马斯克破了世界纪录：亏钱第一名！却还是全球第二富......******

　　文/汪俐辰

　　对全球大多数富豪来说，2022年是亏钱的一年。

　　据吉尼斯世界纪录官方网站消息，美国特斯拉公司首席执行官埃隆·马斯克自2021年11月以来损失约1820亿美元(约合人民币1.37万亿元)，更有消息称，这一数字实际上可能接近2000亿美元，一举打破了历史上个人财富损失最大的吉尼斯世界纪录。

　　什么原因使他损失如此惨重？全球富豪们过去一年资产发生了哪些变化？

　　为何少了这么多？

　　据《福布斯》报道，马斯克的净资产从2021年3200亿美元峰值下降到2023年1月的1380亿美元，亏掉了一大半，这主要是由于特斯拉股票表现不佳。

　　据了解，马斯克财富的主要来源于持有的特斯拉股票，然而在过去一年时间里，特斯拉的股票市值已经缩水了约65%。

　　其中，为支付收购推特的440亿美元费用，马斯克抛售特斯拉股票，成为自2010年特斯拉上市以来规模最大的一次抛售，从而导致公司股价暴跌。也有消息表示，冲击特斯拉股价的另外一个原因，是全球纯电车市场需求低迷。

　　虽然不能确定马斯克到底损失了多少，但他的总损失远远超过了这一纪录此前的保持者——日本软银集团首席执行官孙正义。

　　孙正义的个人财富从2000年2月780亿美元的峰值下降至同年7月的194亿美元，短短几个月里其净资产蒸发近600亿美元。

　　尽管马斯克亏损的钱打破了世界纪录，但根据彭博亿万富翁指数显示，他目前仍然是世界第二富有的人。

　　还有谁亏钱了？

　　据彭博亿万富翁指数，2022年，全球最富有的500人财富蒸发了近1.4万亿美元。

　　数据显示，在微软、谷歌、亚马逊、Meta等公司股票下跌的背景下，微软联合创始人比尔·盖茨财富缩水286亿美元，微软前首席执行官史蒂夫·鲍尔默损失194亿美元；

　　亚马逊和蓝色起源公司创始人杰夫·贝索斯损失852亿美元，其前妻麦肯齐·斯格特损失373亿美元；

　　谷歌联合创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇分别损失440亿美元和453亿美元。

　　此外，Meta首席执行官马克·扎克伯格财富损失也很惨重。截至2022年12月30日，扎克伯格的净资产自同年1月初以来缩水了799亿美元，仅剩456亿美元，主要原因包括Meta向元宇宙转型的代价高昂，以及整个科技行业的滑坡拖累了Meta的股价。

　　在2021年年底，扎克伯格曾经是全球第六大富豪。但是在去年底，扎克伯格在彭博财富指数的排名下降了19名，位居第25，是自2014年以来的最低排名。

　　谁是最大赢家？

　　几家忧愁，几家欢喜。要说最大的赢家，非印度企业家高塔姆·阿达尼莫属。2022年以来其身家增加了446亿美元，是亿万富豪阶层前十中身家唯一获得增长的富豪。

　　据报道，阿达尼的阿达尼集团(Adani Group)拥有一个上市公司网络，活跃在发电、水泥、房地产等领域。

　　截至1月9日，阿达尼以1170亿美元的资产位居彭博亿万富豪榜的第三位，超过了比尔·盖茨和沃伦·巴菲特。

　　现在全球首富是谁？据彭博亿万富翁指数显示，截至1月9日，LVMH集团董事长伯纳德·阿尔诺(Bernard Arnault)以1750亿美元的身价位居榜首。

　　阿尔诺是奢侈品巨头LVMH集团的掌舵人，LVMH(酩悦·轩尼诗-路易·威登集团)是全世界最大的奢侈品公司，总部位于法国巴黎。旗下拥有路易威登、DIOR、Tiffany&Co。等75个品牌，涵盖葡萄酒和烈酒、时装和皮具、香水和化妆品、腕表和珠宝以及高端零售等领域。

　　综合自吉尼斯世界纪录官方网站、澎湃新闻、界面新闻等

让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******

　　2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。

　　本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。

　　最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。

　　受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。

　　在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？

　　在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。

　　同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。

　　凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。

　　该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。

　　该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）