AI 助陣醫學、防疫，個人隱私難兩全？

2021/06/09 研之有物

規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

評論

本篇來自合作媒體研之有物，作者周玉文、黃曉君，INSIDE 經授權轉載。

AI 醫療、科技防疫的人權爭議

健康大數據、人工智慧（AI）已經成為醫療研發的新聖杯，新冠肺炎（COVID-19）更將 AI 技術推上防疫舞臺，各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療，我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私？

中研院歐美研究所副研究員何之行認為，規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

「天網」恢恢，公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發，全世界為了因應危機展開大規模協作，從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等，大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系，也引發人權隱私的兩難爭議。

2020 年的最後一夜，臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告，居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾，都不應參加大型跨年活動。而且，千萬別心存僥倖，因為「天網」恢恢，「我們能找得到您」！有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手，許多人拍手叫好，但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。

隱私爭議不只在防疫戰場，另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月，《經濟學人》（The Economist）發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」（Personalised-health-index）。臺灣勇奪亞軍，主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。

國際按讚，國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障，擔憂是否會成為藥廠大數據；但另一方面，部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》（簡稱《個資法》）很嚴、很卡，大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧？

中研院歐美所副研究員何之行認為，原因之一是，

《個資法》早在 2012 年就實施，跑在 AI 時代之前，若僅僅仰賴現行規範，對於新興科技的因應恐怕不合時宜。

健保資料庫爭議：誰能再利用我們的病歷資料？

來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。

2012 年，臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟，質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權，逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味，一般人完全不知道自己的病例被加值運用，侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴，但已進入大法官釋憲。

民間團體批評，根據《個資法》，如果是原始蒐集目的之外的再利用，應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費，並非是提供醫學研究。

但支持者則認為，健保資料庫是珍貴的健康大數據，若能串接提供學術與醫療研究，更符合公共利益。此外，如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意，相關研發恐怕得被迫踩剎車。

種種爭議，讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線，顯得模糊而舉棋不定。何之行指出，「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸，不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題，也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。

我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎？當精準醫療的腳步飛也似向前奔去，我們要如何推進醫學科技，又不棄守個人的隱私權利呢？

「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢，透過健康大數據來評估個人健康狀況，對症下藥。但健康資料涉及個人隱私，如何兼顧隱私與自主權，成為另一重要議題。

去識別化爭點：個資應該「馬賽克」到什麼程度？

何之行認為，「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手，確立資料使用標準，包括：允許退出權（opt-out）、定義去識別化（de-identification）。

「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說：讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。

2017 年，DeepMind 與英國皇家醫院（Royal Free）的協定曝光，DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料，用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫，卻引發軒然大波。原因是，資料分享不僅未取得病患同意，也完全沒有將資料去識別化，每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光！這起爭議無疑是一大教訓，重創英國社會對於開放資料的信任。

回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式，無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度，才算是無從識別特定個人？

何之行指出，個資法中的定義不甚清楚，混用匿名化（anonymous）、假名化（pseudonymised）、去連結（delink）等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準，成為爭點。

現行法令留下了模糊空間，那麼他山之石是否能提供參考？

以美國《健康照護可攜法案》（HIPAA）為例，法案訂出了去除 18 項個人識別碼，作為去識別化的基準；歐盟《一般資料保護規則》則直接說明，假名化的個資仍然是個人資料。

退出權：保留人民 say NO 的權利

另一個消解爭議的方向是：允許退出權，讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前（opt-in）的同意，但仍可以提供事後的退出選項，民眾便有機會決定，是否提供健康資料做學術研究或商業運用。

何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例：英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 （NHS Digital）的機會，一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital，二是資料上傳後，仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據，對商業用途敬謝不敏；也有人覺得只要無法辨識個人即可。

近年，英國政府很努力和大眾溝通，希望民眾認知到資料分享的共善，也說明退出所帶來的社會成本，鼓勵人們留在資料庫內，享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通，努力建立社會信任。

參照英國經驗，目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權，但善盡公眾溝通，應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。

歐盟 GDPR 個資保護的四大原則

健保資料庫只是案例之一，當 AI 成為大數據浪潮下的加速器，最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation，以下簡稱 GDPR），便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。

因應 AI、大數據時代的變化，歐盟在 2016 年通過 GDPR，2018 年正式上路，被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量，設定出個資保護四大原則：目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。

其中，「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用，應在特定目的的必要範圍內，也就是只提供「絕對必要」的資料。

然而，這與大數據運用需仰賴大量資料的特質，明顯衝突！

大數據分析的過程，往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料；資料分析後的應用範圍，也可能超出原本設定的目標。因此，如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」，便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露（self-disclosure）義務。當蒐集方成為主要的資料控制者，就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策，究竟是如何形成的。

「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例，中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用，將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致，就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而，所有被納入評分系統的人民，卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作，也無法知道為何自己的信用評等如此。

芝麻信用表示，系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料，進行每個人的信用評分，分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等，實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證，甚至是求職。

這同時涉及「課責性」（accountability）原則 ── 出了問題，可以找誰負責。以醫療場域來講，無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助，最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷，這不僅是尊重醫病關係，也是避免病患求助無門的問責體現。

科技防疫：無所遁形的日常與數位足跡

當新冠疫情爆發，全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安，科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯，也再次浮上檯面。

2020 年 4 月，挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體，能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後，這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關（NDPA）宣告禁用！

挪威開發了「Smittestopp」，可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡，提出與感染者曾接觸過的示警，定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而，挪威資料保護主管機關（NDPA）宣告，程式對個人隱私造成不必要的侵害，政府應停止使用並刪除資料。

為何挪威資料保護機關會做出這個決定？大體來說，仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。

首先，NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任，目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調？或者為研究分析而持續蒐集資料？而且，上傳的資料包含非確診者個案，違反了特定目的與資料最小蒐集原則。

此外，即便為了防疫，政府也應該採用更小侵害的手段（如：僅從藍牙確認距離資訊），而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡，這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。

最後 NDPA 認為，蒐集足跡資料原初是為了即時防疫，但當資料被轉作後續的研究分析，政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用？又將如何去識別化，以確保個資安全？

換言之，面對疫情的高度挑戰，挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性，不應輕易打開潘朵拉的盒子，國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體，有違反比例原則之虞。

「有效的疫情控制，並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控，一個數位監控國家的誕生，所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析：

數位監控所帶來的威脅，並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害，更深層的危機在於，掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。

當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集，對於個人的「深描與剖繪」（profiling）遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向，都可能全面被掌握！

AI 時代需要新法規與管理者

不論是醫藥研發或疫情防控，數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範，何之行認為，除了一套 AI 時代的個資保護規範，實踐層面上歐盟也有值得學習之處。

例如，對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念（privacy by design），「未來照護機器人可能走入家家戶戶，我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資，隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」

另外最關鍵的是：設置獨立的個資監管機構，也就是所謂的資料保護官（data protection officer，DPO），專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說，就是「個資警察局」。何之行比喻，

如果家中遭竊，我們會向警察局報案，但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管，健康資料歸衛福部管，界定不清楚的就變成三不管地帶。

綜觀臺灣現狀，她一語點出問題：「我們不是沒有法規，只是現有的法令不完備，也已不合時宜。」

過往許多人擔心，「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論，但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善，車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格，但它並沒有阻礙科學研究，仍然允許了科學例外條款的空間。」

「資料是新石油」（data is the new oil），臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料，唯有完善明確的法規範才能減少疑慮，找出資料二次利用與科技創新的平衡點，也建立對於資料二次利用的社會信任。

資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss

跨界圍攻：「AI 視覺」公司已集體殺入智能駕駛圈

2021-05-22
雷鋒網

如今的智能汽車賽道，說挨肩迭背也不為過。

新勢力派引領變革，最為二級市場所看好；泛網際網路派占流量高地，擅技術遷移；傳統車企派根基夯實，品牌名聲享譽在外。

甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言――力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。

如華山比武般，大俠們個個嚴陣以待，各方勢力黃巾高擎，左右開弓。

你看看，前有行業鐵幕，中夾破釜沉舟之心，後是險峻江湖，哪還有初進牛犢的落腳之處？

即便如此，在月前燥熱尚未消退的上海車展後，鮮少被提及的AI視覺公司還是擠了進來。

看慣了巨頭們的聲勢浩蕩，轉身發現AI視覺企業們的入局講究一個循序漸進，起承轉合。

而他們的悄然進入，也給智能駕駛領域增添了幾段新故事。

海康威視：左手自研、右手投資

AI安防老大哥海康，深耕智能駕駛市場履行一貫的低調風格。

其對智能駕駛的綢繆始於2015年，當時海康內部計劃開展新業務，起初確定的業務有三：海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。

2016年7月，耗資1.5億的海康汽車技術正式成立。

在此前後，海康還分別於2016年6月投資了威視汽車科技，2017年7月成立了海康汽車軟體。

2018年是海康智能駕駛的上升之年，市場渠道、技術研發上均有突破。

2018年2月，他們上線高級駕駛輔助系統、自動泊車APA+，同年又成功打入2019款保時捷卡宴的配置中。

汽車產業以穩為重，鏈條長、利益盤根錯節，新入者切入並不容易，而海康卻出其不意一舉打入高端。

數據顯示，截至2018年底，海康汽車已經通過了20家OEM的審核並成為其合格供應商，公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。

其中，定點項目超過200個，已量產的項目超過100個，覆蓋500家渠道合作夥伴。

成立子公司自研之外，投資也是海康較為看中的一大路徑。

在成立汽車電子公司之前，海康就曾在2016年入股毫米波雷達企業森思泰克，並成為後者的第二大股東。

2013年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者，也是成績較為優秀的領軍企業之一。

森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家，在英從事雷達研發和製造十餘年。

據悉，森思泰克所聚團隊成員中80%具有軍工背景，掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。

據悉，森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心，在蕪湖設總廠，在杭州設車載事業部。

石家莊，有軍工雷達大本營之稱，軍民毫米波雷達研發人才密集，且電科雷達研發54所和13所都在石家莊。

森思泰克也頗為爭氣。

2019年，思泰克首次實現大批量77GHz車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。

森思泰克的77GHz毫米波雷達成為國內首個真正實現「上路」的ADAS毫米波雷達傳感器。

目前，森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。

海康與森思合作的高分毫米波成像雷達+視覺融合技術，或許將對壘低線束雷射雷達。

大華股份：立足整車，三電、網聯、自動駕駛多點齊發

零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門，獨立後獲得了大華股份的技術和資金支持。

2015年，大華股份副董事長兼任大華股份CTO朱江明親自下場，成立零跑。

經歷2019年新能源補貼大退坡，不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題，且變現存疑。

零跑汽車亦不例外。

2018年，零跑虧損 3.07 億元後，2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。

2019年1月4日，零跑汽車第一款車S01上市，該車2019年全年交付約1000輛。

對於連續虧損的零跑，唱衰論一直也在網上發酵。

朱江明對此表示，「即使不融資，零跑也能再活三年。」他透露，大華股份將持續為零跑輸送資金，「當然我們希望能更多的融資，發展得更快些。」

在經歷融資受阻後，2021年伊始，零跑官宣融資43億元，合肥政府投資平台亦在其中。

今年年初，此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議，未來合肥方面將對零跑B輪融資投資約20億元，並展開更多合作。

現金流方面，從不被業界看好，到巨額融資的到帳，仿佛又讓市場看到了可能性。

技術層面，零跑汽車稱自主研發了三電系統、智能網聯繫統、自動駕駛系統三大核心技術，並完全掌握自動駕駛核心硬體平台和算法技術，實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。

產品層面，零跑汽車目前旗下擁有3款量產車型，分別為：零跑T03、零跑S01以及零跑C11。

三款產品風格各異，銷量不一。

2020年，零跑汽車官方消息稱，2020年累計銷量達11391輛，其中T03為主力軍，貢獻了10266輛。

創始人朱江明也底氣頗足：「2023年零跑進入造車新勢力TOP3、2025年在國內新能源汽車市占率達到10%」。

商湯：求精感知技術，並進艙內艙外

與其他AI獨角獸相比，商湯在自動駕駛上布局較早，也更全面。

2017年進軍自動駕駛，商湯的汽車產業布局可分為艙內（智能車艙）和艙外（智能駕駛）兩大層面。

智能車艙層，基於前裝量產解決方案，以視覺感知技術為錨點，由點及面，覆蓋用戶從上車到用車的多個場景。

商湯的SenseAuto Cabin智能車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智能進入等等功能。

據悉，在過去的兩年多時間裡，商湯已經拿下了30多個國內外頭部夥伴的智能車艙定點量產項目，覆蓋車輛總數超過1300萬輛，其中10 余個項目已經實現了量產交付。

智能駕駛層，商湯選擇與主機廠合作，做汽車廠商（OEM）及一級供應商（Tier1）的解決方案供應商。

在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中，汽車廠商和Tier1占據重要角色。

2017年，商湯與OEM廠商本田簽訂了為期5年的長期合作協議，研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。

2018年，商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019年，在日本落地「AI自動駕駛公園」，將用於自動駕駛汽車的研發和測試，並面向公眾開放。

商湯的自動駕駛業務定位，是以視覺為主，其他元素為輔。

視覺之外，商湯在高精度地圖和雷射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。

通過搭配多種不同傳感器，實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。

目前，商湯對自動駕駛技術進行了多次疊代，形成了一套較為成熟的智能駕駛方案：SenseAuto Pilot智能駕駛解決方案，聚焦 L2+ 級高級輔助駕駛至L4級自動駕駛創新，並在上海車展首次發布SenseAuto Pilot-P駕駛領航方案。

軟體之外，2019年3月，商湯還推出首款原創機器人SenseRover X自動駕駛小車，這是款針對自動駕駛的教學產品。

奧比中光：戰投＋自研，兩條腿走路

奧比中光是AI初創企業中對智能汽車投入最多的公司之一。

作為一家AI 3D感知技術方案提供商，成立於2013年的奧比中光現今已在3D傳感領域深耕近8年。

3D傳感作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術，融合了晶片、算法、光學、軟體等多交叉學科技術，是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。

除3D結構光外，奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、雷射雷達等主流3D視覺感知技術領域也有長遠布局。

早在2018年，奧比中光就投資雷射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。

飛芯電子成立於2016年，是一家專注於光電設備、雷射雷達研發、集成電路設計的高新技術企業。

成立僅2年，飛芯電子獲得了博世等注資。

據悉，飛芯電子以研發、生產雷射雷達系統及核心晶片為主要業務，客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。

飛芯電子稱，其針對行業痛點，採用了連續波載調製或相干外差探測方案，利用焦平面點雲測距技術，滿足較高的空間解析度和較大的視場角，探測距離可超過200m，且無需複雜昂貴的機械掃描裝置，不斷提高系統可靠性，也使獲得的圖像更為清晰。

2019年4月，奧比中光成立車載3D視覺傳感方案提供商奧銳達。

奧銳達的業務重心在智能座艙，產品包括ToF攝像頭模組、雷射雷達等硬體以及3D ToF智能座艙方案。

承襲了奧比中光的3D視覺感知技術，奧銳達可為智能汽車帶來DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種3D化智能功能。

其金融級安全的3D人臉識別方案，保護駕乘人員的信息安全；通過3D-ToF 攝像頭，實現多區域手勢控制；同時，智能汽車還可以通過3D信息，判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。

近日，奧銳達還發布了為智能汽車量身定製的3D ToF智能座艙方案。

虹軟：主攻艙內，走軟硬一體之路

2018年，為應對手機市場見頂飽和，虹軟正式將業務從智慧型手機領域拓展至智能汽車、IoT等領域，一舉橫向突進自動駕駛市場。

虹軟科技創始人兼CEO鄧暉曾表示，未來每輛汽車裡都有10個以上的攝像頭，智能座艙將成為智能駕駛視覺AI的重點應用場景。

與其手機定位一樣，虹軟的智能汽車走軟硬一體解決方案，力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。

從招股書看，截至2018年底，虹軟科技的「汽車等loT產品」的業務收入僅367.95萬元，占比不足1%。

與多數視覺企業加裝雷射雷達等技術不同，虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面，且核心聚焦在車內智能。

虹軟科技的智能駕駛視覺解決方案，包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。

2019年3月，虹軟入股開易（北京）科技，後者主營業務包括主動安全智能終端（ADAS+DMS+人臉識別）、SDK軟體服務以及硬體整體解決方案。

2019年，虹軟在科創板上市。

虹軟表示，其在計算機視覺領域積累深厚，融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視頻增強算法技術，即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下，也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。

上市後，虹軟大力布局智能汽車及其他 IoT 智能設備領域，目前成效初現。

據虹軟表示，智能汽車板塊2019年開始真正量產。

數據顯示，2020年，智能駕駛視覺解決方案業務增長較快，實現營業收入6592.99萬元，同比增長310.61%。

據悉，虹軟智能駕駛相關產品包括DMS（駕駛員識別系統）、ADAS（高級駕駛輔助系統）、BSD（盲區檢測系統）、OMS（乘客識別系統）、Interact（視覺互動系統）、Authenticate（生物認證）、AVM（3D環景監視系統）、AR HUD（AR抬頭顯示）和智能後備箱等各類以核心算法為基礎的相關軟體解決方案。

高工智能汽車研究院數據顯示，DMS(駕駛員識別系統)的算法業務是其智能汽車業務的主要收入來源。

虹軟今年透露，其智能駕駛業務已實現37+7個前裝車型定點開發（37款量產車型定點，7款車型預研），以提供純算法為主，公司直接與Tier1或整車廠簽約，涉及多家國內主流車企（含造車新勢力）及部分合資車企。

格靈深瞳：最早入局，協同成長

成立於2013年，格林深瞳是最早的一批AI視覺公司，也是最早一批投入自動駕駛的AI視覺公司。

當年，格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智能車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜岩等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司――馭勢科技。

2016年，馭勢科技在北京誕生，格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。

過去五年，馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。

2017年1月的CES，馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車「城市移動包廂」，該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。

同年，這家公司分別在4月和6月，於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。

今年1月21日，香港國際國際機場宣布，由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車，承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務，意味著其在機場的運用已逐步上量。

在過去的一年中，馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫（BASF）等數十家企業建立了商業合作。

據透露，在國內某豪華品牌車型上，馭勢科技提供的軟體算法也已前裝量產，並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套「AI駕駛員」，實現年度業績同比增長150%。

前不久，馭勢科技宣布完成累計超10億元人民幣的新一輪融資，在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。

馭勢科技在無人物流埋頭苦幹，潛心鑽研，其成績是在無人物流領域的業務布局幾乎占到了國內市場的70%。

2016年誕生至今，馭勢科技經歷萬千辛酸，在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法，以機場定式，在精進自我的路上捨命狂奔。

而格林深瞳的自動駕駛之路，也隨著馭勢科技越走越遠。

曠視：立足AI視覺，做車載全套解決方案

2018年11月，曠視曾公開展示過車載AI視覺解決方案。

彼時的曠視，其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、帳戶切換、駕駛員識別、多模態交互等功能為主，並收取相應軟體使用費和服務費。

「人臉解鎖」可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉信息並進行身份的識別與確認，實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門；

通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等，「帳戶切換」功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份，配合車載智能系統，快速調整用戶預設的車輛各項個性化配置（座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等）。

「駕駛員識別系統」可通過車內攝像頭，實時查看駕駛員駕駛狀態和行為，在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警，保障行車安全。

曠視曾表示，其與蔚來汽車實現了未來在智能汽車應用上的深度合作，真正的無人駕駛商用較遠，曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。

的盧深視：基於3D視覺相機，為產業賦能

的盧深視在智能汽車領域的角色，更多是與第三方合作的方式。

作為三維視覺領域的佼佼者，的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。

上月，的盧深視出席了2021全球自動駕駛高峰論壇，並展示了其最新3D CV相機及其應用。

的盧深視兩款自研3D CV相機，其在5米範圍誤差小於1mm，指標超越國際3D相機巨頭，量產良率達99%以上。

基於前端低功耗嵌入式平台，兩款相機均可實現非接觸式精準識別，基於結構光原理，更可還原人臉高精度3D細節信息，通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份，同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。

多提一句，安全性上，可達金融級別。

據悉，除了智能汽車領域，兩款相機也在智能家居、金融支付、智慧交通等領域展開布局。

智能駕駛：AI視覺第二春

AI視覺眾企入局智能駕駛賽道，並非跑題創作。

其一，布局智能駕駛，是戰略向外牽引使然。

自計算機視覺出走實驗室樊籠，AI安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的「S卡」。

當年AI落地之時，安防提供了絕佳的土壤，AI公司在此實現技術與產業的交融。

期間，AI與安防彼此成就：

安防向世界輸送的海大宇等驕子，幾乎主導了全球安防市場話語權，行業極速擴容，向城市各個領域蔓延。

AI獨角獸們也從安防起家，並逐漸走向千行百業，邁向全域。

左邊是AI安防成主要營收來源，右邊是AI安防逐漸占領一席之地。擺在入局者眼前的，是如何保持縱向持續增長的必答題。

擺脫路徑依賴，尋找AI安防之外的市場，已是當務之急。

如果說，過去五年，AI視覺公司的路徑是「通用AI SDK 重定製集成項目實施」的話，那麼未來五年，他們可嘗試「非標領域的標準市場 形成標準化產品 低成本規模化複製」的路子。

非標領域的標準市場在哪？自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。

縱觀AI市場，目光所及賽道幾近全員虧損，掘金志認為，與高成本人力無關，因為虧損在放大；與硬體儲備也無關，因為可以OEM。

核心在於：AI安防未能標準化，項目需求又無窮多。

那就去標準化市場？有人問。

標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低，但高額運營支出非AI企業所能承受。

標準化市場上不去，定製化市場下不來，AI公司的突破口在哪？答案是：非標準化市場裡找到標準化路子。

賽道上，自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與AI安防共通的是，智能駕駛初創企業也依賴資本輸入。

但前者場景碎片化、項目定製化，產品標準化之路漫漫；後者以智能汽車為載體，技術上軟體定義、人機協同一旦成型，會一招吃遍天下鮮。

眼下，不少智能駕駛新勢力已實現產品量產，並獲得一定規模的現金流。

對於一眾搶灘的各路豪傑，AI視覺的入場似乎有些遲。

但智能汽車賽道正熱、格局未定，智能汽車產業鏈長、細分領域繁雜，此時入場的AI視覺，你可以說它入場稍晚，但不能說它機遇不在。

其二，自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。

近幾年，機器學習持續深入，計算機視覺應用亦有了飛速進展。

千山萬水跨越的人臉識別小山，是AI最成功，也最基礎的一環。

真正的AI，是貫穿感知-決策-執行的長鏈條，這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。

感知層，通過各類硬體傳感器捕捉車輛的位置信息以及外部環境信息；

決策層的「大腦」，基於感知層輸入的信息作環境建模，從而形成對全局的理解並作出決策判斷，再向車輛發出執行的信號指令；

最後的執行層，將決策層的信號轉換為汽車的動作行為。

自動駕駛技術是人工智慧、高性能晶片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體，落地難度之大，各路AI無不動容。

計算機視覺應用場景萬千，自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想像力的一條。

越是長在懸崖之巔的花，越讓人著迷。

一直以來，在環境感知環節，存在AI視覺與雷射雷達技術路徑之爭。

不管何種路徑更優，已經在視頻物聯領域經歷過殘酷驗證，AI技術儲備上，AI視覺企業們也已攢下不少經驗。

狼多肉少，能吃幾成飽？

「自動駕駛是很低級的行業嗎？所有人都想來分一杯羹。」

這調侃入局者們聽了，大抵會覺得分外委屈。

大多數困在第一道門檻，錢。

「沒有200億不要造車」的聲量振聾發聵，造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。

雖說AI視覺公司除了大華的零跑汽車外，其他參與者目前都專注於智能駕駛硬體和系統，但這也是個昂貴的行當。

不少企業本身依靠資本輸血，是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺，是他們需要思考的問題。

行業壁壘不容小覷。

汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度，乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明，不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。

作為智能汽車的核心體現，自動駕駛技術遠未達到成熟的程度；車艙內的智能化體驗也還有豐富的想像空間。

換言之，如果跨界選手想要在智能汽車的世界裡找到自己的一席之地，不僅要高度重視安全這一話題，還要擁有強大的軟體能力。

但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後，新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才？又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議，從而做出最終決策？

與此同時，智能汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。

隨著電動化、智能化大潮的到來，造車的門檻看似降低了不少，但在這一過程中遇到的內因外因的難題，可能遠比想像中的要多。

行業資源尚需積累。

相比AI安防、智慧城市等領域，AI視覺跨界者在智能汽車領域品牌影響力和渠道資源不足，短期內，造血盈利能力較低。

而且，AI視覺企業布局智能駕駛時間不一，技術雖有共性但終究有別，相較於大多數垂直企業，尚有諸多不足。

故可見，過去幾年，即使AI視覺巨頭，步伐也較為謹慎，大多圍繞艙內智能、ADAS市場。

如果說巨頭們跨界，自帶熱搜體質，AI視覺企業跨界的光彩，多少暗淡了些。

前者身家優渥，拿著頂流體驗卡入場，高屋建瓴，後者更多是以小舟，涉鯨波。

當然，隨著技術日進一桿，資源聚沙成塔，營收逐年增長，他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面，難保這一葉扁舟，哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。

莫道桑榆晚

眾多跨界玩家湧入智能汽車，激發了新的生機。

無論從何種角度來看，智能汽車的市場都蘊藏著無限機遇。

這個市場需要鲶魚的存在。

在新時代的風潮之下，我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局，留下中國智能汽車史上濃墨重彩的一筆。

我們也殷切地希望，這是一片能夠承載百花齊放，充滿新的生機和活力的沃土，而不是拔苗助長的投機者的港灣。

憑藉先發優勢，不少入局者或已暫列行業前位，但隨著各方力量的持續加碼，後來居上也並非不無可能。

保持警惕，時刻成長。

資料來源：https://www.chinahot.org/science/83632.html?fbclid=IwAR2Mm9ZU17srF7sCywqUPw-hmRAyGN_sN9XnL0_Q6mE4bUYwUpgGNX3wHps

【龔成問答信箱】（Q20941-Q20960）

Q20941：

老師你好，想問小小配股既野因為呢排有好多公司配股

1. 配股係咪牛市既特點呢?

因為係課堂你話牛市其中一個特質就係好多IPO黎上市，咁如果經常配股係咪姐係公司覺得估值高要拎錢，其實係咪要小心呢?

2. 配股拆讓其實係咪好機會去加注呢?

好多時配股會折讓5-10%，其實係咪好機會去加小小注?因為而家呢個年代既配股好似好小事，比起以前配股好似會好大獲咁?

而且市場資金好似好多，呢半年小米/藥明/騰訊/安踏/美團/比亞迪都有大規模配股，但好多時配完幾日內就會升番去原本價位什至更高。

好似對股價冇半點影響，咁我如果趁配股加注有冇問題?例如藥明每3~4個月都有一次配股，我有好幾次想買但都買唔落手。

3. 配股次數多其實係咪好事?

藥明基本上近呢兩年，每三至四個月都有一次配股，但股價仲繼續升，其實如果經常問市場拎錢。會唔會係好/壞事?麻煩曬你啊

龔成老師︰

1) 可以算係牛一其中一個特點，會有較多企業係配股。

因為牛市時，市值一般會較高，集團配股可獲得資金，會相對一般市況時為多，故配股較多在牛市時出現。

但配股唔代表間公司一定係估值已經好高，只係機會較大。你要自行估值，來作判斷。

2) 唔一定，你要睇翻本身企業的估值。如果企業現價已經係好貴，拆讓5-10%其實意義唔大。

至於這些大型企業，在配股後依然大升，有機會係受當時大市氣氛影響。記住，我地投資一隻股票的策略，一定係睇平貴而定，唔好受大市氣氛影響到判斷。

3) 配股本身如果會發行新股，其實係會令現有股東利益被攤薄，是不利因素。

至於企業不停做集資動作，要睇翻個原因。如果係為了合理的發展，而發展對公司長遠又有正面影響，其實係可以接受。

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Q20942：

阿sir我係你舊生， 我以下係我初步推算968的合理區， 屬水桶1至2間。

・ PE 15至25 倍左右，所以判斷出現時為為理區頂部。
・按企業基本面的5點分析是合格，且總負債約26%，是理想。 （當中7成來自廠房及機器虧蝕所產生，屬正常支出）

・平均將盈利 45%派息並穩定，其餘留作發展技術及擴展廠房，提高生產效率 (管理層平穩務實，正理地將回報與股東分享）
・roe 22.4%，反映再投回報中等。
・EPS : 13% （合格）

利好
1）太陽能長遠發展潛力，等待技術在各在市場滲透及廣泛運用
2) 市地地位屬龍頭，但未到壟斷，進入此行業需求有一定技術需求
3）產品面臨原料加價仍然有轉嫁成本能力，反映在股東溢利上。
4）即使在疫情期間，業務有持續正現金流入，盈利及收益都有上升。

風險
1）原材料成本上漲
2）季節性（如6至8月的雨季，影響太陽的產量）
3）出售電力的應收帳款大
4）依賴政府對電費補貼 （這點 我有點不明白 平價上網政策對這企業的影響）
5）投入的固定資產 （如廠房）需要1至2年後才可以反映，有機會未能即使提升生產效率

我對信義既玻璃產品仲未有深入既了解，在產品質素如果有分析得唔夠好既地方，希望阿sir 俾d 意見

龔成老師︰

你大致上都講到佢架優勢，PE估算都正確。

至於佢支出，主要來自銷售、營銷、行政方面等正常支出(唔係廠房及機器虧蝕)，大致係正常。

信義光能（0968)本質不差，股本回報率算係處高水平，加上現金流強勁。

之後將賺翻黎的資金，再投資在新設備去加大產能，為未來作準備。因為新產能不會在1,2年內立即出現，所以每年都新建新生產線，係必需的。

而且，除左佢負債指標理想外，你再仔細睇，其實佢負債水平一直下跌，都係利好因素。

集團過往依賴政府對電費補貼，但近年補貼已陸續退場。所以，集團將加快非補貼大陽能發電場項目併網，令非補貼部份成主流。

而整個行業去分析，取消補貼有助行業汱弱留強，將令信義光能（0968)這類有規模和實力的企業，優勢進一步擴大。

至於你到13%的，應該係ROA，資本回報率。在這類行業，可以作為輔助性參考。

而EPS，係代表每股盈利，係一個數字，唔係百份比，你要留意翻。

至於其玻璃產品，主要用在太陽能發電上。相關產品要分析，要有一定專業知識，才可以做到。

但我地可以從佢表現，得知佢是否有優勢存在。例如你說成本轉嫁能力，就係其中之一。

你見到佢太陽能玻璃銷售毛利率係按年上升，可見佢有較高成本轉嫁能力，和規模經濟優勢，令此股長線發展正面。

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Q20943：

龔成老師你好，最近，老闆加了我人工，資金上稍為鬆動一下，所以想請教老師，當年除了月供股票和買物業外，還有沒有供人壽保險？謝謝！

龔成老師：

要睇你本身是那一種類型，如果你比較保守，而你本身在財富組合中，無乜防守性資產，投資儲蓄型的保險，可以助你這部分的建立。

當我地進行理財，攻守兼備是應該的，問題是比例如何，以及這個人風險度如果。

如果是純保險，你可以留翻更多資金，用作自己投資增值，「攻」方面的效果會更好。

當然，我認為保險在我地的理財中，有一定作用，但就未必要太多

因此，好睇你自己的風險度，自己的投資能力，以及你本身、你想的財富配置。

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Q20944：

龔sir，我係恆生工作，佢地有個職員嘅shareplan，每個月可以供HSBC，供幾多就自己決定，一期係3年，供完3股送1股，我依家已接近供完佢兩期。

我想請教一下龔sir我應唔應該繼續供，定係依家果期供定就停？？？thanks

龔成老師：

原理等同有折扣價買入匯豐（0005），這股雖然賺錢能能力不及過往年代，但質素都算有的，都有投資價值。

你預佢主力收息及少少增長，不是增長型公司。都有投資價值。

除非股價已貴，你就算有折扣價買入都等如唔值，就時就唔值得。我相信你可以做多一期（3年），之後再睇情況決定。

但都要題翻，唔好將財富過度集中在單一股票。

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Q20945：

你好，我現在39歲左右收入17000左近。

住公屋我太太收入大概7000，有請姐姐，3歲小朋友同一架車。係疫症前，太太收入大概有萬四蚊。因為工人約期滿咗返咗去印尼所以太太冇工作一年。

龔成老師：

現時經濟始終較弱，暫時你地守住先，相信過3-6個月會開始好翻D，希望到時收入增加。至於長遠，都要想一些提高收入的方法。加油！

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Q20946：

龔成老師恭喜你, 你又救多個人啦 ---- 我 ^^

雖然我湊住兩個年幼小朋友之餘仲要番工, 還未靜到下來睇你既書, 平時只有小量時間望下你 facebook 既分享, 明白你不停講的理論

但我係燥急子, 就在 1211 比較高位買入, 而家係我自己抵死, 坐緊股票監, 唯一幸好係, 我知 1211 都算係有質數, 這點令我比較放心. 唯有慢慢等佢回番. 重整財務後再重新部署

今次我真係實實在在地 LA 野, 知痛了. 呢D咪就係冇股票知識同心急囉, 就跌得痛.
另外亦都明白股市升趺, 開始冇感覺.

由短時間win10萬變賬面上輸10萬, 由抽到居屋諗住簡樓,點知比人DQ左.

短時間太多大上大落, 幸好平時睇得你D分享多, 個人在處理危機時冇咁慌, 比較鎮定.

非常感激你不斷教我們, 令我們渡過每一個難關.
感謝你哦. 你也繼續加油.

龔成老師：

比亞迪（1211）有得守的，但唔好再心急加注了。

其實投資經歷，都是一個學習過程，我20年前都試過多資因為無知識，而輸左當時好多錢，好痛。

但正為有知痛，先逼自己不斷學習，提翻自己如果無知識、唔做功課，往後只會輸。

所以，我現時每星期用6小時去分析一隻股票，一年睇50隻，但只投資1、2股，就是明白做功課的重要性。

加油！

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Q20947：

老師 之前見到你有個讀者問答提到外幣存款戶口
想問係點運作架？

因為我自己本身都有d 唔同國家嘅外幣係戶口
唔知做乜好 而家又無得旅行

如果想將呢d外幣全部整合做d穩陣投資有無d咩選擇？邊種最穩陣但又可以慢慢滾存到賺錢？謝謝

龔成老師：

你可以做定期，又或者投資該地方的股票，例如美股。

如果不懂選股，可以投資一些ETF。

例如，你手上有一些美元，長期無太大作用，與其持有美元，不如投資美股基金，例如VOO，只要有美股戶口就能投資。當然要注意基金與現金風險度不同。

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Q20948：

龔sir你好，Follow你Facebook 4年多 一直想上你嘅堂 但因為要照顧小朋友所以一直抽不出時間

1）而家睇緊你嘅股票勝經 想請問有無邊一本書會講多啲關於計算合理區跟便宜區的方法？定係一定要上你堂先可以學到？

2）另外想請問Tesla近來回了不少 幾多錢先算係合理區同便宜區？

期待過幾年小朋友大啲可以抽到時間上你堂

龔成老師：

1）要計企業的價值，過程比較複雜，好難三言兩語就講到，就算在我的股票班，都要講5小時，裡面會講3種估值方法，有難有易，但同學都用到的。

簡單來說，你要考慮企業的生意、盈利、現金流、資產、負債等財務數據，同時要比較行業，考慮這企業的經營情況，之後的環境又會如何。這都是計算的基礎。

例如，我地會考慮佢有多少生意，有多少盈利、現金流，有多少資產，從而計算該業務值多少錢，同時會推算將來的盈利情況，去推算這企業長遠的價值。

如果要深入計算，基本上要好仔細的研究企業，要分析好多財務數據用比率，先至有較完整的答案。

你可以睇《股票勝經》《年報勝經》，以及巴菲特相關書，都有部分的。但由於估值要配合最新的經濟、經營、企業情況，因此，書一般都好難表述，所以較多都會在課堂講的。

2）Tesla不差，增長快，近年當業務由虧轉盈時，股價向上好勁。不過穩健度不足，股價上落好大。

例如在資金上，要不斷在市場各途徑集資，以維持營運及研發，未能憑以戰養戰的模式，去穩健地發展新項目，資金鏈斷裂風險存在。

市場方面，有危有機，因為電動車是高增長市場，但行業結構變化大，存有未知數。

另外，股價上落太大，市場超前反映前景因素，只要增長力比預期差少少，都會有明顯回落。只可以話，現水平略貴。

如果你長線睇好，預佢股價上落一定好大，唔好理中短期股價，只要你投入注碼不過多，可長線，等更大收成。

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Q20949：

老師，你好，我最開始留意你啲Facebook ,不斷咁去增加投資知識，亦會買你的書，和已報投資班。

現時最想問問你是否贊成買年金 達到扣稅目標，幫自己儲蓄/慳啲交稅錢，謝謝！

龔成老師：

扣稅年金有好有壞，好處是稅務上的優惠，但就要強行投資一個較低回報的項目，你的資金會因此而被鎖死。

當然，如果你本身都想買的話，絕對是無問題的，但如果只是為買而買，就要清楚翻對自己是否長遠有利。

至於儲蓄保險，如果當中有投資成份，回報就有機會比退稅年金為高，當然，風險度都會高左。但整體上，一般都是穩健的。

如果你目的是較低風險，投資退稅年金會較適合你的。

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Q20950：

我46歲。公務員。自住物業市值12M. 剛剛賺取回贈。欠mortgage 5M. 現金有3.5M，看完老師的書後想將現金買入股票資產, 因系統運行，現金長遠貶值

資產長遠向上可否推介一下。另外,女兒今年會去英國讀書，英磅走勢如何？

龔成老師：

我地最重要是將現金，轉為真財富，優質股、物業都是真財富，你可以並行持有。你現時已有物業，將資金投資股票會較好，以你的年齡，適合投資平穩增長股的。

至於英磅，相信最差時間已過，如果你有實質需要，就應該分注買入。

你可以投資「平穩增值股」+「潛力股」

$350萬，暫時可動用$100萬-$150萬。

平穩增長股：潛力股
8：2
（如果你投資實力較強，可增加潛力股比例）

平穩增長股：考慮盈富（2800）。

另外再加1、2隻（每隻$1500）：銀娛（0027）、恆基（0012）、港鐵（0066）、平安（2318）、粵海（0270）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）等，你可以了解下這些股票，然後從中選股。

潛力股：安碩恆生科技ETF（3067）

另外再加：阿里（9988）、騰訊（0700）、港交所（0388）、舜宇光學（2382）、小米（1810）、ＧＸ中國電車基金（2845）、中生製藥（1177），但就要明白波動性比上述會高左，同時風險大左，你要自己平衡。部分要等回少少先入。

現時大市波動，可以一邊投資一邊留現金，而餘下現金的運用，就是等大跌市時出手，如果你能在這段時間學好選股等技巧，到大跌市時就能把握機會，財富增值會更明顯。

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Q20951：

龔sir 想推薦給你一隻研究了很久的股票：中國電信

希望你能重新研究一下中國電訊業，將其重估。

我認為5g時代下，中國電訊業會有很大發展空間，而且就算我看錯了，現價安全邊際亦非常大，但如我看對了，中國電信728 會有5倍上升空間

原因如下：

在5GAIOT时代，工業互聯網，雲服务，物聯網都產生巨大需求，移動營運商的價值将從原主要提供语音及流量的傳統管道升華，價值重塑。

而中國電信是天翼雲是中國第三大雲服務商。

中國電信在18年已開始研究5g MEC ,為企業提供邊緣雲計算服務，包括laas,paas,saas等更多增值服務，收益從管道轉向軟件和服務

未来是數字化时代，工業互聯網、自動駕駛，智慧醫療要用到大量的算力，IDC,雲計算，物聯網業務会飛憫增长。

龔sir看好比亞迪電動車，無人駕駛是其中核心價值之一，其亦需要用到電訊業的算力

龔sir看好小米物聯網平台，其中亦會產生大量算力，亦需要電訊業提供

電訊業to b 利潤會大增，而且這不是to c ,不需要太大讓利。

龔sir能否重新分析一下941，728？

尤其是728， 其5g建設和聯通 共享，能節省大量成本

龔成老師：

好，多謝。我研究下。

其實你上述都講出了不少中國電信（0728）的利好因素，這些因素的確會帶動，我都認為對佢有正面影響，長期會向上。

但都要留意，5G雖然對佢有正面影響，不過，中國政府希望相關費用不會太貴，令資訊流通更好便利，所以，對佢的賺錢能力方面，未必能帶來突破性的增長。

因此，仍要睇5G的應用能發揮到幾大。

你的方向是正確，長遠有增長，但政策因素，以及5G的發展力度，應用程度，就會影響你上述分析的因素，對這企業有多大影響。

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Q20952：

你好 本人28歲 未結婚 最近月入大概40k
最近一年才開始學習投資，想請教一下投資分配

現在現金和股票的資金大概1:1

匯豐1手-》不會加注，會考慮賣
置富4手-》不會加注，會考慮賣
港鐵1手
中銀香港 2手
中電3手
阿里 3手

未來想買入小米(~$20)和加注港鐵，請問這樣配置可以嗎？如加注港鐵，請問合理價位大概是多少？

最後一個問題，如果股市大跌，應用多少現金儲備買入股票？謝謝！

龔成老師：

當我地進行人生財富累積，會運用「先增值，後現金流」作方法，年輕人應投資較多增值類資產，而較年長的，則應投資較多保守類項目，因為年輕人的財富系統未成形，同時負擔較少，可承受的風險度較高，所以會著重增值為先。

例如初期投資較有潛力的股票，令財富較快增值，當增值到一定金額後，可開始將財富分配至平穩增值型股票，然後到年紀漸長或已累積了相當財富後，才漸漸轉成收息型股票。

因此，匯豐（0005）、置富（0778）未必適合你的年齡，你長遠要賣出。

至於其他股票，你持有就得。

你28歲，其實可以集中「增值」方面。

你買入小米（1810）可以，你預現價合理區頂，可小注。而港鐵（0066）在合理區，你分注買入已得。

另外，你可以考慮加入恆生科指ETF（3067）。

如果出現大跌，要睇平的程度，正如2020年3月，當時大跌市，出現了恐慌，我自己動用了之前儲落的儲備現金去買入（這部分現金在正常市況不動用），我分了多少買入，但未用盡時，股市已上翻，只掃了部分貨。

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Q20953：

成哥 我有少少想請教你
現時我手上

1810平均價30.2 6000股
2013 26 3000
700 566 100
9988 288 300
241 23 4000

大多數都在高位入了 你覺得我需要調整嗎
特别小米 現在跌得得多

龔成老師：

最重要不是睇「賺蝕」，不是睇「買入價」，而是睇質素。質素不好，增長力弱，就有可能賣出，蝕都要賣。

你要分析「之後的組合情況」，不是過去，是將來。應該持有那些優質股，比例如何，能為你帶來怎樣的長期財富。

你要分析你的投資目標，你想潛力股的比例多少？平穩股的比例多少？組合風險程度如果？

即是你想設計一個怎樣的投資組合？長期、優質、平衡、適合你。

你現時的持股，都有質素的，根本無問題，微盟集團（2013）風險略高，不宜過多。

整體上，組合可以持有，小米（1810）雖然你在貴的價位入，但這股有得守的。

但你太過集中新經濟股及近期熱炒股，這是最大的風險，你應該建立更平衡的組合，例如加入盈富（2800）、港鐵（0066）等。

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Q20954：

老師，想問下992 聯想
應該幾錢係平宜區/合理區?

一般般，個人電腦市場競爭大，賺錢能力不強，你見個人電腦十年來，價格都無乜加過，就知行業賺錢能力弱左。而手機方面，佢定位一般，出現高不成，低不就的情況。

但見你2019 有咁樣分析, 唔知現時有冇新既睇法?
不過如果我係想月供既話， 覺得係咪一個可取既選擇？

龔成老師：

你的分析都正確。

聯想集團（0992）都是有質素的企業，但增長力不算好強，產品的競爭大，如果講個人電腦市場，過往多年來價格都無乜上調。

近期因為疫情，需求大左，所以整體正面，發展力都提高左。

長遠都有發展的，始終有些業務都有增長力，整體是平穩增長型，但未必是高增長，現價合理區中上部。

長遠都是正面，但要睇疫情過後，真正的市場情況。算是平穩增長類，但不是高增長類。

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Q20955：

龔sir, 想請問你對新鈕科技9600點睇? 原本因為佢話係saas概念, 係上市前都一直唱好, 但點知一直跌到而家超過50%, 而家睇人話佢係假saas, 點解我睇唔明既?

相反睇中國有贊同微盟我係由佢分別1蚊同9.9開始持有, 基本上已經係倍升股, 到底點樣先分析到何謂真假saas呢?

新鈕蝕超過60%, 仲值得持有嗎?

龔成老師：

新紐科技（9600）係IT解決方案提供商，質素都有少少，但不算強。

佢主要為金融機構提供以軟件驅動的傳統型解決方案，於金融機構及醫療機構提供以軟件驅動的創新型解決方案，包括由數據分析以及圖像及文字識別技術提供支持的解決方案。

佢係2,500名中國金融機構IT解決方案提供商中排名前100，亦為一家中國醫療IT解決方案的提供商，解決方案包括特色醫療質量控制與安全預警平台，使醫院主管及部門主管能夠實時監控醫療專業人員的行為。

佢亦提供機器人流程自動化解決方案（或RPA解決方案），通過以機器人執行實現流程自動化來取代勞動密集型程序。

長遠都有發展的，但未能確定佢有好強的競爭優勢。過往生意上升，整體算是不差，但以佢過往的盈利水平，價位唔算平。投資值博率未算高。因此，唔算在saas有特別技術，你唔好只睇報導，要睇「招股書」。如果是已上市的企業，就要睇「年報」。

我地是買入企業，你自行研究企業十分重要，另外新紐的市值只有$20億，而微盟（2013）的市值有幾百億，大細好唔同。

另外，你投資微盟賺錢的原因，是你在較久之前買入，然後當市場熱炒相關版塊時，新紐科技上市（佢當然會利用熱炒期，以一個好貴的價上市）（其實當時整個版塊都貴），之後，微盟及這股都回到合理價，因此，最大的問題是平貴及時機。新紐減持會較好。

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Q20956：

龔SIR你好 小弟又有事想請教你 先多謝你用寶貴的時間回答小弟問題

我的投資組合當中 因由以前家的指引下 舊經濟股的佔比都比較多 而很多在高價位時買入 但由於舊經濟股在市場上

跟過往幾年來講 價錢已下降不少 而有些未必可重回到舊時高位 好像 941, 11, 5, 1, 883 等等 而令我難以調整投資組合

因為如果現時放部份的股份時, 需要先承受了一定的虧損, 而長期持有 未必可以令我在這年齡層上最大化我可以有的財富增長 想請問 我這些股票應如果處理會較合適? 謝謝！

龔成老師：

我地最重要是建立一個長期的「財富組合」，要優質，要平衡，要適合你的年齡與風險承受程度，新舊經濟各類股都要有。

同一行業不能太多，同一股不能太多。要平衡，建立後長期持有，不是買賣賺差價，而是成為你財富組合一部分。

941, 11, 5, 1, 883，不是無質素，但如果比例太多，就要賣部分。這些股的增長力不強，但收息可以，持有與否，以及多少，要睇你的投資目標。

我見你話賣出有虧損，其實你最重要不是睇「賺蝕」，不是睇「買入價」，而是睇質素。質素不好，增長力弱，就有可能賣出，蝕都要賣。

你要分析「之後的組合情況」，不是過去，是將來。應該持有那些優質股，比例如何，能為你帶來怎樣的長期財富。

你要分析你的投資目標，你想潛力股的比例多少？平穩股的比例多少？組合風險程度如果？

即是你想設計一個怎樣的投資組合？長期、優質、平衡、適合你。

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Q20957：

我有6手291($67)及3手1211($232)在銀行户口。現金只剩$12萬左右。

本來部份錢希望作首期，投資一間約$9M樓租出去，現在股票跌咁多又不忍賣，請問應該点部處？

另外如康怡/西半山/黃竹坑(Southland)你會建議边區作投資？

龔成老師：

華潤啤酒（0291）有質素，品牌價值高，銷售網絡強，過往的生生意盈利都理想，長遠有發展力。

相信長遠的盈利增長仍不差，不過，現價貴，與行業其他股都有類似情況，現價唔平，成為投資最大的風險因素。你有貨可持有。

至於比亞迪（1211）有質素有潛力，但貴，你有貨持有，但唔好心急加注。

要提翻，買入股票一定要長期的，所以如果你中短期要資金，即是你方向錯左。

如果真的需要資金，就要賣出部分，先賣部分優質及增長力較一般的，之後再賣佔你組合比例較多的。

康怡/西半山/黃竹坑都是有質素的，都可以考慮，其實你方面自己就得，西半山有校網因素，而黃竹坑潛力就較高。

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Q20958：

阿sir，我想問宜家恆指pe 息率都去到好高估既水平，係咪即係風險好大，會有好大下行風險？

另外，我想請教下，歷史既恆指都無乜科技股，只有少量，但宜家多左好多入恆指，咁會唔會pe同息率都相對之前20年高左？

啲科技股既pe極高，息率近乎0，咁係咪唔可以再用歷史平均pe去估算恆指高低？應該調整番少少？

龔成老師：

當市盈率太高，同時股息率太低，代表指數已去到貴的水平，我地投資的值博率已減左，不過，不代表一定會跌，因為貴完可再貴，同時，就算這刻貴，如果之後的企業價值有明顯增長，就會慢慢合理翻。

至於你提出歷史恆指的問題正確，恆指因為將會有較大變數，所以平貴定義都不同。公司數目由50間慢慢變為100間，當中更會加入更多新經濟類股。

而我地都要調整指標。

你可以當30000點，是恆指的合理區中上部。33000初步貴，22000初步平。（當然，這些都會因時間而改變），所以，你要自行計出這幾個點數，當之後加入新公司至100間後，該點數最新的市盈率，而日後就以市盈率作平貴指標。

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Q20959：

龔成老師，你好，我月入八萬左右，按揭430萬，現金只得80萬。應不應該買股票投資？應該買邊隻？謝謝

龔成老師：

如果你平時供樓無問題，支出不會過多，每月仍有現金儲到，其實可以動用資金投資，$80萬，動用$40萬-$60萬是無問題的。

至於投資那些股，要睇翻你年齡與風險承受能力。

平穩增長股：潛力股
8：2（如果你投資實力較強，可增加潛力股比例）

平穩增長股：考慮盈富（2800）。

另外再加：銀娛（0027）、恆基（0012）、港鐵（0066）、平安（2318）、粵海（0270）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）等，你可以了解下這些股票，然後從中選股。

潛力股：安碩恆生科技ETF（3067）

另外再加：阿里（9988）、騰訊（0700）、港交所（0388）、舜宇光學（2382）、小米（1810）、ＧＸ中國電車基金（2845）、中生製藥（1177），但就要明白波動性比上述會高左，同時風險大左，你要自己平衡。部分要等回少少先入。

現時大市波動，可以一邊投資一邊留現金，而餘下現金的運用，就是等大跌市時出手，如果你能在這段時間學好選股等技巧，到大跌市時就能把握機會，財富增值會更明顯。

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Q20960：

阿Sir, 呢排大跌市先知有現金係手係咁重要，合理價想入貨都冇子彈，我近乎全倉進入跌市，好彩平衡既配置先未有真正蝕到本金，所以我依家考慮緊賣d貨攞番d現金，你建議咁做嗎？

如果要賣，你建議賣賺緊錢既舊經濟股定係蝕緊錢既新經濟股？定係都係以企業質素行先？

P.S,我依家開始用地獄省錢法，做多一份兼職，希望身體頂得住啦。

龔成老師：

如果你現時無現金，的確要賣部分。質素是分析的核心。

最重要不是睇「賺蝕」，不是睇「買入價」，而是睇質素。質素不好，增長力弱，就有可能賣出，蝕都要賣。

你要分析「之後的組合情況」，不是過去，是將來。應該持有那些優質股，比例如何，能為你帶來怎樣的長期財富。

你要分析你的投資目標，你想潛力股的比例多少？平穩股的比例多少？組合風險程度如果？

即是你想設計一個怎樣的投資組合？長期、優質、平衡、適合你。

新舊經濟股都要有，問題是比例如何。

儲蓄當然好重要，但都要平衡，不要損失健康。我地累積財富，不是用死力，而是用腦，將資源有效發揮。

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若你有問題想向本人發問，可在龔成的fb專頁中（www.facebook.com/80shing）inbox龔成，但要注意如無特別聲明，有可能將問答放上網，當然，會將發問者的身份，以及有關個人資料的部分刪去。

另外，我所給予的各種意見，只是供大家參考，當中無任何銷售及推介，不涉及任何利益，其實大家應該要有獨立分析的能力，我只是給予一些方向及純參考模式。

由於提問人數眾多，見諒無法即日回覆，如果是普通的提問，預起碼要7天以上才能回覆，若然是較複雜的提問，起碼要10天才能回覆，希望各位能諒解。

在政府提高薪資待遇與加強專業形象宣導的情況之下，居家照服員的平均月薪在去年12月底達到3.8萬元，去年投入居家照服的人力約有6500人，#比往年高出4倍，且在年資未滿一年的新進照服員中，有20%具有大學以上的學歷，可見政府推廣照服員的策略相當成功有效👏👏
　　
然而，長照人力的缺口不只照服員和社工，還有廣大的護理人員、物理治療師與職能治療師‼在政府直接加薪的鼓勵之下，#有些照服員的薪水居然高於進入門檻較高的護理師，讓許多受到長時間訓練、擁有專業執照的護理師感到相當受挫與打擊，甚至說出「乾脆轉任照服員」的喪氣話......
　　
💥💥面對有問題的長照人力薪資架構，薛瑞元次長竟然回說，護理人員轉任照服員也是一種人力流動的方式⁉這樣很好⁉ 我聽到的當下超傻眼🙄🙄 這簡直是專業的浪費！專業護理所學和生活照顧根本完全不一樣！政府在補助進入門檻低的照服員後，是不是也應該關愛一下我們辛苦又低薪的護理人員？也給我們的專業人力一點誘因？而不是一派輕鬆地回說「這樣很好」🙄🙄🙄
　　
昨天我才出席南港郵局節餘空間設置綜合式長照機構的簽署合作意向書儀式記者會，#再一次提出要讓護理人員開辦與經營社區式護理機構，針對門診以上、在宅未滿的社區長照個案，提供免費的諮詢服務，並藉由聚集長輩成為日常串門子的地方，發揮預防保健的功能，實現在地老化。
　　
根據行政院回覆我的總質詢書面答覆，#行政院也很贊同讓護理回歸社區，活化不在職的護理人力，還請衛福部盡快修改《護理機構設置標準》，將「社區」也加入分類，並請醫事司與照護司再討論醫療輔助行為的詳細定義，到底哪些行為需要醫囑、哪些不需要？在長照需求逐漸增加的情況之下，若是護理人員能在社區式護理機構執行換藥、抽痰等長照個案時常需要的護理措施，相信絕對可以幫醫院減輕非常多的負擔。
　　
此外，物理治療師與職能治療師在長照的人力缺口也急需補足，在現階段，#大部分長照工作單位的勞動條件都比醫院差，許多治療師都是選擇在醫院就職，就算有些治療師有心想在晚上兼職做居家復健，也常常因為薪資低和時間成本過高而感到力不從心。
　　
📌為此我今天向衛福部提出物理治療師第九條修正動議，希望能將「物理治療師執業以一處為限，並應在所在地主管機關核准登記之醫療機構、物理治療所或其他經主管機關認可得聘請物理治療師之機構為之」中的醫療機構更改成醫事機構，讓物理治療師也能登記在居家護理所，並請衛福部研議改善長照工作單位的勞動條件，以確實補足長照人力。
　　
💥提案💥
　　
✔請長照司於一個月內提出在現有的長照據點或創新服務模式中，導入社區式護理機構服務的相關規劃。
　　
✔請照護司於一個月內提出增設社區式護理機構與護理業務中「輔助醫療行為」的修法規畫。
　　
✔請長照司偕同健保署於兩個月內研議社區式護理機構的相關給付機制。
　　
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