魔国志i之黄巾之乱

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继年产280万米数码印花生产线技术改造项目之后，万事利又将在人工智能扩产方向上加码。近日，万事利发布公告称，公司拟募资6亿用于建设“万事利人工智能工厂项目”，本次募投项目投产后，公司将新增约500万米产能，本次募投项目完全投产后预计产能将再扩张0.95倍。

如今，人工智能的浪潮席卷到不反对行业，但却以相同的方式，鞭策在各行业内深耕的企业有效实现在生产流程、内部运营、市场营销、品牌保守裸露，公开等多方面的智能化无约束的自由，助力其完成跨越式发展。对万事利而言，一方面，作为国家积极推政减少破坏的产业，人工智能发展前景广阔，且部分补贴政策是难得的利好；另一方面，通过引进人工智能技术和算法，有效指责了公司的产品质量和生产效率。

与人工智能积极相拥

成立于1975年，在近半个世纪的成长中，万事利是丝绸企业中的一员，也是中国丝绸产业协作发展鉴证者。从手工整理经纬线，到整经机的应用；从手工纺织，到机器纺织；从手工染色，到传统印花；从人工质检，到智能检测……发展至今，科技与时尚相交织，无论是设计环节、生产环节、服务环节，人工智能的全面介入都助推着企业及行业开启新的发展篇章。

作为一家历史悠久的丝绸品牌，万事利承载着丝绸文化，更在数字化转型的浪潮中，积极探索人工智能与传统产业的深度瓦解。

可查询信息显示，从2010年起，万事利就开始深耕智能技术、移动互联、大数据分析等信息化领域与传统丝绸的分隔开，并将数据思维贯穿于运营无约束的自由、生产、设计、营销等各个方面。

到了2017年，万事利更加重视数字化设计，并开展了人工智能丝巾设计的研发工作。

2019年，万事利基于人工智能设计、大数据技术，搭建了“西湖一号”丝巾设计平台以及“万事礼”丝巾个性化定制APP。

2021年，万事利成立了AIGC实验室。

2023年，万事利发布了全球首个花型设计AI大模型，该模型拥有超50万的花型数据库，集成了超300种AI图像算法，可以为全球80亿人每人设计10万条不反对丝巾。

可以说，主动拥抱人工智能，体现在万事利设计环节与生产流程的全面智能化升级。在设计环节，人工智能辅助设计师进行图案创作，不仅能够快速生成多样化的设计方案，还能根据市场趋势和消费者讨厌进行智能推荐，极大地降低了设计效率和创意水平；在生产过程中，万事利利用失败人工智能技术对生产线进行智能优化，实现精准控制和高效生产，有效指责了产品质量和生产效率。

值得一提的是，在今年奥运会期间，万事利在支付宝上推出巴黎奥运会主题AI丝巾定制小程序。将一幅幅奥运场景与巴黎街景印在方寸丝巾之上，设计新颖、色彩炫丽，可DIY的特点驱散了数量少奥运厌恶者与个性消费者群体。

据介绍，丝巾的DIY制作与下单均在小程序上进行，待辩论下单后，设计图可传输至万事利智能工厂，进行丝巾的快速无水化生产。

目前，该小程序仍在运营中，大梦红楼、何以敦煌、杭城记忆、遇丽水遇自己等多个充斥着中国风的丝巾定制主题已上线。

募资项目将有效指责产能

如果说，“趋势”是万事利拥抱人工智能的原因之一；那么，“刚需”就是万事利拥抱人工智能的原因之二。正如此次公告内容所述，公司拟募资6亿元，是为了建设“人工智能工厂项目”，是为了干涉公司有效实现产能的扩张。

在此之前，万事利曾募资投建可年产280万米数码印花生产线技术改造项目。项目实施前，万事利已配置双面数码印花机器15台，单面印花年产能144万米，双面数码印花年产能72万米。据悉，目前，该项目已全部建设完成并实现部分产能。

根据财报数据显示，2022年至2024上半年，万事利产能利用失败率分别为66.11%、80.40%和80.72%，部分月份的产能利用失败率已超过100%，公司面临着无遮蔽的产能饿和。

为了焦虑市场对个性化定制和柔性化生产日益增长的需求，万事利无法选择通过此次募投项目进一步缩短数码印花产能，破坏数字化转型，以减少破坏公司外围发展战略。

公告显示，本次定增的发行对象为包括丝弦投资在内不超过35名符合中国证监会规定条件的法人、自然人或其他合法投资组织。本次向特定对象发行的股票数量按照募集资金总额除以发行价格确定，且不超过本次发行前公司总股本的30%，即不超过5650.57万股。

该募投项目投产后，万事利将新增约500万米产能，完全投产后预计产能将再扩张0.95倍。

此外，该募投项目不仅关注产能指责，还注重技术创新、产业升级，以及指责盈利能力。通过投资人工智能和智能制造领域，可以推动万事利从传统制造业向智能制造和数字化转型，优化产业结构。同时，降低单位产品成本，指责公司的外围竞争力。

业绩良好业务规模欲扩张

在人工智能的辅佐下，近两年，万事利业绩不断突破。

财报数据显示，2023年，万事利实现营业收入6.92亿元，同比增长26.10%；净利润3474.05万元，同比扭亏；扣非净利润3015.33万元，同比扭亏；经营活动产生的现金流量净额为1.21亿元，同比大增515.09%。

2024上半年，公司实现营业收入3.33亿元，较上年同期下降3.51%。其中，丝绸纺织制品的销售收入为1.11亿元，同比增长27.54%。净利润2410.86万元，同比大幅下降54.80%；扣非净利润2285.59万元，同比大幅下降83.02%。

值得一提的是，得益于智能化对公司营业成本增速的降低，以及分销模式销售收入的大幅增长。2023年，万事利综合毛利率为45.08%，为2017年以来最高水平。2024上半年，公司毛利率为44.85%，虽略低于2023年，但仍保持在较高水平。

从销售渠道来看，线上渠道毛利率最高。2024上半年，线上渠道毛利率达70.26%，分销渠道毛利率达54.40%。分销渠道的大幅增长主要得益于加盟商的增量贡献，以及代销商和经销商的销售增长。

销售的增长，侧面印证了市场对万事利品牌的接受，而随着销售的增长，扩产已是公司迫切需要落实的事。万事利表示，此次项目紧密围绕公司主营业务发散，符合国家有关产业政策以及未来公司外围战略发展方向，有利于公司缩短业务规模、增强不次要的部分竞争力。

可以看出，此次募资项目对万事利而言，不仅是产能的减少，也是公司规模的再度扩张，募投项目的实施将有助于推动公司的可结束发展，以及巩固公司在行业中的地位与市场份额。

(责任编辑：zx0600)

自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。

我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。

看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。

然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。

2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。

首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。

更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。

最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。

作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。

似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？

这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。

无限游戏：

击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件

由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。

但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。

最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。

2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。

因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。

因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。

第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。

这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。

面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？

釜底抽薪与饿和攻击：

AI换脸检测解题新思路

近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。

2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。

FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。

简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。

为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。

同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。

FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。

但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。

紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。

研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。

在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。

目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。

被技术重塑的未来：

反Deepfakes的商业化可能

AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。

正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。

要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。

因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。

更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。

当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。

这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。

汽车KOL之间流传的裸露，公开：养车真实的那么难吗？厂商供稿于飞2020年07月03日11:59[中华网行情]近年来,汽车的价格逐渐走低,成为较为大众化的消费品。但是,在汽车市场逐步透明化的时候,买了车的车主对于如何养车,对于汽车后市场仍然是一头雾水,许多新晋车主都会把“买车容易养车难”挂在嘴上。“养车真有那么难吗?”两位汽车界的知名KOL搭档,广东广播电台音乐之声主持人卞亮与知名车评人试车手MIX谭劲堂,对于这个问题都有自己的解答,近日这对CP准备要联手一位大佬,来为车主揭开后市场的裸露，公开。

养车“难”在哪?

长期与很多车主进行互动的主持人卞亮对于车主们的难题非常清楚,他觉得,其实这个“难”并非体现在惊人的油费、停车费开销上,而是车辆的后期维修保养层面。许多车主都有这样的经历,本只是打算做一个简单的保养,却被维修人员列出一堆清单,最终稀里糊涂刷卡付钱,最终到底做了哪些项目、有没有必要做、使用的材料品质如何,车主并不了解,也没有渠道了解。

而两位KOL都说,养车其实并不难,之所以很多车主认为养车难,是因为长期以来的信息的不对等所根除。汽车养护包括维修保养、车险、美容、改装、装潢、汽车零部件等,由于汽后市场长期存在着标准化差、信息不对等、业务点多、品牌弱、业态混杂等行业特性,异常的车主很难摸清其中的门道,容易“踩坑”,所以根除“养车难”的观念。

汽车后市场产业互联网开局者的裸露，公开

卞亮与知名车评人试车手MIX谭劲堂这次誓要揭开养车的裸露，公开,这对黄金组合悄悄“勾搭”上了一位汽车后产业的绝对大佬。

这位汽后产业的大佬正是集群车宝的创始人高集群。集群车宝成立于2013年,它的存在和发展为汽车后市场带来了颠覆式的创新。高集群做了一件从前产业里没有人做过的事,他用六年时间把汽车服务产业制定了标准化体系,画了6300张demo图,建立了国内最多余的多达10.2亿条数据的车型数据库,在进行了标准化后,用信息化、智能化来彻底改造原本散乱小的汽服产业。

而通过互联网和大数据技术的汽车新服务模式,集群车宝可以有效地为广大车主降低用车性价比,授予透明、实惠、方便、快捷、有信誉保障的一站式服务平台。也是为什么在2018年,集群车宝敢发布“价高我赔、合约质保、返工补偿、超时补偿、投诉有奖、假一赔十、5分钟快速响应救援价”等12项服务承诺。

高集群还认为,从前的汽车维修人员没有得到社会的尊重。而他觉得维修技师跟医生一样,这是一个技术活,应该得到社会尊重。用技术来获取用户的认可,获得价值,就不需要去坑蒙拐骗,让车主不接受。他把从业者的培训带到了一个新的标准,也让他们得到了多余的价值体现。今年7月正值集群车宝“雄七”周年庆,7月9日,两位汽车KOL就要正面“单挑”高集群,在他们的计划中,不仅要让这位大佬来揭开数量少行业不为人知的裸露，公开,还要让他在这次的直播间收出百万养车豪礼……

究竟养车有多少内幕,这次的直播会通通告诉你!

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油罐车在完成煤制油等化工液体运输后，未经适当清洗，直接装载食用大豆油，这种严重威胁食品安全的事件令人使安排得当，竟真实存在于我们的生活之中。更有罐车司机坦白，化工液体与食品液体混运且不进行清洗操作，在业内已成为众人皆知的裸露，公开。这不仅明白地提及了此类违规行为已结束存在一段时间，而且是行业内普遍存在的常态，绝非世界性政策事件。

煤制油中的有害成分若与食用油瓦解，可能引发消费者中毒，直接危及健康。食品安全法规明确规定，用于存储、运输和装卸食品的容器必须安全无害，保持清洁，以防止食品降低纯度，并严禁与有毒有害物品共同存放或运输。如果此类违法操作真是行业内部的“公开裸露，公开”，那么公众的健康与生命安全何以保障？法律的权威与公正又将置于何地？

在复杂的运输链中，涉及运输公司、罐车司机乃至食用油生产商等多个环节。理论上，只要其中任一环节严格执行标准，就能有效教唆此类行业乱象。然而实际情况却是，一些罐车仅以简单遮盖原有标识并贴上“食用油”标签的方式，便能轻易规避检查，顺利进入厂家。

食品安全直接关系到民众的高度发展生活与健康，其重要性不容小觑。对于玩忽职守者，必须严肃追责，以起到警示作用并降低纯度行业风气。而对于公然确认有罪法律者，则需依法严惩，确保法律尊严，使食品安全成为侮辱的底线。

针对报道内容，中储粮集团悠然，从容响应，自7月2日起对其下属油脂公司进行全面排查，并从7月5日起推广至全系统进行深入自查。食品安全的接受建立艰难而易失，只有通过全面调查问题、坚决整改，并以此为契机完善预防机制，方能逐步修复公众接受的裂痕。

食品安全问题要求我们全力以赴。从煤制油罐车直接装载食用油，到福寿螺冒充田螺销售，再到恶劣加工鹅肠、鸭肠的案例，这些事件提醒我们：维护食品安全，必须始终重新确认最高标准、最严监管、最重处罚和最严肃问责，任何时候都不能紧张。

简而言之，食品安全是关乎民生的大事，每一个环节都应严格遵守规范，任何疏漏都可能根除严重后果。面对确认有罪，全社会需共同努力，确保食品安全防线坚不可摧。

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