内容摘要 核心观点 7月我国官方外汇储备31543.91亿美元，环比继续增加420.63亿美元，我们认为主要来自估值因素非美货币相对美元升值的影响，资本金融项目与经常项目保持稳定，我国国际收支维持基本平衡，不会成为货币政策核心考量。7月美元指数回落，人民币汇率升值，预计下半年整体汇率仍将维持宽幅震荡，区间为6.85-7.2，主要扰动因素将来自中美摩擦，近期人民币兑美元汇率升值但有效汇率保持稳定。 外储环比上行，估值影响为主 7月外储环比增加或主要来自估值因素。7月，美元指数由6月末的97.38大幅下跌4%至月底的93.48；欧元和英镑则相对升值，欧元兑美元由6月末的1.12升5.4%至1.18；英镑兑美元由6月末的1.24升5.6%至月底1.31,7月汇率变动对储备规模影响较大，我们估算约合计有+700亿美元。主要经济体债券收益率波动也有正面影响，7月5年期美债收益率全月下行8BP至0.21%，5年期英债收益率全月下行7BP至-0.14%，5年期德债收益率全月下行4BP至-0.76%，收益率下行对储备规模影响在+80亿左右。合计来看，7月外储环比上行主要来自估值因素。 汇率短期升值，中期维持震荡 7月人民币兑美元汇率由6月底的7.07升值1.34%收于6.98,7月美元指数大幅下行，主因美国疫情反复、国内局势不确定性加剧的同时，欧洲财政刺激政策率先出台、欧日经济前景强于美国，美联储FOMC会议鸽声嘹亮，短期内将持续采取零利率及量化宽松政策。美元指数下行，人民币汇率随之升值，但中美摩擦升温，人民币汇率升值幅度弱于美元指数下行幅度。进入8月，人民币汇率延续升值，我们认为后续仍是震荡走势，核心影响变量是中美摩擦的不确定性，随着美国大选临近，特朗普存在将内部矛盾对外转移的可能性，中美摩擦可能表现在贸易、科技、金融等多个领域，进而扰动人民币汇率。我们维持年内汇率在6.85-7.2区间震荡的判断。 中长期看好人民币汇率升值，人民币资产有吸引力 在全球低利率环境下，我国利率水平处于合理均衡位置，这使得本外币利差不断上行，近期中美10年期国债利差已升至240BP的高位，突破历史新高。我们认为，人民币资产收益水平上升意味着其对海外资本吸引力的上升，中长期看，随着美元贬值，资本会重新流入新兴市场，我国积极推进要素市场化改革，供给侧更具优势，有望吸引资本持续流入，资本流入与人民币升值将形成正向反馈，催生人民币核心风险资产价格重估，带来一轮外生流动性宽松牛市。 外储较为乐观，国际收支稳定 预计我国国际收支可维持基本平衡，其一，人民币短期升值叠加我国资本市场对海外资本吸引力加强，扩大金融对外开放，有助于吸引资本流入；其二，下半年贸易顺差大概率持续，经常项目也将对国际收支构成较强支撑；其三，监管机构加强资本流动管理，防范跨境资本流动风险。即使中美摩擦升温使得短期人民币汇率贬值压力加大，由于市场对汇率宽幅震荡已充分接受，实体经济难以形成一致和持续的贬值预期，不会对国际收支构成过大的冲击。我们认为下半年至明年初，国际收支均不会成为央行货币政策的首要目标，提示关注金融稳定目标是触发货币政策确定性转向的核心因素。 黄金储备持平，维持长期看好 7月黄金储备6264万盎司，连续10个月持平，7月国际局势动荡加剧，不确定性升温推升金价大幅上涨，如中美摩擦升温、美国大选、地缘政治事件等均可能在短期提振黄金。我们维持对黄金中长期看多的判断，未来7-10年美元大概率进入下行通道，坚定看好黄金长期投资价值。 风险提示 中美摩擦升温冲击人民币汇率，扰动外汇储备规模。
王鸿 8月11日-12日，第四届地新引力峰会于上海宝华万豪酒店举行，地产、资管、物业、租赁、产业、科技、金融、区块链、文旅等行业领袖齐聚，思考特殊时期的破局之路，探寻地产的第二增长极，全程直击。现场直播》》 奇志科技CEO兼联合创始人陈俊宇介绍到，奇志科技是一家以软件和数字技术为核心，专注于房地产行业的科技公司。 他提到目前数据处理已经超过了4000GB，在这样的数据支撑下，使用一台万元级别的无人机，已经可以使用标准化的云计算与数据处理业务。无人机已经可以成熟地应用在地产项目当中。他希望新技术、标准化能够成熟应用。把新技术，可以无缝的、低成本的进入到管理流程当中，效益量化，明确使用数字表达出来。 相关产品现在已经在很多的环节中落地生根，主要围绕着地产项目管理之中的质量、进度、安全这三个关键点去展开后续的开发。希望在整个建造施工里面能够使用一套云平台，驱动不同的，包括无人机在内的智能硬件，完成整个全周期的、有效益的需求。 他认为，在未来很有可能会有一个全新姿态新物种去横空出世，推出具有革命性的城市智能空间。
罗汉堂基于全球公开可得的大数据，开发了“全球疫情经济追踪体系”（Global Pandemic Economy Tracker，简称PET），并由新浪财经中文独家首发！ 全球疫情累计确诊突破2000万，印度增速最快 截至8月10日，官方估计全球新冠确诊人数达到2000万，死亡人数接近74万；自6月下旬第一个1000万以来，仅仅过去不到一个半月。过去三周以来，全球每日新增确诊大约为25万，死亡人数约5000人；美国、巴西和印度三个国家的确诊人数分别突破了500万、300万、和200万，印度已经连续多日成为新增病例最多的国家，并有望在9月份超越巴西。南亚、东南亚、东欧和南非以外的撒哈拉以南非洲是当前病例增长最快的地区。 罗汉堂的全球疫情经济追踪体系（PET）显示，截至8月7日，在132个被追踪的经济体中，进入恢复期的为76个，比上周增加3个，55个国家仍处于应对或低谷期，比上周减少5个。恢复期国家中确诊病例显著增加趋势仍然比较明显，预示着更多恢复期国家有可能在近期因为疫情反复退回到低谷期，全球处于低谷期国家的经济总量仍高于恢复期国家。 疫情的反弹影响了部分恢复期的国家，其总体经济活跃度下降了近0.5个百分点。分地区看，亚洲除东亚以外的其他地区以及撒哈拉以南非洲地区经济活跃度下降最为显著。 资金流入腰斩，发展中国家应对疫情经济举步维艰 发展中国家除了医疗资源匮乏，基础设施落后，普遍面临着资金匮乏、债务高悬的问题。早在3月份，罗汉堂的三位学术委员就联合众多学者一起呼吁G20国家降低发展中国家地债务，过去几个月来，这一方面已经有了可喜的进展。但是，同期原本潜在流入这些国家的资金降幅严重，这里主要来自三个方面，外国直接投资（FDI）、国际汇款和官方发展援助（ODA）。 外国直接投资（FDI） 联合国贸发会议（UNCTAD）《2020年世界投资报告》预计2020年全球贸易将下降20%，外国直接投资降幅可能高达40%，并将在2021年持续下去，这意味着全球FDI流量将达到过去二十年来的最低水平。 分地区看，亚洲是世界上最大的外国直接投资接受地区，2019年FDI流入下降了5%，至4，740亿美元，但仍占全球流入量的30%以上。但新冠危机中的封锁和工厂停工严重影响了亚洲的供应链和生产，预计2020年在经济衰退的影响下，对亚洲发展中经济体的外国直接投资将下降多达45%，但不排除少数率先回复的国家（例如越南）能获得较小的投资增幅。 非洲在2019年就已经面临直接投资下降的问题，流入量下降了10%至450亿美元。在新冠疫情和大宗商品特别是石油价格低迷的双重冲击下，对非洲的外国直接投资下降趋势加剧。UNCTAD预测，2020年流向非洲的外国直接投资预计将收缩25%至40%。 拉丁美洲和加勒比地区，2019年FDI增长10%达到1，640亿美元。但新冠疫情加剧了该地区政治和社会动荡，加上经济和债务的结构性劣势，该地区的经济陷入严重衰退，对外国投资的吸力大幅降低，UNCTAD预测2020年流向拉丁美洲的投资预计将从去年的1640亿美元减少一半。 国外汇款 向发展中国家汇款一方面是众多移民家庭最重要的收入来源，在许多低收入国家是支持宏观经济稳定的大量资金流入。全球范围内，2019年汇款总额达到7140亿美元，首次超过外国直接投资（FDI），接近全球GDP的1%。至少有60个中低收入国家的汇款占GDP的5%以上。印度是最大的汇款接收国，金额达830亿美元；尼泊尔、塔吉克斯坦等低收入国家汇款占GDP的比例高达30%以上。 疫情对旅行、贸易和经济活动前所未有的限制使得很多国家都处于全职工作和工作限制的状态，，导致了发往发展中国家的汇款急剧下降。移民工人及其家庭，其中许多人依赖从国外汇出的汇款，预计将遭受严重打击。世界银行估计流向最中、低收入国家的汇款将减少近20%（约1，100亿美元）。 移民原本是低收入国家居民应对经济周期中困难时期的适应手段，但据估计有75%的移民在疫情到目前最严重的一些国家和地区工作，这将扩大问题的经济影响。例如一些海湾国家的潜在经济衰退有可能引发来自中东，北非和东南亚的移民劳动力外流，加剧这些低收入国家的失业，给其脆弱的公共卫生系统增加更大压力，甚至有可能加剧难民危机。因此，在一些欧洲国家，学者呼吁为移民工人提供更多支持，同时建议减低汇款费用。世界银行也敦促各国为移民建立更有效的社会保护体系。 国际发展援助 经合组织国家是全球国际发展援助的主要捐赠国，过去20年来这一资金来源提升了约150%。但新冠危机中捐助国自身的严重经济衰退和公共财政状况恶化不可避免地导致了援助支出的减少。本周英国政府宣布，由于冠状病毒危机的经济影响，英国今年将削减全球援助预算29亿英镑；预计2020年发展中国家，尤其是低收入国家，从捐助国获得的总援助减少约250至300亿美元。总体而言，这将使发展中国家在未来两年内损失相当于其当前每年发展支出的10%。 全球新冠确诊病例的第一个1000万主要来自北方国家，第二个1000万中，来自发展中国家的比例已经超过发达经济体，可以预见到的是第三个1000万中的更大部分将来自于发展中国家。尽管世界银行等国家多边机已经承诺在2020财年大幅增加对发展中国家的资金投入，达到十年来的最高水平，但和总量可能约4000亿美元的各类海外资金流入降幅相比仍存在巨大的缺口。这会进一步放大这些国家经济衰退的影响，并将在未来几十年产生后果，严重影响全球可持续发展议程。在应对疫情的进程中，进一步帮助维持和提高发展中国家的资金流动性刻不容缓。
王鸿 8月11日-12日，第四届地新引力峰会于上海宝华万豪酒店举行，地产、资管、物业、租赁、产业、科技、金融、区块链、文旅等行业领袖齐聚，思考特殊时期的破局之路，探寻地产的第二增长极，全程直击。现场直播》》 阿里云智能地产社区行业解决方案总监张新涛表示，数字新基建是依赖于四大技术，物联网、AI、云技术以及边缘计算的技术。因为有了这些技术，对整个的物联网，对于智慧空间的感知越来越精细，能够去更好地跟物理空间交互，这样形成了未来数智空间发展的趋势。 随着这半年疫情的发展，工作和生活是在物理空间上产生了很大的隔离，但是这半年也可以看到，物理空间的隔离和数字化的融合其实是形成了一个很鲜明的反差。对于阿里云来说，其实是一个智慧空间数字化转型的一个基础设施的供应商，在未来整个的数智空间的发展过程当中，阿里云其实也是会在未来承担越来越重要的职责，跟地产企业一起去合作，达成未来整个的一个目标。 他提到智能化对于阿里主要是提供三大能力，第一个是语音智能，现在推出了在地产行业的天猫精灵的定制化解决方案，可以去整合全屋智能的设备、社区里面的设备，以及周边的电商、OTO的能力。可以去配置空间，改变空间的状态，包括在整个智慧酒店和智慧办公的场景里面，天猫精灵的方案都做了很好的尝试和落地。 第二个是视觉智能，能够赋能对空间更好地识别和感知。比如说在社区里面，希望把一些低效的、重复性的工作交给机器去做，而物业的管理人员更多的是放到有温度的管家式的服务上。包括社区内的垃圾满意、危险的监控和预警都可以交给视觉智能，让它帮我们去做自动化的处理。 第三个是数据智能，通过数据的分析，不仅是从客户视角，从企业视角，不管是在投资研盘、产品定位等环节，都有大量的数据应用的分析在里面。
文 | 付一夫 一场疫情，让很多新玩意儿来到了你我身边——比如健康码。 眼下，健康码已然成为了所有人日常生活的必备品。基于健康码的不同颜色，可以精准地识别健康人群和风险人群，从而及时采取相关措施以实现疫情实时监测和安全复工复产。我们能做到防疫生产两不误，健康码着实功不可没。 看似简单的健康码，背后却有着强大的人工智能和大数据技术在支撑：一方面，健康码将人们有效的信息输送给机器，使机器对庞大的、人工根本无法处理的数据进行统一处理，并根据时间和环境的变化得出有效结果；另一方面，人们又能理解健康码并在适当限制内进行有效决策，并与他人形成默契。简言之，健康码就是充分利用人和机器的长处，将输入数据与知识处理有机统一，进而催生出的一种新的人机融合智能形式。 事实上，健康码仅是疫情催化下人工智能领域的众多案例之一，诸如智能监控、无人配送、远程贷款催收等一系列应用都在接连落地。不经意间，一场酝酿已久的AI商业化浪潮正在加速到来，而此时的我们，很可能正在度过一个历史性的“奇点时刻”。 一、蜕变：商业化“奇点”或已降临 作为新一代信息通信技术的重要组成部分，人工智能自1956年问世以来就一直备受追捧。在经历了半个多世纪的曲折前行后，借着2016年AlphaGo和李世石的“人机大战”，人工智能又以全新的姿态进入大众视野。 人工智能对于经济增长和商业变革的积极作用已无需多言，但若想将理论上的讨论转变为现实，让人工智能切切实实地给人们带来效益，还必须要经历一个关键环节——AI的商业化。 历史经验告诉我们，科技并不能直接推动社会进步，任何形式的新兴技术最终都需要同商业结合，以产品的形式落地，并在商业化的应用中不断更新和迭代。唯有如此，才能切实地将科学技术转化为现实生产力，让先进技术为经济发展服务，否则再多的技术专利也只能算作是“纸上谈兵”。 打个比方，如果没有商业化思维的支撑，那么蒸汽机便永远无法成为载人载物的货车与轮船，其存在的价值也将大打折扣。 人工智能，同样如此。 虽然在历史上，受技术条件、商业环境等因素所限，AI的商业化之路走得并不顺畅，两次大起大落便是证明（见下图），但今时不同往日，在突破了曾经掣肘行业发展的多个瓶颈之后，如今AI的商业化已具备了四股强劲的驱动力： （1）算法：深度学习促使人工智能真正实现应用落地场景。 深度学习是一类模式分析方法的统称，计算机通过学习样本数据来掌握内在逻辑和规律，进而拥有对特定时间的可能结果进行预测的能力。目前，深度学习在一些领域已经能够强于人类的表现，比如在机器视觉领域，算法对物体和场景的分类和检测错误率已经低于人类，可以做到在一些场合替代人类的重复性和疲劳性工作，从而让人工智能真正实现应用场景落地成为可能。 （2）算力：AI芯片快速发展，为算法提供充足的算力支撑。 由于深度学习需要针对海量数据(行情603138,诊股)做出快速的训练和推断，因而计算机硬件性能成为人工智能商业化应用的重要制约因素。但快速发展的AI芯片给深度学习在云端和设备端商用提供了保障，从最初通用的CPU到并行计算能力优越的GPU，再到专为深度学习算法定制的FPGA和ASIC芯片，其算力已从每秒十亿次浮点运算数迅速提升至万亿次乃至千万亿次。 （3）数据：为人工智能算法提供丰富训练样本。 自2012年前后至今，得益于互联网、移动设备和传感器的大量普及，海量数据的生成、收集、存储、处理等问题都得到了有效解决，而数据体量的爆炸式增长又为人工智能的深度学习训练提供了极为丰富的样本，宛如为良驹的培育积攒着足量的新鲜牧草。 （4）政策：人工智能已上升至国家战略。 2017年，国务院出台了《新一代人工智能发展规划》，标志着人工智能正式上升为国家战略；工业和信息化部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，进一步明确了人工智能的战略地位；2019年两会期间，“人工智能”连续三年被写入政府工作报告，并首次提出“智能+”…… 值得注意的是，疫情的到来正在给AI商业化进程按下“加速键”，除了前文提到的各种AI商业化应用接连落地之外，全社会对智能化产品的认知和需求都在强化，居民日常生活更深程度的互联网化同样显著增加了数据量的积累，为进一步优化现有的人工智能以及训练其算法增添了燃料。此外，出于应对市场需求和刺激经济复苏等多方面考虑，中央定调新基建，其中的七大门类当中，至少四类都是直接与人工智能相关的内容。 占尽了天时地利与人和的AI商业化，正迎来全新的发展阶段。 二、角逐：中美AI商业化竞争 关于AI商业化，很多国家都虎视眈眈。 据不完全统计，目前全球包括美国、中国、欧盟、日本等近30个国家和地区都发布了人工智能相关的战略规划和政策部署。相比于其他国家，中美两国当前在人工智能的赛道上都处于领先地位，而二者又直接互为竞争对手。 考虑到当前中美关系的微妙处境，以及数字技术在新一轮科技革命中的重要地位，抢占人工智能风口、加速AI商业化落地已是迫在眉睫。 事实上，无论是技术研发还是商业化落地，企业都是当之无愧的绝对主体，比起政府、科研机构等其他主体，企业直面市场、贴近大众，对于市场前沿动态和商业化需求有着极为敏锐的捕捉和精准的判断，同时为了生存和盈利，企业具备与生俱来的基因与动力去不断改善配置资源、改进生产技术，并持续提升产品性能和品质。 从这个角度看，中美两国在人工智能赛道上的企业竞争，即可视为大国角逐的一个缩影，而透过代表性企业的现有成绩和布局面貌，也能在一定程度上洞悉两国的人工智能进展状况。 我们不妨以百度和谷歌为例来分别做个简要讨论，先说前者。 百度在人工智能领域耕耘已久，一直都在资金和人才方面不吝投入。凭借着搜索、地图等前端产品的多年积累，百度已经拥有了极其庞大且多维度的样本数据。而在技术上，百度从最初做搜索需要的自然语言处理、短语分析，逐渐进入到NLP、语音、深度学习、图像识别等领域，并在人工智能专利申请数量上引领行业。 从布局版图上看，百度的智能经济“倒金字塔”格局已经成型：最底层为百度大脑和飞桨，涵盖深度学习、知识图谱、语音、机器视觉等数百项AI基础能力，扮演着“动能中心”的角色；中间层为百度智能云、Apollo、如流等面向不同赛道的智能化平台，将百度的AI动能延伸至产业链和市场层面；最上层是场景化的解决方案，包括智慧城市、智慧交通、智慧金融、智慧医疗、工业互联网和智能制造等，驱动技术的商业化落地，打通人工智能产业落地的最后一环，并为产业的智能化转型升级赋能。 再说后者。 早在2011年，谷歌就已经成立了自己的AI部门，长期致力于机器学习等技术的研发，并将该技术应用至旗下的Google搜索、Google Now、Gmail等多款产品之中，还往其开源的Android手机系统中注入了卷积神经网络开发、语音识别等大量机器学习功能，以AI技术驱动产品和服务。2016年，谷歌正式宣布将战略重心从“Mobile First（移动先行）”转向“AI First（人工智能先行）。 布局策略上，谷歌采用了一套“全面开花”的打法，底层硬件、操作系统、核心算法、上层应用均有所涉及，领域则包括语音技术、云服务、无人驾驶、虚拟现实、无人机、仓储机器人(行情300024,诊股)、智慧医疗等等。在实践中，一方面，谷歌不遗余力地抢占用户使用场景，从互联网、移动互联网等传统业务延伸到智能家居、智能硬件、自动驾驶、机器人等，意在积累更多的样本数据信息；另一方面，谷歌注重技术研发，不断努力研发更高级别的深度学习算法，以求增强图形语音识别能力，对信息进行更深层次的加工和处理，高性能处理器TPU、开源机器学习平台TensorFlow、语音助手GoogleAssistant等产品的问世就是证明。 除了百度和谷歌外，还有很多高科技企业都在逐鹿人工智能，比如中国的阿里巴巴、腾讯、华为，美国的微软、亚马逊、苹果等等，巨头们的探索和引领，同样为AI的商业化进程提供了动力和保障。 三、解惑：AI商业化只是赔钱赚吆喝？ 即便如此，市场上仍不乏质疑或是诟病的声音，只因AI商业化的盈利难题迟迟得不到解决，整个行业皆是如此。若是看公司财报，不少公司的人工智能业务似乎更像一个拖累公司业绩的包袱，而不是一棵“摇钱树”。 难道AI商业化真的只是个赔钱赚吆喝的买卖？ 当然不是。归根结底，这是由人工智能的技术特点决定的。 与蒸汽机、电力、IT等技术一样，人工智能也属于通用技术的范畴。一直以来，很多人都对处在发展初期的通用技术抱有过高的预期，认为它能够在短期内迅速促进带来经济效益。然而鲜为人知的是，这种效益与通用技术的发展之间，存在着明显的滞后效应。 根据麻省理工学院数字经济倡导行动主任Erik Brynjolfsson教授的观点，这种滞后效应源自三个方面： 第一，新技术对应的存量资本积累到具有全局影响的规模，需要一个较长时间的周期； 第二，想要充分发挥出通用技术的潜力，还必须依赖于其他相关的互补式创新技术的大力发展； 第三，为了适应通用技术的发展并从中得到好处，社会组织与机构需要经历长期的内部重构和调整，包括基础设施、制度环境、人才素质等能达到与之匹配的程度。 纵观历史，IT和电力都曾经面临过类似的窘况：发展初期，资金投入了不少，却迟迟见不到回报；但实践证明，随着技术的不断成熟，其他相关的互补式创新技术都得到发展，社会组织与机构的内部重构日趋完善，IT和电力都在后来给经济生产带来了巨大的效率提升，给企业同样创造了无比丰厚的利润。 这些也很好地解释了，为什么当前的AI商业化存在盈利难题——是因为算法、算力、数据等多个方面实现了突破，才让人工智能真正成为可以同IT和电力相提并论的通用技术，算下来也就是近几年的事情，不是没有回报，只是时候未到罢了。 话虽这么说，可毕竟人工智能行业仍处于探索中前进的时期，多数领域还是无人领航、无既定规则的“无人区”，技术路线、商业模式和产业形态等方面均具有较大的不确定性，这就意味着那些不吝投入、坚守AI赛道的玩家们还在承受着巨大风险，头部企业尤其如此。而对于他们来说，当前最重要的并非立马就能让AI变现，而是尽快摸索出一条能真正“跑通”的商业模式，否则便成了时间与资源的空耗。 可喜的是，一些玩家看到了曙光。 仍以百度为例。虽然市场上有不少人质疑百度AI业务线的变现能力，但一个不能忽视的事实是，其AI收入的确是在快速增长的。有机构根据百度财报数据做过这样一番测算：剔除以搜索、信息流支持的“在线营销服务”（online marketingservices）这一主要收入来源，再从“Others”里剥离爱奇艺等其他板块的影响，剩下的就约等于其AI商业化规模。而结果显示，2017、2018和2019三个年份，该项数值分别24.44亿元、47.04亿元和85.97亿元，年均增速高达87.6%；即便2020年的增速因疫情原因而打个对折，其规模也能超过120亿元。 不仅如此，百度的AI业务商业化已有三大分支正在得到印证，分别为小度助手、智能云和Apollo智能驾驶，我们或许可以从数据中窥探一斑： （1）Strategy Analytics的数据显示，2020Q1小度出货量为410万台，为唯一保持增长的头部品牌，硬件销售规模大概在40~50亿元；而今年3月份，小度助手语音交互次数达到65亿次，是去年同期的近3倍，智能屏使用时间达到3个小时； （2）据IDC报告，在中国AI公有云服务整体市场格局中，百度智能云在整体调用量、市场份额方面均名列第一，拥有业内最多的AI产品数量； （3）研究机构Navigant Research报告显示，百度Apollo无人驾驶项目在全世界排名第四，处于全球第一梯队；而借着新基建的东风，今年前6个月时间里，百度拿下智能交通数十个项目，并在全国7个千万级订单中拿4个，市场预测这波项目收获将给Apollo带来10亿体量的收成。 接近百度的消息人士告诉笔者，未来2到3年内，小度助手、智能云和Apollo各自实现100亿元营收，并将有望撑起百度AI板块400亿美元以及公司整体千亿美元的估值。 类似的案例还有很多，不再赘述。而从行业的角度看，AI商业化前景正因为巨头的坚持和努力而变得愈发明朗，这或许是更令人期待的事情。 四、结语 前不久看到这样一段话： “一本名叫《第七感》的书谈到，古生物学家斯蒂芬·杰·古尔德（StephenJay Gould）将物种进化过程中的突变称为‘间断平衡（punctuatedequilibrium）’，即世界从一种均衡态跳入另一种均衡态，永无回头之时……虽然古尔德所指的是恐龙的灭绝，但这一理论同样适用于思考历史。” 眼下的我们，可能正处在这个时刻。而一场酝酿已久的巨大变革，正在疫情的驱动下逐渐拉开序幕。 道阻且长，行则将至。而最难能可贵的，恰恰正是那份只争朝夕的精神和持之以恒的坚守。
8月9日，在21世纪经济报道主办的“2020中国资产管理年会”上，上海交通大学上海高级金融学院执行理事屠光绍教授受邀出席并发表了主题为“困境资产和资产管理功能”的演讲。 屠光绍指出，困境资产是指因各种原因以各种资产形态在一段时间内陷入困境的资产，但不一定是特别差的资产，当然包括了不良资产。“市场也越来越重视这片领域的需求，因为这个领域市场前景广阔，也更能体现资产管理功能提升的领域。” 01 关注一个突出现象： 当前经济发展状况与困境资产的形成 从全球看，困境资产及处置管理不是一个新事物。在中国，银行不良贷款形成的不良资产及处置伴随着经济金融的改革发展进程。但随着经济金融环境的变化，困境资产在其来源及形成因素方面也会出现变动。 屠光绍表示，当前困境资产的形成主要有三方面的原因： 一是当前经济增速下行，困境资产规模增加较多。经济增长周期、经济增长的状况与困境资产规模负相关。当前受疫情影响，全球经济甚至出现负增长。中国经济增速出现回落，困境资产规模有所增加。 二是市场不确定性及风险越大，困境资产越多，是正相关。“当前不确定性及风险不仅来自市场变动本身，更多来自于很多国际国内市场环境的变化，从国际看包括全球保护主义回潮、地缘政治恶化等等。我们现在面临的市场风险是前所未有的，这当然就意味着当前我们的一些企业面临困境。” 屠光绍表示。 三是经济及产业结构变动与困境资产的关系，既有正相关、也有负相关的因素。当前新的产业模式不断涌现，但对过去的企业经营模式产生了巨大冲击。 02 重视二元分化状态： 金融体系变化与困境资产的分化 屠光绍还表示，当前因为金融体系的变化，困境资产也形成了四重“二元分化”： 一是金融领域与非金融领域：这是最大类的二元分化，金融领域的困境资产我们金融行业都了解，如不良贷款增加形成的不良资产；而随着产业结构和商业模式的调整，非金融领域也出现了大量的困境资产，比如不少城市的商业购物楼，厂房设备等。 二是间接融资与直接融资：中国的融资体系以间接融资为主，形成的困境资产主要是银行不良贷款；随着直接融资的发展，直接融资领域也形成了困境资产，比如债券违约、PE爆雷、股权质押风险及上市公司的退市等。 三是银行机构和非银机构：当前非银机构的困境资产也在增加，比如信托业风险资产率近期出现大幅上升，这也意味着困境资产增加的可能性。 四是大银行与中小银行：四大行上市之前通过AMC剥离不良贷款，加上机构实力，不良贷款管理处置能力较强；而近年来中小银行发展较快，现在全国4千多家银行中中小银行居多，部分中小银行因为经济下行及疫情原因不良率出现较快上升，而小银行对不良贷款处理能力较弱。 03 认识三个阶段性特征： 金融改革开放与资产管理功能深化 屠光绍表示，当前困境资产管理市场发展具有三个阶段性特征： 一是困境资产管理是资产管理的重要内容。在屠光绍看来，金融服务的功能可以概括为“供水”、“引水”、“排水”：“供水”指金融体系根据实体经济需求提供金融资源，“引水”指通过金融体系即各类金融机构和渠道把金融资源引到合适的领域。此外，“排水”也是金融服务的重要内容，比如处置困境金融资产。 “我们过去对排水不是重视不够。因为我们习惯了面多了加水、水多了加面，通过不断做大增量来降低不良的比例，此外，主要依赖政府行为去处理困境资产。从金融供给侧改革来看，应该重视金融服务金融市场及资产管理机构在‘排水’中的作用，资产管理市场既要善于发现好资产，也要善于管理困境资产，从一定意义上讲，后者更具挑战，从而更有助于资产管理功能的提升”屠光绍说。 二是困境资产管理市场进入重要阶段：一是主体多元化。资产管理包括困境资产管理的主体从原来的四大AMC扩大到目前的地方AMC，加上其它的各类资产管理，随着金融对外开放加快，外资资产管理机构也不断进入境内市场；二是趋动市场化。困境资产的处置以前主要是政府推动，现在更多靠市场力量的驱动；三是服务方式多样化。各种产品、工具进一步丰富，特别是金融科技在资产管理中的运用，促进了困境资产的处置效率提升。 三是资本市场在困境资产管理中起到重要作用。通过资本市场，困境资产管理在拓展渠道、搭建平台、丰富产品、 提升效率等方面都具有广阔的空间。 04 提供四个基础支撑： 困境资产管理发展与市场生态的互动 屠光绍建议，困境资产管理发展与市场生态的互动要提供四个基础支撑：丰富投资主体及资金来源；健全市场体系及提高中介机构能力；重视司法体系及发展环境建设；提供必要的政府政策支持。
王鸿 8月11日-12日，第四届地新引力峰会于上海宝华万豪酒店举行，地产、资管、物业、租赁、产业、科技、金融、区块链、文旅等行业领袖齐聚，思考特殊时期的破局之路，探寻地产的第二增长极，全程直击。现场直播》》 云智易智慧物联CEO雷巧萍介绍到，云智易是一家科技企业，聚焦在整个智慧物联的板块，从2014年开始，聚焦在整个智慧物联从平台级到解决方案层面，落地在不同的空间领域去赋能整体的建设和运营。到目前为止平台上大概聚集了2000家的企业，希望通过智慧物联实现空间的在线化、数据化和智慧化，去重塑整个空间运营的持续发展。 通过产品的诠释，她希望在真正使用平台的时候，能够加强它整个的落地性。会去强调四个一本身的重要性，执行是要靠产品完成的，而不是靠架构图。真正把它落到业务层面去其实是非常困难的，希望通过产品和实践能够把平台这一层升维的设计和标准执行到位。 她提到四个中心，第一块是整个的设备空心，第二个是应用中心，也就是如何基于平台之上快速开发希望的应用，再一个是运营中心和数据中心。数据中心的话，今天在整个数据的底层已经量化到每一个端点的标准数据，希望每一个数据最终都能实现到业务层面，而不是仅仅挂在墙上作为一个可视化的大屏图。 如何通过标准，如何可视、可用，真正地去执行到地产的业务中，如何去取得一个社区的标准体系，真正地从科技部门、采购、设计、产品、供应商审核、产品验证部门全部采用相同的体系进行规范和管理。 她表示，无论是平台还是应用，云智易都在强调，用产品和自己的行业理解，希望帮助目标客户能够在这个行业当中，无论在做一个单一场景的时候还是做平台构建的时候，升维和降维这两块都是随取可用的，在我们整体的场景和设计架构上能走得更长更远。
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