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ETF周报：周内新成立2只股票类ETF，426只股票类ETF涨幅为正、最高上涨6.1%
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ETF涨幅为正。从布局的行业主题来看，大数据、云计算、人工智能、游戏动漫等行业主题ETF累计涨幅位居前列。具体来看，2023年初以来累计涨幅榜单TOP10中，华夏基金大数据50ETF(516000)、华夏基金云计算50ETF(516630)、富国基金大数据ETF(515400)位居涨幅前三，分别达20.23%、20.20%、20.08%。紧随其后的是招商基金云计算ETF(159890)、易方达基金云计算ETF(516510)、鹏华基金大数据ETF(159739)、华夏基金游戏ETF(159869)、华富基金人工智能ETF(515980)、华宝基金大数据产业ETF(516700)、华泰柏瑞基金游戏动漫ETF(516770)，年内分别累计上涨19.93%、19.83%、19.40%、19.40%、19.39%、19.32%、19.19%。规模篇：周内431只股票类ETF实现增长，最高新增13.15亿元截至本周五收盘，431只股票类ETF周内实现规模增长，从涉及主题来看，有色、半导体、疫苗、光伏、芯片等行业ETF受到资金青睐，此外还有部分宽基ETF位居前列。具体来看，万家基金工业有色ETF(560860)、华夏基金上证50ETF(510050)、国联安基金半导体ETF(512480)周内新增规模分别为13.15亿元、10.05亿元、9.17亿元，位居新增规模前三名。紧随其后的是鹏华基金生物疫苗ETF(159657)、易方达基金创业板ETF(159915)、华安基金创业板50ETF(159949)、华泰柏瑞基金光伏ETF(515790)，周内新增规模均超5亿元，分别为8.03亿元、7.71亿元、6.01亿元、5.74亿元。周内新增规模排名前十的股票类ETF还有嘉实基金沪深300ETF(159919)、华夏基金芯片ETF(159995)、国泰基金芯片ETF(512760)，分别增长4.89亿元、4.27亿元、4.12亿元，排名第八至第十位。 2023年初以来，合计431只股票类ETF规模实现增长。其中，年初以来规模增长前十名中，3只基金规模增长超40亿元。具体来看，华夏基金科创50ETF(588000)、华夏基金芯片ETF(159995)、国联安基金半导体ETF(512480)年初以来规模增长排名前三名，规模分别增长47.76亿元、43.81亿元、41.05亿元。年内新增规模排名前十的股票类ETF还有易方达基金创业板ETF(159915)、易方达基金科创50ETF易方达(588080)、广发基金纳指ETF(159941)、鹏华基金酒ETF(512690)、国泰基金芯片ETF(512760)、华宝基金券商ETF(512000)、工银瑞信基金稀有金属ETF基金(159671)，年初以来规模分别增长24.75亿元、22.42亿元、20.97亿元、20.52亿元、20.39亿元、19.48亿元、18.35亿元。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。
有连云2023-02-25
王慧文无心与李彦宏「斗法」
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一年，老王仍在推动用户平台、基础研发、大数据和 Al 等平台能力的建设。五年前美团上市的时候，招股书上对联创有这样的描述：我们未来的成功，很大程度上取决于我们的管理层。即使站在当下，也很容易发现，美团的发展路径并没有跳出王慧文的商业框架。前期的美团，发展并不快，更多的精力投入在对外沟通和用户调查上。比如很长一段时间，同期竞品已经三十多个，外观功能变化多端，但美团还是黑蓝色调，即使当时被用户吐槽，不过王慧文比较轴，他认为：“对任何一个创业团队而言，无论有多少资源，都是有限的，要把资源集中到当时最重要的事情上去。” 举个例子，相比之前都是做线上网站，美团的业务强调线下场景，但王兴和王慧文很少做路边广告，反而注重SEM优化。道理很简单，他们认为，用户只有在搜索的时候，才会有真的团购需求。这种做事风格一直延续，比如刚开始开拓外卖业务时，老王先花大量的时间在一线调查，和餐饮、零售、物流等供应链上的每一环的专员交流。时间来到2020，王慧文到清华大学做了个演讲，他仍然认为创始团队应该重视规律：花大量时间研究行业、用户，并应用到企业经营上面。如果单从这点来看，联系到OpenAI，其实两者优势不谋而合。据业内人士指出，其实ChatGPT本身全都是成熟的公开算法，不过这种超大规模训练，并不依赖算法本身。硬件和数据才是王道，纯自然语言数据都是网上公开，没有什么门槛。 ChatGPT的先发优势在于，通过抢先公测，收集了大量的用户数据。 “这是更加宝贵的数据，只有他们家有。只要ChatGPT仍然是最好用的语言AI，雪球就会越滚越大，越来越难追上。”该人士还指出，为了防止ChatGPT输出有害信息，OpenAI花了大价钱去训练模型，这些都是OpenAI积淀了几年筑起的数据壁垒。王慧文的入局，说明市场看到了大模型、通用人工智能的价值和潜力。一般来说，软件开发和做半导体芯片不同，开源的趋势下卡脖子问题越来越少，国内喜欢实用主义，需要找到合适的应用场景。实际上，ChatGPT在技术上称不上是颠覆式创新，却被无数人追捧，更像是用一种大力出奇迹的方式，提供了一种能够灵活解决问题的应用方案。这样一来，有一种情况就很容易出现。首先，以王慧文为代表的互联网玩家、创业者或资本涌入同一条赛道，就像早期的草莽时代，很多大厂依靠Copy to China站住风口，将已经被验证过的商业模式，进行本土化改造引入国内，寻找国外对标也成了玩家们心照不宣的法则。王慧文要做OpenAI，会不会避免过去的路径依赖，这并不好说。即使是亲自打造的美团，一开始也在对标Groupon。为了吸引投资者，把故事讲得更好，人人网上市的时候连套了Facebook、Zynga、Groupon、Linkedin四个国外标的。有钱、有闲、有履历，又对标OpenAI，王慧文给了投资者们一定的安全感。据相关媒体报道，王慧文出资5千万美元，下一轮融资中已经确认的融资金额为2.3亿美元。而这2.3亿美元的顶级VC认购中，真格资本和源码资本一起为王慧文站台，源码资本创始人曹毅甚至在朋友圈表示，“祝贺老王等到了，行业也等到了老王出山。” 02 中国的OpenAI，是什么样的？有AI领域的资深研究人士认为：“王慧文向中文互联网扔了一枚烟雾弹，起码在ChatGPT这件事是这样。” 资本市场的火热，蔓延到用户市场，但后者对这样一个攒局者，并不够看好。原因可能在于，一方面，他过往的经验优势体现在O2O和互联网产品的打造上，所以人们认为，“AI英雄榜”，仍躲不开过去的那套营销和投机的手段。有IDC分析师指出，短期内ChatGPT对市场影响有限，“掌握了垂直领域的数据、面向场景的模型优化，以及形成工程化的解决方案，才可能实现真的落地。”这些模型甚至在3年以后会退出市场，虽然基于ChatGPT可能会诞生一批新创企，但单纯依赖大模型，无法为创企提供持续的竞争力。另一边，“我自己总结，国内互联网公司花钱多少不一样，聚集人工智能的人才团队大小不一样，但是思路一样：人工智能应该找场景，要解决自己业务中遇到的问题。”360创始人周鸿祎接受采访时表示。就像前面说的，从应用软件开源的角度来看，ChatGPT如果作为产品上的成功，门槛确实没那么高，但事实真的是这样吗？未必。如果单从成本端以及数据积累来看，国内刚入局的小公司机会渺茫。训练AI需要庞大的算力，有业内人士透露，使用国产算力卡倒不是不行，只是芯片制程跟不上。 ChatGPT硬件方面要3万张顶级GPU，加上CPU、内存、硬盘、网络和数据中心的电源与建筑，接近100亿人民币，训练一次要几个月，巨大的物料、电力成本之外，还有软件开发的费用。 “国内也只有BAT这样拥有自主云计算平台、且掌握大量用户的互联网公司，而且最好是和 ChatGPT 错位竞争，比如做中国可以正常联网使用的中文模型，但其中最困难的部分，其实是敏感词和有害信息的屏蔽过滤。” 有媒体统计，国内实验中做过的最大的模型是10亿个参数，GPT-3的参数数量是国内的175倍。这几年BAT三家在做大模型上，都投入了不低于OpenAI 5-10亿美元的资金量，语音识别、TTS、人脸识别都单独做一套，但好的AI大模型很少，比如阿里巴巴的M6大模型，百度的文心大模型，腾讯的混元AI大模型。不过效果并不明显，普通消费者接触到的AI产品，主要还是类似于天猫精灵、小爱同学，侧面说明可能还是努力方向搞错了。这种情况下，如果王慧文的团队是要复刻像ChatGPT一样的消费级应用，或者去重新做个搜索，以当前的局面来看并不困难，但做出来和活下去是两码事，关键是能不能持续，其实风险并不小。像谷歌、微软、百度这类巨头，现在也没有寻找到技术与商业落地上的平衡点。比如最近微软把ChatGPT和Bing结合起来，由于所有网页都需要清洗数据和定期来进行训练。当摩尔定律发挥作用，训练成本降低的同时，算力又提高好几倍，当ChatGPT能索引全世界网页之后，场面很容易发生失控。 “现在最大的问题，并不是去多么追求技术上的革新，而是想清楚，这项技术本身，能不能带来生产关系的改造和生产力的提升。”有行业资深人士表示，“如果不能的话，其实没有太大的改变，因为他没有创造新的需求，或者说让这种关系足够改善。” 那么这样一来，如果不考虑技术难度，还有另外一种可能性。用周鸿祎的话说，他把ChatGPT的能力进化分为三层，从最基本的信息学习，语料训练，人工智能在传递信息的过程中，具备了逻辑能力，进而从编码文本知识，发展到同样能够处理音视频图片。 “它今天还没有手跟脚，没有行动力，ChatGPT今天需要的手跟脚是什么？API。”周鸿祎说。简单来讲，从ChatGPT上做延伸，可以分为两方面。一种是像周鸿祎的构想，我们现在使用Web服务在美团订餐、打车、买电影票，那么能不能让ChatGPT也具备输出指令的能力？这个思路和国外一家叫Adept AI的公司相像，后者类似协作智能，建立AI工具，来帮用户完成任务。 Adept AI创始人Luan来自谷歌，他也认为：“真正的通用智能需要能够行动的变形金刚，而不仅仅是读写。我们正在训练一个模型来使用人们今天使用的所有软件工具和 API。” 另一种延伸的方式则没有那么直接。举个例子，ChatGPT仍作为一个接口，比如充当一个数据源，把这些东西打包，做B端的生意，来提高生产和服务效率，或者有调用大模型API的公司，基于大模型重点开发具体场景的AI应用公司，如Jasper。那么实际上，这条链路上的ChatGPT，就不是直接to C的应用，而是B2B2C，做中间件。事实上，仅将ChatGPT当作一个to C的应用，一方面体现了人们有一定的技术崇拜：AI确实很酷；另一方面，似乎的确能也够解决一些实际问题，相比一般聊天机器人，ChatGPT回答更靠谱。但这并不足以说明产品的成功，OpenAI CEO都直言这是一款“糟糕的产品”，金钱在燃烧，服务器在冒烟。部分地区没法光明正大访问，频繁出错的信息，他的原话是说：“人们访问的是一个有时能用，有时不能用的网站。” “符合预期的需求，是需要多轮交互才能产生的。”即使作为生产力工具，运用到文章转写、创作等场景，实际的应用深度并没有设想乐观。这导致ChatGPT暂时不能直接进入工作流，意味着这样的生产力工具都是“糟糕”的。微软是一家to B的公司，和老对手谷歌正面较量的领域，除了Bing，还有Edge，如今微软的价值大头落在云服务上，Azure被推向前台，也是OpenAI的独家供应商，生成式AI的大量资金最终又都流向了基础设施层。这种用法类似上述的第二种延伸，ChatGPT以及所有大模型，算力消耗巨大但不是好产品，甚至不是独立软件产品，而应该作为基建，随着数据越来越大，参数越来越多，训练需要的算力和成本越来越高，放到智算中心、云平台上面，和SaaS一样：容易部署，使用门槛低，通过卖服务和数据，靠规模效应产生高维价值。 ChatGPT目前看似是利用大模型解决生成领域的任务，但实际上，也展现出了通用型人工智能的潜力。“ChatGPT一个账号收费也就几十美金，所以它要扶植的一定是垂直应用。做生态，如果没有App Store，苹果不可能成为一个平台。”周鸿祎认为“在通用的人工智能上搭建垂类，是非常聪明，也是非常省力的方法。” 03 到底什么才是科技公司？科技公司这个称呼既熟悉又陌生，2000年以来，互联网公司人均标榜科技基因，但事实却是，云计算、数据库、人工智能、算法、大模型，这些都是后几年才开始强调的概念。回到王慧文这件事上，他的招募令里写到，要成立一支非盈利基金，专投那些“发展路径不清晰、实现希望很渺茫、商业价值不明确”的初创科技公司，这是国内VC及相关机构里已经很少见的理念了。相比印象里的硅谷，总会有一批财务自由的人，对技术偏执，或愿意尝试新的事物，OpenAI 前三年在毫无营收的前提下，也有人支持它每年烧5亿美金。这件事如果发生在国内，对待不确定性的东西，市场的包容度往往并不高。从企业的角度来看，OpenAI起始于一群在通用人工智能备受怀疑时，仍然相信它能成的人，并不是着急“做另一个DeepMind”来打败谷歌，也不是微软内部孵化，它只有375个人，是一个100%的小型创业公司。但为什么微软和谷歌内部没有孵化出这些项目？人们偏向认为，OpenAI的人才密度一定比微软、谷歌更高，大企业在创新上天生存在弊端和不足，加上资本的加持，这样小企业才会做出颠覆式的技术。 ChatGPT只是OpenAI的产品之一，公司多个创始人曾联合发文：“我们正致力于利用物理机器人完成基本家务。更远一些，OpenAl的目标是制造‘一种高度自主，且在大多数具有经济价值的工作上超越人类的系统’。” 做中国的ChatGPT和做中国的OpenAl，是完全不同的两件事。前者贴近为了流量追一个风口，后者的格局大得多得多。在OpenAI 官网可以看到它的纲领和章程，其中有一条反竞争条款：这种情况在国内其实是非常罕见的。如果说“狂热相信AI改变世界”是王慧文再创业的初衷，那么他后来发的续里，“不清晰、很渺茫、不明确”，更像是对自己这一举措的概括。有分析人士指出，处于早期阶段的创业公司，要想获得投资人的垂青，要么技术和工程化能力得特别强，要么对C端用户或者B端场景有特别深刻的洞察，能够把这些和AI技术结合，打造出能落地的产品。“国内创业，不先走场景而走技术驱动非常艰难。可能正是因为这样，慧文这样的动作才更有价值。” OpenAI能以很少的收入支撑很高的估值，获得长久的资金支持，除了技术信仰，还有资本和产业的支持，在国内，很难有VC拿钱冒险做技术驱动创新的环境，王慧文可能正在充当后者的角色。如果这是一次理想主义的试水，当所有的目标和过程坚定而明确，那么成败其实并不完全由结果判定。来源：“新眸”（ID：xinmouls），DeFi之道作者：鹿尧，编辑：桑明强来源：金色财经
金色财经2023-02-25
汤姆猫：2月22日接受机构调研，包括知名机构明达资产的多家机构参与
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持续推进在人机交互、脑机接口、云计算、大数据等互联网新兴业务领域的探索和研究，提升公司汤姆猫家族 IP 线上与线下交互的深度融合。此前，公司推出了 GameBud Talking Tom 语音智能产品，该智能产品可与公司旗下《汤姆猫跑酷》《汤姆猫英雄跑酷》等游戏产品进行链接，实现游戏陪玩、线下交流、语音互动等多个功能，该产品的推出进一步强化了 IP 与用户之间的交互体验，为用户带来有高度氛围感的游戏与互动体验，为公司后续逐步推进人机交互业务积累经验。公司关注到 ChatGPT 相关技术的应用后，基于汤姆猫家族 IP 的交互属性以及公司前期积累的语音交互技术、产品研发与运营经验，公司团队已尝试应用 ChatGPT 模型进行 I 语音互动产品功能原型测试，以验证相关技术与公司产品结合进行综合开发的可行性。与此同时，公司也将持续推进与相关科研院校、业内企业的交流与合作，努力将“会说话的汤姆猫”在未来迭代为“会聊天的汤姆猫”，为用户打造更逼真、更人性化的交互体验。目前，公司语音互动产品功能原型测试主要围绕“聊天”“问”等场景，相关产品能否上线，以及是否能够达到预期，存在一定不确定性。问：请公司目前测试的语音交互产品接入 ChatGPT 接口是否受国内相关政策影响？答：目前公司团队已尝试应用 ChatGPT 模型进行 I 交互产品开发的初步测试，为了更好、更全面地提升产品的使用体验，公司上述测试模型通过 ChatGPT 海外接口接入。公司正加快推进测试产品的更新以及正式产品的上线。后续随着国内外 ChatGPT 等同类技术的优化更新，公司将持续完善产品接口测试，并根据国内、国外接口的优劣分析，海内外用户分布，相关政策等综合因素选择适合公司的接口。截至目前，公司未收到有关部门关于限制产品接入 ChatGPT 接口的相关通知，公司产品的测试进展未受到影响。公司上述测试的 ChatGPT 模型的应用尚处于前期测试阶段，产品效果及未来的市场表现存在一定不确定性。问：接入 ChatGPT 的相关产品推出后，公司在算力和模型如何规划？答：未来随着数字经济的飞速发展，算力将成为社会经济中的必需品，在智能制造、智慧城市、智慧医疗、无人驾驶汽车等应用场景落地过程中，都将离不开庞大算力的支持。公司在积极探索汤姆猫家族 IP 优质内容与新兴科技融合的过程中，也对未来作为基础设施的算力枢纽保持持续关注，并将结合自身产品情况应用相关技术及硬件设备。汤姆猫（300459）主营业务：移动互联网文化产业汤姆猫2022三季报显示，公司主营收入12.59亿元，同比下降10.18%；归母净利润4.0亿元，同比下降33.3%；扣非净利润3.85亿元，同比下降34.59%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入4.07亿元，同比下降16.12%；单季度归母净利润1.09亿元，同比下降41.77%；单季度扣非净利润1.07亿元，同比下降40.61%；负债率38.86%，投资收益1019.49万元，财务费用6137.63万元，毛利率94.46%。该股最近90天内无机构评级。融资融券数据显示该股近3个月融资净流入7.75亿，融资余额增加；融券净流入570.84万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，汤姆猫（300459）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力较差，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：有息资产负债率。该股好公司指标2星，好价格指标1星，综合指标1.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-02-24
TronDao 波场生态
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开启多链运行TRON 与BNB公链联盟大数据财富之旅！开放式的奖励机制为大众创业者和刚刚涉足加密资产领域的用户打造近乎成长型的用户体验，并长期服务于流量型应用与实体版块管家式、一站式、多样化社群集成服务。于次年2024实现百倍拆解，打造价值体系高净资产提升与落地应用服务。数据长久、安全；多链运行！完善、进取；开拓、创新。“惠及大众，造富于民”！来源：金色财经
金色财经2023-02-24
METACITY第一公会MECT Цзиньцзян Интернэшнл联合其他公会将开展东盟十国研讨会
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b3.0+人工智能+NFT+DeFi+大数据+数字经济的多元化生态圈，以元宇宙的思维，通过区块链技术将人工智能、机器人、机构等企业数据要素产业化，联合元宇宙Web3.0领域公司、行业意见领袖等，推出赋能实体创新的NFT。希望带领企业探索元宇宙数字化转型，加速推进企业的全球化快速发展。致力于为打造全球元宇宙企业数字化转型升级，提供一站式的智能商业解决方案，共建Web3.0新商业文明生态圈。 METACITY作为金融策略交易的引领者，基本解决了金融交易的痛点，给与用户一个高效的竞争环境。来源：金色财经
金色财经2023-02-24
亚厦股份：公司已中标光伏建筑项目，相关详情敬请关注公司对外披露的公告
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技术咨询服务；数据处理和存储支持服务；大数据服务；互联网数据服务；人工智能应用软件开发；人工智能行业应用系统集成服务；人工智能通用应用系统；人工智能公共数据平台；5G通信技术服务；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；物联网设备销售；人工智能硬件销售；网络设备销售；信息安全设备销售；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机软硬件及辅助设备批发；电子产品销售；互联网销售（除销售需要许可的商品）；工程和技术研究和试验发展。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！投资者：贵公司子公司公司经营范围显示有人工智能、人工智能应用软件开发、人工智能大数据处理、人工智能公共数据应用平台等，是否属实？亚厦股份董秘：尊敬的投资者，您好！公司控股子公司厦门万安智能有限公司的经营范围如下：许可项目：建筑智能化系统设计；建设工程设计；建设工程施工。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）一般项目：信息系统集成服务；智能控制系统集成；软件开发；软件销售；物联网技术研发；物联网应用服务；物联网技术服务；节能管理服务；计算机系统服务；信息技术咨询服务；数据处理和存储支持服务；大数据服务；互联网数据服务；人工智能应用软件开发；人工智能行业应用系统集成服务；人工智能通用应用系统；人工智能公共数据平台；5G通信技术服务；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；物联网设备销售；人工智能硬件销售；网络设备销售；信息安全设备销售；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机软硬件及辅助设备批发；电子产品销售；互联网销售（除销售需要许可的商品）；工程和技术研究和试验发展。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！投资者：2月17日，在2023 AI+工业互联网高峰论坛上，百度智能云宣布“文心一言”将通过百度智能云对外提供服务，率先在内容和信息相关的行业和场景落地。贵公司与百度智能云有过合作吗？亚厦股份董秘：尊敬的投资者，您好！目前公司控股子公司厦门万安智能有限公司与百度智能云在智慧园区领域有具体项目合作，合作详细内容属于商业保密信息，不便对外披露。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！投资者：贵公司还在参与杭州亚运会的建设吗？亚厦股份董秘：尊敬的投资者，您好！公司及子公司参与建设了2022年第19届亚运会媒体村地块精装修工程一标段等项目，其中杭州运河亚运公园（体育馆、全民健身中心）获得了“2022～2023年度第一批中国建设工程鲁班奖（国家优质工程）”。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！投资者：尊敬的董秘，请问贵司以及贵司控股公司万安智能有无开发结合人工智能，推算算法，三维设计等一体化的家装设计系统？亚厦股份董秘：尊敬的投资者，您好！公司全面构建BIM设计协同管理系统，将BIM技术和深化设计、施工技术深度融合，为公司重点项目的落地提供系统性支持，在传统内装、幕墙、工业化板块形成全三维化设计系统，极大地提升了设计效率及质量。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！投资者：董秘您好，贵司控股子公司厦门万安智能有限公司营业执照显示有-人工智能应用软件开发，人工智能通用应用系统，人工智能公共数据平台，人工智能硬件销售等，请问贵司以及万安智能在人工智能有无实际产品开发销售或应用？亚厦股份董秘：尊敬的投资者，您好！公司控股子公司厦门万安智能有限公司提供全流程咨询设计、系统集成实施及运维、软件研发及系统交付等一站式服务，打造以自主研发“云-边-端”架构产品为核心的数智化场景整体解决方案，涉及公共服务、智慧园区、商办综合体、酒店文旅、医疗康养、智慧社区等业态。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！投资者：你好，请问公司控股子公司厦门万安智能有限公司是否与百度的智能云业务有相关合作？万安智能主要业务是什么？亚厦股份董秘：尊敬的投资者，您好！目前公司控股子公司厦门万安智能有限公司与百度智能云在智慧园区领域有具体项目合作，合作详细内容属于商业保密信息，不便对外披露；厦门万安智能有限公司专注于泛智慧建筑领域，是智能化系统集成领先企业。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！投资者：请问公司获控股子公司有百度股权吗？亚厦股份董秘：尊敬的投资者，您好！公司或公司控股子公司无百度股权。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！投资者：美国超级高铁公司Hyperloop Transportation Technologies,Inc. （以下简称“HTT”）与盈创建筑科技（上海）有限公司（以下简称 “盈创”）签署《独立合作协议》。盈创科技以技术众包模式参与美国超级高铁建设，向HTT提供适用于高速高铁的3D打印技术。盈创科技为亚厦股份的参股公司。且盈创梦工厂拥有如3D打印科技、人工智能、机器人制造等技术。贵公司能否介绍子公司这方面亚厦股份董秘：尊敬的投资者，您好！公司参股公司盈创建筑科技（上海）有限公司是全球较早掌握3D建筑打印的高新技术企业，详情敬请关注公司公告、盈创建筑科技（上海）有限公司官方网站及其官方微信公众号。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！投资者：公司全资子公司蘑菇加已完成多个VR家装案例。蘑菇加除了VR技术，有没有智能语音、智能客服、mBIM、大数据云平台功能？亚厦股份董秘：尊敬的投资者，您好！公司控股子公司蘑菇加网络技术有限公司目前已停止运营商合作，且关闭家装直营门店。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！投资者：公司控股子公司厦门万安智能有限公司参与建设了贵阳市贵安华为云数据中心项目。有消息称，这几个华为数据中心项目将为超算和人工智能、华为自然语言处理（nlp）服务。贵公司及子公司还参与了哪些数据中心项目？亚厦股份董秘：尊敬的投资者，您好！有关项目情况敬请关注公司及控股子公司官方网站及其官方微信公众号。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！投资者：贵公司在手的光伏建筑订单有多少？亚厦股份董秘：尊敬的投资者，您好！关于光伏建筑订单情况，敬请关注公司年度报告。二级市场有不确定性，敬请您注意投资风险。感谢您的关注！亚厦股份2022三季报显示，公司主营收入86.95亿元，同比下降0.73%；归母净利润2.31亿元，同比下降9.34%；扣非净利润1.76亿元，同比下降13.33%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入32.54亿元，同比下降5.71%；单季度归母净利润1.12亿元，同比下降28.01%；单季度扣非净利润8221.58万元，同比下降33.82%；负债率64.14%，投资收益-1251.38万元，财务费用4290.5万元，毛利率12.93%。该股最近90天内共有1家机构给出评级，买入评级1家。近3个月融资净流出1966.99万，融资余额减少；融券净流出286.72万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，亚厦股份（002375）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力较差，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标0.5星，好价格指标2星，综合指标1星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）亚厦股份（002375）主营业务：建筑装饰装修工程、建筑幕墙工程、智能化系统集成以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-02-24
上海钢联：国家加大基建投入对公司业务发展有一定的积极作用，公司业绩请关注公司定期报告
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智慧生态服务体系,依托互联网、物联网、大数据、云计算等新兴技术优势,创新打造了“交易+供应链”双轮驱动商业模式,为客户提供支付结算、仓储、物流、加工等一系列增值服务,让钢铁交易更便捷、更安全。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-02-24
万字圆桌实录：ChatGPT背后的AIGC 将生成怎样的浪潮？
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任王蕴韬中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副总工程师吴保元香港中文大学（深圳）数据科学学院副教授殷俊腾讯游戏CROS研发效能部数字内容技术中心总监史树明腾讯AI Lab自然语言处理中心总监、文涌产品负责人主持人：杨健腾讯集团副总裁、腾讯研究院总顾问 AIGC的蓄力与爆发杨健（主持人）：如何看待AIGC在2022年下半年这一时间节点突然爆发？AIGC是否代表着AI技术的下一个时代？姚新：AIGC的爆发实际上是一个综合性的成功。AI虽然在内容生成方面有很长的历史，但过去因为数据、算力和算法技术等限制，一直没有发展到现在这个程度。现在大家对AIGC产生浓厚兴趣的一个重要因素是它超出了人们的预想，所以大家就觉得这东西特别有意思。但是仍需思考AIGC在技术上究竟有什么样的突破。第一，在技术上，达到超出人们预想的效果相对比较容易。比如在图像、对话，甚至在音乐方面，它可以生成具有某个作曲家风格，但又是不完全一样的曲子。但是很多人认为AIGC可能是一个通向AGI的有效路径，其实是值得慎重思考的。因为现在AIGC生成内容是靠着大量的数据和算力堆出来的。而人在生成内容的时候，有时候是通过一个抽象的过程，比如我看了很多图像，脑子里面是有个抽象过程，然后从抽象过程再回到图像的空间，最后来创造生成一个图像。我还不是太清楚现在AIGC有没有这种抽象的层次在里面。你看了100万幅猫和狗的图像，机器是不会自己生成一个概念，如4条腿、有毛等。第二，未来AIGC进一步发展，涉及到科学技术领域，或者真正关系到国计民生的应用领域，可能会有额外的挑战。因为AIGC生成内容难以保证保证它生成的内容满足一定约束条件。打一个比喻，我们现在可以把很多分子送到AI系统里面，它或许给你生成新的分子。从生成分子到生成药物是可以想象的，但是真正到最后落地，它的距离会在什么地方？真正要达到所谓的AGI的距离在什么地方？这是需要我们思考和探索的。殷俊：首先，我跟姚老师的观点非常一致，无论从广义的基于人工智能做内容生成这件事情，还是比较狭义的做深层次大模型，其实都是厚积薄发，已经有了比较长的研究历史。AIGC到今天爆发是多方面的，一方面的确积累了非常大量的数据集，而且是公开高质量数据集；一方面是一些理论上的突破，比如以扩散（Diffusion）模型为代表；还有就是新的计算硬件，从2020年开始以GBT3为代表，模型堆得足够大，效果也足够好，以前可能并没有这么强的计算设备来支持这种规模的模型训练，即使到现在这个模型训练成本还是非常高的。几方面因素叠加，导致大家觉得以前可能比如说生成图片或者是生成文本是一个不太现实的一个东西，现在好像离我们很近了，我觉得今年AIGC爆发是这么一个状态。目前AIGC的发展跟最早期的深度神经网络相比，并没有从范式上产生一个根本性的变化。我们不能从ChatGPT对话生成效果好、表现的很智能，就得出它真的是产生了通用智能的结论，因为它并不能真正知道它自己在说什么，只是给人们一种它已经理解其所生成内容的感觉而已，这跟人类智能还是有一定距离。我认为AI的下一个时代，需要往几个重要的方向发展。一方面是它可以自主学习，它本身的一些推理逻辑要跟我们人一样要可解释或者可理解，真的能够做到跨领域等。另一方面就是从产业落地的角度来看，比如用人工智能的方法去辅助做游戏里面的内容生成，但是现在无论是AIGC生成图片、文本生成3D模型、去生成游戏里面的角色动画，或者是我们用ChatGPT来做游戏剧本或NPC对话等，其实离现在游戏的专业规范性还是有一定的距离的。杨健（主持人）：谢谢两位老师的观点，总的来讲就是现在AIGC爆发可能还是在量变到质变的边缘，很难说它真正的完成了质变。它还在过去的范式基础之上，只是因为其他的技术条件进步了。但是AIGC到底是不是符合人类智能或者说是将来通用人工智能的真正的内在规律，现在还无法确定，可能还要根据后续的发展才能更好地判断。杨健（主持人）：AIGC的技术现状和产业实践如何，有哪些代表性的应用和方向？王蕴韬：首先从目前AIGC产业界的实践来看，AIGC的技术分类按照处理的模态来看，大概可以分成是文本类、音频类、图像视频类和虚拟空间类等：（1）文本类，主要包括文章生成、文本风格转换、问答对话等生成或者编辑文本内容的AIGC技术，典型应用包括写稿机器人、聊天机器人等；（2）音频类，包括了文本转音频、语音转换，语音属性编辑等生成或者编辑语音内容的，以及音乐合成、场景声编辑等生成或者编辑的非语音内容的，典型应用就是智能配音主播、虚拟歌手演唱、自动配乐、歌曲生成等；（3）图像视频，包括了人脸生成、人脸替换、人物属性编辑、人脸操控、姿态操控等生成或者编辑图像、视频内容，图像生成、图像增强、图像修复等技术都是相关联的，典型应用包括美颜换脸、捏脸、复刻或者是修改图像风格，AI绘画等；（4）虚拟空间类。主要包括了三维重建、数字仿真等生成或者是编辑数字人物、虚拟场景相关的，典型应用包括元宇宙、数字孪生、游戏引擎、3D建模、VR等。从AIGC应用来看，目前在提供更加丰富多元、动态、可交互的内容有很大优势，在传媒、电商、影视、娱乐等数字文化程度比较高、内容需求丰富的行业，已经取得了一些比较重大的创新发展。比较具有代表性的包括AIGC+传媒，主要是在人机协同生产来推动媒体融合，这其中写稿机器人生成一篇深度报告的时间，已经由最初的30秒缩短到了两秒以内；还有AIGC+电商，比较核心的是生成商品3D模型，把它用于商品展示和虚拟试用，提升线上购物体验。还有虚拟数字人打造虚拟主播，赋能直播带货；另外一块就是AIGC+影视，主要是来拓展影视创作空间，提升作品质量。目前已经有产品在为剧本创作提供新的思路，比如小说选剧本的智能写作服务，其中包括《你好，李焕英》、《流浪地球》等。还有AIGC赋能影视剪辑、后期制作的升级服务，包括《厉害了我的国》、《马路天使》等多部影视剧都用到了基于AI的图像处理服务；AIGC+娱乐，主要是趣味性图像、音视频生成等。那么同时目前的话也是有这种开发这种C端应用的这种数字化身来布局相关元宇宙的相关的应用案例，这块可能大家还是见得比较多的。此外，AIGC在医疗、工业领域也有一些实践，但可能还仅仅是用在虚拟交互方面，对于深入行业、覆盖行业业务逻辑方面，还在探索中。史树明：从整体技术进展来看，AIGC确实进展非常大。5年前，AIGC领域也只有文本生成语音（TTS）被认为是可用的。3年前，如果说AI根据文本来生成图片，生成的图片质量过关、相关度也比较高，人们是难以想象的。但是现在这些都已经变成现实了。此外，以前文本生成大多是基于模板，这种模式的通用性就非常差，只适用于非常狭窄的领域。现在随着大模型的出现，以及语言模型本身也在进步，所以AIGC让人印象深刻。不管是Stable Diffusion，还是ChatGPT，让人很惊叹于它们强大的文本理解和内容生成能力。当然中国在AIGC发展中确实是还需要再努力。绝大多数工作都是美国的少数研究机构完成的，它们引领了整个AI技术的发展。所以我们也要努力，也要争取在AI发展史上能够有更多的贡献。商业化应用方面，目前主要能看到的一个显著方向是辅助人来，如AI辅助创作，AIGC充当辅助的角色。AIGC如果自己独立生成很多图片不一定有意义。但当人有需要的时候，AIGC可以根据一些Prompt，也就是输入一些提示词及其组合，经过不停的测试、交互之后，最终能够产生精美的图片，并应用在具体的工作或者生活中。AIGC确实能够辅助大多数很不擅长画图的人去创作。文本生成也是一样，比如在AIGC的辅助之下，我们进行文本续写、文本改写的效率会更高，它也能够启发我们的思路。因此客观上AIGC提升了我们这种劳动生产效率，工作效率。从商业化应用来看，最直接的就是AI辅助创作，其他方面还需要进一步挖掘。当然，有人问ChatGPT是不是能够取代搜索引擎，但是现在看来可能性还不大，它只是可能完成搜索引擎中的一部分功能，但还不能取代。总结一下，第一，技术进展非常快，超出预期；第二，商业化有很多的想象空间，但是目前我们似乎还没有挖掘到最关键的东西。杨健（主持人）：虽然AIGC还在探索阶段，但是我觉得已经很让人心驰神往了。以前学设计、美术的都是要从素描开始学起，现在这些技法随着AI技术辅助好像变得越来越没有用武之地了，所以可能更需要人在创意方面的一些突破，这也是涉及到技术里面的术和道的关系问题。 AIGC价值引领杨健（主持人）：我们回归到价值层面上来看，AIGC为什么会这么重要？它到底有什么样的价值和意义？它能够在哪些领域引发变革，除了物质层面，从精神层面价值层面能够带来一些什么样的更多的冲击和变化？段伟文：我主要从4个方面来谈：第一，AIGC带来一种全新的内容创作，但是其实它还应该是一种全新的认知方式。现在让AIGC生成内容时，个人的Idea变得更重要了。第二，AIGC是一种全新的学习和研究工具，因为它赋予了每个个体更高层次的创作能力。比方说最近有争议的是，很多本科生的论文已经可以用AIGC写出来了，大家认为这个是作弊。其实我们仔细去看现在大多数的本科生论文，它确实也就是这抄一段那儿抄一段，只不过他会抄的比较好，他归纳的比较合理。但实际上如果运用AIGC这样一个技术，它就能够让你比较轻松的完成文献搜集和处理的工作，提升学习效率。在研究工作中，AIGC的应用或许能够常规化的，成为人机认知的协同过程中的有利工具。第三，会涉及到元宇宙，也就是可能世界的创造。AI绘画实际上是把各种可能性都结合在一块，类似于克里普克的可能世界理论。那么在以往的时候，个人大脑调用这些可能的数据资源的能力是非常有限的。而有了AIGC以后，它就可以完全是按照你的想象来进行组合，成为一种可能世界的制造机器。所以这样来看，元宇宙的视野就更开阔了，而是我们完全可以把人类所有的精神财富、思想创造，还有文化遗产等，经过组合方式，再加上人的灵感选择去进行创造。第四，AIGC有一些有意思的应用，一个是可以用来防止孤独症。现在有很多人社交恐惧，所以他可以搞一个自己的数字人，然后自己跟自己聊天。还有一个艺术家用她小时候的日记去训练AI，最后实现了与小时候的自己对话，她就能够了解她在青少年时期担心忧虑什么，达到心理治疗的作用。因此，我觉得AIGC还有在精神的自我认知、自我疗愈发挥作用，甚至最后AIGC它会成为我们的好伴侣、好陪伴，能够让我们通过AI来自助来获得新生，来产生更大的精神力量。殷俊：我认为AIGC对于整个包括元宇宙的虚拟内容生产来说，它可以把内容生产的门槛给降得很低。比如AI生成的太空歌剧院主题的画作拿了第一名。人们拥有AIGC之后看到一个新的可能性，是不是以后就变成了大众创作，只需要有一个好的Idea就可以去创作了。比如用ChatGPT把一整套剧本按照我的思路演绎出来。回到元宇宙这个话题，以往生产工具跟生产方式可能不能满足元宇宙的海量内容的生产需求。但是现在AIGC让大家觉得它可能是下一代生产工具。杨健（主持人）：刚才段老师、殷老师更多的是从人类怎样去来提升自己、突破自己，利用新技术来实现这个目标的过程。但是不免的可能也会有另外的一面，它有可能对我们既有的生存方式、生活方式、以及生产方式有比较大的冲击，我们怎么样来消化这些可能的变化和冲突呢？王蕴韬：我们接触产业界比较多一些，我第一次看到AIGC的时候，脑海中想到的第一个词是“超算”。AIGC很有可能会对我们目前已有的计算体系，包括计算系统，会提出新的挑战。其实我们真正在用一套计算系统，去把异构的AI系统做一个很好地并行部署时，会发现有很多的计算装置、数据储备、软硬件协同的不足之处。对于这些不足之处，可能都是需要我们去迎接的这么一个挑战。另外从应用来看，AIGC对传统行业的最大挑战，是内容科技的挑战。其实就是整个内容的创造已经从平台的中心化创造，越来越走向分散式的用户创造，那么AI技术在这个过程中也是越来越起到了一种颠覆性的作用。无论是内容生成，还是内容传播、内容审核？AI的颠覆性作用是越来越强。这里其实一个最核心的就是元宇宙，它一定是充满了各种内容的试验场。元宇宙与传统游戏不同的是，元宇宙似乎没有一个大家需要实现或完成的目标，这就意味着元宇宙来说这个游戏一定要不停的持续下去。那么如何才能在元宇宙场景下打造一个无限持续的游戏规则呢？AIGC就会有一个非常重要的作用，辅助人类在未来元宇宙的内容体系设计时，实现无限的滚动下去。建立可信AIGC 杨健（主持人）：AIGC现在有哪些潜在挑战？这些挑战分为两个层面，一个是技术和产业层面的难点有哪些，另一个是它可能会带来哪些法律和伦理和社会方面的问题，我们应该怎么样去应对？吴保元：首先，最近ChatGPT很火热，但是人们也发现它会带来很多的负面问题。最典型的就是它产生虚假信息、错误信息，它会产生一堆看似正确但又是错的内容。但是如果对这些挑战过于关注，就会对技术的发展多多少少产生限制。比如学术界在研究Deepfake的时候，做生成攻击的需要做伦理影响和技术潜在风险的声明，而做防御检测则不需要，导致大家更倾向于做防御检测方面的研究。但是攻击技术往往会启发防御技术。其次，在数字经济中，AIGC可以作为数据产生的工具，可以保护隐私、大幅度降低数据采集的成本、创造新的数据。总结来看，AIGC带来的社会问题以及它本身面临挑战，还有它需要更多的应用场景去驱动其正面发展。段伟文：AIGC的法律、伦理和社会问题在很多讨论里面已经有了，比如在艺术创作里，已经有艺术家提出来版权问题。过去在搜索引擎、平台经济时期，我们实际上是在把世界变成数据，即世界数据化，相应的隐私、伦理法律问题也在不断深化和治理中。那么，进入到AIGC技术阶段后，就是在世界数据化的基础上进行生成，也就是二阶的世界数据化时代。那么，它的法律和伦理问题，应该是跟以前存在不一样的地方，因此我们需要有一些新的社会契约和共识，也就是哪些行为我们是可以接受的，哪些行为是不可以接受的。 AIGC生成内容如果从知识生产的一般意义上来讲，它生成的内容是在世界数据化之上，生产的新内容。这就好比欧几里得发明了欧式几何，欧式几何是原来世界上没有的，世界上原来只有测量，它是在测量基础上发展而来。那么现在AIGC也是这样的，它是一种新的认知或知识生产的新形态。所以在这种新形态下，我觉得在法律伦理治理方面，要给予AIGC一个创新的保护空间。为什么要讲创新的保护空间，它不仅仅是保护你的经济利益，而是只有技术为社会所接受，而且技术从一开始就重视伦理法律问题，才能够行稳致远。所以监管者、管理者和法律伦理的学者，以及产业界应该是协同的，一起来构建一个可预期的治理模式，通过法律和伦理上的探索，能够让AIGC有更好的发展。举个例子，现在经常说数据毒性，它其实就是现实生活中的毒性。这有两面，第一面是通过AIGC能够暴露出来数据毒性，社会中的一些偏见歧视等，反过来可以净化我们的社会生活。但是这种净化不可能是绝对的净化，因为绝对净化其实又违背了我们现代人生活的一些最基本的初衷。因为关于什么东西是干净的或不干净的，没有一个绝对的标准。最后还是有一个大家要共同接受的过程。所以在这种情况下，我们要认识到事物的复杂性，只有认识到这样一个复杂性，才能够开拓前进。在开拓过程中，我们就能够知道哪些东西是可以接受的，哪些东西是现在还不能接受的。在我看来，法律、伦理和社会问题要纳入到AIGC带来新的认知范式背景下，新的认知方式对整个社会的法律伦理等方面的动态冲击，以及我们如何动态的应对。杨健（主持人）：很多时候技术问题确实是一个度的把握问题。AIGC作为新技术，要在法律伦理上给予一定的约束，但是又不能抑制它的发展。那么，未来怎么样能够安全、可信、负责任地发展应用AIGC就变得非常的重要，我们在这些方面应该具备什么条件才能够把它做好？姚新：我觉得从内容生成来说，安全、可信和负责任发展的确稍微落后了一点。第一个问题是，现在大部分数据来源于互联网，互联网中有不小比例的数据是错误或者是不准确的，但这些数据用于训练AI大模型，然后用AI大模型生成新的数据，最后这些生成的数据也会被新一代的AI大模型用来训练。所以可以想象，就像做计算的时候误差会叠加，有一些错误在大模型中会被固化，一旦固化了以后就比较难解决。第二个问题是，AIGC如果真正有一些工业应用，或者应用跟人相关的比较密切，安全性和可信性问题应该在哪一个阶段考虑？不可能是在AI生成以后，再去找办法来判断它是否安全、可行。肯定是在整个模型的建立和训练过程中都要考虑。第三个问题是，比如有一些学生写毕业论文也是这里抄一下，那边抄一点，没准他最后写的还不如ChatGPT，那么为啥不让他用这个工具？这里有一个比较深层次的问题。教育应该教学生什么？应该怎么教学生？这是挺重要的问题。因为依赖某一个AI大模型去生成知识，会不会损失产生知识的多样性，假如失去了产生知识的多样性，会对我这个社会有什么影响？这都是AIGC发展之初应该考虑的，否则就有可能走推荐系统老路，好像咱们的世界视野被一个个推荐系统封闭了，将来会不会被一个大模型给封闭住。杨健（主持人）：谢谢姚老师。姚老师提的三个问题都是非常重要的。首先是数据源头污染的问题，这个问题进入到整个内容基因里是非常可怕的；第二是对技术的干预到底是在什么样的阶段，要以一个什么样的度来把握；第三是AI大模型会不会从人类助手变成人类的一个桎梏，成为约束人类的牢笼。吴保元：我从自身研究的可信AI领域来探讨一下。可信AI的定义已经很明确了，鲁棒性、公平性、隐私和可解释性等。然而这些仅限于此前判别式、决策式AI，AIGC的相关研究还比较少。第一，如同姚老师所言，AIGC的安全问题更可能是在源头上制造的，危害可能更大。所以针对AIGC的可信问题，除了以前的老问题，还应该关注新的挑战，比如版权问题、责任追溯问题等。因此，需要先把它的问题定义清楚，后面技术解决方案可以进一步探讨。第二，AIGC有个特点是它的危害性好像不那么直接，即AIGC的衍生问题，作为技术人员而言，他可能想不到那么清楚，所以AIGC治理需要更多的交叉学科更早的参与进来，共同把问题定义清楚，从源头上去管控它，这样有助于AIGC健康发展。 AIGC 未来可期杨健（主持人）：对AIGC和人工智能领域的未来发展有何期待和展望？它对人类社会的未来影响可能会是怎样的？殷俊：整个AIGC，以及未来人工智能技术，一定会给我们现有的生产工具跟生产力带来一个根本性变革。这些变革一定会引起生产关系的变化，这可能会对人类未来以及社会产生比较大的影响。王蕴韬：AIGC可能对于未来数字原生世界而言是一个重大的机遇，同时也是一个全新挑战。相对于物理世界的数字化转型来说，未来数字原生世界很有可能就是元宇宙世界，人类可以凭空创造出很多新应用、新业态、新商业模式，而AIGC是不可缺少的一环。那么它也存在着很多挑战，包括对传统经济理论的挑战，也就是AIGC可能改变未来人类生产生活的成本结构，未来智慧能力的成本会下降很多，也就是对智慧使用的边际收益会增长很多，因此人类会面临一个更加复杂、更加多元的新世界。姚新：第一，应该拥抱AIGC技术，这是毫无疑问的。第二，在拥抱AIGC的过程中一定要明确它潜在的挑战，当然也不是一定要解决这些挑战才可以推广AIGC应用。史树明：第一，我相信AIGC和整个人工智能技术还会持续高速发展；第二，我很期待这种发展会有利于提升整个人类的生活品质，让我们的生活更加舒适便捷。段伟文：AIGC主要是带来了一种内容生产自动化，那么这种自动化实际上会彻底改变人和机器的认知协同过程。它真正的挑战是，AIGC作为一个内容生产或者知识生产的引擎，我们有没有在内容本身上做好准备，包括法律和伦理规则等。吴保元：AIGC对于人工智能而言，应该是又一波热潮。这里也有一个潜在影响，就是目前人工智能教学和教材需要大幅度的更新修改。以往我们的教学重点是在判别式网络，但现在可能需要增加生成式AI方面的内容。杨健（主持人）：感谢各位嘉宾的精彩分享！可以说我们正是在经历着这么一场AIGC引领的生成大浪潮，它不只是科技行业的进展，也是整个社会都要面对的一个趋势，我们要用更加开放的心态去认知它，用乐观而且谨慎的态度去接受它，可能这样才能够看清，并且受益于这个浪潮。来源：金色财经
金色财经2023-02-24
金证股份：公司参股公司金智维以“RPA+AI+大数据”为核心技术为企业提供企业级RPA平台
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！公司参股公司金智维以“RPA+AI+大数据”为核心技术为企业提供企业级RPA平台。公司参股公司深圳市金证优智科技有限公司聚焦于AI与金融行业的结合，目前有智能文档处理、信用风险识别、财务舞弊风险识别等产品。感谢您的关注！投资者：贵公司子公司金智维在人工智能领域有哪些产品？金证股份董秘：尊敬的投资者，您好！公司参股公司金智维是一家专注于提供企业级RPA平台的人工智能公司，以“RPA+AI+大数据”为核心技术，能为企业、组织提供一站式数字员工整体解决方案。感谢您的关注！投资者：全面注册制推开对贵公司来讲是不是好消息，需要如何面对发展机遇？金证股份董秘：尊敬的投资者，您好！注册制的全面实施将影响到金融机构的业务流程系统、核心交易系统、风险控制系统等环节，带动金融应用软件系统的改造升级需求。公司作为金融科技全领域服务商，将积极把握全面注册制改革带来的机遇，推动公司证券IT业务的进一步发展和提升。感谢您的关注！金证股份2022三季报显示，公司主营收入43.66亿元，同比上升4.02%；归母净利润1.38亿元，同比下降37.54%；扣非净利润8990.1万元，同比下降23.62%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入16.43亿元，同比上升2.41%；单季度归母净利润5998.17万元，同比下降63.68%；单季度扣非净利润5015.95万元，同比下降30.98%；负债率44.29%，投资收益-77.47万元，财务费用-2405.53万元，毛利率19.62%。该股最近90天内共有1家机构给出评级，买入评级1家。近3个月融资净流入1.02亿，融资余额增加；融券净流出581.42万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，金证股份（600446）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力较差，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、经营现金流/利润率。该股好公司指标2星，好价格指标2星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）金证股份（600446）主营业务：软件业务、系统集成、系统维护与技术服务、IT设备销售业务、智慧城市业务等。其中,面向金融行业的软件业务、系统集成、系统维护与技术服务为公司核心业务和利润主要来源;IT设备销售业务、智慧城市业务为公司核心业务的良好补充。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-02-24
北汽蓝谷：1、2022年，公司营业收入实现稳步增长，经营业绩得到改善
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索前沿新技术趋势下的产品应用场景，涉及大数据、智能驾驶等，技术成熟后将在车型产品中适时体现。谢谢！北汽蓝谷2022三季报显示，公司主营收入57.07亿元，同比下降6.41%；归母净利润-35.0亿元，同比下降32.35%；扣非净利润-35.29亿元，同比下降19.67%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入22.28亿元，同比下降39.15%；单季度归母净利润-13.18亿元，同比下降58.71%；单季度扣非净利润-13.25亿元，同比下降55.64%；负债率76.53%，投资收益1448.51万元，财务费用4.41亿元，毛利率-6.24%。该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流出3.3亿，融资余额减少；融券净流出1248.06万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，北汽蓝谷（600733）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力较差，营收成长性较差。可能有财务风险，存在隐忧的财务指标包括：有息资产负债率、应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标0.5星，好价格指标1.5星，综合指标1星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）北汽蓝谷（600733）主营业务：纯电动新能源乘用车与核心零部件的研发、生产、销售和服务以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-02-24

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