汉王科技是否生产口罩,汉王科技是否上市公司,汉王科技全称,汉王科技深度分析

　　来源：于见专栏

　　自ChatGPT问世伊始，用户数量便如同火箭般飙升，短短两个月时间就突破亿大关，创下了有史以来增长最迅速的消费者应用程序纪录。在这期间，汉王科技自1月30日起接连斩获7个涨停板，即便在收到关注函的第8个交易日（2月8日）仍继续攀升，几近触及涨停。

　　在2月1日接受《华夏时报》记者采访时，汉王科技首席数据技术官聂昱表示，ChatGPT是一款在内容生成（AIGC）领域具有卓越表现的技术模型。汉王科技在自然语言处理的各个领域，包括AIGC在内，都有自己的发展规划和应用。聂昱说：“ChatGPT的出现拓宽了AI能力的范围，增加了市场的潜力。未来，汉王科技将继续加大在这方面的投入，并紧密关注技术发展和市场变化。”

　　然而，对于仍处于起步阶段的AIGC产业来说，近期的热度是否只是昙花一现？此外，令人惊叹的是，在距离发布仅仅四个多月后，OpenAI再度震撼全球，紧接着ChatGPT展现了惊人实力之后，又一巨石砸向人工智能世界：GPT-4横空出世！

　　1

　　焦点从单一变得多样，核心产业支撑匮乏

　　许多年轻消费者可能对汉王科技并不熟悉，但这家在十几年前曾经非常成功的技术公司拥有悠久的历史。汉王科技在国内电脑手写识别市场占据了七成份额，并与三星、诺基亚、索尼等手机巨头建立了合作关系。然而，自2010年苹果iPad上市以来，电子书市场受到严重冲击，汉王科技的业绩也随之下滑。

　　汉王科技自上市开始，致力于手写轨迹、文字识别、生物识别和数据等核心技术研发，拓展技术应用领域。2012-2021年，公司持续推出各类新品，涵盖电子书、电纸书、手写笔、扫译笔、绘画板、人脸识别等产品，为市场提供多元化解决方案。

　　截至2022年，汉王科技拥有1231项注册商标，构建了全球化的多层次、多品类品牌矩阵。在官网上，公司共计56款产品和33种解决方案，覆盖人脸识别、大数据、笔触控与轨迹以及智能终端等业务线。

　　近年来，我们可以看出汉王科技展现出一种独特的商业策略，始终紧跟技术前沿，致力于研发创新产品。一旦获得市场认可，便通过官方渠道推广，从政府各部门和单位获得可观的销售收入。但是，汉王科技的弊端也随之显现，由于产品力不足，难以在市场上持续取得成功，收入逐渐萎缩，也逐渐被新研发的产品取代。

　　例如2010年苹果iPad上市，电子书市场遭受严重冲击。同时在Kindle和掌阅等电子书品牌的围攻下，汉王引以为傲的电子书产品销量骤降。2022年数位板的销量减少直接导致了汉王营收利润的双降。

　　从2011年至2015年，汉王科技一直处于亏损状态，一直在尝试进行多元化转型。在国内文本大数据和海外数位板业务的支持下，汉王科技的业绩逐渐改善。然而，就在投资者认为汉王科技已经重回巅峰时，财报显示，2022年汉王科技的业绩还在下滑。而让汉王科技出现转机的是ChatGPT的横空出世。

　　Wind数据显示，自2023年伊始，汉王科技的股价暴涨至惊人的128.07%。若从中国农历兔年开始计算，即1月20日收盘价为16.74元/股，9个交易日内赢得7个涨停板，股价最高触及35.89元/股，涨幅达到惊人的114.4%。截至2023年3月16日收盘，汉王科技（002362）报收于30.95元，下跌0.03%，换手率13.04%，成交量26.97万手，成交额8.41亿元。在chatgpt的风口上，汉王科技未来是继续从前的套路？还是有更深的布局呢？

　　2

　　1月两个关注函，汉王疑过度宣传误导

　　近期，备受关注的汉王科技在资金持续拉涨的同时，受到了监管的高频关注。3月2日，公司收到了一个月以来的第二封交易所关注函。关注函主要集中在两个方面：一是汉王科技近期的市场关注度以及与投资者的互动情况；二是上一轮股价大涨时出现的高管及前十大股东减持等情况，监管要求核查是否存在内幕交易等不当行为。

　　此次关注函的触发因素仍是股价异常波动。自2023年1月30日以来，汉王科技股价累计涨幅达到133.62%，而在3月2日晚发布的股票交易异常波动公告中，预计2022年度归属于上市公司股东的净利润为-14，000万元至-9，800万元，预计净利润亏损。从2月以来，这已是公司披露的第四份股价异动公告。

　　作为ChatGPT概念股的代表，汉王科技在自然语言处理（NLP）领域拥有一定的技术实力。据了解，该公司在NLP子领域的技术范围已覆盖文本分类、机器问答、文本生成等方面，并在业内处于领先地位。对于GhatGPT，汉王科技回应称ChatGPT仍具有结果不可控特点，而汉王科技基于自身在NLP（自然语言处理）技术领域的全面性，能更好地理解不同行业的客户需求。

　　自年初以来，以汉王科技为代表的ChatGPT概念股热度高涨，股价大幅上升。2月7日和3月2日，深交所连续下发关注函，要求公司说明NLP业务的具体产品、应用情况、研发投入及相关财务数据等问题。同时，深交所提醒汉王科技合理、谨慎、客观回复互动易、投资者关系活动等提问，防止违反信息披露规则或涉嫌操纵股票及其衍生品种价格的行为。

　　根据上海明伦律师事务所的王智斌所言，汉王科技连收两份关注函可能是因为公司回复未能全面解答市场和监管部门的疑问，同时关注函所涉事项较为重大，投资者需密切关注投资风险。在ChatGPT概念股火热的背景下，投资者应审慎研判上市公司的现实状况，这也正是监管部门在关注函中重点关注的事项。

　　新技术的落地是一个长期过程，ChatGPT技术目前尚缺乏详细的法律规定，处于“摸索过河”期。投资者应理性对待新技术、新概念，保持客观冷静的态度。

　　作为一个在NLP领域具有潜力的企业，汉王科技在未来的发展中需要应对行业竞争、技术更新和市场变化等挑战。另外，由于其在ChatGPT概念股中的代表性，公司还需要更加注重信息公开披露，确保投资者和市场的信心。

　　总体来说，汉王科技作为ChatGPT概念股的代表，在技术和市场方面具有一定的优势，但在股价大幅上涨的背景下，公司也面临着监管部门的关注。投资者在关注汉王科技的发展时，应保持理性和客观，关注公司的实际业绩和潜力，以避免投资风险。

　　3

　　汉王科技股票狂飙，相关方曾高位变现

　　截至2023年3月17日收盘，汉王科技（002362）报收于32.02元，较上周的33.1元下跌3.26%。本周，汉王科技3月13日盘中最高价报34.5元。在这疯狂增长中，大家最关注的便是

　　相关方在汉王科技股价连涨之际的变现动作。

　　据了解，上月中，汉王科技披露，公司董事、总裁朱德永的配偶李莹于2023年2月3日卖出公司股票600股，公司董事李远志的配偶陈政于2月2日、2月3日分别卖出公司股票10，000股、25，600股。公司还表示，陈政、李莹的减持不存在涉嫌内幕交易的情形。

　　此外，汉王科技前十大股东也有变现。在2022年9月30日的前十大股东名单中，至少有三家在2023年1月30日至2月7日这一时期选择减持。河南黄河计算机系统有限公司分别在2023年2月2日、3日、6日、7日减持了110万股、100万股、30万股和22.65万股。同方投资有限公司在2023年2月2日、3日、6日、7日分别减持了60万股、72.39万股、100万股和110万股。巨能资本管理有限公司在2023年2月3日减持了122.5万股。

　　凤凰网财经《上市公司研究院》发现，此次借着ChatGPT大火公司股价攀升之际，汉王科技十大股东中三家机构合计套现约1.99亿元。

　　在最近发布的公告中，监管部门再次要求汉王科技进行核查，以确认控股股东、实际控制人、董事、监事、高级管理人员及其直系亲属是否存在买卖公司股票的行为，以及是否存在涉嫌内幕交易的情况。

　　与2023年2月初相比，汉王科技的股价已经再次上涨了10%以上。在此期间，董监高相关方以及前十大股东是否再度进行了高位变现，将在公司的回复中揭晓。据了解，对于汉王科技股东多次高位减持行为，投资者也质疑公司是在“割韭菜”。

　　4

　　结语

　　汉王科技股票在ChatGPT概念的炒作下疯狂上涨，吸引了众多投资者的关注。然而，在这背后，监管部门的高频关注和董监高相关方及前十大股东的高位减持行为也让投资者对公司产生了质疑。

　　作为ChatGPT概念股的代表，在自然语言处理（NLP）领域具有一定的技术优势。但在炒作中，公司也许需要更加注重信息公开披露，确保投资者和市场的信心。同时，投资者在关注汉王科技的发展时，应保持理性和客观，关注公司的实际业绩和潜力，以避免投资风险。

　　总之，虽然汉王科技在技术和市场方面具有一定的优势，但监管部门的关注和高位减持行为使得投资者应谨慎研判上市公司的现实状况。在AI浪潮下，走出泥潭的汉王科技依旧迷茫。在关注新技术和新概念的同时，投资者或许仍应保持客观冷静的态度，关注公司的发展和行业竞争，以确保资本市场的健康和稳定。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

gpt-4为何提升这么快 gpt-4有什么强大的功能

gpt,gpt_3,gpt升高,gpt高

本文源自:时代周报

本文来源：时代周报 作者：刘沐轩

没有用过ChatGPT的人可能要抓紧时间了，它的进化速度远远超乎人们的想象。

抛开其复杂的内核，许多人都把ChatGPT当成一个有问必答的AI系统，有时让人惊叹于它渊博的知识、清晰的语言逻辑，有时也不禁使人调侃其“不懂装懂”地给出离谱的答案。

这款由OpenAI公司开发的AI系统――ChatGPT，已经有超过1亿的日活用户。

但这显然只是这个AI系统的一个起步。3月15日，OpenAI发布了全新升级的版本，名为GPT-4。相比于只能接收文字提问的老版本，最新的GPT-4可以识别图片的意思，10秒钟做出一个简单的网站，甚至能回答出“这个表情包为什么好笑”的刁钻问题。

GPT-4煞有介事地解释为什么梗图好笑。（图源：OpenAI）

不仅如此，科学家们现在让GPT-4去考试，发现它在美国律师资格考试中的成绩超过90%的人类考生，在语言考试GRE、“美国高考”SAT中拿到近乎满分，在生物奥林匹克竞赛中超过99%的人类考生。

总体而言，目前这个基于对话训练的GPT-4，在语言方面出类拔萃，但其数学水平似乎有待提高。

ChatGPT还没玩明白，GPT-4怎么就要来了？AI发展的速度令人惊叹甚至惊恐，我们是不是要失业了？而在AI引发的一些列疑问中，失业可能恰恰是最不急迫的那一个。

为什么不必担心失业？

在围棋中战胜人类，在考试中取得满分等等，还只是让人把AI当作新鲜事来看待。然而当AI在简单编程、旅游规划、保费评估和诊断病情等具体场景下出色地完成任务时，做着同样工作的人慌了。

AI不需要吃饭睡觉、没有精神压力，也无需劳动保障。按照内卷的逻辑，打工人岂不是要被这个AI“卷”走了？

这一切似曾相识，却也有些不同。

工业革命后，机器给社会生产方式带来了深刻的变革，大量人员下岗。但直到今天，也没有几个工厂能用得上比肩特斯拉超级工厂的生产方式。

一方面，机器取代了简单的重复劳动，另一方面，有能力取代精密劳动的机器，成本极其高昂。

而不变的是，真正纯粹的体力劳动和人工服务，将越来越贵。

工业革命中的机器极大地提高了生产效率，也导致了大量失业。（图源：社交媒体）

面对AI是否会引发大规模失业的问题，答案是否定的。因为没人想让AI替代自己，打工人不想，老板和各国政府估计也不敢。

假设一家企业的老板执意要把员工都替换成AI，那么老板是否懂得如何管理AI？该从哪里购买统筹AI的服务？

他最终仍然需要雇佣有能力使用AI辅助工作的员工。例如，科技巨头企业微软近期就设立了新职位――指令工程师（Prompt Engineer），专门负责与AI沟通。

即便是企业学会了活用AI，提高效率后进行裁员，也没有国家敢接受大规模失业引发的政治风险。因为选票仍然在人们手中，若是发生大规模失业的情况，福利政策和救济政策需要随时跟进，这对各国政府来说都是不小的压力。

更何况，AI的能力超出了人们想象，目前大多数国家、组织、个人对AI的态度都是谨慎、谨慎、再谨慎。

实际上，在ChatGPT出现前，每个人都已经主动或被动地拥抱AI十几年了。

目前看来，用于消费领域的AI似乎不会造成直接的人员下岗，抖音、淘宝、美团、滴滴等这些互联网平台早已经在用AI为用户提供服务。推荐人们感兴趣的视频或商品、安排外卖骑手接单、规划路线等等，这些决策几乎都有AI的参与，甚至全部被AI接管。

近十几年来，AI就是这样悄无声息地接管了大量的工作，却没有引发大规模的失业。

类似问题其实早已有了案例。例如，让人类迈入信息时代的计算机和互联网，在刚出现的时候也足够颠覆，然而今天，没人会把自己的问题归咎于电脑生产企业或互联网本身。

此前，网络上一种流行的说法也从侧面展示出AI的局限性：“AI不能坐牢，所以不能替代会计”。

正因为AI不能负起相关责任，所以目前看来无法取代人。同理，AI法官和AI医生的判断有可能被广泛接受吗？不然未来所有的纠纷难道都要归咎于OpenAI、谷歌、微软这些企业吗？

面对这样的社会变革趋势，有的人会觉得“礼崩乐坏”，但又不可能完全与AI割席，陷入没有尽头的精神内耗。而有想法的人则开始学习掌握训练AI的能力，直到平台推送的都是他想要的内容，俗称“养号”。

在平台上随便一搜，就有驯化AI的养号攻略。（图源：社交媒体截图）

可预见的未来是，AI想要在工作岗位上替代真人，将依旧是一个隐性的、谨慎的过程，能够活用AI的打工人将具备更强的竞争力和议价能力。

对此，微软德国执行长chatgpt也曾表示，新的AI技术已经带来新的变革，大多数人不需要换工作，而是要在此关键时刻学习AI让自己成为专家，为企业的产品与服务增加价值。

他对企业家的建议则是，要开始训练员工使用AI，这样才能顺利过渡到下一个世代。

颠覆认知的潜力与威胁

AI与人的不同之处，恰恰是它的魅力，也需要我们警惕。

通过摄入大量的信息，科学家们发现，AI越来越像一个总是能蒙对答案，但写不出解题步骤的学生。

2020年，麻省理工学院用AI发现了一种新的广谱抗生素Halicin，它能杀死许多具备耐药性的“超级细菌”，却不会让细菌产生耐药性。

科学家们先是教AI了解抗生素分子的普遍规律，然后放手让AI自行模拟了61000个分子，最终找到了Halicin。

由AI找到的抗生素Hailicin。（图源：社交媒体）

但整个事件给人带来的震撼不是AI找得有多快多准，而是AI学生用科学家老师们至今都无法理解的解题方法，得出了Halicin这个正确结果。

这并非特例，早在AlphaGo大战世界围棋冠军李世石时，人们就发现AI经常会走出一些人类棋手匪夷所思的走法。

现在，许多行业的前沿从业者和研究者都在使用AI，但绝大多数人并不知道AI为何如此抉择。如果不及时反思或学习AI的方法论，这将是一件恐怖的事情。

不知道其方法论，那AI所做的一切真的正确吗？如果AI能够轻易完成科研成果、股票交易这些人类社会较高难度的任务，那么追求真理、牺牲精神、人心博弈等这些最具人性的行为又有何意义？

目前仅限于解决特定问题的AI也许还没什么威胁，但等到AI发展到了广泛处理各种事务，接管每个人的方方面面时，情况可能会变得让人哭笑不得。

AI会综合人们知道的、不知道的所有信息，为人们提供决策或建议，而人们可能根本没有核实其对错的能力。在一些小事上，会直接替人作出决策，就像AI现在推送个性化内容一样。

最终，对绝大多数人而言，AI什么都知道，什么都做得比人好。这样的良师益友，为何不尽情地依赖它？又或者会有人将其人格化，甚至将AI奉若“上帝”。

届时硅谷会否成为一个“新梵蒂冈”？（图源：社交媒体）

那些早就开发出AI，并供给资源调控其进化速度和方向的公司，也可能会被改名为“教会”。

届时，今天那些沉溺于商品、短视频推送算法，放弃思考、拒绝接受新观点的人，可能最先成为“*”。人类社会或许也会面临一轮新的启蒙运动，重新拥抱理性。

这也正是基辛格、谷歌前CEO施密特和麻省理工学院计算机学院的院长胡滕洛赫尔在《AI时代：以及人类的未来》一书中强调的，“任何情况下，真正的决策权应该掌握在人的手里。”

掌握并驾驭AI

所幸，AI领域的先行者们，正在带头警惕AI取代人。

2月24日，开发ChatGPT的OpenAI发布了一则声明，表态该公司正在谨慎地给AI发放学习资料，比如此前人们用的ChatGPT是基于GPT-3.5这个版本的应用，只收录了截至2021年底的信息。

OpenAI还在声明中表示，“我们希望就三个关键问题进行全球对话：如何管理这些系统，如何公平分配它们产生的利益，以及如何公平分享使用权。”

GPT-3和GPT-4的区别是，后者不仅可以接收文字信息，还可以学习多媒体素材。（图源：社交媒体）

目前，决定AI发展的三大因素是算力、算法和数据（教材），这些都需要人的参与。

算力是物质基础，而这就牵扯到芯片。

GPT对芯片的需求是极大的，且需求量呈指数级增长。GPT-4上一代的GPT-3.5，训练所需的芯片是英伟达的A100型号GPU（图形处理器，俗称显卡），一颗大概要8万元。

而完成整个训练过程，大概需要30000颗A100芯片，也就是2.4亿元。

要知道，训练当年战胜李世石的AlphaGO，也只用了176颗芯片。GPT-4的整个训练过程需要要多少芯片，现在还未可知。

与此同时，训练AI还特别耗电，ChatGPT据说训练一次，就要消耗90多万度电，相当于1200个中国人一年的生活用电量。目前，仅仅是维持日常运转，每天的电费大概就要5万美元。

此外，训练AI的素材目前仍然需要人工筛选。AI该学什么，判断是否正确，这些都需要一种名为数据标注师的工种。美国《时代周刊》在今年1月曾报道过，截止到2022年，全球已经有500万名数据标注师。其中，许多人来自非洲国家，比如肯尼亚。

在算法上，目前的AI比前代更像人，也因此取得了更迅猛的进展。

以往的设计，是“人教给AI语法和词汇，然后让AI讲话”。但语言模型本身就是模糊的，很多概念在人类社会中都没有所谓“正确”的定义。

比如，什么是猫？每个人都可以轻易地判断出猫的照片，但却没人能简单地总结出判断规则。有毛？尖耳朵？大眼睛？人类老师都不一定能解释清楚，如何教给AI学生？

科学家最终发现，直接把100万张猫的照片丢给AI，AI就学会了判断“什么是猫”。因此，现在的算法是把“日常对话”直接丢给AI，让AI自己感受出一种“语感”。

试想如何教会小孩子“什么是猫”。（图源：社交媒体）

有时，AI的办法让人琢磨不透，有时甚至能启发人。

当前一个亟待解决的问题是，如何保障AI训练数据的准确性？除了事实本身之外，编程语言都是经由英语输入，AI只能“看懂英文教材”。这就意味着，如果要训练ChatGPT回答中文问题，也无法保证不在翻译上出现纰漏。

但抛开这些研发者的苦恼，对个人而言，ChatGPT或许将成为最好的学习工具，颠覆每个人接受教育的方式。

有问必答的ChatGPT可以从头教你如何向它提问，这是一种对话式的学习。从孔子和苏格拉底的时代开始，这种形式似乎就是“学习”最本真的样子。而且在吸收了大量的知识后，ChatGPT甚至可以扮演孔子和苏格拉底，直接与人们对话。

ChatGPT也许不能完美扮演孔子，但起码是个精通孔子思想的学霸。（图源：网络截图）

加州大学河滨分校2023年刚刚发布了一项研究，他们把《意识的解释》的作者、美国认知科学家丹尼特的所有的书和文章都输入给ChatGPT。研究者们让ChatGPT扮演丹尼特，回答受试者的问题，并将丹尼特自己的回答也混入其中，让受试者判断。

结果，25个熟悉丹内特领域的哲学家平均正确率为51%，经常阅读丹内特哲学博客的粉丝得分也差不多。也就是说，ChatGPT扮演的丹尼特已经到了真假难辨的程度。

现在，想阅读一本书，ChatGPT不仅可以为人们推荐、做摘要，甚至能在一定程度上替代作者本人答疑解惑。

但作者本人并不会失去价值，他的新思想恰恰是ChatGPT学习的食粮，ChatGPT也将成为敦促他思考的动力。

就像机械普及后，人工服务的价值反而越来越高。AI普及后，人的价值或许也将愈发凸显。