2021年11月，我国“天问一号”任务团队、欧洲空间局“火星快车”任务团队合作，开展了“祝融号”火星车与“火星快车”轨道器的在轨中继通信试验，取得圆满成功。 试验前，双方向各自探测器上行指令做好试验准备。 在约定时刻，由“祝融号”向“火星快车”发送测试数据，通信距离约4000千米，通信时长10分钟。 “火星快车”接收数据后转发给欧空局所属深空测控站，测控站接收后发送给欧洲空间操作中心（ESOC），ESOC再转发至北京航天飞行控制中心，由中方技术团队解译后，判读数据的正确性。 “祝融号”和“火星快车”中继通信示意图 受重量和体积约束，火星车直接对地通信能力较弱，无法满足大量数据传输需求，因此需要将数据发送给距离较近、通信能力更强的火星轨道器，再由轨道器转发给地面接收系统，这个过程称作中继通信。 一般情况下，在建立中继通信前，轨道器会先向火星车发送一个“发起”信号，随后火星车回复“确认”信号，然后双方建立稳定的双向中继通信链路，就像朋友打电话需先拨通电话一样。 不过，“火星快车”的发射频率与“祝融号”的接收频率不匹配，不能通直接建立通信链路，但是“祝融号”的发射频率与“火星快车”的接收频率匹配，因此双方事先约定好通信时间，由“祝融号”直接发送数据，“火星快车”进行“盲收”，有点类似于微信的通信方式。 “火星快车”轨道器的“盲收”功能在过去十多年里一直闲置，没有机会实际使用。欧空局表示，此次试验是“火星快车”在轨验证“盲收”模式的很好机会。 根据数据判读分析结果，双方任务团队确认“祝融号”和“火星快车”配置的中继通信设备接口匹配，符合国际标准，传输数据内容完整正确，试验取得成功。 后续，双方将在本阶段试验的基础上，进一步开展科学数据中继通信合作。 “祝融号”火星车目前在火星表面工作196个火星日，累计行驶1297米，获取巡视探测原始科学数据约10GB，能源充足、状态良好。

作者 | 李水青 编辑 | 漠影 写在前面：12月21日-22日，GTIC 2021全球AI芯片峰会将在北京举行。届时，来自芯片巨头、独角兽公司及创业新秀的产业大咖和技术专家将同台分享AI芯片的技术创新和落地经验。大会前夕，智东西&芯东西对参会嘉宾进行系列深度对话，提前一睹他们对产业的真知灼见。本期对话嘉宾为昆仑芯科技CEO欧阳剑先生。 “外面有声音说，百度把昆仑芯拆分出来是要放弃这块业务，但恰恰相反，其实百度是对这一业务更加重视。”昆仑芯科技CEO欧阳剑告诉我们。 昆仑芯科技前身是百度智能芯片及架构部，主攻AI芯片，于今年2021年4月从百度分拆出来。随着公司成立，原百度（芯片）首席架构师欧阳剑也担任昆仑芯（北京）科技有限公司CEO，他是国内最早从事异构计算与硬件计算加速项目的工程师之一，十年间参与过数据中心AI芯片、ARM服务器、软件定义Flash、智能网卡等一系列项目。 在欧阳剑看来，新成立的昆仑芯科技正在经历一场跨越鸿沟的新征程。 今年8月，百度宣布第二代昆仑芯片正式量产，搭载自研第二代XPU架构，性能、通用性、易用性较1代产品都有显著增强。这是昆仑芯科技从百度拆分以来首次面向公众公布芯片进展。 当下，国内云端AI芯片创业热情高涨，几乎每家AI芯片创企都有成为一匹“黑马”的雄心，但还没有一家的产品在商业化中充分印证实力。 作为互联网大厂百度下场造芯的代表，昆仑芯科技的真实实力如何？从百度拆分对其意味着什么？在云端AI芯片接近“贴身肉搏”的竞争局面中，昆仑芯科技最自信和最恐惧的是什么？这是很多人关注的问题。 近日，我们与昆仑芯科技CEO欧阳剑进行了面对面对谈，针对这些问题进行了深入探讨。 一、手握数十家客户，昆仑芯科技要“跨越鸿沟” “当下，国内云端AI芯片市场是一个百亿元级市场，正处于一个跨越鸿沟的阶段。”欧阳剑说。 “我们已经证明产品没问题，正处于鸿沟的左侧，而在鸿沟的右侧，就是要看更多用户能不能接纳这个产品。” ▲Geoffrey Moore在《跨越鸿沟》一书中提到的曲线 就在今年8月，昆仑芯科技宣布第二代昆仑芯片——昆仑芯2代正式量产。昆仑芯系列芯片是百度在2018年7月推出的一款基于XPU架构的云端AI芯片，截至2020年底已实现量产2万多片。新推出的昆仑芯2代相比一代性能提升2~3倍。 “我们芯片就是一个通用的人工智能芯片，这是我们最大的优势。技术在百度跑通了，在其他领域公司也可以跑起来。”该芯片可以做训练也可以做推理，适配图像、语音、自然语言处理等多种应用场景。 今年4月，昆仑芯片团队从百度拆分出来。拆分之后，除了关注技术产品层面，欧阳剑也将时间和精力更多放在客户和市场方面，以保证公司商业化的成功。 “有不少公司实际上已经能做到流片，但整体成功更要有较好的商业化。”欧阳剑透露，目前，昆仑芯科技已经拥有数十家客户，覆盖互联网、智慧城市、金融、工业等多个领域。 比如，在工业质检领域，在部署了昆仑芯产品的智能工厂，算法机同时处理24个模型，处理完所有流程仅需480毫秒；通过深度学习算法对于各种缺陷进行学习后，能准确识别产品的全部33类缺陷，漏检率控制在0.1%以内。投资回报率是传统视觉检测机型的6.5倍。在智慧城市领域，昆仑芯芯片在湖北宜昌也有项目落地。 与之业务增长对应的，是团队的扩充。据称，昆仑芯科技人数已达到成立时的两倍，除了传统的硬件软件服务验证等队伍，昆仑芯科技在商业化销售、产业研发及职能团队都得到了很大的扩张。 二、底气：疫情下两个月拿下过万片订单 昆仑芯科技在成立之初，也受到了一些质疑，比如是不是要被百度放弃了才划出来？ 对此，欧阳剑正面回应，实际上恰好是百度对这个事情更加重视，希望昆仑芯长得更大。“让计算更智能，计算更快、更强、更省，这个是我们终极的定位。”谈及昆仑芯科技创立后的新目标，欧阳剑这样说道。 从百度拆分出来，某种程度上有利于昆仑芯科技实现这样的小步快跑。欧阳剑说：“拆分之后，我们一方面能得到百度很多支持，包括百度一些场景业务、生态合作，另外我们也有更灵活的空间，还有更多社会资源的支持，有机会把这个事情做成一个更大的业务。” 背后的底气来自哪里？ 欧阳剑向我们回顾，第一代昆仑芯片出来的时候，正逢2020年初疫情特别严重。当时，市场大环境缺乏需求，小环境也受疫情管制影响无法正常开展工作。那对于欧阳剑和他的团队来说，是一个难熬时刻。3月的一天，阳光正好，欧阳剑好不容易地和供应商在上地公园见了一面，大家对整个行业还难免悲观——技术方案能不能用，有没有人用，这都让欧阳剑感到忐忑。 但重要转折点随后在4~5月到来。团队抓住了一个非常好的机会——那就是在短达1个月的时间里，帮百度搜索部门完成了一项重大业务升级——几十个模型的一个小流量测试，性能比当时的方案好1~3倍。一边抓住这个机会，另一边团队又快速协调供应商保证供货，最终一仗拿下过万块订单。 欧阳剑说：“就是两个月，你会发现心境完全不一样。”经此一仗，欧阳剑和他的团队信心大涨，新一代昆仑芯的研发与落地也随即展开，目前，昆仑芯2代已小规模部署。 “技术发展非常快，但是有一点比较核心的是，谁能够在这过程中形成一个很好的闭环。”要实现这样的闭环，昆仑芯科技背后是百度长达近十几年的芯片积累。 欧阳剑和他的团队早在2010年就开始用FPGA做AI架构的研发，2011年开展小规模部署上线，2015年打破几千片的部署规模，2017年部署超过了10000片基于FPGA的AI加速器，百度内部数据中心、自动驾驶系统等都在大规模使用。而FPGA之后，专用芯片是继续提升计算性能的必由之路，百度选择了自研AI芯片。 欧阳剑回顾，过去10年里，在芯片IP上迭代三大版本，推出两代芯片，落地数万片，团队在这过程中得到了很多用户需求的反馈，团队也积累了非常多的Know-how。这样的反馈使得欧阳剑了解到改进方向，从而形成一个闭环，使产品以更快的速度、或在一个正确的道路迭代下去。 “轻舟已过万重山”是欧阳剑对过往经历的总结。 他解释：“再回头看一年前或半年前，会发现很多事情完全不一样，这个发展也超过预期。云端AI芯片、公司、产品商业化的进展都很大变化。” 庆幸的是，欧阳剑认为他们抓住了一个非常好的窗口，且没有在技术判断上走弯路，最后强有力的团队把这些技术落实了下来。 三、产品实力要接近领先水平，局部能力进行超越 欧阳剑认为，处于跨越鸿沟的关键时期，国产AI芯片可能在未来三年里越过这个拐点。 而要跨越鸿沟，一大最关键的条件还是要回归到产品层面。一方面，国内AI芯片公司的产品能力，是不是非常接近龙头玩家；另一方面，能否进一步在局部能力能够明显超过它。 背后的严峻挑战不言而喻。“你得保持持续的技术投入、技术及产品创新，不能掉队，不能踩错节点，这是一个系统性的挑战。”欧阳剑说。 对于创立半年的昆仑芯科技来说，也面临新的课题。“一个独立的公司，商业上的成功以及要去证明商业逻辑没问题，这个是非常大一个挑战，而且目前国内的AI公司应该说还没有证明过商业上的成功。”欧阳剑说。 欧阳剑对于客户需求有自身的理解，他洞察到，无论是百度还是外部客户，他们的核心诉求基本一致，就是要你的产品通用、易用性能高，便宜。而这，也是欧阳剑认为昆仑芯产品最具竞争力之处。 “唯一不同的，可能是一些外部公司对商业的依赖和一些解决方案的依赖程度不一样，就像互联网公司它可能不太依赖你的方案，只需要提供板卡就足够；但有的客户可能需要很强的商业开拓能力，那又是另一种商业做法。” “我们本质上还是一个生态公司。”欧阳剑说。昆仑芯科技对外销售的主要产品是板卡，但团队碰到的一些客户还处在使用AI早期，有时候也需要解决方案，团队就会充分跟伙伴一起定制一整套的方案。 欧阳剑认为，未来这个行业发展非常的快，用户的需求也是不断的在提升，AI计算模型越来越大，对算力的要求实际上是比摩尔定律速度还要更高，所以比竞品更好地满足客户需求，是一个持续不断的挑战。 当下，老芯片玩家、创企、互联网巨头纷纷下场发力AI芯片，竞争激烈。 欧阳剑坦言，云端AI芯片竞争是非常激烈的，有很好的产品已经跑在前面，这就要求产品不能在关键指标有短板。最终，做芯片不会变成一个很多小的烟囱似的，每个公司养一个自己的芯片小团队，在内部自成体系，它还是会变成一些明显领先的公司能够支撑整个产业。 缺芯是在未来两年内萦绕在芯片界的一大梦魇，也是欧阳剑带领昆仑芯科技开疆扩土的另一大挑战。对此，欧阳剑谈道，对芯片公司来说，以前它不太需要面对供应链的挑战，但现在，公司需要不一样的思路来重新对待供应链以及产品的管理。 可以看到，作为一家创办不久就估值高达130亿元的云端AI芯片创企，昆仑芯科技已经在技术、产品、商业化、生态等各个方面做好迎接挑战的准备。 结语：云端AI芯片拐点将至，谁会“狩猎”成功？ 对于昆仑芯科技公司的愿景，欧阳剑这样解读：在信息产业60多年历史里，可能有包括像大型机、小型机、PC机、移动互联网等主导的很多时代，AI也是其中一个，他希望，能够在AI时代里做一个领先的芯片公司。 正如欧阳剑所谈及的，当下国内云端AI芯片正在进入一个从产品成型到商业化验证的关键时期。“狩猎”开始，考验各个云端AI芯片新老玩家的技术、产品、渠道、供应链等各方面实力。谁能抓住最好的窗口期，保持技术前瞻而不走弯路，最后强有力的团队把这些技术落实了下来，谁也就有望成为这波云端AI芯片风口的最后赢家。

近日，普林斯顿大学和华盛顿大学的研究人员开发了一种米粒大小的微型相机，它能够拍摄高清全彩照片，在医疗等专业领域发挥重要作用。相关论文发表在 11 月 29 日的《自然通讯》。 这种微型相机属于神经纳米光学领域，在它不同寻常的外表下，是光学表面和计算处理两种技术的创新联合。 图片来自：Princeton 首先是光学表面。传统相机使用的是弧形玻璃或塑料透镜，而新的微型相机光学系统依赖于「超表面」（metasurface）成像技术，可以像计算机芯片一样生产。 微型相机只有半毫米宽的超表面上，镶嵌着 160 万个圆柱，它们的大小与人类免疫缺陷病毒（HIV）差不多。每个圆柱有着独特的几何形状，其功能类似于「光频段电磁天线」。改变每个圆柱的设计，会影响整个光学波前的正确塑造。 图片来自：Princeton 其次是计算成像方法。为了捕获大视野 RGB 图像，需要与算法一起设计和配置数百万个圆柱的大小、形状和位置。论文作者之一 Shane Colburn 创建了计算模拟器来自动测试不同设计和配置，他开发了一个有足够精度的模型，近似超表面的图像生成能力，从而实现所需的成像性能。 这种微型相机的长处是可以创建清晰全彩图像，而且是迄今为止开发的全彩色超表面相机之中质量最高、视野最宽的。 旧微型相机（左）与新微型相机（右）. 图片来自：Princeton 过去的微型相机，视野以及捕获可见光全光谱的能力有限，图像模糊又严重失真；新的微型相机能够产出清晰全彩图像，除了画面边缘有点模糊，基本与传统折射复合镜头相当，后者体积比它大了 50 万倍。 图片来自：Princeton 此外，据普林斯顿计算机科学助理教授 Felix Heide，与之前的超表面相机需要实验室的纯激光或其他理想条件才能产生高质量图像不同，新的微型相机在自然光条件下的性能也有提高。 传统镜头（左）与「米粒相机」（右）. 图片来自：Princeton 未来，微型相机很可能实现商业化。华盛顿大学电气与计算机工程系博士 Colburn 也参与了这项研究，他正在一家总部位于西雅图的公司 Tunoptix 指导系统设计，计划将超表面成像技术商业化。 与此同时，与 Colburn 同校同系的 James Whitehead 博士，制造了基于氮化硅的超表面，氮化硅是一种玻璃状材料，与用于计算机芯片的标准半导体制造方法兼容——这意味着与传统相机中的镜头相比，给定的超表面设计可以以更低成本轻松批量生产。 研究团队现在正在努力为相机本身增加更多的计算能力，除了优化图像质量外，他们还希望增加物体检测功能，并将其运用于医学和机器人技术。 图片来自：Princeton 举例来说，微型相机在发现人体问题并为超小型机器人提供传感方面具有巨大潜力，既可以用于微创内窥镜与医疗机器人，也可改善其他受尺寸和重量限制的机器人的成像。 他们还设想创建「作为传感器的表面」，数千个「米粒相机」的阵列可用于全场景传感，将表面变成相机： 我们可以将单个表面变成具有超高分辨率的摄像头，因此您的手机背面不再需要三个摄像头，整个手机背面将变成一个巨大的摄像头。我们可以在未来想出完全不同的方式来制造设备。

作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 芯东西12月2日报道，今日，权威AI训练及推理性能基准测试MLPerf发布新一轮榜单。戴尔科技、浪潮、Supermicro以及首次亮相MLPerf的微软Azure创下训练AI模型的新速度记录。 这些厂商的共同特点是均采用NVIDIA AI。据统计，共有10家NVIDIA合作伙伴提交了本轮测试结果，其中包含8家OEM和2家云服务提供商。它们占所有提交的90%以上。 MLPerf行业基准测试组织成立于2018年5月，得到阿里巴巴、Arm、谷歌、英特尔和NVIDIA等数十家行业领先公司的支持，该测试透明、客观，因此对于评估AI平台和供应商参考价值很高。 其AI训练基准测试涵盖当今最热门的8个AI工作负载和场景，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统、增强学习等。 百度PaddlePaddle、戴尔科技、富士通、技嘉科技、慧与、浪潮、联想和Supermicro等均提交了基于本地数据中心的单节点及多节点任务结果。 在今天宣布的MLPerf训练1.1结果中，NVIDIA平台在所有8项测试中都实现了最好的每芯片训练性能。NVIDIA AI也是唯一用于提交所有基准测试和用例的平台参与者。 这是NVIDIA生态系统在MLPerf训练测试中的第五次亮相，也创造了迄今最好的表现。 NVIDIA希望用户借助他们选择的服务或系统以创纪录的速度训练模型。Selene是NVIDIA内部基于模块化NVIDIA DGX SuperPOD架构构建的AI超级计算机，借助NVIDIA InfiniBand网络和NVIDIA软件栈进行扩展，NVIDIA A100 GPU在Selene上实现了最快的AI训练速度 。 因此，NVIDIA将NVIDIA AI与面向云服务、主机托管服务、企业和科学计算中心的产品相结合。 在OEM中，浪潮凭借其八路GPU服务器NF5688M6和NF5488A5液冷服务器在单节点性能方面创下了最多记录。戴尔和Supermicro在四路A100 GPU系统上创下了记录。 其中值得一提的是，微软Azure的NDm A100 v4实例是全球最快的云实例，其AI模型训练速度遥遥领先。它运行了新一轮的每项测试，扩展到多达2048个A100 GPU。 数据显示，自从三年前MLPerf测试首次亮相，NVIDIA的性能提高了20倍以上。过去一年半，NVIDIA A100 GPU的性能提升超过5倍。 这种大规模加速源于NVIDIA在全栈GPU、网络、系统和软件方面取得的进步。尤其是软件方面的持续创新，这是NVIDIA目前工作的重心。 例如，借助一类新的内存复制操作，NVIDIA在针对医学成像的3D-UNet基准测试中实现2.5倍的操作加速。得益于微调GPU以进行并行处理的方式，NVIDIA在针对物体检测的Mask R-CNN测试中实现10%的速度提升，在针对推荐系统的测试中实现了27%的提升。NVIDIA只是重叠了独立操作，这种技术尤其适合跨多个GPU运行的作业。 NVIDIA还扩展了CUDA图形的使用范围，尽可能减少与主机CPU的通信。这使得NVIDIA在针对图像分类的ResNet-50基准测试中性能提升6%。 NVIDIA在用于优化GPU之间通信NCCL库上实施了两种新技术，这可将BERT等大型语言模型的结果加速高达5%。 总体而言，NVIDIA几乎所有的OEM合作伙伴都在NVIDIA认证系统上运行了测试，NVIDIA为需要加速计算的企业客户验证了服务器。 从提交的范围看来，NVIDIA平台对于各类模型、框架的通用性非常高，并能实现领先的性能表现以及扩展到任意规模，可以满足绝大多数下游客户对加速AI训练的算力需求。 当前NVIDIA使用的所有软件均在MLPerf仓库提供，NVIDIA不断将这些优化整合到NGC上的容器。这已在新的行业基准测试中得到验证，可从NVIDIA各种合作伙伴处获得，助力处理AI作业。

作者 | 心缘 编辑 | 漠影 智东西12月2日消息，谷歌母公司旗下顶级AI研究机构DeepMind刚刚披露最新研究成果——实现人工智能（AI）的首批重大数学发现。该研究论文登上了国际顶级学术期刊Nature封面。 ▲DeepMind《人类直觉与AI推动数学进步》（Advancing mathematics by guiding human intuition with AI）论文登上Nature新封 DeepMind与顶尖数学家合作，用最新AI技术发现纯数学拓扑学和表象理论的新见解，寻找到数学不同领域间意想不到的关联，首次证明AI可以站在纯数学的前列，加速证明数学猜想正确与否。 SIMONYI牛津大学科学公众理解教授兼数学教授马库斯·杜·索奥伊对此赞誉有加：“感觉仿佛伽利略拿起望远镜，能够深入数据宇宙，看到以前从未检测到的东西。” 一、用AI协助指导数学直觉 数学直觉在创造性的数学发现中起到极为重要的作用，能不受固定逻辑规则的约束，迅速领悟到事物本质，推动新定律的诞生。 从20世纪60年代，数学家们就开始使用计算机生成数据，来帮助发现这些模型和公式。其中知名的包括千禧年六大数学难题之一——贝赫和斯维讷通-戴尔猜想。 但从这些数据中识别和发现模型，仍然主要依赖于数学家。 在纯数学中，发现模型变得愈发重要，因为现在可以生成比任何数学家一生中合理预期的研究更多的数据。有些拥有数千维度的对象，可能太深不可测，无法直接推理。 考虑到这些限制，DeepMind研究人员认为AI将能够以全新的方式增强数学家的洞察力。 首先，AI算法搜索数学对象之间的模型和关联，并试图理解它们，然后数学家使用这些观察来引导直觉，从而得出潜在的猜想。 DeepMind研究人员将他们的方法应用于数学的两个领域，最终在拓扑学中发现了一个新定理，在表象理论中发现了一个新猜想。 其研究结果表明，机器学习可通过监督学习检测假设模型的存在，并使用归因技术洞察这些模型，来补充数学研究，以指导对问题的直觉。 “机器学习工具作为直觉指南是多么有用，我感到非常震惊。”参与此次研究的牛津大学数学家Marc Lackenby感慨说，“我没想到我的一些先入为主的观念，会让他们大吃一谈。” 二、破解40年数学难题：组合不变性猜想 知名澳大利亚数学家乔迪·威廉姆森（Geordie Williamson）教授是悉尼大学数学研究所所长，在纯数学领域取得诸多成就。 与Williamson教授一起，DeepMind团队用AI帮助发现了一种处理表象理论（representation theory）中长期猜想的新方法。 近40年，组合不变性猜想一直进展寥寥。而此次新研究显示，某些有向图和Kazhdan-Lusztig多项式之间应该存在关联。 下图展示的是表象理论中的两个基本对象：两个Bruhat区间及其相关Kazhdan-Lusztig多项式。 Bruhat区间是一个图表，它表示通过每次只交换两个对象来反转一个对象集合顺序的所有不同方法。Kazhdan-Lusztig多项式则深刻而微妙地告诉数学家这个图可存在于高维空间的不同方式。当Bruhat区间有100或1000秒的顶点时，有趣的结构才开始出现。 DeepMind的AI模型突出了以前未被发现的结构，这些结构引导其得到了令人惊讶的新数学结果。 ▲组合不变性猜想表明，一对排列的KL多项式应该可以从其未标记的Bruhat区间计算，之前没有这样的函数。 有了这些知识，Williamson教授能够猜测一种美丽的公式，以解决组合不变性猜想。他们在超过300万个示例中计算验证了新公式。 “模型的准确性有多快——对我来说，这太令人震惊了。”Williamson说，一旦算法锁定模型，它就能非常准确地猜测哪些图和多项式来自相同的对称性，“我想我基本上在黑暗中呆了一年，只是觉得电脑知道一些我不知道的事情。” Williamson的猜测是否会被证明是正确的，仍是个悬而未决的问题。猜想有时需要很长时间才能破解数学界，但它们有可能塑造整个领域。 三、借助AI模型，揭示不同数学对象之间的关联 DeepMind与牛津大学的Lackenby教授和Juhász教授一起探索了扭结（knot）——拓扑学研究的基本对象之一，一个嵌入在三维空间的扭环。 “结”不仅告诉我们绳子可缠绕的多种方式，还与量子场理论、非欧几里得几何学有惊人的联系。 代数、几何和量子理论都对扭结有独特观点，一个由来已久的谜团是这些不同分支之间的关联。 研究人员训练了一个机器学习模型来发现这种模型。他们专注于两大类：双曲不变量和代数不变量，假设两者存在未被发现的关联。 ▲3个双曲扭结不变量的例子 借助机器学习的归因技术，他们帮助Lackenby教授发现了一个新的数量“自然斜率”，定义为斜率（K）=Re（λ/μ），其中Re表示真实部分。 最终，研究结果揭示了特定的代数量signature σ(K)与扭结的几何形状直接相关，而这是现有理论所不知晓的。 这是一个扭结几何与签名之间的一个显著关联。当用规范的方法测量时，扭结的几何形状与其形状（如体积）有关。这个签名是一个代数不变量，可通过观察扭结交叉和扭转的方式来计算。 “任何可以生成足够大数据集的数学领域都可以从这种方法中受益。”Juhász教授说，他们演示的技术也可以在生物学或经济学等领域找到应用。 结语：期待AI加速数学家的创造性工作 因为AlphaGo击败人类围棋冠军而闻名于世的DeepMind，近年正着力用AI加速突破科学突破，去年其研究曾助力破解蛋白质如何折叠这一生物学重大难题。如今，AI又在协助指导数学直觉方面取得堪称里程碑的进展。 尽管某些类型的模型仍无法使用现代机器学习，DeepMind研究团队希望其Nature论文能激励其他研究人员考虑AI作为纯数学有用工具的潜力。 英国数学家George Frederick James Temple在复盘拉马努詹令人难以置信的思想时写道：“数学的巨大进步不是逻辑，而是创造性想象力。” 使用AI为发现数学规律带来了巨大希望。通过与数学家合作，DeepMind期待看到AI如何将人类的直觉之美，进一步提升到新的创造力水平。

IT之家 12月2日消息，市场研究机构Counterpoint公布了2021年第三季度全球智能手机报告。第三季全球智能手机出货3.42亿部，同比下降6%，但环比增加了6%。 具体来看，三星该季度出货量 6930 万台，市场份额 20% 遥遥领先。苹果得益于 iPhone 13 系列，出货量 4800 万台位居第二，市场份额 14%。而小米由于芯片短缺问题，全球手机出货量环比下降了 15%，以 4440 万台降至第三，市场份额 13%。 中国品牌 vivo、OPPO 并列第四名，realme 以 5% 的市场份额排名第五。 分地区来看，vivo 成为第三季亚洲地区销量最高的智能手机品牌，小米排名第二。在北美地区，苹果以高达 48% 的市场份额遥遥领先，三星以 34% 的份额排名第二。摩托罗拉在该地区排名第三，一加 OnePlus 排名第四。 在欧洲地区，三星手机市场份额最高，苹果、小米位列第二、第三。在拉丁美洲，三星依旧排名第一，市场份额高达 36%；在中东以及非洲地区，三星同样排名第一，第二名是传音 TECNO。 IT之家了解到，2021 年第三季度中东以及非洲地区是最大的功能机市场。功能机在北美的出货量同比下降 44%，欧洲下降了 40%。itel 依旧在功能机市场排名第一。 以下为 2021 年第三季功能机市场报告：

IT之家 12月2日消息，据 MacRumors 报道，在曝光的一份内部备忘录中，苹果公司表示，它将在 12 月 31 日将 iPhone 6 Plus 加入其过时产品名单，这意味着自苹果公司停止分销销售该设备以来已经超过五年时间。 苹果商店和苹果授权服务供应商继续为过时产品提供长达 7 年的维修服务，但要视零件供应情况而定。 IT之家获悉，2014 年 9 月推出的 iPhone 6 和 iPhone 6 Plus 是苹果公司有史以来销售的最受欢迎的两款智能手机，这两款设备具有更大的 4.7 英寸和 5.5 英寸显示屏，是客户长期以来的愿望。虽然 iPhone 6 Plus 在 2016 年停产，但较小的 iPhone 6 至少在 2018 年之前仍可通过部分地区的特定零售商购买，并且在以后才会成为过时产品。 在系统软件方面，随着几年前 iOS 13 的发布，苹果已经放弃对 iPhone 6 和 iPhone 6 Plus 的支持。 iPhone 6 和 iPhone 6 Plus 是第一批支持 Apple Pay 的设备，其他主要功能包括 A8 芯片和改进的摄像头。iPhone 6 定价 649 美元起，存储容量 16GB 起步。

12月2日消息，据报道，特斯拉在挪威面临处罚，处罚是因为针对早期Model S汽车，特斯拉暗中限制Supercharger充电速度。 挪威对相关案件进行重审，特斯拉被告知要向受影响车主支付14000美元（约合人民币8.9万元），特斯拉准备上诉。 早在2019年，一些特斯拉车主发现在软件升级之后汽车的续航里程下降12-30英里。当时受影响的汽车主要是Model S（85kWh）版本，这款车于2016年停产。 一位车主告诉媒体：“到5月13日，我的2014款Model S 85还有247英里Rated Range续航里程，但升级之后降到217英里，5周内降了11%。” 当时特斯拉回应称升级软件是为了保护电池，延长电池寿命，少量用户的续航会缩短，一些车主感到困惑，希望特斯拉提供详情。 随后特斯拉又发布软件补丁，大多车主的问题得到修正，但许多车主表示Supercharger充电速度仍然下降了。 对此，一些车主起诉特斯拉，挪威法院调查后发现特斯拉限制充电速度，让它向受影响车主每位赔偿16000美元。 不过在初审时，特斯拉并未参与，在没有听取特斯拉意见的前提下法院认定特斯拉有错。 特斯拉声称不知道开庭一事，于是进行重审，在特斯拉辩解下，判决结果没有太大变化，只不过赔偿金额有所降低。 特斯拉承认人为延长充电时间，调整了Supercharger使用情况，但客户并不是任何充电模式都能随便用的。特斯拉还说升级软件是为了延长汽车寿命。 不只是挪威，在美国也有人因为同样的问题起诉特斯拉。美国案件已经解决，每位车获赔625美元。

自动驾驶初创企业Aurora刚刚宣布与亚马逊云服务（AWS）达成了开发合作，每天可通过AWS云计算服务执行超1200万次复杂的驾驶模拟任务。2019年，Aurora先是拿到了现代、起亚的投资，然后去年收购了Uber放弃的自动驾驶汽车业务，并于近期与沃尔沃达成了自动驾驶卡车合作、以及丰田的Siennas自动驾驶车队开发合作。 （图自：Aurora） 据悉，Aurora 将充分利用 AWS 的在线和离线功能，为其机器学习和基于模拟的自动驾驶汽车技术开发提供支撑。 在云端开发环境下，Aurora 将利用 AWS 来处理和存储于真实道路测试中收集的 PB 级别传感器数据。 而在离线的时候，该公司还将利用 AWS 开展 Aurora Drive 软件堆栈的测试、高清映射和机器学习等任务。 此外到 2021 年底的时候，Aurora 计划通过 AWS 支持的虚拟测试套件，完成每天多达 1200 万次的驾驶模拟。 最后，在本周于拉斯维加斯举办的 Re:Invent 大会上，亚马逊云服务还宣布了 AWS for Automotive 和 AWS IoT Fleetwise 服务。 其旨在为汽车制造商、初创企业、车队管理、以及物流公司提供移动互联和自动驾驶领域的专用开发工具，以增强数字客户参与、产品工程设计、以及供应链制造等全环节。

12月1日消息，五菱汽车发布公告表示，五菱汽车于2021年12月1日，广西汽车、该公司、五菱工业及五菱新能源就建议资产重组及向五菱新能源出资订立意向书。 根据意向书，广西汽车、该公司及五菱工业同意将五菱新能源转为外商投资企业，从事新能源汽车业务。 五菱新能源转为外商投资企业后，五菱新能源将在中国从事新能源汽车的研发、制造及销售。 根据意向书，广西汽车将以非现金资产(包括土地使用权、厂房设施、在建工程、固定资产、无形资产等)及╱或现金出资约人民币16亿元。 公司将出资现金约人民币10亿元;五菱工业将以非现金资产出资约人民币3.06亿元。 不过值得注意的是，此五菱非彼五菱，此次发布公告的五菱汽车，是在香港上市的“五菱汽车集团控股有限公司”，与产销“国民神车”五菱宏光、宏光MINI EV的“上汽通用五菱”是两家车企。 不过两家车企的背后，均有柳州五菱汽车的身影，区别就是股份占比不同。 上汽通用五菱汽车，上汽集团占据50.1%的股权，美国通用汽车占比44%，而柳州五菱汽车和其它柳州地方企业，占比5.9%。

特斯拉得州超级工厂 凤凰网科技讯 北京时间12月2日消息，根据特斯拉公司周三向美国证券交易委员会(SEC)提交的文件，特斯拉现在已正式成为一家美国得州公司。 特斯拉在文件中称：“2021年12月1日，特斯拉已把公司总部迁至得州超级工厂，地址是得州奥斯汀哈罗德格林路13101号，邮编78725。” 这一总部搬迁属于埃隆·马斯克(Elon Musk)彻底告别加州湾区计划的一部分，也使得特斯拉距离它的姐妹公司SpaceX更近了。今年10月，特斯拉首次在新闻稿中把奥斯汀作为电头地点。此前有报道称，通过从加州搬至得州，马斯克能够规避25亿美元(约合160亿元)的税单。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”（iFeng科技）。

金融厅＋日本央行迟迟按兵不动，民营企业坐地起义先发制人，日本交易所闻风而动。还没发行就内耗严重的日本让人摸不着头脑。 作者|毛利五郎 来源|链得得 近日加密市场的瞬息万变，让币圈吸足了眼球。再加上萨尔瓦多总统的一系列举措，比特币的法币化进程也让各国政府看到了不一样的风气。 全球CBDC项目的发展在加密市场常态化发展下，各国进入新一轮的自我审视阶段。日本、美国、欧洲目前 CBDC 依旧停留在纸上谈兵的阶段。美国目前顶着压力不表态。 尤其是在中国数字人民币项目试点全面开花的2021年底，世界各国显然无法安枕。 链得得早报消息显示，数字人民币个人钱包累计开立数量已经过亿；数字人民币北京冬奥试点场景建设已进入冲刺阶段：北京赛区受理环境建设工作正加快推进；张家口赛区冬奥安保红线内支付场景基本全覆盖。应用场景也向纵深推进，除了日常生活消费场景之外，数字人民币将首次扩展到证券行业等领域。 虽然不能以自己的常识去判断日本业界各势力的行动准则，但是从央行数字货币的发展进程来看，日企的惯性严重阻碍了市场发展和技术进步。 先说国字头。 —1— 日本银行按兵不动 CBDC的发行，没有央行是不成立的。日本金融厅一直与日本银行有着紧密的联系。 但是，很明显的是日本银行压力甚大，导致一个现象是，想动的动不了，不想动的总在开会。这也是日本企业界的通病，没完没了的会议，数不尽的联合发布，就是没有实际行动。 总之就是不能出头，主要还是责任重大。 2021年4月开始的第一阶段概念验证，结果还没有发布，2022年4月预计进入下一轮试点，日本CBDC方面，最近的一次消息是，日本银行“已经做好随时发行（CBDC）的万全的准备，” 目前多方势力还在权衡，更是加剧了内耗。 —2— 巨头的稳定币项目不明所以 链得得在之前的文章中也提到，日本所谓的稳定币项目J Coin项目，在数字货币交易市场如火如荼的2016年就开始进行，瑞穗银行主导，目前已经5年了，项目自身发展已经完全偏离了初衷，成了一个综合性支付平台。 截止11月30日，J-Coin Pay在日本苹果商店的金融类排名为194位，主要与地方银行合作，但是对于用户来说，只是又多了一个APP而已。使用J-Coin，需要向合作银行申请，手续费也是由各银行定夺，每次汇款或者支付金额不能超过10万日元（约合5780人民币）。 日本银行最近的调研数据显示，日本跨国汇款手续费比G20集团国平均高出17.5%。日本国内各银行的跨行转账更是贵到离谱，甚至同行转账，每笔至少都要220日元左右。目前普及率最高的Paypay，他行转账3万日元以下176日元手续费，3万日元以上275日元。有的ATM双休日取款需要手续费，异行ATM甚至双倍手续费。 金融行业的势力上，都是相对封闭。虽然有四大巨头银行，但是强龙与地头蛇之间，各地方银行势力不容小觑，大家长期以来从来井水不犯河水。 日本现金主义至上，就是在这些让人摸不到头脑的操作中保持下来。 而日本技术方面也非常不稳定，笔者自身对日本app的使用体验真是无法吐槽，尤其是金融相关的APP，使用方式上总让人抓狂。之前的711 Pay、上周的Line Pay等，技术层面都经常会有系统错误事件，J-Coin Pay也不例外，本月就有本人确认牌照环节出现错误的细节小错误。 但是，民营企业不像日本银行这类悠然自在的国字头，保持观望等结果显然是不现实的，国内市场竞争激烈自不必说，民营巨头面临的是全球市场的竞争，技术和市场是一场生死之战，坐怀不乱显然是做不到的。 —3— 巨头的再联手会带来变革吗？并不抱希望 各界呼声越来越高，日前，日本东京大学经济学研究所教授福田慎一表示，日本Fintech发展缓慢的主要原因在于，本应发挥重要作用的金融界行动迟缓，日本无现金化发展迟缓。随后，日本金融界巨头不得不再次宣布联合力量，共同推进日元的数字化进程。 这次是银行与电信行业巨头的联手，包括MUFG银行、NTT集团、东日本铁路和大和控股。巨头银行＋NTT的组合会带来新的气息吗？笔者抱着怀疑态度。 本次的联合，有70多家民营企业参与，“旨在打通各行业、公司之间的壁垒，实现24小时交易结算，实现数字转型。” 多么熟悉的字眼。 本次预计联合发行“DCJPY”，1日元等于1DCJPY，预计年底进行试点，参与进来的关西电力宣布，首先进行电费缴费功能。最终落地将会在2022年下半年。 J coin到DCJPY？26个英文字母都不够用了，要进行排列组合了。 民营巨头虽然掌握着日本的经济命脉，拿政府资源也是不在话下，但是，在国际市场就不能躺赢了。除了自己联合起来以外，想在全球市场幸存下来还有2条路：出国或者投国外创企。 巨头们也在这2条路上驰骋。 —4— 日交所：我们也要数字化 就在差不多同时，本月25日，日本交易所集团(JPX)宣布，将整合该集团分散的数据和数字业务。将于12月成立一个新的子公司“JPX研究所”，涵盖从提供金融市场数据到开发和计算股票指数的功能，以及研究区块链(分布式账本)等下一代技术。 据链得得获悉，该子公司将于2022年4月开始运作。 2022年的时间设置，是每个行业和领域只可意会的暗号，他们仿佛齐声宣告“别碰我的蛋糕！”

如今，碳达峰、碳中和“双碳”目标已经成为全球共识，成为很多国家经济发展中重要的战略。在这个大背景下，占据人类活动中碳排较大的交通运输领域，是被重点关注和改造的关键领域。新能源汽车的发展成了热门的产业词汇，也是能源变革中重要的组成部分。 近几年，电动汽车的普及，燃料电池的飞速发展，都在搅动这场声势浩大的能源改造深池。头顶“零排放”的氢能车也开始进入公众视野。 发展氢能的热潮起于欧美日等发达国家和地区，欧盟、美国、日本已将氢能纳入国家能源发展战略，并出台产业发展规划和支持政策。国内将氢能定位战略能源技术，政策利好逐步释放。2019年氢能首次被写入政府工作报告，2020年《中华人民共和国能源法（征求意见稿）》第一次将氢能列为能源范畴，同年氢能纳入年度国民经济和社会发展计划，并启动燃料电池汽车示范推广及国家氢能产业发展战略规划编制。 在持续稳定的政策环境下，无论是从立法、顶层设计，还是具体落地的示范应用等，市场和产业都给予氢能持续发展的肥沃土壤，统筹、规范、支持氢能产业向健康的方向持续发展。 被誉为车用能源的“终极形式”，氢能车在这波热潮的推动中，成长的情况如何？未来会发展出什么样式？氢能车在规模化的落地中会面临哪些难解题？氢能车会取代电动汽车吗？如果你有这些困惑与问题，就跟随脑极体一起看看并探讨下这场氢能车的成长之路。 价值丰满但落地龟速爬行 氢能源汽车的工作原理并不是咱们望文生义通过氢气燃烧转换能量，氢能源汽车的动力来源主要是通过氢燃料电池在电池堆的化学反应，将化学能转化为电能。我们望文生义的能量转换方式此前也是氢能源汽车动力技术路线的一种，即氢内燃机。 氢能内燃机与传统的燃油发动机类似，只不过驱动的燃料是高压缩的氢气。原理是通过燃烧氢气，燃烧能转换为动能来提供动力。这种路线因为安全性和能量的转换效率等原因，落地的阻碍太大，市场更多的是选择氢燃料电池的路线。 氢燃料电池动力系统看似比氢内燃机系统复杂，但能量转化率和安全性及环保性都有较高的优势。而与电动车相比，氢能源电池也具备替代部分电动车的潜力。与电动车相比，氢能源车突出的优势是能量密度高、氢气加注时间短、续航里程长、绿色环保。 拿补能的时间来说，我们知道纯电动车慢充的话至少也需要5个小时及以上的充电时长，快充的话也需要一个小时左右的时间，而氢能源车加氢时长与传统燃油车几乎没有区别，平均一次加氢时长基本上在6分钟左右。与纯电动车相比，氢能源车补能效率远远优于电动车。 而续航里程方面，因为能源密度氢能车也更适合长途运输卡车、大巴、物流车等中远途、中重型车辆。而这也是目前氢能车主要的落地领域，在需要大马力、中远途、中重型的商用车环境中，有了氢能重卡的身影。 一些氢能重卡在城市中开始在大城市中投入使用。在今年8月，天津市首个氢能运输示范应用场景——荣程众和自用氢能源项目的第一批氢能重卡（5辆）正式投入运营。到了十月，第二批10辆氢能重卡也展开投入了运营。除了重卡外，一些城市也将其他类型的氢能车作为示范投入了运营。在内蒙古伊金霍洛旗，2辆氢能公交车、7辆氢能商用车、10辆城市园林环卫氢能垃圾清运车投入运行。并且伊金霍洛旗还将至少20辆氢能短倒运输重卡投入运行。为保障氢燃料供应，伊金霍洛旗也规划了28处加氢站，目前已完成选址工作。 11月12日，在北京2022年冬奥会和冬残奥会赛事服务车辆交付仪式上，丰田向北京奥组委正式交付2200辆新能源汽车，这其中包含两款氢能源车。此外，北汽福田氢燃料电池车也加入到冬奥会官方服务的保障之列。 根据中国汽车工程学会的预计，到2025年，全国氢能汽车保有量将达到10万辆；2035年，100万辆。这意味着未来三四年氢能汽车市场规模有超10倍的增长。但从整个氢能车市场投入的情况来看，氢能车处于初步的发展阶段，发展缓慢。 有关机构统计，2020年全球共售出氢能源汽车9006台，其中美国937台、中国1177台、韩国5823台。中国汽车工业协会统计数据显示，2016年至2020年，国内五年累计销量仅为7100辆。这与中国汽车工程学会预计的2025年10万辆的结论达成差距较远。虽然政策从2015年就开始积极响应，6年过去了，目力所及氢能车的发展犹如龟速般缓慢。 规模成长的难解题 处于初期阶段发展的新事物需要时间来成长无可厚非，但氢能车的处境似乎更加艰难，也被成本、技术、补能限制三重大山压着，走上了电动车发展初期的路子，高度依赖补贴。 1.成本过高，市场化缓慢。氢能车的成本不仅包含整车的成本，更为重要的是能源补充的成本。无论是制氢成本、还是加氢站等补能产业链，都在发展的初期缓慢爬坡。比如加氢站，建设的成本在上千万，并且不能与传统的加油站共享设施，需要重新选址重建，建设的成本较加油站是其三倍。而制氢方面，目前主要的来源也是并不绿色的化石燃料获取。据中国氢能联盟数据，氢气的制备来源煤炭占据64%，工业副产的来源为21%，最绿色的电解方式仅占1%。 2.产业链冗长复杂，技术需要升级的空间较大。无论是氢能车燃料电池技术，还是补能端的氢气制备技术都需要提升。氢能车的燃料电池系统相当于传统燃油车里的发动机，是整车最核心的部件，其中电池燃料堆的技术膜电极、制作的工艺过程等存在难点与瓶颈，不仅限制燃料的转化率并且也是电池成本高的主要因素之一。作为电池燃料重要的能源补充，绿氢的大规模获取技术目前也并不成熟，全球的电解制氢都处于初始阶段，还不能规模化。 3.基础设施建设方面，补能的加氢站数量少。中国汽车工业协会数据显示，截至2020年底，国内累计建成加氢站刚超过110座，对于依赖氢能补充的车辆来说，补能端的规模化发展是氢能车快速发展的前提之一，相较于遍布国内各地的加油站和充电桩，加氢站的数量几乎可以忽略不计。 这三重大山的压制，使得氢能源车市场销量长期维持在低位徘徊，市场化的步伐发展较为缓慢。借鉴电动车发展的路线来看，氢能车的发展初期需要在补能端和氢燃料电池端持续投入发力。基础设施的地基打好了，房子才能一层一层盖起来。 目前氢能车的发展还是以政策补贴为主，重卡长途运输场景也开始运营落地。乘用车的发展还需要时间与市场的铺垫。相对来说，固定的长途路线相对于氢气站的建设成本来说会友好很多，在这些固定线路上沿线建设，氢能重卡可以作为补充长途运输的运力参与。 当然，要想实现氢能车的大规模运用，成本、技术以及基础设施建设都需要同步推进，各个产业链的打通还需要时间来突破。 氢能车会取代电动汽车吗？ 拉长时间的尺度，我们知道，在政策战略与产业的不断深耕中，氢能车终会发展起来，那么氢能车未来的发展会取代电动车吗？对于这个问题，虽然从能耗的终极发展角度来说，零排放是终极目标。氢能车的战略位置是很高，但是短期内，电动车的发展远远把氢能车甩到了身后，替代电动车的目标看起来比较遥远。电动汽车很好的替代了传统燃油车在城市中的应用场景，无论是乘用车还是公共交通、专属车类等，电动车的身影都融入到了整个城市交通运输的方方面面。 但在长途运输场景中，纯电动汽车的续航里程有限，需要多次补能，运营的难度被放大。这个领域对于电动车来说，无论未来技术怎样发展，限于锂电池材料的性能的天花板，续航里程有限，这也成为氢能车切入发展的开口，作为长途运输场景中新能源车辆补充。氢能车与电动车的发展不是谁取代谁的关系，而是成为不同应用场景的互补关系。 我们知道在新能源汽车的发展中，政策一直都是先行，无论是作为指导和战略的规划，还是真金白银的撒钱作为后盾支持行业的发展。对于氢能车来说，新的政策也在补贴方面作出了有别于电动车的改变。比如以结果为导向，项目评估验收后，才能获得奖金；明确奖金不能用于整车项目投资和加氢站建设，只能用于核心技术产业化、人才引进、新车型新技术示范应用推广等，这些新的措施都变得更加严格、细化，避免以往在电动汽车中的骗补现象。 政策与战略层面的疏导，产业与技术的深耕，氢能车暂时的发展虽然缓慢，但不会一直停滞于此。就像电动汽车的发展一样，在经历时间与技术的酝酿后，也会结出甜美的果实。尤其氢能车在能效和环保层面的优势，这些长处在能源发展与限排等背景下将助力交通运输实现深度脱碳，助力“2060 碳中和”目标的实现。 无论是数字经济、数智基础设施本身的节能环保、低碳减排，还是交通领域能源体系的升级，都是能源变革中极其重要的组成部分。氢能源汽车在这个体系中，未来的发展与想象空间无限，会长成未来交通主要的发展方向和应用形式。

　　图片来源：欧洲南方天文台官网 　　近日，在欧洲南方天文台甚大望远镜（VLT）的帮助下，天文学家发现了迄今为止距离地球最近的一对超大质量黑洞。相关成果30日在线发表于《天文学与天体物理学》上。 　　这对新发现的超大质量黑洞位于宝瓶座星系NGC 7727中，距离地球约8900万光年，是迄今为止距离地球最近的一对黑洞。此前，天文学家已经怀疑该星系是这两个黑洞的所在地，但尚未确认它们的存在，因为没有看到来自它们附近的大量高能辐射。 　　此次，法国斯特拉斯堡天文台的天文学家卡琳娜·沃格尔博士及其团队，通过研究黑洞的引力如何影响它们周围恒星的运动，不仅确认了黑洞的存在，还计算出了两个黑洞的质量。智利帕拉纳尔天文台的合作团队使用欧洲南方天文台VLT的多单元光谱探测器（MUSE）进行了详细观测。 　　利用MUSE的观测数据以及来自哈勃太空望远镜的数据，该团队确认NGC 7727中的物体确实是超大质量黑洞。较大的黑洞位于NGC 7727的中心，其质量相当于太阳的1.54亿倍，而相伴黑洞的质量大约是太阳的630万倍。而且这对黑洞之间的距离仅1600光年，也打破了两个超大质量黑洞之间最近距离的纪录。 　　超大质量黑洞潜伏在大质量星系的中心。当两个这样的星系合并时，黑洞就会发生碰撞。论文共同作者、澳大利亚昆士兰大学的霍尔格·鲍姆加特教授说：“两个黑洞之间的短距离和速度表明它们可能会在未来2.5亿年内合并成一个巨大的黑洞。”像这样的黑洞合并可以解释宇宙中最大质量的黑洞是如何形成的。 　　沃格尔博士说：“这是我们第一次发现两个如此接近的超大质量黑洞，它们之间的距离不到之前纪录的一半。我们的发现还表明，可能有更多这样的星系合并遗迹仍在等待发现，它们可能包含许多隐藏的大质量黑洞。这或许会使本地宇宙中已知的超大质量黑洞总数增加30%。” （李山）

加密云经济预计将会成为下一个新兴市场投资新高地，而元宇宙则处于 Web 3.0 互联网发展的最前沿。 作者| David Grider & Matt Maximo 来源|Grayscale Investments, LLC 译者|Moni 加密云经济预计将会成为下一个新兴市场投资新高地，而元宇宙则处于 Web 3.0 互联网发展的最前沿。元宇宙是一组相互关联的、体验式的 3D 虚拟世界，位于世界各地的人们都可以在其中进行实时社交，最终形成跨越数字世界和物理世界的、持久的、用户自主控制的互联网经济。 就目前而言，元宇宙仍在兴起阶段，但许多关键组件已经初具规模，而且已经开始改变许多行业的方方面面，比如：电子商务、媒体、娱乐、甚至房地产。 灰度此前发布过《Decentraland 报告》和 《Decentraland Tour 》其中详细介绍了基于区块链的虚拟世界——Decentraland，通过阅读这两份报告，可以更加具体地了解元宇宙的相关概念。 Decentraland 等项目正在创建一个开放世界的元宇宙，用户可以在其中登录玩游戏、赚取 MANA（Decentraland 原生代币，用户可以使用该代币购买 NFT，包括 LAND 或收藏品，并对链上经济治理进行投票），或创建 NFT ，让他们在游戏中花费的时间获得回报。 随着元宇宙发展潜力逐渐浮现，像 Facebook 这样的 Web 2.0 公司已经开始被吸引。Facebook 已经宣布将转变为一家元宇宙公司，还把他们的公司名称更改为“Meta”。 在这个转折点上，其他许多领先的 Web 2.0 科技公司也会加速探索元宇宙以保持竞争力——正是在这样的环境下，引发了对该加密类别的新一轮投资热潮。 —1— 元宇宙主题 互联网的最大作用就是将人连接在一起，在过去的三年里，互联网技术的发展速度似乎超出了以往任何时间，人们与网络之间的互动方式也出现了较大飞跃，我们将线上社区划分成三个关键阶段： 1、Web 1.0 - Netscape 将我们连接在一起 2、Web 2.0 - Facebook 将我们连接到线上社区 3、Web 3.0 - Decentraland 将我们连接到一个社区拥有的虚拟世界 图 1：网络社区的演变说明 我们跨越了上述三个时代，如今，人们彼此互动、以及所接触的媒介范围正在不断扩大，我们亲身体验了连接人与人的组织架构发生转变、人们依赖的计算基础设施亦越来越成熟。与此同时，用户对网络的控制也出现了变化，从大型科技公司逐渐转移到社区。 图 2：WEB 1.0、2.0 和 3.0 的主要特征说明 Web 2.0 移动互联网改变了我们使用互联网的方式、地点、时间和原因。反过来，也改变了我们使用的产品、服务和公司，从而颠覆了我们的商业模式、文化和政治——Web 3.0 元宇宙有做同样事情的潜力。 —2— 元宇宙市场机遇 如今，我们把越来越多的注意力转向数字活动，尤其是年轻一代，他们生活的大约 1/3时间（大约 8 小时/天）花在看电视、玩游戏或社交媒体上。 随着我们在数字世界花费的时间越来越多，我们也会在这些数字领域里花费更多的钱，这么做的目的很简单，因为每个人都需要在这些在线社区中建立自己的社会地位。 图 3：美国在特定休闲活动上每天花费的平均小时数 我们的社交生活和游戏正在逐渐融合到虚拟世界之中，也因此创造出了一个庞大的、快速增长的虚拟商品消费经济。据估计，虚拟游戏世界的收入规模可能会从 2020 年的约 1800 亿美元增长到 2025 年的约 4000 亿美元。 游戏开发商货币化的持续转变是这一增长趋势中的关键动力。越来越多玩家开始从付费游戏转向免费游戏，开发者通过向玩家出售游戏内物品、或是提升玩家在虚拟世界中的社交地位来改变游戏玩法并从中获利。 随着从 Web 2.0 封闭式企业元宇宙向 Web 3.0 开放式加密元宇宙网络过渡，这种转变正在进一步加速： • Web 2.0 封闭式企业元宇宙：由大型科技公司集中拥有和控制； • Web 3.0 开放式加密元宇宙：由全球用户拥有和控制。 如今，许多游戏玩家将他们的金钱和时间花费在 Web 2.0 封闭的企业元宇宙世界中建立数字财富。但问题是，大多数游戏开发商无法让玩家通过他们的投资和努力获利。开发者禁止玩家与其他玩家交易物品并关闭这一功能，这样玩家就无法将他们的游戏财富转移到实体经济中。 Web 3.0 开放式加密元宇宙网络通过消除 Web 2.0 平台对这些虚拟世界强加的资本控制，这种新范式允许用户将他们的数字资产作为非同质化代币 (NFT) 来拥有，并且能在游戏中与其他人进行交易。这种创新不仅能给用户带来更丰富的数字体验，而且还创建了一个全新的、可以货币化的自由市场，更在实体世界中创造了一个互联网原生经济，这种 “创造者经济”的演变如今被称为“边玩边赚”（Play-to-Earn）。 在元宇宙中，用户决定了跨数字社区的这些类型的无缝、现实世界的相邻交互。与 Web 3.0 开放式加密元宇宙网络相比，Web 2.0 封闭式企业元宇宙平台可能会让用户处于劣势。 成熟的 Web 2.0 公司需要通过开放生态系统和消除竞争护城河来颠覆某个商业模式。我们还不知道 Facebook 将如何拓展自己的元宇宙野心，但与其他 Web 2.0 公司一样，他们需要在面临为股东实现季度业绩的压力下做出这一具有挑战性的转变。 价值已经开始自然转移到 Web 3.0 上，而游戏则是最有潜力的细分市场之一，但整个元宇宙的潜力远远超出了游戏。据估计，元宇宙将在广告、社交商务、数字活动、硬件和开发者/创作者货币化方面创造数万亿美元的收入机会。 全球元宇宙潜在总可寻址市场 目前，Facebook 约 9000 亿美元的市值、游戏行业约 2 万亿美元的市值、可能转向元宇宙或面临颠覆风险的 Web 2.0 公司 14.8 万亿美元市值，与之相比，头部Web 3.0 元宇宙加密网络的总市值只有约为 275 亿美元，这一数字似乎有些“寒酸”。 市场规模上限：WEB 2.0 和 3.0 元宇宙、FACEBOOK、游戏行业 —3— 元宇宙 Web 3.0 经济 Web 3.0 加密元宇宙是一个新兴市场虚拟世界经济体，其中不断发展复杂的数字商品、服务和资产组合，为用户创造现实世界的价值。 早期的 Web 3.0 元宇宙通常建立在区块链计算平台（Layer 1）之上，许多参与方为游戏和游戏内物品的开发做出贡献，这些游戏和游戏内物品可以在区块链上自由交易。 基于区块链的游戏堆栈 购买这些虚拟商品的用户渴望获得全新的电子商务体验，我们在 Decentraland 和其他虚拟世界经济体中已经可以看到一些更受欢迎的商业活动示例，比如： • 艺术画廊，例如苏富比，已经推出允许所有者在拍卖会上展示和出售他们的数字 NFT 艺术品。 • 商务办公室：像币安等加密货币企业已经开始在元宇宙建立了数字总部，员工可以在那里见面和协作。 • 游戏：玩家可以赢得 MANA 代币。 • 广告：虚拟底层业主可以构建数字广告牌，用于向游戏玩家进行收费广告。 • 赞助内容：比如最近推出的 Atari 街机，其中就包含了可在 Decentraland 中玩的游戏。 • 音乐场所：DJ 和音乐家可以在其中演奏音乐和举办音乐会。 元宇宙体验 另一方面，这些 Web 3.0元宇宙世界也是互连加密云经济的一部分，而加密云经济的潜在规模显然更大，这些去中心化协议利用互操作性优势并提供技术基础设施来支持元宇宙虚拟经济，主要方式包括： • 支付网络：Web 3.0 元宇宙经济体可以使用自己的数字货币，如 MANA，或它们所建立的 Layer 1 基础加密云经济平台上的数字货币，如以太坊 (ETH) 或 Solana (SOL)。 • 去中心化金融：去中心化交易平台允许用户交易游戏内物品，而借贷平台则允许用户利用在他们的虚拟土地质押提供贷款服务。 • NFT 所有权商品：玩家可以从其他创作者那里购买 NFT，并将它们带入其他虚拟世界进行展示或出售。 • 去中心化治理：这是一种全新的法律框架，对数字经济的“控制权力”不再是中心化公司所独有，Web 3.0 元宇宙用户可以自行决定虚拟世界规则并集体拥有。 • 去中心化云：Filecoin 等文件存储解决方案为 Web 3.0 元宇宙世界提供了一个去中心化的数据村粗基础设施解决方案，而 Livepeer 等服务则为虚拟世界提供了去中心化的视频转码基础设施。 • 自我主权身份：来自其他平台的互联网原生社会声誉币（我们可以称之为“Creator Coins”）数据可能会被传输到元宇宙并用于身份或信用评分。 基于区块链的虚拟经济细分市场 —4— 元宇宙 Web 3.0 指标 这些创新的结合创造了一种新的在线体验，已经吸引了用户。近年来，Web 3.0 元宇宙虚拟世界用户增长迅速。目前，Web 3.0 元宇宙虚拟世界已经拥有近 50,000 名用户（基于活跃钱包数据），自 2020 年初以来增长了约 10 倍。 全球活跃元宇宙钱包增长趋势 与其他 Web 3.0 和 Web 2.0 细分市场相比，元宇宙虚拟世界用户规模仍处于早期发展阶段，但如果后续增长率能够保持在目前的轨迹上，这个新兴细分市场有可能在未来几年成为主流。 不同垂直领域的全球用户规模 我们每个人知道，新兴市场互联网原生加密云经济的开发人员、第三方创建者和用户在现实世界创造了价值，但现在，他们开始把热情投入到Web 3.0 元宇宙虚拟世界。Web 3.0 元宇宙项目销售（如虚拟土地、商品和服务）的总价值已经超过 2 亿美元。 过去，控制线上世界的都是 Web 2.0 中心化公司，而现在越来越多人想要摆脱这种控制束缚，Web 3.0 元宇宙受益于此，因此创新和生产力得到了快速提升。 通过消除资本控制并为自由市场资本打开数字边界，加密虚拟世界已经为内容创作者和资产所有者创造了数百万美元的一级和二级市场。 全球元宇宙销售总价值 在 2021 三季度，加密行业的总融资规模达到了 82 亿美元，其中 Web 3.0 和 NFT 细分市场规模占到了 18 亿美元。而在 Web 3.0 和 NFT 这两个领域里，区块链游戏亮点最受关注，在该领域里十四笔融资交易中募集到约 10 亿美元资金，是吸引资金最多的一个垂直领域。 2021 年三季度垂直行业投资活动 最近，对元宇宙行业的资本投资开始加速，但与 Facebook 等公司计划投资 100 亿美元、以及其他公司和风险投资家可能跟进的金额相比，我们知道云宇宙依然处于早期发展阶段。 总结 元宇宙是一个数字世界，超越了当今人类所知的互联网。 这种对网络未来状态的愿景，有可能彻底改变人类社交互动、商业往来和整个互联网经济。目前，元宇宙仍处于成形阶段，但 Web 3.0 开放式虚拟世界加密网络让我们得以一窥互联网的未来。 许多企业都希望将元宇宙带入人们的日常生活，因此也创造了巨大的市场机会，这一领域的年收入有可能超过 1 万亿美元。虽然目前 Web 2.0 公司市值高达 15 万亿美元，但元宇宙依然具有一定竞争力，因此也吸引了 Facebook 等公司转型到元宇宙，而 Facebook 入场，可能会成为其他 Web 2.0 科技巨头和投资者效仿的催化剂。

经济观察报 记者 姜鑫  康美案的连锁反应仍在继续，离职的独董们成为了市场关注的焦点。一时间，在中国资本市场借鉴推行20年之久，在公司治理以及中小投资者保护上被寄予厚望的独立董事制度再次引发争议和争论。 在注册制改革正推向全市场之际，该如何重新审视正值二十岁的独董制度？ 带着这样的疑问，经济观察报记者联系了在公司治理研究上深耕多年的中欧国际工商学院金融学副教授黄生，并对其进行了专访。在黄生看来，康美案呈现了独董制度目前面临的问题，也提供了探讨独董制度迭代的契机，但在争议面前，首先需要对独董制度有效性不足的原因进行更全面的分析和讨论。他也强调，独董制本来也不是万能的，在上市公司治理中，独立董事只是内部治理的手段之一；建立良好的市场秩序，提升上市公司质量，还需要发挥外部治理的作用。 【对话】 经济观察报：如何看待康美案后市场对于独董以及独立董事制度的讨论？独立董事制度发展二十年来发挥了怎样的作用？ 黄生：关于独立董事制度的讨论并不是第一次了，但康美药业案引起了社会各界的高度关注，其实也是一次难得的契机——是时候探讨独立董事制度设计的迭代了。 独立董事制度肯定是必要的，它在一定程度上起到了把关作用，就好比一把锁不一定能防住小偷，但由于它的存在和震慑，撬锁就成了违法行为。如果没有监督机制，企业治理中与决策环节中可能会发生更肆无忌惮的行为。而且独董本身并没有给企业带来太高的成本。 除了监督作用外，对于上市公司来说，优秀的独董还可以起到顾问的作用，当然这取决于公司发挥独董作用的意愿，及对如何更好地发挥他们专长的考量。不应该只强调独董的监督作用，学术上对美国上市公司的研究发现，独董在代理人问题可能更严重的价值型企业（公司业务成长性不高、但自由现金流充裕）中的监督作用很明显，而业务正在经历高成长的企业，对独董发挥顾问作用的需求及其实际效果则更突出。结合中国经济整体向上以及大量上市公司高成长性的特点，也应该思考在独董聘任和发挥独董作用过程中如何利用他们的专长，更好地发挥他们的顾问作用。 目前，独董群体的构成主要有学者、中介机构如会计师事务所、律师事务所人士，以及企业高级管理者、行业专家等。这些成员大都能在公司治理和发展中给出专业建议。 经济观察报：独立董事难以发挥预期作用的原因有哪些？ 黄生：理论上来说，无论是发挥监督还是顾问的作用，独立董事都需要对公司情况足够熟悉，但这相当程度上取决于公司的选择，例如公司提供信息的详细程度、呈现方式等。因为独董不是全职，他所接收到的信息绝大多数都来源于公司及其管理层，这就意味着独董和管理层之间存在着一个信息的博弈。因此落到实际上，独董不是万能的，将上市公司治理系于独董一身也不现实。 另外，监管办法要求独立董事尽忠职守，但在操作层面对尽忠职守很难具体、细化地界定，在学术上这种情况被称为“不完全合约”。当然，这不代表独立董事制度的设计完全没有改进的空间。 独立董事的激励机制也制约着独董作用的发挥。大部分上市公司的独立董事津贴数额与上市公司业绩不存在正相关的关系，这与内部董事和高管的激励机制完全不同。当下薪酬低、职责广、责任大的现状，难以完全调动独立董事的积极性。 经济观察报：证监会于2001年发布《关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见》拉开了独立董事制度的大幕，而在这之前，美国等发达市场已经有比较完善的独立董事制度，中外市场有何差异？ 黄生：中美在独立董事制度出台的市场土壤和设计上区别还是比较大的。首先，独董被赋予的职责和期望在两个市场上不完全一致，这也是由两个市场不同特征决定的。 具体来说，在美国上市公司中，因为持股比例分散，拥有实际控制人地位的单一大股东很少，因此在多数公司中真正具有公司经营实际控制权的是职业管理层，这就带来了公司控制权和现金流权的分离。随之而来的是管理层以控制权谋私而给股东带来损失的代理人问题。 持股比例稍高的股东天然有监督管理层的动机，但持股比例低而且分散的中小股东，不可能去承担高昂的监督成本，也无法对管理层进行有效监督。这就产生了独立董事代表所有股东尤其是中小股东来行使监督管理层权利的需求。所以在美国，独董制度意在解决的主要是股东和管理层之间的代理人问题。 但在中国市场上，尽管大股东持股比例在下降，股权结构在分散化，但数据显示，仍有约一半左右的上市公司其第一大股东持股比例超过30%，而且很多大股东或其代理人还负责经营管理。这是中美独立董事面临的完全不同的公司治理环境。 其次是独董比例、任职期限和薪酬结构上的区别。本世纪初，美国曾发生以安然公司等为代表的几个重大财务造假丑闻，进而促使美国出台萨班斯法案（又称萨班斯·奥克斯利法案，全称为《2002年公众公司会计改革和投资者保护法案》），要求每一家上市公司独董在董事会的比例应该要超过50%。这也带来了独董市场供给方面的紧张。 而且在美国绝大多数上市公司中，都没有独董任期限制，导致相当部分的独董在公司任职过长，独立性存疑。最近的数据显示，在美国上市公司中独董任期的中位数是7年。这和国内情况不同，在国内，上市公司独董的任期限制是最多两届董事会，也就是在一家公司任职不超过6年，而且目前多数上市公司的独董比例维持在1/3。 还有独董薪酬制度的不同。在国内，独董以固定现金薪酬为主，而在美国独董薪酬结构中有股权的安排（比如限制股），只要确保独董持股不超一定比例，这或许能让独董的激励机制更能与股东保持一致。 还有一个重要的区别是独董的选举环节。在中国公司中，大股东提名的独董人选一般都会获得股东大会通过。在美国，尽管独董人选由管理层推荐的情况也较多，但股东投票以及投票前的委托投票咨询机构（Proxy advisor）起到不可忽视的作用。因为股权分散，很多股东的投票决策成本相对于收益来说比较高，这产生了委托投票咨询的需求。不少机构股东会就股东大会投票事项包括独董选举，来寻求投票咨询机构的投票推荐。如果某位独立董事候选人之前履职不善、声誉不佳，委托投票咨询机构通常会推荐对他投反对票，这就可能导致候选人的落选或是通过率很低。 在美国，独董声誉的制约作用还表现在如果某家独董任职的公司出了问题，那么他后续再去其他知名公司任职的成功率会显著降低。所以对独立董事来讲，存在着一个有效的声誉市场，多数独董会爱惜自己的声誉羽毛，谨慎行使自己的独董职责。 因此，国内的独董制度改革，既要认识到两个市场的不同特征，以及相应的对独董发挥作用的需求也不同，又可以参考部分美国市场对独董的激励和制约机制，让一部分公司能请到专业和声誉并重的独董，这样高水平的独董也可以根据公司做出自己的选择，从而在国内也能够形成一个高级的独董人力资本市场，提升独立董事的整体质量。 经济观察报：独董制度在最初引入中国资本市场时承载着完善公司治理结构、维护中小股东合法权益的使命，但这一使命似乎难以靠独立董事一己之力完成，该如何摆正制度位置，提升上市公司质量和治理水平？ 黄生：上市公司治理的确不能系于独立董事一身，更需要的是体系思维。提升上市公司质量，外部治理同样重要。 新《证券法》落地后推出的特别代表人诉讼制度，就是一种有效的外部治理手段，这在康美案中已然显现，未来应该还有进一步发挥的空间。但也需要注意特别代表人的垄断问题，也就是应有更广泛的市场主体发起集体诉讼的可能性和实践。 再比如建立完善的卖空机制、做空市场。做空者在看到上市公司问题后，需要向现有持股股东借股票而卖出，但作为做空市场上的股票供应方的长期持有机构还不多，造成做空成本高企，这就致使目前市场发展个股做空机制还比较难。但卖空机制也是一种有效的外部治理机制，因为做空带来的股价下跌对造假者会造成直接的压力。 此外，外部股东（特别是机构）通过公开发声或与管理层沟通，积极行使股东权利、维护自己股东权益的“股东积极主义”实践，乃至通过非友好收购争夺公司控制权这样的“野蛮人敲门”等行动，都能对公司行为形成制约和产生震慑作用。尽管实践中这些在A股市场发挥的作用还比较有限，但我们已经看到它们正在发生，未来的影响力可期。 经济观察报：一直以来，监管机构都致力于建设健康的市场环境，提升上市公司质量，近些年来，在公司治理方面是否有感受到明显的进步？ 黄生：上市公司质量一直都在提升，如果是讲到节点的话，我的观察是在注册制推行以来，特别是新《证券法》和刑法修正案通过之后，监管力度上了一个大台阶，公司治理也更加规范了。过去违法违规低成本的局面得到了根本改观，这两部法律落地和修正后，形成了民事、刑事以及行政三位一体的监管框架。而康美案则将法律条文落地实践，起到了很好的震慑作用。另外，注册制推出后，以信息披露为核心的事后监管日趋严格，可以看到交易所给出的问询函等都在慢慢起作用，市场生态正在改变。

经济观察网 记者 邹永勤 随着近期一系列基金经理变更公告的密集发布，岁近年末，基金离职潮成为了公募基金圈内最热门的话题之一。 据通联数据Datayes!的统计，截至11月30日，年内有发生基金经理变动的公募基金产品数量高达3048只，已经超过了去年全年的2584只，刷新了基金离职潮的新纪录。 业内人士是如何看待基金经理的频繁跳槽？而基金经理变更后的基金产品业绩表现又会如何？这些，无疑是市场最为关心的所在。 从另一个角度看待基金离职潮 对于越演越烈的基金离职潮，有不少市场声音把其归咎于公募基金行业竞争过度激烈，优胜劣汰造成的大趋势；对此，通联数据首席投资官盛元君却有着不同的看法。 在接受记者采访时，盛元君表示，“我觉得绝对数量说明不了什么问题，而且不客观；因为随着公募基金行业的发展壮大，基金数量本身就在变多；应该从有基金经理变动的产品数量占总基金数量的比例这个角度来进行比较，这才客观、合理”。他进一步指出，由于公募基金数量近年大幅上升，公募基金经理变动也是正常现象，从占比角度来看，年内出现换帅（基金经理变动）的产品数量在所有基金产品总数中的占比其实是在下降的。 通联数据Datayes!显示，在2012年至2020年的九年里，每年出现临阵换帅的公募基金产品数量分别是374只、525只、842只、1367只、1578只、2285只、2208只、2370只和2584只；相对应的这些临阵换帅产品数量占当年总基金数的比例分别是33.5%、24.4%、30.7%、33.1%、26.5%、30.2%、24.2%、21.3%和18.7%。今年前11月发生基金经理变动的产品虽然高达3048只创下历史新高，但其占比仅只有17.8%。 因此，虽然从绝对数量来看，出现基金经理变动的产品是呈现逐年递增的趋势（除2018年外），离职潮似乎越演越烈；但从占比来看，却是出现了递减势头；而年内换帅的3048只产品，其占比更是只有17.8%，创近十年来新低；所谓的基金离职潮，其实是一个伪命题。 （数据来源：通联数据Datayes！） 虽然是个伪命题，但由于绝对数量较多，那么基金经理为何离职，而更换基金经理后的产品表现又会如何？这无疑仍然是投资者最为关心的问题。 对此，在深圳私募圈有着将近十年工作经验的黄木圣则对记者指出，基金经理变更不外乎主动和被动。主动方面，则主要是个人谋求更好的发展，比如公奔私、小换大等等；由于近年来很多著名基金经理奔私后业绩都不行甚至重新返回公募界，从而使得公奔私的现象减少，更多的体现为从小的基金公司换到大的基金公司。而被动方面，则是因业绩表现不好导致基金公司的临阵换帅，这往往是基金经理离职的最主要因素。 黄木圣进一步指出，“我们通过对近几年不同资产管理规模公司的基金经理次年离职概率情况进行统计后发现，管理规模越大的基金公司，其基金经理的稳定度越高，因为大基金公司背后的投研团队更能使基金经理获取佳绩，相反，基金经理离职潮更多的体现在小基金公司身上。这就是为何大的基金公司更能出明星基金经理的原因，也是为何基金经理热衷于‘从小奔大’的原因。通俗来讲，所谓的基金经理离职潮，实际上就是业绩差的被公司淘汰、而业绩好的向往更好的工作环境，这在各行各业都是普遍的现象，没必要炒作什么基金经理离职潮”。 临阵换帅后，相关基金产品业绩表现不一 既然业绩表现不好导致基金公司临阵换帅是基金经理离职的最主要因素；那么，基金经理变更后的基金产品业绩又会如何？真能起死回生吗？ 据通联数据Datayes!的统计，在年内有发生基金经理变动的3048只公募基金产品当中，有一部分已经因业绩原因被清算。在剩余的存续产品当中，有可比数据的为2656只。 而在这2656只产品当中，变更基金经理后业绩跑赢没变更前的仅有1351只；而在这1351只产品当中，能够跑赢同类产品平均收益的不到800只，可见临阵换帅效果并不明显。 而在另外1305只换帅后业绩跑输前任的基金产品当中，有很大一部分出现了业绩亏损、且在全部基金的年度业绩排行榜中垫底的情况。 其中，换帅后表现最差的要算交银中证海外中国互联网指数（164906），该产品原先的基金经理为蔡铮，于4月30日变更为邵文婷。数据显示，该产品从年初至4月30日时的收益率为-2.37%；但自从变更为邵文婷后，其业绩是王小二过年——一年不如一年。截至11月30日，其收益率为-39.55%，排在公募基金业绩最差榜的前三甲之列。 图表2：长城行业轮动灵活配置混合A临阵换帅后的业绩情况 而长城行业轮动灵活配置混合A（002296）则是最让人惋惜的临阵换帅产品。该产品原先的基金经理为刘疆，其年初至7月30日的收益率为83.14%，一度问鼎收益榜冠军宝座。但从7月30日开始，其基金经理增加了杨宇，而经过了28天的过渡期后，从8月27日开始由杨宇独自掌舵。数据显示，从8月27日至12月1日，足足97天时间里，杨宇掌舵的长城行业轮动灵活配置混合A的收益率仅为0.01%；从而导致该基金产品年初至今的收益率仅为97.9%，已经跌出了收益榜的三甲之列。 当然，并不是所有产品在变更基金经理后均表现不佳。如前所述，在1351只临阵换帅后跑赢前任的产品，也不缺乏业绩彪炳者。其中，换帅后业绩真的起死回生、堪称经典之作的，非金鹰民族新兴灵活配置混合（001298）莫属。 资料显示，金鹰民族新兴此前的基金经理为陈立，从3月16日变更为韩广哲。从年初至3月16日（则陈立执掌期间），金鹰民族新兴的收益率为-0.04%，基金规模仅约1亿元左右。自3月16日换帅为韩广哲后，金鹰民族新兴的表现有如神助，以53.21%的收益勇夺上半年收益冠军榜宝座；截至11月30日，其收益率为91.3%，仍是本年度收益冠军榜的强有力竞争者。在业绩大幅飙升的同时，其基金规模亦水涨船高，从陈立时期的1亿元左右大幅增长至三季度的10.54亿元。 图表3：金鹰民族新兴灵活配置混合换帅后大受投资者追捧 此外，申万菱信新能源汽车主题灵活配置混合（001156）、南方军工改革灵活配置混合C（011148）、融通新能源灵活配置混合（001471）等基金产品的临阵换帅效果亦十分喜人，体现在业绩上则是基金经理变更前业绩亏损，基金经理变更后业绩迅速扭亏为盈；而基金产品的管理规模亦跟随大幅增长。

经济观察网 记者 蔡越坤 “尽管债券发行量稳中有增，但受到城投债监管和房地产调控的影响，净融资规模大幅下降。在调控不断加码的背景下，一些头部企业，也陷入了债务危机。引发市场对房地产行业信用风险的担忧。”12月2日，中证鹏元董事长张剑文在中证鹏元2022年信用风险年会中指出。 具体来看，今年1-11月非金融企业债券的发行规模为11.8万亿元，略高于去年同期，预计全年将达到12.8万亿，较2020年增长5%，全年净融资规模预计2.2万亿左右，较2020年减少35%。 债券市场违约方面，1-11月新增违约主体27家，较上年同期下降40%，主体违约率较去年同期继续下降，从0.87%降到了0.48%。和往年相比，高级别违约主体继续增加，今年AA+级以上高评级违约比例为55.6%，较2020年上升10个百分点；从企业性质看，违约国企占比22%，较上年下降14.5个百分点；从行业来看，2021年违约企业中，地产公司9家，占比30%，行业集中度较高。 关于违约国企占比下降，张剑文认为，国企债务管理趋严，各地下发政策明确要建立国有企业债务偿还机制，加大对国有企业债务偿付，国企违约数量占比出现下滑。 对于地产企业违约加大，张剑文表示，房地产行业调控加码，融资渠道严重收紧，行业流动性大幅削弱，负债过度扩张且负债转化不足的房企遭遇债务危机，市场情绪急剧恶化，引发负面信用循环，违约主体随之增多。 展望2022年，张剑文预计，待偿还债券规模较今年有所下降，但将依然高于2020年，且回售压力上升，流动性风险依然需要关注，尤其是低级别企业。 城投方面，因受城投债融资实行分档管理、发行审核趋严的影响，信用分层会进一步加剧，弱资质主体再融资压力加大。同时，区域间城投债融资分化更为显著； 房地产行业，调控政策效果显现，叠加部分房企爆雷影响购房者意愿，房企经营压力持续上升，爆发流动性危机的房企数量持续增加。虽然自9月以来，房地产行业短期政策释放出一定积极信号，但考虑到金融机构对房地产行业风险担忧犹存，预计房企端的信贷投放将向优质房企倾斜，高杠杆、中小房企再融资压力改善程度相对有限。 同时，张剑文也表示，2021年也是评级行业发生深刻变革的一年，在强监管严监管的推动下，行业进入规范有序的发展阶段。 一是8月份人民银行等五部委联合印发《关于促进债券市场信用评级行业健康发展的通知》，针对评级行业较为突出的问题，比如评级虚高、评级区分度低、评级预警能力差、评级独立性不足等，提出了加强评级方法体系建设、完善评级机构公司治理和内部控制机制等五大举措，并要求评级机构构建以违约率为核心的评级质量验证机制，2022年底前建立并使用实现合理区分度的评级方法体系。 二是取消强制评级，将评级需求由监管驱动转为市场驱动。在五部委《通知》中，明确提出要“降低监管对外部评级的要求，择机适时调整监管政策关于各类资金可投资债券的级别门槛，弱化债券质押式回购对外部评级的依赖”。 张剑文称，这一关键性变革将有利于提升债券市场发行主体的多元化水平，促进评级机构在市场机制和监管要求的双重督促下，不断提升内控合规水平，提高评级质量，优化评级分布，并最终提高评级行业的整体公信力。 面对新的行业形势，对于评级业如何“提升质量，强化服务”，张剑文表示，一是强化合规建设，增强合规意识，拥抱监管，敬畏规则，严格依法依规展业；二是加强技术的研发投入，推进评级技术体系的升级，积极将国内实际情况与国际成熟评级技术、评级理念进行融合，提升评级质量和区分度，增强评级的预警能力；三是加大科技投入，借助大数据、云计算等科技手段，丰富评级基础数据，提高评级作业效率，增强评级的准确性和风险预警能力。四是强化投资者服务意识，改进服务方式，优化服务内容，完善服务机制，加强投资者交流与服务。

12月2日，外交部发言人汪文斌主持例行记者会。有记者提问，欧盟委员会1日宣布了欧盟全球门户计划，未来将投入高达3000亿欧元用于发展中国家的基础设施建设。有分析称这是对“一带一路”倡议的回应。发言人对此有何评论？ 汪文斌表示，中方欢迎一切帮助发展中国家建设基础设施、促进共同发展的倡议。我们同时认为不同的相关倡议之间不应该是相互替代、相互排斥的关系，而应该提倡兼容并蓄，沟通协调，形成合力。“一带一路”倡议坚持共商、共建、共享原则，秉持开放、廉洁、绿色理念，致力于实现可持续、惠民生高标准目标，重在为世界经济增长增添新动力，为国际经济合作开拓新空间。过去8年来，“一带一路”倡议从倡议到行动，从大写意到工笔画，共建“一带一路”取得了实打实沉甸甸的成就，为有关国家人民生活带来了实实在在的扶持，受到各方特别是发展中国家的热烈欢迎和高度评价。未来，中方将继续同各方共建“一带一路”，加强相互合作，本着共商、共建、共享的原则，稳步推进各领域合作，为帮助发展中国家建设基础设施，促进全球共同发展作出积极贡献。 汪文斌最后指出，中欧双方在互联互通大方向上有着诸多的共识，完全可以形成互补，共同促进各国之间的互联互通和全球可持续发展。 澎湃新闻高级记者 于潇清 记者 朱润宇 责编：安再尔江•艾合买提