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　　近年来，随着人工智能算法不断迭代升级，尤其是机器学习赋予人工智能强大的学习能力，使其不再局限于只能依据事先指定的模板或者规则，进行简单的内容输出和制作，而是能够根据用户提出的指令即可生成灵活且真实的内容，甚至能够实现高质量的内容创作，这类技术也被称为人工智能生成内容(AIGC)。 　　近期爆火的ChatGPT就是AIGC的典型代表，该技术是基于语言模型GPT-3.5的聊天机器人，ChatGPT模型使用一种称为人类反馈强化学习(RLHF)的机器学习进行训练，可以模拟对话、回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。虽然，此前不乏能够与人进行互动对话的聊天机器人，但并没有像ChatGPT一样受到广泛关注，是因为与其他聊天机器人相比，ChatGPT具有更强大的功能，借助其核心技术之一“Transformer神经网络架构”，利用从大型文本语料库中所学到的内容，能够生成具有更丰富细节和更长篇幅的内容，可以完成包括写邮件、写代码、写新闻报道以及写论文等多种任务，且任何人都可以轻松地使用，具有开放性、跨领域及通用性的特征，其本身可以构成网络信息技术领域的终端，成为支撑人工智能技术和产业发展的一种关键基础设施。由此，ChatGPT也引发了全球各界的广泛关注甚或担忧。 　　潜在风险 　　ChatGPT强大的功能以及较低的使用门槛，打破了人们对人工智能的固有印象，且让人们看到了AIGC技术在多领域应用的巨大潜力。然而，随着ChatGPT爆火掀起新一轮AIGC热潮，也让人们意识到其中潜在的诸如技术垄断、资本扩张、数据滥用、算法歧视、隐私侵权等法律风险，可能对市场竞争、企业创新、消费者福利甚或国家安全产生负面影响。为预防此类技术广泛适用带来的法律风险，需结合ChatGPT的技术特性以及其在不同领域应用的情况，分析存在的法律问题并做好相应对策。 　　其一，ChatGPT可能存在“技术+资本”的垄断风险。 　　虽然，ChatGPT是由初创公司OpenAI开发，并非出自微软、谷歌等科技巨头，但是，OpenAI创始人表示，ChatGPT的开放成本和运行成本相当高，致使其开发和运维成本非一般初创型企业可以承担。相关资料显示，GPT-3训练一次的费用是460万美元，总训练成本达1200万美元。高昂的成本使得初创公司难以实现独立的开发和运营，必须与科技巨头合作，才能获得运营所需的极其昂贵的数据资源和云计算能力。 　　在此情况下，OpenAI选择与微软达成合作，得到了微软10亿美元的投资，并专门为微软新必应(New Bing)搜索引擎专门定制了下一代大型语言模型。这在很大程度上预示着该领域市场在未来存在着被微软、谷歌等科技巨头垄断数据、算法及技术要素资源的风险，因为初创企业在该领域难以独立生存，而科技巨头可凭借其拥有的数据、技术、资本、用户等优势，通过收购、签订协议等方式获得初创企业的技术，将其在原有市场的市场力量迅速传导至新的市场，还可能通过实施技术封锁、数据屏蔽等排除限制竞争的行为以维持垄断地位。 　　其二，ChatGPT可能存在算法偏见。 　　目前，ChatGPT仍存在一定的技术缺陷，其依赖于其训练数据中的统计规律，无法在网络上抓取实时信息，也无法识别核实数据来源，易导致算法歧视、滥用现象的出现，因为训练数据受限于数据的种类和内容的不足，使数据集可能存在某种价值偏见，则ChatGPT算法的输出结果可能会产生有害的指引或者有偏见的内容。这种算法偏见产生的负面影响会随着技术的广泛应用不断凸显。 　　譬如，ChatGPT给予的答复中存在性别歧视和种族歧视的问题，可能会误导使用者将具有歧视性的回答视为“正确答案”而作出错误的决断，从而可能会对社会认知和伦理产生负面影响，甚至涉及国家安全、文化安全的风险。特别是在处理算法包容性的问题上，由于中西文化的根源及演进路径不同，还会涉及对传统文化和现实观照之间的解读、评价及传播的问题，这些都可能会在ChatGPT的大规模语言模型训练中被忽视或者选择性忽略掉，亦有可能被特意地放大。为此，需要通过法律规则和科技伦理规则的融合，以稳妥地处理技术应用与技术规制之间的关系。 　　其三，ChatGPT可能引发著作权纠纷。 　　ChatGPT作为人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话或写作，并不是简单地从某个模板中选择内容，可以根据使用者提出的问题或者要求，进行内容创作，甚至已有研究者和学生借助ChatGPT撰写论文，由此衍生出了关于著作权的两方面问题亟待解决。一是ChatGPT撰写论文的著作权归属问题，二是研究者使用ChatGPT撰写论文是否构成学术不端的问题。这些问题给学术圈带来了巨大的冲击，也引发了学者们对如何规范使用此类技术的探讨。这方面已经在有的国家和地区的现实反馈中予以体现，譬如，全球学术顶刊《自然》(Nature)杂志一周之内两次发布有关ChatGPT的分析文章，探讨诸如ChatGPT等大型语言模型(LLMs)给学术圈带来的潜在混乱，生成内容存在的潜在侵权，以及如何规范使用等问题。 　　其四，ChatGPT可能存在数据安全隐患。 　　ChatGPT的运行需要大量数据的支持，其所采用的数据量多达上万亿，主要使用的是公共爬虫数据集和有着超过万亿单词的人类语言数据集。根据ChatGPT和OpenAI官网的《隐私政策》可以看到，用户在使用ChatGPT时，会被采集有关用户访问、使用或互动的信息，相关负责人也表示，ChatGPT会使用每个客户的一小部分数据样本来提高模型性能，用户若不希望数据用于提高性能，需要通过邮件向OpenAI发送申请。这意味着，包含用户隐私以及用户对话的数据可能会被OpenAI采集并存储在其数据中心，随着ChatGPT用户数量暴增，其采集和存储的用户数据量也将非常庞大。 　　虽然，ChatGPT表示，存储训练和运行模型所需的数据会严格遵守隐私和安全政策，但在未来可能出现的网络攻击和数据爬取等现象下，仍存在不可忽视的数据安全隐患。特别是对涉及国家核心数据、地方和行业重要数据以及个人隐私数据的抓取、处理以及合成使用等过程中的安全保护与流动共享的平衡处置，这不仅涉及数据安全，还涉及国家安全、行业安全及个人安全等。 　　正视背后问题，未雨绸缪 　　目前，虽然ChatGPT暂未向中国开放，但如腾讯、百度等众多国内科技巨头纷纷表示将研发类ChatGPT的产品，因此，当前ChatGPT潜在的法律风险在未来也同样可能会在我国出现，因此，必须正视ChatGPT产品爆火背后存在的问题，否则将可能引发对AIGC的信任危机，不利于我国AIGC相关产业的规范持续健康发展。 　　首先，需要完善AIGC领域的反垄断法监管。 　　一方面，需进一步优化和明确AIGC领域的反垄断法相关监管规则，提高反垄断法律法规在相关应用场景的适用性。为此，仍然需要坚持且完善以替代分析法为主的相关市场界定方法，充分考量AIGC类产品的功能与技术特性，并在认定其市场支配地位的过程中，提高与支持AIGC相关的技术因素、硬件条件、场景因素，尤其是算法、数据、算力等要素优势的考量比重。在判定行为竞争效果时，需权衡行为的积极和消极影响，兼顾激励创新与保护竞争，在评估行为的负面影响的同时，也需考量行为对创新、经济效率以及消费者体验等积极影响。 　　另一方面，由于传统反垄断法的事后规制存在滞后性和局限性，难以有效应对动态变化和高技术性的AIGC领域的市场垄断问题，因此，有必要分类分级、科学审慎地引入反垄断事前监管方式，通过设置技术、资本、用户等条件，抓住具体要素治理的纲目，明确AIGC领域需承担特殊义务的平台企业，设置行为“红黄绿灯”，聚焦用户、数据、算力、资本等可计量指标，从事前层面规范和约束相关平台企业的行为，预防可能出现的扼杀式经营者集中、算法(垄断)协议以及滥用市场支配地位等反竞争风险。 　　其次，要健全预防算法歧视的法律法规体系及规制机制。 　　一是要从源头上规范相关技术所使用训练数据样本的非歧视性，要求相关企业及时检查和更新数据库，并移除可能存在歧视性的特定数据内容。二是要建立AIGC技术的算法问责制度，当AIGC生成的歧视性内容对社会以及相关主体的权益产生实质损害时，有必要完善相应的归责体系，明确导致算法歧视的责任主体以及各主体应承担的法律责任。三是要完善算法解释与算法备案制度，提升人工智能算法透明度，并根据AIGC的应用场景对算法进行分级，加强对高风险算法和场景的审查，在可行的范围内使用可理解和可解释的方法，以便用户、监督者和公众酌情了解AIGC如何以及为何产生其输出内容。 　　再次，要规范AIGC技术在进行内容创作时的行为。 　　一方面，要完善AIGC著作权归属相关规则。根据我国著作权法，人工智能暂不被视为著作权人，但可根据不同主体对生成内容价值的作用大小判定AIGC作品的著作权归属。这一点在司法实践中已有体现，譬如，在腾讯诉网贷之家案中，法院经过审理最终裁定，争诉的作品《午评：沪指小幅上涨0.11%报2671.93点通信运营、石油开采等板块领涨》确系AI所创作，涉及的内容判定为具有独创性，AI生成的作品具有著作权。虽然，AI尚不具有法律上的著作权人资格，但是，AI是由人设计创造，即其拥有者(AI copyright owner)可以享有其作品的相关著作权利，最后法院认定腾讯公司可享有相关信息网络传播权，这是国内首例有关AI作品著作权保护的案件。 　　进言之，ChatGPT 生成内容的价值源于其设计者算法的巧妙设计，则设计者拥有ChatGPT 生成著作的权利，工具使用者不得滥用或者非法使用ChatGPT 生成内容。若ChatGPT的最终生成内容是经由工具使用者反复调适，输入变量等操作，使生成内容的价值远大于其在一般运行状态下生成的内容，则工具的使用者可以享有著作权。 　　另一方面，为避免学术不端问题的出现，需要制定AIGC技术在学术写作的使用规范，明确可使用范围和限度，并要求在文中规范标注ChatGPT技术生成的内容；在技术层面，需要基于ChatGPT技术生产内容的逻辑与特征，加强对ChatGPT生成内容的鉴别和识别。 　　最后，要从制度和技术层面加强AIGC领域的数据安全保护。 　　在制度层面，需要结合AIGC底层技术所需数据的特性和作用，建立健全数据分类分级保护制度，譬如可根据数据主体、数据处理程度、数据权利属性等方面对训练数据集中进行分类管理，根据数据对于数据权利主体的价值，以及数据一旦遭到篡改、破坏等对数据主体的危害程度进行分级。 　　在数据分类分级的基础上，建立与数据类型和安全级别相配套的数据保护标准与共享机制，同时，AIGC还涉及数据跨境流通问题，应当在考虑国际通行标准和做法的基础上，制定合理的跨境数据安全执法规则，加强与其他国家和地区规则的衔接，促进数据安全跨境执法合作。在技术层面，需要加快推动“隐私计算”技术在AIGC领域的应用，这类技术能够让多个数据拥有者在不暴露数据本身的前提下，通过共享SDK或者开放SDK权限的方式，在进行数据的共享、互通、计算、建模，在确保AIGC能够正常提供服务的同时，保证数据不泄露给其他参与方。 　　以ChatGPT为代表的AIGC领域具有巨大的发展前景，能够带来更多数字化创新的发展机遇，也已成为未来全球竞争与创新的重点方向，但我们也必须正视ChatGPT爆火背后潜在的法律风险，及时更新、科学完善AIGC领域的相关法律法规，建立健全相关行为规范和伦理指南，用系统观念和法治思维及方法来推动AIGC在我国规范健康持续发展。 　　(陈兵系南开大学法学院副院长、教授、博导，南开大学竞争法研究中心主任，中国新一代人工智能发展战略研究院特约研究员；林思宇系南开大学法学院博士生) （文章来源：第一财经）

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【温馨提示】本文共有5540个字，预计阅读完需要14分钟，请仔细阅读哦！ 2023 前沿科技十大趋势，AIGC 将比元宇宙更具颠覆性｜ifanRank,下面一起来看看本站小编爱范儿给大家精心整理的答案，希望对您有帮助 站在混沌 2022 分娩出的 2023 ，我们急切想「弥补」失去的岁月，更期待与世界重逢。世界在剧变，要尽快寻找合适的方向，让生活重回轨道。消费电子市场迎来终端联通、数据传输和共享的场景大爆发。AIGC 迈向工具性、普适化和工业化的「大应用时代」。生活场域不断细分，消费主义的狂欢退潮，「理性消费」成为「智力」判断的新标准。今年的 ifanRank ，我们希望为你找到让 2023 更稳定，更温暖，更美好的主张和行动。2022 年，科学技术持续发展：机器学习模型不断完善，新能源格局正在重写，芯片制造盛衰周期仍在，宇宙的知识迅速增加，公共卫生健康关注度显著提升。谋求和提升人类福祉是科技的责任。工具与人共同进化。我们捕捉了十个有望「改变现实」的趋势，指明 2023 年科技浪潮迭起的方向。很多突破性的技术，背后都蕴含着长时期的坚持和睿智的洞察，并在「合适」的机会脱颖而出，激励人们保持「改造世界」的力量。对历史不说如果，对未来不说不可能。2022 年 8 月，人工智能公司 Stability AI 推出的文生图模型 Stable Diffusion，通过「去噪模式」，将 AI 图像生成的效率和精度提升到全新的境界。12 月，Open AI 的「聊天」软件 ChatGPT 通过「理解」对话者的语义，和人类进行有效、连续的反馈，几乎达到「以假乱真」的地步。今年以来，一系列 AI 工具包括 Disco Diffusion、Dall-E 2、MidJourney 等「学习能力」的爆发式进步，和较低的使用门槛――家用级 PC、交互简单，均令消费者切身感受到生成式 AI 的魅力和挑战。它是技术积累和发展策略双重「进化」的产物，也急需进入商业化轨道来达成良性循环。对话式 AI 的场景更为基础和广泛，有望尽快应用于 B 端的营销与服务环节。G 端有望将生成式 AI 使用在智慧城市、数字政务以及大数据平台等公共服务领域。面向 C 端消费者的商业化行动已经开展。近日，微软公司拟向 ChatGPT 的开发者 OpenAI 投资 100 亿美元，一旦交易达成，OpenAI 的估值将达到 290 亿美元。据悉，微软可能会将 ChatGPT 整合到 Word、PowerPoint、Outlook 和其他应用程序中，以便客户用简单的提示自动生成文本。此举将改变 10 亿人编写文档、PPT 和电子邮件的方式。2021 年年底升空，韦布望远镜在 2022 年 7 月发布首批观测图像，包括：星系团 SMACS J0723.3-7327 所在天区的长时间曝光照片、系外行星 WASP-96b 的母恒星 WASP-96 的光变曲线与透射光谱图、南环状星云图像、5 个星系构成的「斯蒂芬五重奏」（Stephan’s Quintet）图像、船底座星云的一片区域（NGC 3324）图像。能取得上述图像，韦伯望远镜主要靠是「地利」――其位于日地连线上、地球外侧约 150 万公里处的拉格朗日 L2 点，躲在一个网球场大小的遮阳罩里，挡住日、地、月的辐射，在极度深寒里收集遥远的微光和热源。耗时 20 年，花费 100 亿美元，韦布望远镜的「登场」比原计划推迟 14 年，预算超 20 倍。因为韦布的轨道高度比「哈勃」轨道高度高几千倍。从升空到开始工作，它必须在地面工程师的遥控下执行 344 个关键步骤，任何一个步骤出错都将「万劫不复」。韦布的成功证明了大科学（Big Science）的价值。不同的国家都在思考大项目和小项目的选择，韦布的成功让政府对风险高收益大的大科学项目更有信心。未来十年，韦布获得的数据，能够重塑人类对太阳系内天体和太阳系形成机制的认识，加深人类对系外行星、地外生命、各类天体形成以及宇宙自身的认识。美国劳伦斯-利弗莫尔国家实验室的国家点火装置（NIF）于 12 月 5 日首次实现可控核聚变的能量增益，即输出能量与输入能量之比（Q 值）大于 1。中国刚和沙特签署了三十多项协议，涉及信息技术、基因、矿业、氢能和制造业等领域，美国就曝光了核聚变能量已经取得净增益的「爆炸性新闻」。2022 年的俄乌战争，使传统油气的重要性大大提高。全球减碳目标迫在眉睫，国家之间有关清洁能源的技术路径竞争，愈发激烈。可控核聚变是否取得能量增益，有较大的解释空间。以 Q 值来看，2013 年就已经实现了「能量增益」，只是当时没有宣传。利用可控核聚变产生清洁能源，路途尚远。清洁能源要看输出/输入能量比，即整个过程输出的电能与输入的总能量的比值，在电能到电能转化中实现增益，而不是看 Q 值。核聚变的难点在于高温高压下的原子会变成高速的等离子，控制等离子体的办法有二，一是惯性约束核聚变，二是磁性约束核聚变。NIF 的办法属于惯性约束核聚变路线，更适合军事用途。磁约束核聚变更有潜力生产清洁能源。主流装置是 1954 年苏联库尔恰托夫原子能研究所提出的「托卡马克」，其依靠电流和环形线圈产生强磁场，将原子约束在「面包圈」式的容器里。它的整体能量转换效率更高。经历了 2021 年的「芯片荒」之后，2022 年的芯片业「暗藏杀机」。一方面，芯片市值跌去五分之二，企业要在通货膨胀、经济放缓、局部封锁和加密币熊市的环境下，既下调收入预测，又要裁员。另一方面，美国、欧盟、韩国、日本纷纷筑起「芯片围墙」，都计划在未来三年内给「自己的」芯片制造业补贴至少数百亿美元。从市场的角度看，供大于求，已经不可避免。2022 年 8 月，美国颁布《芯片与科学法案》，限制芯片的出口地，人为地打压了美国芯片公司的收入「前景」。毕竟在 2021 年，进口超过 4000 亿美元的中国，是芯片消费的最大市场。芯片制造商寄希望于新市场。高通把芯片卖给汽车公司。AMD、因特尔和英伟达在争夺云计算数据中心。因特尔还在进军「物联网」。在美国补贴的「帮助」下，台积电、韩国三星以及其他「盟友」的晶圆工厂，正于美国本土动工。亚洲芯片制造商一边公开支持美国的「芯片围墙」，一边尽量控制支持的限度。从长时段看，芯片制造这一曾经最紧密的全球化业态，终将慢慢分裂。另外，RISC-V 将打破大公司的「垄断」。它是规定了计算机芯片指令集的设计规范，开放给公众，任何人都可以免费用它设计芯片。之前的芯片设计所有权，被因特尔、Arm 等公司独占，定制费用更是高昂。可以想见，像以太网、WiFI、蓝牙等开放标准一样，RISC-V 很快「无处不在」。2022 年的「自动驾驶」，能够应用的还是高速公路和停车场两大「相对简单」的场景，技术的本质是高精地图导航，外加「视觉」或雷达感知。2022 年 1~9 月，中国乘用车 L2 和 L2+级别 ADAS 装配率达到 33.5%。所有销售车型的「自动驾驶」功能，都具有同质化、标签膨胀化的特征，靠价格战而不是技术创新抢夺用户，终究不是长久之计。包括特斯拉在内，很多车企的自动驾驶技术依然原地打转。马斯克多次谈到「汽车自动驾驶比想象中难。」难就难在无法建立一个准确的向量空间，汽车周围的一切都需要形成数字信号，映射到向量空间之中。谷歌、英伟达、AWS 已经发起「数字地球」等数字孪生项目，未来会成为自动驾驶的重要基础设施。指望消费者采用「订阅制」为自动驾驶买单，自动驾驶需要发挥最核心的「用处」――安全的效率工具，安全和效率缺一不可。2023 年开始，L2 和 L2+级别的公司将进入全面竞争阶段，主机厂自研、传统 Tier1、市场风向和芯片周期，都是难以预计的变量。自动驾驶核心单元是芯片，而每一个级别的自动驾驶，对算力到底需求多少？新一年也许会有更加理性的答案。不同的车企配置不同，其中不乏「卷」和「高溢价」的成分。「造车新势力」认为 L2+车辆算力需求最低 200Tops，其采用 254Tops 算力的英伟达 Orin 芯片，价格超过 500 美元；然而也有车企用两颗 TDA4 芯片实现 L2+，其算力 16Tops，单颗成本 50 美元。市场火热，技术停滞，自动驾驶需要「正本清源」。新能源汽车的竞争，很大程度体现在动力电池的竞争。2021 年以来，动力电池市场最大的变化，就是磷酸铁锂电池装车比例超过三元锂电池。沿着磷酸铁锂技术路线，主要电池厂商都在 2022 年研发新产品磷酸锰铁锂电池。宁德时代、欣旺达、亿纬锂能和比亚迪旗下的弗迪电池，均已投入生产。能量密度高，续航里程长。磷酸锰铁锂电池理论能量密度极值可达 230Wh/kg，比磷酸铁锂电池高出 15%~20%，而材料成本没有差异。磷酸锰铁锂不算新技术，比亚迪在 2013 年就曾进行过测试，当时试验品循环寿命很低，2016 年终止开发。目前的技术则是在磷酸锰铁锂中混入三元锂来解决寿命低、内阻大的问题。马斯克表示看好电池中加入锰元素这一技术路线。动力电池行业判断，磷酸锰铁锂电池是磷酸铁锂路线下商业潜力最大的产品。疫苗开发的黄金时代正在开启。mRNA 疫苗成功投入使用。过去，疫苗研发的过程很缓慢，据全球发展中心的数据，从发现致病微生物到疫苗研发的平均时间跨度约为 48 年（不包括天花和新冠病毒），且成功率不超过 39.6% 。然而，新冠病毒疫苗研发仅耗时 2 年，且将 mRNA 技术付诸实践；针对疟疾、流感和 HIV 等疾病的疫苗也取得了重大突破。在不久的未来，许多致命公共卫生挑战的突破点将从治疗转向预防。德国 BioNTech 开发的疟疾、结核病和生殖器疱疹等多种 mRNA 疫苗，预计将在未来数周内进行首次人体试验。该公司还正在和美国辉瑞公司合作，试验一款旨在降低带状疱疹发病率的 mRNA 候选疫苗。针对生殖器疱疹病毒和带状疱疹病毒，美国莫德纳公司（Moderna）开发了多种 mRNA 候选疫苗。BioNTech 和辉瑞联合开发的 COVID-19 和流感二联 mRNA 疫苗，于 2022 年 11 月开始了第一阶段试验。该疫苗所含 mRNA 株编入了针对 SARS-CoV-2 病毒、奥密克戎病毒 BA.4/BA.5 变异株和 4 种流感病毒变异株的结合蛋白。2022 年，美联储持续加息，全球流动性紧缩，加密行业进入深熊。Crypto 资产总市值缩水超过 2.2 万亿美元，CEFI 类机构业务规模下降约 71.4%。行业在连续经历 Terra 崩盘、3AC 和 FTX 破产事件后受到重创，包括 BlockFi、Genesis 等大型机构遭遇破产或清算危机。同时，行业的建设并没有停止：一级市场的投融资总额超过 277 亿美元；以太坊开启了 PoS 新时代，Layer2 快速发展；X2E 唤醒了 GameFi 新业务模式等。以太坊合并是该系列中的第二次网络升级，它将生态中现有的两条独立区块链以太坊主网与信标链相结合，在保留原有执行智能合约的功能和完整的历史数据及用户状态的同时实现共识机制的切换。以太坊合并是对加密货币市场具有里程碑意义的重大事件，未来 ETH 极可能进入通缩。对行业来说，合并意味着大规模显卡挖矿时代结束，矿工不得不涌向替代链或就此退出。随着以太坊慢慢补齐性能短板，未来势必会挤压其它 PoS 公链生态。合并也是以太坊响应全球减少碳足迹号召的重要改变。过渡为权益证明后，每年的全球能源消耗将因此减少约 0.4%。2022 年，美国和欧盟先后颁布了有关「数字资产管理」的措施和法案，这些加密监管框架将对全球加密市场产生巨大影响，美国和欧盟将率先建立起统一的加密监管体系，既提升自己管辖区内的监管效率和执法力度，也可以为其他国家监管提供样板。2022 年 9 月，DART 计划的成功，是人类向行星防御迈出的关键第一步。美国宇航局（NASA）成功用一艘宇宙飞船（Double Asteroid Redirection Test，DART）撞击了一颗直径 160 米的小天体 Dimorphos，并将其轨道缩短了 1%。哈勃、韦伯等天基望远镜也集中观察了这一事件。在过去的 20 多年里，行星监测已识别了 98% 以上对人类有灭绝威胁的小行星。 DART 是首个成功的偏转实验，是人类具有抵御生存性风险能力的一次重要进展。根据 NASA 的研究，大约有 40% 的大型小行星，直径达到 140 米以上，这些行星可能对地球构成威胁。如果在预期撞击前五年或十年发现具有潜在危险的小行星，「动能撞击」的方法就能有效保护地球。2022 年，马克斯・普朗克进化人类学研究所的遗传学家斯万特・帕博（Svante Pbo）因其相关的基础性研究工作获得了诺贝尔奖。通过古 DNA 分析，我们发现了两种已灭绝的人种「吕宋人（Homo luzonensis）」和「丹尼索瓦人（Denisovans）」，还知道了现代人类携带大量丹尼索瓦人和尼安德特人的 DNA。人类所知的、拥有全基因组数据的古代人类个体的数量迅速增加，从 2010 年的 5 个增加到了 2020 年的 5550 个。新技术表明印度人的祖先是多种多样的，种姓制度的「合理性」受到冲击。西西里岛一个有 2500 年历史的战场中的 DNA 显示，古希腊军队成员比历史学家认为的更为多样化。古老的样本也可以解开现代健康之谜。2021 年，科学家们发现一个基因的单一突变，该突变使人们在黑死病中存活的可能性提高了 40%，但它也可能导致克罗恩病等自身免疫疾病。 数据显示，2022年1-11月，中国汽车出口量达到了278.5万辆，同比增长了55.3%，其中乘用车出口量占了80.8%；新能源汽车出口量为59.3万辆，比去年同期翻了一倍。新能源汽车向上趋势不断初中毕业学什么技术比较有前途？初中没毕业可以上什么学校？新能源汽车取代燃油车已经成为既定的事实，而国家新一轮的产业政策鼓励与扶持，更是加速了新能源汽车的发展。初中没毕业可以上什么学校？在新能源汽车快速发展的同时，新能源汽车人才的需求量日益扩大，而具有传统汽车背景的人才已经不能完全满足行业变革中新的人才需求。初中毕业考不上高中可以上什么学校？过去百年中，汽车行业在生生不息的迭代中不断进化，2022年将是汽车行业走向新四化的重要节点，从“机械定义汽车”转变到“软件定义汽车”。相较之前，汽车中的软件价值占比逐渐升高，更多地参与到整车的设计、开发、验证中，同时贯穿到用户整个用车周期内。从单纯的制造向提供美好出行服务的转型，在新四化的推进过程中，车企深刻认识到了复合型人才的重要性。新能源汽车人才需求旺盛 学新能源技术来上海博世初中毕业学什么技术比较有前途？随着5G、AI人工智能、大数据、区块链、物联网（各种信息传感器、射频识别技术、全球系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术）等科技技术的发展，电动化等新能源汽车新业态下，汽车动力新能源+智能科技的智能网联新能源汽车已成为新趋势。伴随而来的是新能源汽车技术就业前景也将越来越广阔。初中毕业学什么技术比较有前途？初中没毕业可以上什么学校？新能源汽车维修技术培训学校怎么选？无论是学历制学员，或是在职、待业为晋升加薪、从新从优择业选择进修的学员，大趋势新技能的智能网联技术，都是加强大家在未来职业道路上形成核心竞争力的“敲门砖”、“金刚钻”、“杀手锏”。毕业后除了可以选择技术岗，还可以选择非技术岗（如营销类）。初中毕业考不上高中可以上什么学校？随着智能网联新能源汽车进一步遍布市场，全国城市品牌汽车4S店、品牌汽车连锁门店和大型汽车维修厂、互联网汽车金融等汽车后市场对智能网联新能源人才的需求，相关专业人才紧缺，对新能源智能网联人才需求陡然增长，汽车后市场人才结构正呈现颠覆性革新态势。初中毕业学什么技术比较有前途？新能源汽车维修技术培训学校怎么选？博世学校作为国内核心培养汽车高素质复合型人才的汽车院校和培训机构|全国行指委汽车专指委副主任委员单位、保时捷授权品质实习生项目PEAP上海基地，德国莱茵TüV授权大中华区新能源智能汽车认证培训中心（汽车院校类）等，开设了智能网联新能源汽车检测与运用、智能网联新能源汽车应用技师、中德电动车认证班、新能源汽车高压电技师班等专业，充分满足各类人群的进修学习需求。初中毕业考不上高中可以上什么学校？上海博世学校不仅培养保时捷品质实习生、奔宝奥捷豹路虎等全车系汽车复合型高素质人才，以满足目前汽车存量后市场需求；并与德国莱茵TüV达成战略合作，建立大中华区德国莱茵TüV授权的新能源智能汽车人才培训中心（汽车院校类），也为已经到来的智能网联新能源汽车后市场（全国的品牌汽车4S店、连锁门店、大型汽车维修厂、互联网汽车金融等）教育培训前沿的高素质专业人才。(新媒体责编：wa12) 一般来说作为家长，最担心的就是孩子将来找不到好工作，无法在社会上立足。所以大学专业的选择很重要，直接决定着孩子未来的就业和发展，大部分家长在给孩子选择专业的时候也基本都是冲着好就业和收入高去的。其实在报考志愿选择专业的时候，除了要迎合孩子的兴趣，更要看专业的就业前景以及综合各项因素去分析。从《2022年中国大学生就业报告》来看，在2021届的毕业生中，月收入较高的本科专业一共有10个，都是哪些专业薪资比较高呢？今天给大家介绍5个大学毕业后赚钱最多的专业，收入在各大行业中也都是佼佼者。另外我整理了两本电子书，一本是《高考家长通》，里面汇总了关于新高考的所有内容，想了解更多关于高考升学的干货内容可以好好看一下这本书。另一本是2022年最新本科所有专业全景解读的电子打印版资料，在给孩子志愿填报选专业的时候非常实用。有需要这两本电子书的家长可以先关注我，然后发私信或留言给我免费领取一下就可以。文章最后也会送给各位家长几句肺腑之言，绝对会让孩子受益沾光！1、信息安全信息安全主要研究信息系统、信息安全与保密、网络安全等方面的基本知识和技术，采取各种防护措施，对信息、网络、服务器等进行安全保护等。信息安全专业学生毕业后可在政府机关、国家安全部门、银行、金融、证券、通信领域从事各类信息安全系统、计算机安全系统的研究、设计、开发和管理工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。2、软件工程软件工程，这个专业可以说是最热门的，它也是专业人士工作满意度最高的一个专业，唯一的缺点可能是低年级和高年级学生的学费较高。软件工程主要研究计算机各类软件的构造、设计、开发方法、测试、维护等相关的知识和技术，涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、设计模式等多方面，进行软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护等。学这个专业可以在IT类企业从事JAVA工程、NET工程、系统开发、网站开发、软件需求分析、软件开发、软件测试、技术支持、运营维护、项目管理等工作。3、信息工程信息工程主要研究信息的采集、传输、处理、利用以及控制系统的分析和设计等方面的基本知识和技能，进行通信网络和网络安全基础的设计调试、信息的采集与处理等。与通信工程相比，信息工程更偏向信息的采集部分。毕业后可到高等院校、科研院所、企事业单位及电气与电子公司的自动化、信息化、数字化电气系统从事工程设计、系统分析及运行、科学研究、技术开发、经济管理等方面的工作。4、计算机科学与技术计算机科学与技术主要研究计算机的设计与制造，包含计算机软件、硬件的基本理论、技能与方法，进行计算机系统和软件的开发与维护、硬件的组装等。可以在IT类企业从事技术开发、程序设计、软件工程、硬件工程、产品经理、产品运营、产品设计；政府、科研单位：网络安全、网络开发、系统维护、配置管理等工作。5、网络工程网络工程主要研究计算机软硬件、网络与通信系统等方面的基本知识和技术，进行计算机网络系统的规划设计、维护管理和应用开发等。学这个专业毕业后可在国家机关、科研机构、学校、工厂等企事业单位从事计算机应用软件及网络技术的研究、设计、制造、运营、开发及系统维护和教学、科研等工作。站哥真心话以上这5个专业都是很吃香的，毕业后薪资待遇高，就业前景十分广阔，但也不要盲目跟风，适合孩子自己的才是真正的王道。在选择专业时，可以结合孩子个人兴趣和爱好，还有就业市场的变化进行综合考量，也可以针对专业中的一个方向细致地钻研和发展。不得不说，挑大学选专业的事情最好还是交给专业的人来做，需要志愿填报指导或者综合评价和艺考升学方面咨询指导的家长都可以留言或发私信免费咨询我。每日聚焦分享志愿填报、综合评价、艺考升学干货！关注站哥说高考，帮家长清晰思路，助孩子不走弯路！更多干货内容，就在下一期，千万不要错过！ 年青女孩学什么技术好呢(年青女孩学什么技术好) 英语好可以学什么技术专业(英语好可以学什么技术) 男人学什么技术好呢(男人学技术学什么好) 今年学什么技术比较好(现在学什么技术最有发展) 士官能学什么技术好点(士官能学什么技术好) 【本文标题和链接】学什么技术对以后发展好(学什么技术以后好发展) 页面最新缓存时间： 2023年02月17日 星期五

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百度加入了宇信科技吗 宇信科技与百度紧密合作

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　　宇信科技2月21日在投资者互动平台表示，公司一直关注人工智能领域的相关前沿技术、产品以及市场机会，尤其是人工智能相关前沿技术在金融科技领域的应用。公司对分布式、微服务、人工智能、大数据、云服务等新技术在行业中应用落地保持着相关技术研究和业务应用布局。 同时，公司也积极与行业伙伴和客户深入合作，共同推进技术储备在业务中的应用落地。公司现有的产品中，呼叫中心系统、智能客服系统都是人工智能等相关技术在金融行业的应用解决方案。 最近公司也被邀请作为百度中国版ChatGPT“文心一言”的首批生态合作伙伴，将优先内测体验并接入“文心一言”的相关能力，双方一起探索在金融领域的解决方案。（文章来源：界面新闻）