匿名发布，为社区的形成和构建提供了基础（包括Erik Vorhees等著名人物）。该白皮书包括一个可下载的智能体协议，它是一个开源的LLM，可以在本地运行，由用户的钱包管理，并与智能合约交互。它使用智能合约排名来帮助智能体根据处理的交易数量等标准确定哪些智能合约可以安全地进行交互。白皮书还提供了构建 Morpheus 网络的框架，例如使智能体协议运行所需的激励结构和基础设施。这包括激励贡献者构建用于与智能体交互的前端、供开发人员构建可插入智能体以便他们可以相互交互的应用程序的 API，以及使用户能够访问运行智能体所需的计算和存储的云解决方案在边缘设备上。该项目的初始资金已于 2 月初启动，完整协议预计将于 2024 年第二季度启动。去中心化自治基础设施网络 (DAIN)是一种新的智能体基础设施协议，在 Solana 上构建智能体到智能体经济。 DAIN 的目标是让来自不同企业的智能体可以通过通用 API 无缝地相互交互，从而大大开放 AI 智能体的设计空间，重点是实现能够与 web2 和 web3 产品交互的智能体。一月份，DAIN 宣布与 Asset Shield 首次合作，使用户能够将“智能体签名者”添加到其多重签名中，这些签名者能够根据用户设置的规则解释交易并批准/拒绝。 Fetch.AI是最早部署的 AI 智能体协议之一，并开发了一个生态系统，用于使用 FET 代币和Fetch.AI钱包在链上构建、部署和使用智能体。该协议提供了一套用于使用智能体的全面工具和应用程序，包括用于与智能体交互和订购代理的钱包内功能。 Autonolas的创始人包括 Fetch 团队的前成员，它是一个用于创建和使用去中心化AI智能体的开放市场。 Autonolas 还为开发人员提供了一套工具来构建链下托管的AI智能体，并可以插入多个区块链，包括 Polygon、Ethereum、Gnosis Chain 和 Solana。他们目前拥有一些活跃的智能体概念验证产品，包括用于预测市场和 DAO 治理。 SingularityNet正在为AI智能体构建一个去中心化的市场，人们可以在其中部署专注的AI智能体，这些智能体可以被其他人或智能体雇用来执行复杂的任务。其他公司，如AlteredStateMachine，正在构建 AI 智能体与 NFT 的集成。用户铸造具有随机属性的 NFT，这些属性赋予他们在不同任务上的优势和劣势。然后可以对这些智能体进行训练，以增强某些属性，以用于游戏、DeFi 或作为虚拟助手并与其他用户进行交易。总的来说，这些项目设想了一个未来的智能体生态系统，这些智能体能够协同工作，不仅可以执行任务，还可以帮助构建通用AI。真正复杂的智能体将有能力自主完成任何用户任务。例如，完全自主的智能体将能够弄清楚如何雇用另一个智能体来集成 API，然后执行，而不必确保智能体在使用之前已经与外部 API（例如旅行预订网站）集成并执行任务。从用户的角度来看，不需要检查智能体是否可以完成任务，因为智能体可以自己确定。比特币和AI智能体 2023 年 7 月，闪电网络实验室推出了在闪电网络上使用智能体的概念验证实施方案，称为 LangChain 比特币套件。该产品特别有趣，因为它旨在解决 Web 2 世界中日益严重的问题——Web应用程序的门禁且昂贵的API 密钥。 LangChain 通过为开发人员提供一套工具来解决这个问题，使智能体能够购买、出售和持有比特币，以及查询 API 密钥和发送小额支付。在传统的支付领域，小额支付由于费用而成本高昂，而在闪电网络上，智能体可以每天以最低的费用发送无限的小额支付。当与 LangChain 的 L402 支付计量 API 框架结合使用时，这允许公司可以根据使用量的增加和减少调整其 API 的访问费用，而不是设定单一的成本过高的标准。在未来，链上活动主要由智能体与智能体交互所主导，这样的事情将是必要的，以确保智能体能够以成本不过高的方式相互交互。这是一个早期的例子，说明如何在无需许可且经济高效的支付赛道上使用智能体，为新市场和经济互动开辟了可能性。展望智能体领域仍处于新生阶段。项目刚刚开始推出功能性智能体，可以使用其基础设施处理简单的任务——这通常只有经验丰富的开发人员和用户才能访问。然而，随着时间的推移，AI智能体对加密货币的最大影响之一是所有垂直领域的用户体验改进。交易将开始从基于点击转向基于文本，用户能够通过大语言模性与链上智能体进行交互。Dawn Wallet等团队已经推出了聊天机器人钱包，供用户在链上进行交互。此外，目前尚不清楚智能体如何在 Web 2 中运作，因为金融领域依赖于受监管的银行机构，这些机构不能 24/7 运营，也无法进行无缝跨境交易。正如Lyn Alden所强调的那样，由于缺乏退款和处理微交易的能力，与信用卡相比，加密赛道尤其有吸引力。然而，如果智能体成为一种更常见的交易方式，现有的支付提供商和应用程序很可能会迅速采取行动，实施在现有金融领域运营所需的基础设施，从而削弱使用加密货币的一些好处。目前，智能体可能仅限于确定性的加密货币交易，其中给定输入保证给定输出。这两种模型都规定了这些智能体弄清楚如何执行复杂任务的能力，而工具则扩大了它们可以完成的范围，都需要进一步开发。为了让加密智能体在新颖的链上加密用例之外变得有用，需要更广泛的集成和接受加密作为一种支付形式以及监管的明确性。然而，随着这些组件的发展，智能体准备成为上述去中心化计算和 zkML 解决方案的最大消费者之一，以自主的非确定性方式接收和解决任何任务。结论 AI 为加密货币引入了我们在 web2 中看到的相同创新，增强了从基础设施开发到用户体验和可访问性的各个方面。然而，项目仍处于发展早期，近期加密货币和AI集成将主要由链下集成主导。像Copilot这样的产品将使开发人员效率“提高10 倍”，Layer1和DeFi应用程序已经与微软等大公司合作推出人工智能辅助开发平台。Cub3.ai和Test Machine等公司正在开发用于智能合约审计和实时威胁监控的AI集成，以增强链上安全性。 LLM 聊天机器人正在使用链上数据、协议文档和应用程序进行培训，为用户提供增强的可访问性和用户体验。对于真正利用加密货币底层技术的更高级集成来说，挑战仍然是证明在链上实施AI解决方案在技术上是可行的，而且在经济上也是可行的。去中心化计算、zkML 和 AI 智能体的发展指向有前景的垂直领域，这些领域为加密货币和AI深度互联的未来奠定了基础。来源：金色财经

金色财经02-19 12:22

消费电子ETF(561600.SH)：折叠机与AI PC 的创新有望带动消费电子终端销量的增长

18万元，换手率3.66%。据了解，三星预计2024年中旬发布GalaxyZFlip6，小米MIXFold4发布时间或提前至5月，持续看好中国市场折叠屏手机销量高速增长，成为高端手机迭代的方向。国产主流品牌入局，中国折叠屏手机市场发展迅速，2024年预计出货量1000万左右，第四季度折叠屏手机市场份额华为快速上升；三星2024年新款折叠机GalaxyZFlip6将会搭载双电芯方案，最终典型值预计为4000mAh，预计将于2024年中旬发布。小米新款折叠机MIXFold4预计于2024年5月发布，同时该系列将首次面向海外市场销售。 PC方面，微软预计将VoiceClarity功能适配所有Windows11PC，惠普发布惠普星BookPro14AI轻薄战力本，天风证券表示，持续看好AIPC生态落地，驱动PC销量及产业链复苏。英特尔全力进军AIPC，持续推动AI技术的发展；微软预计将VoiceClarity功能适配所有Windows11PC；惠普新品AIPC惠普星BookPro14AI轻薄战力本重磅发布，加速消费级人工智能落地;联想发布“一体多端”战略布局，并围绕多端产品打造智能终端AIOS;预计2024年全球AIPC整机出货量将达到约1300万台，实现规模化出货。消费电子ETF(561600.SH)紧密跟踪中证消费电子主题指数，中证消费电子主题指数选取50只业务涉及元器件生产、整机品牌设计及生产等消费电子相关的上市公司证券作为指数样本，以反映消费电子主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年1月31日，中证消费电子主题指数(931494)前十大权重股分别为京东方A(000725)、立讯精密(002475)、中芯国际(688981)、韦尔股份(603501)、工业富联(601138)、传音控股(688036)、亿纬锂能(300014)、兆易创新(603986)、澜起科技(688008)、歌尔股份(002241)，前十大权重股合计占比51.33%。消费电子ETF(561600.SH)，场外联接(A类：015894；C类：015895)。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云02-19 11:13

高伟电子(01415)下跌5.27%，报16.9元/股

年上升，客户包括Apple、LG电子和三星电子等领先的移动设备制造商。截至2023年中报，高伟电子营业总收入26.5亿元、净利润1.3亿元。

金融界02-19 10:19

Canalys：苹果去年以20%市场份额、2.291亿台出货量首次位居年度第一

.291亿台的出货量首次位居年度第一。三星紧随其后，全年以保持盈利性为策略，出货2.255亿台，市场份额20%。小米巩固了第三的位置并且维持了13%的市场份额，出货量达1.461亿台。OPPO和传音位列第四和第五位，市场份额分别为9%和8%。

金融界02-19 09:29

机构：苹果去年以20%市场份额、2.291亿台出货量首次位居年度第一

.291亿台的出货量首次位居年度第一。三星紧随其后，全年以保持盈利性为策略，出货2.255亿台，市场份额20%。小米巩固了第三的位置并且维持了13%的市场份额，出货量达1.461亿台。OPPO和传音位列第四和第五位，市场份额分别为9%和8%。

金融界02-19 09:20

甲辰龙年第一只新股来了！

的智能产品综合服务，主要客户包括小米、三星电子、A公司、联想、荣耀、OPPO、vivo、中邮通信、中国联通、中国移动、中国电信、B公司等。本次IPO，龙旗科技计划募资18亿元，其中，8亿元用于惠州智能硬件制造项目，4亿元用于南昌智能硬件制造中心改扩建项目，2亿元用于上海研发中心升级建设项目，4亿元用于补充营运资金。

金融界02-19 08:40

明晟指数公布季度评审结果新纳入4只A股标的

数新调入美的集团、招商公路、华大智造、三星医疗等4只A股，调出思瑞浦、鸿路钢构、普洛药业、易华录等48只A股。

金融界02-19 07:31

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