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阿尔特：5月8日召开业绩说明会，投资者参与

发中探索新技术的应用。I 大模型在自然语言、图形图像处理、数据分析和整理等方面表现出的创新性优势，与汽车造型、工程、仿真建模分析测试、性能设计、试验等整车研发方面的需求具有极高的契合度。同时，公司在 20 余年的发展中积累了高数量级且高质量的整车开发设计知识库，体系流程、整车、平台、核心零部件开发文字资料和图形图像，在涉及 I 应用的三大要素（算力、算法和数据）中，公司在数据要素方面具有相对优势。自从 OpenI 公司的 ChatGPT 产品面世以来，公司的造型研发人员已在应用基于 IGC 的多种 I 软件来辅助项目研发，对丰富创新灵感，提升研发设计效率方面起到了较好的推动作用，尤其在造型创意参考、画质优化、三维动画逻辑等图形图像处理方面取得了良好的效果。同时，公司已利用 I 机器学习辅助于 CE 仿真在整车轻量化和空气动力学参数化模型的优化，以提高效率和前移预测；在碰撞耐撞性和行人保护上已经使用了 I 算法训练模型，来快速预测结果，同时在热管理智能标定、CD 和 CE 自动化系统编程，以及用户体验需求研究中也运用了 I 技术来提升效率。公司未来将继续在更多整车研发设计环节探索 I 技术的应用及落地，并将数字化、智能化转型作为重要的发展战略，积极探索公司汽车设计知识库、汽车设计数据库与 I 大模型相结合的模式和创新路径，逐步实现降本增效，打造汽车研发设计新模式、新业态，为客户提供更高质高效的服务。感谢您的关注！问：张总经理，您好汽车控制领域，泊车控制器就不用说了，更高端的带有一定算力的独立硬件控制器是否也是发展方向？算力大概是什么范围？答：您好，中央计算平台＋区域控制器的架构是汽车 EE发展的趋势，随着控制功能不断融合，对控制器硬件的算力需求将不断提高。尤其是软件定义汽车的兴起，车载软件也会喷井式发展，大量软件将下载并运行在车载控制器中，进一步加大了算力的需求。在车控计算平台领域，公司在研的智控平台 PLUS 产品，算力将大于 10000DMIPS。智驾和智舱领域，借助英伟达以及高通都推出了 1000tops 的超级芯片，下一代智驾，智舱产品的算力将大幅提升。谢谢！问：张总经理，您好 IAT 是否逐渐切入汽车电子领域？是否具有类似 IPU02/IPU04（智驾域控制器）、T-BOX 的产品。如具有是否还在实验室阶段？答：您好，公司于 22 年启动阿尔特第一代行泊一体域控的研发（DCU1），采用分时复用方案，有利于降低单机成本，目前已完成样试制，近期正在进行功能验证车的搭载测试等工作。谢谢！问：公司的海外战略以及 ODM 想法，请详细分析答：您好，在减碳趋势下，全球汽车市场加速向新能源转型，国际市场汽车研发、制造及相关服务需求明显增加，对公司等拥有完备解决方案能力的独立第三方研发设计公司来说是难得的发展机遇。公司已将“技术+供应链”出海定为公司重要发展战略。为实现出海战略，公司已进行了较多布局（与马来西亚上市公司征阳集团在马来西亚成立合资公司；投资日本上市公司大和工业；且取得了较多阶段性进展（与某国内领先整车制造上市公司签署合作意向书；与征阳集团签署谅解备忘录等），并正在与欧洲、中东及东南亚等地区多家潜在客户洽谈包含整车开发、零部件设计开发、产线规划、组装调试等方面的合作。未来公司将重点推动出海战略的落地。谢谢！问：张总经理，您好，网络上很多人认为 IAT 就是中国的麦格纳（China Magna），认为麦格纳的成长故事也能在 IAT中发生。随着目前国内新能源车企的内卷严重，目前有没有可能出现，整车企业压缩零部件厂商，减少零部件种类，集中在 IAT 采购的趋势？答：您好，麦格纳的发展路径为公司提供了较好的参考，公司会借鉴优质企业成长经验，并基于市场需求和公司特点实现稳健发展。模块化、集成化是汽车研发的重要趋势，受规模效应影响，整车企业向零部件供应商集中采购可以降低采购成本，公司将逐步拓展零部件产品品类，以满足不同客户的需求。谢谢！问：公司的 v6 发动机，dht 变速箱，多合一动力总成的未来前景以及现在面临的困难，请详细说明答：您好，公司是我国唯一向市场独立销售 V6 发动机的企业，自主研发的 V6 发动机可适用于多种道路交通工具，包括大中型越野车、全尺寸皮卡，中巴客车、增程式卡车以及与之匹配的混合动力等车型、还适用船、发电机组等非道路交通工具，具有广阔的应用空间。公司自主研发的电磁式DHT，具有传动效率高、结构简单、成本优势明显等优势，随着混动市场的逐步扩容，公司电磁式 DHT 及电磁离合器模块的市场竞争力及销量有望逐步体现。目前公司零部件研发制造业务尚处于发展期，客户较单一、量产客户车型销量波动等是公司零部件业务面临的主要困难。谢谢！问：张总经理，您好， DHT 技术可否进入比亚迪（BYD）的混动车型中？答：您好，公司全球首创的电磁式 DHT 产品，采用业内主流的 P1+P3 双电机串并联混动构型，可实现整车纯电驱动、串联驱动、并联驱动、发动机直驱的混动行驶模式，具有结构简单、执行可靠、NVH 性能好，传动效率高、成本低等优点，实现了经济与性能的平衡。另外，公司已将电磁式 DHT中的电磁离合器进行了独立模块化研发。公司电磁式 DHT、电磁离合器模块产品可适配比亚迪及其他众多车企的混动车型。谢谢！问：张总经理，您好 IAT 实现轻量化，是否是采用复合材料或者高强度树脂材料。而不是一体化铸造（目前没有发现 IAT 有万吨压机）答：您好，汽车实现轻量化有多种途径，采用复合材料或者高强度树脂材料是在材料上实现轻量化的重要途径，一体化压铸是在零部件研发设计集成化和加工工艺上实现轻量化的重要方式。公司在整车和零部件研发过程中，上述途径及方式均有涉及。谢谢！阿尔特（300825）主营业务：整车及整车平台全流程研发、核心零部件研发制造、新能源智能化平台开发。阿尔特2023一季报显示，公司主营收入2.38亿元，同比上升12.5%；归母净利润2645.26万元，同比上升1.89%；扣非净利润2613.78万元，同比上升2.15%；负债率23.28%，投资收益79.38万元，财务费用308.1万元，毛利率36.66%。该股最近90天内共有4家机构给出评级，买入评级3家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为15.62。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1.31亿，融资余额增加；融券净流入12.01万，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，阿尔特（300825）行业内竞争力的护城河较差，盈利能力良好，营收成长性优秀。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、存货/营收率增幅。该股好公司指标2.5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）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2023-05-09

行业洞察 | 万字长文讲透数字人与生成式AI未来的创造力和机遇

nguage Processing自然语言处理)技术、多模态融合交互(不同形式的输入组合(例如，语音、手势、触摸、凝视等)被称为多模态交互模式，其目标是向用户提供与计算机进行交互的多种选择方式，以支持自然的用户选择。)和大模型(大模型又可以称为Foundation Model(基石)模型，模型通过亿级的语料或者图像进行知识抽取，学习进而生产了亿级参数的大模型。)、XR技术(Extended Reality扩展现实，是指通过计算机将真实与虚拟相结合，打造一个可人机交互的虚拟环境，这也是AR、VR、MR等多种技术的统称。)这三种技术为底层技术依托打造数字人。其中NLP技术以创始团队为浙江大学计算机学院人工智能研究所出身的一知智能、上市公司天娱数科战略投资的专门做元宇宙虚拟人相关业务的科技营销公司元境科技两家为典型代表。一知智能一知智能CTO李一夫在采访中表示，一知智能创始团队一开始就是研究NLP技术的，目前一知智能的智能客服等产品就是结合一知智能的NLP能力研发的。在持续探索商业化的过程中，一知智能研发团队也在积极关注和思考前沿技术的发展。当一知智能研发团队认为多模态语音交互领域要想继续往前发展的话，就需要一个语音和文本结合、仿真外观形象和动态视频结合的模态，因此便在两年前便积极布局虚拟数字人，往多模态交互、多模态大模型的方向发展。一知智能CTO李一夫向非凡产研记者介绍，与同行业产品对比中，尤其是在真人驱动以及口唇同步效果方面，一知智能的数字人在行业中应该是处于遥遥领先的状态。尤其在技术优势方面，由于一知智能过去几年积累了大量的语料，迭代出领先的消费行业语音与语义相关的模型，结合自身在多模块交互方面的研究沉淀，未来一知智能将会在数字人的基础上叠加交互的部分，从而扩大技术方面的竞争优势。另一方面，一知智能过去在消费领域积累的客户、业务优势，将会使一知智能的数字人在帮助客户找PMF的应用中取得更大的竞争力。元境科技元境科技很早之前就开始布局NLP技术和应用，NLP核心的语义理解，预训练多模态大模型、NLP 算法集、NLP开发套件等已经集成到了元享智能云平台，具备企业级的落地实力。元境科技创始人王智武表示，元境在做就是通过元境自身的研发实力，降低其他企业在NLP及其他尖端术在应用层的使用门槛。元境科技的产品体系为1+X，其中“1”指元境科技自主研发的产品平台“元享”，通过这个平台元境科技将持续架设很多产品，聚焦垂直赛道和细分领域，同时提供专业产品服务和集成服务，简化和降低技术的应用门槛。元境科技目前的市场定位、探索主要聚焦在如何把一些最新自主训练技术、自主研发技术整合投放个一些垂直行业的应用场景。相比通用型产品，元境科技未来聚焦的方向将以垂直应用场景为主。倒映有声倒映有声成立四年多以来，则一直聚焦在多模态的驱动和生成技术。创始人兼CEO肖朔介绍说，倒映有声把文本、声音和图像，以及数字人相关的动作驱动几个环节整合到一起，形成“多模态的神经渲染引擎”。目前，倒映有声主要服务B端客户场景，提供AI数字人技术解决方案、可视化的操作界面、以及直接调取API技术接口，帮助客户去做数字人音频和视频内容生产，最终实现解放真人劳动力、降本增效的目的。在倒映有声创始人兼CEO肖朔看来，目前的技术流派可以分为两种：第一种是基于传统的3D建模方式，用海外比较成熟的UE或unity的引擎来进行渲染，这套方案在游戏或者影视当中应用较多，现在也有很多优秀的技术公司把它应用在了数字人或元宇宙场景，也同样取得了不错的应用效果。而倒映有声采用的是另外一套技术方案，不需要做传统的3D建模，能够节约大量的人力成本和时间成本，以及不需要再借用海外垄断性质的渲染引擎，因此倒映有声可以实现用更低的成本和更标准化的模式，在云端快速地完成与数字人相关的多模态内容生产。拓元智慧另一家人工智能公司拓元智慧则致力于运用自研多模态大模型、认知推理、因果模型、心智模型等前沿AI技术，为客户核心提供内容生成和虚实交互解决方案。目前已经在真人数字分身、AI协同创作、企业数智服务等领域形成标化产品，服务客户百余家。拓元智慧联合创始人兼元分身平台总经理黄伟鹏向非凡产研介绍，在应用落地方面，拓元智慧主要关注以认知AI为核心的AGI领域的几个主要方向，包括文案和图像视频生成、个性化交互及自主规划型AI大脑等。基团队的多模态AIGC与互动技术，元分身平台可以打造媲美真人的AI数智人，应用于视频合成、直播、互动等场景，为客户提供数智人定制、视频制作服务平台、直播服务平台、个性化交互等服务。其中，视频创作及合成应用适合教育、医学、科技、金融、企事业等泛内容传播，直播应用适用于本地生活商家、品牌店铺、私域24小时直播门店等场景，而交互数字人则适用于售前售后客服和专家型咨询陪伴等场景。创想数维与其他几家不同的是，创想数维目前正在开发的是XR技术(扩展现实技术)。与传统技术如绿幕相比，XR技术在画面效果和操作便利性等方面具有更大的优势。创想数维CEO吴未的目标是将XR技术小型化并推广到其他数字内容生产领域，例如企业活动、综艺、直播和短视频等，让更多人受益。创想数维的核心技术特点包括：首先，具备优秀的自出研发和生产硬件设备的能力，且成本相对较低;其次，拥有一个核心的、平台级别的软件，包括渲染服务器和软件，这也是创想数维技术的一个核心组成部分。除此之外，创想数维正在开发利用AIGC技术快速生成3D场景和动画等算法和工具。宙予科技宙予科技是生成式AI驱动的空间化电商全案服务商。去年宙予科技开发了618京东元宇宙电商项目。作为全球首个元宇宙电商项目，在转化率等核心指标，达到传统电商十倍之多，实现了3D互联网场景营销转化效果的重大突破。目前宙予科技正在进行5000万人民币或等值美元的A轮融资。创始人朱峰是北京大学本硕，从物理转修电影导演/文化产业。宙予合伙人团队由四位相识20年的发小组成，是北京四中、北京大学的高中/大学/硕博士同年级同学，包括两位电商老兵和两位元宇宙渲染引擎专家，是空间化元宇宙电商创业的最优搭配。 “AIGC”全称为“Artificial Inteligence Generated Content 人工智能生成内容”，中国信通院发布的《人工智能生成内容(AIGC)白皮书》认为，目前关于 AIGC 的概念并没有统一界定，国内产学研界的理解是“继专业生成内容(Professional Generated Content，PGC)和用户生成内容(User Generated Content UGC)之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式”。维基百科给出的解释则是“人工智能合成媒体(AI-generated Media 或 Synthetic Media)”，指“通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操控和修改的统称”。 03 数字人在商业领域的崛起随着数字人技术的不断成熟，国内数字人厂商也都积极探索商业化应用场景，而且都有不错表现。本章节我们将为大家介绍数字人的主流应用场景、主要落地行业、C端用户变现场景。 1、数字人的三种主流应用场景目前数字人主要有三大应用场景。第一个是围绕类流媒体的播报场景。这类场景的人员播讲内容和模式通常都比较固定，不需要太复杂的情感演绎，因此这类重复的劳动力很容易用AIGC的方式来代替。倒映有声创始人兼CEO肖朔介绍，他们已经在融媒体新闻播报、教育培训、医疗科普、金融、泛娱乐等场景成功应用数字人。第二类是对时效性要求比较高的，比如过往一些行业的视频节目内容从完成初稿到节目播出可能需要至少花5-6个小时，期间还要经历审核校对等多个复杂流程，并且人力在这个过程中也有很多不可为的点，必须一个新闻主播，每天最多可能只能录10-20条。依托倒映有声的融媒体AI数字人技术解决方案，只需10分钟有效音画数据采集，就可以打造1个主播的AI数字分身。在倒映有声旗下的数字分身内容创作平台上，只需要输入文字，就可以一键生成音频和视频。AI主播/AI数字人可以24小时不间断进行内容生产和播报。这也数字人的一个极具代表性的应用场景。拓元智慧的数字人除了可以还原主播真人的外形、表情、动作和声音，还支持多语种功能。无论在视觉效果或是语音语调上，拓元智慧数字人已具有超过95%的拟真度，整体表现与真人无异甚至超越真人主播。真正实现一个运营顶一个团队，孵化并管理多个IP，极大地降低制作成本，10倍以上提高效率。第三种是短视频、直播带货这样的娱乐场景。数字人能为小B或者大C类用户提供低成本的代替他们的人工在长尾的时间段去进行内容的持续化输出。拓元智慧数字人直播产品，可以随时代替真人主播出镜，通过AI自动编排话术模块，搭载智能对话问答系统，实现7*24小时直播，轻松获得闲时流量收益。 2、数字人的主要落地行业元境科技创始人王智武表示数字人在以下几大赛道有天然优势。第一个是直播。比如在娱乐直播方面，娱乐直播通常需要主播具备很多的才艺，而生成式AI技术应用到数字人后，数字人相当于自带才艺了，并且AIGC技术还在不断迭代，生数据的效果越来越好，在这方面会很有潜力。另一点就是虚拟人数字人可以24小时不间断直播、和个性化定制，能够聚焦更多人群，同时可以通过技术手段进行批量生产，横向和纵向扩展性很强，现在很多企业和团队就在应用我们的元享平台的智播模块进行直播，效果很不错，并且虚拟人数字人的直播模式是批量可复制的，因此一旦能成功，便会给企业降本增效带来很明显的变化。而且这个赛道的核心竞争优势不是技术，而是对业务和场景的编排能力。第二个赛道是AI虚拟人教育。目前很多高校都有在这方面加强投入的意愿。以元境科技目前己上线的“元趣”产品为例，它可以基于真人图像深度学习然后生成2.5D虚拟人，然后只需要输入文本或者生成文本，它就能够按照文本开始说话，而且不需要真人去驱动。这个技术更可以规模化应用在老师教学场景中。第三个赛道是文旅行业。全国各地的旅游景点围绕智慧导游、智慧伴游、数字博物馆等场景都有很强的需求。元境科技也在加紧这方面的布局。此外还有律所、保险和To G行业也有大量需求。目前元境科技已经在教育、文旅行业，还有跟一些大的消费品牌、新能源汽车等都有成功落地经验。创想数维CEO吴未告诉非凡产研，除了文旅行业，创想数维还跟MCN机构和一些agency共同有很多应用和探索。而且体验过的客户都反馈很好，能有效降低他们制作内容的时间和预算成本。宙予科技将自己定位成“帮助电商平台和消费品牌迈入元宇宙的基础服务商”，宙予科技创始人朱峰认为，品牌不一定需要元宇宙，但一定需要流量，而元宇宙能够为品牌带来新的流量。而电商平台里本身就有很多流量。因此宙予科技的打法非常独特，他们把元宇宙直接放进流量核心，也就是电商APP里面。以此为基点，形成“人”“货”“场”三方面的服务。宙予科技打造的24小时AI虚拟主播，一方面可以很好地进行产品的介绍，另一方面可以回答消费者的问题，未来虚拟主播的能量可以在“场”里面得到进一步的释放。拓元智慧总经理黄伟鹏则表示，除了新闻资讯类和医学、教育、财会等泛知识类博主，企业售前售后服务、本地生活等领域也需要AI数字人的加持。拓元智慧从数智人视频到直播的一站式创作，直击传统视频和直播中效率低、成本高等痛点，让内容创作者专注脚本创作及营销策略优化，帮助个人和商家构建全新的数智化运营模式，通过数字人大众化解放生产力。 3、数字人的C端用户变现场景除了服务B端客户之外，倒映有声和元境科技还都有面向C端用户的产品和服务。对于同样有制作数字人需求的C端用户，倒映有声提供了一个数字分身内容创作平台，平台上拥有丰富的通用型服务型数字人来支持C端用户制作数字人。元境可以则分别有“元享”和“元趣”两个C端产品版本，分别是3D和2D产品形态。并且“元享”即是平台又是产品，将来还会为C端开放免费捏脸系统。“元趣”目前以小程序为主，主要是一款针对方便转播的2C用户的免费应用。创想数维也计划推出一些针对C端用户的产品和解决方案。例如快速从2D草图生成3D场景，全面实现剪辑、调色和灯光等方面的 AI 自动化，从而完全摆脱中之人或人为操作。 04 生成式AI技术让数字人“活”起来数字人虽然已经诞生了很长时间，但其长期以来被吐槽最多的就是大部分数字人都过于呆板，除了表情和姿势过于僵硬之外，还完全没法与用户个性化，甚至实时互动。一项数据表明，人和人之间55%的交流靠肢体语言，38%靠语调，只有7%是靠语言。因此数字人的互动能力对提升用户体验非常重要。而随着生成式AI(Generative AI)技术的爆发，将会很好的赋能数字人，极大提升数字人的生动力。 1、生成式AI技术是提升数字人交互能力的拐点一知智能CTO李一夫认为生成式AI技术是提示数字人交互能力的一个重要技术拐点。但目前面临的主要问题在于生成式AI通过大模型形成答案的速度还比较慢，而交互场景对于实时性的速度要求又非常高，所以当前生成式AI还不能直接运用到数字人的交互上，这个也是未来需要大模型去解决的问题之一。目前一知智能在产品上也在研究如何提高接入大模型以及生成式AI的能力，大模型如果能在响应速度上得到飞跃的提升，那数字人的发展将会迎来很大进步。元境科技创始人王智武认为，目前行业内的一些数字人交互能力还不够强主要有以下几个原因，首先因为语料库特别少，比如在10个人同时提问一个问题的场景中，AI产出的答案永远只有一个，这样给人的感觉就是新鲜感特别低，我们也是通过自建语料库去改善重复度高的这个问题。其次，在智能问答的应用场景中，数字人的表情、神态、动作都比较僵硬，给人很假的感觉。第三，在声音选择上，虚拟人之前是没有办法去模拟情绪的。元境在这块下了很大的研发力度，请很多的专家和大牛组成技术团队，攻克数字人交互中的核心难点，通过AIGC和预训练大模型以及庞大的动作数据库才实现了近乎真人的交互表现效果。如果今后其他团队和公司想要提升数字人交互能力，可以尝试自建语料库和在大模型、AIGC这块下功夫，实现百分之90的相似度是可以做到的，攻坚到百分之百的相似度是行业内所有人的共同目标。随着生成式AI技术的进步，尤其有了ChatGPT这样的语言大模型，就能支撑数字人的回答变得多样性且具备拟人语气。另外生成式AI技术也将会让数字人在声音训练、表情模拟以及情绪表达上有很大的飞跃。比如过去以文本驱动虚拟人嘴型的模式会让发声显得僵硬，而现在要驱动虚拟人很好表达情绪的话，则是会用audio2face技术用声音驱动唇形及面部表情，通过情绪的判断及传递实现虚拟人的情绪表达，虚拟人也因此给人感觉更逼真。 2、生成式AI技术如何赋能数字人拓元智慧联合创始人黄伟鹏介绍，目前元分身平台的数字人已经可以通过AIGC技术在短视频、直播和一对一服务等场景中直接生成，并且可以与用户进行智能互动。例如，在直播中，可以解析用户的弹幕内容并直接回答他们的问题。在短视频创作中，设有AI文案功能，帮助运营者生成文案或改写文案，极大减轻视频工作者的创作压力。同时，在互动客服、业务引导等方面，元分身也可以实现实时的一对一驱动，将ASR转化为NLP，进而生成答案并合成语音，在前端输出时还可以进行面部表情、手势等交互操作。通过这些技术优化，可以明显提示数字人的交互能力。创想数维CEO吴未表示数字人制作流程一般包括设计、建模制作、驱动和运营环节。在这个流程中，就可以应用大量的人工智能算法和模型，来加快速度。同时，生成式AI也能使数字人的响应更加智能化，更符合人类特性。举例来说，以前数字人驱动一般需要构建知识图谱，然后将其制作成语音库和动作库，只能回答知识图谱范围内的问题。但有了大语言模型，只需要组合其他组件，如文字转语音、语音转动作、表情库和动作库，就能生成一个可以响应任何问题的智能化AI驱动程序。因此，我们可以像搭乐高积木一样，将各种人工智能组件拼接起来，以更低的成本获得更好的数字人驱动效果。宙予科技创始人朱峰表示数字人的交互一般指的是视觉、听觉和触觉三方面。这三个方面目前都有不同的公司在做。而触觉的提升还属于超早期的阶段，现阶段暂时还没有已经能够落地的方案出来。在视、听觉这两块，已经有很大进展。尤其在听觉方面，小冰、科大讯飞，阿里等企业都在努力克服TTS(Text To Speech)生成的语言的连贯性和情绪问题。目前数字人已经都能很流畅平静的表达，但在声音的抑扬顿挫，音量变化方面仍然有很大提升空间。尤其是人类的情绪变化很多变，语言常常很难准确表达，如何精确培训数字人具备这一敏感度，将会有很大挑战。再说图像领域，目前一个趋势是传统计算机图形学的动摇甚至消亡。原来的计算机图形图像学指的是mesh和texture的体系，就是每一个电脑动画要先建出来模型，模型上面有蒙皮，然后两个东西加在一起才有了传统的模型。后来有了神经网络辐射场(Nerf)，然后通过Nerf去做三维空间，从点、云和三角片状的一些非常零散的呈现面，去表现一个非常真实的立体空间的折射反射现象。它虽然和以往的三维模型加材质工作流不完全兼容，但在UE里面已经实现将Nerf模型直接放入传统工作流形成的环境中直接渲染的案例了，不做动画的话，效果甚至不错。所以最近的一个技术热点就是把Nerf本身的呈现方式还原成点云，然后再进一步地还原成传统的mesh和texture去和它兼容，试着做动画的打通。这还是对于以往的流程的一种改良。但是目前通过prompt就能实现文生图的技术，对于传统流程非常大的颠覆性，意味着几毫秒就能实时生成一堆图。在现在 AGI技术大流行的前提之下，将来整个传统三维的实时渲染工作流将可能全部被革新，这是未来的虚拟人可以走的三条路。 2、生成式AI将带来数字人的交互场景创新一旦数字人的交互能力有很大进步之后，将会为下面几个场景的用户体验带来很大的提升。倒映有声创始人兼CEO肖朔认为，数字人交互能力落地后首先带来改变的就是，可以解决游戏场景中NPC角色配音问题，以及让NPC拥有更丰富的互动能力，产生不一样的文本响应，尤其对于一些养成类游戏的用户体验的提高将会带来很大帮助。第二类是对短视频领域的AI直播带货场景将会有很大优化。现在的AI数字人直播技术依然有很明显的缺陷，比如说虚拟主播手上不能拿商品，而且没有真人主播那么及时的响应速度，所以目前虚拟主播还很难替代真人。但如果虚拟主播的交互能力得到很大提升之后，再加上虚拟主播可以24小时在线，这将会为直播带货行业带来革命性变化。第三种是对一些功能性场景的体验和能力优化。比如AI老师，AI券商分析师早期可能只能单纯地做内容输出，后面交互技术提升了就能接入比如实时问答系统，可以及时回答用户的专业问题。后面他会接上一些。我们其实是叫做问答系统。但目前整个的渲染技术，包括虚拟人的形象等还需要再去提升，因为客户端的体验非常重要。在做交互之前，第一步要先要把画面呈现达到一定水平，再结合交互，这样才能够真正产生商业化的价值。尤其大品牌会要求虚拟人跟自己的品牌形象和品牌调性高度契合，所以对此要求会比较高。 05 国内数字人和生成式AI技术的发展现状和机遇国内外在数字人和生成式AI技术领域内的差异显而易见，只有正视自身短处，才能找到前进动力和方向。采访嘉宾们也分别为我们介绍了目前国内在技术、商业化方面的短板在哪里。 1、数字人要克服的挑战和难点倒映有声创始人兼CEO肖朔认为，数字人的技术离天花板尚有很远的距离，虽然大家要面临很多挑战，但也意味着大量的创业公司依然有很多机会窗口。他说，以3D数字人和2D数字人两种技术解决方案为例， 3D数字人的技术能够做到很高端精细的效果，但是财务成本、时间成本、人力成本都很高，那么，破局之道就是解决成本问题。而对于同倒映有声一样深耕 2D 数字人技术解决方案的公司来说，核心竞争力则是要在人物动作的复杂度上不断加强，更拟真、更细化、更交互、更有情感，以及模态的更深融合，都是需要进一步投入研发的。创想数维CEO吴未认为国内数字人技术面临以下几大挑战。首先，国内企业需要跟上研发的节奏，因为现在很多核心组件都需要在国外厂商那里投入资源去研发。国内的替代速度相对较慢，所以行业需要更好、更便宜的组成部件来降低整体解决方案的成本，同时周边生态也要能跟上。其次，需要降低流量和算力成本。这对于行业的扩张非常重要。如果有大公司愿意牵头，建立流量和算力平台，将有助于其他内容创意者和创意团队更好地拓展业务。最后，客户了解和认识新技术的速度和影响力也都需要加强，这些新技术能为因为数字内容创意行业提供有效的生产力。但距离尽快普及还有很长的客户教育之路要走。 2、国内生成式AI技术的挑战和难点 1)商业模式层面一知智能CTO李一夫认为，国内的生成式AI在技术方面很多还是依赖GPT、diffusion等API或开源框架。在商业化方面，整个生成式AI中，大模型可分为“底层”跟“应用层”两层，其中“底层”又包含大模型的“模型层”等，而目前底层模型仍存在非常大的难点需要去攻克，因此关于商业化的讨论我们更多的都是针对应用层的公司。拓元智慧联创兼元分身平台总经理黄伟鹏表示，这两年处于AI技术发展的拐点，去年11月到现在，全球已经公布总计超过20个大模型产品，让科技圈都看到了希望，除了前期需要大量的创新实践，去探索前沿技术的商业可行性，资金支持也是必不可少的。目前国内应用层的创业者公司主要有下面两类，一种是自身有一定技术背景，然后依赖国外厂商API的公司，他们在垂直化模型研发的过程中，可能遇到的挑战是大模型开放API后，固有技术壁垒的竞争优势会受到影响，同时也会面临训练成本高的问题。另外一种企业可能原来是在做SaaS工具且具备业务know-how的公司，他们会在原有的产品上叠加AIGC的能力，但由于缺乏自主研发的基因，因此即便预算足够聘请算法工程师，但在对生成式AI的理解以及产品的落地方面往往会受限，这类厂商对商业化以及大厂提供生成式AI的依赖度较高，而部分连业务knowhow也缺乏的公司，更是面临很高的创业成本。 2)技术层面拓元智慧联创兼元分身平台总经理黄伟鹏表示，最大的挑战是在数据量和算力上。在数据量上，优质的专门数据和资金支持研发，两者缺一不可。而在算力上，像A100大算力显卡供应，在国内仍处于卡脖子状态，所以国内的AIGC技术会和海外研发造成一定的差距。创想数维CEO吴未认为，首先，发展生成式AI技术的必要条件之一就是要有优质的数据，而不是简单的数据。然而，国内很缺乏优质的结构化数据，这是我们面临的首要挑战之一。其次，发展AI技术需要长期投入研发资金，这可能需要5-10年的时间，而且在此之前很大概率并不赚钱。中国资本、政策以及企业家是否有足够的定力看到这一点，并认识到其发展的必要性将是很大的考验。元境科技创始人王智武强调，国内的整个数据壁垒比较高，而且在国内的整个的大环境下，受开发环境及政策的影响，数据的共享很难实现，高质量的数据也难以获取。相比之下，国外的开发端口比较丰富，高质量数据的获取也相对便捷。第三个问题是国外的开源社区很多，国内的开源社区特别少。第四个问题在算力方面，国内算力受限比较严重，一方面在硬件比如显卡，国内外显卡性能差距较大，另一方面在人才，国外在这方面的人才相对较多，相比之下国内相对匮乏且仅在大厂商内，这些综合因素都造成了国内目前在AI领域相对落后等一些问题。 3)人才层面行业人才缺乏甚至断档也是目前整个行业面临的一大难题。虽然这个赛道今年才开始爆火，但其实已经存在了十多年，只不过一直都处于比较边缘地带。因此人才梯度有严重缺失，会造成短期一两年内人才断档。再加上大企业招人更有优势，因此这对独立厂商搭建团队将会带来一定影响。 3、国内外行业生态差距对比对于国内外差距对比，倒映有声创始人兼CEO肖朔概括了三个值得关注的现象。首先，是否有健全的开源生态。鉴于海内外迥然不同的竞争格局和商业模式，国外开源生态更利于新兴企业的技术崛起。其次，是否有付费习惯和付费能力。海外商业环境下，即使一家AI创业公司只做了一个简单的模块，依然可以产生盈利，但是国内却很难，会快速地陷入到“价格战”的竞争环境中，所以国内AI创业企业的生存难度远高于国外。第三，是否实现工具化的应用。从技术角度来说，海外目前是全面开花，工具化应用也落地更显著。比如，基于GPT的Jasper.ai，NotionAI的营销软件、基于语音识别的Descript等，都已经走出了成熟的商业模式。宙予科技创始人朱峰表示，目前国际上图形学的生成式AI技术的顶峰是生成3D模型，但目前国内外都还没有好的解决方案，依然在尝试通过数据集把生成式3D模型能训练出来。而且这需要投入大量的金钱和人力成本。目前已经成熟的技术里，StableDiffusion是开源的，而Midjourney是闭源的，并且Midjourney对于图像的生成已经到了能生成非常精致的图片的程度，尤其第五代版本是以超写实的，照片级的合成为主方向发展的。但是国内的技术能力还达不到这个程度，目前顶多在第四代水平。大语言模型体现出了“涌现能力”的特征，这是一种“追赶效应”的体现，领先者进化的速度和加速度都会大于落后者。现实世界里差半年时间，在人工智能的世界里可能意味着差十年，要想跟上对方步伐真的很困难。所以在这个前提之下，国内的AI图形生成技术相比海外差距还是蛮大的。在其他领域，比如交互领域商业化有一个非常大的难题，就是厂商对于生成答案的控制和审核的要求，国内外各有侧重。汉语比较难的地方在于其本身的高维度语义呈现，可以隐藏在卷曲的语义里面。这就对每一个公司的审核能力要求很高。如果某一家公司的审核能力不够强，其他公司调用了他们的接口，那么就很难界定责任方。这意味着国内做生成式AI的公司在商业化过程中要遇到一个重要挑战，就是要为自己说的话负责，但这个负责该如何体现，奖惩机制如何平衡等都将是很大的难题。 06 生成式AI技术何时走向成熟和规模化应用元境科技创始人王智武认为生成式AI还有很长的路要走。目前的ChatGPT3.5甚至4相对来说仍只处于10%- 20%的一个基础阶段，因为未来的世界不仅仅是文本，一定是多模态，这意味着未来的生成式人工智能需要能够处理多种数据类型，例如图像、音频、视频等，成为各种各样的形式互相穿插的技术形态。因此虽然前期会有爆发式的增长，但后面需要落实到技术沉淀中，相对增长也会变得缓慢，但越缓慢代表越来越成熟。另外，随着AI技术的不断发展，虽然一些传统的岗位可能会被淘汰，但同时又会催生出很多元宇宙中的岗位。在元宇宙的世界里面，比如基础的程序员会被淘汰，但可能会催生出比如调试员、调优员之类的岗位，除此之外，还会衍生出元宇宙设计师、建筑师、VR/AR工程师等职业，就业种类也许会变得更多。所以我们需要更加积极地适应这种变化，发展和运用技术。另外在基础的一些文本生成方面，文案策划、新媒体运营这样的岗位不一定会被代替，但生产模式可能会随着AI技术而升级。还有就是中之人、演员行业，也会随着AI替换技术的成熟发生很大变化，比如在元宇宙世界中进行表演，将会让艺术变得更加天马行空，想象力会被彻底释放。拓元智慧联合创始人黄伟鹏表示，中国有数以千万计的中小型商家，在直播带货的投入预算上相对有限，且能带动直播及营销效果的主播也比较稀缺，导致供需出现了严重的失衡和脱钩现象。在这种情况下，数字人、AIGC的相关应用在直播行业是非常有前景的。区别于传统真人直播、3D虚拟人直播方案，元分身平台打造了具有互动体验更真实、性价比更高、使用门槛更低、业务搭建更快捷等优势的数智人直播方案。在团队自研的多模态AIGC及互动平台的技术加持下，具备“真人形象和声音+动作多变灵动+自动问答、智能互动”能力的AI数智人主播，对比真人直播GMV超3倍，有效帮助企业打造可靠的7x24小时的超级直播间。宙予科技创始人朱峰的观点是，以ChatGPT为代表的生成式AI技术，大都正在经历落地化应用前的最后一站，有了每一个行业准确的知识再进行进一步的优化之后，插件就会变得越来越多。Plugin Store也就即将是未来的App Store，随着这个应用商店的不断成熟，未来还会涌现出更多的基于AI的APP，这将是下一个时代的真实的落地应用的一个大前提，带来的变革和影响会是非常剧烈的。创想数维CEO吴未认为，随着生成式AI技术的不断成熟，在3到5年内，单个岗位的工作效率可能会提高5到10倍。这是第四次工业革命的开始，从今年开始就是生成式AI的时代，它将先从以服务类、文娱、内容产业为主的第三产业开始普及。当AIGC真正深入到企业的生产环节中，企业的人均产值会大幅提升。作为企业家，一定要有清醒的认识，未来可能会出现竞争对手，他们的人均产值是你的3倍甚至5倍。如果不能跟上这个趋势，就会被淘汰。因此，现在就要开始补充这个领域的知识，全员都需要了解如何利用AI来提高公司的生产效率。本文经非凡产研授权发布风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-05-09

Sui很优秀但没有区块也没有链它只能是Web3世界的外围

个坑！）。 Sui——Move语言创新之上的创新 Sui最大的卖点是Move生态，它作为「最接近互联网规模可编程能力的公链」的所有优势都是基于Move语言实现的。而Move是为智能合约而定制的新型语言，定位是安全、模块化的数字资产展示、管理和转移。安全：在Solidity语言的设计中，资产是一种数值，用户通过在钱包中加/减数字来完成资产转移，区块链充当记账的工具。这就有赖于区块链的安全性，以及资产的转移在区块链这个公开账本上是透明的。而Move的解决方式是把所有自定义资产（如Token）都视为一个资源，存放在模块（类似于智能合约）中，不能被复制或者删除，只能移动和储存，而且资源在模块内是透明的，但对模块外部的调用是不透明的。也就是说，Move把资产独立出来，让它像物理世界的资产（如黄金）那样转移来改变所有权，这也是Move（移动）名称的由来。模块化： Move语言天生带有模块性，资产是被封装在模块（module），里面包含对资源的描述以及对资源的操作方法（很像dfinity的容器），可以被很多产品采用。模块如果升级，所有使用该模块的合约都会自动更新到最新版本。所以基于Move语言的公链，在可组合性上远远优于EVM的公链。不过Sui还在Move语言的基础之上进行了修改，即Sui Move，不同于其它Move公链（如Aptos）所采用的Core Move。 Core Move是把信息存储在Move语言自带的全局存储（Global Storage，类似kv数据库，是独立于特定区块链的数据库）上，发布一个新模块（或者创建一个新资源）就直接生成新地址，并存储在全局存储。 Sui Move则不允许任何与全局存储相关的操作（甚至还要检测这种违规行为），因为这样太贵了，无法处理存储密集型应用程序，如微信这样的社交产品。 Sui Move的方式是以对象为中心（Object-Centric），对象是Sui储存的基本单位，模块或资源都是对象，每个对象都有唯一ID，由某个地址拥有，每个地址可以拥有任意数量的对象。也就是说，Sui上的所有模块或资源都是存储在Sui上，而不是存储在Move语言自带的全局存储上。这就进一步提高了Sui的吞吐量，让它在高性能公链的基础上更接近互联网。 Sui的叙事在Web3世界的生态位从上述内容来看，Sui确实做得非常好，然而它是新的行业叙事（或者说技术趋势）吗？还是直接引用上周文章的内容：在技术趋势或者行业叙事上，Sui主打的是更快、更便宜、更友好，这甚至已经不是2020年的那一轮「高性能公链」的叙事，就连2017年的以太坊杀手们也是这么想的。Sui只不过是打磨得更好（因此也推出得更晚）的一个Layer1。真正能引领下一轮行业叙事的公链，一定是以crypto的逻辑重构出新事物的，而不是把已有的东西给优化一下的锦上添花。至少目前没有看到任何迹象，表明Sui有可能给区块链带来新物种。从Web2的标准来看，Sui在性能和成本上都是目前为止「最接近互联网规模可编程能力的公链」，甚至理论上可以实现即时结算。从Web3的标准来看，Sui的可组合性也远高于EVM公链，似乎能释放更大的潜力。而且仅仅就Sui目前展示的工程落地能力而言，Sui团队在Web3甚至Web2世界都属于顶级。但我们如果跳出局部信息，用「大历史」的视角下去审视正在发生的一切，你对Sui也许会有不一样的看法（但也不是说Sui不好的意思）。如同我们之前写过的《跳出crypto！从「云原生」去理解Dfinity兜售的宏大叙事，你会找到熟悉的味道》《跳出「扩容」与「EVM兼容」迷思，ZK赛道的未来在于高级智能合约》。 Sui之所以能平行处理消息，是因为它使用了DPoS共识证明（这是另一个坑，改天再填），让每个交易单独验证，而非像传统区块一样等多个交易绑在一起后验证，因此无需等待。当交易不以区块为单位，那么是否可以说，Sui没有区块，也没有链……当然，你可以吐槽上述吐槽是来自于古典区块链的迷思。那么Sui的叙事是什么？是把互联网产品放到区块链上（其实准确来说是类区块链的分布式网络），这哪里是新叙事，这分明是2018年的「链改」，就连发起人孟岩都已经不再提这套话语了（孟老师现在非常crypto native）。但是Sui的这一套叙事，恰好能让那些Web2世界的人听懂，于是会汇集最多的掌声。所以Sui在Web3世界的生态位是在技术上承接来自创新源头的crypto世界（主要是以太坊）过剩的低端产业链，然后又吸引来自Web2世界的用户和热钱（主要是热钱，因为真实用户没必要来这里）。 Sui的叙事非常像郭敬明的《小时代》，《小时代》向小镇青年兜售都市的梦幻，而描绘真正上海有钱人的生活的小说，小镇青年读不懂也不感兴趣……Web2的人对Web3世界的憧憬也差不多是这种情况。所以在生态位上，如果把Web3比作一个帝国，那么Sui可以充当帝国边陲的繁华的贸易集市，而不可能成为长安。 Sui当然是机会，而且是确定性很高的机会，尤其是生态内的DApp完全可以给出高预期（所以我同样的理由也看好Polygon）。正如李笑来的名言「傻*的共识也是共识」，Brc20这种一个小团队就足以支撑的市场需求都能被吹成千亿赛道，何况Sui还是一个实打实的顶级团队。只是Web3世界需要新物种，无论是最基础的协议层，还是最终端的应用层，或者介于二者之间的中间协议层，都需要自下而上地构建。把成熟的Web2产品移植到Web3，可以有，但没有到非它不可的程度（不像电子邮件就是比邮递员投递的邮件那样有效用上的碾压）。当然，以上是一家之言，欢迎开喷！来源：金色财经

金色财经2023-05-09

Sui推出学术研究奖计划、首轮将提供25万美元支持

万美元的奖金，覆盖范围包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域。该计划的推出受到了业界的广泛关注和赞誉。许多知名企业和机构都在积极推动人工智能和机器学习领域的发展。例如，Google、IBM、Microsoft等科技公司都在该领域中拥有广泛的研究和应用经验，同时也在不断推出新的奖项和计划，以便吸引更多的人才和机构加入到该领域的研究和应用中来。除了科技企业之外，政府和学术机构也在积极推动人工智能和机器学习领域的发展。例如，美国政府在2019年推出了一项名为“人工智能倡议”的计划，旨在促进人工智能技术的研究和发展，并协调相关机构和企业之间的合作。同时，不少大学也在加强人工智能和机器学习领域的研究和教育，培养更多的人才。在人工智能和机器学习领域中，最为核心的技术是深度学习。深度学习是指通过模拟人脑神经网络的方式，从大量的数据中学习出人类不易发现的规律和模式，并用于各种应用。深度学习技术的出现和发展，使得人工智能和机器学习领域取得了质的飞跃。在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、智能交通等领域中，深度学习技术都得到了广泛应用，取得了显著的成果。然而，人工智能和机器学习领域的发展也面临着一些挑战和问题。例如，随着数据量的增加，如何保证数据的质量和隐私性是一个重要的问题；如何解决人工智能算法中的公平性和透明度问题也是一个亟待解决的难题。此外，人工智能技术的发展也会对社会和经济产生深远的影响，如何平衡技术发展和社会稳定，也是需要关注的问题。总的来说，人工智能和机器学习领域是一个充满机遇和挑战的领域。通过Sui推出的学术研究奖计划，可以鼓励更多的人才加入到该领域的研究中来，促进科技的进步和发展。同时，也需要政府、企业、学术机构等各方的积极参与和合作，共同推动人工智能和机器学习技术的不断创新和发展，为人类社会的进步和发展做出更大的贡献。来源：金色财经

金色财经2023-05-09

昨夜今晨 | 标普纳指两连阳，地区银行股巨震！耶伦警告美国可能出现债务违约

列生成式人工智能更新，包括推出通用大型语言模型(LLM)。根据媒体看到的有关谷歌I/O的内部文件，该公司将推出其最新、最先进的大型语言模型——PaLM 2。PaLM 2包含100多种语言，并一直在内部代号“统一语言模型”下运行。它还进行了广泛的编码和数学测验以及创意写作。 3、伯克希尔股东大会否决罢免巴菲特董事长职务的提案在伯克希尔哈撒韦上周六于奥马哈举行的年度股东大会上，一个保守派团体要求罢免巴菲特该公司董事长一职的提案以大比数遭到否决。国家法律和政策中心在其提案中要求巴菲特的职务由不同的人担任，称他与比尔·盖茨的关系及其政治观点可能伤害投资者。伯克希尔已表示，只要巴菲特还是公司首席执行官，他就会继续兼任董事长。不过一旦他卸任，董事长一职将由非管理层的董事会成员接任。 4、美国CPI数据公布前，苹果发行52.5亿美元债券据知情人士透露，苹果抢在美国CPI和PPI数据发布前于美国蓝筹债券市场发行52.5亿美元债券，原计划发行大约50亿美元。最长久期为30年期的公司债利率将较可比美债溢价108个基点，低于之前所讨论的溢价大约135个基点。苹果公司申请发行五种不同期限的债券，分别在2026年、2028年、2030年、2033年和2053年到期。 5、巴菲特又减持！芒格刚提及比亚迪，是何信号？据港交所最新文件，伯克希尔哈撒韦公司在5月2日出售了196.1万股比亚迪股份，平均减持价格为每股235.64港元，持股比例由10.05%降至9.87%，目前持股数量约1.08亿股。值得注意的是，自2022年8月开始首次减持，伯克希尔哈撒韦已累计减持比亚迪H股约1.17亿股，减持比例已过半，累计套现超250亿港元。 6、美国通胀冲击消费，泰森食品下调肉类销售预期美国最大的肉类公司泰森食品公司创下自2020年3月以来的最大跌幅，截至发稿，该股跌超15%。此前该公司下调了全年销售预测，称其面临“充满挑战”的市场环境。

老虎证券2023-05-09

职业教育供给侧改革推进教育信息化头部硬件厂商有望率先受益

觉、语音信号处理、触觉感知与反馈、自然语言处理、空间感知、数据挖掘等。　　【佳发教育-智慧招考龙头】公司将AI技术应用到学生考生行为分析、作弊分析、身份认证、教育测评问答、职业规划测评与辅导、英语听说、智慧体育等细分产品中；利用视频识别AI、物联网和大数据分析技术，构建一体化的基于教室应用的解决方案。　　公司智能AI人机对话产品是与腾讯合作的智能评分引擎，基于大量发音通用数据及对应题型专用训练数据，可基于考生作答语义分析评价口语应用能力，对学生发音进行全面评估和反馈，使评分更准确反馈更精准。　　智慧AI体育助教系统融合机器视觉、人工智能云计算等技术手段为学生生成个性化的运动处方，涵盖AI体育仓，智慧操场，智慧移动站。

金融界2023-05-09

AI绘画龙头迎重大版本改进商业化前景将进一步打开

景）；AIGC 和 AI 绘画依赖自然语言处理、计算机视觉和人工智能技术，我们推荐关注百度集团（文心大模型+文心一格）、拓尔思（语义智能技术）、商汤（人工智能+计算机视觉）、科大讯飞（语音识别+人工智能龙头）等。

金融界2023-05-09

黄金今天行情怎么看？黄金最新价格走势分析及操作思路

王启蒙这里没有华丽多彩的语言，没有花里胡哨的吹嘘，胜不骄败不馁的耐心。就以最真实的态度去对待行情，以真诚去待在市场上做投资的朋友，希望我多年的经验能够给大家一个合理并且科学的解决方案去给大家锦上添花，雪中送炭也没有这么大的高度不现实。希望与困惑和迷茫的你进行交流！很多人在深夜的时候会想我们没日没夜的挣扎在这个市场上是为了什么？无非就是抓住机会分一分市场这块蛋糕。而事实上并没有那么容易，很多人说自己没有财运，渐渐地对市场产生了难以磨灭的恐惧，每一次诱多每一次诱空，你从来没有错过，每一次正确的感觉你却不敢下单，因为你害怕，所以正中了市场的下怀。不是市场的套路太深，说到底还是你太天真，在你每次欣喜的自以为经过你再三的考虑认为时机已经成熟的时候，你可曾想过有个词语叫做事不过三？好多人反应“王启蒙老师你的思路我根本就摸不透，有时候盯着一个趋势不放，有时候有善变得很”我一向是这样的啊，可能我白天看多晚上就看空，也可能我连续好几天都看空或者看多，那又怎样呢？分析来分析去还不是对你们做单子有好处，善变是在这个市场上最有用的生活方式，就像狼的嗅觉一样，感受到危险立马就撤，难道你们认为那些上午看空下午趋势变了还打肿脸充胖子不告诉你，继续叫你耐心持有的老师才是最牛逼，最有身份，最有逼格的老师吗？这是什么逻辑，完全行不通啊，因为那是你的钱。大家要记住我今天说的话，善变不是错，赚钱才是王道！黄金最新行情趋势分析：黄金消息面解析：周一(5月8日)，现货黄金价格小幅震荡。银行业动荡和美国债务上限僵局的最后期限逼近，对避险黄金构成利好。投资者为即将公布的美国通胀数据做好准备，以衡量美联储的政策路径。由于市场仍对美国金融系统稳定性持谨慎态度，黄金仍然受到支撑，这只会放大美国经济衰退的风险。如果地区银行的困境重新成为人们关注的焦点，这可能会引发避险资产的新一波上涨。周一晚些时候，美联储的信贷官员调查将受到密切关注，因为它可能会显示出，在最近几周美国三家地区性银行倒闭后，信贷环境正在收紧到何种程度。悲观的数据可能会加剧美元的痛苦，帮助金价继续看涨势头。黄金技术面分析：黄金三连阳多头猛攻后，收报一根大阴回测，意味着短期的强势上冲暂时被破坏，而短期多头趋势暂时很难改变，因为当下消息环境都基本利好黄金，很容易产生避险而发力上攻，技术上也至少要破位1933前期震荡低点才有可能破坏上涨势头；因此，本周初就很容易先步入区间性整理，即便是震荡，也是偏多运行的，属于前几日强势拉升之后的一定多头调整，稳固之后仍会进一步启动强拉阶段，会反复试探历史高点2075，最终而站稳冲击2100上方；从美元弱势结构看，也不排除周五的反弹只是一个诱多，黄金周初直接连阳再次涨回历史高点也存在一定概率，毕竟趋势多头不改变。从整体形态来看，上周快速冲高2080附近承压前期双顶*附近形成三顶回落，但是前期围绕2015-1970长时间修正，形态突破整理区间仅仅两日阳线上升。由于前期围绕区间修正时间比较长，上升的节奏大概率还没有到位。虽然周五受非农影响，日线下跌幅度比较大，价格没有跌破前期区间整理低点，上升节奏并没有破坏，日线节奏仍是连阳上升单阳调整，所以今天形态比较关键，如果今日收阳，后续大概率延续走强再破新高。主力交易可回落做多，短线下方支撑在2010附近，亚欧盘可根据回落的形态确认在2008低点的强度后看涨。短期形态上方、上周五美盘下跌小幅反抽，凌晨围绕2015附近横盘，短期节奏偏弱，但早间并未延续周五凌晨弱势延续走弱，反而早盘直接上升突破周五凌晨震荡高点，短期形态仍看多。那么早间低点2013就是日内关键分水岭，日内走强上升，一定不能再次破低，否则短线将再次转弱去测试周五凌晨低点，所以2013可以作为日内多单防守位置。同时上方关注强压2038，前期多次回撤企稳形成顶底转换压力，首次触及大概率会承压回落，触及也可短空一次。综上所述，黄金今日操作思路上王启蒙建议反弹高空为主，回调低多为辅，上方重点关注2035-2040一线阻力，下方短期重点关注2010-2005一线支撑。关于今天的操作，王启蒙在线wqm56778指导已经公布在朋友圈，每天会在指导微信上给出亚盘、欧盘、美盘行情分析和操作方向，准确率百分之九十以上，全是免费。目前对黄金白银（纸黄金/白银、T+D黄金/白银）外汇投资感兴趣的、刚步入金市但资金遭到严重缩水，收益不理想的朋友，仓位上有套单的朋友，都可以找王启蒙聊聊。行情每天都是千变万化，我们有强大的分析团队做的每一单都是经过深思的判断，要保证每单都能获利出局！每天两到三单的操作不求一夜暴富，只求落袋为安！利润十分，我独取九分，一分靠运气，八分靠实力！一天两天是运气，那一周呢？两周呢？无论是圈内还是群发策略，亦或者各大财经网站，团队老师都是现价喊单！每日分析团队技术指导群内实时公布每日行情走势推送，实时现价喊单每单进场都有理丶有据、公开公明、可免费进群体验考察！非本人实盘客户，提供大致方向及预期，每天会在朋友圈更新趋势分析和操作思路，需要考察实力的可以去看，需要看建议的可关注（王启蒙）自行去看就可以了，又不收费，你考虑好了就跟实盘操作，觉得我帮不了你或者你有疑问你就再继续考察，免得耽误大家彼此的时间，毕竟时间是宝贵的，不是用来浪费的。王启蒙老师这里没有100%正确，只有稳健的操作思路。大仓做趋势，小仓做波段，自己控制好比例。没有不赚钱的投资，只有不成功的做单！是否赚钱在于买涨买跌时机的把握，赚钱靠机会，投资靠智慧，理财靠专业。文/王启蒙（微信：wqm56778）一个人能走多远，要看他与谁同行;一个人多么优秀，要看他身边有什么样的朋友;一个人能有多大的成就，要看他有谁指点。谁说女子不如男！你若诚意信我，我必拿命相待！我就是我，低调而又有实力的王启蒙！佛祖曰心中有法，万法自然，佛门中人，万物皆可渡，万物皆不可渡，渡的不过是心中层层枷锁，我只渡有缘人！

启蒙理财2023-05-09

英国留学生人口普查数据公布！印度第一，中国第二，女生远多于男生

孩子居住（59.0％）。在首选的主要语言不是英语的留学生中（239,000人，64.0%），分别有59.3%和35.5%表示能够很好地，或较好地说英语。值得注意的是，ONS特地说明了一下整个统计过程中对留学生的定义（必须同时满足以下5个条件）：全日制教育非英国出生非英国护照持有人最近一次抵达英国时年满17岁或以上在人口普查日年满18岁或以上换句话说，2021年英国人口普查并没有调查非全日制的留学生，以及17岁以下的小留学生群体。接下来，我们就按照上述结论逐一展开。留学生概况人口普查数据显示，在英格兰和威尔士，有2,463,000名18岁及以上的人在接受全日制教育。其中70.7%在英国出生，9.7%在欧盟出生，19.6%在非欧盟出生。这意味着每10个接受全日制教育的18岁或以上的人中，有近3个是非英国出生的。脱欧以后，英格兰和威尔士57.6%的留学生持有非欧盟国家的护照，其余42.4%持有欧盟国家的护照，再次说明欧盟留学生数量已经少于其他国家的留学生。留学生出生地按照出生所属地来看的话，在英格兰和威尔士的留学生人口中，中东和亚洲出生的学生是最大的群体（40.2%）。按国家/地区细分的话，印度（11.6%）、中国（11.2%）、罗马尼亚（9.5%）和尼日利亚（5.3%）这四个国家在留学生总人口中占比最多。 ONS还在图表中强调，如果与非英国出生的总体人口（也就是除了算上留学生，还算上其他国际移民）相比，中国留学生所占的比例最大，超过了印度。留学生的年龄和性别如下图所示，年龄方面，18至25岁的国际学生（212,000，56.7%）多于26岁及以上的学生（162,000，43.3%），可见更多的留学生选择在成人初期阶段留学。非欧盟留学生比欧盟留学生相比年龄偏大，非欧盟留学生的高峰年龄为22至23岁（18.9%），欧盟留学生年龄为20至21岁（18.5%）。而性别方面，女留学生的比例（55.0％）要多于男留学生（45.0％）。留学目的地按留学生所在地区划分，ONS将该群体分布情况与2021年人口普查时年满18岁及以上的所有接受全日制教育的总人口分布情况进行比较后发现：有三分之一以上的留学生（12.7万，33.9%）在伦敦，其他地区相对比较平均。英格兰东南部（45,000，12.0%）和西米德兰兹郡（35,000，9.4%）是伦敦以外留学生最多的地区。英格兰地区的曼彻斯特（13000人）、伯明翰（12600人）、考文垂（9700人）、伦敦Newham（9300人）和剑桥（9100人）是留学生人口最多的城市/地区。在留学生人数排名前20位的区域中，有7个都位于伦敦。反观威尔士地区，将近一半的国际学生人口在卡迪夫（6150人）。下图显示了不同国籍的留学生在英格兰和威尔士的分布情况：如果单独看中国留学生的分布不难看出，约克郡和亨伯郡拥有最多的中国留学生（22.3%），而在英格兰东部则只有7.1%。留学生的住宿情况 ONS的数据显示，18至25岁的留学生大多选择居住在学生宿舍或寄宿家庭，而26岁及以上的人更有可能选择独自居住。留学生的语言掌握情况在英格兰和威尔士地区，英语是留学生首选的主要语言（36.0%），其次则是中文（9.0%）、罗马尼亚语（8.1%）和阿拉伯语（4.0%）。众所周知，留学生为了满足在英国学习的条件，必须达到一定的英语水平。2021年的普查中，英语水平主要是评测一个母语不是英语的人，觉得自己的英语水平如何。在母语不是英语的留学生中（23.9万，64.0%），59.3%的学生自称英语说得非常好，35.5%的学生认为良好，4.9%认为不好，0.3%表示完全不会。下图可见，欧盟国家有81.9%的留学生都认为自己能够很好地说英语，在留学生群体里比例最高。相比之下，比例最低的群体是中东和亚洲出生的学生（44.8%）。留学生的就业情况人口普查发现，三分之一的英国留学生读书的同时也在兼职工作。其中，来自东欧国家这一群体的比例最高，罗马尼亚边读书边工作的留学生比例甚至高达73.9%，其次是保加利亚（62.3%）、波兰（56.7%）和立陶宛（56.0%）。相比之下，边读书边工作的中国留学生相比较少，只有4.8% (2385人) 在工作，3.6% (1760人) 正在找工作或等待开始工作，未能跻身前十。从地区分布上看，东英格兰地区边读书边工作的留学生占比 (41.0%) 最高，其次是伦敦 (36.6%)、西米德兰兹 (35.4%) 和东米德兰兹 (34.1%)。在英格兰和威尔士就业的留学生群体中，最常见的行业包括：批发和零售贸易；机动车修理 (18.5%) 健康和社会工作活动 (16.8%) 住宿和餐饮服务 (13.0%) 教育 (12.0%) 留学生在建筑业、制造业、专业与科技活动、信息通信行业工作的人数较少。英伦投资客写在最后今天我们更新了2021年英国人口普查数据中关于留学生的部分，涉及到人数、性别、出生地、地区分布、居住、就业和语言等内容。数据显示，印度和中国已成为英国留学生最大来源国；有全球最佳留学城市之称的伦敦，则无悬念成为英国留学生人数最多的城市。

英伦投资客2023-05-09

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陈亦博2023-05-09

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