智能股票時代

Ⅰ 智能時代帶來的好處和弊端

智能時代其實就是產品漸漸有了思考的能力
對有思考能力的產品進行交流當然是好的，因為他會無償並提供最好的服務，有個免費並且專業的機器人供差遣當然是好的。生活和工作都能達到事半功倍的效果。
但是如果技術越來越發達，智能產品真的跟人一樣開始創新了，那必然會帶來更多的麻煩。
所以說：福兮禍所依，禍兮福所依。隨遇而安就好

Ⅱ 讀《智能時代》前兩章有感

偶得吳軍老師的《智能時代》一書，閱讀該書前兩章，感覺受益匪淺，尤其是通過對第二章「大數據與機器智能」的閱讀，才使我對人工智慧的歷史有了一個大致的了解，現將感想傾諸於下。

一、「數據」概述

雖然我對人工智慧的具體情況尚不了解，但大致知道現階段的人工智慧需要以大數據為基礎，而《智能時代》第一章即詳細介紹了數據的相關問題。

首先，「在計算機出現之前，一般書籍上的文字內容並不被看成數據，」而今天，不止書籍上的文字內容，連我們的活動，我們每天的言談舉止，喜愛偏好等，都已被看成是某種數據。

在人類社會早期，我們通過觀察現象，總結數據，再從數據中提取出有用的信息，並在信息的基礎上形成知識（知識具有系統性），從而指導我們的行為。我們使用數據的標准流程如下：

而在過去數據的作用之所以不被重視，「這裡面有兩個原因，首先是由於過去數據量不足，積累大量的數據所需要的時間太長，以至於在較短的時間里它的作用不明顯。其次，數據和所想獲得的信息之間的聯系通常是間接的，它要通過不同數據之間的相關性才能體現出來。」而這種相關性也有待人們的發掘，吳軍老師舉了王進喜照片與日本投標之間的關聯、谷歌用戶對某節目的搜索量和該節目收視率之間的關聯以及搜索趨勢和流感疫情之間的關聯等來說明相關性的重要。

而關於第一個原因，「在互聯網出現之前，獲得大量的具有代表性的數據其實並非一件容易事，在誤差允許的范圍內做些統計當然沒有問題，但只有在很少的情況下能夠單純依靠數據來解決復雜的問題。因此在20世紀90年代之前，整個社會對數據並不是很看重。」

數據的相關性還要透過建立合適的數學模型來更好的加以利用，「要建立數學模型就要解決兩個問題，首先是採用什麼樣的模型，其次是模型的參數是多少。」「……如果一開始模型選得不好，那麼以後修修補補就很困難。因此，在過去，無論在理論上還是工程上，大家都把主要的精力放在尋找模型上。」

「有了模型之後，第二步就是要找到模型的參數，以便讓模型至少和以前觀察到的數據相吻合。這一點在過去的被重視程度遠不如找模型。但是今天他又有了一個比較時髦而高深的詞——機器學習。」（程按：既輸入數據，不斷調整模型，這和今天機器學習的方法類似）

「回到數學模型上，其實只要數據量足夠，就可以用若干個簡單的模型取代一個復雜的模型。這種方法被稱為數據驅動方法，因為它是先有大量的數據，而不是預設的模型，然後用很多簡單的模型去契合數據（Fit Data）。雖然這種數據驅動方法在數據量不足時找到的一組模型可能和真實的模型存在一定的偏差，但是在誤差允許的范圍內，單從結果上看和精確的模型是等效的，這在數學上是有根據的。從原理上講，這類似於前面提到的切比雪夫大數定律。

當然，數據驅動方法要想成功，除了數據量大之外，還要有一個前提，那就是樣本必須非常具有代表性，這在任何統計學教科書里的一句話，但是在現實生活中要做到是非常難的。……」

二、大數據和機器智能

「在2000年以後，由於互聯網特別是後來移動互聯網的出現，數據量不僅劇增，而且開始相互關聯，出現了大數據的概念，在2000 年以後，由於互聯網特別是後來移動互聯網的出現，科學家和工程師們發現，採用大數據的方法能夠使計算機的智能水平產生飛躍，這樣在很多領域計算機將獲得比人類智能更高的智能。可以說我們正在經歷一場由大數據帶來的技術革命，其最典型的特徵就是計算機智能水平的提高，因此我們不妨把這場革命稱為智能革命。當計算機的智能水平趕上甚至超過人類時，我們的社會就要發生天翻地覆的變化，這才是大數據的可怕之處。

那麼為什麼大數據會最終導致這樣的結果，大數據和機器智能是什麼關系呢？要說清楚這一一點，首先要說明什麼是機器智能。」

「1946年，第一台電子計算機ENIAC誕生，這使得人類重新開始考慮機器能否有智能的問題。」

「真正科學地定義什麼是機器智能的還是電子計算機的奠基人阿蘭·圖靈博士。1950年，圖靈在《思想》雜志上發表了一篇題為《計算的機器和智能》的論文。在論文中，圖靈既沒有講計算機怎樣才能獲得智能，也沒有提出什麼解決復雜問題的智能方法，而只是提出了一種驗證機器有無智能的判別方法。」既讓一個裁判坐在墓前和幕後的「人」交流，幕後是一台機器和一個人，如果裁判無法判斷出與自己交流的是人還是機器，那麼就說明這台機器擁有了和人同等的智能。

「這種方法被後人稱為圖靈測試（Turing Test）。計算機科學家們認為，如果計算機實現了下面幾件事情中的一件，就可以認為它有圖靈所說的那種智能:

1.語音識別

2.機器翻譯

3文本的自動摘要或者寫作

4.戰勝人類的國際象棋冠軍

5.自動回答問題

今天，計算機已經做到了上述這幾件事情，有些時候還超額完成了任務，比如在下棋方面，不僅戰勝了國際象棋的世界冠軍，而且還戰勝了圍棋的世界冠軍，後者的難度比前者高出6～8個數量級。當然，人類走到這一步並非一帆風順，而是先走了十幾年的彎路。」

鳥飛派:人工智慧1.0

「據記載，1956年的夏天，香農和一群年輕的學者在達特茅斯學院召開了一次頭腦風暴式的研討會。……事實上，這是一次頭腦風暴式的討論會。這10位年輕的學者討論的是當時計算機科學尚未解決，甚至尚未開展研究的問題，包括人工智慧、自然語言處理和神經網路等。人工智慧這個說法便是在這次會議上提出的。」

「人工智慧這個名詞嚴格地講在今天有兩個定義，第一個是泛指機器智能，也就是任何可以讓計算機通過圖靈測試的方法，包括我們在本書中要經常講的數據驅動方法。第二個是狹義上的概念，即20世紀五六十年代特定的研究機器智能的方法。今天，幾乎所有書名含有「人工智慧」字樣的教科書（包括全球銷量最大的由斯圖亞特·羅素和諾威格編寫的《人工智慧:一種現代的方法》一書）依然用主要的篇幅介紹那些「好的老式的人工智慧」（Good Old

Fashioned）。後來那些利用其他方法產生機器智能的學者為了劃清自己和傳統方法的界限，特地強調自己不是用人工智慧的方法。因此，學術界將機器智能分為傳統人工智慧的方法和現代其他的方法（比如數據驅動、知識發現或者機器學習）。當然，計算機領域之外的人在談到人工智慧時，常常是泛指任何機器智能，而並不局限於傳統的方法。因此為了便於區分，我們在本書中盡可能地使用機器智能表示廣義上的概念，而在使用人工智慧表達時，通常是指傳統的人工智慧方法，甚至我們有時會強調為人工智慧1.0。

那麼傳統的人工智慧方法是什麼呢？簡單地講，就是首先了解人類是如何產生智能的，然後讓計算機按照人的思路去做。今天幾乎所有的科學家都不堅持「機器要像人一樣思考才能獲得智能」，但是很多的門外漢在談到人工智慧時依然想像著「機器在像我們那樣思考」，這讓他們既興奮又擔心。事實上，當我們回到圖靈博士描述機器智能的原點時就能發現，機器智能最重要的是能夠解決人腦所能解決的問題，而不在於是否需要採用和人一樣的方法。

為什麼早期科學家們的想法會和今天的門外漢一樣天真呢？這個道理很簡單，因為這是根據我們的直覺最容易想到的方法，在人類發明的歷史上，很多領域早期的嘗試都是模仿人或者動物的行為。比如人類在幾千年之前就夢想著飛行，於是就開始模仿鳥，在東方和西方都有類似的記錄，將鳥的羽毛做成翅膀綁在人的胳膊上往下跳，當然實驗的結果都可想而知。後來人們把這樣的方法論稱作「鳥飛派」，也就是看看鳥是怎樣飛的，就能模仿鳥造出飛機，而不需要了解空氣動力學。事實上我們知道，懷特兄弟發明飛機靠的是空氣動力學而不是仿生學。在這里，我們不要笑話前輩來自直覺的天真想法，這是人類認識的普遍規律。

在人工智慧剛被提出來的時候，這個研究課題在全世界都非常熱門，大家彷彿覺得用不了多長時間就可以讓計算機變得比人聰明了。遺憾的是，經過十幾年的研究，科學家們發現人工智慧遠不是那麼回事，除了做出了幾個簡單的「玩具」，比如讓機器人像猴子一樣摘香蕉，解決不了什麼實際問題。到了20世紀60年代末，計算機科學的其他分支都發展得非常迅速，但是人工智慧研究卻開展不下去了。因此，美國計算機學界開始反思人工智慧的發展。雖然一些人認為機器之所以智能水平有限，是因為它還不夠快、容量不夠大，但是，也有一些有識之士認為，科學家們走錯了路，照著那條路走下去，計算機再快也解決不了智能問題。」

明斯基在《語義信息處理》引用了巴希勒使用過的一個例子: The pen was

in the box和The box was in the pen，來說明目前人工人工智慧的局限性。

「這兩句話會得到相同的語法分析樹，而僅僅根據這兩句話本身，甚至通篇文章，是無法判定pen在哪一句話中應該作為圍欄，在哪一句話中應該是鋼筆的意思。事實上人對這兩句話的理解並非來自語法分析和語意本身，而是來自他們的常識或者說關於世界的知識（world knowledge），這個問題是傳統的人工智慧方法解決不了的。因此，明斯基給出了他的結論:『目前』（指1968年）的方法無法讓計算機真正有類似於人的智能。由於明斯基在計算機科學界具有崇高的聲望，他的這篇論文導致美國政府削減了幾乎全部人工智慧研究的經費，在之後大約20年左右的時間里，全世界人工智慧在學術界的研究是處於低谷的。」

另闢蹊徑:統計＋數據

「到了20世紀70年代，人類開始嘗試機器智能的另一條發展道路，即採用數據驅動和超級計算的方法，而這個嘗試始於工業界而非大學。

在那個年代，IBM在全世界計算機乃至整個IT產業可以說是處於獨孤求敗的地位。……這時，IBM考慮的不能再是如何佔有更大的市場份額，而是如何讓計算機變得更聰明。

1972年，康奈爾大學的教授弗雷德·賈里尼克（Fred Jelinek，1932-2010）到IBM做學術休假，正好這時IBM想開發「聰明的計算機」，賈里尼克就「臨時」負責起這個項目。至於什麼是聰明的計算機，當時大家的共識是它要麼能夠聽懂人的話，要麼能將一種語言翻譯成另一種語言，要麼能夠贏得了國際象棋的世界冠軍。賈里尼克根據自己的特長和IBM的條件，選擇了第一個任務，即計算機自動識別人的語音。」

賈里尼克認為語音識別是一個智能問題，而是一個通信問題，既人發出語音是一個大腦編碼的過程，編碼完成，經過傳播，傳入聽者的耳朵，聽者接受並理解則是一個解碼的過程，而對於語音識別問題也可以按此處理，他「用當時已經頗為成熟的數字通信的各種技術來實現語音識別，而徹底拋開了人工智慧的那一套方法（指傳統的方法，讓計算機模擬人）」

「賈里尼克和他的同事在研究語音識別時，無意中開創了一種採用統計的方法解決智能問題的途徑，因為這種方法需要使用大量的數據，因此又被稱為數據驅動方法。這種方法最大的好處是，隨著數據量的積累，系統會變得越來越好，相比之下過去人工智慧的方法很難受益於數據量的提升。」

「在語音識別之後，歐洲和美國的科學家開始考慮能否用數據驅動方法解決其他智能問題。賈里尼克的同事彼得·布朗（Peter Brown）在20世紀80年代，將這種數據驅動方法用於機器翻譯。但是由於缺乏數據，最初的翻譯結果並不令人滿意，雖然一些學者認可這種方法，但是其他學者，尤其是早期從事這項工作的學者認為，解決機器翻譯這樣智能的問題，光靠基於數據的統計是不夠的。從20世紀80年代初到90年代中期大約十多年的時間里，在計算機界大家一直有個爭議，那就是數據驅動方法是否適用於各種領域，語音識別是否只是一個特例。簡單地講，當時無論是做語音識別、機器翻譯、圖像識別，還是自然語言理解的學者，分成了界限很明確的兩派，一派堅持採用傳統的人工智慧方法解決問題，簡單來講就是模仿人，另一派在倡導數據驅動方法。這兩派在不同的領域力量不一樣，在語音識別和自然語言理解領域，提倡數據驅動的一派比較快地佔了上風；而在圖像識別和機器翻譯方面，在較長時間里，數據驅動這一派處於下風。這裡面主要的原因是，在圖像識別和機器翻譯領域，過去的數據量非常少，而這種數據的積累非常困難。圖像識別就不用講了，在互聯網出現之前，沒有一個實驗室有上百萬張圖片。在機器翻譯領域，所需要的數據除了一般的文本數據，還需要大量的雙語（甚至是多語種）對照的數據，而在互聯網出現之前，除了《聖經》和少量聯合國文件，再也找不到類似的數據了。」但隨著互聯網的興起，數據的獲取變得容易起來，2005年穀歌公司打敗全世界所有機器翻譯研究團隊所用的方法依然是數據驅動方法，而之所以能贏，則是因為「用了比其他研究所多幾千倍甚至上萬倍的數據。」

「如今在很多與「智能」有關的研究領域，比如圖像識別和自然語言理解，如果所採用的方法無法利用數據最的優勢，會被認為是落伍的。

數據驅動方法從20 世紀70年代開始起步，在八九十年代得到緩慢但穩步的發展。進入21世紀後，由於互聯網的出現，使得可用的數據量劇增，數據驅動方法的優勢越來越明顯，最終完成了從量變到質變的飛躍。如今很多需要類似人類智能才能做的事情，計算機已經可以勝任了，這得益於數據量的增加。

全世界各個領域數據不斷向外擴展，漸漸形成了另外一個特點，那就是很多數據開始出現交叉，各個維度的數據從點和線漸漸連成了網，或者說，數據之間的關聯性極大地增強，在這樣的背景下，就出現了大數據。」

「在有大數據之前，計算機並不擅長解決需要人類智能來解決的問題， 但是今天這些問題換個思路就可以解決了，其核心就是變智能問題為數據問題。由此，全世界開始了新的一一輪技術革命智能革命。」

盡管過往數年，計算機能做的事情越來越來，但給人的感覺仍然是「快卻不夠聰明」，但當我們擁有足夠多的數據之後，便可以化智能問題為數據問題，機器不再需要像人一樣思考才能解決問題，只要輸入足夠的數據，配合合適的演算法（模型），機器便可以做出最優的判斷。深藍即使戰勝了卡斯帕羅，「但在這看似聰明的表象背後，其實是大量的數據、並不算復雜的演算法和超強計算能力的結合——深藍從來沒有，也不需要像人一樣思考。」

「計算機下棋和回答問題，體現出大數據對機器智能的決定作用。我們在後面會看到很多各種各樣的機器人，比如 Google自動駕駛汽車、能夠診斷癌症或者為報紙寫文章的計算機，它們不需要像科幻電影里的機器人那樣長著人形，但是它們都在某個方面具有超過人類的智能。在這些機器人的背後，是數據中心強大的伺服器集群，而從方法上講，它們獲得智能的方法不是和我們人一樣靠推理，而更多的是利用大數據，從數據中學習獲得信息和知識。如今，這一場由大數據引發的改變世界的革命已經悄然發生，我們在後面的幾章會更深入地介紹它。這次技術革命的特點是機器的智能化，因此我們稱之為智能革命也毫不為過。」

Ⅲ 聽朋友說他用盈首AI全自動炒股機器人炒股，效果很好，請問一下用過的朋友，不知道是否是真的

應該是真的，現在是人工智慧時代，科學炒股是必然選擇，國家也在出了很多支持人工智慧的政策，之前在各大新聞上看見你說的這個了，有負面就是有利空啦，如果對公司造成實際影響當然股價會下挫。但在A股，利空出來的時候往往意味著主力主動借機打壓股價拿籌碼，一段時間整理後再拋出利好拉升股票，這就是所謂帶血的籌碼。不是騙局，很靠譜，我用了幾年了，效果很好，最有發言權。而且是國際國內高水平的智能炒股機器人，獲得了多項發明專利，盈首AI全自動炒股機器人，我用了幾年了，效果很好，而且是全自動交易的，策略是自己可以很方便的設計的。而且不需要自己寫編程，只要添加8個數據即可設置交易策略。核心功能編輯，語音，180個模型，180個AI全自動半成品模型，根據人工智慧的綜合科技，包括神經網路、大數據統計、特殊演算法、主力資金流向統計計算等，綜合幾十種以上影響股票漲跌的因子組合而成的全智能全自動AI策略模型。模型同樣具有6個去風險因子的功能，能及時規避大盤的風險和捕捉大盤和個股的上漲機會。自定義編寫，用戶打開界面後，對於會編程又懂股票的用戶如果想要把自己的操作思路編寫為策略進行自動交易，可以在自定義策略編寫裡面用Python語言編寫自己的策略。自定義標的。用戶如果不願點擊組合策略模型，也不會編寫程序，則可以把自己想要操作的標的添加到策略標的添加欄，然後在（自定義）交易資金買賣設定欄，設定自己的參數即可，標的需要每天添加，進行全自動交易。機器人就會按照這些設定的條件長期自動執行這些指令操作。去風險因子，特有的6個AI去風險因子能幫助用戶規避掉極大多數系統性風險，能自動預測大盤及個股即將上漲或下跌，能自動在第一時間根據大盤及個股的走勢，自動規避大盤及個股下跌風險及自動捕捉住大盤上漲的起點。全自動交易用戶用自己組合的策略或自編的策略進行歷史回測，驗證歷史年化收益率達到自己滿意後，即可把策略保存在策略保存區，組合一個屬於個人獨立的全自動交易機器人。策略保存區一般應保存三個策略。保存後，三個策略同時交易，點擊自動交易按鈕，機器人就會按照這些設定的條件長期自動執行這些指令了。

Ⅳ 智能時代也稱為什麼時代 智能時代解釋

1、智能時代也稱為物連時代。

2、智能時代是社會科學概念，與物聯網相關。物聯網使物品和服務功能都發生了質的飛躍，這些新的功能將給使用者帶來進一步的效率、便利和安全，由此形成基於這些功能的新興產業。

3、物聯網的發展，也是以移動技術為代表的普適計算和泛在網路發展的結果，帶動的不僅僅是技術進步，而是通過應用創新進一步帶動經濟社會形態、創新形態的變革，塑造了知識社會的流體特性，推動面向知識社會的下一代創新（創新2.0）形態的形成。移動及無線技術、物聯網的發展，使得創新更加關注用戶體驗，用戶體驗成為下一代創新的核心。開放創新、共同創新、大眾創新、用戶創新成為知識社會環境下的創新新特徵，技術更加展現其以人為本的一面，以人為本的創新隨著物聯網技術的發展成為現實。

Ⅳ 讀《智能時代》有感

看過《失控》、《必然》、《大數據時代》、《情感機器》、《浪潮之巔》等作品的人，對吳軍博士的這本新書《智能時代》中的觀點一定不會覺得陌生，這些書都在預測未來世界會變成什麼樣，我們應該做何准備以便更好地適應這個社會。簡單來說，這些書的核心觀點不外乎下面兩條：

1. 世界是變化的，未來是不確定的，「算不準」，「變化中」才是這個世界的本來面目。

2.人工智慧帶給這世界的影響，將會超過歷史上的兩次工業革命和以摩爾定律為標準的信息革命的影響。現有產業+機器智能，必將左右未來30年所有產業和全人類命運的方向。

凱文·凱利的作品偏重於理論和思考，而吳軍博士的`作品偏重於案例和實戰，這本《智能時代》個人認為最受觸動的是第六章和第七章，第六章用實際的案例描述了如何利用大數據和機械智能來升級以往只能依靠人類大腦的傳統產業（比如農業，製造業，體育，醫療，法律服務，乃至記者和編輯行業），第七章則用歷史事實和數據分析明確的指出，每次革命都會給社會帶來巨大的沖擊，需要靠長達半個世紀以上的時間，以犧牲掉一兩代人的幸福為代價才能消化革命帶來的副作用。而在信息革命的副作用還未完全消化完，機械智能革命又飛奔而來，所以這次的打擊必將更為沉重和深遠，只有2%的人能夠從中獲益，其他的98%，面臨的將是被淘汰的可悲命運。

圖靈在1950年提出，如果計算機實現了下面幾件事情中的一件，就是擁有了智能。1.語音識別 2.機器翻譯 3.文本的自動摘要和寫作 4.戰勝人類的國際象棋冠軍 5.自動回答問題。僅僅65年的時間，計算機不但超額完成了上述任務，而且機械智能在強大的計算能力的支持下日進千里。

那麼如何才能擠進那2%呢？如果你本身就是相關行業或是擁有相關的技術，那就心無雜念的往這條路上狂奔下去吧。而對於大多數不是這個行業，也沒有相關技術的人怎麼辦？只有加入到機器智能的大潮中，轉變思想，勇於嘗試，積極改變，別無他法。

那麼具體該怎麼做呢？看看這本書就知道了，嘿嘿。

Ⅵ 寧德時代9支股票年賺38.9億元，這一成績在業內屬於什麼水平

中國儲能電池經銷商寧德時代(300750.SZ)因一度總市值超萬億得到「寧王」頭銜，而對那樣一家領域大牌明星級公司，它的項目投資帳簿也一直遭受關心。4月22日，寧德時代公布了《關於公司2021年度證券與衍生品交易情況的專項說明》，在其中公布了2021年股市投資名冊和盈利狀況。依據該公示內容，寧德時代在2021年擁有9支個股，年之內總計盈利做到38.9億人民幣。

而天華超凈發展於抗靜電潔凈技術性商品，後面慢慢進到醫療設備、鋰電池原材料業務流程。2018年，該公司與寧德時代等企業一同注資基本建設天宜鋰業，合理布局氫氧化鋰跑道。寧德時代2021年購買該上市公司1.2億人民幣個股，期限內盈利為2.7億人民幣，得到方法為「公開增發」。

在鋰電池材料緊缺的大題材下，天華超凈銷售業績及股票價格大幅度拉漲。前不久天華超凈公布2022年第一季度業績預增，該企業預估匯報期限內純利潤最大16億人民幣，同比增長率近10倍，凈利潤增長率同比增長率預估超過13倍。但從股票價格行情看，該企業自上年9月迄今從137元不斷滑掉。4月25日，天華超凈盤里創60日最低，收盤報50元。

華聯新材的主要經營的業務則為鋰電池原材料產品研發、生產製造及市場銷售，關鍵設備為鈷酸鋰電池、復合型三元、驅動力三元及高錳多晶體系列產品原材料。寧德時代初期購買為0.77億人民幣，期內盈利做到2.5億人民幣，持倉由來為「戰略配售」。華聯新材先前一直是寧德時代的頭頂部經銷商，而寧德時代也是華聯新材的大顧客。依據該公司的業績預增，其將在2021年完成實現盈利。

Ⅶ 知道了未來是人工智慧時代，那現在應該做什麼將來才會賺大錢。

在中國發展高層論壇2018年會上，人工智慧時代人類的生活方式成為眾多嘉賓關注的話題。在思想和觀點的碰撞中，人工智慧對於人類美好生活的意義也更加明晰起來。

智能社會分有用的人和無用的人

不可否認，人工智慧好似打開了一扇新世界的大門，但在生活和工作因此變得更加便利化的同時，不少人也擔心，將來謀生的飯碗會不會也被人工智慧搶了？

向左轉|向右轉

庫克稱，人工智慧可能帶有破壞性，可能會取代人類一部分工作，這是對社會的挑戰。他建議，社會應投入大量資源和精力，預測人工智慧技術將取代哪些工作，通過培訓讓這些崗位的人做好准備，讓他們未來可以從事更具創造性的工作。

倫敦政治經濟學院教授、2010年諾貝爾經濟學獎獲得者克里斯托弗·皮薩里德斯表示，新技術總會帶來顛覆性的影響，人工智慧時代可以產生很多工作，整個社會也會因此變得更好。

克里斯托弗·皮薩里德斯認為，在此過程中，三種類型的新工作可能會出現。一是目前未出現的經濟活動的工作；二是高技術性工作；三是服務行業、特別是衛生教育健康行業以及創造性行業中的工作。

Ⅷ ET智投：投資將進入智能時代，效率成為核心競爭力！

2018年6月19日，ET智投與一諾天使在北京簽訂戰略合作，雙方就早期創業項目挖掘、孵化、投資等方面，展開全面合作，並共享收益。本次合作創新性的開啟了智能化分析管理平台和投資機構相輔相成、互助共贏模式，突破了目前早期投資界最大瓶頸——項目挖掘的效率問題，為投資行業的快速發展做了夯實的鋪墊。

智能時代，效率成為投資行業的核心競爭力

智能時代，未來已來。現在的智能，不再是以前人們所理解的自動，而是真正的人工智慧，富有人類的思維智慧，甚至可以用以解決很多不確定的事情。比如大數據智能，便是解決信息不確定性的良葯，便是提高效率和精準度的妙招。

隨著社會快速發展，信息每日都呈現出爆炸式傳播，投資行業也不可避免的遇到了數據暴增、人力跟不上的困境。據調查，目前早期投資最大問題之一就是效率問題，投資行業發展已久，但是無論變換什麼花樣，進行什麼樣的創新模式，如果不能解決早期投資效率問題，在實質上對於投資鏈都沒任何意義！

為解決所存在的效率問題，6月19日，ET智投與一諾天使簽訂深度戰略合作，一諾天使委託ET智投，對其接收到的早期創業項目，進行投資分析和評估，並挖掘和推薦所投領域內的優質創業項目。針對一諾天使有投資意向或已投的創業項目，ET智投提供專業的、系統的投前孵化和投後管理服務。目前，這種互助共贏提升效率的合作模式，被多數投資機構認可，至今，ET智投已與65家天使投資機構達成深度的戰略合作，全面提升投資機構所面臨的效率問題。

早期創業項目投資的發展趨勢

目前早期創業投資行業處於快速發展階段，行業自身在不斷在調整和完善，對於未來的發展趨勢，ET智投合夥人王嘉琤先生提出幾個觀點：

1、使用AI、大數據等技術提升早期投資效率

早期投資從項目端的投資運作到自身基金的運營，都是一個比較長的鏈條，伴隨行業的發展和科技的進步，早期投資本身也需要通過技術升級來實現效率大幅提升。目前有許多這方面的例子，比如新型的FA機構通過更精準的項目對接提升項目挖掘的效率，有些SAAS類產品幫助機構提升項目管理的效率，甚至有幫助機構更好地管理和維護LP的產品，ET智投是從前期的項目篩選和投前評估環節切入，用AI技術分擔投資人大量的基礎性工作，提升投資效率。

2、重視和加大在項目投後管理方面的投入

越來越多的早期投資機構開始重視投後管理，這是一個可喜的變化，但是，投後管理是一個系統工程，涉及諸多方面的內容，這對於創業者和投資機構都是很龐雜、沒有系統化的大工程，ET智投從大數據調控監督，督導項目按照既定的計劃逐步實現戰略目標，減輕投資人和創始團隊的投後管理壓力。

3、用智能化模型助力企業戰略投資

目前，公司風投（CVC）行為會越來越多，公司風投不同於傳統VC，追求單一的財務回報，公司風投是用自有資金去進行投資的行為，更多追求的是戰略層面的，比如產業布局、創新技術獲取和人才引入。某種意義上來說，CVC更有利於真正的技術創新。但是公司風投的企業對於投資沒有系統化的知識體系，難以著手相關工作，ET智投將運用智能化模型，幫助企業分析行業發展趨勢，梳理未來發展方向，為企業制定戰略投資策略和實施方案，挖掘和篩選符合發展方向的優質創業項目，並協助企業完成對項目的戰略投資和並購。

未來，智能化投資分析管理平台和各大投資機構強強聯合，資源共享提升效率將是風投行業發展的大勢所趨。用AI技術減輕大量的基礎性工作，用智能化模型提高投後管理服務效率，用智能化分析解決風投企業實質問題，這是智能化時代，給於投資行業提升效率最好的禮物。

Ⅸ 股市中AI50是什麼意思

首先要知道什麼是AI，即artificial intelligence，人工智慧的意思，現在已經進入到了人工智慧時代了，所以國內A股編制了AI50，即50隻關於AI的股票，具體成份股可以看F10。。。

Ⅹ 金融界副總裁洪弘：財富管理市場正快速步入全面智能化時代

金融界網站訊 2020年，突如其來的疫情打破了人們的正常生活，全球經濟洶涌巨變，不確定性大幅攀升，中國金融行業遭遇了巨大挑戰，同樣也是這一年，銀行理財子公司橫空出世，金融 科技 賦能如火如荼，財富管理轉型風起雲涌，基金業迎來前所未有之大風口。在此背景下，由金融界主辦的第五屆智能金融國際論壇暨2020金融界領航年度盛典於12月10日在京召開，百位金融業大咖齊聚一堂，就金融行業的數字化轉型發展、金融 科技 在財富管理領域的應用、公募基金大時代、養老金融的未來等話題進行深入務實的探討交流。

金融界副總裁洪弘在證券平行論壇致辭時表示，隨著智能化時代正式來臨，整個金融行業正在經歷前所未有的全方位變革，財富管理市場也正快速步入技術和數據驅動的全面智能化時代，真正的財富管理不僅要經營流量還要經營存量。

圖為：金融界副總裁 洪弘

洪弘表示，在金融 科技 的浪潮下，券商經紀業務向財富管理轉型並不是一個新思路和新話題，隨著智能化時代正式來臨，整個金融行業正在經歷前所未有的全方位變革，財富管理市場也正快速步入技術和數據驅動的全面智能化時代。各類財富管理機構都充分利用金融 科技 的力量，讓普惠大眾客群也能享受到更加專業、個性、智慧的財富管理服務和以移動端為核心的極致數字化體驗。」

最後，洪弘表示：「2020年讓我們體會到這個世界唯一不變的，就是萬事萬物會一直變化。但正是這種節奏的變化，讓每個機構、每個人，都跑得更快，修煉得更強，不斷去挑戰自我，去推陳出新，也是整個財富管理行業能快速發展的內在驅動。」