FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

·布雷顿表示，欧盟和谷歌的目标是在新的人工智能(AI)规则出台之前，制定一项涉及欧洲和非欧洲公司的AI协议。

证券之星2023-05-25

　　Mohan写道:“当世界被生成式人工智能（AI）所吸引时，我们看到苹果在后端芯片（神经引擎）、计算摄影、iPad手掌拒绝、推荐引擎、最近宣布的可访问性功能等中使用人工智能，所有这些都以隐私为核心，并不期望在用户界面和交互方面发生一步一步的变化。”

金融界2023-05-25

南威软件：鸿鹄边缘计算盒是公司围绕“云边端”应用体系创新研发的国产化AI边缘计算设备

公众号消息，近日，包头警方发布一起利用人工智能(AI)实施电信诈骗的典型案例，福州市某科技公司法人代表郭先生10分钟内被骗430万元。请问公司有没有相关的技术可以预防相关诈骗？南威软件董秘：投资者您好！该骗局的核心是微信账号被盗用，被骗取了最基础的信任关系，而后通过AI视频聊天获取了第二次信任关系导致最终被骗。在预防诈骗方面，面对日益高发的电信网络诈骗，公司与战略投资的大数据反诈领军企业深圳安巽科技有限公司合作打造与推广“金钟罩”警民联防平台，有效地帮助群众捂好“钱袋子”。目前，安巽“金钟罩”反诈小程序注册用户已超过2亿，全国客户四百余家。感谢您对公司的关注！投资者：你好，请问公司旗下的安巽科技在人工智能反诈骗有哪些优势？客户数量有多少？南威软件董秘：投资者您好！深圳安巽科技有限公司是全国最早专注反诈行业的科技企业之一，也是国内覆盖反诈骗模型最全面的企业之一，经过多年的积累，拥有最大的涉诈灰黑样本库及基于机器学习的反诈网址标签库等，目前安巽已完成几十种诈骗模型的设计和开发工作，并在不断更新。同时，安巽还拥有支持千亿级多源化数据治理经验、数据挖掘经验、AI建模经验，并已在多地建设了内网智能AI分析平台。感谢您对公司的关注！南威软件2023一季报显示，公司主营收入1.48亿元，同比上升17.55%；归母净利润-2177.78万元，同比上升17.61%；扣非净利润-2507.08万元，同比上升22.32%；负债率49.86%，投资收益-222.58万元，财务费用-448.62万元，毛利率44.32%。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18.59。近3个月融资净流入2.53亿，融资余额增加；融券净流入4.48万，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，南威软件（603636）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力一般，营收成长性良好。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）南威软件（603636）主营业务：专注于政务服务、政务监管、政务大数据、电子证照、政务办公、政务督查等数字政府领域的业务中台、应用产品、解决方案和数据运营服务;专注于公共安全领域智能感知数据采集、传输与治理、视频图像AI中台与数据中台、警务实战应用产品的研究与开发;并积极探索其他创新业务。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2023-05-24

zkML：zk+机器学习新兴项目和基础设施

1、快速了解ML 机器学习（ML）是人工智能（AI）下面的一个领域，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够基于数据学习并做出预测或决策。ML模型通常有三个主要组成部分： · 训练数据：即一组输入数据，用于训练机器学习算法进行预测或对新数据分类。训练数据可以有多种形式，例如图像、文本、音频、数字数据或以上这些数据的组合。 · 模型架构：即某个机器学习模型的整体结构或设计。它定义了层的类型和数量、激活函数以及节点或神经元之间的连接。架构的选择取决于具体问题和所使用的数据。 · 模型参数：即模型在训练过程中学习的值或权重，以进行预测。这些值经过优化算法迭代调整，以最小化预测结果与实际结果之间的误差。模型的生成和部署分为两个阶段： · 训练阶段：在训练阶段，模型暴露于标注数据集，并调整其参数以最小化预测结果与实际结果之间的误差。训练过程通常涉及若干迭代或epoch，模型的准确性会在单独的验证集上进行评估。 · 推理阶段：推理阶段是指使用经过训练的机器学习模型对新的、未见过的数据进行预测。该模型接收输入数据，并应用学习到的参数来生成输出数据，例如分类或回归预测。 zkML目前主要关注ML模型的推理阶段，而不是训练阶段，这主要是碍于验证在线训练的计算复杂性。zkML对验证推理的关注并非是限制因素：我们期望从推理阶段中可以产生出一些非常有趣的用例和应用程序。 2、验证推理场景验证推理有四种可能的场景： · 私有输入，公共模型。模型消费者（MC）可能想对其输入保密，不希望模型提供者（MP）知道。例如，MC可能希望在不披露个人财务信息的情况下向贷款人证明信用评分模型的结果。这可以通过使用预承诺方案并在本地运行模型来实现。 · 公共输入，私有模型。ML-as-a-Service（ML即服务）的一个常见问题是，MP可能希望隐藏他们的参数或权重以保护自己的IP，而MC希望验证生成的推论确实来自于对抗设置中的指定模型。可以这样考虑：MP在向MC提供推论时，有动机运行更轻型的模型以节省成本。使用链上模型权重承诺，MC可以随时审计私有模型。 · 私有输入，私有模型。当用于推理的数据高度敏感或高度机密，并且模型隐藏自身以保护IP时，就会出现这种情况。举个关于这方面的例子：使用私有患者信息审计医疗保健模型。零知识证明（ZK）的复合技术或多方计算（MPC）的使用或FHE（全同态加密）的变体可用于服务于此场景。 · 公共输入，公共模型。当模型的各方面都可以公开时，zkML将服务于一个不同用例：压缩并验证链下计算，以适应链上环境。对于较大的模型，验证推理的简洁的ZK证明比重新运行模型本身更具成本效益。 3、应用及机会经过验证的ML推理为智能合约开启了新的设计空间。下面来看一些加密原生应用：（1）DeFi · 可验证的链下ML预言机。继续采用生成式AI可能有助于推动行业为内容实施签名方案。签名数据可随时应用于ZK，使数据具有可组合性且可信。ML模型可以对签名数据进行链下处理以进行预测和分类（例如，对选举结果或天气事件进行分类）。这些链下ML预言机可以通过验证推理并在链上发布证明，以无需信任的方式解决现实世界的预测市场、保险协议合约等问题。 · ML参数化的DeFi应用。DeFi有很多方面可以更加自动化。例如，借贷协议可以使用ML模型实时更新参数。今天的借贷协议主要信任由组织运行的链下模型来进行抵押品事宜、LTV、清算门槛等相关决策，但社区训练的开源模型可能是更好的替代方案，这类模型可以由任何人运行和验证。 · 自动交易策略。展示财务模型策略的回报状况的一种常见方法是，MP向投资者提供各种回测。然而，在执行交易时，是没有办法验证策略是否遵循了模型的——投资者必须相信策略确实遵循了模型。zkML提供了一个解决方案，MP可以在进行特定位置部署时提供财务模型推理证明。这对于DeFi管理的金库来说特别有用。（2）安全性 · 智能合约的欺诈监控。ML模型可以用来检测潜在的恶意行为并暂停合约，而不依靠缓慢的人工治理或中心化主体来控制是否暂停合约。（3）传统ML · Kaggle的去中心化、无需信任的实现。可以创建这样一个协议或市场，允许MC或其他相关方在MP不披露模型权重的情况下验证模型的准确性。这对于模型销售、模型准确性竞争等会很有用。 · 生成式AI的去中心化prompt（提示）市场。生成式AI的prompt创建已经演变成一种复杂的工艺，最好的prompt输出通常包含许多modifier修饰符。外部各方可能愿意从创建者那里购买这些复杂的prompt。zkML可以在这里发挥两方面作用：1）验证prompt输出，以向潜在购买者确保prompt确实创建了所需的图像；2）允许prompt所有者在prompt被购买后仍然保有prompt的所有权，对购买者匿名的同时仍然为他们生成经过验证的图像。（5）身份验证 · 用保护隐私的生物识别身份验证取代私钥。私钥管理仍然是web3用户体验最大的摩擦之一。通过面部识别或其他独特因素提取私钥是zkML的一种可能的解决方案。 · 公平的空投和贡献者奖励。ML模型可用于创建详细的用户角色，以根据多种因素确定空投分配或贡献奖励。当与身份解决方案结合使用时，这种功能会特别强大。在这种情况下，有种可能性是让用户运行一个开源模型来评估他们在应用程序中的参与度，以及更高层的生态参与度（比如治理论坛帖子），以推断他们的分配额度。然后，他们向合约提供此证明以接收代币分配。（6）Web3社交 · web3社交媒体过滤功能。web3社交应用程序的去中心化性质将导致更多的垃圾邮件和恶意内容。理想情况下，社交媒体平台可以使用社区同意的开源ML模型，并在选择过滤帖子时发布模型推理的证明。 · 广告/推荐。作为一个社交媒体用户，我可能愿意看到个性化的广告，但希望对广告商保密我的偏好和兴趣。我可以选择根据我的喜好在本地运行一个模型，该模型向媒体应用程序提供信息，然后展示我想要的内容。在这种情况下，广告商可能愿意为终端用户付费，但这些模型可能远没有当前的目标广告模型那么复杂。（7）创作者经济/游戏 · 游戏内经济再平衡。ML模型可用于动态调整代币的发行、供应、销毁、投票阈值等。一种可能的模式是，如果达到一定的再平衡阈值，并且推理证明得到验证，那么合约就可能受激励以重新平衡游戏内经济。 · 新型链上游戏。可以创建人类对抗AI的合作游戏和其他创新的链上游戏，此时无需信任的AI模型充当非玩家（NPC）角色。NPC采取的每一个行动都会被发布到链上，并带有一个证明，任何人都可以验证该证明以确定运行模型的正确性。在Modulus Labs的Leela vs. the World案例中，验证者希望确保正在下棋的是1900 ELO AI，而非棋手Magnus Carlson。另一个例子是AI Arena，这是一款Super Smash Brothers风格的AI战斗游戏。高风险竞争环境中的玩家希望确保他们训练的模型不受干扰或者不会出现作弊行为。 4、新兴项目和基础设施 zkML的生态系统可以大致分为四大类： · Model-to-Proof Compilers（模型到证明编译器）：将模型从现有格式（例如Pytorch、ONNX等）编译成可验证计算电路的基础设施。 · 通用证明系统：用来验证任意计算轨迹的证明系统。 · 特定zkML证明系统：专门用于验证ML模型的计算轨迹的证明系统。 · 应用程序：处理独特zkML用例的项目。（1）Model-to-Proof Compilers（模型到证明编译器）在研究zkML生态系统时，大多数注意力都集中在模型到证明编译器上。通常，这些编译器会将使用Pytorch、Tensorflow或类似语言编写的高级ML模型转换为ZK电路。 EZKL是一个库和命令行工具，用于在zk-SNARK中对深度学习模型进行推理。使用EZKL，你可以在Pytorch或TensorFlow中定义计算图，将其导出为ONNX文件，一些样本输入包含在JSON文件中，并将EZKL指向这些文件以生成zkSNARK电路。随着最新的性能改进，EZKL现在可以在大约6秒内占用1.1GB RAM证明一个MNIST大小的模型。到目前为止，EZKL已经有一些重要的早期采用，被用作各种黑客马拉松项目的基础设施。 Cathy So的circomlib-ml库包含Circom的各种ML电路模板。电路包含一些最常见的ML功能。同样由Cathie开发的Keras2circom是一个python工具，它使用底层circomlib-ml库将Keras模型转换为Circom电路。 LinearA为zkML开发了两个框架：Tachikoma和Uchikoma。Tachikoma用于将神经网络转换为纯整数形式并生成计算轨迹。Uchikoma是一个将TVM的中间表示转换为不支持浮点运算的编程语言的工具。LinearA计划支持Circom和Solidity，前者使用域算法，后者使用有符号和无符号整数算法。 Daniel Kang的zkml是一个用于在ZK-SNARKs中构建ML模型执行证明的框架。在撰写本文时，它能够证明一个使用大约5GB内存运行约16秒的MNIST电路。更通用的模型到证明编译器还有Nil Foundation和Risc Zero。Nil Foundation的zkLLVM是一个基于LLVM的电路编译器，能够验证使用流行编程语言（如C++、Rust和JavaScript/TypeScript等）编写的计算模型。与本文提到的其他一些模型到证明编译器相比，它是通用的基础设施，但仍然适用于像zkML这样的复杂计算。当与证明市场相结合时，该功能将格外强大。 Risc Zero面向RISC-V开原指令集构建了一个通用的zkVM，因此支持现有的成熟语言，如C++和Rust，以及LLVM工具链。这将支持主机和客户端zkVM代码之间的无缝集成，类似于Nvidia的CUDA C++工具链，但使用了ZKP引擎代替GPU。与Nil类似，可以使用Risc Zero来验证ML模型的计算轨迹。（2）通用证明系统证明系统的改进是zkML实现的主要推动力，特别是custom gates（自定义门）和lookup tables（查找表）的引入。这主要是由于ML对非线性的依赖。简而言之，非线性是通过激活函数（例如ReLU、sigmoid和tanh）引入的，这些函数应用于神经网络内线性变换的输出。由于受数学运算门的限制，在ZK电路中这些非线性实现是有难度的。Bitwise decomposition（逐位分解）和lookup tables（查找表）可以通过将非线性的可能结果预先计算到查找表中来帮助解决这个问题，有趣的是，这在ZK中计算效率更高。由于这个原因，Plonkish证明系统往往是zkML最流行的后端。Halo2和Plonky2的table-style（表式）算法方案可以通过lookup参数很好地处理神经网络非线性。此外，Halo2有一个充满活力的开发者工具生态系统，再加上它非常灵活，使其成为包括EZKL在内的很多项目名副其实的后端支柱。其他证明系统也有自己的优点。基于R1CS的证明系统包括用于小型证明的Groth16和处理超大电路和线性时间证明器的Gemini。如Winterfell证明者/验证者库这样的基于STARK的系统也非常有用，特别是当通过Giza的工具实现时，Giza工具将Cairo程序的轨迹作为输入值，并使用Winterfell生成STARK证明来证明输出值的正确性。（3）特定zkML证明系统在有效的证明系统设计方面已经取得了一些进展，这些系统可以处理复杂的、电路不友好的高级ML模型操作。Modulus Labs的基准报告证明，像zkCNN这样基于GKR证明系统的系统，或者像Zator这样使用复合技术的系统，通常比通用的同类系统性能更高。 zkCNN是一种使用零知识证明来证明卷积神经网络（convolutional neural networks）正确性的方法。它使用sumcheck协议来证明快速傅里叶（Fourier）变换和卷积，其线性证明时间比渐近计算结果更快。交互式证明引入了若干改进和通则，包括验证卷积层、ReLU激活函数和最大池化。zkCNN特别有趣，因为Modulus Labs的基准报告发现，zkCNN在证明生成速度和RAM消耗方面都优于其他通用证明系统。 Zator是一个旨在探索使用递归SNARKs来验证深度神经网络的项目。目前验证深层模型的约束条件是将整个计算轨迹拟合到单个电路中。Zator提出使用递归SNARKs一次验证一层，可以渐进增量验证N步重复计算。他们使用Nova将N个计算实例缩减到一个实例中，这个实例可以通过单个步骤进行验证。通过这种方法，Zator能够snark一个具有512层的网络，这与当今大多数生产式AI模型一样深。对于主流用例来说，Zator的证明生成和验证时间仍然太长，但是其复合技术还是很有趣的。（4）应用程序鉴于zkML仍处于早期阶段，它将大部分重心都放在了上述基础设施方面。然而，目前有一些项目正在进行应用开发。 Modulus Labs是zkML领域中最多样化的项目之一，致力于应用范例和相关研究。在应用方面，Modulus Labs通过RockyBot（链上交易机器人）和Leela vs. the World（一种国际象棋游戏，所有人与经验证的Leela国际象棋引擎实例对决）展示了zkML的用例。该团队还涉足研究领域，撰写了The Cost of Intelligence（智能的成本）一文，对不同大小模型的各种验证系统的速度和效率进行了基准测试。 Worldcoin正在应用zkML，试图建立一个保护隐私的人格证明协议。Worldcoin正在使用定制硬件来处理高分辨率虹膜扫描，这些扫描被插入到他们的Semaphore实现中。然后，可用于执行有用的操作，如成员资格认证和投票。他们目前使用具有安全enclave的可信运行环境来验证摄像头签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用ZKP来证明神经网络对加密级别安全保障的正确推理。 Giza是一种可以以一种完全无需信任的方法在链上部署AI模型的协议。它使用的技术栈包括用于表示机器学习模型的ONNX格式，用于将这些模型转换为Cairo程序格式的Giza Transpiler，用于以可验证和确定性的方式执行模型的ONNX Cairo Runtime，以及用于部署和执行链上模型的Giza Model智能合约。虽然Giza也可以属于模型到证明的编译器类别，但它们定位为ML模型市场是当今更有趣的应用之一。 Gensyn是一个去中心化硬件供应网络，用于训练ML模型。具体来说，他们正在设计一个基于梯度下降算法的概率审计系统，并使用模型检查点使去中心化的GPU网络能够为大规模模型训练提供服务。虽然他们的zkML应用明显特定于自身用例——他们希望确保当节点下载和训练模型的一部分时，他们对模型的更新是诚实的——但却展示了ZK和ML结合的强大功能。 ZKaptcha专注于web3的bot问题，为智能合约提供captcha（验证码）服务。它们目前的实现是让终端用户通过完成captcha来生成人类工作的证明，captcha由链上验证者验证，并通过几行代码由智能合约访问。今天，它们主要只依赖于ZK，但计划在未来实现zkML，类似于现有的web2 captcha服务，分析鼠标移动等行为，以确定用户是否是人类。 zkML市场仍处于相当早期的阶段，但很多应用程序已经进行了黑客马拉松级别的试验。这些项目包括AI Coliseum（一个使用ZK证明来验证机器学习输出的链上AI竞赛）、Hunter z Hunter（一个使用EZKL库来验证带有halo2电路的图像分类模型输出的照片寻宝游戏），以及zk Section 9（它将AI图像生成模型转换为用于铸造和验证AI艺术的电路）。 5、zkML面临的挑战虽然zkML正在以光速进行改进和优化，但该领域仍然存在一些核心挑战。这些挑战涉及到技术和实践方面，具体如下： · 高精度的量化 · 电路的大小（特别是多层网络） · 矩阵乘法的有效证明 · 对抗攻击量化是将大多数ML模型用来表示模型参数和激活函数的浮点数表示为定点数的过程，这在处理ZK电路的域算法时是必不可少的。量化对机器学习模型精度的影响取决于所使用的精度水平。通常，使用较低的精度（即更少的bits）会导致准确性降低，因为它会应用四舍五入和近似误差。然而，有几种技术可以用来最小化量化对准确性的影响，例如在量化之后微调模型，以及使用量化感知训练等技术。此外，zkSummit 9上的一个黑客马拉松项目Zero Gravity已表明，为边缘设备开发的替代神经网络架构（如无权重神经网络）可用于避免电路量化的问题。除了量化，硬件是另一个关键挑战。一旦机器学习模型通过电路进行了正确表示，由于ZK的简洁性，验证其推论的证明既便宜又快速。这里的挑战不在于验证者，而是在于证明者，因为随着模型越来越大，RAM消耗和证明生成时间会迅速增加。某些证明系统（例如使用sumcheck协议和分层算法电路的基于GKR的系统）或复合技术（例如wrapping Plonky2，它有高效的证明时间，但在较大模型的有效证明大小方面表现很差，使用Groth16，它不会随着模型的复杂性加大而增加证明大小）更适合处理这些问题，但是管理权衡是构建zkML项目的核心挑战。在对抗方面，还有工作要做。首先，如果一个无需信任的协议或DAO选择实现一个模型，在训练阶段仍然存在对抗攻击的风险（例如，训练一个模型在看到一个可用于操纵后续推理的输入时表现出特定的行为方式）。联邦学习（federated learning）技术和训练阶段zkML可能是最小化这种攻击面的一种方法。另一个核心挑战是，当一个模型属于隐私保护模型时，存在模型窃取攻击的风险。虽然模型的权重可以被混淆，但理论上仍可以在有足够的输入-输出对的情况下对权重进行反向工程。虽然这种风险主要针对小型模型，但风险就是风险。 6、扩展智能合约尽管优化这些模型以符合ZK运行条件还存在着这样那样的挑战，但优化改进正在以指数级的速度进行，有人预计，假设在进一步的硬件加速条件下，我们将很快扩展更广泛的机器学习领域。zkML已经从2021年0xPARC的zk-MNIST演示（展示了如何在可验证的电路中执行小型MNIST图像分类模型），发展到Daniel Kang在不到一年后对ImageNet-scale模型做了同样的验证。2022年4月，ImageNet-scale模型的准确率从79%进一步提高到92%，尽管目前的验证时间较慢，但像GPT-2这样大的网络在短期内是可行的。我们认为zkML是一个丰富且不断发展的生态系统，它希望扩展区块链和智能合约的功能，使其更加灵活、适应性更强、更加智能。虽然zkML仍处于早期开发阶段，但它已经开始显示出光明前景。随着技术的发展和成熟，我们有望看到出现更多链上zkML的创新用例。来源：金色财经

金色财经2023-05-24

上海元宇宙关键技术攻关带给我们的启示

立虚构部门“元宇宙课”，并“录取”基于人工智能（AI）工作的职员。该县还在XANA元空间开设特别展位，旨在提升鸟取县知名度。此外，鸟取县“录取”了AI职员，使用了女性形象，被命名为“YAKAMIHIME”（“八上姬”的日语罗马字拼写，源于鸟取县为舞台的神话“因幡之白兔”中登场的八上姬）。AI职员将常驻介绍观光名胜等的特别展位，来访者可以通过语音和输入信息与AI职员交谈。该县还计划未来通过元宇宙销售特产并吸引游客。在国内，相似的探索也已经在展开。本身就在上海的穹宇世界项目，走的是“万乡千城元宇宙”路线。穹宇世界从一张张数字卡牌出发，构筑了一个“多元宇宙联盟态”，将AIGC、元宇宙、数字藏品等新兴web3应用场景整合到一起，通过区块链技术和数字资产模型驱动，推动乡村品牌、产业振兴、文旅发展整体向前。其特点是可以结合城乡特色搭载不同的权益，持卡人同时也是行权人，带动乡村文旅发展和产业振兴。作为一个成长性项目，穹宇世界的目标是在不花乡村一分钱的情况下， 2023年全年建设成一百个“乡村元宇宙，每个村庄搭配联名免费赠送1000份数字作品。同步发售2000份数字ID卡、10张共建卡、10张墙画卡、10张放映卡、20张展位卡以及部分结合各村实物、文旅发售的实物权益卡。这些卡的价格从几十元到几百元、几千元不等，对应的搭建权、共创权、传播权、身份权也不同。同样，在全民健身方面，元宇宙也有着不可忽视的优势。VR健身可以让用户在不同的环境中锻炼，如在山间、海边或者外太空中，这样可以让用户在锻炼中体验到不同的景色和氛围，增加锻炼的趣味性和吸引力。字节跳动以90亿元的价格买下VR行业新锐PICO，PICO主打的就是VR健身业务，包括VR健身设备和相应的健身教程。新发布的PICO 4 Pro VR一体机提供了VR健身房模式，其中包括多种不同的运动方式，例如瑜伽、普拉提、舞蹈等，可以帮助用户全方位锻炼身体。再来看数字城市，元宇宙技术可以应用于数字城市的建设中，为人们打造更为智能、便捷、舒适的城市生活环境。周鸿祎曾指出，数字城市可能是率先拥抱元宇宙的场景之一。在城市的数字化发展过程中，将产生包括关键基础设施、工业互联网、车联网、能源互联网、数字金融、智慧医疗、数字政府、智慧城市等全新的数字化场景。苏州已经开始尝试利用元宇宙技术建设“数字苏州”，将城市内的各种信息融合到一个虚拟的数字世界中，让市民能够更方便地获得城市资源。那么，所谓的关键技术攻关会有哪些关键技术呢？个人认为至少包括VR设备的升级、可编程和智能合约技术的突破、以及AI和元宇宙的结合等等。从上述国际国内元宇宙应用案例可以看出，这些方面的关键技术应用已经在路上。但元宇宙最大的意义不仅在于复刻现实，更在于“增强”现实，因此技术攻关也许是一个漫长的过程。元宇宙不是现实世界的简单复刻，而是人类想象力的延伸。比如说：通过AIGC技术去让已经不存在的人活过来，让即将消失的自然村落换个面貌永生在元宇宙里，让城市体验更加智能科幻，这些都是延伸，前景无限。城市让生活更美好！元宇宙让生活更美好！来源：金色财经

金色财经2023-05-24

泰国曼谷资产管理公司推出创新型生态综合平台大象金盟

一平台。该平台的关键工作负载将通过基于人工智能(AI)和wap3技术的运营模式来实现,从而能够安全地管理数据并获得必要的洞察力,以更快地做出业务决策,更好地服务相关利益相关者。曼谷商业资产管理公司的首席技术官,博士Thanakorn Wangpipatwong表示,该平台通过全球不同规模的资金来实现多元化的投资组合。其中,大型公司占主要投资组合的60%,而中小投资占40%。此外,该母公司倾向于投资重视不良资产因素的企业,因为它认为可持续性是长期发展的关键。去年7月,大象金盟设立标准投资在亚太地区设立了大象金盟可持续发展研究所。该研究所计划在该地区建立一个具影响力的基于人工智能(AI)和wap3技术的生态系统,与欧美地区相比,亚太地区在应用可持续投资战略方面更具期待。来源：金色财经

金色财经2023-05-24

继续回调！游戏ETF(159869)5月以来大跌近14%

展不断注入新鲜血液。另一方面，生成式人工智能（AIGC）有望颠覆传统游戏开发，塑造全新游戏体验，从而提高用户付费频次，为游戏厂商实现增收。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。

有连云2023-05-24

黑芝麻：截至目前公司未有定增计划，若后续有相关安排，公司将严格遵守相关规定履行审批程序和信息披露

在进展到几期了，是否已经盈利，是否包含人工智能，Ai，芯片等相关方面业务。黑芝麻董秘：您好！公司的智能化工厂分两期建设，一期工程已竣工，目前正实施二期工程的筹建；公司聚焦和专注于大健康食品业务经营，不具有人工智能、Ai、芯片等业务，感谢关注。黑芝麻2023一季报显示，公司主营收入6.18亿元，同比下降9.22%；归母净利润1035.43万元，同比上升62.26%；扣非净利润731.45万元，同比上升51.11%；负债率44.43%，投资收益-15.47万元，财务费用1858.64万元，毛利率18.97%。该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流出7942.74万，融资余额减少；融券净流入0.0，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，黑芝麻（000716）行业内竞争力的护城河较差，盈利能力一般，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：货币资金/总资产率、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）黑芝麻（000716）主营业务：大健康食品生产经营。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2023-05-24

A股头条：碳酸锂回冲至30万元/吨，观望情绪仍重！5月狭义乘用车零售销量或达173万辆

级智能的看法。文章指出，在未来10年，人工智能（AI）系统将在大多数领域超越人类专家的技能水平，在开展生产活动方面能够比肩巨头公司。超级智能既有巨大的好处，也有巨大的风险，它可以创造一个更加繁荣的未来，但也存在需要加以管理的风险。谨慎对待超级智能的发展至关重要。　　8、郑商所再次上调纯碱期货交易手续费　　郑商所公告，自2023年5月25日当晚夜盘交易时起，纯碱期货2309及2401合约的交易手续费标准调整为7元/手，日内平今仓交易手续费标准调整为7元/手。评：宏观数据公布的4月份CPI和PPI双双震荡下行，在需求持续下行背景下，大宗商品价格或将温和震荡下行。　　隔夜外盘　　美股：美国债务上限谈判未有实质性进展，美股三大指数集体收跌。纳指跌1.26％，标普500指数跌1.12％，道指跌0.69％。大型科技股普跌，苹果、微软、特斯拉、谷歌、奈飞跌超1％。热门中概股普跌，纳斯达克中国金龙指数跌2.44％。网易跌超5％，微博、哔哩哔哩跌超4％，爱奇艺、阿里巴巴、腾讯音乐、百度、小鹏汽车跌超3％，京东、富途控股、理想汽车跌超2％，拼多多跌超1％，蔚来、满帮小幅下跌。　　商品：国际原油期货结算价涨逾1％。COMEX 6月黄金期货结算价收跌0.14％，报1974.5美元/盎司。离岸人民币兑美元较周一纽约尾盘跌179点。在岸人民币兑美元较上一交易日夜盘收盘跌243点。　　市场策略　　周二各股指震荡下跌，沪指跌1.52％收光脚中阴。从上证指数来看，接下来将再度考验3220点一线的下轨支撑，这里是很重要的支撑，此前多次触及，这次如果再次触及则必然是保不住了。如此长时间的震荡筑顶，一旦破位，后面就将出现一波急跌。短期不确定性因素有扰动，A股市场盘中走势会跌宕起伏，但中长期的确定性因素，决定了大盘中长期震荡盘升的趋势不会改变。　　题材掘金　　AI助理：据报道，微软创始人比尔-盖茨日前作出一项预测。他认为，未来顶级的AI公司将会开发出一种全新的“个人数字助理”，能够帮助普通大众完成诸多具体工作，这将带来颠覆性变化。盖茨认为，这项技术将带来深远影响，可能会从根本上改变用户的行为。客户将不用再去搜索网站、电子商务网站等。点评：AI助理是一个智能的虚拟助手，可以执行各种任务，例如语音识别、自然语言处理和数据分析等，它们能够高效地处理大量的信息，并根据用户需求提供个性化的建议和支持。数据显示，我国到2025年智能个人终端助理将覆盖90％的人口，智能助理有望在未来发挥重要作用。　　标的：奋达科技（002681）、彩讯股份（300634）　　造船：据报道，航运业燃料转型进程的加速将引发长达数十年的新一轮“订单潮”，为满足不断增长的环保船舶建造需求，一些曾经闲置多年的船厂产能有望再次重启。英国咨询公司Shipping Strategy的负责人Mark Williams最近表示，为了实现国际海事组织（IMO）2050年的排放目标，现有的全球船队全部需要更换或改装。Mark William表示，“此前那些已退役和封存的造船产能将不得不重新投入使用，由环保合规需求带来的本轮造船业繁荣可能会持续数十年。” 　　标的：中国重工（601989）、中船科技（600072）　　AI生态伙伴：据报道，淘宝天猫于5月23日发起「AI生态伙伴计划」，计划开放7大商家经营场景，与行业所有生态伙伴一起共同推进人工智能技术在电商领域的应用和发展，助力商家更好地应用新AI技术，提高商业效率和用户体验。计划中包括店铺开店装修、商品图像创意、营销策划推广、内容组织创作、客服接待服务、财务管理和订单管理等7大场景。淘宝开放平台已经对外开放申请入口，首批数十家生态伙伴已完成入驻，并预计将在内容、数据和客服领域率先为商家提供智能生成式服务。　　标的：青木股份（301110）、值得买（300785）　　公告精选　　【重大事项】　　百胜智能 301083：“掌静脉识别”涉及相关业务尚处于市场推广应用阶段暂未形成收入　　恩捷股份 002812：珠海恩捷2024年至2028年拟向PPES供应约25.9亿元锂电池隔离膜产品　　协鑫能科 002015：拟以超50亿元投建算力中心全球总部　　杭州热电 605011：股票交易严重异常波动目前公司无超超临界机组和虚拟电厂业务　　天鹅股份 603029：未涉及市场热点概念　　【并购重组】　　民生银行 600016：成功发行200亿元金融债券　　罗牛山 000735：拟定增募资不超过17.96亿元　　万马股份 002276：拟定增募资不超过17亿元　　德马科技 688360：拟5.5亿元购买莫安迪100％股权　　【增持减持】　　测绘股份 300826：拟以4000万元-8000万元回购股份　　宝鼎科技 002552：股东拟减持不超6％股份　　新强联 300850：海通开元拟减持不超过2.5％股份　　大博医疗 002901：大博国际拟减持不超2.5％公司股份　　洁特生物 688026：董事长拟减持不超过2％股份　　唐源电气 300789：唐源企业拟减持不超过2％　　通宇通讯 002792：控股股东、实控人提前终止股份减持计划　　【其他事项】　　威海广泰 002111：收到泰国AOTGA采购订单　　彩讯股份 300634：参股公司航天软件将在科创板挂牌上市　　广州发展 600098：中期票据、超短期融资券获准注册　　永安药业 002365：拟使用不超8000万元自有资金进行证券投资　　晋拓股份 603211：目前生产经营活动正常未涉及市场热点概念　　路德环境 688156：与中核环保签订5.18亿元合同　　天华新能 300390：签署股权收购意向协议　　安图生物 603658：公司5件产品获医疗器械注册证　　招商公路 001965：拟向交易商协会申请注册发行债务融资工具　　华西能源 002630：联合中标3.89亿元施工总承包EPC项目　　悦康药业 688658：公司YKYY017雾化吸入剂在澳大利亚获得开展I期临床试验许可　　神马电力 603530：拟建设国际营销网络项目并在美、德等多国设立营销中心或仓储中心　　美晨生态 300237：子公司与某国内高端新能源品牌签订采购定点协议　　*ST海投 000616：与凯撒同盛签署战略合作协议　　久吾高科 300631：子公司签订铝系锂吸附剂材料购销合同　　*ST中昌 600242：收到股票终止上市决定　　广生堂 300436：终止2023年度向特定对象发行股票事项并撤回申请文件　　*ST运盛 600767：收到终止上市决定书　　三丰智能 300276：签订4.08亿元日常经营合同　　易联众 300096：拟转让控股子公司易惠科技56.52％股权　　信濠光电 301051：拟收购信光科技100％股权并对其增资7000万元　　*ST凯撒 000796：控股股东被动减持公司股份第一大股东变更为海航旅游　　*ST美谷 000615：收到信达资产起诉状涉及金额合计约18.92亿元　　长久物流 603569：分别与中国汽车流通协会、长久集团签订战略合作框架协议　　交易提示　　【新股申购】　　1.鑫宏业（创业板）　　申购代码：301310 　　发行价格：67.28 　　发行市盈率：46.72 　　申购评级：建议申购　　2.航天环宇（科创板）　　申购代码：787523 　　发行价格：21.86 　　发行市盈率：77.72 　　申购评级：建议申购　　【可转债交易提示】　　上能转债赎回，进入最后交易日　　【停复牌】　　金证股份：终止筹划购买文华财经90.97％股权事项 24日起复牌　　【限售解禁】

金融界2023-05-24

大摩首席策略师警告：别被人工智能冲昏头新一轮牛市并未开始

为投资者过于关注衰退可能会导致他们错过人工智能（AI）带来的“大浪潮”机会。　　但威尔逊的观点与他们截然相反。

金融界2023-05-23

24小时热点