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2018年年末，臻鼎科技存货跌价准备计提比例是5.89%，而东山精密为2.11%，远远低于臻鼎科技。有没有少结转存货至营业成本？是否计提足够的存货跌价准备？将是未来考验东山精密的关键所在。母公司四处输血母公司的营业收入也快速增长，但只能靠投资收益维持盈利。2015年、2016年营业收入分别为28.43亿元、38.70亿元，净利润分别为1517.06万元、1101.64万元。投资收益分别为1503.78万元、1.07亿元。2017年、2018年营业收入分别为56.18亿元、58.66亿元，净利润分别为3241.75万元、7804.82万元。投资收益分别为1.49亿元、2.46亿元。母公司的规模也不小，为何沦落到只能靠投资收益来盈利的地步？这是因为财务费用吞噬大量利润，2015年至2018年，母公司财务费用分别为6108.31万元、1.10亿元、2.77亿元、2.64亿元。合并财务报表的财务费用分别为8677万元、2.05亿元、3.61亿元、6.29亿元。

我们也都看到了，我们有很多扩展的空间，有很多另类的数据可以用来去分析金融市场，很自然的就遇到了第二个问题，很多方法和新的数据，AI在医疗、安防，比如图像语音识别上都有很多的进展突飞猛进，但是在金融领域的应用还是相对比较缓慢，比起其他的一些行业。这个里面究竟有哪些AI难以攻破的壁垒或者主要的挑战在哪里？为什么金融行业在AI应用方面会有一些独特的挑战？

高通在5G上也“激进”实际上，在稍早前，三星、联发科已经“抢发”了自己的旗舰机5G芯片，华为甚至已经大批量上市了搭载麒麟990的5G手机，而高通并没有提前，依旧按自己的产品节奏走。虽然搭载855+X50的5G手机已经有多款，不过外界仍然等待真正大规模量产的骁龙865旗舰级5G芯片。

王继忠：我再补充一点，无人驾驶汽车撞车那件事故，我们还认真研究过。核心的问题是倒车的情景是没有设计好，因为所有的场景都是基于车要前进或者停留或者左转或者右拐，但是在倒车情景里面没有设置清楚。所以第一赋予AI的情景分析是否完全把所有的情景覆盖？第二个问题是以前在量化里面讲的模型的风险，AI自己的本身模型有时候得到局部最优，但是没办法做到整体最优，如何去解决这个问题？第三个问题是沿袭上边的问题就是知识图谱，坏的都值得我们研究，金融市场上所有大的风险，像2012年的伦敦金，1998年的上津资本（音），每一个都是精英和诺贝尔奖，但他们为什么会犯错误？他们的知识图谱里边到底哪出了问题？包括伦敦金。伦敦金犯错误的原因都是我们看到的结果损失了56亿，真正核心犯错误的东西是没人去追究的。还有一个问题是95年的期权卖空交易，为什么会有这样的思路和思想？将来赋予你自己AI的模型，为什么你不会看错？这就是大家所有的选手将来在金融市场里面，无论是你用你自己的机器去战胜人，还是别人机器的时候，这是你最核心的做法。所以我觉得Alpha Go的产生有一点对我感触很深，叫做虚拟遗憾最小化。你自己本身是有经验的基金经理，同时还有AI帮你把所有的风险计算清楚，我觉得这一点才是未来大家在金融市场里面评比最核心的东西，就是你为什么能活下来。

在美国可能还有二级档，基于中石油波动率的交易，像谷歌、雅虎、亚马逊，他们基于这些个股的波动率有二级档的交易，所以大家看到的中石油以为是简单的一维或二维的场景，但真实的场景，好比如说交易员这五年就交易中石油，他会把所有中石油的数据，可能一维、二维、三维，甚至四维的数据放在一个框架下去做研究。这就是说，可能跟现在的这道题完全不是一个层面的东西，所有的基金经理来面对这些数据的时候，他一个人或者是人本身的处理是根本不可能的，所以这时候要借助到AI的力量还完成交易。所以我觉得这里面能够把所有的多维策略应用场景里展现出来，尤其是以图的方式展现出来，我现在还没有看到任何一家的数据公司或者基金公司能够把它战时出来。好比如彭博全球最大的数据提供商，但不是全球最优秀的对冲基金，虽然拥有所有的数据，但还是无法处理。我想对选手来说，今天只是迈了第一步，真正的考验，将来面对市场的时候，你处理的东西可能跟你现在和今天回答的是不一样的。我先讲这么多。

责任编辑：余鹏飞来源：FX168FX168财经报社（香港）讯 周四（1月24日）欧市早盘，欧元/美元震荡回落，日内最低跌至1.1340，因最新出炉的法国综合PMI降至2014年1月以来最低。今天公布的一项月度调查显示，法国企业活动本月意外下滑，降速创逾四年最快，受需求走软和反政府抗议活动影响拖累。