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沃森生物：公司近期股东大会召开时间及地点已公告，后续公司也会择机安排线下沟通交流活动

。请问什么时候开始研发前沿。市场空间大癌症疫苗及心脏疫苗请把握好机遇期.谢谢. 沃森生物董秘：回复：尊敬的投资者，您好！感谢您的建议，公司自成立以来始终聚焦创新性重磅疫苗的研发和生产，密切关注行业的最新变化趋势和发展机遇，未来新产品的研发安排会在满足条件时予以披露，谢谢！投资者：董事长，您好！公司今日在2022年度业绩交流会上表示，13价肺炎疫苗“目前沃森处于原液和成品的检测方法的转移阶段，待摩洛哥分包装工厂完工后，即可立即启动原液分装试生产和检定放行的工作”，请问，摩洛哥分包装工厂建设进度如何，还需多久可完工？沃森生物董秘：尊敬的投资者，您好！摩洛哥当地的工厂和产业化团队建设由摩洛哥合作方负责，公司将根据合作方的需求积极配合推进原液技术转移的工作，目前处于产品质量控制检测方法转移阶段，后续具体时间尚不能确定。进展情况请持续关注公司后续的信息披露。谢谢！沃森生物2022年报显示，公司主营收入50.86亿元，同比上升46.89%；归母净利润7.29亿元，同比上升70.35%；扣非净利润8.59亿元，同比上升45.33%；其中2022年第四季度，公司单季度主营收入13.8亿元，同比上升3.49%；单季度归母净利润1.97亿元，同比上升211.25%；单季度扣非净利润1.82亿元，同比下降11.99%；负债率28.3%，投资收益1179.69万元，财务费用-6298.09万元，毛利率88.02%。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44.0。近3个月融资净流出7.05亿，融资余额减少；融券净流出7748.13万，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，沃森生物（300142）行业内竞争力的护城河优秀，盈利能力较差，营收成长性一般。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星，好价格指标2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）沃森生物（300142）主营业务：疫苗产品的研发、生产、销售。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2023-04-13

错过等一年，英国白金汉宫今夏开放参观！英政府推出146亿英镑科研计划...

巾美国药企莫德纳有望在2030年推出癌症疫苗白金汉宫今夏对外开放10周，预约通道已开启伦敦白金汉宫（Buckingham Palace）每年只对外游客开放10周参观，根据最新消息，今年白金汉宫的参观开放时间为7月14日-9月24日（每周二和周三除外）。白金汉宫的运营方Royal Collection Trust已经开放预约通道，目前已经预约到了7月17日。预约地址为：https://www.rct.uk/visit/buckingham-palace#/book_tickets 官网的信息显示，25岁以上成年人门票30英镑起，18-24岁19.5英镑起，5-17岁16.5英镑起，残疾人16.5英镑起，5岁以下儿童免费参观。白金汉宫是英国君主伦敦寝宫和办公所在地，也是英国大型庆典和王室欢迎礼等重要活动的举办场地。英国王室出售获赠马匹获利近200万英镑据英媒披露，英国王室一直通过出售获赠的马匹获利。过去15年，共有41匹皇家马被送给了已故女王伊丽莎白二世，其中29匹在过去10年中在公开拍卖会上被拍卖，总价值193万英镑。而近几个月来，英国国王查尔斯三世也一直在出售从已故母亲那里继承来的马匹，估计至少价值2700万英镑。对此，白金汉宫坚称送给已故女王的马匹是“私人礼物”。据了解，伊丽莎白二世生前热衷于饲养纯种马和赛马，因此迪拜酋长、穆斯林宗教领袖和沙特王室经常赠送马匹给英国王室。英国55个地方政府取消房地产开发项目指标英国政府发布的数据显示，英格兰地区去年获得规划许可的住宅项目数量降至2006年以来的最低水平。与此同时，英国至少55个地方政府取消了批准房地产开发项目的指标，包括萨里希思、白金汉郡、东汉普郡和北萨默塞特郡。开发商警告称，这样做可能导致每年减少7.7万套住房的供应。英国的建筑业每年对经济的贡献超过1200亿英镑，占英国GDP的7%。英国住房和社区部的一位发言人澄清道：“我们仍然致力于每年交付30万套新房。修改规划系统旨在支持各地区制定更多的地方规划，防止社区被强制开发。” 英国推出146亿英镑科研计划，以防与欧盟谈判破裂当地时间4月6日，英国科学技术大臣Michelle Donelan公布了一项价值146亿英镑、为期7年的研究创新计划Pioneer，并发布了一份48页的计划书。该计划囊括了一系列建议，旨在为英国国内的更多研发提供资金，加强英国的研究基础设施，开展新的国际合作，并培训更多的科学家和工程师。 Michelle Donelan表示，如果重新加入欧盟价值955亿欧元的Horizon Europe计划的谈判破裂，该计划将生效。 Donelan说：“我们正在就Horizon Europe项目与欧盟进行接触，我本周在布鲁塞尔与欧盟委员Mariya Gabriel举行了会谈。我们希望我们的谈判能够成功，这是我们的意愿，但是谈判必须在正确的条件下进行。” 英国品牌推出世界上第一款可降解卫生巾据英媒报道，总部位于伦敦的英国卫生巾品牌Fluus推出了全球第一款可降解卫生巾，也是唯一一款不会产生微塑料和永久性废物的卫生巾。 Fluus卫生巾由植物纤维、生物聚合物和树液制成，会在马桶冲水下完全分解，只要不去游泳不会造成渗漏问题。数据显示，每年全球有450亿个卫生巾被丢弃，仅在英国就高达30亿。大部分由90%的塑料制成，需要500多年才能完全分解，造成近20万吨垃圾填埋。药企莫德纳有望在2030年推出癌症疫苗据英媒报道，药企莫德纳（Moderna）首席医学官Paul Burton表示，在2030年前，有关对抗皮肤癌的疫苗就可能会研制成功，从而挽救数以百万人的生命。与此同时，莫德纳将研制出一种针对多重呼吸道疾病的接种疫苗，同时涵盖新冠病毒、流感及呼吸道合胞病毒（RSV）等，将来也可以使用mRNA医治那些尚未有任何药物治疗的罕见疾病。 Burton还称，研发新冠疫苗的成功经验使一些本来要花费15年才能完成的研究课题，在一年至一年半的时间内就取得进展。

英伦投资客2023-04-11

零知识机器学习 (ZKML) ：ZK与AI将会碰撞出怎样的火花？

疗诊断输入模型，并将敏感的推理（例如，癌症测试结果）发送给患者。 8.Worldcoin： IrisCode 的可升级性：World ID 用户将能够在他们的移动设备的加密存储中自我保管其生物特征，下载用于生成 IrisCode 的 ML 模型并在本地创建零知识证明，以证明其 IrisCode 已成功创建。这个 IrisCode 可以被无需许可地插入注册的 Worldcoin 用户之一，因为接收的智能合约可以验证零知识证明，从而验证 IrisCode 的创建。这意味着，如果 Worldcoin 将来升级机器学习模型以一种破坏与其之前版本兼容性的方式创建 IrisCode，用户就不必再次去 Orb，而可以在设备上本地创建这个零知识证明。 Orb 安全性：目前，Orb 在其受信任的环境中执行几个欺诈和篡改检测机制。然而，我们可以创建一个零知识证明，表明这些机制在拍摄图像和生成 IrisCode 时是活动的，以便为 Worldcoin 协议提供更好的活体保证，因为我们可以完全确定这些机制在整个 IrisCode 生成过程中都将运行。总之，ZKML 技术有着广泛的应用前景，并且正在快速发展。随着越来越多的团队和个人加入到这个领域，我们相信 ZKML 的应用场景将会更加多样化和广泛化。来源：金色财经

金色财经2023-04-07

从容应对重疾风险，友邦“愈从容”伴您前行

着各种健康风险，尤其是一些重大疾病，如癌症、心脏病等。这些疾病的治疗费用不菲，往往会给患者和家庭带来沉重的经济负担。未雨绸缪、早做准备，当风险真的来临时也能够从容不迫，踏实心安。友邦人寿于2020年1月份推出"愈从容"重疾专案管理服务，作为在重疾险领域附加服务的创新，“愈从容”通过自有专属服务团队和优质医疗机构网络资源，为罹患重疾的客户提供覆盖治疗前、中、后期的整体就医协助服务，切实解决就医痛点，提供关爱。此外， “愈从容”重疾专案管理将凭借五大关键优势，覆盖客户重疾诊疗过程，通过专业、长期、周全的服务，满足客户在医疗资源协调、重疾理赔等各方面迫切需求。对于广大的保险客户而言，友邦“愈从容”重疾专案管理服务既可以享受到优质医疗资源，得到专业医疗服务团队的贴心诊疗服务，又能感受到友邦人寿以人性化的服务思维、专业化的服务水准以及富有温度的情怀，为处于困境之际的人带来暖心的关怀，重燃生活的希望。在面对疾病和困难时，保持从容的态度非常重要。从容的心态可以帮助我们更好地解决问题，减轻内心的压力。友邦保险表示，让重疾险更具温度、力度和深度，助每个人跨过未知的鸿沟与焦虑，拥有从容向前的勇气与底气，持续享有“健康长久好生活”！（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-04-07

密码学新趋势：零知识机器学习是什么？

疗诊断输入模型，并将敏感的推理（例如，癌症测试结果）发送给患者。 8.Worldcoin： IrisCode 的可升级性：World ID 用户将能够在他们的移动设备的加密存储中自我保管其生物特征，下载用于生成 IrisCode 的 ML 模型并在本地创建零知识证明，以证明其 IrisCode 已成功创建。这个 IrisCode 可以被无需许可地插入注册的 Worldcoin 用户之一，因为接收的智能合约可以验证零知识证明，从而验证 IrisCode 的创建。这意味着，如果 Worldcoin 将来升级机器学习模型以一种破坏与其之前版本兼容性的方式创建 IrisCode，用户就不必再次去 Orb，而可以在设备上本地创建这个零知识证明。 Orb 安全性：目前，Orb 在其受信任的环境中执行几个欺诈和篡改检测机制。然而，我们可以创建一个零知识证明，表明这些机制在拍摄图像和生成 IrisCode 时是活动的，以便为 Worldcoin 协议提供更好的活体保证，因为我们可以完全确定这些机制在整个 IrisCode 生成过程中都将运行。总之，ZKML 技术有着广泛的应用前景，并且正在快速发展。随着越来越多的团队和个人加入到这个领域，我们相信 ZKML 的应用场景将会更加多样化和广泛化。来源：金色财经

金色财经2023-04-07

一线治疗食管鳞癌！基石药业舒格利单抗新适应症上市申请获受理

部主任李进教授表示：「食管癌是中国高发癌症，也是全球死亡率较高的恶性肿瘤之一。在临床中，约70％食管癌患者在初次确诊时已发展为局部晚期或有远处转移，失去了完全手术切除的机会。即使在可手术的食管癌中，50％-60％的患者在术后会复发或发生远处转移。目前对于该患者群体仍然存在着未满足的医疗需求。通过GEMSTONE-304研究，我们发现舒格利单抗联合化疗相比化疗一线治疗食管鳞癌显著改善了无进展生存期（PFS）和总生存期（OS），且安全性良好，有望为广大晚期食管鳞癌患者带来新的治疗选择。」　　基石药业首席执行官兼执行董事杨建新博士表示：「基石药业一直致力于解决未被满足的临床需求，很高兴看到舒格利单抗在国内申报的第五项适应症的上市申请获NMPA受理，有望成为全球首个治疗无法手术切除的局部晚期、复发或转移性食管鳞癌的PD-L1单抗。我们会与NMPA密切协作，期待舒格利单抗能够造福广大患者。」　　此次舒格利单抗新适应症上市申请获受理是基于GEMSTONE-304研究，该研究是一项随机、双盲、多中心、安慰剂对照的III期注册性临床试验，旨在评估舒格利单抗联合氟尿嘧啶及顺铂作为无法手术切除的局部晚期、复发或转移性食管鳞癌一线治疗的疗效和安全性。　　该试验的主要研究终点为盲态独立中心审阅委员会（BICR）评估的PFS和OS，次要研究终点包括研究者评估的PFS、BICR和研究者评估的客观缓解率（ORR）及缓解持续时间（DoR）等。　　2023年1月，GEMSTONE-304研究达到主要研究终点，研究结果显示：与安慰剂联合化疗相比，舒格利单抗联合化疗明显改善BICR评估的PFS和OS，差异具有统计学显著性与临床意义。安全性与既往报导的舒格利单抗相关临床研究结果一致，未发现新的安全性风险。该研究的详细资料将在国际学术会议上公布。

金融界2023-04-06

强生拟未来25年支付89亿美元和解致癌诉讼

元，就其婴儿爽身粉和其他滑石粉产品导致癌症的诉讼达成和解。　　该公司在一份证券备案文件中宣布了这项拟议的和解方案。该文件还称，强生子公司LTL Management在首次申请破产保护失败后，重新申请了破产保护。　　文件还称，超过6万名索赔人已承诺支持拟议的解决方案，该方案需要获得破产法院批准。　　强生全球诉讼副总裁埃里克·哈斯（Erik Haas）在一份声明中说：“通过提议的重组计划解决这个问题更公平、更有效，使索赔人能够及时得到赔偿，并使公司能够继续专注于我们对人类健康产生深刻和积极影响的承诺。” 　　但强生仍然否认有关滑石粉致癌的指控。哈斯补充说：“公司仍然认为这些说法是似是而非的，缺乏科学依据。” 　　强生今年已在全球范围内停止销售其含滑石粉的婴儿爽身粉，此前该公司面临数万起客户诉讼，声称其滑石粉产品因污染致癌物质石棉而导致癌症。　　强生于2021年10月剥离了LTL Management，以减少诉讼和和解带来的损失。该公司将滑石粉诉讼转移到这家子公司，并立即申请破产保护。　　根据一份年度文件，该公司在2020年至2021年期间支付了74亿美元的诉讼费用。强生表示，在那些年里，滑石粉诉讼是其法务支出的主要来源。

金融界2023-04-05

加科思-B：LIF单抗JAB-BX300临床试验申请在中国获批

相关研究表明，LIF 在KRAS驱动的癌症模型中发挥关键作用，能通过抗体来阻断LIF并改善治疗效果。JAB-BX300 在人源化胰腺癌异种移植小鼠模型中表现出显著的抗肿瘤活性。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-04-04

别担心AI蚕食你的工作 AI蚕食掉的也许是软件自己

，甚至嵌入到其他物体之中，从门铃到用于癌症检测的内窥镜摄像头，不一而足。所有这些东西都是软件，无数形式的软件。考虑到这些特征，你可以用经济学导论里面的基本供需曲线图来思考软件。这里面有一个价格和这一价格下的需求量，然后有一个价格和数量刚好处于处于大致均衡的状态，如下图所示。当然，由于多种原因，这个均衡点可能会发生偏移，导致 P/Q 交叉点处于总需求的较高或较低水平。如果价格太高，软件就会生产不足（留下技术债务），如果价格太低，那么……就让我们回到那个话题。这引出了在经济学课程当中有时候会被问到的一个基本问题：我们怎么才能知道这种价格和数量的组合是最优组合？答案是价格和数量的最优组合应该在供给和需求曲线的相交点上。需求曲线通常是向下倾斜的，因为当价格上涨时，人们往往会减少对大部分商品的需求。而供给曲线通常是向上倾斜的，因为当价格上涨时，生产商通常会愿意提供更多的商品。如果我们在这个点上提高价格，那么消费者会减少购买，而制造商会增加生产，这最终会导致过剩库存或价格崩溃。反过来，如果我们在这个点上降低价格，那么制造商会减少生产，即使消费者想购买更多，这会导致供应短缺，最终可能会再次推高价格，直到供给和需求达到平衡。技术如何让经济学更加复杂和难以预测这些都是本科学的经济学，简单易懂。但技术有搅浑经济学的习惯。说到技术，我们怎么知道那些供需曲线是对的？答案是我们不知道。这时候有趣的事情才刚刚开始。比方说，有时某种东西的供应增加会导致需求增加，从而导致曲线移动。这种情况在技术领域已经发生过很多次，因为技术的各种核心组件随着能力（或存储或带宽等）的增加而导致成本曲线的下降。在 CPU 的场景下，这种情况一直被归结为摩尔定律，也就是说 CPU 的能力每 18 个月左右就会出现一定幅度的提高。虽然这些定律更像是试探法而非 F=ma 这样的物理定律，但它们确实有助于让我们窥见未来可能与过去有何不同。我们在技术领域一再看到这种情况，各种技术的价格暴跌，但它们的能力却迅速增长。我们感觉这种情况仿佛已经变得司空见惯，但事实并非如此。经济的其他板块可不是这种情况，历史上的经济也不是这样的。东西越好价格反而越便宜并非常态。虽然很多市场都有规模经济的特点，但在经济史上还没有出现过像 CPU 成本崩溃，但性能却提高了一百万倍或更多的情况。为了帮助大家进一步看清这一点，不妨设想如果汽车以计算机的速度加以改进的话，那么现代版的汽车将：拥有 6 亿多匹的马力在不到百分之一秒内从 0 加速到 60 迈每加仑可行驶约一百万英里每辆车的成本低于 5000 美元汽车并没有出现这种情况。当然，Tesla Plaid 是一辆速度很快的汽车，但远远达不到上述规格永远不会有这样的汽车。这种汽车的性能拐点不是我们的未来，但它充分说明了在过去 40 年（软件）技术领域里发生的变革有多大。但是，大多数人甚至都没有注意到这一点。大家把它当成司空见惯，以至于都没有注意到这些变革如何的惊人。技术崩溃的动态你可以在下图看到这些动态。请注意 Y 轴上的对数刻度，这是为了避免价格/性能曲线显示出直线下挫的情况因为这些因素的单位性能价格下降的速度和幅度实在是太大了。这在经济史上是前所未有的。每一次的崩溃都产生了更为广泛的后果。CPU 价格的暴跌直接将我们从大型机拽进了个人电脑时代；（各种类型）存储价格的崩溃不可避免地导致更多带有可观本地存储的个人计算机的出现，从而帮助催生了数据库和电子表格，然后导致了 web 服务，接着是云服务。而且，最近，（随着带宽的爆发式增长）网络传输成本的崩溃直接导致了现代互联网、流媒体视频以及移动 app 的出现。与保罗·西蒙 (Paul Simon) 的那首老歌（”泡沫中的男孩“）优点相反，每一代技术都将一位英雄推向流行（或单位性能价格）排行榜。每一次崩溃，伴随着性能的提升，都会催生巨大赢家与大规模变化，从英特尔到苹果，再到 Akamai，乃至于谷歌与 Meta，再到当前的 AI 热潮。崩塌的每一个受益者都需要一项或多项核心技术的价格下降与性能飙升。这反过来又开辟了新的”浪费“它们的机会可以把这些东西用在以前似乎不可能、昂贵得令人望而却步或两者兼而有之的事情上。人工智能是技术领域下一场崩塌的推手所有这一切将我们带到了今天。突然之间，人工智能变得廉价起来，以至于人们可以通过给聊天机器人输送提示来”写文章“、获得微服务代码方面的帮助等诸多”挥霍“它的手段。你可能会认为智能本身的价格/性能曲线也正在下降，就像发生在前几代技术身上的事情那样。你可以提出这样的观点，但这种观点太狭隘，太正统，或者至少是不完整和不成熟的。通用人工智能 (AGI) 的伦理和对齐问题姑且不谈。即便现在给人感觉比几十年来更接近 AGI 了，但往好了说这样的日子到来可能还有几年的时间。有鉴于此，值得提醒一下自己的是，AI 的热潮每一二十年就会对我们的”意识海滩“发起一次冲击，但又会随着噱头大于实际而再次退潮。我们从 1950 年代明斯基（失败的）工作看到了这一点，从 1970 年代的日本（失败的）第五代项目再次看到了这一点，从 2000 年代的 IBM（失败的）沃森又再次看到了这一点。如果你真的眯着眼睛仔细看的话，你也许会看出一种模式。尽管如此，大规模语言模型的突然爆发还是让一些人花费大量时间去思考哪些服务业的职业可能会被自动化干掉，经济学家称之为”替代性“自动化。但这种替代性自动化不会给整个社会增加太多的价值，甚至可能会减少价值并造成不稳定如同将美国白领工人的工作外包到中国。或许我们应该少考虑一些替代性自动化的机会，而多考虑一点增强型自动化的机会，那种可以释放创造力并带来财富和人类繁荣的事情。那么这会从何而来呢？我们认为，这种增强型自动化热潮将与之前的热潮一样，均来自同一个地方：某种东西的价格暴跌，而相关的生产力和性能却出现飙升。也就是软件本身。就此而言，我们的意思并不是”软件“就会出现价格下降的情况，就好像 AI 会引发 Microsoft Word 等文字处理器或 AWS 微服务出现价格战一样。这种属于线性思维，推断性思维。话虽如此，我们确实认为当前将 AI 注入到你能见到的每一个应用或服务的狂热会引发更多竞争，而不是更少。它将通过提高软件成本（每一次 AI API 调用都会有钱落入某人的腰包）来实现这一点，同时又不会带来真正的差异化，因为大多数供应商调用的 AI API 都是来自同样的供应商。鲍莫尔成本病与软件的问题要想理解我的意思，需要简单回顾一些基本的经济学。我们大多数人都熟悉技术产品的价格是如何暴跌，而教育和医疗保健的成本却不断飙升的。这似乎是个令人抓狂的谜团，随之而来的是大家呼吁要找出新办法，让这些行业变得更像科技业大家通常认为，科技业更容易受到技术通货紧缩的影响。但这是一种误解。解释一下：假设有一个经济板块就只有两个部门，一个部门的生产率、专业化程度和财富生产率要高得多，而另一个部门则低得多，则后者将面临提高工资的巨大压力，以免许多员工离开。随着时间的推移，生产力较低的部门开始变得越来越昂贵，尽管它的生产力不足以证明更高的工资是合理的，于是它开始”吞噬“该经济板块越来越多的资源。经济学家威廉·鲍莫尔（William Baumol）通常被认为是这种现象的发现者，因此这又被称为”鲍莫尔成本病“。你可以在下图当中看到这种成本病是什么样的，美国的各种产品和服务（剧透：主要是在高接触、低生产率的行业）变得越来越昂贵，而其他产品和服务（非剧透：主要是基于技术的）变得越来越便宜了。考虑到与其他一切相比技术所出现的爆发式进步，现在这一切应该都能说得通了。事实上，这几乎是数学使然。如果没有重大的生产力改善，这只能通过消除这些服务的人类因素来实现，很难想象这种情况会发生怎样的变化。假设未来我们仍需要医疗保健和教育，鉴于这些服务的大部分价值仍继续由人类提供，情况更有可能会继续恶化。但还有一个板块受到鲍莫尔成本病变体的阻碍，那就是软件本身。这听起来可能有些矛盾，可以理解。毕竟，生产力最高、创造财富最多、通货紧缩的部门怎么也会成为其他部门所遭受的同样问题的受害者呢？如果你回想一下我们之前讨论的双部门模型的话，会的。一个部门是半成品以及 CPU、存储与骨干网络。这些东西价格正在崩溃，其制造需要的人变少了，同时正以更低的价格带来了极大的性能提升。与此同时，软件还是那样，以与几十年前开发者几乎没有太大不同的方式生产着同样的东西。是，软件的生产和部署已经取得了进展，但归根结底，依旧是靠双手在键盘上敲代码。这看起来似曾相识，尽管生产力相对不足，但我们对软件薪水保持高位并继续上涨并不感到惊讶。这是鲍莫尔成本病，发生在技术本身很狭隘的双部门经济当中。这些高薪直接导致高昂的软件生产成本，并鉴于要素生产成本以及那些令人讨厌的供应曲线，导致了软件产量受限。初创企业需要花费数百万美元聘请工程师；大公司继续要砸数百万美元来留住他们。而且，虽然市场有出清价格，也就是供求曲线相交的点，但我们仍然知道，当其工资高于其他部门的可比职位时，生产的商品还是会低于社会的期望。在这种情况下，生产不足的商品是……软件。我们最终产生了一种社会性的技术债务，因为其生产的数量远低于社会的期望我们不知道少了多少，但可能是一个非常大的数字，并且也解释了为什么软件还没有蚕食掉太多世界。而且因为情况一直如此，所以没有人注意到。人口结构、老龄化，以及LLM即将带来的劳动力颠覆我们认为这一切都将会发生改变。不管如何不是出于本意，当前这代 AI 模型仿佛一枚导弹，直接对准了软件制作本身。当然，聊天 AI 在撰写本科生论文或创作营销文案、编写博客文章方面表现是很出色（好像这些东西还不够多一样），但这些技术在快速且几乎无成本地生成、调试和加速软件制作方面表现更棒，棒到几乎像黑魔法的地步。为什么不呢？如下图所示，大型语言模型 (LLM) 对就业市场的影响可以被认为是一个 2x2 矩阵。一个轴向表示领域的语法规范程度，意思是控制符号操作的规则导向程度如何。比方说，写文章是要讲规则的（问问任何一位发火的英语老师），因此可以训练基于LLM的聊天 AI 来写出好得出人意料的文章。税务服务提供者商、合同以及许多其他领域也在此范畴。未来几年，对于处在右上角象限的职业而言，其颠覆性是非常厉害的，几乎是前所未有的地步。我们将看到一系列职业数以百万计的工作岗位被取代，而且其发展速度比以往任何一波自动化浪潮都要快。对于严重依赖某些受影响最严重的工作类别的地区或国家的行业、税收，甚至社会稳定来说，这会产生巨大影响。这些广泛且可能破坏稳定的影响不应被低估，而且非常重要。部分人认为，老龄化社会的人口结构以及发达经济体倒挂的人口金字塔会抵消人工智能造成的这些变化。虽然人口结构会在未来几十年减缓这种打击的影响老龄化社会以及世界部分地区劳动力萎缩将迫切需要劳动力但这些人口结构的力量可能还不够。软件位于自己这场颠覆的震中不过，现在让我们先回到软件本身。软件的规则性和语法规范性高于会话英语或任何其他会话语言。从 Python 到 C++，编程语言可以被认为是具备一系列高度明确的规则的形式语言，这些规则管理着可以如何使用或者不能使用每个语言元素来产生期望的结果。编程语言的语法问题是最烦的，这让很多想成为程序员的人感到非常沮丧（就因为少了一个冒号？！这就是问题所在？！真见鬼），但对于像 ChatGPT 这样的 LLM 来说，这是完美的处理对象。这张图的第二个轴向也同样重要。除了底层的语法以外，还有领域的可预测性问题。同样的原因总会导致同样的结果吗？还是说这个领域比较特别，原因有时候会在结果的前面，但并非总是如此，而且不可预测。同样地，编程是具备可预测性领域的一个很好例子，编程中设计之初就是要让给定相同输入的情况下产生相同的输出。如果结果并非如此，那问题 99.9999% 可能出在你身上，而不是编程语言。其他领域的预测性要差得多，比如股权投资、精神病学，或者气象学。这种框架，也就是语法与可预测性让我们相信，在软件行业的历史上，第一次出现了将从根本上改变我们软件生产方式的工具。这关乎的不是让调试、测试、构建或共享变得更容易，虽说这些也会改变，关乎的是操纵构成编程语言的符号意味着什么。我们可以再说具体一点。比方说，再也不用学习 Python 来解析某些文本并删除 ASCII 表情符号，只需要直接给 ChatGPT 写下这些提示即可：写一些 Python 代码，让它打开一个文本文件并删除里面所有的表情符号，我喜欢的那个出外，然后再次保存。如果你的想法是，”不可能行得通的“，那你就错了。程序工作正常，只用了两秒钟，以前你怎么也学不会的编程技能，现在人人都可以掌握了，这只是其中的一个缩影罢了：要指出的是，显然：这个例子微不足道，乏善可陈，而且很蠢，尽管对于现在这种表情符号满天飞的环境很有用。这不是什么复杂代码。对于熟练的从业者来说，这种程序很简单，甚至简单到令人讨厌，但同时对于大多数其他人来说又是不可能的，如果不去Reddit 和 Quora 上面看很多东西的话。但它正在变得更好，更加深入。如果你不确定为什么这个能行得通，或者怀疑它是否行得通，并认为 AI 可能在骗人，你可以要求它自己做出解释，如下所示：简而言之，LLM 用了一个很巧妙的技巧。它不是靠穷尽所有的 ASCII 表情符号来检查文本是否存在这些字符，而是选择用字符编码来区分表情符号与非表情符号。这个做法是在是太聪明了，还有，你可以要求 LLM 解释它是怎么做一件事的，这种自我参照的解释能力则是改变了软件这场游戏的另一个原因。这只是开始（而且只会变得越来越好）。从将各种 Web 服务连接在一起的微服务（你以前可能在 Upwork 上向开发者支付了 10000 美元完成的任务）到整个移动app（一项可能要花费你 20000 美元到50000 美元或更多的任务），利用此类技术编写几乎所有类型的代码都成为了可能。更便宜的、不那么复杂的软件产品是什么样的有一点要说清楚。你能写出一个更好的 MICROSOFT WORD 吗？或者用新颖的方式解决这个经典的 COMPSCI 算法吗？不，你不能，这会导致很多人把这些技术当作玩具。确实是玩具，但具备重要意义。它们之所以是”玩具“，是因为它们能够为真实的人，尤其是非编码人员生成代码片段，一小部分人会认为这个微不足道的，而另一个庞大的群体会认为这是不可能的。这个认知差距将会改变一切。怎么改变？呃，一方面，软件生产的清算价格将会改变。但不仅仅是因为生产软件变得更便宜了。在极限情况下，我们认为这一时刻类似于之前的技术变革浪潮如何让基础技术（从 CPU 到存储和带宽）的价格跌到近乎为零的地步，从而早就物种形成和创新的大爆发。用软件进化的术语来说，我们刚刚从人类的周期时间过渡到果蝇的周期时间：一切都进化和变异得更快了。我们不妨来一次思想实验：如果软件生产成本遵循类似的曲线，甚至可能遵循更陡峭的曲线，并且正在下挫到近乎为零的地步的话，会怎样？如果生产软件即将变成次要的事情，就像用文字解释自己一样自然和普遍会怎样？那时候的软件开发就类似 ”我需要给 iPhone 做 X、Y ，不要做 Z，如果你对让它不那么丑陋有什么想法的话，我洗耳恭听“这样一句话的事情。现在我们可以重新审视之前的那条成本下降曲线，并把软件添加到组合里面。由于之前讨论的各种原因，尽管内部的”鲍莫尔成本病“可能会导致成本居高不下，但如果生产软件的成本即将崩溃会怎样？考虑到LLM的发展速度，这一切可能会发生得非常快，比前几代都要快。这一切意味着什么呢？我们不是反对软件工程师，而且其实我们投资了很多杰出的工程师。但是，我们的确认为，如果不摆脱软件行业的束缚的话，软件就无法发挥其最大潜力，因为软件行业成本很高，而且生产力相对较低。人人都可以编写软件，而且只需几分钱就可以编写软件，并且可以像说话或写字一样轻松地完成的软件行业，将是一个变革性的时刻。古滕堡发明了欧洲铅字印刷术之后，之前的创作障碍学术、创意、经济等都消失了。说这相当于古腾堡（编者注：欧洲活字印刷术发明人）时刻有点夸张，但只是有点，因为人们从此可以自由地做那些仅受限于自身想象力的事情了，或者说得更实际一点，受制于过去生产软件的成本的事情了。当然，改变会带来颠覆。回顾之前的变革浪潮，情况表明这不会是一个平稳的过程，可能需要数年甚至数十年才能完成。如果我们是对的，那么软件开发者的就业格局将发生翻天覆地的重塑，随之而来的是”生产力飙升“，这是因为软件生产成本的下降弥补了数十年来软件生产不足在全社会积累的技术债务。当我们还清这笔技术债务时，接下来会发生什么？我们现在已经多次提到这个技术债务，强调这一点并不为过。几乎可以肯定，我们生产的软件仍远远赶不上需求。这个技术债的规模有多大我们不知道，但不可能很小，所以后续可能会呈几何级数的增长。这意味着随着软件成本下降到接近为零的地步，可以预见，软件的创建会以之前几乎无法想象的方式爆炸。在这一点上大家总是会产生这样的疑问：”那会做出什么样的应用？“虽然这个疑问可以理解，但确实有点愚蠢而且现在提出这个绝对为时过早。当互联网传输成本为 500000 美元/Mbps 时，你会想到有Netflix吗？当屏幕、中央处理器、存储设备以及电池等的尺寸会导致设备跟一间房那么大时，你能想象苹果 iPhone 的出现吗？当然不能。关键是，我们唯一知道的是app和服务将会到来。这一点毫无疑问。你希望能够参与其中，刚有点风吹草动的时候就开始投资它们。简而言之，我们面前的这块绿地现在看起来就像是下一个伟大的技术周期，但有太多人根本看不到这个周期的出现（因为他们的关注点仍然放在投资应用于当前软件环境的LLM上）。企业家、发行人 Tim O'Reilly 有一个很好的表述，这个表述用在这里也很合适。他认为投资者和企业家”创造的价值应该高于攫取的价值“。刚开始的时候科技行业就是这样的，但近年来这个行业变得浮躁，往往想追求速赢，通常是按照金融服务业的剧本开局。我们认为，这是几十年来技术行业第一次可以回归本源，并通过释放一波软件生产的大爆发，真正实现创造的价值出高于攫取的价值。来源：金色财经

金色财经2023-04-04

中国省级“癌症地图”出炉：肺癌列第一 “穷癌”下降“富癌”上升

　　近日，国家癌症中心、中国医学科学院肿瘤医院在《中华肿瘤杂志》发表2016年中国恶性肿瘤流行数据，肺癌仍位居中国恶性肿瘤发病首位。曾有研究显示，中国20岁或以上成年人中，45.2％的癌症死亡与可改变的危险因素有关，如吸烟。其他因素还有二手烟、饮酒、缺乏运动、不健康饮食、超重或肥胖、糖尿病、紫外线照射和PM2.5等。北京、天津、上海和广东地区的人不易患食管癌，尽管这种癌症发病率在中国居第六位。但肾癌在北京和上海的发病率，却显著高于中国平均水平，均进入地区癌症发病率前十。广东省高发癌症图谱的典型特点是鼻咽癌，位列第六位，但在中国整体癌症发病率却排在第20位。厦门大学附属中山医院肿瘤科副主任医师潘战发表的一篇分析文章中指出，目前中国癌症的特点是“穷癌”下降，“富癌”上升。

金融界2023-03-31

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