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“最年轻的副总裁”今天看来似乎并不是一个好词。
许朝军25岁当上了人人网的副总裁，李一男27岁时成为华为史上最年轻的副总裁；当年29岁的李明远是百度最年轻的副总裁。如今这三人一个在监狱，一个刚出来，一个差点进去。
无论是故作聪明，还是百密一疏，天之骄子跌落云端，泯若众人，总归是令人唏嘘。
这些“最年轻的副总裁”有什么共性，他们中年为何多坎坷？
被德扑扑倒的人
说到德扑，很多名流都是它的拥趸。李开复曾在知乎上传授过德扑的经验技巧，指导玩家运用统计学知识赢牌。据说饿了么CEO张旭豪也喜欢用打德州扑克来面试候选人；被传的更广的则是汪峰和章子怡靠着德州扑克结缘的故事。
今年4月，卡耐基梅隆大学开发的德州扑克AI程序“冷扑大师”受李开复邀请，去了海南，迎战“中国龙之队”的6位德扑高手，其中一位就是人人网前负责人，社交App啪啪的创始人许朝军。
正如李开复预言，龙之队在AI面前毫无胜算。赛后接受采访时，许朝军说：人工智能将会更好地帮助人类选手训练、提高技术。
三个月后，许朝军再度登上媒体头条，原因竟是涉嫌通过德州扑克聚众赌博，被北京市公安局逮捕。
7月29日，被剃了光头的许朝军上了CCTV，他在镜头面前交代了自己的违法案情：承认“指点”赌博，涉案金额达300余万元。
据报道，许朝军出事不是因为打德扑，而是组织别人打德扑，他从中抽水赚钱，无意间碰到了红线。
许朝军一出事，媒体便把他和不久前哽咽敲钟的王小川做对比。在清华大学读书时，许朝军的寝室就在王小川隔壁。
1999年，刚从斯坦福回来的陈一舟去清华招人，他要找计算机系最牛的三个人，找来找去，选中了周枫、王小川和许朝军。
正在做ChinaRen的陈一舟请来了三人做兼职，据说一个月兼职的工资就有8000块。那是18年前，8000块的工资成就了王小川和许朝军天天吃小炒的日子，也给清华计算机系老师留下了一个痛苦的夏天——有了这三个人做榜样，全班至少一半的人都逃课去做兼职。
2000年，张朝阳的搜狐动用了它在纳斯达克上市的400万股票，以当时近3000万美元的价格收购了ChinaRen，周枫、王小川和许朝军三人也就都去了搜狐。但到了2002年，周枫决定回到清华继续读了硕士，此后又去美国读硕博士，从搜狐出走，后来被丁磊招去做了有道。
2005年，许朝军离开搜狐去了校内网，也就是后来的人人网。25岁当上副总裁，算下来他比27岁上任搜狐副总裁的王小川要风光一点。尽管后来的分手并不愉快，“前人人网负责人”的标签还是烙在了他身上，曾带来无限荣光。差不多同样的时候，在千橡打工的王兴，受Twitter启发创业做了饭否。
和陈一舟分道扬镳之后，许朝军在盛大待了一年。期间，许朝军认识了当时还叫“青年创业教父”的李开复，再难知道两人究竟聊了什么，但一顿烤鸭促使许朝军离开熟悉的PC互联网，转战移动社交平台，推出第一个项目点点网，并拿到了李开复百万美元的投资。
2011年2月15日，许朝军在微博上写道：“成功是偶然，失败是必然。但是自己要开始惊险一跳！”
期间，许朝军还转发过李开复评价德州扑克的微博，人们说德州扑克就是“牌桌上的高尔夫”，如果想打入PE/VC圈，就不能对它一无所知。后来点点网成立3个月便拿到联创策源、红杉和创新工场1000万美元的A轮投资，在这些人脉和口碑背后，不知有多少德扑的功劳。
熟识许朝军的人评价他很用功、也很努力，但总是少些运气。
之后的几年里，许朝军不断的调整方向，五年五个产品，但没有一个能火起来，“前人人网负责人”的title一年比一年显得尴尬。相比之下，饭否被关闭，王兴赶上了千团大战，终成美团霸业。
如今，德扑几乎已经成了创投圈的生活标配，“前人人网负责人”许朝军也摇身一变成为北京国际扑克学校创始人兼校长许朝军。坊间盛传，他有丰富的德扑实战经验和理论体系，圈内称“京城名鲨”。
许朝军所组织的德扑，下注额在200、400或800元，他每局抽成5%。警方说，许朝军开设赌局已有半个月时间，涉案金额达300余万元，也有人说金额远不止这些。
有人总结许朝军的职业履历时认为，他从搜狐开始到人人网再到盛大，看起来好像很光鲜，但是之后他创业的时候，几乎每一个前东家都在走下坡路，他这个人的性格里又有点自卑，抱不住BAT的大腿，也没用好雷军等湖北老乡和清华校友的资源，一路全凭单打独斗，创业失败是注定的。最后只能去开个德扑培训学校，跌入了人生低谷。
几年间的种种原委，也许只能等某一天许朝军自己讲出来。但他又是出了名的惜墨如金，知乎上最后一条答案停留在对啪啪网的介绍。就像跳舞一样，看似顺风顺水，倘若一个舞步错了，接下来的趔趄也就不可避免。
历史哪怕稍作点修改，站在张朝阳和马化腾中间的，说不定也会另有其人。
李一男：被任正非关在玻璃房里的接班人
许朝军被关进去的时候，李一男差不多快要出来了。
12月2日，李一男的代理律师、广东晟典律师事务所的陈美竹接到电话，那头的李一男告诉他，自己出狱了。
从2015年6月3日被刑拘至今年12月2日出狱，李一男足足在监狱待了两年六个月。这次牢狱之灾，是源于2014年李一男使用妹夫和母亲的证券账户于内幕信息敏感期买入华中数控股票。最终，他因内幕交易罪被判处有期徒刑两年六个月，并处罚金750万元。根据检方指控，通过股票交易，李一男总共获利439万余元，其妹获利236余万元。
和王小川一样，李一男27岁就当上了副总裁，而且是华为的副总裁。据说李一男进入华为的第二天，就当上了工程师；半个月后，他成了主任工程师；两年后，他是华为的总工程师；四年后，他变成了华为史上最年轻的副总裁。
2000年，许朝军还在和王小川做兼职的时候，李一男响应当时华为内部支持员工外出创业的号召，从华为出走。视其为接班人的任正非召集华为所有高管，在深圳五洲宾馆搞了一场出征仪式，当时横幅上写着，“预祝李一男副总裁北上创业成功”。
之后的三年，被媒体称作“三年十个亿”——2003年，李一男创办的港湾网络销售规模已经突破了10亿元。当年年底，港湾收购华为光传输元老黄耀旭创办的钧天，而这比交易让任正非开始警觉。华为的前员工回忆起来，说任正非在EMT（经营管理团队）会议上惊叹：乖乖，红一方面军和红四方面军还胜利会师了！
为抑制港湾网络的发展，任正非甚至专门成立了“打港办”，从知识产权保护等角度压制港湾网络。在资本市场的折戟最终压垮了李一男，他选择与任正非言和——2006年，华为正式收购港湾，李一男也回到了华为，担任首席电信科学家、副总裁、华为终端公司副总裁等职务。
还是华为，还是副总裁，但李一男已经不再是接班人。传言说任正非给李一男安排了一个玻璃办公室，没有窗帘，员工经过时免不了要议论一番。当时曾有过一篇名为《囚徒李一男》的文章，描述他在华为的困境，谁曾想一语成谶。
在这样的环境下挣扎了两年，李一男出走华为。这一走，便是他频繁跳槽的开始。离开华为后，李一男的第一站是加入百度任职CTO，他被李彦宏称为“全世界能担百度CTO大任的三人之一”。
但两年后，李一男就离开百度，转身加入中国移动，担任12580的CEO一职。短暂停留后，李一男又辞去职务，进入创投圈，以合伙人身份加盟了金沙江创投。
到了2015年6月1日，北京751D.Park时尚设计广场的大罐里，小牛电动的发布会，李一男又站台上说，这是他人生中最后一次创业。他还说了一句，“我的人生起起伏伏，如同过山车一样”。
两天后，李一男因涉嫌内幕交易罪被深圳市公安局刑事拘留。
有人说，李一男最辉煌的故事发生在10年前其职业生涯的早期，他诠释了现代版“出道即巅峰”的伤仲永的故事。但是，除了被视为技术天才，李一男并没有证明其技术以外的能力，频繁的跳槽和锋芒毕露的性格给人留下“浮躁”的印象。
一个技术天才却因内幕交易获利几百万而锒铛入狱着实令人唏嘘，不知经历了两年六个月铁窗生涯的李一男如何总结自己的人生，以及他的下一步又会走向哪里？
李明远：“皇上”保不住的“太子”
李一男离开百度的时候，百度正值多事之秋：大举投入的外卖和和糯米团购在日后成为了商业失败的典型案例，负面新闻也让它一度称为众矢之的，内部的种种问题同样接踵而至。
去年11月4日，百度的一封内部邮件公告令外界错愕，这封邮件称“百度副总裁李明远因在收购和管理业务中有私下经济往来，违反公司内部规定，已经引咎辞职。”
公告和之后充满克制的声明不难看出李彦宏的惋惜——在这封邮件中，没有使用任何贪污或受贿等字眼，“老百度人”、“重大贡献”也是多次被提及的词汇。作为又一个“最年轻的副总裁”，李明远曾被众人认为是李彦宏最有可能的接班人。
“宫斗剧中，太子犯了错，皇上即使想保也不得不顾虑众大臣的看法以表公正。此事中，太子被人抓住了把柄，百度游戏一直是腐败重灾区，不得已只有这个结局。好在保住了太子活路，没有移交司法，已经是 Robin （李彦宏）尽了最大的力。总之，Robin 的日子不好过。”东窗事发时，有百度员工这样现身说法。
百度贴吧的掌舵人俞军是李明远的伯乐。在百度实习期间，李明远参与设计了百度贴吧的产品架构，凭借贴近搜索的新模式与超女等娱乐事件的运营，贴吧的流量从占百度的1%，半年内飙升到11%，成全球最热门的中文网上社区之一。
2007年，缺少电商基因的百度开始大刀阔斧进军电商市场，百度为此设立了其史上第一个独立事业部——电子商务事业部，当时掌管百度有啊和百付宝等业务的李明远担任该事业部的总经理，那年他刚满24岁。不过两年后，淘宝屏蔽了百度搜索引擎爬虫的抓取，百度的电商业务瞬间开始溃退。2010年3月，李明远因“个人原因”辞职。
2011年11月，在UC干了一年多的李明远重回百度。这一次，李彦宏给予了他高度的信任。到了2014年，李明远正式加入E-Staff，进入百度最高决策层，负责LBS和移动事业部。从那时开始，人们便用“太子”称呼他，其风头之劲，不输于当年的李一男。
百度收购91无线的交易悄然埋下了李明远黯然离场的导火索。2013 年 7 月，百度宣布以总价19 亿美元收购了 91 无线，这就是百度移动应用和游戏业务的前身。这笔收购中，91 无线的市盈率高达 700 倍，在当时创下了中国科技公司并购的纪录。随着 91 团队并入百度，百度也因此在福州成立研发中心。
2014 年，百度在福州软件园为 91 无线团队租赁了新的办公楼，可容纳包括运营、游戏、移动分发、桌面产品、阅读产品和技术支持中心等部门在内的 91 无线总员工一千余人，租期为两年。
一些员工回忆，2014 年、2015 年的时候，百度总部给予了福州研发中心感情和金钱上无微不至的关心，原因则是福州业务归属李明远管辖。由此可见，无论内部、外部，李明远这个“太子”的形象都深入人心，他一度被视为李彦宏的接班人，他管辖的远在福州的研发中心也能跟着有肉吃。
“李明远买 91 （无线）的时候拿了很多钱，大家都知道，只是不知道为什么现在才爆出来。”91无线失宠的时候，有前员工站出来这样说。
也有人说，百度游戏传闻出售时，李明远已经在交接工作了，只是没想到被牵扯出当年的旧账。还有媒体整理的一份名单显示，李明远参股了不少公司，并且担任多家公司的董事长、监事、执行董事等职务，但未向百度方面报备。再加上同一时间百度贴吧“魏则西事件”、“血友吧事件”的延续，让李明远成为被百度废弃的棋子。
今年四月底举办的全球移动互联网大会上，李明远再度现身。比起回忆在百度经历的种种不愉快，他更愿意谈谈离开百度之后的几个月。说起李彦宏时，李明远用的词是“亦师亦父”。
李明远想要刻意保持低调，但媒体还是挖出了今年1月他悄悄赴任广州实地房地产开发有限公司总裁的消息，这家公司的实际控制人张量则是富力地产联席董事长兼总裁张力之子，比李明远大两岁，行事同样低调。
据说张量对李明远十分信任，他曾说，如果李明远真犯了罪，百度为什么不送他进监狱？
不过李明远的地产总裁之路走的似乎并不顺利，毕竟，地产对他来说是一个陌生的领域。
今年11月，李明远又作为一家IP孵化运营机构——猫片的执行董事公开亮相，但他说的，又是与地产和人工智能相关的东西。
在猫片的新闻通稿里，李明远被介绍为“以实习生身份加入百度，30岁进入百度最高决策层”，之后的事情，则只字未提。
从高处跌落后，李明远似乎在重复李一男的职业轨迹——频繁跳槽，祝愿他能找到适合自己的位置。
容易迷失自己。
网络赌博主要分为两大类:一类是传统的赌博转移到网络上;另一类是网络游戏中衍生的赌博活动。
◇如果游戏运营商公开允许玩家将游戏代币兑换为人民币,或者允许游戏币在内部流通,即可判定为赌博游戏。
◇平台可以设置提示,对于经过投诉或检测确定有违法违规行为的App,给予下架处理,并予以公告,警示App商家规范运营。
“要不起”“三带一”,这是常见的手机App网络斗地主的声音。因操作方便、玩法简单,像上述网络斗地主这样的扑克牌、麻将类游戏受到大家的喜爱,公交车、地铁上,总能看到拿着手机玩此类游戏的乘客。但是,作为一项放松的活动,游戏如果和赌博联系起来,后果会很严重。据媒体报道,上海某公司职员小李,喜欢玩网游德州扑克,月入万余元的他,不到半年就输光积蓄,还欠了债。笔者在苹果商店和安卓平台上搜索发现,扑克圈、德州约局、微赛德扑、扑克部等,都可以自由随意下载。就如何区分哪些棋牌游戏App涉嫌赌博?怎样才能对其进行有效监管与打击?相关专家认为,由于棋牌类App容易涉嫌赌博违法行为,网络平台应提供投诉与标记服务。
网络赌博适用于传统赌博的定罪标准
网络赌博主要分为两大类:一类是传统的赌博转移到网络上,利用网络互动性强、隐蔽性强、支付方便等特点开展赌博活动;另一类是网络游戏中衍生的赌博活动,即“变相的赌博类网络游戏”,涉及网络游戏服务、虚拟货币、第三方交易平台等多个环节,赌资往往不直接与人民币挂钩。与前一类赌博形式相比,后者在界定上存在一定的困难。对此,北京师范大学中国刑法研究所副所长彭新林指出,“App线上赌博和线下赌博的本质是一样的。”在他看来,两者只存在赌博行为发生场所的不同,其犯罪构成是一样的,只是表现形式不一样。对于普通玩家,在法律上可被视为参赌人员。北京市友邦律师事务所律师熊旭表示,构成赌博罪,客观上以聚众赌博、开设赌场、以赌博为业三种行为为限。所谓聚众赌博,是指组织、招引多人进行赌博,本人从中抽头渔利,这种人俗称赌头,赌头本人不一定直接参加赌博。只要组织3人以上赌博,抽头渔利数额累计达到5000元以上的,或者组织3人以上赌博,赌资数额累计达到5万元以上的,或者组织3人以上赌博,参赌人数累计达到20人以上的,均可被认定为聚众赌博。所谓以赌博为业,是指嗜赌成性,以赌博所得为其生活来源。而开设赌场,是指以营利为目的,提供场所、设定赌博方式、提供赌具、筹码、资金等组织赌博的行为。只要具备以上其中一种行为,即符合赌博罪的客观要件。熊旭进一步表示,上述行为只要以获取钱财为目的,赌博罪就可以成立,至于是否实际获得了钱财,不影响赌博罪的构成。
彭新林认为,根据最高人民法院、最高人民检察院《关于办理赌博刑事案件具体应用法律若干问题的解释》规定,对那种带有少量彩头的打麻将、玩扑克等娱乐活动,不以赌博行为查处,而仅是将其看作一般赌博行为,可予以治安管理处罚。如若参赌人员彼此相熟,且赌博金额不大,应当认定为娱乐行为。但若明知他人实施赌博犯罪活动,而为其提供资金、计算机网络、通讯、费用结算等直接帮助的,以赌博罪的共犯论处。
如何判断App游戏涉嫌赌博
在很多提供扑克、麻将游戏类App中,玩家可通过充值购买游戏币作为筹码,每局游戏开始之前,平台也会收取一定筹码作为入场费。平台的这类行为遭到很多玩家质疑:其是否属于刑法所明令禁止的赌博行为?
“判断软件商店提供下载的App是以娱乐为目的的游戏,还是打着游戏名目的博彩活动,可以从参赌人数多少、投入资金大小、开发商、运营商抽头渔利的数额以及能否提现等方面来评判。”彭新林解释说,在大部分游戏中,玩家都可以用人民币购买游戏代币,但如果某款游戏运营商公开允许玩家反向将游戏代币兑换为人民币,或者允许游戏币在内部流通,即可判定为赌博游戏;运营商如果以固定比例从牌局抽水,即无论玩家输赢,作为庄家的游戏运营商都能固定从牌局获得一定比例的代币时,即可认定为App涉赌;如果App未设置下注总额和下注次数,使游戏玩家能够不断投入资金,则有涉赌嫌疑。
熊旭认为,玩家充值兑换来的金币等筹码和赌博中的筹码本质是一样的,都属于赌资。因为这些虚拟筹码是玩家用现金兑换而来,并可以兑换成现金,二者都是玩家在“博弈”开始前代表现金下注的道具,“博弈”结束后用以结算现金的依据。而游戏前的开局“扣筹码”与赌博中的“抽水”性质是一样的,都是涉嫌赌博组织者或开设赌场者从控制的赌局中“抽头”的非法获利行为。“收取可以兑换现金的数字筹码之所以被大量App运营者采用,是因为这种方式既能让App运营方和玩家操作方便,又比较隐蔽地掩盖了涉嫌赌博的行为,导致打击难度加大。”
据笔者了解,App上玩家充值的筹码,一般都在玩家的账户里,App运营者设置的系统会自动根据规则增加或扣除,而且App运营者后台可以看到和控制玩家账户的筹码情况。但传统赌博中的筹码一般是实物筹码,赌场的组织者和设立者一般在将筹码兑换给参与者后,对赌博参与者的筹码情况不能直接控制和知悉。
“购买游戏筹码需要投入一定量的资金,有些App按比例收取少量购买费用,是合理的。但如果购买数额较大,且平台本身没有设置封顶,也可被认定为赌博。”彭新林说。
平台应提供投诉与标记服务
在彭新林看来,App提供虚拟道具兑换预付卡、充值、消费服务,已经违反了文化部关于网络游戏运营企业不得向用户提供虚拟道具兑换法定货币的服务,不得为使用游客模式登录的网络游戏用户提供游戏内充值或者消费服务的规定。为此,他建议相关部门和软件商店加强监管,防止正常的经营行为变成赌博行为;当发现游戏平台可能涉嫌赌博等违法行为时,用户也应积极报警或向网络监管部门举报。
熊旭建议,软件商店可以改进功能以强化对App的有效监管,从源头净化App移动互联网空间。对于选入软件商店的App进行初步筛选,查明是否有涉嫌违法行为的功能;同时引进、开发先进的移动互联网应用安全监测平台,这一平台能对应用权限信息、行为信息、内容违规信息等进行检测,并自动发现应用中包含的恶意行为和违规内容并输出检测报告。此外,熊旭认为,软件商店可以像标记电话号码为中介、诈骗电话那样,为App提供标记可能。对于通过投诉发现或者审查检测App有违法违规可疑行为的,平台可以设置标记,提示玩家该App有哪些可疑行为。对于经过投诉或检测确定有违法违规行为的App,给予下架处理,并予以公告,警示App商家规范运营,提示玩家和用户注意风险,维护社会安全。
自“长沙坠车事件”发生后，有关货拉拉平台的安全规范问题受到了广泛关注，货拉拉声称将由创始人周胜馥带队成立整改小组，立即推进整改工作。
3月11日，货拉拉宣布，跟车/搬家订单的全程录音功能上线。
该事件将货拉拉推上舆论的风口浪尖时，其创始人周胜馥更是得到了前所未有的关注。
这位此前都十分低调的创始人，其创业经历充满了传奇色彩：放弃年薪百万的高薪工作，选择做一名职业赌徒......
周胜馥出生在内地，在香港长大，住在香港新界的临时屋里，家境并不富裕。
不甘于平凡的周胜馥，试图通过读书改变命运，学习上十分刻苦努力。
1995年，香港中学会考前，周胜馥许下了“十优会考状元”的目标。这个目标，在当时同学眼里，都认为是不可能完成的目标，无疑是天方夜谭。
毕竟，优质教育资源都集中在九龙及香港岛地区，大家都会认为，只有这些这些地区的名校才可能出状元。
不信“邪”的周胜馥，选择赌一把，直接选择报了10科，一般而言，考试只需要报考6-8科。
初见“赌徒”端倪。
没想到，人生第一次“赌”赢了。
周胜馥成功拿下10科全部A的最佳成绩，成为当时新界史上第一个“十优会考状元”。
顶着“十优会考状元”的学霸光环，他成功考上了世界名校—斯坦福大学。
在斯坦福大学里，周胜馥厌倦了物理这门学科，认为没有挑战性。
他选择再赌一把，选择转读前景十分吃香的经济专业。
正是这次选择，影响了他之后“不寻常”的事业发展轨迹。
毕业后，顺利进入全球知名的咨询公司贝恩，拿到了年薪百万的工作，成为大家眼中羡慕不已的人生赢家。
一次偶然的机会，他迷上了一款名叫德州扑克（简称“德扑”）的 游戏 ，疯狂到除了吃饭睡觉，其余时间都花玩这个 游戏 里。
游戏 里，有一个专业术语叫“ALL IN”，意思是全部押上。
游戏 外，周胜馥选择了辞去年薪百万的工作，一把“ALL IN”德州扑克事业里，成为里一位职业德州扑克手。
初期近3多年时间里，都没挣到什么钱。身为名校经济学毕业的周胜馥，并不轻易认输，利用自身专业优势，开始摸索规律。
终于，成功算出自己玩牌的胜率，通过不断累积的牌技，一个月可以赢上100万港元。
初尝甜头的他，选择转战赌博业发达的澳门，豪赌一番。
这一赌，便是七年，不分昼夜地玩牌，让他赢钱金额高达3000万港币，轻松超过以前工作的收入，实现了“财富自由”。
有关这段职业德州扑克手的经历，周胜馥显然非常乐在其中。
不仅多次在公开演讲分享这段经历，甚至毫不忌讳地在自己创立的货拉拉平台上，浓重一笔介绍到，自身有长达7年的职业德州扑克手生涯。
周胜馥认为，就像 游戏 通关，再打下去已经没有意义了，应该要去一些有价值的事情才对。
于是，他拿着玩牌赢得3000万港币回到香港创业。
不走寻常路的周胜馥，又一次选择赌一把，在当时经济不景气的情况下，房价遇上低谷期时，选择低价抄底买入十几处房产。
这一次，周胜馥依然赌赢了，房价在经济回暖后，价格飙升了。
周胜馥凭借过人的洞察力和多次赌赢得好运气，使他在“赌博”一路走到底，不知疲倦。
周胜馥认为：“有价值的事情，都会ALL IN去做”。
2013年，移动互联网进入高速发展时期，拥有敏锐的眼光的周胜馥，很快嗅到了共享出行平台这个商机。
他发现面包车是一个充满巨大潜能的市场，据统计，全国有两千万辆面包车处于待开发状态。
面包车日均接单不超过3个，如果通过共享数据化把面包车资源利用起来，可以解决闲置率过高的问题。
在周胜馥眼里，创业跟“赌博”差不多，玩扑克最重要的并不是技术，而是选择哪一个市场玩这个 游戏 。
这一次，周胜馥既然笃定这个市场是对的，依旧是选择ALL IN。
周胜馥把香港的十几套房卖掉，全部身家投入到这次“同城货运”的创业当中。
2013年，周胜馥在香港成立了货运对接匹配平台EasyVan，用户通过手机上的APP，即可一键呼叫平台上的货车，完成同城即时货运服务。
2014年，香港市场竞争越发激烈，开始扩张地区，以此获得抢占更大的市场份额，年底进军东南亚和中国内地市场，并将内地市场以独立的团队和app运行，取名为“货拉拉”，东南亚版本则取名为“Lalamove”。
后来，周胜馥采访中承认，自己就是在“赌博”，这次创业，是自己人生中下过最大的赌注。
周胜馥认为，钱要花在刀刃上，创业过程拼的都是策略和执行力。
2014年底，进入内地市场后，货拉拉一直拼命于抢夺货车司机市场当中。
2015年1月，货拉拉在内地市场立足了脚跟，并完成首次1000万美元的天使轮融资。
在之后几年时间里，货拉拉相继完成8轮Pre-A到F轮的融资。
去年12月公开的融资金额，更是高达5.15亿美元。
在人生这条“赌博”之路，屡次投机成功的周胜馥，有了资本的加持后，迅速开始了火箭般的扩张速度。
截止官方去年11月公开数据显示，货拉拉的业务已覆盖中国内地的352座城市，平台司机月活48万，用户月活720万。
周胜馥曾公开表示，一家传统物流公司要做到我们这样的体量大概需要二十年时间，货拉拉用六年就做到了”。
语气当中难掩喜悦自信之情，还透露道，自身的目标就是要让全世界的人都知道货拉拉，拉货的时候都会想起货拉拉，并把业绩的增长，排在第一位。
这位精通经济学的创始人，显然把业绩与平台运营效率放在首位，忽略了本应重要的安全成本。
货拉拉平台野蛮成长的运营模式，自然少不了用户诟病的地方，诸如“司机骚扰女乘客”、“天价搬运费”，“司机资质不全”等问题屡次发生，却鲜少见有相关措施改善。
哪怕，互联网打车平台爆出安全事故等重大问题，货拉拉也没有推出任何相关举措预防危险发生。
心存侥幸的“赌徒”，总会有栽头的那一刻，周胜馥终究输在了“安全事故”这把牌里，爆发了沉寂已久的“雷”。
正如人民日报评论：不能总是等到出了人命才想起补安全漏洞，更不能把风险转嫁给用户，把责任推给 社会 ；时刻把用户安全放在第一位，切实筑牢产品安全底线，才能让悲剧更少一些。
谨记，赌博都是有代价的，并没有真正的赢家。
. END .
【文| 芮娜】
【编辑| 歌】
【排版 | 橙哥】
2019 年可以说是「预训练模型」流行起来的一年。自 BERT 引发潮流以来，相关方法的研究不仅获得了 EMNLP 大会最佳论文等奖项，更是在 NLP、甚至图像领域里引领了风潮。
去年也有很多 游戏 AI 取得了超越人类的水平。人工智能不仅已经玩转德州扑克、星际争霸和 Dota2 这样复杂的 游戏 ，还获得了 Nature、Science 等顶级期刊的肯定。
机器之心整理了去年全年 在人工智能、量子计算等领域里最为热门的七项研究 。让我们以时间的顺序来看：
第一个重磅研究出现在 2 月，继发布刷新 11 项 NLP 任务记录的 3 亿参数量语言模型 BERT 之后，谷歌 OpenAI 于 2019 年 2 月再次推出了一种更为强大的模型，而这次的模型参数量达到了 15 亿。这是一种 大型无监督语言模型 ，能够生产连贯的文本段落，在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。此外，在没有任务特定训练的情况下，该模型能够做到初步的阅读理解、机器翻译、问答和自动摘要。
该模型名为 GPT-2，它是基于 Transformer 的大型语言模型，包含 15 亿参数、在一个 800 万网页数据集上训练而成。训练 GPT-2 有一个简单的目标：给定一个文本中前面的所有单词，预测下一个单词。GPT-2 是对 GPT 模型的直接扩展，在超出 10 倍的数据量上进行训练，参数量也多出了 10 倍。
GPT-2 展示了一系列普适而强大的能力，包括生成当前最佳质量的条件合成文本，其中我们可以将输入馈送到模型并生成非常长的连贯文本。此外，GPT-2 优于在特定领域（如维基百科、新闻或书籍）上训练的其它语言模型，而且还不需要使用这些特定领域的训练数据。在 知识问答、阅读理解、自动摘要和翻译等任务 上，GPT-2 可以从原始文本开始学习，无需特定任务的训练数据。虽然目前这些下游任务还远不能达到当前最优水平，但 GPT-2 表明如果有足够的（未标注）数据和计算力，各种下游任务都可以从无监督技术中获益。
最后，基于大型通用语言模型可能会产生巨大的 社会 影响，也考虑到模型可能会被用于恶意目的，在发布 GPT-2 时，OpenAI 采取了以下策略： 仅发布 GPT-2 的较小版本和示例代码，不发布数据集、训练代码和 GPT-2 模型权重 。
机器学习顶会的最佳论文，总会引起人们的广泛讨论。在今年 6 月于美国加州举办的 ICML 2019（国际机器学习大会）上，由苏黎世联邦理工学院（ETH）、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations》获得了其中一篇最佳论文。研究者在论文中提出了一个与此前学界普遍预测相反的观点：对于任意数据，拥有相互独立表征（解耦表征）的无监督学习是不可能的。
论文链接：
在这篇论文中，研究者冷静地审视了该领域的最新进展，并对一些常见的假设提出了质疑。
首先，研究者表示从理论上来看，如果不对模型和数据进行归纳偏置，无监督学习解耦表征基本是不可能的；然后他们在七个不同数据集进行了可复现的大规模实验，并训练了 12000 多个模型，包括一些主流方法和评估指标；最后，实验结果表明，虽然不同的方法强制执行了相应损失「鼓励」的属性，但如果没有监督，似乎无法识别完全解耦的模型。此外，增加的解耦似乎不会导致下游任务学习的样本复杂度的下降。
研究者认为，基于这些理论，机器学习从业者对于超参数的选择是没有经验法则可循的，而在已有大量已训练模型的情况下， 无监督的模型选择仍然是一个很大的挑战 。
去年 6 月，来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的研究者发表了一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文，进而引爆了机器学习圈。在该论文中，他们提出了一种神经网络架构搜索方法， 这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务 。
论文链接：
通常情况下，权重被认为会被训练成 MNIST 中边角、圆弧这类直观特征，而如果论文中的算法可以处理 MNIST，那么它们就不是特征，而是函数序列/组合。对于 AI 可解释性来说，这可能是一个打击。很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？
来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的一项新研究提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。
为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。结果显示，该方法可以找到少量神经网络架构，这些架构可以在没有权重训练的情况下执行多个强化学习任务，或 MNIST 等监督学习任务。
BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑 6 月份提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。
来自卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出新型预训练语言模型 XLNet，在 SQuAD、GLUE、RACE 等 20 个任务上全面超越 BERT。
作者表示， BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法 。然而，由于需要 mask 一部分输入，BERT 忽略了被 mask 位置之间的依赖关系，因此出现预训练和微调效果的差异（pretrain-finetune discrepancy）。
基于这些优缺点，该研究提出了一种泛化的自回归预训练模型 XLNet。XLNet 可以：1）通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；2）用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。此外，XLNet 还融合了当前最优自回归模型 Transformer-XL 的思路。
延伸阅读：
2019 年 7 月，在无限制德州扑克六人对决的比赛中，德扑 AI Pluribus 成功战胜了五名专家级人类玩家。Pluribus 由 Facebook 与卡耐基梅隆大学（CMU）共同开发，实现了前辈 Libratus（冷扑大师）未能完成的任务，该研究已经登上了当期《科学》杂志。
据介绍，Facebook 和卡内基梅隆大学设计的比赛分为两种模式：1 个 AI+5 个人类玩家和 5 个 AI+1 个人类玩家，Pluribus 在这两种模式中都取得了胜利。如果一个筹码值 1 美元，Pluribus 平均每局能赢 5 美元，与 5 个人类玩家对战一小时就能赢 1000 美元。职业扑克玩家认为这些结果是决定性的胜利优势。 这是 AI 首次在玩家人数（或队伍）大于 2 的大型基准 游戏 中击败顶级职业玩家 。
在论文中，Pluribus 整合了一种新的在线搜索算法，可以通过搜索前面的几步而不是只搜索到 游戏 结束来有效地评估其决策。此外，Pluribus 还利用了速度更快的新型 Self-Play 非完美信息 游戏 算法。综上所述，这些改进使得使用极少的处理能力和内存来训练 Pluribus 成为可能。 训练所用的云计算资源总价值还不到 150 美元 。这种高效与最近其他人工智能里程碑项目形成了鲜明对比，后者的训练往往要花费数百万美元的计算资源。
Pluribus 的自我博弈结果被称为蓝图策略。在实际 游戏 中，Pluribus 使用搜索算法提升这一蓝图策略。但是 Pluribus 不会根据从对手身上观察到的倾向调整其策略。
在人工智能之外的量子计算领域，去年也有重要的研究突破。2019 年 9 月，谷歌提交了一篇名为《Quantum supremacy using a programmable superconducting processor》的论文自 NASA 网站传出，研究人员首次在实验中证明了量子计算机对于传统架构计算机的优越性：在世界第一超算 Summit 需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。因此，谷歌宣称实现「量子优越性」。之后，该论文登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
这一成果源自科学家们不懈的努力。谷歌在量子计算方向上的研究已经过去了 13 年。2006 年，谷歌科学家 Hartmut Neven 就开始 探索 有关量子计算加速机器学习的方法。这项工作推动了 Google AI Quantum 团队的成立。2014 年，John Martinis 和他在加利福尼亚大学圣巴巴拉分校（UCSB）的团队加入了谷歌的工作，开始构建量子计算机。两年后，Sergio Boixo 等人的论文发表，谷歌开始将工作重点放在实现量子计算优越性任务上。
如今，该团队已经构建起世界上第一个超越传统架构超级计算机能力的量子系统，可以进行特定任务的计算。
量子优越性实验是在一个名为 Sycamore 的 54 量子比特的完全可编程处理器上运行的。该处理器包含一个二维网格，网格中的每个量子比特与其他四个相连。量子优越性实验的成功归功于谷歌改进了具有增强并行性的双量子比特门，即使同时操作多个门，也能可靠地实现记录性能。谷歌使用一种新型的控制旋钮来实现这一性能，该旋钮能够关闭相邻量子比特之间的交互。此举大大减少了这种多连通量子比特系统中的误差。此外，通过优化芯片设计来降低串扰，以及开发避免量子比特缺陷的新控制校准，谷歌进一步提升了性能。
虽然 AI 没有打败最强人类玩家 Serral，但其研究的论文仍然登上了 Nature。2019 年 10 月底，DeepMind 有关 AlphaStar 的论文发表在了当期《Nature》杂志上，这是人工智能算法 AlphaStar 的最新研究进展，展示了 AI 在「没有任何 游戏 限制的情况下」已经达到星际争霸Ⅱ人类对战天梯的顶级水平，在 Battle.net 上的排名已超越 99.8％的活跃玩家 。
回顾 AlphaStar 的发展历程，DeepMind 于 2017 年宣布开始研究能进行即时战略 游戏 星际争霸Ⅱ的人工智能——AlphaStar。2018 年 12 月 10 日，AlphaStar 击败 DeepMind 公司里的最强玩家 Dani Yogatama；12 月 12 日，AlphaStar 已经可以 5:0 击败职业玩家 TLO 了（TLO 是虫族玩家，据 游戏 解说们认为，其在 游戏 中的表现大概能有 5000 分水平）；又过了一个星期，12 月 19 日，AlphaStar 同样以 5:0 的比分击败了职业玩家 MaNa。至此，AlphaStar 又往前走了一步，达到了主流电子竞技 游戏 顶级水准。
根据《Nature》论文描述，DeepMind 使用通用机器学习技术（包括神经网络、借助于强化学习的自我博弈、多智能体学习和模仿学习）直接从 游戏 数据中学习。AlphaStar 的 游戏 方式令人印象深刻——这个系统非常擅长评估自身的战略地位，并且准确地知道什么时候接近对手、什么时候远离。此外，论文的中心思想是将 游戏 环境中虚构的自我博弈扩展到一组智能体，即「联盟」。
联盟这一概念的核心思想是：仅仅只是为了赢是不够的。相反，实验需要主要的智能体能够打赢所有玩家，而「压榨（exploiter）」智能体的主要目的是帮助核心智能体暴露问题，从而变得更加强大。这不需要这些智能体去提高它们的胜率。通过使用这样的训练方法，整个智能体联盟在一个端到端的、完全自动化的体系中学到了星际争霸Ⅱ中所有的复杂策略。
2019 年在 AI 领域的各个方向上都出现了很多技术突破。新的一年，我们期待更多进展。
此外，机器之心于 2019 年 9 月底推出了自己的新产品 SOTA 模型，读者可以根据自己的需要寻找机器学习对应领域和任务下的 SOTA 论文，平台会提供论文、模型、数据集和 benchmark 的相关信息。
AIGC 即 AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。2022年AIGC高速发展，这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。
2、AIGC有哪些应用价值？
AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎。1）AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。2）AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态新模式。3）助力“元宇宙”发展。通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。

1）AIGC+传媒：写稿机器人、采访助手、视频字幕生成、语音播报、视频锦集、人工智能合成主播
2）AIGC+电商：商品3D模型、虚拟主播、虚拟货场
3）AIGC+影视：AI剧本创作、AI合成人脸和声音、AI创作角色和场景、AI自动生成影视预告片
4）AIGC+娱乐：AI换脸应用（如FaceAPP、ZAO）、AI作曲（如初音未来虚拟歌姬）、AI合成音视频动画
5）AIGC+教育：AI合成虚拟教师、AI根据课本制作历史人物形象、AI将2D课本转换为3D
6）AIGC+金融：通过AIGC实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产，通过AIGC塑造虚拟数字人客服
7）AIGC+医疗；AIGC为失声者合成语言音频、为残疾人合成肢体投影、为心理疾病患者合成医护陪伴
8）AIGC+工业：通过AIGC完成工程设计中重复的低层次任务，通过AIGC生成衍生设计，为工程师提供灵感
3、AIGC商业模式如何？
1）作为底层平台接入其他产品对外开放，按照数据请求量和实际计算量计算：GPT-3对外提供API接口，采用的四种模型分别采用不同的按量收费方式
2）按产出内容量收费：包括DALL·E、Deep Dream Generator等AI图像生成平台大多按照图像张数收费
3）直接对外提供软件：例如个性化营销文本写作工具AX Semantics则以约1900人民币/月的价格对外出售，并以约4800欧元/月的价格提供支持定制的电子商务版本。大部分C端AGC工具则以约80人民币/月的价格对外出售
4）模型训练费用：适用于NPC训练等个性化定制需求较强的领域
5）根据具体属性收费：例如版权授予（支持短期使用权、长期使用权、排他性使用权和所有权多种合作模式，拥有设计图案的版权）、是否支持商业用途（个人用途、企业使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等
4、AIGC的行业门槛及壁垒是什么？
1）打造一体化解决方案服务能力：AIGC本质上提供的是内容的生成工具，和传统的内容辅助编辑逻辑是相同的。采集、生产、媒资管理、分发消费等视频整个生命周期，一般都需要覆盖内容生成的全生命周期。
2）与行业的深度绑定关系：通过和行业形成深度绑定关系，接入相关平台或底层系统的，与原来的内容载体建立良好的合作关系，除去说明场景可行性外，还需要强调对方在基础架构上的配合意愿。
3）构建业务闭环：创作型的工具如何得到反馈的手段，需要新的模式形成闭环。需要从“拼接式”（需要大量的人工标注数据，只能针对具体任务，不会自我成长）到“进化式”（创造特定条件和核心能力，使之能够完成通用任务并自我成长），并与用户增加对话轮次、建立情感链接。
5、AIGC技术处于什么发展阶段？
2021年之前，AIGC生成的主要是文字，而新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。AIGC被认为是继专业生产内容（PGC，professional-generated content）、用户生产内容（UGC，User-generated content）之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势。
2022年：AIGC高速发展，其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。
6、AIGC的发展面临什么挑战？
AIGC在引发全球关注的同时，知识产权、技术伦理将面临诸多挑战和风险。同时AIGC距离通用人工智能还有较大的差距。
1）知识产权争议。AIGC的飞速发展和商业化应用，除了对创作者造成冲击外，也对大量依靠版权为主要营收的企业带来冲击。
2）关键技术难点。AIGC距离通用人工智能还有较大差距，当前热门的AIGC系统虽然能够快速生成图像，但是这些系统未必能够真正理解绘画的含义，从而能够根据这些含义进行推理并决策。
3）创作伦理问题。部分开源的AIGC项目对生成的图像监管程度较低，数据集系统利用私人用户照片进行AI训练，侵权人像图片进行训练的现象屡禁不止。一些用户利用AIGC生成虚假名人照片等违禁图片，甚至会制作出暴力和性有关的画作。由于AI本身尚不具备价值判断能力，一些平台已经开始进行伦理方面的限制和干预，但相关法律法规仍处于真空阶段。
7、如何看待AIGC的未来趋势？
据李彦宏判断，未来AIGC将走过三个发展阶段：助手阶段、协作阶段、原创阶段。
在第一阶段，AIGC将辅助人类进行内容生产；
第二阶段，AIGC以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生的局面；
第三阶段则是原创阶段，AIGC将独立完成内容创作。Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%。
推动这一变化发生的驱动力在于：
1）核心技术升级不断发展。AIGC的三大基础能力包括内容孪生、内容编辑、内容创作，将随着产业发展而逐渐升级。
2）产品类型逐渐丰富。人工智能的不断发展及推进，也将使AIGC模态不再仅仅局限于文本、音频、视觉三种基本形态。嗅觉、触觉、味觉、情感等多重信息感知和认知能力将以数字化的形式传输并指导人工智能进行内容创作，甚至创造出酸甜苦辣外的另一种味道。
3）场景应用趋于多元。目前，AIGC已经在多个领域得到广泛应用，如金融、传媒、文娱、电商等，未来应用场景会进一步多元化。除应用场景的横向扩展外，场景与场景的融合交互也是未来的发展趋势之一。
4）生态建设日益完善。技术研发的不断创新将强有力地推动内容创作，提高生成内容质量，使内容更接近人类智力水平和审美标准，同时应用于各类行业各种场景。AIGC的繁荣发展将促进资产服务快速跟进，通过对生成内容的合规评估、资产管理、产权保护、交易服务等构成AIGC的完整生态链，并进行价值重塑，充分释放其商业潜力。
8、AIGC未来市场空间有多大？
随着标注数据累积、技术架构完善、内容行业对丰富度/事实性/个性化的要求越来越高，AIGC行业即将被推向前台。
在未来2-3年间，AIGC的初创公司和商业落地案例将持续增加。目前由人工智能生成的数据占所有数据的1%不到，根据Gartner预测，到2025年，人工智能生成数据占比将达到10%。根据《Generative AI：A Creative New World》的分析，AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
9、AIGC的产业链分布如何？
我国的AIGC行业尚未发展成型，目前，AIGC代表公司较少，且上游还有众多欠缺。
国内的AIGC场景开发较少：在我国，由于技术发展不足以及投资环境的影响，AIGC大多被作为公司的部分业务、乃至相对边缘化的功能进行研发开发，独立运行的初创公司数量明显少于国外，大部分细分赛道的初创玩家在5家以下，这也间接导致了国内的AIGC场景开发较少。
AIGC应用场景深度不足：国内布局最多的赛道是写作和语音合成领域，虚拟人赛道刚刚开始兴起基本均停留在内容领域。而在国外延展领域得到了更为充分的挖掘，例如个性化文本生成、合成数据等赛道均是重点布局领域。此类业务拓展的综合性要求较高，需要客户方的数字化程度以及对对应行业的充分了解。
10、AIGC相关公司有哪些？
上市公司
300418 昆仑万维
业务布局：公司在AIGC领域已经投入了近两年的时间，国内最早布局AIGC领域的公司之一。公司成立了MusicX Lab，致力于打造领先的人工智能音乐生成技术，目前已正式销售AI作曲，具备成熟专业的全链路音乐制作和全球音乐发行能力。22Q3 MusicXLab再推10首新作AI歌曲，算法模型及AIGC能力不断优化提升。目前新歌已在国内外各大平台上线。
客户类型：22Q3在国内外各大平台再推新歌的基础上，也积极拓展了车企、教育、时尚、游戏、娱乐等各个行业的合作生态，达成了歌曲代销、车机音源、公播音乐、AI音乐辅学、品牌联名主题曲、有声书及视频配乐等落地业务。例如，MusicXLab与音乐公司达成歌曲代销合作，与头部车企达成AIGC战略合作，与游戏公司签约BGM长期合作，与教育机构达成AI音乐评价辅学合作等。先进科技的持续赋能和产品矩阵的不断丰富将为StarX发展注入强劲动力。
301270 汉仪股份
公司以技术驱动设计，近年来针对字库产品设计、生产、传输、储存到识别的全业务链条进行持续不断的研发投入，实现了全面的技术储备以保证公司业务持续高效的发展。同时，公司紧随信息技术、人工智能的发展步伐，及时将先进的信息技术应用于字库行业，形成了以大数据、人工智能为基础的技术储备。
300364 中文在线
公司已推出AI绘画功能和AI文字辅助创作功能，其中AI文字辅助创作功能已上线，该功能已向公司旗下17K文学平台全部作者开放。公司深度结合作者的真实写作场景，作者在使用AIGC功能时，通过针对不同的描写场景填写关键词和辅助短语，即可生成对应的文字内容描写，提高写作效率。目前可针对人物、物品等进行AI辅助创作，并针对不同的作品类别如古风、都市等进行语言调整，带来最佳的内容产出体验，大幅提升创作效率和内容的可读性。
000681 视觉中国
公司在AI方面持续投入，已发售数轮AI数字藏品，并使用AIGC方式创作图片内容，目前平台仍在大力投入AI布局。
300624 万兴科技
公司已布局虚拟数字人、虚拟场景、虚拟直播等创新业务领域；近日在2022全球元宇宙大会论坛上宣布布局AIGC赛道，公司旗下首款AI绘画软件“万兴AI绘画”正式开启公测。
300229 拓尔思
公司已落地了一批服务型虚拟人项目，其中与广东省共建“南方乡村振兴新农人AI数智赋能平台”，定位于农产品直播内容智能创作的AIGC在线服务平台，主要面向农产品电商主播提供直播脚本智能创作、带货虚拟人全链租用等知识赋能服务。
2022年世界杯举办期间，公司将利用自研互联网大数据资讯平台，对世界杯相关的热点和话题进行大数据分析和研判，通过AIGC的内容自动创作和虚拟数字人进行联合，开展“大数据看世界杯”的虚拟数字人系列服务。
002657中科金财
今年服贸会期间，公司发布了中科金财“元宇宙技术服务矩阵”，其中，公司基于WEB3.0规则架构，研发了数字人内容制作引擎、元宇宙场景开发工具，并通过AIGC的企业级内容互动创作平台，实现与中科金财元宇宙数字化营销平台“觅际”融合，公司作为邮储银行北京分行在服贸会上的合作伙伴，通过上述技术服务，首次实现了“沉浸式购物+数字人民币”场景落地。
BIDU 百度
在9月23日举办的2022万象·百度移动生态大会上，百度发布了AI助理，覆盖了各种AIGC应用，包括AI自动生成文字、图片以及图片转换成视频。借助AIGC的力量，百度希望为现有的500多万百家号创作者带来一套AI生产内容工具，帮助他们更快更好地产出视频内容，从而增加百度百家号等产品的用户粘性，以反击头部短视频平台。目前百度已经和数十家权威媒体成立“AIGC媒体联盟”。
300130 新国都
公司全资子公司新国都智能基于图像深度学习、计算机视觉等前沿AI技术，积极探索AI人工智能技术在AIGC、智能驾驶等领域的应用。
0700 腾讯
腾讯AI Lab基于自己的多模态学习及生成能力在游戏领域进行了全流程的布局。「绝悟」AI通过强化学习的方法来模仿真实玩家，包括发育、运营、协作等指标类别，以及每分钟手速、技能释放频率、命中率、击杀数等具体参数，让AI更接近正式服玩家真实表现，将测试的总体准确性提升到95%。目前腾讯绝悟在环境观测、图像信息处理、探索效率等方面的创新算法已经突破了可用英雄限制（英雄池数量从40增为100 ），让 AI 完全掌握 所有英雄的所有技能并达到职业电竞水平，能应对高达10的15次方的英雄组合数变化。目前，腾讯AI Lab还与腾讯 AI Lab 还与王者荣耀联合推出了AI开放研究平台「开悟」，并积极举办相关赛事。
MFST 微软
微软亚洲研究院支持图像变为动态、文本生成视频、文本生成图像、图像补全、图像生成的NUWA-Infinity
BABA 阿里巴巴
阿里巴巴智能设计实验室研发虚拟模特塔玑及AI视觉物料生成系统阿里鹿班。
NVDA 英伟达
在视觉生成研究领域始终位于前沿，代表作品包括CycleGAN、GauGAN、EditGAN、GANverse3D、Instant NeRF等。
未上市公司
小冰公司
成立时间及融资轮次：2020年 A轮（估值已达10亿美元独角兽，高瓴领投）
AIGC相关亮点：作为“AI being”派虚拟人。小冰的产品虚拟人、音频生成、视觉创造、文本创造、虚拟社交、Game AI等。
客户范围：客户已覆盖金融、智能车机、零售、体育、纺织、地产、文旅等十多个垂直领域，并提出了以“人力”的逻辑去进行商业报价的虚拟人商业模式。
DeepMusic（灵动音科技）
成立时间及融资轮次：2018年 A轮（TME领投，单轮融资数千万人民币）
AIGC相关亮点：产品包括针对视频生成配乐的配乐猫、支持非音乐专业人员创作的口袋音乐、可AI生成歌词的 LYRICA、AI作曲软件LAZYCOMPOSER。目前已与国内多家音乐平台厂商达成合作。其音乐标注团队已形成了全球最精确的话语歌曲音乐信息库。
倒映有声
成立时间及融资轮次：2019年 Pre-A轮（中文在线投资，单轮融资千万人民币级）
AIGC相关亮点：倒映有声通过神经渲染技术快速构建AI数字分身，通过语音+图像生成技术，生成和驱动数字分身的唇形、表情、动作、肢体姿态，创造表情自然、动作流畅、语音充满情感的高拟真度数字分身IP。2021年3月倒映有声和中央广播电视总台音频客户端「云听」签署战略合作协议。
rct AI
成立时间及融资轮次：2018年 A3轮（元宇宙资本和Springwind Ventures领投，单轮融资额超千万美元）
AIGC相关亮点：通过简单设计并调整不同的参数，rct AI的混沌球（Chaos Box）算法可以在游戏中大规模地轻松生成具有智能意识的虚拟角色。他们的行为和对话不会重复，皆为动态生成。目前，rct AI已凭借核心技术Chaos Box帮助了10余家企业，完成包括对战游戏、虚拟人铸造等多种类型的项目，与世界范围内 20+ 游戏厂商建立了深入合作，触达超过 2 亿用户。
超参数
成立时间及融资轮次：2019年 B轮（红杉中国领投，估值已达10亿独角兽，单轮融资1亿美元）
AIGC相关亮点：超参数科技提供的AI bot支持玩家陪玩、多人团队竞技（球球大作战）、非完美信息博弈AI（斗地主、德扑、麻将等）等。目前，超参数AI Bot已在多款千万日活的产品中上线，每日在线数峰值将近百万，业内率先实现在3D FPS领域的大规模商业化落地。
影谱科技
成立时间及融资轮次：2018年 D轮（单轮融资13.6亿元，商汤科技领投）
AIGC相关亮点：在视频生成相关领域支持结构化视觉分析、影像自动合成技术、智能视频编辑、视频内容生产等。
Zyro
围绕垂直业务场景，结合业务knowhow 组织相关AIGC能力
围绕电商场景，通过AIGC生成网站搭建过程中所需的各类素材，具体业务包括针对性生成公司介绍、企业价值、Slogan、自动提升图片清晰度、自动生成logo等。
聆心智能
基于多模态对话生成系统，该公司专注于针对精神心理的AI驱动的高质量数字疗法，让AI围绕认知、情绪和行为三个维度对用户进行评估和干预，生成千人千面的情绪治疗方案，目前已与北医六院、湘雅二院、中日友好医院、清华大学玉泉医院等达成合作。
OpenAI
将其底层模型对外开放商用，开创基础设施型的商业模式。GPT-3目前已经开始对外提供API，并分为四种模型按照用量对外收费。
Gliacloud
输入文本链接，软件能够自动对其中的标题和文字进行区分表示，并根据不同层级自动匹配素材和文字的转场、格式等，进而形成说明式的视频。该方式能够增加10倍的视频产量。类似公司包括：Gliacloud、Synths.video、lumen5、Pencil。
Rosebud.ai
Rosebud.ai能够生成非真实的人脸图像，并在该图像中匹配相关衣物等所需素材。此外，模型面孔可以根据对应受众的相关数据进行调整。该公司声称，其生成模型能够使活动点击率提升22%。
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