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FSD完全版将试点上海?特斯拉中国:消息不实,券商:距离真正落地还有两道门槛
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,“消息不实。” 资料显示,特斯拉
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产品可分为3个类别,包括AP、EAP和FSD。其中,AP为最基础版本,EAP为增强辅助驾驶。前者免费,后者售价为6000美元。特斯拉最高级别
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产品就是FSD,在其官网上的名称释义为“完全
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能力”。主要功能包括导航辅助驾驶(NOA)、自动变道、自动泊车、智能召唤、交通信号识别、(基于导航路线的)城市道路自动转向等。 值得关注的是,日前,马斯克发布微博表示,特斯拉希望尽可能地帮助其他汽车企业。现在,我们正在向其他车辆开放使用特斯拉的超级充电网络。 同时,我们也很乐意将Autopilot(自动辅助驾驶)/FSD(完全
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能力)或其他特斯拉技术授权给有需要的公司。 近日,中信证券分析称,“FSD入华”是整体趋势,但距离真正落地还有两道门槛:一是数据采集资质,二是超算中心,即使特斯拉获取了数据采集资质,也大概率只能在中国本地进行模型训练,数据不得传回美国。这意味着想要达到与美国同等的训练效率,特斯拉需要在中国建立类似于Dojo的超算中心,同样需要一定的开发周期和成本 该机构表示,特斯拉FSD进入中国虽时间未定,但趋势愈发明确。FSD入华后,有望整体加速中国电动汽车的智能化进程,在强化消费者教育和认知、扩大市场的同时促进车企优胜劣汰。而若特斯拉“极致性价比硬件+高毛利FSD软件”的模式在国内得以规模化落地,可能类似于智能汽车的“ChatGPT时刻”,不论在增量需求还是商业模式层面,对于当下国内车企和供应链而言都意味着新的可能性。深耕高阶智驾功能并以此为差异化卖点的车企或有望受益,而自年初特斯拉发动汽车价格战后,行业进入一轮洗牌和出清周期,缺乏自研能力的中低端车企在FSD入华后或面临更大压力。
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金融界
2023-06-12
财报分析 | AI 赋能的下一代搜索:百度的新增长引擎
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0日,萝卜快跑首批获准在北京开展全无人
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测试,令百度在首都的公共道路上向公众提供无人车服务更近一步。 百度在
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领域强劲的品牌及市场领导力已延伸至智能驾驶领域。阿波罗是汽车制造商公认的品牌。公司已经搭建与许多国内外个汽车品牌的合作,采用百度阿波罗汽车解决方案为其乘用车赋能。根据IDC、Strategy Analytics和Canalys,小度于2022年前9个月在全球智能屏出货量及中国智能音箱出货量中排名第一。由百度自主研发的AI芯片是针对百度大脑和特定AI用途定制的,以改善性能与降低成本,而百度也相信相关计划将增强收入长期增长动力。 02 业绩概览 2022财年,百度核心业务营收为954亿元人民币,与2021年基本持平。其中,在线营销业务营收为695亿元人民币,同比下降5.95%。 非在线营销收入方面,2022年的整体营收为259亿元人民币,同比增长22%,主要由云计算和其它基于AI驱动的业务推动。 • 百度2022年Q4营收331亿,与2021年同期持平 • 从2021-2022年各季度数据来看,百度2022年第四季度营收为331亿元,基本与2021年同期持平,较第三季度的325.4亿元增长2%。 其中,2022年第四季度来自百度核心的收入为257亿元,来自爱奇艺的收入为76亿元。 • 百度2022年Q4成本与费用284.84亿,同比降8% • 百度2022年第四季成本与费用为284.84亿元,较上年同期的311亿元降8%。 其中,百度2022年第四季度成本为169亿元,较上年同期下降2%;销售、管理费用为59亿元,较上年同期下降9%;研发费用为57亿元。公司销售及管理费用、研发费用、财务费用占营业收入比重分别为16.6%、18.9%、-1.5%,研发费用率较2021年同期保持稳定,销售及管理费用率有所下降。 • 百度Q4运营利润46亿,运营利润率16% • 百度2022年第四季度运营利润为46亿元,其中,百度核心的运营利润为38亿元,运营利润率为16%;百度2022年第四季度Non-GAAP下运营利润为65亿元,Non-GAAP下百度核心的运营利润为55亿元,实现了同比增长。 百度2022年第四季度其他收益为18亿元,其中有一项长期收益,达16亿元。 • 百度Q4净利50亿,较上年同期大幅改善 • 同样从2021-2022年各季度数据来看,百度2022年第四季度归属于公司的净利润为50亿元,较上年同期大幅改善;百度2022年第四季度Non-GAAP下归属于公司的净利为54亿元。 百度2022年第四季Adjusted EBITDA为82亿,adjusted EBITDA率为25%;其中,百度核心Adjusted EBITDA为71亿,adjusted EBITDA率为28%。 截至2022年12月31日,百度持有现金、现金等价物、受限制现金、短期投资为1853亿元。 2.1 利润增加的主要原因是降本增效与精简运营 2022财年百度公司收入成本为639亿元,同比上一财年同期的643亿元,该项成本下降1%。销售、一般与行政成本2022财年为205亿元,同比下降17%,财报称该项下降是由于渠道支出、促销营销和人员相关费用的减少。 财报显示,得益于持续的降本增效、精简运营,2022年下半年,百度核心经营利润(非美国通用会计准则)同比增长14%;在国内公共卫生防控冲击宏观经济的第四季度,百度经营利润、经营利润率也均实现同比增长。 2.2 基本盘广告业务收入有所下滑,搜索市场份额依旧遥遥领先 财报中显示,搜索引擎广告的在线营销收入有波动,在四个季度中,分别占总营收的55.3%、57.7%、57.5%、56.2%;核心业务中移动生态依然贡献了大部分营收。2022年,百度核心营收为954亿元人民币。其中,在线广告营销收入为695亿元人民币,同比下降6%。 由于公共卫生防控反复影响了线下经济活动,广告主削减预算,百度来自广告的收入减少。财报中显示,活跃在线营销客户数由2021年的约53.5万名减至2022年的约52万名,而每名客户平均收入由2021年的约人民币13.8万元减至2022年的约人民币13.4万元。根据《2022年中国互联网广告数据报告》,2022年,中国互联网广告市场规模预计约为5088亿元,较2021年下降6.38%。 随着2022年12月公共卫生防控政策放开后,移动业务的增长让百度广告业务有了回春的迹象。李彦宏的内部信提及,2022年12 月,百度App月活用户数达到6.48亿,同比增长4%。财报数据显示,百度托管页(Managed Page)的收入占广告收入的48%,同比增长了约40%。 2022年,百度在搜索市场的份额依然遥遥领先,且APP月活跃用户指标保持了正增长。根据statcounter统计数据,百度去年仍以超过85%的超高份额位居中国移动搜索市场份额位居榜首。而截至年末,百度APP月活跃用户达到6.48亿,同比增长4%。 「百度在新发布的2023年一季度财报中披露,百度智能云首次实现了盈利」 百度智能云在2023年一季度实现了盈利(non-GAAP),收入同比增长8%至42亿元。与此同时,百度智能云持续为关键客户构建标准化、规模化的人工智能解决方案,推动了智能云利润的增长。 2.3 非在线营销收入整体营收增长迅速,主要由智能云、AI业务推动 2022年,百度核心营收中,非在线营销收入259亿元,同比增长22%,占该年度总营收的21%。代表着智能云及其他AI业务的非在线营销收入呈总体上升趋势,在四个季度中,分别占总营收的20.07%、20.6%、20%、23%。 同时财报显示,2022年百度核心研发费用达到214.16亿元,占百度核心收入的22.4%。其中Al业务是重中之重。 一方面,作为百度AI to B业务的承载者,百度智能云通过对行业特定痛点的理解,提供深入核心场景的标准化AI解决方案,实现了市场份额的领先。“云智一体” 战略体现出更强竞年力百度智能云已连续四年AI公有云市场第一,2022年上半年在Al公有云服务市场份额占比28.1%。 另一方面,百度
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业务稳步推进。
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开放平台Apollo正式推出全新升级版本8.0;
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出行服务平台萝卜快跑订单量同比大增162%,截至2023年1月底,萝卜快跑累计订单量超过200万单,稳居全球最大的
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出行服务提供商。 2.4 百度在卸下包袱,而文心一言则是国内最有可能复刻ChaGPT的产品之一 2022年百度核心研发费用达214.16亿元,占比百度核心收入比例的22.4%,已官宣加入百度文心一言生态圈的企业达400+家,AI已成为百度大厦中愈发重要的一块基石,真金白银的持续投入,也正在转化为产业化成果。 文心在大模型已进入ERNIE 3.0系列、跨模态系列等底座模型日渐成熟,模型层基础扎实。2022年11月底,飞桨平台上己凝聚535万开发者、创建67万个Al模型,服务20万家企事业单位,在AI内容生态上都为文心一言提供了多元的使用场景。 对于百度来说,文心一言发布后,能够直接应用于自身产品的使用中,提升产品力。百度的搜索业务、智能驾驶业务都将受到加持,百度智能云也接入文心一言,提升B端服务能力。除此之外智能语音、数字人等都将通过文心言获得新的可能。 03 AIGC角度市场分析 3.1 大模型成为AI领域基础设施 自2022年Stable Diffusion模型的进步推动AIGC的快速发展后,年底,ChatGPT以“破圈者”的姿态,快速“吸粉”亿万,在全球范围内掀起了一股AI浪潮,也促使了众多海外巨头竞相发布属于自己的大模型。 而在国内,百度、阿里、华为、腾讯等公司也已在浪潮赶来之前就有所布局: 2019年,阿里开始布局大模型研发,去年9月发布“通义”大模型系列的众多大模型;华为在2021年基于昇腾AI与鹏城实验室联合发布了鹏程盘古大模型,是首个全开源2000亿参数中文预训练语言模型,在知识问答、知识检索、知识推理、阅读理解等文本生成领域表现突出;而腾讯的思路也与阿里相似,发布了混元AI大模型;第二梯队的京东、网易、360、字节跳动等企业,也纷纷官宣了自己在AI大模型方面的布局。此外,北京智源人工智能研究院推出1.75万亿参数的悟道2.0,可以同时处理中英文和图片数据。浪潮信息和中科院也分别推出了相应的大模型等。 其中,百度是国内最早推出大模型的大厂。 2023年3月,基于该高性能集群,百度推出大语言模型文心一言,并不断迭代出新的能力。随着文心一言的发布,成为了中国第一个类ChatGPT产品后,各家的大模型也纷纷亮相,一时间,国内仿佛陷入了“大模型之战”中。 目前,国内各大企业AI大模型系列主要的NLP语言大模型、CV大模型、多模态大模型已陆续推出并实现部分应用落地。百度文心大模型、华为盘古大模型、商汤大模型、阿里大模型都已陆续亮相。 • 百度与阿里对比 • 百度文心大模型:包含NLP大模型、CV大模型、跨模态大模型、生物计算大模型、行业大模型等。与Bing类似,文心一言有望优化C端用户搜索、创作体验;ToB方面,百度已开放大模型API接口,在文案、AI作画、开放域对话方面赋能企业。对于具体行业,百度推出文心行业大模型,以“行业知识增强”为核心特色。 阿里巴巴通义大模型:由通义-M6模型融合语言模型和视觉模型组成,率先应用在硬件终端天猫精灵和软件通义千问。通义大模型包括统一底座“M6-OFA”,三大通用模型“通义-M6”“通义-AliceMind”“通义-视觉大模型”,以及行业层面的不同垂直领域专业模型。在应用上,天猫精灵基于通义大模型推出拟声助手“鸟鸟分鸟”;对话式通义千问已经开始内测。 作为国内大模型训练规模最大的两家巨头,百度的文心大模型与阿里的通义千问形成对标,基于当前的发展也积累出了一些对比: C端功能势均力敌,B端服务能力阿里更具优势 首先,在面对用户提出的问题时,通义千问与文心一言在绝大多数情况都可以给出较为正确的回答,在面对C端用户的提问时,两个产品显示出了不相上下的实力。而在C端的势均力敌之下,阿里却祭出了同类竞品难以比拟的B端服务能力。 通义千问在C端用户之外,专门针对企业用户发出了邀请共测,企业可基于通义千问打造专属大模型,在企业专属的大模型空间中,既可以调动通义千问的全部能力,也可以结合企业自己的行业知识和应用场景,训练自己的企业大模型。 具体而言,除了通用场景之外,企业由于业务特性的不同,对于大模型服务有特殊需求和要求,通义大模型如果变成企业专属的大模型,可以支撑企业各式各样的应用与服务。 阿里云希望通过产品化的方式,满足企业专属大模型从生成到部署全生命周期的需求。 百度文心一言的核心优势是对中文的理解 对比来看,百度的优势体现在文心大模型在国内市场格局中较为领先。根据IDC发布《2022中国大模型发展白皮书》,百度文心大模型在市场格局中在产品能力、生态能力、应用能力等方面在国内较为领先。 文心一言核心优势是对中文的理解。百度作为中国语境的搜索龙头,拥有有更多的中文语料数据参与训练。比如,文心一言可以针对“洛阳纸贵”这种容易产生歧义的成语,给出较为贴切的解释。可以用成语写出藏头诗,用四川话读出文 章。 总的来说,两个模型在自然语言处理领域都有其独特的优势和不足,难以直接进行比较。但是,可以肯定的是,它们的出现和发展表明了中国在自然语言处理领域的实力和创新能力。 3.2 大模型背后的算力之争 人工智能的基础层是数据和算力,数据由服务器和光模块存储和运输;算力由CPU、GPU、FPGA、ASIC等芯片支撑。 根据前瞻产业研究院的数据,未来几年内,中国人工智能芯片市场规模将保持年均40%至50%的增长速度,到2024年,市场规模将达到785亿元。 数字经济时代,算力无处不在。以芯片、服务器、云计算提供商为主的市场主体,共同构成算力产业的大图景。 中国算力产业正在进入新一轮发展周期,有两个变量将影响中国企业的全球竞争力。第一个变量是2022年全面启动的“东数西算”政策,目的是让算力像水电一样便宜简单易用,同时希望中国企业在国际产业链占据主动权。第二个变量是AI让智能算力需求爆发,智能计算正在重塑云、软件、芯片产业,还在影响其他产业的智能化转型。 中国拥有算力资源的两大主力军分别是国资背景的三大电信运营商(中国移动、中国电信、中国联通)、民营背景的几大科技公司(阿里、腾讯、华为、百度),两大主力军背后,是一条包括设备服务商、芯片供应商、芯片制造商的庞大算力产业链。如果力量分散且失衡,中国算力产业会在关键时刻被拉开差距。 ◎ AI模型数据规模增长,AI算力需求井喷 当前算力距离AI应用存巨大鸿沟。根据Open AI数据,模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度,存在万倍差距。英特尔表示,目前的计算、存储和网络基础设施远不足以实现元宇宙愿景,而要想实现真正的元宇宙,目前的计算能力需量要再提高1000倍。 ◎ AI芯片作为算力的核心,规模保持高速增长 AI芯片为算力的核心,专门用于处理AI应用中大量计算任务的模块。根据艾瑞咨询,2022年中国人工智能芯片市场规模达到396亿元,预计2027年市场规模将达到2164亿元,CAGR为40.5%。国内AI智算中心等数字化基础设施不断完善,AI模型复杂度和参数量的快速提升,对计算能力要求不断提高,高性能人工智能芯片市场将保持高速增长。 3.3 AI应用场景日渐丰富,产业链成长空间广阔 大模型借助“预训练+精调”等模式,用相比较大模型更少量的数据即可对下游应用赋能。预训练大模型基于海量数据的完成了“通识”教育。在具体应用场景下,借助“预训练+精调”等模式,应用模型用相比较大模型更少量的数据即可进行相应微调,高水平完成细分应用的任务。 企业由此借助AIGC技术提高生产效率,降低生产成本,利好下游垂类应用企业,目前AI应用领域:家居、金融、医疗、安防、交通、零售等; 伴随着ChatGPT的出现,带来的文本生成、代码生成、图像生成等能力将有效赋能至下游,减少人工成本,提高办公效率,有效助力企业降本增效;目前国内大厂加快多模态大模型的研发落地,并与众多企业合作,下游应用场景将不断拓展,未来人工智能具备广阔的市场空间。 04 未来发展展望 • 优异成绩令市场瞩目,各大机构纷纷上调了业绩预测 • 高盛、大摩、摩根大通、美银、瑞银、法巴银行等大型国际机构都给出了“买入”评级。各大机构观点表示,百度广告业务将随着经济复苏而回暖改善,2023年下半年或实现增速转正;智能云业务将继续领跑行业、保持高于行业的增速;智能驾驶则将成为长期业绩的积极推动因素,推动股价向上。 在本次财报中,百度董事会还授权了一份总值50亿美元的股票回购计划,有效期持续至2025年12月31日。2023年至今,百度股价已飙升近40%。 • 文心一言的发布至关重要,与百度智能云、搜索服务的结合将会给国内AIGC带来新的可能 • 目前,百度的主营业务仍是搜索,但AI正在为百度的营收提供有力支撑。 随着未来“文心一言”与现有业务实现有机结合,百度将迎来巨大红利期。生成式AI产品不仅能在短时间内带来DAU和用户使用时长的爆发,长期来看还将促进搜索的代际变革,丰富内容生态和供给,优化搜索体验,创造下一代流量入口。 云业务的发展趋势将是更加智能化,仅非带宽和算力的简单提升。文心大模型或颠覆云服务市场的现状,而生成式AI技术将为百度智能云业务打开新的成长和想象空间。另外,大模型技术未来与
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的结合还将进一步提升
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的安全性和可靠性,搭载到Apollo智驾平台则可以优化新一代人车语音交互体验。 百度非常重视生成式AI的机会,认为通过整合文心一言、百度App,特别是百度搜索,将增强用户体验。文心一言提供的新功能将有助于吸引新用户并提高用户参与度,同时也会提高广告商对百度的兴趣,推动长期收入增长。 • 百度在全球AI领域的布局具备前瞻性,新的增长值得期待 • 百度在全球大厂中率先发布对标ChatGPT的大模型产品文心一言,具备在全球AI领域布局的前瞻性。并且,文心一言内测一个多月,就完成了4次大的技术升级,大模型推理性能提升近10倍。 百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在5月4日百度内部活动中表示,百度之所以能够在Google、Meta、Amazon等大厂之前率先发布生成式大模型产品,是因为百度在芯片、框架、模型、应用等四个层面做到全栈布局、层层领先。 李彦宏:未来文心一言将通过百度智能云对外提供服务,这将是百度“云智一体”战略的里程碑,也意味着云市场游戏规则的根本性改变。云服务从数宇时代跃迁至智能时代,之前选择云厂商更多看算力、存储等基础云服务,未来,更多会看框架好不好、模型好不好,以及模型、框架、芯片、应用之间的协同。 目前,已经有包括互联网、媒体、金融、保险、汽车、企业软件等行业的400多家头部企业宣布加入百度“文心一言”生态。随着文心一言等通用AI产品的技术迭代和成本降低,未来百度智能云将突破更多核心场景。 本条资讯来源界面有连云,内容与数据仅供参考,不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
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有连云
2023-06-12
英伟达,凭什么?
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堂,干脆就把Tegra彻底改造为车机和
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芯片,属于一次还算体面的战略转移。 当然,英伟达从未放弃过对移动市场这块大蛋糕的渴望,要不然就不会在2020 年 9 月去宣布收购Arm了,今年,英伟达还和联发科达成合作,在联发科的旗舰 SoC 上整合英伟达的 GPU,想要再一次证明在移动市场中证明自己的实力。 AI、汽车和移动,或许就是往后十年英伟达故事的新篇章了。 衣绣夜行 放眼硅谷几十家大型半导体公司,作为英伟达CEO的黄仁勋,也是其中最高调最亲民的一位了。 他几乎没有缺席过英伟达的产品发布会,总是身着一身黑色皮衣,时常有惊人言论发布,而敢说敢做是他一贯以来的风格,和同事打赌英伟达股价超100美元,就去纹一个英伟达的Logo在身上,他还表示纹身时因为太疼,“叫的像个小孩一样”。 去年年底英伟达市值节节攀升之际,黄仁勋却现身中国台湾,穿着熟悉的黑色皮衣,入镜了两位年轻歌手的街头直播间,一脸好奇的他还点播了一首 Lady Gaga 的歌曲。 他在给台大毕业生的演讲中,总结了三个错误所带来的经验教训,分别是创业初期的面对错误,勇于求助,坚持CUDA的为了实现愿景必然要忍受痛苦,以及放弃移动市场的有策略的撤退,决定什么不去做。 这三句谏言可谓贯穿了英伟达30年历史的始终,因而在今天谈论英伟达的成功,就注定绕不开此前的种种失败挫折,与其他半导体公司不同的是,英伟达像是把这部分错误当成了男子汉身上的伤疤,从不羞于提起,黄仁勋也说,自己经历了好几次非常大的失败,那些历程充满羞辱和尴尬,但正是这些失败,定义了今天的英伟达。 没有NV1和NV2的失败,或许英伟达就不会懂得遵循更先进标准的重要性;没有Xbox、英特尔和ATI的围剿,或许英伟达今天还梗着脖子与全世界为敌,没有CUDA和移动市场的战略决策,或许英伟达就无法在
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与AI领域有所建树…… 错误是支撑英伟达的骨,而其中的魂呢,自然就是CEO黄仁勋了,他之于英伟达,就像是诺伊斯之于英特尔,桑德斯之于AMD,从诞生至今,他早已在这家公司身上打上了深深的个人烙印。 黄仁勋对毕业生最后的寄语是,跑起来掠食,或是努力奔跑免得成为掠食者的食物,一句话揭露了半导体行业残酷竞争的本质,如果不能成为掠食者,那么就会变成食物,在30多家图形芯片企业中胜出的他,对此深有体会。 而英伟达能最终站上食物链的顶端,除了前面所说,针对错误的快速调整外,还有就是这句话包含的意义了,从未停止奔跑,就像电影《阿甘正传》不断奔跑的阿甘一样,停下脚步就会被后来人超越,只有前行才能不断抓住新的机会。 让大家颇感意外的是,英伟达飙升至万亿市值的前夕,黄仁勋却跑到了台北夜市,拎着一袋麻花到处闲逛,此时的他或许会想到项羽的那句感叹:富贵不归故乡,如衣绣夜行,谁知之者。
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金融界
2023-06-12
L3
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标准或月底出台 产业链将受益
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车展阿维塔科技发布会上表示,中国L3级
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标准预计在6月底出炉。 按照国际通用标准,
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汽车可以被分为5个等级。一直以来,处于过渡阶段的L3级
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系统,被认为是自驾能力的“分水岭”,它标志着驾驶权正式从人移交到
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系统。机构报告认为,未来三年或为各城市布局智能驾驶的竞争窗口期,智能驾驶汽车市场被进一步激活,不同城市的智能汽车产业集群发展政策仍将快速发布与落地,车内有人到无人的演进,以及
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常态化收费运营和多场景落地,将是接下来几年各个城市在
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领域的着力重点,未来中国L3
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标准出台后,
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产业链企业或将再次受益。 沿着
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产业链,天风证券认为L3
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渗透率提升将从四个方面带来机会:1)域控制器:我们预计未来10年
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域控制器出货量将快速增长;2)数据服务:感知数据量级提升释放数据服务需求,例如数据合规、数据标注、仿真及测试;3)激光雷达:L3+
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的核心传感器,预计未来出货量快速增长;4)车路协同:作为单车智能的补充,加速高级
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商业化落地;5)后市场:前装ADAS渗透率提升带动后市场对ADAS标定需求。 重点公司—— 域控制器:德赛西威、中科创达、东软集团、经纬恒润、均胜电子 数据服务:四维图新、海天瑞声、光庭信息 激光雷达:炬光科技、长光华芯、万集科技、禾赛科技(未上市)、速腾聚创(未上市) 车路协同:千方科技、金溢科技、深城交 后市场:道通科技
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金融界
2023-06-12
被神话的GPT 造不出你的梦中神车
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型,还有车企抢着发布了带有GPT字眼的
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系统。 有从业者对深途说,智能座舱和
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,或将是大模型最先应用的场景。这其中,尤以
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最让人期待。
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是一个难度极高的赛道。除了谷歌、百度等科技巨头,一大批天才创业者投身其中,烧掉数十亿美金,至今也没达到让人满意的效果。 AI大模型杀入
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,这次会不一样吗? GPT跟汽车,有几毛钱关系? GPT跟汽车,表面看无直接关联,实则渊源很深。故事得从六年前说起。 2017年6月,特斯拉的老板马斯克,从OpenAI挖走了一个斯洛伐克籍的研究员。这个人叫Andrej Karpathy,他后来成为特斯拉的AI总监。 当时马斯克对人工智能表现出极大兴趣,他也是OpenAI的捐资创办人之一。把Andrej Karpathy招致麾下不久,马斯克离开OpenAI董事会,他认为特斯拉和OpenAI都在研究AI,未来可能发生利益冲突。 后来,Andrej Karpathy在特斯拉重写了
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算法,开发出BEV纯视觉感知技术,让特斯拉
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进入新阶段。而他的前东家OpenAI,则将全部筹码押注在通用人工智能,最终研发出GPT。 从产品角度看,OpenAI的GPT和特斯拉的BEV,是完全不同的物种。但从技术底层来看,它们都依托人工智能技术,尤其是对谷歌Transformer模型进行了应用。 Transformer是一种深度学习的神经网络架构,由谷歌的8位AI科学家在2017年提出。这是人工智能行业极其重要的一项发明,今天大火的ChatGPT中的“T”,就是指Transformer大模型。 与传统神经网络RNN和CNN不同,Transformer通过自我注意力机制,去挖掘序列中不同元素的联系及相关性,具有很好的时序数据处理能力。这让它在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务上,展现出突出的性能。 因此Transformer一开始被人们用在NLP(高级自然语言处理)领域,用于理解人类的文本和语言。 在Transformer模型上进行预训练,经过不断的微调、迭代,OpenAI相继推出了GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4等语言训练大模型。ChatGPT是OpenAI对GPT-3模型微调后开发出来的对话机器人。由于它能以对话的方式进行交互,普通人很好上手,且比过去的聊天机器人显得更“聪明”,因此大放异彩。 从根本上,ChatGPT的GPT模型、谷歌的LaMDA大模型,以及百度的文心大模型,同宗同源。 将Transformer模型用于自然语言,诞生了ChatGPT这样的聊天应用;将它用在计算机视觉,同样取得了惊人的效果,这方面的先行者是特斯拉。 Andrej Karpathy在担任特斯拉AI总监期间,负责领导
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的计算机视觉团队,通过结合Transformer模型,特斯拉成功开发出BEV技术。 BEV全称是Bird's Eye View,即鸟瞰图。它可以将摄像头拍摄的2D图像拼接转化为3D图像,统一转换到俯视角度下进行处理,形成“上帝视角”。这么做的原因是:开车是在三维空间中进行的,人看到的是立体的世界,而不是2D的图像。 这项全新的感知方案,在2021年8月的特斯拉AI DAY上由Andrej Karpathy对外展示。为此特斯拉不惜重写了
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算法,对训练深度神经网络的基础设施进行了重构。 这是大模型技术首次被应用到
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行业。 今天回过头来看,虽然GPT目前主要应用在自然语言处理领域,我们并不能让GPT去驾驶一辆汽车,但它背后的AI大模型技术,尤其是Transformer架构,实际上早就已经在
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领域应用了。 从自然语言处理到计算机视觉,两个领域基于Transformer架构在建模结构上实现了统一,使联合建模更加容易。 而随着对AI的理解加深,汽车公司越来越像人工智能公司。除了特斯拉,理想汽车在今年初公布公司愿景,声称要在2030年成为一家人工智能企业。它将在今年推出的城市NOA导航辅助驾驶系统,技术支撑就是BEV感知和Transformer模型。 让AI跟人对话,与让AI驾驶一辆汽车,似乎本质上并无区别,只是二者落地场景不同。在将底层技术应用到具体产品这件事上,人类永远充满想象力。 GPT教会
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的那些事 今年以来,GPT展现出来的强大能力,让外界大受震撼。通用人工智能不再是空中楼阁。
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行业的人开始思考,或许生成式AI在语言模型上的应用思路,可以迁移到
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上。 本质上,语言模型是对人类的语言建立的数学模型。计算机还是不懂自然语言,但它通过数学建模,把语言问题变成了数学问题。通过给定的文本的历史,预测下一个词出现的概率,间接地理解了自然语言。 换到驾驶场景,如果给定当前的交通环境,给定一个导航地图,以及一个驾驶员驾驶行为的历史,那么,大模型是不是可以预测下一个驾驶动作? 地平线创始人余凯在今年4月举办的电动汽车百人会论坛上说,ChatGPT给他很大启发,“我们要继续用大数据、更大的数据、更大的模型,并且无监督地去学习人类驾驶的尝试,就像你从大量的、无监督的、没有标注的自然文本里去学习一样”。他认为,每个驾驶员驾驶控制的序列,就像我们的自然语言文本一样。下一步,他想构建一个回归
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的大语言模型。 理论上,这个思路是可行的。人工智能已经具备学习能力。根据自适应的语言模型,机器会根据用户的反馈不断迭代优化,学习用户的习惯,然后改进模型。现在的ChatGPT就运用了这项技术。那么,让机器学习司机的驾驶习惯,就不是一件很难的事情。 特斯拉的影子模式,就是把真人司机的驾驶数据,投喂给机器学习。通过比对人类驾驶员行为,来达到训练算法的目的。 GPT掀起新一轮AI热潮后,对行业造成的一个认知冲击是,通过把模型的参数规模不断变大,数据量指数型增加,也就是所谓的大模型,在达到某个临界点后,模型会突然变得很聪明。 过去,模型在训练阶段需要的数据,是经过人工标注的。以
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为例,数据标注员通过大量的图片标注,告诉机器什么是猫,什么是狗,猫和狗各有多少种类。标注员就像是机器的老师,一遍一遍教会它认识这个世界。 问题是,老师没教过的东西,机器还是不会。典型的是特斯拉曾多次发生
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事故,车辆撞上侧翻的大卡车,因为机器识别不了。 和高资本创始合伙人何宇华对深途举过这样一个例子:广州的夏季雨天频繁,在一些灯光比较昏暗的场景下,空中会有大量的飞虫。当汽车驶过时,灯光打过去,可能会有数以千计的飞虫撞向车头。在这种情况下,汽车的
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感知系统,可能会误认为是一堵墙。
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系统不能穷尽所有的corner case(极端场景),是其发展路上的一大难关。 ChatGPT抓取的是全网未标记的数据。在自监督学习中,数据本身被用作监督信号,而不是依赖于人工标记的标签。有一天人们发现,大模型在消化这些数据的过程中,突然具备了举一反三的能力。 那么,如果
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大模型也能无监督地学习人类驾驶行为,不需要“老师”手把手地教,是不是意味着,系统摇身一变,成了“老司机”? GPT“开车”,还不靠谱 梦想很美好,实现梦想的路总是很骨感。 类似ChatGPT的AI大模型要在
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领域发挥威力,目前来看至少有如下几个问题需要解决。 首先是数据来源。 ChatGPT的数据来源非常丰富,包括维基百科、书籍、新闻文章、科学期刊等等,相当于全网公开数据都是它的养料。
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不同。驾驶员的驾驶数据、车辆行驶数据不公开,很多还涉及隐私。汽车厂商、
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公司各自为政,数据封闭不流通,这让获取数据变得困难。没有数据,
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就是无源之水。 联想创投总裁贺志强对深途说,
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的核心是要有数据,数据对训练模型非常重要。比亚迪这样的主机厂有数据,但算法还需要打磨,“蔚小理”等造车新势力擅长算法,但车的销量还不够。既有数据也有算法的公司,才能充分用好大模型。 其次是系统的计算部署方式有限制。 余凯认为,OpenAI、ChatGPT是在云端的计算,在云端有充分的能量供给、电源供给,同时有非常好的系统,可是如果在车上依赖的是电池,依赖的是车端的散热,那么这个挑战是很大的,意味着
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不能用那么大的模型、那么大的计算。 大模型对算力的消耗,导致云计算厂商成为这波AI热潮中第一批吃到红利的玩家。大厂开卷云计算,也是为大模型开路。但是在车端,这会是一个矛盾。 更大的问题是,大模型的可靠性尚未验证。 使用过ChatGPT的人知道,ChatGPT有时候会胡说八道,时对时错。这在业内被称为幻觉(hallucination)倾向,即产生完全没有出处的非真实内容。大模型会编造内容,而不在意内容的真实性和准确性。 聊天可以胡说八道,
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不可以。任何一次错误的输出,导致的结果都可能是致命的。 “ChatGPT取得巨大进展,但
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迟迟没有到来,因为
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特别是无人驾驶,可能容错率就是零,那是人命关天的事情。”余凯说。 曾在硅谷某AI创业公司担任COO的龙志勇认为,不可控、不可预测和不可靠,是大模型商业化最大的威胁。典型表现是大模型有幻觉倾向。 现在,要让
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系统学会选择和辨别,并稳定地输出最优解,还不太现实。 一家人工智能公司的内部人士对深途说:“视觉感知在算法层面的确有不少突破。但车这种场景,要求太高了,我个人不觉得短期能有大的突破。可以关注一下特斯拉的动向。” 然而最近科技圈有一股风气,大大小小的公司,都要蹭一把GPT的热点。有一些汽车厂商,宣布即将应用类似GPT的技术,一堆炫酷的概念让人傻傻分不清楚。 比如某传统车企旗下的
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公司,就发布了一个
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生成式大模型,要用这个模型来训练
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,号称“行业首例”。 一位长期关注智能汽车赛道的投资人,询问一位行业大佬怎么看该模型,对方就回了四个字:“TM扯淡。” “完全就是一个PR行为。”这位投资人对深途评价。
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,会被推倒重来吗? 在特斯拉的带动下,再叠加今年兴起的AI浪潮,
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行业逐渐向大模型、大算力、大数据方向不断靠近。 大模型对
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的影响,目前还不够剧烈,但嗅觉敏锐的人已经呈现出一种矛盾心态。 就像当年特斯拉利用Transformer将多摄像机数据从图像空间转化为BEV空间,为此不惜将原有架构推翻,重写算法。现在大模型的应用,也可能意味着原有
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算法,会被推倒重来。 贺志强认为,大模型会对
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有巨大影响。以前
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用到很多小模型,现在变成大模型,可能需要重新来一遍。
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行业会重新洗牌。 一家AI芯片公司的
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总监赵东翔对深途说,整体端到端更改,等于重新做。 洗牌对新入局者是机会,对领先者是威胁。弯道超车的故事,往往发生在技术急速变革时期。在技术一日千里的时代,在旧路线投入越多,沉没成本可能越大,转身越困难。对于整车厂或
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公司而言,要拥抱一项新技术,不仅要考虑效果,还要考虑成本。 赵东翔表示,就当前阶段而言,
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变换技术路线没意义,“现在行业技术能力也不差,大家花那么多钱做了那么久,没有大幅度提高的话没有换的动力。” 在去年底的AI DAY上,特斯拉将BEV升级到占用网络(occupancy network),泛化能力得到进一步提升。通过占用网络,特斯拉的
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感知系统可以不需要知道看到的物体是什么,就可以判断是否需要躲避,由此解决了更多长尾问题。 不论何种技术路线,现在都处于快速变化迭代中。过去的小模型可能会被大模型替代,今天的大模型也可能在未来被某种新物种替代。 但不管怎样,蹭热点、制造噱头的做法,是无益于技术进步的。“蹭热度是陋习,踏踏实实做产品才有用。”赵东翔说。
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真正的“王炸”,还远没有到来。我们需要做的,是对每一轮技术变革保持敬畏之心。被神话的GPT,造不出你的梦中神车,但至少,变化已经发生了。 来源:金色财经
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金色财经
2023-06-10
马斯克:很乐意将Autopilot/FSD或其他特斯拉技术授权给有需要公司
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ilot(自动辅助驾驶)/FSD(完全
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能力)或其他特斯拉技术授权给有需要的公司。
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金融界
2023-06-10
奔驰击败特斯拉,率先获美国加州
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技术批准
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梅赛德斯-奔驰成为首个获美国加州颁发
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车辆部署许可证的车企,该许可允许奔驰在指定高速公路上运行其
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功能。 加州是特斯拉最大的市场之一,占其去年全球交付量的16%。 该批准授予奔驰L3级“DRIVE PILOT”系统,该系统允许驾驶员合法地将视线从方向盘上移开,但必须能够在需要时恢复控制。 加州机动车管理局表示,DRIVE PILOT系统只能在白天以不超过每小时40英里的速度在高速公路上运行。 梅赛德斯-奔驰在一份声明中表示,它将在美国市场推出
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系统,作为其2024年款S级和EQS轿车的选装件。 目前在公共道路上使用的其它系统,如特斯拉的Autopilot或通用汽车的Super Cruise,属于国际汽车工程师学会(SAE)L2级,可以处理一些驾驶任务,但需要驾驶员时刻保持注意力。 特斯拉将其L2级驾驶辅助系统称为“全
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”,并表示驾驶员必须不断监督该功能并根据需要进行干预以保持安全操作。
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金融界
2023-06-09
大族数控:6月1日召开分析师会议,中信证券策略会参与
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5G 应用场景延伸、I 内容生成、汽车
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等推动下,PCB 的需求量特别是高端 PCB 市场将恢复上涨态势,对高技术附加值专用加工设备需求提升,特别是国内市场,将带来更大的国产化替代市场空间。 问:公司战略规划 答:公司自成立以来始终专注于 PCB 专用设备行业,不断拓展PCB 制造过程中技术难度大、附加值高的关键工序,持续为客户提供一站式解决方案;同时围绕专用加工设备的辅助工具、辅助材料及加工对象,重新打造价值链条,致力于“成为世界范围内最受尊敬和信赖的 PCB(装备)服务商”。 从深度上,公司从专注于设备本身效率及稳定性、自动化及智能化等方面的提升,嬗变至工艺解决方案的创新,针对现有设备业务,增加相应设备耗材、材料等,并结合设备、工艺参数、加工工具及原辅料等为客户提供最优的工序解决方案,同时通过单机自动化及工序自动化、工序一体化、上下游协同化的技术发展思路,不断更新全流程智能化生产模式,为下游 PCB 产业客户提供工序的一体化解决方案;从广度上,公司将充分挖掘现有产品上下游工序的价值,持续丰富产品矩阵,致力于为客户提供多制程前后品质一致的综合性解决方案。 问:多层板市场业务发展情况 答:公司在多层板市场具有较强市场地位,关键产品几乎可实现100%国产化替代;为进一步提升国内 PCB 企业的数字化水平,降低综合运营成本,公司持续加大产品创新力度,如迭代的自动化、智能化钻孔机方案,实现了钻房综合稼动率的显著提升,助力客户降本增效。另外公司将进一步拓展该市场的产品线,不断挖掘新的市场增长点,为客户提供内涵更为丰富的一站式解决方案,确保公司粮仓市场有稳固的业绩增长。 在高多层板方面,主要受通信设备、服务器、I 加速器等高速应用推动,高速产品的信号完整性则对加工设备的精度有更高要求,驱动 CCD 六轴独立机械钻孔机、高层间对位精度激光直接成像机、大台面通用测试机及四线测试机等设备需求的增长。 问:在 HDI市场的进展情况 答:5G 智能手机、汽车
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等终端不断提升 HDI 技术的难度,如叠层数增加、盲孔孔径减小及密度增加、高频高速材料的应用等,驱动 CO2 激光钻孔机、UV+CO2 复合激光钻孔机、高解析度激光直接成像机、高精测试机等设备需求的成长,且公司将 HDI市场细分为不同终端应用,针对不同需求提供适当的解决方案,加上国内电子终端品牌的供应链国产化替代需求提升,促进公司在该市场的增长。 问:在 IC封装基板领域的进展情况 答:在应用于计算机、通讯类设备的 CPU、GPU、SoC、存储及射频类芯片等领域的 IC 封装基板市场,公司多类产品取得突破,部分产品进入高阶 FC-BG 封装基板加工领域。新研发的高转速机械钻孔机、高精测试机产品获得国内多家龙头客户的认证并形成正式销售,而运用新型激光技术,开发用于高阶封装基板超高叠层、内埋高精度元器件等高阶封装基板工艺的方案,获得国际芯片厂商的技术认证;另外 CO2激光钻孔设备在阻焊工序的开拓性应用,获得国内数家龙头企业的复购订单;最新研发的±2.5μm 综合对位精度的高精专用测试设备,可对标全球封装基板测试设备龙头企业 Nidec-Read 的主流机型,相关产品有望实现高水平的国产化替代。 大族数控(301200)主营业务:PCB专用设备的研发、生产和销售。 大族数控2023一季报显示,公司主营收入3.01亿元,同比下降67.43%;归母净利润5235.24万元,同比下降71.36%;扣非净利润4650.72万元,同比下降74.24%;负债率17.65%,投资收益-140.84万元,财务费用-860.28万元,毛利率36.42%。 该股最近90天内共有1家机构给出评级,买入评级1家;过去90天内机构目标均价为48.0。 以下是详细的盈利预测信息: 融资融券数据显示该股近3个月融资净流出1050.64万,融资余额减少;融券净流出40.07万,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,大族数控(301200)行业内竞争力的护城河一般,盈利能力良好,营收成长性良好。财务相对健康,须关注的财务指标包括:应收账款/利润率。该股好公司指标3.5星,好价格指标3星,综合指标3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,由算法生成,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。
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证券之星
2023-06-09
胜宏科技:公司深耕核心客户核心产品,不断优化和升级PCB产品的核心技术
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。公司产品应用于AI服务器、GPU卡、
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、新能源、新型智能终端产品等下游。谢谢关注。 投资者:董秘您好:对于PCB这一块;公司在这个行业实力如何;市场占比高吗?有哪些是公司的主要对手包括国际 胜宏科技董秘:尊敬的投资者,您好!公司历经十余载深耕与发展,具备丰富的行业经验和深厚的技术积累,系中国印制电路行业协会(CPCA)的副理事长单位,系行业标准的制定单位之一;公司连续多年入围全球著名PCB市场调研机构N.T.InformationLtd发布的全球印制电路板制造百强企业排名榜,是国家高新技术企业、广东省创新型企业,拥有省、市、区三级工程技术研发中心,省、市级企业技术中心,科研实力雄厚。谢谢关注。 投资者:公司是否有算力PCB料号正在通过验证,目前进展如何,预期什么节奏 胜宏科技董秘:尊敬的投资者,您好!公司深耕核心客户核心产品,不断优化和升级PCB产品的核心技术,持续稳步推进产品在客户端的认证工作。谢谢关注。 投资者:尊敬的董秘你好,请问一下,现在公司供的AI服务器单台PCB价值量总计是多少人民币啊? 胜宏科技董秘:尊敬的投资者,您好!相关商业信息不便透露,感谢理解! 投资者:尊敬的董秘,AMD宣布将于6月13日举办活动,展示下一代数据中心和AI技术,请问贵公司与AMD在什么方面有合作? 胜宏科技董秘:尊敬的投资者,您好!公司专业从事高密度印制线路板的研发、生产和销售,主要产品有高端多层板、HDI 板等。产品最终广泛应用于亚马逊、微软、思科、Facebook、谷歌、三星、英特尔、英伟达、AMD等国内外众多知名品牌。公司产品应用于AI服务器、GPU卡、
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、新能源、新型智能终端产品等下游。谢谢关注。 胜宏科技2023一季报显示,公司主营收入17.58亿元,同比下降13.35%;归母净利润1.25亿元,同比下降38.16%;扣非净利润1.14亿元,同比下降40.83%;负债率51.67%,投资收益1091.69万元,财务费用5207.99万元,毛利率20.11%。 该股最近90天内共有6家机构给出评级,买入评级4家,增持评级2家;过去90天内机构目标均价为24.17。近3个月融资净流入6.83亿,融资余额增加;融券净流入5754.74万,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,胜宏科技(300476)行业内竞争力的护城河良好,盈利能力良好,营收成长性一般。财务可能有隐忧,须重点关注的财务指标包括:货币资金/总资产率、有息资产负债率、应收账款/利润率。该股好公司指标2.5星,好价格指标3星,综合指标2.5星。(指标仅供参考,指标范围:0 ~ 5星,最高5星) 胜宏科技(300476)主营业务:主要从事新型电子器件(印制电路板)的研究开发、生产和销售。 以上内容由证券之星根据公开信息整理,由算法生成,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。
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2023-06-09
6月9日大公司动向追踪:阿里巴巴减持7000万股商汤股份,持股比例降至6.84%,三大电信运营商尾盘竞价异动
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外,他认为,2030年可以实现L4级别
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。华为将争取2025年走向L3级别
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的商用。 小米集团:耗资约2376.6万港元回购220万股 小米集团在港交所发布公告,当日耗资约2376.6万港元回购220万股,每股成交价格介于10.78港元至10.82港元。 长安汽车总裁王俊:离用户端越远的时候利润反而越高 最远端的利润突破300% 重庆长安汽车股份有限公司总裁王俊在今天下午举办的2023世界动力电池大会上发表演讲时表示:“从2022年整体来看,(汽车产业链中)当你离用户端越远的时候利润反而越高,最远端的利润居然能突破300%,而为用户提供最终端的产品和服务的,尤其是整车厂企业还处于亏损状态。这从商业模式上会根本影响整个产业的循环和可持续健康发展,这是需要我们一起去努力解决这一个影响的问题。”王俊指出,良好的产业生态是一个产业群持续发展的前提,而合理的利润分配是汽车产业基础工程的前提,每一个环节都应该有合理的利润,才能让产业发展更可持续。 蔚来汽车预计二季度营收、车辆交付量双双下降 蔚来汽车预计二季度营收在87.42-93.7亿元之间,同比下降约9.0%-15.1%。预计二季度车辆交付量将在2.3-2.5万辆之间,同比下降约8.2%至0.2%。2023年第一季度的汽车毛利率为5.1%,而2022年第一季度为18.1%、2022年第四季度为6.8%。 中国商飞:“大飞机”APP虚假投资理财项目侵权,涉嫌刑事犯罪 国产飞机制造商中国商飞公司今日发布官方声明称,近期,有不法分子假冒中国商飞开发一款名为“大飞机”APP程序,并在其中发布“中国商飞小额期权”、“中国商飞股份期权”、“ARJ21私募基金”、“C919私募基金”、“CR929小额基金”等虚假投资理财项目。此行为严重侵害了中国商飞公司商誉,构成侵权,更是蓄意欺诈,损害公众利益,涉嫌刑事犯罪。
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