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AI+、干细胞治疗、mRNA……14家生命科学新锐亮相，第二届生命科学创业大赛北京站半决赛成功举办!

导调控目的，我们建立了非常独特的基于 AI 算法的化学诱导平台，首先我们有两个核心基础数据库，iReMeta 是我们基于发育生物学的组学数据库，在该数据库里可以挖掘在发育过程中起到决定性作用的核心基因。iReChem 平台是一个小分子化合物库，通过两个数据库对接，可以快速地找到可以精准控制发育生物学基因的小分子化合物。　　魏君继续补充，通过第三个平台 iReXam 平台进行基因和小分子的综合性验证和筛选，也利用基因编辑工具平台更精准实现筛选，现在已经开发了一系列细胞治疗产品，计划治疗中重度帕金森病的干细胞疗法能在 2022 年完成中美 IND 双报工作。　　深势科技：AI for Science 方式驱动药物和材料研发　　深势科技首席技术官胡成文以 “AI for Science” 科学研究范式驱动药物和材料设计”为题进行了路演。　　深势科技运用人工智能和分子模拟算法，结合先进计算手段求解重要科学问题，创新性地提出了“多尺度建模+机器学习+高性能计算”的科学研究新范式，并推出了 Hermite 药物计算设计平台、Bohrium 微尺度科学计算云平台等。图 | 深势科技首席技术官胡成文　　胡成文指出，“AI for Science” 的新范式实现了计算和精度的完美统一，通过这个方式在底层技术上可以用 AI 学习物理模型，数据上可以用 AI 学习数据，基于底层原理我们创建了两个平台，一是药物计算设计平台，二是材料计算和设计平台。我们正在通过这两个平台推动药物和材料行业的新发展。　　胡成文进一步解释，一方面，在药物研发领域推出的 Uni-Fold 等算法实现了药物和蛋白效率性质全面精准的预测；另一方面，在跨尺度建模上取得一系列的成绩，能够更好驱动新材料领域的原始创新。　　透彻未来：AI 助力智慧病理　　透彻未来商务总监张楠介绍了公司的整体业务，这是一家专注于智慧病理的人工智能公司，使用先进的深度学习技术，为中国及亚太地区病理学界实现行业数字化、信息化及智能化的发展提供服务。　　张楠表示，病理是肿瘤诊断的金标准。无论是在后续用药选择，还是在预后分析上，病理诊断均占据着非常重要的地位。然而，目前我国的病理诊断人才非常短缺，智慧病理便成为了肿瘤诊断新基建过程中的重要一环。目前我们研发完成了近 10 种器官的组织病理深度学习分析模块，覆盖了病理科超过 80％的日常样本量。在后续的工作中，我们还将在预后分析与药效预测等一系列前沿研究方向发力，为肿瘤患者提供全周期服务。　图 | 透彻未来商务总监张楠　　张楠还介绍了公司的商业模式，即私有云与区域诊断云组合。目前，透彻未来通过私有云，在大型三级医院落地，并与国家卫健委病理质控平台紧密合作，建立了覆盖超过 2000 家二级医院的智慧病理云，为更多的医院提供服务。　　碳纳医疗：搭建独特的碳量子点为基础的癌症精确诊治产品开发平台　　碳纳医疗创始人兼 CEO 欧阳兆槐介绍了“基于碳量子点的新型肿瘤显像剂和药物靶向递送系统”项目，这是一家专注于癌症精确诊断和靶向治疗的公司。图 | 碳纳医疗创始人兼 CEO 欧阳兆槐　　据欧阳兆槐介绍，量子点是一种纳米材料，大小只有几个纳米、能发荧光。其中以碳为主要元素的碳量子点，生物相容性好、无毒性，近年来受到越来越多的重视。公司的关键技术是一种能识别癌细胞的新型碳量子点，即只会进入癌细胞而不进入正常细胞。这是一项完全突破性的技术，已经申请了专利保护。　　欧阳兆槐表示，公司计划把这种独特的碳量子点打造成产品开发平台，在这平台上开发肿瘤精确诊断和靶向治疗纳米新药，通过技术授权方式和自研产品获得收益。　　亿药科技：搭建全球首款药效预测系统　　亿药科技董事长谢正伟分享了公司这一年来取得的进展，该公司基于人工智能技术在延长寿命、代谢疾病、癌症等疾病方向研发创新药物。　　谢正伟表示，此前公司在国际顶尖期刊《自然• 生物技术》杂志发表了基于深度学习和基因指纹的药效预测系统（DLEPS，中文名灵素系统），并证明了 DLEPS 是一种药物发现和重定位的有效工具。这是国际上第一款药效预测系统，并申请了国家和国际专利。利用该技术，临床试验候选药物研发效率可以提高约 50 倍，药效提高约 2 倍，延长寿命管线已经取得 PCC。图 | 亿药科技董事长谢正伟　　这种深度学习和基因指纹网络一开始是不需要靶点的，而是针对疾病病理造成的表达谱变化来寻找小分子进行调控。该公司所要做的事情是把这种小分子和基因表达谱之间的关联用人工智能拟合出来，这样不用依赖于非常有限的数据，而是可以把它推广到几亿、几十亿，甚至更多的化合物空间里。　　数智元宇：腔镜手术 AI 导航系统　　数智元宇科技 CEO 马玉丹介绍了其腔镜手术 AI 导航系统。这是国内首个在硬镜 AI 细分领域研发出产品并在手术室完成初试的公司，也是目前唯一一个拥有此细分领域专利群的公司。目前该公司已经将其产品迭代升级到了第三代。图 | 数智元宇科技 CEO 马玉丹　　马玉丹把公司在腔镜手术 AI 导航系统领域的核心竞争力归纳为四个方面，一是先发优势，公司目前处在细分赛道的最前列，也获得了细分领域第一个已授权的国家发明专利；二是数据壁垒，其合作医院均为国内腔镜手术头牌医院，拥有全球最大的年手术量，以及全球最多的术中影像存储量。（我国是微创手术年手术量最大的国家）；三是技术优势，拥有国内顶级外科手术专家团队与首席 AI 架构师团队组成的医工交叉结合领军团队。并且不同于静态图片，所处理的数据是动态的术中影像，壁垒更高；四是专利壁垒，围绕已授权发明专利，布局了本细分领域第一个全方位专利群，已构造起坚实的专利护城河。　　马玉丹也解释了公司的商业模式，可以作为硬镜厂商和手术机器人厂商的 AI 系统供应商，为这些公司提供智能导航系统；也可以基于注册人制度找一个委托方在硬件方面负责生产，打包成一套国产高端创新医疗器械，直接面向医院。

金融界2022-10-31

NFT-Fi赛道的破局点：AMM还是碎片化？

据将被抓取、清理和处理，最终用于训练 AI 算法。采用 Bonding Curve + AI Oracle 的机制，综合评估 NFT 的价值提供 SDK 用于集成不同的前端，如 GameFi 内置市场 c. 观点 AI 机制细节尚未公布，其定价可行性有待确认。 7. Furion a. 机制、愿景首个集交易、借贷、流动性聚合及质押挖矿于一体的 NFT 平台。一站式平台旨在解决 NFT 金融化的三角困境：NFT 定价、资本利用率及风险管理。通过将 NFT 转化成碎片化的 ERC20 F-X 代币，F-X 代币然后可以通过 AMM 交易对或 Furion池进行交易。F-X Furion 池的价格由 Furion 预言机决定。 F-X 代币可转化为 FTT-X 代币，不同的 FTT 代币在同一聚合池中，提高了内在流动性，间接实现了 NFT 到 NFT 的兑换。其定价机制为：当 Circulating supply 为 0 时，Fair price of FFT = 0.01 eth. b. 亮点、价值与风险 NFT 碎片化分为存储和锁仓两种方式：存储：释放基础资产 100% 的流动性；锁仓：释放基础资产部分流动性，并同时保留资产所有权。分离池和聚合池两种方式适用于不同的需求。分离池可用于单个 NFT 种类，而聚合池可用于创建 NFT 指数代币。 c. 观点聚合类指数代币将不同 NFT 的流动性聚集起来，一定程度提高了 NFT 流动性，然而其定价流程较为复杂，NFT 价格的波动以及预言机风险可能会带来 FTT 代币的大幅波动。到目前为止，碎片化赛道已经没有新晋项目，目前有追踪到交易量的项目只有 5 个。而 AMM 赛道刚刚开始，目前二级市场已有 20 个左右的 NFT AMM，只有极少数已可以使用产品，Sudoswap 立标杆之后，其他产品同质化十分严重。五、两种方式分别解决并带来了什么问题？ NFT 碎片化解决的问题赋能价值发现； NFT 流动性差/不能成为好的抵押品；投资民主化 NFT 碎片化带来的问题所有权问题：买断后被迫出售手里的碎片；绕开了为 NFT 定价的问题，无法解决 NFT 本身的流动性问题（无法捕捉不同稀有度NFT价格的差异化）；对稀有、蓝筹 NFT 友好，长尾 NFT 不友好；低效且会产生额外的费用；单纯的碎片化庞氏骗局、价值泡沫。版权问题 NFT AMM 解决的问题降低门槛：相比 NFTX、fractional 等方案，Sudoswap 真正的降低了用户的使用门槛（买卖），教育成本极低。 Instant liquidity：随时 NFT 头寸退出；完全链上、无需许可：完全于链上发布、竞价、成交，且无需许可，且相比于 NFTX 同质化后的 xyk 定价更优。高效、灵活：NFT - FT LP 直接参与做市销率更高，且可以自定义池参数（LP fee、买卖 tax、价格发现方式等）；新的 NFTfi 积木：发挥可组合性的优势，可用做 NFTfi 的底层基建，gamefi 项目的 marketplace，e.g. Sudo Inu 的 LP 挖矿。另一种激励形式：过去简单粗暴、没有持续性的 NFT 发行的商业模式可能被改变，NFT 项目方作为 LP 可以深度绑定为 Stakeholder，并且可以用交易费用作为新型“版税”激励 LP/项目方。新的 NFT 交易、做市模式：一定程度改变了 NFT 订单簿的交易习惯，且为 NFT 做市提供了新思路与路径（可以做 DCA 策略等）。 NFT AMM 带来的问题 Bonding curve 定价的曲线单一：Linear Exponential；（理论上可以采用线性、S 型曲线、正弦曲线等任何类型的曲线）；为什么不用 XYK 的模型？团队认为 XYK 模型用于 NFT 定价会让价格变动过于剧烈（流动性分布太过离散且 NFTX 的模式会无端产生更多费用）。因此， Sudoswap 采用了类似 Uni V3 的集中流动性的方式，减小了 XYK 模型让价格波动过于剧烈的问题（这里可能也是双刃剑）； NFT 的稀有度在使用过程中被消除：不能契合所有 NFT 市场需求，但可以通过单纯的 buy/sell wall 实现；摩擦成本：NFT 会作为 LP 存（托管）到池中，每一次撤、挂单都有费用产生，无法做到链下订单簿记录，不能在多个 marketplace 挂单；创建 LP 的权限大：超级管理员权限，对定价函数，增量阈值，初始费用，全局手续费均可以控制。熊市背景下 LP 风险无限放大：由于 NFT 本身的流动性差，Pool model 本身提供的 Exit liq 就让 NFT LP 承受了无限的风险，如果没有相应激励，没有人会去做 LP。简而言之，碎片化的方式引入了对碎片化后的所有权质疑，本质上未直接解决 NFT 流动性问题的同时引入了一个新的外部因素。而 AMM 的质疑声音更多在于是否能广泛适用于所有 NFT 的定价，以及本身为非标资产做市的 LP 是否风险回报不成正比。两者对比下，AMM 是更有潜力的方案。六、观点/未来 NFT 碎片化 NFT 碎片化主要针对高价值投资型的 NFT，如蓝筹类、现实资产锚定类。NFT 碎片化降低了这些资产的参与门槛，使得用户可以以降低的价格参与资产交易和投机。 NFT 碎片化本身没有解决 NFT 的流动性问题和定价问题，导致 NFT 现货市场和碎片化市场之间分离。从市场表现来看，NFT 碎片化之后，token 的流动性很低，交易不活跃，并没有达到预期效果。从资产本身来看，NFT 资产本身附带权益，而权益是难以分割的。NFT 作为一种非同质化的资产，给用户带来的体验是非同质的。正是 NFT 碎片化很难对权益进行有效分割，不适合于权益性的 NFT 资产。 NFT 碎片化市场的发展，归根到底还是依赖于整体 NFT 市场的发展，在底层资产的流动性不足的情况下，对资产进行碎片化并不会提升流动性。 NFT 碎片化产品的结构在未来不会发生太大的改变，产品的迭代会从几个方面来展开，比如，更灵活的费率设计，更多的钱包支持，更丰富的 NFT 支持以及数据展示，更友好的交互界面以及多样化的退出方式。 NFT AMM AMM 的模式会增加很多交易/做市的摩擦，对于低定价的 NFT 不友好，所以这部分群体暂时不是目标用户。 AMM 最大的使用场景，即 Utility NFT，是游戏资产的重要类别，标准化的市场对未来的游戏生态发展是基础。 AMM 为创作者激励提供了新的思路，即绑定称为利益相关者，以激励创作者持续输出。 AMM 的形式也为 NFT 的做市降低了准入门槛，策略的部署也更灵活。 Reference https://www.binance.com/zh-CN/blog/nft/nft碎片化如何改变nft领域-421499824684903814 https://mirror.xyz/0xfD541c8A6710006a63C83eC32B9F2D7b3291eFa3/kv1YOjjzbOC_FVruhkIUjidgkisQV0FkPV7n5vevnLM https://docs.nftx.io/ https://docs.nft20.io/ https://fortune.com/2022/08/17/nfts-fractional-tessera-paradigm-20-million-funding-round/ https://medium.com/tessera-nft/announcing-tessera-6cc66d92a6a6 来源：金色财经

金色财经2022-10-30

AI为何成为云计算巨头的新战场？双剑合璧又会有怎样的表现？

进行全面的机器学习。与传统算法相比，AI算法并无多余的假设前提，而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构，这一算法特点决定了它是更为灵活且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力，同时也带来了显著增加的运算量。在算力取得突破以前，大数据的优势几乎无处发挥，更别说AI的运用。而如今，人们正在进入一个数据量迅速膨胀的时代，少量服务器已经不能解决问题，于是人们开始聚合多台服务器的力量，利用云平台实现海量数据的分析与整合。伴随着云计算的发展，高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了科技发展的突破。人们基于大数据仅能满足日常的搜索需求显然是不够的，人们也会面临想要的东西不会搜、也不知如何表达，或者搜索出来的结果并不是自己想要的情况。这时，人们便开始渴望有一种应用能够试图分析出自己想表达的意思。如今音乐、视频或者购物软件中的“猜你喜欢”，当人们在使用这种应用时，会根据过往你在使用软件时留存的数据分析出个人喜好，这也是AI最贴近生活的应用分支——机器学习。机器学习不仅仅需要理解客观存在的理论，或是推算出一道数学公式的正确结果，更需要了解人与机器的共识。既然机器对于数据的处理和统计能力很强，那么人们只要为机器提供足够多的数据，AI便能在其中找到数据间的规律，并作出正确的决策。后记在大数据时代，云计算的出现给经济发展带来了重大影响。虽然企业数字化、产业智能化是一条长路，但诸如Oracle、NVIDIA等科技巨头正通过不断地技术革新、开放赋能，打造云计算基础设施助力更多企业大步快跑进产业与AI结合升级的浪潮。作为一个庞大的高新技术合集，“AI+云计算”正在作为一种新经济业态开始萌芽，越来越多的云计算企业开始拥抱人工智能，用“AI+云计算”助力技术和产业的进一步发展。在云计算与大数据成熟的沃土上诞生的AI可谓是天选之子，随着新科技时代的到来，人们的生活将会更加紧密地与AI和云计算等新科技联系在一起，在这种背景下两者的深度融合无疑会使AI与人们的生活之间联系得更加密切。而在技术、需求与产业进化永不停歇、奔涌向前的现实下，未来的技术框架又会进步到何种程度，值得我们持续关注。来源：金色财经

金色财经2022-10-27

中泰证券：给予美格智能买入评级

媒体外围开发、架构设计和功能调优，以及AI算法在智能平台上的对接和性能优化等领域积累大量智能模组研发KNOW-HOW，构成公司核心竞争力。利用多年自身技术积累及与上游高通、紫光展锐等领先物联网芯片厂商合作关系，公司目前在新能源车4G/5G智能座舱、ADAS/DMS辅助驾驶、新零售、4G/5GPDA等核心垂直应用领域不断提升智能模组产品价值，建立智能模组大规模应用先发优势。　　市占率快速提升，重点发力5G车载与FWA。公司产品应用广泛，且持续拓展高阶辅助驾驶、AR/VR、机器人、云计算等新兴行业，Counterpoint数据显示公司在22Q2全球模组厂商出货量中以5.6%位列第三，市场份额显著增加。公司前瞻布局汽车与CPE两大高景气细分应用赛道，FWA方面抓住海外市场向5G切换及华为退出机遇，积极开拓海外运营商，完善产品序列，车载方面产品线完整，大规模应用于前装T-Box、后装OBD及监控DVR等领域。汽车智能网联化及5G技术发展驱动传统T-Box车载模组向5G/C-V2X/GNSS等集成形态升级，智能座舱向域控演进，手机端安卓生态应用逐步移植到座舱内部，高算力智能模组将取代多个分散的低算力黑盒子，且随着座舱SoC芯片算力升级，高性能产品需求及价值量相应提高。公司5G智能座舱模组出货量行业领先，已在比亚迪DiLink4.0和5.0平台上大规模量产，覆盖王朝网、海洋网、腾势等多款车型，第二代产品于22H1正式量产，性能较一代提升数倍，下一代制程及算力更先进的产品正在研发，随着比亚迪销量增长、5G车型渗透率提升及新客户定点推进，公司车载业务将实现高增长。　　投资建议：美格智能是快速崛起的物联网智能模组龙头，形成了完整的智能模组产品序列，数传模组产品不断拓展，具有一定的差异化优势，我们认为智能模组在未来有较大的应用空间，看好公司在智能网联车和FWA领域的业务布局。我们预计公司2022-2024年净利润分别为2.02亿元/3.11亿元/4.33亿元，EPS分别为0.85元/1.30元/1.81元，维持“买入”评级。　　风险提示：行业竞争加剧风险；物联网发展不及预期风险；上游芯片短缺风险；研究报告使用的公开资料可能存在信息滞后或更新不及时的风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，长城证券侯宾研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达97.44%，其预测2022年度归属净利润为盈利2.03亿，根据现价换算的预测PE为30.76。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有14家机构给出评级，买入评级11家，增持评级3家；过去90天内机构目标均价为49.35。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，美格智能（002881）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力良好，营收成长性良好。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：有息资产负债率、应收账款/利润率。该股好公司指标2.5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2022-10-19

四个山寨币在短短 7 天内爆发了 173% 甚至更多

基于区块链的人工智能服务市场，从单个 AI 算法到独立的 AI 应用程序。AGIX 从 0.042 美元的 7 天低点飙升至 0.121 美元的高点，仅一周内涨幅超过 188%。 AGIX 自触及每周高点以来已经下跌。来源：金色财经

金色财经2022-10-17

AI绘画作品的版权归谁？

D'opéra Spatial》） AI 算法的普及（尤其是 Google 开放了 Disco Diffusion 之后），推动了 AI 绘画应用在今年爆发，虽然现阶段 AI 的创作工具属性（基于现有作者作品集的模仿和预测）远大于其自主创作属性，但这并不妨碍 AI 将来会在深度学习后自主创作。目前，对于 AI 生成作品的著作权归属在我国法律体系内尚属空白，但还是可以通过现行的《著作权法》体系进行探究，依次理清以下几个问题：什么是著作权法所称的作品？ AI 作品是不是作品？ AI 作品归谁？ AI 作品是否会涉及侵权？一、什么是著作权法所称的作品根据我国《著作权法》第三条规定：“本法所称的作品，是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果，包括：（一）文字作品；（二）口述作品；（三）音乐、戏剧、曲艺、舞蹈、杂技艺术作品；（四）美术、建筑作品；（五）摄影作品；（六）视听作品；（七）工程设计图、产品设计图、地图、示意图等图形作品和模型作品；（八）计算机软件；（九）符合作品特征的其他智力成果。” 同时，我国《著作权法实施条例》第二条规定：“著作权法所称作品，是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以某种有形形式复制的智力成果。”显然，独创性是保证作品受到著作权法保护的前提。独创性包含“独”和“创”两个维度。“独”是独立性的意思，即作者独立创作完成作品，不存在对他人作品的抄袭或复制，其中包含了（1）作品从无到有的创作，以及（2）在已有作品上的再创作而形成的与原作品存在客观区别的新作品（一般称为“二次创作”）这两种创作行为。“创”是创造性的意思，即作品必须是创造性智力活动的产物，体现作者的构思、思想或者感情，并带有创作个性。我国《著作权法》和《著作权法实施条例》对于独创性标准没有给出明确规定，由于独创性标准的定义过于概括和抽象，如何判断作品是否具有独创性，还是需要结合具体案件来判断。二、AI 作品是不是作品目前 AI 在创作过程中作为工具参与的仅仅是“体力劳动”，而非作者给出方案构思的“脑力劳动”，难以跳出作者给出的方案构思而独立创作。因此，AI 在创作过程中仅仅发挥工具作用而未参与创作，仅仅是对工作时间的压缩，并不是独创性的表达。只有在 AI 作品满足独创性的标准之后，才可能成为著作权法所称的作品。在 Dreamwriter 一案中（(2019）粤 0305 民初 14010 号），原告通过自主开发的 AI 机器人 Dreamwriter 生成了财经文章并发布，而被告未经许可发布了同样的财经文章，即构成对原告财经文章著作权的侵权。法院在认定涉案财经文章是否具有独创性的考察标准具有较强的参考意义：（1）是否独立创作；（2）是否与已有作品存在一定差异；（3）是否体现作者个性化的选择。法院认为：“判断涉案文章是否具有独创性，应当从是否独立创作及外在表现上是否与已有作品存在一定程度的差异，或具备最低程度的创造性进行分析判断……从涉案文章的外在表现形式与生成过程来分析，该文章的特定表现形式源于创作者个性化的选择与安排，并由 Dreamwriter 软件在技术上“生成”的创作过程均满足著作权法对文字作品的保护条件，法院认定涉案财经文章属于我国著作权法所保护的文字作品。” 三、AI 作品归谁？既然 AI 作品在满足一定条件后能够成为作品，那么 AI 作品的著作权归谁？或者说 AI 能否成为作者？在回答问题之前，我们先来看美国版权局告诉我们什么。 2022 年 2 月 14 日，美国版权局审查委员会（Copyright Review Board）再次拒绝了 Ryan Abbott 提交的 AI 作品“A Recent Entrance to Paradise”的版权登记注册复议请求，并重申根据美国《版权法》的规定，版权法仅仅保护“建立在人类创造力基础”上的“智力劳动的果实”。（AI 作品——“A Recent Entrance to Paradise”） 2018 年 11 月 3 日，Stephen Thaler 申请将一个通过在计算机算法自动生成的 AI 作品——“A Recent Entrance to Paradise”登记注册版权，并表明“AI——创造机器（Creativity Machine）”为作者，Stephen Thaler 为该 AI 的发明者。2019 年 8 月 12 日，美国版权局拒绝了该申请，理由是：“缺乏版权声明所必需的人类作者身份（lacks the human authorship necessary to support a copyright claim）。”Stephen Thaler 随即要求版权局重新评估上述决定，并辩称：“人类作者身份的要求违反《美国宪法》，并且没有得到任何成文法或判例法的支持”。2020 年 3 月 1 日，美国版权局又拒绝了该复议请求并认为：其不会放弃最高法院及地方法院司法判例长期以来对《版权法》的解释——即只有由人类作者创作的作品才符合版权保护的法律和正式要求。之后，版权局审查委员会依然对 Stephen Thaler 的第二次复议申请无动于衷，认为：人类作者身份是美国版权保护的先决条件，因此该作品不能登记注册。同样的，目前在国内，AI 本身亦不能成为作者。首先来看，作者进行创作以及其作品在之后获得《著作权法》保护，是一项民事法律行为，作者需要独立承担法律责任。显然将 AI 作为作者并不合适，AI 只是一个被开发的程序，不具有独立的财产，不具有独立的民事责任能力，无法作为侵权主体因其侵权行为所应当承担的不利后果，也无法承担相应的赔偿责任。我国《民法典》第一百七十六条规定：“民事主体依照法律规定或者按照当事人约定，履行民事义务，承担民事责任。”同时，我国《民法典》规定，能够作为民事主体的有自然人、法人和非法人组织。其次，根据我国《著作权法》第十一条规定：“创作作品的公民是作者。由法人或者其他组织主持，代表法人或者其他组织意志创作，并由法人或者其他组织承担责任的作品，法人或者其他组织视为作者。”在 Dreamwriter 一案，深圳南山区法院也给出了它的答案，法院认为 AI 作品为法人作品，原告法人为合法著作权人，著作权由其享有。所以，如果 AI 作品能够满足我国《著作权法》和《著作权法实施条例》的要求，那么将 AI 作品归属于自然人作者，或者是开发 AI 软件的法人或其他组织，由其享有著作权并承担相应法律责任，是在现有著作权法框架下最适宜的处理方式。四、AI 作品是否会涉及侵权？在通过 AI 工具创作 AI 作品的过程中，可能存在一系列的侵权的风险，主要分为 3 种：（1）使用者（侵权主体）的侵权。一般而言，AI 服务提供方开发 AI 工具都是需要商业化的，使用其 AI 工具需要遵守《用户协议》或者其他相关的协议，AI 作品著作权的归属以及能否商用目前暂时受制 AI 服务提供方，如果使用者超出协议授权范围或不当使用 AI 工具的，就可能构成侵权。所以在使用 AI 工具之前要了解《用户》或者其他相关的协议。例如，百度开发的文心一格 AI 绘画工具就明确：“不得用于商业用途，版权归属于百度公司。” 例如，目前最热门的 Midjourney 以及 Stable Diffusion 都开放了商业化套餐，购买商业化套餐的高级用户则有完全的商业使用权。可以参考如下： Midjourney Terms of Service: https://midjourney.gitbook.io/docs/terms-of-service?continueFlag=ef7 d16 db9473 cdc8 d5561 a6340 adbe96 Stable Diffusion Dream Studio beta Terms of Service: https://stability.ai/stablediffusion-terms-of-service?continueFlag=ef7 d16 db9473 cdc8 d5561 a6340 adbe96 （2）AI 服务提供方（侵权主体）的侵权。AI 服务提供方需要建立一个庞大的作品素材库来足够支撑 AI 算法的深度学习，如果在庞大的作品素材库中包含有他人的著作权作品（著作权来源存在问题），且 AI 服务提供方利用该作品进行创作，就可能构成对该作品著作权的侵权。所以 AI 服务提供方应确保作品素材库在著作权来源上的合法性。（3）AI 作品（侵权主体？）的侵权。使用者通过 AI 工具随机生成的 AI 作品，可能与其他作品极为相似。司法实务中，判定著作权侵权成立需要满足“接触 + 实质性相似”两个条件，一是证明侵权人曾经接触过或可能接触过原作品，存在抄袭的客观可能性；二是证明侵权人的作品与原作品构成实质性相似。可以想象去证明 AI 曾经接触过或可能接触过原作品是非常困难的。五、写在最后就像“Web3 是趋势，不要抗拒”一样，未来 AI 将会深入各行各业，我们应该积极地去拥抱这些新事物。就 AI 绘画而言，希望大家都能成为 AI 造句小能手，我仿佛看到了小学语文老师欣慰的笑：） —— END —— 本文仅供参考，不构成法律意见。希望本文对您有所帮助。若您有任何进一步的问题或指示，请随时联系。来源：金色财经

金色财经2022-10-11

iNFTnews｜从技术布局看苹果离元宇宙还有多远？

户的头部形状和耳朵几何形状，并使用新的AI算法为用户动态调整空间音频体验。 iPhone的TrueDepth摄像系统使用这项技术，用户可体验到全方位的声音环绕效果，并且不受身体动作的影响。可以预见，这项技术补足了元宇宙在声音方面的短板。相信随着技术的逐渐成熟，一个拥有视觉、触觉、听觉的前期元宇宙体验就将随之出炉。元宇宙操作系统从苹果的各项技术分布来看，它在元宇宙各个领域是广泛涉及的。虽然库克着眼于当下，从AR的角度出发布局苹果的下一个时代。但苹果的种种行动都抵挡不了外界对它的猜想。比如软件开发者在App Store上传的日志和苹果使用的GitHub仓库中发现了多次提及的 "realityOS" 的代码。从曝光的信息来看，realityOS 极有可能是苹果打造的新的元宇宙操作系统，将会在苹果推出其第一个MR头显设备时搭载使用。苹果打造增强现实和虚拟现实生态系统的第一个迹象是在2017年，彼时彭博社表示，苹果正在开发一种名为“rOS”基于iOS的新操作系统，该操作系统专为增强现实而设计。而今年“RealityOS”商标在多国的注册，都让这一操作系统的问世板上钉钉。这也意味着这是苹果在推出iOS、iPadOS、watchOS、tvOS、macOS之后的全新的一条产品线。据悉，随着MR头显设备的即将推出，苹果对ROS（Reality OS， “现实操作系统”）的研发也在加速进行中。这一明朗的形势可以预见，如同当前移动互联网时代iOS搭载iPhone，未来ROS将会搭载苹果的各个硬件设备，形成一个苹果的元宇宙闭环（以当前苹果的理念猜测）。结语从操作系统到各类硬件设备，是否因此就可断言苹果的元宇宙已经成型并呼之欲出了呢？在时代周刊对库克的访谈中，问及除苹果之外，展望整个科技领域，有哪些让他感到兴奋的地方？库克表示是人工智能。并称人工智能已经出现在许多人们根本想不到的产品中。比如iPhone手机Face ID、Touch ID、照片识别、 Siri语音助手等等。表示人工智能无所不在，可以帮助人们更轻松地生活，但这还只是处于早期阶段。 “我对增强现实能带来的东西感到非常兴奋，这是虚拟世界与现实世界的叠加，而且不会分散你对现实世界的注意力，而是增强彼此之间的合作关系。” 从主流的技术角度看，元宇宙包含人工智能技术在内。库克选择从现实的角度出发理解这一波技术潮流，表示“显然有不同的说法，我就不提那些流行语了。我们称之为增强现实，但我对这些东西都感到超级兴奋。我相信科技可以给世界带来很多好处。” 作为苹果团队的带领者，库克认为AR真正放大了技术对人们的价值，而不是封闭现实世界。从现实的、科技便利每一个人的角度探索元宇宙，这是苹果的出发点，也是它不同于Meta、微软、谷歌的地方。外界对苹果的赞赏表现在许多方面，比如隐私保护、开发为少数不方便人群使用的功能、着重绿色环保、开发众多创新功能等，可以从这些地方看到苹果对外传达的理念。元宇宙目前是一个众说纷纭的概念，谁都可以定义它。苹果选择了从科技利好、实际出发的角度，进入这一波技术潮流。也许，当库克说“我本可以”时，可以肯定的是，一支庞大的苹果工程师团队正在努力实现这一目标，凭借这一实力，或许很快就会实现。作者：YuanShan@iNFTnews.com 注：北京师范大学教授喻国明认为，支撑“元宇宙”的六大技术支柱包括区块链技术（Blockchain）、交互技术（Interactivity）、电子游戏技术（Game）、人工智能技术（AI）、智能网络技术（Network）、物联网技术（Internet of Things）。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_16815838 https://new.qq.com/rain/a/20220610A05HTN00 https://new.qq.com/rain/a/20220610A05HTN00 声明：NFT中文社区原创作品，内容仅代表作者立场，且不构成投资建议，请谨慎对待。来源：金色财经

金色财经2022-10-08

ai智能虚拟人有哪些玩法体验和实现方式

egoAvatar虚拟形象：基于强大的AI算法能力，为客户提供多元化风格虚拟形象制作及智能交互服务，帮助打造虚拟形象数字资产，创造多样的玩法体验。 AI虚拟人的实现方式大致有两种，一种则是将真人的面部或动作进行捕捉并投影至虚拟形象，完成实时交互；另一种则是运用人工智能技术制作声库与动作库对AI进行模型训练，针对交互对象发出的指令做出相应反应，这种方式可以极大程度解放人力。 ZegoAvatar虚拟形象可捏你所想，塑造千人千面专属形象，如一键拍照识别面部特征还原真实、多维度面部参数调节刻画自我、海量素材自由搭配表达个性等，虚实相通，AI 助力表达自然情绪。当前元宇宙的概念火爆，但落地实践却困难重重。搭建内容生产链的边际成本十分高昂：2D平面到3D空间所需求的内容素材生产成本的直线上升，同时更多岗位协同参与的工作流也让项目、团队管理变得更加耗费精力。 ZegoAvatar的出现，就是想要打造趁手的生产工具和可靠的生产流程，让更多的先行者更快更简单的打造元宇宙场景，加入到元宇宙实际价值的挖掘中来。对比传统的开发项目，用ZegoAvatar的开发 AI 虚拟人大概节约了70%的人力，整个项目周期缩短了50%以上。 ZegoAvatar提供商即构科技简介 ZEGO即构科技是一家全球云通讯服务商，专注自研音视频引擎，在音频前处理、网络自适应和跨平台兼容性等方面，同时充分利用基础云服务商的能力，构建了MSDN海量有序自学习数据网络，服务覆盖全球，涵盖上百个音视频互动业务场景，单日时长突破30亿分钟。来源：金色财经

金色财经2022-09-29

AI+RPA端云一体，软通动力助力捷通达释放数智化潜能

，也可以满足封闭网络在单位内使用相应的AI算法能力，并能够得到算法的升级、迭代服务的部署需求。具体而言，软通动力AI端云一体化产品有以下三大亮点： 1. AI+RPA一体化：软硬一体化交付，预装AI+RPA等能力，开箱即用作为一个一体化的解决方案，其预集成了完整的AI和云端连接的方案。AI服务开箱即用，硬件部署在客户机房，无需改造网络，敏感数据不出域。 2. 端云协同：延展云的智能化边界，将AI服务拓展至"最后一公里" 产品充分利用云上OCR、NLP等40余种模型和400+控件，云上的AI模型可以持续迭代。同时，AI服务也可以本地化部署，数据不出机房也可使用到最新、最优质的AI模型。 3. 场景化解决方案: 面向企业内部办公作业效率提升的场景。针对大量、重复且规则明确的作业场景，减少手工作业，提升业务效率，可以衔接、打通业务作业流程中的各类断点、堵点，提升员工办公体验。它还能智能识别各类非结构化数据，例如票据、合同文档、证照等，提取关键信息。举生态之力，深化AI+ RPA的融合应用当下传统企业的数字化转型已经进入深水区，面临各种复杂的挑战。比如，在大型传统企业一般仍有大量历史遗留系统，它们与后来上线的业务系统以及各种SaaS系统很多时候没有打通，或者由于跨部门形成数据堵点，导致流程阻断无法实现自动化，需要人工介入，从而导致信息沟通和业务协调滞后，影响了前端的业务需求反馈和创新。在企业打通各类信息系统之前，利用RPA智能机器人快速满足业务自动化诉求，就是一种好的解决之道。而且，通过RPA实现业务自动化后还可以无缝衔接 OCR、NLP、图像等AI能力实现业务的智能化，不仅能降低企业大量重复性工作，还能实现数据增值及提升员工体验。实际上，随着未来员工的年轻化、数字化特征日益明显，越来越多千禧年一代的员工从事平凡、重复、无意义工作的意愿愈发匮乏。这也正是像软通动力AI端云一体化产品在市场受到欢迎的大背景。据第三方市场机构预测，2023年全球智能自动化产业规模将达到200亿美元，2025年将突破600亿美元，智能自动化产业正处于爆发性增长的前期，而AI+RPA正是这一增长的催化剂。Gartner预计，到2024年，90%的大中型企业至少会在一个流程中使用数字机器人。面对市场的强劲需求，在智能自动化业务领域深耕多年的软通动力和在RPA方面具有强劲实力的华为云携手共同进军智能自动化市场。通过华为云在AI与RPA技术方面的卓越能力，与软通动力丰富的行业知识、专业的咨询服务能力深度结合，将智能化、自动化融入企业的主业务流程，解决核心业务问题，提升工作体验和效率。截至目前，软通动力联合华为云共同赋能行业客户20多家，覆盖智能自动化场景100+。近日，软通动力基于昇腾AI推出的AI端云一体化产品（昇腾版）与华为Atlas 300I/V Pro推理卡还完成兼容性测试，将为行业客户的数字化转型升级提供好的支持。值得一提的是，软通动力自己就是这个AI+RPA云端一体化产品的用户，覆盖税务管理、资金管理、费用报销等273个场景，年处理单据200万个，节约成本高达880万元，效率平均提升了6.5倍，再次证明了软通动力AI+RPA云端一体化产品的价值。面向未来，软通动力将携手更多合作伙伴，共同繁荣"AI+RPA"生态，持续赋能企业智能化转型升级。

美通社2022-09-16

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