人民鲸鱼转盘领红包是真的吗_百度知道
人民鲸鱼转盘领红包是真的吗
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我刚也转到了6666元红包，下了应用宝也没找到。
是真的啊，经常参加鲸鱼理财的活动经常会获得理财红包。如果是体验金红包就会自动算收益收益可以提现。如果是直接获得现金红包一般就会直接发到账户里的。可以看下他们的活动规则
哪有那么多天上掉馅饼的好事
我中了6666现金红包，怎么提不出来
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投友圈 | 小块头大工程13年匠心“铸”梦
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《投友圈 | 小块头大工程13年匠心“铸”梦》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《 | 小块头大工程13年匠心“铸”梦》 精选一2017年，一个数据、共享、智能的时代，这三个关键词不断出现我们的世界，生活亦或是工作。我们在无数次的注册登陆中被采纳着数据，共享着技术系统的智能带给我们的高效与便捷生活。同时，当网络行业进入第十个年头的里程碑，在市场与政策的双重驱动下洗牌，我们也用这三个关键词，在行业的裂变中去学习、成长、进步。当行业交易突破6万亿，余额万亿，收益年化9%左右，市场用数据告诉我们，行业在理性回归并日趋成熟。当我们借用多重进行借款风险审核，构建自己的，数据会告诉我们，我们的客户应该长什么样。当我们沉淀了历史数据综合用户行为分析，数据可以告诉我们，哪些地方还能做得更好，让用户更满意。下面的视频为每一位年会现场嘉宾构建了一个小型的数据仓库，以此为样本，未来将会通过大数据作为决策源头引领未来的战略发展。接下来，小好君挑选其中一位活跃的理财嘉宾，分享关于他的故事。【本期嘉宾】陶正华
一起好钻石会员从事钢结构加工制造13年，专业。当今这个急速变化的时代，做实业的人几乎都成了茫然的夜奔人：焦虑、恐慌、活着、死去……。每一次产业升级进入一个新的阶段，都是新的物种代替了旧的物种。新物种来自跨界的打劫者和旧物种的进化，不能进化的物种被迫淘汰。说起钢铁制造业，我的印象还停留在日剧《半泽直树》中说过的一句话：“一颗螺丝撑起了日本整个国家的经济”，见证了“日本制造”的一丝不苟和精益求精。直到和陶陶深聊的时候才让我对这个顶呱呱的中国实体行业加深了认识。和陶陶在微信沟通的时候，还觉得他是个无拘无束的90后，说话很佛系，吊儿郎当的。直到在年会上见到他本人，原来是个挺一本正经的中年大叔啊。此次年会他还是带病参加，比心?。也许真的有基因遗传，出身在工程师世家的他从事钢铁制造业已经有13个年头，培养出他那种激流勇进、严谨踏实、不服气的性格。可是政法大学专业毕业为何却从事实体行业，相信大家和我一样都有这样的疑问。据了解，陶陶的爷爷爸爸都是工程师出身，家里需要出个文人雅士。带着这样的期望，他选择了金融这条不归路，刚毕业那时在银行柜台做基础工作，好景不长，呆了一年不到，他就不告而辞了。来到现在的单位，从钢结构工人到现在的制造部副部长，管理七八百人的团队，虽然只是一个小小“芝麻官”，肩起的却是一个沉重的“担子”。钢结构工程工种包括： 放样工、钣金工（或叫冷作工）、焊工、 钳工、 吊装工、架子工、钣金工（或叫冷作工）、焊工。钢结构工程是以钢材制作为主的结构，是主要的建筑结构类型之一。钢结构是现代建筑工程中较普通的结构形式之一。像著名的港珠澳大桥、武汉东湖绿道等就是他们曾参建的项目。以港珠澳大桥为例：从原材料到板单元，从小节段再到大节段，从生产、运输到吊装、拼接，港珠澳大桥犹如龙的骨骼，采用的是120年的设计使用寿命、超42万吨钢结构制造、“四化”设计理念等要求，让原本相对常规的钢结构制造，变得不同以往。不愧是世界级的工程巨著。在修建港珠澳大桥的时候，当时遇到一些棘手的问题。为了满足30万吨游轮的通航能力，必须建造一座桥面高度超过80米，桥塔高度达到200米的超级大桥。但由于大屿山机场在航道处限高为120米。因此，不可能采用桥梁方案跨越这两条航道，智能修建一条长长的海底隧道了，而隧道又要综合考虑水阻率、隧道规模、海域水文地质条件的情况，还要将800万的海底淤泥全部清理干净，既耗时耗力，可能还会对海洋环境造成很大污染。此时此刻需要一个120个重550吨，高55米，直径22.5米的圆形钢桶围成一圈来稳定地基，建如此庞大的钢桶说起容易建起难。只能把钢桶分成若干模块拼接，这样又要用内胆来解决支架拼接的误差。。等等过程中还会遇到很多技术挑战，工程师们见招拆招一一将问题解决，最大时效完成巨大工程。可见，钢建工程就像人生一样，是个面对问题并解决问题的过程。问题能启发我们的智慧、激发我们的勇气；问题是我们成功与失败到分水岭。为解决问题而付出努力，能使思想和心智不断成熟。建筑是凝固的艺术，艺术需要不断的创新、创造。无论是企业家精神还是工匠精神，它们都是我国背景下重要的生产要素，共同构成了社会经济细胞的“细胞核”。ps.最后呼吁大家：在热爱工作的同时，也要爱护自己的身体。趁年轻不要透支体力，如果你不好好对待身体，身体就变本加厉让你知道身体的厉害。《投友圈 | 小块头大工程13年匠心“铸”梦》 精选二谁也不会想到，30年前提出的“”直到今天才风靡全球。在刚刚落幕的IT领袖峰会上，贾跃亭与马化腾、李彦宏、杨元庆关于“IT创新与共享经济”的高峰对话，成为互联网热门话题。吸引行业注意力的是，相对于传统互联网的代表百度、腾讯，以及传统制造领域的代表联想关于共享经济的言论，生态时代的代表乐视，其首次提出的生态共享让行业眼前一亮。共享经济的魔力在于，通过实现碎片化供给和多样化需求的匹配，开辟巨大的增量市场；另外共享经济还可以通过高运营杠杆作用，改变供给的成本结构，使其更具规模效应，对供给和需求都带来巨大革命。但共享经济的发展，目前仍处于低端的闲置资源共享，C端（客户端）共享，和所有权与使用权共享阶段。可以说，面临着互联网时代的飞速发展，中国的共享经济也需要一次提速和升级。而乐视生态共享概念的提出，却让行业敏锐感觉到了生态共享将是共享经济替代者，让整个产业提前进入共享2.0时代。共享经济发展面临的升级困境虽然共享经济在全球势如破竹，但其面临的升级困境也在困扰着产业里的每一个人。1978年，美国德克萨斯州立大学的社会学教授马科斯?菲尔逊（Marcus Felson）和伊利诺伊大学社会学教授琼?斯潘思（Joel Spaeth）率先提出“共享经济”概念。那时，他们不会想到，实现真正的共享经济会需要经历如此漫长的时间长河。让共享经济变成人类共识的是Uber和Airnbn。这两家为代表的美国企业，让共享出行、共享空间进入用户眼中，真正让这一古老的概念真正流行起来。而中国共享经济的发展基本与全球步调一致，如果以2010年在北京成立的倡导共享出行的易到用车为代表，显然的共享经济实际上与世界几乎同步发展。然而在经历六年多的发展后，中国的共享经济目前发展成效究竟如何？在分析共享经济的升级时，有必要来回顾共享经济所处的互联网时代背景。在从PC互联网进化到移动互联网时代，并逐步朝着、互联网生态时代前进的过程中，中国近20年来的互联网发展，如果以企业为界别的话，可以说经历了以新浪、搜狐为代表的1.0信息时代，和以BAT为代表的2.0服务时代，而目前中国正在逐步开启互联网3.0时代，这就是以乐视为代表的互联网生态时代。如果在这个背景上进行分析，我们实际上可以发现，共享经济模式的进化，实际上也应该放诸到互联网3.0时代的背景去理解。在此过程中，中国的共享经济乃至世界的共享经济发展，都必须克服几个难题，那就是：1：如何通过收益促进参与，最大程度地调动包括C端（客户）和B端（企业）的各种资源，并使之实现最大程度的交互共赢？2：在此情景下，如何最大程度的利用现有资源进行共享，做好利益的深入再平衡？3：如何进一步解决和资源不对称，实现充分共享，从而最大程度地提升社会公共效率，提升共享经济的杠杆魔力呢？如何解决这三个难题，不仅关系着中国共享经济从1.0时代到2.0时代的进阶发展，同时也关系着中国互联网生态经济的深入发展。乐视样本的启示：全方位生态共享以开创互联网生态经济的乐视为代表，可以发现乐视所进行的共享经济业态与目前现有的国内共享经济有着明显不同，这将帮助我们捕捉中国、乃至全球共享经济的最新走向。仔细分析发现，乐视开创的生态共享拥有三个最明显的特征：1：全方位共享。不但闲、置资源，非闲置资源也可以共享。它不再是仅仅的C端共享是，而是可以在C2C、C2B、B2B、B2C 之间都可以共享。2：生态共享它打破了所有权与使用权的边界。每个人都可以是两个身份，每个企业都可以是两个身份。既是使用者，也可以是所有者。而传统共享经济是对企业排外的。乐视生态经济共享，打破企业的边界，与用户共享。3：共享经济的最大的价值是释放价值。而乐视生态创造的共享经济，是创造新的价值。 共享全新价值。分析解读乐视生态共享模式，对这了解、解决当下共享经济中的发展难题提供了一个很好的模板。在IT领袖峰会上，乐视创始人贾跃亭也首次表示，目前最热的共享经济是狭义的共享，更多的是经济和资源的共享，包括了能力的共享，资本的共享，最后实现价值的共享。而乐视认为，如何能够真正地实现价值共享，才是创造一个全新模式的核心点。贾跃亭表示：“乐视并没有把互联网当成产业来做，而是真正的把互联网当成经济基础来做，用互联网和云基础性的特性进行变革，再把看似不相关的产业融为一体，产生创新变成全球的新模式，给全社会全行业产生价值。因此，乐视生态共享的一个重要理念是价值共享，可以把乐视创造的全新价值，能够为所有的竞争对手实现共享，变成真正的一个竞合关系。以全方位生态共享为例，来看乐视控股的易到用车，作为中国共享经济开端的易到用车，此前的共享经济模式，更多是归向C2C共享。然而在被纳入到乐视生态以后，易到用车显然已从纯粹的C2C，拥有了在乐视生态内部进行化反性的C2B、B2B和B2C效应。此前，我们更多关注的是企业与企业间，公众与公众间，以及公众与企业间的协同共享，但随着共享经济的发展，企业内部也需要进行生态共享。作为乐视超级汽车共享生态的重要组成部分，易到用车肩负着作为乐视汽车共享生态入口的重任，而其最终指向，就是“极致产品、生态体验、颠覆价格”的生态专车发展模式，以及融入乐视生态的发展模式。正是通过不同生态间的协同化反，乐视超级汽车共享生态实际上在企业内部就已拥有了良好的基础，从而为接下来的C2C、C2B、B2B和B2C提供了多生态资源共享的基础和可能性。作为数字上的呈现，融入乐视生态半年后的易到用车，目前日订单量已突破50万单，订单量较半年前已经翻了四五倍。相信乐视生态的化反，将进一步协助易到用车提升发展中国的共享出行模式和业态。利益共赢破除共享经济升级障碍克服利益共赢难题，是共享经济进一步发展的关键所在。在这方面，乐视云可以说为中国乃至世界共享经济提供了一个共享共赢的绝佳案例。据乐视云CEO吴亚洲介绍，在互联网时代，由于大规模的用户需求带动了共享经济，使得整个互联网从文字、图文再到视频将会进一步融合，因此在未来，基于VR(虚拟现实)、AR(增强现实)和MR(混合现实)技术上的视频和图文的高度融合将成为趋势，在此基础上，更大规模的内容视频化和共享化将逐渐普及。目前，乐视云已开始逐步去除单一内容单一渠道的发行，进而构建共享发行经济。乐视云利用首创的VAAS模式，把内容方、发行方联系起来，实现定制化的，这种模式是未来发展的趋势。乐视云所构建的生态云系统，其实质为“共享发行经济”，就是让内容与渠道资源在最大范围内被共享。作为一朵独立且中立的云，乐视云首创了一个全内容全渠道发行平台，它可以使得各种各样的内容在渠道上共享。即一个内容可以尝试全渠道发行，一个发行渠道可以找到海量内容，对此称之为乐视云的全渠道发行战略。以2015年乐视云与时尚集团联手制作并担纲直播的“Cool Guy”总决赛为例，该活动就通过Bilibili、搜狐视频、斗鱼、广电网、乐视网等线上、广电和户外数百家渠道发行。这种做法不但带给用户更多选择，更为大量线下的蓝海内容拓展了渠道。正因如此，乐视云构建了多元化的盈利模式，这同时也是共享发行经济的精髓所在。通过发展这种共享发行经济，乐视云实际上将闲置资源和非闲置资源进行了多企业间共享，打破了所有权与使用权的边界，并联合实现了企业间的资源共享与利益共赢，使得B端与C端之间爆发出前所未有的共享业态，这也是一种共享经济模式下C2C、C2B、B2B和B2C之间前所未有的大融合、大共享和大共赢。多企业协同的共享与宽容：商业文明的进阶回归到共享经济的本质，在这方面，美国作家房龙所著的《宽容》一书，或许是最好的注脚。在共享经济时代，企业间的相互宽容与包容，在共享生态中协同发展，实际上是商业文明和商业社会发展到互联网3.0生态时代后所应拥有的涵义。在这方面，除了上述的乐视云，我们也可以来观察乐视的乐Par运作。2014年8月，乐视开始启动“LePar超级”计划，通过创新的“+C2B+众筹”多维一体合作模式，以吸引更多合作伙伴加盟。在与合作伙伴的合作过程中，乐视为其提供了前项、后项、衍生、远期等四大收益，不仅为合作伙伴提供电视产品和配件产品的销售佣金，产品的配送+安装+激活+调试，售后服务收益、新增配件收益、应用服务收益、年费续费收益，还为其提供乐视生态体系中如电影、电视剧、体育、音乐等衍性收益；另外，乐视还为合作伙伴提供未来的智能终端产品经营收益，并特别推出成长计划，优秀的合伙人将有机会进入乐视管理层，优先享有乐视及旗下平台及股权购置权，分享乐视成长收益。正是通过打破传统供货商与渠道商单一的买卖关系，更多将利益提供给合作方，乐视也得以吸引了吸引更多合作伙伴加盟。综述以上的乐视云共享发行和乐Par运作模式，我们可以发现，实际上通过商业间的资源共享和利益共赢，以及冠诸以宽容、包容、协同成长等现代商业精神，企业间也可以通过协同化反，来将以往的所谓竞争对手和线下，转化为共享共赢的合作伙伴，而在一个共享经济时代，我们最应该关注的，其实就是学习类似乐视的做法及精神，即共享经济时代，可以共享共生的更多应该是利益，而非是争斗。共享生态世界：共享经济2.0时代的美丽愿景最后我们再来看一个乐视的共享经济案例。2015年8月，乐视体育正式推出了乐视超级自行车，同时还发布了“BiU”共享骑行计划，通过在北京、海口等地建立试点骑行地，骑友们可以通过付费租赁的方式获得超级自行车的使用权；为了鼓励人们选择自行车骑行，当租车人累计到一定里程或次数时，即可获赠超级自行车；而已经购买了超级自行车的用户，也可以凭借ID在骑行站点免费取车。从乐视的用意来看，我们可以看到，乐视的共享骑行计划，一方面可以通过乐视超级自行车的智能健康信息采集系统，采集到有关车主及骑行人的健康大数据信息，另外还可关联旅游、交通等产业，这种共享骑行计划，其已经涉及到了共享经济模式中更为高级的产业链接阶段，即共享模式本身开始整合多个层次产业：例如乐视的共享骑行计划，实际上就整合了大数据、健康、旅游、交通等多个产业，而这不仅是乐视的首创之举，同时也可以当之无愧地称之为共享经济2.0阶段的高级模式。今年1月份，乐视正式面向全球推出了其更新后的品牌Logo，全新的乐视品牌LOGO“LE”由L 、E两个字母组成，简单、凝练，完美展现了乐视生态世界的精髓，而“共享生态世界”则是乐视换最重要涵义。在此基础上我们去理解作为共享经济2.0时代的标杆企业的乐视，就可以发现乐视所倡导的“打破边界、生态化反，共创共享生态世界”，其本质上已经包含了在互联网生态经济时代背景下，共享经济2.0时代所应拥有的远大愿景与使命，即全方位的生态共享、利益的共享共赢，以及产业链接的丰富智能化与升级。在未来，包括共享经济在内，其根本的目的，就是通过持续不断的颠覆和创新，进而改变人们的互联网生活方式，并为C端、B端和社会端，创造出全新的价值，只有如此，共享经济才能持续不断的发展前行。《投友圈 | 小块头大工程13年匠心“铸”梦》 精选三斯蒂芬·威廉·霍金 ：英国剑桥大学著名物理学家精华演讲·迅猛发展的人工智能，已经能够替人类完成部分工作，究竟是解放人类还是有朝一日会取代人类？如何让人工智能造福人类及其赖以生存的家园。“GMIC2017北京大会”4月27日开幕，霍金专门为GMIC录制的珍贵视频，我们听听他对于人工智能的独到见解。一、人工智能，要么是最好的，要么是最糟的在我的一生中，我见证了很多社会深刻的变化。其中最深刻，同时也是对人类影响与日俱增的变化就是人工智能的崛起。简单来说，我认为强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。是好是坏，我不得不说我们依然不能确定。但我们应该竭尽所能，确保其未来发展对我们的后代和环境有利。我们别无选择。我认为人工智能的发展，本身是一种存在着问题的趋势，而这些问题必须在现在和将来得到解决。人工智能的研究与开发正在迅速推进。也许科学研究应该暂停片刻，从而使研究重点从提升人工智能能力转移到最大化人工智能的社会效益上面。基于这样的考虑，美国人工智能协会（AAAI）于年，成立了人工智能长期未来总筹。他们近期在目的导向的中性技术上投入了大量的关注。但人工智能系统的原则依然必须要按照我们的意志工作。跨学科研究可能是一条可能的前进道路：从经济、法律、哲学延伸至计算机安全、形式化方法，当然还有人工智能本身的各个分支。文明所提产生的一切都是人类智能的产物，我相信生物大脑总有一天会达到计算机可以达到的程度，没有本质区别。因此，它遵循了“计算机在理论上可以模仿人类智能，然后超越”这一原则。但我们并不确定，所以我们无法知道我们将无限地得到人工智能的帮助，还是被藐视并被边缘化，或者很可能被它毁灭。的确，我们担心聪明的机器将能够代替人类正在从事的工作，并迅速地消灭数以百万计的工作岗位。在人工智能从原始形态不断发展，并被证明非常有用的同时，我也在担忧这样这个结果，即创造一个可以等同或超越人类的智能的人工智能：人工智能一旦脱离束缚，以不断加速的状态重新设计自身。人类由于受到漫长的生物进化的限制，无法与之竞争，将被取代。这将给我们的经济带来极大的破坏。未来，人工智能可以发展出自我意志，一个与我们冲突的意志。很多人认为人类可以在相当长的时间里控制技术的发展，这样我们就能看到人工智能可以解决世界上大部分问题的潜力。但我并不确定，尽管我对人类一贯持有乐观的态度。二、人工智能对社会所造成的影响，需要认真调研2015年1月份，我和科技企业家埃隆·马斯克，以及许多其他的人工智能专家签署了一份关于人工智能的公开信。目的是提倡就人工智能对社会所造成的影响，做认真的调研。在这之前，埃隆·马斯克就警告过人们：超人类人工智能可能带来不可估量的利益。但如果部署不当，则可能给人类带来相反的效果。我和他同在“生命未来研究所”担任科学顾问委员会的职务，这是一个旨在缓解人类所面临的存在风险的组织。之前提到的公开信也是由这个组织起草的。这个公开信号召展开可以阻止潜在问题的直接研究，同时也收获人工智能带给我们的潜在利益，同时致力于让人工智能的研发人员更关注人工智能安全。对于决策者和普通大众来说，这封公开信内容翔实，并非危言耸听。人人都知道人工智能，我们认为这一点非常重要。比如，人工智能具有根除疾患和贫困的潜力，但是研究人员必须能够保证创造出可控的人工智能。那封只有四段文字，题目为《应优先研究强大而有益的人工智能》的公开信，在其附带的十二页文件中对研究的优先次序作了详细的安排。在过去的20年或更长时间里，人工智能一直专注于建设智能代理所产生的问题，即：在特定环境下可以感知并行动的各种系统。智能是一个与统计学和经济学相关的理性概念。通俗地讲，这是一种能做出好的决定、计划和推论的能力。基于这些工作，大量的整合和交叉孕育被应用在人工智能、、统计学、控制论、神经科学以及其它领域。共享理论框架的建立，结合数据的供应和处理能力，在各种细分的领域取得了显著的成功。例如语音识别、图像分类、自动驾驶、机器翻译、步态运动和问答系统。随着这些领域的发展，从实验室研究到有经济价值的技术形成了良性循环。哪怕很小的性能改进，都会带来巨大的经济效益，进而鼓励更长期、更伟大的投入和研究。目前人们广泛认同，人工智能的研究正在稳步发展，而它对社会的影响很可能还在扩大。潜在的好处是巨大的，甚至文明所产生的一切，都可能是人类智能的产物。但我们无法预测我们会取得什么成果，这种成果可能是被人工智能工具放大过的。正如我说的，根除疾病和贫穷并不是完全不可能，由于人工智能的巨大潜力，研究如何（从人工智能）获益并规避风险是非常重要的。三、从短期和长期看人工智能现在，关于人工智能的研究正在迅速发展，这一研究可以从短期和长期来分别讨论。短期担忧:1.无人驾驶。从民用无人机到自主驾驶汽车。在紧急情况下，一辆无人驾驶汽车不得不在小风险的大事故和大概率的小事故之间进行选择。2.致命性智能自主武器。它们是否该被禁止？如果是，那么“自主”该如何精确定义。如果不是，任何使用不当和故障的过失应该如何被问责。3.隐私的担忧。由于人工智能逐渐开始解读大量监控数据，会造成隐私上的担忧，以及如何管理因人工智能取代工作岗位带来的经济影响。长期担忧主要是人工智能系统失控的潜在风险。随着不遵循人类意愿行事的超级智能的崛起，强大的系统可能会威胁到人类发展。这种错位是否会发生？如果会，那些情况是如何出现的？我们应该投入什么样的研究，以便更好的理解和解决危险的超级智能崛起的可能性，或智能爆发的出现？当前控制人工智能技术的工具，例如强化学习，简单实用的功能，还不足以解决这系统失控的问题。因此，我们需要进一步研究来找到和确认一个可靠的解决办法来掌控这一问题。近来的里程碑，比如之前提到的自主驾驶汽车，以及人工智能赢得围棋比赛，都是未来趋势的迹象，巨大的投入倾注到这项科技。我们目前所取得的成就，和未来几十年后可能取得的成就相比必然相形见绌。而且我们远不能预测我们能取得什么成就。当我们的头脑被人工智能放大以后，也许在这种新技术革命的辅助下，我们可以解决一些工业化对自然界造成的损害。关乎到我们生活的各个方面都即将被改变。简而言之，人工智能的成功有可能是人类文明史上最大的事件。但人工智能也有可能是人类文明史的终结，除非我们学会如何避免危险。我曾经说过，人工智能的全方位发展可能招致人类的灭亡。比如最大化使用智能性自主武器。今年早些时候，我和一些来自世界各国的科学家共同在联合国会议上支持其对于核武器的禁令。我们正在焦急的等待协商结果。目前，九个核大国可以控制大约一万四千个核武器，它们中的任何一个国家都可以将城市夷为平地，放射性废物会大面积污染农田，最可怕的危害是诱发核冬天，火和烟雾会导致全球的小冰河期。这一结果使全球粮食体系崩塌，末日般动荡，很可能导致大部分人死亡。我们作为科学家，对核武器承担着特殊的责任。正是科学家发明了核武器，并发现它们的影响比最初预想的更加可怕。我对人工智能的灾难探讨可能惊吓到了各位。很抱歉。但是作为今天的与会者，重要的是，在影响当前技术的未来研发中，你们要清楚自己所处的位置。我相信我们团结在一起，来呼吁国际条约的支持或者签署呈交给各国政府的公开信，科技领袖和科学家正极尽所能避免不可控的人工智能的崛起。去年10月，我在英国剑桥建立了一个新的机构，试图解决一些在人工智能研究快速发展中出现的尚无定论的问题。“利弗休姆智能未来中心”是一个跨学科研究所，致力于研究智能的未来，这对我们文明和物种的未来至关重要。过去我们花费大量时间学习历史，虽然深入去看，可能大多数是关于愚蠢的历史。所以现在人们转而研究智能的未来，是令人欣喜的变化。我们对潜在危险有所意识，我内心仍秉持乐观态度，我相信创造智能的潜在收益是巨大的。也许借助这项新技术革命的工具，我们将可以削减工业化对自然界造成的伤害。我们生活的每一个方面都会被改变。我在研究所的同事休·普林斯承认，“利弗休姆中心”能建立，部分是因为大学成立了“存量风险中心”。后者更加广泛地审视人类潜在问题，而“利弗休姆中心”的重点研究范围则相对狭窄。四、人工智能的最新进展人工智能的最新进展，包括欧洲议会呼吁起草一系列法规，以管理机器人和人工智能的创新。令人些许惊讶的是，这里涉及到了一种形式的电子人格。以确保最有能力和最先进的人工智能尽到其应尽的权利和责任。欧洲议会发言人评论说，随着日常生活中越来越多的领域日益受到机器人的影响，我们需要确保机器人无论现在还是将来，都为人类而服务。向欧洲议会议员提交的报告，明确认为世界正处于新的工业机器人革命的前沿。报告中分析了是否应该给机器人提供作为电子人的权利。这等同于法人（的身份），也许有可能。报告强调，在任何时候，研究和设计人员都应确保每一个机器人设计都包含有终止开关。在库布里克的电影《2001太空漫游》中，出故障的超级电脑哈尔没有让科学家们进入太空舱，但那是科幻。我们要面对的则是事实。奥斯本·克拉克跨国律师事务所的合伙人，洛纳·布拉泽尔在报告中说，我们不承认鲸鱼和大猩猩有人格，所以也没有必要急于接受一个机器人人格。但是担忧一直存在。报告承认在几十年的时间内，人工智能可能会超越人类智力范围，人工智能可能会超越人类智力范围，进而挑战人机关系。报告最后呼吁成立欧洲机器人和人工智能机构，以提供技术、伦理和监管方面的专业知识。如果欧洲议会议员投票赞成立法，该报告将提交给欧盟委员会。它将在三个月的时间内决定要采取哪些立法步骤。在人工智能发展进程中，我们还应该扮演一个角色，确保下一代不仅仅有机会还要有决心。在早期阶段充分参与科学研究，以便他们继续发挥潜力，帮助人类创造一个更加美好的的世界。这就是我刚谈到学习和教育的重要性时，所要表达的意思。我们需要跳出“事情应该如何”这样的理论探讨，并且采取行动，以确保他们有机会参与进来。我们站在一个美丽新世界的入口。这是一个令人兴奋的、同时充满了不确定性的世界，而你们是先行者。我祝福你们。以下为问答环节中国科技大咖、科学家、和网友发问霍金（在百万网友的关注中筛选出的七个问题）Q1：创新工场的CEO李开复：互联网巨头拥有巨量的数据，而这些数据会给他们各种以用户隐私和利益换取暴利的机会。在巨大的利益诱惑下，他们是无法自律的。而且，这种行为也会导致小公司和创业者更难创新。您常谈到如何约束人工智能，但更难的是如何约束人本身。您认为我们应该如何约束这些巨头？A1：据我了解,许多公司仅将这些数据用于统计分析,但任何涉及到私人信息的使用都应该被禁止。会有助于隐私保护的是，如果互联网上所有的信息，均通过基于量子技术加密，这样互联网公司在一定时间内便无法破解。但安全服务会反对这个做法。Q2：猎豹移动CEO傅盛：“灵魂会不会是量子的一种存在形态？或者是高维空间里的另一个表现？A2：近来人工智能的发展，比如电脑在国际象棋和围棋的比赛中战胜人脑，都显示出人脑和电脑并没有本质差别。这点上我和我的同事罗杰·彭罗斯正好相反。会有人认为电脑有灵魂吗？对我而言，灵魂这个说法是一个基督教的概念，它和来世联系在一起。我认为这是一个童话故事。Q3：百度总裁张亚勤：“人类观察和抽象世界的方式不断演进，从早期的观察和估算，到牛顿定律和爱因斯坦方程式， 到今天数据驱动的计算和人工智能，下一个是什么？”A3：我们需要一个新的量子理论，将重力和其他自然界的其它力量整合在一起。许多人声称这是弦理论，但我对此表示怀疑，目前唯一的推测是，时空有十个维度。Q4：斯坦福大学物理学教授张首晟：“如果让你告诉外星人我们人类取得的最高成就，写在一张明信片的背面，您会写什么？”A4：告诉外星人关于美，或者任何可能代表最高艺术成就的艺术形式都是无益的。因为这是人类特有的。我会告诉他们哥德尔不完备定理和费马大定理。这才是外星人能够理解的事情。Q5：“我们希望提倡科学精神，贯穿GMIC全球九站，清您推荐三本书，让科技届的朋友们更好的理解科学及科学的未来。”A5：他们应该去写书而不是读书。只有当一个人关于某件事能写出一本书，才代表他完全理解了这件事。Q6：微博用户：“您认为一个人一生中最应当做的一件事和最不应当做的一件事是什么？”A6：我们绝不应当放弃，我们都应当尽可能多地去理解这个世界。Q7：微博用户：“人类在漫漫的历史长河中，重复着一次又一次的革命与运动。从石器、蒸汽、电气……您认为下一次的革命会是由什么驱动的？”A7:（我认为是）计算机科学的发展，包括人工智能和量子计算。科技已经成为我们生活中重要的一部分，但未来几十年里，它会逐渐渗透到社会的每一个方面，为我们提供智能地支持和建议，在医疗、工作、教育和科技等众多领域。但是我们必须要确保是我们来掌控人工智能，而非它（掌控）我们。Q8：音乐人、胡海泉：“如果星际移民技术的成熟窗口期迟到，有没有完全解决不了的内发灾难导致人类灭绝？抛开陨星撞地球这样的外来灾难。”A8：是会有这个内发灾难的。人口过剩、疾病、战争、饥荒、气候变化和水资源匮乏, 人类有能力解决这些危机。但很可惜，这些危机还严重威胁着我们在地球上的生存，这些危机都是可以解决的，但目前还没有。部分转载自笔记侠，文章仅代表原作者观点，不代表众投邦立场；如有侵权、违规，请联系我方删除。正在募集项目第三方大数据精准营销服务平台之一联都科技已经上线欲了解联都科技更多信息请扫描添加下方众投邦或点击阅读原文《投友圈 | 小块头大工程13年匠心“铸”梦》 精选四当你在百度的搜索框中输入：“如果南海爆发军事冲突，哪几只 A 股可从中获益？”搜索结果页将会在 0.01 秒内返回一串这并非科幻，而是触手可及的现实。南海战事未必会爆发（事实上，它的概率也是可以计算的），而那几只的推荐却很可能是真的。搜索引擎并非基于对公司经营状况的研究或财务报表的分析得出结论，而是基于掌握了与历史事件的所有数据，并从中“发现”其相关性。这只是微不足道的冰山一角。大数据曾经像是蛮荒的西部，如今一些庞大而坚固的底层架构正在以令人惊叹的速度搭建起来，而当轨道、工厂、钻井、码头、舞台一切就绪之后，全新的时代将徐徐拉开大幕。如果你错过了过去二十年间风起云涌的互联网大潮，那么请把握以下七大趋势，它们很可能将在下个二十年内发生：传感器像空气无处不在技术的突破将使传感器体积微型化，它将出现在生产生活的每一个角落，甚至以靶向缓释胶囊形态进入人体内部，监测化学环境及组织器官的细微变化。成本降低后，传感器不再需要回收，而像月抛隐形眼镜般一次性使用，完成使命后自动废弃，而新的传感器则源源不断地补充数据源；传感器节点数将达到万亿级别，其数据量将超过人类日常总传送数据量的百分之八十，新的低能耗无线通信标准诞生。数据服务如水即开即用Google、百度、亚马逊等巨头将建立起完善的大数据服务基础架构及商业化模式，从数据的存储、挖掘、管理、计算等方面提供一站式服务，将各行各业的数据孤岛打通互联。在用户与数据服务商之间是算法提供商，他们雇佣专业领域的精英人才与数据科学家，通过数据挖掘的方式，寻找事物间的联系，如基因集与疾病的对应关系，大气状况如何影响农作物收成，以及某一款酒类广告如何带动避孕套的销售。而用户（无论个人或组织）所需要做的便是像今天下载手机 App 一样，选择相应的数据服务端，付费，享受“N=All”的实时数据所带来的深刻洞察与行动指南。大数据浪潮席卷全行业个人的生活数据将被实时采集上传，饮食、健康、出行、家居、医疗、购物、社交，大数据服务将被广泛运用并对用户生活质量产生革命性的提升，一切服务都将以个性化的方式为每一个“你”量身定制，为每一个行为提供基于历史数据与实时动态所产生的智能决策。在传统领域大数据同样将发挥巨大作用：帮助农业根据环境气候土壤作物状况进行超精细化耕作；在工业生产领域全盘把握供需平衡，挖掘创新增长点；交通领域实现智能辅助乃至无人驾驶，堵车与事故将成为历史；能源产业将实现精确预测及产量实时调控。大数据将成为国家间竞合关系的最高依据，同时也是最高机密，针对数据中心及传感器集群的黑客事件层出不穷，数据战将成为战争的主要形式。数据资产权及立法引发激辩如 Alistair Croll 所说：数据驱动下的世界给人最大的威胁是道德方面。我们以共享资源的方式分担风险（如），我们越是能预测未来，我们越不愿意和别人分享。个人数据资产所有权，属于个人或是公司？隐私的边界何在？当公共利益与个人隐私发生冲突时如何抉择？数据是否具有地域性，跨国存储及管理的数据服务案件，等等。技术的发展将会倒逼国际社会制定并完善相应法律，而跨国企业将在其中扮演主导作用。反过来，法律的制定也将推动数据安全技术的进步，智能程序将能根据不同情境启用相应的隐私级别，隔绝数据采集的“私密空间”将成为新的服务热点。人工智能全面渗透人类生活从苹果的 Siri 到 Google 的机器翻译，再到百度的及“百度大脑”，商业与技术的频繁互动将极大提升人工智能的进化速度。机器将得以理解人类文字、语音、图像、动作甚至表情背后的微妙含义，并以大数据为支撑，为人类提供效率与个性兼备的决策与服务；想象一次旅行，人工智能分析你以往出行记录以及近期生活轨迹，结合对各大旅游景点、交通状况、天气预测等数据分析，提供给你最贴合心意的目的地，规划好线路的无人驾驶车辆依照行程将你送至景点，并根据你的行程及时调配车辆接送。所有的酒店、餐饮、服务都已经依照你的生活数据进行深度订制，机器甚至会提醒你将美好时刻记录下来，发送给相关好友，提升关系的亲密度。而你遇到的所有异国文字和语言，都将经由翻译器实时转化为你的母语。这只是诸多场景中较简单的一个切片。结合人工智能的机器人技术将取代从事简单机械劳动的人类，以及部分服务性行业，劳动力过剩将成为突出社会问题。由人工智能主导的娱乐产业将成为经济支柱，结合虚拟现实技术的沉浸式游戏了解每一个玩家的神经刺激模式，并能带来最极致的感官享受，电影《Her》中爱上程序的故事或将成为普遍现实。社会关系面临全面变革传统的劳动关系及组织形态将被打破，劳动者以液态形式自由流动结合，成为“液态公司”，通过大数据平台，将客户需求与人力资源进行精确匹配，个体能够最大限度地发挥潜能，同时打破地域、语言及文化的障碍，全球协作成为大趋势。婚恋模式全面转型，个体可根据不同关系需要由大数据服务商进行精确匹配，确保身心、经济、价值观及生活方式上真正的“Match”，并订立有时效性的契约式关系。传统家庭模式进入重塑阶段，人以群分变成人以“数”分，带有相似数据特征的群体会以类似公社形式聚居，以实现资源整合与生活方式上的高效和谐。国际化大品牌以深度数据分析，聚集忠实核心用户群，并开发上下游生活方式产品服务，形成凝聚力极高的 “品牌部落”概念，人群甚至会以品牌作为图腾、姓氏或精神信仰。人类文明进入全新纪元科研领域由传统的“现象观察 - 理论假设 - 实践验证”范式，变迁为“数据挖掘 - 抽象模型 - 扩展应用”，由理念到实际应用的路径将被大大缩短，全面提升技术进步速度。人从机械重复的低级劳动中被解放，投身更具价值的创造过程。大数据将帮助人类发现激发创造力与幸福感的有效机制，社会由物质文明进入灵性文明的新纪元。人工智能将逐步理解并模仿人类情感，机器与人类的共生成为进化趋势，奇点降临。当二十年后我们回首今天，这个被称为大数据元年的特殊时间点，许多事情已经悄悄地埋下伏笔：顶尖人工智能专家、Google大脑之父吴恩达加盟百度；Google低调收购大量机器人公司；微软发布虚拟个人助手Cortana，宣称正处于“人工智能的春天”。当这几家掌握着全世界最丰富数据资源的科技巨头纷纷发力时，你便能闻到那一丝火药味儿，大数据时代的狂飙突进才刚刚拉开序幕。?分享如果你喜欢这篇文章，欢迎点击右上角“…”分享到朋友圈或发送给朋友?关注点击右上角“…”查看公众号在“通讯录”页面，点击右上角“添加”，搜索公众号“”或微信号“taodaibao”?联系快捷借贷服务 安全 首选淘贷宝（www.taodbo.com）客服热线：400-《投友圈 | 小块头大工程13年匠心“铸”梦》 精选五12月9日，在“2017中国新金融高峰论坛”上，理事会原副理事长王忠民出席并演讲，他指出：我们推动市场经济的时候，信用是交互行为最底层的逻辑，要能够做到遵守信用社会的交易成本、生产成本就低，不守信用社会的交易成本和生产成本就高。所有的负信用制度、大数据、、把它全部打败，让它无处藏身，把负信用的场景全部彻底消灭，让它一露苗头就成本最大化，让它永无生存之地。区块链在社会和生活中具有重要意义。李克强总理曾要求有关部门负责人，要以云计算、大数据理念，与企业信息技术平台有机对接，建立统一综用信息平台，实现“大数据”共享。实际上，解决社会普遍存在的“负信用”问题，是关键。过的全网记账，有希望形成全球“信用”的基本协议，也就是能自动剔除“虚假信息”“欺诈信息”“双重支付”等非信用信息，为全球市场提供基本的“信用”资源和低成本价值转移通道。例如迅基于共享经济云计算与的“链克”（原玩客币）就提供了一个非常有力的佐证。链克开发之初是为了解决迅雷共享计算生态中的支付与激励问题。共享计算通过智能硬件“玩客云”将用户分享的闲置计算资源转化为创新的云计算服务，用以解决社会计算资源紧张与计算成本居高的社会矛盾，降低企业的运营成本。在这个过程中，迅雷对那些通过玩客云智能硬件分享带宽、存储和计算能力等闲置资源的用户发放链克，以保证用户共享计算资源和内容的付出和收益对等，激励用户主动加入到共享计算的产业链中。链克即迅雷玩客云共享计算生态下的虚拟数字资产，拥有区块链的基本属性。曾经迅雷凭借去中心化的P2P（Peer to Peer），即点对点传输方式为业界折服。每个用户既下载数据，又作为服务器存储数据并供其他用户下载。迅雷不仅通过P2SP的专利技术收获了4亿注册用户，更是积累了扎实的去中心化经验，这使得他们在术的开发上具有天然的优势。同时，迅雷注意到，此类完全去中心化的应用和数据庞大的全量钱包难以监管，炒币行为更将伤害自己的客户，不适合中国国情。于是，迅雷从规划之初就将链克打造为选择可信节点作为记账人，由这些可信节点来达成共识生成区块的，同时采用不保存所有交易的完整副本，必须信赖服务器来获取交易确认的轻量客户端。那么，链克是如何构成一个信用体系的呢？例如一个用户想要备份一套数据，这套数据将在这名用户的玩客云上经过加密并切成小片（保障数据安全）分发到很多其他用户的闲置硬盘上进行存储。而当这名用户或者其他用户需要下载这份数据时，就可以采用索引存储，去中心化探测文件是否存在，并通过实时支付链克，就完成了一次交易。由链克维系的是一个绝对自律的信用体系，首先区块链技术保证了每一个链克的发行透明、固定，也就是它们从出生就开始被追踪。而链克的每一次交易，所有权的转移都记录在分布式的区块上，谁也不可能进行篡改。链克就是一个绝对开放的账本，从而赢得用户的信任。实际上，迅雷正在扩充链克的应用场景，而眼下的进一步计划就是参与到版权保护与版权支付的进程中去，试想一下，版权问题作为困扰大众许久的一个难题，如果在作品发布的同时就通过“账本”并报，那么版权方的利益就会得到切实的保障。而用户想要购买版权方的服务，则需要支付链克，链克基于区块链，版权交易用智能合约实现，保证在支付版权费用的同时，一定能将消费记录计入链上、不可篡改。同时，版权方也将作为一个的一个可信记账节点，能够参与记账，保证数据真实，用户的利益也会得到保障。区块链创造了一个世界，在这个世界里，分享信息的各方都知道，他们所看到的信息和其他人所看到的信息是一样的。而通过共享经济，区块链被更多的用户所接触、所欣赏。区块链重组了智能的新世界，共享经济推广了智能的新世界。当全人类都认可这个新世界的时候，我们就已经在打倒“负信用”的战争中获胜了。《投友圈 | 小块头大工程13年匠心“铸”梦》 精选六点击【阅读原文】，跟随让你一次收割多个优质！“如果说2017年是人工智能在中国引起骚动的一年，那么2018年将成为中国在人工智能领域竞争地位越来越明显的一年。”比如，人工智能迅速成为中国创业公司最热门的领域，从2012年到2017年第三季度，共向200多家人工智能公司注资了45亿美元。比如，中国拥有世界上最多的手机和互联网用户：截至2017年9月，中国有13.9亿手机用户和8亿互联网用户，约是美国或印度的3倍。数据规模是人工智能领域竞争优势的最重要因素，一个拥有大量数据的优秀科学家将打败拥有较少数据的超级科学家。而中国拥有的海量数据，要远超其他国家。在中国，使用手机支付的人是美国的50倍，外卖配送量是美国的10倍，共享单车使用量是美国的300倍。中国人对于隐私较不纠结，如信用、健康医疗数据等，没有美国的社会监督和自律。比如，美国人会激烈讨论无人驾驶的道德问题、法律问题，讨论大数据带来的个人隐私问题，一些大公司甚至自律地成立人工智能道德委员会。但在中国，总体来说会把科学发展放在这些不太确定的道德顾虑之前，因此会有更平滑的道路，能够取得更好、更快的成绩。但这并不意味着发展人工智能会以侵犯隐私为代价，相反，创新工场董事长李开复认为，在从中获益、享受便利的同时，我们还需要尽最大可能保护个人隐私和安全，这需要政府和整个社会的智慧。而中美人工智能巨头3V3的比较，既有相似，又各有不同。谷歌网罗了全球100名顶尖人工智能科学家的一半，百度紧随其后，在中国仍然拥有最多的AI科学家，而亚马逊则是一匹黑马。整体上中国虽然仍落后于美国，但在数据优势、资本支持、政府政策扶持、人才扩张、硬件制造优势等加持下，将从模仿转为赶超，引领或共同引领世界人工智能浪潮，形成人工智能的全球“双寡头”局面。这些内容，来自一份关于中国人工智能产业的最新白皮书。该白皮书由美国欧亚集团编制, 创新工场受邀提供部分资料。欧亚集团（Eurasia Group）是全球最大的智库之一，长期关注政治趋势、商业影响、金融市场和境外形势的分析，客户包括大型、、政府部门和各行业的跨国公司。创新工场李开复和欧亚集团Paul Triolo认为，目前有关中国人工智能发展的大多数媒体报道主要聚焦中美“人工智能竞赛”的可能性，一般会谣传令人危言耸听的潜在军事用途，甚至会产生关于杀手机器人的猜测。这些夸大其词的分析，在很多方面令人失望。他们通常不能区分人工智能的不同含义，无法辨识人工智能的运用以及如何将智能应用于更广泛的软件应用中。因此，本白皮书试图解决这一失衡现象。首先，通过很多证据更详细地说明有关中国人工智能的情况；然后，概述构成中国人工智能优势的几个主要来源。白皮书对中国人工智能的发展做了以下几个预测：o新一代科学人才将促进中国人工智能的发展。o人工智能数据将是中国的核心优势，而且是其他国家无法超越的。o在四波人工智能浪潮中，中国将在其中三波中处于世界领先地位。o政府支持将大大促进中国人工智能的发展。o中国将超越多伦多、蒙特利尔、伦敦，成为与硅谷同级的人工智能创新中心。1人工智能的四波浪潮人工智能的发展主要分为四波浪潮。这四波浪潮同步发生，但起点和速度有所不同：1、互联网智能化开始于2010年左右，互联网巨头（谷歌、Facebook、亚马逊、百度、阿里巴巴、腾讯）是最大受益者。2、商业智能化始于2013年左右，拥有大型数据库的企业可以将人工智能应用于历史数据或新数据，连接业务程序，并辅助决策。比如IBM Watson（美国）、Layer 6（加拿大）和第四范式（中国）。3、实体世界智能化开始于2015年，通过传感器和智能设备把实体的物理世界转为数字化，收集之前不可用的新数据，利用新数据创建新应用。例如，Amazon Echo、 Face++。中国拥有大量的可用数据，而中国人对于隐私较不纠结（如商场内的摄像头可以识别人脸，并以潜在商业信息锁定用户），故而中国将成为实体世界智能化的领头人。4、全自动智能化这一浪潮将很快开始，通过动作和触觉输出，将人工智能纳入无人驾驶汽车、机器人和各种各样的连网设备中。2中美人工智能巨头比较：3V3，相似与差异美国有三大人工智能巨头，中国也有。全球100名顶尖的人工智能科学家中约有一半在谷歌任职，主要产品有谷歌大脑、谷歌云以及DeepMind。百度紧随谷歌的步伐，创建了Duer OS以及Apollo（无人驾驶车辆操作系统）。尽管最近出现几次高调的离职，但百度在中国拥有的人工智能专家仍然最多。然而谷歌和百度之间的人工智能人才差距仍很大（谷歌大大超越全球其他公司）。Facebook在很多产品上都采用人工智能技术，它已经组建了一个顶级的研究实验室（FAIR）和一个应用机器学习（AML）小组。腾讯与Facebook最相似，由中央研究机构和各产品小组（如微信）组成。亚马逊是人工智能竞赛中的一匹黑马。Amazon Echo和Alexa API是语音驱动操作系统的核心。Amazon Go和Whole Foods已经开始线上和线下整合，成为世界上最优级巨型批发商。阿里巴巴采用类似的策略，创建了自身的实体店铺，展示了其自主商店，并尝试进行线上和线下融合（Online-Merge-Offline, OMO）。简要来说，在平台/操作系统方面，谷歌和百度拥有相似的目标。在云+人工智能以及OMO人工智能方面，亚马逊和阿里巴巴拥有相似的目标。而Facebook和腾讯均关注在最流行的客户应用中使用人工智能，目前没有创建大型平台的倾向。3中国的人工智能创业：从模仿到赶超在四波浪潮中，每波浪潮都出现了大量的创业公司。互联网公司迅速拥有了人工智能功能，并获得快速发展。互联网驱动的人工智能公司包括滴滴（打车）、美团（食品配送）、今日头条（新闻推送）、美图（自拍美化）、快手（短视频、直播）等。在第二波商业智能化浪潮中，出现了很多聚焦金融、健康和企业服务的人工智能公司。例如第四范式（提供银行和金融机构人工智能解决方案）、追一科技（提供智能客服，服务中国移动、滴滴、携程旅行网等）。在第三波浪潮实体世界智能化中，出现很多公司从事移动设备、、语音识别，包括Face++和商汤（人脸识别）、出门问问（语音支持）、小鱼在家和Rokid（智能家居助手）。在第三波浪潮中，很多参与者将人工智能应用于时尚生活产品中。摩拜是中国领先的共享单车公司，目前在全球超过200个城市部署了智能单车。每天有数以千万的骑行者在中国各大城市骑行摩拜，一天产生20T的数据量。摩拜使用人工智能对数据进行分析和处理，将人、单车、道路和目的地结合，形成世界上最大规模的“物联网”之一。最后，在第四波浪潮全面自动智能化中，无人驾驶车辆和机器人快速发展。驭势科技（UISEE）由前英特尔中国研究院院长创办，目前已经开始在特定区域的慢速驾驶场景中推出全自动化车辆；初速度公司（Momenta）基于深度学习的感知软件、HD语义映射和数据驱动路径规划相结合，形成与中国和国际汽车制造商协作的自动驾驶大脑。人工智能迅速成为了中国创业公司最热门的领域。从2012年到2017年第三季度，投资人共向200多家人工智能公司注资45亿美元。2017年11月，Face++宣布完成（4.），这是目前人工智能领域全球范围内规模最大的一笔。4中国最大资产：海量数据，远超任何国家更多的数据使得人工智能更加智能化。一个拥有大量数据的优秀科学家将打败拥有较少数据的超级科学家。人工智能由聪明的科学家来改进算法，但在应用时，就只是数据的问题：谁先拥有，谁就会拥有更多。若你拥有更多数据，那么你将拥有一个与人工智能关联性更强的产品。这样会使你拥有更多的用户，赚到更多的钱，聘用更多优秀的科学家，购买更多的机器，进而获得更多的数据。这一良性循环已经成为Facebook、谷歌和微软以及中国的百度、腾讯、阿里巴巴和很多其他企业成功的关键因素。正如计算机科学家Robert Mercer所说：“没有什么比更多数据更重要”。那么，中国能生成多少数据呢？中国拥有世界上最多的手机和互联网用户：截至2017年9月，中国有13.9亿手机用户和8亿互联网用户，约是美国或印度的三倍。互联网和手机的使用比差距远不止是1:3。在中国，使用手机支付产品的人数是美国的50倍。中国的外卖食品配送量是美国的10倍。共享单车使用量是美国的300倍。这一数据是中国人工智能发展的动力：更多的人生成更多数据，远远超过任何其他国家。5人才差距逐渐缩小大量优秀学生涌入人工智能行业虽然世界上顶级的人工智能研究人员几乎都在美国，但中国的人工智能研究员数量正在快速增长。中国的微软亚洲研究院（前身是微软中国研究院，由李开复博士领导创建）培训了5000多名人工智能专业人员和实习生。这些人当中有很多已经去了其他知名企业和大学。一些已经成为中国最大型公司如百度、阿里巴巴、腾讯和联想等的CTO和首席人工智能科学家。有些去了创业公司，如Face++的首席科学家孙剑，初速度CEO曹旭东，而有些则去了中国的大学院校和研究机构。另外，中国研究成果的质量正在提高。在全球前100的人工智能刊物和会议中，华裔作者发表论文的数量占43%，这表明中国人工智能研究获得了快速的发展。最后，年轻的中国学生正在涌入人工智能行业，使人工智能成为最热门、薪酬最高的领域。中国大学的强大计算机科学和数学课程培养了一批优秀的毕业生。这些因素表明，虽然中国目前缺乏顶尖的人工智能人才，但由于有大量人才进入这一行业，在未来几年将克服这一问题。6中国人工智能政策具备强执行力和落地能力中国政府在实现成果方面拥有良好的记录，这些政策规划应被认真对待。举例来说，中国在2010年提出将成为高速铁路领域的世界领先者。现今，中国占有世界高速铁路的60%。2014年，中国政府提出“大众创业和万众创新”计划。几年内，中国的创业孵化器数量从2014年的1400个提升到8000个。7人工智能将形成中美全球双寡头局面总的来说，中国的人工智能正在发展，主要由以下几项人工智能发展结构性优势推进：大型数据集、年轻的人才队伍、有活力的企业文化、以及有利且务实的政府人工智能政策。o这些优势将加快四波人工智能浪潮的发展：互联网智能化、商业智能化、实体世界智能化和全自动智能化。o中国的科技巨头和美国对手展开竞争，但目前在前沿科研以及全球平台经验方面仍然落后。o中国技术创业生态的活力以及技术和工程人才的爆发，正在缩小中美人才差距。o中国的数据库、机器人和计算机熟练程度正在发展，而大型数据集的规模和可用性将成为中国人工智能发展最为关键的优势。o支持的监管环境和有利的政府政策确保中国在全国范围内具有独特竞争力。注重技术、注重实验、注重速度的三大特性使得中国成为全球人工智能强国。在快速创新的年代，中美人工智能双寡头的局面不但不可避免，其实已然来到。>> THE END <<来源|创新工场（ID:chuangxin2009）「本文仅代表作者个人观点，不代表金斧子立场」点击阅读原文，跟随母将独角兽一网打尽↓ ↓《投友圈 | 小块头大工程13年匠心“铸”梦》 精选七为集中展示物业管理行业在向现代服务业转型升级进程中的新技术、新产品和新成果，探讨供给侧结构性背景下行业发展的新路径，10月11日~13日，由中国物业管理协会主办的首届国际物业管理产业博览会在深圳会展中心盛大开幕。本次博览会首次面向国内和国际两个市场，通过“博览会 + 论坛+ 配套活动”的多维视角，打造独具品牌影响力的行业会展和交流平台。中国物业管理协会会长沈建忠，深圳市住房和建设局房屋安全与物业处调研员刘政，中国物协副会长周心怡，中国物协副会长、深圳市物业管理行业协会会长曹阳，中国物协副秘书长余绍元，中国物协标委会常务副主任、中航物业总经理刘文波，深圳市物业管理行业协会副会长兼秘书长吕维，深圳市物业管理行业协会监事会主席、深圳华佳宏物业总经理侯亚军等代表出席了本次博览会论坛。作为物业管理行业的顶级行业会展平台，本次大会除了万科、长城、金地、中航、招商、天安等物业企业代表， 随着人工智能和物联网技术的兴起，本次大会出现的“新面孔”：中国最大的城市级智能物联网平台公司――特斯联科技亦备受关注。“近几年来共享经济已经席卷各行各业，并产生了巨大的乃至颠覆性的影响。 从出行领域的共享单车到共享汽车，从共享住宿再到共享办公，新的共享经济实践者不断涌现，改变着社会资源的配置方式和人们的生活、消费模式。越来越多的人开始为资源的“使用权”而非“所有权”买单，共享经济的模式已在深深影响着我们的观念和生活。” 特斯联科技广州公司总经理贺轩麟应邀参加本次大会，并以“IOT+AI时代如何打造智慧共享生态圈”为主题在“共享经济与社区平台”环节进行了主题演讲。“在特斯联看来，物业服务的物联网数据应用刚刚开启，可视、洞察、预见是必经的三个阶段。用不了多久，人工智能、大数据、云计算等高科技，将成为物业高品质服务标配。”贺轩麟在演讲中表示，共享办公业态拥有发展智慧化办公方向的天然优势，随着人工智能和物联网技术在行业的不断渗透，联合办公未来必定将沿着从传统办公、智能办公再到智慧办公的方向前进，从信息与数据的积累方面出发来搭建一个共享组合平台，出现很多与智慧办公有关的产品，形成一个完整的智慧物联网生态圈。据贺轩麟介绍，与众多传统物业公司有所不同，特斯联以建筑管理和综合城市管理为突破口，将IoT与AI技术成功应用于多场景解决方案中。在谈到选择以此为突破点的原因时，贺轩麟表示，特斯联要打造的是完整的楼宇运营智能生态圈，以为入口，通过切入多元产权写字楼生态圈，形成包租、中介、与联合办公共生共荣的业务格局，同时利用公司强大的物联网和人工智能技术对办公楼宇进行全面的设备改造，通过ABAS BI超级楼控、易企在线线上平台，智慧通行及停车平台，全面布局楼宇生态。由于切入点和面向群体不同，特斯联在AI应用方面并非以单一技术和硬件作为载体，而是选择了以“IoT+AI”为中心的软硬件结合及多场景联动作为其核心产品和服务――当每一楼宇系统接入后，都将成为一个连接节点，随着业务的迅速发展，一个个智慧的“未来建筑”不仅将形成一张庞大的网络，同时，随着每天与千万级人口C端用户的高频互动，获得几何级增长的海量数据。而特斯联拥有行业绝对领先的智慧楼宇操作系统ABAS BI，不仅能够将人力、设备、能源、通行与停车管理等运营数据，与楼宇自有信息技术系统互联互通，形成一个高效低耗的智能化楼宇管理平台；同时，ABAS BI操作系统相当于建筑的“大脑”，可以实时采集建筑运行各个方面的数据，并通过对海量建筑数据的采集、清洗、存储、传输、运算以及深度学习形成对楼宇的智能化控制，实现自动化运行。贺轩麟表示，基于分布式云端架构并可接入第三方应用，ABAS BI在未来将成为未来建筑领域的人工智能系统操作平台。目前，该系统已经成功应用于广州正佳广场，北京诺金酒店，郑州千玺广场，武汉绿地中心，重庆大融城等众多城市地标建筑中。目前，特斯联核心业务除了未来建筑外，未来城市和未来金融也是其战略版图不可或缺的组成部分。三大业务有机结合，协力打造的一个未来城市智能大脑：“未来建筑”打通城市各个基本建筑单元的连接， “未来城市”则是基于未来建筑业务作为核心节点联结而成的一个更的场景，以点带面打造城市级移动物联智能平台。而“未来金融”则通过技术手段，创造了，开发创新金融产品，一方面助力“未来建筑”及“未来城市”项目的快速落地和扩张，另外一方面开创新的变现场景，成为撬动庞大行业应用市场的最佳杠杆。今年年初，随着业务快速发展，特斯联正式提出了“建筑生命体，城市进化论”的品牌主张，并宣布了未来建筑、未来城市和未来金融“三大未来”业务板块的战略发展路径。随后在7月，特斯联宣布完成总额超5亿人民币A轮融资，创下国内移动物联网行业最大融资额。本轮融资由中国光大旗下基金与IDG资本，中信系产业资本以及其它共同完成。截至2017年8月，特斯联已达300余人规模，其中，研发团队有国内外顶尖工程师150余人，获取及申请中专利约300项，并在全国范围完成智慧项目逾7000个，累计覆盖面积近6亿平方米，服务超千万人口畅享智慧生活。《投友圈 | 小块头大工程13年匠心“铸”梦》 精选八原标题：刘铁斌：利用全面掌控和防范日-3日，由、深圳市人民政府主办的第十三届中国(深圳)大会在深圳召开。本届大会以“开放融合 提升服务 共赢未来——新时代期货及衍生品行业的转型与发展”为主题。12月2日下午，由承办的“科技发展与信息安全”分论坛召开。中国证监会信息中心副主任刘铁斌以《在业的应用与发展》为主题发表讲话。中国证监会信息中心副主任刘铁斌刘铁斌指出，现代科技主要是由人工智能、区块链、云计算和大数据组成，俗称ABCD。由信息技术组成现代科技，包括移动互联、社区网络、量子计算、3D打印等等，很多技术组合在一起，催生了行业的监管科技。“监管科技，实际上应该是分成两个方面：一方面是监管+现代信息技术，它是指证监会和交易所等等市场核心机构，利用现代化的技术来优化和改造监管和监察等业务，全面掌控和防范市场风险，强化针对证券期货违法的执法能力。第二方面是和现代信息技术，这是指机构利用现代信息技术手段来提升业务监控和合规审计效果，来保证业务的合规开展，提供能力，规范投资者的交易行为。”刘铁斌如是说。他还表示，现代科技已经应用到各个应用场景当中，未来的十大科技的发展方向，可能会根本性的改变我们人类的生活模式。以下为文字实录：刘铁斌：各位领导，各位嘉宾，大家下午好！今天我汇报的题目是“金融科技在证券的应用与发展”。大家知道，刚刚开完十九大，我们国家现在进入了一个新时代，值得我们庆幸的是，现在从国家到证监会都非常重视，非常重视信息安全工作，习总书记专门强调国家经济发展和产业转型需要信息技术作为催化器、加速器，充分利用核心技术实现各行业的跨越式升级，提升产业转型速度，缩小与发达国家的差距。这是我们很好的契机。基本情况从三方面阐述，基本内涵、发展现状和应用情况。大家知道，现代科技主要是由人工智能、区块链、云计算和大数据，俗称ABCD，由信息技术组成现代科技，包括移动互联、社区网络、量子计算、3D打印等等很多技术组合在一起，催生了行业的金融科技和监管科技。ABCD这四方面现在是作为最重要的信息科技的基础来为我们行业的金融科技的发展提供一个基本的保障。云计算，现在普遍采用新型的技术服务模式，它包括IaaS、PaaS、SaaS等等，通过提供统一的基础资源的服务、平台的服务、计算能力的服务还有软件的服务，来为大家提供集约式，能降低成本能快速部署的应用。人工智能，实际上是一种机器学习的过程，它可以分为有监督学习、无监督学习、强化学习，其中它的一分支是深度学习，涉及深度神经网络，利用以前人类认知的专有领域，比如图像识别、文本理解、音频识别，所以这个也是特别受关注。目前在狭义的阶段，应该说是针对特定任务和机器学习的解决方案，今后我们可能会迎来更广义的人工智能，可以将所有的问题都能够智能化。基本上人工智能接近于人脑的思维。区块链技术，这几年也是研究非常广泛，从等，最重要的应用大家还在探讨之中，银行在这方面的应用可能比我们应用的前景更广泛一些。但是在证券也会有相应的应用，一会儿我会讲到。大数据，应该说现在大家炒得比较热，它实际上是一种基础性的，容量大，类型多，存储速度快，它是由各种解决方案、体系、结构、工具和平台集合所组成，能够应对在数量、速度和多样性日益增长的。我觉得大数据实际上还是一种最基本的数据集合，所以它会在不到5年时间内，将来不再是单独的类。我们讲到金融科技，？金融科技是金融和现代信息技术的结合，是核心机构和证券机构利用现代信息技术全面改造和优化业务流程和市场服务能力，为不同类型的投资者提供定制化、高效的、全面的、智能化的业务服务，来推进行业机构提升经营管理能力，优化运营结构和降低经营成本，来促使经营机构进行差异化的竞争。监管科技，实际上应该是分成两个方面：一方面是监管+现代信息技术，它是指证监会和交易所等等市场核心机构，利用现代化的技术来优化和改造监管和监察等业务，全面掌控和防范市场风险，强化针对证券期货违法的执法能力。二方面是合规风控和现代信息技术，这是指机构利用现代信息技术手段来提升业务监控和合规审计效果，而保证业务的合规开展，提供尽职调查能力，规范投资者的交易行为。从现在发展来看，我们可以归结为几个特点：一是算力平台化、算法工具化，尤其是以人工智能为代表。现在很多厂商拥有的大数据结构层的技术和平台产品，规模不断扩大，阿里现在有达到五千台服务器的规模。大数据分析和人工算法也都是开源的。二是大数据的数据垄断化，现在很多厂商拥有自身业务领域优势，能够获取独特的数据资源，一方面它严格的限制对外的数据共享，比如阿里、百度、腾讯等等，，这些大型互联网科技公司，拥有海量数据，BAT三家拥有的数据应该是3300PB，这是什么概念呢？一个PB相当于是15个美国国家图书馆的数据量，他们有3300PB，每天以4PB的速度增长，数据规模是相当的恐怖。大数据产业的成熟化，将来可以为我们的监管需求能够提供服务。大数据应用的基本方式，一种相应的模型。这是优势，包括技术门槛比较低，产业日趋成熟。但是劣势是现在金融监管领域没有相关的经验可以借鉴，还是属于初期发展阶段。从Gartner发布的信息发展科技现状来看，未来10年发展主要是三个方面，智能化、数字化和网格化，这是未来数字业务和生态系统的一种基础。未来十大战略发展趋势，除了，还包括智能应用、程序和增强分析，包括智能事物、边缘云、绘画平台、沉浸体验、事件驱动等。人工智能应该说是未来十年内最具颠覆性的一种科技，因为它具有前所未有的计算能力，接近无限的数据量，并在深度神经网络中取得空前的进步。这些使拥有人工智能科技的机构可以驾轻就熟，适应新环境、解决新问题。智能应用程序分析，现在正在改变着工作性质和工作场所、结构，未来几年当中，几乎所有的应用程序和服务都将包含一定程度的人工智能。它的增强分析应该说是一种特别具有战略意义的下一代数据和分析范例，通过机器学习，为广泛的业务用户、应用人员和普通数据科学家，能自动化整备数据。所以它将成为颠覆的数据市场的一种驱动因素。也是数据分析的未来。智能事物，现在应该说是一种超越严格变成模型、执行的物理事物，它也是利用人工智能提供先进的行为，与周围的环境和人和自然的交互，比如亚马逊扬声器，它就是一种智能化事物的例子。包括数据孪生，也是对真实世界的实体或者系统的数字表示。数字孪生可以增强数据洞察里，并且改善角色决定，最终帮助开发者做新的商业模式。边缘计算，从网状、网格和分布式处理的概念中得到的，它试图保持流量均匀和本地处理，目标减少流量的阻塞和延迟。边缘计算将分布式计算代入云风格中。绘画平台，可能未来几年里，基于自然语言界面的绘画界面将成为用户交互的最主要的目标。沉浸体验实际上是虚拟现实VR、增强现实AR和混合现实MR，他们在改变着人们感知数字世界的方式。MR将VR和AR两种模式扩展，是以更强大的方式整合物理世界，在MR当中用户可以与数字和真实世界的物体进行交互，同时保持物理世界的存在。现在可能很多是应用在网络游戏等等这些方面，但是这种体验可以看出超出最开始的设计想象。未来的十大科技的科技发展方向，可能会根本性的改变我们人类的生活模式。现代科技已经应用到各个应用场景当中，比如自动驾驶汽车，比如我们每天开车出行一定要看看百度地图或者Google地图，来看看我们到底选哪条路来走，他们收集的方式是每个人点地图，你就会上传数据上传到它的数据库，它根据上传数据决定这条路是否拥堵，也是互相交互的过程。比如我们进停车场，我们去开自己的车，它的监控系统就会监控，看周围是不是有破坏分子或者是不是有嫌疑分子，如果有马上通知安保人员。包括我们早上起床，也许自动的给你播放你喜欢的音乐，可能会把晨报，把你想要的信息全部摘出来，直接供你来进行阅读。比如机器翻译，现在科大讯飞搞的机器翻译，也是非常精准。今后我们的学习系统，以后我们去学门课或者参加考试，学习系统会自动给你推送题目、自动给你评分、自动给你找相关的资料等等。现在已经应用到生活当中的各个层面。人工智能最近有名的案例，AlphaGo，AlphaGo最开始是一个有监督的学习，到AlphaGo Zero是无监督学习，没有把人类的围棋棋谱输入进去的情况下，只是告诉他一个规则，他通过十几天的学习以100：0击败了AlphaGo，AlphaGo以3：0击败了柯洁，可以看到人工智能的发展多么的迅猛。美国著名科学家写了一本《终极算法》，他说是不是有一种终极算法，这种终极算法可以解决一切问题，以后所有的问题，终极算法可能都能解决。这是一个美好的愿望，但是不一定能够真正实现。终极算法真正实现的话，也可能是人工智能统治世界了。第二部分，行业现状与问题。从三方面来给大家讲述一下。前一阵，我们对行业进行了一次调研，14家核心机构和13家的，从我们的调研情况来看，大家现在在大数据、云计算方面，人员资金投入比较多一些，在方面还是起步阶段。这是调研情况，可以看到市场核心机构在云计算方面投入多点，基础设施建设上，市场和人员投入上在大数据方面要多一些，经营机构现在也是在大数据和人工智能方面投入相对多一些，因为经营机构，包括智能客服等讲到了，这些要多一些，这是大致的调研范围的配置。从这里可以看出来，发展还是比较失衡的，投入不太均匀。证券公司、交易所资金投入大一些，正在试点和探索，几乎是一片空白，所以今天我们在座的期货公司比较多，确实是，我们在IT投入上，在IT人员的储备上，在适应新一代技术人员的储备上，我们现在确实很落后。但从全球范围来看，整体上都是处于应用探索，百花齐放的阶段，现在我们与国外金融机构的差距还没有质的差别。我们现在多数的金融机构将大数据、人工智能技术应用于客户服务效率提升和内部运营优化等，比如投资者画像系统等。但是各经营机构利用大数据、人工智能技术增强业务合规和运营风控等，这种科技监管水平的研究应用还比较少。在云计算方面，多数经营机构自建私有云，或者借助行业云来部署内部的开发测试、灾难备份和互联网信息系统，增强了系统的建设扩容的能力，降低建设成本。监管科技方面，现在也是在这些驱动交易、、高频交易等，智能化识别、关联账户识别，等等这些方面也做一些研究工作。行业服务方面，现在有些云的服务，课题研究一会儿也会讲到行业内深交所即将成立的金融科技研究发展中心。金融科技面临的困难与问题，四方面：一是配套法律法规有待健全。对业务服务模式、人机交互、法律界定、信息技术管理、风险防范和应急处置有待进一步明确。行业尚未规划顶层的设计，所以对行业急需的核心技术和应用服务没有形成联合的研究机制。另外行业缺少符合数据科学特点的技术业务复合性治理结构，行业机构在相关的信息技术人才、技术能力储备、科研经费投入方面缺口比较大。数据治理也还存在一些问题，一个是数据科学人员无法接触数据，数据管理部门不懂数据科学的矛盾。第二，行业数据很多都是物理存储的集中，大多数是未在数据模型上进行整合。第三，数据共享方面，由于行业数据标准不完善，行业机构无法引入外部数据。这也是数据无法打通、无法整合，没有整合、打通的数据，数据模型不统一的数据，没有办法进行大数据和人工智能的应用。监管科技的基本情况，我们对国外进行了调研，信息科技、监管科技美国处于领先地位，它是搞矩阵式监管。英国、新加坡和澳大利亚都是采用砂箱式监管模式，英国应该说最先提出了由金融科技机构来实现自己的合规监管。英国现在又提出了针对监管部门进行科技监管，现在提出了这个新的理念前面一个理念是针对证券期货经营机构或者经营科技机构。日本现在鼓励商业，所以日本出台相关法律法规以后，日本的商业银行大量的资金投入到金融科技公司当中。这是他们各个方面的主要应用。我们同步调研了国家相关的部委，人民银行、银监会、保监会、公安部、国税总局等等，还有法院、检察院，也了解到这些大的部委在金融科技领域方面，因为他们不一定叫金融科技，就是应用新技术来推动监管科技的发展，应该说他们基本上都是开始重视新技术的应用。云平台建设，现在人民银行，包括主要的部委也都在进行，国税总局正在建设金税三期，公安部采用六个不同的技术来建设6个省级运营平台。公安部的数据也是相当庞大，北京中院是建立统一的智慧云，检察院也是，最高人民检察院统一开发全国的部署应用系统。这些部委也都是在搞云平台的建设。我们现在还是采用的传统数据分析工作在向探索数据深度挖掘方面来发展，这是一个过程。大数据方面，现在很多部委也建设了相关的数据仓库和数据中心，证监会现在应该说从六个方面来进行监管科技的应用，一是在建立业务统筹、技术统一中央监管信息平台。二是开展行业的数据治理。三是探索前沿技术。四是建设完善的信息化技术设施。五是筹备大数据监管平台。六是加强行业标准化建设。证监会现在是围绕统一全面共享的原则，证监会从建会开始就非常重视信息化建设，从信息化建设发展历程来看，证监会经历了从一个个独立的业务系统建设模式，我们叫信息化1.0阶段，现在进入到业务统筹、技术统一的、中央管控的建设模式，我们现在称为信息化2.0。这个就是说一库四通道，一网一库四通道六个系统。现在这六个系统包括下面28个监管子系统，15个已经上线。我们今后正在要往科技监管、信息化3.0或者智能监管的方向发展。中央监管信息平台的数据资源全图。中央监管信息平台中央数据库，也是采用基于强化主题的核心库的建设，把监管资源、监管数据都纳入中央数据库当中。非现场数据报送通道的流程图，规范经营机构报一次数据就可以，由各个相关的核心机构和监管部门来共享数据。对现场数据的传输，我们也是本着对接业务、安全高效的方式。现在的数据传输今后都要通过证联网，是行业的专网进行数据传输。外部数据交换，我们专门通过数据交换的方式来进行外网和内网的数据传输。信息发布和反馈通道，业务监管的模型。行业的数据累计了4PB，日均委量3.5亿笔，包含19家核心机构和300多家中介机构的数据，中介机构是相关的监管报送数据。我们现在开展行业的数据治理工作，它是因为我们这么多系统，以前这么多系统缺乏统一的数据接口，数据格式不统一、数据模型不统一，导致数据统一大集中以后无法共用，必须开展相应的数据治理。为了解决上面的问题，我们专门成立行业数据治理体系，这两年我们搞的数据模型，在数据模型的梳理过程当中，分了几个步骤：提取行业规则、梳理抽象模型、设计逻辑模型。现在我们已经出台了相应证券公司的逻辑模型，现在正在搞期货公司和经营公司的逻辑模型。这个逻辑模型搞出来以后，我们这些经营机构就可以使用这些逻辑模型来进行落地，转换成物理模型，就可以实现数据的打通。这是我们行业的顶层数据流程图，这个图可以看到行业所有数据的交换。现在在前沿技术的研究方面，也开展无监督机器学习相关的研究，力求与数据模型为基础，结合少量业务领域知识，用聚类、分类、神经网络等等人工智能的方法来挖掘出尽量多的隐匿关系。这是我们正在做的工作，通过主题工程、特征工程、数据工程、计算工程和评价工程，一个完整的研究，通过知识图谱、数据库等等的应用，最后来落地。我们将来可以把这些数据，像内幕交易、、操纵市场，甚至于上市公司的财务欺诈等等，我们将来会生成各种各样的模型。以后我们的中央数据库里也会生成各种分类的动态分析库。基础设施建设方面，我们还建设行业的证联网，现在行业所有机构都接入证联网。人民银行和中心也会接入，20多家存管银行也接入我们这里，还有、也在申请加入证联网当中。这个网络比互联网要安全。我们筹备建设行业的大数据监管平台，分业务平台，也分安全监管平台，我们将来会建设行业的安全态势感知平台、应急指挥系统等等。同时为了相应的数据安全，现在已经起草准备出台《云技术应用规划标准》和《数据分类分级的标准》，这两个标准相当重要，保证行业数据安全、信息系统安全的两个重要标准。第三，行业金融科技与监管科技发展展望，分三个方面。现在可以看到应用方向大概可以分为六个方面。实体画像中，可以说现在在四方面，市场品种、上市公司、投资者、机构这方面可以进行画像，来对上市企业的基本信息、组织架构、业务运营、重大事项等等进行抽象的和标签化的处理。对投资者的基本信息、交易行为和风险偏好等方面建立投资者的画像。的风险指标、业绩指标等建立市场产品的画像。经营机构的组织结构、财务数据、业务发展、合规风控和相关舆情数据构建经营机构的画像。通过构建这些画像来识别各方面的业务发展现状、风控能力，还有合规情况等等。精准营销，现在也是经营机构挖掘客户潜力的最重要的手段，经营机构根据投资者的地理位置信息、金融产品的查询和消费信息，来动态感知投资者的，及时的提供金融销售服务。金融机构根据投资者的画像，比如年龄、资产规模、投资偏好，对客户群进行精准分类，分析出他潜在的金融服务的需求，进而有针对性的开展营销推广活动。也可以利用大数据分析，同类投资者、不同配合使用产品，适时推荐产品，还可以构建客户生命周期管理等。可以用来防止客户流失。效率提升，在智能化应用方面，包括智能客服、、智能交易、行、智能身份认证、智能运维等各个方面。行业的基础设施，现在我们行业的核心机构应该说已经提供了不少相关的服务，包括开户、身份认证、数据交换、估值核算、开发措施、行情、灾备等等，市场核心机构在这方面确实功不可没，也为我们行业基础设施建设打下了一定坚实的基础。风险防范，可以说从三方面看，利用大数据和人工智能技术提升证券公司投行部门流程化、自动化的处理。上市公司财务指标和相关信息，利用人工智能技术对业务流程和合同文本进行错误检查，付诸实现合同的自动起草、自动审核、履行管理，减轻合规部门的工作强度。还可以利用大数据人工智能技术，基于投资者画像，评估用户的信用情况，帮助金融机构判别用户的承受能力等等。还可以对海量资讯实现自动化、全面的监控，促进行业提升工作效率，也可以帮助行业机构影响本机构的虚假信息进行舆论引导。利用人工智能技术，自动识别所有的投资策略，的防火墙，自动生成投资池或者净值池，减少人为投资失误风险。违规检测，这里包括智能市场监察、智能公司监管和智能市场监测几方面。利用大数据人工智能可以改造监察系统，提升监察系统的分析能力，具体的表现在虚假财务信息分析、关联账户识别、内幕交易等。也可以用于基于上市公司、品种画像，全面掌控上市公司的情况，动态分析上市公司的行为，与行业异常波动的关联性等等。区块链在行业的相关应用，现在各家交易所也进行的相关研究，上交所也搞了相关的题目，区块链实际上是一种分布式的、去中心化的、可信任的，这种匿名的不可篡改的特性。实际上在当中应用范围也是有的，比如说我们仓单质押，前几年风险子公司在这方面吃了苦头，因为仓单质押的问题，有些公司损失巨大。如果我们采用这种仓单质押的区块链的方式，我们就可以让所有的交割仓库、所有风险子公司在这个链上，任何仓单质押上去，在一个点记录以后，所有的点都记录了，防备重复的仓单质押。银行方面，像信用也可以使的相关技术，就需要这种大家共同信任、共同要标识的，区块链将来的发展前景还是很广阔，只是我们现在处在研究的初步阶段。随着今后研究的发展，未来5-10年，可能是的高峰期。人工智能选股，这是北美的两只基金，他们利用相关的人工智能系统来对海量的资讯、行情、财报等等，宏观经济进行分析，最后来选出相应的股票池，来供投资者或者来进行决策。它有的优点是不会有偏向性和情绪，也没有固定的思想逻辑。这是比人要好的地方，我们人可能会有情绪，市场行情一失控，人可能会出现急速焦躁的心理，可能会做出一种极端的，但是机器应该说不会这样。在周一，深交所就正式挂牌成立行业的金融科技研究发展中心，我们将来要统筹行业的科技力量来对我们的金融监管相关的技术进行研究，这是非常有意义的。现在大家都在各自为政，所有的机构今后都搞相应的研究，每个机构有的人多一点、有的少一点，有的几十人、有的几个人，投入规模也有大小，研究的东西差不多，不如大家在一块儿，结合行业的力量一起搞这方面的研究，可能会取得更好的效果，节约成本。应用风险，金融科技、监管科技也是有相应的风险，比如说对市场稳定可能有时候会带来一些风险，对权益可能带来一些风险。对市场安全稳定运行，有时候可能算法同质化、交易策略共振，可能家具市场的波动。风险传播、放大，还有违规操作，利用现代新技术，违规者操作可能更隐蔽，我们更难发现，也许他们将来搞成智能分仓，包括什么违规者的智能交易也是有可能的，让我们将来更难查到。还有可能引发风险，个人隐私和利益的风险。当人工智能等金融可积微客户提供产品和服务的时候，因为算法缺陷导致产品推荐不匹配客户自身的条件。金融科技厂商有可能非法获得行业机构和的数据，非持牌机构非法从事证券业务等。披着金融科技的外衣，过渡技术操作或者开展违规业务，这种风险有可能。决策风险、技术风险、数据风险，这些都是我们关注的，实际上证监会重点关注的是监管科技，今后的新技术在监管科技的应用，还有经营机构的合规风险，还有应用心技术产生的相应风险，这是我们关注的方面。未来我们还是要建立健全证监会系统的科技监管的组织体系，我们也是要加强大数据平台相应的建设，有序推进监管科技在证监会的试点和应用，另外就是加强行业科研体系和科研能力的建设。这是我们未来的方向。在发展规划方面，我们也会加强金融科技和监管科技建设的统筹，监管理念方面建立符合中国资本市场动态监管模式，数据方面推荐数据管理架构和数据治理的应用，也是往更合理、更集约化的方向服务。风险防范方面，我们全面强化监管科技能力的建设，提升业务合规和风险合规的监测工作。技术能力方面，加强金融科技相关的标准和应用评价机制的建设，确保技术自主可控。以上是我今天做报告的内容，有不对之处，请大家批评指正。谢谢大家！返回搜狐，查看更多责任编辑：《投友圈 | 小块头大工程13年匠心“铸”梦》 精选九谷歌、Facebook、苹果等国外互联网巨头纷纷将目光瞄准以智能驾驶、虚拟现实、智能汽车为代表的领域；昭示着新一轮科技革命的开始。而在国内以BAT为代表的互联网巨头同样开始尾随其后，调整未来的发展方向。发端于新技术的全新思维正在国内外的互联网圈不断蔓延，这是一种必然的宿命。“互联网+”时代的落幕让人们开始寻找新的发展方向和利润增长点，而这些科技巨头率先垂范无疑为人们提供了一个绝佳的实验范本。勇于做第一个吃螃蟹的人总是会有不断试错的时间和空间，而一旦行业内形成气候想要介入将会是难上加难。科技巨头尝到了这种甜头，所以它们才会这么义无反顾地介入其中。当下的互联网市场并未从“互联网+”的逻辑之中缓过神来，对于固有思维的过度依赖和害怕创新导致了它们在一些新事物的发现上徘徊不前。无论从商业模式还是从长远规划上，基于传统互联网技术的公司依然在不断出现。然而，资本向的转移无可避免，这些缺少创新公司或过度依赖资本的公司开始面临资本寒冬。而在资本寒冬下，以摩拜单车、ofo为代表的共享单车却异军突起，它们不仅在一二线城市获得了飞速的发展，而且还受到了资本的青睐，即使在资本寒冬下依然陆续获得融资。共享单车在资本寒冬下依然获得资本青睐，并非偶然事件。作为“互联网+”时代的产物，共享经济已经衍生出滴滴、优步等互联网公司，而随着“互联网+”的落幕，共享经济的火热发展势头开始出现“降温”。按照正常的逻辑，资本应该将目光转移到更具发展潜力和成长空间的新领域才对。然而，在这样的市场环境下，共享单车依然能够获得资本关注，这当中必然有着非常重要的内在原因。资本寒冬下，共享单车异军突起并非偶然对于资本寒冬的判断已经成为行业共识，而共享单车却能在这样恶劣的市场环境中异军突起，必然有其异于一般行业之处。绿色、环保的出行需求只是一个外在表现，共享单车的内在逻辑与自身魅力必然是导致这种现象出现的主要原因。因此，作为共享经济的产物，共享单车之所以依然对资本具有吸引力，主要有以下几个方面的深层次原因。“互联网+”时代的“遗产”依然具有十足魅力。共享经济模式下的共享单车是一种典型的“互联网+”时代的“遗产”。作为共享经济的类型，以滴滴和优步为代表的共享出行模式在“互联网+”时代被证明具有非常强的用户集聚能力和资本变现能力。共享经济在改变出行方式上的成功应用让人们看到了它朝着更加便利方向发展的可能性，而其在共享单车上的成功应用无疑强化了人们的这种判断。相对于滴滴和优步这种以汽车为主要载体的运作模式，共享单车具有更加独特的优势。首先，共享单车的获得更加便捷。滴滴和优步主要是基于汽车进行运作的，而在交通拥堵已经成为常态的当下，利用滴滴和优步这样的方式出行已经不再是最优选项，选择更加便捷的出行方式成为解决当下人们面临痛点和问题的最佳选择。在这样一个背景下，共享单车无疑能够解决停车难、交通拥堵等问题，这种便捷的出行方式有了存在的可能；其次，共享单车的运营更加精准、到位。基于汽车的共享出行方式，受到司机的影响较大，这些问题同样困扰着滴滴和优步等出行共享平台。一旦共享平台的吸引力下降，共享出行将会面临新的问题和困境，而共享单车通过公司自己铺设的出行工具，无疑能够减少“司机”在这种出行方式}