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2024-09-20
不仅可用于资本市场 可用范围可以更大
寻找投资机会的能力，是如何培养起来的？
那些到底是错误，还是未来危险的预警？甚至巴菲特到底是方法本身的成功，还是一个巨大的幸存者偏差？
寻找投资机会的能力，是如何培养起来的？
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2024-09-20
人性
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2024-09-20
心法
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2024-08-21
之前低价1块多拿进的话 现在是赚的，不知道能涨📈多久
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2024-02-05
啥都可控 啥都控不住
证监会新闻发言人就“两融”融资业务有关情况答记者问
整体风险可控。
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2022-12-12
牛b！
法拉第未来盘中暴涨超70%，将举办全球投资人会议
周一，法拉第未来盘中暴涨，截至发稿涨幅超70%！公司此前宣布将于美国西部时间12月15日举办全球投资人会议，会上将更新FF 91 Futurist的车辆交付计划。
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2022-07-21
实际打几折？实际电耗能做到多少？
蔚来将于2022年第四季度计划交付150kwh固态电池
7月21日，蔚来汽车发布消息称，将于2022年第四季度计划交付150kwh固态电池，采用固态电解液、硅碳复合负极材料、超高镍正极材料，能量密度达360Wh/kg。届时在售车型全新ES8续航可达到850
蔚来将于2022年第四季度计划交付150kwh固态电池
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2022-02-27
合理分析，理**国，爱自己的国家
非常抱歉，此主贴已删除
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2021-08-12
new B就一个字！
黄仁勋骗过了全世界！今年4月那场发布会一切都是假的
$英伟达$今年4月份那场发布会，你曾看出什么不对劲的地方吗？刚刚，在计算机图形学顶会SIGGRAPH 2021上，英伟达通过一部纪录片自曝：那场发布会内藏玄机～。你看到了老黄，但也没完全看到。因为，这是一场当面“造假”的发布会。全都是合成出来的。这是一场开在元宇宙里的发布会，发表演讲的是英伟达CEO黄仁勋的数字人替身。没错，全世界都被黄仁勋骗了！这一切是怎么发生的呢……建模完成好，下一步是让老黄动起来。
黄仁勋骗过了全世界！今年4月那场发布会一切都是假的
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2021-08-11
其实吧 华为东西一般 还非要整高价 自封高端 没必要的，都不傻 也都别装了，认认真真好好整才可能成为国之骄傲 靠吹可不行
任正非签发！华为重磅发文：到该炸掉研发金字塔的时候了
日前，华为心声社区时隔5年再次转发华为创始人兼总裁任正非2016年签发的邮件《华为到该炸掉研发金字塔的时候了》。一名华为研发员工在这篇文章中表示，华为在软件研发领域的确存在不少问题，这些问题导致华为的
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style=\"text-align: justify;\">因为是朋友，我开玩笑说：“你已经具备了股民最基础的能力——模式识别。但你刚才建立的模式识别太简单，而且完全是错误的。”</p><p style=\"text-align: justify;\">果然，到了五月，大盘向下，他屡战屡亏，不再觉得炒股很简单了。</p><p style=\"text-align: justify;\">模式识别是人类认识世界的基本方式，苹果有红有绿有黄有大有小有圆有尖，人类要先在大脑中建立苹果的模式，再看苹果，不管是什么样的，不管是整个、一半、一片甚至苹果核，都知道这是苹果。</p><p style=\"text-align: justify;\">只不过，模式有简单有复杂，有先天就具备的能力，也有后天通过长期的学习才能建立的模式。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一个人刚刚开始投票投资时，识别机会就是用最原始的模式——捕食猎物和逃避天敌</strong>，捕食猎物带来的本能反应是兴奋，驱使的动作是进攻；逃避天敌带来的本能反应是恐惧，驱使的动作是逃跑。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是人类的祖先留在我们的基因里的，是基于下丘脑的情绪反应，而非大脑的认知反应，两种本能反应优先级别最高，因为机会稍纵即逝，需要快速反应。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所以新股民的这个模式会被率先调用，股价急速下跌时，恐惧反应被优先激发而卖出，股价急速上涨时，类似捕猎的兴奋反应被优先激发而买入。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">但进化越高级的动物，面对的环境也越复杂，天敌和猎物没有那么泾渭分明，如果产生误判，盲目地出击有可能会丧命，胡乱躲避不饿死也会累死。</p><p style=\"text-align: justify;\">同样，股市中真正的趋势性行情也非常少，绝大部分都是震荡行情，如果采用简单的追涨杀跌，很可能亏的连裤子都不剩。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此投资者需要通过学习在大脑中建立更复杂的“机会风险识别模型”，一个人投资能力的高低，就是模式识别能力的强弱，它有两个不同的方向：</p><p style=\"text-align: justify;\">1、同样的识别速度，通过长期学习建立的复杂模型胜出</p><p style=\"text-align: justify;\">2、同样复杂的模型，识别速度快的胜出</p><h2 id=\"id_2346178423\" style=\"text-align: justify;\">2、人类模式识别的缺陷</h2><p style=\"text-align: justify;\">人性总是让投资者更喜欢那些一眼可见的浅层模式，为了安抚自己，还美其名曰“大道至简”，公众号文章的留言区经常有人跑过来跟我说，你说得太复杂了，不就那啥啥啥，一句话的事。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>简单的模式不是能用，而是要快</strong>，你人脑再快，能快过电脑吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">量化策略并不是从天上掉下来的，有人说，量化公司会找各种炒股比赛的胜利者分析的经验，变成量化策略，这个说法有点夸张了，没有那么容易，但差不多就是把股市上各种有效的方法变成电脑能理解和执行的策略，然后用更强大的处理能力在全市场找机会，再用更快的反应速度完成交易，反过来打败“师傅”。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>但并非所有的方法都能变成量化策略，基本面的分析并不是简单的指标计算，而是要在大脑中建立非常复杂近似于“黑箱”的模型</strong>，而且，企业经营本身是一个慢变量，你电脑再快也无用武之地。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以“天下武功、唯快不破”这条路，已经被量化交易堵死了，<strong>人类主观投资唯一的方向就是往更复杂的方向发展，是连自己都说不清楚的“黑箱识别模式”。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">量化策略的另一个威胁是对大脑缺陷的纠正机制，<strong>它能够识别“假因果、假规律，真随机”。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">人是追求意义的动物，人类大脑一直在追求解释现象和事件之间的因果关系，以满足我们对世界掌控的需求。然而现实世界充满了随机性，大部分现象并没有显而易见的原因，所以<strong>人脑发展出“对随机性的回避”机制，不相信巧合，并把观察到的随机现象进行扭曲和强行解释，形成因果关系。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">股市下跌，直觉上和做空机制有关，那就都是罪大恶极的转融通制度害的，那就是限制做空；可限制完了，股市还是跌，那就一定是量化干的，那就把量化交易速度给限制了；还是跌，是因为新股估值太高，应该放开“转融通”……</p><p style=\"text-align: justify;\">股市下跌，一定是因为IPO太多，监管太松，那就把IPO停了；还是跌，是因为ST太多，监管太严，建议暂停；停完还是跌，那是上市公司老化了，应该放开IPO，让优秀公司上市……</p><p style=\"text-align: justify;\">大部分人都喜欢从直觉能理解的东西寻找原因，在大众传媒时间 ，也只有直觉能理解的原因，才会被广泛传播，那些深层次的原因，大家理解不了也不想理解， 反正我赚不到钱，一定是有坏人，找不到坏人就是制度有问题……</p><p style=\"text-align: justify;\">人类大脑的另一个特点是，<strong>更喜欢接受那些看起来很直观的规律：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">因为前两次小票崩盘导致的暴跌，抄小票，最后管理层出来安抚，赚钱了，所以这一次还这么玩，但<strong>这种过于简单的规律，能认识并行动的人一定是一次比一次多，这就导致三种可能：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1、<strong>跌不深、抄不到</strong>：跌不到很低的位置，就有人提前抄底，导致反弹高度有限；</p><p style=\"text-align: justify;\">2、<strong>抄在半山腰</strong>：如果你又能抄到底，一定是抛盘比前两次更大，那背后大概率潜藏着更大的你没有发现的危机，市场只是在此位置稍作停留，再继续下跌；</p><p style=\"text-align: justify;\">3、<strong>抄错了：你抄到底了</strong>，大盘也反弹了，但上涨的板块都是没有跌的，能抄到底的继续下跌。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个推论不一定正确，但如果你反复尝试，总有一次会让你把之前赚的钱全部亏掉。</p><p style=\"text-align: justify;\">想要做出正确的决策，就不能像大部分人一样思考，这并不是要你故意“逆向思考”，这仍然是一种偷懒的方法，而是<strong>让你的模型尽可能复杂到你能够驾驭的极限。</strong></p><h2 id=\"id_3336068119\" style=\"text-align: justify;\">3、投资者是如何进步的</h2><p style=\"text-align: justify;\">“危险—食物”识别模型是天生的，其他的识别模型都需要反复练习，交学费。</p><p style=\"text-align: justify;\">以价值投资的公司价值分析为例：</p><p style=\"text-align: justify;\">凭着生活中好公司的经验，初入股市的你可能很容易建立这样一个初步的模型，<strong>好公司=需求好+产品市占率高+毛利率高。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">好公司都是如此，但如此的，不都是好公司，直到你遇到一家品牌和产品江河日下的公司，给你造成了重大亏损。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你没有因此放弃，而是痛定思痛，寻找识别模式的问题，你很可能在那些讲巴菲特的书里找到答案，不但要市占率高，还要有护城河，不但要有毛利率，更重要的是看ROE和ROIC。</p><p style=\"text-align: justify;\">于是你调整的自己的模型，加入了巴菲特眼中好公司的特征，更新了自己的股池，但你又在一家估值过高的公司上亏了钱，发现居然可以“涨业绩，跌股价”。</p><p style=\"text-align: justify;\">毫不气馁的你，再次寻找各种估值方法的书，尝试在自己的模型中加入估值因子，但很快你又遇到了那种“估值陷阱”的公司，因为过于重视估值再一次吃亏。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你现在的经验已经可以慢慢在基本面与估值中找到平衡点了，还赚了几次钱，可就在你觉得自己的识别模型已经非常成熟时，你再一次遇到了麻烦：一个有绝对竞争优势，行业景气度又非常好的公司，估值也很合理，通过反复排查基本面，没有发现任何问题，这一定是市场错了，于是越跌越加，结果越加越跌。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过请教行业分析师，你开始意识到之前的模型对竞争动态分析相对薄弱，不但要看公司的绝对优势，还要看行业本身的投资强度，即资本周期，再优秀的企业，也无法抵抗长周期向下。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然亏了钱，但你的模型又进步了，通过这一次，再让你亏大钱也很难了，只是你已经不像以前那么信心满满了，你发现自己无论如何进步，问题总是越来越多，比如：</p><p style=\"text-align: justify;\">1、宏观真的像你之前想像的那样“多研究一次就浪费了一次时间吗”？</p><p style=\"text-align: justify;\">2、市场真的像你以前想的那样，会不断犯错误吗？那些到底是错误，还是未来危险的预警？</p><p style=\"text-align: justify;\">3、你真的能做到无惧市场波动，等待时间的玫瑰吗？甚至巴菲特到底是方法本身的成功，还是一个巨大的幸存者偏差？</p><p style=\"text-align: justify;\">4、自己以前赚的真的是阿尔法的钱吗？如果市场从此没了贝塔了，自己还能赚到钱吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">……</p><p style=\"text-align: justify;\">每一次你的模型遭遇连续亏损后，你都会尝试在模型中加入新的因子或操作方法，但大部分时候，要么与本模型发生根本的冲突，要么结果反而更糟，让你不得不回到原来的方法上。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这其实意味着你的模型已经基本稳定，只能小修小补，很难有大进步的空间，你只能接受阶段性的失效，除非你愿意全部推倒重来。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以，<strong>模型的意义不在于不出错，而在于建立稳定的盈利模式</strong>，不同的模型擅长识别不同的机会，有些高胜率低赔率，有些低胜率高赔率，有些低收益但波动小，有些则相反。但总体上说，模型越复杂，你的超额收益就越稳定。</p><h2 id=\"id_3281756444\" style=\"text-align: justify;\">4、投资者各有各的弱点</h2><p style=\"text-align: justify;\">前文描述了一个基本公司投资价值判断的机会识别模型的产生过程，并有下面的两个结论：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1、真正有效的识别模型，总是非常复杂，而且有极强的可扩展性</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2、真正有效的识别模型都会阶段性失效，让使用者一直有动力去进行新的尝试</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">人类早已走出史前时代，但大脑的设计还停留在那个时代的核心功能——高效捕猎和快速逃跑，我们仍然本能地使用最快速的模型，直接为眼前复杂的博弈下最简单的结论，用自圆其说的想象代表理性深刻的思考。</p><p style=\"text-align: justify;\">其实归根结底，股票投资很容易把人的弱点无限放大——</p><p style=\"text-align: justify;\">思考过于肤浅者自不必说；</p><p style=\"text-align: justify;\">总是想把事件弄个明白的人，忘记了投资是不完全信息下的决定，容易错失时机；</p><p style=\"text-align: justify;\">逻辑能力太强的人缺少自我纠正的能力，如果一开始选错了，其自圆其说的能力把自己给骗了；</p><p style=\"text-align: justify;\">太讲直觉的人缺少系统升级的能力，无法形成稳定的投资方法；</p><p style=\"text-align: justify;\">对变化过于敏感者，往往缺乏坚守机会的意志；</p><p style=\"text-align: justify;\">有耐心的人，容易把小错误坚持成大错误；</p><p style=\"text-align: justify;\">所以还是那一点，<strong>模型的意义不在于不出错，而在于把自己的弱点控制在可接受的范围内，从而让盈利稳定下来。</strong></p></body></html>","source":"lsy1645511055786","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>寻找投资机会的能力，是如何培养起来的？</title>\n<style 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/LmHQS2_2iAuEZseEzvJiRQ?global_content=%7B%22promote_id%22%3A13766%2C%22sub_promote_id%22%3A29%7D><strong>期乐会</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>人类早已走出史前时代，但大脑的设计还停留在那个时代的核心功能——高效捕猎和快速逃跑，我们仍然本能地使用最快速的模型，直接为眼前复杂的博弈下最简单的结论，用自圆其说的想象代表理性深刻的思考。1、捕猎与逃跑的基因有位炒了几个月股票的朋友跟我说：“你们这行其实也很简单，我发现最强势的股票，越不容易跌，所以炒股很简单嘛，只要挑最强势的股票买，一旦走弱，立刻卖掉，基本上都能赚钱。”因为是朋友，我开玩笑说：“...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/LmHQS2_2iAuEZseEzvJiRQ?global_content=%7B%22promote_id%22%3A13766%2C%22sub_promote_id%22%3A29%7D\">Web 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，也只有直觉能理解的原因，才会被广泛传播，那些深层次的原因，大家理解不了也不想理解， 反正我赚不到钱，一定是有坏人，找不到坏人就是制度有问题……人类大脑的另一个特点是，更喜欢接受那些看起来很直观的规律：因为前两次小票崩盘导致的暴跌，抄小票，最后管理层出来安抚，赚钱了，所以这一次还这么玩，但这种过于简单的规律，能认识并行动的人一定是一次比一次多，这就导致三种可能：1、跌不深、抄不到：跌不到很低的位置，就有人提前抄底，导致反弹高度有限；2、抄在半山腰：如果你又能抄到底，一定是抛盘比前两次更大，那背后大概率潜藏着更大的你没有发现的危机，市场只是在此位置稍作停留，再继续下跌；3、抄错了：你抄到底了，大盘也反弹了，但上涨的板块都是没有跌的，能抄到底的继续下跌。这个推论不一定正确，但如果你反复尝试，总有一次会让你把之前赚的钱全部亏掉。想要做出正确的决策，就不能像大部分人一样思考，这并不是要你故意“逆向思考”，这仍然是一种偷懒的方法，而是让你的模型尽可能复杂到你能够驾驭的极限。3、投资者是如何进步的“危险—食物”识别模型是天生的，其他的识别模型都需要反复练习，交学费。以价值投资的公司价值分析为例：凭着生活中好公司的经验，初入股市的你可能很容易建立这样一个初步的模型，好公司=需求好+产品市占率高+毛利率高。好公司都是如此，但如此的，不都是好公司，直到你遇到一家品牌和产品江河日下的公司，给你造成了重大亏损。如果你没有因此放弃，而是痛定思痛，寻找识别模式的问题，你很可能在那些讲巴菲特的书里找到答案，不但要市占率高，还要有护城河，不但要有毛利率，更重要的是看ROE和ROIC。于是你调整的自己的模型，加入了巴菲特眼中好公司的特征，更新了自己的股池，但你又在一家估值过高的公司上亏了钱，发现居然可以“涨业绩，跌股价”。毫不气馁的你，再次寻找各种估值方法的书，尝试在自己的模型中加入估值因子，但很快你又遇到了那种“估值陷阱”的公司，因为过于重视估值再一次吃亏。当然，你现在的经验已经可以慢慢在基本面与估值中找到平衡点了，还赚了几次钱，可就在你觉得自己的识别模型已经非常成熟时，你再一次遇到了麻烦：一个有绝对竞争优势，行业景气度又非常好的公司，估值也很合理，通过反复排查基本面，没有发现任何问题，这一定是市场错了，于是越跌越加，结果越加越跌。通过请教行业分析师，你开始意识到之前的模型对竞争动态分析相对薄弱，不但要看公司的绝对优势，还要看行业本身的投资强度，即资本周期，再优秀的企业，也无法抵抗长周期向下。虽然亏了钱，但你的模型又进步了，通过这一次，再让你亏大钱也很难了，只是你已经不像以前那么信心满满了，你发现自己无论如何进步，问题总是越来越多，比如：1、宏观真的像你之前想像的那样“多研究一次就浪费了一次时间吗”？2、市场真的像你以前想的那样，会不断犯错误吗？那些到底是错误，还是未来危险的预警？3、你真的能做到无惧市场波动，等待时间的玫瑰吗？甚至巴菲特到底是方法本身的成功，还是一个巨大的幸存者偏差？4、自己以前赚的真的是阿尔法的钱吗？如果市场从此没了贝塔了，自己还能赚到钱吗？……每一次你的模型遭遇连续亏损后，你都会尝试在模型中加入新的因子或操作方法，但大部分时候，要么与本模型发生根本的冲突，要么结果反而更糟，让你不得不回到原来的方法上。这其实意味着你的模型已经基本稳定，只能小修小补，很难有大进步的空间，你只能接受阶段性的失效，除非你愿意全部推倒重来。所以，模型的意义不在于不出错，而在于建立稳定的盈利模式，不同的模型擅长识别不同的机会，有些高胜率低赔率，有些低胜率高赔率，有些低收益但波动小，有些则相反。但总体上说，模型越复杂，你的超额收益就越稳定。4、投资者各有各的弱点前文描述了一个基本公司投资价值判断的机会识别模型的产生过程，并有下面的两个结论：1、真正有效的识别模型，总是非常复杂，而且有极强的可扩展性2、真正有效的识别模型都会阶段性失效，让使用者一直有动力去进行新的尝试人类早已走出史前时代，但大脑的设计还停留在那个时代的核心功能——高效捕猎和快速逃跑，我们仍然本能地使用最快速的模型，直接为眼前复杂的博弈下最简单的结论，用自圆其说的想象代表理性深刻的思考。其实归根结底，股票投资很容易把人的弱点无限放大——思考过于肤浅者自不必说；总是想把事件弄个明白的人，忘记了投资是不完全信息下的决定，容易错失时机；逻辑能力太强的人缺少自我纠正的能力，如果一开始选错了，其自圆其说的能力把自己给骗了；太讲直觉的人缺少系统升级的能力，无法形成稳定的投资方法；对变化过于敏感者，往往缺乏坚守机会的意志；有耐心的人，容易把小错误坚持成大错误；所以还是那一点，模型的意义不在于不出错，而在于把自己的弱点控制在可接受的范围内，从而让盈利稳定下来。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1063,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":351239739466072,"gmtCreate":1726789429377,"gmtModify":1726789430817,"author":{"id":"3494531023589648","authorId":"3494531023589648","name":"少言","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f1e187fdf521b016d4eb2811639becb9","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3494531023589648","authorIdStr":"3494531023589648"},"themes":[],"htmlText":"人性","listText":"人性","text":"人性","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/351239739466072","repostId":"2444192407","repostType":2,"repost":{"id":"2444192407","kind":"highlight","pubTimestamp":1726759036,"share":"https://ttm.financial/m/news/2444192407?lang=&edition=full","pubTime":"2024-09-19 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justify;\"><strong>一个人刚刚开始投票投资时，识别机会就是用最原始的模式——捕食猎物和逃避天敌</strong>，捕食猎物带来的本能反应是兴奋，驱使的动作是进攻；逃避天敌带来的本能反应是恐惧，驱使的动作是逃跑。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是人类的祖先留在我们的基因里的，是基于下丘脑的情绪反应，而非大脑的认知反应，两种本能反应优先级别最高，因为机会稍纵即逝，需要快速反应。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所以新股民的这个模式会被率先调用，股价急速下跌时，恐惧反应被优先激发而卖出，股价急速上涨时，类似捕猎的兴奋反应被优先激发而买入。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">但进化越高级的动物，面对的环境也越复杂，天敌和猎物没有那么泾渭分明，如果产生误判，盲目地出击有可能会丧命，胡乱躲避不饿死也会累死。</p><p style=\"text-align: justify;\">同样，股市中真正的趋势性行情也非常少，绝大部分都是震荡行情，如果采用简单的追涨杀跌，很可能亏的连裤子都不剩。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此投资者需要通过学习在大脑中建立更复杂的“机会风险识别模型”，一个人投资能力的高低，就是模式识别能力的强弱，它有两个不同的方向：</p><p style=\"text-align: justify;\">1、同样的识别速度，通过长期学习建立的复杂模型胜出</p><p style=\"text-align: justify;\">2、同样复杂的模型，识别速度快的胜出</p><h2 id=\"id_2346178423\" style=\"text-align: justify;\">2、人类模式识别的缺陷</h2><p style=\"text-align: justify;\">人性总是让投资者更喜欢那些一眼可见的浅层模式，为了安抚自己，还美其名曰“大道至简”，公众号文章的留言区经常有人跑过来跟我说，你说得太复杂了，不就那啥啥啥，一句话的事。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>简单的模式不是能用，而是要快</strong>，你人脑再快，能快过电脑吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">量化策略并不是从天上掉下来的，有人说，量化公司会找各种炒股比赛的胜利者分析的经验，变成量化策略，这个说法有点夸张了，没有那么容易，但差不多就是把股市上各种有效的方法变成电脑能理解和执行的策略，然后用更强大的处理能力在全市场找机会，再用更快的反应速度完成交易，反过来打败“师傅”。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>但并非所有的方法都能变成量化策略，基本面的分析并不是简单的指标计算，而是要在大脑中建立非常复杂近似于“黑箱”的模型</strong>，而且，企业经营本身是一个慢变量，你电脑再快也无用武之地。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以“天下武功、唯快不破”这条路，已经被量化交易堵死了，<strong>人类主观投资唯一的方向就是往更复杂的方向发展，是连自己都说不清楚的“黑箱识别模式”。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">量化策略的另一个威胁是对大脑缺陷的纠正机制，<strong>它能够识别“假因果、假规律，真随机”。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">人是追求意义的动物，人类大脑一直在追求解释现象和事件之间的因果关系，以满足我们对世界掌控的需求。然而现实世界充满了随机性，大部分现象并没有显而易见的原因，所以<strong>人脑发展出“对随机性的回避”机制，不相信巧合，并把观察到的随机现象进行扭曲和强行解释，形成因果关系。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">股市下跌，直觉上和做空机制有关，那就都是罪大恶极的转融通制度害的，那就是限制做空；可限制完了，股市还是跌，那就一定是量化干的，那就把量化交易速度给限制了；还是跌，是因为新股估值太高，应该放开“转融通”……</p><p style=\"text-align: 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style=\"text-align: justify;\">3、投资者是如何进步的</h2><p style=\"text-align: justify;\">“危险—食物”识别模型是天生的，其他的识别模型都需要反复练习，交学费。</p><p style=\"text-align: justify;\">以价值投资的公司价值分析为例：</p><p style=\"text-align: justify;\">凭着生活中好公司的经验，初入股市的你可能很容易建立这样一个初步的模型，<strong>好公司=需求好+产品市占率高+毛利率高。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">好公司都是如此，但如此的，不都是好公司，直到你遇到一家品牌和产品江河日下的公司，给你造成了重大亏损。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你没有因此放弃，而是痛定思痛，寻找识别模式的问题，你很可能在那些讲巴菲特的书里找到答案，不但要市占率高，还要有护城河，不但要有毛利率，更重要的是看ROE和ROIC。</p><p style=\"text-align: justify;\">于是你调整的自己的模型，加入了巴菲特眼中好公司的特征，更新了自己的股池，但你又在一家估值过高的公司上亏了钱，发现居然可以“涨业绩，跌股价”。</p><p style=\"text-align: justify;\">毫不气馁的你，再次寻找各种估值方法的书，尝试在自己的模型中加入估值因子，但很快你又遇到了那种“估值陷阱”的公司，因为过于重视估值再一次吃亏。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你现在的经验已经可以慢慢在基本面与估值中找到平衡点了，还赚了几次钱，可就在你觉得自己的识别模型已经非常成熟时，你再一次遇到了麻烦：一个有绝对竞争优势，行业景气度又非常好的公司，估值也很合理，通过反复排查基本面，没有发现任何问题，这一定是市场错了，于是越跌越加，结果越加越跌。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过请教行业分析师，你开始意识到之前的模型对竞争动态分析相对薄弱，不但要看公司的绝对优势，还要看行业本身的投资强度，即资本周期，再优秀的企业，也无法抵抗长周期向下。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然亏了钱，但你的模型又进步了，通过这一次，再让你亏大钱也很难了，只是你已经不像以前那么信心满满了，你发现自己无论如何进步，问题总是越来越多，比如：</p><p style=\"text-align: justify;\">1、宏观真的像你之前想像的那样“多研究一次就浪费了一次时间吗”？</p><p style=\"text-align: justify;\">2、市场真的像你以前想的那样，会不断犯错误吗？那些到底是错误，还是未来危险的预警？</p><p style=\"text-align: justify;\">3、你真的能做到无惧市场波动，等待时间的玫瑰吗？甚至巴菲特到底是方法本身的成功，还是一个巨大的幸存者偏差？</p><p style=\"text-align: justify;\">4、自己以前赚的真的是阿尔法的钱吗？如果市场从此没了贝塔了，自己还能赚到钱吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">……</p><p style=\"text-align: justify;\">每一次你的模型遭遇连续亏损后，你都会尝试在模型中加入新的因子或操作方法，但大部分时候，要么与本模型发生根本的冲突，要么结果反而更糟，让你不得不回到原来的方法上。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这其实意味着你的模型已经基本稳定，只能小修小补，很难有大进步的空间，你只能接受阶段性的失效，除非你愿意全部推倒重来。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以，<strong>模型的意义不在于不出错，而在于建立稳定的盈利模式</strong>，不同的模型擅长识别不同的机会，有些高胜率低赔率，有些低胜率高赔率，有些低收益但波动小，有些则相反。但总体上说，模型越复杂，你的超额收益就越稳定。</p><h2 id=\"id_3281756444\" style=\"text-align: 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，也只有直觉能理解的原因，才会被广泛传播，那些深层次的原因，大家理解不了也不想理解， 反正我赚不到钱，一定是有坏人，找不到坏人就是制度有问题……人类大脑的另一个特点是，更喜欢接受那些看起来很直观的规律：因为前两次小票崩盘导致的暴跌，抄小票，最后管理层出来安抚，赚钱了，所以这一次还这么玩，但这种过于简单的规律，能认识并行动的人一定是一次比一次多，这就导致三种可能：1、跌不深、抄不到：跌不到很低的位置，就有人提前抄底，导致反弹高度有限；2、抄在半山腰：如果你又能抄到底，一定是抛盘比前两次更大，那背后大概率潜藏着更大的你没有发现的危机，市场只是在此位置稍作停留，再继续下跌；3、抄错了：你抄到底了，大盘也反弹了，但上涨的板块都是没有跌的，能抄到底的继续下跌。这个推论不一定正确，但如果你反复尝试，总有一次会让你把之前赚的钱全部亏掉。想要做出正确的决策，就不能像大部分人一样思考，这并不是要你故意“逆向思考”，这仍然是一种偷懒的方法，而是让你的模型尽可能复杂到你能够驾驭的极限。3、投资者是如何进步的“危险—食物”识别模型是天生的，其他的识别模型都需要反复练习，交学费。以价值投资的公司价值分析为例：凭着生活中好公司的经验，初入股市的你可能很容易建立这样一个初步的模型，好公司=需求好+产品市占率高+毛利率高。好公司都是如此，但如此的，不都是好公司，直到你遇到一家品牌和产品江河日下的公司，给你造成了重大亏损。如果你没有因此放弃，而是痛定思痛，寻找识别模式的问题，你很可能在那些讲巴菲特的书里找到答案，不但要市占率高，还要有护城河，不但要有毛利率，更重要的是看ROE和ROIC。于是你调整的自己的模型，加入了巴菲特眼中好公司的特征，更新了自己的股池，但你又在一家估值过高的公司上亏了钱，发现居然可以“涨业绩，跌股价”。毫不气馁的你，再次寻找各种估值方法的书，尝试在自己的模型中加入估值因子，但很快你又遇到了那种“估值陷阱”的公司，因为过于重视估值再一次吃亏。当然，你现在的经验已经可以慢慢在基本面与估值中找到平衡点了，还赚了几次钱，可就在你觉得自己的识别模型已经非常成熟时，你再一次遇到了麻烦：一个有绝对竞争优势，行业景气度又非常好的公司，估值也很合理，通过反复排查基本面，没有发现任何问题，这一定是市场错了，于是越跌越加，结果越加越跌。通过请教行业分析师，你开始意识到之前的模型对竞争动态分析相对薄弱，不但要看公司的绝对优势，还要看行业本身的投资强度，即资本周期，再优秀的企业，也无法抵抗长周期向下。虽然亏了钱，但你的模型又进步了，通过这一次，再让你亏大钱也很难了，只是你已经不像以前那么信心满满了，你发现自己无论如何进步，问题总是越来越多，比如：1、宏观真的像你之前想像的那样“多研究一次就浪费了一次时间吗”？2、市场真的像你以前想的那样，会不断犯错误吗？那些到底是错误，还是未来危险的预警？3、你真的能做到无惧市场波动，等待时间的玫瑰吗？甚至巴菲特到底是方法本身的成功，还是一个巨大的幸存者偏差？4、自己以前赚的真的是阿尔法的钱吗？如果市场从此没了贝塔了，自己还能赚到钱吗？……每一次你的模型遭遇连续亏损后，你都会尝试在模型中加入新的因子或操作方法，但大部分时候，要么与本模型发生根本的冲突，要么结果反而更糟，让你不得不回到原来的方法上。这其实意味着你的模型已经基本稳定，只能小修小补，很难有大进步的空间，你只能接受阶段性的失效，除非你愿意全部推倒重来。所以，模型的意义不在于不出错，而在于建立稳定的盈利模式，不同的模型擅长识别不同的机会，有些高胜率低赔率，有些低胜率高赔率，有些低收益但波动小，有些则相反。但总体上说，模型越复杂，你的超额收益就越稳定。4、投资者各有各的弱点前文描述了一个基本公司投资价值判断的机会识别模型的产生过程，并有下面的两个结论：1、真正有效的识别模型，总是非常复杂，而且有极强的可扩展性2、真正有效的识别模型都会阶段性失效，让使用者一直有动力去进行新的尝试人类早已走出史前时代，但大脑的设计还停留在那个时代的核心功能——高效捕猎和快速逃跑，我们仍然本能地使用最快速的模型，直接为眼前复杂的博弈下最简单的结论，用自圆其说的想象代表理性深刻的思考。其实归根结底，股票投资很容易把人的弱点无限放大——思考过于肤浅者自不必说；总是想把事件弄个明白的人，忘记了投资是不完全信息下的决定，容易错失时机；逻辑能力太强的人缺少自我纠正的能力，如果一开始选错了，其自圆其说的能力把自己给骗了；太讲直觉的人缺少系统升级的能力，无法形成稳定的投资方法；对变化过于敏感者，往往缺乏坚守机会的意志；有耐心的人，容易把小错误坚持成大错误；所以还是那一点，模型的意义不在于不出错，而在于把自己的弱点控制在可接受的范围内，从而让盈利稳定下来。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":780,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":351301243555904,"gmtCreate":1726789412449,"gmtModify":1726789414239,"author":{"id":"3494531023589648","authorId":"3494531023589648","name":"少言","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f1e187fdf521b016d4eb2811639becb9","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3494531023589648","authorIdStr":"3494531023589648"},"themes":[],"htmlText":"心法","listText":"心法","text":"心法","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/351301243555904","repostId":"2444192407","repostType":2,"repost":{"id":"2444192407","kind":"highlight","pubTimestamp":1726759036,"share":"https://ttm.financial/m/news/2444192407?lang=&edition=full","pubTime":"2024-09-19 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justify;\"><strong>一个人刚刚开始投票投资时，识别机会就是用最原始的模式——捕食猎物和逃避天敌</strong>，捕食猎物带来的本能反应是兴奋，驱使的动作是进攻；逃避天敌带来的本能反应是恐惧，驱使的动作是逃跑。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是人类的祖先留在我们的基因里的，是基于下丘脑的情绪反应，而非大脑的认知反应，两种本能反应优先级别最高，因为机会稍纵即逝，需要快速反应。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所以新股民的这个模式会被率先调用，股价急速下跌时，恐惧反应被优先激发而卖出，股价急速上涨时，类似捕猎的兴奋反应被优先激发而买入。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">但进化越高级的动物，面对的环境也越复杂，天敌和猎物没有那么泾渭分明，如果产生误判，盲目地出击有可能会丧命，胡乱躲避不饿死也会累死。</p><p style=\"text-align: justify;\">同样，股市中真正的趋势性行情也非常少，绝大部分都是震荡行情，如果采用简单的追涨杀跌，很可能亏的连裤子都不剩。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此投资者需要通过学习在大脑中建立更复杂的“机会风险识别模型”，一个人投资能力的高低，就是模式识别能力的强弱，它有两个不同的方向：</p><p style=\"text-align: justify;\">1、同样的识别速度，通过长期学习建立的复杂模型胜出</p><p style=\"text-align: justify;\">2、同样复杂的模型，识别速度快的胜出</p><h2 id=\"id_2346178423\" style=\"text-align: justify;\">2、人类模式识别的缺陷</h2><p style=\"text-align: justify;\">人性总是让投资者更喜欢那些一眼可见的浅层模式，为了安抚自己，还美其名曰“大道至简”，公众号文章的留言区经常有人跑过来跟我说，你说得太复杂了，不就那啥啥啥，一句话的事。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>简单的模式不是能用，而是要快</strong>，你人脑再快，能快过电脑吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">量化策略并不是从天上掉下来的，有人说，量化公司会找各种炒股比赛的胜利者分析的经验，变成量化策略，这个说法有点夸张了，没有那么容易，但差不多就是把股市上各种有效的方法变成电脑能理解和执行的策略，然后用更强大的处理能力在全市场找机会，再用更快的反应速度完成交易，反过来打败“师傅”。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>但并非所有的方法都能变成量化策略，基本面的分析并不是简单的指标计算，而是要在大脑中建立非常复杂近似于“黑箱”的模型</strong>，而且，企业经营本身是一个慢变量，你电脑再快也无用武之地。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以“天下武功、唯快不破”这条路，已经被量化交易堵死了，<strong>人类主观投资唯一的方向就是往更复杂的方向发展，是连自己都说不清楚的“黑箱识别模式”。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">量化策略的另一个威胁是对大脑缺陷的纠正机制，<strong>它能够识别“假因果、假规律，真随机”。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">人是追求意义的动物，人类大脑一直在追求解释现象和事件之间的因果关系，以满足我们对世界掌控的需求。然而现实世界充满了随机性，大部分现象并没有显而易见的原因，所以<strong>人脑发展出“对随机性的回避”机制，不相信巧合，并把观察到的随机现象进行扭曲和强行解释，形成因果关系。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">股市下跌，直觉上和做空机制有关，那就都是罪大恶极的转融通制度害的，那就是限制做空；可限制完了，股市还是跌，那就一定是量化干的，那就把量化交易速度给限制了；还是跌，是因为新股估值太高，应该放开“转融通”……</p><p style=\"text-align: justify;\">股市下跌，一定是因为IPO太多，监管太松，那就把IPO停了；还是跌，是因为ST太多，监管太严，建议暂停；停完还是跌，那是上市公司老化了，应该放开IPO，让优秀公司上市……</p><p style=\"text-align: justify;\">大部分人都喜欢从直觉能理解的东西寻找原因，在大众传媒时间 ，也只有直觉能理解的原因，才会被广泛传播，那些深层次的原因，大家理解不了也不想理解， 反正我赚不到钱，一定是有坏人，找不到坏人就是制度有问题……</p><p style=\"text-align: justify;\">人类大脑的另一个特点是，<strong>更喜欢接受那些看起来很直观的规律：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">因为前两次小票崩盘导致的暴跌，抄小票，最后管理层出来安抚，赚钱了，所以这一次还这么玩，但<strong>这种过于简单的规律，能认识并行动的人一定是一次比一次多，这就导致三种可能：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1、<strong>跌不深、抄不到</strong>：跌不到很低的位置，就有人提前抄底，导致反弹高度有限；</p><p style=\"text-align: justify;\">2、<strong>抄在半山腰</strong>：如果你又能抄到底，一定是抛盘比前两次更大，那背后大概率潜藏着更大的你没有发现的危机，市场只是在此位置稍作停留，再继续下跌；</p><p style=\"text-align: justify;\">3、<strong>抄错了：你抄到底了</strong>，大盘也反弹了，但上涨的板块都是没有跌的，能抄到底的继续下跌。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个推论不一定正确，但如果你反复尝试，总有一次会让你把之前赚的钱全部亏掉。</p><p style=\"text-align: justify;\">想要做出正确的决策，就不能像大部分人一样思考，这并不是要你故意“逆向思考”，这仍然是一种偷懒的方法，而是<strong>让你的模型尽可能复杂到你能够驾驭的极限。</strong></p><h2 id=\"id_3336068119\" style=\"text-align: justify;\">3、投资者是如何进步的</h2><p style=\"text-align: justify;\">“危险—食物”识别模型是天生的，其他的识别模型都需要反复练习，交学费。</p><p style=\"text-align: justify;\">以价值投资的公司价值分析为例：</p><p style=\"text-align: justify;\">凭着生活中好公司的经验，初入股市的你可能很容易建立这样一个初步的模型，<strong>好公司=需求好+产品市占率高+毛利率高。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">好公司都是如此，但如此的，不都是好公司，直到你遇到一家品牌和产品江河日下的公司，给你造成了重大亏损。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你没有因此放弃，而是痛定思痛，寻找识别模式的问题，你很可能在那些讲巴菲特的书里找到答案，不但要市占率高，还要有护城河，不但要有毛利率，更重要的是看ROE和ROIC。</p><p style=\"text-align: justify;\">于是你调整的自己的模型，加入了巴菲特眼中好公司的特征，更新了自己的股池，但你又在一家估值过高的公司上亏了钱，发现居然可以“涨业绩，跌股价”。</p><p style=\"text-align: justify;\">毫不气馁的你，再次寻找各种估值方法的书，尝试在自己的模型中加入估值因子，但很快你又遇到了那种“估值陷阱”的公司，因为过于重视估值再一次吃亏。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你现在的经验已经可以慢慢在基本面与估值中找到平衡点了，还赚了几次钱，可就在你觉得自己的识别模型已经非常成熟时，你再一次遇到了麻烦：一个有绝对竞争优势，行业景气度又非常好的公司，估值也很合理，通过反复排查基本面，没有发现任何问题，这一定是市场错了，于是越跌越加，结果越加越跌。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过请教行业分析师，你开始意识到之前的模型对竞争动态分析相对薄弱，不但要看公司的绝对优势，还要看行业本身的投资强度，即资本周期，再优秀的企业，也无法抵抗长周期向下。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然亏了钱，但你的模型又进步了，通过这一次，再让你亏大钱也很难了，只是你已经不像以前那么信心满满了，你发现自己无论如何进步，问题总是越来越多，比如：</p><p style=\"text-align: justify;\">1、宏观真的像你之前想像的那样“多研究一次就浪费了一次时间吗”？</p><p style=\"text-align: justify;\">2、市场真的像你以前想的那样，会不断犯错误吗？那些到底是错误，还是未来危险的预警？</p><p style=\"text-align: justify;\">3、你真的能做到无惧市场波动，等待时间的玫瑰吗？甚至巴菲特到底是方法本身的成功，还是一个巨大的幸存者偏差？</p><p style=\"text-align: justify;\">4、自己以前赚的真的是阿尔法的钱吗？如果市场从此没了贝塔了，自己还能赚到钱吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">……</p><p style=\"text-align: justify;\">每一次你的模型遭遇连续亏损后，你都会尝试在模型中加入新的因子或操作方法，但大部分时候，要么与本模型发生根本的冲突，要么结果反而更糟，让你不得不回到原来的方法上。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这其实意味着你的模型已经基本稳定，只能小修小补，很难有大进步的空间，你只能接受阶段性的失效，除非你愿意全部推倒重来。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以，<strong>模型的意义不在于不出错，而在于建立稳定的盈利模式</strong>，不同的模型擅长识别不同的机会，有些高胜率低赔率，有些低胜率高赔率，有些低收益但波动小，有些则相反。但总体上说，模型越复杂，你的超额收益就越稳定。</p><h2 id=\"id_3281756444\" style=\"text-align: justify;\">4、投资者各有各的弱点</h2><p style=\"text-align: justify;\">前文描述了一个基本公司投资价值判断的机会识别模型的产生过程，并有下面的两个结论：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1、真正有效的识别模型，总是非常复杂，而且有极强的可扩展性</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2、真正有效的识别模型都会阶段性失效，让使用者一直有动力去进行新的尝试</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">人类早已走出史前时代，但大脑的设计还停留在那个时代的核心功能——高效捕猎和快速逃跑，我们仍然本能地使用最快速的模型，直接为眼前复杂的博弈下最简单的结论，用自圆其说的想象代表理性深刻的思考。</p><p style=\"text-align: justify;\">其实归根结底，股票投资很容易把人的弱点无限放大——</p><p style=\"text-align: justify;\">思考过于肤浅者自不必说；</p><p style=\"text-align: justify;\">总是想把事件弄个明白的人，忘记了投资是不完全信息下的决定，容易错失时机；</p><p style=\"text-align: justify;\">逻辑能力太强的人缺少自我纠正的能力，如果一开始选错了，其自圆其说的能力把自己给骗了；</p><p style=\"text-align: justify;\">太讲直觉的人缺少系统升级的能力，无法形成稳定的投资方法；</p><p style=\"text-align: justify;\">对变化过于敏感者，往往缺乏坚守机会的意志；</p><p style=\"text-align: justify;\">有耐心的人，容易把小错误坚持成大错误；</p><p style=\"text-align: justify;\">所以还是那一点，<strong>模型的意义不在于不出错，而在于把自己的弱点控制在可接受的范围内，从而让盈利稳定下来。</strong></p></body></html>","source":"lsy1645511055786","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>寻找投资机会的能力，是如何培养起来的？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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，也只有直觉能理解的原因，才会被广泛传播，那些深层次的原因，大家理解不了也不想理解， 反正我赚不到钱，一定是有坏人，找不到坏人就是制度有问题……人类大脑的另一个特点是，更喜欢接受那些看起来很直观的规律：因为前两次小票崩盘导致的暴跌，抄小票，最后管理层出来安抚，赚钱了，所以这一次还这么玩，但这种过于简单的规律，能认识并行动的人一定是一次比一次多，这就导致三种可能：1、跌不深、抄不到：跌不到很低的位置，就有人提前抄底，导致反弹高度有限；2、抄在半山腰：如果你又能抄到底，一定是抛盘比前两次更大，那背后大概率潜藏着更大的你没有发现的危机，市场只是在此位置稍作停留，再继续下跌；3、抄错了：你抄到底了，大盘也反弹了，但上涨的板块都是没有跌的，能抄到底的继续下跌。这个推论不一定正确，但如果你反复尝试，总有一次会让你把之前赚的钱全部亏掉。想要做出正确的决策，就不能像大部分人一样思考，这并不是要你故意“逆向思考”，这仍然是一种偷懒的方法，而是让你的模型尽可能复杂到你能够驾驭的极限。3、投资者是如何进步的“危险—食物”识别模型是天生的，其他的识别模型都需要反复练习，交学费。以价值投资的公司价值分析为例：凭着生活中好公司的经验，初入股市的你可能很容易建立这样一个初步的模型，好公司=需求好+产品市占率高+毛利率高。好公司都是如此，但如此的，不都是好公司，直到你遇到一家品牌和产品江河日下的公司，给你造成了重大亏损。如果你没有因此放弃，而是痛定思痛，寻找识别模式的问题，你很可能在那些讲巴菲特的书里找到答案，不但要市占率高，还要有护城河，不但要有毛利率，更重要的是看ROE和ROIC。于是你调整的自己的模型，加入了巴菲特眼中好公司的特征，更新了自己的股池，但你又在一家估值过高的公司上亏了钱，发现居然可以“涨业绩，跌股价”。毫不气馁的你，再次寻找各种估值方法的书，尝试在自己的模型中加入估值因子，但很快你又遇到了那种“估值陷阱”的公司，因为过于重视估值再一次吃亏。当然，你现在的经验已经可以慢慢在基本面与估值中找到平衡点了，还赚了几次钱，可就在你觉得自己的识别模型已经非常成熟时，你再一次遇到了麻烦：一个有绝对竞争优势，行业景气度又非常好的公司，估值也很合理，通过反复排查基本面，没有发现任何问题，这一定是市场错了，于是越跌越加，结果越加越跌。通过请教行业分析师，你开始意识到之前的模型对竞争动态分析相对薄弱，不但要看公司的绝对优势，还要看行业本身的投资强度，即资本周期，再优秀的企业，也无法抵抗长周期向下。虽然亏了钱，但你的模型又进步了，通过这一次，再让你亏大钱也很难了，只是你已经不像以前那么信心满满了，你发现自己无论如何进步，问题总是越来越多，比如：1、宏观真的像你之前想像的那样“多研究一次就浪费了一次时间吗”？2、市场真的像你以前想的那样，会不断犯错误吗？那些到底是错误，还是未来危险的预警？3、你真的能做到无惧市场波动，等待时间的玫瑰吗？甚至巴菲特到底是方法本身的成功，还是一个巨大的幸存者偏差？4、自己以前赚的真的是阿尔法的钱吗？如果市场从此没了贝塔了，自己还能赚到钱吗？……每一次你的模型遭遇连续亏损后，你都会尝试在模型中加入新的因子或操作方法，但大部分时候，要么与本模型发生根本的冲突，要么结果反而更糟，让你不得不回到原来的方法上。这其实意味着你的模型已经基本稳定，只能小修小补，很难有大进步的空间，你只能接受阶段性的失效，除非你愿意全部推倒重来。所以，模型的意义不在于不出错，而在于建立稳定的盈利模式，不同的模型擅长识别不同的机会，有些高胜率低赔率，有些低胜率高赔率，有些低收益但波动小，有些则相反。但总体上说，模型越复杂，你的超额收益就越稳定。4、投资者各有各的弱点前文描述了一个基本公司投资价值判断的机会识别模型的产生过程，并有下面的两个结论：1、真正有效的识别模型，总是非常复杂，而且有极强的可扩展性2、真正有效的识别模型都会阶段性失效，让使用者一直有动力去进行新的尝试人类早已走出史前时代，但大脑的设计还停留在那个时代的核心功能——高效捕猎和快速逃跑，我们仍然本能地使用最快速的模型，直接为眼前复杂的博弈下最简单的结论，用自圆其说的想象代表理性深刻的思考。其实归根结底，股票投资很容易把人的弱点无限放大——思考过于肤浅者自不必说；总是想把事件弄个明白的人，忘记了投资是不完全信息下的决定，容易错失时机；逻辑能力太强的人缺少自我纠正的能力，如果一开始选错了，其自圆其说的能力把自己给骗了；太讲直觉的人缺少系统升级的能力，无法形成稳定的投资方法；对变化过于敏感者，往往缺乏坚守机会的意志；有耐心的人，容易把小错误坚持成大错误；所以还是那一点，模型的意义不在于不出错，而在于把自己的弱点控制在可接受的范围内，从而让盈利稳定下来。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":805,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":340679951458320,"gmtCreate":1724204604878,"gmtModify":1724204606776,"author":{"id":"3494531023589648","authorId":"3494531023589648","name":"少言","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f1e187fdf521b016d4eb2811639becb9","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3494531023589648","authorIdStr":"3494531023589648"},"themes":[],"htmlText":"之前低价1块多拿进的话 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justify;\">证监会将持续加强“两融”融资业务的日常监管，采取有效措施，确保融资业务平稳运行。</p></body></html>","source":"lsy1573813229493","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>证监会新闻发言人就“两融”融资业务有关情况答记者问</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ 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class=\"title\">\n证监会新闻发言人就“两融”融资业务有关情况答记者问\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2024-02-05 20:51 北京时间 <a href=http://www.csrc.gov.cn/csrc/c100028/c7461992/content.shtml><strong>证监会</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>问：近期，“两融”融资业务全市场平均维持担保比例有所下降，请问业务风险如何？答：截至目前，全市场平均维持担保比例226%，较年初有所下降，最低维持担保比例（平仓线）通常为130%。从实际平仓数据看，1月以来全市场累计平仓金额约9亿元，占融资规模的万分之6，且标的和投资者都高度分散，整体风险可控。当然，有些投资者主动卖股票归还融资，会形成融资余额被动下降。投资者具体交易过程中，维持担保比例低于平仓线...</p>\n\n<a href=\"http://www.csrc.gov.cn/csrc/c100028/c7461992/content.shtml\">Web 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href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>今年4月份那场发布会，你曾看出什么不对劲的地方吗？</p>\n<p>你品，你细品：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e655bdfbc5cf5c2f4a84530301a16214\" tg-width=\"600\" tg-height=\"339\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>刚刚，在计算机图形学顶会SIGGRAPH 2021上，英伟达通过一部纪录片自曝：那场发布会内藏玄机～</p>\n<p>你看到了老黄，但也没完全看到。因为，这是一场当面“<b>造假</b>”的发布会。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3b14b53638f1068c41b8107020948235\" tg-width=\"600\" tg-height=\"341\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>画面中老黄的厨房、标志性的皮衣，甚至他的表情、动作、头发……全都是<b>合成</b>出来的。</p>\n<p>这是一场开在元宇宙里的发布会，发表演讲的是英伟达CEO黄仁勋的数字人替身。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/30e8dcafe1f29a8f14dbbf3033bcbe33\" tg-width=\"278\" tg-height=\"181\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>彼时彼刻，恰如此时此刻。</p>\n<p>黄老板真给自己找了个替身。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa043ff8fb3d4b9353e7af4734400815\" tg-width=\"900\" tg-height=\"515\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>没错，全世界都被黄仁勋骗了！</b></p>\n<p>整整三个多月谁也没发现。</p>\n<p>而且不光他自己，大到厨房的家具抽屉：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3d27dabf1d07d75ef81de2b7183406b8\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>小到厨房里摆放的金属罐、甚至是老黄的乐高小人，都是被渲染出来的：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7e2b72ed660e62a4025f025f99d6e65a\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>知道真相的我就如同导演李安：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/344794d168b6694b663974d2a669c2d9\" tg-width=\"320\" tg-height=\"224\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>这一切是怎么发生的呢……</p>\n<p><b>到底怎么造假的？</b></p>\n<p>数字人想要以假乱真，一定要做到细节丰富。</p>\n<p>因为人脑专门有一套系统用于识别同类，有一点不对劲之处都会在几毫秒之内引起警觉。</p>\n<p>所以要造假的老黄，得到摄影棚里拍上几千张各种角度的照片，通过一套3D扫描，把他脸上的每道褶子都采集成数据。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/219d01242e679399a1eee551d39f288c\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>为了让效果更逼真，他那件拉风的<b>皮衣</b>还得单独拍。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d8e0543f33ea4e979cfd4a1e6a15c705\" tg-width=\"900\" tg-height=\"509\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>用得到的数据对老黄做3D建模，为了方便后期编辑，先要把他的头发薅光！</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/778fbefc359a6ad91fb92781a526ea68\" tg-width=\"600\" tg-height=\"339\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>具体到手指的细节，也需要非常仔细地调整：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/03f9939271ec21eb594824c0b04cfb32\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>建模完成好，下一步是让老黄动起来。</p>\n<p>不过这里就不需要费时费力地进行手工操作了，<b>AI已经能够胜任</b>。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/21a510c6f31ddce1604ca43d1947fa26\" tg-width=\"900\" tg-height=\"515\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>就像这样，用上最新的<b>Audio2Face</b>模型，AI可以随着语音播放自动调整模型的面部动作表情。</p>\n<p>动作是没问题了，但是皮肤材质看起来还是不够好，和发布会上的效果没法比。</p>\n<p>这就需要另一个AI，用一张老黄的照片就能匹配上动作合成到动画里去。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9692732e3e9957b68ea709eb49598f28\" tg-width=\"900\" tg-height=\"515\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>身体动作就不用老黄自己采集了，而是找来专业的<b>动作捕捉</b>演员，毕竟CEO肯定时间有限。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee777ec4e5cddd52c9a0264e0fb819ef\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/830b7411c6589d3c07c461b32f2f6cdc\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>这样所有的前期准备工作就完成了，接下来是渲染。</p>\n<p>看看这个自研的Omniverse RTX渲染器：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ddcf78cc27b5a109ccdddbe45d7a55e4\" tg-width=\"900\" tg-height=\"506\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>就真的是字面意义上的<b>实时光线追踪</b>，移动视角，调整光线都立刻完成更新。</p>\n<p>这背后具体用了多少块显卡英伟达倒是没具体说，总之是多GPU+云计算才能搞定。</p>\n<p>这场虚拟发布会，总共有<b>34</b>个3D美术师和<b>15</b>个软件研究人员参与。</p>\n<p>他们一共做了<b>21个版本的数字老黄</b>，从中选出最像的那个，做出了这场精彩的发布会。</p>\n<p>还真是把全世界都骗过了。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ba17d8197168e2e0c58ecf32973d52a1\" tg-width=\"892\" tg-height=\"706\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>英伟达“造假”有多强</b></p>\n<p>上面这些“造假”的效果，背后都来自于一个名为<b>Omniverse</b>的平台。</p>\n<p>没错，英伟达研发的<b>计算机图形学</b>（CG）技术太多，多到已经能整合成一个平台了。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e6595f3bd11e05319de25083d2f9f60e\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"372\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>从CG到优化技术，从工具包到引擎，Omniverse都有提供。</p>\n<p>光看Omniverse所承载的CG技术，其实远不止这次发布会用到的“造假”效果，它从渲染、材质，到光影、照明（光追、路径追踪等）都有涉及，还会不断更新相关技术。</p>\n<p>原本只是一纸论文的技术，可能不久后就被英伟达放到了Omniverse上，不少都是与AI相关的技术：</p>\n<p>例如，缺损像素修补、插帧，已经被用到老照片和古早视频的修复中；还有基于GAN生成超分辨率图像、直接把2D照片渲染成3D场景，都已经能直接在平台上使用……</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ef1de54397d9f8f722072f5daf520041\" tg-width=\"480\" tg-height=\"268\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>Omniverse上的渲染技术，究竟达到一个什么样的水准？</p>\n<p>据英伟达表示，平台现在可以<b>实时实现</b>电影级别的画质渲染。</p>\n<p>以渲染中非常重要的光源模拟为例，我们都知道，真实世界的光源多种多样，我们看到的其实是各种光照下的景物。</p>\n<p>传统的计算机渲染，至少需要将光源迭代<b>30+</b>次，才能达到逼真到毛发的效果，即使用最先进的机器渲染，每一帧也基本都需要几十秒。</p>\n<p>用上Neural Radiance Cache等技术后，结合RTX GPU硬件和Omniverse平台，光源渲染直接就能实时进行。</p>\n<p>例如，这次GTC大会上对于主机的渲染，就采用了Omniverse平台的技术：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2a1907da8afe89fcee72b1b3e7035f5e\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>除此之外，包括LOD自动生成等技术也能用<b>AI节约计算量</b>，同时保证足够好的渲染效果。</p>\n<p>不止是“以假乱真”的渲染效果，Omniverse还能完成更多意想不到的AI技术。</p>\n<p>英伟达利用数字人实时渲染技术，在Omniverse中就能构建更逼真的、更符合物理定律的人类模型。</p>\n<p>例如，帮助车辆、自主机器、<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>等更好地识别，真实的人类是什么样的，从而更好地<b>设计工厂</b>（图中为数字人）：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dddc9fad8dcbd729d3519c1649e4578c\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>这是英伟达在Omniverse上更新了另一项数字孪生技术（Issac Digital Twin），将机器人AI放到虚拟环境中训练完成后，可以<b>直接部署到真实环境中</b>。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/09314eb54d06ca9b10fc1414ddefade7\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>目前，宝马已经用英伟达的数字孪生技术，对数字工厂的生产流程进行了优化，效率直接<b>拉高30%</b>。</p>\n<p>看看这个渲染的速度：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71b6db1968724b5756c211fce1fc77c2\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>具体渲染效果来看，连光照和细节都能被模拟出来。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4a1c1f57fd203b531effeb37580356c6\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>不止是宝马工厂，包括机器人仿真、自驾车仿真在内的一系列技术，也会用到Omniverse平台。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e179d192972ef2fe46c345a3055a945b\" tg-width=\"640\" tg-height=\"350\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3faa0f217c0707494d4a5fcaf2c14ce2\" tg-width=\"640\" tg-height=\"350\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>例如，自动驾驶和工厂的AI检测可能存在行人误判，将街头、公告张贴的人脸图片识别为行人，导致事故发生。将逼真的数字人和渲染等技术结合后，就能在仿真环境训练下模拟行人，让AI学会判断图片和真人的区别。</p>\n<p>从效果到效率，英伟达都直接刷新了人们对“元宇宙”的认知。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f311fc794ea3152447527d6b9966219f\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>重新定义「元宇宙」</b></p>\n<p>号称“永远实时在线”的Omniverse，是英伟达<b>打造元宇宙</b>的关键。</p>\n<p>它不仅能跨平台支持所有用户的物理渲染、模拟和仿真，还能让创作者、审核者在任何地方，只通过软件应用就在一个共享的虚拟世界中进行合作。</p>\n<p>毕竟，Omniverse本身就构建于<b>通用场景描述</b>(Universal Scene Description，简称USD)之上。</p>\n<p>这是一种开源3D场景数据标准和文件格式，USD之于Omniverse就相当于HTML之于互联网。</p>\n<p>USD由皮克斯开发，现在成了英伟达、皮克斯和<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>共同推广的行业标准。USD注重非破坏性便捷和跨软件协作，是x86、arm平台以及各种软件都程能够统一到Omniverse平台上的基础。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d920741966be33d7fb514bcf4ebaf7c\" tg-width=\"1008\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>目前，全球已经有500多家公司的专业人士上手使用了Omniverse。这其中包括美国航天航空制造商<a href=\"https://laohu8.com/S/LMT\">洛克希德马丁</a>公司（用它做山火模拟）、曾荣获艾美奖的《南方公园》工作室等知名企业。</p>\n<p>国内央视的《飞向月球》太空纪录片，也同样有用到Omniverse，尤其是里面的数字人：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/88bf1cf8ec215f91e6ad7958f5ca9f13\" tg-width=\"500\" tg-height=\"280\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>从Omniverse硬件和软件的支持情况来看，英伟达这一次更新也真的是诚意满满。</p>\n<p>“将数百万新用户带入元宇宙世界”，真的不是说说而已。</p>\n<p><b>首先</b>，Omniverse这一次集成了<b>Blender</b>和<b><a href=\"https://laohu8.com/S/ADBE\">Adobe</a></b>来实现大规模扩展。</p>\n<p>Blender是全球领先的开源3D动画工具，他们将在Blender 3.0版本加入USD支持，使用户能够在Blender中直接访问Omniverse制作流程，这无疑会让创作者们的效率直线up。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b086bae9310c2f5ad5edccf868cb835d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>Adobe就不用多介绍了，家喻户晓。</p>\n<p>现在，他们正在和英伟达合作开发一个为Omniverse提供Substance Material支持的 Substance 3D插件。</p>\n<p>使用这个插件，可以让用户在Omniverse中直接调整Substance 3D中的素材。</p>\n<p>这能为用户在改稿过程中，节省导出、重新上传的时间。</p>\n<p>与此同时，英伟达还发布了一个人工智能3D建模扩展：<b>GANverse3D–Image2Car</b>。</p>\n<p>它可以让AI进行3D建模变得更加容易。</p>\n<p>只需通过一张汽车照片，GANverse3D就能建立出一个虚拟的3D模型。</p>\n<p>这无疑让3D画师们创建场景变得更轻松了。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/de99ab0d9aac66f2d2292d9ac20e9735\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"535\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>其次</b>，在硬件上，NVIDIA RTX和GeForce RTX系列都支持Omniverse。</p>\n<p>这不，英伟达同时还发布了小巧、节能的RTX A2000，它适用于各种标准和小型工作站，可以说是专为创作者的日常工作而设计。</p>\n<p>英伟达放言称，A2000将会成为数百万设计师进入元宇宙的门户。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d7a3970029d88a0a9558b480ab668626\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"718\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>去年12月发布公测版以来，已经有超过5万名个人创作者下载了Omniverse。</p>\n<p>而Omniverse的生态系统也在持续壮大，Adobe、Autodesk、Bentley Systems等多家软件公司都已加入Omniverse的生态圈。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1f64ea30d475a3aa3227d878e2358ea\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"480\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>现在，Nvidia Omniverse企业版的访问名额已经“开抢”了，华硕、BOXX Technologies、<a href=\"https://laohu8.com/S/DELL\">戴尔</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/HPQ\">惠普</a>、联想、必恩威和超微等平台上都能使用。</p>\n<p>不知道以后英伟达的发布会还能不能当真（手动狗头）。</p>\n<p>反正老黄的假脸是一脸真诚～</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9d1572de11e2d9242e0525360bb81d8d\" tg-width=\"540\" tg-height=\"278\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>One More Thing</b></p>\n<p>回到4月那场发布会。我们在英伟达自曝纪录片中，隐约读出另一个事实，当时的老黄是真真假假，虚实交替的。</p>\n<p>那么，哪一段是真？哪一段是假？</p>\n<p>作为找茬八级团队，怎么能这么轻易就给人骗过去？于是，我们重新去回看了一遍4月份那场发布会。</p>\n<p>果不其然，我们发现了一些不对劲的地方。（注意内搭衣服领口和皮衣）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0f63d34fb851f8168d5c9fb7965c4564\" tg-width=\"550\" tg-height=\"344\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>这是老黄第一次在发布会上出现时候的样子。看上去问题不大是吧？OK，接着往下看：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/faaa8eb996549b0c4976c95abdb4519c\" tg-width=\"550\" tg-height=\"344\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>这是刚刚那张图4分钟之后，老黄的样子。注意到什么不一样的地方了吗？</p>\n<p>请注意，他身上忽然间变成了另外一件皮衣，里面穿的也从Polo衫变成了圆领T恤。</p>\n<p>如果你再仔细一点看，你会发现他厨房有些物品的放置也变了。</p>\n<p>还有个最直观的区别：老黄本人，还有他背后的厨房，怎么好像分辨率突然提上去了（不是我网络问题啊）？</p>\n<p>高到脑门上的抬头纹都多了几条。</p>\n<p>这还没完。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f2112a7000271941eea5d5d964d49fbb\" tg-width=\"550\" tg-height=\"344\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>到发布会后半段，老黄穿着同一件皮衣，可是里面的衣服又换回了Polo衫。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/25faf3cddd4be9712e6dd1a8dbb5b8c8\" tg-width=\"550\" tg-height=\"344\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>过了一会，他摇身一变，把皮衣和Polo衫全换了。</p>\n<p>好家伙，你搁这玩排列组合呢？</p>\n<p>真搞不懂，老黄来来回回在这换装，是图个啥。除非这是英伟达故意的。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d9eb50e4beb216e9e855dab2c02e01d5\" tg-width=\"640\" tg-height=\"387\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>于是，我们拿着放大镜去看了视频，终于注意到，这段老黄手上的动作，有明显的不自然。而且画面也是糊的。</p>\n<p>懂了：）</p>\n<p>总之，一段视频骗了全世界3个月，不得不说，黄老板真是又高又硬。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c7e65a24f04675cef8664ec34cf02df\" tg-width=\"640\" tg-height=\"357\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>赝品是个好东西！</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>黄仁勋骗过了全世界！今年4月那场发布会一切都是假的</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; 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href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>今年4月份那场发布会，你曾看出什么不对劲的地方吗？</p>\n<p>你品，你细品：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e655bdfbc5cf5c2f4a84530301a16214\" tg-width=\"600\" tg-height=\"339\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>刚刚，在计算机图形学顶会SIGGRAPH 2021上，英伟达通过一部纪录片自曝：那场发布会内藏玄机～</p>\n<p>你看到了老黄，但也没完全看到。因为，这是一场当面“<b>造假</b>”的发布会。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3b14b53638f1068c41b8107020948235\" tg-width=\"600\" tg-height=\"341\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>画面中老黄的厨房、标志性的皮衣，甚至他的表情、动作、头发……全都是<b>合成</b>出来的。</p>\n<p>这是一场开在元宇宙里的发布会，发表演讲的是英伟达CEO黄仁勋的数字人替身。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/30e8dcafe1f29a8f14dbbf3033bcbe33\" tg-width=\"278\" tg-height=\"181\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>彼时彼刻，恰如此时此刻。</p>\n<p>黄老板真给自己找了个替身。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa043ff8fb3d4b9353e7af4734400815\" tg-width=\"900\" tg-height=\"515\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>没错，全世界都被黄仁勋骗了！</b></p>\n<p>整整三个多月谁也没发现。</p>\n<p>而且不光他自己，大到厨房的家具抽屉：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3d27dabf1d07d75ef81de2b7183406b8\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>小到厨房里摆放的金属罐、甚至是老黄的乐高小人，都是被渲染出来的：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7e2b72ed660e62a4025f025f99d6e65a\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>知道真相的我就如同导演李安：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/344794d168b6694b663974d2a669c2d9\" tg-width=\"320\" tg-height=\"224\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>这一切是怎么发生的呢……</p>\n<p><b>到底怎么造假的？</b></p>\n<p>数字人想要以假乱真，一定要做到细节丰富。</p>\n<p>因为人脑专门有一套系统用于识别同类，有一点不对劲之处都会在几毫秒之内引起警觉。</p>\n<p>所以要造假的老黄，得到摄影棚里拍上几千张各种角度的照片，通过一套3D扫描，把他脸上的每道褶子都采集成数据。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/219d01242e679399a1eee551d39f288c\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>为了让效果更逼真，他那件拉风的<b>皮衣</b>还得单独拍。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d8e0543f33ea4e979cfd4a1e6a15c705\" tg-width=\"900\" tg-height=\"509\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>用得到的数据对老黄做3D建模，为了方便后期编辑，先要把他的头发薅光！</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/778fbefc359a6ad91fb92781a526ea68\" tg-width=\"600\" tg-height=\"339\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>具体到手指的细节，也需要非常仔细地调整：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/03f9939271ec21eb594824c0b04cfb32\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>建模完成好，下一步是让老黄动起来。</p>\n<p>不过这里就不需要费时费力地进行手工操作了，<b>AI已经能够胜任</b>。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/21a510c6f31ddce1604ca43d1947fa26\" tg-width=\"900\" tg-height=\"515\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>就像这样，用上最新的<b>Audio2Face</b>模型，AI可以随着语音播放自动调整模型的面部动作表情。</p>\n<p>动作是没问题了，但是皮肤材质看起来还是不够好，和发布会上的效果没法比。</p>\n<p>这就需要另一个AI，用一张老黄的照片就能匹配上动作合成到动画里去。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9692732e3e9957b68ea709eb49598f28\" tg-width=\"900\" tg-height=\"515\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>身体动作就不用老黄自己采集了，而是找来专业的<b>动作捕捉</b>演员，毕竟CEO肯定时间有限。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee777ec4e5cddd52c9a0264e0fb819ef\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/830b7411c6589d3c07c461b32f2f6cdc\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>这样所有的前期准备工作就完成了，接下来是渲染。</p>\n<p>看看这个自研的Omniverse RTX渲染器：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ddcf78cc27b5a109ccdddbe45d7a55e4\" tg-width=\"900\" tg-height=\"506\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>就真的是字面意义上的<b>实时光线追踪</b>，移动视角，调整光线都立刻完成更新。</p>\n<p>这背后具体用了多少块显卡英伟达倒是没具体说，总之是多GPU+云计算才能搞定。</p>\n<p>这场虚拟发布会，总共有<b>34</b>个3D美术师和<b>15</b>个软件研究人员参与。</p>\n<p>他们一共做了<b>21个版本的数字老黄</b>，从中选出最像的那个，做出了这场精彩的发布会。</p>\n<p>还真是把全世界都骗过了。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ba17d8197168e2e0c58ecf32973d52a1\" tg-width=\"892\" tg-height=\"706\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>英伟达“造假”有多强</b></p>\n<p>上面这些“造假”的效果，背后都来自于一个名为<b>Omniverse</b>的平台。</p>\n<p>没错，英伟达研发的<b>计算机图形学</b>（CG）技术太多，多到已经能整合成一个平台了。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e6595f3bd11e05319de25083d2f9f60e\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"372\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>从CG到优化技术，从工具包到引擎，Omniverse都有提供。</p>\n<p>光看Omniverse所承载的CG技术，其实远不止这次发布会用到的“造假”效果，它从渲染、材质，到光影、照明（光追、路径追踪等）都有涉及，还会不断更新相关技术。</p>\n<p>原本只是一纸论文的技术，可能不久后就被英伟达放到了Omniverse上，不少都是与AI相关的技术：</p>\n<p>例如，缺损像素修补、插帧，已经被用到老照片和古早视频的修复中；还有基于GAN生成超分辨率图像、直接把2D照片渲染成3D场景，都已经能直接在平台上使用……</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ef1de54397d9f8f722072f5daf520041\" tg-width=\"480\" tg-height=\"268\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>Omniverse上的渲染技术，究竟达到一个什么样的水准？</p>\n<p>据英伟达表示，平台现在可以<b>实时实现</b>电影级别的画质渲染。</p>\n<p>以渲染中非常重要的光源模拟为例，我们都知道，真实世界的光源多种多样，我们看到的其实是各种光照下的景物。</p>\n<p>传统的计算机渲染，至少需要将光源迭代<b>30+</b>次，才能达到逼真到毛发的效果，即使用最先进的机器渲染，每一帧也基本都需要几十秒。</p>\n<p>用上Neural Radiance Cache等技术后，结合RTX GPU硬件和Omniverse平台，光源渲染直接就能实时进行。</p>\n<p>例如，这次GTC大会上对于主机的渲染，就采用了Omniverse平台的技术：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2a1907da8afe89fcee72b1b3e7035f5e\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>除此之外，包括LOD自动生成等技术也能用<b>AI节约计算量</b>，同时保证足够好的渲染效果。</p>\n<p>不止是“以假乱真”的渲染效果，Omniverse还能完成更多意想不到的AI技术。</p>\n<p>英伟达利用数字人实时渲染技术，在Omniverse中就能构建更逼真的、更符合物理定律的人类模型。</p>\n<p>例如，帮助车辆、自主机器、<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>等更好地识别，真实的人类是什么样的，从而更好地<b>设计工厂</b>（图中为数字人）：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dddc9fad8dcbd729d3519c1649e4578c\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>这是英伟达在Omniverse上更新了另一项数字孪生技术（Issac Digital Twin），将机器人AI放到虚拟环境中训练完成后，可以<b>直接部署到真实环境中</b>。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/09314eb54d06ca9b10fc1414ddefade7\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>目前，宝马已经用英伟达的数字孪生技术，对数字工厂的生产流程进行了优化，效率直接<b>拉高30%</b>。</p>\n<p>看看这个渲染的速度：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71b6db1968724b5756c211fce1fc77c2\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>具体渲染效果来看，连光照和细节都能被模拟出来。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4a1c1f57fd203b531effeb37580356c6\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>不止是宝马工厂，包括机器人仿真、自驾车仿真在内的一系列技术，也会用到Omniverse平台。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e179d192972ef2fe46c345a3055a945b\" tg-width=\"640\" tg-height=\"350\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3faa0f217c0707494d4a5fcaf2c14ce2\" tg-width=\"640\" tg-height=\"350\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>例如，自动驾驶和工厂的AI检测可能存在行人误判，将街头、公告张贴的人脸图片识别为行人，导致事故发生。将逼真的数字人和渲染等技术结合后，就能在仿真环境训练下模拟行人，让AI学会判断图片和真人的区别。</p>\n<p>从效果到效率，英伟达都直接刷新了人们对“元宇宙”的认知。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f311fc794ea3152447527d6b9966219f\" tg-width=\"480\" tg-height=\"265\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>重新定义「元宇宙」</b></p>\n<p>号称“永远实时在线”的Omniverse，是英伟达<b>打造元宇宙</b>的关键。</p>\n<p>它不仅能跨平台支持所有用户的物理渲染、模拟和仿真，还能让创作者、审核者在任何地方，只通过软件应用就在一个共享的虚拟世界中进行合作。</p>\n<p>毕竟，Omniverse本身就构建于<b>通用场景描述</b>(Universal Scene Description，简称USD)之上。</p>\n<p>这是一种开源3D场景数据标准和文件格式，USD之于Omniverse就相当于HTML之于互联网。</p>\n<p>USD由皮克斯开发，现在成了英伟达、皮克斯和<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>共同推广的行业标准。USD注重非破坏性便捷和跨软件协作，是x86、arm平台以及各种软件都程能够统一到Omniverse平台上的基础。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d920741966be33d7fb514bcf4ebaf7c\" tg-width=\"1008\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>目前，全球已经有500多家公司的专业人士上手使用了Omniverse。这其中包括美国航天航空制造商<a href=\"https://laohu8.com/S/LMT\">洛克希德马丁</a>公司（用它做山火模拟）、曾荣获艾美奖的《南方公园》工作室等知名企业。</p>\n<p>国内央视的《飞向月球》太空纪录片，也同样有用到Omniverse，尤其是里面的数字人：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/88bf1cf8ec215f91e6ad7958f5ca9f13\" tg-width=\"500\" tg-height=\"280\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>从Omniverse硬件和软件的支持情况来看，英伟达这一次更新也真的是诚意满满。</p>\n<p>“将数百万新用户带入元宇宙世界”，真的不是说说而已。</p>\n<p><b>首先</b>，Omniverse这一次集成了<b>Blender</b>和<b><a href=\"https://laohu8.com/S/ADBE\">Adobe</a></b>来实现大规模扩展。</p>\n<p>Blender是全球领先的开源3D动画工具，他们将在Blender 3.0版本加入USD支持，使用户能够在Blender中直接访问Omniverse制作流程，这无疑会让创作者们的效率直线up。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b086bae9310c2f5ad5edccf868cb835d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>Adobe就不用多介绍了，家喻户晓。</p>\n<p>现在，他们正在和英伟达合作开发一个为Omniverse提供Substance Material支持的 Substance 3D插件。</p>\n<p>使用这个插件，可以让用户在Omniverse中直接调整Substance 3D中的素材。</p>\n<p>这能为用户在改稿过程中，节省导出、重新上传的时间。</p>\n<p>与此同时，英伟达还发布了一个人工智能3D建模扩展：<b>GANverse3D–Image2Car</b>。</p>\n<p>它可以让AI进行3D建模变得更加容易。</p>\n<p>只需通过一张汽车照片，GANverse3D就能建立出一个虚拟的3D模型。</p>\n<p>这无疑让3D画师们创建场景变得更轻松了。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/de99ab0d9aac66f2d2292d9ac20e9735\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"535\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>其次</b>，在硬件上，NVIDIA RTX和GeForce RTX系列都支持Omniverse。</p>\n<p>这不，英伟达同时还发布了小巧、节能的RTX A2000，它适用于各种标准和小型工作站，可以说是专为创作者的日常工作而设计。</p>\n<p>英伟达放言称，A2000将会成为数百万设计师进入元宇宙的门户。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d7a3970029d88a0a9558b480ab668626\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"718\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>去年12月发布公测版以来，已经有超过5万名个人创作者下载了Omniverse。</p>\n<p>而Omniverse的生态系统也在持续壮大，Adobe、Autodesk、Bentley Systems等多家软件公司都已加入Omniverse的生态圈。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1f64ea30d475a3aa3227d878e2358ea\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"480\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>现在，Nvidia Omniverse企业版的访问名额已经“开抢”了，华硕、BOXX Technologies、<a href=\"https://laohu8.com/S/DELL\">戴尔</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/HPQ\">惠普</a>、联想、必恩威和超微等平台上都能使用。</p>\n<p>不知道以后英伟达的发布会还能不能当真（手动狗头）。</p>\n<p>反正老黄的假脸是一脸真诚～</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9d1572de11e2d9242e0525360bb81d8d\" tg-width=\"540\" tg-height=\"278\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>One More Thing</b></p>\n<p>回到4月那场发布会。我们在英伟达自曝纪录片中，隐约读出另一个事实，当时的老黄是真真假假，虚实交替的。</p>\n<p>那么，哪一段是真？哪一段是假？</p>\n<p>作为找茬八级团队，怎么能这么轻易就给人骗过去？于是，我们重新去回看了一遍4月份那场发布会。</p>\n<p>果不其然，我们发现了一些不对劲的地方。（注意内搭衣服领口和皮衣）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0f63d34fb851f8168d5c9fb7965c4564\" tg-width=\"550\" tg-height=\"344\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>这是老黄第一次在发布会上出现时候的样子。看上去问题不大是吧？OK，接着往下看：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/faaa8eb996549b0c4976c95abdb4519c\" tg-width=\"550\" tg-height=\"344\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>这是刚刚那张图4分钟之后，老黄的样子。注意到什么不一样的地方了吗？</p>\n<p>请注意，他身上忽然间变成了另外一件皮衣，里面穿的也从Polo衫变成了圆领T恤。</p>\n<p>如果你再仔细一点看，你会发现他厨房有些物品的放置也变了。</p>\n<p>还有个最直观的区别：老黄本人，还有他背后的厨房，怎么好像分辨率突然提上去了（不是我网络问题啊）？</p>\n<p>高到脑门上的抬头纹都多了几条。</p>\n<p>这还没完。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f2112a7000271941eea5d5d964d49fbb\" tg-width=\"550\" tg-height=\"344\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>到发布会后半段，老黄穿着同一件皮衣，可是里面的衣服又换回了Polo衫。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/25faf3cddd4be9712e6dd1a8dbb5b8c8\" tg-width=\"550\" tg-height=\"344\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>过了一会，他摇身一变，把皮衣和Polo衫全换了。</p>\n<p>好家伙，你搁这玩排列组合呢？</p>\n<p>真搞不懂，老黄来来回回在这换装，是图个啥。除非这是英伟达故意的。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d9eb50e4beb216e9e855dab2c02e01d5\" tg-width=\"640\" tg-height=\"387\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>于是，我们拿着放大镜去看了视频，终于注意到，这段老黄手上的动作，有明显的不自然。而且画面也是糊的。</p>\n<p>懂了：）</p>\n<p>总之，一段视频骗了全世界3个月，不得不说，黄老板真是又高又硬。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c7e65a24f04675cef8664ec34cf02df\" tg-width=\"640\" tg-height=\"357\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>赝品是个好东西！</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/900e0500d30dbcb6b85509c7495e5c8b","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1179590872","content_text":"英伟达今年4月份那场发布会，你曾看出什么不对劲的地方吗？\n你品，你细品：\n\n刚刚，在计算机图形学顶会SIGGRAPH 2021上，英伟达通过一部纪录片自曝：那场发布会内藏玄机～\n你看到了老黄，但也没完全看到。因为，这是一场当面“造假”的发布会。\n\n画面中老黄的厨房、标志性的皮衣，甚至他的表情、动作、头发……全都是合成出来的。\n这是一场开在元宇宙里的发布会，发表演讲的是英伟达CEO黄仁勋的数字人替身。\n\n彼时彼刻，恰如此时此刻。\n黄老板真给自己找了个替身。\n\n没错，全世界都被黄仁勋骗了！\n整整三个多月谁也没发现。\n而且不光他自己，大到厨房的家具抽屉：\n\n小到厨房里摆放的金属罐、甚至是老黄的乐高小人，都是被渲染出来的：\n\n知道真相的我就如同导演李安：\n\n这一切是怎么发生的呢……\n到底怎么造假的？\n数字人想要以假乱真，一定要做到细节丰富。\n因为人脑专门有一套系统用于识别同类，有一点不对劲之处都会在几毫秒之内引起警觉。\n所以要造假的老黄，得到摄影棚里拍上几千张各种角度的照片，通过一套3D扫描，把他脸上的每道褶子都采集成数据。\n\n为了让效果更逼真，他那件拉风的皮衣还得单独拍。\n\n用得到的数据对老黄做3D建模，为了方便后期编辑，先要把他的头发薅光！\n\n具体到手指的细节，也需要非常仔细地调整：\n\n建模完成好，下一步是让老黄动起来。\n不过这里就不需要费时费力地进行手工操作了，AI已经能够胜任。\n\n就像这样，用上最新的Audio2Face模型，AI可以随着语音播放自动调整模型的面部动作表情。\n动作是没问题了，但是皮肤材质看起来还是不够好，和发布会上的效果没法比。\n这就需要另一个AI，用一张老黄的照片就能匹配上动作合成到动画里去。\n\n身体动作就不用老黄自己采集了，而是找来专业的动作捕捉演员，毕竟CEO肯定时间有限。\n\n这样所有的前期准备工作就完成了，接下来是渲染。\n看看这个自研的Omniverse RTX渲染器：\n\n就真的是字面意义上的实时光线追踪，移动视角，调整光线都立刻完成更新。\n这背后具体用了多少块显卡英伟达倒是没具体说，总之是多GPU+云计算才能搞定。\n这场虚拟发布会，总共有34个3D美术师和15个软件研究人员参与。\n他们一共做了21个版本的数字老黄，从中选出最像的那个，做出了这场精彩的发布会。\n还真是把全世界都骗过了。\n\n英伟达“造假”有多强\n上面这些“造假”的效果，背后都来自于一个名为Omniverse的平台。\n没错，英伟达研发的计算机图形学（CG）技术太多，多到已经能整合成一个平台了。\n\n从CG到优化技术，从工具包到引擎，Omniverse都有提供。\n光看Omniverse所承载的CG技术，其实远不止这次发布会用到的“造假”效果，它从渲染、材质，到光影、照明（光追、路径追踪等）都有涉及，还会不断更新相关技术。\n原本只是一纸论文的技术，可能不久后就被英伟达放到了Omniverse上，不少都是与AI相关的技术：\n例如，缺损像素修补、插帧，已经被用到老照片和古早视频的修复中；还有基于GAN生成超分辨率图像、直接把2D照片渲染成3D场景，都已经能直接在平台上使用……\n\nOmniverse上的渲染技术，究竟达到一个什么样的水准？\n据英伟达表示，平台现在可以实时实现电影级别的画质渲染。\n以渲染中非常重要的光源模拟为例，我们都知道，真实世界的光源多种多样，我们看到的其实是各种光照下的景物。\n传统的计算机渲染，至少需要将光源迭代30+次，才能达到逼真到毛发的效果，即使用最先进的机器渲染，每一帧也基本都需要几十秒。\n用上Neural Radiance Cache等技术后，结合RTX GPU硬件和Omniverse平台，光源渲染直接就能实时进行。\n例如，这次GTC大会上对于主机的渲染，就采用了Omniverse平台的技术：\n\n除此之外，包括LOD自动生成等技术也能用AI节约计算量，同时保证足够好的渲染效果。\n不止是“以假乱真”的渲染效果，Omniverse还能完成更多意想不到的AI技术。\n英伟达利用数字人实时渲染技术，在Omniverse中就能构建更逼真的、更符合物理定律的人类模型。\n例如，帮助车辆、自主机器、机器人等更好地识别，真实的人类是什么样的，从而更好地设计工厂（图中为数字人）：\n\n这是英伟达在Omniverse上更新了另一项数字孪生技术（Issac Digital Twin），将机器人AI放到虚拟环境中训练完成后，可以直接部署到真实环境中。\n\n目前，宝马已经用英伟达的数字孪生技术，对数字工厂的生产流程进行了优化，效率直接拉高30%。\n看看这个渲染的速度：\n\n具体渲染效果来看，连光照和细节都能被模拟出来。\n\n不止是宝马工厂，包括机器人仿真、自驾车仿真在内的一系列技术，也会用到Omniverse平台。\n\n例如，自动驾驶和工厂的AI检测可能存在行人误判，将街头、公告张贴的人脸图片识别为行人，导致事故发生。将逼真的数字人和渲染等技术结合后，就能在仿真环境训练下模拟行人，让AI学会判断图片和真人的区别。\n从效果到效率，英伟达都直接刷新了人们对“元宇宙”的认知。\n\n重新定义「元宇宙」\n号称“永远实时在线”的Omniverse，是英伟达打造元宇宙的关键。\n它不仅能跨平台支持所有用户的物理渲染、模拟和仿真，还能让创作者、审核者在任何地方，只通过软件应用就在一个共享的虚拟世界中进行合作。\n毕竟，Omniverse本身就构建于通用场景描述(Universal Scene Description，简称USD)之上。\n这是一种开源3D场景数据标准和文件格式，USD之于Omniverse就相当于HTML之于互联网。\nUSD由皮克斯开发，现在成了英伟达、皮克斯和苹果共同推广的行业标准。USD注重非破坏性便捷和跨软件协作，是x86、arm平台以及各种软件都程能够统一到Omniverse平台上的基础。\n\n目前，全球已经有500多家公司的专业人士上手使用了Omniverse。这其中包括美国航天航空制造商洛克希德马丁公司（用它做山火模拟）、曾荣获艾美奖的《南方公园》工作室等知名企业。\n国内央视的《飞向月球》太空纪录片，也同样有用到Omniverse，尤其是里面的数字人：\n\n从Omniverse硬件和软件的支持情况来看，英伟达这一次更新也真的是诚意满满。\n“将数百万新用户带入元宇宙世界”，真的不是说说而已。\n首先，Omniverse这一次集成了Blender和Adobe来实现大规模扩展。\nBlender是全球领先的开源3D动画工具，他们将在Blender 3.0版本加入USD支持，使用户能够在Blender中直接访问Omniverse制作流程，这无疑会让创作者们的效率直线up。\n\nAdobe就不用多介绍了，家喻户晓。\n现在，他们正在和英伟达合作开发一个为Omniverse提供Substance Material支持的 Substance 3D插件。\n使用这个插件，可以让用户在Omniverse中直接调整Substance 3D中的素材。\n这能为用户在改稿过程中，节省导出、重新上传的时间。\n与此同时，英伟达还发布了一个人工智能3D建模扩展：GANverse3D–Image2Car。\n它可以让AI进行3D建模变得更加容易。\n只需通过一张汽车照片，GANverse3D就能建立出一个虚拟的3D模型。\n这无疑让3D画师们创建场景变得更轻松了。\n\n其次，在硬件上，NVIDIA RTX和GeForce RTX系列都支持Omniverse。\n这不，英伟达同时还发布了小巧、节能的RTX A2000，它适用于各种标准和小型工作站，可以说是专为创作者的日常工作而设计。\n英伟达放言称，A2000将会成为数百万设计师进入元宇宙的门户。\n\n去年12月发布公测版以来，已经有超过5万名个人创作者下载了Omniverse。\n而Omniverse的生态系统也在持续壮大，Adobe、Autodesk、Bentley Systems等多家软件公司都已加入Omniverse的生态圈。\n\n现在，Nvidia Omniverse企业版的访问名额已经“开抢”了，华硕、BOXX Technologies、戴尔、惠普、联想、必恩威和超微等平台上都能使用。\n不知道以后英伟达的发布会还能不能当真（手动狗头）。\n反正老黄的假脸是一脸真诚～\n\nOne More Thing\n回到4月那场发布会。我们在英伟达自曝纪录片中，隐约读出另一个事实，当时的老黄是真真假假，虚实交替的。\n那么，哪一段是真？哪一段是假？\n作为找茬八级团队，怎么能这么轻易就给人骗过去？于是，我们重新去回看了一遍4月份那场发布会。\n果不其然，我们发现了一些不对劲的地方。（注意内搭衣服领口和皮衣）\n\n这是老黄第一次在发布会上出现时候的样子。看上去问题不大是吧？OK，接着往下看：\n\n这是刚刚那张图4分钟之后，老黄的样子。注意到什么不一样的地方了吗？\n请注意，他身上忽然间变成了另外一件皮衣，里面穿的也从Polo衫变成了圆领T恤。\n如果你再仔细一点看，你会发现他厨房有些物品的放置也变了。\n还有个最直观的区别：老黄本人，还有他背后的厨房，怎么好像分辨率突然提上去了（不是我网络问题啊）？\n高到脑门上的抬头纹都多了几条。\n这还没完。\n\n到发布会后半段，老黄穿着同一件皮衣，可是里面的衣服又换回了Polo衫。\n\n过了一会，他摇身一变，把皮衣和Polo衫全换了。\n好家伙，你搁这玩排列组合呢？\n真搞不懂，老黄来来回回在这换装，是图个啥。除非这是英伟达故意的。\n\n于是，我们拿着放大镜去看了视频，终于注意到，这段老黄手上的动作，有明显的不自然。而且画面也是糊的。\n懂了：）\n总之，一段视频骗了全世界3个月，不得不说，黄老板真是又高又硬。\n\n赝品是个好东西！","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1999,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":892743676,"gmtCreate":1628691269095,"gmtModify":1628691269095,"author":{"id":"3494531023589648","authorId":"3494531023589648","name":"少言","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f1e187fdf521b016d4eb2811639becb9","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3494531023589648","authorIdStr":"3494531023589648"},"themes":[],"htmlText":"其实吧 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