百度區塊鏈百邦ai研究院

『壹』 胡堅波丨城市大腦的未來形態

當前，新一輪 科技 革命和產業變革方興未艾，數字化正以不可逆轉之勢深刻改變人類生產生活方式。作為新基建的重要內容，城市大腦不僅僅是技術創新，更是 社會 創新，揭示了城市未來的發展模式，也預示著城市文明新階段的到來。未來，城市大腦管理運行的領域、類型與內容還將不斷擴展，運用大數據、雲計算、區塊鏈、人工智慧等前沿技術推動城市管理手段、管理模式、管理理念創新，從數字化到智能化再到智慧化，是推動城市治理體系和治理能力現代化的必由之路。

中國信息通信研究院總工程師胡堅波認為， 作為推動數字化轉型的重要抓手，城市大腦在我國整體上處於發展起步階段，平台賦能不足、業務支撐不力、建設運營模式不清晰等問題也很突出，這反映了城市大腦相關理論認識與政策規劃的分散與不足。建議通過構建「四大核心平台」，賦能「七大協同場景」，實現對城市治理和服務領域的全面覆蓋，因地制宜推動城市大腦加快落地實施。

目前我國城市大腦建設中還存在哪些主要問題？

1、平台賦能機制有待完善。當前城市大腦組件的系統性、功能性相對較弱，難以快速提供上層系統需要的大數據、物聯網感知、城市信息模型等服務，場景靈活搭建和系統快速生成能力不強，城市大腦支撐平台全面賦能上層應用的作用機制有待進一步健全。

2、跨部門業務協同型場景支撐力不足。城市大腦中涉及多部門聯動處置的業務經常出現「數據盲區、數據打架」等問題，城市大腦針對跨部門業務需求打造的典型場景和超級應用有待進一步完善。

3、城市大腦常態化運營模式不清晰。城市大腦系統復雜度高、技術更新迭代快、所需資金數額巨大，需建立長效運營理念，建立與技術支撐、制度建設相匹配的城市級建設運營服務體系，提供基礎技術支撐。

如何因地制宜推動城市大腦落地實施？

1、因地制宜創新建設運營模式。相對於智慧城市建設，城市大腦的技術復雜度更高、更新速度更快、系統集成度更復雜，勢必需要專業的公司進行建設和運營。

2、內外協同構建建設運營生態。城市大腦是一個復雜巨系統，需要協調內外部資源形成建設運營生態。對內強化統籌協調，形成政府多部門協同合力，對外成立產業聯盟，聚合市場建設資源。

3、示範引領穩步推進城市大腦建設。城市大腦建設應根據城市自身發展戰略、數字政府建設需求、數字 社會 及數字經濟發展需求，遵循「需求導向、頂層設計、示範引領、分步實施」思路穩步推進，避免貪大求快。

更多精彩觀點

01 城市大腦整體處於發展起步階段

據不完全統計，「十四五」期間，城市大腦投資規模可達千億。截至2020年10月底，全國共有129個項目以「城市大腦」為名進行招標，平均中標金額約為5500萬元，成為當前新型智慧城市的建設熱點。在全國36個省級城市（含直轄市、計劃單列市）、255個地級市和2851個縣級行政區中，完成或正在建設城市大腦的城市不足2%，根據中國信息通信研究院（以下簡稱「中國信通院」）測算，2019年全國智慧城市投資總規模約為1.7萬億元，而城市大腦占智慧城市總投資比例約為4%，預計未來幾年城市大腦項目可能保持100%以上增速。此外，在地域分布上，東部地區城市大腦建設數量遙遙領先，佔比達到60%，其中，浙江省共17個市縣已啟動建設城市大腦，建設普及率居全國第一。

《中華人民共和國國民經濟和 社會 發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確提出「 探索 建設數字孿生城市」。2020年，國家發改委、 科技 部、工信部、自然資源部、住建部等部委密集出台政策文件，有力推動城市信息模型及建築信息模型相關技術、產業與應用快速發展，助力數字孿生城市建設。隨著數字孿生城市在雄安新區先行先試，數字孿生建設理念深入到各地新型智慧城市規劃中。2020年2月，上海市發布《關於進一步加快智慧城市建設的若干意見》，明確提出「 探索 建設數字孿生城市」；8月，海南省發布《智慧海南總體方案》，提出「到2025年底，基本建成『數字孿生第一省』」；12月，浙江省提出建設數字孿生社區。據中國信通院統計，2018年全國僅有兩項城市信息模型相關投標項目，2019年新增8項，2020年（截至2020年10月）新增19項，增長迅猛，標志著城市信息模型已加速進入到 探索 推廣階段。

各地城市大腦著重提升協同聯動能力，深化「一網統管」建設，一方面聚焦公共安全、應急管理、規劃建設、城市網格化管理、交通管理、市場監管、生態環境等重點領域，實現態勢全面感知、風險監測預警、趨勢智能研判、資源統籌調度、行動人機協同；另一方面打破「層層上報、層層審批」的傳統上傳下達方式，聚焦數據採集慢、融合難、整理耗時長等問題，著力構建「市、區、街道社區」三級聯動體系，實現快速靈活綜合調度。例如，在疫情防控初期，傳統數據報送處理方式層級多，數據從採集、整理、摸排、上報到發布要一天左右。海口城市大腦疫情防控智能指揮平台建立「市、區、街道社區」三級聯防聯控體系，基層人員和公眾可直報數據到城市大腦，城市大腦處置命令直達工作人員，實現命令下達、執行跟蹤、摸排上報、群防群治全鏈路快速閉環，避免了多級數據採集和命令傳達的滯後。

在新冠肺炎疫情前期，疫情發展迅速，急需快速搭建疫情監測、人口排查、防控指揮等全新應用場景。城市大腦基於基礎支撐平台、成熟應用組件庫、基礎資料庫等，實現了疫情防控新平台的快速搭建。例如，杭州基於城市大腦快速開發 健康 碼平台，將開發周期從常規的4周縮短到16小時；北京海淀區基於城市大腦的「時空一張圖」和「AI計算平台」等，推動了疫情防控平台的快速上線。

產業生態方面，企業基於四大核心優勢融入城市大腦領域，形成群雄逐鹿的產業格局。一是以雲數據為內核的生態整合實力。基於「雲+數」優勢，通過打造城市級「雲數」平台，面向合作夥伴打造「合作生態」，助力合作夥伴基於平台快速構建應用層，提供「最後一公里」服務。如華為基於可同時提供雲管端協同ICT產品與創建解決方案的能力，打造數據底座，提供雲計算服務、新ICT能力和行業使能，構建了開放的數字化生態。二是以AI為核心的技術實力。基於AI核心技術，提供更多具有「AI思維」的解決方案，從而迅速打開市場空間。如網路基於網路大腦和AI核心技術，提出AI智能城市「ACE王牌計劃」，引入自動駕駛 汽車 、智慧道路車路協同，提升車和路的智能化水平；研發自主泊車功能，幫助駕駛員節省尋找停車位的時間。三是便捷觸達公眾的平台優勢。依託城市服務平台能夠更為便捷地服務群眾，發揮城市智能中樞應用工具和應用場景得天獨厚的多元化優勢，形成技術與場景的點線面結合。如騰訊提出構建「WeCity未來城市」，以騰訊雲基礎產品為底層架構，為數字政務、城市治理、城市決策和產業互聯等領域提供解決方案，並通過微信、小程序等工具觸達用戶。四是系統集成能力。依託傳統集成商強大的產業鏈上下游整合能力和售後服務能力，積極融入城市智能中樞建設。

一是平台賦能機制有待完善。當前城市大腦組件的系統性、功能性相對較弱，難以快速提供上層系統需要的大數據、物聯網感知、城市信息模型等服務，場景靈活搭建和系統快速生成能力不強，城市大腦支撐平台全面賦能上層應用的作用機制有待進一步健全；

二是跨部門業務協同型場景支撐力不足。城市大腦中涉及多部門聯動處置的業務經常出現「數據盲區、數據打架」等問題，一張圖規劃、一盤棋管理等跨部門跨行業應用場景的實施效果相對有限，不利於決策指揮、聯防共治，城市大腦針對跨部門業務需求打造的典型場景和超級應用有待進一步完善；

三是城市大腦常態化運營模式不清晰。城市大腦系統復雜度高、技術更新迭代快、所需資金數額巨大，需建立長效運營理念，建立與技術支撐、制度建設相匹配的城市級建設運營服務體系，引入具有定製化服務、長效運營增值、生態夥伴培引等功能的本地運營機構，提供基礎技術支撐。

02 「一體四翼」構建未來城市大腦

城市大腦以網路、計算、感知設施為基礎，全面匯聚整合分布在城市各級各部門各行業的海量數據，構建聚合數據、共享技術、協同業務、賦能應用的城市運營中樞平台，促進數據協同、技術協同、業務協同，賦能生產、生活、生態等上層應用場景。作為城市新型基礎設施，城市大腦是開放、不斷完善、迭代發展的，一方面能夠隨著未來信息技術的發展不斷演進；另一方面，隨著各行業信息化建設逐步深化，激活城市各行業以及跨行業的基於城市大腦的系統建設，有利於推進各行業系統接入及提升。

四大核心平台。

城市大腦是互聯網大腦架構與智慧城市建設結合的產物，是城市級的類腦復雜智能巨系統，在人類智慧和機器智能的共同參與下，在物聯網、大數據、人工智慧、邊緣計算、5G、雲機器人、數字孿生等前沿技術的支撐下，充分推進城市數據資源網路化共享、集約化整合、高效化開發、全面化賦能，各類共性支撐平台是城市大腦的核心要素：

（1）城市大數據平台。城市大數據平台以城市信息模型數據為框架，通過對全域全量數據匯聚、融合、存儲與分析，並使用智能感知、分布式存儲、數據挖掘、實時動態可視化等大數據技術，提高數據資源利用水平，打造數據驅動治理模式的強大引擎。隨著數據處理技術的不斷進步和數據應用需求的不斷提升，城市大數據的數據資源越來越豐富。同時，城市大數據結構異構特徵顯著，數據量大、速度提升快、處理速度和實時性要求高，且具有跨部門、跨行業流動的特徵。雖然各級地方政府和企業都在積極 探索 城市大腦建設，但仍然存在特色不明、體驗不佳、共享不足等問題。究其根源在於未能實現城市大數據資源與城市業務的良好融合，大部分城市仍停留在政務數據共享交換平台的水平，即主要在政府內部進行的數據共享；

（2）城域物聯感知平台。城域物聯感知平台以全域物聯感知和智能化設施接入為基礎，為設備開發者、應用開發者、業務管理者、運維服務者等參與者提供物聯感知服務，成為終端設備與智能應用之間的紐帶。城域物聯感知平台的核心功能主要包括接入管理、設備管理、數據管理三部分，向下接入感知終端，兼容適配各類協議介面，提供感知數據的接入與匯聚；中間面向設備開發者、管理者、運維者提供遠程運維管理、事件告警、反向控制等設備管理；向上為應用開發者提供數據解析、數據分析、數據統計、數據調用等數據管理，支撐物聯數據創新應用；

（3）城市信息模型平台。城市信息模型平台是刻畫城市細節、呈現城市發展趨勢、推演未來趨勢的綜合信息載體。城市信息模型平台基於城市地理信息系統GIS地圖，按照地形層、道路層、建築層、水域層等順序載入城市大數據平台和城域物聯感知平台數據，並對建築物、橋梁、停車場、綠地等城市部件進行單體化處理。在模型單體化基礎上，同步接入人口、房屋、水電燃氣、交通等城市公共系統的信息資源，實現可視化展示城市運行狀態，並運用模擬模擬、深度學習等技術，模擬推演城市發展態勢；

（4）應用支撐模型平台。應用支撐模型平台是城市大腦關鍵共性技術、應用開發組件和城市模型服務的模塊化封裝集成平台，能夠實現靈活配置和高效開發利用，包括共性應用組件服務、信息模型服務和核心使能技術服務。其中，共性應用組件服務包括信用服務、身份認證、非稅支付、電子證照等底層技術支撐；信息模型服務是指面向應用場景的賦能服務，包括自定義渲染服務、空間分析計算、虛實融合互動等；核心使能技術服務包括人工智慧、大數據、區塊鏈等新技術能力，旨在為上層應用提供技術支撐。

七大協同場景。

城市大腦在行業系統應用的基礎上，著眼城市建設和管理，以解決城市運行問題為牽引，推動場景不斷向跨部門跨領域的超級場景應用方向發展，協同聯動成為業務場景建設的重點和亮點：

（1）多規融合一圖管控。城市大腦整合基礎空間數據、現狀數據、規劃成果、地下空間數據等城市規劃相關信息資源，在城市信息模型上實現合並疊加，解決潛在沖突差異，統一空間邊界控制，形成規劃管控的「一張藍圖」。在充分保證「一張藍圖」實時性和有效性的前提下，匯聚更多規劃數據，如人口分布密度、綠地面積布局、交通流量、實時環境檢測、空氣流動、溫度變化、群體社交活動等信息，並基於全量數據構建各類模型，如城市風貌模型、控規模型、參數化模型等，對各種規劃方案及結果進行模擬模擬及可視化展示，實現方案的優化和比選；

（2）項目建設全程可視。在設計階段，利用數字孿生技術，構建還原設計方案周邊環境，充分考慮設計方案和已有環境的相互影響因子，讓原來到施工階段才能暴露出來的缺陷提前暴露在虛擬設計過程中，方便設計人員及時針對缺陷進行優化。在施工階段，利用數字孿生技術將施工方案和計劃進行模擬，分析進度計劃的合理性，對施工過程進行全面管控。在運營維護階段，基於設計、施工、裝配過程中留存數據生成的建築三維模型，結合建築內外部各類感測器、監控設備採集的建築環境數據、設備運行數據、構件壓力和應變數據、視頻監控數據、異常報警數據等，開展智能分析，對可能出現的影響建築壽命、設備 健康 等問題進行預測預警；

（3）城市運行一網統管。基於統一標準的城市部件數字編碼標識體系和空天地全方位立體部署的物聯感知設施，為各類城市部件、基礎設施甚至是動植物等生命體賦予獨一無二的「數字身份證」，從而實現對城市部件的智能感知、精準定位、故障發現和遠程處置。利用城市智能引擎賦能城市攝像頭，智能識別跨門經營、違章停車、堆物堆料、暴露垃圾、無證游商、積存垃圾渣土、沿街掛曬等違章行為，通過智能立案、派發、審核，縮減案件處置流程，有效縮短處置時間、節省工作人力投入，提升城市管理的智能化水平，提升市民滿意度。此外，通過全要素數據聚合，准確抓取城市體征，進行城市畫像，洞察城市機場、高鐵站、交通樞紐、地鐵站、熱門景點、博物館、圖書館、 體育 館運行狀態和實時利用率，人和車輛動態和軌跡追蹤，城市大型建築、橋梁、游樂場、重點設施的安全監控，實現一張圖全景展現城市運行動態；

（4）公共安全一屏掌控。依託城市大腦，基於AI和大數據技術能力，構建治安防控圈，對重點區域、重點出入口等監控點位的人員和車輛進行全覆蓋、全方位智能採集，將散布在城市各個角落的監控攝像頭等設備產生的數據連接起來，進行分析與整合，根據結構化數據形成一臉一檔、一車一檔及標簽庫等，做到「人過留像、車過留牌、留特徵、留軌跡」。當 社會 治安防控系統智能發現顯性問題時，可啟動自動報警、快速響應與協同處置等機制，實現對城市的精準分析、整體研判、協同指揮。例如，當發生老年人、幼童走失等事件時，系統將自動調出事發現場及其周邊的視頻監控設備，通過軌跡跟蹤和自動尋位，降低人員走失風險；

（5）應急指揮一鍵調度。城市大腦依託其應急指揮中心功能，能夠為決策者實時遠程分析、多維度展示城市信息，對重大事件和重點人群進行動態監測、跟蹤、信息預警，支持跨層級、跨部門的全域資源快速調動，從而實現對重大公共安全事件、突發公共衛生事件、自然災害等緊急突發事件的有效應對，做到統一平台、統一通信、統一部署、統一指揮、統一調度，打造「管理駕駛艙」。通過整合視頻監控等各類信息，快速還原應急事故現場的環境，為相關部門開展災情研判、災害分析等工作提供保障；通過可視化界面實時展示各種應急資源的位置、狀態，並基於空間實際地理坐標對可用應急資源進行查詢，形成應急資源「一張圖」；通過三維模擬模擬技術對整個應急事件的處置進行全流程模擬，通過多種評價方式對每個具體的模擬流程、整體應急資源的准備情況、應急預案整體執行效率等進行多維度的評價，為領導決策提供科學輔助；

（6）政務服務一網通辦。以城市大腦建設為基礎，打造一體多端的政務服務平台，以政府服務大廳、政務服務網、城市級App、自助終端、12345熱線等為基礎，整合各部門、各領域現有公共服務入口，形成統一入口，整合用戶使用頻率高、需求量大的服務事項，實現政務服務線下大廳辦、網上辦、掌上辦、自助辦、12345熱線辦等多渠道聯動。打造政務服務支撐平台，推進區塊鏈+政務服務審管互動應用，加強政務服務事項治理分析，利用OCR識別、自然語言處理、語音識別、智能機器人等AI能力，實現跨部門業務流程自動化和12345語音智能識別、審批材料智能化識別，解決審批信息二次錄入問題，支撐利企惠民服務直達。以惠民服務為例，通過「掌上政務」服務平台融合身份證、駕駛證、社保卡、醫保卡、銀行卡等功能許可權，為市民提供交通出行、教育繳費、看病就醫、政務服務、智慧社區、信用支付、不動產交易、小微貸款、圖書館借閱等便民服務；

（7）產業發展一圖總覽。基於城市大腦，匯聚投資、消費、就業、稅收、財政、金融、能源等經濟運行領域的監測數據，為產業經濟運行分析提供數據支持。開展產業運行態勢綜合監測，實現生產運營管理總體情況便捷查詢，數據范圍涵蓋產業結構、入駐企業、產值分析、稅收、招商引資、復工復產情況等；生成產業地圖，重點聚焦城市產業分布，從空間和產業兩個維度生成現狀圖和未來圖，通過發揮產業地圖的指引作用，有效服務各類投資者，推動重大項目與產業地圖精準匹配、快速落地，引導 社會 資本向重點區域集聚，加快構建集產業鏈、創新鏈等為一體的產業要素體系；創新產業經濟分析模式，通過分析城市傳統產業、優勢產業、戰略產業的發展規模、投資、效益、稅收情況，以及各產業在研發、生產、銷售、管理各環節的狀態、資源分布情況，建立經濟運行大數據分析模型，對區域經濟運行趨勢進行分析和預判，為淘汰落後產能、清理「僵屍企業」、鼓勵 科技 創新、扶持優勢產業、改造技術落後企業等一系列經濟調節目標提供及時、精準、有效的決策信息。

03 因地制宜推動城市大腦落地實施

因地制宜創新建設運營模式。

相對於智慧城市建設，城市大腦的技術復雜度更高、更新速度更快、系統集成度更復雜，勢必需要專業的公司進行建設和運營。 目前，國內城市大腦建設主要有三種模式：

（1）企業總包建設運營模式。由某家企業總包負責城市大腦建設運營，企業通常為與城市簽訂戰略合作協議的國內領軍ICT企業。該模式的優點是系統之間集成整合相對平滑，政府部門統籌組織難度低；缺點是城市大腦企業標簽化色彩較重，技術體系開放度較低；

（2）領軍企業生態圈建設+主導企業運營模式。由智慧城市主管部門組織實施，由國內領軍ICT企業負責城市大腦的總體架構設計和核心模塊建設，聚集若干專業化企業形成生態圈，共同參與城市大腦不同模塊建設。在城市大腦建設完成並投入運行後，由主導企業負責後續運營工作。該模式的優點是建設階段能實現生產合力最大化，缺點是政府統籌組織壓力較大；

（3）政企合作組建公司開展建設運營模式。由政企合作性質的公司負責建設運營（該公司通常為某主導企業和後續參與建設的領軍企業合資），推動該領軍企業的技術方案落地，同時引入其他專業化企業參與建設，並承擔後續運營工作。該模式的優點是整個建設運營階段都由專業化公司負責，有利於有效整合企業資源，缺點是組建公司等前期准備工作相對復雜。

內外協同構建建設運營生態。

城市大腦是一個復雜巨系統，需要協調內外部資源形成建設運營生態。一方面，對內強化統籌協調，形成政府多部門協同合力。例如，杭州在市級層面成立杭州城市大腦建設領導小組，由市委書記掛帥，六位市領導擔任副組長，由一位副市長主抓，各區縣（市）和各部門主要領導均為領導小組成員；同時，以項目為單元，建立工作專班，統一進駐雲棲小鎮集中辦公。又如，上海成立城市運行綜合管理中心，持續深化聯席會商機制，對於需要多部門共同處置的事件，建立共同的規則和秩序，明確責任主體、規范處置流程。另一方面，對外成立產業聯盟，聚合市場建設資源。例如，在海淀城市大腦的建設過程中，網路牽頭45家公司成立 科技 產業聯盟；在杭州城市大腦的建設過程中，阿里雲負責總體架構以及計算平台、數據採集系統、數據交換中心、開放演算法平台、數據應用平台等核心模塊建設，若干大數據運營企業負責模塊建設等系列工作。

示範引領穩步推進城市大腦建設。

城市大腦建設應根據城市自身發展戰略、數字政府建設需求、數字 社會 及數字經濟發展需求，遵循「需求導向、頂層設計、示範引領、分步實施」思路穩步推進，避免貪大求快。根據項目實施重點的不同，城市大腦建設期可劃分為夯實基礎、推廣應用、全面建設三個主要階段。夯實基礎階段重點圍繞頂層設計編制、平台運營公司組建、平台及重點子系統建設等工作開展；推廣應用階段重點圍繞平台及重點系統完善、先行先試示範應用項目建設等工作開展；全面建設階段重點圍繞各領域智慧應用服務全面深化和協同運行，打造多維度、多元化的特色智慧應用。

原文標題：《關於城市大腦未來形態的思考》（微信有刪節）

『貳』 風格板塊中帶最近、近期字眼的都不只1個，周期為幾天叫最近，周期為幾天叫近期股市

價值投資看人性
維新工種好 價值投資看人性
常見的股票板塊分類
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什麼是股票板塊？

股票板塊是指某些公司在股票市場上有某些特定的相關要素，就以這一要素命名該板塊。 將上市公司進行有效、合理的分類對於投資者來說，能夠幫助其更好的聚焦在某個行業、領域或個股上。尤其是在投資者進行投資選擇時，合理的板塊劃分，可以使投資者更高效地觀察、對比、分析同類型上市公司的業務布局、經營狀況、財務狀況等基本面信息，是投資者做出投資決策的重要依據。

常見的股票板塊分類

行業板塊

根據中國證監會2012年發布的《上市公司行業分類指引》（證監會公告〔2012〕31號），證監會每個季度末會公布一次上市公司行業分類結果，將上市公司分為：A農、林、牧、漁業；B采礦業；C製造業；D電力、熱力、燃氣及水生產和供應業；E建築業；F批發和零售業；G交通運輸、倉儲和郵政業；H住宿和餐飲業；I信息傳輸、軟體和信息技術服務業；J金融業；K房地產業；L租賃和商務服務業；M科學研究和技術服務業；N水利、環境和公共設施管理業；O居民服務、修理和其他服務業；P教育；Q衛生和社會工作；R文化、體育和娛樂業；S綜合，共計19個門類，以及細分的90個大類。例如《2019年第三季度上市公司行業分類結果》中公布的，B采礦業下的石油和天然氣開采業所包含的上市公司有：藍焰控股、沃施股份、中國石化、中國石油、洲際油氣和廣匯能源。

證監會劃分上市公司行業的依據為：1）當上市公司某類業務的營業收入比重大於或等於50%，則將其劃入該業務相對應的行業；2）當上市公司沒有一類業務的營業收入比重大於或等於50%，但某類業務的收入和利潤均在所有業務中最高，而且均佔到公司總收入和總利潤的30%以上（包含本數），則該公司歸屬該業務對應的行業類別；3）不能按照上述分類方法確定行業歸屬的，由上市公司行業分類專家委員會根據公司實際經營狀況判斷公司行業歸屬；歸屬不明確的，劃為綜合類。

除證監會公布的上市公司行業分類以外，一些機構或股票軟體也會發布自己劃分的行業板塊。

地區板塊

地區板塊是根據上市公司的所在地域對其進行劃分，例如：北京板塊、上海板塊、山東板塊等。

概念板塊

概念板塊沒有統一的標准，以上市公司各類共同要素進行劃分，其要素可以是地域、業績、技術、機構、政策等，例如：

以地域分類：京津冀板塊、長江三角板塊、雄安新區板塊等；

以技術分類：區塊鏈板塊、5G板塊、AR板塊、VR板塊、人工智慧板塊等；

以政策分類：新能源板塊、自貿區板塊、一帶一路板塊、鄉村振興板塊等；

以業績分類：藍籌板塊、ST板塊等；

以指數分類：滬深300板塊、上證50板塊、中證500板塊等；

以投資人分類：社保重倉板塊、機構重倉板塊、基金重倉板塊、QFII重倉板塊等；

以熱點經濟分類：新零售板塊、網路金融板塊、物聯網板塊、電子競技板塊等。

除上述各類板塊外，還有以各種概念或特點劃分出的不同板塊，例如：中字頭板塊、昨日漲停板塊、股權轉讓板塊等等。概念板塊往往是市場炒作熱點題材。

概念板塊投資風險

投資者在投資概念股時，應當避免跟風炒作的投機心理，冷靜分析當前經濟環境、政策動態、行業周期、技術應用等與該概念相關的信息，理性投資，避免損失。例如熱點追蹤中提到的本次區塊鏈熱點，單是在10月30日早盤追高買入區塊鏈概念股百邦科技，單日虧損幅度就達到了20%。同樣的情況在以往多次市場熱點中都有出現，例如在2017年雄安新區概念的行情中，70隻雄安概念股集體漲停，其中25隻概念股連續獲得5個以上漲停板。然而在第7個交易日後，前期漲幅較大的個股出現了深度回調的局面，部分個股股價隨後一路下滑，追高入場的投資者被深度套牢。根據證券時報報道，截至2019年10月29日，80%的概念股目前股價均未超過當年的高點，整體回撤幅度高達57.65%。因此對於市場炒作火爆的概念板塊，投資者應當學會理性投資，避免盲目跟風，防範追高風險，審慎做出投資決策。股票交易傭金優惠，期貨交易傭金優惠，期權，兩融，港股通亦是如此 要是想學習纏論或者價值投資的都可以的

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『叄』 什麼工作是屬於人工智慧的

AI研究院（Research Lab）

公司研發部門（R&D）

公司產品部

全球范圍各大廠人工智慧方向薪資及高薪攬才計劃
從各大互聯網公司先後創建人工智慧研究院，以及以下這些高薪攬才計劃便可略窺一二。

1.阿里星計劃

年薪平均估計60w左右，上不封頂，本科生-博士生都有機會入，CTO直接面試，每年招10人，半年base美國office的機會

2.網路少帥計劃

IDL部門（機器學習、深度學習），年薪100w+，每年9人，30歲以下，工作地北京、深圳，一年後矽谷或常青藤名校訪問至少半年，三年後帶領20-30人團隊

3.滴滴新銳計劃

滴滴研究院，面向全球高校博士、碩士、優秀本科生的精英人才計劃，研究方向包含機器學習、計算機視覺、機器人、自動控制、汽車工程、人工智慧、數據挖掘、最優化理論、分布式計算、圖形圖像、語音識別、語音合成、自然語言處理等

4.騰訊技術大咖

要求，全球TOP100 CS相關碩士博士畢業，人工智慧相關，待遇：上不封頂offer，深圳市還有「孔雀計劃」160w的獎勵
人工智慧的相關職業主要是基於演算法為基礎發展起來的崗位。從領域分布來看，自動駕駛、智能機器人、語音識別是目前人工智慧的主戰場，這方面的職位從業人群相對稀缺；智能客服ADAS、語義識別也極為火熱，且近兩年企業增速呈上升趨勢;一二線互聯網公司急需研發、AI類型的科學家、研發總監、核心工程師等。

具體相對稀缺的職位有：

深度學習工程師：年薪在40-150萬區間

計算機視覺工程師：年薪在50-160萬區間

語音識別工程師：年薪在45-150萬區間

機器學習工程師：年薪在40-150萬區間

NLP工程師：年薪在45-150萬區間

深度學習框架研發工程師：年薪在40-150萬區間

圖像識別工程師：年薪在40-140萬區間

人工智慧領域的其他相關職業有：自然語言處理、AI開源平台開發、產品經理、數據分析、產品開發等相關職位，年薪也在30萬-80萬不等。

除此之外，與人工智慧緊密相關的車聯網、物聯網、區塊鏈等領域的職位，也是人工智慧領域從業者可以橫向選擇的職業方向。

『肆』 aitn騙了多少人

沒有騙人。AITN是由、全球區塊鏈研究中心、元界聯盟支持和資助的開源項目，是全球首條人工智慧領域應用生態鏈，AITN的數據結合了區塊鏈的特性，數據都是公開透明的，因此並不會騙人。

『伍』 ATN，全球首個「區塊鏈+AI」平台——用區塊鏈構建世界人工智慧

區塊鏈和人工智慧（AI）可以說當今熱門的兩個技術方向。這兩大技術似乎沒有什麼交叉的地方，因為區塊鏈和AI從技術上看是兩個極端：一個是在封閉數據平台上培育中心化的智能；而另一個則是在開放數據環境下促進去中心化的應用。

那麼，這兩大技術的結合又將產生怎樣的化學反應？ATN作為全球首個「區塊鏈+AI」項目，又將解決怎樣的痛點？

Q1、什麼是ATN？

ATN是一個業內領先的「區塊鏈+AI」項目。

ATN旨在連接AI和區塊鏈，構建人工智慧即服務的下一代區塊鏈平台。通過去中心化的人工智慧服務共享平台，調用全球AI及機器人技術力量，共同開發世界人工智慧。

Q2、ATN的優勢？

ATN有六大優勢：

一、ATN 通過 API 交易市場將全球人工智慧服務提供商、開發者和消費者連接在一起，通過可定製、易用的解決方案，使得技術實現性價比更高。

二、區塊鏈技術與人工智慧結合使得DApps擁有了調用外部人工智慧服務的能力。

三、先前的人工智慧服務的授權模型往往是昂貴的、不容易量身定製或者是非常耗時的。ATN為服務購買者節省了時間和金錢，並縮短了產品投放市場的時間。因為相比僱傭自己的技術專家，賣家可以快速發現並使用符合自身需求的可定製的人工智慧服務。而開發者也將受惠於通過ATN代幣實時支付並結算的服務費用。

四、ATN是一個開源平台，意味著基於EVM的DApps之間很容易進行交互，第三方開發者也能在平台上更容易地開發更好的應用。ATN的DBot和 DApps市場包含種類豐富的應用和API，包括且不限於去中心化社交網路、存儲、DNS以及計算機服務。

五、ATN平台是去中心化的，在既定協議下支持不同系統或用戶開發的應用和功能模塊，並提供工具，簡化DBot和DApp的開發和運行。

六、聚焦行業共識並順應監管需求ATN為行業服務發展提供支持。這些行業包括但不限於金融、物流、供應鏈、社交、游戲、慈善、數字資源、證券等等。

Q3、ATN未來的發展路線？

ATN將成為一個透明民主、多中心協調的、經濟獨特型的並且開放式的人工智慧市場。

在今年的第二季度ATN將發布計算能力的DBot；第三個季度，發布使用全球開放人工智慧市場的一些商業的業績方案；第四個季度，完善DBot並融入到UI系統裡面去；到明年的時候，ATN將會發布數據共享的DBot。

Q4、如何了解ATN的發展動態？

官網：https://atn.io

ATN Telegram群：https://t.me/ATN_Blockchain

微博：https://weibo.com/u/6440560146

推特：https://twitter.com/atn_io

『陸』 區塊鏈前景如何

2018年，區塊鏈接棒AI成為最熱門的技術名詞，已經有越來越多的科技公司宣布進軍區塊鏈市場，互聯網中，迅雷、人人、暴風、天涯等公司都有區塊鏈相關動作。這些公司有著相同的命運，他們都曾經歷過風光，但經過互聯網創業大潮的沖擊，開始走下坡路，而後蹭上區塊鏈的熱點，開始嘗試逆襲。
全球區塊鏈產業投資火熱
據前瞻產業研究院發布的《區塊鏈行業商業模式創新與投資機會深度分析報告》數據顯示，截至2017年4月底，全球共計455家區塊鏈公司，累計獲得融資額19.47
億美元。其中美國區塊鏈相關公司獲投融資總額高達12.52億美元，占據全球市場的64.3%;中國區塊鏈新興企業融資總額約為1.14億美元，佔比達到5.86%，僅次於美國位列世界第二且增速迅猛。
目前區塊鏈的整體生存現狀良好，存活率87.25%。所有的獲投公司中有47
家已經關閉，約佔10.51%，另10家公司被收購。由於比特幣市場競爭格局改變，部分公司被迫關停，同時部分幣圈公司也逐漸向鏈圈公司轉型
國家層面的探索也已經開始。3月23日，工信部信息化和軟體服務業司發布消息稱，將研究探索區塊鏈在工業領域的應用。此前，工信部表示，正在籌建全國區塊鏈和分布式記賬技術標准化技術委員會，探索形成完備的區塊鏈標准體系，更好地服務區塊鏈技術產業發展。

『柒』 如何學習區塊鏈技術

1.
第一階段:區塊鏈技術理論入門基礎適合對於區塊鏈技術有多方面需求的同學學習使用,是目前整理的最全面,最新...
2.
第二階段:區塊鏈技術研發入門到精通簡介:毫無疑問,區塊鏈技術在當下是一個非常火的新技術,受到全球各大型IT...
3.
第三階段:最新高值精選電子書全集簡介:除了視頻教程,我...
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『捌』 股票的地域板塊分類都有幾種該如何細分

股票板塊是指一些公司在股票市場中具有特定的相關要素，該板塊以該要素命名。截至2019年10月30日，中國約有3700家上市公司。對上市公司進行有效、合理的分類可以幫助投資者更好地關注某一行業、領域或股票。特別是在投資者進行投資選擇時，合理的板塊劃分可以使投資者更有效地觀察、比較和分析同類型上市公司的業務布局、經營狀況、財務狀況等基本信息，是投資者做出投資決策的重要依據。

投資者在投資概念股時，應避免跟風炒作，冷靜分析當前經濟環境、政策動態、行業周期、技術應用等與概念相關的信息，理性投資，避免虧損。例如，熱點跟蹤中提到的區塊鏈熱點，僅在10月30日上午追上並買入區塊鏈概念股百邦科技，單日損失就達到了20%。同樣的情況在過去的許多市場熱點中也發生過。例如，2017年雄安新區概念股市場共有70隻雄安概念股集中交易，其中25隻概念股連續獲得5個以上交易板。然而，在第7個交易日之後，個股大幅回調，早盤大幅上漲。隨後，一些個股的股價一路下跌，趕上高入場率的投資者陷入了深深的陷阱。

『玖』 股票市場分哪幾個板塊

大致分為行業板塊、區域板塊、概念板塊三大板塊，細分大致有九十大類。
1、 A股板塊包括農、林、牧、漁業，B股板塊包括采礦業，C股板塊包括創造業，D股板塊包括電力、熱力、燃氣、水生產、供應業，E股板塊包括建築業、F股板塊包括批發和零售業，G股板塊包括交通運輸、倉儲和郵政業。
2、 I股板塊包括信息傳輸、軟體和信息技術服務業，J股板塊包括金融業，K股板塊包括房地產產業，L股板塊包括租賃和商務業，M股板塊包括科學研究和技術服務業，N股板塊包括水利、環境和公共設施管理業。
3、 O股板塊包括居民服務、修理和其他服務業，P股板塊包括教育，Q股板塊包括衛生和社會工作，R股板塊包括文化、體育和娛樂業，S股板塊包括綜合90大類。
一、 概念板塊： 鋰電池 軍工航天 新能源 低碳經濟 稀缺資源 循環經濟 物聯網 智能電網 鐵路基建 黃金概念 3G概念 股權激勵 基金重倉 資產注入 分拆上市 稀土永磁 多晶硅等概念。
二、 行業板塊： 金融行業 首飾行業 鋼鐵行業 傢具行業 石油行業 公路橋梁 汽車行業 交通運輸 醫療器械 酒店旅遊 房地產業 商業百貨 物資外貿 食品行業 紡織行業 電力行業 農林牧漁 傳媒娛樂 化工行業 煤炭行業 建築建材等行業 。
三、 區域板塊： 黑龍江省 新疆板塊 吉林板塊 甘肅板塊 遼寧板塊 青海板塊 青海板塊 北京板塊 陝西板塊 天津板塊 廣西板塊 河北板塊 廣東板塊 河南板塊 寧夏板塊 山東板塊 上海板塊 山西板塊 深圳板塊 湖北板塊 福建板塊 等區域。
拓展資料：
1、 中國股票市場板塊有19個大類，90個二級小類。股票市場板塊分為行業板塊分類和概念板塊分類兩種，在每個大板塊下，又分有若干個小板塊。
2、 行業板塊分類市中國證監會對上市公司的官方分類，是有明確分類標準的；概念板塊分類則沒有統一的標准，有地域分類、上市時間分類的方法。