赛道维护成本（赛道维护成本高吗）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于赛道维护成本的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、新手第一次开自己的车下赛道有什么需要注意的吗？

• 2、五大赛道、八位专家，银行局中人眼里的AI江湖

• 3、折叠屏手机诞生4年了，赛道火热，为什么用的人却不多？

• 4、全球首发！支持可信通信国标SIP话机上市

一、新手第一次开自己的车下赛道有什么需要注意的吗？

第一次下赛道，要认真记清晰赛道的常见问题和安全操作规程。事先穿好防火安全赛车服、穿跑车专用型鞋、戴头盔等。下赛道先不要急切飚车，先跑一几圈了解好赛道，掌握每一个弯的出入弯点及其弯心位置后，才渐渐把效率提上去。最终，切记不要挑战自己的极限值，及其不必把自己车撞了，会心痛。第一次下赛道，要认真记清晰赛道的常见问题和安全操作规程。

事先穿好防火安全赛车服、穿跑车专用型鞋、戴头盔等。下赛道先不要急切飚车，先跑一几圈了解好赛道，掌握每一个弯的出入弯点及其弯心位置后，才渐渐把效率提上去。最终，切记不要挑战自己的极限值，及其不必把自己车撞了，会心痛。至少你需要了解你这条赛道有多少个弯，各自在什么地方，是左弯或是右弯，提议你看一下赛道的全景图，从考虑部位到终点站部位，你一般在心里头静静地想象一下，你车子大约必须怎么跑线路。

至少你需要了解你这条赛道有多少个弯，各自在什么地方，是左弯或是右弯，提议你看一下赛道的全景图，从考虑部位到终点站部位，你一般在心里头静静地想象一下，你车子大约必须怎么跑线路。像安全系数难题，是最主要的，也是很不能忽视的，保险带一定要系围绕好，假如技术性不到位，车子的防护系统一定不必关掉，像ESP车身稳定控制系统软件，如果你觉得你驾驶技术的确非常好了，你再考虑到是不是关闭这个作用。

中国的一些赛道都是有群众对外开放日来开展民俗的汽车概论、赛事活动，或是便是给予赛道租用给汽车运动发烧友开展赛道感受。开自己的车上赛道和租用跑车跑赛道一样要选购赛道项目外包保险公司的意外保险，签一份安全协议，具体便是赛道方的免责声明，随后交纳赛道租用的成本，有一些赛道还会继续对汽车完成一定的安全大检查，并没有防滚架的民用车都是可以上赛道的。

二、五大赛道、八位专家，银行局中人眼里的AI江湖

谁说大象不能跳舞？

2020于全体银行而言，是一场无预告的终极考验，一轮最直观的金融 科技 对决。疫情让网点流量骤降到接近于0，全方位挑战银行线上服务水平，检验那些连年增加的 科技 投入，有多少真正变作数字化、智能化的一点一滴。

踏进2021，银行们迎来周密复盘、整装待发的最好时间节点。

在过去这一年，银行更努力地摆脱大象转身的刻板印象，告别以往被各路创新推着走的窘况，试图在金融 科技 和数字新基建的浪潮里承担更主动、开放的角色，以轻快敏捷的步伐持续向前。

没有一家银行不想拥抱AI，没有人愿意错过数智化转型的未来。在梳理数十家银行AI全布局，以及 「银行业AI生态云峰会」 多位嘉宾的分享过程中，我们逐渐发现银行业AI的那些挑战和困境，那些艰险之处同样是机遇所在。

数据安全与隐私保护

银行业AI，首先被AI本身正面临的数据困境，和日渐收紧的数据监管尺度拦住。

在技术维度不断向前奋进的同时，银行必然要思考的一个议题是：业务创新与隐私保护如何兼顾？

雷锋网AI金融评论主办的 《联邦学习系列公开课》 曾对这一问题展开过系统深入的探讨。第一节课上， 微众银行首席人工智能官杨强 就直接点明：“人工智能的力量来自于大数据，但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。”

平安 科技 副总工程师王健宗 也在课上指出，“传统的AI技术必须从海量的数据中学习或者挖掘一些相关的特征，利用数学理论，去拟合一个数学模型，找到输入和输出的对应关系，比如深度学习中训练网络的权重和偏置，模型效果与数据量级、质量、以及数据的真实性等有着密切的关系。”

一个典型例子就是银行信贷风控：现在大部分AI应用都由数据驱动，信贷风控更需要大量数据训练，但大额贷款风控的案例又非常少。“要是来做深度学习模型，只用少量这种大额贷款的样本远远不够。”杨强解释。

小数据需要“聚沙成塔”，同时又面临侵犯隐私的可能。为此，网络安全与数据合规领域的立法进入了快车道，滥用数据和爬虫也受到过严厉整治。

虽然目前《数据安全法》还只是处于草案的状态，但是草案明确提出要关注数据本身的使用，需要在保护公民组织、相关权益的前提下，促进数据为关键要素的经济发展。

数据被称作是新时代的油田，但银行该怎样通过AI摸索出更高效、更合规的开采工具？

在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中， 微众银行区块链安全科学家严强博士 就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。他指出：

在数字经济时代下，银行业AI发展 必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。

而 区块链 是承载数据信任和价值的最佳技术，对于隐私计算和AI应用中常见的数据品质等难题，都可以通过区块链进行互补或提升效果。

联邦学习、TEE可信计算、安全多方计算等多个AI技术路线也正尝试落地于银行的核心业务场景。

AI金融评论了解到，除了微众银行， 江苏银行 2020年也已开展联邦学习方向的 探索 ，他们与腾讯安全团队合作，基于联邦学习技术对智能化信用卡经营进行联合开发和方案部署，在联邦学习技术支持下进行金融风控模型训练。

银行数据库

以“数据”为线，银行前中后台的升级轨迹清晰可见。

如果说前些年的银行 科技 ，讨论度更集中在前台智能化应用，那么如今中后台建设开始更多地来到聚光灯下，讨论它们为银行数字化转型呈现的价值和意义。

这当中的一个重要模块，就是 银行数据库 的改造升级。

我们曾经报道，Oracle自进入中国市场以来，在银行数据库市场，一直具有压倒性优势，也是许多银行的采购首选。

由于长期使用Oracle，不少银行形成较严重的路径依赖。平安银行分布式数据库技术负责人李中原也曾向AI金融评论表示，系统迁移和重新建设需要大量成本，从单机变为多机群体，故障发生的故障发生的概率和维护成本都会加大，对整体系统运维将是巨大挑战。（详见 《银行业“求变”之日，国产数据库“破局”之时》 ）

但随着银行业务创新需求愈发复杂，传统数据库在技术边界、成本、可控性方面越来越不相匹配；采购数据库的来源单一也让银行陷入非常被动的处境。

而云计算的出现，让Oracle在数据库市场接近垄断的地位有所动摇，各大互联网云厂商杀入战场。

腾讯云副总裁李纲就表示，云化数据库胜在成本低、易扩容两大特点，任意一台X86的PC服务器就可以运行，理论上也有着无限的横向扩展能力，这都是Oracle等传统数据库难以企及的优点。

中国数千家银行由此获得更多选择余地，开始从集中式数据库迁移到分布式数据库，一场事关“大机下移”的漫长征途就此展开。

这场变革已有先行者，例如 张家港行 在2019年就将其核心业务系统放在了腾讯云TDSQL数据库上，传统银行首次为核心系统选用国产分布式数据库；2020年，平安银行信用卡的核心系统也完成切换投产，新核心系统同样采用了国产数据库。

在「银行业AI生态云峰会」上， 腾讯云数据库TDSQL首席架构师张文 就深入分享了张家港行和平安银行这两个典型的数据库迁移转型案例。

以 平安银行 为例，其体量之大，意味着应用改造更具挑战性。张文解释道，为了配合此次改造，应用引入了微服务架构对应用进行了拆分和解耦。对账号的分布进行了单元化划分，以DSU为一个逻辑单元，单个DSU包含200万个客户信息，单个DSU同时处理联机和账务两种业务。

但国产分布式数据库也同样还在成长当中，张文也指出了目前金融级分布式数据库面临一系列挑战点，除了有可伸缩、可扩展的能力，更要解决高可用性、数据强一致性，同时 探索 更具性价比的性能成本，以及为金融机构打造更易上手的、更产品化的成熟解决方案。

中台建设

“中台建设”这个热门关键词，不再是互联网公司的专属。银行也不例外，甚至更需要中台。

银行这样的大型机构，架构极其复杂，还有跨部门多团队的协作，海量数据日积月累之下如同年久失修的危楼，更需要及时、持续的治理。

在看来，银行拥有大量的数据、技术和人才，资源却往往“各行其是”，部门之间没有配合意识、独立造烟囱；技术流于表面，无法链接、深入，这造成了银行资源的大量浪费。

中台 的体系化建设和顺利运转，才能将这庞大体系中的“死结”一一梳开。

建设银行 监事长王永庆就曾指出：中台建设是商业银行数字化经营转型的关键环节，认为商业银行数字化转型的必然归宿是生态化、场景化。

尽管商业银行在多年经营过程中沉淀了一定的竞争优势，形成了各具特色的内部生态系统，但目前仍是封闭的、高冷的，还无法满足数字经济对开放式生态化经营可交互、高黏性、有体感、无边界的要求。

因此，建行也已在数据中台先行一步，其落地上概括为5U（U是统一的意思），包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图，统一的数据规范以及统一的数据管理。

为求轻松支撑亿级用户，实现高时效、高并发场景化经营， 招商银行 近两年也在中台和技术生态体系的建设上持续发力。去年年底发布的招商银行App 9.0，迭代需求点超过1800项，“10+N”数字化中台建设就占据了相当的比重。

如何构建金融机构需要的数据中台？

在「银行业AI生态云峰会」上， 360数科首席科学家张家兴 就用“三通三快”概括了数据中台的标准：

金融机构面对着海量用户、复杂业务，一个优秀的数据中台，必须是达到多业务打通，内外数据互通和用户关系连通，同时还要做到数据的实时处理快、使用快、需求响应快。

他进一步强调，数据与AI融合得非常紧密，如果数据中台和AI中台各自建设，两者之间将不可避免地存在割裂的现象。

基于此，360数科也推出了自己的数据AI融合中台，将最上层数据平台，到中间数据服务支撑的平台服务，再到整个数据资产的管理，到最下面整个数据技术架构的设计都进行调整，并且将自身沉淀的AI能力嵌入其中。

张家兴也在云峰会的演讲上透露，360数科研发了一项联邦学习技术——分割式神经网络，通过神经网络在高维空间，Embedding不可逆的特性，使得不同参与的数据合作方只需要传递Embedding向量，见不到原始数据，但最终可以使模型产生目标效果。

银行信贷智能风控

而在过去一年里，银行信贷风险管理，仍然是最引人关注的方向之一。

关注度一方面来自于，受疫情影响而剧增的贷款逾期和坏账风险，如何借助技术手段“端稳这碗水”，把握好信贷支持尺度，成为银行、消金公司和风控技术服务商们的开年大考。（详见 《信贷战“疫”：一场给风控的开年大考》 ）

而另一方面，2020年下半年起，针对金融 科技 或是互联网金融的监管“红线”逐渐清晰。例如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，其中就明确提出了对商业银行的风险管控要求，和对合作机构的管理规范。

尽管结合AI、大数据的智能风控在银行 科技 应用中不再新鲜，但这并不意味着智能风控已经足够成熟—— 数据资源壁垒、自有数据累积、数据特征提炼、算法模型提升 ，被认为是大数据风控目前所面临四大困境。

某商业银行负责人就曾表示，在模型建设和模型应用过程中普遍存在数据质量问题，包括外部数据的造假（黑产欺诈）和内部数据的滥用等，在模型迭代方面，很多银行只追求迭代的速度和频次，而忽略了最终效果。

前百度金融CRO、融慧金科CEO王劲 进一步指出，数据规范和治理体系不健全，数据质量差且缺失率高，技术能力不足，复合型 科技 人才匮乏等因素都是银行等金融机构无法做好模型的重要原因。

王劲曾在有着“风控黄埔军校”之称的美国运通工作17年，负责过全球各国各类产品相关的700余个模型提供政策制度和独立监控。在云峰会上，他也结合自身二十余年风控经验，剖析了金融风险管理中的那些理念误区。

“很多人并不是特别理解，风险管理永远是一个寻找平衡点的科学。”王劲认为，风险管理平衡有着这样的核心三问：

他也解析了银行等持牌金融机构做好风险管理平衡的核心要素，谈到风险管理最重要的就是对数据的把控，“金融公司成立之初就要思考数据的生命周期。首先要从对业务产品和客户的选择当中，决定需要什么样的数据。”

数据战略是一个相对长期的落地过程，机构首先要立下数据选择的原则和条件：要考虑的不只是数据的合规性、稳定性和覆盖率，更要考虑数据的新鲜度、时效性和时间跨度。

从模型建设的角度出发，王劲指出，一个卓越的风控模型应当具备辨别力、精准度、稳定性、复杂度和可解释性五大要素，“原材料”数据、模型架构和算法的选择，衍生变量的出现，对模型的监控和迭代，以及对y的定义和样本的筛选，无一不影响模型的“锻造”。

在他看来，银行等金融机构如果能在身份识别和控制、数据安全管理、风险模型管理，和自动化监控体系方面，做到高效完善，将会是非常理想的一种状态。

RPA与内部流程优化

还有一个关键词，在各家银行年报中出现频率越来越高，那就是RPA（机器人流程自动化）。此前AI金融评论也曾举办 《RPA+AI系列公开课》 ，邀请到五位头部RPA厂商高管分享RPA与金融碰撞出的火花。

RPA的定义，很容易联想到2012年左右的“流程银行”转型潮。当时的流程银行，意为通过重新构造银行的业务流程、组织流程、管理流程以及文化理念，改造传统的银行模式，形成以流程为核心的全新银行经营管理体系。

如今银行的转型之战，全方位升级为“数字化转型”，内部流程的优化改造在AI和机器人技术的加持下持续推进，RPA也迅速成为银行数字化转型不可缺席的一把“武器”。

达观数据联合创始人纪传俊 在「银行业AI生态云峰会」上指出，RPA+AI为银行带来的价值，最明显的就是减少人工作业、降低人工失误，提升业务流程效率，同时也提高风险的预警和监控能力。

AI金融评论注意到，已有多家国有大行将RPA投产到实际业务中。

以 工商银行 为例，RPA在工行的应用覆盖了前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务场景，在同业率先投产企业级机器人流程自动化（RPA）平台并推广应用，全行累计46家总分行机构运用RPA落地实施120个场景。

建设银行 同样也引入了RPA，建立国内首个企业级RPA管理运营平台，敏捷研发业务应用场景 100 个，实现人工环节自动化、风险环节机控化。

农业银行 方面则透露，农行目前还处于技术平台建设阶段，之后将以信用卡业务、财务业务等为试点落地RPA需求。其实施策略，是建设全行统一的RPA技术平台，面向总分行各部门输出RPA服务。

中国银行 在2017年底，旗下公司中银国际就已有RPA的概念验证，团队成功投产20个机器人，分别在不同岗位执行超过30个涉及不同业务流程的自动化处理工作，也与RPA厂商达观数据展开了合作。

纪传俊也在云峰会上分享了目前AI+RPA在银行各大典型场景的落地：

例如智慧信贷，面向的是整个银行最核心的流程——信贷流程，分为贷前、贷中、贷后三大阶段。其中涉及数据查询、数据处理、财务报表、银行流水等专业环节，需要完成基础信息的录入、尽调报告的审核，而这些环节中的大量重复劳动，可以基于AI、OCR、NLP等技术自动化完成。

三、折叠屏手机诞生4年了，赛道火热，为什么用的人却不多？

随着科技的发展手机领域也研发出了非常多的新产品，更是有很多品牌推出了折叠手机的噱头。但是折叠手机到现今为止已经发布4年之久，依旧没有很大的市场使用范围。相对于折叠手机打出的名气而言，好像并没有得到大众的认可和支持。折叠手机的广告和产品的使用都解释的非常清楚，为什么依旧没有被大众认可？折叠手机的市场到底值不值得继续开发，也成为现在很多手机领域的一大问题。

折叠手机没有受到市场的欢迎有几大因素，也是因为这几大原因影响了人们的购买需求。首先就是折叠手机的价格过于昂贵，相较于一般手机而言折叠手机的价格普遍都在上万以上。在同价位手机当中，完全可以买一个更好的性能手机取代折叠手机的使用。

而且市场本就是应该针对于普通消费群体，价格的过高确实会造成产品的滞销。本身折叠手机的功能没有向大众展示出来，更是以高昂的价格让许多人止步于此。大部分的市民都表示完全没有必要去买一个折叠手机，毕竟普通手机就能够满足自己的生活需求。折叠手机的屏幕也很大，如果有这个钱还不如去买一个好点的笔记本电脑。很多人对于折叠手机的发明并没有过多的感想，反而觉得折叠手机非常鸡肋。

其次就是使用感的不好，根据很多博主的测评显示折叠手机并不推荐大家使用。通过一些视频可以总结出，折叠手机长期的折痕会对手机造成很大的磨损。而且屏幕的损坏会影响使用感，相对而言折叠手机的其他市场也很小。手机壳和手机屏幕都不好买，也是大众拒绝折叠手机的原因。价格的昂贵和使用感的不佳，是折叠手机现今最大的弊端。

四、全球首发！支持可信通信国标SIP话机上市

7月底，全球首款通过可信通信CHAKEN国家标准认证的可信智能固话CHAKEN蓝机正式上市，这是一款支持PoE供电，内置自主可控的国产密码技术硬件加密模组，能有效解决通信中身份仿冒和骚扰问题，并且同时大大提升电话接通率，实现电话呼叫端到端可信的智能SIP话机。

全球首款可信通信认证，安全通话首选

作为该机的一大亮点，可信智能固话CHAKEN蓝机首次将可信通信CHAKEN国家标准技术集成在SIP话机中，实现出厂自带可信通信功能，一键拨打带有可信身份签名的电话，亮明主叫身份。

那什么是可信通信CHAKEN国家标准呢？

可信通信CHAKEN国家标准是由微位科技联合中国科学院大学、中国电信、中国移动、网证通等多家机构，应用国产密码技术研发出的中国自主可控的可信通信身份安全标准，该国家标准是一种利用密码令牌实现电话呼叫端到端的可信身份验证和显示的技术规范，可为解决通信身份仿冒和骚扰问题，遏制电信网络诈骗高发态势提供一种正向解决途径。

可信通信能为主叫方提供经认证，具有防篡改、可溯源、具有法律效力的通信身份，并以智能终端计算为主导，运用国产密码算法，利用无处不在的互联网，提供端到端的可信身份的录入、授权、认证、验证、展示及注销的全流程能力。解决了通信中主叫方身份无法被可信识别的问题，让通话更安全可信。

　　支持PoE供电的商务利器

与普通的固话相比，SIP固话通过话机侧登录SIP账号，无需通过部署电话线，有网络或者Wi-Fi的地方就可以使用，同时内部互打免费，话费成本低。

普通固话则是通过电话线确定号码，一旦进行座位变动，只能通过专业的管理人员进行配置调整才能正常使用，部署复杂，迁移割接工作量大，迁移困难，维护成本、通话成本更高。

而可信智能固话CHAKEN蓝机在支持传统SIP固话功能的基础上，新增支持PoE供电功能，通过互联网宽带接入电信网络和电源，“一线”解决了传统SIP固话既要连接网线又要插电的问题。

CHAKEN蓝机双千兆以太网口设计，具备安装方便，配置简单，易用等特点；内置自主可控的国产密码技术硬件加密模组，更能确保身份安全可信；支持CHAKEN 可信通信标准，为终端设备的通话功能赋能可信身份，提升企业形象，降低拒接率，充分满足用户的不同需求。

　　千兆彩屏SIP话机全新升级，操作更省心

在外光设计上，可信智能固话CHAKEN蓝机全系列采用人体工程学设计，高端大气的经典纯黑，磨砂的手柄质感尽现稳重，简约，是商务人士的办公标配。

入门级系列的CHAKEN蓝机G1采用2.8英寸背光彩色液晶显示屏，最大分辨率为320x240，支持高清音质，HD手柄、HD免提、耳机三种通话模式，支持6方语音电话会议，配有6条SIP通话线路和6个SIP 账号，给用户带来良好的视觉效果，小巧的机身，卓越的高清语音品质以及丰富的电话系统功能，是商务安全应用的极佳选择。

企业级系列的CHAKEN蓝机P3采用7英寸彩色液晶显示屏，全屏触控，最大分辨率为1024x600，支持高清音质， HD/HAC手柄、HD免提、耳机三种通话模式，配有20条SIP通话线路和20个SIP账号，支持5方语音电话会议，支持Wi-Fi、蓝牙连接，无缝融合办公环境，为商务人士多场景应用提供了极大的便利，同时也让商务生活变得更为丰富多彩。

与此同时，CHAKEN蓝机P3独特的视频通话、视频会议功能极大地方便了协作成员之间真实、直观的交流，为会议提供了丰富的视频视角，为异地办公、跨部门、跨公司的沟通提供助力，消除了协作成员时间、空间上的差异，拉近了地理上分散成员的距离，让面对面的交流更高效更便捷，让用户从此告别繁琐的传统会议，缩短决策周期，减少时间成本，加快信息传递速度。

据悉，此次CHAKEN蓝机G1、CHAKEN蓝机P3的全面上市仅仅只是一个开始，可信智能固话CHAKEN蓝机的全系列研发还在持续深入中，后续将基于可信通信CHAKEN国家标准，不断改良，为政务通达、商务沟通、公共安全服务等各行各业提供安全可靠的智能固话，确保通讯连接的安全可信。

瞄准企业市场赛道，适用于各类工作场景

对于现代办公来说，固话是内外联系通达的重要通讯手段之一，有着互联网应用不可替代的优势，一通带有可信身份的电话，可有效缓解被叫方的陌生抗拒感，让被叫方提前了解主叫方姓名、职位、公司、地址等各项基础信息，在保障通信安全的情况下，最大程度上降低拒接率，提升商务工作者的办公效率，提升企业形象。

此外，随着诈骗电话和骚扰电话的高发多发，通信秩序被严重破坏，公众在面对重要的机构电话时难以分辨真伪，最后选择无差别拒接等难题，造成了极大的社会资源浪费。

基于此，微位科技提出将可信通信CHAKEN国家标准技术集成进可信智能固话CHAKEN蓝机中，瞄准企业级市场赛道，通过融合通信和密码技术，为企、事业单位提供经CA认证的可信身份，赋能智能通讯终端，助力解决“陌生电话主叫方的身份可信认证”问题，为政务、卫健、金融、警务等各行各业提供不可抵赖、不可伪造的通讯可信身份，确保通讯连接的安全可信。

对于不同的办公应用场景，微位科技针对性地提出CHAKEN蓝机G系列、CHAKEN蓝机M系列及CHAKEN蓝机P系列的可信智能固话，多功能、多系统搭载的应用能力为高效的多元化办公提供智能化、数字化的核心助力，驱动企、事业单位数字化转型和智能化升级。未来，微位科技将持续发力，让可信智能固话CHAKEN蓝机不断完善升级，助力更多企业走上信息化办公的快速发展之路。

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