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『壹』 胡坚波丨城市大脑的未来形态

当前，新一轮 科技 革命和产业变革方兴未艾，数字化正以不可逆转之势深刻改变人类生产生活方式。作为新基建的重要内容，城市大脑不仅仅是技术创新，更是 社会 创新，揭示了城市未来的发展模式，也预示着城市文明新阶段的到来。未来，城市大脑管理运行的领域、类型与内容还将不断扩展，运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新，从数字化到智能化再到智慧化，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路。

中国信息通信研究院总工程师胡坚波认为， 作为推动数字化转型的重要抓手，城市大脑在我国整体上处于发展起步阶段，平台赋能不足、业务支撑不力、建设运营模式不清晰等问题也很突出，这反映了城市大脑相关理论认识与政策规划的分散与不足。建议通过构建“四大核心平台”，赋能“七大协同场景”，实现对城市治理和服务领域的全面覆盖，因地制宜推动城市大脑加快落地实施。

目前我国城市大脑建设中还存在哪些主要问题？

1、平台赋能机制有待完善。当前城市大脑组件的系统性、功能性相对较弱，难以快速提供上层系统需要的大数据、物联网感知、城市信息模型等服务，场景灵活搭建和系统快速生成能力不强，城市大脑支撑平台全面赋能上层应用的作用机制有待进一步健全。

2、跨部门业务协同型场景支撑力不足。城市大脑中涉及多部门联动处置的业务经常出现“数据盲区、数据打架”等问题，城市大脑针对跨部门业务需求打造的典型场景和超级应用有待进一步完善。

3、城市大脑常态化运营模式不清晰。城市大脑系统复杂度高、技术更新迭代快、所需资金数额巨大，需建立长效运营理念，建立与技术支撑、制度建设相匹配的城市级建设运营服务体系，提供基础技术支撑。

如何因地制宜推动城市大脑落地实施？

1、因地制宜创新建设运营模式。相对于智慧城市建设，城市大脑的技术复杂度更高、更新速度更快、系统集成度更复杂，势必需要专业的公司进行建设和运营。

2、内外协同构建建设运营生态。城市大脑是一个复杂巨系统，需要协调内外部资源形成建设运营生态。对内强化统筹协调，形成政府多部门协同合力，对外成立产业联盟，聚合市场建设资源。

3、示范引领稳步推进城市大脑建设。城市大脑建设应根据城市自身发展战略、数字政府建设需求、数字 社会 及数字经济发展需求，遵循“需求导向、顶层设计、示范引领、分步实施”思路稳步推进，避免贪大求快。

更多精彩观点

01 城市大脑整体处于发展起步阶段

据不完全统计，“十四五”期间，城市大脑投资规模可达千亿。截至2020年10月底，全国共有129个项目以“城市大脑”为名进行招标，平均中标金额约为5500万元，成为当前新型智慧城市的建设热点。在全国36个省级城市（含直辖市、计划单列市）、255个地级市和2851个县级行政区中，完成或正在建设城市大脑的城市不足2%，根据中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）测算，2019年全国智慧城市投资总规模约为1.7万亿元，而城市大脑占智慧城市总投资比例约为4%，预计未来几年城市大脑项目可能保持100%以上增速。此外，在地域分布上，东部地区城市大脑建设数量遥遥领先，占比达到60%，其中，浙江省共17个市县已启动建设城市大脑，建设普及率居全国第一。

《中华人民共和国国民经济和 社会 发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出“ 探索 建设数字孪生城市”。2020年，国家发改委、 科技 部、工信部、自然资源部、住建部等部委密集出台政策文件，有力推动城市信息模型及建筑信息模型相关技术、产业与应用快速发展，助力数字孪生城市建设。随着数字孪生城市在雄安新区先行先试，数字孪生建设理念深入到各地新型智慧城市规划中。2020年2月，上海市发布《关于进一步加快智慧城市建设的若干意见》，明确提出“ 探索 建设数字孪生城市”；8月，海南省发布《智慧海南总体方案》，提出“到2025年底，基本建成‘数字孪生第一省’”；12月，浙江省提出建设数字孪生社区。据中国信通院统计，2018年全国仅有两项城市信息模型相关投标项目，2019年新增8项，2020年（截至2020年10月）新增19项，增长迅猛，标志着城市信息模型已加速进入到 探索 推广阶段。

各地城市大脑着重提升协同联动能力，深化“一网统管”建设，一方面聚焦公共安全、应急管理、规划建设、城市网格化管理、交通管理、市场监管、生态环境等重点领域，实现态势全面感知、风险监测预警、趋势智能研判、资源统筹调度、行动人机协同；另一方面打破“层层上报、层层审批”的传统上传下达方式，聚焦数据采集慢、融合难、整理耗时长等问题，着力构建“市、区、街道社区”三级联动体系，实现快速灵活综合调度。例如，在疫情防控初期，传统数据报送处理方式层级多，数据从采集、整理、摸排、上报到发布要一天左右。海口城市大脑疫情防控智能指挥平台建立“市、区、街道社区”三级联防联控体系，基层人员和公众可直报数据到城市大脑，城市大脑处置命令直达工作人员，实现命令下达、执行跟踪、摸排上报、群防群治全链路快速闭环，避免了多级数据采集和命令传达的滞后。

在新冠肺炎疫情前期，疫情发展迅速，急需快速搭建疫情监测、人口排查、防控指挥等全新应用场景。城市大脑基于基础支撑平台、成熟应用组件库、基础数据库等，实现了疫情防控新平台的快速搭建。例如，杭州基于城市大脑快速开发 健康 码平台，将开发周期从常规的4周缩短到16小时；北京海淀区基于城市大脑的“时空一张图”和“AI计算平台”等，推动了疫情防控平台的快速上线。

产业生态方面，企业基于四大核心优势融入城市大脑领域，形成群雄逐鹿的产业格局。一是以云数据为内核的生态整合实力。基于“云+数”优势，通过打造城市级“云数”平台，面向合作伙伴打造“合作生态”，助力合作伙伴基于平台快速构建应用层，提供“最后一公里”服务。如华为基于可同时提供云管端协同ICT产品与创建解决方案的能力，打造数据底座，提供云计算服务、新ICT能力和行业使能，构建了开放的数字化生态。二是以AI为核心的技术实力。基于AI核心技术，提供更多具有“AI思维”的解决方案，从而迅速打开市场空间。如网络基于网络大脑和AI核心技术，提出AI智能城市“ACE王牌计划”，引入自动驾驶 汽车 、智慧道路车路协同，提升车和路的智能化水平；研发自主泊车功能，帮助驾驶员节省寻找停车位的时间。三是便捷触达公众的平台优势。依托城市服务平台能够更为便捷地服务群众，发挥城市智能中枢应用工具和应用场景得天独厚的多元化优势，形成技术与场景的点线面结合。如腾讯提出构建“WeCity未来城市”，以腾讯云基础产品为底层架构，为数字政务、城市治理、城市决策和产业互联等领域提供解决方案，并通过微信、小程序等工具触达用户。四是系统集成能力。依托传统集成商强大的产业链上下游整合能力和售后服务能力，积极融入城市智能中枢建设。

一是平台赋能机制有待完善。当前城市大脑组件的系统性、功能性相对较弱，难以快速提供上层系统需要的大数据、物联网感知、城市信息模型等服务，场景灵活搭建和系统快速生成能力不强，城市大脑支撑平台全面赋能上层应用的作用机制有待进一步健全；

二是跨部门业务协同型场景支撑力不足。城市大脑中涉及多部门联动处置的业务经常出现“数据盲区、数据打架”等问题，一张图规划、一盘棋管理等跨部门跨行业应用场景的实施效果相对有限，不利于决策指挥、联防共治，城市大脑针对跨部门业务需求打造的典型场景和超级应用有待进一步完善；

三是城市大脑常态化运营模式不清晰。城市大脑系统复杂度高、技术更新迭代快、所需资金数额巨大，需建立长效运营理念，建立与技术支撑、制度建设相匹配的城市级建设运营服务体系，引入具有定制化服务、长效运营增值、生态伙伴培引等功能的本地运营机构，提供基础技术支撑。

02 “一体四翼”构建未来城市大脑

城市大脑以网络、计算、感知设施为基础，全面汇聚整合分布在城市各级各部门各行业的海量数据，构建聚合数据、共享技术、协同业务、赋能应用的城市运营中枢平台，促进数据协同、技术协同、业务协同，赋能生产、生活、生态等上层应用场景。作为城市新型基础设施，城市大脑是开放、不断完善、迭代发展的，一方面能够随着未来信息技术的发展不断演进；另一方面，随着各行业信息化建设逐步深化，激活城市各行业以及跨行业的基于城市大脑的系统建设，有利于推进各行业系统接入及提升。

四大核心平台。

城市大脑是互联网大脑架构与智慧城市建设结合的产物，是城市级的类脑复杂智能巨系统，在人类智慧和机器智能的共同参与下，在物联网、大数据、人工智能、边缘计算、5G、云机器人、数字孪生等前沿技术的支撑下，充分推进城市数据资源网络化共享、集约化整合、高效化开发、全面化赋能，各类共性支撑平台是城市大脑的核心要素：

（1）城市大数据平台。城市大数据平台以城市信息模型数据为框架，通过对全域全量数据汇聚、融合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术，提高数据资源利用水平，打造数据驱动治理模式的强大引擎。随着数据处理技术的不断进步和数据应用需求的不断提升，城市大数据的数据资源越来越丰富。同时，城市大数据结构异构特征显著，数据量大、速度提升快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。虽然各级地方政府和企业都在积极 探索 城市大脑建设，但仍然存在特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合，大部分城市仍停留在政务数据共享交换平台的水平，即主要在政府内部进行的数据共享；

（2）城域物联感知平台。城域物联感知平台以全域物联感知和智能化设施接入为基础，为设备开发者、应用开发者、业务管理者、运维服务者等参与者提供物联感知服务，成为终端设备与智能应用之间的纽带。城域物联感知平台的核心功能主要包括接入管理、设备管理、数据管理三部分，向下接入感知终端，兼容适配各类协议接口，提供感知数据的接入与汇聚；中间面向设备开发者、管理者、运维者提供远程运维管理、事件告警、反向控制等设备管理；向上为应用开发者提供数据解析、数据分析、数据统计、数据调用等数据管理，支撑物联数据创新应用；

（3）城市信息模型平台。城市信息模型平台是刻画城市细节、呈现城市发展趋势、推演未来趋势的综合信息载体。城市信息模型平台基于城市地理信息系统GIS地图，按照地形层、道路层、建筑层、水域层等顺序加载城市大数据平台和城域物联感知平台数据，并对建筑物、桥梁、停车场、绿地等城市部件进行单体化处理。在模型单体化基础上，同步接入人口、房屋、水电燃气、交通等城市公共系统的信息资源，实现可视化展示城市运行状态，并运用模拟仿真、深度学习等技术，模拟推演城市发展态势；

（4）应用支撑模型平台。应用支撑模型平台是城市大脑关键共性技术、应用开发组件和城市模型服务的模块化封装集成平台，能够实现灵活配置和高效开发利用，包括共性应用组件服务、信息模型服务和核心使能技术服务。其中，共性应用组件服务包括信用服务、身份认证、非税支付、电子证照等底层技术支撑；信息模型服务是指面向应用场景的赋能服务，包括自定义渲染服务、空间分析计算、虚实融合互动等；核心使能技术服务包括人工智能、大数据、区块链等新技术能力，旨在为上层应用提供技术支撑。

七大协同场景。

城市大脑在行业系统应用的基础上，着眼城市建设和管理，以解决城市运行问题为牵引，推动场景不断向跨部门跨领域的超级场景应用方向发展，协同联动成为业务场景建设的重点和亮点：

（1）多规融合一图管控。城市大脑整合基础空间数据、现状数据、规划成果、地下空间数据等城市规划相关信息资源，在城市信息模型上实现合并叠加，解决潜在冲突差异，统一空间边界控制，形成规划管控的“一张蓝图”。在充分保证“一张蓝图”实时性和有效性的前提下，汇聚更多规划数据，如人口分布密度、绿地面积布局、交通流量、实时环境检测、空气流动、温度变化、群体社交活动等信息，并基于全量数据构建各类模型，如城市风貌模型、控规模型、参数化模型等，对各种规划方案及结果进行模拟仿真及可视化展示，实现方案的优化和比选；

（2）项目建设全程可视。在设计阶段，利用数字孪生技术，构建还原设计方案周边环境，充分考虑设计方案和已有环境的相互影响因子，让原来到施工阶段才能暴露出来的缺陷提前暴露在虚拟设计过程中，方便设计人员及时针对缺陷进行优化。在施工阶段，利用数字孪生技术将施工方案和计划进行模拟，分析进度计划的合理性，对施工过程进行全面管控。在运营维护阶段，基于设计、施工、装配过程中留存数据生成的建筑三维模型，结合建筑内外部各类传感器、监控设备采集的建筑环境数据、设备运行数据、构件压力和应变数据、视频监控数据、异常报警数据等，开展智能分析，对可能出现的影响建筑寿命、设备 健康 等问题进行预测预警；

（3）城市运行一网统管。基于统一标准的城市部件数字编码标识体系和空天地全方位立体部署的物联感知设施，为各类城市部件、基础设施甚至是动植物等生命体赋予独一无二的“数字身份证”，从而实现对城市部件的智能感知、精准定位、故障发现和远程处置。利用城市智能引擎赋能城市摄像头，智能识别跨门经营、违章停车、堆物堆料、暴露垃圾、无证游商、积存垃圾渣土、沿街挂晒等违章行为，通过智能立案、派发、审核，缩减案件处置流程，有效缩短处置时间、节省工作人力投入，提升城市管理的智能化水平，提升市民满意度。此外，通过全要素数据聚合，准确抓取城市体征，进行城市画像，洞察城市机场、高铁站、交通枢纽、地铁站、热门景点、博物馆、图书馆、 体育 馆运行状态和实时利用率，人和车辆动态和轨迹追踪，城市大型建筑、桥梁、游乐场、重点设施的安全监控，实现一张图全景展现城市运行动态；

（4）公共安全一屏掌控。依托城市大脑，基于AI和大数据技术能力，构建治安防控圈，对重点区域、重点出入口等监控点位的人员和车辆进行全覆盖、全方位智能采集，将散布在城市各个角落的监控摄像头等设备产生的数据连接起来，进行分析与整合，根据结构化数据形成一脸一档、一车一档及标签库等，做到“人过留像、车过留牌、留特征、留轨迹”。当 社会 治安防控系统智能发现显性问题时，可启动自动报警、快速响应与协同处置等机制，实现对城市的精准分析、整体研判、协同指挥。例如，当发生老年人、幼童走失等事件时，系统将自动调出事发现场及其周边的视频监控设备，通过轨迹跟踪和自动寻位，降低人员走失风险；

（5）应急指挥一键调度。城市大脑依托其应急指挥中心功能，能够为决策者实时远程分析、多维度展示城市信息，对重大事件和重点人群进行动态监测、跟踪、信息预警，支持跨层级、跨部门的全域资源快速调动，从而实现对重大公共安全事件、突发公共卫生事件、自然灾害等紧急突发事件的有效应对，做到统一平台、统一通信、统一部署、统一指挥、统一调度，打造“管理驾驶舱”。通过整合视频监控等各类信息，快速还原应急事故现场的环境，为相关部门开展灾情研判、灾害分析等工作提供保障；通过可视化界面实时展示各种应急资源的位置、状态，并基于空间实际地理坐标对可用应急资源进行查询，形成应急资源“一张图”；通过三维模拟仿真技术对整个应急事件的处置进行全流程仿真，通过多种评价方式对每个具体的仿真流程、整体应急资源的准备情况、应急预案整体执行效率等进行多维度的评价，为领导决策提供科学辅助；

（6）政务服务一网通办。以城市大脑建设为基础，打造一体多端的政务服务平台，以政府服务大厅、政务服务网、城市级App、自助终端、12345热线等为基础，整合各部门、各领域现有公共服务入口，形成统一入口，整合用户使用频率高、需求量大的服务事项，实现政务服务线下大厅办、网上办、掌上办、自助办、12345热线办等多渠道联动。打造政务服务支撑平台，推进区块链+政务服务审管互动应用，加强政务服务事项治理分析，利用OCR识别、自然语言处理、语音识别、智能机器人等AI能力，实现跨部门业务流程自动化和12345语音智能识别、审批材料智能化识别，解决审批信息二次录入问题，支撑利企惠民服务直达。以惠民服务为例，通过“掌上政务”服务平台融合身份证、驾驶证、社保卡、医保卡、银行卡等功能权限，为市民提供交通出行、教育缴费、看病就医、政务服务、智慧社区、信用支付、不动产交易、小微贷款、图书馆借阅等便民服务；

（7）产业发展一图总览。基于城市大脑，汇聚投资、消费、就业、税收、财政、金融、能源等经济运行领域的监测数据，为产业经济运行分析提供数据支持。开展产业运行态势综合监测，实现生产运营管理总体情况便捷查询，数据范围涵盖产业结构、入驻企业、产值分析、税收、招商引资、复工复产情况等；生成产业地图，重点聚焦城市产业分布，从空间和产业两个维度生成现状图和未来图，通过发挥产业地图的指引作用，有效服务各类投资者，推动重大项目与产业地图精准匹配、快速落地，引导 社会 资本向重点区域集聚，加快构建集产业链、创新链等为一体的产业要素体系；创新产业经济分析模式，通过分析城市传统产业、优势产业、战略产业的发展规模、投资、效益、税收情况，以及各产业在研发、生产、销售、管理各环节的状态、资源分布情况，建立经济运行大数据分析模型，对区域经济运行趋势进行分析和预判，为淘汰落后产能、清理“僵尸企业”、鼓励 科技 创新、扶持优势产业、改造技术落后企业等一系列经济调节目标提供及时、精准、有效的决策信息。

03 因地制宜推动城市大脑落地实施

因地制宜创新建设运营模式。

相对于智慧城市建设，城市大脑的技术复杂度更高、更新速度更快、系统集成度更复杂，势必需要专业的公司进行建设和运营。 目前，国内城市大脑建设主要有三种模式：

（1）企业总包建设运营模式。由某家企业总包负责城市大脑建设运营，企业通常为与城市签订战略合作协议的国内领军ICT企业。该模式的优点是系统之间集成整合相对平滑，政府部门统筹组织难度低；缺点是城市大脑企业标签化色彩较重，技术体系开放度较低；

（2）领军企业生态圈建设+主导企业运营模式。由智慧城市主管部门组织实施，由国内领军ICT企业负责城市大脑的总体架构设计和核心模块建设，聚集若干专业化企业形成生态圈，共同参与城市大脑不同模块建设。在城市大脑建设完成并投入运行后，由主导企业负责后续运营工作。该模式的优点是建设阶段能实现生产合力最大化，缺点是政府统筹组织压力较大；

（3）政企合作组建公司开展建设运营模式。由政企合作性质的公司负责建设运营（该公司通常为某主导企业和后续参与建设的领军企业合资），推动该领军企业的技术方案落地，同时引入其他专业化企业参与建设，并承担后续运营工作。该模式的优点是整个建设运营阶段都由专业化公司负责，有利于有效整合企业资源，缺点是组建公司等前期准备工作相对复杂。

内外协同构建建设运营生态。

城市大脑是一个复杂巨系统，需要协调内外部资源形成建设运营生态。一方面，对内强化统筹协调，形成政府多部门协同合力。例如，杭州在市级层面成立杭州城市大脑建设领导小组，由市委书记挂帅，六位市领导担任副组长，由一位副市长主抓，各区县（市）和各部门主要领导均为领导小组成员；同时，以项目为单元，建立工作专班，统一进驻云栖小镇集中办公。又如，上海成立城市运行综合管理中心，持续深化联席会商机制，对于需要多部门共同处置的事件，建立共同的规则和秩序，明确责任主体、规范处置流程。另一方面，对外成立产业联盟，聚合市场建设资源。例如，在海淀城市大脑的建设过程中，网络牵头45家公司成立 科技 产业联盟；在杭州城市大脑的建设过程中，阿里云负责总体架构以及计算平台、数据采集系统、数据交换中心、开放算法平台、数据应用平台等核心模块建设，若干大数据运营企业负责模块建设等系列工作。

示范引领稳步推进城市大脑建设。

城市大脑建设应根据城市自身发展战略、数字政府建设需求、数字 社会 及数字经济发展需求，遵循“需求导向、顶层设计、示范引领、分步实施”思路稳步推进，避免贪大求快。根据项目实施重点的不同，城市大脑建设期可划分为夯实基础、推广应用、全面建设三个主要阶段。夯实基础阶段重点围绕顶层设计编制、平台运营公司组建、平台及重点子系统建设等工作开展；推广应用阶段重点围绕平台及重点系统完善、先行先试示范应用项目建设等工作开展；全面建设阶段重点围绕各领域智慧应用服务全面深化和协同运行，打造多维度、多元化的特色智慧应用。

原文标题：《关于城市大脑未来形态的思考》（微信有删节）

『贰』 风格板块中带最近、近期字眼的都不只1个，周期为几天叫最近，周期为几天叫近期股市

价值投资看人性
维新工种好 价值投资看人性
常见的股票板块分类
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什么是股票板块？

股票板块是指某些公司在股票市场上有某些特定的相关要素，就以这一要素命名该板块。 将上市公司进行有效、合理的分类对于投资者来说，能够帮助其更好的聚焦在某个行业、领域或个股上。尤其是在投资者进行投资选择时，合理的板块划分，可以使投资者更高效地观察、对比、分析同类型上市公司的业务布局、经营状况、财务状况等基本面信息，是投资者做出投资决策的重要依据。

常见的股票板块分类

行业板块

根据中国证监会2012年发布的《上市公司行业分类指引》（证监会公告〔2012〕31号），证监会每个季度末会公布一次上市公司行业分类结果，将上市公司分为：A农、林、牧、渔业；B采矿业；C制造业；D电力、热力、燃气及水生产和供应业；E建筑业；F批发和零售业；G交通运输、仓储和邮政业；H住宿和餐饮业；I信息传输、软件和信息技术服务业；J金融业；K房地产业；L租赁和商务服务业；M科学研究和技术服务业；N水利、环境和公共设施管理业；O居民服务、修理和其他服务业；P教育；Q卫生和社会工作；R文化、体育和娱乐业；S综合，共计19个门类，以及细分的90个大类。例如《2019年第三季度上市公司行业分类结果》中公布的，B采矿业下的石油和天然气开采业所包含的上市公司有：蓝焰控股、沃施股份、中国石化、中国石油、洲际油气和广汇能源。

证监会划分上市公司行业的依据为：1）当上市公司某类业务的营业收入比重大于或等于50%，则将其划入该业务相对应的行业；2）当上市公司没有一类业务的营业收入比重大于或等于50%，但某类业务的收入和利润均在所有业务中最高，而且均占到公司总收入和总利润的30%以上（包含本数），则该公司归属该业务对应的行业类别；3）不能按照上述分类方法确定行业归属的，由上市公司行业分类专家委员会根据公司实际经营状况判断公司行业归属；归属不明确的，划为综合类。

除证监会公布的上市公司行业分类以外，一些机构或股票软件也会发布自己划分的行业板块。

地区板块

地区板块是根据上市公司的所在地域对其进行划分，例如：北京板块、上海板块、山东板块等。

概念板块

概念板块没有统一的标准，以上市公司各类共同要素进行划分，其要素可以是地域、业绩、技术、机构、政策等，例如：

以地域分类：京津冀板块、长江三角板块、雄安新区板块等；

以技术分类：区块链板块、5G板块、AR板块、VR板块、人工智能板块等；

以政策分类：新能源板块、自贸区板块、一带一路板块、乡村振兴板块等；

以业绩分类：蓝筹板块、ST板块等；

以指数分类：沪深300板块、上证50板块、中证500板块等；

以投资人分类：社保重仓板块、机构重仓板块、基金重仓板块、QFII重仓板块等；

以热点经济分类：新零售板块、网络金融板块、物联网板块、电子竞技板块等。

除上述各类板块外，还有以各种概念或特点划分出的不同板块，例如：中字头板块、昨日涨停板块、股权转让板块等等。概念板块往往是市场炒作热点题材。

概念板块投资风险

投资者在投资概念股时，应当避免跟风炒作的投机心理，冷静分析当前经济环境、政策动态、行业周期、技术应用等与该概念相关的信息，理性投资，避免损失。例如热点追踪中提到的本次区块链热点，单是在10月30日早盘追高买入区块链概念股百邦科技，单日亏损幅度就达到了20%。同样的情况在以往多次市场热点中都有出现，例如在2017年雄安新区概念的行情中，70只雄安概念股集体涨停，其中25只概念股连续获得5个以上涨停板。然而在第7个交易日后，前期涨幅较大的个股出现了深度回调的局面，部分个股股价随后一路下滑，追高入场的投资者被深度套牢。根据证券时报报道，截至2019年10月29日，80%的概念股目前股价均未超过当年的高点，整体回撤幅度高达57.65%。因此对于市场炒作火爆的概念板块，投资者应当学会理性投资，避免盲目跟风，防范追高风险，审慎做出投资决策。股票交易佣金优惠，期货交易佣金优惠，期权，两融，港股通亦是如此 要是想学习缠论或者价值投资的都可以的

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『叁』 什么工作是属于人工智能的

AI研究院（Research Lab）

公司研发部门（R&D）

公司产品部

全球范围各大厂人工智能方向薪资及高薪揽才计划
从各大互联网公司先后创建人工智能研究院，以及以下这些高薪揽才计划便可略窥一二。

1.阿里星计划

年薪平均估计60w左右，上不封顶，本科生-博士生都有机会入，CTO直接面试，每年招10人，半年base美国office的机会

2.网络少帅计划

IDL部门（机器学习、深度学习），年薪100w+，每年9人，30岁以下，工作地北京、深圳，一年后硅谷或常青藤名校访问至少半年，三年后带领20-30人团队

3.滴滴新锐计划

滴滴研究院，面向全球高校博士、硕士、优秀本科生的精英人才计划，研究方向包含机器学习、计算机视觉、机器人、自动控制、汽车工程、人工智能、数据挖掘、最优化理论、分布式计算、图形图像、语音识别、语音合成、自然语言处理等

4.腾讯技术大咖

要求，全球TOP100 CS相关硕士博士毕业，人工智能相关，待遇：上不封顶offer，深圳市还有“孔雀计划”160w的奖励
人工智能的相关职业主要是基于算法为基础发展起来的岗位。从领域分布来看，自动驾驶、智能机器人、语音识别是目前人工智能的主战场，这方面的职位从业人群相对稀缺；智能客服ADAS、语义识别也极为火热，且近两年企业增速呈上升趋势;一二线互联网公司急需研发、AI类型的科学家、研发总监、核心工程师等。

具体相对稀缺的职位有：

深度学习工程师：年薪在40-150万区间

计算机视觉工程师：年薪在50-160万区间

语音识别工程师：年薪在45-150万区间

机器学习工程师：年薪在40-150万区间

NLP工程师：年薪在45-150万区间

深度学习框架研发工程师：年薪在40-150万区间

图像识别工程师：年薪在40-140万区间

人工智能领域的其他相关职业有：自然语言处理、AI开源平台开发、产品经理、数据分析、产品开发等相关职位，年薪也在30万-80万不等。

除此之外，与人工智能紧密相关的车联网、物联网、区块链等领域的职位，也是人工智能领域从业者可以横向选择的职业方向。

『肆』 aitn骗了多少人

没有骗人。AITN是由、全球区块链研究中心、元界联盟支持和资助的开源项目，是全球首条人工智能领域应用生态链，AITN的数据结合了区块链的特性，数据都是公开透明的，因此并不会骗人。

『伍』 ATN，全球首个“区块链+AI”平台——用区块链构建世界人工智能

区块链和人工智能（AI）可以说当今热门的两个技术方向。这两大技术似乎没有什么交叉的地方，因为区块链和AI从技术上看是两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能；而另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。

那么，这两大技术的结合又将产生怎样的化学反应？ATN作为全球首个“区块链+AI”项目，又将解决怎样的痛点？

Q1、什么是ATN？

ATN是一个业内领先的“区块链+AI”项目。

ATN旨在连接AI和区块链，构建人工智能即服务的下一代区块链平台。通过去中心化的人工智能服务共享平台，调用全球AI及机器人技术力量，共同开发世界人工智能。

Q2、ATN的优势？

ATN有六大优势：

一、ATN 通过 API 交易市场将全球人工智能服务提供商、开发者和消费者连接在一起，通过可定制、易用的解决方案，使得技术实现性价比更高。

二、区块链技术与人工智能结合使得DApps拥有了调用外部人工智能服务的能力。

三、先前的人工智能服务的授权模型往往是昂贵的、不容易量身定制或者是非常耗时的。ATN为服务购买者节省了时间和金钱，并缩短了产品投放市场的时间。因为相比雇佣自己的技术专家，卖家可以快速发现并使用符合自身需求的可定制的人工智能服务。而开发者也将受惠于通过ATN代币实时支付并结算的服务费用。

四、ATN是一个开源平台，意味着基于EVM的DApps之间很容易进行交互，第三方开发者也能在平台上更容易地开发更好的应用。ATN的DBot和 DApps市场包含种类丰富的应用和API，包括且不限于去中心化社交网络、存储、DNS以及计算机服务。

五、ATN平台是去中心化的，在既定协议下支持不同系统或用户开发的应用和功能模块，并提供工具，简化DBot和DApp的开发和运行。

六、聚焦行业共识并顺应监管需求ATN为行业服务发展提供支持。这些行业包括但不限于金融、物流、供应链、社交、游戏、慈善、数字资源、证券等等。

Q3、ATN未来的发展路线？

ATN将成为一个透明民主、多中心协调的、经济独特型的并且开放式的人工智能市场。

在今年的第二季度ATN将发布计算能力的DBot；第三个季度，发布使用全球开放人工智能市场的一些商业的业绩方案；第四个季度，完善DBot并融入到UI系统里面去；到明年的时候，ATN将会发布数据共享的DBot。

Q4、如何了解ATN的发展动态？

官网：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

『陆』 区块链前景如何

2018年，区块链接棒AI成为最热门的技术名词，已经有越来越多的科技公司宣布进军区块链市场，互联网中，迅雷、人人、暴风、天涯等公司都有区块链相关动作。这些公司有着相同的命运，他们都曾经历过风光，但经过互联网创业大潮的冲击，开始走下坡路，而后蹭上区块链的热点，开始尝试逆袭。
全球区块链产业投资火热
据前瞻产业研究院发布的《区块链行业商业模式创新与投资机会深度分析报告》数据显示，截至2017年4月底，全球共计455家区块链公司，累计获得融资额19.47
亿美元。其中美国区块链相关公司获投融资总额高达12.52亿美元，占据全球市场的64.3%;中国区块链新兴企业融资总额约为1.14亿美元，占比达到5.86%，仅次于美国位列世界第二且增速迅猛。
目前区块链的整体生存现状良好，存活率87.25%。所有的获投公司中有47
家已经关闭，约占10.51%，另10家公司被收购。由于比特币市场竞争格局改变，部分公司被迫关停，同时部分币圈公司也逐渐向链圈公司转型
国家层面的探索也已经开始。3月23日，工信部信息化和软件服务业司发布消息称，将研究探索区块链在工业领域的应用。此前，工信部表示，正在筹建全国区块链和分布式记账技术标准化技术委员会，探索形成完备的区块链标准体系，更好地服务区块链技术产业发展。

『柒』 如何学习区块链技术

1.
第一阶段:区块链技术理论入门基础适合对于区块链技术有多方面需求的同学学习使用,是目前整理的最全面,最新...
2.
第二阶段:区块链技术研发入门到精通简介:毫无疑问,区块链技术在当下是一个非常火的新技术,受到全球各大型IT...
3.
第三阶段:最新高值精选电子书全集简介:除了视频教程,我...
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『捌』 股票的地域板块分类都有几种该如何细分

股票板块是指一些公司在股票市场中具有特定的相关要素，该板块以该要素命名。截至2019年10月30日，中国约有3700家上市公司。对上市公司进行有效、合理的分类可以帮助投资者更好地关注某一行业、领域或股票。特别是在投资者进行投资选择时，合理的板块划分可以使投资者更有效地观察、比较和分析同类型上市公司的业务布局、经营状况、财务状况等基本信息，是投资者做出投资决策的重要依据。

投资者在投资概念股时，应避免跟风炒作，冷静分析当前经济环境、政策动态、行业周期、技术应用等与概念相关的信息，理性投资，避免亏损。例如，热点跟踪中提到的区块链热点，仅在10月30日上午追上并买入区块链概念股百邦科技，单日损失就达到了20%。同样的情况在过去的许多市场热点中也发生过。例如，2017年雄安新区概念股市场共有70只雄安概念股集中交易，其中25只概念股连续获得5个以上交易板。然而，在第7个交易日之后，个股大幅回调，早盘大幅上涨。随后，一些个股的股价一路下跌，赶上高入场率的投资者陷入了深深的陷阱。

『玖』 股票市场分哪几个板块

大致分为行业板块、区域板块、概念板块三大板块，细分大致有九十大类。
1、 A股板块包括农、林、牧、渔业，B股板块包括采矿业，C股板块包括创造业，D股板块包括电力、热力、燃气、水生产、供应业，E股板块包括建筑业、F股板块包括批发和零售业，G股板块包括交通运输、仓储和邮政业。
2、 I股板块包括信息传输、软件和信息技术服务业，J股板块包括金融业，K股板块包括房地产产业，L股板块包括租赁和商务业，M股板块包括科学研究和技术服务业，N股板块包括水利、环境和公共设施管理业。
3、 O股板块包括居民服务、修理和其他服务业，P股板块包括教育，Q股板块包括卫生和社会工作，R股板块包括文化、体育和娱乐业，S股板块包括综合90大类。
一、 概念板块： 锂电池 军工航天 新能源 低碳经济 稀缺资源 循环经济 物联网 智能电网 铁路基建 黄金概念 3G概念 股权激励 基金重仓 资产注入 分拆上市 稀土永磁 多晶硅等概念。
二、 行业板块： 金融行业 首饰行业 钢铁行业 家具行业 石油行业 公路桥梁 汽车行业 交通运输 医疗器械 酒店旅游 房地产业 商业百货 物资外贸 食品行业 纺织行业 电力行业 农林牧渔 传媒娱乐 化工行业 煤炭行业 建筑建材等行业 。
三、 区域板块： 黑龙江省 新疆板块 吉林板块 甘肃板块 辽宁板块 青海板块 青海板块 北京板块 陕西板块 天津板块 广西板块 河北板块 广东板块 河南板块 宁夏板块 山东板块 上海板块 山西板块 深圳板块 湖北板块 福建板块 等区域。
拓展资料：
1、 中国股票市场板块有19个大类，90个二级小类。股票市场板块分为行业板块分类和概念板块分类两种，在每个大板块下，又分有若干个小板块。
2、 行业板块分类市中国证监会对上市公司的官方分类，是有明确分类标准的；概念板块分类则没有统一的标准，有地域分类、上市时间分类的方法。