微軟推出無密碼行動裝置Azure AD憑證身分驗證

微軟在Ignite 2022宣布全面推出Azure AD憑證身分驗證(Certificate-Based Authentication,CBA),而現在進一步在iOS和Android裝置上公開預覽,用戶可以。官方解釋,因為現在自帶裝置風氣興起,這個功能將可以讓使用者在自有行動裝置,具備抵抗釣魚攻擊的多因素驗證能力。

在行動裝置上,雖然使用者可以在其個人行動裝置上,配置用戶憑證以進行身分驗證,但這主要是用於受管理的行動裝置,而新功能則可支援自帶裝置,讓使用者在外部硬體安全金鑰預配置憑證,然後在iOS和Android裝置使用Azure AD進行身分驗證。

微軟表示,這種結合行動憑證和硬體安全金鑰的解決方案,是一種簡單方便,且經過FIPS認證的防網路釣魚多因素驗證方法。,YubiKey是目前唯一支援Android和iOS上的CBA外部裝置,同時YubiKey也是唯一可用於行動Azure AD的FIPS認證防網路釣魚解決方案。

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現在所有針對瀏覽器的網頁應用程式和本機應用程式,包括使用最新微軟身分驗證函式庫(Microsoft Authentication Library,MSAL)的第一方應用程式,都在行動裝置支援使用YubiKey上的Azure AD憑證身分驗證,對於那些尚未使用最新MSAL的應用程式,用戶則可以使用Microsoft Authenticator應用程式的代理身分驗證流程,該流程也支援YubiKey上的Azure AD憑證身分驗證。

用戶可以從憑證選擇器選擇YubiKey憑證,插入YubiKey或使用具NFC功能的YubiKey透過YubiKey Authenticator輸入PIN碼,即可完成身分驗證流程。

https://www.ithome.com.tw/news/153995

裁員潮開始了?房地產網站Opendoor與數位銀行Chime各裁撤逾10%員工

 

Chime

美國房地產網站Opendoor與數位銀行Chime不約而同地在本周三(11/2)展開裁員,Opendoor裁撤550名員工,占該公司總人數的18%,Chime則裁了逾150名,占員工總數的12%。

當中的Opendoor成立於2014年,為一專門銷售房地產的網路公司,主要市場為美國,也是美國那斯達克的上市公司。該公司共同創辦人暨執行長Eric Wu於周三(11/2)宣布,目前正處於美國房地產近40年來最具挑戰性的時刻之一,因而必須調整該公司業務,並減少支出,先前已減少來自第三方的830個職位,現在則決定縮小團隊規模。

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Opendoor原本約有3,000名員工,本周裁撤了550名,佔總人數的18%。

至於Chime則為美國的金融科技公司,雖被稱為數位銀行,但它並沒有實體銀行,而只有網站及行動程式,且不向使用者收取手續費,主要的收入來自於銀行之間的交換費,用戶數約為1,200萬。

Chime並未對外公開裁員消息,只是依舊傳開。,透露該公司正在調整支出,包括減少約聘數量、調整工作空間與重新協商約聘合約等,除此之外,調整組織規模也是該公司邁向獲利的必要途徑,因而決定裁撤12%的員工,有超過150名員工受到波及。

https://www.ithome.com.tw/news/154012

【資安日報】2022年11月3日,國防安全科技集團Thales疑似遭勒索軟體LockBit 3.0攻擊、數百個美國新聞網站遭到供應鏈攻擊

勒索軟體駭客日益猖狂,許多資安業者都曾發生遭到攻入的事故。在10月底有一家大型公司Thales也傳出這樣的狀況,震驚各界。該公司橫跨航太、國防、資訊安全等領域,同時又以硬體安全模組(HSM)、身分認證解決方案聞名,可惜仍無法倖免,後續調查的狀況與衍生的影響,都需要密切觀察。

惡名昭彰的殭屍網路Emotet再度發動攻擊。值得留意的是,駭客為了繞過Office軟體的防護規則,竟要求受害者將Excel檔案複製到指定資料夾執行。

與新聞媒體合作的多媒體公司竟變成駭客發動攻擊的管道!資安業者揭露駭客組織TA569的攻擊行動,駭客竄改影音內容製作公司傳送影音內容的程式碼,向這些新聞網站散布惡意軟體。

【攻擊與威脅】

根據資安新聞網站Security Affairs報導,勒索軟體LockBit於10月31日聲稱攻陷法國國防安全科技集團Thales,竊得部分資料,並要脅若不依照指示支付贖金,將於11月7日公布竊得的檔案。不過,駭客並未提供可進行驗證的樣本資料。

對此,,他們針對該資安外洩事故展開調查,並向法國國家網路安全局(ANSSI)進行通報,但沒有收到對方勒索通知。

國防產業遭到攻擊的情況,之前多半是針對美國而來,但現在也有歐洲的廠商成為目標的事故。根據資安新聞網站Cybernews的報導,勒索軟體Snatch於10月30日聲稱入侵國防設備供應商Hensoldt法國子公司,並竊得機密檔案,這些駭客公布94 MB資料供眾人驗證。但Hensoldt尚未回應此事。

事實上,此起事故並非該集團首度遭到勒索軟體攻擊──今年1月,Hensoldt的英國子公司部分系統感染了勒索軟體Lorenz。

根據資安新聞網站Bleeping Computer的報導,電信業者Vodafone的義大利分公司近日向客戶發出資料外洩通知,並指出這起事件發生的原因,是義大利電信經銷商FourB SpA於9月第1個星期遭到網路攻擊所致,客戶遭到曝露的資料包含了訂閱內容、含有敏感資料的身分證件、聯絡資料,但不含密碼。再者,沒有用戶的網路流量因此受害。

而關於攻擊者的身分,Bleeping Computer報導提到,9月3日有個駭客組織KelvinSecurity聲稱攻擊Vodafone義大利分公司,並竊得約310 GB資料,內有29.5萬個檔案,這是否與同樣於9月發生的此次資料外洩事故有關,尚無法證實。

殭屍網路Emotet這兩、三年肆虐,但到了今年6月中旬突然終止相關攻擊行動,如今又重出江湖。資安業者Proofpoint與資安研究團隊Cryptolaemus相繼提出警告,因為他們發現Emotet再度活動的跡象,並向全球廣發釣魚郵件。這次的釣魚郵件,是以回覆郵件的型式發送,並挾帶惡意Excel巨集檔案作為附件。資安新聞網站Bleeping Computer指出,他們看到此Excel檔案有不同語言的版本,駭客佯稱是發票、掃描的文件檔案、電子表格,來引誘收信人開啟。

值得留意的是,駭客為了讓此惡意Excel檔案能繞過MoTW偵測機制,以便巨集能正常執行,他們要求受害者將其複製到Office軟體的範本資料夾再開啟,最終在受害電腦植入惡意軟體並於後臺運作。

資安業者Proofpoint發現,駭客組織TA569透過一家影音內容製作公司,對於超過250個美國新聞網站下手。此影音公司原本透過JavaScript指令碼向這些網站提供影音內容,但駭客如今竄改此JavaScript的基礎程式碼(Codebase),進而在新聞網站部署惡意軟體SocGholish,並以瀏覽器更新的名義、透過ZIP壓縮檔的形式進行散布。

研究人員表示,紐約、波士頓、芝加哥、邁阿密、華盛頓特區等地的美國新聞媒體都受到影響,他們亦發現有受害網站修復後再度被感染的情形。

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資安業者卡巴斯基揭露名為SandStrike的安卓間諜軟體,駭客鎖定奉行巴哈伊信仰的教徒提供VPN應用程式,宣稱為了能讓他們規避政府的監控,但實際上駭客在此App安裝過程也暗中部署SandStrike,一旦受害人依照指示安裝VPN應用程式,手機將會遭到監控,惡意軟體也會竊取聯絡人名單與通聯記錄。

研究人員指出,有別於許多惡意軟體攻擊,發動上述攻擊的駭客為了引誘受害人安裝上述的惡意App,作為誘餌的VPN應用程式不僅具備完整的VPN功能,駭客還建立擁有千名粉絲的臉書與Instagram帳號,這些帳號包含大量巴哈伊教的貼文,並引導受害者到特定的Telegram頻道。

 

【漏洞與修補】

資安業者SonarSource揭露T基礎設施監控系統Checkmk的漏洞,這些漏洞一旦遭到利用,攻擊者無需通過身分驗證,就能遠端控制Checkmk伺服器。研究人員總共找到4個漏洞,其中有2個CVSS風險評分達9.1分的為重大漏洞,一個為程式碼注入漏洞,涉及watolib元件的auth.php;另一個為任意讀取檔案漏洞,與該系統整合的NagVis元件有關。研究人員於8月下旬通報上述漏洞,Checkmk於9月中旬發布2.1.0p12版予以修補。

 

【其他資安新聞】

 

近期資安日報

https://www.ithome.com.tw/news/154000

蔚來陷“用戶數據泄露門”背後,新能源汽車大數據誰來保護?

圖片來源@視覺中國

文 | 新品略財觀 ,作者 | 吳文武

知名造車新勢力品牌深陷“用戶數據泄露門”引發了一個不得不關注的問題:誰來保護新能源汽車大數據?

01 深陷“用戶數據泄露門”

一家造車新勢力爆出“醜聞”,這次是用戶數據遭竊取。

發展勢頭正勁地造車新勢力品牌,其2021年8月前的部分用戶數據遭竊取,被勒索225萬美元等額比特幣。

這一消息是由首席信息安全科學家、信息安全委員會負責人盧龍12月20日在官方社區發布的一份關於數據安全事件的聲明中所披露。

在聲明中表示,2022年12月11日,公司收到外部郵件,聲稱擁有內部數據,並以泄露數據勒索225萬美元(當前約1570.5萬元人民幣)等額比特幣。

經過內部初步調查,被竊取數據為2021年8月之前的部分用戶基本信息和車輛銷售信息。

據公開信息显示,汽車在2021年1至7月累計交付49887台,2020年全年交付量達43728台,2019年全年交付量達20565台, 2018年全年交付量達11348台,目前尚不清楚官方所說的“部分用戶”比例有多少。

用戶數據被竊取事件很快引發行業內外關注和網絡熱議。新品略財觀(原NBS新品略)在東方財富網股吧中關注到有關這一事件有超過20條媒體報道資訊及網友熱評。

儘管官方成立專項小組進行調查與應對,並第一時間向有關監管部門報告此事件,並協同有關部門深入調查。創始人、董事長李斌也於12月20日晚間在官方社區就用戶數據泄露一事發文致歉,但熱議仍在持續。

在新品略財觀(原NBS新品略)看來,被竊取的部分用戶數據及車輛信息都是重要且涉及用戶隱私的信息,這樣的事件不應該發生,對一家造車新勢力而言,是一個十分低級的錯誤,更暴露出其信息安全保護工作存在重大漏洞。

從發表的這份聲明內容來看,內容很官方,態度很誠懇,強化信息安全保護工作的態度也有決心,未來事件進展如何,調查結果如何,還有待後續。

用戶數據被竊取事件引發了一系列關鍵問題和思考題,新能源汽車發展如火如荼的背景下,新能源汽車用戶數據及大數據安全誰來保護?

02 海量的新能源汽車大數據

中國新能源汽車行業強勢崛起和快速發展,形成了海量的各類新能源汽車行業大數據。

據中汽協數據,今年1至11月的新能源車累計銷量突破了600萬輛大關,市場佔有率達到了25%。僅在11月一個月,新能源車銷量為78.6萬輛,同比增長72.3%,刷新了歷史最高紀錄。

中汽協預測,2022年全年汽車銷量預計2680萬輛,其中新能源汽車670萬輛,同比增長90.3%。預測2023年新能源汽車市場銷量有望達到900萬輛,同比增長35%。

按照現在的新能源汽車市場銷量數據及發展勢頭來看,意味着中國已提前三年完成國務院印發的《新能源汽車產業發展規劃(2021—2035 年)》中“新能源汽車將在2025年滲透率達到25%”的目標。

除了行業市場宏觀數據,各大造車新勢力及汽車製造商公布的車輛銷售數據,上市車企也會公布財務數據等信息外,背後的數據以及更為細緻的數據,往往不會被市場及消費者所關注。

整體來看,新能源汽車車輛主要涉及四類數據:

第一類是車主的信息,包括姓名、賬號、身份證號碼、密碼、郵箱、微信名以及辦理汽車金融業務信息,此部分屬於車主個人隱私信息。

第二類是車輛數據,其中最主要是車架號及相關信息。

第三類是車輛行駛數據,包括定位信息、行蹤軌跡、車輛操控數據、車輛工況數據、車輛行駛數據、充電數據、車輛日誌信息、車內外環境等信息。

車輛行駛相關數據,也就是RTM數據,由車輛(TBOX數據傳輸盒)傳輸至廠商後台,再上傳至國家電動車管理平台,這是強制要求的,也就是現在實施的國標GB/T32960,該數據每30秒就會上傳一次,這就是新能源車輛實時運行數據的監控系統。

RTM數據具體包括完整汽車數據(車輛狀態、速度、電池SOC值等),驅動電機數據(電機轉速、電機溫度等),發動機數據(發動機狀態,曲軸轉速,燃油消耗量等),GPS數據(定位數據、經度、緯度等),極限值數據(最大單體電壓、最小單體電壓等),警告數據(電池過高溫度、COC值突變、剎車系統等19項),蓄電池電壓數據(所有蓄電池電壓)等數據。

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新品略財觀(原NBS新品略)作者就是一位新能源車主,曾在4S店售後進行車輛某部件更換時,需要對全車進行斷電,廠家4S店在幾分鐘內就會打電話來詢問情況,車主是否知悉等。

所以說國家有關部門對新能源汽車使用有嚴格實施的監管大數據系統,所以新能源車要知道自己的駕駛行為數據是實時上傳的。

還有就是備受關注的EDR(汽車事件數據記錄系統),用於記錄車輛碰撞前、碰撞時、碰撞后三個階段中汽車的關鍵運行數據(包括速度、ABS狀態、安全帶狀態等),EDR被稱為是汽車的“黑匣子”,這也是國家監管強制標準。

第四類是其他數據,如各大車企的APP終端收集的各類數據,及與APP使用數據、車載軟件相關的數據。

、理想以及傳統的燃油車電動車品牌都推出了官方的APP和車主社區,比如以強調服務的的APP就是該品牌凝聚車主,與車主互動的平台。

根據公布成立8周年的數據,截至2022年11月25日,全球累計近27萬位用戶,此外有超過400萬的用戶,活躍在NIO App上。

公開信息显示,截至2022年11月底,、小鵬、理想、哪吒、零跑均突破了10萬輛年銷量,新晉造車新勢力華為AITO問界和極氪在今年的累計銷量也雙雙跨過6萬輛。

各大新能源車企的銷量增長,車主信息數據、車輛數據、其他相關數據等隨之增加,無論是從單個企業,還是從整個行業來看,新能源汽車相關數據都是海量的大數據。

其中特別是車主用戶數據也是其中具有重要價值的關鍵數據,對各家新能源車企,特別是造車新勢力而言至關重要,不僅是用戶畫像,更是核心無形数字資產。

03 新能源汽車大數據誰來保護?

那麼,新能源汽車大數據誰來保護?

在新品略財觀(原NBS新品略)看來,新能源汽車行業大數據保護與監管是一個不斷探索、進化與規範的系統性大工程,監管、車企、車主,乃至是社會力量一個都缺不了,其中更為關鍵要靠“兩隻手”——“強化監管規範+落實車企責任”。

用戶數據被竊取並不是新能源汽車行業的醜聞之一,包括每次特斯拉的事故都會引發新能源車信息安全保護責任話題的熱議,網絡安全、數據安全等新問題頻發不得不重視。

首先,第一隻手——站在行業發展高度來說,強化監管規範要先行。

早在2020年,《新能源汽車產業發展規劃(2021-2035)》發布就明確要健全安全保障體系,打造網絡安全保障體系。

今年4月,工業和信息化部、公安部、交通運輸部、應急管理部、市場監管總局聯合發布了《關於進一步加強新能源汽車企業安全體系建設的指導意見》(以下簡稱《意見》),明確提出要對車輛網絡安全狀態進行監測,加強對車輛運行數據的分析挖掘。

在推動新能源汽車行業發展的同時,監管規範也要與時俱進,在發展過程中不斷規範,才能推動行業未來更健康地發展。據悉,國內相關法規正在逐步完善。

其次,第二隻手——規範數據信息安全保護責任的落實主體主要在新能源車企。

除了有關部門強制要求新能源汽車行駛數據實時上傳外,更為重要的是車主個人信息、車輛信息以及相關數據信息,這些信息的收集者、儲存者、使用者都是新能源車企,也同時享受着這些信息的紅利和經濟價值。

上述《意見》也具體明確,企業要依法落實關鍵信息基礎設施安全保護、網絡安全等級保護、車聯網卡實名登記、汽車產品安全漏洞管理等要求;企業要建立健全全流程數據安全管理制度,並按照法律、行政法規的有關規定進行數據收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等處理活動,以及數據出境安全管理。

車企要對車主個人信息及大數據進行分類管理,要採取加密、去標識化等安全措施,防止未經授權的訪問以及個人信息泄露、篡改及丟失等問題。

所以說,新能源車企是車主等個人相關信息的第一責任人,出了問題不能只道歉,承認錯誤,再表達決心要強化信息安全保護工作,後續不了了之。

針對此次用戶數據被竊取事件,有媒體評論稱,的錢都花哪兒去了?

第三,作為新能源車主本人,也應該關注自身個人信息數據的安全,提高信息數據安全保護意識,主動關注,主動捍衛權益。

用戶數據被竊取事件,不僅一家企業需要重視和檢討,整個新能源汽車行業企業都應該關注及思考,這是一次行業警示。

新能源汽車大數據安全保護問題是一項系統工程,並非一日之功,從規範到實施,需要不斷探索,但新能源汽車大數據保護永遠都只有進行時。

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跨越分水嶺,房企回歸主業,数字生態“降壓”更應順勢而為 | 2022中國房地產数字峰會

黨的二十大報告提出,堅持房子是用來住的、不是用來炒的定位,加快建立多主體供給、多渠道保障、租購併舉的住房制度,為房地產市場的長期發展指明了重要方向。

為了貫徹二十大精神,推動房地產企業交流合作,幫助房地產企業跨越分水嶺,2022年12月15日,由中國房地產業協會指導,中國房地產業協會数字科技地產分會主辦、鈦媒體承辦的2022中國房地產数字峰會以線上方式正式舉行,峰會從“前沿經驗分享”和“真實產業對接”兩個核心維度,通過話題分享、焦點討論、產業對接等方式,全面復盤房地產發展現狀,探討房地產企業数字化轉型的解決方案。

會上,中海地產数字科技部總經理、中海科技總經理李紅衛,智能與数字化部助理總經理杜永磊,華為中國建築地產行業解決方案總經理趙博,明源雲合伙人、高級副總裁童繼龍作為對話嘉賓,共同圍繞房地產業数字生態的新融合新構建進行討論,中國房地產業協會数字科技地產分會秘書長李波擔任圓桌主持。

討論從四個話題展開:

第一,三支箭融資開閘,對各企業能否起到幫助作用,作用有多大?

第二,當前,地產行業面臨需求收縮、供給衝擊以及預期轉弱三重壓力,数字生態在這三重壓力之下應該如何來融合才可以真正的起到降壓的作用?

第三,臨近年底,各家企業的目標是否完成,哪些明年繼續要做?

第四,各家在智慧家居、数字辦公、生態融合、智慧工地等方面的一些具體實踐分享。

對於第一個問題,李紅衛和杜永磊兩位房企代表都認可當下三支箭的融資開閘對優質房企紓困起到积極作用,但兩位基於各自觀察對行業有不同思考。李紅衛認為,行業同仁一定要認識到,房企之所以會遭遇下行危機,主要原因還是之前的粗放的高速發展模式不可持續。“市場變了,客戶變了,上下半場的邏輯變了,進入上下半場分水嶺。房地產行業正在經歷最冷最漫長的冬天,未來三年決定房地產20年的格局。三支箭開啟了融資閘門,但不能有僥倖心理,未來企業一定會業務更收斂、戰略更聚焦。”李紅衛判斷。

三支箭的效用,也可以從間接影響和直接影響來判斷。杜永磊表示,從間接影響上,三支箭政策的出台對穩定整個行業下行趨勢,讓行業儘快止跌,扭轉購房者、金融機構、建築企業、建材企業等行業參与主體的預期有很大幫助,這樣有利於整個房地產行業儘快渡過困難的發展模式調整期,進入到下一個比較健康的高質量發展階段。“這個周期不會太長,各種因素加在一起,疫情、外圍宏觀經濟、國家有意識調控等,這一輪調整其實是加速縮短了行業下行周期。”杜永磊表示。從這個角度看,行業很可能在明年中期會觸底反彈,此後會進入平穩發展。

對於第二個問題,即数字生態在房企多重壓力之下,應該如何融合才可以真正起到降壓作用,趙博和童繼龍兩位科技行業代表也發表了各自觀點。趙博認為,生態融合有幾個點要考慮,一是,生態共贏,包含市場拓展、聯合銷售、能力共建等方面,同時,如何幫助生態提升能力,如何讓產品服務到客戶,如何使得技術能力能夠被客戶更容易獲取和更低成本地採用,這是基本的生態邏輯。另外,在数字生態建設當中,除了技術賦能以及聯合解決方案的融合和市場銷售拓展等方面的協同,一些相關政策的出台也能夠讓整個生態更健康更規範。

童繼龍則表示,首先在行業下行的時候,回歸到商業本質是大家共同的選擇,数字化要真正支撐企業業務本身,而不是只停留到組織管理層面。其次,在技術融合方面,真正的再創新,是可以商業化、可以解決效率問題、解決技術穩定性與可持續問題。“高質量的数字科技生態,是能夠在產業中找到各自的專業分工實現創新,而非低水平重複。這包括根技術創新(如芯片和操作系統、數據庫)、平台型產品創新(雲計算、數據平台)、場景化應用創新(各類SaaS)、数字科技商業模式創新。讓中國企業在全球有競爭力,這是我們這代人的使命。”他強調。

地產企業如何看待数字生態的融合問題?

李紅衛曾親身經歷了2008年和2015年房地產行業的兩次下行期,結合2022年的地產行業下行,李紅衛最大的感受是:“每次行業下行再調整之後,数字化都會往前走一步。”因此,他相信經過這次調整轉折期,数字化也會與行業結合得更徹底、更深入。而轉折期之後,大浪淘沙留下來的企業是有一些特點的企業,比如管理精益化、客戶導向、產品導向、區域深耕等等。不過,他表示,数字化不僅僅能減房企現在面臨的三重壓力,應該是能夠徹底治療各種各樣的壓力。“公司對的数字化人才的要求會更高,需要能夠讓数字化協同業務創新,讓数字化驅動業務流程再造、驅動組織變革、倒逼業務創新。”李紅衛說。

即便行業下行倒閉数字化推進是既定事實,但杜永磊坦言,此輪行業下行期確實對一些数字生態方面的合作夥伴產生了較大影響。“有兩個方面,一方面一些原來出險房企業務佔比偏高的数字化生態出現了短時間的資金上面的困難;另一方面,大多數企業停止了一些創新性技術研發,短期來看,確實制約了整個地產行業的数字化進程。”杜永磊說。他建議,隨着房企回歸業務本質,数字生態服務商應該着眼於解決房地產現階段面臨的業務痛點,比如三重壓力等等。在杜永磊來看,房企現階段的業務痛點在於高潛力城市的精準擇地、線上線下智慧案場融合后的精準營銷和客服、精細化運營等等。

回望2022,無論是房地產企業還是数字科技公司,多多少少都有遺憾。但好在通過戰略上的動態調整,各家對2023都充滿期待和信心。“一個明顯的感受是,大家都在提地產下半場,行業都在向泛地產、不動產轉型。由於今年整體大環境壓力非常大,大家投入都偏謹慎,希望明年在外部宏觀環境、貨幣、融資環境等都相對比較確定的情況下,戰略轉型資源投入都可以攜手往下走,可以走的更好更遠。”童繼龍表示。

趙博直言,2023年要活得好,本質上要解決的是市場需求問題。“三支箭可能對地產有很大幫助,但是要解決活下去的問題,還是需求。需求端還是面臨很大壓力,我們覺得明年疫情常態化之後,需求端也會有緩解的話,一些想法還是能夠繼續往前推進落實。”趙博說道。

“明年還是賦能一線,要求同事要到一線去作業,不是簡簡單單調研,是要去沉浸式做業務,待一個月、兩個月,那這個事情在今年基本上沒有辦法推動。”李紅衛說,他計劃2023年工作還是要賦能一線價值創造,希望隨着各方面調整能有突破。

儘管行業在2022年二季度開始進入了比較痛苦的階段,但還是堅定業務各項指標以及各專業條線工作的推進,雖然也隨着做一些動態調整,但整體來看2022年的工作還是按照計劃順利完成,“明年可能會結合市場判斷重新做一下工作規劃,確定后基本上可以按照計劃推進。”杜永磊說。

最後,李紅衛、杜永磊、趙博、童繼龍分別就中海地產、、華為、明源雲在智慧家居、数字辦公、生態融合、智慧工地等方面的實踐做了具體分享。

以下為圓桌實錄,略經鈦媒體App編輯:

房企如何真正紓困?

李波:房地產業数字生態的新融合新構建,我先提一個共性問題,目前三支箭的融資開展對各企業能否起到幫助作用,作用有多大?先請李紅衛總來做答覆。

李紅衛:三支箭是比較熱門的話題,中國房地產行業從1998年開始經歷了高速發展,銷售額、銷售總面積都達到了巔峰值。隨着中央調控,疊加疫情等不利因素,對房地產行業產生了重大影響,前一段時間出現了債務違約和交付違約的案例,行業彷彿一下跌落低谷。

從行業層面來講,作為從業者我們要清晰認識之前房地產行業的發展模式是不可持續的,現在是市場變了客戶變了,上下半場的邏輯變了,進入上下半場的分水嶺。我認為房地產行業正在經歷最冷最漫長的冬天,未來三年決定房地產20年的格局。冬天會過去,但是春天來了之後,房地產行業肯定也會變得不同。

從企業層面講,我們認為房地產需求還在,行業還是一個非常大的行業,但是企業總是要回歸商業本質,只有那些以客戶為中心、真正滿足客戶需求的企業才可以生存下來。國家三支箭開啟了融資閘門,我們認為只是一個強心針,借錢還是有成本的,不能有僥倖心理,該退出的退出,未來的企業業務一定會更加收斂,戰略會更加聚焦。

從國家層面來講,房地產行業涉及到上下游眾多行業,國計民生影響巨大,我們覺得根據過往經驗,國家要做的事情一定要見效,比如一二三箭效果不明顯還會有四五六支箭,再不行還有七八九支箭,這也給房地產調結構提供了良好機遇。謝謝。

李波:謝謝李紅衛總,下面我們聽聽杜永磊總這邊對三支箭有什麼看法?

杜永磊:認同紅衛總的觀點,從我個人理解,分兩方面。

一方面,從間接影響角度,會間接影響地產行業整體走勢。2022年,行業確實經歷了非常痛苦的下滑,無論是需求端還是房企資金斷鏈、交房問題等等,從這個角度來講三支箭政策的出台對穩定整個行業下行趨勢,讓行業儘快止跌,扭轉購房者、金融機構、建築企業、建材企業等行業參与主體的預期有很大幫助,這樣有利於整個房地產行業儘快渡過困難的發展模式調整期,進入到下一個比較健康的高質量發展階段。我認為這個周期不會太長,各種因素加在一起,疫情、外圍宏觀經濟、國家有意識調控等,這一輪調整其實是加速縮短了行業下行周期。所以說從這個角度來講三支箭的出台,疊加各方調整到位,行業很可能在明年中期會觸底反彈。此後會進入平穩發展,整個市場預期發生逆轉,明年或許可以維持2022年的總量規模,作為行業中的一員肯定會隨着行業穩定而受益,這是三支箭對行業向好的間接影響。

另一方面,在直接影響上,也就是對本身業務的影響。成立26年來,經營風格一直比較穩健,無論是國資委還有華潤集團,對負債槓桿的使用有明確的要求,我們有期負債率控制在45%左右,是非常克制地使用財務槓桿,所以說這次三支箭對我們來講可能第一支箭,從信貸上,華潤會獲得更多受信額度,但這些使用比例是非常低的,不過,政策的支持,無論是對利率的下降、資金成本的降低,多多少少有一些幫助,謝謝。

李波:謝謝杜永磊總,就像兩位說的,三支箭對於整個行業肯定是向好的,華潤作為大央企可能還比民營企業要稍微舒服點。在調研過程中,很多民企關於三支箭融資開閘,也是抱有特別歡迎的態度。但是在實際操作過程中,整個行業從下行到回暖,大家的心態還沒有轉變過來,信心喪失比較容易,但信心重建是需要整個行業齊心協力。

壓力當前,生態如何融合構建?

李波:當前,我們面臨需求收縮、供給衝擊以及預期轉弱三重壓力,我想問一下在座的四位嘉賓,我們数字生態在這三重壓力之下應該如何來融合才可以真正的起到降壓的作用,這次先從華為趙博總開始,看看華為從技術角度有沒有什麼好的建議,有請。

趙博:感謝李總,現場的各位大咖,還有線上的觀眾們,大家好,我就数字生態說一下想法。華為公司從運營商業務起家,當時做的是直銷,現在也多了很多新業務,比如說雲業務、終端業務、数字業務,在快速發展過程中,我們也在發展生態。生態業務大部分是非直銷的,是生態夥伴和華為一起面向B端客戶提供服務。

打造生態有幾個點要考慮,一是,生態共贏,包含市場拓展、聯合銷售、能力共建等方面,另外就是,如何幫助生態提升能力,華為有哪些核心產品能夠幫助地產行業,如何讓產品服務到客戶,如何使得我們的技術能力能夠被客戶更容易獲取和更低成本地採用,這是我理解的生態邏輯。

另外,在数字生態建設當中,除了技術賦能以及聯合解決方案的融合和市場銷售拓展等方面的協同,一些相關政策的出台也能夠讓整個生態更健康更規範,這樣的話才能夠真正和生態一起服務好和生態共同的客戶。這個是從技術廠商角度,我的一些看法。

李波:好的,謝謝趙博總,接下來我們聽聽童繼龍總的想法。

童繼龍:数字生態如何在與地產行業融合過程中起到降壓作用,首先必須要知道壓力在哪兒。明源雲今天面向客戶的時候,有幾個比較明顯的感知,第一個在行業下行的時候,回歸到商業本質是大家共同的選擇,對於明源雲而言能不能更好服務客戶,能不能體驗更好,經營環節能不能更加精益更加高效,這是我們要從数字這個角度來回答的關鍵問題。達到這樣的目的,首先是要讓数字化真正支撐企業業務本身,而不是只停留到組織管理層面。

其次,在技術融合方面,我們談新技術是真正只是為了完成政策目標和任務還是說我們真的在構建一個可用的高性能、高質量数字科技生態?真正的再創新,是可以商業化、可以解決效率問題、解決技術穩定性與可持續問題的。

我認為,高質量的数字科技生態,是能夠在產業中找到各自的專業分工實現創新,而非低水平重複。這包括根技術創新(如芯片和操作系統、數據庫)、平台型產品創新(雲計算、數據平台)、場景化應用創新(各類SaaS)、数字科技商業模式創新。讓中國企業在全球有競爭力,這是我們這代人的使命。

所以我們覺得行業的冬天其實是在於過去我們選擇一條不可持續的道路,那麼面向未來持續健康發展一定是要與数字、經濟、產業相結合,而数字科技生態裏面的每一家企業如何將自己的能力做深做透,這個是值得思考的。

李波:謝謝童繼龍總,謝謝趙博總;数字化創新本身這個課題是比較大的,關於三重壓力,下面也想聽聽從房地產應用場景角度對数字生態如何融合的看法,下面先請李紅衛總講一下觀點。

李紅衛:講数字生態之前我先說說数字化,因為這個行業数字化程度確實整體還不高,我親身經歷過2008年和2015年房地產行業的陣痛,非常明顯,每次困難時期都是数字化發揮重要作用的良好時機,,数字化都會從後台往前台走一步,我相信經過這次調整,数字化也會與行業結合得更徹底、更深入。而轉折期之後,大浪淘沙留下來的企業是有一些特點的企業,比如管理精益化、客戶導向、產品導向、區域深耕等等。

從製造業來看,房地產数字化轉型是必由之路,而数字化的生態構建也是必須的,必然有這麼一個自然而然的過程。

從內部智能協同到外部生態打通,效果是顯而易見的,這個都是從業者必須做的功課。具體到企業來講,公司對数字化人才的要求會更高,需要能夠讓数字化驅動業務模式創新,讓数字化驅動業務流程再造、驅動組織變革、倒逼業務提升。

房地產行業本身是一個金融屬性比較強的行業,對管理要求比較高,我相信未來数字化將會改變行業的發展模式,成為企業的核心競爭力。我認為数字化不僅僅能減輕現在面臨的三重壓力,應該是能夠徹底的治療各種各樣的壓力,謝謝。

李波:好的,謝謝李紅衛總,借您吉言,讓数字化在行業起到應該有的作用,比起其他的行業我們確實走在了後面,下面請杜永磊總發表一下觀點。

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杜永磊:確實從我們合作的数字化夥伴的反饋來看,這輪地產調整對他們影響也是很大的,有兩個方面,一方面可能一些原來数字化生態比較大的房企受到了短時間的資金上面的困難;另一方面,大多數企業停止了一些創新性技術,短期來看,確實制約了整個地產行業的数字化進程。有些創新項目目前對業務幫助沒那麼大,對未來長遠發展有意義,但大家還是選擇聚焦現階段,回歸業務本身。所以数字化生態一定要明確目前房地產的業務痛點在哪裡,比如面臨的三重壓力還有一些其他的困難等等。

那麼,對於來說,未來数字化聚焦的發力點,第一個方面是投資領域的数字化,怎麼運用更好的数字化的工具理解國家的宏觀政策,理解城市的發展脈絡,選定一些中長期潛力的城市。每個城市都有自己的周期,但是有的周期是螺旋下降的,有的是螺旋上升的,怎麼找到在國家區域發展戰略裏面的核心城市?客觀數據和主觀調研如何結合才能找到螺旋上升點?對城市理解更深,怎麼能夠精準擇地的同時也能避開行業峰值區、避開風險點,這是一個主要研究方向。

第二個方面是營銷及客服,主要有三點:

一是,怎樣把線上線下智慧場融合。疫情結束后,客戶成交依然會回到售樓處這種傳統銷售現場,但線上是必須要做並且份額也不會下降的一個很好渠道,怎麼把線上和線下這些跟客戶接觸的全流程鏈路打通,更好地理解客戶需求是我們需要關注的問題,特別是未來Z時代會成為購房主力,匹配他們的購房需求,來進行產品研發和優化,這種需求不是眼前的需求,可能要考慮五年、十年之後,客戶本身的一些家庭結構和居住需求的變化,給予一個超前的,客戶認可的產品。

二是,全渠道運營能力。除了銷售,也要整合分銷業態,全民經濟人,私域流量跟公域流量協同獲取客戶,数字化生態怎麼樣才能幫助這一塊。

三是,客服環節。在銷售環節以及售後物業服務的環節,加深對客戶的理解,客戶一個電話打來,可能解決方案已經擺在那了,馬上給客戶一個很滿意的回復,那這樣的話會提升客戶對於一家企業的口碑和滿意度,進而對銷售以及企業長期發展都會有比較明顯的幫助。

第三個方面,運營領域。現階段全國不同區域的差距進一步在拉大,一些三四線或者是二線弱勢區域里的很多項目進入銷售停滯狀態,作為強一線城市的項目才會周期正常一點。在這個情況下怎麼更精細化地運營,把項目的分類分的更准,然後把項目分期拆的更細,項目開工能夠把供銷存梳理的更合理一點,老項目怎麼樣降低投入的壓力,如何把無效人工管理成本降下去,把更多和資金投入到能夠正常周轉的核心區域,用增量的持續滾動帶動存量去化,這樣單個企業或者是整個行業才可以有效地運轉起來。

從需求角度,這幾個方面需要整個数字化生態的各家企業一起共同努力,企業從自身管理、自身需求的出發,然後数字化生態從技術從更好的經驗輸出方面,一起渡過短時間困難期,謝謝。

李波:謝謝杜永磊總,像杜永磊總說的,数字生態真的不是靠一家企業完全推動的,每家企業也不一樣,需要整個行業上下游參与;希望接下來的時間,協會能夠把各個房企,包括央企、民企甚至前端融資類公司融合到一起,針對房地產行業数字化共同探討能有實質性落地的項目,可能會更好一些。

回望2022,展望2023

李波:問點稍微私密的話題,臨近年底,今年的to do完成得怎麼樣了?是不是還有一些需要留到明年,因為今年2022年整個行業不管科技公司還是我們房企,今年確實是遇到了一些問題,協會隔段時間會收到一些包括信息調查的數據,比往年是差一些的。從童繼龍總先回答。

童繼龍:正好因為我也在負責明源雲品牌跟戰略規劃相關的工作,前一段時間我們也在做年度的總結,今年留下的遺憾其實是非常多的,年初原本做了很多業務構想,但隨着一輪又一輪的疫情,智能在不確定性中動態調整。大概可以從三個層面來談。

第一個,從明源雲面向地產或者不動產提供服務的角度,由於疫情很多線下活動延期,這也同步導致到我們提供服務的線下觸點變少了,客戶業務變化特別快,產品技術創新和服務交付不能照常進行,這一點希望明年有所改善,這個確實是留有遺憾的。

第二個,一個明顯的感受是,大家都在提地產下半場,行業都在向泛地產、不動產轉型,這個轉型過程當中,因為今年整體大環境壓力非常大,大家戰略轉型的動作、投入其實都偏謹慎,也是希望明年在外部宏觀環境、貨幣、融資環境等都相對比較確定的情況下,戰略轉型資源投入都可以攜手往下走,可以走的更好更遠。

第三個,今年明源雲提出了自己的生態戰略,在生態戰略裏面期望跟頭部的企業在数字科技生態的合作上,有更大進展,比如明源雲跟華為真正在技術、應用現代化聯盟包括技術創新上有更大的突破,確實這隻是剛開始,我們期望明年可以跟李紅衛總、杜永磊總、趙博總可以做更多的謀划和策劃,謝謝。

李波:謝謝童繼龍總。下面有請趙博總。

趙博:今年的確像童繼龍總所說,我們也深有感受,很多營銷計劃推遲,很多會議一推再推,甚至可能取消,營銷、線下活動方面的確有很多遺憾。除此之外,從合作項目來說,也受到了很多影響,項目周期延後,重點項目進度受到影響,這塊都是比較明顯的問題。

前面李紅衛總都提到了三支箭的事情,今年三支箭可能對地產有很大幫助,但是要解決活下去的問題,要活得好,可能還要解決需求上的問題。需求端還是面臨很大壓力,我們覺得明年疫情常態化之後,需求端也會有緩解的話,一些想法還是能夠繼續往前推進落實,非常期待明年有一些新更多政策,把更多数字化好想法和地產企業還有像童繼龍總一樣的核心合作夥伴一起落地,謝謝。

李波:好的,謝謝趙博總。剛才趙博總也提到了李紅衛總,您可否簡單說一點比較尖銳的小問題。

李紅衛:疫情是肯定受到了很大的影響,出也出不去,我們明年工作還是要賦能一線、價值創造,希望有突破。賦能一線,要求同事要到一線去作業,不是簡簡單單調研,是要去沉浸式做業務,待一個月、兩個月。這個事情在今年基本上沒有辦法推動,所以說這個影響還是比較大的,謝謝。

李波:好的,杜永磊總您也說兩句。

杜永磊:整個來看,因為我們在2021年也做了十四五智數化戰略,2021年-2022年我們按照這個戰略執行,2022年儘管行業在二季度開始進入了比較痛苦的階段,但整體來看我們還是堅定業務各項指標以及各專業條線的推進,雖然會隨着做一些動態調整,但整體來看2022年的工作還是按照計劃順利完成,明年可能會結合明年市場判斷,基本上可以按照計劃推進,謝謝。

李波:好的好的,看來我們杜永磊總還是按照工作計劃可以完成的,恭喜。

杜永磊:謝謝謝謝。

房企数字化轉型實踐

李波:接下來時間的問題,分別對我們四位大咖單獨提一個問題,我們先從李紅衛總開始,李總,想問您一下,中海地產搞了很多智慧家居智慧城市的項目,在這一方面你們有什麼經驗分享?

李紅衛:是這樣的,因為我們公司也是從1979年香港成立,也是有香港發展背景,應該說從做房地產開始就把精品化住宅開發理念貫穿到房地產開發整個過程,先後推出了不斷深化的五代產品住宅體系,第五代產品是“悅享空間、智慧物聯、綠色科技、健康生活+”,實際上也是我們敏銳觀察到科技會成為房地產裏面的關鍵屬性,正是基於這個認識我們要把科技融入到產品設計裏面去,我們公司提出了四好公司:好產品、好服務、好效益、好公民。對於好產品,科技是重要部分,中海科技作為中海地產下面的科技公司,針對数字家庭需求研發了智慧人居平台,以智慧人居為核心構建了1+3+5+N的戰略,一個平台、三個入口、五個智慧方案、N個智慧場景,中海科技和戰略合作夥伴共創實現了多個系統融合創新,為用戶提供了智慧、綠色、健康的数字家庭,也滿足了企業從設計、營銷、施工、交付、運營全流程中各種各樣的訴求。

從落地的效果來看,2022年中海科技交付了94個樣本間,30多個項目,2萬多套的数字家庭產品,助力集團降低成本、科技創新、提升產品力、打造好產品、好服務,整個來說應該說效果還不錯,謝謝。

李波:謝謝,接下來對杜永磊總提一個問題,今年上線了業務工作協同辦公平台,這種辦公協作平台對業績提升和降本增效方面有什麼作用?具體體現在哪些方面?

杜永磊:好的,這個協同辦公平台是員工数字化一站式工作平台,從兩個維度,一是降本提質增效,另外增收增利。降本提質增效是很重要的方面,提效更多是聚集到組織效率,組織效率也要回到員工效率角度,所以說整個数字化轉型的核心目標方向之一就是怎樣賦能員工,讓員工效率更高效、組織更扁平。這個工作平台就是為實現這個目的產生的。這是通過字節旗下的飛書技術架構實現,在華潤集團做私有化部署,2021年試點上線,截止到目前覆蓋了96萬個員工,激活率百分百,日活是80%月活接近100%,整個系統員工使用滿意度非常高,超過90%,解決了員工日常辦公的所有需求。我介紹一下具體功能,主要有六個方面:

第一個是統一IM系統,員工之間交流溝通消息每天180萬條,一年將近4億條的溝通,不僅僅是內部員工,外部合作夥伴也可以申請帳號,內外協同也能完成,保證企業商業秘密甚至是文件傳輸的安全性方面,這是一個角度。

第二個是統一通訊錄,跟溝通相關的就是溝通信息,近6萬名員工,不可能每個人會存到每個人的聯繫方式,以前的紙質通信錄更不行,統一的信息目錄不管是在什麼單位什麼部門,都可以找到想要找到的人,可以直接IM聯繫,也可以从里面找到他的郵箱和電話進行溝通,這樣員工跟員工交流溝通的問題就解決了。

第三個是統一待辦,每家企業大大小的信息系統有幾十個,每個員工接觸到的3到10個左右,不同系統、不同應用切換會非常麻煩,在一個統一的APP集成了所有應用、待辦、日常流程業務,那員工可以不需要打開其他任何系統,無論是流程的發起還是流程處理,一個界面可以完成所有日常工作,會更加高效。

第四個是公司信息及時發布,公司日常快報周報、公告信息,員工可以及時了解。

第五個是統一業務應用平台,除了待辦之外有很多項目信息,以及一些項目管理風險,把所有應用都集成在一個APP里,通過小程序都放在這個工作界面裏面,員工一站式處理各項的業務。

第六個是統一日程,日程管理全員打通,可以管理自己的日程會議、工作計劃,也可以部門協同、跨部門協同以及視頻會議等等;同時在基層做了大量的創新,雲文檔,還有多維表格這樣簡單的低代碼可視化工具;然後還有員工關懷,節日福利等等,生日、入職各種領導關懷都在裏面實現。目前,員工日常辦公以及業務處理的信息數據都可以在一個系統裏面來獲得滿足,對員工的這種辦公的效率便捷性還是有比較大的幫助的,謝謝。

李波:好的,謝謝杜永磊總,我聽了以後我覺得作為華潤員工很幸福,員工特別樂意並百分百使用已經彰顯了它的優秀了,何況還有降本增效以及對員工的人文關懷等等。下面我們有請趙博總,趙博總本身在華為就負責建築地產行業解決方案的,針對您的這方面提個問題,華為在智慧地產和產業数字生態融合上能夠為我們的房企提供哪些幫助?

趙博:我先介紹一下我們的情況,華為公司除了運營商業務之外還有幾個大的產業,雲、終端、数字能源、ICT產業,這幾個產業和地產行業有很多交集,比如数字能源是新能源賽道裏面的,城鎮建設和住宅還有產業建設會考慮雙碳的事情,但是雙碳低碳零碳新能源替代是很重要的環節,像新能源公司儲能、充電這些產品都可以和綠色建築、低碳建築、零碳園區產生很大交集,這一塊是可以放在低碳企業產生很大助力的方向。

第二個終端,終端在手機之外已經延伸出了智能家居產業線,運營幾年來,產業線得到了很好的發展,現在除了自研之外還有其他的,基於鴻蒙終端操作系統融合了5600家產品上千傢伙伴,在這個大的生態中可以幫助地產企業在開發階段更好地豐富產品選擇、方案選擇以及給高中低端不同層次的住宅業主提供套裝,助力產品提升。

第三個雲,在這個領域很多地產企業,像萬科、龍湖一些走得比較快的企業,投入是非常大的,近兩年企業輕資產轉型來看,雲這一塊未來還會是比較重要的增長點,雲這一塊以及数字化營銷,我們有一些產品能夠幫助更好地觸達高端客戶,精準營銷,同時在這種運營上我們有很多合作夥伴,包括明源雲這塊,以及投建營方案上端到端方案的推進,還有一些智能家裝,一些新賽道。

第四個ICT,這一塊我們更多的是硬件的東西,比如說網絡、視頻監控,這一塊隨着地產注重產品力的提升,更重視品質,地產企業其實對新技術在智慧空間上也有很多訴求,這些視頻技術和網絡傳輸業務會和更多場景結合起來,商業和商管運營有更多業務結合點,這一塊也可以幫助到企業,不同的產業都有上千家的合作夥伴能夠更好更快地觸達企業,所以說從產品分配度和合作夥伴數量來說,觸達範圍應該是比較豐富了,基本上蓋房子地方可能就有華為團隊和合作夥伴,這一塊未來在明年政策向好的情況下還是有更多期待的,希望和企業、地產業主有更多合作更多服務連接,謝謝。

李波:好,謝謝趙總,我也問一下童繼龍總這邊,問一個相對具體的一個問題,我聽說咱們明源雲在全國已經有1萬多個智慧工地,我想問問怎麼建的?包括這個產業生態怎麼搭?您給我們講一下。

童繼龍:過去25年,明源雲的服務主要聚焦在住宅開發的数字化領域,當下的業務戰略是沿着不動產的產業数字化方向擴展。客戶群體不僅是住宅開發商,還有面向城市運營、產業園區、人才安居等產業運營以及公共事業的國資國企。深耕行業這麼多年,我們服務超過7000+不動產客戶,首先在戰略上我們只堅守這一個賽道。

在工程項目建設模式越來越多元複雜的情況下,企業需要通過数字化手段提升進度、質量、安全、成本等方面管理及專業交付能力。我們打造“SaaS+IOT“的方式助力近萬個工地在質量、安全等業務場景在線化。當前,各地企業有更多意願將“把產品質量做好”作為投入資源的基本前提,越來越多的企業願意在項目現場組織資源配置、專業能力建設包括数字化工具的推進,這都是戰略選擇。另外我們也看到了外部環境倒逼了今天只有堅守品質、降低了財務槓桿率的企業,為客戶提供好房子的企業才可以得到外部更多資源的支持,包括我們前面提到的三支箭。把客戶價值放在第一位,寒冬時修鍊自身,這是企業的商業本質,它的核心能力不會差。在這個前提下,外部環境的波動都是周期性的,外部資源也願意優先選擇的這類企業支持,而不是高槓桿、產品口碑很爛的企業。說大一點是企業的社會責任,小一點是一家企業真正的戰略方向。所以,今天明源雲的成績是因為客戶、行業也選擇了這個堅守以“客戶為中心”的戰略和方向。

第三,明源雲在全國超過50個城市有本地化的銷售服務團隊,這些團隊每天跟客戶在一起工作,貼近客戶提供服務。通過他們的反饋,我們才能摸清客戶需求,提供精準的解決方案。另外,我們在產研投入非常大。截止目前,在一線我們的產品已經幫助16000多個售樓處實現在線化,但在後台,我們有超過800人的團隊為一個售樓處提供服務,只有當研發投入的量級足夠大,團隊在這個領域專業度足夠深,響應客戶需求足夠快,這個時候我們才有可能實現規模化增長,我想這個是我們的一點經驗,謝謝。

李波:好的,謝謝童繼龍總,聽童繼龍總說我深有感觸,每家企業實際上都確實應該有社會責任感,比如從科技公司來講,應用場景的提供方作為我們的客戶、甲方,但是實際上我們的房開也有自己的客戶,我們的客戶是空間的使用者是老百姓,所以說真真正正地能夠給老百姓提供高質量的房子,包括房住不炒,包括在空間使用的過程之中涉及到我們数字化轉型的一些包括社區服務包括質量服務包括建造包括企業內部的提質增效数字化運營的關注實際上方方面面都涉及到了。

今天聽四位大咖從我們房開的角度,包括從科技公司的角度、應用場景各個方面、企業運營角度做了很深入很充分的交流和溝通,我個人特別希望我們能夠把今天,而不僅僅是藉著房地產数字峰會的機會把大家約在一起,我希望能夠在會後我們這樣的一些儘管時間時空我們不能當面見,但是如果真的可以形成一個常態化的我們把整個產業的上下游企業家定期不定期的在一起深入探討一下我們關於数字化轉型包括數智化生態的這種新融合和新構建,意義重大,今天我看時間剛剛好,我就不耽誤大家了,也希望大家在會後在以後還有機會更加深入的交流,我們也一起謝謝我們線上的這些觀眾,謝謝四位嘉賓,謝謝。

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一場穿越十年的問答明天啟動,2022T-EDGE暨鈦媒體十年致敬完整議程提前收藏

12月22-23日,,也是鈦媒體每年一度的王牌活動,2022 T-EDGE全球創新大會將正式舉行。两天時間里,我們為大家帶來了五大核心看點!

過去十年的T-EDGE全球創新大會這個舞台,是一個充滿傳承和預言的地方,在一次次思想的匯聚和碰撞中,我們都得到了很多頗具前瞻性的答案。在下一個十年,又會出現哪些時代的“預言者”呢?讓我們一起拭目以待!

看點一:四大板塊,數十位投資家、企業家回答“十年之問”

两天大會共設置了4個大板塊,從12月22日上午到12月23日下午,大會以“十年”為刻度,分別聚焦科創十年、數智十年、移動十年、消費十年等不同代表領域的變遷,邀請十年產業界投資界最具代表性的嘉賓,共同回答“十年之問”,是總結也是預言,我們共同期待。

看點二:全球科學家的全球對話

12月22日上午,大會邀請了三位全球科學家帶來全球對話,“兩彈一星”核心科學家、中國工程院院士、國家能源諮詢專家委員會副主任杜祥琬,美國國家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事長張宏江將分別帶來能源創新、ChatGPT等前沿趨勢和技術應用的分享,鈦媒體集團創始人&CEO趙何娟還將獨家對話“鋰電池之父”、2019諾貝爾化學獎得主Stanley Whittingham,回顧鋰電的“飛升之旅”,暢談未來。

看點三:經濟大勢看這裏!

大會邀請了十幾位著名經濟學家帶來主題分享和圓桌討論,12月22日李稻葵、賈康、向松祚等著名經濟學家將帶來精彩分享,12月23日全天更是有多場【經濟學家看十年】的主旨分享和兩個【經濟學家提問經濟學家】特別對話,最前沿的經濟話題,高密度輸出!

看點四:“十年致敬”榜單,重磅揭曉

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郭台銘,輸了

圖片來源@視覺中國

文 | 華商韜略,作者 | 張靜波

2012年,蒂姆·庫克率蘋果高管團隊,到訪富士康。

郭台銘當場給庫克畫了一張大餅,他演示了一段視頻:在iPad生產線上,用機器人取代所有的工人。

庫克看得兩眼放光,他本以為,接下來幾年,會見證奇迹。

結果卻是……

富士康急了

這場演示過去10年後,庫克並沒有等來機器人革命。

但郭台銘卻等來了進入大陸34年,年輕人第一次集體逃離富士康工廠。

從2022年10月下旬開始,隨着廠區內疫情擴散,富士康鄭州工廠成千上萬的年輕人,開始集體大逃亡。

由於無法乘坐交通工具,這些年輕人只能拖着行李,風餐露宿,穿越農田和高速路,徒步幾十甚至幾百公里回家。

沿途的好心人,紛紛給他們提供吃喝補給。

富士康大逃亡事件,震動海內外。自從1988年,郭台銘在大陸開設第一家工廠以來,這還是第一次。

過去30年,這个中國台灣商人,藉助大陸低成本的人力優勢,逐漸將一個小廠,做成了全球最大的代工廠。

巔峰時,富士康擁有100多萬員工。紛至沓來的求職者,踏破富士康的門檻,很多地方甚至要花錢、托關係才能進廠。

然而,時過境遷,眼下的富士康卻面臨招工難問題。

年輕人集體大逃亡,導致鄭州富士康人員短缺。

眼看着剛發布不久的iPhone 14 Pro,產能大跌,富士康急了。要知道,蘋果可是富士康最大的客戶。

為了緩解產能危機,鄭州富士康緊急招人,一次放出10萬個名額。

地方政府也親自下場,協助富士康招工,甚至給部分鄉鎮下達了招工任務,引發很多人的質疑。

這不是富士康第一次面臨招工難問題。

2021年,由於蘋果手機熱賣,鄭州富士康先後6次上調內部推薦獎金,最高時推薦一人重獎1.27萬元,就為了找到足夠的人手。

這也不是富士康第一次因為員工問題,被推到輿論的風口浪尖上。

2010年,深圳富士康接連發生13起員工跳樓自殺事件,震驚全世界。大家都在問:這個全球最大的代工廠內部,到底發生了什麼?

隨着媒體跟進報道,真相逐漸浮出水面。

《南方周末》的記者在卧底調查后,忍不住為那裡嚴苛的勞動環境感嘆。

長長的流水線上,工人們每天机械地重複幾個動作。上班時間,禁止交談,每2個小時上廁所10分鐘,工人經常被管理層大喊大叫。

基本工資很少,想多賺錢,就必須不停地加班。

“這是一種病態,工業化冷漠。”《第一財經日報》的一篇報道,曾這樣寫道。

人們的憤怒,在郭台銘兩年後的一次講話中,達到了頂點。

2012年富士康台北年會上,郭台銘對着台北動物園園長,調侃道:“人類也是動物,如何管理這100萬動物讓我很是頭疼。”

很多人將富士康,同百年前以壓榨員工著稱、惡之花盛開的泰勒制,相提並論。“血汗工廠”的名聲不脛而走。

從深圳富士康13連跳,到鄭州富士康大逃亡……郭台銘被員工問題困擾的10年,也是人工智能大爆發的10年。

難道這位精於計算的代工大王,就沒考慮過,用機器人來代替工人?

並不是富士康不想。

苦幹十年,還是敗給了工人

在蒂姆·庫克到訪富士康的2012年。富士康其實已經為機器人項目準備很久了。

早在2004年,郭台銘就花重金,從美國麻省理工學院(MIT)請來戴家鵬博士。

戴家鵬這個名字,在自動化領域久負盛名。1978年加入通用汽車后,戴博士一直負責開發塗裝機器人等汽車自動化設備。

80年代,通用汽車與日本發那科,聯合組建機器人公司,戴家鵬是主要負責人之一。

郭台銘從美國請來這樣一位大神,足見其涉足機器人領域的野心。事實上,他的胃口也確實不小。

2007年1月,富士康機器人事業部在深圳成立,由戴家鵬挑大梁。

三年後的“13連跳”事件,加速了這個代工帝國向機器人轉型的步伐。在輿論的口誅筆伐中,焦頭爛額的郭台銘制定了一個瘋狂的計劃。

2011年,他正式公布了這個計劃:到2014年,僱用100萬台機器人。

這個計劃有多瘋狂呢?根據國際機器人聯合會(IFR)的統計:

自從1961年,第一台工業機器人被安裝在通用汽車的生產線以來,到2014年,全球也只生產了200萬台工業機器人,大約一半仍在運行。

郭台銘的計劃,意味着富士康在三年內,將擁有地球上一半的工業機器人。

相比人類,機器人不會偷懶,不會抱怨,更不會自殺,還能24小時無償勞動,可謂代工廠的天作之選。

對於因富士康跳樓事件,在美國飽受質詬病的庫克而言,機器人讓他看到了脫身的希望。

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因此,當他在富士康,看到郭台銘畫的大餅時,兩眼是放光的。

這不僅是因為脫身有望,還有藏在他心底的一個小算盤:蘋果全球產業鏈僱用了100多萬人,如果用機器人取代,能省下大量的成本。

事實上,庫克前腳剛離開中國,轉身就在加州森尼韋爾,秘密組建了一個機器人團隊。

面對百萬員工難題,郭台銘和庫克,都選擇了豪賭機器人。

但隨後,殘酷的現實,卻讓兩位大佬用機器人一統天下的豪情,最終化作無奈的傷感。

儘管郭台銘一再表示,用機器人取代80%的直接作業人員,五年做不到的話,十年也一定做得到。

儘管在蘇州崑山,富士康通過機器人計劃,一度削減了近6萬名員工。

但直到2019年,富士康工廠也只配置了10萬台機器人,與百萬機器人計劃相去甚遠。iPhone 14 的生產線上,依舊人潮湧動。

庫克的計劃也好不到哪裡去。

儘管蘋果從全美招募了大量的機器人專家;儘管庫克要求日本三菱和電裝,開發最先進的機器人,組建自動化生產線;但由於技術原因,蘋果的這個機器人團隊,還是在2018年被迫解散。

在業內專家看來,富士康和蘋果的錯誤在於,把汽車行業機器人的經驗和技術,用在了3C行業。

與汽車行業的“傻大笨粗”相比,3C行業由於零部件小,對機器人的精度要求很高,是汽車行業的10倍以上。

這意味着,生產線需要更靈活的機器人。

但就靈活性而言,目前的機器人技術還無法取代人工。

以擰螺絲為例,工人可以感受雙手的阻力,然後輕鬆操作,機器人卻無法準確評估鑽入螺絲所需的力量,這可能會造成良率的下降。

此外,塗膠水也是电子產品少不了的工藝。經過訓練的工人,比機器人更擅長塗膠水。

更要命的是,电子產品迭代速度快,需要不斷調整生產線。工人可以隨意組合,但搭建一條手機自動化生產線需要3—5個月,還容易出錯。

2014年,當蘋果試圖推動MacBook生產線自動化時,機器人專家大衛·伯恩曾建議蘋果不要冒險,因為生產線可能會崩潰。

“一旦出現故障,你無法預料會發生什麼。”

但自信的庫克,沒有聽從建議。最終,由於生產線出錯,零件開始大量堆積,直接導致當年新款MacBook推遲半年發布。

就這樣,郭台銘和庫克,經過多年反覆實驗,最終不得不承認:在組裝環節,機器人干不過富士康工人。

機器人真能幹掉人類?

用機器取代人工,是人類古老的夢想。

早在4000多年前,古埃及人就運用槓桿原理,製作出取水裝置——沙杜夫(Shadoof),用於灌溉農田。

18世紀,蒸汽機的發明,將人類帶入工業時代。此後,經過電氣時代和IT時代,人類發明的機器越來越先進。

尤其是,誕生於20世紀50年代的人工智能,在最近10年出現爆髮式增長,工業機器人被越來越多地用到生產製造環節。

很多人驚呼,機器人很快就會取代人類。

在美日韓、歐洲等發達國家和地區,工業機器人已上升為國家的頂層戰略。作為製造業大國,中國更是對工業機器人報以極大的熱情。

一方面,隨着工資水平的上漲,過去30年中國製造業的低人力成本優勢正快速消失,產業向越南、印度等國轉移的壓力越來越大。

另一方面,新世代的年輕人越來越不願進工廠。對他們來講,送外賣、送快遞、開網約車是更好的選擇。

諸多跡象表明,中國製造依靠低人力成本、海量勞動力的道路,已經走到盡頭。要想繼續引領全球製造,就必須找到新的出路,而機器人就是其中之一。

但蘋果和富士康的實驗告訴我們,機器取代人工,遠非想象中那麼樂觀。

儘管長期來講,隨着技術的進步,現在面臨的很多難題,都會在未來得到解決,從而推全球動製造業的升級。

但在短期內,機器人要想完全取代人類,還不現實。

事實上,在蘋果和富士康之前,很多企業都嘗過盲目自動化的惡果。

2013年,美國波音公司制定了一個野心勃勃的機器人計劃。他們從德國找來全球四大機器人廠商之一的庫卡,試圖打造一套全自動化的生產系統。

庫卡在汽車製造業,擁有深厚的功底,曾幫助許多汽車製造商實現了自動化。

然而,這一次,庫卡卻栽在了波音777的機身裝配環節。

2016年,一台機器人在工作時,嚴重劃傷機身的金屬蒙皮。緊接着,一架由機器人裝配的貨機被發現安裝精度不夠,幾百個鉚釘不得不全部拆下來返工。

一系列失誤,讓波音高層對該系統徹底失去信心,最終在六年後,終止了這個計劃。

波音的失敗,並沒有嚇退後來者。

2018年,為了發動對傳統汽車製造業的革命,特斯拉設計了一條擁有1000多個機器人的高度自動化生產線。

然而,在Model 3產能爬坡的關鍵時刻,這條生產線卻在組裝、質檢環節問題百出,高達40%的產品需要報廢或返工。

為了解決問題,馬斯克不得不每天睡在工廠里。

事後,他承認,“特斯拉工廠的過度自動化是個錯誤……人類被低估了。”

參考資料:

[1]《激辯大廠富士康:進入大陸34年,年輕人第一次集體逃離》一號企業家

[2]《工業化冷漠下的富士康“帝國”》第一財經日報

[3]《波音公司:自動化VS人工化》中國航空報

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富特科技:原始股上會前夕被拍賣,64倍市盈率難阻“冤大頭”|IPO觀察

12月23日,浙江富特科技股份有限公司(下稱“富特科技”)將創業板IPO上會,公開發行不超過2775.3643萬股。公司此次欲募集9.26億元分別用於新能源汽車核心零部件智能化生產製造項目、研發中心建設項目、補充流動資金。

鈦媒體APP注意到,作為富特科技創始人之一的亞丁投資在公司IPO申報期內及上會前夕所持有股權被司法拍賣。經營方面,富特科技連虧了兩年,終於在2021年實現了扭虧為盈,但卻仍改變不了公司經營11年累虧了1.58億元的事實。

創始人之一股權被司法拍賣,64倍市盈率也難阻“冤大頭”?

富特科技成立於2011年8月,由李寧川、薑桂蘭和亞丁投資出資設立。截至招股說明書籤署日,李寧川實際能夠控制富特科技合計33.98%的股份表決權,為控股股東及實控人。

令人感到詫異的是,作為創始人之一的亞丁投資在富特科技IPO申報期內及上會前夕被拍賣。

2022年11月,嘉興富微以10015.16萬元收購亞丁投資持有3.41%富特科技的股權,至此,亞丁投資“消失”在富特科技的股東名單中。

對此,富特科技表示亞丁投資因以其持有的公司283.5046萬股股份向寧波天堂硅谷創捷股權投資合夥企業(有限合夥)提供質押擔保被司法凍結。2022年11月1日,浙江省杭州市中級人民法院通過司法網絡拍賣平台對上述股份完成公開拍賣。

一位資深業內人士向鈦媒體APP表示,IPO申報期內公司股權變動的情況很少見。那麼,亞丁投資到底發生了什麼?為何會做到司法拍賣富特科技股權這一步?在申報期內股東變更是否會對富特科技的上市會產生影響?

除此之外,鈦媒體APP注意到,嘉興富微突擊入股富特科技或許並不是一個“好買賣”。據悉,富特科技此次欲募集9.26億元,公開發行不超過25%的股權,若富特科技上市成功,其估值將達到37.04億元,而嘉興富微的持股比例將有3.41%稀釋到2.55%,價值將為9445.2萬元,低於嘉興富微獲得富特科技的成本價10015.16萬元。

與此同時,截至12月21日,2022年共有143家企業成功登陸創業板,發行市盈率最高的為333.39倍,最低的為18.93倍,均值為48.15倍,而若以富特科技2021年5764.6萬元的凈利潤計算,其發行市盈率或將達到64.25倍。

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經營累虧1.58億,關聯方蔚來汽車“大力輸送業績”

富特科技主要從事新能源汽車高壓電源系統研發、生產和銷售業務的國家級高新技術企業,主要產品包括車載充電機(OBC)、車載DC/DC變換器、車載電源集成產品等車載高壓電源系統,以及液冷超充樁電源模塊、智能直流充電樁電源模塊等非車載高壓電源系統。

2019年-2021年和2022年1-6月(下稱“報告期”),富特科技分別實現營業收入20010.35萬元、29483.03萬元、96441.11萬元、66291萬元,凈利潤分別為-6095.37萬元、-1481.31萬元、5764.6萬元、3333萬元,業績持續上升。鈦媒體APP注意到,雖然富特科技的利潤在2021年實現了扭虧為盈,但卻仍改變不了累計還未在經營上賺到錢的事實,截至2022年6月末,富特科技的未分配利潤為-15792.04萬元。

富特科技的業績每年至少有9成是來自前五大客戶。報告期內,富特科技向前五大客戶產生的銷售收入分別為18277.88萬元、28179.3萬元、94385.2萬元、63890.03萬元,分別占當期營業收入的91.35%、95.58%、97.86%、96.37%。

鈦媒體APP注意到,在富特科技的前五大客戶中存在一位較為“特殊”的客戶,它就是蔚來汽車。

招股說明書显示,2020年-2021年和2022年1-6月,富特科技向蔚來汽車產生的銷售收入分別為632.42萬元、20061.63萬元、15082.62萬元,可見,蔚來汽車對富特科技貢獻的業績越來越多,而其也是自2019年之後,突然出現在了富特科技的前五大客戶名單中,並隨後始終位列在的前五大客戶名單中。值得一提的是,截至招股說明書籤署日,長江蔚來產業基金持有公司 14.2%的股份,為第二大股東,而蔚來汽車的實際控制人為長江蔚來產業基金的股東,因此上述交易為關聯交易。富特科技2021年之所以能扭虧為盈或許也依靠着股東“大力輸送業績”有關。

債務激增

鈦媒體APP還注意到,富特科技的債務出現了暴增的情況。截至2019年末、2020年末、2021年末、2022年6月末,富特科技的負債總額分別為22928.47萬元、33954.39萬元、83462.92萬元、91072.12萬元,其中2019年-2021年,年均複合增長率為90.79%。而導致富特科技債務激增的主要因素是其應付票據由2019年的7008.9萬元增長至2021年的27529.45萬元,應付賬款由2019年的10506.17萬元增長至2021年的41316.87萬元。

需要指出的是,若不考慮股權激勵方式的增資,2020年至2022年上半年,富特科技共獲得了4次增資,合計增資金額為2億元。與此同時,2019年-2021年,富特科技的資產負債率分別為74.35%、67.39%、70.82%,同行業可比公司平均值分別為42.39%、55.05%、55.42%。

在增資了2億元的情況下,富特科技2021年的資產負債率也僅僅較2019年下降了3.53個百分點,且富特科技的資產負債率始終高於同行均值12個百分點。

由於債務激增,富特科技相關的財務指標也開始變得較為不理想。報告期內,富特科技的流動比率分別為1.12、1.22、1.26、1.26,同行可比公司平均值分別為2.14、1.46、1.62、1.53;速動比率分別為0.9、0.98、1.02、0.99,同行業可比公司平均值分別為1.55、1.01、1.2、1.12,富特科技的流動比率和速動比率均遠低於同行可比公司均值。(本文首發於鈦媒體 APP,作者|鄧皓天)

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關於chatGPT爆火,張宏江這篇分享講透了,大模型正成為AI浪潮的重要拐點|鈦媒體T-EDGE

2022年12月22-23日,在中國北京舉辦,本次大會主題為“十年致敬·生態重塑”,邀請全球創新領袖一起複盤過去十年產業變革的跌宕起伏,展望下一個十年經濟發展的核心動能。

12月22日,美國國家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事張宏江在鈦媒體2022T-EDGE大會上發表了《ChatGPT和AIGC爆火背後,Al 大模型的發展和機遇》的主題演講。

張宏江在演講中表示,ChatGPT和AIGC(生成式人工智能)技術爆火背後,代表着人工智能(AI)大模型進入一個新的技術範式,同時也是第三波 AI 浪潮經過十幾年發展之後一個非常重要的拐點。

據悉,早在1956年夏天,計算機科學家約翰·麥卡錫(John McCarthy)等人在具有傳奇色彩的“達特茅斯會議”上創造“人工智能”這個術語,被認為標志著 AI 的正式誕生。在之後半個世紀當中,計算機技術飛速進步,AI 也影響着全世界的技術變革與發展。

全球共經歷了三次 AI 浪潮。相對於前兩次浪潮由於數據量不夠、算法不強、商業化不如預期等因素,讓所有人期盼的十年“AI 效應”看法泡沫破滅。如今第三次 AI 浪潮,AI 算法、算力、數據“三駕馬車”同步突破,尤其是如今的 AI 大模型帶來的發展機會和機遇。

此次演講中,張宏江圍繞基於GPT-3技術的ChatGPT、AIGC的前沿趨勢、技術應用,從而詳細闡述 AI 大模型的產業發展機會與機遇。

首先,OpenAI 開發的GPT-3技術,基於Transformer預訓練語言模型架構、深度學習網絡架構發展進步,向我們展示了從算法到工程上的一系列突破,是工程化能力的典型代表。

從對話式文本問答平台ChatGPT模型來看,基於WebGPT和InstructGPT的技術研究突破,ChatGPT讓我們對於人機對話有了一個完全性理解,既能作文,又能考試,還能寫程序,而且能夠擁有持續對話的能力。

從 AIGC 技術來看,從OpenAI 2021年1月發布的DALL·E 1.0開始,按照一段文字、個人風格,通過 AI 大模型生成圖像的方法風靡全球,代表了當前文圖生成的最新算法,實現了 AI 技術的新突破。最近幾個月出現的Stable Diffusion是目前最好的技術。

在國內,北京智源人工智能研究院於今年11月開發了AltDiffusion,以及開源文生圖系統FlagStudio等,將生成式模型進行了本地化,以及用文字+圖片形式產生新圖片的創新方案,從而實現技術進步。

“它其實代表着從以前‘大煉模型’(各自研發專用小模型),到‘煉大模型’(研發超大規模通用智能模型)的一個範式轉變。這個轉變有很重要的意義:通過這種比較先進的算法架構,盡量整個可能多的數據,彙集大量算力,集約化的訓練達模式,從而供大量用戶使用。”張宏江表示,大模型的發展很可能會改變信息產業的格局,改變以前作坊式 AI 開發模式,把 AI 應用帶入基於互聯網、雲計算的大規模智能雲階段。

張宏江在總結中稱,儘管過去幾年 AI 技術行業碰到了一些技術瓶頸和商業化難題,但這種狀況會隨着大模型的發展和普及,尤其是通過大模型+微調的新技術開發範式,將能夠使人工智能的能力,更好、更有效的應用到各個場景裏面,從而大大降低開發成本。

張宏江強調,由於ChatGPT、AIGC等AI大模型技術不斷成熟,未來會帶來新的創業機會,包括更好的對話機器人、更好的機器翻譯,更好的創作平台。

“大模型是一個快速發展、快速引爆市場的機會型技術,將會帶來新一波創業熱潮,無論是我們今天已經看到的應用,還是未來會看到的應用,都將會有非常大的潛力。”張宏江在演講的最後這樣表示。

以下為張宏江演講實錄,略經鈦媒體App編輯:

各位嘉賓,各位鈦媒體的朋友,大家早上好。我是智源人工智能研究院理事長 張宏江。

最近,大模型開始從學術界“燒”到了產業界,現在又“燒”到了大眾媒體,尤其是人工智能生成模型(AIGC)的熱度還沒有褪去,然後ChatGPT的熱又一波接着一波。

那麼,最近人工智能到底發生了什麼大的變化?這背後的原因是什麼?這些技術能夠用來做什麼?又將為我們的生活和工作帶來什麼?為中國的產業帶來什麼?我在這裏結合智源人工智能研究院的一些工作,和大家分享一下我的理解和看法,尤其是針對ChatGPT和AIGC帶來 AI 大模型的發展機會和機遇。

過去這兩年,技術大模型已經成為人工智能快速發展的關鍵技術,各大企業和高校、各個研究機構在這個領域上都進行了布局和發力,各個領域的模型層出不窮。所以,大模型的研究和應用也將會逐步成為人工智能發展的一個關鍵方向,從而形成了新一波人工智能浪潮。尤其在應用領域,我相信會形成一個非常持久的浪潮。

自GPT-3於2020年5月份發布開始,智源“悟道”在不到一年後的2021年6月發布,是當時世界上最大的1.7萬億模型。隨後的一年多來,我們看到有更多的大模型研究出來。尤其是DALL·E模型和ChatGPT模型,來宣告“大模型”進入了一個新的高地。

從各個研究機構發布的技術模型數量來看,“大模型”數量在持續增加,而且模型規模也越來越大,這背後其實有它非常深遠的技術和學術背景。

首先,從基礎技術角度看預訓練大模型的發展,回顧一下它的技術積累。

其實在15年前,深度學習逐步快速發展的時候,當時我們實際上處於一個探索的階段,因為構建深度學習的主要方式就是監督學習,這中間需要大量的人工標註的數據。而數據的生產周期長,而且也非常昂貴。那麼,如何能夠通過有限的人工標註,在特定的任務上構建更有效的神經網絡,或是自動產生大量的數據,這其實是我們一直在研究的問題。

隨着深度學習技術發展,在大概七八年前,就出現了遷移學習技術,就是從過去學習的知識上不用再開始訓練,如果用新的數據加上去之後,再將已經捕獲的知識遷移到一個新的目標或新的應用上去。這兩塊是我們今天大模型非常重要的技術基礎——傳統的“監督學習”逐步變成“強化學習”。

另外,我們往往會忽略掉,人們認為,“大模型”的快速發展主要原因是學術發展比較快。但實際上,不止是學術發展,更重要的是“大模型”通過標註好的數據進行學習。這其實是過去幾年非常大的變化。另兩個很大的變化是:算法、算力的要求上。

所以我們說,深度學習主要有三個因素:數據、算法和算力。

算法的進展我就不多講。但數據的進展在過去十幾年裡是非常快速的——從一個最開始的人工標註,到開放的數據集分享,再到數據自動標註和生成式研究。而技術進展到了最近五年,我們開始把數據變成了“雲服務”,從而建立起了數據標註、處理、存儲管理一體的雲數據中心。這對於人工智能的發展具有非常重要的推動作用。

另外一方面,我們從一開始推動 AI 專用芯片,比如英偉達的GPU(圖形處理器),到後來推動大規模分佈式計算環境,再到我們今天已經有的大規模、高性能 AI 算力中心。這兩塊一個是數據,一個是專利,這中間是不可缺少的。而且,今天在整個過程中間,我們意識到另外一點,就是以前認為的基於深度學習的人工智能技術的基礎研究,取得了一些算法的突破。

更重要的是,“大模型”到了現在這個階段,工程化能力是非常重要的,尤其是GPT-3,向我們展示了從算法到工程上的一系列突破。

GPT-3大模型是(工程化能力)典型代表。從算法架構來看,它是建立在神經網絡架構Transformer基礎之上的。它克服了傳統的神經網絡技術用淺層的預訓練網絡來捕捉單詞,並無法解決一詞多義等問題缺陷,而是優化了類人腦的一個學習過程。它在學習過程中間關注於重點而非全部,從而使得它的學習效率非常高。

隨着模型規模的變化,基於Transformer預訓練語言模型架構——這種隱含的豐富語言知識,從而使得它能夠在眾多下游NLP任務中間有驚人的表現。在此之前,谷歌的BERT就是建立在Transformer基礎上的,而OpenAI 的 GPT這一類模型也都是建立在這基礎之上的。所以,Transformer是這裏面(GPT-3)的核心所在,而且是近三年我們看到大模型發展最核心的深度學習架構。

那麼,GPT-3的出現有幾個裡程碑式的意義:一是凸顯了Transformer生成式模型的學習能力;二是1750億模型規模非常大,其模型在小樣本和0樣本中的學習中間表現出了突出性能;三是GPT設計理念像語言學習(Language Learning)這種概念,也就是學習過程關注重點而非全部,有效利用數據進行核心學習,而非此前那種利用標註數據進行的深度學習過程。

事實上,今天GPT-3的學習過程的數據要求非常大,1750億參數量,約有700G大小,一次訓練成本大致花1200萬美金。所以,大模型的發展不光是算法上的進步,在數據、算力上的要求也非常巨大。而大模型中有GPT-3這一類模型的話,核心優勢是利用這種模型進行微調就可以用了,用來做一些新的任務,這是以前模型所不具備的。

接下來,我們看一下 GPT-3在語言能力上的突破。

無論是最早的英文GLUE Benchmark,還是後來的寫作,它都有了非常好的突破。因為這種大模型裏面隱含大量支持,對這些知識支持模型進行一些推理層面的任務,並得到了非常好的效果。比如,中文寫一篇關於個性化搜索未來發展趨勢的論文,或1801年的美國總統是誰等,它從中間學會後記憶,並用在未來場景裏面。

另外,GPT-3在中文的文言文理解能力也讓人驚嘆。這段來自於孟子的文言文是北京市小升初的題目,而GPT-3能夠非常好的理解它。

GPT-3發布之後,OpenAI 發布ChatGPT,簡直就是讓我們對於人機對話有了一個完全性理解。實際上,ChatGPT就是為對話而優化、在GPT-3基礎上優化的一個大語言模型,它在寫故事、寫代碼,甚至參加SAT考試,都比GPT-3有非常大的進步。值得注意的是,它在SAT試題的回答是練習10次之後的水平,最終在數學滿分800分中達到600分,寫作滿分800分中拿到520分,相當了不起。

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所以,馬斯克驚呼ChatGPT好的嚇人,他甚至預測危險的強 AI 離我們不遠了。實際上,ChatGPT確實在對話方面達到了一個新的高端,完全可以以假亂真,至少是記憶和學習能力超強的“超級鸚鵡”。

那麼,ChatGPT為什麼能夠有這樣的能力?

我們知道,GPT-3已經是針對於語言的大模型。而OpenAI又在其基礎上做了兩個方向的研究:一是WebGPT,搭建基於文字的頁面瀏覽環境,教GPT-3上網查詢,再生成結果的同時生成引用來源,相對GPT-3大幅提升生成內容信息量和事實性;二是InstructGPT,基於用戶反饋的強化學習RLHF,將語言模型的輸出與用戶的意圖非常好的align(對齊/相關)起來。這是InstructGPT的核心所在。

ChatGPT恰恰是建立在InstructGPT基礎之上的。之前深度學習,包括最早出現CNN/RNN到Transformer的框架,然後才出現GPT。回過來看,其實還是Transformer的出現,使我們今天在深度學習網絡架構上有了新的突破。

ChatGPT既能作文,又能考試,還能寫程序。它的核心特點在於其持續對話能力,能夠記住歷史信息和人的反饋,保持對話的一致性,容許用戶提供後續更正。他會意識到而且會挑戰你,做到了“知之為知之,不知為不知,是知也”,它也承認錯誤後進一步改進。而且其核心能力在於持續的迭代,大幅度提高用戶意圖理解和結果準確性,這就是InstructGPT特點與能力。

當然,ChatGPT也有一些局限性,可能產生不正確的信息,也可能產生一些有害指令或是偏見內容,而且它的訓練數據大部分是2021年以前的,所以過去6個月發生的事情它了解很有限,我覺得這些其實很正常。

接着,我們來聊聊AIGC(生成式人工智能)模型——按照一段文字、個人風格來生成圖像。

這一技術早在2021年1月(一年多),OpenAI 發布 DALL·E 1.0開始的,它核心就是不斷學習文字和圖像之間的匹配關係。自從DALL·E出現之後,又有一系列模型出現,最近幾個月出現的Stable Diffusion是目前最好的技術。

智源研究院在這個基礎上做了一些改善,於2022年11月公布中文模型AltDiffusion,效果比Stable的標準要更好。

無論是Stable,還是其他一些文字生成圖像模型,原理都是通過圖片離散編碼,然後將圖像的Token和文字的Token作為Transformer decoder進行輸入,然後將大量圖片與文字對上。而一開始,DALL·E產生的圖像還是相對來說比較簡單,那麼在此基礎上,Stable就把它的能力提高一大截。

需要提及的是,DALL·E是以皮克斯的WALL-E 和西班牙超現實主義畫家薩爾瓦多·達利(Salvador Dalí)的名字命名。

下面,我用智源的多語言生成模型AltDiffusion,來說一下Stable Diffusion以及我們AltDiffusion最近的一些工作。

開源的Stable Diffusion近幾個月出現之後,風靡了整個圈子,實際上代表了當前智能文圖生成的最新算法。它用AItCLIP替換了Stable Diffusion中的文本塔,使得模型可以支持多種語言,並在多語言圖文對數據集上進一步訓練。

實際上,這個不是靠人來做,而是靠機器來做,本身說話是一個很重要的技術。原理上,我們AltDiffusion對它進行了一些改善,所以它對於中文的理解就會更好,比如把中文的畫風也引進來。同時,它還支持除了中文以外的其他九種語言,包括法語、韓語、西班牙語、俄語、意大利語、阿拉伯語等。而且,不只有這些語料,很重要的是它在模型裏面做了一些改善。

當然,它也有一些很有意思的現象,就是對於不同語言、同樣內容的模型輸入,會有很大差異,其實中間也反映出了文化差異。那麼,我們的模型能夠適應於這一點,本身也是一個很好的技術問題。

好,這裏我給大家看一下智源研究院的開源文生圖系統FlagStudio。你注意看界面的話,可以選擇繪畫風格,以及藝術家風格,根據某個藝術家來定義畫風,比如這塊選擇的是虛擬引擎,畫出來虛幻圖片,用文字來描述你想要什麼解答。另外就是用一個文字離開描述,比如一籃子蘋果它給你生成一個蘋果,如果描述改成梨就是能生成對應風格,產生新的圖像。而且,不光是用文字來產生圖片,而且用文字+圖片形式可以產生新的圖片,這是該模型能夠做的、也是現在生成式模型的一個很大進步。

團隊用我的照片來做實驗,然後做了一個開源的系統,通過我不同時期的6幅照片,根據不同風格要求,產生新的圖像,風格也多變,有的就比較年輕帥氣,有的就形象老態等。

我在前面很快介紹了大模型的發展,尤其是ChatGPT和AIGC技術的發展和其具備的能力。那麼,下面我花幾分鐘時間來談一下這些大模型,對於產業的影響在哪裡?

實際上,大模型代表了一個新的技術範式。我們可以做個比喻,它其實代表着從以前“大煉模型”(各自研發專用小模型),到“煉大模型”(研發超大規模通用智能模型)的一個轉變。這個轉變有很重要的意義:通過這種比較先進的算法架構,盡量整個可能多的數據,彙集大量算力,集約化的訓練達模式,從而供大量用戶使用。

所以,大家可以注意到,着從某種意義上來說,它是從小農經濟到大規模生產的一個很重要的變化,就像當初電網的變革一樣,此前自己發電,而今天要用 AI,就不需要再做模型了,而是用已有的大模型,以一種服務方式提供給用戶。這很可能會改變信息產業的格局,改變以前作坊式 AI 開發模式,把 AI 應用帶入基於互聯網、雲計算的大規模智能雲階段。

那麼,它的重要性、優勢在哪兒?我認為是有技術和產業的雙重優勢。很重要的一點在於,通過微調方式把大模型能力,能夠有效轉移到各種不同的應用場景中間,不再需要自己重新從0開始做模型,從而大大降低開發成本,使得它的應用會變得更加迅速、更加有效。

最近,IDC的一篇報告曾指出,超大模型將是快速引爆市場機會型的技術,這點我完全同意。

實際上,大模型是人工智能這一波浪潮,經過十幾年發展之後的一個非常重要的拐點。下面我結合自己的體會,分享一下我對這個產業影響的一些看法。

從應用場景上來看,文本生成或是圖文生成的模型,會很快應用到各種各樣的場景(應用)中間。今天我們已經看到了剛才演示的文生圖幾個場景。其實大家可以想象,那麼它可以用來做一系列應用,更不用說寫GPT-3、ChatGPT的寫作能力、問答能力等。

我相信,由於這些(DALL·E、ChatGPT等)大模型技術本身不斷成熟,會帶來新的創業機會,包括更好的對話機器人、更好的機器翻譯,更好的創作平台。

另外一方面,這些大模型會帶來一些 AI 基礎設施創業的可能性,包括垂直性訓練、大模型運營管理訓練等。在美國有一家公司發展比較快,叫做Hugging Face,專門做大模型的訓練和推廣,尤其是一些開源的推廣。

在應用方面的話,其實中國發展速度也很快。雖然目前發展狀況是國外的頭部企業引領技術和商業應用,國內可能會落後兩年,但是,中國的落地能力非常強。

不過比較悲催的是,實際上,從學術技術研究方面看,OpenAI 公司在過去三年獨領風騷,無論是從GPT-1、GPT-2、GPT-3,尤其是GPT-3和ChatGPT出來之後,從研究角度來說它搭好了框架,佔據了第一位置。雖然其他人這兩年做了很多模型,但從學術角度來看,其實我們都是在給它“補漏”。也就是說,在給它打工。

那麼從學術角度來說,這其實要呼喚中國的學術原創性、學術創新能力。

但是從應用角度來看,文本生成、圖像生成、音頻生成、視頻生成、虛擬人、元宇宙等場景,只要國外有的公司,中國都有比它更多的公司。而且我相信,中國的落地能力、應用場景一定會比他們走的更快。

此外,我們除了講的ChatGPT和 AIGC生成模型之外,其實大模型還有更多質變潛力,尤其是我們今天看到,包括大模型在內的人工智能技術,在生命科學、材料科學、能源科學和環境健康等方面,都可以利用大模型來生成、驅動新的研究發現。尤其在 AI 製藥、材料設計等領域,AI都有非常好的前景,而且已經開始落地。

最後,總結一下,我們認為,大模型實際上是 AI 第三波浪潮的一個拐點。

相比之前第一波和第二波浪潮,如今第三波浪潮,就是以深度學習、神經網絡為代表的大概15年前開始的浪潮。

那麼其實,過去幾年,這一波浪潮已經碰到了一些技術瓶頸和商業化難題,使得我們 AI 企業的商業化非常不順,高估值泡沫逐漸破裂,而且一些上市公司的技術找不到核心應用,或者說在核心應用上無法進行突破,那麼從而使得它的 AI 技術賦能和增值情況都很有限。

但如今,這種狀況會隨着大模型的發展和普及,尤其是通過大模型+微調的新技術開發範式,將能夠使人工智能的能力,更好、更有效的應用到各個場景裏面去,而不需要每家企業/機構都要開發自己的模型,從而大大降低了開發成本。

所以,大模型是一個快速發展、快速引爆市場的機會型技術,將會帶來新一波創業熱潮,無論是我們今天已經看到的應用,還是未來會看到的應用,都將會有非常大的潛力。

好,謝謝大家。今天講到這兒。(本文首發鈦媒體App)

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