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"灭火宝贝2010美版免费版哔哩",图片来源：视觉中国　　蓝鲸财经获悉，近日，长江财产保险股份有限公司（以下简称“长江财险”）召开干部职工大会，会上，湖北省委组织部宣布：赵红兵任长江财险党委书记、董事长（拟任）。董事长职务需按有关程序办理并报监管部门核准。　　曾在2017年至2021年陷入保费规模收缩、亏损逐步扩大的长江财险，2022年开启转型发展的“三年规划”。业务结构调整之下，长江财险在近两年实现保费回暖与逐步减亏。2024年，“三年规划“的收官之年，“新帅”赵红兵面临着带领公司进一步推进深化转型，主导公司实现由亏转盈的挑战。　　人事调整、增资扩股“两手抓”　　年初，长江财险开启董事长一职的人事调整。今年1月，长江财险原董事长叶战平因工作调动离任，转赴湖北交投集团担任党委副书记、总经理。时隔两个月后，新任董事长赵红兵就位。　　作为湖北省首家全国性法人财险公司，长江财险新任董事长赵红兵与已离任的叶战平均来自政府部门。　　1968年11月出生的赵红兵，1990年开始参加工作，曾在湖北省政府部门多个岗位任职，历任湖北省财政厅绩效评价处副处长，预算绩效管理处处长，教科文处处长，一级调研员，预算处处长、一级调研员。　　2021年6月，赵红兵升任湖北省财政厅党组成员、副厅长。任职期间分管政府债务管理处（省政府性债务管理领导小组办公室）、产业发展处、金融处、预算绩效管理处、投资评审处、财政票据监管处、省行政事业单位资产收益征管办公室、省财政投资评审中心；协管预算（部门预算编审中心）、国库（国库收付中心、省非税收入征收管理局）工作。　　长江财险前董事长叶战平，曾任黄石市委常委、副市长，湖北省人民政府国有资产监督管理委员会党委委员、副主任等职位。从长江财险离任后，叶战平赴湖北交投集团担任党委副书记、总经理。　　掌舵人交接，省财政厅原副厅长领航，给长江财险带来更多想象空间。蓝鲸财经注意到，2023年3月，赵红兵在湖北宏泰集团做调研时曾强调，宏泰集团要加快收并购金融牌照步伐、全面拓展金融主业板块、努力提升金融服务规模能级、持续推动财政金融联动等。　　落地动向之一，即有长江财险的身影。2023年11月，长江财险推进增资扩股，宏泰集团以新进投资方的身份参与其中。　　此次增资扩股是长江财险成立以来启动的最大的一笔增资，计划拟在原有18.1亿股股本的基础上，按1.002元/股增发股份12亿股，共募集资金12.024亿元，增资后股份为30.1亿股，注册资本为30.1亿元。增发股份由新进投资方湖北宏泰集团和长江产业投资集团，分别认购9.45亿股、2.55亿股。　　但该方案随后进行了调整，根据长江财险公告，湖北宏泰集团认购的增发股份降低至7.32亿股，长江产业投资集团认购股数保持不变。　　按照新调整后的增资方案，若获批，湖北宏泰集团有限公司将持有长江财险26.17%股权，列第一大股东，与关联方集团股份有限公司合计持股比例达到33.32%。　　此外，调整后，长江财险股东湖北省联合发展投资集团有限公司、湖北交投集团持股比例分别稀释至21.52%、21.45%，国家能源集团资本控股有限公司持股14.59%，新进股东长江产业投资集团将持股9.12%。（图源：长江财险公告）　　此外，据长江财险披露公告，截止2023年12月29日止，长江财险已收到湖北宏泰集团有限公司、长江产业投资集团有限公司缴纳的增资扩股款合计9.89亿元，其中新增实收资本（股本）合计9.87亿元，新增资本公积合计197.4万元，新增实收资本占新增注册资本的100.00%。截至2023年12月29日止，变更后的累计股份27.97亿股，注册资本27.97亿元，实收资本（股本）27.97亿元。上述变更注册资本事项待国家金融监督管理总局湖北监管局批准后生效。　　“三年规划”下保费回暖，亏损难题待解　　新任董事长上任，增资扩股在即，长江财险发展更具期待。那么截至目前，长江财险成绩如何？　　据官网信息，长江财险目前拥有5家省级分公司，2家省会城市中心支公司，80余家中心支公司及支公司，形成涵盖200多个主险、2000多个附加险的产品体系。　　业绩方面，蓝鲸财经记者梳理，公司2011年至2016年保费规模处于高速增长状态，增速基本为两位数，保险业务收入分别为0.0018亿元、1.16亿元、2.91亿元、5.06亿元、6.87亿元、8.4亿元。但自2017年开始，长江财险保险业务收入则进入波动震荡状态，原地踏步甚至逐步收缩，2017年-2021年5年间保费规模分别为7.68亿元、7.69亿元、7.33亿元、6.19亿元、5.68亿元。　　利润表现方面，长江财险仅2014年等个别年份出现微利，其余经营年度多为亏损状态，2021年更是增亏至2.66亿元。　　为改善亏损局面，进一步提高保费规模，长江财险加速探索业务转型。自2022年起，长江财险开启转型发展的“三年规划”阶段。此阶段保费重新进入增长状态，亏损规模有所收敛。2022年保险业务收入为8.18亿元，同比增长44%，亏损规模降至1.82亿。2023年保费收入规模上升17%，达到9.54亿元，亏损规模进一步降至1.48亿元。　　在业务结构方面，长江财险一边进行车险的精细化管理，2023年车险保费同比增长54.34%，满期赔付率同比下降4个百分点；同时不断推动非车险业务的发展。如2022年，长江财险非车险保费业务收入达到5.2亿元，占总保费收入比例超过车险，达到了六成。　　另一方面，探索科技与保险的结合，2023年长江财险成立科技保险专属经营机构，并将科技保险发展作为未来发展的重要战略进行规划。　　农险业务也有所突破，长江财险2023年农险保费已实现2583万元，在湖北省2024-2026年农险遴选中，中标23个县区，为下阶段的提增扩面、快速发展打下基础。今年2月8日，长江财险与长江期货签署战略合作协议，推进“+期货”方面合作。　　2024年，是长江财险“三年规划”的收官之年——发展年，也面临保费收入破十亿的关口。在此关键节点上，如何带领长江财险发挥本土优势，进一步推进深化转型、主导公司实现由亏转盈等，都是新任掌门人赵红兵需要解决的问题。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"灭火宝贝2010美版免费版哔哩",AI再度带给人们一次震撼，不过，去年的主角是ChatGPT，今年则换成了Sora。它们均出自OpenAI（美国开放人工智--**--OpenAI首个AI文生视频模型“Sora”。图/IC　　AI再度带给人们一次震撼，不过，去年的主角是ChatGPT，今年则换成了Sora。　　它们均出自OpenAI（美国开放人工智能研究中心），又都拥有足以“以假乱真”的先进技术。不同的是，去年AI学会人类语言，而今年则掌握了人类看到的画面。　　2023年被称为“人工智能元年”，在大语言模型ChatGPT的助推之下，2023年掀起了生成式人工智能的热潮，活跃的开源环境和多模态模型一同推动了人工智能研究的进步。“如果说2023年是人们意识到人工智能的一年，那么2024年将是人工智能整合的一年。”美国西北大学计算机科学教授克里斯蒂安·哈蒙德（KristianHammond）对新京报记者指出，人们将想办法把这些新奇的玩具运用到生活中。 　　Sora“懂物理”？　　2月16日早上，王祚的手机里收到了一条公众号推送，文章标题直白且不加掩饰——“现实，不存在了。”　　这句看似从科幻小说《三体》中借鉴来的标题吸引了王祚，出于好奇，他打开了这篇推文。文章中讲述的是OpenAI推出的视频生成模型Sora，它使用Transformer架构，可根据文本指令创建现实且富有想象力的场景，生成多种风格、不同画幅、最长60秒的高清视频。　　OpenAI官网首页上，一个身着皮衣、打扮时髦的女郎，走在东京夜晚的街头。画面或许不足为奇，一旁的提示词则格外醒目：这段视频由AI生成。　　继推出大语言模型ChatGPT后，OpenAI又进军了视频生成领域，虽然发布的视频只是预览版本，但其视觉效果已然令人咋舌。王祚是一名数字媒体艺术专业的硕士研究生，Sora的出现很快在王祚的同学和老师间引发了讨论，从视觉效果到背后技术，以及人工智能可能对数字媒体专业产生的影响。　　还在研发中的Sora也并非完美。王祚称，虽然OpenAI发布的是具有代表性、较为完美的样片，但他也看到了其他博主在获得Sora使用权限后生成的一些视频，其中个别逻辑有明显差错，例如做出吹蜡烛动作后，火苗并没有随之熄灭，玻璃杯接触地板后也没有应声摔碎。　　Sora之前，文生视频领域的创业公司主要包括Pika、Runway等。如果将生成“东京女郎”的提示词同样输入Pika文生视频模型和Runway旗下的Gen-2video文生视频模型，就能发现Sora对它们的“降维打击”——不仅生成视频的质量更好，而且前两个大模型生成的视频只有数秒钟，Sora则可以做到1分钟。　　差距不仅如此。此前AI生成的视频都是单镜头“一镜到底”，一旦镜头切换，角色可能就会发生变化。同时，其人物形象稳定性同样存在问题，随着时间的推移，容易发生变化，这也是旧有AI视频技术的缺陷。　　Sora修复了这一问题。OpenAI一则描述“太空人在盐漠里的电影预告片”中，Sora创造性地出现了多个镜头的切分，而不同角度的镜头，视频主角“太空人”可以看出是同一人。　　为何Sora能够在视频生成的质量上明显领先同业产品？简单来说，Sora融合了文生文视频的Transformer架构以及文生图的DALL·E系统，将二者结合后，“通过让模型能够预见多帧内容，团队成功克服了确保视频中的主体即便暂时消失也能保持一致性的难题。”　　而更为通俗的说法是，Sora可能通过学习“理解了物理世界”。　　英伟达高级科学家范麟熙认为，Sora是一个数据驱动的物理引擎，“它是对许多世界的模拟，无论是真实的，还是虚构的。该模拟器通过去噪和梯度学习方式，学习了复杂的渲染、直观的物理、长期推理和语义理解。”　　OpenAI介绍，Sora能够生成包含多个角色、特定运动类型，精确主题以及背景细节的复杂场景，它不仅了解用户在文本提示中的要求，还能理解所述内容在物理世界中的存在方式，“相信这一能力将是实现通用人工智能的重要里程碑。”　　不过，也有不少业界人士并不认同Sora“懂物理”。Meta首席科学家杨立昆表示，仅根据文字提示生成逼真的视频，并不代表模型理解了物理世界。　　OpenAI也承认尚不完美，称目前的模型仍存在弱点，Sora生成视频中可能包含不合逻辑的图像，混淆左右等空间细节，难以准确模拟复杂场景的物理原理和因果关系实例，但随着算力的增加，视频生成功能会变得更加完善。　　虽然观点各异，但绝大多数人认可一点：仅就展现出的生成视频的效果来看，Sora确实带来了如同去年ChatGPT一样的冲击，让文生视频大模型技术发展前进了一大步。　　自带讲故事天赋，视频产业或生变　　虽然Sora生成的视频令外界印象深刻，但在项目研究人员眼中，它最令人吃惊的是那些并没有被训练过的能力。《连线》杂志指出，Sora不仅可以大量制作满足文本提示要求的视频，它还有一定讲故事的天赋。　　“Sora通过镜头的角度和转换镜头的时机创造了一种叙事推力。”Sora项目研究人员比尔·皮布尔斯说道，实际上视频中出现了多个镜头变化，这些并非拼接到一起，而是由模型一次性生成，“我们没有告诉它要这么做，它只是自动做到了。”　　Sora出现后，很多人的第一反应是，视频相关产业将可能遭受巨大冲击。Sora发布当天，顶流网红“野兽先生”在OpenAI首席执行官山姆·奥特曼社交账号下留言：“求求你了山姆，不要让我没有工作。”　　特斯拉CEO马斯克则在社交平台上发布短评“GG世界”。（GG是网络游戏的用语之一，原指游戏结束时玩家互相致意，后引申为“游戏结束”）。　　Sora的惊艳表现频频出圈。在Sora生成的一个“毛茸茸小怪物”视频中，小怪物的毛发纹理极其自然。而此前，移动中的毛发纹理效果往往会耗费动画公司极大精力，如皮克斯的《怪兽公司》，技术团队为毛发纹理耗费了几个月的时间，而Sora仅依靠AI就生成出来，这显然是对电影特效工业的一次“弯道超车”。　　360公司董事长周鸿祎表示，一旦AI能够接上摄像头，观看并理解世界上所有的电影，它对世界的理解能力将远远超过仅仅通过文字学习所能达到的水平。在这种情况下，实现通用人工智能不再是遥不可及的梦想。周鸿祎甚至预测，这一天可能在两到三年内就会到来，而不是十年或二十年。　　美国旧金山早期投资人ZakKukoff预测，5年内，一个不到5人的团队将可能用文生视频模型制作出一部票房收入超过5000万美元的电影。　　DCCI互联网研究院院长刘兴亮告诉新京报记者，Sora模型的发布标志着AI技术在内容创作领域的一个新纪元，“通过简短的文本提示或一张静态图片，Sora能够生成持续一分钟左右的1080P高清视频，涵盖多个角色、不同类型的动作和背景细节等，几乎达到了电影级别的逼真场景。这种能力不仅为内容创作者提供了前所未有的工具，使他们能够以更低的成本和更快的速度将创意变为现实，而且为观众带来了更丰富和多样化的视觉体验。技术创新的这一巨大飞跃，预示着AI在未来人类生活的各个方面都将发挥更加重要的作用。”　　Sora的出现也让行业内为之一振。“Sora的推出标志着人工智能行业向前迈出了一大步。”麦格里银行美国人工智能和软件研究主管弗雷德·哈弗迈耶说道。　　新京报记者采访多位影视行业从业者了解到，影视圈对于Sora的到来并非都持悲观态度。一位从业者表示，Sora目前只能生成局部细节的视频，无法在宏观上把控整体内容，对于影视从业者而言，这类AI可以成为很好的工具，而不一定会取代人。　　人工智能起源（20世纪50年代）　　1950年：克劳德·香农提出“计算机能够和人类进行国际象棋对弈”　　1950年：艾伦·图灵提出“图灵测试”，机器产生智能这一想法开始进入人们视野　　1956年：达特茅斯会议将人工智能定义为计算机科学的研究领域，标志人工智能学科诞生　　1957年：弗兰克·罗森布拉特发明“感知机”的神经网络模型，奠定神经网络基础　　人工智能第一次浪潮（20世纪60年代）　　1966年：约瑟夫·维森鲍姆发表论文，研究人类与机器之间自然语言通信的可能性　　1968年：爱德华·费根鲍姆提出首个专家系统DENRAL，并初步定义知识库，孕育第二次人工智能浪潮　　人工智能第二次浪潮（20世纪70年代末、80年代）　　1979年：名为BKG9.8的计算机程序在蒙特卡洛世界西洋双陆棋锦标赛中夺冠　　1982年：大卫·马尔提出视觉计算理论，以及首个较为完善的视觉系统框架　　1988年：朱迪亚·珀尔提出概率方法和贝叶斯网络，为后来的因果推断奠定基础　　人工智能平稳发展期（20世纪90年代左右）　　1997年：IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，基于概率推论的新思路在AI领域得到广泛应用　　2001年：约翰·拉夫尔提首次提出条件性随机场模型，用于文本的分割和标注，在许多自然语言处理任务中表现出色　　2003年：戴维·布雷、吴恩达、迈克尔·乔丹提出一种非监督机器学习技术LDA，可用来识别大规模文档集成或语料库中潜藏的主题信息　　人工智能第三次浪潮（2006年后）　　2006年：杰弗里·辛顿等人提出深度学习，这是机器学习最重要的一个分支　　2011年：IBM的沃森人工智能系统在智力竞赛《危险边缘》中战胜人类，获得冠军　　2014年：伊恩·古德费洛等人提出生成式对抗网络的非监督学习方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习　　2016年：谷歌旗下DeepMind开发的AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石　　2022年：ChatGPT问世，通过深度学习和大规模数据训练，ChatGPT能理解复杂的人类语言，并生成具有连贯性和创造性的回应，人工智能在自然语言处理领域取得一大里程碑，开启人工智能新纪元　　新京报记者罗亦丹栾若曦刘婧瑜韦英姿编辑王进雨校对杨许丽点击进入专题：

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作者：王凌萱

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