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科德数控：2月20日进行路演，长信基金、鹏华基金参与
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系统产品，在智能交互、预测性维护、智能编程、故障分析与诊断、加工工艺优化、技术支持库等方面，对多款I大模型的本地化部署开展了一系列应用验证工作。借助I大模型，不仅能够提升加工精度和效率，还能降低生产成本、增强智能化水平，并支持复杂加工任务和个性化生产需求。这种结合为制造业向智能化、数字化转型提供了强有力的技术支持，具有广泛的应用前景。科德数控（688305）主营业务：五轴联动数控机床、高档数控系统、关键功能部件以及柔性自动化产线。科德数控2024年三季报显示，公司主营收入3.81亿元，同比上升30.32%；归母净利润7225.86万元，同比上升11.53%；扣非净利润5679.29万元，同比上升26.34%；其中2024年第三季度，公司单季度主营收入1.26亿元，同比上升37.35%；单季度归母净利润2381.77万元，同比上升38.49%；单季度扣非净利润1783.58万元，同比上升29.91%；负债率20.91%，投资收益127.78万元，财务费用-197.63万元，毛利率42.67%。该股最近90天内共有7家机构给出评级，买入评级5家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为83.28。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流入2770.91万，融资余额增加；融券净流出47.42万，融券余额减少。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。
证券之星02-24 18:11
突发重大“黑天鹅”事件！比特币跌深9.5万剧烈反弹 Bybit爆雷引发高度恐慌
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Bybit周日发布了黑名单钱包应用程序编程接口(API)，积极宣布追回资金的解决方案。#比特币最新消息# (来源:FX168) 周末，链上侦探ZachXBT在推特平台发布警报，称监测到Bybit交易所关联地址发生异常资金流出，涉及金额高达14.6亿美元。经慢雾、PeckShield等安全团队确认，此次事件系黑客通过UI欺骗攻击控制Bybit的ETH多签冷钱包，盗取49.1万枚以太币，按当日价格计算约合14亿美元。 (来源:Twitter) 消息曝光后，市场迅速陷入恐慌：用户挤兑提币、ETH价格暴跌8%、全网合约爆仓超4亿美元。加密交易员对突如其来的“黑天鹅”事件吓坏，因为FTX式的崩盘似乎近在咫尺。幸运的是，Bybit官方动作迅速，对此次黑客事件作出解释，是一个ETH冷钱包被盗，其他类别资产不受影响，并保证有充足资金满足用户的提币需求。再加Bitget、Binance等交易所转入超40亿美元资金以应对危机，本次被盗事件得以暂时平息，以太币价格经过一天的跳水行情再次回到2700美元之上。根据公告，作为Bybit赏金计划的一部分，黑名单钱包API将协助试图追回资金的白帽黑客，并将定期更新以打击新出现的威胁。 (来源:CoinTelegraph) Bybit首席执行官Ben Zhou表示：“链上和现实生活中令人难以置信的友情让我充满活力，如果我们能正确处理，这可能是我们行业的一个变革时刻，我们可以共同构建一个更强大的网络威胁防御系统。” 赏金计划的宣布是追回被盗资金的更广泛努力的一部分，Ben透露，这项努力包括与新加坡执法官员合作并与以太坊基金会讨论可能的解决方案。在遭受价值14亿美元的黑客攻击后，要求将以太坊区块链网络恢复到周末网络安全漏洞发生之前状态的呼声在社交媒体上越演越烈。在周六的推特空间(X Spaces)活动期间，Bybit首席执行官被问及通过链回滚使被盗资金无效的可能性。 Zhou回应说，他不知道链回滚是否是正确的做法，但表示任何潜在的链回滚都应该由社区投票而不是单个人来决定。然而，以太坊核心开发人员Tim Beiko反对这个想法，称在这种特殊情况下回滚区块链网络在技术上是不可行的。 Beiko在推特上写道：“受损的界面使得交易看起来好像在做一件事，但实际上却在做另一件事。” 该开发人员补充说，交易并未明确违反任何协议规则，任何回滚都会对生态系统产生更广泛的影响，造成破坏。 Beiko的结论是，没有干净的方法可以通过将区块链回滚到以前的状态来恢复资金，并表示2016年DAO黑客攻击开创了以太坊链回滚的先例，这是一个完全不同的情况。比特币技术分析 CoinGape表示，比特币周日遭遇卖方压力下跌3%，随后稳定在95500美元上方。这一负面价格走势是在Bybit交易所遭到黑客攻击后出现的，这暂时动摇了投资者的信心。然而，比特币很快找到支撑，表明市场兴趣重新升温。随着山寨币交易者恢复信心，资本开始回流到另类资产，以太坊引领复苏。以太币上涨1.8%，进一步凸显了投资者情绪的转变。 (来源:CoinGape) 比特币价格走势仍然不稳定，但其能够维持95000美元以上的支撑位表明其将继续积累。市场分析师预计，如果比特币在未来几个交易日突破97000美元的直接阻力位，将出现进一步的看涨势头。随着多头在95000美元上方形成稳定的支撑基础，未来一周的势头仍悬而未决。然而，链上数据趋势显示，比特币在过去几天吸引了异常多的新用户，这表明新进入者利用Bybit黑客攻击后出现的市场崩盘进入市场。区块链分析公司Santiment收集的最新数据显示，过去几天内有200000个新的比特币钱包创建。 (来源:Santiment) 在Bybit事件发生之前，2月18日比特币钱包总数为5440万。到2月23日，这一数字已攀升至5460万，这意味着新增比特币持有者20万。这一趋势表明了两个关键叙述： 1. 交易所用户将比特币转移到冷存储：许多交易者选择将持有的比特币转移出中心化平台，以降低潜在的安全风险。这种资产从交易所转移的做法会消耗交易所可供交易的比特币的短期供应，从而增加市场需求恢复时价格快速飙升的可能性。 2. 新进入者利用比特币价格下跌：来自散户和机构投资者的新资金流入推动比特币在较低价格水平上的快速收购。从历史上看，这种积累阶段往往先于大幅上涨，交易员会在比特币价格可能突破之前进行布局。随着交易所流动性的减少，即将到来的需求激增可能会引发比特币价格的快速飙升。如果比特币保持95000美元以上的支撑位且购买压力持续存在，分析师预测未来几天可能会重新测试100000美元的心理水平。#VIP会员尊享#
小萧02-24 08:19
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DeepSeek神助攻，AI下个千亿市场
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PU）、张量处理单元（TPU）和现场可编程逻辑门阵列（FPGA），其功耗可能高出两倍到十倍。譬如，英伟达Blackwell B100和B200，在进行高功率计算时均需要超过1kW的功率支持，是传统CPU的3倍，所需的PSU功率从8卡服务器中的3.3kW提升到了5.5kW。当前AI服务器PSU大多为遵循ORv3-HPR标准的5.5kW PSU，根据英飞凌预测，随着机架功率增加到300kW以上，第二代PSU输出功率将达到8kW至12kW，而第三代PSU输出功率将达到22kW，输出电压将从50V提至400V，以提高功率密度、降低损耗。在高功率AC/DC服务器电源领域，海外以OCP方案为主，HVDC 应用较少，目前价值量较高的5.5kW电源主要供应商为台达、光宝、Advanced Energy 等国际知名企业，竞争格局远好于传统的CRPS电源，国内企业麦格米特、欧陆通已有相关产品储备。综合机构预测，随着高功率机柜需求提升，预计5.5kW及以上高功率PSU占比将快速攀升，AIDC服务器电源市场空间合计将达到415亿元，2028年规模有望超过2000亿。供配电系统其他组成部分，数据中心领域开关柜、变压器市场参与者数量较多，竞争格局相对分散，海外头部厂商包括伊顿、西门子、施耐德等等，主要提供模块化设备、综合解决方案。国内厂商主要包括明阳电气、金盘科技、伊戈尔等，系列产品如中低压开关柜，干式变压器已广泛应用于下游多家知名运营商，云服务商的数据中心。 03尾声未来AIDC的需求呈现高功率、高密度、高效率、高可靠性趋势，整个数据中心的供配电架构将迎来重大变化。同时，大功耗下散热系统也将变得尤为关键。本周，阿里巴巴的财报揭露了AI未来资本开支超乎预计，点燃了市场对于中国科技股价值的新一轮重估。这意味着，数据中心供应链的投资想象空间已经突破预期，在原来美国AI基建的需求基础上，天花板不止更高。当各大科技企业跟上步伐，投入将会更快，业绩兑现的确定性强。
格隆汇02-23 19:49
消费级机器人赛道陷冰火两重天！人形机器人租赁生意火爆，日租8000元订单排到下月，机器人企业价格战却暗流涌动
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000元/天（含4小时操作），定制舞蹈编程另加3000元/项，配套“飞手”服务团队及200万元设备保险；某景区春节活动租用机器人表演，单日吸引游客超2万人次，门票收入覆盖租金十倍以上。雷某坦言：“买机器人不是看中它能干活，而是提供情绪价值——店铺门口站个会挥手的机器人，客流量能涨三成。”这种“科技吉祥物”效应，折射出孤独经济与猎奇消费的新趋势。万元机器狗或降至三四千？正当个体租赁生意火爆时，行业却传出“价格战”信号。2月19日，宇树科技被曝计划将四足机器人售价从1万元压至三四千元，尽管官方客服紧急辟谣称“暂不降价”，但资本市场已暗流涌动：宇树通过自研微型伺服电机、碳纤维关节，将核心部件成本降至波士顿动力同类产品的1/10；2024年5月众擎机器人推出8.8万元人形机器人，宇树随即发布9.9万元G1型号，价格下限屡被击穿；杭州工厂月产能提升至300台，仍难满足订单需求，北京、上海分公司紧急扩招年薪90万元算法工程师。西南证券分析指出“万元临界点”正在改变行业逻辑——当人形机器人价格进入普通消费者可承受区间，B端商用向C端普及的转型窗口已然打开。技术普惠与泡沫风险并存这场“个体狂欢”与“企业焦虑”并存的矛盾，暴露出消费级机器人市场的深层裂变：租赁市场的G1机器人仅有34个自由度，而企业端H1型号已实现后空翻、平衡木行走等复杂动作；宇树销售负责人警示“过热风险”，强调当前机器人尚难胜任舞蹈表演等精细化需求、宇树老股转让遭疯抢，估值从80亿飙升至200亿，40%认购需求来自海外机构。国泰君安证券分析师肖群稀认为，2025年将成为“机器人消费元年”，但行业需警惕“重营销轻研发”的陷阱。正如宇树CEO王兴兴在民营企业座谈会上所言：“机器人该替代的是枯燥劳动，而非制造虚假繁荣。” 从日租8000元的暴利生意，到万元级产品的价格厮杀，人形机器人赛道正经历从“科技玩具”到“生产力工具”的残酷进化。当技术普惠遇上资本狂热，这场冰与火的较量，或将重新定义人与机器的相处方式。
金融界02-23 16:59
传媒行业观察：DeepSeek算法突破撬动硬件升级；腾讯元宝接入革新应用生态
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。例如，xAI发布的Grok3在数学与编程领域突破，虽实际性能与DeepSeekR1差距不足2%，但其免费开放策略显著提升用户触达效率，印证了开源模型对应用生态的催化作用。模型端的技术民主化趋势进一步打破算力垄断。DeepSeek通过原生稀疏注意力（NSA）算法优化推理速度与训练成本，其开源五个代码库的举措加速了行业技术扩散。这一范式与Grok3依赖十万级GPU集群的路径形成对比，凸显算力优化与算法创新的双重可能性。腾讯元宝接入DeepSeek-R1后，在苹果应用商店下载量跃居第二，印证低门槛模型接入对C端应用热度的直接拉动。技术平权正在重塑产业链价值分配。微软拓扑量子芯片的远期愿景与英伟达对AI芯片主导地位的断言，反映出硬件层技术路线的分化；而阶跃星辰开源图生视频模型、百度转向开源生态，则表明模型层竞争从封闭研发转向协作创新。这种变革使得传媒企业能以更低成本调用先进技术，为虚实融合体验、智能营销等场景提供基础设施支撑。二、新旧势力竞合：组织变革承接技术红利传统媒体与新兴平台在AI应用落地上呈现协同进化态势。阿里巴巴将AI列为战略核心，通过组建数百人规模的AIToC团队加大多模态模型研发；B站则将AI深度融入广告业务，探索内容创作与商业变现的智能闭环。这种组织架构的敏捷调整，使新旧势力在模型微调、场景适配等环节站在同一起跑线。技术渗透催生商业模式创新。芒果超媒依托《狸猫书生》试水综艺IP衍生微短剧，通过AIGC实现内容生产流程再造；瑞金医院与华为联合开发的病理大模型RuiPath，则展现AI在专业垂类场景的落地潜力。此类案例表明，传媒企业正从单一内容输出转向“技术+IP”双轮驱动，通过绑定硬件入口或垂直场景构建竞争壁垒。生态协同成为破局关键。微信搜索灰度测试接入DeepSeek-R1，为腾讯元宝导流的同时，也验证了超级APP与专业模型融合的价值；字节跳动引入谷歌资深专家强化大模型基础研究，折射出头部企业对长期技术卡位的重视。这种“基础设施-中间件-应用层”的协同创新，或将催生传媒行业新一代平台型公司。（注：本文所述企业动态及技术进展均基于公开资料，不构成投资建议。）
金融界02-23 10:49
专业人士来告诉你“150岁老人领社保”是什么笑话
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脸。PolitiFact 说，这是电脑编程造成的数据假象，并非真有其事。用大白话说就是，向系统输入数据时，如果在生日一栏不输入任何数值，系统就会自动填充为 1875 年 5 月 20 日。那么，这些人今年就是 150 岁！这件事好笑吗？似乎很好笑。但我笑不出来。作为一个参与了四次大型数据迁移(data migration)的前资深数据库 IT 从业人员，我想说的是：不是专业人员，数据库后台是不能进去的，一是有造成危害的可能，二是你看不懂，会误读数据。任何一个数据库都有自己的特殊性，有自己独一无二的“故事”。要读懂数据，不仅要有关于数据库的 IT 常识，还必须具体了解这一个数据库的“故事”，有时甚至需要了解其前世今生。像 DOGE 那样去读数据库，他们读出来的东西毫无价值。为什么非专业人员不该进数据库后台数据库后台只是给数据库 IT 专业人员用的。任何非专业人员需要看数据，都是通过应用程序，就是我们平时说的 app，或者请专业人员提供报告。从专业角度来说，有千千万万个理由不允许非专业人员进入后台，这里只从常识角度说几点。第一，你读不懂后台数据。从 app 上看见的数据是经过一定条件的组合与过滤的。这个我后面会展开说。第二，app 里面的内置规则后台未必有。比如，某个名单的输入规定生日不能空缺，输入空缺数据 app 会不接受。但后台如果没有做同样的设置，就有可能接受这样的数据，于是就产生了“坏”数据，隐患无穷，严重的话可能会使系统崩溃。也有自己的系统不崩溃，但数据打包出售后，把买家系统搞崩溃的。第三，app 里面往往都是处理单笔数据，而数据库后台却可以“全体”数据一起处理。如果有后台删除的权限，不小心就把数据都删光了。为什么非专业人员会看不懂后台数据？回答很简单，数据库的后台本来就不是给非专业人员看的。其实这就好像程序只是给程序员看的一样。问题是，一般人都看不懂程序，所以不会去看。而数据库的后台似乎像一个个 Excel 表格，让人产生可以“看”的感觉，其实不然。数据库后台的表格与 Excel 表格完全不是一回事，你要当作 Excel 表格来读，大错特错。举个例子，一个公司的员工表，其中有一栏是“是否在职”，里面分别有 0，1，2，3，4 等近十个不同数值。首先，你不能简单地认为表格里所有人都是在职员工。其次，你不能简单地认为 0 代表离职，1 代表还在职。很可能不同数值分别代表了退休，离开该公司后又回来重新入职，在休产假，或者休长病假等等。如果没有系统说明书，这些都需要从知情者那里了解。这还是栏目名字有直观意思的。有的时候你根本不可能从名称上猜出真正的意思。有时是名称本身看不出意思，更多时候是，一个栏目的功能已经“进化”，超出了原来名称的意义。记得 2020 年大选时，网上盛传某个州选民数据库里很多选民生日是 1800 年 1 月 1 日或 1900 年 1 月 1 日。于是有人说，这还了得，200 多岁的人还在投票！说实话，我当时一看就明白，这一定是一个派特别用途的特定数值。果然，后来听见 CNN 电台里解释说这是个占位符(placeholder)，说是用这个日子代表已经投过票的人。当时我也对人说，我猜是个特定值。但马上有人说，从来没见过设计数据库时，生日栏不输入生日信息，却派这样的用途。不可能！我只能说，这样说话的人不懂得数据库前台与后台的区别。这种实践在数据库应用里非常普遍。你没听说过是因为你只看得见前台，而做后台的人不需要告诉你这些“肮脏”的东西。没有人会在设计数据库的时候就决定把生日栏派这个用场。这样的“设计”都是慢慢演变出来的。任何企业或机构，业务范围或运作方式随时会发生变化，于是对数据库就会有新的要求。一个数据库投入应用后，结构不能随便改。即便现在数据库已经越来越机动灵活了，改变的空间也有限，这就必须在现有条件下发挥创造性来满足业务要求。我不知道上面例子的真实情况是怎样的，但我可以从专业角度猜测。下面就是几种数据库应用中经常发生的只有在后台才看得见的“不寻常”现象（其中包括但不限于针对上面例子的情况）。 1）数据库后台有不止一个生日栏，分布在不同的表格里。这就有了机动性，可以保留一个生日栏作为真正的生日，其他派别的用途。上面例子就很可能是这种情况，凡是已经投过票的，就在这个多余的生日栏输入特定的日子，如果这个选民再次来投票，系统就会拒绝。别问我为什么会有一个以上生日栏。这个世界稀奇古怪的事情很多，包括数据库的设计或数据库里的数据。大概率是从不同地方数据迁移过来汇总的结果，为了某种原因——比如同一个人不同来源的数据给出不同的生日——不得不给两个、三个生日栏，把不同来源的生日存在不同地方，日后慢慢清理，最后全部输入一个地方。 2）有一种可能，以前对搬离本州或故世的选民，都是采用删除的做法。后来业务要求变了，需要保留记录，只是将这些人标为不能投票。为了满足新的业务要求，做后台设计的人决定用生日栏来做标记，凡是搬离的选民，就把生日改为 1800 年 1 月 1 日；凡是去世的，就输入 1800 年 1 月 2 日；凡是犯罪被剥夺投票权的，生日一律是 1800 年 1 月 3 日……关键是选择一个“不可能”的日子，这样就不会与真实的日子混淆。这里就再现了我前面说的非专业人员看不懂后台数据的情况。要从后台调出今年的合格选民，你必须知道选择条件，必须排除那些生日是特殊日子的人。不知道的人直接去后台看数据，就以为自己发现了惊人的秘密。事实上，那些选民是不会获得投票资格的。如果是从 app 里看，你根本不会看见不合格选民，因为被系统过滤掉了。在 app 上，可能只有有特别权限的人才能看见不合格选民。 3）也有可能，数据库原先的设计是，投票记录表格只记录最近一次选举的投票。系统也不保留历史投票记录，每次选举就抹去以前的记录，重新开始。但是，后来又要求保留所有投票记录。于是，名称为“最近一次选举投票记录”的那个表格里，一个选民会有很多记录。让事情更糟糕的是，那个表格没有投票日这一栏，也没有其他可以用作类似用途的内容，这样的话，要调出最近一次投票记录就必须通过与其他表格中的记录相连，甚至可能需要利用系统内在的“时间戳”(timestamp)才能调出正确的内容。当限制条件在另外的表格里时，仅仅看一个表格，就不可能知道这一笔记录是不是“有效”。至于需要利用系统时间戳的，这是“不可见”的东西，外行在后台绝对看不出名堂，相反还会“发现”，居然有那么多人在一次选举中多次投票！数据库是个特别的东西数据库有其特殊性，也有自己特殊的难度，特别是做系统的改朝换代。我做过好几个大型数据迁移项目，深知把数据从旧系统迁移到一个结构完全不同的新系统是一个非常挑战的工作。稍有不慎就会犯毁灭性的错误。以显示员工名单为例，如果一个应用程序忘记考虑“在职与否”那个栏目，把不该包括的名单都显示了出来，只需要在程序里加一个条件就改正了。这样的错误，除了面子不好看，不会有大伤害。但如果是数据迁移把这一栏漏了，就再也没办法区分员工的在职状态了。当然，不会有人犯这样低级的错误，我只是举例说明数据迁移很容易遗漏关键的数据信息。如果事后才发现，数据的修复极其挑战，甚至会有不可能修复的情况。有的链接一旦失去就连不回去了。说这么多，一是为了说明数据库任何“小”错误都可以有严重后果，二是想说，联邦社保数据库中的数据从 1935 年至今，一定是经历过多次数据迁移，每次迁移都是一番脱胎换骨，再加上平时免不了的大小“补丁”，一定有很多“故事”，因而读数据时会需要很多“窍门”。总之一句话：数据库不仅需要专业的人来维持，还需要专业的人来用。 DOGE 成员绝对不该被允许进入数据库二十多年前，这个行业的管理都还不那么正规，我们做数据库的人都有上生产环境服务器的权限（后来都被拿掉了，只有专人才有）。平时需要做什么，先在开发环境服务器上测试，没有问题了就自己直接上生产环境服务器做。我每次上生产环境服务器都会紧张。我以为是自己菜，才会紧张，后来一位很“老”的同事告诉我，他每次上生产环境服务器手都会发抖，我才知道，并不只是我。因为责任的确是太大了，而且后果严重。这也是为什么会有那么多人，不惜辞职也不肯给 DOGE 的人进入数据库的权限。我见过几乎是最好的数据库，但也见过让人哭笑不得的数据库。一个严肃的数据库，设计合格的话，任何一个操作应该都可以还原，哪怕在后台操作也会留下完整的审核记录，包括谁做了改动，什么时候改的，改动之前和之后的内容分别是什么等等。我不知道联邦政府的数据库质量如何，但我一直记得，川普第一任时曾经搞过让无证移民孩子与父母“骨肉分离”的事情。我非常吃惊的是，纽约时报记者说，当某个记录从数据库中被删除后，就再也找不到孩子与父母之间的那个联系了，结果后来有相当一部分孩子再也没有能与父母团圆。由此可见，至少不是所有联邦政府的数据库都是高质量的。我听说马斯克手下几个毛孩子获得进入后台的权限，真的有遭了电击的感觉。那些人很可能是我们称为码农的人，自以为编程本事了得。而且码农往往因为数据库工程技术成分低，看不起数据库的活。但正是这个看不起会要人命——不懂得数据库的特殊性，还轻敌，最容易闯祸。说实话，他们闹了那么多笑话一点也不奇怪。我只希望，他们没有对数据库造成不可逆的伤害。当然，还有一个需要担心的因素是，他们会不会随便泄露不该公开的信息。毕竟他们中的一个曾经有过这方面的劣迹。这还只是说有没有对数据库造成技术上的伤害。至于他们满天飞的谣言极坏的政治影响，都不知该从何说起了。不过，那也不是本文的话题。这里我只说一点：数据库里有个名字没有任何意义。只有查到具体人，而且证明真的拿了钱，才可以作为证据。参考资料 https://www.fox5dc.com/news/elon-musk-claims-150-year-olds-social-security https://www.politifact.com/article/2025/feb/17/are-150-year-old-americans-receiving-social-securi 来源：加美财经
加美财经02-23 00:00
每周股票复盘：奥普特（688686）2024年投入方向及智能AI软件DeepVison3优势
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目标检测、图像分类等多种任务类型，无需编程，高度易用，极大降低了软件的学习成本。此外，DeepVision3还支持多标签复用、标注质量把控等功能。在模型训练过程中，提供超参设置提示、过程可视化、评估结果溯源等工具，还能一键部署到Smart3软件。公司推出了云版基于深度学习的视觉平台，该平台是 DeepVision3 软件核心功能在云端的一次全面升级与革新。平台不仅继承了 DeepVision3 在高效性上的卓越表现，如基于小样本学习的快速训练、模型轻量化带来的性能飞跃，还进一步拓展了其在柔性和易用性方面的边界。通过云端的数据与模型共享机制，用户可以轻松实现跨团队、跨地域的协作，共同推动 I项目的快速进展。同时，平台支持的多人标注协同功能，不仅提高了数据标注的效率和准确性，还促进了团队之间的知识共享与经验传承。此外，强大的多任务管理能力，使得用户能够灵活应对智能制造中的复杂需求，实现资源的优化配置与高效利用。更为重要的是，云版深度学习平台与 Smart3软件的深度集成，进一步降低I 技术的使用门槛。基于平台，能更便捷地实现一键部署模型、一键上传并分析缺陷图像、以及模型的增量训练与优化等功能，极大地简化 I技术在智能制造中的应用流程、降低技术门槛，还缩短了项目周期，使得企业能够更高效地生产制造，提升行业竞争力。同时，平台提供的可视化工具、超参设置提示以及评估结果溯源等功能，为用户提供了全面的模型性能监控与优化手段，确保了 I解决方案的持续优化与升级。云版深度学习平台以其强大的功能、灵活的协作模式以及便捷的集成体验，为智能制造领域注入了新的活力，推动了行业的智能化进程。问：介绍下深度学习与 3D视觉技术结合的应用案例？答：深度学习与 3D视觉感知的有机结合为机器视觉系统带来革命性的进步。基于 3D深度学习的系统能够更精准地识别、分类和定位物体，赋能更广泛的工业制造。基于 3D感知获取工件表面的 3D形状和表面信息，利用先进的 3D深度学习算法精确检测产品缺陷，尤其是依赖 2D视觉难以发现的微弱缺陷，在知名锂电企业的关键工位漏检率降低了 50%以上。在智能手机、耳机模组的装配过程中，该技术通过高精度的三维扫描和深度学习处理，能够准确获取模组、胶路的相对位置，从而指导机器人实现高精度 OI 缺陷检测、胶路引导、点胶质量分析，有效降低了人工操作误差和产品不良率。问：如何看待汽车行业对机器视觉的拉动作用？答：汽车行业是国家高质量发展战略的重点行业之一，中国新能源汽车市场规模和发展速度持续领先，已开始建立自主可控的供应链体系，推进新能源车核心产业链国产化。除新能源汽车相关零部件已高度国产化外，自主设计、自建自动化生产线成为众多中国造车新势力车企的首要选择。汽车自动化产线的建设，离不开机器视觉技术的应用，特别是在装配的在线检测和零部件的离线检测等。中国汽车行业，特别是新能源汽车的高速发展，叠加核心产业链的国产化进程，给国内机器视觉企业带来增长机会。随着新能源汽车市场的持续扩大，汽车电动化和智能化的融合趋势愈发明显，新能源汽车技术创新节奏也将加快。公司立足于与国内外行业大客户的合作突破，持续加大对汽车行业的业务拓展力度，并与行业优质客户建立了稳定的合作关系，赢得了广泛的荣誉和认可。问：公司未来的人员规划是怎样的？答：公司将持续优化人才结构，依托奥普特研究院、奥普特博士后工作站择优引进专业技术人才，加大研发投入，不断提高产品核心竞争力。另外，公司将持续招纳高水平的经营管理人才、市场策划和营销人才，扩充销售服务团队，保障市场开拓和客户服务能力。此外，公司将进一步完善员工绩效考核机制，优化激励机制和分配方式，充分调动员工积极性与创造性，激励人才充分发挥自身优势，增强公司的凝聚力与向心力，保证公司的持续健康发展。问：介绍下公司未来发展战略？答：公司致力于成为国际一流的自动化核心零部件供应商，聚焦感知与决策核心关键环节，为客户提供实现自动化所需的核心软硬件产品及解决方案。（1）核心技术方面重点发展深度学习（工业 I）技术、3D 处理与分析技术、图像感知和融合技术、图像处理分析的硬件加速等视觉前沿技术，并持续在光源及其控制技术、镜头技术、智能相机技术、视觉处理分析软件技术方面进行强化，同时拓展智能感知和融合技术、智能数据处理与分析技术等传感器技术，以及高端超精密运动部件驱动及驱控一体技术等，加强公司在自动化核心零部件领域的产品竞争力。（2）产品方面不断丰富和完善公司自动化核心零部件产品线。现有视觉软件产品线、3D产品线、智能读码器产品线、工业相机产品线、工业镜头产品线、光源产品线，并拓展至工业传感器产品线、运动部件产品线。在硬件方面，持续完善自动化核心零部件硬件产品，满足更广的项目应用需求。在软件方面，持续升级现有的视觉处理分析软件，重点开发 3D重构及分析模块、深度学习（工业 I）算法模块，同时拓展工业传感器智能数据处理与分析软件技术以及直驱、驱控一体技术。（3）海外市场方面公司将继续秉承其在机器视觉技术领域的专业优势，积极把握全球制造业自动化和智能化的发展浪潮，不断加大海外市场的投入，积极开拓海外市场，实现全球布局，以提升公司的国际竞争力和品牌影响力。（4）行业方面公司将持续深入实施市场多元化战略，深化在 3C 电子和锂电领域的市场领先地位，同时积极拓展汽车、半导体、光伏等行业的市场机遇。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。
证券之星02-22 06:29
继续飙涨！还在疯狂迭代
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lix能够在没有特定任务演示或大量手动编程的情况下，即时生成长期、协作、灵巧的操作。视频演示里我们可以看到，Figure机器人只需通过自然语言询问，就能拿起数千种形状、大小、颜色和材料属性各异的小型家居产品。同时，Helix还能够在两个机器人上同时运行VLA，使它们能够解决共享的长程操作任务，操作它们从未见过的物品。（Figure AI机器人视频演示；Youtube）并且，Helix是首个在完全板载嵌入式低功耗GPU上运行的VLA，以非常少的资源实现了强大的对象泛化，总计仅用约500小时的高质量监督数据训练Helix。此外，Helix还是首创的“系统 1 + 系统”VLA模型。Helix通过接耦合的架构方式，允许每个系统以其最佳时间尺度运行。具体来看，系统1可以通过“快思考”实时执行和调整动作，同时系统2可以“慢思考”实现高层次目标。整个架构中，系统2是 VLM 骨干，基于一个7B参数的开源、开放权重 VLM，并在互联网规模的数据上进行了预训练；而系统1是一个8,000万参数的交叉注意力编码器-解码器 transformer，用于处理底层控制。估值高达395亿美元的独角兽Figure AI在近年火热的人形机器人赛道中拥有一定人气，起步时先绑定Open AI探索具身智能大模型应用，今年1月底宣布签约第二位商业客户，2月14日开始供货，预期未来四年内运送10万个机器人。这种商业化速度，在赛道里能与之媲美的，估计也只有宇树机器人了。因此，Figure的供应链也引起了市场的关注。目前确定的有绿的谐波、兆威机电、鸣志科技、长盈精密、领益制造，银轮股份正在验证中，有可能会成为旋转总成供应商。这其中还有一些预期差。市场对机器人产品价值量认知普遍来自特斯拉Optimus方案，但是各家人形机器人方案有着差异性。譬如，Figure 02采用全谐波方案，全身自由度达39个，旋转模组大概率在30个以上，那么谐波单机价值量跃升至2.6万（800*32），如果生产100万台，市场空间高达260亿。其次是电池容量还能持续上升。Figure 02的电池容量提升50%至2.25kwh，续航在5小时，而市场一般机器人多在1-2小时。其创始人表示续航是人形技术难点之一，希望未来Figure 02可有效工作20个小时以上。近期人形机器人的催化真是应接不暇。给人的印象是，“宇树”变成了一个新生机器人势力的代名词，每当震惊我们的创新迭代出现，在资本市场里必将掀起一阵投资热潮。 02 机器人，还是AI？从去年9月24日算起，人形机器人和人工智能的估值经历了一轮扩张，迄今机器人100指数涨幅达到了79.21%，而科创AI指数已经翻倍。市场竭力从各个方向挖掘预期差，从最早的强势方向丝杠、灵巧手、传感器三大强势环节，轮动到整机、减速器，目前轮动到更为细节的：大小脑标的、灵巧手核心环节(电子皮肤+腱绳)及丝杠加工设备。一方面，三四月份的催化剂主要集中在大脑+灵巧手，市场会沿着这个方向去寻找新兴品种，另一方面，机器人通用水平的提升，对于量产和商用化节奏将起到决定性的作用。英伟达创始人黄仁勋认为，随着认知智能和物理智能基础模型的快速发展，机器人时代即将到来，人形机器人量产在即。机器人从软件算法策略上分为“大脑”和“小脑”，“大脑”负责感知外界并模拟人类思维决策过程，"小脑”则模仿生物进行复杂的运动，即运动控制。 "小脑"是由一系列算法和硬件设备组成的综合系统，包括传感器融合模块、动力学模型和控制器等，控制人形机器人全身上下几十个自由度进行高维运动，受制于没有通用的算法模型以及海量数据，是当前产业发展的瓶颈。大模型使得机器人的感知和交互能力得到快速优化，以提高其训练速度，降低生产成本。前面我们也看到了，Figure机器人可以响应自然语言，完全自主地执行任务。而Tesha Optimus则利用端到端神经网络技术，执行基础工厂任务，并具有自我纠错能力。算力芯片的进步亦加快机器人模型的训练速度，终端推理芯片的进步使得机器人能够根据现实场景快速推理，从而更快地做出响应。Figure 02在英伟达芯片的助力下，推理能力达到了第一代的三倍。人形机器人“第一股”优必选透露，正在验证DeepSeek技术在人形机器人应用场景中的有效性，包括多模态人机交互、复杂环境下的指令理解、工业场景中的任务分解与规划等。公司希望借助推理大模型的深度思考能力，破解这些复杂任务的挑战，使人形机器人更接近人类的思维方式和行为表现。人形机器人是人工智能的具身载体，两大产业的协同效应，远比想象中更具经济效益。那么问题来了，是应该投资机器人，还是人工智能呢？这个问题再简单不过。无论是AI，还是机器人应用方面的优质个股，都有表现出色的产品可供选择。机器人ETF易方达(159530)涨3.37%，近28个交易日涨幅超35%。机器人ETF易方达跟踪国证机器人指数，是同类指数规模最大的一只ETF，聚焦国内机器人领域的核心力量，布局机器人本体零部件、算法控制以及电池动力模块等关键领域。随着机器人技术的发展和应用场景的拓展，机器人产业有望迎来新的发展机遇。资金也在净流入相关主题ETF，自去年11月以来机器人ETF易方达(159530)份额增长331%。科创人工智能ETF(588730)今日飙涨5.30%，创历史新高；自上市以来的近15个交易日涨幅达20.38%。科创人工智能ETF追踪上证科创板人工智能指数，紧扣AI发展主线，聚焦产业最核心的算力芯片和智能硬件环节，自主可控含量明显提升，“硬科技”属性突出。国内AI原生应用用户数在2024年增长了2.5倍，展现了中国AI市场的强劲动力，科创人工智能ETF(588730)覆盖的企业或直接受益于这一趋势。 03 尾声从交易数据上看，科技板块的净买入量已经连续多日占据榜首，而且看不到熄火的迹象。尽管走势不会一路平坦，但科技板块仍然是目前最火热的交投方向，没有之一。我们此前多次提及，市场共识是deepseek的高效率低成本，将大大推动应用端的发展，消费电子、机器人、自动驾驶等领域，都将成为大赢家。其次，市场交易现在也基本围绕一些知名主机厂的近态，譬如华为、宇树、Figure AI，深挖他们代表不同关键部位的供应商，这些主机厂未来还有可能爆发巨大动作。但扩编的性价比不如缩圌，原因在于格局在逐步明朗化，把握各个条线的核心品种才是重中之重，估值扩张后还应该继续关注订单落地和业绩兑现等情况。革命性的迭代，在我们印象中的近两年里已经迸发多次。这种量级的大产业，不会一两年就走完整个发展过程，花10-20年是很正常的，现在早期的基础设施建设都没有结束，应用也才刚露尖尖角。言下之意，看不懂的，或许真没关系。机会多，投资方式，也很多。(全文完）
格隆汇02-21 17:00
重磅！国家级强基揭榜行动！人工智能再受顶层支持
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习框架，兼容多种硬件架构，并提供统一的编程接口和开发环境，实现不低于10个行业用户的落地验证。该行动旨在提升我国在人工智能领域的算力基础设施水平，以满足未来几年内AI大模型训练和推理的需求。受益板块分析算力基础设施：算力基础设施作为支撑AI大模型训练和推理的核心硬件，包括GPU、FPGA等高性能计算芯片厂商将直接受益于此次政策的支持。随着对算力需求的增长，相关企业有望迎来订单量的显著增加。此外，政策明确提到要支持多种硬件架构，这为具备多架构兼容能力的企业提供了额外的竞争优势。 AI服务器： AI服务器制造商也将从这一政策中获益。为了实现万亿参数模型的高效运行，需要更高性能、更稳定的服务器设备。因此，能够提供满足要求的产品和服务的企业将成为市场关注的重点对象之一。特别是在万卡环境下保持长时间稳定工作的能力，将是区分不同供应商的关键因素。云计算服务商：随着越来越多的应用场景开始采用云端解决方案进行AI模型的训练与推理工作，提供云服务尤其是算力租赁业务的企业将迎来新的增长机遇。通过构建统一的编程接口及开发环境，使得用户可以轻松接入并利用这些强大的计算资源，从而降低了进入门槛，扩大了潜在客户群体。综上所述，本次算力强基揭榜行动不仅有助于推动国内企业在高性能计算领域的发展，同时也为投资者指明了短期内值得关注的方向——即那些在算力基础设施建设、AI服务器制造以及云服务提供方面具有较强竞争力的企业。风险提示：相关内容来自金融界App机会电报，不构成任何投资建议，在作出任何投资决定前，投资者应根据自身情况考虑投资产品相关的风险因素。市场有风险，投资需谨慎。金融界竭力但不能证实上述内容的真实性、准确性和原创性，对此金融界不做任何保证和承诺
金融界02-21 11:19
不，马斯克又在传谣了，并没有150岁的人在领社会保障福利
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能只是因为政府系统使用古老的COBOL编程语言，该语言在出生日期缺失时会自动编为1875年，因此2025年的所有相关条目都将显示150岁。按规定，社会保障局自动停止向年满115岁的人发放福利。上周在椭圆形办公室与川普总统交谈时，马斯克第一次提出了这种说法。当时他声称“粗略地检查一下社会保障制度，我们就会发现其中有150岁的老人。你认识150岁的人吗？我不知道。它们应该被列入吉尼斯世界纪录……所以我认为它们可能已经死了。” 周一早些时候，马斯克在X上的一篇帖子中指出，社会保障数据库中有数百万人被记录为百岁老人，“死亡字段设置为FALSE！” 他的帖子配有一张图表，显示年龄在100岁及以上的用户超过2000万，其中130-139岁的用户超过390万，140-149岁的用户超过350万，150-159岁的用户超过130万。周二，他写道：“数千万人在社会保障中被标记为‘在世’，而他们实际上已经死了，这是一个巨大的问题。” 虽然没有证据支持这一说法，但右翼评论员在网上引用了这一说法。一些中文媒体甚至已经称其为“史上最大欺诈案”，将马斯克奉为“廉政英雄”。以下是核心事实：社会保障数据库中存在150岁的老人，最主要的原因是政府使用的COBAL语言，对日期缺失值编码导致；从实践上来看，SSA自2015年以来，已经自动停止向年满115岁的人发放福利； SSA会基于死亡信息停止向受益人付款，数据库中98%的100岁及以上老人没有收到任何福利；马斯克很有可能是基于社保局中央数据库得出了超龄老人领福利的结论，但该数据库没有及时更新死亡信息记录，因此导致他的数据加起来已经远超美国总人口；审计显示，只有不到1%的社会保障金被不当支付，远低于私人保险公司，想要解决该问题，更应增加对包括SSA在内的政府机构的技术和人员投入，而不是像现在这样一刀切式的裁员；马斯克和DOGE在没有正当理由的情况下获得极度敏感的社会保障数据，这值得警惕。为什么社会保障数据库中可能存在150岁的老人在看到马斯的帖子后，很多专业人士很快给出了解释：150这个数字并不能说明存在欺诈，而只是源于一种可能过时的编程语言。一些专家对《连线》(Wired)杂志表示，SSA的福利系统主要是用COBOL编写的，COBOL是一种有60年历史的编程语言，它支撑着SSA的数据库以及许多其他美国政府机构的系统。如今，COBOL已经很少被使用了，因此，马斯克手下的年轻工程师们很可能对它并不熟悉。关于COBOL系统，一个基本事实是，数据库中管理着数亿条记录，这些记录是通过手动输入数据并经过 50 多年迁移而来的，在这种情况下，数据中出现一些错误的可能性几乎是不可避免的。比如日期，这个系统本身没有原生日期类型，日期通常需要程序员自定义逻辑进行解释。比方说，最初程序员用五位数字符代表日期，90年代发展为六位，到了千禧年改为八位，格式也有调整。这就导致日期数据可能出现混乱。如果日期缺失或矛盾（比如移民不知道自己的确切生日，或者老人家在不同文件上填的生日不同），特定的程序员可以会使用一个约定成俗的占位符值，把缺的数据填起来。最常用的是1875年，一个解释是，这是因为巴黎举行的国际标准制定会议是在当年5月20日；另一个解释是，美国的社会保障是从1935年推出，要获得福利起码要年满65岁，这意味着第一批定期领取社会保障金的人在1880 年，算进5年的冗余，1875年可以视为有记录以来的最早生日年份。因此，在COBOL和其他一些类似的老式编码系统下，日期的缺失值将默认为1875，到了2025年，将产生150的整数。马斯克本人未解释他和DOGE究竟是在哪个数据库中，使用了何种搜索方式，搜到了100多万150岁以上的老人（或死人）还在领社保，但从现实来看这个操作根本不可行，因为社会保障局已经明文规定，停止向 115 岁的人支付福利金。自 2015 年 9 月起，该机构已自动停止向任何年龄超过这一门槛的受助人支付福利金。皮尤研究中心(Pew Research Center)的数据显示，美国大约有10万名百岁老人，但没有人超过114岁，所以这个规定基本不会误伤到一个老人。社保局规定，推定115岁或以上老人已死亡并终止其福利。来源：社安局网站(https://secure.ssa.gov/poms.nsf/lnx/0202602578) 此外，马斯克没有解释家属是冒领已故老人的福利，还是合法支取抚恤金。大多数去世的成年人都会留下配偶和子女，包括成年残疾子女，根据死者的收入水平，他们可能有资格领取多年福利。因此，该记录可能会保持很长时间。例如，据《华盛顿邮报》报道，最后一位领取内战抚恤金的人是一位退伍军人的残疾女儿，她在2020 年去世，而其父生于1846年。根据退伍军人事务部的数据，截至2020年，有 33 名幸存配偶和 18 名子女仍在领取与 1898 年美西战争有关的抚恤金。前美国国家安全局(National Security Agency)高管托马斯·德雷克(Thomas Drake)在接受《连线》杂志采访时表示：“DOGE进入所有这些机构，基本上不受限制地进入，对代码、数据库和配置的业务逻辑、相关支付系统和综合决策树背后的业务逻辑和结构一无所知，这对所有这些记录中数百万人的隐私和个人数据构成了真正的风险。” 社保局数据库中确实有死者，但极少存在冒领马斯克截图的数据库总共列出了近4亿人，这些数据加起来远远超过了SSA每月支付的受益人数，截至今年 1 月，该数字约为 7300 万。这也远远超过了整个美国人口，在2020年的上一次人口普查时，美国总人口约为3.41亿。马斯克将这也作为了存在欺诈的证据，但他很难解释，SSA是从哪儿变出了这么多钱来支付3亿多超额人口，如果多年这么付钱，SSA早就崩溃了。更可能的解释是，他使用的是一个未及时标注死亡信息的数据库。 SSA的中央数据库被称为Numident，Numident会记录每一位美国合法居民所分配的社会安全号码。 SSA监察长办公室在2023年的审计中调查了Numident中所有年满100岁、且没有死亡信息记录的社会安全号码持有人，这次审计使用了截至2020年12月更新的数据，发现1890万号码持有者在1920年或之前出生，并且在Numident中没有死亡信息，这意味着他们在管理系统中技术上被记录为活着。这当中有1090万出生在1899年甚至更早，审计员写道，“社会保障局很可能没有收到或记录这 1890 万人的大部分死亡信息，主要是因为这些人几十年前就去世了，是在使用电子死亡报告之前。” 2023年的审计显示，有1890万持有社安号码的百岁以上老人被标注为“在世”。来源：SSA网站（https://oig.ssa.gov/assets/uploads/a-06-21-51022.pdf）但同样的审计发现，在过去的50年里，这些号码持有人，有大约98%的没有收到SSA的付款，也没有向SSA报告收益。换句话说，在近1900万人中，只有4.4万人收到福利。皮尤研究中心称，截至2020年，也就是本次审计研究的时候，大约有8万名美国人是百岁老人。审计人员表示，不存在系统性的欺诈活动。在Numident以外，社安局有其他方式来记录和核查申领人的身份，社安局网站显示，“我们收集死亡信息以管理我们的项目。我们从许多来源收到死亡报告，包括家庭成员、殡仪馆、金融机构、邮政当局、州和其他联邦机构。” 马斯克的帖子显示，大约有2080万100岁及以上的人在SSA的数据库中注册。这与SSA在2023年审计中发现的1890万的数据是较为相符的。因此，他的帖子很可能显示的是Numident中没有记录死亡信息的人口数量，而不是真正领取社会保障福利的老年人的数量。这些是SSA自查自纠发现的问题，所有数据都在SSA网站上列明，并不是马斯克发现了什么天大的欺诈案。为什么SSA没有解决这个问题 SSA在2015年的审计中，发现Numident系统未能广泛记录失踪和死亡人口，之后SSA官员改进了其系统，到了2023年审计时，已经对超过1070万份Numident记录的死亡信息做了更新，其中包括超过600万份112岁以上的记录。但是2023年的审计显示，死亡登记缺口仍然很大，尤其是电子化之前的记录。为什么？简单说，缺钱。 SSA官员们说，1890万年龄在100岁以上、没有死亡记录的号码持有人，只占政府发放的5.31亿个社会安全号码的一小部分，而且1890万号码中“几乎没有”人目前领取社会福利金。 SSA还确定，“这些选项的实施成本很高，对该机构几乎没有好处，会在很大程度上重复数据交换消费者已经获得的信息，并会给各州和其他数据交换伙伴带来成本。” 更新Numident系统当然是最佳实践，而且社会保障有时确实会不恰当地发放养老金。根据社会保障局监察长2024年7月的一份报告，在2015年至2022年财政年度（包括川普的第一任总统任期）期间，社会保障局支付了近718亿美元的不当款项，占付款总额的0.84%。 2021年11月的一份监察长报告发现，约2.4万名受益人在死后获得2.98亿美元的赔偿金。（报道称，大约8400万美元被退还。）但不当付款只占所有付款的0.84%，因欺诈而导致的付款更是微不足道。这与私人保险形成了鲜明对比。事实上，美国精算师协会去年 9 月发布了一份关于私人保险的报告，结论是“保险欺诈现象十分普遍”。阻止不当付款（包括因欺诈而产生的极少数付款）的最佳方法，是为社会保障管理局配备足够的人员，升级基础设施。但社会保障局多年来一直难以获得资金和高质量人才。智库城市研究所(Urban Institute)研究员C·尤金·斯图尔勒(C. Eugene Steuerle)对事实核查网站PolitiFact说：“如果有人担心社会保障的管理，这是有原因的，因为工作量一边增加，社会保障局的工作人员一边已经被削减了好几年。积压的伤残保险索赔越来越多。”他补充说：“社保局复杂的数据库需要一流的专家来修复和升级，但政府的薪酬水平不够高，无法吸引信息技术部门提供的最好的人才。多年来，他们甚至不被允许购买最好的软件。” 而在川普2.0时代，这甚至更难。在当地社会保障办事处进行面对面申领和交易，可以更容易发现欺诈者。不幸的是，本地社保办公室将面临关闭。马斯克已指示总务管理局终止所有联邦办公室租约，包括所有社保办公室。将社保信息交给马斯克，才是真正的危险上周末，《纽约时报》报道称，DOGE成员试图访问“包含大量美国人个人信息的内部数据存储库”，而社会保障局代理局长歇尔·金(Michelle King)坚拒这一要求，最终金决定辞职。这一消息敲响了警钟，支持者警告称，马斯克正在采取行动，获取高度敏感的数据。 “没有办法夸大这是多么严重的违规行为。我的理解是，这种情况已经发生了，”进步倡导组织社会保障工作(Social Security Works)的总裁南希·奥特曼(Nancy Altman)说。特曼周一对美联社指出，SSA“有申请残疾津贴者的综合医疗记录。它有我们的银行信息，我们的收入记录，我们孩子的名字和年龄，等等。老年人特别容易受到诈骗的影响。数据泄露会使诈骗数量激增。而且，如果有惩罚敌人的意图，有人可能会抹掉你的收入记录，使你无法领取你已经获得的社会保障和医疗保险福利。” 社安局数据库中存在大量死者信息未更新，这是早已进行审计并公开的技术问题，各项数据和结论在社安局网站上有据可查。社安局禁止115岁以上老人领取福利的规定，收集和核实死亡信息的实践，已经确保几乎没有人冒充百岁以上去世的老人继续领福利。包括社安局在内的联邦机构基础设施落后，而遏制不当支付需要资金和人才的大力支持，包括像马斯克这样的技术人才的支援。但现在这些由来已久的技术问题被马斯克扭曲夸大，当成了大规模、系统性欺诈的证据，与此同时，马斯克正在翻找每一个美国人的私人信息，谁来阻止他？查看更多精彩文章，请前往正义补丁网站justicepatch.org 参考资料： https://www.commondreams.org/news/musk-social-security https://www.politifact.com/article/2025/feb/17/are-150-year-old-americans-receiving-social-securi/ https://www.newsweek.com/elon-musk-responds-social-security-concerns-2032503 https://thehill.com/opinion/5148448-elon-musk-targeting-social-security/ https://www.washingtonpost.com/history/2020/06/04/she-was-last-american-collect-civil-war-pension-7313-month-she-just-died/ https://www.snopes.com/news/2025/02/18/musk-150-year-old-social-security/ http://wired.com/story/elon-musk-doge-social-security-150-year-old-benefits?utm_source=pocket_shared 来源：加美财经
加美财经02-21 00:00

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