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,人工智能十大领域涵盖领域涉及,视觉计算、营销智能、基础软硬件、普惠金融、视频感知、智能供应链、图像感知、安全大脑、智慧教育、智能家居十大方面。希望能够帮到你。
齐月华2019-12-22 00:55:06
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多个曾在科技展上博得眼球的新型家用机器人后来被证明只是昙花一现,比如MayfieldRobotics公司的Kuri机器人。它不仅有形似企鹅的可爱姿态,还能摄录家庭生活瞬间,播放或阅读音乐和书籍,并实现类似Alexa的语音助手功能。但在2019年CES上Kuri大放异彩后,MayfieldRobotics于八月份宣布停止Kuri相关的一切运营。其原因很可能是MayfieldRobotics的母公司博世无法找到愿意为Kuri的长期开发注资的投资方。另一个带有社交功能的机器人——Jibo,外观也很讨喜,比Kuri更像《机器人总动员》中的伊娃。它曾作为2019年25大发明之一登上《时代》周刊。这个定位为宠物型机器人的小家伙可以实现类似Alexa的功能,而且能识别最多15个人,并用不同的方式与他们聊天。Jibo在克服了先期几次交付推迟的情况后,貌似终于走上正轨。不过十一月底,Jibo公司突然卖掉了其IP资产。这不免让人联系起今年七月BostonGlobe的记者访问Jibo的办公室,却发现房间里除了包装盒外空无一物的事件。无独有偶地,索尼的机器狗——Aibo——在2019年起死回生,并登上了2019CES的展台。相比于第一代,这只小狗有更真实的外观和能识别不同人脸的能力。第一代Aibo在日本有一批忠实拥趸,当2019年索尼停止Aibo的售后维修时,一票死忠还为114只Aigo举行了传统佛教式的葬礼。与波士顿动力公司带着浓重金属气质的机器人不同,Kuri、Jibo和Aigo不仅长相更讨喜,在定位上也更追求与人类的亲密互动。定价方面,Aibo的售价为2900美元,Kuri700美元,Jibo900美元。说实话这对美国普通家庭可能还是偏贵了,但当时的市场分析认为,相比于价钱差不太多的高级扫地机器人,这些可爱的小家伙还是很有竞争力的。不过它们后期拿出的市场表现,抑或是前文提到的公司直接没落的结果,不免令人失望。这很大程度要归因于智能音箱,如AmazonEcho和GoogleHome,崛起后对它们的冲击。前者不仅在价格上有显著优势,功能上也普遍被消费者认为更加实用。其它原因,如技术层面的薄弱、不菲的开发及制造成本,以及公众兴趣的快速消褪,也导致了宠物型机器人今年的黯淡表现。AnkiVector,另一款能与人闲聊、互动的迷你机器人,在今年年初凭借250美元的定价成功挤入科技产品圈的黑马行列。不过,首批消费者的反映是,AntiVector除了能应答一些简单指令、和人击掌、偶尔陪人玩玩21点之外,能做的寥寥。它与人的互动模式最多只能算“泛社交”,几天的新鲜感过后,它给用户的感觉往往就只剩下空洞了。此外,有用户反映,他们会对Kuri、Jibo和Aibo时时刻刻盯着他们旋转的脑袋感到不适。相比之下,扫地机器人不会让人产生这种感觉,它们的形象更类似勤勉的劳务工。而且,人们更容易对宠物型机器人时不时冒出的肤浅、尴尬的对话感到不快。除了新奇之外,人们买宠物型机器人往往是为了克服生活中多多少少存在的孤独感。而实际用下来,人们往往会发现,这些机器给他们的满足感远不及自己在社交网络上“探查”其他人的档案,或者“戳”一下老友所得到的。这个问题不仅存在于Kuri、Jibo和Aibo,像Alex、Siri和GoogleAssistant等智能语音助手离与人“真正有深度地交流”也相去甚远。如果你这一天过得都不顺,回家想与Alexa聊聊,你得到的回复大概率只会是一句空洞的“I’msorrytohearthat.”如果宠物型机器人在社交上实现的功能只是为了效仿或标榜Alexa和GoogleAssistant,那人们可期待的还真是不多。这也是这类科技难获得持续投资的原因。在社交型机器人能给用户提供可靠的陪伴感前,消费者不会去买这种产品。而这种产品想革新,则需要公司为机器人、AI、计算机视觉技术的研发投入资金。而公司在投资这类技术之前,要确保一个良好的收益预期,也就是消费者愿意买账,而消费者在初代产品的体验结果出炉后已变得很谨慎。这是一个难解的循环。加州大学伯克利分校人工智能系统中心创始人Russell教授曾经在著作中做出阐述:目前阶段,智能机器人技术还处于“弱人工智能”阶段,即通过编程,让机器人表现出类似人类的智商,这一智商水平,也仅仅是针对某一特定领域的知识和技能。相比起科技的飞速发展和业内大牛的认知,普通大众对智能机器人的了解目前还停留在起步阶段,现在就来看看存在的几类误区。
梅金红2019-12-22 00:38:48
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国内翻译机品牌挺多的,如果按照人工智能翻译机专业品牌排行榜来排,也就有分音塔准儿翻译机和科大讯飞翻译机、还有魔脑翻译机这几种吧。其他很多品牌都不是人工智能的,接触过的有分音塔的准儿和科大讯飞的晓译,二者中英互译的翻译准确率不相上下,准儿的翻译语种更多一些,支持中文和22种语言的互译,而且英语就分为了中式、英式、美式等7种口音,带LED触摸屏,非常实用的呢。
黄砚华2019-12-22 00:22:38
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2019年,是人工智能元年。这一年,谷歌AlphaGo在围棋大战中战胜人类顶尖棋手李世石,微软研发的人工智能设备Echo的语言理解能力击败人类,IBM人工智能医疗机器人Watson仅用时10分钟首次确诊人类罕见白血病。2019年,是人工智能爆发元年。这一年,AlphaGoZero无师自通100:0战胜旧版AlphaGo,CEO李彦宏乘坐无人驾驶汽车上五环,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,阿里巴巴宣布成立达摩院。那么,我们自然要问了,2019年是什么年?答案是......狗年!不过,人工智能时代正式到来已经是不争的事实,这一点从资本的蜂拥而至就能看得出来。据PitchBook统计,2019年全球人工智能和机器学习领域共获得风险投资超过108亿美元。过去十年来,该领域的风险投资大幅增长:2019年投资不足5亿美元,2019年达到57亿美元,而2019年投资额较2019年增长了接近一倍。人工智能已经来了,而且它就在我们身边,几乎无处不在。但是,我们真的知道什么是人工智能吗?我们真的准备好与人工智能共同发展了吗?我们该如何规划人工智能时代的未来生活?在今天要和大家分享的这本书中,开复大哥就为我们详细论述了什么是人工智能,人工智能的发展历程,以及在人工智能时代,我们应该做些什么才能避免被AI淘汰。什么是人工智能?人工智能这个词乍听起来挺高大上,这可能会让你觉得它离我们的生活还很遥远,然而事实并非如此,我们来看一下下面这则对话:哈哈哈...这是我和微软智能助理小冰的对话,是不是很有意思?而这背后来则自于自然语言理解人工智能技术的应用。再比如我工作的地方,深圳阿里中心,上下班不用门禁卡,出入闸口装有高分辨率的摄像头,只需提前拍好照片上传,之后即可实现“刷脸”进出,这背后便是人脸识别技术的功劳。还有大家都在看的今日头条,截至目前已经有超过7亿用户,为什么这么火爆?原因就在于其采用了人工智能技术,它可以“聪明”地归纳每个人看新闻时的不同习惯、爱好,从而给不同用户推荐不同的新闻内容。总之,人工智能并非像你认为的那样高大上,它已经在我们身边得到了广泛的应用,几乎无处不在。自然语言处理、机器视觉、智能推荐、自动驾驶等等技术都属于人工智能。那么,说了这么多,到底什么是人工智能?显然,我们需要一个定义:AI就是根据对环境的感知,做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序。在书中,作者对AI领域较为常见的5种定义进行论述,最终得出的结论是上述定义最为合理,同时这也是维基使用的综合定义。这个定义说明什么呢?说明AI并不是与我们大多数人所认为的那样,与人类思考方式相似、与人类行为相似或者外形上与人类相似的机器人,AI的本质,是计算机程序。第三次AI热潮:有何不同?2019年3月,AlphaGo大战李世石掀起了第三次AI热潮,一时间似乎人人都在谈人工智能。但是,注意了,这并不是人机对弈第一次激起公众的热情。1997年IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫的那一天,全世界科技爱好者奔走相告的场景丝毫不比今天人们对AlphaGo的追捧逊色多少。再往前看,1962年,IBM的阿瑟萨缪尔开发的西洋跳棋程序就战胜过一位盲人跳棋高手,那时,报纸也在追捧人工智能,公众一样对智能机器的未来充满了好奇。我们来看稍微回顾一下这个过程。第一次,当跳棋程序战胜人类,公众反应:哇!好厉害!人工智能牛逼!可没过几年,习惯了计算机会下简单棋类的公众又说:下个跳棋有什么了不起?有本事去下无比复杂的国际象棋试试?第二次,当国际象棋程序战胜人类,公众又反应:卧槽!666!人类要灭亡了!可没过几年,公众又习惯了,他们说:下个象棋算什么智能?有本事去下奥妙无穷的围棋试试?第三次,就是2019年,围棋程序战胜人类,公众反应如何?我想大家应该都知道了......网上流传着一幅“人工智能发展成熟度曲线”,生动地展示了上述发展历程。那么,这次的AI热潮还会和之前两次一样吗?经过一两年的热炒之后再次不可避免地归于沉寂?答案是:不一样。正如作者在本书中提到的:今天的人工智能是“有用”的人工智能。和前两次AI热潮相比,这一次人工智能复兴的最大特点,就是AI在多个相关领域表现出可以被普通人认可的性能或效率,开始在产业界发挥出真正的价值。为何此次人工智能技术能够实现如此巨大的跨越?如果说第一次AI热潮是“图灵测试”的小打小闹,第二次AI热潮是语音识别的初步试水,那么第三次AI热潮便是“深度学习”的大展拳脚。语音识别系统在近年来突飞猛进,技术上只有一个原因――深度学习!而在机器视觉领域,2019年在ImageNet竞赛中第一次超越人类肉眼识别准确率的图像识别算法也是深度学习的杰作!看到这里你可能要问了,那什么是深度学习?说实话,这个技术太过牛逼,我无法一两句就给你解释清楚,不过我可以举一个通俗点的例子来辅助你理解。比如机器视觉,假设你要让计算机识别出吴彦祖的样貌,也就是说你输入任意一张吴彦祖的照片,计算机会自己输出“这个人是吴彦祖”,怎么做到呢?第一步,你需要先给计算机提供一些吴彦祖的照片,这些照片都有一个共同特点,比如鼻子很挺,那么计算机就知道了吴彦祖的一个特点,鼻子挺!但是单单这个特点是不够的,这时候你给计算机一张古天乐的照片,它可能也会把他认成吴彦祖,因为古天乐鼻子也挺。不过你如果再给计算机多输入一些吴彦祖照片,这些照片中吴彦祖很白,于是计算机就知道了,吴彦祖不仅鼻子挺而且皮肤也白,那么再输入古天乐照片它就不会把他认成吴彦祖了,因为古天乐不符合皮肤白的特点。这个过程就是机器学习,计算机根据你输入的照片,不断确认吴彦祖的长相特点,你输入的照片越多,计算机调优过程越多,最后识别准确率就越高。阿里双十一海报AI设计师“鲁班”,基于几千万张海报的深度学习,练就了一天4000万张海报的惊人速度;AlphaGoZero三天时间内左右手互搏3000万局,无师自通100:0击败了AlphaGo。所以,第三次AI热潮之所以能产生巨大的商业价值,除了深度学习技术的突破之外,也离不开大数据的成熟应用。可以这么说,深度学习携手大数据引领了第三次AI热潮。人工智能会导致人类大量失业吗?前不久,《纽约客》杂志一张封面图刷爆朋友圈:封面上,人类坐地行乞,机器人则扮演施予者的角色,意指明显――在未来社会,人类的工作机会被不断进化的机器人剥夺,从而沦为了流落街头的弱者。人类的工作真的会被人工智能取代吗?这很难说。或许目前我们暂时还看不到大范围的工作被取代,但技术浪潮的趋势不可逆转。本书作者在2019WISE独角兽大会上就提出了以下观点:未来十年出现最多的独角兽公司肯定是人工智能公司。十年后,世界上90%的工作,都会被人工智能所取代。尤其是,翻译、记者、助理、保安、司机、销售、客服、交易员、会计、保姆等工作。此外,作者在书中还给出了一个判断工作是否容易被AI取代的“五秒钟准则”。一项本来由人从事的工作,如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题做出相应的决定,那么,这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代。比如传统意义上的股票交易员,他们所做的工作,只是根据买家或卖家的指令完成实际的交易操作;比如汽车司机,驾驶汽车的时候,人类司机根据路况所做出的判断,其实都是人脑可以在短时间内处理完成,并立即做出反应的。反之,如果你的工作涉及缜密的思考、周全的推理或复杂的决策,每个具体判断并非人脑可以在5秒钟的时间内完成,那么,以目前的技术来说,你的工作是很难被机器取代的。看到这里我们不禁要问了,未来十年90%的工作将会被人工智能取代,是不是意味着人类即将面临大量失业?事实上,工作被取代与人类失业是两个概念,虽然我们大部分工作会被AI取代,但将会有其他更多类型的工作岗位被创造出来。当我们谈论技术进步是否会让人类系统性失业时,最经典的例子就是马车。19世纪末的伦敦是当时世界上最大最繁华,人口最密集的城市,出租马车是城市的主要公共交通工具,出门打“马的”是城市一景。而当汽车被发明出来,人们不坐马车了,马车夫去哪了?显然,汽车发明带来的新岗位会不断涌现,首先机器就需要有人制造和维护,汽车带来的工作岗位,比消灭的马车夫要多得多。不信你看现在有多少工作岗位是十年前已经存在的?因此,技术发展将造成一部分简单工作、底层工作的消失或转变,但由此也会催生更多新型的、更需要人类判断力和创造力的工作类型。总之,人工智能的出现会取代诸多人类的工作,但人类并不会因此面临大量失业。我们只要不断提升自己的创造能力和学习能力,就会在未来的社会发展中勇立潮头。
米增强2019-12-22 00:11:37
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5月23日报道俄媒称,在中国人工智能AI产业快速发展的背景下,美国智库布鲁金斯学会21日公布的一项调查结果显示,20%的美国受访民众认为,未来十年中国将在人工智能领域赶超美国。据俄罗斯卫星通讯社5月22日报道,布鲁金斯学会表示,人工智能技术的进步正推动着世界许多地区的发展。人工智能在金融、医疗、交通、国家安全、刑事司法、智慧城市等领域发 挥着日益重要的作用。如果人工智能会让人们的生活变得更轻松,政府是否应该规范人工智能?美国与其他国家相比应该如何发展?为此,该学会于5月9日至5月11日期间对美国1535名互联网用户进行了在线调查。调查结果显示,21%的受访者认为美国目前在人工智能方面仍然是最领先的国家,19%的受访者认为是日本,15%的人认为是中国,韩国占4%,俄罗斯占4%,欧洲为2%。报道称,然而,不少受访者担心未来十年美国可能会落后于中国,中国已经宣称将在2030年成为世界主要人工智能创新中心。当被问及十年后哪个国家将成为人工智能领导者时,尽管有21%的受访者认为是美国,但有20%的人认为是中国,随后是日本14%和俄罗斯4%。报道称,中国政府于2019年7月发布《新一代人工智能发展规划》,计划到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心,智能经济、智能社会取得明显成效,为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。中国工业和信息化部总经济师王新哲日前在2019全球人工智能产品应用博览会上表示,据不完全统计,截至2019年年底,中国人工智能企业达2000余家,其中北京、广东、浙江、江苏、上海五省市相关企业数量均超过百家。预计到2020年,中国人工智能核心产业规模超过1500亿元人民币,带动相关产业规模超过1万亿元人民币。内容来源新华网。
米塞林2019-12-22 00:02:17
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●2001年“6·14”后,市场环境出现较大变化,证券市场的投资者结构也出现变化,即市场结构从以个人投资者为主体转变为以机构投资者为主体。●1999年沪深两市月均换手率为33.97%,到2002年换手率降为20.39%。这至少反映出投资者有长期持股的趋势。●基金作为市场最大的机构投资者之一,其持股从相对集中走向相对分散。基金过度分散化投资不但不能够起到风险防范的作用,而且有可能陷入分散化投资风险。●今年,主流券商一般都调低了盈利预期,更加注重深入研究市场趋势、上市公司、竞争对手,采取建立适度分散、重点持有具有长期投资价值股票的投资组合模型及波段滚动操作的手法。剖析主流资金真实目的,发现最佳获利机会!选择“6·14”为转折点的一点考虑证券市场经历了从散户投资者为主体到机构投资者为主体的结构转变,是一个动态的过程。为了论述的方便,本文将2001年“6·14”沪深综指同时达到最高点这天作为市场结构转变的一个重要分水岭,但这种划分只是相对的。散户时代市场操作特点一、2001年“6·14”以前,市场投资者结构中的主体是散户1991—1998年,散户是沪深证券市场的主要力量。此间,证券公司、信托投资公司、基金公司等机构投资者不仅开户数量少,而且资金投向也不仅仅是在证券市场,有相当大的一部分资金投向了房地产等领域。到1998年,管理层意识到一个稳定的证券市场必须以机构投资者为主体。特别是1999年政府允许国有企业、国有控股企业、上市公司等三类企业资金进入股票市场,标志着中国证券市场开始了由散户投资者为主体向以机构投资者为主体迅速演变的过程。二、散户时代证券市场的主流操作特征是投机1、股价波动大2001年“6·14”以前的沪深证券市场,谈的最多的是机构投资者的坐庄、散户投资者的跟庄、股评的“套住庄家”,热衷于研究庄家行为。还有一些主力机构操纵市场,引起股价巨幅震荡。详见表12、投机气氛浓厚在以散户投资者为主体的市场环境中,一些机构投资者是市场的操纵者。部分机构通过对倒、拉抬股价,或者与上市公司联手炒作。一些机构对上市公司的重点投资和股价拔高,并不是出于对其投资价值的本意认可,而主要是为了从二级市场的炒作中获利以及扩大圈钱规模的需要。通过部分机构投资者与散户投资者的博弈,形成诸如“中科系”等许多颇具规模的机构大鳄。在市场行为表现上,“6·14”之前市场换手率极高,1996年达到最高峰时,沪深两市换手率分别为760%和950%;到2001年6月才逐渐下降为126%和132%,仍比发达国家高出许多。沪深股市换手率极高的特点,足以说明投资者持有上市公司股票时间短,存在着较普遍的炒作现象见表3。3、由于信息不对称,违法操纵行为比较突出由于当时股市深层机制存在缺陷,信息披露还不规范,上市公司造假行为时有发生。有的机构利用信息不对称,集中资金优势,凭借有利的交易地位和交易手段操纵市场。据统计,我国上市公司中三年内平均一家公司发生过两次大型的资产重组事件,个别上市公司频繁重组的目的是为了达到在二级市场配合股价炒作的需要、满足增发配股的要求、大股东将上市公司的资产更彻底地据为己有等。需要司法介入立案查处的先后有亿安科技股价操纵案、银广夏财务造假案、中科创业内幕交易和股价操纵案等。机构投资成为主流一、市场和监管环境出现重大变化“6·14”后,市场和监管环境出现较大变化,证券市场的投资者结构也出现质的变化,即市场结构从以个人投资者为主体转变为以机构投资者为主体。从监管方面来看,管理层对证券市场采取了严厉的监管措施,并先后出台了一系列政策规定。从市场角度看,从2001年6月开始,沪深综指开始大幅度调整,到2001年12月底,沪深综指均下跌1/3以上。在市场和监管出现重大变化的环境里,证券市场结构也悄然出现变化,机构越来越成为证券市场投资的主体。二、“看得见的手”培育机构投资者沪深市场机构投资者的发展基本上可以分为两块:一块是政府力量推动型的机构投资者发展;另一块是民间力量推动型的的机构投资者发展。政府力量推动的机构投资者包括证券公司、基金、信托投资公司、信托公司、保险公司等。证券公司到今年11月底,国内证券公司数量上已经达到124家,注册资本为1043亿元。此外,一些券商还存在一些不同形式的委托理财资金。基金截至11月底,国内封闭式基金数量增加到54只,其规模也将近800亿元。除了封闭式基金外,到现在为止,共有17只开放式基金,其规模达到560多亿元。而且,根据目前开放式基金发行和发展态势,相信今后将有更多的开放式基金进入证券市场。信托公司到2002年,被保留的信托投资公司为57家。就这些信托投资公司本身的资本金而言,57家信托投资公司资本金应该在600亿元左右平均每家10亿元左右。根据“自用固定资产和股权投资余额不得超过其净资产的80%”的原则,简单估计其可投资于证券市场的自有资金在480亿元左右。此外,信托投资公司可以将受托资金投资于证券,其可用规模应该与自有资金相当,大约为500亿左右。保险基金和社保资金至2002年11月底,全国保险公司总资产达到6167亿元。以平均入市规模为10%计算,国内保险资金可投资于股市的资金大约为610多亿元。另外,还有投资理财型险种的保费,它可以100%投入股市,这个规模大概在400亿左右。合计2002年11月全国社保资金规模约为1000亿元。三、机构投资者成为市场主流1、国外现状及发展趋势从国外市场来看,证券市场的潮流应该是机构占主导。美国、英国等是保险资金、共同基金和养老基金等稳定持有股市绝大部分股份;日本等则是法人机构相互持股,也是机构占据主导地位。而且随着证券市场的发展,机构投资者持股比例有增无减。美国机构投资者占美国总股本的比重由1950年的7.2%上升到2001年三季度末的46.7%-。其中,养老基金由0.8%上升到19.8%,共同基金由2%上升到17.9%,保险公司由3.3%上升到7.3%。2、沪深开户数构成及其变化趋势从机构数量、机构规模和市场换手率三者可以反映证券市场是否由机构占主导。目前,机构投资规模大约在10000亿元左右,是目前市场流通市值的76.65%,反映了一个机构时代的特征。从开户数量看,目前市场也开始呈现机构占据主导地位的特征。从1995年到2002年,机构开户数占总开户数的比例一直在上升表2,尤其是新开户的增长率更有明显的变化。3、换手率在逐渐下降换手率也是反映证券市场结构的一个重要的特征。表3所列是1999年至2002年间沪深市值、流通市值和换手率的一些情况。一般而言,换手率越高,资金进出就越频繁。而频繁资金的进出绝大部分是小资金运动的结果,大资金则难以频繁换手和进行频繁资金运动。从表3可见,1999年沪深两市月换手率为33.97%,到2002年12月换手率降为20.39%。当然,也不排除换手率的下降是由于市场不景气的结果。但是,这至少反映出投资者有长期持股的趋势。种种迹象表明,证券市场结构正在出现重大变化,即从过去的个人投资者为主体转变为机构投资者为主体。基金陷入分散化投资风险结构发生变化,机构投资者的主流操作行为也因此发生重大的转变。基金作为市场最大的机构投资者之一,其持股从相对集中走向相对分散。一、持股集中度降低一般而言,持股集中度越高,机构就越有可能重仓持有某一家或者数家上市公司股票。反之,机构持股就有可能相对均匀。根据我们的分析,从1998年12月到2002年9月基金的持股集中度在不断下降。以基金开元为例,1998年12月持股集中度为76.45%,到了2002年9月基金开元的持股集中度降为42.28%。整体上,从1998年到2002年9月基金持股平均集中度总体也在不断下降,1998年12月基金整体持股集中度为61%,1999年12月为55.37%,2000年12月为60.75%,-,2001年12月为59.12%,2002年9月下降为42.96%。持股集中度的降低说明现在基金更多地不是将投资于证券市场的资金集中投资于某一只或者某几只股票上,而是采取分散策略,将资金均匀或者相对均匀地投资于各基金组合之中,这点从后面的持股数量分析中也可以看出。二、投资越来越分散基金操作变化之二就是投资越来越分散。考察一下基金近年持股数量,就会发现这一趋势。2000年11月,23家基金平均持股家数为66.39家,到2002年6月52家基金含开放式基金的平均持股家数为124.6家,将近翻了一番。持股家数的增多说明基金投资越来越分散,组合投资越来越成为基金投资的主流,同时也反映基金投资行为越来越谨慎。从相对分散和相对集中收益率来看,如果以持股的家数超过124.6家为分散投资基金,持股家数少于124.6家为相对集中投资基金,则2002年中期16家分散投资基金中有5家实现盈利,盈利比例为31.25%;反之,35家相对集中投资基金中有8家实现盈利,盈利比例为22.86%。分散投资基金盈利能力相对好于集中持股基金盈利能力。三、过度分散化投资能不能降低风险分散投资究竟能否降低基金的投资风险呢?根据对基金的分析,我们认为,目前的市场结构情况下过度分散投资不能降低基金的风险。据统计,在扣除上证综指和深证综指的涨跌幅后,我们发现在持股相对集中的时期,基金的业绩明显好于持股相对分散的时期。以基金总收入同比增长比例来看,除了2001年6月30日出现指数和基金业绩增长背离外,在持股相对集中时期1999.12.30—2001.6.30基金业绩收入增长率明显好于大盘指数的涨跌幅度;反之,在持股相对分散时期2001.6.30—2002.6.30基金业绩则明显劣于大盘指数的涨跌幅度。据此,我们判断,2001年6月可能是基金投资行为转变的一个分界点。从同一时期不同的基金表现来看,基金的收益与基金持股数量多少之间会得出一些不同的结论。2002年中期,16家分散投资基金中有5家实现盈利,盈利比例为31.25%;35家相对集中投资基金中有8家实现盈利,盈利比例为22.86%。分散投资基金盈利能力相对好于集中持股基金盈利能力。但是,如果仔细观察这些收益较好的基金,我们会发现持股相对分散且业绩较好的基金有相当一部分是新上市的封闭式基金,如基金丰和、基金鸿阳、基金科瑞等。由于这些基金入市时间较晚、入市时机相对较好,因而在整体业绩上好于老基金是显而易见的。如果将这些基金排除在外,持股相对分散的基金业绩未必好于持股相对集中的基金。不难看出,无论是横向还是纵向比较,持股相对集中的基金业绩要好于持股相对分散的基金。这似乎给我们当前的基金操作一个启示:在目前的市场结构下机构投资应该还是以相对集中为主。过度分散化使基金在每只股票上的持股数量相对较少,基本上已经沦落为“大散户”,散户在股市中被动挨打的境况在基金身上也不可避免地出现了。因此,基金过度分散化投资不但不能够起到风险防范的作用,而且有可能陷入过度分散化投资风险。机构博弈操作特征一、机构和机构的博弈市场进入机构博弈时代后,机构面临的主要对手也是机构,彼此相互了解,市场行为和操作手法相似。目前,各类证券投资基金并未能形成自己独特的投资理念和操作风格,机构行为散户化使各大基金投资品种雷同化,主要靠小波段、小批量、高频率来获利,侧重于短炒。证券投资基金正失却资金量大、持股集中的优势,并没有起到稳定市场的作用。鉴于沪深股市机构主要是基金和券商目前保险类基金、私募基金基本上还是通过基金管理公司或券商委托理财的方式入市,而且真正具有长期投资价值的绩优上市公司仍不算多,基金操作采取了极度分散化持股的策略,机构交叉持股情况必然非常严重,所以可供券商选择和建仓的价值型上市公司甚少。对于券商来讲,面对机构与机构的博弈,一方面要调整好心态,在激烈竞争冲击下如何应对来自商业银行、信托、保险、资产管理公司等行业渗透的严峻挑战,已经成为关系到券商生死存亡的大问题;另一方面券商在操作手法上,既要研究券商与基金之间的博弈行为,又要研究券商与券商之间的博弈行为,在一个只有少数人赚钱的博弈中,只有坚持自身操作特色、采取与众不同手法的少数券商才会真正盈利。二、从券商投资行为看未来机构的操作特征目前由于机构博弈时代盈利模式尚未形成,各种操作策略和行为的对与错都还需要进行长期的实践检验。但是,从2002年强势股的表现来看,大部分强势股的筹码集中,以前券商的操作特征依然存在。只不过是根据政府监管加强、市场波幅减小、换手率降低等特点,主流券商一般都调低了盈利预期,更加注重深入研究市场、上市公司、竞争对手,采取建立适度分散、重点持有具备长期投资价值股票的投资组合模型及波段滚动操作的手法。从2002年以来证券投资基金盈利情况来看,极度分散投资十分被动,目前并不能真正降低风险。因此,在少数人赚钱的市场里,机构未来的博弈策略应该结合自身的实际情况,迅速提升自己的研究能力,寻找价值投资机会,采取合理分散、适度集中的模式。这一方面可以避免沦为散户,另一方面又可以保持灵活、机动,成为市场少数盈利者。表1深市A股1991.12.31—2001.12.31震幅前10名股票名次代码名称最高价元最低价元震幅%1000503海虹控股800.4199002000008ST亿安126.313.074014.333000534汕电力A14.70.528404000021深科技A702.42816.675000537南开戈德50.221.952475.386000504赛迪传媒34.651.423757000023深天地A31.61.32330.778000502琼能源46.352.012205.979000539粤电力A271.272025.9810000035中科健A59.22.951906.78表2沪深A股投资者构成截至沪市2002.10,深市2002.11年份19951996199719981999机构万户5.647.5812.4814.1818.47个人万户2322285330438794443合计万户12382293331738934462机构占总开0.460.330.380.360.41户比例%年份200020012002机构万户21.4831.3335.63个人万户508164616761合计万户510364826797机构占总开0.420.480.52户比例%表31999.12-2002.11间沪深两市换手率表1999年2000年2001年2002年上市公司个949108811601220市值亿元26471480914352240347流通市值亿元8214160881446313047月均换手率%33.9741.8216.9320.39表4基金收入指标与沪深综指比较2002.6.302001.12.312001.6.30净值收益率%-6.635.876.19总收入同比-161.5-79.46-73.65增长率%总资产增长率%-5.37-37.66-22.42分红率%13.65沪市综指涨跌5.27-25.796.97幅度%深市综指涨跌6.52-27.73.55幅度%2000.12.312000.6.301999.12.31净值收益率%41.0530.617.97总收入同比125.77540.34120.56增长率%总资产增长率%29.1515.1119.17分红率%90.5991.97沪市综指涨跌7.5444.26-19.09幅度%深市综指涨跌5.5947.7-20.77幅度。