最近，四川第二大券商华西证券再次披露了《招股书》，冲刺IPO，不过随后，该招股书又被从证监会网站上撤下。这距离其2015年6月首次递交《招股书》，已经历了26个月的排队。 　　而野马财经注意到，IPO备战路上的华西证券，可谓命途多舛。 　　2015年，华西证券因为资管业务、两融业务为关联公司融资，不仅导致了数亿元的损失，而且连吃证监会两记警告；2016年，直投业务又出现新的问题：被投企业资金链断裂，老板失联；此外，公司对经纪业务依赖严重，2016年营收占比为57.1%，远高于行业32%的水平。 　　多重因素之下，已经等待两年有余的华西证券，能够实现自己的敲钟梦吗？ 　　过度依赖经纪业务 　　华西证券成立于2000年，注册资本金21亿元，老窖集团及泸州老窖合计持有华西证券35.66%的股份。 　　截至2016年12月31日，华西证券净资产为120亿元，规模列为全国证券公司第二梯队；共有 75 家营业部，其中 57 家位于四川、重庆地区，经纪业务的发展一定程度上依赖四川、重庆地区的经济发展水平和金融环境。 　　而且，梳理几大板块占营收的比重，可以清楚地看到，华西证券存在过度依赖经纪业务的情况。 　　《招股书》披露，证券经纪业务收入2015年占总营收的比例为74.9%，2016年为57.1%。相比之下，根据中证协最新统计数据，129家证券公司2016年的券商主营业务中，2015年经纪业务净收入占营业收入仅为47%，2016年为32%。华西证券所占比重几乎相当于其他券商同期平均水平的两倍。 　　对于经纪业务占比过高的问题，野马财经向华西证券董秘办求证，对方表示一切以《招股书》为主。 　　 　　更加重要的是，从收入状况来看，华西证券各项业务表现都不尽如人意。2016年华西证券营收27亿元，同比下降55%；2016年净利润16.5亿元，同比下降28%。 　　其中，资产管理业务下滑幅度最大，2016年为公司贡献只有972万元，同比下降74%。 　　而后，证券经纪业务下滑也较多。2016年，证券经纪业务收入为23.7亿元，同比下降56.7%；经纪业务，主要盈利模式是基于交易量和佣金率进行收费，熊市中的交易平淡自然也导致经纪业务不景气，和2015年牛市时不可同日而语。 　　再者，2016年，华西证券另一大主营业务证券自营业务，实现收入1.9亿元，同比降幅亦高达 44%。 　　当然，野马财经注意到，华西证券投行业务在2016年，实现了49%的增速。 　　并且，证券经纪相关业务的惨淡并不是个例。 　　受股灾的影响，2016年以来，券商行业集体遭遇寒冬。多家券商的营收和业绩都遭遇挫崖式下跌。历经熊牛变天的轮战中，看天吃饭依然是券商行业难以跨越的鸿沟。 　　尴尬的“直投业务” 　　直投业务，一直以来被看作是券商利润的“一块肥肉”。 　　这一业务在国际大投行收入中占比丰厚，远高于经纪业务的比重，而实际上，两种业务具有周期互补性，在经济动荡中，两种业务匹配发展可以极大增强公司的抗风险能力。 　　因此，直投业务也被国内券商看作未来业务发展的重要方向。 　　券商做直投业务，主要是通过出资设立的子公司使用自有资金进行股权投资或者债权投资，类似于VC、PE。 　　例如华西证券，其直投业务平台为华西金智投资有限责任公司（以下简称“金智投资”），注册资本金为2亿元。金智投资官网显示，金智投资重点投资方向为资源性行业、农业产业化龙头企业、品牌消费品与服务业、新型材料与装备业、节能环保业等。 　　“努力把金智投资打造成为西南地区最具影响力的券商直投公司，使直投业务成为公司的重要收入来源之一。”华西证券《招股书》披露称。 　　不过，从实际状况来看，想要实现该目标，任重道远。 　　2016年，金智投资实现营业收入273万元，净利润-3587万元。在金智投资官网上并未见到有任何与被投项目相关的信息，但野马财经发现金智投资至少曾经参与了2个项目，且项目均存在问题。 　　2014年，金智投资参与了当地龙头企业南江县百草中药材有限公司（以下简称“南江中药材”）的投资，后者是一家中药材公司，还上过当地的电视台，依托南江的富饶之地，欲耗资36亿元打造产业园。 　　华西证券副总裁李小平现场表示，力争三年内百草中药上市，把南江百草药业打造成国内、国际品牌上市公司。 　　然而第二年，南江中药材的实际控制人苟素英就发生失联，金智投资作为其中唯一的一家机构投资者，和许多民间投资人一样，变成了南江中药材的讨债人，入股的500万元股权投资以及1620万元的预付投资款等，直接打了水漂。许多民间投资人申诉无门，向当地政府进行举报。 　　 　　野马财经还注意到，据《成都商报》消息，金智投资还是四川一家猕猴桃科研、种植、价格等产业的公司——四川伊顿农业科技开发有限公司的第八大股东，2014年挂牌转让手中持有的伊顿农业股权，但没有找到接盘侠，之后伊顿农业资金链吃紧，2016年中新网还报道称伊顿农业拟伦敦上市，赴海外融资，目前没有最新消息。 　　华西证券早在2016年9月通过董事会决议，已经对四川伊顿农业判了“死刑”。上述两项投资，华西证券对此进行全额计提减值准备，金额合计 3541万元。 　　针上述情况，野马财经向华西证券进行求证，截至发稿前，并未得到官方回应。 　　上述直投项目的失败，究竟是“遇人不淑”还是能力问题？ 　　北京一家投资机构人士张诚对野马财经分析称，“ 直投占华西证券营收比例很小 ，对其影响不大。不过，从结果来看，该投资公司的判断能力和专业能力不足。” 　　在证券行业看天吃饭的大环境下，业务多元化发展并不顺利的华西证券，能够闯关成功吗？我们拭目以待。 　　靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...

“我准备考虑一个问题：‘机器能思维吗？’”—阿兰.图灵，1950，《Computing Machinery and Intelligence》 前段时间在忙着炼丹（Deep Learning），还有几场大数据培训，很久没有动笔了。今天想和大家谈谈人工智能（Artificial Intelligence, AI），2017可谓人工智能元年，AI领域风投和创新、创业风起云涌，深度学习研究和应用持续火爆，以Facebook小扎和Tesla钢铁侠为代表的大佬们站队互掐，AlphaGo的成功营销与Watson的失败应用，国内BAT纷纷推出人工智能战略等等…这一波大数据驱动的AI热潮，发展势头强劲。下图是从我培训课件里截的，称之为四位一体看数据技术（Data Technology, DT），可以说AI高烧是大数据发展的必然。 图1 四位一体看DT 从上图可以看出，这些年从物联网，云计算，大数据到现在的人工智能，一个比一个热，这是DT前沿信息技术发展的大势，其内在的逻辑联系和发展趋势使然，终极目标直指人工智能。这就好比我们人体一样，物联网（移动互联网）构造了眼耳鼻舌身等感官，大数据是各种感官获取的感受信息，云计算是记忆存储，人工智能就是我们的认知决策。IT和DT技术发展本质是在拟人化、智能化，智能时代一定会到来是毫无疑问的，但是，发展过程也不要太乐观。本文作为《论大数据的泡沫、价值与应用陷阱》的姊妹篇，就来说说人工智能发展面临的问题和挑战。 1人工智能源起：图灵的智能之问。 我在前文《论大数据的泡沫、价值与应用陷阱》有讲到：“大数据时代，我们周围充斥着各种不同的理论、知识、信息和噪音，数据爆炸式增长和科技高速发展所带来的冲击，加大了未来的不确定性。当我们接收的数据和信息越多，面临的选择就越多，如若不善于过滤、挖掘和处理，对各种决策就可能会造成负面影响，当然也会放大我们对未来不确定性的恐惧。如何从混沌中发现规律，成为预测未来的“先知”，抑或是少出几只黑天鹅？是历代人类的梦想，不管是古人的占卜、算命还是现在的专家系统、商业智能、数据挖掘、机器学习、人工智能、智慧地球、智慧城市等技术和应用，都源于我们对未来不确定性的恐惧。”如何降低决策过程中的不确定性，通过智能技术进行前瞻预测是关键，不管是物联网、大数据、云计算还是DT偌大的技术生态体系，其核心都是为这一目标服务。从这个角度讲，传统商业智能应用90%失败这一论断是有道理的，因为基础的数据管理和常规的统计分析，不能称之为智能，换句话说没有成熟机器学习技术的支撑和成功应用，要说多智能那就是忽悠（后面我会讲IBM Watson的问题）。 机器如何智能，系统如何智能，可谓仁者见仁智者见智。我们先来看图灵是如何定义这一问题的。作为计算机科学和人工智能领域的先驱，图灵在1950年发表的著名论文《Computing Machinery and Intelligence》中，详细讨论了机器能否拥有智能这一问题，但也只是个开放性的讨论，其实图灵也未能定义什么是智能（但提出了著名的“图灵测试”）。在1956年的DARTMOUTH学术会议上，AI被正式提出，定义为：“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。通过了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。智能涉及到诸如意识、自我、思维、心理、记忆等等问题。”由于我们对人类智能本身还知之甚少，所以人工智能的发展比预想的要慢很多。图灵当时也做了个比较乐观的预测，他预测在2000年左右，机器极有可能会通过“图灵测试”，拥有初步的智能行为，现在看来这一时间是延后了，从当前自然语言处理领域的发展现状及问题来看，要解答图灵的智能之问，还需要AI研究人员多年的努力。 2人工智能泡沫：神经网络“三起三落”的启示。 从历史来看，重大科学的研究往往呈螺旋形上升的过程，不可能一蹴而就。经历过“三起三落”的人工神经网络，能够在换马甲为深度学习后成功逆袭，正是机器学习领域几十年来积累诞生的重大科学研究和工程应用成果，当前深度学习被看作是通向人工智能的关键技术，被寄予厚望。 图2 神经网络的“三起三落” 我在10多年前对神经网络和支持向量机两个机器学习方向都有过粗浅的学习和了解，见证了神经网络研究三起三落其中的一段时光，见证了以支持向量机为代表的浅层学习技术的火爆，但却始终少有看到机器学习技术真正走出实验室，直到最近几年，神经网络换马甲为深度学习后成功逆袭，使得机器学习领域这几十年来积累的成果，得以逐渐走出实验室，在学术界研究和产业界应用都一鸣惊人，并有望引领人工智能关键技术的跨越式发展。 图3 人工智能的泡沫 但从另一方面看，神经网络的三起三落也就代表了人工智能的三个泡沫期，这给过分热衷深度学习技术与人工智能研究应用的人来讲，也是该降降温的，期望越大，失望越大，毕竟深度学习技术没有想象中的那么强大，至少在智能算法层面的突破很有限（主要靠的还是大数据和计算力）。换个角度看，深度炼丹术的兴起，会不会是因为机器学习算法研究几十年迟迟无重大进展，神经网络算法的一点小改进（正好遇到了大数据与GPU）就被当做了救命稻草？ 或者说即使神经网络的深度架构碰巧撞到了类脑学习机制，但我们能全面解码它吗？不太了解神经科学的研究水平，这个需要大家去悟了。 3人工智能价值：弱AI不弱，强AI难强。 AI目前的发展还处于弱AI（Artificial Narrow Intelligence ，ANI）阶段，但弱AI并不弱，如阿尔法狗一样，虽然只擅长某一方面的智能，但在这方面已然超过人类了。近年来，弱AI已经极大促进了信息化与智能化的发展，在很多领域提高了生产效率。如工业机器人、医疗机器人、智能问答、自动驾驶、疾病诊断、自动交易等系统工具，极大提高了生产力。弱AI不能像人类一样靠理性或感性进行推理和解决各方面（哪怕很简单）问题，机器只不过看起来像是智能的，其实只是既定程序的执行而已，只能解决某一方面的问题（就像下围棋不能代表会下象棋），不会有自主意识，不会有创造性。而强AI（Artificial General Intelligence ，AGI）的定位是在各方面相当于人类或者超过人类，也称为通用人工智能。 现阶段的人工智能研究和应用主要聚焦在弱AI，强AI的研究可以说还是停滞不前，难有进展。强AI能否实现还是未知，但要论人工智能的价值，我认为很有必要对两者进行对比，首先我个人是不支持发展强AI的，除非对其有绝对的控制能力，除非人类遇到了全球性灾难或需要星际移民，不然强AI出世就很可能是另外一种原子弹，绝对是弊大于利。弱AI帮助人类，是我们的好助手，能提高我们的生产效率和生活水平，强AI超过或代替人类，将是大部分人类的“终结者”，至少是劳动终结者，总不可能几十亿人都去从事艺术职业吧？当然弱AI发展也会面临这一挑战，但更可控和缓和很多。 4人工智能应用困境：先要搞清楚几个关键问题。 随着机器学习、深度学习和人工智能相关技术（强化学习、迁移学习、对抗学习等）的高速发展。阿尔法狗与人类顶尖棋手的人机大战，也注定成为人工智能的里程碑事件，当AI变得越来越复杂，越来越聪明，以至于在多个领域全面超越人类的时候，那时的AI会是提高人类生产力和生活质量的好助手？抑或是彻底控制奴役人类的天网？现在还难以下结论，但可以肯定的是接下来数十年里AI对人类生活造成的冲击将是巨大的。不管是技术层面还是产业应用层面，要对人工智能领域有个全面准确的理解和把握，可以说十分困难。下面提几点个人认为比较关键的问题供大家探讨。 （1）现在是人工智能的“黄金”时代吗？ 这个问题乍看是废话，现在AI这么火，当然是黄金时代啦。从人工智能的三起三落来看，现在是处于技术和产业发展的波峰。而这一热潮的兴起一是得益于深度神经网络技术的发展，二是通过物联网和移动物联网等技术，大数据的爆炸式增长成为常态。三是大数据分析预测是解决不确定性问题的必然，大数据条件下的复杂性问题，越来越难以应用传统建模技术加以解决，而客观世界的复杂性，传统的机械模型更是难以分析和预测。 图4 农业时代到智能时代 工业时代通过机械动力优化，放大了我们的体力，我们得以改造物理世界；智能时代通过算法优化，放大了我们的脑力，将极大改造我们的脑力世界。从人类社会发展大趋势来看，现在称之为AI黄金时代并不为过。但这里有个不确定性，那就是AI技术发展的瓶颈问题，深度学习技术能否担当重任，能否一鼓作气有更大的突破，或者几年后又得停滞不前几十年，都有可能。但可以肯定的是，对弱AI来讲，现在是再好不过的黄金时代，兴起的投资热潮也是看到了各个垂直领域应用弱AI的极大潜力；对强AI来讲，面临的技术瓶颈短期内难以突破，不过有没有可能多年后冒出个终极算法，全面解决类脑学习问题？不是没有可能，只是几率很小。 （2）人工智能的应用成熟度？ 尽管人工智能的发展已经超过50年，但仍然还处于一个比较早期的发展阶段，其应用主要集中在弱AI和垂直行业相结合的领域。从产业链上看，人工智能产业链包括基础支撑技术（如大数据、云计算等）、人工智能技术（机器学习、深度学习等）及人工智能应用（语音、对话、识别等）三个层面，其中基础技术支撑由数据中心及运算平台构成，即计算智能阶段，包括数据传输、运算、存储等；人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段，感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等，认知智能如机器学习、强化学习、对抗学习、自然语言理解等；人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合，以实现不同场景的应用，如机器人、无人驾驶、智能家居、智能医疗、智能问答等领域。从上述几个方面可以看出，AI产业链的应用成熟度取决于关键技术在垂直领域的突破，如果想靠大规模投资来快速推进AI技术的突破是不现实的，而是要反推，技术成熟一个再应用一个，这样比较稳妥。 图5 谷歌产品线应用深度学习技术 （3）人工智能的技术成熟度？ 这一波人工智能的发展，大数据处理、深度学习和GPU计算三个方面的技术起到了关键的推动作用。大数据的采集、基础管理和云计算、GPU计算等技术应该说比较成熟了。突破智能的难点还是在机器学习。我在前文反复提到过，不谈机器学习的智能技术多是在耍流氓。作为机器学习的子领域，深度学习虽然很牛，但它还是神经网络那套算法理论，几十年前就提出来了，换句话说还是在啃老本啊。不管是支持向量机、贝叶斯、决策树等浅层学习算法，还是深度网络衍生出来的深度强化学习、迁移学习、对抗学习等，大部分理论、算法在几十年前的人工智能教材上都能找到，唯一不同的加了个深度，有强大的计算力支持，能处理大数据了。 图6人工智能与机器学习 近年来的人工智能开源框架更是基本等同于深度学习，虽然TensorFlow、Keras、MXNet等深度学习框架备受开发人员推崇，但还是缺乏完整的人工智能技术链，深度学习被捧得太高不是好现象，传统的知识库、专家系统和规则式AI与深度强化、迁移、对抗等学习的融合才是AI发展的正途，另外从芯片、算法、平台、架构到应用等方面来看，弱AI要全面开花落地都还有较长的路要走。再就是浮夸风问题，一些科技媒体抱着Arxiv的某篇论文，就能说解决了某重大应用问题，十分不严谨。如果要给AI技术成熟度打个分的话，个人认为总分100分的话最多算70分，而且还是抱了深度学习的大腿。至于深度学习技术发展的后劲如何，短时间内是否发展成为Musk所说的那样可怕，那要看IT巨头们机器农场中深度网络的工程能力和“进化”速度了，没有大数据资源和大规模计算资源的一般研究机构和人员是很难知晓的。 （4）大数据如何助力人工智能？ 在提这个问题之前，大家可以思考一下，有没有非数据驱动的智能？换句话说，如果没有大数据，除了专家系统和规则式AI，人工智能怎么发展？能否在智能学习方面有所突破？现阶段的AI多是数据驱动的AI，因为没有数据的喂养，就没有深度学习的成功。数据驱动的AI离不开大数据，大数据与AI是一种共生关系：一方面，AI基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法，如深度神经网络衍生出的一系列技术（深度学习、强化学习、迁移学习、对抗学习等）和方法；另一方面，大数据为AI的发展提供了新的动力和燃料，数据规模大了之后，传统机器学习算法面临挑战，要做并行化、要加速要改进。当前的弱AI应用都遵从这一技术路线，绕不开大数据。 那么怎么做非数据驱动的AI呢？传统的规则式AI可以说是非数据驱动的，更多靠人工内置的经验和知识驱动，不过它最大的问题也是要人工介入，而且很难具有学习能力，靠的知识、记忆和经验建立的规则体系。强AI的目标是机器智能化、拟人化，机器要完成和人一样的工作，那就离不开知识、记忆和经验，也离不开通过知识、经验和记忆建立起来的认知体系（经验规则、知识本体）。从这个角度讲，强AI要实现只靠深度学习还不够，但也不能绕过深度学习，通过深度学习进行物理世界基础知识的初步监督式或半监督学习（幼儿要人教），深度学习掌握的知识必须要能存储记忆并形成经验规则，只有这样遇到新的问题之后，才能智能响应（小孩通过知识经验的积累，不再需要人教而能自我学习）。这需要学习、存储、记忆、推理和构建知识体系，所以说强AI短期要实现很困难。 （5）深度学习的“深”与“浅”？ 首先我们来看深度学习的“浅”，深度学习的核心理论还是基于浅层神经网络的堆叠，核心技术本身并无新意，Hinton也只是做了有限的改造和提升。另外，伟大的东西往往很简单，好比爱因斯坦的EMC方程，深度学习是一种朴素、简单、优美而有效的方法：像小孩搭积木一样简单地构建网络结构；性能不够，加层来凑的朴素思想，这种标准化、易用性的处理架构，极大降低了机器学习的难度，当然最关键还是应用效果。从这个角度理解，深度学习并无深意，只是对传统浅层神经网络做了少量改造。 再来看深度学习的“深”，在我看来，深度学习绝不只是几个具体算法、模型那么简单，而是一种仿人脑多层异构神经元连接网络的机器学习思想、方法论和技术框架（可能会从传统机器学习学科中分离出来，传统浅层学习模型的深度化是一大研究趋势）。各类深度学习网络的变异、进化、融合，结合GPU超级计算将是未来现实大数据条件下大规模机器学习的重要方向，特别是海量多模态大数据条件下的机器学习，没有深度架构只靠浅层学习，将无法支撑大数据条件下自动特征学习、模型的有效表达和记忆存储。当然，深度学习在当前看来是通向现实人工智能的一条有效途径，但不应该是一种包罗万象的解决方案。尽管深度学习的能力相比传统机器学习技术很强，但和真正的人工智能目标相比，仍然缺乏诸多重要的能力，如复杂的逻辑推理、知识抽象、情感经验、记忆和表达等。不过深度学习发展现在还处于初级阶段，能否真正实现类脑计算解码还需要时日加以验证；另外，随着深度学习的网络形式和深度架构的逐步演进， 与基于经验知识库的规则式AI相结合，能否形成终极的类脑学习框架，让我们拭目以待。 （6）Tesla钢铁侠和Facebook小扎到底在争个什么？ 前段时间，Tesla钢铁侠Musk与Facebook小扎进行了一场谁不懂AI的嘴炮对决，大佬们纷纷站队，貌似支持小扎的大佬要多一些？他俩到底争个啥，在我看来绝不是单纯的AI技术问题，而是在讨论强AI的可能性和强AI的觉醒时间。李嘉诚邀请阿尔法狗创始人戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)给他讲课，日本软银孙正义计划几百亿只投资人工智能相关项目，都是在押宝这一问题。其实弱AI与强AI的二元划分不是太合理，我们都知道技术的发展是个量变到质变的过程，弱到强之间难有技术分水岭，就像神经网络的三起三落，十年前没有大数据支持，神经网络学习效果不佳就说他弱吗？现在换了个马甲，因为有大数据了，学习效果好太多了就说它强吗？某一方面的技术不能说明问题，一个领域的突破性发展往往是一系列关键技术的改进在推动，缺一不可。 图7 人类发展进程曲线 那么大佬们当下关注的关键问题-强AI何时到来？这也是小扎和钢铁侠争论的焦点，这个时间节点能否预测呢？首先看下上图的人类发展进程曲线，这个曲线表达的是核心意思是，我们的发展进程是经历突变还是渐变多一些？这个还真不好说，原子弹发明之前，大部分科学家预测短期不可能，至少要几十年，也有科学家预测只需要几年，人工智能的三起三落也是，前几十年的乐观预测都失败了，未来几年会不会产生突变呢？谁也说不准，首先我们不能以深度学习技术现有的局限来推断其未来的发展潜力，就像我们不能预测Hinton是在2006年提出DBN，而不是1996或是2026？另外强AI能否觉醒，这得看未来数年里，是否有Arxiv上的某篇论文提出了机器学习的终极算法？或是Facebook机器农场中的某个深度网络全面解码了人脑的学习机制，抑或是谷歌机器农场中的某个深度网络通过本体学习和记忆产生了初级意识。 5人工智能五大门派对决：Watson vs. AlphaGo 上文说到，强AI的可能性，强AI何时能实现？是以小扎和钢铁侠为代表的大佬们，关于谁更懂AI展开嘴炮的焦点。要回答这一问题，首先得搞清楚AI技术发展的现状和瓶颈，下面就通过当今世界最顶级的两个AI系统，阿尔法狗（Alphago）和沃森（Watson）的对比分析，来深入探讨这一问题。 AlphaGo采用的核心技术我在前文《阿尔法狗（AlphaGo）彻底战胜人类意味着什么》中有深入分析，简单来讲，其基于深度学习+强化学习+蒙特卡洛树决策的组合式学习方法（或者说学习框架）应用说摸到了类脑学习的边，其学习下棋分为三个阶段：（１）通过对棋谱的深度学习完成策略网络的构建，采用深度学习技术训练一种有监督学习型走棋策略网络，类似于我们的观察学习获得的第一反应。（２）通过自我对战强化学习来提高博弈水平，采用强化学习技术来优化先前的走棋策略网络，通过自我博弈的强化学习迭代结果，来提升前面的策略网络。即与之前的“自己”不间断训练以提高下棋的水平，这个过程有点类似于人类的巩固学习和理解贯通阶段。（３）通过深度回归学习构建估值网络，用来预测自我博弈强化学习数据集里局面的预期结果，即预测那个策略网络的局面会成为赢家。结合蒙特卡洛树（MCTS）搜索压缩搜索空间，降低了搜索时间复杂度， MCTS决策有效结合了策略网络和估值网络，类似于人类的判断决策过程。 Watson的系统架构如下图，IBM 关于 Watson的宣传资料提到，Watson原来只有1个 “深度问答”的API，现在已经有42个API应用于36个国家的几十个行业，内容涵盖文字图像识别、自然语言理解、专业知识学习、人类情绪分析等各个领域。通过其技术架构分析，可知Watson 的核心功能是文本挖掘和知识问答，核心技术采用了基于统计学习算法和规则式自然语言处理（NLP）技术。从这个角度讲，IBM Watson的学习能力是十分有限的，依靠的海量非结构化大数据，加知识规则匹配，其重点宣传的认知智能是基于自然语言的情感分析和语义理解，是否采用了更为先进的深度学习算法不得而知。可以肯定的是网上关于Watson系统的负面评价却不少，医疗智能诊断AI的失败，暴露出了不少问题，比如需要几个月时间进行繁重的训练，专家们需要给系统喂养海量条理清楚的数据（未经整理过的数据一般不能用，这是浅层学习模型的硬伤，而深度自动特征学习在一定程度上改善了这一问题，但还有相当大的技术瓶颈需要突破），而且不能在不同的数据集之间建立联系（这点是Palantir大数据系统的强项，详见前文《大数据独角兽Palantir之核心技术探秘》）。 图8 IBM Watson架构 几十年来，人工智能技术研究的五大门派（如下图）一直以来都在彼此争夺主导权。 (1)符号派：使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理，最喜欢的算法是：规则和决策树。(2)贝叶斯派：获取发生的可能性来进行概率推理，最喜欢的算法是：朴素贝叶斯或马尔可夫。(3)进化派：生成变化，然后为特定目标获取其中最优的，最喜欢的算法是：遗传算法。(4)类推派：根据约束条件来优化函数（尽可能走到更高，但同时不要离开道路），最喜欢的算法是：支持向量机。(5)联结派：使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳模式，最喜欢的算法是：神经网络。 图9 人工智能五大门派 通过上述比较分析，可以看出AlphaGo与Watson的优劣。AlphaGo的技术框架通用性更好，深度学习能力更强，而Watson更多采用的传统规则式AI技术，虽然有自然语言文本等非结构化大数据优势，但没有关联挖掘和深度学习能力，其智能化水平有待提高。另外，通过AlphaGo与Watson核心技术架构的对比，在大数据条件下，联结派和符号派AI谁更牛高下立见，但都有各自的优点和缺点。根据Domingos的观点，机器学习五大门派有望交叉融合产生终极算法，但是时间上却难以推测。个人认为，未来联结派和符号派的融合会是大势所趋，基于自动特征抽取和规则关联推理的深度学习，与基于知识经验的终身学习相结合，是AI进一步发展的关键技术方向。 6如果强AI觉醒，我们将走向何方？ 最后做点展望，人工智能技术毫无疑问会改变我们的世界，越是强大的技术，其自身发展的速度（指数级）也是难以想象和预测的，当谷歌的自动驾驶狗（已行驶超200万公里）、医疗狗（DeepMind各种疾病诊断AI已初现身手）、翻译狗（谷歌几十种语言的自动翻译）、军事狗（Boston Dynamic机器人）、金融狗…等各种狗连成一片的时候，工业机器人很可能会走出牢笼，变身各种机器助手进入到我们家里和办公室里，而AI的服务端则会像电力一样提供源源不断的智能信息服务，到时我们的社会究竟会变成怎样，这不是一个单纯的技术问题，特别是面对强ＡＩ技术的研发和应用，我们应该重视其对社会、经济、政治产生的深远影响。假如有一天强ＡＩ真的觉醒，对于人类的未来，可以说是吉凶难测，这取决于我们的技术管控和团队协作等能力，还取决于更重要的一点，那就是人性。 最后列几则关于ＡＩ发展的正反方观点，难说谁对谁错，具有代表性，供大家思考。 李开复：“类人机器人只是科幻，人形机器人将马上进入千家万户的说法，简直是无稽之谈。人工智能擅长对目标明确的工作进行优化（但是不能创造，没有感情）；机械控制的发展速度较人工智能软件的发展要缓慢得多；传感器虽然得到迅猛发展，但价格昂贵、体积偏大且太耗电。机器人的开发要牢记实用性这一原则：机器人或能创造效益，或能节省成本，或能提高生产，或可以提供娱乐。过度担忧可能导致大众忽视AI正在带来的巨大机遇，也会让更多更紧迫的AI问题没有得到关注，这只会捡了芝麻丢了西瓜。未来十年，AI将大规模地取代那些依靠人力的、重复性的、分析性的岗位。因此，我们要肩负起创造更多社会服务性岗位的职责，而不是空想或谋划一个充斥着“不适用于人类”职位的社会…” 扎克伯格：“人工智能威胁人类的观点“相当不负责任”，未来五到十年，人工智能会大为改善人类生活质量。人工智能已经在诊断疾病方面提供帮助，自动驾驶汽车也是人工智能改善人们生活的一种表现。科技应用一直都利弊兼有，创造技术的时候需要小心，但有人主张要放慢人工智能的研究步伐，其动机确实值得怀疑。” Elon Musk：“我认为，我们对待人工智能应当非常谨慎。如果让我猜测，人类最大的威胁是什么，那么就是人工智能。因此我们需要非常谨慎。我越来越感觉到，这里应当有一定的监管，或许是在全国层面，或许是国际层面，这只是为了确保我们不会去做一些蠢事。” 比尔盖茨：“我和那些担心超级智能的人同处一个阵营。起先，机器将帮我们做许多工作，更不用说超级智能。如果控制得好，人工智能应该会非常有利。不过，几十年后人工智能会强大到足以令人担忧的地步。在这一点上我赞同Elon Musk等人的看法，而且我不明白为什么一些人会对此仿佛若无其事。” 马云：“我认为人工智能，你是改变不了的，这是一个巨大的趋势，你只能改变自己。为未来来讲，三十年也好、五十年也好，人类的冲击一定会非常之大，而且一定会非常疼痛的，任何高科技带来的问题，带来好处也会带来坏处。有一点是肯定的，未来的机器一定比你更了解自己，人类最后了解自己，是有可能通过机器来了解的，因为我们的眼睛是往外看的，IT往外看的，但是DT是往内看的，往内走才是有很大的一个差异。至于前段时间比较热门的AIphaGo，人跟围棋下，我在深圳互联网大会上讲了一下，我认为这是一个悲剧，围棋是人类自己研究出来，自己玩的东西，人要跟机器去比围棋谁下得好，我第一天就不会比，就跟人要跟汽车比谁跑步跑得快，那不是自己找没趣吗，它一定比你算得快。” 王垠：“很多人喜欢鼓吹人工智能，自动车，机器人等技术，然而如果你仔细观察，就会发现这些人不但不理解人类智能是什么，不理解人工智能有什么局限性，而且这些“AI 狂人”们的心，已经严重的机械化了。他们或多或少的失去了人性，仿佛忘记了自己是一个人，忘记了人最需要的是什么，忘记了人的价值。这些人就像卓别林在『大独裁者』最后的演讲里指出的：“机器一样的人，机器一样的心。”每当提到 AI，这些人必然野心勃勃地号称要“取代人类的工作”，“节省劳动力开销”。暂且不讨论这些目标能否实现，它们与我的价值观，从一开头就是完全矛盾的。一个伟大的公司，应该为社会创造实在的，新的价值，而不是想方设法“节省”什么劳动力开销，让人失业！想一下都觉得可怕，我创造一个公司，它最大的贡献就是让成千上万的人失业，为贪得无厌的人节省“劳动力开销”，让贫富分化加剧，让权力集中到极少数人手里，最后导致民不聊生，导致社会的荒芜甚至崩溃……” 参考资料： 1. 什么是人工智能？《NEWTON科学世界》2014年第3期 2. 论大数据的泡沫、价值与应用陷阱。http://www.datagold.com.cn/archives/7052.html 3. 阿尔法狗（AlphaGo）彻底战胜人类意味着什么？http://www.datagold.com.cn/archives/7591.html 4. 我为什么不在乎人工智能。http://www.yinwang.org/blog-cn/2017/04/23/ai 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...

如何治疗癌症，这一直是医学家的一大难题。现在，一种新技术或许能让人类在治愈癌症的道路上更进一步。科学家发明出一种纳米机器，可以精确地钻透并杀死癌细胞。 （图注：绿色部分为纳米机器钻孔的轨迹。） 这是一种纳米级的微型机器，可以像钻头一样旋转，由光能驱动，速度极快。它可以钻透细胞衬里，在短短60秒的时间内杀死一个癌细胞。 这项研究的测试在英国的杜伦大学进行。研究人员花费了1-3分钟，使用纳米机器钻透了人类前列腺细胞的细胞膜，完全杀死了这个细胞。该研究被发表在了《自然》杂志上。 纳米机器可以有效地对抗一系列癌症，包括目前抗拒治疗的癌症等。 杜伦大学的罗伯特·帕尔博士（Dr. Robert Pal）认为，纳米机器可以有效地对抗一系列癌症，包括目前无法治疗的癌症。他说：“我们正在努力实现我们的愿望，即使纳米机器来靶向打击癌细胞，如乳腺肿瘤和皮肤黑素瘤，包括对现有化学疗法有抗药性的细胞。一旦这项技术得到发展，它将可以为非侵入性癌症治疗提供方向，并大大提高全球的癌症生存率，为患者谋求福利。” 当被激活时，机器上的马达可以旋转钻入指定细胞中。在大学的实验表明，纳米机器也可以找到指定细胞但不钻入，等待激活后再进行钻孔动作。他们发现，纳米机器每秒需要旋转2-3百万次才能进入细胞。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...

半年前，宣亚国际公告，计划收购蜜莱坞（映客），市场猜测不断。昨日，宣亚国际抛出重组草案，令人惊叹，变相卖壳玩的是炉火纯青。 简单交代一下资料，宣亚国际的控股股东宣亚投资持有映客0.7423% 股权，这次宣亚国际28.95亿计划收购43.3508% ，收购完成后，宣亚国际就拥有了映客的控股权。 在这场收购中，大家最关心的应该是映客的估值——60.6亿。以及，映客的赚钱能力，2016年净利润4.8亿，今年第一季度净利润2.44亿。可以说，映客这家成立不过 2 年的公司，在直播风口上迅速膨胀。 但是，关于这次重组方案，应该还有一些细节，更值得思考。 现金交易规避监管 这一次，宣亚国际借钱现金收购，完美规避了并购审核。宣亚国际的总市值 72 亿，而映客的估值是 60.6 亿，从下表来看，无论用什么方式，这次收购必将构成重大资产重组。 通常来说，上市公司重组，会以「发行股份+现金」的形式进行收购，但是，发行股份意味着要通过并购委员会审核，众所周知，去年以来，关于互联网、影视等行业的并购监管趋严，像映客这么高的估值，恐怕很难通过审核。 这时候，重点来了，宣亚国际不发行股份，根据并购分道审核机制，现金交易不需要过会，这样从法律层面讲，即使监管层觉得标的公司存在泡沫，也只能发发问询函，并不能因此直接叫停。 换句话说，无论映客 60.6 亿的估值是否存在泡沫，只要宣亚国际的股东大会、董事会批准了，这场收购就势在必行。 而目前进展是，本次交易已经宣亚国际董事会和蜜莱坞股东会审核通过，尚需取得公司股东大会的审批及通过中国商务部经营者集中反垄断审查。 举债重组 既然是借钱，就会有债主。资金来源很重要。因为银行贷款不得用于收购股权，除非是专门的并购贷款，但总额不超过收购金额的 50 %，且要银行审核。 而宣亚国际的办法是——向股东借钱呀！公告原文是「宣亚国际本次交易的收购资金总额计约28.95亿元，均来源于宣亚国际四个股东拟提供的长期借款」 从形式来讲，这个模式没硬伤。按照宣亚国际的逻辑，映客是个赚钱小能手，映客原股东承诺，2017、2018年、2019，净利润分别不低于4.92 亿、5.75 亿、6.65 亿。利润高，偿还债务的现金流就充沛。 看这是一个挺划算的买卖。你以为，宣亚国际的的心理活动很是：映客是赚钱的，收购刺激股价上涨的可能性更大，到时候再融资买回债务，或是拖过一年并购期，再发股就不算借壳？ Tooyoung，Toonaive！ 距离借壳一步之遥 虽然是现金收购，但是交易完成后，收购资金只是在映客原股东手里转了一圈，又回到了宣亚国际身上。而宣亚国际为此付出的代价，就是股权。 画了一个非常丑的图，希望你们能看明白。 下面是宣亚投资增发股份的操作，经过这次操作以后，映客团队成功拿到宣亚国际29.93%的股权，等同于变相卖壳，但是不需要过会，手法相当高明（如果嫌麻烦，可以直接看最后一段）。 重点来了（敲黑板），在这次交易之前，宣亚国际主要股东为宣亚投资、橙色动力、金凤银凰、伟岸仲合。其中， 控股股东是宣亚投资（持股37.5%），张秀兵、万丽莉夫妇合计持有宣亚投资100%的股权 。 交易完成后，原映客股东要增资入股，具体是奉佑生、廖洁鸣和侯广凌合计持有宣亚投资42.01%的股权；侯广凌、廖洁鸣和映客常青合计持有橙色动力42.01%的出资比例，映客远达、映客欢众合计持有伟岸仲合42.01%的出资比例，映客常青和映客远达合计持有金凤银凰42.01%的出资比例。 也就是说，交易完成后，映客的原股东，通过宣亚国际的四大股东，合计持有宣亚国际 29.93%股权。 而宣亚国际目前的实际控制人，张秀兵夫妇只有 21.75%。虽然，收购草案中注明，映客团队不会谋求控股权，但交易完成后，他们就会成为事实第一大股东。 一旦，未来映客团队达成一致行动人，那么就将意味着宣亚国际从此易主。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...

原标题：教育部：任何网贷机构不允许向在校大学生发放贷款 教育部财务司副司长赵建军今天在教育部新闻发布会上表示，根据规范校园贷管理文件，任何网络贷款机构都不允许向在校大学生发放贷款。为了满足学生金融消费的需要，鼓励正规的商业银行开办针对大学生的小额信用贷款。 教育部今天上午召开新闻发布会，请教育部财务司副司长赵建军等人介绍十八大以来学生资助政策体系建立情况和政策落实情况，教育部新闻发言人续梅主持发布会。 有记者问：近两年，部分大学生因为高消费陷入校园贷的泥潭，甚至有学生因此而自杀，教育部对于这种学生的消费情况和现在存在的问题有没有一个解决的办法？ 赵建军首先解答了学生为什么借了钱后会陷入校园贷。因为未来要偿还的利息很高，为什么有这么高的利息学生还要去借这个贷款呢？是因为很多所谓的网络平台机构，在宣传方面做了不诚实的宣传、虚假的宣传，告诉学生这个贷款很方便，很便宜。学生在这种情况下，由于金融知识还不是很丰富，去借了贷款，最终成了高利贷，利滚利，有的学生到了还不起的状态。社会上不良的网贷机构，虚假宣传，引诱学生，造成这种现象。 赵建军透露，去年以来教育部和国务院有关部门，主要是银监会、公安部、网信办、工商总局几个部门联合出台了很多措施、很多文件来治理校园贷的问题。尤其是今年初，上半年教育部和银监会、人力资源部联合印发了规范校园贷管理的文件，这个文件明确取缔校园贷款这个业务，任何网络贷款机构都不允许向在校大学生发放贷款。 赵建军表示，为了满足学生金融消费的需要，鼓励正规的商业银行开办针对大学生的小额信用贷款。据他了解，不少银行已经开办了这项业务，像中国银行、建设银行等。同时，教育部还要求各高校要认真做好学生的教育，加强对学生金融知识的教育，加强不良校园贷的警示教育，引导学生不要上当受骗。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...

在线旅游平台拓展互联网金融业务的布局，通过利用现有入口资源、数据资源与金融业务结合产生收益，体现在渠道类产品覆盖广泛，消费贷款、供应链贷款兴起，以及做征信和支付的意愿强烈。 实际上，以途牛、携程、去哪儿、驴妈妈等在线旅游平台凭借着流量优势和用户资源，在金融市场左冲右突，在高歌猛进中一些风险开始显现。 途牛金服三项违规遭证监局处罚 途牛旅游网旗下途牛金服变更高管未报备，公司网站登载基金产品过往业绩不规范，人员资质存在违规情形。近日，江苏证监局公布对南京途牛金融信息服务有限公司采取责令改正措施的决定。 据了解，途牛金服是南京途牛科技有限公司100%控股子公司，法定代表人为宋时琳。途牛金服官网披露的信息显示，途牛金服是在2015年10月获得中国证监会颁发的基金销售业务资格证书。 据江苏证监局披露，江苏证监局在对途牛金融现场检查中发现公司基金销售业务存在以下问题：一是公司变更高管未按规定向我局报备，二是公司网站登载基金产品过往业绩不规范，三是人员资质存在违规情形。 根据媒体公开报道，在此之前，途牛金服总经理为陈杰，其另一个身份为途牛旅游网副总裁，而根据天眼查最新的信息显示，途牛金服的总经理为宋时琳。 依据《证券投资基金销售管理办法》(证监会令91号)第八十七条的规定，江苏证监局决定对公司采取责令改正的行政监管措施，请公司对上述违规行为进行改正。同时，公司应进一步增强合规意识，严格遵守法律法规，加强基金销售业务合规管理，强化公司内部控制，对存在的问题切实整改，并在2017年9月30前提交书面报告。 多人在驴妈妈网站 “被贷款” 驴妈妈旅游网近日发布公告称，将暂停与中银消费公司合作的小驴白条服务，故中银消费公司提供的小驴白条额度将于2017年8月4日正式作废。 实际上，这是驴妈妈与中银消费金融推出“小驴分期”的第三个年头。2015年，在线旅游平台驴妈妈正式入局金融领域。而这三年中，驴妈妈的金融业务也不甚顺利。 2016年12月，据媒体报道，多位消费者反映在驴妈妈网站“被贷款”。而提供贷款业务的中银消费金融公司回应称，怀疑是团伙盗取他人真实身份信息进行贷款，已有六七十人遭遇此情况。 调查发现，在这些受害者中，被消费贷款的金额从几千至一万多元，他们之间有一个共同点，都曾有过手持身份证照片办理一些业务的经历。“曾经办理贷款业务需要手持照片，但不清楚是怎么泄露出来的。”一位受害人称。 12月28日，驴妈妈网站显示系统升级，暂停贷款业务。驴妈妈网看到金融一栏中也贴出关于小驴白条、小驴分期的升级通知，“现阶段将暂时关闭。” 中银消费金融公司营销部相关负责人陈勇介绍，公司从警方获得的信息，怀疑是有团伙通过违法手段获得消费者真实的身份证、银行卡等信息，甚至是照片办理了贷款业务。 而今，驴妈妈选择“抛弃”与中银消费金融公司的合作，转而选择与唯品会旗下金融产品唯品金融合作，提供白条服务。之后，是否会走类似的弯路，尚未可知。 携程预付卡 “无证经营” 遭律师实名举报 携程被北京市逢时律师事务所张发海律师实名举报，涉嫌第三方支付“无证经营”。 2017年5月25日，微博名为“张发海律师”的用户发文称，携程涉嫌违反非金融机构支付有关规定，其已向中国支付清算协会实名举报携程可能存在的违法行为。 5月26日，携程官方发布回应称，上海携程国际旅行社有限公司(下称“携程”)发行的携程礼品卡为单用途商业预付卡，严格按照中华人民共和国商务部令2012年第9号《单用途商业预付卡管理办法》合规经营，同时受上海市商务委员会严格监管。 5月31日，张发海再次通过微博发文，直指携程预付卡涉嫌以单用途预付卡之名，行多用途预付卡之实。在该律师看来，这一资金流向的过程，实际上在交易双方之间进行了资金转移行为,此时必须要取得《支付业务许可证》。不过，他在央行官网公布的支付机构名单中，并未查到携程网信息。 6月14日，实名举报《携程预付卡违规经营》的张发海律师表示，“中国支付清算协会已经受理此前携程预付卡违规经营举报事件。” 中央民族大学法学院教授、中国互联网金融创新研究院副院长邓建鹏认为，对于这类违规违法操作的预付卡，监管需加大处罚力度。 今年1月，央行发布《关于实施集中存管有关事项的通知》，明确要求机构在交易过程中产生的客户备付金，统一交存至指定账户由央行监管。避免了支付机构的备付金账户沉淀太多的资金，进而从根本上解决违规挪用的风险。 产品多元化待创新 实际上，电商及O2O类企业做金融，更是一种生态链的布局，电商+金融也已成为标配。互联网金融的主要玩家，不管是BAT、信息分类、O2O还是硬件类企业，其业务都涉及到了与消费者交易的环节。 具体来看，尤其以在线旅游平台为代表的企业玩家，在线旅游网站借助“地缘”优势，在自有旅游业务的基础上，迅速跨界互联网金融，携程、去哪儿、途牛、驴妈妈、艺龙等均推出了自己的旅游金融产品。如驴妈妈网与中银共同研发的“小驴分期”，途牛网的“途牛宝”、“首付出发”，携程网的“携程宝”和“程涨宝”、淘宝旅行和余额宝联合宣布推出“旅游宝”等等，有了互联网金融的助力，在线旅游行业多了不少新玩法。 而在商旅行业、旅游地产、航空业、度假等旅游细分领域都存在金融痛点，需要引入金融的概念。不论是消费者或是商家，都有对金融结合旅游强烈的需求。 不过，进入“互联网+旅游+金融”这样一个新兴、跨界的行业，创业团队本身也应该具备相应的综合素质，不仅要懂旅游，具有互联网思维和技术，还要对金融有很深的理解。当然，产品还要有创新与差异化。 有业内人士表示，旅游金融产品门槛低，即使模式创新也很容易被复制，产品层面很难存在竞争力。未来，依靠资金补贴力度极有可能成为企业决胜的终极手段，直接倒逼创新意识的加速衰退。分析认为，旅游金融的普及需要产品创新的支撑，而创新则需要良好的环境。 整体而言，在线旅游平台对旅游金融产品的开发还处于试水阶段，缺乏完备的保障机制。OTA在旅游金融方面如果要想走得更远，更好地黏住消费者，还需要更大的创新。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...

最近发布的新法规提到，国二以下的车辆在2017年内必须进行强制报废，开车上路会直接扣车！ 一、各类汽车的报废年限 1、家用5座位轿车以及7座位的SUV，非营运的小、微型汽车无使用年限。在正常行驶里程达到了60万公里的，国家将引导报废。超过15年以后每年必须检验2次，检验不通过的，强制报废。（豪车报废） 2、皮卡强制15年必须报废，皮卡在美国也许是民用轿车，但是中国法规一律按照货车对待。（打算买超大型福特F150等美国大皮卡的朋友，要注意15年的报废年限） 3、出租车使用年限是8年 4、中型出租客运汽车使用年限是10年 5、重、中、轻型载货汽车使用年限是15年 6、半挂牵引车使用年限是15年 7、微型载货汽车使用年限是12年 二、主动提起报废有补贴 提前报废国一、国二轻型汽油车的政府补助政策和相关银行购车优惠贷款产品也已配套出台。 按照《北京市促进高排放老旧机动车淘汰更新方案》，市财政对政策执行期内报废的国一、国二轻型汽油车提高政府补贴额度： 1、对2016年12月1日至2017年6月30日期间实施报废的，给予国一轻型汽油车最高10000元、国二轻型汽油车最高12000元补贴； 2、对在2017年7月1日至2017年12月31日期间实施报废的，给予国一轻型汽油车最高8000元、国二轻型汽油车最高10000元补贴。 三、办理延缓汽车报废年限手续 汽车报废年限新规定,办理延缓汽车报废年限手续，车主需要携带机动车所有人的身份证明、机动车行驶证、机动车登记证书、机动车第三者责任强制保险凭证、机动车检测表。 车主提交申请后，车管所会根据申请材料对车主和申请延缓汽车报废年限的车辆进行审核检测，如果情况符合要求，车管所会出具批准延缓汽车报废年限的证明。 四、在北京仍有40万辆车在执行2005年以前的排放标准 目前，北京现有的570万辆小汽车大多执行的是2005年之后的机动车排放标准，也就是所谓的国三、国四和国五排放标准。但仍然还有40多万辆在执行2005年以前排放标准，也就是国一与国二排放标准。而目前这部分车辆已经成为北京汽油车中排放污染最严重的车辆。 五、新方案有人欢喜有人忧 如果你有辆便宜的车，反正也不怎么开了，拿去强制报废拿个1万多块的补偿金，心里绝对能美滋滋的。 新方案苦了的其实是那些汽车收藏者、爱好者们，他们喜欢的老车都是中高档的车型，即便补贴个万把块同样也是杯水车薪。让自己的爱车拿去报废，心中的难过与苦涩恐怕咱们是体会不到的。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...

　　新金融领域新兴势力代表——消费金融，近期风险频发，短短不到半年时间里，重庆、武汉和北京的消费金融巨头公司就连续被央行、银监局等机构罚款，总罚单的金额接近了1000万元。 　　值得注意的是，近期吃到900万罚单的北银消费金融公司2016年巨亏13亿元以上，投资该公司的除北京银行外，万达集团、联想控股等知名企业均受其拖累，被套其中。 　　三张消费金融罚单 　　分别罚向重庆、武汉和北京 　　2017年以来，首先被曝光的消费金融罚单来自于重庆，央行重庆营业管理部的处罚公告【2017】1号就是处罚“马上消费金融股份有限公司”的。 　　处罚原因是违反《征信业管理条例》、《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》等相关内容，处罚金额为39万元，公文落款日期为2017年3月17日。 　　据悉，马上消费金融股份有限公司是一家非银行控股的大型消费金融公司，第一大股东为上市公司重庆百货，第四大股东为重庆银行，其他股东还包括中关村科金技术公司、物美控股集团等。 　　第二家受罚的消费金融公司是总部设在武汉的湖北消费金融股份有限公司，来自湖北银监局的【2017】1号处罚决定书显示，该公司因违反规定从事未经批准的业务活动，而被处罚人民币50万元，处罚决定日期为2017年3月28日。 　　不同于重庆的马上消费金融公司，武汉的湖北消费金融公司是由银行控股的，湖北银行占50%股权，认缴金额为1.5亿元，其他股东包括武商集团等公司。 　　上述两家被罚均只涉及相关公司，并未涉及个人，北京银监局对北银消费金融的处罚金额更大，并且涉及到相关个人。 　　近期，北京银监局发布公告称，因贷款和同业业务等违规行为，对北银消费金融实施900万元的处罚，同时对公司两名高管分别实施12年银行禁业和取消10年高管任职资格的处罚。 　　处罚信息显示：北银消费金融有限公司贷款和同业业务严重违反审慎经营规则、超经营范围开展业务、提供虚假且隐瞒重要事实的报表、开展监管叫停业务等，宋文昌、袁耀璋、顾弢、尹峥为责任人。 　　从同业业务来看，北京银行2017年中报显示，北京银行与关联方北银消费进行同业拆借业务，报告期内，拆出资金为77.6亿元，期末余额为5亿元。 　　从超经营范围开展业务来看，此前北银消费金融被报道出拉人头骗贷款的新闻，直到近期，百度贴吧上仍有人发出被骗经历。 　　北银消费金融去年巨亏13亿 　　万达联想均被套 　　刚刚被处罚的北银消费金融的大股东是上市公司北京银行，从北京银行的财报中可以看出该公司的盈利情况。 　　北京银行2017年半年中并未披露北银消费金融的盈利，2016年年报中有所披露。北京银行持有的北银消费金融股权在2016年全年损失了4.76亿元，按35.29%的股权测算，北银消费金融公司2016年全年亏损约13.5亿元。 　　从北银消费金融的股东结构来看，除了北京银行外，大连万达集团和联想控股均持有5%的股权，认缴金额为4250万。 　　据了解，万达集团和联想控股并非北银消费金融的创始股东，而是在2013年增资扩股时入股的，当时包括万达集团和联想集团在内的股东以9.9亿元认购了5.5亿注册资本金，对应每股1.8元。 　　按照北京银行2016年年报中的估值，该公司投资的3亿股估值为2.97亿元，每股价值不足1元，按此估值计算，万达集团、联想控股等增资控股中投资的股东被套40%以上。 　　消费金融何去何从？ 　　据了解，从2010年起，银监会共向20多家机构发放消费金融牌照，所发放大消费金融牌照数量不多，一度是行业内争抢的香饽饽。这20多家公司中，绝大多数以银行系企业主导，消费金融成为银行发展非传统消费信贷业务的重要辅助工具。 　　消费金融曾被委以重任，成为刺激消费的责任担当。2016年两会首次明确提出在全国开展新消费金融公司试点，也是在这一年，消费金融呈现爆发性增长。 　　消费金融体系庞杂，有嵌入电商、分期购物平台的消费金融，也有针对汽车消费金融和电器类消费金融的产品形式。对于银行系而言，成立消费金融公司的初衷是解决银行为中低收入人群提供旅游、教育、婚庆等小额贷款不足的问题。 　　消费金融公司中有2016年巨亏的北银消费金融，但也有一些经营表现很好的银行系消费金融公司。 　　例如中国银行和招商银行旗下中银消费金融和招联消费金融的表现就不错。 　　据中银消费金融发布的2017年上半年资产负债表和利润表显示，半年净利润为6.4亿元，同比增长超过190%；根据招商银行2017年半年报显示，招联消费金融2017年上半年获得净利润5.41亿元，超过去年全年3.24亿元的净利润。 　　国家金融与发展实验室新发布的《中国消费金融创新报告》指出，2016年末，居民消费信贷总量估计在6万亿元左右，约占消费支出的19%。若按照20%的增速预测，我国消费信贷的规模到2020年可超过12万亿元。 　　消费金融规模的爆发增长，对行业的风险控制要求也随之提高，带来的隐患应该值得业内重视，特别是最近半年来自央行银监局的连续三张罚单。 　　靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...

华西能源（002630）在并购过程中意外“踩雷”。9月5日，华西能源公告称要将所持恒力盛泰15%的股权退回给交易对方，并加计按照同期银行贷款基准利率及资金实际使用天数计算的资金占用成本，原因则是收购标的业绩不符合预期。而在业内人士看来，原价买原价卖，华西能源这一来一回相当于对外提供了一次“另类”的财务资助。 业绩远不及预期要退货 华西能源9月5日发布公告称，“鉴于恒力盛泰2017年1-6月完成净利润仅2119万元，与承诺2017年完成净利润6亿元之间存在较大差距，且后续承诺利润指标能否完成存在较大不确定性，为控制投资并购风险、维护上市公司及股东权益，根据恒力盛泰股权转让方提出的备选方案，公司同意由两股权转让方回购公司所持恒力盛泰15%的股权。 据了解，在2016年10月11日，华西能源公告宣布拟以现金13.5亿元收购恒力盛泰15%的股权，其中向蜂巢新能源收购其所持有的恒力盛泰10%股权，交易价格为9亿元；向富星国际收购其所持有的恒力盛泰5%股权，交易价格为4.5亿元。当时协议约定由上市公司于标的股权交割完成日后20个工作日内一次性进行支付转让款。 虽然标的公司股权在2016年12月8日完成了工商变更登记手续，但是华西能源却累计只完成了8.76亿元的支付，并没有全部付款，所以在收购恒力盛泰15%的股权运作上，华西能源只被占用了8.76亿元资金。 收购对方也表示，鉴于公司之前已累计支付了8.76亿元，股权转让方同意豁免公司余款支付义务，经协商，此次股权回购对价为8.76亿元加计按照同期银行贷款基准利率及资金实际使用天数计算的资金占用成本。 实际上，华西能源收购资产时属于高溢价收购，据收购报告书显示，标的公司100%股权按收益法评估值为99.58亿元，评估增值率为1787.57%。 此次退货的原因是标的公司业绩不及预期，据收购时的财务数据显示，主营石墨烯业务的恒力盛泰2016年1-8月实现净利润约2.28亿元。交易对方还承诺，标的公司2016-2018年三个年度合并报表扣除非经常性损益后归属于母公司所有者的净利润分别不低于5亿元、6亿元和7亿元。因为有高业绩承诺，才有了高溢价收购。 但是，恒力盛泰今年上半年只实现了2119万元的净利润，大大低于预期。公告显示，“为了满足环保要求及保持技术领先性，恒力盛泰需要对现有生产线进行升级换代，将产品生产涉及的部分电化学工艺升级改造为微波工艺。为此恒力盛泰与华茂光学工业（厦门）有限公司签署了关于租赁位于湖里区厂房的合同，随后按计划启动了搬迁，今年9月底将完成新一代设备的安装调试。搬迁过程中原有生产设备产能大幅下降乃至停产，从而导致2017年上半年营业收入、利润大幅下滑”等原因直接导致了标的资产的经营业绩不及预期。 被指“另类”财务资助 交易对方表示，归还8.76亿元资金的同时，加计按照同期银行贷款基准利率及资金实际使用天数计算的资金占用成本。“这种情况很多，总的来说，这是资产收购协议中较为常见的收购方保障条款。”上海明伦律师事务所律师王智斌表示。 不过对于这种保障条款，有专家也提出异议，综合看来，相当于交易对方蜂巢新能源和富星国际占用了华西能源的8.76亿元资金，目前打算归还资金并支付按照银行贷款基准利率支付的资金占用成本。“上市公司向交易对方收购标的公司股权，之后，又因为标的业绩不及预期原价退回给交易对方，并按照同期的银行贷款利率收取相应的资金占用费，这种情况已经可以比较清楚地说明，上市公司在进行另类的对外财务资助。”著名经济学家宋清辉分析称。 宋清辉认为，当初收购恒力盛泰15%股权的议案获得了公司股东大会的通过，如果换成直接对外提供财务资助，且借款利率较低，则在股东大会上可能会有不同的声音。 按照《深圳证券交易所中小企业板上市公司规范运作指引》，上市公司对外提供财务资助是指上市公司及其控股子公司有偿或者无偿对外提供资金、委托贷款等行为。被资助对象最近一期经审计的资产负债率超过70%；单次财务资助金额或者连续12个月内累计提供财务资助金额超过上市公司最近一期经审计净资产10%的财务资助行为都需要股东大会审议。 而且上市公司不是任何时候都能对外提供财务资助，比如使用闲置募集资金暂时补充流动资金期间；将募集资金投向变更为永久性补充流动资金后12个月内；将超募资金永久性用于补充流动资金或者归还银行贷款后的12个月内都是不能对外提供财务资助的。 石墨烯“标签”褪色 2017年，方大炭素带动石墨烯概念股火了一把，很多投资者纷纷看中华西能源的石墨烯标签买入公司股票，而此次转让恒力盛泰股权则使得公司的石墨烯“标签”褪色。 实际上，收购恒力盛泰15%的股权只是华西能源在终止资产重组后临时调整的一项资产收购。主营业务增长缓慢的华西能源一直在寻找新的利润增长点。 2016年4月25日公司开始停牌筹划重大事项，2016年5月19日，公司与拟购买资产标的公司实际控制人张博增（BorZJang）签署了《合作意向书》，公司拟以现金方式收购一家从事石墨烯产品研发、生产及销售公司的部分股权，具体收购比例根据正式签署的资产购买协议最终确定。并在当年5月21日判定为重大资产重组。 但是2016年10月11日，在停牌5个多月后，华西能源又突然宣布，“鉴于标的公司目前的资产和生产经营状况需要时间进行进一步优化和整合，存在不确定性，同时交易方案设计也较为复杂，现阶段继续推进重大资产重组的条件尚不成熟。公司决定终止筹划本次重大资产重组”。 在宣布终止重大资产重组的同时，公司宣布调整收购标的以13.5亿元收购恒力盛泰15%股权，张博增为交易对方之一蜂巢新能源的实际控制人。 虽然进行了调整，但是仍旧表明了华西能源进军石墨烯的决心，华西能源也在收购之初表示，目前世界各国都在积极布局石墨烯产业，希望在研发和产业化方面取得先机。国内石墨烯产业在研究和应用方面正处于起步阶段，市场格局尚未形成。标的公司具备较强的单层石墨烯量产能力，且刚开始进入中国内地市场，具备较强的行业竞争力。公司希望通过收购恒力盛泰15%的股权，分享巨大的行业蛋糕。 华西能源的主营业务为装备制造、工程总包、投资营运三大业务板块，2014-2016年扣非后的净利润分别约为1.4亿元、1.54亿元和1.48亿元。2017年上半年，华西能源实现归属于上市公司股东净利润约为8374.48万元，同比下滑29.99%。 对于公司未来是否还会进军石墨烯领域等问题，北京商报记者采访了华西能源，但是公司证券部工作人员表示董秘在出差，截至记者发稿，公司并没有回复邮件。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...

原标题：首付贷重来说明楼市调整还远未到位 今天（9月5日）有媒体报道说，北京仍有房产中介违规协助提供首付贷。这种首付贷为了掩人耳目，还引入了合作担保公司，并假借 “信用贷” “消费贷” 之名继续活跃在二手房交易市场。媒体交待说，首付贷所面临的政策背景，是央行等七部门在去年下半年出台新规，禁止房产中介提供“首付贷”；本轮房产调控，监管部门禁止“首付贷”的监管态度也被重申。 首付贷重来的现实，说明目前楼市调整还远未到位，扭曲度还没有得到真正释放，涨价冲动一遇空隙便顺势反弹。这个现实也同时说，致房地产市场扭曲度加大和累积的力量并未消失，甚至也没萎缩，而只是被政策的绳套捆绑住了，市场之手并未起到决定性的作用，因而市场本身的调整也并未到位，一旦行政的绳套有所松动或绑有不逮，扭曲度还会就势加大。 有关统计数字显示，今年1—8月，全国300个城市的土地出让金总额为22032.6亿元，同比增加约34%。更加说明问题的是，这个34%是在整体土地成交呈现量跌价涨，出让金同比和环比相对走低的情况下实现的。由此可见，如果出让金同比和环比保持不变或者持续走高，这个增加值会冲高至何位。而量跌价涨的现实，其在未来房地产市场上导致和呈现出什么样的结果，相信这并不是什么高深难测的问题。以8月为例，全国300个城市的土地出让金总额为3124亿元，虽然环比减少14%、同比减少4%，但楼面均价却整体继续上扬，宅地成交均价同比增逾三成。 不仅如此，楼市整体下滑的市场信号，似乎也没有传导到房地产商那里。有研究机构的统计数据表明，截至8月31日，拿地最积极的50大房地产企业在前8个月合计拿地金额达到14910亿元。这个数字与其2016年同期拿地金额的10093亿元对比，涨幅高达49%。当然，如果将这些数字分别对应至各线城市，则会展现出具体差异。但是，不能否认的是，一二线城市楼市调整不到位、结构变化小，三四线城市差异加大、其中部分城市在重复一二线城市结构扩展旧途的图景已经开始显现。 这个图景，就是房地产企业敢于以各种方式复活首付贷的坚实背景。今天另有消息称，有媒体记者根据上市银行2017年中报统计发现，25家A股上市银行在今年上半年和去年合计涉房贷款为22.6万亿元，较去年年底的20.47万亿元增长了2.13万亿元，增幅为10.4%；其中，开发贷增幅为8.33%；按揭贷为10.89%；其中有3家国有大行披露了开发贷不良贷款率，且均超过了2%，最高达到2.26%。 上述消息还称，在25家上市银行中，建设银行和工商银行的按揭贷规模均超过了3万亿元，分别为3.96万亿元和3.62万亿元。此外，建设银行、中国银行、农业银行、兴业银行、工商银行、招商银行的按揭贷款占比均超过了20%。不过，这些上市银行表示，对上半年住房按揭贷款进行“调结构”。其中中国银行的具体做法是采取一线城市“控”，二线城市“稳”，三、四线城市“择优”的不同策略。 从另一方面讲，无论楼市调整或前景如何，现时楼市与经济增长关联度的松弛，既有利于楼市的深化调整，也有利于经济结构的深度调整。统筹各线城市发展，加快财政结构改革，弱化行政力量对土地市场和楼市的依赖以及引领作用，使市场力量逐渐起到主导作用，这也许是当下出现的稍纵即逝的机遇。因此，首付贷也好，涉房开发贷不良贷款率上升也罢，这实际上都是进一步深化调整房地产市场的动力。 ...