GitHub推出GitHub Copilot for Business,每個授權19美元_工業用機械手臂,無線充電裝置

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GitHub

AI程式碼工具商用版GitHub Copilot for Business,提供彈性的授權管理功能,以及泛組織的政策控制,每名使用者的每月費用為19美元。

GitHub Copilot是由AI充當開發者的結對工程師,,已有超過100萬名開發者訂閱該服務,宣稱最多有40%的程式碼是來自GitHub Copilot,也讓開發者寫程式的速度快了55%。

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GitHub Copilot for Business所提供的授權管理功能可讓管理員針對不同的組織、團隊或成員啟用GitHub Copilot 服務;政策管理功能主要是用來限制GitHub Copilot能否依據公共程式碼來提出建議,看似為了避免著作權爭議。此外,GitHub也強調該服務將不會保留、儲存或分享程式碼。

迄今GitHub Copilot用戶的回饋包括軟體建置變快了,減少搜尋資料的時間,以新方法來解決問題,以及加快測試速度等。

即使GitHub Copilot令不少開發者躍躍欲試,,美國律師事務所Joseph Saveri指出,GitHub Copilot忽略、違反或移除至少數十萬開發者所提供的授權,以前所未見的規模進行盜版,不僅自原告的大量材料中輸出文字,也在產出的程式碼中剝奪程式碼的歸屬、版權聲明與授權,違反了著作權法,因而向微軟、GitHub與OpenAI求償90億美元。

https://www.ithome.com.tw/news/154654

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OpenAI釋出可用文字提示快速生成3D模型的AI

OpenAI發表最新文字生成3D模型的人工智慧模型,研究人員提到,雖然Point-E模型所產生的3D模型品質,還未達最先進的水準,但是因為Point-E的樣本生成速度快了其他方法一到兩個量級,因此在部分用例可供使用者權衡使用。

目前文字生成圖像模型爆炸性成長,先進的模型在數秒中內,就能夠根據自然語言描述,快速生成高品質圖像,這和目前3D模型生成發展,產生極大的對比,而由於3D生成的使用案例很廣,可被用於虛擬實境、遊戲和工業設計等,因此發展文字生成3D模型技術,對於普及3D內容創作有很大的發展潛力。

研究人員提到,目前使用文字產生3D合成模型的方法主要有兩種,其一是直接使用文字和模型的資料對,或是未標記的3D資料訓練模型,雖然這些模型可以利用現有的生成建模方法,有效地生成樣本,但因為目前缺乏大規模3D資料集,因此很難廣展其多樣性和複雜文字提示。

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另一種方法則是利用預訓練文字圖像模型,以最佳化可微分3D表示的方法,研究人員解釋,這些方法通常能夠處理複雜多樣的文字提示,但需要更昂貴的最佳化過程才能生成每個樣本。OpenAI的Point-E的目標則是結合文字到圖像模型,以及圖像到3D模型技術,來總和兩種方法的優點。

文字到圖像模型利用大量文字、圖像對語料庫,使Point-E能夠遵循多樣且複雜的提示,而圖像到3D模型,則是在較小的圖像、3D對資料集訓練。因此Point-E從文字提示生成3D物件,首先是使用文字生成圖像模型進行採樣,然後將採樣圖像作為條件生成3D物件樣本,這兩個步驟可以在數秒鐘內完成模型點雲,不需要昂貴的最佳化程序。

研究人員最後使用迴歸方法,從點雲生成網格,Point-E整個過程只要一到兩分鐘,就可以在單個GPU上生成3D模型,雖然目前Point-E所產生的模型品質較差,但在部分需要短回應時間的用例上,Point-E為一個權衡的方法。目前OpenAI已經在上發布預訓練模型,以及評估程式碼和模型。

https://www.ithome.com.tw/news/154815

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DeepMind新AI模型能共寫電影、劇場腳本

圖片來源: 

DeepMind

,可和使用者合作共同撰寫電影或劇場腳本,還能創造人物和對話。

Dramatron為互動式共同創作AI工具,可和作者一起創作新故事,並加上故事標題、人物、地點描述和對話。它是由DeepMind研究人員和史丹佛大學科學家合作而成。

,Dramatron是利用現有預訓練的大型語言模型(large language model,LLM)Chinchilla產生一致性的長篇文字,它可協助共同創作劇場或電影劇本。Dramatron使用階層式方法生成故事,以便全篇文字之間有一致性。Dramatron使用上先輸入劇本綱要,之後就能和人互動,產生角色、情節點、地點描述和對話。產生的劇本可提供素材,供作編纂、編輯和改寫。

,Chinchilla擁有700億個參數的神經網路,使用6億多網頁文件、數百萬本書籍、數十億則新聞報導及142萬行GitHub程式碼及600萬維基百科文件訓練而成。

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Dramatron可被當作撰寫工具及靈感來源,也能讓作者任意地「玩」。之後DeepMind邀請15位劇作家、編輯和演員使用Dramatron測試及創作。其中加拿大公司Rapid Fire Theatre根據和AI模型共同創作的劇場腳本,實際搬上舞台表演獲得正面迴響。

圖片來源/DeepMind

不過研究小組也表示,Dramatron產出的內文,可能包含用以訓練模型的文字。解決方法之一是人類作者從成品中搜尋子字串(substring),以避免剽竊問題。此外,它可能重製訓練文字的偏見和刻板印象,甚至產生具冒犯性的文字。避免方法是使用Google和第三方業者合作的免費機器學習來評估成品文字的「有毒分數」,並根據分析過濾掉。

開發人員加入Dramatron的貢獻開發。

https://www.ithome.com.tw/news/154678

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Google強化Document AI OCR引擎,加入文件光學品質評估功能

供企業以OCR(Optical Character Recognition)技術快速處理文件的Google人工智慧套件Document AI,Google現在,加入三個預覽功能,使Document AI現在可評估文件光學品質,支援數位PDF,還讓用戶能夠控制OCR版本。

Document AI為一個人工智慧套件,能夠理解和組織文件,該套件由Document AI Workbench、Document AI Workbench Warehouse和一組預訓練文件處理器所組成,使用戶能夠利用OCR技術,從各種類型的文件擷取文字。Document AI使用來自Google雲端以及Google研究院團隊所開發的機器學習模型,能夠處理非結構化文件擷取文字和段落等布局,並涵蓋200多種語言。

Document AI OCR引擎第一個更新功能,是針對頁面層級的智慧文件品質(IDQ)評估。官方提到,OCR引擎讓使用者以程式開發方法,擷取重要文件特徵,包括詞頻、項目相對位置、文件的主要語言等,使其能夠用於下游業務處理,而新的智慧文件品質評估功能,更提供了另一個重要的文件評估訊號。

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飲水機選購技巧大公開!!

機器上方放桶裝水,與桶裝水配套使用。桶裝飲水機在20世紀中期之前就出現了,這種飲水機被設計為機身頂部的一個專門的連接器倒放置水桶

IDQ含模糊、小字體、眩光等八個維度頁面品質指標,Google提到,透過辨識文件的光學品質,將有助於用戶根據文件品質進行不同處理,進而使整個文件處理流程更加高效。

第二個新功能,是Document AI開始支援數位PDF檔案。PDF格式常被用於採購、貸款和合約等應用程式,PDF分為證件掃瞄等影像形式,以及可供複製貼上和突出顯示文字的數位形式。而現在Document AI OCR完全支援數位PDF檔案,代表著該服務能夠擷取和來源文件完全相同的文字和符號。

由於Google會定期升級Document AI OCR所使用的機器學習模型,雖然新模型帶來新功能,但也可能改變OCR行為,因此Google現在加入了OCR版本控制,讓用戶能夠凍結OCR模型行為,確保OCR的行為一致。對於有嚴格法遵要求的產業,OCR版本控制也有助於維持相同的模型版本,最大程度減少版本間重新認證堆疊的工作量,透過OCR版本控制讓企業可以靈活選擇適合業務需求的版本。

https://www.ithome.com.tw/news/154832

飲水機皆有含淨水功能嗎?

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中國要求Deepfake影片需加明顯標示

深度合成App示意圖(Revive: Face Photo Animator,圖片來源/Google Play)

Deepfake人工智慧合成影片服務的管理法規,將要求業者應在合作的Deepfake影片提供明顯標識,避免Deepfake影片用於非法行為,此外也應主動審查客戶內容以避免散布假新聞。

中國網信辦是在11月初通過《互聯網資訊服務深度合成管理規定》規定。深度合成服務指的是提供工具產製AI合成模仿知名人物影片(或稱deepfake影片)的服務業者。

網信辦這項法令旨在明訂深度合成數據和技術管理規範,防止有人利用深度合成服務從事危害國家安全和利益、擾亂社會經濟秩序。中國政府要求業者應擔任資訊安全主體,建立使用者註冊、定期審核演算法、發布審核資訊、確保用戶個資保護、防範電信網路詐騙,並具備安全技術措施。

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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

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較重要的一點是,法規要求,4類深度合成服務業者應在生成或編輯的內容特定位置加上顯著標識,以避免公眾遭到混淆或誤導。這4類包括AI對話、智能寫作等生成文本的服務;合成人聲、仿人聲及顯著改變個人身份的服務;人臉生成、替換、人臉操控及姿態操控、影片生成的服務;沈浸式擬真場景等生成或編輯服務等,以及其他類。而且任何組織或個人不得以技術手段刪除、隱藏或竄改這些標識。

法規要求,業者和使用者不得使用深度合成服務製作或發布、散布假新聞,轉載深度合成服務發布的新聞,應同時轉載官方新聞稿源。而深度合成服務業者也應加強內容管理,對使用者輸入的資料和合成結果進行技術或人工審查,一旦發現違法和不良訊息,應立即向主管當局通報,並對使用者發布警告或限制功能、暫停服務或關帳號等措施。

這項法規在12月11日公布後,將在2023年1月10日起上路。

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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

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滑鼠墊適用各種文宣活動廣告曝光,專業客製服務

滑鼠墊是用於放置和移動滑鼠的一個墊子。它的主要功能是防止在玻璃等特殊材質的表面上移動時的反射與折射影響滑鼠感光器的定位,提供一個方便滑鼠感光器系統計算移動向量的平面;次要功能是為了美觀,上面可印有精美、個性化的圖案;還有一些滑鼠墊增加了腕托以提高手部舒適度。

Gogolook聚焦用戶問題變成好生意,在陌生人際圈發展信任科技產業

Gogolook共同創辦人暨執行長郭建甫(右)與旗下治略資訊執行長簡嘉宏(左)

一次來自銀行的請求,不只改變了Gogolook(走著瞧)的商業模式,更徹底顛覆了創辦人對產品的定位,讓他們跨進了從沒想過的市場,將Gogolook的航道轉向了另一片藍海。

Gogolook在2010年推出陌生來電辨識App,至今發布30多種語言版本,全球下載量超過1億,累積16億筆電話資料庫,2013年更獲到韓國最大網路公司Naver大砸5.29億元投資,創立沒幾年,Gogolook就成為臺灣消費端市場的新創典範,把「誰打電話給我」的問題,成功地變成了一門生意。

「一開始就不是以產品或技術為核心來思考,而是聚焦人類遇到的問題,」Gogolook共同創辦人暨執行長郭建甫坦言不是第一天就找到一個市場,而是一直在轉型,甚至沒有意識到自己的轉型,為了解決消費者詐騙問題而累積的技術,而詐騙問題後來也成了資安產業關注的重要議題。

「這個世界不管怎麼改變,人跟人的信任,都會是一個很巨大的問題。」郭建甫表示,後來更發現,信任問題是在種種改變中,一個人類恆常不變的問題,「集中在一個問題,可以帶給你很強的穩定感。」

因Naver經驗徹底改變管理思維,更學到全球市場擴張關鍵

與Line母公司Naver的相遇,更讓郭建甫意識到信任兩字是公司競爭力的核心。當年,郭建甫與Naver高層在臺灣一家飯店大廳碰面閒聊後,隔周就受邀到韓國總部,沒想到下飛機後的第一站,突然要和Naver創辦人李海珍碰面,發出邀請信的高層告訴郭建甫,這個會議可能5分鐘結束,也可能是半小時,完全看郭建甫的表現。

糟了,完全沒準備!筆電中的簡報都是中文,在搭電梯上樓過程,郭建甫決定用最簡單的方式來介紹。進門,郭建甫跟拿著咖啡的李海珍要了張紙,在上面畫了兩個同心圓的圓圈,說了起來,內圈是Line,你們解決的是親人、朋友之間的構通,溫暖是關鍵,Line就是用貼圖贏得這件事情。「我們則是外圈,解決陌生人跟陌生人之間的問題。」

「陌生人之間唯一一個重要的問題就是信任,他不需要貼圖,不需要溫暖,要的是我能不能信任這個人。」郭建甫接著說,我們兩家是完全互補,我是你剩下那一塊的存在。聽到這,李海珍就不跟郭建甫談生意了,開始閒聊起來,聊了不止半小時。郭建甫心想,這招對了,直接描述我們解決的是互補性的問題,也都是溝通的問題。

「我們好奇的問題是,你完全不知道如何信任這個人,只有這個問題我才要解,就是我們的生意。」郭建甫強調。例如在虛擬世界,沒見過本人,如何相信對方而願意貸款,就是一個陌生人信任的問題。「陌生人之間不能沒有信任,這是剛性需求,可以創造出商業模式,也能擴張,走到其他國家。」郭建甫這句話點出了Gogolook當年受到Naver青睞的關鍵之一。

Naver帶給Gogolook的不只是資金,而是徹底的改變。「Naver帶給我最大的衝擊是,一家軟體公司,如何善用全球市場來擴大。」

Gogolook第一天推出就發布了數十種語言的版本,可以說第一天就出海,可是沒有真的進入全球市場,「我們只想讓全世界的人使用,卻沒有把一個國家拿下來的野心。」郭建甫表示。

加入Naver集團後,一位高層告訴郭建甫,要在30個國家,每一國都只有數十萬用戶,還是在幾個國家都成為不可或缺的存在,「哪一種影響力大?」「當然是後者。」郭建甫意識到,不可能一次進軍30國市場,但如何成為少數國家不可或缺的存在?「就是要做到市占率第一」那位高層回答,臺灣人經常只想成為供應鏈的一環,可是,這種競爭就像在奧運,要以金牌為目標。

甚至,第一還不夠,更要獨占,也就是市占率超過一半。就像Whoscall臺灣用戶超過700萬人,在有生產力人口中,可說占了一半以上,就是顯著的獨占市場。「選定幾個國家都做到這個程度,用這樣的思維,來建構整個服務,建立各方面的護城河,法令護城河、技術護城河、用戶護城河等。」那位高層這樣建議郭建甫。

Gogolook過去的全球化,只做到了呈現層的國際化,但Naver要求Gogolook得深入一個國家,徹底了解那個國家的用戶需要什麼,以獨占那個國家的市場為目標來發展。

2017年,Gogolook幾位創辦人找來臺灣本土資金挹注,買回股權,重新掌握主導權,展開了另一階段的發展。但是在Naver旗下的3年經驗,郭建甫回顧,是一種截然不同等級的思考,將三個剛從學校畢業創業,只懂技術專業的年輕人,轉變成了真正的管理者,懂得如何思考商業模式,如何創造技術門檻,如何建造團隊,如何與國際人才協作等。

在全球市場落地同時,Gogolook也展開技術戰略的轉型。創業之初,沒有名氣,也沒有使用者貢獻資料時,Whoscall第一個版本是站在巨人肩膀上,一方面藉助用戶回報,另一方面也大量仰賴Google搜尋結果的公開資料來查證電話號碼。

但是,隨著這幾年個資法規越來越嚴格,隱私議題也越來越重要,越來越難從搜尋結果取得查證資訊。2014年開始,Gogolook決定建立自己的資料庫,不再高度仰賴搜尋結果來查證。

「Whoscall原生是群眾外包(Crowd Sourcing)的服務,」郭建甫表示,從第一天就開始大量建立群眾外包服務背後所需要的各種技術。Whoscall全球下載量至今超過1億,大約1∼2成用戶願意回報,累績超過16億筆電話資料庫。這些群眾外包技術,像是用來搜集回報資料的用戶互動機制,也要建立用戶評價機制,來了解回報者可信度,甚至需要有能力緩解瞬間爆量回報的流量,還要能夠分辨人為刻意操弄的回報結果。例如一群人在同一時間點在同一個地點,對同一個號碼下同一個標籤,就是一種不能相信的檢舉操作。

「資料庫是石油,不可能靠別人的石油來發展商業模式。」郭建甫表示,Gogolook開始思考,如何從資料萃取後設資料,觀測各種行為,先利用群眾外包得到的數據,經過數據過濾後,先找出正確的數據,來建立基礎真實數據(Ground Truth),接著就開始發展自己的模型,像是利用AI對電話號碼自動下標籤,或是預測詐欺電話或垃圾電話的可能性,這也逐漸磨練出Gogolook的AI技術力。

一次銀行用戶的API請求,從消費市場跨入了企業市場

一邊往全球市場深入發展,一邊也鍛鍊AI技術能力,但Gogolook的產品策略仍舊聚焦在電話號碼為核心的相關服務,而且大多停留在消費市場中,偶爾才有企業合作案,直到另一個轉折事件的出現。

2015年前後,有次,一家銀行問Gogolook,能不能提供API,用程式來查詢電話號碼。郭建甫才知道,原來行員總是手動將申請文件中的公司電話號碼輸入Whoscall查詢,判斷這家公司的電話是不是詐騙電話。銀行資訊部門發現自家行員都這樣用,就希望能API化,變成內部系統的功能,因此來詢問提供第三方介接的可能性。「從那個時間點,我們才開始意識到,電話號碼不只是通訊用的媒介,而是一種身分識別。」郭建甫表示。

當時,Gogolook在消費市場仍有很多擴張機會,「其實可以不用費心思考,如何跨入另一個世界。」郭建甫坦言,但是,這家銀行的需求,讓幾位創辦人眼睛一亮,原來,「電話號碼是信任的媒介,就像一種身分識別,而且是數位的身分識別(Digital Identity)。」這個轉念,讓Gogolook開始跟銀行做生意,也展開了全新的產品視野。

從身分識別角度思考,從電話號碼延伸到姓名識別

銀行陸續提出更多KYC驗證的需求,不只電話,能不能提供其他類型的查核,姓名、電子郵件等。「我們開始知道,身分識別的題目很深,值得投資,也開始思考一個人可以有多少種身分識別,能不能組合各種數據來實現。」郭建甫表示。

來自金融產業的需求,不只讓郭建甫意識到Gogolook的企業市場新機會,但也看到單靠電話號碼的不足,還要增加更多身分識別維度,例如需要增加人名,這正是Gogolook為何在2022年併購KYC新創的關鍵原因,郭建甫要將Gogolook的技術布局從電話號碼,延伸到姓名技術,進而讓整體產品戰略可以多一種新的身分識別維度。

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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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臺灣在2017年通過了洗錢防制法新法,臺灣銀行業開始強化KYC顧客身分查證,大型銀行陸續都建置了反洗錢系統,利用姓名比對各種制裁名單、黑名單等洗錢犯罪風險的高風險名單。另一方面,銀行也想透過負面聲譽的查核,來判斷潛在的可能風險。在2021年切入金融科技市場的治略資訊,正是以AI化KYC解決方案在金融新創圈闖出名號,推出金融AI背景盡職調查與反洗錢服務。

治略資訊擅長輿情調查技術,原本幫電商執行市場調查,蒐集社群網站和網路熱門話題,作為電商市場行銷之用,治略資訊執行長簡嘉宏將原本用於電商的數據探勘能力,轉而發展成金融界需要的負面聲譽調查服務。
傳統負面聲譽調查最常見做法是用在搜尋引擎中尋找公司名或人名的負面新聞來判斷,簡嘉宏指出,靠關鍵字搜尋會有大量雜訊,得仰賴大量人工判斷。

治略做法是運用AI分析各種輿情內容,先辨識出嫌疑人,排除與他無關的資訊,來找出相關的部分,作為判斷這個人名風險層級高低的參考。關鍵技術就是AI的自然語言處理技術。

簡嘉宏借鏡熱門的NLU技術BERT的核心概念,來打造自己的NLU模型,再進一步用ML模型來分辨內容的結構,例如新聞或法律文件的結構,不同段落各自描述哪一類資訊。

但是,簡嘉宏指出,洗錢防制不可能投入資源追蹤所有帳號,只能追蹤高風險的帳號,臺灣有很多菜市場名,如何知道這個帳號的持有者,就是新聞中的嫌疑人,而不是同名同姓,電話可以提供多一道維度,來強化KYC的身分驗證。而且「一開始就挑最難的中文,做好了,其他語言相對容易。」

金融領域是信任可以產生最大的價值,但郭建甫的企圖不只如此,他想要挑戰的新課題是,「從數位身分可以多接近一個人的信譽(Reputation),我們想要盡可能搜集各維度的資料,例如最常見的身分識別機制,如姓名,Email,虛擬貨幣錢包地址等。」

下一步瞄準虛擬世界的信任,更要強化AI技術力

郭建甫的目標不只是實體世界,更要延伸到虛擬世界上的信任。「怎麼運用不同維度的資料來描繪一個人的信任,姓名,電話號碼和電子郵件是最常見的三個,」郭建甫表示,到了虛擬世界,加密貨幣的錢包地址,就是等同是Web 3世界的電話號碼。所以,Gogolook也投資加密貨幣新創,發展錢包位址信任評價的群眾外包社群,如同群眾評價電話號碼的做法一樣。

這幾年Gogolook群眾外包技術早已跨出電話號碼領域,更延伸到帶有網址的詐騙簡訊,延伸到網址偵測領域,甚至進入了Line或臉書Messenger中詐騙訊息和網址的防護,後續催生了訊息查證小幫手美玉姨,或是後來跨社交平臺的訊息檢測App。

郭建甫正在思考如何進化,技術上,能不能靠極少數據(Small Data)來,生成對一個人的信任,或是在策略上,不用自己產生數據,運用B2B模式與當地市場合作,在一個國家的用戶滲透率不用等到一定深度,也能開始在當地做生意,加速獲取更多國市場。

像Gogolook也正在發展一套Social Listening架構(社群監聽),從不同社交平臺的網路口碑偵測、結合原有的群眾外包通報機制如詐騙訊息檢查幫手的資料中,發現哪些企業遭冒名來詐騙,回頭通知當事人企業,盡快通知顧客避遭騙,或透過訊息檢查App來攔截,變成一種企業品牌和商譽防護服務。

郭建甫希望將治略資訊強大的NLU能力,來彌補Gogolook文本分析能力的不足,運用NLU來快速歸納有問題的內容,對可疑內容貼標,研究一則訊息如何獲得信任,甚至系列式詐騙訊息,要先發展中文內容的信任度判斷能力,再發展成跨語言內容的信任度判斷。

不過,郭建甫的願景不只是一門生意,更大願景是發展成一個信任科技的產業。他坦言:「一個產品的影響力有限,以產業為願景,更多人加入來解決問題,就能吸引更多資金投入,產生滾雪球效應。」

用10年專注解決用戶痛點,將一個問題,發展成一門好生意,郭建甫下一步要走近企業市場,打造一個信任科技產業的大夢。文王宏仁

公司小檔案

Gogolook(走著瞧)

● 成立時間:2012年
● 董事長:鄭勝丰
● 執行長:郭建甫
● 技術長:宋政桓
● 員工人數:約140人

關鍵人物

Gogolook共同創辦人暨執行長郭建甫
Gogolook旗下治略資訊執行長簡嘉宏

技術發展小檔案

Whoscall全球下載量超過1億,約1∼2成用戶願 意回報,創立第一天就大量建置群眾外包服務所需要的各種技術,累績16億筆電話資料庫。不只電話號碼,也將群眾外包技術延伸到更多身分識別機制,如姓名、加密錢包位址,和多種社交平臺的詐騙內容檢測。正打造Social Listening架構,來發現遭冒名用於詐騙的企業,來提供商譽防護服務。

公司大事紀

● 2010年:推出第一款陌生來 電辨識App「來電走著瞧」 (Whoscall 前身)
● 2011年:因Google前執行長Eric Schmidt推薦而爆紅,下載量從2 萬暴增至數百萬
●2012年:正式在臺北成立Gogolook
● 2013年:獲得韓國LINE母公司Naver投資臺幣5.29億元
● 2017年:三位創辦人獲本土資金挹注,從Naver手中買回股權
● 2020年:跨入金融科技市場,推出金融商品媒合平臺
● 2022年:投資區塊鏈新創鏈奇科 技跨足區塊鏈防詐,併購AI新創 治略資訊,強化以姓名為基礎的AI技術能力與NLU技術能力。美 玉姨可疑訊息查證機器人新增圖片謠言和虛擬錢包地址查核,來擴大信任科技產品線可涵蓋的詐騙類

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AI趨勢周報第203期:跨雲跑ML太燒錢?加州大學開源雲端資源優化工具幫省錢

加州大學伯克萊分校團隊打造一款雲端資源優化框架SkyPilot,可根據使用者任務需求,來調整雲端廠商配置。

圖片來源: 

螢幕截圖

重點新聞(1209~1215)

最近見到許多生成式AI應用,如ChatGPT、抖音母公司打造的文字轉影片AI:MagicVideo、Amazon開發的床邊故事生成功能Create with Alexa,甚至,Salesforce也開發一款AI摘要工具,可總結Slack重要訊息給使用者。除了這些創造性應用,最近也有不少新工具,如加州大學柏克萊分校的團隊,開發一款雲端資源調度工具,可幫使用者找出最省錢的雲端資源組合,並自動派送工作。此外,最新版DirectML PyTorch則開始支援熱門Transformer模型,微軟更新Azure語音功能,使用者可客製SST模型改善準確度。在應用方面,德意志銀行宣布要聯手Nvidia,來打造更符合監管的金融AI服務。

DeviantArt     DreamUp     文生圖  

跨雲跑ML太燒錢?加州大學開源雲端資源優化框架SkyPilot幫省錢

對大企業和小公司來說,用雲端資源來執行機器學習(ML)應用,都會遇到成本控管問題。加州大學伯克萊分校專攻即時邊緣運算的實驗室團隊RISELab就瞄準這個痛點,開發且開源一款框架,可用來管理跨雲廠商的ML工作負載,用單一使用者介面就能處理資料、安排工作,降低使用者支出。

進一步來說,SkyPilot演算法會根據運算工作需求,如CPU、GPU或TPU等用量,來找出最划算的雲端廠商、可用區域和範圍,接著自動安排執行該工作。目前,已有10幾家企業採用SkyPilot,有些用於GPU/TPU上訓練大型模型(得到3倍成本降低)、分散式超參數微調,也有使用者用數百個CPU實例來批次處理生醫運算,減少了6.5倍的開銷。此外,團隊也與Google合作,只要是申請到Google研究雲TRC計畫的使用者,就能立即使用SkyPilot。

目前,SkyPilot可用於3大公雲,包括AWS、GCP和微軟Azure,並提供命令列介面(CLI)和Python API。開發團隊表示,接下來將擴大框架,來支援更多雲端廠商。

  吳恩達     ChatGPT     大型語言模型  

吳恩達:ChatGPT類生成式AI能秀出不確定性警語會更好

OpenAI最近發布的大型生成式語言模型ChatGPT引起各界關注,能產出更連貫、更多細節和更有個性的文章,不只上知天文、下知地理,還能寫出故事、笑話、散文、詩歌、撩人臺詞和程式碼,發布短短幾天就吸引百萬名使用者註冊使用。ChatGPT的訓練方式與OpenAI年初打造的InstructGPT一樣,透過人工微調GPT-3,來避免產出有害內容。為此,他們還以監督式學習和強化學習來改善ChatGPT,特別是強化學習,是以人工排序的潛在回覆為標準,讓模型學習產出如人工排序般的文字段落,並給予獎勵。

吳恩達指出,ChatGPT雖能產出比GPT-3更優秀的回覆,也會針對一些問題給出「無法回答」的回覆,但就如其他大型語言模型一樣,ChatGPT也會產出信心十足但錯得離譜的回答。他認為,這類系統應該要呈現不同程度的信心,才不會誤導使用者或大眾。比如,Meta先前開發的檢索模型Atlas和DeepMind打造的RETRO模型,能鎖定可靠來源,將這些來源的文章合成為一個答案,並根據這些來源,改變回答的風格,彰顯一定程度的可靠性。吳恩達表示,如果能讓生成式算法,在不確定生成的答案是否正確時表達懷疑,就能大大降低產生假資訊的風險。

  Salesforce     摘要     Slack  

Salesforce開發AI摘要工具,可總結Slack重要訊息

Slack是企業常用的溝通工具,但1天下來,使用者可能累積了來自各頻道、DM直接對話框和回覆區的訊息,為幫助使用者快速掌握資訊,CRM龍頭廠商Salesforce打造一款AI摘要工具(AI Summarist),可以摘要Slack訊息,來讓使用者迅速查看。

具體來說,使用者可利用AI摘要工具,來對日常工作不太重要的頻道或對話摘要,也能根據需求來決定摘要頻率和時間。AI摘要工具會根據頻道內的其他使用者反應和回覆,來決定摘要哪些訊息,也能根據使用者要求,從各種訊息中,挑出重要人物的訊息摘要。Salseforce強調,系統並不會儲存原始對話Log和摘要工具產出的文字,只會儲存使用者行為的詮釋資料(Metadata),使用者也能對AI摘要工具產出的摘要給建議。

  生成式AI     Alexa     Amazon  

Alexa新功能可生成床邊故事,連音樂、插畫都能配

生成式AI又有新應用!Amazon日前給Alexa新添一項功能,讓使用者可和小孩一起設計床邊故事,再透過Echo裝置播放出來。該功能叫做Create with Alexa,是Amazon以大型語言模型和故事訓練而成,可讓使用者根據幾個示例,如場景、主角、色調和氣氛,來產生配有音樂和插圖的故事。

進一步來說,首先,該功能會先驅動大型語言模型,來根據使用者設定,產出5至10行文字及5個場景。接著,場景生成模型會根據每個場景,從人工繪製的圖像庫和AI產生的圖像庫,來選取合適的圖像作為背景。同時,模型還會選取物件和角色,也會根據文字內容,為角色添加相對應的表情與動作。最後,音檔生成器會從音樂庫(含和弦、合聲和旋律)中,來產生相應的音樂。目前,該功能已於11月29日上線,但只限於英文版。

  ByteDance    2D卷積       文字轉影片  

5噸電動堆高機 & 2噸立式堆高機

不想忍受柴油堆高機帶來的廢氣汙染,電動堆高機將會是很好的選擇

貨櫃屋可短期出租?

金誠貨櫃出租,可短期工程、以節省預算、各型貨櫃均可出租,也可加工門窗及櫃內裝潢配電,客製化施作。

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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抖音母公司用2D卷積打造文字轉影片AI,降低運算複雜度

近2年生成式AI熱浪大起,不只是文字生成,各種文字轉圖像應用也雨後春筍般出現。最近,科技巨頭的研究目標轉向更難的文字轉影片,因為光是收集文字-影片配對的資料集,就比文字-圖像要難得多,且不同幀的銜接度也難以掌握。

不過,抖音母公司ByteDance近日發表自家研究成果,以擴散模型(Diffusion model)為基礎,打造一款可將文字轉為影片的生成式AI工具MagicVideo,透過預訓練的變分自動編碼器,來在潛在空間中(Laten Space)產生影片。這個方法,大大降低了MagicVideo的運算量,而且,MagicVideo還以2D卷積來取代3D卷積,克服文字-影片的資料集問題,也降低運算複雜度。為降低記憶體消耗,2D卷積的每個運算都共享同樣權重,但這麼做會降低產出的影片品質,團隊於是在MagicVideo中採用自定義輕量級模組,來調整每一幀的分布。他們認為,該研究是文字轉影片發展中,減低運算複雜度的一個重要成果。

  IDC     多模態     數位雙生  

IDC預測2023 AI趨勢:多模態AI和數位雙生紛紛落地

IDC日前發表2023年科技趨勢預測,指出明年將見到更多自動化和多模態AI應用落地,因為,他們發現全球過半企業面臨嚴重的人才與技術缺口,企業也面臨營運成本增加的壓力,而自動化就會是企業解決壓力的重要投資。

IDC指出,企業自動化應用需要AI接軌,而單模態AI對企業即時決策和預測的需求來說是不夠的,因此,能同步處理文本、視覺影像和音訊等的多模態AI,會是企業用來實現自動化、跨越內部各種業務流程的解方。IDC認為,多模態AI的自動化應用已在智慧能源和晶片開發設計上有所成績,他們預測,到了2023年,人才與技術缺口將促使35%的IT組織投資AI技能,並預期2026年,40%的AI模型將涵蓋多模態數據演算。

此外,IDC也預測,數位雙生也將因IoT、雲端和邊緣運算技術提升,而開始進入大型製造業、倉儲物流和產業供應鏈,而非只是國防、航太和能源等產業。IDC預測,明年將見到更多元的數位雙生部署,並在不同產業和企業規模間階段性導入。甚至,2026年也將有20%的大型企業,以運行大規模的數位雙生專案來維持商業利益。

  DirectML     PyTorch     Transformer  

最新版DirectML PyTorch開始支援熱門Transformer模型

由微軟維護的深度學習加速框架DirectML PyTorch近日發布正式版,新支援不少熱門的Transformer模型,如GPT2、BERT和Detection Transformers。也就是說,開發者現在可利用GPU加速的PyTorch,來訓練常見的Transformer模型了。

目前最新版本的Windows 10和WSL都支援帶有DirectML技術的PyTorch應用,開發者現可下載PyPI套件,來進行Transformer模型應用開發。不只如此,新版框架也改進了記憶體消耗、提供更快的效能,也能處理更大批次的工作。

  德意志銀行     金融AI     Nvidia  

德意志銀行測試大型金融語言模型,要加速金融AI服務

德意志銀行日前宣布要藉Nvidia的AI工具,來改善金融服務,包括開發符合監管要求的AI服務、支援德意志銀行雲端數位轉型政策,以及以AI來簡化、加速德意志銀行雲端搬遷決策。

在建立這項合作之前,Nvidia與德意志銀行已先執行數月的探索性工作,比如風險模型開發、高效能運算和品牌虛擬人物的建造。這次,德意志銀行計畫使用Nvidia AI Enterprise端到端軟體套件,在雲端和資料中心執行AI開發和部署,讓德意志銀行開發者可在本地和Google雲端,執行AI工作流程。另一方面,德意志銀行也要發展非結構化資料分析技術,他們正在測試Financial Transformers大型語言模型,要來實現金融交易對手方的預警訊號,還要更快資料檢索和辨識資料品質。

  微軟     Azure     語音轉文字  

微軟推出新版Azure語音功能,使用者可客製SST模型改善準確度

微軟更新Azure認知服務語音功能,透過客製化語音轉文字功能,來加強應用程式和產品的語音轉文字準確性。新的客製化語音模型,是以樣板模型為基礎,用戶可以透過2種方式優化模型,一是以特定領域的文字資料來訓練模型,強化字彙辨識力,另一是透過轉錄的音訊資料,來提高對特定音訊條件的辨識能力。

這些優化方式,又可細分為4種。第1是最簡單的方式,使用者以詞彙列表添加如參與者姓名、產品和行話列表,來提高模型對這些詞彙的辨識能力。再來是以純文字,如各種體育賽事使用的詞彙,來提高特定領域詞彙精確度。第3種是以結構化文字,來強化模型辨識語音中,如片語等不同的短語形式。最後,使用者也能用音訊資料,加強模型對特定口音、說話風格或背景噪音的辨識能力。

圖片來源/UC Berkeley、Salesforce、Amazon、ByteDance

  AI近期新聞 

1. Google開源注意力中心模型,可預測圖片最吸引人類目光的位置

資料來源:iThome整理,2022年12月

https://www.ithome.com.tw/news/154734

十大封口機人氣排行榜-烘焙必備幫手!

主要用於對塑料杯、塑料盒以及塑料瓶的填料,相應材料複合膜封口製品的生產。如果凍、果汁、牛奶、酸奶、飲料、快餐食品等物料的填充及封口。可適應於不同粘度的液、漿的充填物,可適應不同形狀,容量的包裝容器。

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鋰電“五虎”逆襲史

時代真的變了。

最新發布的胡潤2022中國富豪榜显示,共有1305位財富50億元以上的企業家上榜。從富豪的行業分佈來看,新能源產業儼然新的“造富機器”。

過往,來自房地產和互聯網行業的富豪常年“霸榜”,然而在房地產大調整和互聯網不景氣的大背景下,他們的財富隨之縮水,於是紛紛“落榜”。

房地產行業的上榜人數佔比,從二十年前的50%減至十年年前的20%、五年前的15%、今年的10%。今年財富數額下降最多的企業家,也主要來自房地產和互聯網平台。

反觀如火如荼的新能源行業,光伏、風能、新能源汽車、動力電池、鋰電池材料、儲能等領域的富豪不斷湧現,共有超過150位企業家上榜。

其中,全球動力電池巨頭的創始人曾毓群,再次力壓阿里馬雲、騰訊馬化騰、網易丁磊等互聯網大佬,以2300億元財富排名全國第三。此外,還有六位富豪出自,他們的財富總和達到2245億元。堪稱“造富機”中的“戰鬥機”。

動力電池市場份額排名前十的企業中,來自的王傳福(1450億元)、的劉金成(605億元)、的王明旺(135億元),以及的李縝(95億元)。

本文通過梳理曾毓群、王傳福、劉金成、王明旺和李縝等動力電池企業家的創業往事,試圖發掘這五位企業家身上的共性,以及探討,面對日益激烈的競爭,他們將會採取何種差異化打法?

創業

曾毓群、王傳福、劉金成、王明旺和李縝等人,姑且稱之為中國動力電池“五虎”,他們身上有諸多共性。

“五虎”同為“60后”,最大年齡差只有4歲,其中李縝和劉金成出生於1964年,王傳福1966年,王明旺1967年,曾毓群1968年。從企業家的生命周期來看,“五虎”仍值當打之年。

與大多數相對年輕的互聯網大佬們不同的是,“五虎”都是從農村走出來的企業家,成人前家境一般甚至貧寒,但是通過考大學邁出了改變命運的第一步。

90年代中期以前,工作分配製度讓大學生們畢業即就業,端的還是“鐵飯碗”。

1985年,曾毓群考入上海交大船舶工程專業,畢業后被分配到福建的一家國企。1983年,王傳福考取中南工業大學(現為中南大學),主修冶金物理化學,接着在北京有色金屬研究總院讀研究生,畢業后留在該院的301室工作,一直做到主任。

曾毓群考上大學時,劉金成剛從都電訊工程學院(現為电子科技大學)電化學專業畢業,被分配到电子工業部下轄的國營752廠工作,這是當時國內最大的綜合性電池廠。

李縝與劉金成同為1981年考上的大學,不過李縝所讀並非名校,只是一所普通的池州師範專科學院(現為池州學院)。畢業后,李縝到安徽省9419廠政治處擔任宣傳幹事。9419廠是一座藏在安徽大山裡的“三線”兵裝工廠,位於毛坦廠鎮,正是現在大名鼎鼎毛坦廠中學的所在地。

例外的是,王明旺沒有考上大學,更沒有端過“鐵飯碗”,他高中畢業后就開始闖天下,是一名“資源匱乏”的連續創業者,也是“五虎”之中最早開始創業的企業家。

王明旺來到改革開放的前沿深圳,初來乍到無門投靠,就在一家鋰電池公司打工,工作時長比現在的996有過之而無不及。為了彌補專業知識上的不足,90年代初,王明旺曾在中山大學电子專業進修班學習兩年,之後又拿到了中山大學EMBA。

1992年是一個特殊的年份,有多少中國企業家在這一年開啟命運的轉軌。

1992年,王明旺創辦佳利達电子工廠,初次創業失敗后再敗,1997年,王明旺與堂弟王威第三次創業,成立有限,從鎳氫電池做起,主要用於手機、傳呼機等通信產品。

也是在1992年,李縝在體制內創業,通過職工集資,他牽頭創立了合肥市經濟技術發展中心,十年後,這家公司正式被批准為民營企業,才算真正意義上的“下海”。

王傳福一開始也是在體制內企業任職。1993年,王傳福所在的研究所在深圳建立比格電池公司,他擔任總經理。1995年,離開比格電池后,王傳福成立了科技。2001年創辦惠州晉達电子(前身)之前,劉金成也有過長時間的從業經歷,但是都沒有離開電池行業。

對比而言,曾毓群創業最晚、給人“打工”的時間最長。

在國企工作僅僅3個月後,曾毓群入職東莞新科磁電廠,一干就是十年。1999年,曾毓群等人聯合創立新能源科技(ATL),2005年ATL被日本TDK收購又開始“打工”,直到2011年,曾毓群才創立。

然而,起步晚但成長快,僅用6年便躋身全球動力電池市場份額第一。正所謂,“好飯不怕晚”

綜合中國動力電池“五虎”早年經歷來看,一個人的成功,與家境無關,與是否考上大學無關,與是否考上名校亦無關,更為關鍵的是個人奮鬥。

創“富”

個人奮鬥固然重要,歷史進程亦不可忽視,只不過有的人入局早一些。

中國動力電池“五虎”創業伊始,動力電池還不是熱門行業。2009年,“十城千輛”工程拉開了中國新能源汽車產業的大幕。次年,時任科技部部長萬鋼第25屆世界電動車大會上發表演講稱,中國的電動汽車“已經開始從研究、開發、示範階段,進入產業化和商業化階段。”

2003年,收購秦川汽車開始“造車”,成為繼吉利之後第二家民營車企。特斯拉也成立於這一年。此時的王傳福被稱為中國“電池大王”,生產的消費級鎳鎘電池、鎳氫電池以及鋰電池在全球名列前茅。

對於外界都不看好的造車事業,王傳福當時表示,“我造車是因為看好電動車在未來的發展,而我所掌握的磷酸鐵電池將會獨霸江湖。”

2005年,開始研發動力電池,三年後就實現量產,並且擁有100%自主研發設計和生產能力。

臭氧機的滅菌效果如何?

臭氧的性質活潑,是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高,而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留,會自動回復成氧氣是優良的消毒劑,因此臭氧像是優良的工匠,工作時很有效率,離開時也不拖泥帶水,收拾的乾乾淨淨,沒有殘留副產物。

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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2009年,“電池大王”王傳福以350億元身家成為當年胡潤富豪榜的中國首富,當時的電動汽車業務遠不比現在。

的李縝比王傳福晚一年進入動力電池領域,在此之前,李縝辦過租車公司,又在房地產行業中撈到第一桶金,2006年創辦高雪高科,進入動力電池市場,這一年正值磷酸鐵鋰產業化元年。

2015年,借殼東源電器上市,成為“國內動力電池第一股”。次年,李縝登上胡潤中國富豪榜,是當時安徽本土身價最高的企業家。

與王傳福類似,曾毓群、王明旺和劉金成創業之初,都是從手機數碼產品等消費級電池入手,但他們都逐漸看到消費級電池的瓶頸,意識到到動力電池巨大的成長空間。

ATL曾是蘋果、三星等全球頭部手機廠商的電池供應商,2008年,ATL在內部成立汽車動力電池部門,直到2011年,曾毓群等人將ATL的動力電池業務獨立出來,成立了。

曾毓群另立門戶也是事出有因,當時ATL已被日本企業收購,屬於外資,而根據2011年頒布的《外商投資產業指導目錄》,明確限制外商獨資企業生產汽車動力電池。該政策一定程度上保護了幼年期的中國動力電池產業不被國外巨頭扼殺。

2017年,首次超越日本松下,躋身全球動力電池市場份額第一,此後至今從未跌落榜首。的股價飆升,曾毓群等內部的管理層身價水漲船高。

相比之下,的王明旺和的劉金成入局動力電池較晚,但也嘗到了時代紅利。

早期主要從事消費電池Pack業務,一度成為國內消費电子電池的龍頭企業。2014年收購東莞鋰威,次年成立動力電芯研究院,正式開拓動力和儲能市場。

其實早在2008年,就謀划動力電池業務。王明旺的堂弟王威曾表示,與幾乎在同一時期進入電池行業,早期我們更關注客戶需求和利潤,對研發重視程度不夠。則正好相反。

的劉金成也猶豫過。2001年成立時,主營業務還是鋰原電池,也就是一次電池(動力電池屬於二次電池),一度做到全國第一。

劉金成曾說,“我一直很謹慎,2014年前,我在動力電池領域是一個懷疑論者,認為動力電池難。” 直到2014年底,劉金成買了一輛特斯拉,才意識到失策,“本質上,動力電池就是高可靠性的鋰電池組合。要想做鋰電池,如果不去做動力電池,就是沒搞清楚方向。”

如今,隨着全球新能源汽車銷量持續走高,想必鮮有人再懷疑動力電池的成長空間。當然,動力電池還是很難,難在市場競爭格局逐漸固化,頭部廠商的市場份額集中度越來越高,Top10廠商之間的爭奪戰份額已然白熱化,後來者想要“虎口奪食”可能更難。

創“新”

確定的是,動力電池前景廣闊。

據高工產業研究院(GGII)數據显示,2021年中國動力電池出貨量為226GWh,同比增長達182.5%。GGII預測,到2030年中國動力電池出貨量將達2230GWh。

不確定的是,中國動力電池“五虎”能否再進一步,這就要看各自如何出招。“下一代動力電池”,是一個方向。

為了實現鋰礦資源的替代,鈉離子電池進入動力電池廠商的視野,要知道鈉資源遠比鋰資源富裕。2021年7月,發布第一代鈉離子電池,預計2023年開始正式量產。不過,鈉離子電池的商業化前景仍待市場驗證。

此外,還入局了“滑板底盤”,或試圖進一步與車企綁定。所謂“滑板底盤”,就是將電動車的電機、電池組,以及所有的傳統部件都盡量集成在一個看起來像滑板的底盤上,可以實現車身和底盤的分離,理論上讓造車更簡單,因此滑板底盤也被認為可能是造車界的一場革命。

10月31日,與越南VinFast宣布簽訂全球戰略合作諒解備忘錄,將在滑板底盤等項目上開展合作。20天後,與VinFast的合作項目也有了動靜,不過與滑板底盤無關,而是雙方共同投資的電池工廠正式開工。

的“新招”在於布局固態電池。

固態電池是一種使用固體電極和固體電解質的電池,性能上由於現在的液態電解質鋰電池。在日本筑波有一個研究中心,專註固態電池研發,計劃2025年後生產全固態電池。方面曾表示半固態電池今年實現量產,預計明年交付。

的一個發力點是“超級快充”。

今年9月,發布SFC480超級快充電池,最大充電功率達480KW,一次充電可實現續航里程700公里,充電5分鐘則可支持200公里續航。同時,超級快充電池的充電次數可達到5萬次。方面稱SFC480超級快充電池將於今年量產。

“另闢蹊徑”,直接拋棄鋰電池。

2021年11月,投資設立了一家燃料電池公司,正式開始布局燃料電池這一新賽道。“燃料電池,氫能是大方向。”燃料電池研究所所長汪瀛認為。

近期,市場有傳言稱的固態電池和鈉離子電池“也在路上”。11月22日,闢謠表示“均為不實”,但的電池業務並非沒有“創新”。

2020年3月,宣布推出一款“刀片電池”,通過去掉電池模組和特定的封裝技術,實現電池能量密度的提升。

其實,電池業務的當務之急不在於技術上的創新,而是如何實現批量“外供”,這對於市場份額的提升大有直接助益。

與、、、不同,還生產銷售整車。一直以來,的電池主要自用。王傳福曾說,為了保持在電池領域的領先地位,暫時不會對外出售。

轉折點發生在2017年,也就是登上全球第一的這一年,宣布單獨拆分動力電池部門,次年與長安汽車聯合設立動力電池合資公司,邁出電池外供第一步。

2020年3月,電池加速“外供”步伐,組建“弗迪電池”。今年6月,首次對外承認,將向特斯拉供應動力電池。

如果電池外供進展順利,加之、、的發力,全球“霸主”必然不會坐以待斃,可以預見的是,中國動力電池廠商之間的競爭將會空前激烈。

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由“定”到“進”,阿里雲換帥求變

阿里雲以換帥的方式,宣告了新一輪組織架構調整。

12月29日,阿里巴巴董事會主席兼CEO張勇發出阿里全員信公布人事變動信息,張勇將兼任阿里雲智能總裁,張建鋒不再擔任阿里雲智能總裁,轉崗負責達摩院。

周靖人出任阿里雲智能CTO,併兼任達摩院副院長。同時原阿里巴巴CTO程立卸任,由吳澤明接任。原阿里巴巴CPO童文紅將於2023年4月1日卸任,由蔣芳接任。

隨後張勇又以阿里雲智能總裁身份,向阿里雲員工發出第二封郵件,言辭犀利地分析阿里雲發展現狀,並強調2023年的關鍵詞要從“定”轉變為“進”。

而在組織架構調整前的12月18日,阿里雲在香港地區發生長時間持續性故障,服務中斷一度超過12小時。

如此罕見的長時間故障,一度被外界視為阿里雲發展史上的一次大跟頭,對其業務形象造成了不小的損傷。

除開這種尷尬的偶發故障,市場低迷、客戶流失、產品更新迭代,阿里雲正處於一個發展的困惑期。

這一次大規模的人事變動,是困惑期的陣痛,也是為了破局。

內外皆憂

起步早,基礎牢靠,從公開披露的數據來看,阿里雲長久佔據着國內公有雲服務市場份額第一的位置。

雲計算也逐漸被阿里集團賦予更高的優先級,成為集團業務增長的第二條曲線。

但近三年阿里雲的營收增速一直在下滑,財報显示,2020年Q3,阿里雲營收增速62%;2021年Q3,增速下降到33%;2022年Q3,增速降至4%。

陡峭跌落的数字背後,是阿里雲和其它雲廠商正在面對的系統性危機。

當下雲計算行業的外部大環境並不理想,雲服務出現了全球性的增長失速。作為世界雲服務龍頭企業,亞馬遜雲今年的營收增速為2014年以來最低,微軟雲也表現出明顯的增速放緩。

國內情況同樣不容樂觀,消費市場低迷,大環境依然籠罩着風險與不確定性,各家雲服務都在經歷不同程度的發展遲滯。

目前幾大雲廠商提供給B端客戶的技術服務是高度同質化的,雖然各有研發團隊,但最輸出的服務類型都是計算、儲存、數據庫、網絡分發、數據安全這幾個類目,沒有比較亮眼的產品設計。

阿里雲投注的研發資金與先手優勢只能保證市場准入資格,不能在趨同的服務之中拿出差異化產品,並且保持B端市場需求更替下的隨機應變,阿里雲很難與競爭對手拉開戰略差距。

同質化服務的另一弊端是用戶有多個替代選擇,自身無法在價格上有談判餘地,難以發掘利潤增長空間。

雲計算是一個需要長期投入的領域,沒有持續增長的營收保證,後續發展也難以為繼。

而雲服務與企業核心數據深度綁定后,出於安全性與遷移成本的考慮,客戶選定雲廠商后便會形成深度合作模式,很少主動更換或變動合作關係。

丟失了字節跳動這個大客戶,對阿里雲的業績造成了不小的衝擊。在字節的海外業務遷往谷歌與微軟雲之後,其自行開發的“火山引擎”逐見成效,更多的業務開始回遷。

2022年Q3財報显示,阿里雲在互聯網客戶上的收入同比減少了18%,這一數據跟丟失與字節的合作關係很大。

如何留住客戶?字節與阿里雲的分道揚鑣,折射出行業一個普遍問題。 在未來,雲計算市場的競爭也會更加白熱化。

而政務雲被普遍視作當下公有雲服務市場“兵家必爭之地”。

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據IDC發布的《中國智慧城市數據跟蹤報告》显示,2021年政務雲整體市場規模為427.16億元人民幣,同比增長21.47%。IDC預計,政務雲整體市場在未來三到五年將繼續保持穩健增長態勢。

但目前阿里雲在政務雲市場優勢並不明顯,一是老牌競爭對手如騰訊雲,華為雲攻勢兇猛,提供的技術服務沒有明顯差異,就得考驗各自的談判與溝通能力。

華為在政務雲上充分利用了多年積累的渠道資源,傳統IT技術企業比其互聯網企業在政務領域有更高的話語權與影響力,客戶基礎更好。

二是運營商雲逐漸崛起,其業務背景具有拓展政務雲服務的先天優勢。據三大運營商中報,2022年上半年,移動、電信、聯通三大電信運營商的雲服務收入均實現翻番式增長。

天翼雲營收同比增長103.6%,聯通雲同比增長143.2%,比起各互聯網企業增速的低迷,可謂風頭正勁。

各大運營商的政企客戶覆蓋金融、醫療等各多個垂直行業,本身就有多年合作基礎,加碼雲業務更是水到渠成。

如此形勢下,阿里雲要想出頭,只能求變。

排兵布將,各有考慮

本次組織調整,都是試圖解決一個問題,阿里雲現在最需要什麼。

張建鋒更像一個技術派領導。自2004年加入淘寶擔任首席架構師,到後來出任中台事業群總裁、集團首席技術官,晉陞路徑一直與其技術成就掛鈎。

張建鋒曾帶領團隊攻克多項互聯網工程難題,解決了“雙11”、12306春運購票、央視春晚等場景下的流量突變型雲計算系統難題。

2018年出任阿里雲總裁時,前任胡曉明已經為阿里雲的商業模式搭建了一個基本框架。彼時的阿里可能考慮到技術環境日新月異,要保持行業領頭地位,必須在技術上有絕對的統治力,故而選擇張建鋒為舵手。

儘管這幾年張建鋒治下的阿里雲確實進行了不少技術研發,實際效果卻不如人意。如前文提到,技術同質化的問題沒有解決,他自己也有表示,雲服務的標準化讓所有網絡、存儲的接口都被規範了,難出差異。

另外,其技術創新思路一直被詬病不夠“落地”,技術思維如果不與實際生產與商業邏輯結合,就不能轉化為生產力,更無從變現。

大環境變化后,阿里對形勢又有了新的判定,一味進行技術突破帶來的消耗與營收不能協調,就需要關注其他更整體和深層次的問題。加上11月的技術故障事件添上最後一筆導火索,張建鋒的調任也算“不出意料”。

阿里雲的當務之急,是將商業運作模式打磨得更適應現下市場環境,其中包括解決差異化優勢這個老大難問題,和下沉到垂類行業,提供更實際的行業解決方案,以便拓展客戶提高營收。

張勇此時上任,便頗具“御駕親征”的意味。

作為集團一把手,親自主事雲業務,既是因為當下阿里雲所面對的問題複雜,牽涉多個層面的改革,需要一個更有全局思維,能從整體戰略層面把握方向的人縱橫捭闔。

也是向外部釋放一種信號,即雲計算會被置於更重要的戰略地位,投入更多資源。對增強員工凝聚力和市場信心都有助益。

此外,阿里雲正待處理的一系列現實性問題,張勇都是最合適的話事人。比如涉及內部資源分配與部門間協同,張勇的話語權能讓這些事務進展更加順暢。以及在把握大客戶,發展政務客戶等方面,有張勇坐陣也更能保證合作的分量。

但這種一把手親自掛帥的局面,也有可能是暫時的。

張勇給阿里雲2023年定的基調是“進”, 此番阿里雲組織調整也涉及到業務群多個崗位的人事變動,未來也勢必會有一系列改革措施和新項目計劃。

處於調整期的阿里雲,很需要張勇來控制局面協調各方,至少是目前很需要,其他人或許根本玩不轉。

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望圓科技:高度依賴境外市場、研發薄弱,突擊分紅后募資四成用於補流 | IPO觀察

近日泳池清潔機器人廠商天津望圓智能科技股份有限公司(以下簡稱:望圓科技)向深市主板遞交了招股說明書,本次IPO擬募資10億元,中信建投證券為其保薦機構。

望圓科技是國內較早研發生產泳池清潔機器人的廠商之一,具有先發優勢。根據灼識諮詢數據,公司在中國泳池清潔機器人製造商領域內的出貨量佔比達80.90%,位列第一。根據同行業上市公司Maytronics的數據,2021年望圓科技在全球私人泳池清潔機器人市場的出貨量佔比約為14%,位列全球第三。

值注意的是,目前公司以ODM模式為主,毛利率不及自有品牌產品且技術含量相對偏低。不過,若望圓科技未來加大自有品牌模式的銷售將與其大客戶形成直接競爭關係,可能會造成主要客戶改為自主生產或因品牌之間的競爭減少採購數量,對公司業績產生負面影響。另外,公司去年進行了大筆分紅,而本次IPO擬募資卻計劃將四成用於補充流動資金,補流的投入甚至高於研發中心項目與全球營銷網絡建設項目的總和。

對國外市場高度依賴,大客戶是競爭對手

望圓科技從事泳池清潔機器人的研發、設計、生產及銷售,產品主要包括可在水下自主行走的無纜、有纜泳池清潔機器人和手持款泳池清潔機。

從行業前景來看,市場預計仍存在增長空間。一方面,近幾年全球泳池數量呈持續增長趨勢,推動泳池清潔機器人市場規模持續擴張。根據灼識諮詢發布的《全球及中國泳池清潔機器人行業藍皮書》,2017年全球泳池清潔機器人行業市場規模為8.83億美元,2021年全球泳池清潔機器人行業市場規模為16.12億美元,2017年至2021年年均複合增長率為16.24%。預計2026年全球泳池清潔機器人市場規模將達到35.33億美元。

數據來源:招股書

另一方面,目前全球整體泳池清潔機器人產品的市場滲透率較低,人工清潔仍然是泳池清潔的主要方式,但隨着人力成本逐漸高企,泳池清潔機器人將成為人力清潔的主要替代替代。2021年,全球泳池清潔機器人的滲透率為19.44%。美國泳池清潔機器人滲透率較高,為28.05%;其次為歐洲地區,為24.71%。中國泳池相關產業起步較晚,目前泳池清潔機器人滲透率較低,2021年僅為6.00%。

除行業規模擴張外,隨着技術的發展,泳池清潔向著自動化、智能化不斷升級,泳池清潔機器人的使用率持續提升,也帶動公司業績高增。2019年至2022上半年,公司分別實現營業收入5805.57萬元、1.31億元、2.90億元、3.04億元;實現歸母凈利潤1477.93萬元、4545.12萬元、9731.1萬元和1.15億元,營收利潤均呈快速增長趨勢。

從銷售額地域分佈來看,望圓科技銷售區域以歐美國家為主,對國外市場依賴度相當之高。其主要原因是,在中國等新興市場中目前泳池數量較少,且泳池清潔機器人普及程度較低。根據灼識諮詢數據,2021年全球泳池數量共計2888.28萬個,其中中國公共、私人泳池合計約34.9萬個,佔比僅1.21%。而歐美國家經濟發達,人均消費能力強,且是泳池行業的發源地,因此成為了我國泳池清潔產品的主要出口市場。

報告期內,望圓科技來自歐美地區的收入佔主營業務收入的比例均超過90%。今年上半年,公司北美銷售額下滑主由於自2021年末起,應第一大客戶元鼎智能要求,雙方交易模式由公司出口至境外改為客戶向公司採購后自行報關出口,不過這些產品的最終消費地仍主要為北美地區。

數據來源:公司公告

但依賴境外銷售並非沒有風險。若未來國際貿易摩擦持續加劇,或公司產品的出口國對泳池清潔機器人進一步加征關稅,都將對公司業績產生不利影響。

值得注意的是,2021年以及今年上半年,望圓科技第一大客戶均為元鼎智能及其關聯方,今年上半年對元鼎智能及其關聯方銷售收入佔比達到45%以上。而元鼎智能是一家泳池清潔機器人品牌運營商,從事智能清潔機器人和儲能產品的創新研發,研發人員佔比超過45%,已獲得的發明專利超50項。

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高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇,需要高度設計專業,以酒為例,酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種,需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等,至於酒的外盒,提袋等,同樣是包裝設計的範疇,但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

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也就是說,如果望圓科技未來加大自有品牌模式的銷售,將與其第一大客戶形成直接競爭關係。但相比於生產加工而言,顯然研發實力和品牌附加值更為重要,不可替代性更強。對此公司稱,未來若其主要客戶改為自主生產或由於品牌之間的競爭關係減少向公司的採購數量,將對業績造成不利影響。

ODM模式為主,研發實力薄弱

望圓科技主要扮演ODM供應商角色,將泳池清潔機器人產品銷售給下游品牌商客戶,同時也打造自有品牌“WYBOTICS”,提高“WINNY”、“WYBOT”等產品系列在國際市場的知名度。不過報告期內,公司ODM模式業務收入佔比均超85%,自有品牌收入規模較小且知名度較低。2022上半年,ODM模式業務收入佔比已高達94.54%。

然而,ODM銷售模式毛利率與自有品牌銷售模式存在明顯差異。今年上半年,望圓科技自有品牌銷售模式毛利率為60.32%,ODM銷售模式毛利率較低,為55.64%。望圓科技也在招股書中坦言,“目前公司正在大力發展自有品牌銷售渠道。未來如果公司無法提高自有品牌在全球市場的知名度,則將面臨市場競爭加劇、運營難度增加,利潤水平降低的可能。”

實際上,公司自有品牌銷量較低與其在研發方面一直沒有太多投入不無關係。目前隨着行業技術的發展,泳池清潔機器人的智能化程度不斷提升,人工智能與通信技術的快速發展推動了泳池清潔設備向著智能化、自動化方向迭代。市場已經對企業的研發、創新提出了新的要求。但反觀望圓科技的研發投入卻遠不及同行,研發費用率也低於同行業平均水平。報告期內公司的研發費用分別為324.19萬元、468.93萬元、888.74萬元及739.54萬元,研發費用率分別為5.58%、3.58%、3.06%和2.42%。

數據來源:Wind

有業內人士指出,望圓科技作為貼牌代工加工廠,本身研發能力相對來說會弱一些,因為公司優勢在於生產、加工,對於品牌經營設計、研發、原始創新能力相對薄弱。

截至今年10月末,公司擁有境內專利38項,其中發明專利8項;境外專利9項,其中發明專利3項。然而,望圓科技卻捲入了美國專利侵權訴訟案。2022年7月29日,美國Zodiac Pool Systems LLC和Zodiac Pool Care Europe 根據《美國1930年關稅法》第337節規定向美國國際貿易委員會提出申請,主張對美出口、在美進口及銷售的特定泳池清潔機器人及其產品與組件侵犯了其專利權,併發布有限排除令和禁止令,望圓科技為上述案件的被申請人之一。

同日,Zodiac Pool Care Europe在美國加利福尼亞州中區法院對望圓科技提起專利侵權訴訟,指控望圓科技侵犯了美國專利第US8393029號和美國專利第US8393031號(加州訴訟中列明的兩項專利與337調查起訴狀列明的兩項專利相同)。

雖然調查起訴狀列明的HJ3172型號產品在美國銷售金額占公司當期營業收入的比例分別為4.43%和5.12%,佔比較小,但望圓科技表示,若最終337調查結果對望圓科技不利,公司聲譽將受到負面影響,HJ3172型號產品將無法繼續在美國銷售。雖然337調查不涉及經濟賠償,但是337調查結果將可能作為加州訴訟的重要參考。若最終337調查結果對望圓科技不利,加州訴訟中望圓科技將可能敗訴,從而在加州訴訟中需要對Zodiac Pool Care Europe 進行經濟賠償,進而對公司業績造成不利影響。

上市前大筆分紅,大部分流入付桂蘭家族

望圓科技家族標籤較為明顯,公司的決策權也掌握在付桂蘭家族手中。招股書显示,公司董事長、總經理為付桂蘭,其子余淺為副董事長、技術總監,其配偶余金成也是公司董事。

從股權關係來看,望圓科技實控人付桂蘭、余淺為母子關係,分別直接持有公司680.13萬股、58.00萬股股份,分別占公司股本總額的11.93%、1.02%。二人還合計持有竹輝商貿、望圓工貿100%股權,並通過竹輝商貿、望圓工貿間接持有公司71.66%的股份。同時,付桂蘭作為執行事務合伙人分別通過望圓管理、瞰方管理間接控制望圓科技2.43%、0.78%的股份。綜上,付桂蘭、余淺母子共同直接及間接控制發行人87.82%的股份,為公司共同實際控制人。此外,付桂蘭之姐付玉蘭也直接持有公司116.00萬股股份,占註冊資本的2.04%。

數據來源:招股書

據招股書,望圓科技2019年至2021年的“分配股利、利潤或償付利息支付的現金”分別為96.24萬元、65.92萬元、8526.11萬元。可見2021年公司進行了大筆分紅,占當年86.62%,導致2021年未分配利潤銳減到542.12萬元。而根據持股比例,7661.56萬元都裝入了付桂蘭家族的口袋。

而大筆分紅之後,公司又急忙補充流動資金。本次IPO公司擬募資10億元,其中擬投入2.50億元補流,佔比達到四成,成為募資用途中佔比第二大的項目。對比之下,研發中心項目與全球營銷網絡建設項目分別將投入資金1.39億元和1.08億元,合計僅2.47億元。(本文首發鈦媒體APP,作者/翟碧月 )

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