人脑是一部“思维机器”

人脑工程指的是通过研究人类大脑的结构和功能，以及模拟人脑的思维和认知过程，来开发新的技术和应用。人脑工程与人工智能（AI）有一定的关联，但并不等同于AI。人工智能是一门研究如何使机器具备智能行为的学科，旨在开发能够模拟人类智能的系统。人脑工程涉及研究人脑的结构和功能，但并非仅限于开发智能系统。因此，虽然人脑工程可以为人工智能提供有价值的洞察和启发，但两者是不同的概念。

个人以为人机交互和人因工程的关系并不是简单的从属关系。如 @伊利亚特约兹努尔 所说，人机交互可以包括HMI和HCI，题注的问题可能与HCI更为相关先来谈人因工程。从计算机出现之前，就有学者研究人与工具之间的交互。泰勒(1911)使用19世纪的技术进行了时间-动作分析，吉尔布雷斯夫妇(1914)结合科学管理与心理学开发了动作研究的方法。一般后者被认为是现代人因工程的雏形。经过一个世纪的发展，现在人因工程的研究范围已经远远超出了动作研究。关于研究领域的细分，不同的人可能会持有不同的观点。一般可以分成生理与职业人因、认知人因、组织人因三个大类。人机交互与前两者均有较深的联系。复杂系统的HMI确实一直都是人因学界的研究主题，但HCI的情况就比较复杂。在九十年代之前，人因对人机交互的研究集中在军事、飞航、通讯等复杂系统上，相对忽略了商用计算机的领域。就在这段时间ACM的SIGCHI形成，并且将研究的中心放在了这一部分。在90年代后期，HFES(美国人因工程学会)形成了认知工程与决策技术组，并且很快成长为HFES中最大的技术组，但值得注意的是，认知工程这一概念是CHI先提出的。但人因对HCI的研究始终倾向于复杂系统。于是现在与HCI相关最权威的国际会议是CHI，参会的有计算机学家、设计者、开发者等等，其中也不乏有人因的学者。但CHI的参会者除了人因学者以外很少会说“我做的东西是人因工程的一部分”，并且采用的方法也不仅仅是人因工程的方法。而在人因工程最全会的会议HFES上，绝大数多数研究都会与驾驶、飞航、医疗等领域的应用相关，关于商用和个人计算机的研究还是少之又少。所以实际上，从学术社群上来看，HCI和人因已经形成了两个学术领域，尽管两个领域有许多交叉，并且研究的边界也很模糊。但总体上来说，相较于HCI社区， 人因工程更关注复杂系统任务中的人机交互，相较于人机交互，更关注人-机-环境的交互，即将人作为系统的一部分，而非针对界面进行研究。至于生理/职业人因和组织人因，和人机交互的关系就不是很大了…

公司的主营业务为工业生产智能化业务和配用电自动化业务。公司主要产品为智能电气、智能装备及应用、智能机器人。公司所属产品荣获了"国家电网公司科学技术进步二等奖"1项、"国家电网公司科学技术进步三等奖"1项。在新能源 汽车 充换电领域，公司经过多年经验积累，积累了交流充电桩、直流充电桩、充电模块、充电桩主控系统、充电桩运营管理平台等方面核心技术优势，各种端口的新能源 汽车 充电桩（站）已经广泛应用于大型基建工程项目配套、新能源公交车场站配套等场景。公司自主研发的智慧充电桩运营管理平台具备实现充电站、桩分布查询、设备运行状态实时监控、后台远程启停控制、充电过程回溯、订单管理及实时数据分析等功能。针对于泛在电力物联网的建设，公司目前已分别在架空线路、电缆线路、智能台区和智慧供应链四种场景下有针对性开展产品布局工作，为客户提供完善全面的解决方案，主要包括基于“国网芯”的柱上一二次融合设备为核心、辅以架空线路在线监测系统和广域型配网线路故障定位系统的智能架空线路物联建设；以“分散式DTU+”为核心，辅以电力管廊监测、智能电力井盖的智能电缆线路物联建设；以智能配变终端+LTU为核心的智能配电台区物联网建设；以设备全寿命周期管理为核心的智慧供应链物联网建设。 公司是一家专业从事配电自动化系统、用电自动化系统软硬件产品研发、生产与销售以及配用电自动化工程与技术服务的企业。公司主要产品为中压配电载波通信系统、配电自动化主站软件、配电自动化监控终端(FTU、DTU等)、用电自动化主站软件、用电自动化管理终端(TTU、集中抄表器等)等系列化产品。 全国领先的工业智能化解决方案供应商之一;主营智能生产线整体解决方案、巡检机器人自动化监测平台、智能仓储等多款机器人和智能化产品,并广泛应用于工业制造、电力新能源、物流等诸多领域;与复旦大学联合研发 健康 顾问机器人;17年智能制造及机器人应用产品收入14.70亿,营收占比57.44%。 公司主营人工智能系统、高端装备智能制造系统的技术开发、技术服务,服务机器人、工业机器人、物流机器人、巡检机器人产品研发与销售,智能化工厂系统、智能化物流系统、智能化巡检系统设计与服务,云平台服务,智能配电网监控通讯装置与自动化系统软硬件产品的生产、销售,电动 汽车 充电设备、能源储存设备及软件的研发与销售,电力工程设计施工,承装(修、试)电力设施,货物及技术的进出口业务。 人工智能板块，实施"AI+ 健康 "的精准战略定位，与复旦大学联合研发 健康 顾问机器人。智能BMS是新能源 汽车 电池的“智能大脑”和核心部件，为新能源 汽车 提供动力电池的信息采集、数据处理、逻辑控制、故障诊断、电池SOC/SOF状态估算、热失控管理等多种功能，数据智能算法是其关键要素。公司智能BMS系列产品主要应用于技术要求较高的纯电动乘用车，产品具有采集和估算精度高、安全稳定、可靠性高、延展性好等优点。公司目前已实现在工业生产智能化领域的全产业链布局，主要产品涵盖智慧工厂、智能移载、智能装配、智能焊装、智能物流等，能够为客户提供涵盖业务全链条的智能化、一体化的整体综合解决方案，打造工业智能化领域的"量身定制",从而形成了具有核心竞争优势的产业平台。 公司成为特斯拉上海超级工厂二期项目首批供应商，提供针对Model Y车型生产的高端非标智能装配设备。 公司与宁德时代在智能移载、智能物流机器人及智能产线等方面存在业务合作，宁德时代为公司客户之一。 成立“复旦-科大智能智能机器人联合实验室”，直接运用复旦大学在类脑智能 科技 与大数据人工智能产业领域内的科研优势。 公司与蔚来 汽车 在换电站、充电桩等方面开展了业务合作。公司参股子公司加拿大Bluewrist Inc, 专业从事工业机器人视觉引导及在线校准测量等领域的研发和产业应用。在工业生产智能化领域的全产业链布局，为客户提供一体化的综合智能解决方案；收购上海冠致工业自动化有限公司和华晓精密工业有限公司100%股权，巩固了公司在工业生产化智能化和机器人应用领域内的市场地位。，公司换电站业务目前包含蔚来等新能源领域头部车企(部分客户由于保密原因暂不能公开)。公司充电桩业务发展良好，交流充电桩新产品实现了蔚来，大众，吉利，天际等车企随车配充电桩的研发生产销售。智能巡检机器人是以移动机器人作为载体，以可见光摄像机、红外热成像仪以及其它检测仪器作为载荷系统，以机器视觉—电磁场—GPS—GIS的多场信息融合作为机器人自主移动与自主巡检的导航系统，以嵌入式计算机作为控制系统的软硬件开发平台。公司目前拥有配电站智能巡检机器人、变电站智能巡检机器人、隧道智能巡检机器人等多款拥有自主核心技术的智能巡检机器人，产品已在国家电网、南方电网得到规模化示范应用。 公司主要业务为工业智能化业务，以“智能 工业”为核心理念，积极布局机器人先进控制、人工智能、大数据等核心智能化技术研发，面向 汽车 工业、电力工业、消费品工业等领域的关键应用场景*风险提示：股市有风险，入市需谨慎！

谨慎。这项技术的发展不是一时一刻的事，脑机技术距离人们更加遥远，不确定性风险更大。因此需要对人脑工程概念股的炒作持谨慎态度，同时关注相关技术的发展。

之前我关注过人脑工程概念板块，投资价值比较高，其中涉及的个股有阳普医疗、千山药机、航天长峰等。

人类可以对人脑进行逆向工程逆向工程的概念逆向工程（Reverse Engineering,RE）是对产品设计过程的一种描述。在工程技术人员的一般概念中，产品设计过程是一个从无到有的过程，即设计人员首先在大脑中构思产品的外形、性能和大致的技术参数等，然后通过绘制图纸建立产品的三维数字化模型，最终将这个模型转入到制造流程中，完成产品的整个设计制造周期。这样的产品设计过程我们称为“正向设计”过程。逆向工程产品设计可以认为是一个“从有到无”的过程。简单地说，逆向工程产品设计就是根据已经存在的产品模型，反向推出产品设计数据（包括设计图纸或数字模型）的过程。从这个意义上说，逆向工程在工业设计中的应用已经很久了。早期的船舶工业中常用的船体放样设计就是逆向工程的很好实例。随着计算机技术在制造领域的广泛应用，特别是数字化测量技术的迅猛发展，基于测量数据的产品造型技术成为逆向工程技术关注的主要对象。通过数字化测量设备（如坐标测量机、激光测量设备等）获取的物体表面的空间数据，需要利用逆向工程技术建立产品的三维模型，进而利用CAM系统完成产品的制造。因此，逆向工程技术可以认为是将产品样件转化为三维模型的相关数字化技术和几何建模技术的总称。逆向工程的实施过程是多领域、多学科的协同过程。从图1中我们可以看出，逆向工程的整个实施过程包括了从测量数据采集、处理到常规CAD/CAM系统，最终与产品数据管理系统（PDM系统）融合的过程。工程的实施需要人员和技术的高度协同、融合。 二、逆向工程实施原理:逆向工程在CAD/CAM系统中的作用逆向工程技术不是一个孤立的技术，它和测量技术及现有CAD/CAM系统有着千丝万缕的联系。但是在实际应用过程中，由于大多数工程技术人员对逆向工程技术不够了解，将逆向工程技术与现有CAD/CAM技术等同起来，用现有CAD/CAM系统的技术水平要求逆向工程技术，往往造成人们对逆向工程技术的不信任和误解。从理论角度分析，逆向工程技术能够按照产品的测量数据重建出与现有CAD/CAM系统完全兼容的三维模型，这是逆向工程技术的最终实现目标。但是我们应该看到，目前人们所掌握的技术，包括工程上的和纯理论上的（如曲面建模理论），都还无法满足这种要求。特别是针对目前比较流行的大规模“点云”数据建模，更是远未达到可以直接在CAD系统中应用的程度。因此我们认为，目前逆向工程CAD技术与现有CAD/CAM系统的关系只能是一种相辅相成的关系。现有CAD/CAM系统经过几十年的发展，无论从理论还是实际应用上都已经十分成熟，在这种状况下，现有CAD/CAM系统不会也不可能为了满足逆向工程建模的特殊要求变更系统底层。另一方面，逆向工程技术中用到的大量建模方法完全可以借鉴现有CAD/CAM系统，不需要另外搭建新平台。基于这种分析，我们认为逆向工程技术在整个制造体系链中处于从属、辅助建模的地位，逆向工程技术可以利用现有CAD/CAM系统，帮助其实现自身无法完成的工作。有了这种认识，我们就可以明白为什么逆向工程技术（包括相应的软件）始终不是市场上的主流，而大多数CAD/CAM系统又均包含逆向工程模块或第三方软件包这样一种情况。 三、逆向工程技术在模具行业中的应用从逆向工程的概念和技术特点可以看出，逆向工程的应用领域主要是飞机、汽车、玩具和家电等模具相关行业。近年来随着生物、材料技术的发展，逆向工程技术也开始应用在人工生物骨骼等医学领域。但是其最主要的应用领域还是在模具行业。由于模具制造过程中经常需要反复试冲和修改模具型面。若测量最终符合要求的模具并反求出其数字化模型，在重复制造该模具时就可运用这一备用数字模型生成加工程序，可以大大提高模具生产效率，降低模具制造成本。逆向工程技术在我国，特别是以生产各种汽车、玩具配套件的地区、企业有着十分广阔的应用前景。这些地区、企业经常需要根据客户提供的样件制造出模具或直接加工出产品。在这些企业，测量设备和CAD/CAM系统是必不可少的，但是由于逆向工程技术应用不够完善，严重影响了产品的精度以及生产周期。因此，逆向工程技术与CAD/CAM系统的结合对这些企业的应用有重要意义。这一点我们在多年的技术服务过程中深有体会。一方面各个模具企业非常欢迎在企业推广逆向工程技术，但另一方面又苦于缺乏必要的指导和合适的软件产品。这种情况严重制约了逆向工程技术在模具行业的推广。与CAD/CAM系统在我国几十年的应用时间相比，逆向工程技术为工程技术人员所了解只有十几年甚至几年的时间。时间虽短，但逆向工程技术广泛的应用前景已经为大多数工程技术人员所关注，这对提高我国模具制造行业的整体技术含量，进而提高产品的市场竞争力具有重要的推动作用。

探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。（一）感知、处理和反馈构成人工智能的三个关键环节人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能“听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟，开始商业化尝试。智能处理：产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。（二）深度学习是当前最热的人工智能研究领域在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。当前，基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域，被Google，Facebook，IBM，百度，NEC以及其他互联网公司广泛使用，来进行图像和语音识别。人工神经网络从上个世纪80年代起步，科学家不断优化和推进算法的研究，同时受益于计算机技术的快速提升，目前科学家可以利用GPU（图形处理器）模拟超大型的人工神经网络；互联网业务的快速发展，为深度学习提供了上百万的样本进行训练，上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。（三）主要发达国家积极布局人工智能技术，抢占战略制高点。各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。（四）高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了DeepMind和计算机视觉领军企业AndrewZisserman，又聘请DARPA原负责人ReginaDugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家JeffDean转战深度学习领域。苹果2014年在自动化上的资本支出预算高达110亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局（DARPA）投资1.5亿美元，历时5年的CALO（CognitiveAssistantthatLearnsandOrganizes）项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业（五）人工智能的实际应用人工智能概念从1956年提出，到今天初步具备产品化的可能性经历了58年的演进，各个重要组成部分的研究进度和产品化水平各不相同。人工智能产品的发展是一个渐进性的过程，是一个从单一功能设备向通用设备，从单一场景到复杂场景，从简单行为到复杂行为的发展过程，具有多种表现形式。人工智能产品近期仍将作为辅助人类工作的工具出现，多表现为传统设备的升级版本，如智能/无人驾驶汽车，扫地机器人，医疗机器人等。汽车、吸尘器等产品和人类已经有成熟的物理交互模式，人工智能技术通过赋予上述产品一定的机器智能来提升其自动工作的能力。但未来将会出现在各类环境中模拟人类思维模式去执行各类任务的真正意义的智能机器人，这类产品没有成熟的人机接口可以借鉴，需要从机械、控制、交互各个层面进行全新研发。希望我的回答可以帮到您哦

马斯克的创始团队都已离开只剩下马斯克一人，这是因为马斯克没有做好相关的企业管理制度，导致自己的创始人被其他公司挖走，所以他面临了非常尴尬的局面，导致成了一个光杆司令。根据国际媒体报道，马斯克发出了一个非常具有争议的话题，就是上传大佬自云端的这个操作，马斯克宣称自己已经上传大脑自云端，而这个世界引发了人们对人脑工程学相关概念股大涨，而话音刚落，其脑机接口公司的创始人之一就被其他公司挖走，创始团队开始分崩离析。在7名创始人中已经有6人相继离职，并且还有人自立门户成为了马斯克最强劲的对手。因为马斯克自身管理不当才成为了光杆司令这个问题其实是发生在马斯克发布的一个论文上，在这次论文当中他表示已经将自己的大脑上传至云端，并且与虚拟版本的自己交谈过，这个话题说出去以后很多公司为了利润所以挖走了马斯克公司的相关创始人员，而就是因为马斯克在企业中自身管理不当才让这些人才流失，从而自己当上了光杆司令。不过马斯克称，他旗下的脑机接口技术是其他公司无法比拟的，就算创始人带了技术过去没有马斯克公司的核心芯片也无法成功研制脑机接口。总结总的来说，马斯克是因为自身企业管理没有到位才让自己当上了光杆司令，不过对于马斯克而言这些不会影响到马斯克的正常经营，毕竟马斯克所创办的公司都是一些先进的科技公司，并且该家公司的人脑工程板块上涨了超过2%，也就是说这家公司没有因为创始人的跳槽而导致公司股票下跌，并且该公司的市值正在呈现一种上升的状态。

一“未来信息分析模拟技术”。　　这一技术可大大提高信息处理能力，模拟复杂的自然和社会现象，提高针对经济危机、社会动荡、自然灾害的预报和分析能力，减少决策失误，提高危机管理能力。　　二“石墨烯科技”。　　石墨烯又称单层墨，它仅由一层碳原子组成，是科学家于2004年发现的一种新材料。科学家认为，它有可能代替硅成为信息技术的基础材料。　　三“纳米级传感器技术”。　　利用这种技术，可以制作非常小的不需要电源的纳米级传感器。这种传感器具有较强的感知、处理和传输信息的功能。传感器还有两大应用亮点：一是可以把它植入人体，随时监控人体健康状况;二是它自身不需要电源，它可以依靠周围的配套设施获得电力或者利用热能、太阳能和电磁波等发电。利用这一成果，未来的手机、平板电脑等都可以不用电池。　　四“人脑工程技术”。　　这一技术可用于对人脑的低能耗、高效率进行研究。人脑的学习功能、联想功能、创新功能都是目前计算机不具备的。另外，具有如此巨大功能的人脑又是节能减排的典范，它的功耗只有20至30瓦，相当于一盏白炽灯。人脑的这些神奇之处一旦破解，将为信息技术研发提供借鉴。　　五“医学信息技术”。　　有关研究旨在推动信息技术在医药领域的大规模应用。此类技术还将对海量传输健康信息、利用人工智能技术处理这些信息并做出个性化治疗方案提出新要求。　　六“伴侣型机器人”开发。　　这一项目旨在研制具有一定感知、交流和情感表达能力的仿真机器人，为人类特别是小孩和老人提供无微不至的服务。这一项目将有两大亮点：一是依靠先进的人工智能技术，使机器人初步具有像人一样的感知、交流和情感表达能力;二是开发出制造机器人的新材料，可以让机器人看起来、摸起来像真人一样。

一、全面开发人脑的理论基石全面开发人脑是一项前沿性的系统工程，它涉及到许多学科，其中教育科学、心理科学、人体科学和脑科学等领域的研究成果都直接关系到这项工程的进展，如何综合这些相关学科的研究成果，提出一种全面开发人脑的理论，开辟一条切实可行、行之有效的全面开发人脑的途径，是摆在我们面前的一个重大课题。为了研究并解决全面开发人脑的问题，首先要奠定它的理论基石。1．现代脑高级功能的“模块”说，是全面开发人脑的一块重要的理论基石一百多年中，脑高级功能理论的演变大致经历了三个阶段：以“颅相学”为标志的初始综合研究阶段，以“定位说”为标志的分析研究阶段，以“模块说”和“意识调控”说为标志的第二个综合研究阶段。作为全面开发人脑的理论基石，“颅相学”不可取。因为人的头颅骨的外形特征与头颅内部的结构和功能并没有相关性，两者并没有规律性联系。“定位说”也不可取。因为：其一，无论是“左脑优势说”还是“左、右脑功能高度专门化”的发现，都是以病例分析为依据得出的结论。以病例分桥得出的脑功能“定位说”，在应用于教育科学研究和教育实际工作时，必须慎之又慎，切不可不加分析地照搬。其二，新的“定位说”之后，加查尼加用“模块说”替代了“定位说”。近几年来，运用无创伤脑成像技术获得的大量扫描图显示：脑功能定位是相对的，在任何时候都不存在只有一个脑区自身在活动的情况。2．人脑具有调控自身各机能系统的功能，这是全面开发人脑的又一块重要的理论基石我国脑科学家万选才曾指出：人脑不仅是一切心理活动的器官，而且还是“人体适应内、外环境的各种行为的始发者和各机能系统活动的协调者”。我国心理学家也提出：人脑的功能具有两个系统，一个是对外部信息的加工系统，另一个就是对自身身心的调控系统。加工与调控是人脑不可分割、交互作用的两个功能系统，两者常常体现在统一的活动之中。在人脑的调控系统中，作为高级功能的“意识”起着作用。从脑科学角度说，意识是神经系统在正常工作状态下的一种功能表现，在大脑功能态中，脑高级活动的意识性质决定着低层次神经活动的进程。从人体科学角度说，意识是人体最高层次的运动，它可以返回来作用较低层次的活动，“意识反馈”是调节人体功能态的一种物质交换和信息交换更重要的手段。从心理学角度说，意识是人特有的一种对客观现实的高级心理现象，而作为“人对自身身心活动的认识、调节和监控”的“反思”系统则是人脑调控系统中的最高层次。三、全面开发人脑的三层含义（一）以人脑为核心的整个身心功能的全面开发人的任何活动，从表面看，只是手、眼、脑的活动，而实际上，无论个体是否意识到，他的整个身心都参与了操作活动。我国著名心理学家潘寂先生曾明确指出：“心理不仅是人脑的机能……感觉器官也是重要的心理器官。其他如周围神经、肌肉、腺体，甚至内脏也都是心理器官或者和心理活动有所联系的。总之，可以认为整个人体都是心理的器官。”这里，又有三层意思。1．脑与整个身心是密不可分的有机整体。一方面，脑指挥、调控着人的身心活动；而另一方面身心的功能（各个身体器官的功能及其协调性和身体的健康状况等）又影响着脑功能的开发。2．身心全面开发是指生理和心理功能的开发。生理功能的全面开发是指人体各个器官──眼、耳、口、手、身等功能的协调开发，其中包括大运动（全身活动）和小运动（手指的精细动作）的有机结合。心理功能的全面开发是指对感知、记忆、思维（尤其是推理）、意识和情感、意志乃至个性品质诸方面的全面开发，其中，意识和心态的训练尤其重要。3．生理和心理两大功能的开发都不是孤立进行的，两者是在同一活动中完成的。（二）脑的各个部分的全面开发（全脑开发）在人脑高级功能中，大脑固然起着举足轻重的作用，但人脑的其他部分，如脑干和间脑也都起着不可忽视的作用。现代脑科学研究证明以下几点。1．脑干各部分的功能是：延髓──生命中枢，控制呼吸、心率等；脑桥──中脑与延髓之间传递运动情息的桥梁；中脑──控制许多感觉功能和运动功能，其中包括眼球运动及视觉、听觉反射间的协调；小脑──调制运动的力度和范围，参与运动技能学习。间脑各部分的功能是：丘脑──处理自中枢神经系统其他部分到达大脑的信息；下丘脑──调节自主功能，内分泌和内脏功能的整合。2．开发大脑不只是左半球与右半球某一例的开发，而应是左右两半球整体功能的协调开发。应该指出的是，关于大脑的两半球功能定位现象是在特殊情境下表现出来的。对于正常人来说，不应把左右脑分开来进行研究和开发，把这个观点引入教育工作和教改实验更应慎重。当前，有人对脑功能定位理论的理解有偏差，强调分工，忽视了协作，不恰当地强调“左脑或右脑开发”，这有损于大脑的全面开发，原因有以下几点。第一，大脑两半球的功能是平衡、协调发展的。左脑与右脑是互相配合的，若没有左脑功能的开发，右脑功能也不可能得到充分的开发；同样，若没有右脑功能的充分开发，左脑功能也得不到很好开发。开发脑是为了促使大脑两半球的平衡、协调发展。第二，在教育实际工作中，存在着忽视右脑开发的倾向，但与此同时，也存在着左脑开发不够和方法不当的倾向。例如，忽视学生逻辑思维能力，尤其是辩证逻辑思维能力的培养；又如，在幼儿、小学低年级教育中忽视具体形象思维向抽象逻辑思维的及时转化；再如，教育者不了解学生直觉行动思维、具体形象思维和抽象逻辑思维这三种思维成分的有机组合并螺旋上升的发展规律。第三，大脑两半球是作为一个整体来接收外界刺激的，无论是语言的刺激还是形象的刺激，它们并不只作用于某一个半球。对同一种刺激，左右两半球都将会做出各自的反应。例如：文字符号的接收虽然主要是属于左脑的功能，但语言的声调和字形则是由右脑分管的。还有资料表明，人们听音乐，并非只使用右脑，在欣赏歌词时，就是用左脑的语言感觉功能去把握的（以上是按左右脑分工说分析的，而实际上，对语言和音乐的反应需要人脑许多功能模块的共同作用）。（三）人脑三个层次水平的全面开发“三个层次”是指：现有水平（显能）、潜能水平（潜能）和自我调控水平（“反思”功能）。在全面开发人脑功能时，首先要展示并调整人脑现有的水平，并以此为基础挖掘脑的潜在能量，而这两步又是靠调动人的“反思”功能实现的，这样做就便于把全面开发人脑的设想落到实处。上述的三层含义彼此不是并列的，也不是简单的包含关系，而是层层深入的。从总体上说，人的身心的全面开发是全面开发人脑的基础，而全面开发人脑是身心全面开发的核心。具体地说，人脑的全面开发又可分为三个不同的层次，其中，反思是它们的最高层次，它是人脑全面开发三层含义的核心内容，是实现人的身心全面发展和人脑全面开发的一种“高技术”。

人 工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸 近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。 人工智能市场格局 人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 7.1 万亿美元。 多角度人工智能产业比较 战略部署：大国角逐，布局各有侧重 全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。 美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。 伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。 日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。 基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远 基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。 “无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。 依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。 GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。 FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。 ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。 总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片u2212平台u2212应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。 技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚 技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。 具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。 在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。 作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。 计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 69.4%，其中商汤市场份额 20.6%排名第一。 应用层面：群雄逐鹿，格局未定 应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到360.5 亿元，约是技术层的1.67 倍，基础层的2.53 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。 中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。 整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。 透析人工智能发展潜力 基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。 从智能产业基础的角度 产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国 中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。 技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺 专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 73.95%。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。 从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。 中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 85.6%的专利仍能得到有效保留。 人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大 人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 21.1%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍，基础层人才数是中国的 13.8 倍。 我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。 人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 43.9%。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。 从学术生态的角度 技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强 科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 69.64%。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。 我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 0.80，较 2010 年增长 44.23%，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。 从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍，欧盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%，与以色列（10.06%）、美国（9.53%）、日本（6.47%）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。 中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。 从创新环境的角度 研发投入：中美研发投入差距收窄 中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 14.43%，同期美国 CAGR 仅 2.99%。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 1.97%，低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点。 资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场 中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 50.7%。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。 相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。 基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估 数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。 展望 转自丨 信息化协同创新专委会

世界大脑组织（World Brain Organization，缩写WBO），是全球著名的大脑神经科学研究、科普以及大脑文化运动推动的NGO组织机构。世界大脑组织总部现设在英国伦敦，在英国、瑞典、美国、法国、中国、德国、瑞士、日本等40多个国家和地区设有分支机构。世界大脑组织旨在通过大脑科学和大脑运动文化促进各个国家之间的大脑科研机构及文化机构间的合作及交流，对大脑神经学研究和发展做出贡献。世界大脑组织致力于普及科学的用脑方式，让更多人“了解大脑，认识自身”。基本信息 中文名：世界大脑组织 英文名：World Brain Organization 简称：WBO 起源地：英国伦敦 组织形式：Non-Governmental Organizations宗旨 认识脑、保护脑、创造脑组织标志 世界大脑组织的标志图形是一个原子连接的大脑图样，寓意人类社会的智慧文明是由每一个独立个体的智慧结晶构成的，智慧结晶不断的交流和传播，编织着人类智慧文明的未来。组织机构 世界大脑精英组织（World Brain Elite Organization，简称WBEO）是世界大脑组织（World Brain Organization）的对外文化推广和价值传播机构，同时WBEO也是世界大脑组织官方下属的资质认证和证书签发机构， WBEO发布的认证体系，包括对个人和组织的专业认证及荣誉颁发等，均代表了世界大脑组织的权威认可。背景介绍 二十一世纪人类面临的最大挑战之一是揭示大脑的奥秘。人之所以成为万物之灵，有别于其它物种，是因为人类有极其复杂的大脑，它是千百万年进化的结晶。在过去的六亿年中，生物体通过进化产生出由大量神经元相互联结而形成的神经网络，解决了在不断变化的复杂环境中人脑如何处理各种复杂信息的问题。尤其是人的高级认知功能的高度发展，使得人类成为万物之首，具备了主宰世界的能力。科学研究发现，一个成人大脑重约3.3磅，体积1.5公升，脑内有上千亿个神经细胞，还有超过10^14个神经突触。大脑是生物体内结构和功能最复杂的组织，是接受外界信号、产生感觉、形成意识、进行逻辑思维、发出指令产生行为的指挥部，它掌管着人类每天的语言、思维、感觉、情绪、运动等高级活动。人脑也是极为精巧和完善的信息处理系统，是人体内外环境信息获得、存储、处理、加工和整合的中枢。 由于人脑的结构和功能极其复杂，需要从分子、细胞、系统、全脑和行为等不同层次进行研究和整合，才有可能揭示其奥秘。为此，世界各国投入了大量的人力和财力进行专门研究，美国把九十年代最后十年定为“脑的十年”，欧洲确定了“脑的二十年研究计划”，日本将21世纪视为“脑科学世纪”，脑科学的研究热潮遍布全球。科学家们提出了“认识脑、保护脑、创造脑”三大目标，人们相信脑科学的研究成果将为人类更好地了解自己、保护自己、防治脑疾病和开发大脑潜能等方面做出重要的贡献，“了解大脑、认识自身”是21世纪的科学面临的最大挑战。人类大脑计划 曼哈顿计划、阿波罗登月计划和人类基因组计划是划时代的三大科学工程，它们给整个人类社会带来了深远的影响。科学家认为，人类大脑计划是人类基因组计划后最宏大的研究项目。理解大脑的运转机制，是人类与科学面临的最伟大的挑战之一。 作为21世纪国际性的科研大计划，人类大脑计划在“人类基因组计划”后被世界各国科学家提上了议程，目的是解决目前神经科学所面临的海量数据问题，从基因到行为各个水平加深人类对大脑的理解，达到“认识脑、保护脑和创造脑”的目标。 日本 1996年制定为期二十年的“脑科学时代——脑科学研究推进计划” 了解脑——阐明脑功能 – 阐明产生感知、情感和意识的脑区结构和功能（功能定位、认知、运动、情感、学习，思维、直觉、自我意识） – 阐明脑通讯功能（语言信息在脑神经网络中表达的机制，人类获得语言能力的过程、语言、思想和智力之间的关系） 保护脑——征服脑疾患 – 控制脑发育和衰老过程（识别与发育及脑分化相关的基因家族、发展调节脑发育和分化的技术手段，促进人类大脑健康发育和防止发育异常，控制人脑衰老） – 神经性精神性疾病的康复和预防（药物成瘾、修复受损脑组织、单内因性疾病的发病机制、神经组织移植和基因疗法，老年性痴呆、帕金森氏病、精神分裂症的治疗和预防的方法） 创造脑——开发脑型计算机 – 发展脑型器件和结构（具有学习和记忆能力的神经元芯片、智力认知功能，具有智力、情感和意识的脑型计算机） – 脑型信息产生和处理系统的设计和开发（支持人类机能的机器人系统） 日本大脑研究计划主要是通过对狨猴大脑的研究来加快人类大脑疾病，如老年性痴呆和精神分裂症的研究。2014年9月，日本科学家宣布了大脑研究计划的首席科学家和组织模式。 美国美国脑计划“BRAIN Initiative”：美国“脑计划”于2013年公布——推进创新神经技术脑研究计划，拟在10年时间内用30亿美元资助美国脑研究，通过绘制大脑工作状态下的神经细胞及神经网络的活动图谱，揭示脑的工作原理和脑疾病发生机制，发展人工智能，推动相关领域和产业的发展。 欧盟 欧盟脑计划“HBP”：2013年，欧盟委员会宣布将“人脑工程”列入“未来新兴技术旗舰计划”，力图集合多方力量，为基于信息通信技术的新型脑研究模式奠定基础，加速脑科学研究成果转化。该计划被认为是目前世界最先进的脑科学大型研究计划，由瑞士洛桑理工学院统筹协调，欧盟130家有关科研机构组成，预算12亿欧元，预期研究期限10年，旨在深入研究和理解人类大脑的运作机理，在大量科研数据和知识积累的基础上，开发出新的前沿医学和信息技术。 中国 　中国脑科学研究虽然起步较晚，但却受到极高的重视，2014年3月召开的香山科学会议专门探讨了中国脑科学研究计划的目标、任务和可行性，经多次论证，2016年3月发布的“十三五”规划纲要将“脑科学与类脑研究”列为“科技创新2030—重大项目”，也被称为中国“脑计划”。 中国“脑计划”分两个方向：以探索大脑秘密、攻克大脑疾病为导向的脑科学研究和以建立和发展人工智能技术为导向的类脑研究。中国科学院上海神经科学研究所所长蒲慕明认为，与欧美、日本的“脑计划”相比，中国“脑计划”更为全面。各领域科学家提出了“一体两翼”的布局建议，即以研究脑认知的神经原理为“主体”，研发脑重大疾病诊治新手段和脑机智能新技术为“两翼”。目标是在未来15年内，在脑科学、脑疾病早期诊断与干预、类脑智能器件三个前沿领域取得国际领先的成果。 开展中国特色的人类脑计划与神经信息学研究，无疑将大大加深人类对大脑的认识和自身的认识。可以预料，像人类基因组计划一样，在国家的支持下，引进新的科研协作和风险投资运行模式，通过国内本领域的专家齐心协力、联合攻关，以开放的新模式吸纳社会资源，从研究、产业等几个方面同时启动，必将会极大推动人类对自身的认识，造福全人类。 社会影响 世界大脑组织在全球脑神经科学领域有广泛的知名度，同时世界大脑组织也是全球大脑运动文化的主要发起者，对脑科学的传播起到了非常重要的作用，在全球大脑运动中有很深的影响力。

Carol Reiley是华裔！【引证资料】吴恩达：创造不可限量的未来21世纪经济报道 张勇 曾宪超 谈钊 硅谷、北京报道 2014-05-24 00:53:01 评论(0)条 移动客户端吴恩达 创造 未来 机器人 人工智能核心提示：人工智能的未来不可限量，这是无论硅谷还是世界上任何一个类似硅谷的地方都认同的说法。21世纪经济报道 吴恩达无疑是硅谷的一个传奇人物，其实并不需要很多标签来表述。但提起他，永远都逃不开这一连串带着惊叹号的履历：他是全世界人工智能和深度学习的泰斗级人物，是谷歌大脑的缔造者，是斯坦福大学人工智能实验室的主任，同时还是MOOK巨头Coursera的创始人。从还是孩童起便梦想发明一种像人类一样思考、学习的机器，之后经历了许多的挫败和颠覆性的顿悟，终于在8年前触摸到坚守多年的理想之光。而后的故事，我们都知道了。2014年对于吴恩达来说是很不平凡的一年。就在前不久，他完成了人生中重要的一件事，与他的同领域华裔女友在美国举办了婚礼。两人的甜蜜合影一公布便收到数不清的祝福，有人甚至把这一私事称为“也许是人工智能发展史上历史性的一刻。”人工智能的未来不可限量，这是无论硅谷还是世界上任何一个类似硅谷的地方都认同的说法。数据挖掘、深度学习、智能系统乃至于下一代计算机的构造，任何突破，都在以人类梦想设计现实。而吴恩达迎向的，是一个充满爆炸性奇迹的不可限量的未来。在线教育之梦2012年初，Coursera的诞生是全球在线学习的一个标志性事件。在创始人吴恩达的生日那天，被称为引领在线教育海啸的Coursera正式上线，吴恩达的机器学习讲课视频作为最早的几个课程被放到网上，点击率瞬间爆表。Coursera也被评为了2012年度美国最佳创业公司。在接受特约记者专访时，吴恩达曾动情地告诉我们他对于教育的期冀：“我想让全世界所有的人都能随时随地接受最好的高等教育。我希望人的成功是立足于他们的胆量、勤奋以及智慧，而不是依赖着家庭、地位和出身。我想看到，每一个人都能有通过受教育取得为他们自己、他的家庭、他所在的社会创造美好和价值的平等机会。”他的心愿通过Coursera正在得以实现。记者得知，不久前，Coursera因为人数扩张到100多人而搬了新家，并在全球拥有了750万注册用户。呈几何级增长的背后，来自全球的学生通过这个网站学习到了涵盖100多所顶尖高校12种语言的优质课程，其中有昆曲之美、秦始皇等中文课，以及复旦大学、上海交通大学、香港中文大学和台湾大学的内容。美国教育委员会也官方认可了其中部分课程可转化为相应学分。今年年初Coursera又提供了一个新的项目，让学生不仅可以学一门课程，还可以学连续的进阶的课程，目前最受欢迎的是安卓的变成。通过这个项目，学生可以选择其中的三门安卓的编程，学完之后还可以做一个大型的课程设计的项目。Coursera会将你作为课程毕业设计的作者帮助联系一些安卓的开发者来进行评估，从而让学生对自己的学习内容理解更深刻，并获得更多的指导和机会。吴恩达说这些可能还将会更多。他还说到与此带来的数字化挖掘。让吴恩达真正脸上透露出掩不住喜悦的是数字挖掘。他告诉我们在Coursera创办的第一年所收集到的数据就比人类五千年教育史上采集到的综合还要多。而根据这些数据，可以深度挖掘出不同国家和地区学生的学习内容、习惯，并根据各自不同的情况进行个性化内容的推送。他表示Coursera给每个学生发的邮件都是不一样的，而且还会在过程中测试各种不同的算法。据吴恩达所说，目前所有已知的算法都在Coursera上试了一遍。很多高校已经通过Coursera让吴恩达所说的“翻转课堂”的实践成为了可能。在吴恩达看来，“翻转教室”正是将在线教育和传统教育的优势结合起来的一种非常科学而高效的教育形态。学生可以自行在家或者在任何地方通过网络听完课程写完练习，然后到一个教室（或是发展成熟的广义平台）进行互动。本月于北京召开的全球移动化联网大会上，吴恩达向所有人介绍了Coursera新任命的CEO，并发表了演讲。今后，吴恩达将担任Coursera的董事长职位，且负责Coursera在中国的长期发展。关于教育，他的演讲中有同样动人的一段话：“我认为教育事业是给人力量的一个事业，有了教育之后你可以去编程、你可以去再教别人，你还可以为自己的孩子去烹饪健康的食品，你还可以活得更久、活得更健康。我觉得在Coursera有了这样的一种技术，可以使我们自己还有大学的合作伙伴在全球把这种力量赋予全球的每一个公民。未来我们的目标就是要实现全面的教育的获得，让未来不再是一个乌托邦式的梦想，这就是我们的使命。未来，全球每一个人都应该免费的能够获得优质的教育。”人工智能之父吴恩达的科研史几乎就是人工智能领域的断代史。2010年，已然是学界领军者的吴恩达加入谷歌开发团队XLab；2012年其开发的人工神经网络通过观看一周YouTube视频，自主学会了识别猫的视频，这是人工智能领域的一个里程碑。童年的梦想步步照进现实。尽管现有技术对于人类大脑数以亿计的神经元如何互相连结尚还在摸索，对于中枢神经系统存储和处理信息的原理仍然在不断完善，但他亲身所历的人工智能领域的爆发式革命让他惊叹这一切发展得如此之快，让他有信心能在未来看到与人脑媲美的机器，实现儿时的念想。2011年，吴恩达正式在谷歌领导建立了Google Brain项目，随后谷歌便在深度学习领域迅速推行了一系列动作。参与并引领了这场业界革命的吴恩达欣喜看到，世界上越来越多的国家和地区开始对深度学习高度重视，大量技术和资源向这个领域明显倾斜。中国的科学家正在研究一个名为“脑网络穹顶”（Brainnetdome）的新的大脑图谱；中国搜索巨头百度在硅谷成立了深度学习实验室；日本工程师在构建控制机器人的人工神经网络；南非神经科学家亨利·马克曼与来自欧盟和以色列的科学家们合作，试图利用数千次实验得到的数据在一台超级计算机中模拟出人脑。其他科技巨头公司如微软和高通也都开始招聘和聘请更多研究“基于神经科学的计算机算法”的科学家。而美国国内，大量项目资金投向了深度学习领域。奥巴马政府宣布将支持筹建一项名为“脑计划”（BRAIN）的跨学科的科研项目，其全称是“基于神经科学技术创新的人脑研究”（Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies Initiative，简写为BRAIN项目）。有数据显示，美国政府对这项工作重心为人工智能的BRAIN项目拨款的1.1亿美元中，一半来自美国国防部高级研究项目局，超过了美国国立卫生研究院的拨款数。美国国立卫生研究院特地为此发布了一个指南，计划用3年时间集中研究6类领域，研发观察大脑神经元的新技术和新方法。美国国防部研究部门称，希望 BRAIN项目能够“催生新的信息处理架构或者计算方法”。在美国推出BRAIN计划前，欧盟委员会宣布投入10亿欧元资助“未来与新兴技术（FET）”竞赛的旗舰项目之一的“人脑工程（Human Brain Project）”。2014年3月，两项计划展开合作。并就合作的程度、数据共享的问题以及彼此的科学进展进行协商，以期在尽量不重复彼此工作的前提下使研究覆盖尽可能多的领域。“大神经网络时代”已到来。深度学习已是计算机科学发展的大势所趋。人工智能之父吴恩达用一个童年梦想，某种程度上点亮了未来。“I‘m from greater China”比起Andrew Y Ng来说，吴恩达这个中文名似乎听起来更亲切一些。他的身份看起来有一点“复杂”：1976年吴恩达出生在英国，父亲是香港当地的一名医生。吴恩达在香港长大，随后前往新加坡和美国学习，于2002年获得了加州大学伯克利分校的博士学位，之后便一直在美国从事科研工作。作为一名华裔科学家，吴恩达与中国的交流互动一直非常频繁。接受采访的时候，他不止一次说道：“I‘m from greater China。”他不时以人气嘉宾的身份出现在清华北大的演讲中，他来回飞中国多次促成Coursera与中国高校以及网易等的合作。就在5月16日，中国最大的搜索引擎公司百度的内部邮件中公布，吴恩达将正式出任百度硅谷首席科学家职务，负责百度深度学习研究院的工作。吴恩达的加入，是中国互联网界迄今为止引进的最为重量级外援。早期，吴恩达与他的团队开发了世界上最先进的自动控制直升机之一。那时，他也一直从事斯坦福的人工智能机器人项目，项目最终开发了广泛使用的开源机器人技术软件平台ROS。2011年投入Google Brain后吴恩达便一直专注于深度学习领域。这名大神级外援其实一直以来都是百度的专家顾问，去年起已在帮助位于硅谷的百度深度实验室招人，因为百度的深度实验室距离google只有不到十公里，而从去年起，吴恩达便不止一次来到百度北京办公所在地进行指导和交流。加上刚刚与同领域且同为华裔的Carol Reiley结婚，2014年对于吴恩达来说是名符其实的“中国年”。作为一个希望以自身努力对这个世界做推动的人，无论是中国美国，是科技还是教育，或许从普世价值上来说，对于吴恩达都是一样的。对吴恩达来说，有一个学术上甚至是人生上的节点，给他的影响是不可磨灭的。这便是在八年前，在他一度濒临放弃学术研究时很偶然地接触到了一种当时“并不入流”的理论：“人类的智慧源于单一的算法。”也就是说不同区域的功能包括大脑，都是在后天调试和执行中产生的，但本质上算法完全一样。一瞬间，他悟了。随后，便是他的硅谷传奇人生。今天，对于Coursera在中国的推行，他不遗余力去做；对于深度学习在中国的发展，他也心怀热忱。他希望让数以亿计的中国学生和美国以及世界同步，随时接受到最好的高等教育，也希望科技的力量能够带给全人类更智能的生活方式和充满更多可能的未来。或许因为他的心一直和中国贴得很近，还因为，他相信，相隔得再远，“但本质都一样”，就和那个改变了他人生的理论说的那样。（编辑张勇） 返回21世纪网首页>>请采纳~

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　　黑科技是指远超越现今人类科技或知识所能及的范畴，缺乏目前科学根据并且违反自然原理的科学技术或者产品。黑科技没有科学依据但很厉害又挂着科技名义，用起来和魔法一样的东西，如高达的GN粒子，星际的幽能。 　　通常情况下，当前人类无法实现或根本不可能产生的技术或者产品统称为“黑科技”，其标准是不符合现实世界常理以及现有科技水平。 　　来自中国的科技公司，百度、深圳虚拟现实科技、光启科学、华大基因等在人工智能、新材料和生物科技等方面开始超过甚至引领相关领域发展。 　　深圳虚拟现实科技早在十年前就开始专注于虚拟现实领域，在VR技术上拥有非常深厚的积淀，拥有多项发明专利。从关注虚拟现实这一领域的角度来说，深圳虚拟现实科技甚至比美国Oculus公司还要早很多。 　　深圳虚拟现实科技之外，在人工智能、生物技术和纳米技术等三大领域，中国均有相应的对标公司，一些领域甚至领先。 　　人工智能领域，Google X实验室的“谷歌大脑计划”已可以在YouTube视频中识别出猫等动物;Facebook脸部识别程序Deep Face的识别率已经达到97.25%，与人类无异u2026u2026 　　不惟西方国家，中国公司百度也开展人工智能研究。百度已在硅谷成立百度美国研究院，网罗“谷歌大脑之父”吴恩达担任首席科学家，主导“百度大脑”项目。 　　据悉，“百度大脑”目前已经相当于2-3岁孩子的智力水平。其运行速度是2012年谷歌推出的“谷歌大脑”的100倍，是斯坦福大学人工智能实验室2013年推出的计算机大脑的10倍，已经走在世界人脑工程研发领域的最前端。 　　基因测序上，美国Illumina、Life Tech等是行业领导者，中国华大基因通过收购Complete Genomics，获得基因测序仪器，已经建立了基因测序产业链。华大基因的目标不仅是基于数百万人的DNA建立一个大规模基因数据库，而是“将此作为新药开发、高级基因研究和公共健康政策改革的一个跳板”。 　　在以“黑科技”为代表的新科技浪潮中，中国科技力量已经成为不可忽视的重要力量。其背后，则是我国高科技产业的逐渐成熟，相信在不久的将来，会有越来越多的科技公司开始活跃在世界的大舞台上。

21世纪人类14大科技挑战：建立人体健康信息系统 提升虚拟世界的实体感 利用核聚变能量 提高人类自学能力 太阳能的普遍应用 可持续发展的城市规划 捕捉与储存温室效应气体 控制氮循环，有效利用废弃物 对人脑的逆向工程 开发基因药物 防止核恐怖事件发生 保障网络空间安全 推动自然科学的发展 使全球民众喝上洁净水

2013年2月份，奥巴马政府酝酿支持一项巨大的大脑研究工程，将人脑近千亿神经元绘出模型图。该计划预计为期10年，参与者将包括联邦机构、私人基金会，以及神经科学家和纳米科学家组成的团队。其成果有望帮助研究精神分裂和自闭症，拉动经济，并揭开人类意识之谜。

杨浠，杨沃森，杨泾钧，杨洛翔，杨涣，杨晓泫 人脑工程啊…希望能帮到你

……这，你给的信息太少了。是人生未来所选择的职业吗？看你的提问 推测得出来是个责任心和社会观念比较重的。从你个人的角度出发，医生会更加适合你，从事IT行业对于你来讲应该比同龄人完太多了，就我身边的人来说，大部分从小学就有这方面的研究了，到高中已经有属于自己的工作室和人脉资源了。所以说要和这些人比，会困难很多。医生的话也会非常辛苦，当然要看你选哪一个方面，临床，药理，等等，在大学需要完全背诵牢记的书本最起码达到四米的厚度，而作为医生要有就诊资格必须有博士学位才会有比较好的医院愿意收录你。除非是天才，真正熬出头的话要等到年近三十。而且就算是这样……工资也绝对不可能高到哪里去。还是多咨询一下专业人士有一个比较详细的行情了解比较好。

　　如果说是医疗上的,通过简单运算来处理小任务的,应该不会太远了,普通芯片型的已经早有应用,目前来说相对实际得多,生物电脑要控制很麻烦,周边设备一大堆,现在还没法用在小地方.至于智能化利用于人的思维,恐怕要到人类纪元之后了。　　IBM称，这种芯片有可能改造未来计算机的建造方式，使其耗电量仅相当于一块助听器电池。IBM人脑启发计算的首席科学家Dharmendra Modha称，该公司的长期目标是生产一种“盒装人脑”(brain in a box)，以不到1千瓦的功率却能迅速识别庞大数据集合中的各种模式。科学家称，使用这种芯片的设备能被用于筛选生物工程样本以鉴别有害因子，或为无人驾驶航天器提供支持，或是监控计算机网络的异常行为等。　　Modha表示，IBM的旗舰超级计算机Watson是线性计算的代表例子，而上述芯片则能够实时识别或“感知”周边环境，类似于人耳和人眼。举例来说，这种芯片可被用来玩乒乓球，它能“看到”球并移动球拍接球。不过，虽然IBM强调这种技术最终可能将被用于眼镜等消费者产品，但这种应用仍有很长一段路要走。　　IBM去年从美国能源部那里赢得了一份价值3.25亿美元的合同，内容是在2017年以前开发两台先进的超级计算机，分别名为“Summit”和“Sierra”，这两台计算机可能会整合这种新的架构。　　Modha称，工程师目前所面临的挑战之一是如何复制各种大小的人脑以及用来对其进行操作的程序软件。IBM是从复制蠕虫大小的人脑开始实验的，工程师使用了256个处理器来模拟神经元，然后一直扩大规模至使用100万个处理器，也就是相当于蜜蜂大小的人脑。IBM工程师团队的目标是在明年底以前复制出类似于老鼠大小的人脑，这种芯片将使用2.56亿个处理器来模拟神经元。但即使是达到这一目标，与人脑的1000亿个神经元相比也仍相去甚远。

草根影响力新视野 编译：田卡 (一台正在运转中的超级计算机) 也许我们无法完全避免，在不久的将来发生由人工智慧驱动的机器人革命的命运。然而最近有项研究表明，即使是当今世界最先进的超级计算机也只有人类大脑三十分之一的能力，所以我们暂时还不用担心要与机器人分庭抗礼。 两位美国博士生使用一种名叫TEPS（traversed edges per second，每秒遍历边数）的方法，去测量计算机性能——这种方法的本质是测量一台计算机在自己的系统内，能够以多快的速度将信息从一点传到另一点。没有很好的办法去测量人脑的运算速度，因此他们选择粗略估算人脑神经元发射电信号的频率。 「这种测量人脑实际性能的方法有非常实际的好处，而且之前也不曾被使用过」，来自加州大学伯克利分校的Katja Grace告诉IEEE Spectrum，「这种办法通过与人脑进行比较，提供了一种相对独立的估测计算机运算能力价格的办法」。 Grace和她来自卡梅隆大学的同事Paul Christiano把IBM Sequoia超级计算机视为人工智慧巅峰机器：它有着 2.3 x 1013 TEPS的运算能力。而他们的计算表明，在转移数据的能力上，人脑有超过Sequoia超级计算机30倍的敏捷度和能力。 基于目前的市场价格，这意味着如果你出租你大脑的计算能力1小时的话，你会赚到0.47万美元至17万美元。 两位博士估计，廉价的计算平台（大概花费每小时100美元）会在7至14年左右的时间赶上人脑的处理能力，尽管这个预测结果是建立在大量的假设条件之上。即使这样，人类也将写出充分利用运算能力的软体。一个巨大的不确定性是，超级计算机的计算性能的增长速度究竟有多快。 「我们对人脑使用自身计算资源的效率一无所知，也不清楚如何比较人脑和人类设计的系统的效率」，Grace说，「即使我们搞明白了人脑运转所需的硬体数量，人类工程师想要实现相同的功效所需的硬体数量也会非常不同。」 在目前所处的这个早期阶段，看起来我们依然处于优势地位——至少在下一代超级计算机诞生之前是这样。 这项研究是施作「人工智慧影响（AI Impacts）」项目的一部分，目的旨在比较人脑智力和机器智能的差别，而且是用来预测人工智慧将如何赶超人类——是缓慢呢，还是大跨步赶超。 今年夏天，该项目收到了从波斯顿未来生活研究所（Boston』s Future Of Life Institute）汇来49，310美元的资金，而未来生活研究所本身则收到了Space X和特斯拉汽车（Tesla Motors）CEO Elon Musk的700万美元捐助，后者的目的是为了资助检验人工智慧发展的潜在可能影响。 文稿及图片来源：Science Alert 更多评论：草根影响力新视野

这里从人脑的模拟上解答一下。现在人脑模拟，其实是走出了小半步的：例如深度学习。首先声明，人脑的模拟，这个问题我不支持拆分，拆分成输入、输出、随机性等方面不合适，脑科学还没有靠谱的分类，所以这样分缺少依据，加之目前有很多人的理论说人脑是混沌系统，所以人脑模拟只能像黑盒子一样只描述。最近出现很多很热的人工智能上的突破，最大的突破应该属于深度学习。经典计算机很早就有一类神经网络算法，但是仅仅能用，并不好用。自2006年多层神经网络结构提出来之后，神经网络在模式识别、数据挖掘、机器学习等方向上取得了非常好的效果，甚至在很多问题上，从能用变成了目前最好用。然后有人论述道，深度结构能够更好处理问题，同时具有与动物视觉皮层相似的结构。这里相似的结构，稍微展开一下。在这一点上，很多人会联想到飞机的发展史。我们首先模仿鸟翼，然后总结出了能提供升力的侧截面应该是什么样，随后造出了飞机。而现在具有深度结构的神经网络，基本属于模仿鸟翼的样子，但是模仿鸟翼的时候历史教训惨重，而模拟视觉神经的多层结构，结果还不错；二者都属于最佳理论描述未出现时期的事情，深度结构为什么能有很好的效果，现在还没有人能完全解释。深度学习这么个不知所以然的东西，模拟了视觉皮层的结构，从某些学者的观点来看，可以说已经模拟了大脑的一部分，更重要的是，深度学习结果或者说效果非常好。个人观点，效果非常好的模型，就是“对”的模型。工程先于理论，可能是人脑模拟的必经之路，而是否量子计算机是否能模拟，我认为是能，但是还是那样，只能先工程走出路，理论再跟进。而量子计算机，可能是一个更好更方便的选择，但并不是模拟人脑的关键，普通计算机限制于计算能力，有些模型太耗时，而且很难找到最优解，例如多次计算剃度，剃度会逐渐稀薄，导致停滞在局部最优。量子计算机可以带来一定突破，而这种突破，未必都是现有理论所认识到的，进而，肯定能够更好地模拟部分大脑功能。最后模拟人脑，需要到那个时候再进一步界定。

那就观看吧,不要改变历史了,改变历史会引起理想不到的严重后果,比如:你把本来应该发生车祸死去的人拯救了,可能回到现在之后,你会发现你被车撞死了不过既然你研究出来了,就在媒体面前演示一下吧,一定会得到认可的,很多科学家、伟大的人在当时都被认为是疯子或神经病。后来人们意识到他们的重要性就会想：他们是多么的伟大啊，当时的人真实不理解他们。

相互作用

一“未来信息分析模拟技术”。　　这一技术可大大提高信息处理能力，模拟复杂的自然和社会现象，提高针对经济危机、社会动荡、自然灾害的预报和分析能力，减少决策失误，提高危机管理能力。　　二“石墨烯科技”。　　石墨烯又称单层墨，它仅由一层碳原子组成，是科学家于2004年发现的一种新材料。科学家认为，它有可能代替硅成为信息技术的基础材料。　　三“纳米级传感器技术”。　　利用这种技术，可以制作非常小的不需要电源的纳米级传感器。这种传感器具有较强的感知、处理和传输信息的功能。传感器还有两大应用亮点：一是可以把它植入人体，随时监控人体健康状况;二是它自身不需要电源，它可以依靠周围的配套设施获得电力或者利用热能、太阳能和电磁波等发电。利用这一成果，未来的手机、平板电脑等都可以不用电池。　　四“人脑工程技术”。　　这一技术可用于对人脑的低能耗、高效率进行研究。人脑的学习功能、联想功能、创新功能都是目前计算机不具备的。另外，具有如此巨大功能的人脑又是节能减排的典范，它的功耗只有20至30瓦，相当于一盏白炽灯。人脑的这些神奇之处一旦破解，将为信息技术研发提供借鉴。　　五“医学信息技术”。　　有关研究旨在推动信息技术在医药领域的大规模应用。此类技术还将对海量传输健康信息、利用人工智能技术处理这些信息并做出个性化治疗方案提出新要求。　　六“伴侣型机器人”开发。　　这一项目旨在研制具有一定感知、交流和情感表达能力的仿真机器人，为人类特别是小孩和老人提供无微不至的服务。这一项目将有两大亮点：一是依靠先进的人工智能技术，使机器人初步具有像人一样的感知、交流和情感表达能力;二是开发出制造机器人的新材料，可以让机器人看起来、摸起来像真人一样。

探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。（一）感知、处理和反馈构成人工智能的三个关键环节人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能 “听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟，开始商业化尝试。智能处理：产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。（二）深度学习是当前最热的人工智能研究领域在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。当前，基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域，被Google，Facebook，IBM，百度，NEC以及其他互联网公司广泛使用，来进行图像和语音识别。人工神经网络从上个世纪80年代起步，科学家不断优化和推进算法的研究，同时受益于计算机技术的快速提升，目前科学家可以利用GPU（图形处理器）模拟超大型的人工神经网络；互联网业务的快速发展，为深度学习提供了上百万的样本进行训练，上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。（三）主要发达国家积极布局人工智能技术，抢占战略制高点。各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。（四）高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了DeepMind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局（DARPA）投资1.5亿美元，历时5年的CALO（ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015 年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业（五）人工智能的实际应用人工智能概念从1956年提出，到今天初步具备产品化的可能性经历了58年的演进，各个重要组成部分的研究进度和产品化水平各不相同。人工智能产品的发展是一个渐进性的过程，是一个从单一功能设备向通用设备，从单一场景到复杂场景，从简单行为到复杂行为的发展过程，具有多种表现形式。人工智能产品近期仍将作为辅助人类工作的工具出现，多表现为传统设备的升级版本，如智能/无人驾驶汽车，扫地机器人，医疗机器人等。汽车、吸尘器等产品和人类已经有成熟的物理交互模式，人工智能技术通过赋予上述产品一定的机器智能来提升其自动工作的能力。但未来将会出现在各类环境中模拟人类思维模式去执行各类任务的真正意义的智能机器人，这类产品没有成熟的人机接口可以借鉴，需要从机械、控制、交互各个层面进行全新研发。希望我的回答可以帮到您哦

　　黑科技是指远超越现今人类科技或知识所能及的范畴，缺乏目前科学根据并且违反自然原理的科学技术或者产品。黑科技没有科学依据但很厉害又挂着科技名义，用起来和魔法一样的东西，如高达的GN粒子，星际的幽能。　　通常情况下，当前人类无法实现或根本不可能产生的技术或者产品统称为“黑科技”，其标准是不符合现实世界常理以及现有科技水平。　　来自中国的科技公司，百度、深圳虚拟现实科技、光启科学、华大基因等在人工智能、新材料和生物科技等方面开始超过甚至引领相关领域发展。　　深圳虚拟现实科技早在十年前就开始专注于虚拟现实领域，在VR技术上拥有非常深厚的积淀，拥有多项发明专利。从关注虚拟现实这一领域的角度来说，深圳虚拟现实科技甚至比美国Oculus公司还要早很多。　　深圳虚拟现实科技之外，在人工智能、生物技术和纳米技术等三大领域，中国均有相应的对标公司，一些领域甚至领先。　　人工智能领域，Google X实验室的“谷歌大脑计划”已可以在YouTube视频中识别出猫等动物；Facebook脸部识别程序Deep Face的识别率已经达到97.25%，与人类无异……　　不惟西方国家，中国公司百度也开展人工智能研究。百度已在硅谷成立百度美国研究院，网罗“谷歌大脑之父”吴恩达担任首席科学家，主导“百度大脑”项目。　　据悉，“百度大脑”目前已经相当于2-3岁孩子的智力水平。其运行速度是2012年谷歌推出的“谷歌大脑”的100倍，是斯坦福大学人工智能实验室2013年推出的计算机大脑的10倍，已经走在世界人脑工程研发领域的最前端。　　基因测序上，美国Illumina、Life Tech等是行业领导者，中国华大基因通过收购Complete Genomics，获得基因测序仪器，已经建立了基因测序产业链。华大基因的目标不仅是基于数百万人的DNA建立一个大规模基因数据库，而是“将此作为新药开发、高级基因研究和公共健康政策改革的一个跳板”。　　在以“黑科技”为代表的新科技浪潮中，中国科技力量已经成为不可忽视的重要力量。其背后，则是我国高科技产业的逐渐成熟，相信在不久的将来，会有越来越多的科技公司开始活跃在世界的大舞台上。

南充市北湖路附近目前没有招行的营业网点。

中国银行个人消费类汽车贷款办理条件：1、年满18周岁，具有完全民事行为能力的自然人，持有符合监管规定的有效身份证件且具有固定和详细住址；2、在中国境内有固定住所的中华人民共和国公民，不包括港澳台人士；3、具有持续稳定的合法收入或足够偿还贷款本息的个人合法资产，具备按期偿还贷款本息的能力和还款意愿；4、个人信用状况良好，在中行及同业无不良信用记录；5、能够支付符合法律法规、监管规定及本办法规定限额的购车首期付款；6、提供经贷款人认可的有效担保； 7、贷款用途明确合法，能够提供贷款人认可的购车合同、协议或购车意向书；8、在办理贷款前需在中行开立存款账户；9、采用受托支付的，借款人须提供有效的交易对手方账户信息等。对满足自主支付条件的，需提交个人账户信息；10、满足法律法规、监管规定及贷款人规定的其他条件。因各地区业务存在差异，详细信息请您咨询就近中国银行网点。以上内容供您参考，业务规定请以实际为准。如有疑问，欢迎咨询中国银行在线客服。诚邀您下载使用中国银行手机银行APP或中银跨境GO APP办理相关业务。

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是的。华兰生物疫苗是一家现代化疫苗生产商，主要开发生产人用细菌性疫苗、病毒性疫苗、基因工程疫苗等高科技产品。采用先进的生产设备、检验室、实验动物中心及其附属设施，能够在短时间内满足疫情突发地区对疫苗产品的需求。更多同行分析，上企知道了解

第一部分：公司主营 公司的主营业务 、主要产品及用途 公司是一家从事血液制品、疫苗、基因工程产品研发、生产和销售的国家高新技术企业。公司业务包括血液制品业务、 疫苗制品、创新药和生物类似药研发、生产三类业务，其中血液制品有人血白蛋白、静注人免疫球蛋白、人免疫球蛋白、人 凝血酶原复合物、人凝血因子VIII、狂犬病人免疫球蛋白、乙型肝炎人免疫球蛋白、破伤风人免疫球蛋白等11个品种（34 个规格），是我国血液制品行业中血浆综合利用率较高、品种较多、规格较全的企业之一。 公司控股子公司华兰生物疫苗有限公司从事疫苗的研发、生产和销售，目前已上市的疫苗有流感病毒裂解疫苗、甲型H1N1 流感病毒裂解疫苗、四价流感病毒裂解疫苗、A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗、ACYW135群脑膜炎球菌多糖疫苗、重组乙型肝炎 疫苗（汉逊酵母）。 公司参股公司华兰基因工程有限公司主要开展创新药和生物类似药的研发、生产，目前已取得曲妥珠单抗、利妥昔单抗、 贝伐单抗、阿达木单抗、德尼单抗、帕尼单抗和伊匹单抗的临床试验批件，正在按计划开展临床试验。 公司具有血制品+疫苗双牌照，我们知道，血制品这个行业是以 健康 人的血浆为原料的一种“生物药”，他的管理体系非常严格，在2001年，政府就不再新批新设血制品企业了，目前国内就几家在这之前拿到牌照的企业在竞争，其实也不叫竞争，就是大家都开足马力生产也满足不了国内需求。所以，血制品牌照相当于一个公司的印钞机，能够源源不断的产生现金流，既然有这样的功能，那国家也不会让你随便印，所以整个行业来说，增长不是爆发式的，但是稳定是没有任何问题。既然有了稳定的现金流，那么总不能趴在账上吧，于是就有了这几家血制品公司的不同选择，这也成了这几家公司未来成长性的关键所在，所以我们如果投资这些血制品行业，除了看他们的主营业务的高低之外，还要看他们在这些现金流基础之上对未来的选择以及安全性和成长性。 华兰生物选择将这些先进流用来研发疫苗和创新药，这个是不是具有很大的想象空间？而且目前疫苗这块已经给公司贡献利润，且利润的贡献率越来越大。创新药虽然还没有开始贡献利润，但是已经有7款获得临床试验，随着时间推移，如果不是黑洞的话，这些创新药一旦上市，对华兰的利润贡献不止是锦上添花的问题，很可能是再造一个华兰的问题，为什么？看看目前的创新药的领导企业的市值，这就是榜样。当然这个是想象中的问题，投资还要从当下的实际出发。下面是2019年年报的内容截图。 我们来看看华兰生物的子公司构成情况：这里需要注意的就是目前华兰生物准备将疫苗分拆上市的问题了。作为成长性非常好的疫苗板块分拆，这让很多投资者不舒服，也导致了近期股价的跌跌不休，从2020年8月6号的76元关口，到2021年3月份的42元，区间跌幅达到了46%，这是在很多同行屡创新高的情况下，现在的华兰可以用一个字来概括，那就是，惨！但是从股权结构上看，这个分拆并不会降低华兰生物的盈利指标，因为 按照创业板上市条件，假设公开发行 25%，华兰生物依然持股 56%；若只公开发行 10%，则持股比例为68%，因此，华兰生物依然是第一大股东，华兰疫苗依然并表。从另外的角度来看，通过分拆上市，疫苗公司将获得更多的现金流用来投入研发，这难道不是好事吗？ 公司实控人安康，根据百度查询，1949年出生，大学文化，医学生物学高级工程师，河南省第六、七、八、九届政协委员，第十届人大代表，享受国务院政府特殊津贴。曾先后获得全国科学大会奖、卫生部甲级成果奖、国家 科技 二等奖及省、市级 科技 奖。从这里我们可以看到，这是一个具有一定政治资源的技术型人才。 第二部分：财务分析 以上是对公司大致的一个了解，从这里我们算是认识了这个公司，但是公司的内生增长怎么样，还需要通过对财务指标的分析来进行排雷，不至于让我们在投资的过程中遇到黑天鹅。 从整体营收及利润率和分行业营收来看，我们可以得出三个结论：第一，公司整体营收稳步增长。第二，疫苗营收占比，血液制品营收占比下降。其实这也是分拆所带来的市值下降的原因。第三，目前研发投入的创新药还没有给公司带来营收和利润。所以，华兰生物股价的成长性在公司层面我们需要等一个时机，这个时机就是创新药投入生产和销售。 第三部分：技术分析 在公司内生成长的过程中，我们还要考虑另外的一个因素，那就是投资者的情绪周期和行业景气度以及资金的流动问题。这里我们用缠论来具体分析。 从月k我们来看看整体方向如何？ 从月k图上看，华兰生物从上市以来整体处于上涨笔中，中间只产生了一个次级别中枢，目前的回调在月K线上显示并没有完成，macd死叉后的下跌时间还需要很长的一个阶段。 从周K 线上分析，可以看成是做了一个本级别中枢大A，现在MACD死叉后处于下降过程中。目前不具备操作价值。 日线上就比较有意思了，整体上是一个下盘下的走势，中间盘整中枢的区间是46.64-54.5，级别是30分钟级别，进入段小a，结识的位置是46.64元，接近0.618分位。目前在走的是小b段，目标位有两个，第一目标位位40.3元的前期低点，另外就是36元的前面中枢的低点。目前来观察的话，macd的面积和前面的比较，已经有缩小的迹象，所以这也就是为什么不把目标位定在33.68的原因，当然这个还需要进一步的观察，如果当中出现大盘或是公司利空影响，不排除后期下跌力度变大，从而导致产生第二个下跌中枢的情况。但是总之，目前的下跌并未结束，即使当中有反弹，也是小级别的反弹。其实就是在等，等公司基本面的变化，等整个板块的变化和大盘的变化。 一旦下跌结束，产生背驰的话，目标位就是46.4和54.5这个可以保证的中枢区间，根据月的macd形态，很可能向上做一个大级别的二卖的情况，具体向上能够上涨多少，则根据具体的向上的动力走势来判定。 注：本文为作者自己的投资分析，不具有投资建议的性质。

　　您好，建议您尽快还款至信用卡。温馨提醒：若您在到期还款日前未及时归还账单最低还款，会收取滞纳金和利息。滞纳金收取最低还款额未还部分的5%，最低收取RMB10元或USD1元。利息是当期的所有消费将从记账日（一般是消费后的第二天）开始计收，日息万分之五，直至您全部还清为止。　　如有其它招行信用卡的疑问，请在QQ企业好友中搜索“4008205555”添加“招商银行信用卡中心”为好友；或者在微信中搜索“cmb4008205555”关注“招商银行信用卡中心”进行咨询，感谢您对招商银行的关注与支持！

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招商银行可以办学生信用卡。1、英雄联盟提莫卡校园版在校大学生专属 ，英雄卡面，秀出个性，有效期内无附加条件免年费。即持卡在卡片有效期内,无任何附加消费条件,将免收您的信用卡年费。在毕业后成功办理非校园版信用卡前，每月使用本卡在ATM机等渠道取现将免收前两笔预借现金手续费。2、HelloKitty豆蔻年华卡校园版在校大学生专属 ，达标即赠限量版Hello Kitty保温杯。初审通过后凭收到的短信和身份证至学校所在城市招行网点签字确认，有效期为30天。3、NBA联名卡活塞卡校园版在校大学生专属，你的主队，传奇登场，新户达标送NBA运动包。客户领取额度成功后，将同时核发一张万事达全币种国际信用卡。持有该卡消费，可享全球签证优惠，18个国家，183种签证免服务费优惠99元起优惠办理全球14个国家签证。4、招商银行FGO武藏卡校园版新户达标送FGO官方限定卡册，申请招商银行FGO联名信用卡个人版，首年免收年费，在持卡有效期一整年内单卡消费满6次（金额、形式不限，信用卡网上支付也计入在内），可减免该卡次年年费；申请招商银行FGO联名信用卡校园版，在持卡有效期内无附加条件免年费。5、NBA联名卡小牛卡校园版在校大学生专属，新户达标送NBA运动包。客户领取额度成功后，将同时核发一张万事达全币种国际信用卡。持有该卡消费，可享全球免费Wifi，持卡人在游友移动官网购买出国Wifi租赁服务并用适用的万事达卡支付可专享首两天免费，余下每天折扣。

银行卡异常几天能解除？银行卡状态异常最快一天内就能解除，慢则时间不等。一般如果是因为非柜面业务被暂停后导致银行卡状态异常，这种情况下投资者只要去柜台办理解除，当天银行卡就能正常使用；如果是因为频繁交易，则可能当天能解除，也可能银行无法解除，投资者只能销户解决。如果是身份信息没有更新，则一般当天去更新后，当天也能正常使用，总之，被暂停的原因有很多，通常只要当天去银行解决，当天就能处理好。招商银行信用卡逾期四天会有影响吗会有不良记录。《中国银行卡行业自律公约》施行，银行对信用卡持卡人提供了允许晚还款3天的服务，但是各银行容忍度不同，允许当期少还且不计息额度相差超过10倍。招商银行信用卡还款宽限期是三天，逾期四天以后会产生不良记，应该立即还款。还款人确实属忘记还款，持卡人可申请减免因晚还款而产生的违约金和利息费用，银行会根据综合账单情况酌情考虑减免。若持卡人长时间忘记还款的情况已经被征信记上了一笔，这个时候一定不要销卡，应该继续使用该卡，并按时还款，用良好的信用记录覆盖此前的逾期记录。扩展资料：招商银行产生不良记录消除办法1、保持诚信“刷掉负面记录”是最有效的方法。只要个人在以后的信用活动中做到诚实守信，随着时间的推移，两年后，新的、良好的记录会逐渐刷新，替代旧的、负面的记录。例如说，一张许久不用的信用卡也可以在此时发挥作用，信用卡持卡人可以选择每个月往卡片中存入 1-10 元，保持卡片的状态有变化，那么在央行提取信息时就会刷掉不良的记录。切忌，千万不可采取所谓的捷径，认为注销信用卡就可以让信用记录远离于你，那只是“掩耳盗铃”的方式而已。2、尽快归还欠款。所谓“好借好还，再借不难”。不良信用记录是从借款人归还欠款的那天起，才会随着时间的推移而消除的。如果借款人一直未归还欠款的话，那么不良信用记录也会一直赖在信用报告中不走。3、不良信用记录非本人所为，可以向央行提出异议申请。征信中心将联系提供此异议信息的商业银行进行核查，并于规定工作日内回复异议申请人。此外，可以发表个人声明，如果对个人信用记录有不同意见，可向征信系统申请提交个人声明，描述该不良记录的实际情况并阐明个人意见，同时要求消除。常在河边走，哪有不湿鞋。参考资料来源：凤凰网-卡牛信用卡研究员：信用卡忘记还款怎么办？参考资料来源：凤凰网-信用卡还款有"容时容差":还款晚3天不罚息

招行信用卡还款(含E分期)有3天宽限期(无需申请)，从还款日当天开始延迟三天内最低还款，都不影响您的信用记录。例如:最后还款日是每月5号，延后3天到当月8号晚24点之前还款都属于正常还款。（应答时间：2020年6月5日，最新业务变动请以招行官网公布为准）

会有不良记录。《中国银行卡行业自律公约》施行，银行对信用卡持卡人提供了允许晚还款3天的服务，但是各银行容忍度不同，允许当期少还且不计息额度相差超过10倍。招商银行信用卡还款宽限期是三天，逾期四天以后会产生不良记，应该立即还款。还款人确实属忘记还款，持卡人可申请减免因晚还款而产生的违约金和利息费用，银行会根据综合账单情况酌情考虑减免。若持卡人长时间忘记还款的情况已经被征信记上了一笔，这个时候一定不要销卡，应该继续使用该卡，并按时还款，用良好的信用记录覆盖此前的逾期记录。扩展资料：招商银行产生不良记录消除办法1、保持诚信“刷掉负面记录”是最有效的方法。只要个人在以后的信用活动中做到诚实守信，随着时间的推移，两年后，新的、良好的记录会逐渐刷新，替代旧的、负面的记录。例如说，一张许久不用的信用卡也可以在此时发挥作用，信用卡持卡人可以选择每个月往卡片中存入 1-10 元，保持卡片的状态有变化，那么在央行提取信息时就会刷掉不良的记录。切忌，千万不可采取所谓的捷径，认为注销信用卡就可以让信用记录远离于你，那只是“掩耳盗铃”的方式而已。2、尽快归还欠款。所谓“好借好还，再借不难”。不良信用记录是从借款人归还欠款的那天起，才会随着时间的推移而消除的。如果借款人一直未归还欠款的话，那么不良信用记录也会一直赖在信用报告中不走。3、不良信用记录非本人所为，可以向央行提出异议申请。征信中心将联系提供此异议信息的商业银行进行核查，并于规定工作日内回复异议申请人。此外，可以发表个人声明，如果对个人信用记录有不同意见，可向征信系统申请提交个人声明，描述该不良记录的实际情况并阐明个人意见，同时要求消除。常在河边走，哪有不湿鞋。参考资料来源：凤凰网-卡牛信用卡研究员：信用卡忘记还款怎么办？参考资料来源：凤凰网-信用卡还款有"容时容差":还款晚3天不罚息

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你好招行，被人亲切称为“小招”，商业银行头牌，很多年轻人的第一张信用卡！招行是特殊时代背景下的产物，1987年成立于中国改革开放的最前沿——深圳蛇口，是中国境内第一家完全由企业法人持股的股份制商业银行，也是国家从体制外推动银行业改革的第一家试点银行。招行一直是银行业的创新领头羊，2002年底，招行信用卡中心成立，2003年，发行了国内第一张符合国际标准的双币信用卡。截至2018年底，招行的发卡量高居全国第三，年度交易量稳居全国第一。2019年末，招行持卡人共计6450万户！一、招行信用卡特点：1）招行是最市场化、最接地气的银行，服务也很好！2）易提额。几年前，招行是全中国最容易提额的银行，下卡1万，通过现金分期，半年就可以提到6万。如今虽然有所收紧，但提额依然十分犀利。3）免息期48天。应该是全中国免息期最短的银行！4）临时常有。招行临时不影响固定，且临时额度到期后，经常可以续用，临时提额幅度大，甚至是固定额度的2.5倍。招行还有境外临时，诱惑你境外买买买。但临时额度上征信，如招行固定5万，临时去到12万，那么征信上显示招行的额度为12万。5）宽限期3天（容时）。6）信报合并、账单合并。不管你有多少张卡，征信只显示一条。账单合并，还款还入任意一张卡即可！7）额度区间明确。金普卡固定额度一般情况封顶6万（有特殊情况），白金6万起，无限卡30万起，黑金50万起。8）积分规则再带积分商户消费20元可活动1个积分，永久有效。招行对商户MCC的要求很严格，大量MCC没有积分！还有一个就是被招行标黑的商户即使MCC符合积分条件，但如果该商户在黑名单留名那也是没有积分的！这个没有积分的黑名单商户还被招行汇总公布出来了，就是我们俗称的“招行天书”！且该名单一个月会更新一次！9）招行不喜欢总授信过高和多头授信的客户。刚性扣减也执行的比较彻底的银行，建议最迟在7家银行左右推倒招行。10）招行黑屋如果你存在不良用卡、负债过高、多头授信等问题触发了招行风控系统，那么，招行会把你单独拎出来，特殊照顾！黑屋标准：1、小黑屋：有账单分期、掌上取现但没有e招贷和现金分期；还有可能现金分期额度低于可用固定额度；无法调整临时额度和固定额度。2、大黑屋：没有账单分期、掌上取现、e招贷、现金分期，无法调整临额、固额。拉黑原因：1. 身份证信息过期；2. 用e招贷等大额分期进黑屋；3. 刷卡姿势不对。如平常刷卡笔数过多，经常大额刷卡、经常刷到无积分商户！4. 刷黑商户过多；5. 信用卡额度汇总过高（总授信）；6. 个人负债过高；7、征信异常；8、持有银联分期白金(坑爹白)等等出黑屋其实没有特定的方案，一切都是系统评定，但有一个原则：做贡献，增加忠诚度和活跃度，提高评分才有机会出黑屋！比如：1、保持良好的用卡用卡及还款记录。2、做贡献。比如分期，商城买东西等等！3、账单日前还款。降低账单金额，类似于0账单，但是不要把账单做成0，这也是降低负债率的有效方法。4、客服大法。和客服小姐姐沟通，软磨硬泡，提出提额等要求。5、境外消费。很多银行都喜欢境外消费，可以利用这一点，真实有效的境外消费，不失为一种办法！6、搬砖。最后就是等待招行大赦天下！二、招行申卡1）网申。包括公众号、网页官网和APP。一般不建议网申，即使你网申也有很多地区业务员会上门核实情况。白金卡只能在线下推倒，另外，招行对于优质持卡客户可以在掌上生活APP端推倒自由人生白金（之前是银联白）。2）线下申卡。通过网点或卡员推倒招行，提交个人资质证明，展示真正实力。3）邮寄申卡。如果在线下无法推倒白金，可以把申请资料邮寄到小招的上海信用卡总部，可试着推倒自由人生白、经典白和AE白等高端卡！收件人：招商银行信用卡中心。内容：卡片申请表（填写卡种代码），小招流水，良民证、他行高端卡、房和车等复印件，所有能证明你的资料一起寄往上海！地址：上海市浦东新区来安路 686 号招商银行信用卡中心作业中心 B1 楼汇合收件室。电话：4008205555；邮编：201201。PS:名词解释：“厕所大法”！所谓厕所大法其实就是招商银行信用卡系统审批机制时间节点，提前判断卡片审批结果，对于卡片申请的成功率和额度没有任何影响。其实这个就像是建行的抓包技术，卡片拒绝了通过抓包可以知道拒绝的原因而已。如果顺利下卡，审核结果都会在凌晨4：40左右显示通过了，而在这个本该属于睡眠的时间打开手机查看一下审核进度。这个就是所谓的“厕所大法”。招商审核会有以下几个显示进度：申请已受理—资料处理中（这两个阶段有快有慢，通过网点申请还要送到分行，分行再到卡中心，所以有点慢）审核中—（这个时间节点是变化最多的，名字消失之后就快了）审核完成—结果出来了三、招行提额上面也说了招行是很好提额的，只要用卡正常，金普卡很容易就6万毕业！用卡方法其实没有什么特殊的地方，依旧是多元化消费丰富账单、控制负债、适当分期、境外消费可以搞起来！提额渠道：官网；【掌上生活】APP；招商信用卡公号；电话提额；提额方法：1、养卡提额优质客户理论上每3个月可以提一次，提额幅度都还不错。2、曲线提额首卡是普卡金卡，可以通过线下进件推倒白金，来达到提额的目的。如经典白、钻石卡、AE白，统统6万起！3、APP提交资料提额打开【掌上生活】App→我的头像旁→资料管理→信用卡资料管理→申请调整固定额度可提交的财力证明包括：车产（行驶证）、银行流水或分支行开具的理财账户余额证明、近6个月个人所得税纳税清单、社保证明、其他证明（房产）找到入口之后，准备好资料上传就行，估计3天左右会有结论！不过小伙伴实验下来效果一般！4、客服谈心。说不定有意想不到的收获！四、值得推荐的卡篇幅有限，卡种解析还是等我把各行信用卡特点说完单独每家银行写。敬请期待！五、分期产品招行的产品还是很多的，除了e招贷、e分期、闪电贷外之前还有一个产品叫e闪贷，但是目前已经下线！1、e招贷。信用卡额度外现金分期，最高30万，可选择分期偿还和随时偿还(日息系统评测)，大部分人的e招贷利息较高，贷款直接打到本人名下储蓄卡。2、e分期。信用卡账单分期专享额度，办理成功后可实时恢复信用卡额度，优质客户专享，单期手续费率为0%-1.5%之间。3、闪电贷。储蓄卡产品，最高30万，贷款性质，需授权招行查询公积金、社保、税务等信息，对于优质客户的利息较低。虽然最近招行出现了一些由于储蓄卡原因导致信用卡被封的情况，但是招行信用卡风控依旧属于不太严的那种，申卡门槛不高，提额快，缺点就是免息期短！总体来说还是非常值得拿下的银行！ps:1、他在办卡的时候一般是不参照其他行的额度。但是其他很多银行参照招商银行。2、非常在意你的总授信额度的上限。比如说你在这工商银行是个理财大户，牛逼大户。你一张工行卡下了十万二十万你在下点其他的行，没准儿你现在总授信已经三十万或者四十万了，你再去办招商银行啊，很难下卡或者下来就几千额度。所以吴老师建议招商银行。如果是个人玩儿卡，个人融资的话，一定要排到前面去办，不要排到后面。招商银行非常在意你的总授信额度，并且招商银行不参照其他银行的额度这两点就决定了招商银行尽可量排到前面去办。就是说，你的人生首卡都可以选择招商银行，但是前提你最好是有五险一金的，如果你是个三无。就不要先办招商银行的。卡员上门核实信息这个问题你没有太好的办法解决，而且他也要查这个社保公积金。所以首卡不见得是招商，但是头几张卡，第二三四你要留一个位置给招商银行。3、招商银行的对首卡要求还是比较高的，大部分地方还是卡员上门合影申请。有一个小技巧：先开网银再填资料之后，有的地方可以直接可以网申了，直接可以网上激活。这个方法我之前讲过，这里就不多讲了，想了解详细的可以私信我。三、有人问申请E招贷占不占额度？我只能这么说。有一个客户招商银行的信用卡是12000的额度。但是E招贷有十二万。不知道为什么！我问了一下儿这个哥们儿是一个保安，那为什么保安会给十二万的E招贷呢，我一问他，他是在一个国企当保安。并且这个是给他正式上去国企的五险一金的。那我去想他的工作单位的性质这么好，不算是体制内，也算半个体制内的，所以额度很大，后面他的十二万的这个E招贷打客服申请了六万。但是有的学员反馈E招贷是占用信用卡额度的。所以我个人觉得，E招贷分为2种，一种占用额度的，一种不占用额度的。不知道是不是这样！也希望大家给我留言反馈E招贷的情况！四、招商银行怎么能快速提额？怎么能快速地把这E招贷操作出来的呢？其实你要是简单说的话，就是一句话：正常全额还款，多样化消费。细节分解：1、肯定每月至少保持十五到二十笔以上的消费，而且这个消费要占到总额度的百分之七十左右。比如说你这张卡是一万额度，你一个月就花一百块钱，你一次花十块，花了十次那肯定不好提额，你根本就没用。使用的总额度也没用上来。要用到百分之七十左右，用到百分之七十左右每月保持十五到二十笔。2、正常的消费消费额度啊，每一笔刷多少钱，要根据各行业各行业的消费性质去匹配的消费。比如说：你不可能看个电影消费5000吧，你不可能去个超市花2万吧，这个东西要正常并且要真实或者模拟真实才是最好的。细节我就不用去说了。因为之前我也跟大家说过这个多样化消费。他不仅仅指的多商户。你们还要多形式的消费，比如说你要时不时的支付宝快捷支付一下吧，也要用微信快捷支付要用吧，实体pos要刷几笔吧。多通道，多商户，多种形式的消费。这点大家要理解，如果实在你理解不了的话，你也可以关注我下，我平时也会讲。3、全额还款，最好出账单就还，这样综合评分加分。总结一下，招商银行提额在所有银行里面是最快的，养卡效果是最明显的。你把这张卡的额度养大了之后也可以作为其他行的一个参考额度，所以作为个人融资来说，招商银行很重要，但是吴老师建议你在办招商银行之前，先要尽量的办一张国有银行的信用卡。为什么呢？听下次分解吧。希望对你们有帮助！望采纳祝你好运

想知道: 沧州市 河间招行 在哪 您好，沧州目前没有招行的。 关于我行柜台的分布，<ahref=":map.cmbchina." target="_blank" class="page_speeder_1344141251">请点击:→[招商银行网点地图]</a> 然后选择城市，再查询网点信息。 若您仍有疑问和意见，欢迎登录在线客服:forum.cmbchina./cmu/icslogin.aspx?from=B&logincmu=0进行咨询，我们将竭诚为您服务！感谢您对招商银行的关注与支持！ 想知道: 沧州市 河间福华 在哪 河间市私人车站西50米 京福华肥牛城3楼 15132795206 15530795895 想知道: 沧州市 河间府衙 在哪 河间2中原址 想知道: 沧州市 河间趣学堂 在哪 河间趣学堂在河间一中到私人车站的那条路中段。基本上什么都教，舞蹈啊 ，声乐啊，各种器乐啊，还有各个阶段的学习辅导，母婴教育，美体减肥，脑力开发，美术美工，总之你能想到的基本上都有，挺全的。 想知道: 沧州市 河间畜牧局 在哪？ 河间现在已经没有畜牧局了，这个局已经归到农业局了。你可以去农业局，在就开大街上呢， 想知道: 沧州市 河间市大钟路口 在哪 在河间新华北路与曙光东路交叉口，也是华北石油三厂的所在的，标致建筑物就是在路口有报时大钟。这段时间河间的地名都有所变动，连我们当地的都懵了，不知这两条路改了没有，但人们对老名字还都是知道的 想知道: 沧州市 河间顺启嘉和商城 在哪 河间市北石槽开发区 想知道: 沧州市 河间戴尔专卖店 在哪 河间学府路和城苑路十字道口那，白底黑色的大牌子，戴尔专卖店0317-3220990 想知道: 沧州市 从沧州市到河间市怎么坐公交 6：00—18：00平均每8分钟一班，沧州西客站发车 服务电话 2156586 2152111

你的操作是正确的. 我可以给你提供招商银行公司给的配股信息. 招行若进行配股，在其配股前必定会有一个相关配股的股权登记日，在那一个股权登记日收盘时持有600036这股票就能参与相关的配股(注：由于这次的配股只是按比例配售，非600036的股东不能参与)。若你持有4300股600036的股票，到那时候最多能认购1075股600036的配售股票。注意一点在配股的股权登记日以后的一个星期左右，600036会由于处于配股的缴款期间会停牌交易的，一般配股缴款时间会有五个交易，还有一个交易日是用来配股验资的，相关的除权日在配股缴款验资结束完成后复牌首日。在配股股权登记日后，你的帐户上会出现一个700036招行配售之类的相关信息，里面会有一个可卖数量的(对于你持有4300股600036来说显示应该为1075)。在配股缴款期间，切记进行配股操作必须在股市正常交易时间内，否则有可能存在认购失败的可能，你在股票交易软件的卖出方向(注意是卖出方向，对于上海证券交易所的股票其配股操作是在卖出方向进行的，深圳证券交易所的股票则在买入方向)输入700036这一个配股代码，一般系统在那一个时候会默认一个配股价格(注意：你当然现在可以输入这一个配股代码，但系统一般会显示与这次配股不相符的配股价格，原因是交易系统会在这次配股实施前的显示价格一般只会是前一次配股的价格，一般要到实施配股日相关的配股价格才会被更新的)。注意在配股前你要确认你的帐户内有足够的认购配股的资金(相关的资金不少于可配数量*这次的配股价格)。配股操作完成后，相关的配股操作的委托在当天都会处于一个已报状态，相关的委托确认成交一般是在当天股市交易结束后进行的，若配股成功你的帐户内原来所显示的700036招行配售的持仓栏内的可卖数量为变成0(又或者这一行的信息完全没有了)，且你原来的600036的股票的股票持仓成本，会由于配股的认购成本被分摊进现持有的600036上(注意认购相关的配股后，相关的配股并不会立刻到帐的)，导致相关的成本会因此有所提高的。最后相关认购的配股并不会在配股除权复牌首日到帐的，原因是根据《关于1996年上市公司配股工作的通知》规定上市公司实行增资配股，应当在缴款结束后20个工作日内完成新增股份的登记工作，聘请有从事证券业务资格的会计事务所出具验资报告，编制公司股份变动报告；而证券交易所在收到上市公司有关配股的股份变动报告和验资报告前不得安排该配售的股票上市交易。根据这个规定，投资者已认缴的配股至多在配股缴款期结束20天后，上市公司公布股本变动公告书时，配股才能到帐，并可以交易。

招商信诺人寿保险公司是由美国信诺集团与招商局集团成立的总部在深圳的中外合资寿险公司，是目前国内唯一一家以金融机构为合作伙伴、以电话销售及银行网点销售为主要销售渠道，无代理人渠道的保险公司，其中在电话营销渠道更是执业界之牛耳。全国统一客户服务热线:400-888-8288。