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TUV莱茵与smart达成战略合作推动汽车价值链低碳转型及可持续发展

产品，合作开发环境友好性评价标准、产品生命周期评价及碳足迹计算的方法与实践、产品分类规则及碳排放数据集等，并根据汽车行业生产运营现状，共同开发绿色、零碳生产制造相关评价标准，以及绿色可持续供应链评价指标体系。 Michael Weppler表示，去年9月，smart精灵#1动力电池已率先获得TUV莱茵中国首张基于欧盟电池PEFCR和ISO 14067碳足迹证书，为电动汽车领域的低碳减排做出了表率。此次签约是双方合作的一个重要里程碑，TUV莱茵将充分发挥在汽车测试认证领域逾百年的技术积累和在低碳能源及可持续领域的丰富经验，结合smart在汽车整车和动力电池领域的技术资源，携手开发相关标准体系、探索最佳实践，为全球汽车产业链的绿色、低碳、可持续发展贡献力量。羊军表示："进入碳中和时代，smart以脱碳化为己任，通过科技创新践行可持续发展举措，并携手优秀合作伙伴，推进全行业和供应链协同减碳，共同探索城市低碳出行的最佳解决方案。" 作为全球领先的技术服务提供商，TUV莱茵自2010年起为关注节能环保、低碳减排的客户提供绿色解决方案。截止目前，已为汽车整车及零部件、化工、光伏、电子电气、地产、电池、建材等行业提供整个生命周期的耗能和碳排放数据收集、建模量化指标以及评估等服务，涉及原材料、设计研发、生产过程直至产品回收等各个环节。近年来，TUV莱茵陆续推出了能源管理、节能诊断、LCA生命周期评估、产品碳足迹、水足迹、环境产品宣告（EPD）、绿色工厂、供应链节能诊断等相关服务，致力于不断提升在低碳能源和可持续发展领域的服务能力水平，助力企业绿色低碳转型，推动产业链高质量发展。

美通社2023-03-30

CTI华测检测入选《2022胡润中国民营企业可持续发展百强榜》

员工与团队获得成长，才能充分保持企业的生命力。CTI华测检测努力探索创新人才管理机制，为员工提供多层次的培训计划，在培养员工国际化视野的同时积极寻找并培养海外本土人才。CTI华测检测注重员工在性别、经验、能力方面的多元化，为员工提供平等的发展机会，实现男女员工同等发展机会。　　更透明，以真诚披露赢得社会信任　　透明度是华测的生命线，也是最独特的竞争力。栉风沐雨，春华秋实，华测检测正是秉承诚信务实、独立公正的原则一路走来，以真诚透明的沟通，打造行业影响，赢得品牌美誉。CTI华测检测连续多年获得深圳证券交易所信息披露 "A"级考核结果，连续两年发布ESG报告。　　远见者行远，实干者乃成。可持续发展离不开对长期价值的坚持与一步一个脚印的付出。CTI华测检测会继续秉持"为品质生活传递信任"之使命，关注并积极响应联合国可持续发展目标，为人类命运共同体、全球可持续发展蓝图源源赋能。未来，CTI华测检测将向着可持续发展目标持续前进，做中国TIC行业的引领者、建设者、践行者，为传递品质、美好的生活而持续前行。　　关于CTI华测检测　　CTI华测检测成立于2003年，总部位于深圳，是中国检测认证行业首家上市公司（股票代码：300012）。作为中国第三方检测与认证服务的开拓者和领先者，CTI华测检测为全球客户提供一站式检验、测试、校准、认证及技术服务。以"为品质生活传递信任"为使命，CTI华测检测致力于在政府、企业和个人之间传递信任，全面保障品质与安全，推动合规与创新，彰显品牌竞争力，实现更高质量、更健康、更安全、更绿色的可持续发展。你的生活里，华测无处不在。来源：金色财经

金色财经2023-03-30

技术百科|零数隐私计算平台助力构建数据治理新体系

算过程中的协作管理功能，实现覆盖数据全生命周期的隐私安全管理。并且通过平台的安全开放sAPI和SDK组件，可帮助用户与合作伙伴轻松接入；数据经授权后方可进行安全计算，最小化利用，数据调用可追溯审计；图形化界面，操作便捷，使用门槛低，简单高效地完成建模、统计、服务部署任务。此外，平台具备私有化一键部署能力，为用户提供可视化数据分析、数据查询、联合建模等操作，可覆盖金融联合风控、政务数据开放、互联网广告营销等多种业务场景，同时将服务功能模块和机器学习算子进行组件化，用户可结合业务需求进行轻量便捷部署，提升了产品应用的灵活性与便利性，助力企业高效释放数据资产价值，共创数据共享互利生态。据了解，平台的搭建基于同态加密（HE）、混淆电路（GC）、不经意传输（OT）、秘密分享（SS）的MPC原语协议以及隐私求交（PSI）、隐私信息检索（PIR）等安全协议，计算过程各方数据独立输入，并保证除计算结果及其可推导出的信息之外，其过程不泄漏各方隐私数据，最终保障协议的公平性和安全性。除此之外，零数隐私计算平台以联邦学习（FL）、安全多方计算（MPC）等隐私数据保护技术为基础，针对机器学习算法进行定制化的隐私保护改造，保证原始数据不出本地即可完成联合建模，同时支持安全多方 PSI（隐私保护集合求交技术）、安全隐私查询、安全统计分析。通过零数隐私计算，各合作机构既能保障数据安全，又能发挥数据最大价值，很好地解决了业界数据孤岛的难题。 03 零数隐私计算平台产品能力零数隐私计算平台融合了密码学、安全硬件、数据科学、人工智能、计算机工程、经济学、数据安全法等众多领域的跨学科技术体系，包含了多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等不同的代表性隐私计算技术。其中典型的技术路线包括：多方安全计算、联邦学习、可信执行环境。多方安全计算：是多个参与方基于密码学技术共同计算一个目标函数，保证每一方仅获取自己的计算结果，无法通过计算过程中的交互数据推测出其他任意一方的输入和输出数据的技术。联邦学习：可以实现在本地数据不出库的情况下，通过对中间加密数据的处理来完成多方对共享模型的机器学习训练；通常情况下，联邦学习需与其它隐私保护计算技术联合使用，才可在计算过程中实现数据保护。可信执行环境：是将软硬件方法构建的安全区域与其他应用和操作系统隔离开，使得操作系统和其他应用无法访问或更改该安全区域中的代码和数据，从而达到保护敏感数据和代码效果的技术；联邦学习可做到个体的自有数据不出本地，联邦系统通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私保护法规的情况下，建立一个虚拟的共有模型。建立虚拟模型时，数据本身不移动，也不会泄露用户隐私或影响数据规范，充分保障了个体隐私信息及数据安全。在联邦学习中，用户的隐私与安全是重中之重。为了保护用户隐私，防止联邦学习应用被恶意方攻击，多方安全计算技术可以在联邦学习中被应用，成为联邦学习技术框架中的一部分。可信任执行环境是一种具有运算和储存功能，并且能提供安全性和完整性保护的独立处理环境。在该环境内的程序和数据，能够得到比操作系统层面更高级别的安全保护。其实现原理是通过软硬件方法，在中央处理器中，构建出一个安全区域，计算过程执行代码 T A 仅在安全区域分界中执行，外部攻击者无法通过常规手段获取和影响安全区的执行代码和逻辑，以此来实现敏感数据的隐私计算。零数隐私计算产品支持机器学习建模、数据加工与策略开发两个核心需求方向。基于机器学习构建联合建模组件库，联合建模过程使用的特征工程、数据预处理、模型训练算法、模型评估等组件，包括数据融合、数据预处理、特征工程、回归算法、分类算法、聚类算法、降维算法、模型报告等。基于数据加工与策略开发构建联合计算算子库，实现四则运算、逻辑运算、统计计算等不同的计算能力算子，满足联合统计、数据加工、策略开发等需求；目前这部分产品功能还未支持，处于预研阶段。另外还支持基于特定场景的隐匿查询、安全匹配等能力。 04 零数隐私计算平台架构零数隐私计算平台在零数科技完整的产品体系中，属于中后端产品，产品研发的目标是打破数据孤岛，实现数据价值的充分流动，同时通过可视化效果呈现给用户，便于用户实际应用上线发布。（1）隐私计算引擎系统：零数隐私计算底层系统支持联邦学习、多方安全计算等引擎。基于联邦学习构建联邦建模组件库，联合建模过程使用的数据预处理、机器学习算法等组件，包括数据融合、数据预处理、特征工程、线性回归、逻辑回归、XGBoost、K-Means、模型报告等；基于多方安全计算构建联合计算算子库，实现四则运算、逻辑运算、统计计算等不同的计算能力算子，满足复杂模型、联合安全统计等能力过程；另外还支持基于特定场景的隐匿查询、安全匹配等能力。（2）隐私计算管理：隐私计算管理提供可视化隐私计算服务管理能力，为客户提供简单易用、成熟可扩展、安全可靠的产品能力，如： a)项目管理：按照隐私计算引擎能力，提供创建、管理隐私计算任务的功能，并提供高度灵活的可视化拖拉拽式任务流程配置管理模块，降低用户使用成本，如：组件式拖拉拽的建模流程； b)调度管理：对配置的任务在执行过程提供调度与监控能力，如：任务参与方调度、任务队列调度、计算资源调度、调度监控、调度统计等； c)服务管理：对配置任务发布的API服务进行管理，包括服务发布服务管理、服务授权、服务使用统计等。（3）数据管理：隐私计算过程使用数据提供管理能力，包括：数据添加、数据发布、数据合作、数据授权使用、数据鉴权、使用统计等能力。（4）平台管理：提供隐私计算平台管理能力，包括： a)系统管理：管理、权限管理、日志管理、通知管理等； b)安全监控：密钥管理、存证管理、审计管理、监管管理、预警管理等； c)报表管理：运营报表、平台驾驶舱等。 05 零数隐私计算平台的落地与应用目前，隐私计算在金融、通信、政务、互联网、医疗等行业中的应用广泛。通过调研分析，隐私计算的应用主要覆盖两类场景：第一类中，传统信息安全技术已被普遍应用，但仍存在安全风险，隐私计算的应用可以进一步提升安全性，称为隐私计算存量优化应用场景；第二类中，传统信息安全技术无法满足应用需求，隐私计算则提供了新的机会，拓展了数据安全流通的应用场景，称为隐私计算增量创新应用场景。以下是零数科技在隐私计算领域的案例展示：基于零数隐私计算平台的信贷预警管理平台金融信贷业务中往往受限于数据不够丰富，在数据可解释性及稳定性、风控模型效果、风险策略等层面面临诸多挑战。因此造成了信息不对称，出现“惜贷、惧贷、恐贷”现象。借助多方安全计算和联邦学习技术，可以在保护用户信息不泄露的前提下，通过查询黑名单或建立联合风控模型，将来自支付应用的消费数据、交通出行数据等更多维度纳入联合风控模型中，从而构建更精准大数据风控模型从贷前、贷中、贷后查询或测算借款自然人的表现。在贷前，通过隐匿查询技术，查询金融机构和征信机构的黑名单，是否包含待借贷用户；也可采用联邦学习，基于金融机构中用户贷款数据、存款数据、转账数据等，银联机构的银行卡支付数据以及电商平台中用户的交易数据等进行建模，从而判断用户是否违约，为是否借贷给用户提供决策依据。在贷中，联合运营商数据，通过有监督多分类模型，得到模型结果，从而预测用户的信用评级，判断贷款表现。在贷后，对金融机构中的用户借贷金额、时间等和电商的交易数据以及银联银行卡支付数据进行建模，通过有监督二分类模型，得到还款能力结果。该信贷预警管理平台可以实现双方/多方数据不出域前提下进行隐匿查询或联合建模，提升模型效果；模型支持一键式部署，且对模型严格加密，避免策略泄露；为金融机构提供了从用户贷前、贷中、贷后全方位的风控方案，提前做好风险应对方案，减少应急成本或管理成本，实现降本增效。此外，为推进数据要素有序化规范化发展，零数科技依托自身区块链及隐私计算专业优势，参与制定了40项国际、国家、团体标准，其中隐私计算与数据流通相关的标准、白皮书、报告有十余项，如隐私计算联盟主导的《隐私计算金融场景标准》、《隐私计算互联网场景标准》，《隐私计算高等教育》等。在行业内得到广泛点赞和高度认可。当前，国际形势动荡，中美关系紧张，当务之急是提升自身实力，数据作为当下最重要的软实力，需要重点被保护起来，中国正在全力保护我国个人、企业、国家的信息数据安全。零数科技作为有责任有担当的企业，正在积极响应国家的号召，持续提升公司在隐私计算方面的投入研究，加速推进产品商业化落地，为中国在信息数据安全保护方面做出有力贡献。来源：金色财经

金色财经2023-03-30

十一部门联合发文，对标“万亿”地方特色食品产业，中国移动溢价42%入股邮储银行，消费、金融午后携手走强，这一板块ETF吸金不止！

侧仍可以继续关注创新药产业链（CXO+生命科学上游）。值得注意的是，医疗板块目前估值处于历史低位，配置性价比尤为突出。Wind数据显示，医疗ETF（512170）跟踪的中证医疗指数最新PE估值24.36倍，分位点1.66%，低于指数发布以来98%的时间区间。资料显示，医疗ETF（512170）成份股全面覆盖了医疗器械和医疗服务领域的细分龙头，其中医疗器械直接受益于后续医疗新基建，权重近4成；同时覆盖8只CXO龙头概念股。医疗服务概念则直接受益于人口老龄化、医疗消费升级和医美等时代大趋势，具备长期国民级需求增长和高成长双重特性。风险提示：消费龙头ETF被动跟踪中证消费龙头指数，该指数基日为2004.12.31，发布日期为2018.11.21；食品ETF被动跟踪中证细分食品饮料产业主题指数，该指数基日为2004.12.31，发布于2012.4.11；银行ETF被动跟踪中证银行指数，该指数基日为2004.12.31，发布日期为2013.7.15；医疗ETF被动跟踪中证医疗指数，该指数基日为2004.12.31，发布于2014.10.31。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整，其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，不作为任何个股推荐，不代表基金管理人和本基金投资方向。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，本公司亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，选择与自身风险承受能力相适应的产品。基金过往业绩并不预示其未来表现！根据基金管理人的评估，消费龙头ETF、食品ETF、银行ETF、医疗ETF风险等级均为R3-中风险。销售机构（包括基金管理人直销机构和其他销售机构）根据相关法律法规对本基金进行风险评价，投资者应及时关注基金管理人出具的适当性意见，各销售机构关于适当性的意见不必然一致，且基金销售机构所出具的基金产品风险等级评价结果不得低于基金管理人作出的风险等级评价结果。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎选择基金产品并自行承担风险。中国证监会对本基金的注册，并不表明其对本基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资需谨慎。（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2023-03-30

空头再发警告！美国正处于“滚动衰退” 但这些领域藏有机会

述在登山过程处于氧气含量不足以维持人类生命的情况。“高海拔登山时的许多死亡事故都是由‘死亡地带’造成的，要么直接导致重要功能丧失，要么间接由于压力或身体虚弱导致事故发生。”Wilson表示，“这是对股票投资者目前所处境况的完美类比，坦率地说，人们在过去十年中曾多次身处其中。” 事实上，这种悲观预测是在美国股市经历了残酷的一年之后做出的，2022年是2008年金融危机以来最糟糕的一年。美股三大指数在过去一年均出现下跌。道琼斯工业股票平均价格指数2022年末收盘下跌8.8%，标普500指数下跌19.4%，而以科技股为主的纳斯达克综合指数下跌 33.1%。

云涌2023-03-30

AI能取代人类吗：焦虑归焦虑现实归现实

是一个幻象，无论是在人造智能物或是自然生命中，智能都出自观察者之所见。“ 他不认为机器要学会思考才能做事，还制造过一系列奇奇怪怪的机器人，虽然没有思考能力，但却能偷桌上的苏打罐，穿越四周发烫的地面等。这位教授还说过一句话：“AI是工具，不是威胁。” 完形填空和“填鸭式教育”，AGI没你想的那么近毋庸质疑，GPT是一个里程碑，也是一个拐点，但可能不是你想象的，通用人工智能（AGI）的拐点。 GPT、Stable Diffusion这类大模型的横空出世，极大程度上省去了其他入局者“重复造轮子”，开发自研大模型、底层大模型的功夫。开发自研大模型的说法虽然在投资市场很受欢迎，但如果只是做一些小修改，增加一些业务模块，或者能力不变、在参数量和训练时长上堆积，更像是“浪费资源”，付博铭分享道。 “具备行业知识的模型价值是会比从头做一个基础大模型的价值要更大。” 为了理解方便，我们暂且把高考能超过半数考生的GPT看作一个具有一定智力的“人”，把给喂AI数据看作是这个“人”学习的内容和方式。那么GPT这个“人”，也更像是通过完形填空和“填鸭式教育”成长起来的应试型人才，而非具有创造力的全方面人才。据深势科技战略部负责人王小佛描述，近年来一个比较好的AI训练方法就是给AI做“完形填空”。“原来训练的时候，是一个数据用一次就必须要换下一个数据。完形填空的意思是说，一篇文章100个字，把第1个字盖上，剩下的99个字用来预测第1个字。然后再把第2个字盖上，用99个字预测第2个字。” 虽然对于AGI的实现学术上尚存争议，但许多人认为这样的训练方式并不符合AGI的实现路径。理论上来说，AGI的实现首先需要理解人类智能是如何实现的，再将人类智能的实现机制复制到机器上。而GPT-4目前展现出的“类智能”是算法复杂度量变到质变的一种“涌现”。“GPT-4的推理能力有很大进步，但它依然缺少对事实知识的基本常识，”刘松解释道。 “一本正经的胡说八道”也许是产品设计？人们现在使用AIGC工具经常发现生成的内容有不准确、与事实不符、或自相矛盾之处，通常把这种现象称为“AI在一本正经地胡说八道”。ChatGPT在收获铺天盖地的赞誉的同时，也不少被诟病这个“致命bug”。但王小佛有不同看法。“这可能是一个产品本身的设计，可以把它定位成一个陪聊。聊天的时候对准确度的要求是没有那么高的。但如果把它变成一个助手，有功能性的要求，不准确的话体验就会差很多。这个不一定是技术的问题，或许是一个产品pm的选择。” 黄勇也认可这种猜测：“它希望更多地得到使用者的反馈，反馈就是对它的一种收敛，能够更好的让产品迭代。” 据黄勇表示，在山景智能针对企业级软件领域的实践过程中，常常会发现金融或是其他细分专业领域虽然门槛高，但是有边界的。因此这类软件的开发“困难没有想象的那么大”，可以人为画出边界，“能够让模型在这个范围内去做收敛，这个时候效率就非常高了。” 所以，GPT这类模型除了chat，能做什么？ AI发展的三大要素，数据，算法，算力，缺一不可。用黄勇的话来说，“算力是基础，算法是精髓，数据决定了技术发展到什么阶段。” 黄勇分享，作为一家企业级“业务智能决策自动化”平台服务商，山景早期和客户合作时，经常听到对方说”我们的数据不好“，或者觉得门槛太高，无法适用人工智能平台、机器学习平台或者PaaS平台。观察到这类痛点后，山景推出了数据治理的预训练大模型，可以用来解读数据，从而找到数据的标准。同时，为了保证客户的信息安全，也可以做到自动标注、自动脱敏。这件事相当于把本来杂乱无章，连篇累牍的数据标准化、结构化。结构化的数据加上GPT类模型的自然语言处理功能，就可以把使用门槛降低、效率提升。刘松举了两个例子：“一个企业的CEO想最快地总结出公司目前的情况，可以直接向模型提问，不用翻看报表。一个外卖小哥送餐时，不用看路况和取餐地点，直接问模型如何规划路径。” “所以未来最有价值的东西一定是以这种 GPT为界面，把结构化数据的严肃性和非结构化数据的补充性结合在一起的产品。” 刘松所在的PingCAP是一家企业级开源分布式数据库厂商。据刘松分享，在ChatGPT问世的第三天，PingCAP就决定将OpenAI的能力集成到自身的数据库服务 TiDB Cloud中，并在1月10号已经上线，能够帮助用户将自然语言转化为 SQL 语言，在数据库中进行查询，可以在几秒钟内分析公司的运营数据。用户可以无需掌握复杂的数据库 SQL语言。而深势科技的药物计算设计平台Hermite则是通过融合AI模型与分子模拟技术，来加速创新药研发流程中靶点研究、虚拟筛选、先导优化等关键步骤的效率。“这不是一步到位的。并不是比如我有一个病，然后AI直接能生成一个药。”王小佛表示，而是能解决一部分药物研发成本高周期长的痛点。付博铭则表示类似计算美学Nolibox其他的“画宇宙”和“图宇宙”等AIGC工具能让高质量和低成本划等号，让创意市场从专业化走向全民化，并且让“创意工作者从一些重复繁琐的工作中解放出来，聚焦在创造性的工作上，并且更多的关注工作的商业化成果。” 来源：金色财经

金色财经2023-03-30

垒知集团：全资子公司垒知科技集团是华为云与阿里云的认证服务商

供贯穿建设行业规划、设计、施工、运维全生命周期的一站式数字化产品、咨询及服务。（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2023-03-30

周鸿祎谈“马斯克呼吁暂停GPT-5的研发”：不发展才是最大的不安全

生智力突变。　　3月29日消息，未来生命研究所（Future of Life Institute）公布了一封《暂停大型人工智能研究》的公开信，呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的人工智能（AI）系统至少6个月，呼吁共同开发和实施用于高级AI开发的共享安全协议，并接受独立外部监督，以避免可能导致极端风险的大规模技术变革。　　信中称，只有当确保强大的 AI 系统的效果是积极的，其风险是可控的才能继续开发。AI 实验室和独立专家应在暂停期间，共同制定和实施一套先进的 AI 设计和开发的共享安全协议，由独立的外部专家进行严格的审查和监督。　　辛顿、马库斯和马斯克均签署了这封公开信。

金融界2023-03-30

中泰证券：给予中控技术增持评级

合理的方案。中控技术具备提供流程工业全生命周期解决方案的能力，是中国流程型工业4.0的排头兵。中控技术是全球为数不多的能够提供流程工业全生命周期解决方案的企业之一，主营产品是“数字经济+”在工业场景落地的典型应用，近年来高端产品不断取得突破，技术实力跻身全球一流梯队。未来，行业竞争格局将进一步出清，中控技术市场占有率有望进一步提升。　　全流程降本工作效果显著，优秀的盈利能力为中控技术长远发展保驾护航。2022年中控技术业绩表现亮眼，延续了2016年以来的高增趋势；全流程降本工作初见成效，提振盈利能力。优秀的盈利能力反哺研发投入，高强度研发有利于保持公司的核心竞争力。　　三大因素驱动中控技术业绩成长：　　①2022年下游客户盈利表现较强，有力支撑2023年资本开支。石化/化工等流程工业企业的智能制造资本开支通常滞后于其业绩1-2年，2022年石化/化工等产品价格持续走强，相应企业的盈利水平向好。因此我们认为2023年全球流程企业在智能制造方面有望维持高强度资本开支，进而为中控技术提供业绩支撑。　　②海外市场发展前景可期，与沙特阿美合作值得期待。对标2021年横河电机海外收入占比67.69%，中控技术海外收入占比仅为4.07%，提升空间大。中控技术正处和沙特阿美合作的关键时期，沙特阿美作为全球第一大石油天然气公司，2022年净利润为1611亿美元，资本支出为376亿美元，与沙特阿美的合作会显著推动中控技术业绩成长。在“一带一路”国家战略下，我国与中东国家关系不断转暖，中控技术与沙特阿美的合作有望超预期推进，并以此为契机打开全球市场。　　③智能制造重塑工业4.0竞争格局，“数字经济+工业”发展前景广阔。人工智能时代数字经济重要程度凸显，国家工业安全背景下，核心工控产品有望迎来全面国产化。我国工业迈向高端化，未来工业自动化对标全球领先水平，潜在提升空间超70%；智能数字化赶超全球平均水平，国内工业软件规模全球占比有望由15%提升至25%以上。　　给予公司“增持”评级。　　中控技术是国内流程工业智能制造解决方案龙头，下游行业高资本开支保障2023年业绩，海外市场打开增长空间，“数字经济+工业”塑造长期发展逻辑。我们预计公司2022-2024年营业总收入分别为66.21、89.23、117.07亿元，归母净利润分别为7.96、10.88、14.36亿元，对应PE分别为65.12、47.68、36.11倍。首次覆盖，给予“增持”评级。　　风险提示：高端产品发展不及预期、海外市场拓展不及预期、产品毛利率下滑的风险、研报使用的信息存在更新不及时风险等。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，中信证券杨泽原研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达99.58%，其预测2022年度归属净利润为盈利7.95亿，根据现价换算的预测PE为64.89。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有21家机构给出评级，买入评级20家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为116.12。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，中控技术（688777）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力良好，营收成长性优秀。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3.5星，好价格指标1星，综合指标2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2023-03-30

高烧、斑点、心脏停跳！安省婴儿病发第二天死亡，父母哭晕提醒大家注意这种病！

h Muley）在两度心脏停跳后迎来了生命的终结。 “这是她去世时他们在医院为我们做的手。”埃里克·莫利(Eric Muley)指着现在挂在他安大略省汉密尔顿（Hamilton）家中墙上的小雕塑说。本月早些时候，两岁的内瓦突然死于链球菌感染。现在，她的父母正在努力整理女儿死后不得不面对的一切，他们希望自己的故事能提高人们对这种侵入性感染的认识。这对夫妇说，内瓦是一个爱冒险、勇敢、喜欢跳舞的孩子。 “她最喜欢的事情就是跳舞，”埃里克说。 “生病前几天，她一直在跳舞。我们有她在前厅跳舞的录像。” 在事情的最开始，内瓦发烧了。她的其他兄弟姐妹也几乎在同一时间感冒，所以她的父母并没有感到多惊讶。 “我们所有的孩子都生病了。但之后都在康复。所以我们就想，‘好吧，内瓦赫，下一个就是你了。’”埃里克解释道。病发第二天去世在症状出现后，她的母亲唐娜·约翰逊(Donna Johnson)在几小时内就将内瓦的体温降了下来。她把孩子放在床上，想着一切都会好转。但到了第二天早上，内瓦的症状恶化了。 “我们给她换了尿布，结果就发现她身上有斑点。第一个迹象就是她换尿布时身上的斑点。她说，‘我们必须去医院，’”埃里克补充说内瓦赫有些迷失方向（disoriented）。病重的女孩被紧急送往医院，一度心脏骤停。医生救活了她，但同样的情况又发生了第二次，这一次，她没能坚持住，离开了这个世界。一切都发生得很突然。 “我们试着抚摸她的头，握住她的手，试着和她说话——‘爸爸妈妈来了。没关系，亲爱的，’”唐娜说。 “当他们清理她的肺时，是在她的右肺，他们说这是A型链球菌性肺炎。” 链球菌病例增多事实上，A型链球菌病例正在全球范围内增加，特别是在儿童中，已经引起了世界各地几个卫生组织的警告。安大略省公共卫生部也指出，该省去年12月的确诊数字有所上升。 A组链球菌并不罕见，而当它进入身体通常没有细菌的部位时，它就会变得具有侵入性。 “如果我能再见她最后一面，告诉她我们都在医院。‘你不是一个人。’”埃里克说。 “我认为最难的是当他们开始拔掉她的插头那会儿，他们结束这些动作的时候，就像是，‘太晚了。’这可能是最艰难的时候。” 现在，内瓦的父母希望提高其他家庭对A类链球菌的认识，并敦促他们不要轻视任何症状。 “即使只是发烧，也要带上他们。确保你要求检查是不是A型链球菌。我知道医院现在把它当作感冒或流感来对待。”埃里克说。这家人不仅面临着一个永远补不上的空洞，他们还遇到了意料之外的葬礼相关费用。目前，他们发起了一个筹款活动来帮助解决一些问题。尽管他们很感激经济上的帮助，但他们知道再多的钱也不能让他们的女儿回来。 “即使是吃饭的时候，她明明也有自己的盘子，但她总是过来吃我盘子里的东西，这样我就会和她分享一点。”约翰逊说。现在他们说，每盘食物都会留下一点点，那是一种无法解释的空虚感。作者：阿靖

超级生活2023-03-30

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