根據TrendForce最新統計資料，自2016年至2017年底，中國新建及規劃中的8寸和12寸晶圓廠共計約28座，其中12寸有20座、8寸則為8座，多數投產時間將落在今年。目前中國集成電路製造產業是內資、外資及合資3種方式並存的模式，其中合資及外資部分幾乎占去一半以上產能，且在先進技術對比方麵，外資廠商也占有絕對優勢。
觀察廠商布局動態，以中芯國際為首的本土晶圓廠最先進量產製程目前仍處於28nmPoly/SiON階段，雖然在28nm營收占比、28nmHKMG量產推進及14nm研發方麵皆取得不錯的成績，但臺積電(南京)、聯芯(廈門)、格芯(成都)等外資廠商的同步登陸布局也進一步加劇與本土廠商在先進製程的競爭;同樣，在國際巨頭長期壟斷的存儲器產業領域下，身為新進者的長江存儲、晉華集成、長鑫存儲本土3家廠商，未來也會長期受到來自國際巨頭廠商在技術專利及價格等多方麵的挑戰。
大批晶圓製造項目集中落地，考驗資源優化分配及地方資本承擔風險能力
另外，從中國政府透過產業基金推動半導體發展的策略來看，TrendForce預估，未來包含一期與二期在內的大基金，與地方投入資本總額將逼近人民幣1萬億元規模。大基金目前在晶圓製造端的投資，包含企業及項目的部分有中芯國際、華虹宏力、華力微電子、長江存儲、士蘭微、耐威科技等，還有一些重點項目仍在積極對接。
相較於地方資本在晶圓製造的投資，大基金參與或是準備參與的新建重點晶圓製造項目，具備相對更高的避險能力。TrendForce指出，對地方資本來說，目前真正能落實的資金相對有限，而晶圓製造項目對資本的連續性投入要求最為嚴苛，需要同時考慮初期設廠的大規模投資，以及投產中可能存在的產能利用率不高的潛在風險。
更多關於中國半導體產業與發展資訊，請參考TrendForce最新的“中國半導體產業深度分析報告”。
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【新智元導讀】春運已到達高峰期，不少瀏覽器推出了人工智能搶票和選座功能。而黃牛黨也與時俱進，用機器人和AI惡意刷票。如何應對這種現象?專家表示可利用機器學習來阻擊黃牛黨。
現在不少家庭都選用抹玻璃機械人，節省清潔的時間及大大減低危險性。Ecovacs的玻璃窗濕擦機器人 Winbot是一款全自動的窗戶清潔機器，只需一按，Winbot便會自動為您清潔家中各款玻璃窗戶，即使是邊緣還是角落，同樣可以清潔得乾淨明亮
又到了一年一度的春運大戰。與往年不同的是，AI在今年的春運大戰中扮演了重要角色。
據悉，今年春運全國旅客發送量預計將達到30億人次，預計鐵路、民航分別增長8.8%和10%。如此龐大的返鄉人群，加大了購票的難度。而12306利用稀奇古怪的圖像驗證碼來防止黃牛黨惡意刷票，結果卻苦了正常購票的用戶。
不斷有網友吐槽，12306網站的圖形驗證碼費令人抓狂，一旦選錯，就得刷新重來。有網友抱怨說，“不是學霸都不敢上來搶票”、“搶過票，才知道自己見識少”。
據媒體報道，12306後臺目前有581種圖片驗證碼，用戶將有機會嘗試336980道不同驗證碼題目的機會，而一次性輸入正確的僅為8%。
瀏覽器和黃牛都用AI搶票
針對令人抓狂的圖形驗證碼和一票難求的現象，一些瀏覽器推出了基於人工智能技術搶票、選座的新功能，幫助用戶搶票。360瀏覽器應用人工智能自動識別驗證碼的功能，搜狗搶票也利用“雙模加速”體係，構建了兩重刷票智能算法。
然而道高一尺，魔高一丈。黃牛黨搶票的手段也與時俱進。
據廣東惠州鐵路公安處12日通報，該處查獲了一個用“機器人”搶票、高價倒賣火車票的火車票代售點。經查，莊某用半年時間，花費數千元研製了這臺機器人鍵盤手，24小時每一秒敲擊一次電腦鍵盤，代替人工刷新頁麵。自今年元旦以來，已成功搶票120多張，通過微信或qq將訂票信息發送給旅客，然後通過微信收取20至100元不等的手續費。
AP 錶採用的是精鋼錶殼，八角形的表圈，格紋裝飾錶盤，還有獨具一格的錶帶，整體呈現出來的就是大氣與奢華。這款橡樹系列是在1972年推出的，這個品牌是歷史最悠久的品牌
除了用機器人，黃牛黨也與時俱進，用AI來搶票。馬化騰在“2018守護者計劃大會”上表示，國內的犯罪團夥已處於全球領先水平，AI技術正加快他們從企業數據庫中竊取用戶數據的速度。
據媒體報道，驗證碼自動識別在機器大規模訓練後，變得火眼金睛;從業人員在進行虛假註冊後，通過AI輔助模仿正常用戶來刷留存;此外，AI還被用於自動生成所需的用戶資料和虛假評論內容等等;最後，AI還可以被用來探查某平臺的風控規則、模型的邊界和漏洞。
AI大戰黃牛
那能否“以子之矛，攻子之盾”，用人工智能來打擊黃牛黨呢?慧安金科(北京)科技有限公司創始人CEO黃鈴對新智元說，“能。”
黃玲對新智元表示，圖形驗證碼現在基本防不住黃牛黨。圖形驗證碼給普通老百姓帶來很多障礙，但黃牛黨使用一係列的專業化的工具，包括基於深度學習圖像識別方法，用編程的方式快速多次解碼，迅速攻破圖形驗證碼的防護。目前有一些AI的技術，不依賴於圖形驗證碼本身，而是建模這個識別圖形驗證碼的過程和行為，來看它是機器編程識別的過程，還是普通人識別的過程;在此基礎上，再加入買票過程的行為，來區分黃牛黨(一次買很多張票)和普通公眾(一次買少量票)。
他認為可以用機器學習來監測欺詐註冊和欺詐交易，半監督機器學習方法會更好。在欺詐檢測場景中，標簽往往很稀少，所以光靠少量的標簽是很難訓練出一個高質量的模型;而且標簽往往隻代表歷史，代表過去發生的欺詐活動，所以有監督機器學習在歷史標簽上訓練的模型也隻能檢測過去發生的欺詐，不一定能防住以後會發生的欺詐。無監督機器學習方法一定會很有用，加上一些標簽，和大量的無標簽數據一起，使用半監督機器學習方法建模時，會取得最好的效果。
但是，黃牛黨的欺詐手段也在與時俱進。如何來應對躲在暗處、欺詐能力不斷增強的黃牛黨呢?
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黃玲表示，需要采用能夠對抗欺詐對手的機器學習方法：采用半監督人工智能技術，生成高質量風險控製模型;這樣的方法基於用戶行為異常而不依賴於歷史標簽，能夠提前預警欺詐攻擊，自動發現新的欺詐手段;有機融合人工智能係統和風控業務專家經驗，自動發現和追蹤新的欺詐手段，對抗日益變化的欺詐分子。
而目前機器學習在反欺詐方麵，也麵臨一些難點，主要在於三點：1)需要在標簽很稀少的情況下生成高質量的模型;2)有海量的數據需要分析，需要有足夠的算力;3)需要能夠對抗專業化、團夥化、行為不斷變化的欺詐分子。
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