高通掀起價格戰,聯發科危險了?

作為去年最火的硬科技產業,半導體行業在2022年的處境可謂急轉直下。當供應鏈危機緩解,庫存上升的現象變得愈發突出,昔日躺着數錢的半導體巨頭們也不得不放下身段,為清庫存、搶市場祭出各種手腕。

包括壟斷手機芯片市場的高通和聯發科,也開始不淡定了。據多家媒體報道,高通正計劃在明年下調其中端和入門級手機處理器價格,其中包括驍龍400和驍龍600系列。

一直以來,高通都在高端市場佔據優勢,除iPhone之外的中高端旗艦手機幾乎全都投入驍龍芯片的懷抱。聯發科則在入門級和中低端市場實現大包大攬,佔據全球最高的手機處理器市場份額。

兩大巨頭本來各佔山頭,雖摩擦不斷但並未形成大規模正面衝突。如今高通降價搶生意,新一輪芯片價格戰蓄勢待發,和聯發科之間的矛盾激化已無可避免。

只不過,對於正處於寒冬之中的智能手機行業來說,這場潛在的價格戰是福是禍,實難預料。

庫存高企疊加業績壓力,高通主動求變

降價促銷的消息雖然來得有些突然,但也不是毫無預兆。

一方面,高通今年早些時候已在各種公開場合暗示其庫存問題。隨着供應鏈緊張狀況得到緩解,且年內的智能手機出貨量一再下滑,來到年底高通的庫存狀況變得更加糟糕。

早在二季度,就有媒體爆出高通削減代工訂單的消息。在今年三季度的財報電話會上,高通CFO Akash Palkhiwala也坦承客戶還有約10周左右的庫存有待消化,這將對高通的短期財務表現產生負面影響。

潮電智庫的數據显示,截止今年上半年中國智能手機庫存已經超過3000萬部,其中2000萬部為成品,另外還有近1000萬部的半成品和核心部件庫存。在下半年出貨量依舊疲軟的情況下,庫存狀況相信不會有太大改善。

一般來說,芯片廠商的備貨周期一般比下游手機廠商提前半年左右。這就意味着,手機出貨量下滑、庫存上升的狀況傳導到上游的芯片產業鏈存在一定的時間差,後者的反應相對滯后。以當前的庫存水平來看,高通要消化掉多餘的產品、恢復正常庫存水位,至少需要兩個季度的時間。

另一方面,高通的業績壓力也在上升。投資者耐心有限,市場也不願給高通太多時間解決庫存難題。

當地時間11月3日發布的最新財報显示,高通2022財年(截止2022年9月底)總營收為442億美元,同比增長32%;凈利潤錄得90.43億美元,同比增長了43%。雖然全年下來仍維持較為平穩的增速,但過去幾個季度營收增速持續下滑也是不爭的事實。

根據歷史數據,過去四個季度高通營收分別為107.05億、111.64億、109.36億和113.96億美元,對應的同比增速分別錄得29.99%、40.69%、35.68%和22.07%。剛剛過去的三季度(按自然年劃分),是高通今年表現最差的一個季度,營收增速也出現了兩連跌。

利潤端的情況更加糟糕。三季度,高通凈利潤僅為29.23億美元,同比微增4.47%,只相當於此前兩個季度的零頭。而高通對於四季度的業績預期,也顯著低於分析師預期。

在財報出爐后,高通股價短線急挫,就充分體現了資本市場的不滿。面對這樣的情況,高通的高層們不能無動於衷,必須對股東作出交代。

眾所周知,高通的營收主要來自技術集團和授權集團兩個板塊,前者佔據絕對統治地位。三季度,高通授權業務營收、利潤分別錄得63.58億美元和46.28億美元,和去年同期基本持平,增長空間已接近於無。

這樣一來,高通只能將希望寄托在CDMA技術集團,也就是自己最核心的芯片業務上。

Counterpoint統計的數據显示,截止今年二季度高通在價格超過500美元的高端和300-499美元的中高端安卓手機處理器市場佔有率達到71%,較去年年底的65%進一步提升。兩相比較之下,高通在高端市場的地位穩固、市場份額接近巔峰。反倒是中低端、入門級處理器市場,仍有很大進步空間。

說到這,高通降價促銷這件事就完全不讓人意外了。只不過,在中低端市場還有另外一尊大神聯發科的存在。

和聯發科搶生意並不容易,高通真的做好準備了嗎?

芯片價格戰,終將兩敗俱傷?

拋開此次降價傳聞不談,高通發力中低端市場也不是什麼新鮮事。在過去幾年,高通已經作出了針對性補強,中低端產品矩陣也變得更加豐富。

早在2020年,高通就推出了首款針對中低端市場的5G SoC驍龍690。雖然定位在中端市場,但驍龍6系列產品的性能、配置還是誠意滿滿——初代產品驍龍690都採用8nm先進製程,120Hz显示和最高1.92億像素的拍照功能也一應俱全。

同年發布的小米10青春版,則搭載了高通另一款聚焦中低端市場的處理器驍龍765G。雖然性能和高端產品有差距,高通還是在一些細節上進行了創新,比如全新的充電標準QC3.0+。

到了去年,高通進軍中低端市場的野心明顯膨脹,一口氣推出了多款新品。驍龍6系列的695 5G和680 4G,還有驍龍778G 5G和驍龍480 5G四款新處理器就在去年10月扎堆上市,小米、OPPO等老客戶也第一時間發來了訂單。

受晶圓代工產能不穩定、下游需求等因素影響,高通在去年一直優先保障驍龍7和驍龍8系列高端芯片供應,這也保證了其高端市場份額的增長。但在2022年供應鏈狀況得到改善後,高通對中低端產品線也給予了更多重視,擴大生產供應。

可惜智能手機市場的疲軟程度超出了高通的預期,導致如今出現庫存上漲的局面。更關鍵的是,和高通相比,聯發科在入門級和中低端市場的份額優勢很大,也擠壓了前者的生存空間。

來自知名數據機構Counterpoint的報告显示,今年三季度聯發科位居全球智能手機AP市場佔有率榜首,份額為35%,高通則錄得31%,接下來依次是蘋果、展銳和三星。但如果將目光收窄到中低端市場,聯發科的佔有率仍超過半數,高通則徘徊在20%左右。

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雖然天璣9000和天璣8000系列幫助聯發科打開了高端市場的大門,但其主陣地依舊在100-299美元入門級市場和300-499美元的中低端市場。其中,聯發科在100-299美元區間的安卓手機處理器市場佔有率超過60%,價格低於99美元的LTE SoC市場份額也達到了47%。

(圖片來自Counterpoint)

聯發科的統治牢不可破,高通想出降價這一招,希望靠性價比搶奪客源也就不足為奇了。

那麼降價這一招有沒有用?價值研究所認為會有一定效果,但也可能出現副作用。

客觀地說,中低端智能手機消費者確實很注重性價比,手機廠商也會想盡辦法壓縮成本,為定價留出更大彈性。芯片是智能手機採購成本最高的零部件之一,手機廠商當然也會對其價格額外敏感。從這個角度看,降價當然有機會幫高通搶到更多訂單。 

但需要注意的是,從聯發科、高通兩家芯片巨頭的利潤率對比中就能看出,高端處理器毛利水平遠高於中低端系列產品。聯發科之所以能賺錢,是因為其市場份額足夠高,芯片出貨量夠大。但高通即便降價,也無法短時間內達到聯發科的佔有率水平,反倒會讓原本微薄的利潤進一步縮水。 

高通目前主打的幾款中低端芯片,生產成本其實並不低,尤其是在晶圓代工環節。其中,驍龍695 5G採用的6nm先進製程晶圓,入門級的驍龍480+ 5G也採用8nm技術。

雖然8nm和6nm晶圓的生產成本和5nm不在一個層級,但也不是一筆小數目。美國CSET的一份報告就指出,台積電為蘋果代工7nm工藝的A13芯片時,一塊12寸的晶圓報價就高達9346美元。三星的代工價格,相信也是不相上下。

從成本效益的角度講,中低端手機處理器要是真的打起價格戰,對高通、聯發科來說都不是一件好事,只會變相拉低雙方的利潤,治標不治本。庫存和業績的壓力固然令高通很頭疼,但價格戰並不是一條好出路。

高端市場,半導體、手機廠商的共同希望

高通們的緊張甚至焦慮,完全可以理解——畢竟下游手機行業的情況,確實不容樂觀。從各大機構的前瞻報告來看,2023年智能手機出貨量將延續疲軟狀態,留給各家大廠的增長空間依舊有限。

以中國市場為例。IDC日前發布的《2023年中國智能手機市場洞察》就預測,2023年中國智能手機出貨量將同比下滑0.9%,降幅雖較2022年有所收窄,但想觸底反彈至少得等到2024年。

此外,IDC還推測,由於手機性能過剩、新品創新不足、系統和軟件也沒有出現令人眼前一亮的更新,消費者換機周期將進一步增長至34個月。在此大環境下,IDC預計供應鏈價格將繼續下降——到那時候,高通可能就不是主動降價搶市場,而是要走到被迫降價去庫存的地步了。

不過在價值研究所看來,中低端市場利潤空間一直相當有限。無論對於機廠商、芯片廠商還是消費者而言,智能手機的未來都應該寄托在高端市場身上。

同樣來自Counterpoint的報告就指出,今年三季度全球智能手機平均售價同比增長10%,消費升級趨勢相當明顯。其中,售價在500美元以上的高端5G手機貢獻了全球智能手機市場近80%的收入,遠高於去年同期的69%。

毫無疑問,高端市場承載着手機廠商和半導體巨頭的共同希望。對於高通、聯發科,以及一眾安卓陣營的手機廠商來說,當務之急就是打破蘋果對高端市場的壟斷。

在三季度,蘋果ASP同比增長7%,幾乎佔據5G手機市場一半的收入。反觀高通、聯發科的客戶們,除了三星Galaxy系列和Fold系列銷售額、ASP出現增長外,小米、OPPO、vivo等廠商仍舊沒有擺脫高端市場的邊緣角色定位。

(圖片來自Counterpoint)

對於下游手機廠商們的競爭,高通能做的事情很有限。但有一件事是肯定的:芯片技術的創新和升級,是吸引用戶的王牌。尤其是在近期蘋果芯片團隊人事動蕩,A系列芯片性能遭到質疑的情況下,高通、聯發科更應該迎頭趕上。

據外媒報道,蘋果芯片部門前段時間出現嚴重的人才流失,導致A16仿生芯片開發後期遇到不少麻煩,iPhone 14 Pro機型的處理器性能也未能達到預期。

高通和聯發科當前的高端旗艦芯片分別為驍龍8 Gen2和天璣9200,性能都較上一代產品有大幅提升,但和蘋果A系列芯片相比並不具備優勢。不過在一些細節上,這兩款高端芯片已經找到一些突破口——比如對光線追蹤技術的應用。高通方面就表示,OPPO、iQOO都對光追技術充滿期待,預計將顯著提升移動端遊戲用戶的體驗,成為一個新賣點。

當然,想搶走蘋果在高端市場的份額難度還很大。芯片廠商也好,手機廠商也罷,都需要繼續付出更多努力,實現更多技術突破。

寫在最後

雖然高通如今的處境不算理想,但CEO克里斯蒂亞諾·安蒙還是充滿信心。安蒙認為,高通不會局限在手機處理器這個圈子,除了已經具備一定地位和市場份額的汽車產業外,PC也會成為高通的下一個增長點。

“2024年,將成為Windows PC使用驍龍CPU的拐點,我相信驍龍處理器一定會在這一年大放異彩”,11月初接受媒體採訪時,安蒙放出這番豪言。

無可否認,智能手機最輝煌的年代正在過去,高通需要適應正在惡化的市場環境,並積極尋找新出路。不過智能手機處理器這條賽道,還遠沒到徹底衰落的階段,作為一代霸主的高通依舊大有可為。在不斷開闢新戰場的同時,高通還是要把更多精力放在自己的老本行上。

說到底,技術缺乏進步,是消費者不願換新手機的重要原因。除了手機廠商需要下苦功的操作系統、影像功能,芯片升級也是打動消費者的重要法寶。如果高通、聯發科們能讓芯片技術更上一個台階,對它們自己和下游的手機廠商來說,都是一樁喜事。

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從卷算力到卷智能,重新定義雲

“未來十年,計算機架構領域將迎來下一個黃金時代”,當2017年圖靈獎獲得者David Patterson與John Hennessy提出這一觀點時,很多人還沒有認識到潛藏在背後的巨大變化。

自上世紀90年代到21世紀初,計算機體繫結構創新開始放緩,隨之摩爾定律和登納德縮放比例定律遭遇挑戰,處理器性能提升顯著減速,簡單來說,算力的增長和大數據、人工智能等新業務增長並不同步,只能靠堆芯片數量來彌合算力缺口。

於是,行業已經不得不開始重新思考新的計算機架構。

David Patterson在接受採訪時表示,“未來一定是軟硬協同開發并行的。從前,人們認為做軟件很酷,少有人兩者都涉獵,硬件創業公司也屈指可數。然而近年來從業者和投資人們都發現,無論是做機器學習還是之後深度學習、強化學習,只做軟件或者硬件都是不夠的。體繫結構設計者不僅需要了解底層器件、芯片工藝等,更需要了解編譯器和編程語言,軟硬結合才是后摩爾時代適用的新方法。”

同樣的變化也發生在雲計算領域,通過虛擬化技術,雲計算把計算機抽象為資源池,通過削峰填谷的運營策略獲取規模效應,不過這並沒有從根本上解決算力的挑戰。

成千上萬的計算機、數十乃至上百個數據中心連接在一起,構成了以雲為中心的計算體繫結構,逐漸成為行業採用算力的主流方式,也給了雲廠商前所未有的全局視角,從這個視角看雲,某種程度上,雲就是一台超大型計算機。

相對於計算機本身而言,雲囊括了更多的軟硬件,向上對接各種行業應用,向下推動硬件變革雲廠商具備了更大的話語權,掌握了更多的技術主動權,來提升面向複雜業務負載的處理能力。

雲也進入到了一個體系創新的黃金時代。

未被定義的雲

十餘年前,雲計算剛剛興起,把服務器集中到雲廠商,再由雲廠商提供雲服務,只是商業模式層面的創新。因此,雲計算彼時只是一門規模生意,但考慮到萬億算力產業規模,僅僅是從提高計算利用率的維度評估雲的商業價值,也足夠值得一搏,何況亞馬遜已經做出了表率。

在舊有的技術體系下,虛擬化、網絡和存儲等技術基本成熟,讓雲的商業模式成為可能。有觀點認為,這些降本增效的創新,即便沒有雲計算,也會通過另一種方式兌現。

比如計算機技術依舊向前發展,體系創新帶來更大的算力、更高的投入產出比,沒有雲計算,算力也能繼續增長。

以過去的視角來看,雲計算確實沒有革命性的改變,但是,雲計算通過這些過程完成了技術的集聚,原來不同軟硬件技術分散在不同的主體,有聚合卻難同頻進化,雲計算曆經十年完成了體系創新的前期準備,從商業模式創新過渡到技術模式創新。

一個全新的商業模式可以改變產業競爭規則,雲計算行至新的階段,開啟了算力增長的另一條路徑。

在集團副總裁侯震宇與鈦媒體聯合創始人劉湘明的對話中,侯震宇提到,對於中國的雲計算廠商來說,現在確實是一個戰略的發展期,過去幾年眾多客戶都已經加速上雲,更多關注自己本身業務的邏輯,他們就把基礎的軟硬件環境全部交給了雲服務廠商。

這意味着雲廠商其實同時掌握了基礎的軟件和硬件環境,可以做軟硬一體的優化,加速整合變成了可能。另外,雲廠商的資源規模越來越大,逐步地影響了整個IT的產業鏈和供應鏈,雲是IT行業最旺盛的需求,在軟硬一體的大背景下,新一代以雲為中心的計算體繫結構逐步湧現。

誠如侯震宇所言,雲廠商左手行業需求,右手技術創新,形成了技術到業務的產業循環,雲成為計算產業的一个中心環節,也面臨着最嚴峻的產業挑戰。如果還用老一套的方法做雲計算,不從根本上提高雲的效率和質量,就會在下一次行業洗牌中最先被淘汰。

如今的雲,是一朵未被定義的雲。頭部雲廠商都看到了體系創新的大機會,也試圖定義未來的雲的模樣。

有趣的是,計算機體繫結構的創新和以雲為中心的計算體系創新,正在同步發生,尤其在人工智能領域,專用硬件和深度學習算法等快速發展,David Patterson也認為,對新的計算機體系架構和語言來說,對算力要求極高的機器學習或許是最適合的應用場景。

雲智一體的體系創新,是一個具有高度確定性的機會。

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雲智一體,從卷算力到卷智能

企業上雲的動力由商業層面進化到業務層面,過去企業上雲是為了不用採買服務器,快速開展業務,他們的出發點就是為了降本增效,而現在的企業上雲,當然也會考慮成本,更重要的是,他們不是把降本增效當做最終的目標,而是優先從業務角度思考,雲計算能帶來傳統IT不能實現的價值。

企業通過上雲實現了業務的改造,摒棄了傳統低效、緩慢的業務模式,特別是大數據、人工智能賦能業務之後,業務具備了以往沒有的屬性,典型如智能調度、自動駕駛、工業化聯網等智能化產業應用的不斷普及,這是“人有我優”和“人無我有”的差別。

所有企業都希望擁有“人無我有”的業務能力,由客戶需求傳導至供應商競爭維度,決定了雲廠商“卷”的方向。侯震宇認為,雲計算行業基本上從過去“卷”算力的時代,發展到了一個拼智能的時代,開始用整個基礎設施的能力和人工智能的能力為行業客戶加成。

在2022智算峰會上,智能雲發布了AI大底座,它涵蓋了崑崙芯,飛槳AI框架以及文心大模型等核心能力以及百舸平台,AI中台等平台方案,實際上就是雲智一體的體系創新。

具體來看,AI大底座的AI IaaS層整合自研的AI芯片“崑崙芯”,在AI計算、存儲、加速、容器方面進行系統優化,提供高性價比的算力,承載海量數據的處理、超大模型的訓練和推理。

在AI PaaS層(AI中台)整合兩大核心自研產品(飛槳深度學習框架、文心大模型),打通的樣本中心、模型中心、AI開發平台、AI服務運行平台,實現從數據存儲到模型訓練、生產、部署、測試的全鏈路、批量化生產,面向企業模型開發的全生命周期提供完整解決方案。

AI大底座聚齊了人工智能應用的全要素,並且將這些全要素深度耦合,如果只是簡單的產品兼容,市面上其他產品或多或少都能拼湊出一個AI底座,AI大底座的所有部件均為自研,這就給了非常大的施展空間和自由度,來實現端到端優化。

AI大底座能夠全要素、端到端的整合的AI優勢,為產業提供最強的智能計算基礎設施支持,滿足產業對於低門檻、快速部署等智能計算需求。

在客戶的現實需求,以及行業增長壓力的驅動下,體系創新成為計算行業的潮水湧向,智能雲的雲智一體,踩准了產業發展的周期與節奏。

深入產業,絕知此事要躬行

“雲智一體,深入產業”是智能雲的戰略,在智能雲看來,創新不是閉門造車,是反饋驅動創新。創新需要躬身入局,深入產業,不斷獲得用戶和客戶的反饋,然後倒逼產品和解決方案不斷優化,不斷創新,讓客戶越用越好。

從中可以看出,智能雲試圖建立一個能夠持續反饋並不斷進化的雲,AI大底座源自於在產業界的打磨,之後端到端的AI能力進一步沉澱到AI大底座中,AI大底座必然要在產業中兌現價值。

例如國網福建通過AI大底座建設了“兩庫一平台”智能基礎設施,“兩庫”指模型庫、樣本庫,“一平台”指包含運行環境和訓練環境的人工智能平台。

在巡檢一線,無人機可自主完成輸電線路巡檢作業,並將智能識別後的巡檢結果快速推送給相關責任人,基於AI的智能識別算法將識別準確率提升了30個百分點,識別效率提升了5倍;在變電站,運維人員從線上接入智能調控系統,採用“一鍵順控”操作,無需人員到場便可完成千伏變電站的倒閘操作,效率提升了40—60倍,啟動送電時間縮短了80%。

基於與智能雲的合作,國網福建電力有望實現全鏈條國產化AI基礎能力建設,構建科學系統的人工智能管理和應用體系。

在AI大底座深入產業的實踐中,芯片解決算力問題,框架解決算法開發問題,大模型解決模型泛化問題,應用解決落地收益問題,是為全要素。

僅僅只是物理覆蓋全要素還不夠,還需要多層之間深度融合,產生化學反應,進行端到端的整合優化,例如建立效果反饋的閉環機制,通過模型驅動算子優化、算子驅動硬件設計,更好的提升整個系統的性能,是為端到端優化。

如上所述,包括國網福建等企業,智能化升級的全要素都可以在AI大底座找到,每一層能力都可以基於真實業務反饋,不斷調優實現智能雲的體系創新,這是雲智一體的最大差異化。根據諮詢機構IDC最新的數據,AI Cloud市場佔有率連續七次市場第一。

在雲計算技術創新百花齊放的階段,企業往往要自我搭配技術並耗費人力資源來實現智能升級,但是效果依舊不盡如人意,智能雲AI大底座能夠實現更好地循環迭代,讓雲智一體在深入產業的過程中,不同技術能力更加可控,進而讓企業實現掌控業務的效果。

雲的體系創新,讓雲計算從狹義上的技術進步,成為廣義上的體系革命,在技術和場景之間承前啟后,蔓延到整個產業。以製造業為例,通過人工智能去重新賦能傳統產業,是跨越不同技術和產業的周折,僅靠單點無法實現產業重塑,雲智一體給產業界提供了全新的抓手。

就像兩位圖靈獎獲得者在報告中所提及的——“黎明前最黑暗”,数字經濟時代,所有產業都正在或者即將經歷類似的智能遷移,雲智一體時代的體系創新,僅僅是開始。

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AI趨勢周報第162期:台灣大車隊用8千萬趟乘車資料,練出90%準確率的載客熱區預測AI_工業用機械手臂,無線充電裝置

台灣大車隊用8千萬趟乘車資料,訓練一套AI預測系統,可準確用即時資料分析叫車熱點和載客熱區。

圖片來源: 

台灣大車隊

重點新聞(0320~0326 )

台灣大車隊     叫車熱點     載客熱區  

台灣大車隊用8千萬趟乘車資料,練出90%準確率的載客熱區預測AI

作為本土最大計程車品牌,台灣大車隊旗下有2萬多名司機、每年產出8千萬趟乘車數據,他們利用這些數據打造一套AI系統,來預測叫車熱點和載客熱區,準確率達90%。

進一步來說,為開發這套系統,台灣大車隊找來CloudMile,建立一套雲端資料倉儲,並以45人的機器學習團隊,來交叉分析這8千萬趟乘車數據中的地點、天氣、時間等因素,同時加入臺灣節慶活動數據,作為模型參數,來多方計算乘車決策與環境因素,打造出叫車熱點和載客熱區的預測服務。

而小黃或多元計程車司機,都能以這套系統的即時資料分析,來支援決策。這個方法,不只讓司機不再靠運氣,乘客等待時間也能縮短。

 生物材料    惡魔鐵鎧甲蟲   基因演算法  

受車壓不死的惡魔甲蟲啟發,臺、清、成師法自然用AI、3D列印開發新材料

惡魔鐵鎧甲蟲有著非常耐壓的外殼,踩不扁、捏不碎、大頭針無法刺穿,就算被汽車輾過也還能存活。這個特性,正是許多材料工程專家的目標,要打造又輕、又強韌的材料。

但要開發這種兼具輕巧和堅韌的材料,通常得在性質和材料間取捨。有別於人造材料、著重於材料選擇,生物材料看重結構設計,清大材料工程系教授陳柏宇就師法自然,聯手臺大、成大團隊,利用機器學習、3D列印、功能驗證和多階層結構分析等技術,來研究多種生物材料。

他們的成果,包括受貝類珍珠層微觀結構啟發,以機器學習設計出高韌性的複合材料,還有受甲蟲外殼啟發,設計出耐衝擊的螺旋梯度結構,甚至是仿蜻蜓翅膀,利用基因演算法生成輕巧強韌的二維材料。同時,他們也建立生物材料結構與性質資料庫,並開發一套材料性質預測系統和設計平臺,要用來開發自行車、汽車、航太、智慧機械等產業的材料。最近,陳柏宇也獲國際期刊《Nature》邀請,來分享這項觀點。

  AI趨勢報告   高科技製造業       AI成熟度 

2021年臺灣企業AI趨勢報告出爐!高科技製造業應用腳步最快,金融業AI整體成熟度最高

臺灣人工智慧學校和創投公司Hive Ventures共同發布一份長達69頁的2021年臺灣企業AI趨勢報告,這份報告反應出臺灣各產業在AI導入最新情況,也得出不同行業當前AI發展的成熟程度。

這份企業AI報告從今年1月開始調查,至2月結束,一共有247家企業參與。受訪者橫跨不同行業,一半屬於中大型企業,多數為破千人的大型企業,另一半則是200人以下中小企業。

該報告依據各家企業在資料、團隊、營運準備完備程度來綜合評分,得出企業的整體AI成熟度。以產業來看,金融業的AI整體成熟度最高,製造業的成熟度雖然因不同公司發展分化,有相當程度落差而排名居中,但製造業中的高科技製造業的成熟度很高,不少都是AI已經落地的企業,至於AI整體成熟度最低則是零售業。

  Azure     AI證照     微軟  

想證明你的Azure AI能力?微軟推出三款AI證照課程來評估

微軟首次推出AI證照課程,瞄準三大領域,包括Azure AI基礎應用(AI-900)、Azure雲端服務基礎(AZ-900)、Azure雲端資料庫應用(DP-900),學員上完線上課程後,可報考證照。

就AI-900來說,課程聚焦於Azure機器學習原理,還有Azure實作電腦視覺、自然語言處理(NLP)和對話式AI工作負載功能的基礎知識。微軟指出,就算沒有資料科學或軟體工程背景,也能考取這張證照。

AZ-900則針對雲端服務新手所設計,聚焦於基礎建設服務(IaaS)、平臺服務(PaaS)、軟體服務(SaaS)介紹,以及雲端服務基礎概念、Azure解決方案和管理工具等內容,資安、隱私、合規性也包含在內。

DP-900則適合已經開始使用雲端資料庫的學員,著重於雲端資料庫的基礎知識,以及如何運用Azure雲端資料服務來處理關聯、非關聯式資料。這三大主題課程目前免費,但報考須收費。

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除此之外,微軟原有的免費學習平臺Microsoft Learn、LinkedIn Learning、GitHub學習實驗室賦能數位人才,也會持續提供相似的學習內容。

Deep01   腦出血    歐盟CE認證 

臺醫療AI新創取得歐盟認證,技術更輸出20多國

臺灣醫療AI新創Deep01主打腦出血偵測AI,繼去年拿下美國FDA和臺灣食藥署TFDA認證後,今年也獲得歐盟CE認證,更與20多個國家代理商簽約獨家代理,涵蓋亞洲、中東和非洲,如日本、馬來西亞、泰國等。

Deep01這套腦出血偵測AI是以5、6萬張經標註的腦部電腦斷層掃描(CT)影像訓練而成,準確率達95%。在臺灣,Deep01腦出血偵測AI已經有10多家醫院使用,醫學中心、中小型醫院都包括在內,而且已用於2萬多名病例。

接下來,他們要通過這些合約國家的法規認證,再正式銷售。Deep01也預計,要在未來三年銷售1,000套產品。

 物件偵測模型     輕量化    中華電信  

物件偵測模型如何輕量化?中華電信研究院分享自家3秘訣

中華電信研究院日前分享物件模型輕量化經驗,按照模型的骨幹、頸部、頭部組成和損失函數,可分為3大輕量化重點。進一步來說,物件偵測模型的骨幹負責收集特徵,頸負責連結、融合骨幹抽取的特徵,頭則是預測物件。

通常,骨幹需要大量資料來進行預訓練,比如用ImageNet,因此要改用其他資料來訓練,成本會非常高。於是,中華電信直接採用新技術,比如Google的EfficientNet-Lite作為骨幹。

再來,頸部和頭部都需要運算成本非常高的卷積(Convolution),才能讓不同的長、寬、Channel數一致,來融合骨幹抽取的特徵。而這些卷積,也是中華電信輕量化的重點。他們改用差值讓長、寬一致,再用一層卷積讓Channel數一致,來大量減少參數量和運算量。

至於頭部,則由深度可分離卷積來重組。同時,他們也把損失函數納入輕量化設計,將難以訓練的損失函數,融合到其他損失函數中,直到收斂為止。

蘋果    AI公司    Google  

超越Google、微軟、臉書,蘋果在4年內買25家AI公司

資料分析暨顧問業者GlobalData日前公布2016至2020年間的AI併購活動,前5大買家有4家是美國科技企業,其中又以蘋果買下25家AI公司居冠。

這五名依序是蘋果、Accenture、Google、微軟和臉書,其中,除了蘋果的25家之外,身為愛爾蘭企業的Accenture買下17家AI公司,Google買下14家,微軟買下12家,臉書則是9家。GlobalData表示,這5大買家不只併購AI公司,還大舉招募AI人才,根據GlobalData的統計,這5家業者光在2020年就張貼了1.4萬多個AI職缺。

圖片來源 / GlobalData

 AI趨勢近期新聞 

1. 新北市警察靠AI頭盔過濾可疑車輛,臺北市與業者聯手測試智慧水表

2. 中華電信聯手中華徵信所用AI打造企金電信信評服務

3. 由AI控制的F-16戰鬥機,可在模擬環境團隊合作並與敵機纏鬥

資料來源:iThome整理,2021年3月

https://www.ithome.com.tw/news/143507

選擇示波器的10 項考量因素

示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真,測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。

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臭氧機的滅菌效果如何?

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AI趨勢周報第161期:你的po文被擋了嗎?AI Labs新外掛工具隨插即用告訴你

臺灣人工智慧實驗室(AI Labs)發起葉黃素計畫,要來研究社群媒體審核言論的現象。

圖片來源: 

葉黃素計畫網站截圖

重點新聞(0312~0318)

AI Labs   言論自由   社群媒體 

你的po文被擋了嗎?AI Labs新外掛工具隨插即用告訴你

臺灣人工智慧實驗室(AI Labs)近日發起,要來研究、觀察社群媒體的言論審核現象。這個計畫的第一步是釋出一款Chrome,讓使用者用來檢核自己的言論,是否正受社群媒體審核。該外掛目前已於GitHub上開源,接下來,葉黃素計畫還要開放資料、建立開源研究方法,來推動社群媒體中立性的研究。

這也不是AI Labs第一次進行媒體言論研究。他們在2017年發表記者快抄工具、建立AI記者開源研究,2018年成立AI新聞與輿論分析團隊,利用AI技術來分析媒體報導立場。隔年,他們正式打造新聞分析平臺:島民衛星,以功能強大的開源模型BERT來對抗假新聞、分析報導意圖,也聯手NCC來分析電視傳播媒體的中立性。

機器學習    Gartner  市場變化 

Gartner:ML平臺整合越來越多異質元件,廠商要注意管理性

Gartner近日發布2021年資料科學和機器學習(DSML)平臺的魔力象限報告,除了盤點20大DSML平臺廠商,還歸納出DSML市場趨勢,比如套裝產品元件化、大幅投入開源社群、平臺操作一致性和協作性等,供想投資ML平臺的企業參考。

首先,Gartner發現,DSML產品近年來出現元件化(Componentization)趨勢。也就是說,廠商越來越常用各種元件來打造ML產品,比如結合自己開發的元件和開源軟體(OSS),或連手其他廠商共同開發產品。

這造就了DSML平臺元件化趨勢,廠商不再以單一產品提供原生性的整合元件,而是把各式各樣的元件整合到自家ML平臺上。不過,廠商也要注意一致性問題,因為元件一多就會過於碎片化,因此須注重平臺使用性,比如內建一站式的元件管理功能,方便在平臺內存取元件。

再來,DSML廠商或多或少都擁抱開源軟體,不管是用API介接開源函式庫,還是把開源軟體內建到自家產品中。Gartner認為,用各種協作方法來支援開源平臺和框架,已成為商用產品標準。不只如此,廠商擁抱OSS不僅能跟上最新開發潮流,也能參考開源貢獻者的專家經驗。

另一個趨勢則是協作性。Gartner發現,DSML平臺越來越普及,使用者背景也越來越多元,涵蓋無開發經驗的業務單位到有經驗的IT團隊。正因如此,DSML廠商應考量如何讓各種背景的使用者,能即時透過平臺來分析資料。Gartner表示,今年入選的20大廠商皆致力改善AI模型偏見、提高透明度和AI治理力,這些特色也是他們在市場上鶴立雞群的地方。

報告也從企業角度來看DSML趨勢,Gartner指出,企業投資DSML平臺的關鍵是整合性和連結性,而且開源是標配。Gartner解釋,企業開發DSML模型時,多半採用套件工具,因為套件的擴充能力強,而且用API連結套裝模型到DSML平臺,也能讓企業客製化模型,因此成為企業投資DSML平臺的首要考量。而開源軟體(OSS)則能降低入門門檻和成本,因此也是考量重點。

不過報告也點出,對許多企業來說,將AI試驗專案大規模擴展仍是一大挑戰。根據Gartner去年企業AI大調查,只有53%的ML原型模型成功部署到產線,因此還有進步空間。Gartner也建議,企業可尋找DSML廠商,利用可用小型資料集來建模的App或平臺,來加速落地。

 機器學習   Unified AI Platform   Google  

Gartner:Google將在今年第一季發布Unified AI平臺

Gartner在最近釋出的2021年資料科學與機器學習(DSML)平臺魔力象限報告中指出,Google將於今年第一季發布統一的AI平臺產品(Unified AI Platform)。

報告分析,Google以自家雲端的AI平臺為核心,延伸出多種元件,像是Cloud Data Fusion、Cloud AutoML、BigQuery ML、AI Platform Notebooks和熱門的開發框架TensorFlow等。報告指出,Google會在今年第一季推出統一的AI平臺,也就是一個整合性的新平臺,關鍵功能包括AutoML表格、XAI、AI平臺流程管理和其他MLOps服務。Gartner認為,這是Google解決過去問題的作法,來提高使用一致性、互通性等。

  RPA    Automation Anywhere       Google雲端  

Google也攻RPA!GCP要整合Automation Anywhere多種服務

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Google日前宣布聯手RPA新創Automation Anywhere,把多種RPA服務整合至Google雲端平臺(GCP),要提供給全球用戶使用。而在這次協議中,Google計畫將Automation Anywhere的低/無程式碼開發平臺、AI工作流程建立器、API管理器等,整合至GCP服務中,像是Apigee、AppSheet和AI平臺。

雙方也表示,未來將共同開發產業導向的AI解決方案,鎖定金融業、供應鏈、醫療、電信、零售和公部門等。

  Adobe     超解析度     機器學習  

老照片也能更清晰!Adobe用AI開發超級解析度功能,低解析度照片也能逼真放大

Adobe Camera Raw團隊開發的超級解析度(Super Resolution)功能,用深度卷積神經網路,配對了數百萬張低解析度與高解析度的圖像,來教模型如何放大低解析度照片。可將1,000萬畫素的照片提高至4,000萬畫素,同時還能保有照片豐富的細節。可將15年前800萬畫素數位相機拍攝的照片,重新提高解析度,就可用作大圖輸出。這個功能先於Camera Raw 13.2推出,接下來還會加入Lightroom和Lightroom Classic。

團隊解釋,模型透過畫面情境,可分析周圍的畫素、決定中間畫素顏色,來補強原本模糊的細節。Adobe也嘗試將這個技術,應用到銳利化和降噪等領域。

 新材料開發     混合雲    IBM  

以混合雲優勢攻新材料開發,IBM推出分子逆向設計AI平臺

IBM新推出的Molecule Generation Experience(MolGX)AI平臺,是一個以IBM雲端為基礎的分子逆向設計平臺,可快速且多樣化自動設計出全新的分子結構。MolGX是IBM加速探索策略中的一部分,該政策目的是要使用AI、混合雲和自動化,甚至是量子運算技術,來強化科學方法,將新材料的探索速度提高10到100倍。

MolGX主要有3個特性,首先,有別於其他由資料驅動的方法,MolGX採用演算法編碼和結構產生程序,不需使用大型資料集進行預訓練,因此降低訓練成本。再來,MolGX的空間和結構生成程序,對人類化學科學家來說是完全可解釋的,因此能簡單地對分子結構進行化學分析。MolGX第3個特性,則能提供分層資料結構和清晰的使用者介面,讓用戶可以靈活且直覺地操作。

自監督學習   臉書    公開影片 

讓AI更像人!臉書用上傳的公開影片訓練模型

臉書日前發表Learning from Videos專案,要透過使用者上傳臉書的公開影片,來讓AI學習人們在現實生活中的聲音、文字和視覺呈現,而不是只透過資料集來學習。這個專案的首波實際應用,就是Instagram Reels推薦系統。

Instagram Reels是一個類似TikTok的短影片服務,臉書指出,熱門的影片通常具同樣的音樂及舞步風格,只是由不同人表演或創造,而自監督模型可自動學習這些主題,將它們聚集、提供給推薦系統。該系統可根據使用者最近觀看的影片來推薦其它影片,還能過濾幾近重覆的影片。特別的是,這個方法不須替每個分類任務貼標。未來,臉書還要把這種自監督學習技術,應用於正在開發的AR眼鏡上。

圖片來源/臺灣人工智慧實驗室、臉書、IBM、Adobe、Gartner

 AI趨勢近期新聞 

1. 科學家以眼睛的光線反射來辨識Deepfake,有效辨識率達94%

2. 臉書廣告是不是沒效繼續燒錢?新AI工具能通知你

3. 蘋果HomePod也能隔空測心律

資料來源:iThome整理,2021年3月

         

https://www.ithome.com.tw/news/143314

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AWS推出可偵測指標異常的Lookout for Metrics服務

在揭露電腦視覺服務Amazon Lookout for Vision和設備偵測服務Amazon Lookout for Equipment之後,AWS現在還發布了一個新的機器學習服務,可自動監控指標,協助企業達到提升速度和精確度等目的,或者診斷異常現象,快速掌握像是收入意外大幅降低,或大量付款失敗等事件。

資料中突如其來的模式改變,可能代表著異常事件發生,除了網站技術故障,但也或許是尚未開發的商機,AWS提到,隨著企業收集越來越多的資料,需要具備偵測資料的變化,並能及時做出反應的能力,但是要偵測這些資料變化並不是一件簡單的事情。而AWS所推出的Lookout for Metrics服務,可以讓企業更容易地使用機器學習技術來監控指標,以提高對事件的反應能力。

Look for Metrics不僅能用於簡單的異常檢測,其提供開發人員與Amazon內部使用相同的技術來監控指標,只要透過點擊操作,就可以開始監控重要的指標,用戶不需要對機器學習有任何使用經驗與知識,就可以監控異常並發現造成異常的原因。

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為了要理解用戶的資料,Look for Metrics利用偵測器對資料進行學習,用戶可以創建偵測器,並且選擇5分鐘就是1天等不同的時間區間,決定偵測器匯入資料的頻率,根據用戶選擇的時間間隔,偵測器要能偵測異常,需花費數小時或是數天來學習資料,不過,用戶也能透過提供歷史資料,來加速學習歷程。

該服務可以連接到19個資料來源,包括Amazon的服務S3、CloudWatch和RDS等,還有Salesforce、Marketo和Zendesk等應用程式,以持續監控業務上的指標,Lookout for Metrics能夠自動檢視和準備資料使用機器學習技術偵測異常,當有多個指標受到異常事件影響,相關的指標會被匯總在一起,並總結出造成異常的根本原因,另外,AWS提到,該服務還會按嚴重性對異常進行排名,讓用戶可以確認需要優先解決的問題。

Lookout for Metrics也能被連接到通知和事件服務,諸如Amazon SNS、Slack、Pager Duty和AWS Lambda,進而使用戶可以創建自定義警示或是操作,自動產生錯誤報告,或是從產品目錄中刪除價格不正確的產品。當Lookout for Metrics服務開始回傳結果時,用戶可以在控制臺和API,取得異常相關性的回饋,而服務精確度也會隨著時間提高。

https://www.ithome.com.tw/news/143520

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AI文字產生器GPT-3已被應用在逾300款程式上

人工智慧研究實驗室,在去年6月釋出首個商用產品OpenAI API之後,迄今已有超過300個應用程式採用GPT-3文字產生器模型,全球亦有數萬開發者於該平台進行開發,目前每天平均產生45億個字。

商用版的OpenAI API具備各種模型,以供用戶完成各種語言任務,包括語音搜尋、摘錄、情緒分析、內容生成或翻譯等,其中,最受矚目的模型即為內含1,750億個參數,現為全球最大語言模型的文字產生器GPT-3。

OpenAI近日的揭露看似為了展現GPT-3的應用案例,從生產力、教育、創造力到遊戲等,且涵蓋不同的領域與行業,例如專門分析顧客意見的Viable就運用了GPT-3自調查中辨識主題與情緒,還能快速從這些資料中摘錄,因此,當業主詢問「顧客的結帳體驗為何不佳?」時,Viable可能可以得出「載入時間太長而且最好能儲存不同支付方法」的建議。

這是因為GPT-3可辨識自然語言中的主題、情緒,還具備摘錄的能力,進而讓Viable提供建議。

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使用真空封口機常見問題?

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飲水機皆有含淨水功能嗎?

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網頁搜尋服務Algolia則是在新的Algolia Answers產品中整合了GPT-3,該產品允許客戶以自然語言查詢並快速取得答案,當Algolia以210萬則新聞來測試GPT-3之後,發現GPT-3回答問題的準確度高達91%,對於複雜自然語言問題的回答能力。

OpenAI一方面藉由OpenAI API提供商用服務,另一方面也在去年9月,允許微軟直接將GPT-3整合至該公司的產品及服務中。

https://www.ithome.com.tw/news/143530

飲水機選購技巧大公開!!

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新光銀行揭露AI與大數據戰略,下階段目標是量化模型與塑造更多AI即時應用場景

新光銀行數位資訊部資深協理林基玄在臺灣IBM新春記者會上,揭露了自家AI應用的過程與成果。(攝影/李靜宜)

早在3年多前,時任新光銀行副董事長,現為新光金控總經理吳欣儒,以及新光銀行總經理謝長融,便為新光銀行訂下一個3年目標,由新光銀行數位資訊部領軍,聚焦AI與大數據策略,選定跟業務營運關聯最強,從行銷營運、顧客經營等角度來推動,著重在擴充AI應用,讓AI能落地到銀行各個場景,藉此推動數位金融。

新光銀行數位資訊部資深協理林基玄於3月17日在臺灣IBM新春記者會上,揭露了自家AI應用的過程與成果。

新光銀行的第一步,是先打破組織框架。林基玄解釋,當時,銀行內部有各個事業群、IT部門,數據團隊又尚未成形,為了將銀行的日常數據整合,運用在精準行銷上,他坦言,不得不將整個組織框架打掉,再成立一個專案組織,拆分數據營運所需的職能,依照不同職能成立一個個工作組,讓每個工作組來訂立數據營運中一部分的功能。

甚至,林基玄提到,新光銀行從無到有重建數據倉庫,將線上、線下數據全部整合在一起,讓數據可以被分析人員使用。接下來,內部開始推動業務線,讓業務線自行具備視覺化分析的能力,透過使用視覺化工具,便能分析數據。

對於較為複雜的業務構想,新光銀行內部更成立了機器學習(Machine Learning)的技術團隊來負責此工作,從資料中找出AI可以落地的機會。甚至,在機器學習有大量成果後,新光銀行團隊開始走入深度學習(Deep Learning),更在2019年新光金控的旺年會,自行開發人臉辨識報到系統,讓員工刷臉進出。

AI應用在消金、法金多項業務作業優化

林基玄進一步提到,這3年來新光銀行在AI應用場景與成果,零售銀行(Retail Banking)部分,大多鎖定精準行銷、顧客評價、信用風險控管,或是房屋鑑價、票據辨識、智能客服,以及客服錄音資產化,將顧客與銀行客服的語音對話文字化。或像是為了優化廣告投放,新光銀行建置了數位廣告投放優化模型,將廣告商與銀行端的數位軌跡平臺串聯起來。

在成效上,林基玄舉例,現在新光銀行精準行銷的回應率,比起以往作法的回應率,平均是2倍以上的成長。特別是在高資產潛力模型的運用,約莫有以往5.2倍的回應成效。

以往,新光銀行準備一檔行銷活動,從執行研究目標、行銷包裝、行銷通路發布到檢討活動等流程,需費時2周到1個月。現在,除了能自動化大量推出行銷活動,更能主動從幾百萬顧客中找到合適的顧客群精準推播行銷活動。林基玄指出,各事業線平均1年能推出800個以上的行銷活動,亦即一個禮拜平均要推出18個精準行銷活動。

市面十大品牌封口機!該如何選購?

市面上的封口機一般分為兩種:一種是要預熱的,一種是不用預熱的(插電後即可直接使用。)而瞬熱式就是不用預熱的封口機

各大百貨每波促銷贈品活動,限量知名LOGOL型資料夾,獨家販售中!!

L型文件夾是市面上最常見到的收納文具,有多層與各種厚度可選擇,也可客製化製作專屬自己的尺寸

選擇示波器的10 項考量因素

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號

透過分析顧客與銀行的互動,新光銀行對於特別在意隱私、不喜被過度干擾的顧客,更制定出一套內部規範,比如,只要有任何顧客打電話到銀行要求不要電話行銷,新光銀行線上庫存或是正在執行的行銷活動,該名顧客就會立刻被抽走,銀行也不會再透過電話接觸該名顧客,可能是換成顧客較能接受的行銷模式如寄送Email來傳遞行銷資訊,甚至,還訂出部分顧客在一個月內最多能接觸的次數。

在行銷面以外的應用,林基玄提到,團隊整合了開放資料,採用視覺化分析,以及自然語言處理技術後,產出社區銀行的數據產品供內部使用,像是分行選址的應用。

在企金顧客服務部分,林基玄表示,去年開始,新光銀行導入了知識圖譜(Knowledge Graph)技術,運用該技術,將一些企金顧客彼此的關聯性串聯在一起,再將這份資料提供給企金客戶關係經理人(RM)進行顧客服務。

內部推動AI與大數據策略,面臨兩大挑戰

新光銀行在推動AI與大數據策略時,先鎖定了與業務連動性較強的部分,使得業務單位的接受度也較高,推行的困難度比較少。但,林基玄坦言,一路的過程中,他仍面臨2大挑戰,一是數位資訊部規模較小,二是標註數據量不夠多。

他解釋,新光銀行負責大數據與AI方面的人員僅有25人,在AI這條路上做的速度可能不符期望,特別是在深度學習領域,有太多關於資料標註的工作,標註的量不足時,模型預測出的結果也無法達到期望中的效果。因此,新光銀行的作法是,與外部夥伴採合作模式,而非外包模式,將某幾塊部分切出來,尋求外部合作夥伴的協助,如此一來,就無須動用到自家稀少的資源。

另外,林基玄提到,內部的數據工程師與建置模型成員之間,通常會有溝通上的差距,數據工程師大多較為資深,對銀行的領域知識(Domain knowledge)較強,懂得系統功能中的數據該如何被演繹、被加工。而建置模型這群人,則較為年輕,對於領域知識沒那麼熟悉,但卻能為銀行帶進新興技術。挑戰在於這兩類人的特長如何融合,他的作法是,讓資深數據工程師分享數據如何演繹會較有效果的經驗,分享給建模端的人員,並將數據整理給建模端,大量減輕他們在建模數據準備工作的負擔。

至於新光銀行AI下一階段規畫,林基玄透露,這段時間以來,他們已將AI製程上所需的模型建置、管理模型、部署模型,到容器化的服務這整套流程都做起來了。所以,接下來新光銀行計畫量產AI模型,希望能做到每2個禮拜就送出一個模型,讓每個顧客接觸點,都有AI可以服務的機會,這是第一階段。

第二階段的計畫,則是要打破以往數據資訊流的批次模式,往即時資訊流邁進,讓顧客跟銀行前臺互動的過程中,後方的AI模型就能收到即時的互動資訊。所以,如何將即時資訊流丟入單一功能的AI模型,產出決策與建議,來塑造更多AI應用的即時場景,是新光銀行接下來的重點目標。文⊙李靜宜

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Boston Dynamics發表新一代倉儲機器人Stretch

圖片來源: 

Boston Dynamics

曾經以打造及聞名的Boston Dynamics,在本周一(3/29)發表了該公司的首款,正式宣布進軍倉儲自動化領域,目前正邀請潛在客戶共同測試,預計於明年展開商用部署。

Boston Dynamics是在1992年自麻省理工學院獨立而設立,在2013年的12月被Google X買下,但在2018年6月又將它出售給日本軟體銀行,不過,南韓現代汽車集團(Hyundai Motor Group)在去年12月以11億美元,向軟銀買下了Boston Dynamics的8成股權,取得了該公司的主導權。

由於Boston Dynamics是以打造擅於活動的機器人聞名,因此Stretch自然也是個行動機器人,它具備一個小型的全方位行動基座,得以自由移動到卸貨平台,也能適應狹小的空間與倉儲布局的變化,並標榜業者將因此不再需要建置昂貴的固定式自動化基礎設施。

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此外,Stretch也整合了電腦視覺技術,可輕鬆辨識不同的包裝盒,可支援揀貨與置放的工作。

Boston Dynamics表示,Stretch是該公司首個針對倉儲與物流中心設計的商用機器人,它能夠協助卡車卸載商品,將它們推放至貨盤,而且在任何倉儲內都能運作,可增加貨物的流動、改善員工在困難任務上的安全性,還能減少固定自動化成本的支出。

COVID-19疫情突顯了電子商務的重要性,也讓倉儲的需求大增,根據Interact Analysis的統計,目前全球約有15萬個倉儲,且在未來5年還會增加2.85萬個,這也讓Boston Dynamics決定進軍倉儲市場,以迎合此一日益仰賴及時交貨的世界。

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快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型,最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中,利用螺桿混鍊,然後注入模,在模腔中冷卻並固化成型。

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Google研究以機器學習方法來調整遊戲平衡

發展了一個機器學習技術,訓練模型作為遊戲測試人員,以調整遊戲平衡,研究人員透過將這個方法應用在數位紙牌遊戲Chimera(奇美拉)上,經過數百萬次的遊戲模擬收集資料,作為調整遊戲平衡的依據,不只使得遊戲設計人員能夠更有效率地讓遊戲變有趣,並且維持遊戲的平衡。

現在線上多人遊戲普及,對於遊戲設計的要求也越來越高,Google研究人員提到,玩家期待設計師能夠精心製作遊戲,並且保持平衡,畢竟使用單一策略就能獲勝的遊戲,對玩家並沒有吸引力。遊戲設計師通常會迭代調整遊戲平衡,透過收集遊戲測試人員數千次遊玩資料,結合回饋重新設計遊戲,這個循環會不斷地重複,直到遊戲測試人員和遊戲設計師滿意為止。

但這個過程非常的耗費時間,而且也難以達到完美的程度,因為當遊戲越複雜,微小的缺陷就越難被發現,而且遊戲通常具有許多不同的角色,當存在數十種相互關聯的技能,要達到平衡就越困難,因此研究人員借助機器學習技術,試圖讓遊戲設計的過程更簡單快速。

研究人員開發了一款稱為Chimera的紙牌遊戲,並在開發過程仰賴機器學習,研究人員刻意讓Chimera紙牌遊戲擁有較大的狀態空間,使得遊戲開發人員難以用傳統的方式,來手刻人工智慧代理遊玩遊戲。

由於較大的狀態空間,以及不完整的資訊,使得Chimera對機器學習來說較困難,研究人員受到AlphaGo等遊戲代理的啟發,在訓練中使用卷積神經網路,並在創建初始模型之後,讓人工智慧與自己對戰,並且反覆收集遊戲資料,再用於訓練新的代理,每次迭代都會讓訓練資料的品質提高,代理遊玩遊戲的能力也會增加。

這樣的方法可以在短時間,收集比真實玩家多數百萬次的遊戲資料,研究人員透過分析遊戲結果,發現兩玩家手牌間的不平衡,研究人員提到,由於Chimera遊戲的核心是希望玩家手上的奇美拉,可以不斷進化,進化次數越多的玩家,獲勝機率也就越高,但他們發現遊戲平均的進化次數沒有達到預期,反而是遊戲中的暴龍,壓倒性地成為獲勝關鍵,只要最終成為暴龍就能獲勝,甚至可以忽略遊戲懲罰。

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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號,就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號,因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

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另外,遊戲中的兩牌組,分別是Evasion Link Gen牌組可增加進化合成獸的能力,而Damage-Heal牌組則可在治療的同時,造成些許的傷害,在遊戲設計時,他們原本預計這兩牌組具有相同的強度,但是實際上,Evasion Link Gen牌組在與Damage-Heal牌組對戰時,獲勝機率為60%。

根據這些發現,遊戲設計人員微調了遊戲,除了降低Evasion Link Gen牌組的加成,並且對暴龍加入額外的冷卻時間,經人工智慧自我對戰後,遊戲發展往更理想的方向前進,每場遊戲的進化次數增加,暴龍的能力也被削弱。

但經過調整之後,各牌組的勝率仍然沒有改變,還是維持在60:40,研究人員增加了兩玩家的初始生命值,以及治療法術可以補充的生命值,使得遊戲時間更長,讓玩家可以發展更多樣化的策略,並且縮小最強與最弱生物間的差距,最終使得兩牌組的勝率都接近50%。

測試雛形遊戲不平衡的狀態,通常都需要數個月的遊戲測試,但是透過這種方法,遊戲設計人員可以發現潛在的不平衡狀態,並且在數天內迅速進行調整,以修復不平衡的狀態。另外,研究人員還提到,現在神經網路已經可以快速地達到與人類相似水準的程度,因此不只能可以用來指引新玩家,還能用來發現意料之外的策略,使得遊戲開發有更多可能性。

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平安理財劉凱:全面凈值化時代下銀行理財的挑戰與機遇|上市公司投資價值&投資基金雙峰會

2018年以來,資管新規搭建好資管產品監管頂層框架之後,一系列配套細則相繼發布,推動資管產品加快轉型;2021年是資管新規過渡期的最後一年,銀行理財監管的版圖漸漸補齊,銀行理財實現了穩健增長,凈值化轉型加速衝刺。在這樣的背景下,理財市場面臨全新變化,同時也有不少難題需要應對。比如,現金管理類理財產品監管要求收緊,銀行理財亟待尋找新的發力點;隨着監管套利逐步消失,基金、保險、券商等機構發力也增大了資管行業的競爭壓力。在全面凈值化時代下,銀行理財將如何應對重重挑戰?

12月28日消息,在中國工業合作協會、濟安金信、鈦媒體聯合舉辦的2022年中國上市公司投資價值峰會暨中國投資基金群星峰會上,平安理財有限責任公司首席產品官劉凱表示,債市波動下銀行理財所面臨五大挑戰,未來也有五大機遇。五大挑戰,一是目前正在進行或者有所緩解的贖回潮演繹的“負反饋”;二是打破剛兌、破凈和負收益將成為常態;三是理財產品目前的產品結構相對單一,投研能力有待培育;四是客戶的風險承受能力偏低;五是理財產品要向公募基金方向發展。五大機遇:一是經歷了房地產行業黃金20多年後,老百姓在資產配置中,金融資產和不動產之間已經出現了此漲彼消,在未來會不斷演繹這個過程;二是銀行理財是牌照範圍最廣的公募資管機構;三是資管新規之後,自主投資、主動管理能力不斷得到培育和加強,而且投資工具得到了極大地豐富;四是理財產品在產品定位上已非常明確,一定是以絕對收益目標為主導;五是個人養老金賬戶建立起來之後,理財在這塊還會有更大的空間。

以下為劉凱的演講內容,略經鈦媒體編輯:

我在公募基金從業了19年,比較完整地涉獵了中國資產管理行業的相關領域,對此有非常深刻的理解,我從業務實踐的角度談兩個方面的內容:

第一,債市波動下的銀行理財所面臨的挑戰;第二,關於行業發展的機遇。

挑戰之一,是目前正在進行或者有所緩解的贖回潮演繹的“負反饋”。

我經歷過很多類似的危機,但這次銀行理財所面臨的狀況跟以前有所不同,在一定程度上也超出了行業從業人員、相應監管機構的預期。這個負反饋引發的由頭來自於疫情管控政策的放鬆以及地產新政的出台,理財產品凈值出現回撤。在這種情況下,不少投資者因為凈值下跌,便去贖回理財產品。理財絕大部分的資產又投資在債券市場,純債、短債等相應進行下跌,在這個下跌過程中進一步傳導到銀行的自營投資,其以固收為主,進一步再反饋過來引起再次下跌。大家可以試想一下,如果我們的市場經歷像美聯儲的快速加息一樣會出現什麼樣的狀況,可能就不是今天的狀況。這是給大家敲響警鐘,表示我們行業模式和生態遭遇了比較大的挑戰。業內、監管機構都採取了積極的措施,目前這個狀況有所緩解,但需要在行業模式上有新的探索。

挑戰之二,打破剛兌、破凈和負收益將成為市場的常態。

我相信在公募基金行業或者其他的偏風險資產投資的領域當中,大家不會把這個當成一個問題,但在理財行業中,由於過往的發展歷史使得大家始終在剛兌,對所謂有預期收入的概念有非常強的執念,雖然資管新規已經出台比較長的時間了,但市場還沒有完全走出陰影。凈值化的產品怎麼可能不出現負收益呢?怎麼可能不出現破凈呢?其實這是一個常識、常態,但由於我們在發展的特定階段,大家把這個東西當成一個焦點,所以市場才會遭遇比較大的挑戰。

挑戰之三,理財產品結果相對單一,投研能力有待培育。

從銀行理財的結構來看,92.3%都是固定收益類,混合類佔7.4%;公募基金的結構中,貨幣市場基金佔37%,債券市場佔16%,但它依然比較均衡。從這點上來看,要指望理財公司整體投研能力大幅度提升需要一定的時間,人才的培育也不是一朝一夕,就像我所在的平安理財,包括我本人在內,我們是有一批來自於非銀背景以及資管機構的人員來參與銀行理財發展的建設。我相信隨着這樣的隊伍越來越壯大,可能相應的結構也會發生一定的改善。

挑戰之四:客戶的風險承受能力偏低。

絕大部分老百姓買理財的時候風險偏好是非常低的水平,通過百度的搜索指數去看11月份、12月份的債券市場,搜索債券市場的群體年齡相對偏中青年一點,30-39歲佔比比較高;搜索贖回的群體,50歲以上的佔比是非常高的。也就是說對於這一波人群來說,一旦發現凈值出現了調整下跌,比如,一個理財產品讓我虧了0.5%、讓我虧了不到1%,他們就被嚇壞了。所以這也給業界提個醒,幫助客戶理解市場,還有相當多的工作要做。

挑戰之五:理財產品要向公募基金方向去發展。

公募基金行業之所以得到了比較好的歷史發展,有三大非常重要的機制是來自於基金託管、贖回投資和信息披露,由此衍生出了各種規章制度高達200多項,共同構成公募基金長期可持續發展的堅實基礎。

資管新規確定了理財行業公募基金的發展方向,理財子公司相繼成立,打破剛兌,產品全面凈值化,理財行業從此開啟了制度化建設的一個時期。但不可否認,行業生態至今還保留了自身的特色。比如,非標資產納入公募資產的組合,在中國市場上未來一段時間還必須接受,必須要讓它更好地為老百姓服務。業績基準採取單一的數值或者是區間數值,這也是在全世界沒有的。公募基金的公募產品用業績比較基準來表達,它是理財發展歷史延續下來的,目前還未徹底改變。歷史業績的展示普遍採用年化收益率,這是一把雙刃劍,放大了市場恐慌效應。此外,在信息披露方面,目前全行業還沒有形成統一的規範,它不像公募基金行業,逐漸被證監會、基金業協會逐漸規範、模範化、格式化、透明化。而這一點理財行業還在摸索過程中,還沒有形成非常透明化的過程,它既不利於投資者全面獲取信息,也不利於行業研究和比較。

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儘管有以上的五方面的挑戰,但我依然看好這個行業的發展前景,也希望在未來的職業生涯當中能夠投身到這個領域中,接下來也談五點這個行業所面臨的發展機遇。

機遇之一,經歷了房地產行業黃金20多年後,老百姓在資產配置中,金融資產和不動產之間已經出現了此漲彼消,在未來會不斷演繹這個過程。我們的人口結構、收入水平等各方面的因素決定了這樣一個大趨勢。

這從全世界主要的國家或者經濟體當中可以看到,隨着經濟水平的發展,老百姓的金融資產佔比會不斷提升,我相信中國也不會例外。

機遇之二:銀行理財是牌照範圍最廣的公募資管機構。

公募領域在中國只有兩張牌照,一種是公募基金,一張是銀行理財,可以面向零售銀行用1塊錢甚至1毛錢賣給老百姓,這是非常不容易的事情,我相信大概率不太可能有第三張。從這個牌照可以看到,其他資管機構能做的事情它基本上都能做,這一點註定了它會成為中國未來資產管理行業發展的壓艙石。

雖然今年遭遇了一定的挑戰,但我們看整個規模變化的情況,銀行理財跟公募基金雙雄發展格局基本上還是屬於領跑的階段,我相信在未來這個趨勢還會不斷地延續。

機遇之三,資管新規之後,自主投資、主動管理能力不斷得到培育和加強,而且投資工具得到了極大地豐富。

理財資產配置以固收為基本盤,在這個基礎上去增加非標的投資、權益的投資,增加量化、海外的投資等等,形成各種各樣的策略出來。要知道對於公募基金而言,我們通常在說的做配置,你頂多在股票和債券之間進行相應的選擇,但在理財產品當中,我可以把股票、債券、境內、境外、公募、私募這些不同的資產放到一個產品當中去,這在以前是沒有過的。如果我們能夠在資產配置相應的模型和工具上不斷優化,這樣做出來的產品效果在風險調整之後的收益上會有更好的表現。

機遇之四,理財產品在產品定位上已非常明確,一定是以絕對收益目標為主導。

這是平安理財目前在構建的產品線,以年化收益2%-8%的絕對收益為產品主線,雖然也做混合R4R5的產品,但主流一定以絕對收益目標為主,因為它代表最廣大人群的選擇。中國老百姓的風險承受能力真的有那麼高嗎?可能絕大部分客群要的無非是年化4%-6%的收益,不要讓人老坐過山車。

從部分關於基金賺錢、基民難賺錢的調研中可以看到,過去的公募基金投資能力已經通過歷史業績得到了非常好的驗證,但是也非常可惜,我們的基金歷史業績走勢比較難以轉化為基民賬戶的收益。

機遇之五,個人養老金賬戶建立起來之後,理財在這塊還會有更大的空間。

養老很不容易走到這一步,但理財已經充分显示它的生命力,我相信在個人養老金賬戶建立起來之後,理財在這塊還會有更大的空間。而且從一開始大家把理財產品放在長期線當中,5年起步,如果能給到一個產品5年的空間,它有較高的概率幫投資者掙到收益,為理財未來的發展打開非常大的空間。

最後,理財一方面要去轉化老百姓的存款,讓它變成可投資的工具和產品;另外一方面是把以前從股市或者從基金當中體驗不太好,或者追求更好體驗的一些客群吸引過來,在這個過程當中,它必然扮演了壓艙石的角色。(本文首發於鈦媒體APP)

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