中概股哔哩哔哩（B站）收涨16.83%，虎牙收涨16.81%，爱奇艺收涨6.39%，均创收盘历史新高。

陌陌收涨5.35%，新浪收涨1.9%，网易收涨1.65%，微博收涨1.27%，京东收涨1.06%，阿里巴巴收涨0.71%，欢聚时代收涨0.06%，百度则收跌0.49%。

人民币中间价再次突破6.4，上调121点，创逾三周最大升幅】人民币兑美元中间价报6.3919，为5月25日以来最高，上一交易日中间价6.4040。

上一交易日官方收盘价报6.3956，上一交易日夜盘收盘报6.3866元。

　　6月4日，在荷兰阿姆斯特丹举行的Money20/20欧洲大会上，阿里巴巴、三星、Facebook、Google四家已经进军欧洲支付市场的国际商业巨头公司纷纷表示，攻克欧洲市场的难关在于市场割裂，而解决方案就是多交朋友，特别是当地银行和商户。

　　“对支付宝来说，我们在欧洲市场经历的最困难的是，各个国家的传统银行都是市场上的主流玩家，各个国家的市场分裂严重，由于人口组成复杂，银行们的市场份额都相对而言比较小，不像中国前10家银行可以占到60%-70%的市场份额。” 支付宝欧洲、中东及非洲地区负责人王莉在会上表示。

　　王莉称，市场分散实际上导致了市场的很大程度的效率浪费，继而导致用户的成本提高，而支付宝希望能跟这些银行都取得合作，更好地服务消费端客群。

　　王莉对澎湃新闻表示，支付宝在欧洲主要服务中国游客，以及在欧洲的留学生和务工的中国人，目前已经在当地合作了100多家大大小小的银行和支付公司，与欧洲的40多家数字钱包公司也有合作。

　　目前支付宝在各国的进展各有不同。王莉举例称，支付宝已经成为俄罗斯最大的市场占有者，在所有超市、零售店都可以使用，接受度很高；而作为外国公司进入法国面临挑战，因为法国是高消费市场，文化底蕴丰富，不是一般的发育中的市场，吸引了很多中国旅游者，要在法国开疆拓土，必须与奢侈品公司建立合作。

　　相较于成熟的支付宝，Google pay相当年轻。Google Pay是2018年1月9日，谷歌发布的新的支付平台，整合了旗下已有支付服务Android Pay和Google Wallet。

　　Google pay欧洲地区商业合作部门负责人Florence Diss承认，谷歌支付才刚起步，去年不仅仅在欧洲的商业拓展上面临挑战，也在努力适应欧盟的通用数据保护条例。现在他们的定位不仅仅是搜索引擎公司，而是要整合全世界的信息，让它们变得方便使用，同时也希望搜索用户能进行交易，使用谷歌支付。目前谷歌有20亿用户，谷歌支付进入全球18个国家的市场，其中9个在欧洲。

　　“就像做冰淇淋一样，要做出不同的口味。” Florence如此形容谷歌支付在欧洲遇到的新情况。

　　韩国三星公司全球商业服务运营副主席Victor Kim表示，三星非常注重产品多样化，因此不仅仅有手机，还有电视、冰箱等电器，在全球市场份额很高，因此也产生了开拓为商户服务的支付业务板块。

　　Victor表示，三星之所以能在支付市场占据一席之地，是因为作为硬件设备制造商，非常注重用户体验，比如先进的扫描技术和人工智能语音交互技术的嵌入，同时也可以借助自己的硬件商品附加上自己的支付服务，场景落地非常自然。目前三星至少在22个国家开展支付业务，欧洲也有6个国家接入Samsung Pay，平均每年全球三星手机的销量至少3亿台。

　　Victor坦言，决不能把欧洲当做一个区域，因为事实上欧洲每个国家的制度、文化、市场活力都大相径庭，如何找到这些国家的最大公约数、如何让一个产品同时适应这么多国家非常困难。

　　Victor表示，未来十年支付行业的趋势是建立综合支付生态系统，而不是各扫门前雪，互相不兼容。

　　去年11月正式进驻英国市场，并将其作为海外支付第一站的Facebook Pay对欧洲市场也有类似的困惑。

　　Facebook金融服务全球主管Kahina Van Dyke在大会上表示：“我们自知不是金融专家，也不了解俄罗斯或者德国复杂的监管问题和网络问题，所以我们的策略是多交朋友，与银行和其他金融机构携手，目前商业拓展有了很大提升。”

Facebook从PC时代已经呈现老态的社交网站，演变成今天的移动社交巨头，和两宗神来之笔收购有关系，分别是手机聊天服务WhatsApp以及手机照片分享工具Instagram。

据外媒最新消息，在收购WhatsApp后，Facebook和该公司管理层爆发了激烈冲突，两位创始人宁可损失13亿美元，也离开了公司。

今天，WhatsApp是全世界排名第一的手机聊天软件，是100多个国家和地区处于主导地位的聊天服务。当年，Facebook斥资两百多亿美元收购了WhatsApp，成功在移动互联网时代继续成为社交服务霸主。

WhatsApp的两位创始人卡姆和艾克顿（Brian Acton，Jan Koum）是科技行业的特立独行之人，两人反对网络广告、反对花里胡哨的设计，坚持软件应该简单好用。

据美国财经媒体CNBC报道，被Facebook收购之后，WhatsApp团队和Facebook的理念发生了冲突。

在公司上市之后，Facebook面临华尔街的业绩压力，持续扩大网络广告业务。Facebook高管开始向独立运作的WhatsApp施加压力，要求植入网络广告，或是开拓其他收入模式。

在被Facebook收购之前，WhatsApp反对广告，每年向用户收取一美元的使用费，获得了数以亿计的用户。不过后来Facebook取消了这笔象征性的使用费。

据报道，随着经营理念的冲突，WhatsApp和Facebook之间发生了各种冲突，双方甚至在办公椅子、卫生间的设计、办公桌的尺寸等细节上发生了争吵。

据悉，在Facebook的收购交易协议中，WhatsApp两位创始人增加了退出条款。根据条款内容，如果Facebook坚持要求WhatsApp增加营收模式，两位创始人有权提前获得相关股票等报酬，离开公司。

最终，两人从WhatsApp离职走人，不过他们并未启动上述的退出条款。

不同历史时期，股市中最受推崇的行业各不相同。目前最火热的科技股，在不同国家和地区，受追捧的时间长短也各不相同。

科技和金融行业是股市中的热门行业。相对于金融行业而言，科技行业唯一一次比当下更有价值，是在2000年3月互联网泡沫破裂之前那段时间。当时标普科技股与金融股的比值超过了3，目前为2.73左右。

与20年前互联网泡沫时相比，目前科技行业的基本面更强劲，但该行业的可持续发展问题仍引发了市场的担忧。

不过彭博社从最新一轮涨势情况分析，上涨最大的推动因素仍是FANG。根据14日相对强弱指数(Relative Strength Index)的判断，这四家中有三家周一收盘于超买区间，只有Alphabet例外。

苹果、微软和英特尔自4月份的低点以来，也一直是科技股的领跑者。高盛认为，科技股的主导地位可能还会持续数十年。

在一份研报中，高盛展现了1800年以来各历史阶段中，最受追捧的主导行业各是什么，分别持续了多长时间等问题。其中，科技股自1980年代以来，其支配地位已前后持续30年。

推特盘初涨超4%，最高触及39.87美元，创逾三年新高。昨日盘后，标普道琼斯指数公司称将推特纳入标普500指数。

经过十年快速增长之后，智能手机市场突然冷却下来。调查显示，智能手机去年的销量自2007年苹果手机问世以来首次略有下降，今年的初步统计也表明销量在进一步下滑。

分析师认为若干因素冲击了智能手机市场，包括缺乏令消费者叫好的新性能、人们更换手机的频率变慢，以及包括中国在内推动增长的主要市场趋于饱和。

美国技术分析研究公司分析师兼咨询师鲍勃·奥唐奈说：“市场已见顶，这就是结果。这肯定不是智能手机的结束，而是智能手机市场增长的结束。”

智能手机市场2016年开始趋于饱和状态，与数年前的台式和个人电脑的情形差不多。

奥唐奈告诉法新社记者：“这并不意味着市场行情不看涨了——实际上这是个巨大的市场，它意味着商家必须改变思路。”

分析师认为，占据市场一席之地的智能手机销售商不能再指望市场这块蛋糕快速增大，而应依靠精明的竞争手段增加收入。

从西雅图一家小小的咖啡店变身成为全球最大跨国连锁咖啡店，星巴克用了36年。而这一切都离不开“星爸爸”霍华德·舒尔茨的领导。如今，他选择离开，或将踏上竞选美国总统之路。

6月4日周一，星巴克宣布舒尔茨将辞去董事会执行主席一职，并自6月26日开始担任荣誉主席。消息流出后，星巴克股价盘后下跌1%。

2016年，舒尔茨曾在接受CNN采访时称，参与总统竞选并非不可能之事（never say never）。当时，舒尔茨是民主党总统候选人希拉里的支持者。

在商人出身的特朗普成功当选美国总统之后，许多商界和影视界的名人都被列入了2020年大选的潜在候选人名单。除舒尔茨之外，名单中还有著名脱口秀主持人奥普拉·温弗瑞、亿万富翁马克·库班等人。

第一次工业革命源于蒸汽机的发明。它推动了机械化生产，提供了人力无法企及的物理动能。第二次工业革命是因电力产生的福特汽车的大规模生产线。第三次工业革命则来自于计算能力，1969年发明的可编程逻辑控制器（PLC）取代了工业生产中复杂的继电器电路，从而实现了工业自动化控制，让工业生产力大幅提升。然而此后制造业技术的发展相比移动互联网却放慢了脚步，近30年工业技术并没有取得突破性的进展。

如今，我们终于迎来了第四次工业革命。传感器、计算力、以及网络传输的指数级增长，产生着巨大的力量。从德国的“工业 4.0”到“中国智造2025”，新一轮制造业的较量已悄然启动。

在之前的二十年里，虽然中国的劳动生产率每年平均上升8.5％，但绝对的生产率水平仍然偏低，仅为发达国家的15-30%。同时人力成本不断上涨，工人的平均工资已增长到每月5000-6000元。

在之前快速发展和用工成本较低的年代，很多工厂并没有太在意效率和质量，也没有采用一些先进的生产管理理念，例如使用统计方法确保质量的六西格玛，以及强调效率和减少浪费的精益制造。如果出现问题，他们会选择用更多的人去解决问题，而不是对自动化生产进行投资。

而现在的制造企业都开始积极地拥抱自动化技术。高盛的分析数据显示，部分物联网底层传感器的成本在过去十年中下降了50%，带宽成本下降了近40倍，数据处理成本下降了近60倍。以人工智能为代表的新一波创新技术如果可以为中国的制造业生产效率带来15%的提升，那将会创造4万亿的价值。

制造业转型之旅分三步走

制造企业开始转型的第一阶段一定是数字化

就目前来看，国内工业物联网处于早期阶段，不论是网络及硬件设备都尚未成熟，基础设施建设和数据采集这一步还没有全部完成。工厂首先需要为生产设备装上传感器和控制装置，打通生产设备、生产管理、制造执行及规划系统，更实时透明地掌控生产进度。

第二阶段是自动化

除了汽车制造业，中国大量的工厂自动化程度仍然偏低。2015年，根据经济学人发布的统计，中国虽然每年采购全球最多的机器人，但整个国家平均每万工人只配备了50个机器人，而在自动化程度相对发达的德国和日本这个数字是约300个，在韩国甚至是500个之多。如果要继续提高生产效率，那么自动化生产系统一定会在工厂普及。

在自动化充分实现后，制造企业会逐步向智能化过渡

历史上，“自动化”代表着机器可以执行某个具体独立的任务，例如根据定义好的规则开启和关闭泵。自动化是取代人做重复性的劳动，而智能化是做人做不了的事情。智能工厂的定义是一个灵活的协同系统，自主运行整个生产流程，在全局范围内自我优化，实时地适应新的环境。它代表着一个持续的自适应的过程，而不是过去“一劳永逸”的升级改造。

人工智能在制造业的主要应用

大数据分析 - 设备预测性维护

在传统工厂里，生产设备依然不能联网，只有在设备出现故障后再去维修，或者采取定期维护的方式而不考虑设备实际的运行情况。一旦出现计划外的宕机就需要临时性地采购零件，花高额费用做紧急检修，以便尽快恢复正常的生产。就算没有宕机，当人发现机器故障时，它可能已经制造了不合格的产品，给工厂带来经济损失。

美国的AI工业预测平台Uptake去年宣布完成了4000万美金的融资。通过在工厂的设备里置入传感器，Uptake可以采集前端设备的各项运营数据，结合大数据分析以及机器学习技术为工业客户提供设备的预测性诊断和能效优化等管理建议。工厂可以实时监测运行状态，对比历史数据，预判潜在的设备故障，有效规避正常生产的中断。

如果以后将设备预测性维护的数据整合到ERP系统中，企业就可以实现生产流程的最优化，通过动态调整生产计划，将设备故障带来的经济损失降到最低。对不同数据源，生产设备以及管理系统进行集成和分析将成为未来制造企业进行决策的标准配置。

自动质量控制 - 机器视觉检测

在深度神经网络发展起来之前，机器视觉已经应用在工业自动化系统中了，如拾取放置、对象跟踪、计量、缺陷检测等。其中，将近80%的工业视觉系统集中在缺陷检测。

人眼也可以发现产品的异常，即使这种异常我们从未见过。但由于眼睛容易疲劳，人的判断也很主观，这样就会造成产品检验的不一致甚至有漏检的情况。人眼也很难适应高速生产的需求，比如对于图形复杂的印刷电路板，人工检查需要很长的时间。通常只能基于抽样检查，无法像自动化系统可以进行实时全面的检查。目前在PCB和IC的生产线上，大约60％的检测任务都是由机器视觉来完成的。

机器视觉则凭借快速、精确和客观等优势，在现代工业中得到越来越广泛的应用。举例来说，在生产线上，自动检测系统每分钟能对成百上千个元件进行检测。如果配备了适当分辨率的相机和光学器件，机器还能检验到人眼无法看到的细节特征。另外，由于消除了人与被检验元件之间的直接接触，机器视觉减少了元件磨损的成本，也能让工人免受危险环境的威胁。

但机器视觉仍然面临着适应不同工业生产环境的挑战，因为很少有企业会专门为了某一种类型的产品而部署自动化检测系统。在不同的环境下，相机的镜头方向、与元件的相对位置、元件表面的强反射光都会影响检测精度。所以视觉算法本身必须有很强的适应力。

智能协作机器人

传统的机器人由于运动路径是固定的，每一个动作都需要工程师编程、调试和手工配置来适应具体的生产环境。当机器人要应对不断变化的场景时，手工调整就无用武之地了。深度学习已经带来了一场变革，赋予机器人“柔性”学习能力。随着时间的推移，机器人可以从数据中学习，在不同的任务之间自主切换，新任务的导入也可以在数分钟之内完成。最终这些机器人不但可以互通互联，还可以安全地与人类一起工作，甚至观察工人演示生产流程，自动学会新技能。

目前高端工业机器人主要还是由国外公司主导，瑞士的ABB、德国的库卡、日本的发那科和安川电机并称四大家族，他们占据着国内机器人市场50%以上的份额。四大家族也在积极地推动智能协作。例如库卡机器人就具备相互沟通的能力，可以根据生产线上的工序来合作分配各自执行的生产任务。类似地，ABB也推出了双臂机器人YuMi（缩写自You and Me)，针对3C产品生产线上的焊接和装配场景。它可以与工人一起安全地肩并肩工作，一旦处于运动状态的手臂可能触碰到工人，它就会自动放慢速度或者停止运动。

除了直接销售协作机器人，很多公司也在尝试新的租赁方式，让使用机器人像雇佣工人一样按时计费。传统的机器人不具备安全性，需要与工人隔离，不但无法满足即插即用的场景还造成了额外的部署成本。机器人即服务（RaaS, Robot as a Service) 这种新兴的商业模式，降低了初期的付费门槛，也更强调了硬件产品以外软件和服务的部分。可以反复重新编程以完成新的任务，帮助企业应对小批量多订单的生产挑战。

制造业挑战重重，现在制约人工智能应用落地的三大关键因素是可靠性，交付周期和易用性

1、工业设备对可靠性的要求极高。即便机器预测设备故障的准确率很高，但在某些行业里不能达到百分之百依旧难以被客户接受。就像之前纽约客的封面文章，制造企业希望的状态是无人值守的全自动化生产模式。没有人在生产环境里，也无需开灯（Dark Factory）。那就要求一切的生产技术，都要在没有人工监督和辅助的情况下，可以不间断地重复性工作。比如保证在两周连续运转都不产生错误，甚至将来可以自我配置和自我修复。

2、制造业并不是一个行业，汽车零件，电子产品，食物和药品，每一个垂直领域的生产流程和工艺都千差万别，每个领域的理解成本都非常高。如果产品底层的通用性和柔性不够强，那就很难满足企业对上层应用提出的定制化需求。产品交付的周期变长，进而降低了系统投资给工厂带来的经济回报。

3、此外给制造业提供的产品一定要具备易用性，因为行业本身的技术能力有限，必须要降低使用系统的操作门槛。比如重新编程已有的机器人需要高学历的专家，那就导致了维护成本的上升。如果工业产品也可以做出苹果iOS的产品体验，那么只要是会用电脑的人，之前用Word和Excel进行流程设计和工作安排，现在就能够学会如何让机器人运转起来。

当然任何的应用都离不开实实在在的业务场景，人工智能必须建立在一系列商业应用的基础上，控制好系统成本，并且为工厂量化系统改造所带来的投资回报。比如一个协作机器人的售价为20万，由于机器可以24小时不间断地工作，相当于替换了三位工人。假设工人的月薪是5000元的话，那么工厂用机器换人的投资回报周期仅为一年。这样的系统一定可以打动大部分制造企业。

数字世界和物理世界的终极融合

众所周知，在1965年，摩尔定律提出每18-24个月晶体管的数量就会翻倍。53年间，它改变的不只是晶体管的数量，而是由它带动了所有事情的进步。从半导体、PLC到智能手机、传感器的出现，包括现在训练神经网络所需要的算力，都是得益于摩尔定律。再通过线上线下的连接性，现在人与人、机器与机器之间的联系和互动已经非常普及。摩尔定律促使了人和机器的共同进化，IT技术把物理世界和数字世界彻底融合在一起了。这一波新技术正在对生产体系和生产模式产生巨大的影响，给经济注入新的能量。我们的生活方式最终也会因此而发生巨大的转变。

付款服务提供商PayPal今天宣布计划收购Jetlore，一家专门从事人工智能零售系统的公司（该公司位于圣马特奥市（美国加州），具体数额并未透露。

Jetlore，于2011年1月由斯坦福大学计算机科学专业的学生创立。它利用机器学习的优势提升，例如优衣库和Nordstrom Rack等零售连锁店的“个性化”体验。该创业公司的预测技术可分析“数十亿”客户数据和产品数据，包括尺寸，颜色，适合度，款式偏好等服饰属性，以及品牌和首选材料，以此通知用户定位产品。

例如，Jetlore的Predictive Layouts功能允许营销团队针对特定的客户群体提供不同的电子邮件，主页和应用内体验。它可以从一段时间内的交互中了解客户的偏好，并动态调整，填充用户最可能看到的内容。Jetlore声称其Predictive Layouts功能可以为每个电子邮件或综合浏览量带来60％至70％的收入，并将客户流失率降低12％。

Jetlore的其他旗舰产品，"Predictive Ranking"采用正在申请专利的“学习排名”引擎，将产品列表和搜索结果我个人客户做定制。它根据每个客户偏好的知识自动显示项目，并实时将这些偏好与库存进行匹配。

以上两者都将加入PayPal营销解决方案，这一套针对PayPal支付而使用—— PayPal Credit和其他PayPal解决方案的企业零售商的营销分析和A / B测试工具，包括使用电子商务平台（如WooCommerce，BigCommerce或Shopify）的解决方案。

PayPal商业解决方案副总裁Harshal Deo在一份声明中表示：“凭借Jetlore的人才和人工智能技术，我们将加强和加速[我们的产品]，并增加新功能，继续提升PayPal之余商家在线结账额外体验的价值。”“我们分享Jetlore对创造令人惊叹的个性化客户体验的热情，并相信他们的能力将加速我们帮助商家优化客户内容和沟通的能力。”