摘要：招商证券为什么跌？ 跌的缘由有好多，有技术面的修复，有基本面的回调，有受其他因素的影响等等 招商证券，上了~ 针对融券业务开展的难点，恒生推出融券通解决方案。 实现功能
招商证券为什么跌？
跌的缘由有好多，有技术面的修复，有基本面的回调，有受其他因素的影响等等
招商证券，上了~
针对融券业务开展的难点，恒生推出融券通解决方案。
实现功能全覆盖
打通融券生态链
针对券商融券业务需求，实现外围接口的平滑对接及全流程的打通。
当你老了
20万亿背后，浅谈一下…
揭秘信创样板：东吴证券
贵州省新能源补贴政策
新能源汽车补贴政策即将出台锂电池或迎爆发
新能源汽车补贴预期强，锂电池行业或迎爆发式增长。据了解，新能源汽车新一轮补贴政策方向和主体内容已经确定，最快将于7月底出台。以对接2012年底到期的2017版补贴政策。
今年已过半，经济下滑风险仍然很大。作为兼具节能环保和拉动经济增长强的主导行业，新能源汽车再次引起各界关注，一直被高层视为未来驱动***经济发展的引擎之一。
尽管一直受技术和成本的制约，推广颇为不利，但这一*面今年已经发生改变。特斯拉的成功让***新能源汽车界重燃希望。特斯拉的商业化路线已经被市场认可，2017年一季度，models荣登全美豪车销售榜首，并在当季首次实现盈利。今年以来，特斯拉股价涨了249%。
在市场和政策的双重驱动下，新能源汽车行业将迈入商业化大规模推广阶段，这其中，作为核心领域的锂电池将获得最快的成长。
“中央***机关率先使用新能源汽车专题研讨会”在中央*校召开；而此前启动的“新能源汽车中央*校体验中心”，更是为来自全国各地的领导干部了解新能源车提供了一个窗口
在中央*校的正门口，“实事求是”的石头矗立醒目。近日，在这里上了一堂特殊的“*课”，“中央***机关率先使用新能源汽车专题研讨会”在中央*校召开。会议邀请了科技部、***发展研究中心、中直机关事务管理*以及上汽集团、通用(***)公司等**及企业代表，就中央***机关率先使用新能源汽车提出了要求。会议透露，将在中央*校率先并扩大使用新能源汽车，这显示了**推动新能源车发展的决心。
此前2012年9月7日，“新能源汽车中央*校体验中心”启动，吸引了在校学习的高级*政干部参观、试乘试驾，为来自全国各地的领导干部了解新能源车提供了一个窗口。
而汽车公司无疑更看中这堂“*课”其中的商机，在投资者互动平台上，针对投资者询问，“中央***机关率先使用新能源汽车专题研讨会在中央*校召开，公司有参加这个会议么？新能源汽车中央*校体验中心2012年正式启动后，公司的新电源车有没有在试驾车辆里？”比亚迪公司积极回应，公司在努力推进包括中央机关和各级**新能源汽车的推广。
业内普遍流传这样一个版本：2017版节能和新能源汽车补贴政策最大变动是将不再按技术路线来划分，而是根据节油率划分为16个档次，补贴下限为3000元
有关2017版新能源汽车补贴政策即将出台的消息自从今年“两会”以来就不绝于耳。消息称，财政部、科技部、工信部和***发改委四部委已经达成共识：***新能源汽车补贴政策计划再延长三年，并将扩大试点城市范围。
业内普遍流传的版本是，2017版节能和新能源汽车补贴政策最大变动是将不再按技术路线来划分，而是根据节油率划分为16个档次，补贴下限为3000元。
据上证报报道，一位熟悉锂电池行业的人士透露，工信部和科技部补贴思路的不同影响了新政出台。“科技部主张用老办法即按电池容量的节能率来进行补贴，而工信部主张用节油率来补贴。”
据最新了解的消息称，新政策延续了对于新能源汽车的支持，但有所调整，新能源汽车示范推广试点将分为试点城市和试点区域，范围将扩大，补贴的下发形式也可能会调整。今年以来，在新的新能源汽车补贴政策预期之下，投资人涌向动力电池产业，隔膜、六氟磷酸锂等对外依存度曾高达80%的关键锂电材料生产技术获得重大突破，相关价格急剧下跌。动力电池成本占新能源汽车将近一半。锂电池降价后，新能源汽车产业化成本制约因素大大弱化。
受政策预期影响，锂电池投资持续增温。一旦新能源汽车兴起，锂离子电池及电池材料市场有望出现爆发式增长。
2017版新能源汽车补贴政策尚未出台，但市场已经蠢蠢而动。
目前常用的二次可充电电池包括铅酸电池、镍镉电池、镍氢电池以及锂离子电池。有专家表示，虽然铅酸、镍氢在目前及未来数年仍占主导，但锂离子电池会快速抢占传统电池市场。
***电池网创始人、ceo于清教介绍，从2012年底到2017年6月，受政策预期影响，锂电池投资持续增温，目前计划投资的项目到2017年时，将形成超过高达50亿安时的产能。按照目前国产乘用纯电动汽车一般装备电池容量6000-8000安时计算，估计可以装配62-83万辆纯电动汽车。
业界普遍的心态是，一旦新能源汽车兴起后，锂离子电池及电池材料市场有望出现爆发式增长。
此前，行业曾掀起一阵投资潮。据高工锂电数据显示，2017年我国仅有10家动力锂电池企业，2012年底达到105家。而澄星股份就是其中之一。该公司主营业务原是磷化工，2017年设立天澄能源从事磷酸铁锂正极材料及电池生产，当时打出的口号是“打造国内一流大型动力电池生产企业”。2012年11月，公司对外宣布，天澄能源成立至今生产经营无任何进展，决定解散并清算。
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澄星股份挥泪斩锂电实属无奈。这一*面将随着特斯拉效应和新能源汽车补贴政策的落地而有望改变，一旦新能源汽车产业化推广步入正轨，目前貌似过剩的锂电池产能将迅速被市场消化。
锂业行业专业机构高工锂电研究所高级分析师罗焕塔表示，目前锂电池还处在刚刚起步阶段，发展空间将很大。
2012年日韩生产企业六氟磷酸锂产能近5000吨，以六氟磷酸锂吨价20万元测算，进口替代市场空间约10亿元。更为重要的是，今年以来，隔膜、六氟磷酸锂的国产技术获得重大突破，未来进口替代的空间已经打开。
江苏国泰是国内锂离子电解液老大。2017年以前，该公司最为苦恼的是电解液原材料六氟磷酸锂需要进口。六氟磷酸锂占电解液成本50%左右，当时每吨售价为三四十万元，毛利率高达75%。但那时国内尚没有企业能够生产六氟磷酸锂，市场基本被***的3家企业森田化学、关东电化以及中央硝子所垄断。为了解决原料问题，江苏国泰决定自主研发六氟磷酸锂，2017年3月左右进入中试程序。
2012年11月，江苏国泰强行终止六氟磷酸锂项目的中试，直接建设年产300吨的六氟磷酸锂项目。按公司高管说法是，随着市场和形势的变化，如继续进行中试，可能会丧失市场机遇。
实际上，2011年以来，多氟多、九九久等已先后实现了六氟磷酸锂量产，并陆续上马千吨级扩产项目。
业内人士介绍，目前我国所产六氟磷酸锂的质量与***企业还存在着一定差距，但差距正在逐渐缩小。此外，我国萤石资源丰富，六氟磷酸锂生产企业拥有显著的成本优势。据上海盛永国贸透露，国内电解液生产商已开始转而采购国产六氟磷酸锂。目前，上海盛永国贸已停止了对关东电化六氟磷酸锂产品代理业务。
***产能大量释放降低了六氟磷酸锂的市场价格：2017年33.5万元/吨，2012年最低15万元/吨，现价是12万元/吨。华泰证券分析师肖晖看好六氟磷酸锂市场空间，他认为，2012年日韩生产企业六氟磷酸锂产能近5000吨，以六氟磷酸锂吨价20万元测算，进口替代市场空间约10亿元。
隔膜发展逻辑与六氟磷酸锂相似。2017年左右，全球锂电隔膜主要由***和***企业垄断。据估计，2011年国内锂电隔膜需求量约1.7亿平方米，其中进口锂电隔膜1.22亿平方米，占71%。国内三家主要隔膜生产企业为金辉高科、新乡格瑞恩、深圳星源。金辉高科是国内最早量产隔膜的企业。
据介绍，从去年至今，国内隔膜生产商已经从十几家变成二十多家，包括上市公司沧州明珠、南洋科技、大东南等也开始攻关动力电池隔膜，其中沧州明珠正在量产。随着隔膜技术突破与国产化迅速提高，隔膜今年的价格同比已经下跌33%。同样，进口替代的时机已经成熟。
成飞集成是最近市场炒作热点，该公司的隔膜技术研发取得突破性进展。成飞集成自己将不用该技术生产，而是与别人合作生产。(证券时报网)
2017年，在特斯拉风暴的袭击下，***新能源汽车销量也将翻番的预期再次成为市场关注的焦点。与此同时，在电动车核心材料锂电池的产业链上下游，也催生一波快速发展洪流。其中，电解液是锂离子电池四大关键材料之一，电解液在正负极之间起传导锂离子作用，被称为锂电池的“血液”。2017年，电解液的发展将进入高增长的良性轨道。
在25日召开的“第二届***锂电池电解液研讨会”上，上海亚化咨询的相关研究人士，2017年***锂电池电解液产量将达2.9万吨，年增长率约为20%，对应的六氟磷酸锂(lipf6)的消耗量为3600吨左右。随着国产lipf6产能的提升和质量的不断提高，lipf6的国产化率将稳步提升，预计2017年***lipf6的国产化率突破60%。
而在2012年，***锂离子电池电解液产量约2.4万吨，消费六氟磷酸锂3000吨，六氟磷酸锂进口量约1200吨。实际***lipf6的国产化率低于50%。
目前，巴斯夫、安逸达(陶氏和宇部合资企业)、大金氟化工、台塑等国外行业领军企业都已涉足锂电池电解液业务，国内相关的上市公司包括广州天赐高新、江苏国泰、新宙邦、杉杉股份、九九久、中科英华等。电解液行业的增长，将使这些企业发展受益。
事实上，从业内领军企业的基本面来看，不仅销售增长稳定，已走出2012年的低谷，而且增速已经超越行业平均速度。以江苏国泰为例，2017年一季度，公司实现营业收入12.27亿元，同比增长48.75%；实现归属上市公司股东扣非后的净利润3417.03万元，同比增长30%。
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据悉，江苏国泰的电解液产品销量连续多年保持国内第一，近三年排名世界第二。下游客户覆盖全球前十名及国内主要电芯企业，包括lg、索尼、atl、力神等。
在华创证券的研究员李大军看来，今年国内新能源汽车需求也将有翻番以上的增长，全球新能源汽车动力电池投资时代已经来临。而随着新能源汽车时代已开启，江苏国泰有望成为全球新能源汽车订单国产化转移第一批受益者：直接供货客户lg目前占据全球新能源汽车锂电市场40%以上份额。该公司有望最先获得国际订单，为成长性打开巨大空间。
另外，今年7月成功过会的广州天赐高新股份公司，处于电解液产业领先地位。其招股书显示，2017年、2017年和2011年，锂离子电池材料销售额分别达到4452.14万元、7856.16万元和12374.64万元，年复合增长率高达66.72%。“电解液将是公司未来成长最主要的动力。”天赐高新技术中心总监李永坤说。
此外，锂离子电解液高毛利率也令业界“侧目”。同样来自广州天赐高新的招股书显示，电解液产品的毛利率由2017年的27.76%提升至2011年35.15%，对应的毛利由1013.51万元增至4349.72万元。
综合来说，目前业内人士一致看好电解液产业的巨大潜力空间，据苏州大学能源学院郑洪河教授表示，未来5-7年，电解液将是锂电池产业中最重要的热点，它能解决电池的寿命问题，在消费电子成长与新能源汽车储能市场领域将实现大规模应用。
新能源汽车带动了锂电池产业的发展，上游锂矿成为最赚钱的行业之一。但国内锂矿产业资源禀赋较差、提锂技术一般，盈利能力尚待提升。
2017-2012财年间，锂精矿均价实现年均复合增长7.5%。以泰利森为例，2011年锂精矿平均售价为每吨311美元，2012年均价为353美元。近期泰利森宣布，2017年上半年锂精矿均价涨价10%-15%。
***锂矿品位低，开发成本远高于外矿，相比之下经济性一般，下游企业如赣锋锂业均选择从海外进口，为此锂矿进口率达到80%。目前，锂资源94%掌握在海外四大锂业巨头手中。rockwood、sqm和fmc三大国际锂盐巨头，基本垄断全球锂盐70%市场份额。
此前，路翔股份、**矿业、**城投、西部资源等锂矿投产，上述公司涉锂矿的概念在资本市场受到追捧。
2017年1月，路翔股份通过收购获得融达锂业100%股权。2012年年报显示，融达锂业于2012年4月17日正式开工后累计生产207天，2012年全年实现营业收入8103万。公司已经成立了锂事业部，希望扩大锂矿开发，来自安泰科的资料显示，其锂精矿计划产能为3.2万吨。
据上证报报道，**矿业年报显示，2012年生产锂精矿6086.73吨，完成计划的86.95%，实现营业收入7239.64万元，毛利润47.02%；**矿业去年全年营收5.11亿元，净亏***1.27亿元。
**城投拥有碳酸锂储量390万吨，目前盐湖提锂工作尚在准备阶段，力争五年内年产量达到2到3万吨。同样是盐湖提锂，中信国安、盐湖股份、西部矿业均有涉足。盐湖股份提锂做了五年以上，5000吨设计产能至今未能实现。中信国安2012年年报未提及碳酸锂的具体产量和业绩贡献，只称继续优化碳酸锂生产工艺，在稳步提高碳酸锂产量。
天齐集团收购泰利森——全球第一大锂矿生产商，打破了国外对锂资源的垄断，取得了定价权。
天齐锂业相关人士表示，天齐集团收购泰利森已经完成了所有的审批手续，天齐集团已经取得泰利森股权，现在是天齐锂业向集团公司收购泰利森股权，这项收购还需要通过***发改委、商务部和证监会的审批，审批不通过的风险应该非常小。
天齐锂业是全球最大的矿石提锂企业，碳酸锂产能约2万吨，其原料全部从澳洲泰利森进口。海通证券分析师施毅认为，收购实现了全球第一大锂精矿生产商与全球最大矿石提锂企业的强强联合，锂业新巨头从此诞生。价格掌控方面，泰利森产量全球第一(二期扩建前即占比32%)，供应了国内80%的锂精矿，国内又以矿石提锂为主，因此新巨头将间接从原料源头掌握国内锂产品生产，真正掌握国内定价权。
坐拥资源谋划转型江特电机定增深耕锂电新能源
锂电新能源产业一直是江特电机转型的方向，在坐拥丰富锂资源的条件下，公司欲通过非公开发行募资不超过10亿元深耕锂电新能源产业，完成从特种电机的生产销售向特种电机与锂瓷石矿产资源采选及深加工并重的转型。
江特电机今日发布非公开发行预案，拟以不低于10.28元/股的底价向不超过十名特定对象非公开发行股票数量不超过9728万股，募集资金金额不超过10亿元，用于建设两个锂电新能源产业链项目，包括年采选120万吨锂瓷石高效综合利用项目、年处理10万吨锂云母制备高纯度碳酸锂及副产品综合利用项目，剩余资金则补充公司流动资金。
根据预案，“年采选120万吨锂瓷石高效综合利用项目”计划总投资49563.65万元，建设周期18个月，将建设年采选120万吨锂瓷石矿生产线，对锂瓷石矿进行采选加工，最终产品主要为钽铌精矿、锂云母精矿、粗粒级锂长石粉、细粒级锂长石粉、低档锂长石粉。据了解，在上述矿产品中，锂云母是募投项目的原材料，钽铌矿和长石粉则对外销售，以实现锂瓷石矿高效综合利用。项目达产后，公司预计年均新增销售收入32466.11万元(含税)，年均净利润10154万元。
“年处理10万吨锂云母制备高纯度碳酸锂及副产品综合利用项目”计划投资30846万元，建设周期24个月，项目将建成年产8000吨碳酸锂生产线，主要生产纯度≥99%的高纯度碳酸锂，涉及工业级、电池级和高纯级碳酸锂；同时还可以综合回收锂云母中的铷矾、铯矾、钾矾、钠矾等副产品，实现锂资源综合利用。项目达产后，公司预计年均新增销售收入49940.73万元(含税)，年均净利润8965.90万元。
地处江西宜春的江特电机目前掌握众多锂矿石资源，已在该区域购买和控制了4处采矿权、5处探矿权，锂瓷石矿的矿区面积近43平方公里，覆盖宜春市2县1区，矿区面积占到宜春市已探明锂矿面积的近三分之二。且上述矿山大部分属于露天开采，成本较低。资料显示，公司锂瓷石远景储量达到4750万吨。之前，公司一季报已经预计上半年业绩将增长10%至40%。随着锂矿石的提价以及下游新能源产业的陆续投产，公司未来业绩值得期待。而在此前上证报记者对公司的采访中，公司工作人员曾表示6月份公司锂云母价格同比已经涨了40%。记者还了解到，2017年江特电机开始进军下游锂电新能源产业，努力延伸产业链，使公司锂电新能源产业在3年内成为公司第二个主导产业，并成为公司主要利润增长点。
公司今日表示，目前主营业务是主要从事起重冶金电机、高压电机等特种电机以及正极材料等锂电新能源产品的研发、生产和销售，本次非公开发行股份完成后，公司在锂资源综合利用领域将形成相对完整的产业链，增加公司的可持续发展能力和盈利能力。随着锂瓷石矿产资源采选和深加工项目的达产，公司的业务结构将完成从特种电机的生产销售向特种电机与锂瓷石矿产资源采选及深加工并重的转型。
沧州明珠:中报预告符合预期,下半年增长有望加速
研究机构：招商证券撰写日期：2017年07月16日
沧州明珠发布2017年中报业绩预告,收入同比增长4.9%,净利润同比增长25.16%,对应eps0.19元。公司中报业绩预告符合市场预期,下半年产能释放后,收入和利润增长有望加速。当前股价对应2017年pe仅17倍,维持“强烈推荐-a”投资评级。
中报净利润同比增长25%,符合市场预期。公司2017年上半年实现销售收入8.53亿元,营业利润9.83亿元,净利润6594万元,同比分别增长4.9%、25.2%。每股收益0.19元,中报业绩符合市场预期。
收入小幅增长,盈利能力持续提高。2季度单季度实现销售收入5.34亿元,同比增长9.03%,实现净利润4189万元,同比增长17.44%,净利率7.85%,环比提高0.33个百分点,同比提高0.55个百分点。收入增长主要是由于产品销量同比增长,然而由于新增产能2季度才投产,因此收入增速不高;由于隔膜和bopa毛利率同比提高,利润增速较快。
产能投产,下半年增长有望加速。公司2000万平米隔膜生产线2季度投产,业绩贡献将主要在下半年体现。另外,公司2万吨聚乙烯管和5000吨bopa薄膜产能也已经投产,产能增长25%以上。随着新增产能逐渐放量,公司下半年收入增长将会加速。由于原料己内酰胺价格下跌,预计bopa薄膜毛利率上升至15%左右,锂电池隔膜收入占比提高也将带动公司盈利能力同步上升。
天齐锂业:收购泰利森,长期成长有保障
研究机构：广发证券撰写日期：2017年06月26日
公司是已公布非公开发行方案,拟收购集团泰利森矿
非公开发行方案:不低于24.6元/股,非公开发行不超过1.7亿股,募集不超40亿,购买天齐集团持有的文菲尔德65%的权益和天齐矿业100%股权。财务投资者中投公司拥有文菲尔德35%权益,文菲尔德持有泰利森100%股权。
泰利森格林布什锂辉石矿探明及推定锂矿储量为6,150万吨,折合碳酸锂当量430万吨;已测定和指示的锂矿资源量为11,840万吨,折合碳酸锂当量710万吨。泰利森拥有全球锂资源大约30%的市场份额,并且供应了国内约80%的锂精矿。公司和天齐矿业对泰利森采购约占泰利森出货量的40%。泰利森锂辉石矿山矿石稳定性好,公司未来在资源供应方面有长期保障。
泰利森精矿涨价,国内碳酸锂供给增加,碳酸锂价格近期平稳
2012年碳酸锂涨价主要原因是盐湖因为***劣的天气原因影响了产能投放以及国外工人罢工带来人工成本增加。2017年至今碳酸锂还没有涨价一个原因是国内市场卖家增多(如银河锂业的张家港碳酸锂厂)。去年碳酸锂净进口超过一万吨,厂家有库存是正常的。泰利森涨价以后,对于碳酸锂企业成本还是很高的。未来泰利森是一个***运营的公司。泰利森会***跟下游谈价格。泰利森已经具有完善的管理人员结构,运作有效。
文菲尔德计提大额印花税有可能影响合并盈利预测
文菲尔德已将应缴该税项2.22亿计入2017年3月的管理费用。若公司收购文菲尔德65%权益交易于2017年内完成,则将需缴纳的二次印花税1.44亿计入了2017年度备考合并盈利预测中。
预计2017-2017年eps分别为0.36、0.71和0.73元,对应pe分别为98.4、50.2和48.7倍。收购泰利森后2017-2017年eps约1.02、1.19元,给予“买入”评级。
多氟多:六氟磷酸锂性价比最高
研究机构：浙商证券撰写日期：2017年06月26日
六氟磷酸锂全球性价比最高:进入韩国企业产业链,提高投资评级
六氟磷酸锂有望超预期，公司产能进入第一梯队,全球综合性价比最高;国际上进入日韩供应链,未来有望占领全球1/3以上的市场份额。
国内竞争格*进入价格竞争阶段，价格持续下滑,进入规模化竞争阶段。国内多氟多、九九久、广州天赐、天津金牛等多家企业实质性突破,进入价格竞争阶段。
六氟磷酸锂价格不断下滑,最优的竞争策略是尽快降低成本,实现规模优势,阻止更多的企业进入;我们预计未来六氟磷酸锂价格均衡区间位于10万元/吨附近;届时,公司的规模优势与成本优势将体现较为明显。
电动车的时代来临:电动车需求六氟磷酸锂市场规模5万吨以上。特斯拉models是一款高性能电动跑车,2017年一季度销量4900辆,使用是普通18650型号锂离子电池,引领了电动车潮流;全球销量最大的电动车型丰田普锐斯,宣布将使用锂电池(以前用镍氢电池);如果到2017年1000万辆电动车,平均一辆新能源汽车需消耗锂离子电池电解液40千克计算,需要电解液40万吨,按照一般锂离子电池电解液中六氟磷酸锂与有机溶剂1:7的用量比例关系,则仅动力锂电池要六氟磷酸锂约5万吨。2012年全球六氟磷酸锂产能约8000吨。
政策驱动:***有11个州通过了严格的环保法规,这些法规要求到2025年,每家汽车制造商至少总销量的15%为零排放汽车。***所有的主要汽车制造商正在致力于研发电动汽车,在颁布监管法规的州推出这类汽车。
预计公司2017年-2017年eps分别为0.43元,0.53元,0.57元。对应的估值分别是26倍,21倍和20倍,考虑到公司在产业链中的优势地位,我们提高投资评级至增持。
**城投:减持源于重组延续,碳酸锂产业化倒计时
研究机构：东兴证券撰写日期：2017年06月12日
事件:
本公司于2017年5月15日接到公司第一大股东上海市闸北区国有资产监督管理***会的通知,具体内容如下:国资委于2017年5月14日,通过上海证券交易所大宗交易系统减持其所持有的**城投7077000股,占本公司总股本的1.2293%。本次减持后,国资委尚持有本公司股票339764655股,全部为无限售条件流通股。占本公司总股本的59.0171%,仍为本公司的第一大股东。
主要观点:
1.大股东减持源于重组延续,并非不看好公司未来发展大股东此次减持使得市场对此有所质疑,我们通过对公司历史梳理发现,此次减持应该是当时借壳重组过程中的延续,在2017年5月14日公告的《**雅砻藏*股份有限公司重大资产出售、发行股份购买资产暨关联交易报告书》中说明,“雅砻藏*为被投资公司深圳市金珠南方贸易有限公司提供650,000,000.00元授信额度担保,截至2017年12月31日,金珠南方银行借款余额为519,451,272.11元,其中:逾期借款519,451,272.11元”,为了解决该问题,“2017年2月3日,雅砻藏*与深圳市同成投资有限公司、北京新联金达投资有限公司签定了《关于**雅砻藏*股份有限公司资产转让之框架协议》、与上海市闸北区国有资产监督管理***会签订了《关于**雅砻藏*股份有限公司非公开发行股份购买资产之框架协议》,根据协议约定,该项担保所涉全体债权人同意,在雅砻藏*本次交易方案获得***证监会核准的同时解除雅砻藏*的担保责任,作为该项担保所涉全体债权人解除上述担保的对价,闸北区国资委同意在获得雅砻藏*股份之日起60日内,将通过本次发行后获得的全部股权中3,000万股或出售该等股份所获收益以法律法规允许的方式向该项担保所涉全体债权人支付”。
2017年5月14日,各方最终达成协议,“***华融资产管理公司深圳办事处等六家债权金融机构与金珠南方、雅砻藏*、闸北区国资委、新联金达签署了《保证担保责任解除及债务偿还协议书》。
闸北区国资委同意在其获得雅砻藏*股份之日起36个月后的90日内,将其中的3,000万股依法支付给华融深圳办等六家债权金券融机构,作为其解除雅砻藏*保证担保责任的对价。各单位按其债权本金所占全体债权银行债权本金总额的比例获得闸北区国资委支付的股份,相关税费由各方依法承担。
本次大股东减持707.7万股,应该是履行当年重组协议的第一笔转让,转让方应为上表列示中的东富资产管理公司,据此推测,未来还应有其他股东转让行为。
依据当年股份折算价计算,每股折算价格为17.32元,距离目前股价10.85有较大的距离,从成本角度考虑,以上各公司并没有减持的动力,且上述公司为资产管理公司和银行,并没有特别的资金压力,从公司未来发展的角度考虑,公司碳酸锂业务即将进入工业化阶段,未来前景十分诱人,已有部分机构与公司有过沟通并对公司未来发展给予充分肯定,因此,即使未来大股东还会有几笔类似的减持行为,也只是当年重组的延续,并非大股东不看好公司未来的发展,股份接收方从成本和公司未来发展前景考虑也不会在目前位舲减持。
公司一期产能今年部分达产,预计产量在800-1000吨左右,随着今年一期产能建设完成,预计明年碳酸锂产量有望达到2500吨,后年进入产量大规模释放阶段。
价格假设:工业级碳酸锂(含量大于99%)市场报价43600,氯化钾市场报价3100,碱式碳酸镁市场报价4000,十水硼砂市场报价3000,以上为含税报价,其中氯化钾增值税率13%,其他为17%。
成本测算:公司1期产能5000吨,成本主要包括两部分,一部分是固定资产投资折旧,主要包括盐田建设和输水管道建设,预计投资额为2.5亿,按照10年摊销计算,每年折旧为2500万,每吨计入成本为5000元;第二部分是运营成本,主要是人工、输卤和运输费用,人工成本大约在2000元/吨,输卤成本为1500元/吨,运输到咸阳的下游产业园成本为每吨1000元左右,直接生产成本合计大约在9500元左右。2、3期扩产后,随着规模扩大和工艺流程的稳定,成本有望继续降低,我们在此保守按照成本不变计算。公司未来随着太阳能系统建设,成本有望有较大幅度降低,我们再次暂时不考虑这点。
3、碳酸锂价格进入爆发上涨周期,公司业绩弹性空间巨大
从碳酸锂行业目前的形势来看,新能源汽车在特斯拉的带动下出现明显的放量趋势,以储能为代表的新兴需求也进入投资者的预期之中,未来随着下游需求的爆发,碳酸锂价格将进入爆发上涨周期,目前的碳酸锂价格远远未反应真正的价值需求,这点市场目前仍然预期不足,我们相信未来碳酸锂价格有望冲击10万元。(具体可见我们碳酸锂系列深度报告)
预测公司2017-2017年eps分别为:0.23、0.27、0.46、0.60、0.79,其中碳酸锂业务对eps的贡献分别为:0.03、0.08、0.29、0.44、0.62,由于公司看点是碳酸锂业务爆发,我们以2017年碳酸锂业务贡献占比超过50%(64.64%)的时点作为估值基准,对地产业务给予15倍pe,对碳酸锂业务给予50倍pe,公司合理定价为17.15元,与此前给公司的目标价17.3元基本一致。
从碳酸锂价格对公司业绩弹性测算来看,公司业绩随着碳酸锂放量和价格上涨将出现爆发性增长的可能,如果2017年碳酸锂价格上涨到6万,则碳酸锂业务能够贡献0.53元,地产业务贡献0.16元,按照上述估值,公司合理股价为28.9,我们在此仅仅是大胆假设未来行业和公司可能出现的理想状况,公司业绩弹性巨大的体现。
从谨慎的角度出发,依旧按照目前碳酸锂价格给予公司估值,公司合理价格为17.3元,维持“强烈推荐”的评级。
九九久:主业见底,转型成长,首次给予增持评级
研究机构：申银万国证券撰写日期：2017年05月06日
公司医*中间体业务盈利基本见底,农*中间体业务14年增量明显。公司目前主打产品7-adca、苯甲醛、三氯吡啶醇钠等的生产规模均居国内首位、成本控制力优秀,其中:7-adca在抗生素需求下滑、公司产能持续投放的打压下价格与盈利底部持续2年以上时间,行业淘汰效果明显;苯甲醛业务整体保持稳定,量的增长将弥补盈利轻微下滑;三氯吡啶醇钠下游农*需求较好,公司扩产+压价策略有望在14年迎来收获季。
锂电池相关业务短期将提升公司估值、长期亦具备明显竞争优势。六氟磷酸锂公司目前规模700吨/年,品质堪比森田,计划扩张至2000吨/年,在下游动力和储能领域量逐步爆发前,公司与多氟多的价格战将价格压制到了11-13万元/吨,占领市场+压制潜在进入者的效果将随着下游爆发逐步显现;***法隔膜2。
3200吨/年高强高模聚乙烯纤维预计14年投产,公司优势在于规模效应带来的成本优势、渠道优势(如东当地下游配套产业完整);未来纳米材料的中试/生产将有望带来更多惊喜。
公司核心竞争力在于优秀的管理团队对内外部均实施良好的激励机制并制定灵活的市场竞争策略。从结果上看导致公司历史上介入新产品的速度非常迅速且成效显著,较短时间内即可做到全国甚至全球最有竞争力并具备明显的价格影响力。以董事长为首的团队凝聚力、执行力非常突出;在对内部员工/外部资源的激励上不手软;竞争策略上通过技术和成本优势强制洗牌、掌握定价权。
预计公司13-14年eps分别为0.22元、0.43元,目前股价对应13-14年pe分别为45倍、24倍。短期公司有望受益tesla带来的锂电池版块热情,中长期看公司“团队+激励+策略”的组合有望保证公司持续的创新能力、产品价格影响力和业绩的持续增长。
江苏国泰:利润增速略低预期,但总体表现仍算稳健
研究机构：东北证券撰写日期：2017年05月02日
2017年一季度,公司实现营业收入12.27亿元,同比增长48.75%;实现归属上市公司股东的净利润3465.30万元,同比增长9.19%;实现归属上市公司股东扣非后的净利润3417.03万元,同比增长30%;实现每股收益0.10元。公司的利润增速未及营收的增速,业绩低于之前的预期。
报告期内,公司的综合毛利率为11.54%,同比下降了2.03个百分点,但环比升高了0.74个百分点;净利润率为3.16%。同比下降了1个百分点,环比升高了0.52个百分点。自2012年二季度以来,公司的营收增长恢复较快,但是利润率却仍在低位,这也是公司一季度业绩略低于预期的主要原因之一。公司的营收增长和利润率变化情况折射了当前***的进出口情况,即形势总体好转,但是情况仍然比较复杂。
报告期内,公司期间费用率为7.51%,同比下降了1.58个百分点,环比下降了0.34个百分点,总体控制得较好。其中销售费用率同比下降了1.23百分点,环比下降了2.36个百分点,对整个期间费用率的下降起到了关键性的作用。
预计公司2017、2017和2017年的eps分别为0.65、0.79和0.93元,对应2017年5月2日的收盘价13.39元的市盈率分别为21、17和14倍。
近期锂电板块受国内新补贴政策即将出台和特斯拉电动车销售较好等事件的刺激,涨势较好。公司股价的上涨幅度也比较大。短期公司估值水平已经趋于合理,因此虽然从长期的角度继续看好公司的发展前景,但是短期仍建议关注公司股价波动的风险。
南洋科技:上半年业绩难有突破,背材膜进展值得关注
研究机构：财通证券撰写日期：2017年05月12日
对南洋科技台州总部进行了实地调研,与公司董秘杜志喜先生就公司最近的发展情况做了深入的交流。事后,杜总还安排参观了公司新厂区内的超薄型高温金属化膜产线。
传统业务聚丙烯薄膜业务上半年难有起色:如一季报中所透露的情况,公司目前的营收依然主要来自于传统的聚丙烯类薄膜。从下游市场情况来看,由于前两年全行业的大幅扩产,目前市场需求依然比较疲弱,而且下游厂商开始向上游镀膜领域延伸,公司低毛利的基膜类产品在全部产品中的比重进一步增加,预计这种相对低迷的情况将一直延续到三季度,下半年毛利的提升取决于太阳能背材膜项目的进展状况。
太阳能背材膜是今年公司重点攻关目标:公司使用超募资金投入的25000吨太阳能背材膜产线目前已于去年底完成建设,目前一直在积极的送料客户试用与联调,投产初期的产品符合客户对绝缘材料的要求,但是绝缘材料的要求比较低,而且利润也比较低,不是公司的主要方向。目前产品比去年情况已有进步,但还有个别指标尚不能达到客户要求,能否早日攻破这块瓶颈,在太阳能背材膜下游市场打开缺口,是公司今年主业中最值得关注的所在。
重孔离子微孔膜前景广阔:公司与清华大学技术团队共同研制的重离子微孔膜项目进展非常顺利,目前产品已在医疗用精密输液器过滤领域实现了小批量的销售。该产品在医疗过滤、防伪检测以及工业生产的其他领域还有着很广的销售空间,当下已在接触的市场有啤酒的营养细胞过滤、癌细胞检测等等。若下半年产能如期达到10万平米以上的话,公司今年在该领域的新增销售额突破一千万将是比较大概率的事情。目前重孔离子微孔膜在国内市场尚无直接竞争,成长空间较大,但在总体营收中所占比例还很小,有待产能放大。
投资建议:
随着近期“特斯拉”锂电池概念的爆发以及上周公司十送十分派方案的推出,公司股价涨势喜人。但需注意的是，上半年公司业绩难有明显突破,锂电池隔膜目前也还未达到量产要求。此外,本月下旬将有4818万定向增发机构配售股份解禁,投资者应注意交易风险。预测公司13-15年eps分别为0.199、0.304、0.440元,目前股价已超过前期目标,调低评级至“中性”。
成飞集成(002190)7月4日晚间公告，7月3日，***科技部网站报道了一篇“锂离子动力电池用高安全性隔膜开发取得重大突破”的科技动态。经公司核实，成飞集成子公司中航锂电(洛阳)有限公司与厦门大学联合承担***高技术研究发展计划(863计划)支持的“高安全性动力电池用功能隔膜的技术开发”项目进展基本属实。
中航锂电根据上述与厦门大学的合作开发项目，于2012年初开始投建一条陶瓷功能隔膜技术产业化试验线，总投资1000万元，在中航锂电现有厂房内技改建设。
截至2017年6月，该项目试验线已初步建成，完成相关配方固化，合浆、涂布、分切工艺技术开发，形成年产300万平方米的陶瓷功能隔膜生产能力，在此基础上进行了陶瓷隔膜电池设计、试制与测试，目前已开发出4种不同规格的功能隔膜产品，其中某系列产品已在多款金属壳电池中投入使用。
大东南(002263)7月3日晚间公告，公司全资子公司宁波绿海电子材料有限公司“年产8000吨耐高温超薄电容膜项目”中一条生产线已具备试生产条件，并于近日进入投料试生产阶段，截至目前，设备运行顺利。
该生产线具有生产规格为2.8um-20um产品的能力，品种有金属化薄膜，单、双面粗化膜等。
佛塑科技(000973)6月3日晚间公告，公司拟设立项目公司生产经营新型无孔透***防水功能薄膜材料。
该项目总投资2768万元，其中项目公司注册资本680万元，佛塑科技出资510万元，占75%股权；项目团队(该项目的技术骨干和管理人员林裕卫、甘兰凤等12位自然人)货币现金出资170万元，占25%股权，投资总额与注册资本之间的差额部分2087.6万元，由项目公司自筹解决。
项目公司注册地址拟设在佛山市，生产所需厂房、仓库由佛塑科技租赁给项目公司。预计项目建设期为8个月，项目建成达产后预计每年新增新型无孔透***防水功能薄膜约2600万平方米，新增销售额约4330万元。
新型无孔透***防水功能薄膜属于功能性薄膜材料，具有高强度、高韧性、高防水透***性、耐磨、耐油、耐寒、耐老化、可降解等特性，可广泛应用于户外运动装备、医疗卫生用品、建筑物屋顶或墙体薄膜等方面，具有广阔的发展前景。
2017-2020新能源汽车补贴政策全解读2017-04-2220:53|#2楼
4月29日，财政部、发改委、工信部和科技部四部委联合下发的新一轮新能源汽车补贴政策正式出台，在未来5年，补贴额度大幅退坡。自2017年中央实施新能源汽车补贴政策以来，补贴额度逐年下降，享受补贴的车辆标准逐年提高，同时，**对汽车企业的燃料消耗限值不断降低，显示**希望由市场力量来推动新能源汽车的发展。
具体的退坡办法是：2017-2020年，除燃料电池汽车外，其他新能源车型补贴标准都实行退坡，其中：2017-2018年补贴标准在2017年基础上下降20%，2019-2020年补贴标准在2017年基础上下降40%。
新能源乘用车补贴对象依然是纯电动汽车、插电式混合动力汽车和燃料电池汽车，但对车辆的技术要求进一步提高。其中，纯电动汽车的补贴门槛由之前的80公里续航里程提高到100公里，对车辆的最高时速也要求不低于100公里/每小时。
以下为电动汽车时代汇总整理的2017-2020年的新能源汽车***补贴标准表，仔细对比一下，会发现不少变化。
单位：万元
首先，补贴退坡幅度大大提升。2017年的补贴标准是在2017年的基础上下降5%，2017年则是在2017年的基础上下降10%。但是新一轮补贴退坡幅度则大大提升，2017-2018年补助标准在2017年基础上下降20%，2019-2020年补助标准在2017年基础上下降40%。
以续航大于250公里的纯电动乘用车为例，2017及2017年的补贴标准较2017年分别下降0.3万元和0.6万元，但是2017-2018年补贴标准则较2017年下降了1.1万元和2.2万元，新政的补贴下降幅度的确够大，再加上2017年与2018年和2019年与2020年的补贴标准一致，所以此次新政在未来能否刺激市场提前发力还是未知。
其次，从2017年开始，能够享受补贴的纯电动乘用车的续航里程门槛从80公里提高到了100公里，这给本来要求转正的低速电动车冲击不小。
比如康迪、唐骏、众泰、陆地方舟等以生产微型电动车的企业来说，他们的大部分产品虽然续航勉强够格，但是最高时速还达不到新政要求的100公里/每小时以上的标准，所以无法享受***补贴。而这也正好体现了***对于汽车产品性能以及技术等方面越来越高的要求，倒***车企推出适合政策走向和市场的高质量产品。
第三，2017年的补贴标准相比2017年的标准并非统一下调，而是有升有降。其中，续航里程超过250公里的纯电动汽车以及燃料电池汽车的补贴额度都比2017年高。
针对续航里程超过250公里的纯电动汽车的补贴，2017年的补贴额度为5.5万元，高于2017年的5.4万元。显然，**希望汽车企业生产续航里程更高的电动汽车。
但针对续航里程介于150公里和250公里之间（150≤r＜250公里）的纯电动汽车，2017年与2017年的补贴额度持平，都是4.5万元；
第四，燃料电池乘用车补贴不但没有退坡，而且在2017年的基础上有所增加，恢复到2017年的补贴额度，并且一直持续到2020年，显示**对燃料电池汽车的推广力度在逐渐加强。
2017-2017年期间，燃料电池乘用车的补贴标准逐年递减5%，从2017年的20万元降低到2017年的18万元，但2017年到2020年又恢复到20万元。这与燃料电池汽车的商业化进程不断推进有很大关系。
过去几年，***的燃料电池汽车产业化进展很快，丰田汽车已经推出了首款量产的氢燃料电池车mirai，该车续航里程达650公里，远远超过目前国内纯电动车市场中续航里程最长的特斯拉models，且氢燃料的加注时间仅为3分钟，解决了纯电动汽车续航里程短、充电时间长的瓶颈，并且它的成本大大降低，在***市场，如果算上*****的补贴，mirai的价格约为520万日元，与"皇冠"相当。虽然不算便宜，但与10年前的1辆燃料电池汽车要1亿日元相比，成本已大幅削减。在***市场的售价也只相当于人民币40多万元。
作为清洁能源和绿色交通的终极解决方案，燃料电池汽车离消费者的距离越来越近，但是，***汽车企业在这个领域的技术储备几乎空白，除了上汽集团有一些技术储备外，其他企业几乎都没有涉及燃料电池汽车的研发。因此，**提高燃料电池汽车的补贴额度也就不足为奇。
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招商证券中的天添利理财产品什么意思
什么是固收类理财产品摘要：固收类理财产品是投资者最常见的投资方式，它是指投资者把资金投入一定期限内的理财产品，在理财期限结束后可以收回本金和收益，固定收益类理财产品的收益率一般比浮动收益类理财产品要低，但是风险也比较低，投资者可以根据自身的需求选择合适的理财产品。大纲：一、什么是固收类理财产品1.1定义2.2分类二、固收类理财产品的优势1.1安全性2.2收益稳定3.3投资期型行弯限灵活三、固收类理财产品的缺点1.1收益率低2.2投资期限长四、如何选择固收类理财产品1.1理解风险2.2比较带行收益率3.3合理投资期限结论：固收类理财产品是一种安全性较高的投资方式，但收益率比较低，投资者在选择时要理解风险，比较收益率，合理投资期限，确保投资安全。什么是固收类理财产品？固收类理财产品是投资者最常见的投资方式，它是指投资者把资金投入一定期限内的理财产品，在理财期限结束后可以收回本金和收益，固定收益类理财产品的收益率一般比浮动收益类理财产品要低，但是风险也比较低，投资者可以根据自身的需求选择合适的理财产品。固收类理财产品可以分为银行理财产品、保险理财产品、债券理财产品、私募理财产品等，投资者可以根据自身的风险承受能力、投资期限、投资目的等条件，选择合适的固收类理财产品。固收类理财产品的优势固收类理财产品的优势在于其安全性，因为固收类理财产品的收益率一般比卜闷浮动收益类理财产品要低，风险也比较低，投资者的本金可以得到有效的保障。此外，固收类理财产品的收益稳定，投资者可以根据自身的投资期限选择合适的理财产品，收益率也可以根据投资期限的不同而有所不同。固收类理财产品的缺点尽管固收类理财产品具有安全性和收益稳定性的优势，但是它仍然存在一些缺点，比如收益率低，投资者投入固收类理财产品时，收益率一般比浮动收益类理财产品要低，同时，投资期限也比较长，投资者的本金一般要投入很长的一段时间，才能获得收益。如何选择固收类理财产品在选择固收类理财产品时，投资者要理解风险，明确自己的投资目的和投资期限，根据自身的风险承受能力，选择合适的理财产品；另外，投资者还要比较不同理财产品的收益率，选择收益率较高的理财产品；此外，投资者还要根据自身的投资期限，选择合适的投资期限，确保投资安全。总结：固收类理财产品是一种安全性较高的投资方式，但收益率比较低，投资者在选择时要理解风险，比较收益率，合理投资期限，确保投资安全。
招商证券在桌面上不可以登录
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招商证券帐户临时冻结怎么解冻？
问明原因：拨打招商银行客服电话95555或者到开卡银行去一趟，问一下是什么原因被冻结的，只要不是被司法冻结的，应该说都是可以处理好的。
预授权等系统原因的处置：如果是因为刷卡消费，在预授权过程中，银行暂时还没有来得及扣款，在相应的时间内，被预授权的那部分资金是冻结的，这个就不要理会了，银行很快就会处理好的。
输错密码等造成冻结的处置：如果是用户或者他人多次输错账号密码，账号也会被锁死。对于这一原因造成的冻结，也不要做任何处置的，24小时之后就会自动解锁。其他如挂失等原因造成的冻结，也会在短期内恢复的。
人工智能的利与弊(通用13篇)_范文集锦_范文参考网
摘要：崔政博士的新著《科学技术知识的**经济学研究》以马克思的“劳动”概念为中心，提供了一个划定人工智能替代人类劳动的边界框架。该书区分了重复性劳动与创造性劳动，提出创造性劳动是人类劳动的本质也是人工智能不可替代的。但需要进一步指出的是，机器学习已经在认识实践中表现出对人类认知劳动的极大辅助作用，包括：人工智能能够提升科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。以上原因使得我们在创造性劳动中很难将人工智能排除在外，未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。
关键词：人工智能;创造性劳动;科学知识;默会知识;机器知识
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：CN61-1487-（2020）01-0154-03
产业科学出现以来，科技创新对经济增长的驱动作用已经成为全球性的共识。崔政博士的新著——《科学技术知识的**经济学研究》，试图以“劳动”概念的历史分析为切入点，讨论科学技术在当代资本主义经济中所扮演的角色，进而以一种动态的劳动价值论表明当代社会经济运行的内在动因[1]2。该书以马克思的“劳动”概念为核心构建了一个哲学空间，将科学知识、技术创新、资本运行纳入其中，完整地阐述了科学技术对经济社会的塑造作用。该书的叙事方式表达了两个理论取向：第一，对科技创新的分析不同于传统技术创新理论仅关注经济“增长”，而是从更为基础的社会分工出发关注经济“发展”;第二，将科学知识的生产还原到马克思的“科学劳动”概念，实际上已经使用了一种扩展了的“科学”概念，蕴含着当代科学知识生产所具有的实践性、情境化、多主体等特征。
该书更为重要的贡献在于讨论了人工智能技术对于社会生产方式的挑战和变革作用。书中提出：“人工智能的替代效应是建立在对人类劳动数据化和逻辑化的基础上的，探索自在自然的创造性劳动是不可数据化和逻辑化的。因此，人工智能只能围绕既有的对象进行重复性生产，替代重复性劳动;而人类则能够探索自在自然，从而摸索新技术、建构新对象，进行创造性劳动。也就是说，机器所不能替代的人类劳动的‘硬核’是探索自在自然的劳动，是创造对象和掌握技术的‘创造性劳动’。”[1]25作者将马克思的“劳动”概念区分为“重复性劳动”和“创造性劳动”，进而指出人工智能是对机器大工业的否定，它将替代人类劳动中可以重复、可以数据化的部分，但创造性劳动是人类劳动的本质，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在将重复性劳动数据化的基础上，对人类劳动进行模仿，从而取代任何形式的重复性劳动。但人工智能却不能取代人类的创造性劳动，创造性劳动是通过探索自在自然，经过反复的摸索与实验、征服反常和偶然、掌握技术、创造对象、实现对象从无到有的过程的劳动，这是一种原生性的劳动。”[1]27作者认为，创造性劳动是对马克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人类的现有认知能力之外，却以反常和失败等形式向人类显现其自身。然而，在认知实践当中，机器学习已经可以帮助人类探索认知能力之外的“自然”，当然这种“自然”并不以反常或失败的形式存在。作者也指出：“尤其是在大数据和云计算的背景之下，机器学习的速度远超人类的认知极限，甚至可能在数据中找到人尚未发现的方法和规则。”[1]35因此，在认知劳动方面，我们可以在作者的概念框架下进一步区分出人工智能对人类“创造性劳动”的辅助作用，具体表现为三个方面：人工智能提高科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。
一、人工智能能够提升科学知识生产效率
机器学习的广泛使用可以提升科学知识生产的效率，主要表现在文献研究和实验室研究两个方面。人工智能系统可以通过自然语言理解获取、阅读和总结所有相关文献。例如，一个叫做Iris的人工智能系统的运行方式是：从某个研究主题的演讲切入，先使用自然语言处理算法分析演講的脚本，挖掘从开放渠道获取的研究文献，然后将相关研究文献分组并进行可视化，再通过人工标注文献使机器匹配精度增加，当机器能够理解文献的内容和结构时，可以帮助科研人员总结出该研究主题下的所有研究问题、假设、实验结果等，从而将前人工作完整呈现。此外，机器学习的使用还能够加快实验研究的进程。例如，2016年5月，澳大利亚国立大学的研究团队使用机器学习重复了物质的玻色—爱因斯坦凝聚态的实验室发现过程，从反复设置调整实验设备的各种参数到产生凝聚态物质，机器学习只用了一个小时，而凭借这一发现获得诺贝尔奖的三位科学家是在直觉的基础上经过多年实验才制造出了物质的凝聚态。由此可见，作为技术的人工智能的进步已经开始反向促进作为基础研究的科学知识的生产。
波兰尼（MichaelPolyani）提出了默会知识（tacitknowledge）的概念，以区别于可以明述的知识（explicitknowledge），明述知识是用语言文字来表达的知识，如科学知识，默会知识则是我们知道但通常不加言述或者不能充分言述的知识[2]。默会知识具有以下几个特点：难以用语言文字描述，不易传播、记录和积累;获取默会知识主要依靠亲身体验;默会知识呈分布式存在，难以整合。这些特点导致我们很难有效运用默会知识，而机器学习的大规模运用使得人工智能系统非常擅于处理默会知识。作者敏锐地意识到了这一特点——“以往我们所说的‘默会知识’、手工技艺技巧，以及复杂程度远超人类认知能力之外的一些潜在规则，也都不再是一个个‘黑箱’，机器可以基于将人类劳动的过程还原成物理量和数据，再通过机器学习找到其内在的规律，从而取代人类劳动。”[1]56
在当前人类社会所有已经产生的信息中，文字只占极少的比例，大量的信息以图片和视频方式呈现，其中蕴含了大量需要通过亲身体验才能获取的默会知识。如果有办法将事物状态用图片或视频记录下来，就有可能使用机器学习从中萃取出知识。很多电影公司已经使用人工智能系统观看大量人类历史上的影视作品，从而归纳提取出经典桥段，创作出新的配乐、台词和预告片以供人类借鉴。更为重要的是，由人工智能系统获取的默会知识是以神经网络参数集的形式存在的，这对人类而言仍然不可描述，也难以在人类之间传递，但却非常易于在人工智能系统间传播。例如，一台掌握驾驶技能的自动驾驶汽车只要将参数集分享出来就可以快速让所有汽车学会这项技能，而且可以实现机器间的协同行动。
如果说默会知识还是“可意会而不可言传”的知识，那么AlphaGoZero在围棋上的表现已经表明人工智能系统产生了某种既无法“意会”也无法“言传”的机器知识。AlphaGoZero在没有人类以往的经验或指导、不提供基本规则以外的任何领域知识的情况下，就使用机器学习在短时间内探索了大量人类从未尝试过的走法。机器发现的知识不仅完全超出了人类的经验，也超出了人类的理性，成为人类几乎无法理解的知识。由此，产生了讨论某种“机器认识论”的可能性，GregoryWheeler在《MachineEpistemologyandBigData》一文中提出：机器学习对事物间隐蔽的相关性的发现和掌握已经远超人类，因此机器知识更多的是一种相关性知识。[3]321董春雨教授在《机器认识论何以可能？》一文中也指出：“人类必须正视机器在其擅长的领域，通过特殊的认识方式所获得和积累的知识。”[4]
机器知识与科学知识或默会知识的核心差别在于：机器知识依赖数据，科学知识或默会知识依赖信息。信息是事物可观察的表征，或者说信息是事物的外在表现。任何一个物体的信息量都非常大，要精确描述一个物体，就需要将其中所有基本粒子的形态以及它们之间的关系都描述出来，同时还要将该物体与周围环境的关系都描述出来。而数据是已经描述出来的部分信息，关于一个物体的数据通常要比信息少得多，例如只包含它的形状、重量、颜色和种属关系等。只有当信息经过适当的处理，当它被用来进行比较、得出结论和建立联系时，它才會转化为知识。而知识可以理解为伴随着经验、判断、直觉和价值的信息，作为认知主体的人在其中扮演了关键角色。
相较之下，机器知识可以被刻画为数据在时空中的关系，这些关系表现为某种模式，对模式的识别就是认知，识别出来的模式就是知识，用模式去预测就是知识的应用。这些数据在时空中的关系只在少数情况下才能用数学工具进行表达，而多数情况下知识表现为数据间的相关性的集合，这些相关性只有一小部分可以被人类感知和理解。这源于人类感受能力的*限性：人类只能感受部分外界信息，人类的感官经验*限在三维的物理空间和一维的时间。因此，当数据无法被感知，它们之间的关系又无法用数学工具表达时，这些数据间的关系就超出了人类的理解能力之外而属于机器知识。当前机器学习的主流形式——人工神经网络的最大特点就是发现并记忆数据中的相关性，例如在看了很多汽车图片后会发现汽车都有四个轮胎，人类对图片这类直观的数据间的相关性也能发现并记忆一部分，这就是默会知识。但当数据量很大且不直观时，例如股票市场的数据或者核电站的内部数据，人类就无法应对了。而随着人工神经网络层级和数量的增加，人工智能系统能够处理大规模的复杂数据，这就是机器知识。机器知识当前的主要表现形式类似于AlphaGoZero中的神经网络的全部参数。
概言之，科学知识和默会知识多是基于信息的因果性知识，而机器知识多是基于数据的相关性知识。此外，科学知识是易于记录、易于陈述、易于传递的;默会知识是难以记录、难以陈述、可传递的;机器知识则是可记录、不可陈述、易于在机器间传递的。
当然，基于人工神经网络的机器学习仍有两个核心的*限性导致人工智能系统还不足以承担创造性劳动。第一个*限是，人工神经网络需要依赖特定领域的先验知识，也就是需要特定场景下的训练，这是因为人工神经网络的学习本质上是对相关性的记忆，人工神经网络将训练数据中相关性最高的因素作为判断标准。这个问题在自动驾驶汽车中表现的非常突出，鉴于道路交通情境的复杂性和交通标示的多样性，自动驾驶系统难以避免很多交通事故。第二个*限是，人工神经网络无法解释产生某个结果的原因，这种不可解释性在许多涉及安全和公共政策的领域显现的比较突出，例如在智能医疗中，人工神经网络在影像识别和辅助诊断中都对其结果缺乏医学上的解释性，都需要专业医生的复核。
基于人工神经网络的人工智能系统在记忆和识别这两个基础智能方面超越了人类，但在推理、想象等高级智能方面还相差较远。与人类相比，人工智能无法承担创造性劳动的原因还不止于以上的*限性，还包括：人工智能没有常识和物理世界的模型;人工智能没有自主和自发的通用语言能力;人工智能没有想象力，需要大量常识、反事实假设和推理能力;最重要的是人工智能没有自我意识。自我意识的缺乏导致能够产生机器知识的人工智能系统仍然无法被视为认知主体，其知识的“创造性劳动”是一种无意识认识活动。
人工智能系统在提升科学知识生产效率、处理默会知识以及产生机器知识方面的优势，使得我们在创造性劳动中很难将其排除在外，未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。脑机接口（brain-computerinterface）是当前一个重要的人机协作研究方向，而其中最激进的方式是马斯克提出的Neuralink，即通过柔性电极对接在人脑的神经网络上，Neuralink要解决的是人类的信号输入与输出，但其问题在于人类的高级思维（如逻辑推理或描述场景）必须依赖语言，而目前基于人工神经网络的机器学习能力主要是对环境的识别能力，还远没有达到语言和逻辑推理，但人类智能通过语言进行沟通。这背后就隐含了人类的科学知识与人工智能系统的机器知识之间的不可通约，以上例子也表明基于人机协作的创造性劳动还有很大的技术障碍需要克服。
参考文献：
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今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
一、研究领域
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合**类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非***存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem，mas)两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全*的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个*部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
计算智能(putingintelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算(evolutionaryputation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法(geneticalgorithms)、进化策略(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由***圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全*动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病***、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
对现代社会的影响有多大?工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
(1)能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成
(2)多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》
系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
(3)条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的
作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
(4)课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些
新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。2016年，由于阿尔法狗在围棋人机大战中力压世界冠军，人工智能引起全球的广泛关注。之后因为智能手机上的语音助手、智能机器人等普及，人工智能逐渐走入我们的生活。但这都只是人工智能的“容器”并不是人工智能。
人工智能是对人类智能的模仿，并力图实现某些任务。它是研究用计算机来模拟人类学习、思考、推理等思维活动和智能行为的基本理论、方法和技术。当下已经发展比较成熟的人工智能技术包括图像处理、语音识别以及自然语言处理等领域。
随着科学技术的不断发展，人工智能、大数据等金融科技技术成为各国关注的焦点。目前，包括我国在内的许多***都将人工智能发展划入到***长期战略的规划中，力争抢占该领域制高点。当前各行各业都在探索人工智能的种种可能。其中金融领域由于其科技手段应用广泛、信息化建设起步早、新技术投资回报率高等特性，成为人工智能最好的应用领域之一。
近年我国人工智能市场发展非常迅猛，而AI在不同的行业中处于不同的发展阶段，其中金融领域不管是从底层基础设施还是应用成熟度方面都处于领先地位。目前，“AI+”主导的行业智能化提升正处于初级阶段，人工智能在各个行业尤其是金融行业中的应用仍具有极大的深度挖掘空间。
金融科技的重点就是两个:一个是赋能,一个是风控。一方面是注重科学技术在金融领域里面的应用，推动金融业更好地服务实体经济,提高金融产品和金融服务的质量；另一个非常重要的方面就是控制金融风险。
1.人工智能+金融投资与服务
人工智能目前在金融投资领域和服务领域的应用较多。在金融投资领域，人工智能有智能投顾、反欺诈、投资预测等方向的应用。在服务领域，人工智能有身份识别和智能客服等方向的应用。人工智能技术与金融投资和服务领域相结合，助力金融投资与服务的标准化、模型化、智能化，大大升级优化了金融业现有的服务模式，最大限度的保障了消费者的收益要求，减少了金融风险事件的发生，同时降低了人工投入成本，提高了工作效率。
以“互联网+金融”为代表的金融科技发展阶段更多的属于“渠道革命”，那么新一代的“AI+金融”的影响则包括两方面：产品和风控——让产品更加智能，让风控更加安全。
人工智能由于其具有的技术属性，使之在识别和应对系统性金融风险中更具优势。目前，国际和国内都积极将人工智能应用于风险控制和金融监管上，以期尽可能的降低金融风险、探索更加有效的监管范式。
当前，一些国际监管机构，例如澳大利亚证券及投资***会（ASIC）、新加坡货币当*（MAS）及***证券交易***会（SEC），都在使用人工智能进行可疑交易识别，比如从证据文件中识别和提取利益主体，分析用户的交易轨迹、行为特征和关联信息，更快更准确地打击地下洗钱等犯罪活动。
在国内，人工智能在风控上的应用主要是数据搜集和处理、风险控制和预测模型、信用评级和风险定价以及实现金融监管的实时监控。在风控与管理上，人工智能依托高维度的大数据和人工智能技术对风险进行及时有效的识别、预警、防识，包含数据收集、行为建模、用户画像和风险定价四个流程。开发神经网络、专家系统、支持向量机以及混合智能等人工智能模型应用在金融风险管理领域。在对于金融监管上，人工智能的应用实现了金融监管实时监控，随时暂停。在实际应用中当某些金融机构的金融活动超过监管部门所规定的红线时，人工智能自动连接监管部门的接口便会识别出不符合规定的业务并且在第一时间叫停此项业务，并且生成相关报告以备使用。当被叫停的金融业务指标回归到正常水平时，系统也可以及时取消锁定、恢复业务办理，这样便实现了实时监控。
人工智能技术越来越成熟，依托语音识别、机器人技术、机器学习、人脸识别等人工智能技术研究成果开始走向产业端。人工智能应用的三要素：数据、处理数据的能力和商业变现的场景，供应链金融领域已具备人工智能快速发展的必要条件，而事实上，主动拥抱人工智能，拥抱人工智能带来的福利，AI在金融中运用具有广阔的市场空间。
在经历了1990年代和2000年初的寒冬之后，人工智能正在复苏。人工智能的发展在金融业得到了充分证明。作为新兴技术的早期应用者，银行和其他金融服务提供商正在快速拥抱人工智能。
因人工智能的应用，Autonomous预计金融业可节省高达1万亿美元的资金。在金融领域引领人工智能浪潮的是金融科技公司，其中大部分都直接或间接地与金融行业企业合作创建真实的人工智能应用程序。
1、人工智能实现信用风控模型。
人工智能的核心是大数据风控建模能力。传统征信中，数据依赖于银行信贷数据，而大数据并不仅仅包括传统的信贷数据，同时也包括了与消费者还款能力、还款意愿相关的一些描述性风险特征。利用大数据技术，能搜集许多的数据维度来描述，作为风险评估的重要依据。这样就使大数据征信不单一依赖于传统信贷数据，可以对传统征信无法服务的人群进行征信，实现对整个消费者人群的覆盖。
在复杂的市场经济中，核心企业与供应商之间的复杂的贸易关系，存在各种不可控的潜在风险。机器学习里的图谱网络很好地解决了这一诉求，基于申请人、手机号、设备、IP地址等各类信息节点构建庞大网络图，并可在此之上进行基于规则和机器学习的反欺诈模型实时识别。其中一个比较普遍的情况，人工智能可监测相关设备ID在哪些借贷网站上进行了注册、同一设备是否下载多个借贷App，可以实时发现多头贷款的征兆，把风险控制到最低。
从整体氛围来看，金融界对于AI技术还并没有彻底的接受。一方面可能是AI在业界的表现并不算好。它使用更复杂得多的模型，却很难做出更好的效果。另一方面还是风险控制问题。金融业，尤其是量化交易，对风险控制极其严格，对模型最重要的要求是稳健、可解释性强。而AI的风险是很难测量和控制的。
金融中的人工智能是一个广泛且快速发展的趋势。所有这些创业公司中的一个共同点是，他们正在使用人工智能来应对当今金融业所面临的挑战。很明显，人工智能正在帮助简化当前流程并提高效率。
人工智能的下一次迭代将会引入全新的服务和解决方案，从而颠覆当前的金融服务。这种颠覆可能包括彻底消除欺诈（颠覆欺诈跟踪服务），即时信贷（颠覆信用模型服务），自主和个性化财务顾问（颠覆金融咨询服务）等。
普遍认为人工智能有三个发展阶段：计算智能、认知智能和感知智能。第一个阶段是计算智能，能存会算，比如我们现在使用的个人计算机；第二个阶段是认知智能，能说会听、能看会认，能够对各种类型的输入数据进行感知和处理；第三个阶段也是目前的最高阶段，是感知智能，它要求机器或系统能理解会思考，这是人工智能领域正在努力的目标。
目前人工智能在金融行业的应用仅仅停留在算法、数据处理等金融电子化层面（计算智能、认知智能），金融智能化（感知智能）还需要技术更进一步的发展。正如计算机科学家DonaldKnuth所说，“在金融领域的应用主要还是*限于一些认知任务，而对于一些更加复杂的任务，涉及到感知领域的，需要人来进行理解、思考和推理。人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”
在未来几年，预计会有更多初创公司在金融领域推出这些突破性的人工智能应用程序。
AI技术的赋能、全球化企业竞争方式的转变，再加上产业内部转型升级的迫切，新金融无论是在时代发展大势上，还是在社会经济发展驱动上，都将是一项长久不衰的“黄金”产业，毫无疑问，一场掘金新金融盛宴即将到来。得趋势者得天下，未来，***将成为‘AI+金融’成功落地应用的典型代表。
一、人工智能的定义解读
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机