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俞兴这一趟来京城显然是很有收获的。
如杨凯杨总这样勇于自报家门的举动便是造假者勇气的赞歌。
辉山乳业是一个明确存在问题的港股上市公司。
俞兴对它的印象在杨总出现后便变得鲜活起来,其中最深刻的倒不是它的造假造成多大的影响,而是造假核心里饲料的名字读音。
苜(mù)蓿(xu)草,这是畜牧业里常用的饲料,他曾经一度认为蓿这个字念su,直到辉山乳业造假的新闻见报才被人纠正了读音。
辉山乳业造假的方式据说很大程度上就和苜蓿草有关。
俞兴在活动晚宴结束之后就在酒店房间里饶有兴趣的看起了辉山乳业的财报,等到看到上面宣称100%自产苜蓿草就猜到大概问题在哪里了。
自产与外购必然存在不低的成本差异,而这很可能就是辉山乳业和其它对手拉开差距的一个关键因素。
俞兴顺着这个思路简单验证,找了几份国内其它相似企业的财务数据,发现业内平均的毛利率在30%左右,它则是把这个数字推高到60%,有力的支撑了自家的股价。
辉山乳业宣称自产的苜蓿草是一吨92美元,如果从外面采购则是在200-300美元,这样按照它去年财报里披露的14万吨,节省下来的就是1500万美元-2900万美元成本,取个平均数便是2200万美元,核算为1.34亿华夏币。
然而,辉山乳业去年财报上的净利润是12.4亿华夏币,这部分通过饲料造假虚增的就占据了10.8%。
俞兴只是通过公开信息大概估算,手里拿到的苜蓿草采购价并不准确,而一旦这方面的造假能够确认,企业方常常是系统性造假,不会只在一个环节玩弄数字。
那些财报里的牧场到底存不存在,建设支出到底是什么样,关联交易里又存在什么问题,资金杠杆会不会还有额外的风险……
俞兴把过山峰做过的案例套在辉山乳业之上,脑海中就迅速的出现若干个方向,但最终还是落在苜蓿草这样最基础的饲料上面。
如果想要验证真实的情况,一方面可以找内地的机构调研国内苜蓿草乃至具体到辉山乳业那一片的种植情况,另一方面可以验证那些苜蓿草供应商到底有没有向这家公司供货,至少10万吨的需求不是那么容易掩盖的。
甚至,都可以找无人机来实地飞一飞。
俞兴临睡前看了眼辉山乳业的最新市值,为这家297亿港币的上市公司多了一声叹息。
他次日上午按照行程安排,参加了“华夏企业”的交流活动,多次在会场里寻找那位凭借辉山乳业而成就的辽省首富,期望能多和对方交流交流,但始终没有瞧见影子。
俞兴佯装不在意的问了问旁人,也没有得到答案,转而在片刻之后倒是得知乐视贾跃亭昨晚也有参加过晚宴。
他对此颇为意外,没想到昨晚竟然和贾总也错过了。
临港双碳硅在各自领域里都可以说风头正盛,所以,俞兴这次的到场便成为沙龙交流的核心嘉宾,会场里倒是还真提出了让他意外的具有含金量的问题。
“俞总,我注意到国外的谷歌、特斯拉、苹果以及国内的百度等公司都在研究自动驾驶技术,听说碳硅集团在这方面也有意向,你是如何看待这个方向的发展与未来落地的呢?”
台下的一位年轻人在拿到话筒之后问出了一个很前沿的问题。
俞兴看了好几眼提问人,有些奇怪:“这是一个好问题,但一般不会有人这么问我,你是哪家公司还是高校的?”
年轻人答道:“俞总,我是清华智能网联汽车与交通联合研究中心的研究员洪闻越,很好奇碳硅集团在这方面的动向和看法。”
俞兴不奇怪了,笑着说道:“国内的百度在这个领域无疑是投入最大的,我们在临港只是刚刚起步,我也不负责技术研发方面的工作,但确实可以聊聊我们内部与外部交流下来的姑且称之为现阶段的共识。”
“美国SA去年划分出了自动驾驶的等级,L1和L2是辅助驾驶,L3是有条件的自动驾驶,L4是完全的自动驾驶,当时就激起业内很多讨论的热情,但我们认为发展到L3阶段的时间还是会很长的。”
“激光雷达,毫米波雷达,摄像头,业内现在都有不同的说法,但这些硬件都需要借助算法才能最终实现L3和L4,现在有能实现这种算法的希望吗?”
俞兴抛出来一个问题,见没人回应,直接询问提问的洪闻越:“你觉得能看到希望吗?”
洪闻越迟疑着答道:“我感觉业内好像没太看到真正能实现的希望,目前的研究效果都不太好。”
清华大学这两年开展了不少相关的项目与合作,对象包括长安、北汽、滴滴、智行者科技等大大小小的公司,也自然知道最真实的研究情况。
俞兴给出临港上次探讨出的共识:“我们认为现阶段其实是已经有希望的,不是那种舆论炒作,是真正未来有望落地的希望,当然,这个落地的过程还是比较难的。”
他继续说道:“我不知道你有没有注意到去年约书亚·本吉奥团队发表的讲述‘注意力机制’的论文,我们认为它会在未来的自动驾驶中发挥关键作用。”
洪闻越自然知道这篇引起热议的研究论文,但还真不清楚它为什么能在临港那边获得这么高的评价。
“激光雷达很贵,未来大概会很便宜,它和毫米波雷达、摄像头的融合会是实现L3的重要方向,而单纯依赖摄像头也是一个重要方向。”俞兴说道,“但不管是哪种方向,现在看起来都是要收敛于以‘注意力机制’为核心的控制框架里。”
“这个机制的意义在于它有潜力处理杂乱信息,能够抓重点,做关联,把那些不同的信息变成有规律的逻辑链,最终再输出有用结果。”
“所以,这种机制的潜力就和我们开车时要求的眼观六路和耳听八方,再结合经验预判意外情况的逻辑是很相似的。”
“我们目前认为围绕这方面进行研究和验证是有希望逐步发展到L3和L4的,不过,碳硅在这方面会很谨慎,也希望汇集到更多志同道合的朋友来共同实现大家以前在科幻片里看到的驾驶场面。”
俞兴给了很完整的表述。
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