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拜登一则重磅突袭“市场恐将变脸”！美元遇鸽派鲍威尔承压耶伦刺激金价1980看涨

健和教育资金的同时保护富人、化石燃料和制药行业的税收优惠的协议。拜登说：“现在是对方放弃极端立场的时候了，因为他们已经提出的很多建议简直、坦率地说是不可接受的。” 据两位知情人士透露，共和党人已将支出上限要求从10年降至6年，但白宫仍希望该协议持续两年。其中一位人士表示，共和党明年仍在寻求大幅增加国防开支，这将进一步削减社会服务。民主党要求国防开支不能被削减，国防开支约占所有联邦可自由支配开支的一半。当被问及共和党的支出上限提议时，麦卡锡和他的发言人没有回答。共和党谈判代表之一加勒特·格雷夫斯周日告诉记者，共和党将坚持多年支出限制，而这样的上限是谈判的“基础”焦点。他说，如果没有就上限达成协议，能源许可的变化是“无关紧要的”。格雷夫斯说，双方在讨论中已经“取得了很大进展”，但在周六遇到了“挫折”。当被问及短期延期以避免债务违约的可能性时，麦卡锡驳回了这个想法。鲍威尔的言论偏离了市场预期，因为他既没有表现出鹰派立场，也没有表现出明显的鸽派立场。相反，他强调需要仔细评估加息对经济前景的影响。这种背离预期促使债市和外汇市场调整头寸，扰乱了美元进入周末的上行势头。与此同时，在拜登周初重启谈判之前，无法可否认的是，31.4万亿美元债务上限谈判在周末确实出现暂停，格雷夫斯对缺乏进展表示失望，这一发展进一步削弱了美元。黄金展望、美元技术分析 FXEmpire分析师James Hyerczyk表示，根据现有数据，短期内黄金价格前景看涨。在对银行业稳定性的担忧和加息预期降低的推动下，金价周五上升1%。然而，重要的是要关注即将公布的经济数据和债务上限问题的解决，因为这些因素可能会影响市场情绪并影响金价的未来走向。他指出，考虑到最近发生的事件，对美元的短期预测似乎看跌。鲍威尔意外的鸽派立场、债务上限谈判的暂停以及随后对美元势头的影响都有助于这一评估。此外，对持续高通胀和中国经济缓慢复苏的持续担忧，人民币贬值就是证明，进一步削弱了美元的前景。 (来源:FXEmpire) 主要趋势原是上升，但周五的价格走势表明动能可能已准备好转向下行。最近的阻力位是103.631(R1)。超过这一水平将表明买盘越来越强。这可能加速下一个目标104.406(R2)。如果周一下行势头增强，则近期有望跌破支撑位102.405(S1)。由于主要趋势向上，我们可能会在首次测试该水平时看到技术反弹。如果失败，则寻找卖盘可能延伸至101.797(S2)。 (来源:FXEmpire)

会员

小萧2023-05-22

新莱应材：5月17日召开业绩说明会，投资者参与

技术储备和竞争优势？答：您好，在生物制药行业，公司是亚洲首家获得 SME BPE 管道管件双认证的公司。公司的产品包含 SME BPE 管路系统、无菌阀门（隔膜阀、球阀、角座阀、罐底阀、止阀、取样阀、RTP 无菌转移阀、四通阀、比例调节阀、换向阀等）、无菌泵（C 系列离心泵、S 系列离心泵、LP 带诱导轮自吸泵、L 系列自吸泵、R 系列转子泵、D 系列双螺杆泵、平滑泵、剪切泵、泵车等）、管式换热器、过滤器、生物发酵罐及系统等，可以用于疫苗、单抗、血液制品、大分子药物、胰岛素等领域。详见公司 22 年年度报告中“核心竞争力分析-分行业核心竞争力“章节。感谢您对公司的关注。新莱应材（300260）主营业务：以高纯不锈钢为母材之高洁净应用材料研发、生产与销售,主营产品为真空室(腔体)、泵、阀、法兰、管道和管件等。新莱应材2023一季报显示，公司主营收入6.39亿元，同比上升1.61%；归母净利润5378.16万元，同比下降32.6%；扣非净利润5119.37万元，同比下降35.57%；负债率54.72%，财务费用991.27万元，毛利率24.82%。该股最近90天内共有10家机构给出评级，买入评级7家，增持评级3家；过去90天内机构目标均价为81.82。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流出7376.9万，融资余额减少；融券净流入130.68万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，新莱应材（300260）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力一般，营收成长性优秀。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：货币资金/总资产率、有息资产负债率、应收账款/利润率、经营现金流/利润率。该股好公司指标2星，好价格指标2星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-05-18

深度爆料！政府监管落后而缓慢，新冠期间中国药品和疫苗开发商错失赶超西方良机

究和不愿承担重大风险。他们说，对于中国制药行业是否有能力生产出新的疗法，以及是否有能力摆脱过去十年来大量生产的“我也一样”的模仿者，还有一些挥之不去的问题。香港大学病毒学和癌症专业教授Qin Dongyan表示，中国“创新能力薄弱，医药行业的学术基础不稳定”。“如果这个行业只以向贫穷国家提供劣质产品为荣，那就不构成走向全球。它只是意味着拥抱落后。这个行业将被困在价值链的低端，离我们在《中国制造2025》等文件中所设想的世界顶端相去不远。” 生物技术和制药行业与半导体和航空发动机一样，都是中国尚未准备好参与全球竞争的关键行业，尽管政府已经投入了数十年的资金和关注。但面临的挫折凸显出，在一个多年来专注于大规模生产、只生产外国品牌药品的本土版本的国家，开发全新产品存在困难。尽管进行了多年投资，但中国制药行业几乎没有推出任何全新的药物，这些药物在业内也被称为“一流”药物。 2022年8月，麦肯锡发布了一份针对制药公司高管和投资者的调查报告，其中许多人都在中国。鉴于中国在研究方面持续落后于西方同行，许多人都不确定中国在未来五年开发突破性疗法的能力。与美国食品和药物管理局(FDA)不同，中国的监管机构对新的技术也不熟悉。美国食品和药物管理局已经有了审查mRNA技术用于潜在药物和疫苗的经验，而这种不熟悉可能促使中国政府决定采取更安全的路线，依靠更传统的方法，为使用久经考验的技术开发疫苗的公司提供实验室、工厂和快速的监管批准。 2020年末，位于首尔的国际疫苗研究所(IVI)表示，愿意帮助中国制药企业Walvax生物技术公司开发国产mRNA疫苗。该研究所所长Jerome Kim表示，他们的提议是与Walvax合作，在非洲和东南亚测试其mRNA疫苗。但Walvax拒绝了这一提议，其疫苗仍在等待中国的批准。中国企业在为新冠肺炎患者生产抗病毒药物方面也落后，而辉瑞(Pfizer)等西方制药商则生产Paxlovid和其他药物。尽管存在缺陷，但在新冠疫情早期，中国疫苗占了贫穷国家可用疫苗的大部分，因为西方国家囤积了更有效的mRNA疫苗供应。后来当供应增加时，许多贫穷国家转而使用西方的疫苗。中国制药行业在其他领域也取得了长足的进步。中国制药商有能力推出更便宜、更快的热销疗法，这让许多人受益。他们的成就之一是一种名为PD-1的肿瘤治疗药物，在默克公司(Merck & Co.)和百时美施贵宝公司(Bristol-Myers Squibb Co.)开始销售这类药物的数年后，几家国内公司以更低的成本开发了这类药物。与此同时，一些中国生物技术公司正着手开发西方甚至无法获得的新疗法。这些努力虽然还处于起步阶段，但已经吸引了阿斯利康(AstraZeneca)和默克(Merck)等西方制药巨头的注意，它们一直在寻找下一个重磅产品。外国公司和拥有前景看好的新药候选的中国公司之间正在达成更多的交易。然而，就目前而言，中国的生物技术在很大程度上仍只是在模仿最好的西方制药产品。2021年底，前中国药品监督管理局局长在北京的一个研讨会上说：“具有新靶点、以新分子形式、在新机制下工作的原创新药就像晨星一样罕见。”

Sue2023-05-17

美国FTC据悉拟提起诉讼制药商安进280亿美元收购Horizon的交易或遇阻

完成，现在诉讼的出现可能意味着FTC对制药行业整合的看法发生了变化。　　他在给客户的一份报告中写道：“如果这反映出FTC对药品行业并购交易整体反竞争性质的看法，那么我们可能会看到更大规模交易所面临的潜在挑战。他特别提到了辉瑞公司计划对Seagen Inc．进行的430亿美元收购交易，“我们没有任何信息表明诉讼很快出现，但如果FTC对更大的生物技术/制药并购交易进行更严格审查，那么就可能会带来挑战。” 　　安进表示不知悉FTC的任何决定，一旦获知消息将会进行披露。Horizon建议就相关问题询问安进。FTC对此不予置评。

金融界2023-05-17

颠覆新药研发 AI制药价值将迎规模化验证

年将会出现首个上市的AI驱动药物，AI制药行业的经济价值因此得到验证，政策、产业、消费市场对于AI驱动药物的态度及相关举措也将清晰，行业逐渐定型。与此同时，现有的管线及后续发展较快的管线，将大批进入临床，AI制药的技术价值将得到规模化验证。　　中泰证券指出，AI制药是将机器学习、自然语言处理及大数据等人工智能技术应用到制药领域各个环节，进而促进新药研发降本增效。AI制药行业经历了算法迭代、算力提升及海量实验数据的堆砌，随着AIDD、AlphaFold2及ChatGPT等创新产品的出现，行业有望迎来高速发展的成长初期。相较于传统药物研发，AI制药有望提高药物设计的命中率及成功概率、降低研发成本并缩短研发周期，未来渗透率有望快速提升。AI制药可分为 AI SaaS软件服务、AI CRO及AI Biotech三种商业模式。据药智局及蛋壳研究院统计，2022年国内AI制药公司中31％的公司选择兼容其中两种商业模式，只有8％选择仅软件SaaS的商业模式。源于AI制药在算法、算力、数据方面投入较大，且单一路径发展或有一定局限，预计未来多种商业模式协同发展有望逐步成为趋势。　　A股公司中，泓博医药（301230）设立了计算机及人工智能辅助的药物设计技术平台，利用开源代码建立了自己的AI模型。　　成都先导（688222）与腾讯 AI Lab合作，双方共同享有基于AI技术的分子骨架跃迁系统。该算法有望加快药物研发领域中的小分子设计环节。目前基于AI技术的分子骨架跃迁系统已经在公司多个内外部药物研发项目上进行应用。

金融界2023-05-05

百度取得AI制药领域重大突破这些公司已有布局

1/200倍。　　中泰证券指出，AI制药行业经历了算法迭代、算力提升及海量实验数据的堆砌，随着AIDD、AlphaFold2及ChatGPT等创新产品的出现，行业有望迎来高速发展的成长初期。据量子位智库预测，鉴于目前绝大多数临床阶段管线处于临床一期，2023-2024年将出现跨越“死亡之谷”的临床管线，进一步证明AI技术对新药研发产业的颠覆性。2026年，预估将会出现首个上市的AI驱动药物。　　现阶段国内多家知名CRO公司屡屡携手AI科技公司，加快创新转型保持竞争优势。药物研发外包是劳动密集型行业，据太平洋证券梳理，近年来维亚生物、成都先导、合全药业、皓元医药、美迪西、泓博医药、泰格医药等国内知名CRO与AI技术相关的科技公司间的高频合作，反映了国内CRO巨头们对AI技术在药物研发过程中降本增效的作用的认可。

金融界2023-05-05

迪哲医药(688192)3月31日股东户数1.04万户，较上期减少4.04%

均持股市值为165.96万元。在化学制药行业个股中，迪哲医药股东户数低于行业平均水平，截至3月31日，化学制药行业平均股东户数为3.73万户。户均持股市值方面，化学制药行业A股上市公司户均持股市值为29.51万元，迪哲医药高于行业平均水平。从股价来看，2023年2月28日至2023年3月31日，迪哲医药区间跌幅为13.0%，在此期间股东户数减少439.0户，减幅为4.04%。迪哲医药近1年股东户数变动明细见下表：根据统计，迪哲医药-U2023年2月28日至2023年3月31日，主力资金净流出2028.29万元，游资资金净流入2422.87万元，散户资金净流出394.59万元。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-04-28

【青年领“投”人】王颖：AI不止在制药方面有价值，要学会拥抱并容忍一些阶段性失败

”王颖说道。　　2020年以来，AI制药行业备受市场关注，但这个行业也存在一些泡沫爆发与出清的迹象，对于这一现象王颖再访谈中表示：“新技术进入到新的应用场景时肯定会走一些弯路，会遇到一些挫折，投资也可能会经历由热到冷，然后再重新掀起新的高潮的阶段，这是非常正常的现象。” 　　对于AI制药，王颖持谨慎乐观的态度，她认为在不同的投资时点如何甄别最好的投资窗口期和价值上的回归是核心关键点。　　作为政府引导基金，昌发展合作的子基金有很多在AI制药方面有所布局。王颖观察到，不同类型的投资机构对于AI制药的偏好程度也是不一样的，有信息技术投资基因和视角出身的投资人，会更喜欢做这种交叉学科、跨界融合、更前瞻性的投资。而在医疗领域深耕的投资人相对来说就会更加谨慎。　　王颖表示，AI不止在制药方面有价值，在AI诊断、生物数据分析和应用、以及慢性病管理，甚至在医疗保险新场景里的商业支付逻辑的创新上都有应用机会。所以更多是要看怎样去拥抱它，去容忍一些阶段性的失败，然后共同探索价值上的实现。　　　　>> 更多精彩，可扫码关注北京基金业协会微信、金融界微信

金融界2023-04-18

下一个“AI王炸” 别只盯着OpenAI DeepMind也在憋大招

术，DeepMind一夜之间改变了生物制药行业，也因此成为“数字生物学”这一新兴领域的先驱。目前，AI+生物学的潜力还没有完全释放出来，AI技术在生物制药和生命科学中的应用，还停留在少数环节中探索、案例级尝试的阶段。DeepMind也正在与行业展开合作，比如与Isomorphic Labs 合作，以“AI-FIRST”原则重构药物发现过程，在著名的生物医学研究中心弗朗西斯·克里克研究所（Francis Crick Institute），建了一个湿实验室，加强AI技术与生物实验的结合，同时还在不断扩大AI for science团队，加快基础生物学的研究。或许，下一个抗癌新药、生物计算领域的大突破，就会在DeepMind诞生。（AlphaFold揭示了蛋白质宇宙的结构）你可能会说，生物学是一门实验科学，有成熟的程式，被AI技术改变很合理。数学、物理这样的基础科学，突破几乎来自天才式的直觉和灵感，有的数学家甚至是在梦中取得突破。比如阿基米德就是在洗澡时灵光一现，发现了浮力定律；拉马努金在梦中发现了3900个公式……AI估计就不好使了吧？数学、物理，这些涉及抽象世界和人类深层直觉的领域，DeepMind也已经取得了突破。帮助数学家发现他们从未发现的发现——DeepMind发表在《自然》杂志上的一篇论文显示，研究人员与顶级数学家合作，为一个几十年来都没有结局的数学猜想，通过机器学习（ML）找到了突破口。使用AI来处理海量或无法直接推理的数据，可以大大增强数学家的洞察力，从而更快地找到证明猜想和新公式的方法，已经被DeepMind证明是可行的。牛津大学数学系教授Marcus Du Sautoy形容AI技术在纯数学中的应用，“就像伽利略拿起望远镜，能够深入凝视数据宇宙，看到以前从未发现过的东西”。未来随着探索的增多，很多未被证实的数学猜想，都有可能因AI的加入而突破。希望届时大家不会又以为AI进化出了什么超能力，被“AI取代数学家”之类的标题给骗了。 AI参与核聚变的研究进程——核物理无论从学术还是社会政治经济的角度，都是非常重要的。大家可能都听过中国核物理学家造原子弹的艰苦故事，其中很多工作和牺牲能不能由AI来代劳呢？DeepMind还真搞成了。它们与瑞士等离子体中心，合作开发了一个AI系统，通过强化学习，控制系统可以很好地协调TCV（由许多磁线圈组成），确保等离子体永远不会接触容器壁，这样就可以减少核聚变的热量损失。同时，还能将等离子体精确地雕刻成不同的形状，方便科学家研究等离子体在不同条件下的反应，从而提高对核聚变反应堆的理解。总之，在过去的几年里，DeepMind在数学、物理、化学、生物学、量子、气象、材料等多个科学领域，创造性地探索了大量AI for science的可能，带来了全新的科学研究方法，必然会催生全新的科学发现和技术突破，下一个“AI王炸”很可能就在其中。现实版《西部世界》够不够炸裂？ DeepMind的目标也是实现通用人工智能。具体怎么做呢？OpenAI专心搞语言，DeepMind就专注“训狗”——搞强化学习。弱人工智能，只能在有限的环境中解决特定问题，没有发展出人类身上那种通识智能。那种“通用”智能的机器，大概就类似于《西部世界》或者《底特律》中的机器人，能够在复杂的环境里执行任务。实现AGI，OpenAI是用大量数据和充分训练来促成大语言模型的“智能涌现”，而DeepMind则选择了“正向教育”——希望通过强化学习，给AI系统以“奖励最大化”的刺激，驱使智能体自主去学习复杂的能力。因为只有表现出这些能力，智能体才能获得奖励（比如生存下去）。听起来，是不是跟工作犬执行主人的口令，主人根据结果来进行奖励或惩罚是一个路子？在一篇论文中，DeepMind的研究人员写道：“奖励足以推动智能体表现出通用智能的迹象和行为，包括学习、感知、社会智能、语言、概括和模仿。” 上一只震惊世界的狗是击败人类棋手的“阿尔法狗（AlphaGo）”，而下一只可能就是被DeepMind用强化学习训练出来的AI了。（ANYmal机器人的运动技能是通过模仿狗MoCap来学习的）比如这只机器狗，就通过强化学习不断试错，从而具备了两个重要的能力：一是使用历史经验，一般来说电机控制的AI智能体，一开始不知道对每个关节施加什么力，需要大量数据才能迈出步子，不然就会随机抽搐并迅速摔倒，而借助RL可以利用以前学到的运动技能，从而缓解“起步”时的尴尬。二是减少特殊行为，此前智能机器人一般会用一种很不自然、不够人性化的方式来避障，虽然看起来很有趣，但不够实用。DeepMind采用强化学习训练，偏向于让智能体学习更多的自然行为，可以安全高效地控制真实世界的机器人/机器狗，将机械控制与认知智慧相结合。类似的强化学习实验还有很多，比如让智能体在网络游戏中展开随机互动，让智能体在模拟的三维世界里搭积木、打扫房间……基本逻辑都是基于人类反馈的奖励模型。 ChatGPT只能解决语言问题，《西部世界》里的人机融合新物种，更灵活的通用家政机器人，可能还真得靠DeepMind的强化学习路线来实现。像人脑一样思考的AI，够不够有趣？ DeepMind虽然没有跟风推出类ChatGPT的大语言模型，但并不代表它对这个领域毫无建树，只不过二者关注的技术方向不太一样罢了。随着使用者的增多，大家可能都发现了类ChatGPT模型的一些限制，比如非常注重数据和语料。深度学习靠规模数据、庞大算力、充分训练而“大力出奇迹”的暴力美学，在大模型时代发挥到了极致。这带来了一系列问题，比如中文语料不足，训出来的大模型效果不好，有的中文LLM会用英文语料进行训练，再将答案翻译回中文，这种做法当然是符合业界常规的，但问题在于很多价值观、常识性的东西，是没有办法对齐和翻译的。而且“暴力计算出奇迹”的大炼模型，打造的语言模型是不可解释的黑盒，金融、政务、工业等行业是不敢用的，无法支撑可靠的决策。不知道OpenAI和国内厂商打算怎么解决“暴力计算”的弊病，反正DeepMind倒是一直在琢磨不同的路线——不搞暴力美学，大搞神经科学。 DeepMind认为大脑才是机器智能模仿的对象，希望通过对脑科学、神经运动学、元学习等“人类本位”的研究，来提升深度学习模型的鲁棒性、可解释性、可靠性等，让AI达到人类水平的理解能力。比如重新认识大脑的工作机制，借鉴多巴胺通过调节神经元之间突触连接的强度，提出了一种基于奖励的强化学习理论；在3D游戏世界中创建了模拟心理学实验室Psychlab，能够实施经典的心理实验，显著改进了智能体UNREAL的性能；发现在人工神经网络倾向于避开精确设计的代码，倾向于对成本函数进行暴力优化（不追求奖励最大化，而是追求成本最小化，不做错就没有损失），而人脑的机制却往往会专注在任务实现和奖励上，从这个角度去优化深度神经网络的结构。 2023年发表的一篇新论文中，DeepMind则针对大脑中的回放（replay）机制，提出这是一种组合计算的形式，可以衍生出新的知识，在神经网络中整合回放机制，有望让AI用极少的数据学到新东西，提高认知智能，更接近“智能涌现”。大脑的智慧让人类爬上了万物之灵的宝座，AI不靠人工而靠智能，为什么不可能呢？当初OpenAI要走NLP这条“冷门”的路，很多人也觉得不可能，直到产品虽不成熟、但能力十分惊艳的ChatGPT出现，人们才开始纷纷夸赞OpenAI的长期主义。这些年DeepMind默默搞的研究，可能就是下一个“王炸”。我们都希望中国AI也能诞生影响世界的元创新，其实AI领域并没有那么多独门秘技，很多灵感或技术路线都是公开的，但我们为什么总是听过就算、见过就忘呢？除了灵光一现的idea， OpenAI和DeepMind不断投入的耐心，强大的工程能力，前沿研究与商业化的平衡，也是值得学习和借鉴的。不能总是热泪盈眶，总是不长记性，直到下一个《震惊！XXX的XXX又颠覆世界了》…… 来源于：36氪来源：金色财经

金色财经2023-04-09

TUV南德粉尘爆炸实验室获得CNAS 17025实验室资质

重要影响。常见涉及粉尘工艺的行业包含：制药行业、木材加工业、喷涂业、制糖业、粮食行业、土豆粉或淀粉倾倒行业等。对应种类纷杂的行业工艺流程，需要考虑对粉尘除尘系统的各项安全要求，例如除尘系统的爆炸压力、泄爆措施以及隔离爆炸设备等。而这些除尘系统保护类装置的应用又离不开粉尘爆炸参数的计算与测定。作为行业内为数不多的该领域具有CNAS认证资质的检测实验室，TUV南德上海测试中心的测试能力基本覆盖所有粉尘爆炸参数测定项目，包括粉尘可燃性、粉尘云最小点火能量、最低着火温度、粉尘层电阻率等。此次获得CNAS 17025实验室资质，标志着TUV南德粉尘爆炸参数测定的技术水平和管理水平得到了进一步的提升，依托于专业的实验室及专家团队将帮助客户获得准确的粉尘爆炸参数测试，进而全面进行粉尘相关系统设计，提升防爆安全，为环境和人员的安全保驾护航。

美通社2023-03-31

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