高通公布第四财季财报：净利润同比降89%;

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1.高通公布第四财季财报：净利润同比降89%;

　新浪科技讯 北京时间11月2日凌晨消息，高通今天发布了2017财年第四财季财报。报告显示，高通第四财季净利润为2亿美元，比去年同期的16亿美元下滑89%；营收为59亿美元，比去年同期的62亿美元下滑5%。高通第四财季业绩超出华尔街分析师预期，对2017财年第一财季业绩的展望则符合预期，推动其盘后股价上涨逾1%。

在截至9月24日的这一财季，高通的净利润为2亿美元，比去年同期的16亿美元下滑89%，比上一财季的9亿美元下滑81%；每股摊薄收益为0.11美元，比去年同期的1.07美元下滑90%，比上一财季的0.58美元下滑81%。高通第四财季运营利润为3亿美元，比去年同期的18亿美元下滑82%，比上一财季的8亿美元下滑57%。

不计入特殊的一次性项目（不按照美国通用会计准则），高通第四财季净利润为14亿美元，比去年同期的19亿美元下滑28%，比上一财季的12亿美元增长11%；每股收益为0.92美元，比去年同期的1.28美元下滑28%，比上一财季的0.83美元增长11%，这一业绩超出分析师预期。财经信息供应商FactSet调查显示，分析师此前平均预期高通第四财季每股收益为0.81美元。

高通第四财季营收为59亿美元，比去年同期的62亿美元下滑5%，比上一财季的54亿美元增长10%。不计入特殊的一次性项目（不按照美国通用会计准则），高通第四财季营收为60亿美元，比去年同期的62亿美元下滑3%，比上一财季的53亿美元增长12%，这一业绩也超出分析师预期。FactSet调查显示，分析师此前平均预期高通第四财季营收为58亿美元。

高通第四财季来自设备和服务的营收为46.98亿美元，高于去年同期的41.56亿美元；来自授权的营收为12.07亿美元，低于去年同期的20.28亿美元。高通第四财季总运营成本和支出为55.72亿美元，高于去年同期的43.80亿美元。其中，营收成本为26.53亿美元，高于去年同期的25.39亿美元；研发支出为13.97亿美元，高于去年同期的12.29亿美元；销售、总务和行政支出为7.42亿美元，高于去年同期的5.68亿美元；其他支出为7.80亿美元元，相比之下去年同期的其他支出为4400万美元。

高通CDMA技术集团第四财季营收为46.50亿美元，比去年同期的41.24亿美元增长13%，比上一财季的40.52亿美元增长15%；税前利润为9.73亿美元，比去年同期的6.87亿美元增长42%，比上一财季的5.75亿美元增长69%。高通技术授权集团第四财季营收为12.13亿美元，比去年同期的18.85亿美元下滑36%，比上一财季的11.72亿美元增长3%；税前利润为8.29亿美元，比去年同期的15.84亿美元下滑48%，比上一财季的8.54亿美元下滑3%。

高通第四财季运营现金流为24亿美元，比去年同期的21亿美元增长16%，相比之下上一财季的运营现金流为1亿美元。截至2017年9月24日，高通所持现金、现金等价物和有价证券总额为386美元，相比之下截至2016财年第四财季末为324亿美元，截至2017财年第二财季末为378亿美元。高通第四财季有效所得税率为61%，不按照美国通用会计准则的有效所得税率为18%。

高通在第四财季中向股东返还了11.56亿美元现金，其中包括8.41亿美元的现金股息，合每股0.57美元；另外高通还以3.15亿美元的价格回购了610万股普通股。高通在2017年10月10日宣布，该公司将在2017年12月15日向截至11月29日为止的在册股东派发每股0.57美元的现金股息。

在整个2017财年，高通的营收为223亿美元，比2016财年的236亿美元下滑5%；净利润为25亿美元，比2016财年的57亿美元下滑57%；每股摊薄收益为1.65美元，比2016财年的3.81美元下滑57%；运营利润为26亿美元，比2016财年的65亿美元下滑60%。高通2014财年运营现金流为47亿美元，比2016财年的74亿美元下滑37%。高通2017财年有效税率为18%，不按照美国通用会计准则的有效税率为15%。高通在2014财年中向股东返还了45.94亿美元现金，其中包括以13.42亿美元的价格回购了2280万股普通股，以及派发了32.52亿美元的现金股息，合每股股息2.20元。

高通预计2017财年第一财季营收为55亿美元到63亿美元，同比下滑8%到增长5%，其中值为59亿美元，符合分析师此前预期。据雅虎财经统计的数据显示，16名分析师平均预期高通第一财季营收为59亿美元。高通预计第一财季每股收益为0.63美元到0.73美元，同比增长37%到59%；不计入一次性项目（不按照美国通用会计准则），高通预计第一财季每股收益为0.85美元到0.95美元，比去年同期下滑20%到29%，其中值为0.9美元，也符合分析师此前预期。据雅虎财经统计的数据显示，20名分析师平均预期高通第一财季每股收益为0.9美元。

高通还预计2017财年第一财季MSM芯片出货量为2.2亿到2.4亿，同比增长1%到11%；技术授权集团营收为11亿美元到13亿美元，同比下滑28%到39%。

当日，高通股价在纳斯达克常规交易中上涨2.45美元，报收于53.46美元，涨幅为4.80%。在随后截至美国东部时间17：04（北京时间2日5：04）为止的盘后交易中，高通股价再度上涨0.54美元，至54.00美元，涨幅为1.01%。过去52周，高通的最高价为70.24美元，最低价为48.92美元。（唐风）

2.小米明年高通平台为主,联发科业绩要靠OV ;

集微网消息，今年全年手机出货量不到1亿支的小米，已对供应链开出明年出货约1.2亿支的目标，但手机芯片平台占比仍以高通最多，干扰联发科明年手机芯片出货量的回升力道。

传联发科明年可望拿回OPPO和Vivo等两大手机品牌厂不少订单，但受三星、LG、华为及小米等四大客户出货下降影响，导致联发科明年智能手机芯片出货量成长受限，可能与今年差异不大。

在客户组合改变的情况下，联发科明年手机芯片客户集中度偏高，对于OPPO和Vivo的依赖性大，这两家手机厂明年营运表现，将左右联发科明年手机芯片市占率和出货量。

今年逐步步入尾声，各手机厂明年度的产品蓝图逐步明朗，对上游手机芯片供货商来说，明年的轮廓也慢慢现形。 不过，对今年智能手机芯片市场份额流失的联发科来说，明年可能受到客户端策略转变的影响，暂时恐怕不会见到大幅度的回升。

手机芯片供应链指出，联发科今年份额衰退，主要受到调制解调器技术未能顺利跟上客户需求的Cat7所致，外界预估，联发科今年智能手机芯片出货量将会跌破4亿套，年减逾两成。

联发科为了扭转态势，今年顺利将产品升级到Cat7，下半推出的16nm芯片曦力「P23」和明年上半年主打的首颗12nm芯片「 P40」，均顺利在大陆三大手机品牌厂OPPO和Vivo开案，成为明年的出货动能。

在三星和LG方面，手机芯片供应链指出，因三星不愿转用联发科新芯片「 MT6739」和曦力（Helio）P23，双方关系转冷，明年出货量将大降；而LG开案数变少，应该是受到联发科Cat7新芯片在北美电信营运商的测试尚未完成所致。

3.联发科第4季淡季不淡　新品助攻撑业绩;

联发科共同执行长蔡力行在31日法说会中表示，受惠于公司新款智能手机芯片出货效益扩大，内部初估2017年第4季营收将介在新台币592亿至643亿元(以美元兑新台币1比30.3的基础计算)，约较第3季季减7%到季增约1%之间，单季毛利率目标则预估可较36.4%持平或微增。展望第4季，虽然成长型产品线略受到传统季节性因素的影响，导致客户需求有点走弱，但在物联网(IoT)相关产品2017年出货量可望大增30%的贡献下，配合公司第4季包含智能手机与平板电脑等移动装置芯片产品线出货量仍可维持1.1亿到1.2亿套的高档水准，所以，即便成熟型产品已进入淡季，但公司第4季营运表现仍有淡季不淡的味道。 而展望2018年的新品规划脚步，联发科将在2018年第1季宣布推出2款最新的Helio P系列智能手机芯片解决方案，一口气支援人工智能(AI)、AR/VR及3D感测等最新技术，积极抢攻全球智能手机芯片市占率，至于2017年表现突飞猛进的Modem芯片产品线也将持续升级规格，可能直上Cat.16最高等级来与竞争对手比拚。而5G技术相关软件、芯片研发工作也持续加快进行中，公司已陆续和大陆、日系、美系及欧系电信营运商开始进行互联测试的准备动作。此外，积极投入研发的车用电子产品线，联发科也将持续扩大车载通讯系统、毫米波、雷达等多元芯片服务内容及平台，希望来一次满足客户的设计需求。 联发科结算第3季营收为636.51亿元，季增9.6%，单季毛利率约36.4%，季增1.4个百分点，符合市场期待及公司财测目标，第3季营业利益为49.59亿元，单季净利约50.61亿元，每股盈余约3.26元。蔡力行指出，第3季成长型与成熟型产品线的季节性需求比移动运算平台明显，统计第3季含智能手机与平板的移动运算平台产品线占公司营收比重为35~40%，而包括物联网、电源管理、车用、客制化芯片等成长型产品线，占公司第3季业绩比重已近30%，其中物联网相关芯片更高达一半以上。累计联发科2017年前3季营收为1,778 亿元，毛利率约35%，营业净利为85.29亿元，税后则达141.7亿元，每股盈余为9.06元。DIGITIMES

4.英特尔推自驾车创新安全演算法 在概念上仍有待解课题;

英特尔(Intel)旗下自驾车技术业者Mobileye近期发布一份技术报告，断言自驾车产业需要一个数学模型来免除自驾车发生交通事故的责任，以确保自驾车安全性。对此专家虽初步认为Mobileye推出此数学模型，显示Mobileye在思考自驾车安全问题上很深入、给予正面评价。 但对此外界也提出质疑，如如何定义可证明安全(provably safe)，也认为此数学模型仍有部分待解课题，包括自驾车是否可能学会人类钻法律及规则漏洞等。 据EE Times报导，这份报告是由英特尔资深副总裁、Mobileye执行长Amnon Shashua以及Mobileye技术副总裁Shai Shalev-Shwartz所撰写，两名作者在报告中解释其政策是可证明的安全，在这个意义上将不会导致自驾车的事故责任。 对此美国杜克大学教授Missy Cummings指出，可证明的安全非全新概念，且至今该问题的最棘手的部分仍未改变。简单说，电脑科学家从数学观点视为是可证明的安全，不代表是以测试工程师所认为安全的方式来证明安全性。 Cummings与美国卡内基美隆大学教授 Phil Koopman均指出，Mobileye所做的假设不应被视为理所当然，如关于软件错误(software bug)的假设，因为由软件错误所造成的潜在问题非常小。 Koopman一大忧心在于自驾车所配置光达(LiDAR)与雷达故障的问题，是否会与Mobileye所讨论的假设情况相同，必须要证明在应用情况中的真实性，而不是只是予以假设。 即使如此，Koopman仍对此给予肯定，毕竟英特尔开了一个可以测试假设的出发点，反而对于自驾车未来可能学会如何钻法律漏洞感到忧心。一般驾驶在真实道路行驶时，开久了都会知道一般道路规则有哪些漏洞可钻，久而久之就学会如何利用这些漏洞。 如果人类会如此，具自主判断力的自驾车何不也可能具备这样的能力？在此情况下，自驾车也能在不违反道路安全规则前提下，找出合法钻漏洞的自主行车方式。Koopman也认为，人类应预期机器学习(ML)可能擅长于学习如何钻漏洞。 Koopman基本同意Mobileye报告所言，但如果将安全与“不是我的错”划上等号则可能存有陷阱，这类形式化的数学验证原则上能被证明为正确的，但这类假设在真实世界中却可能无法成立。 总结，来说这仍是未来可逐步提升自驾车安全性的合理起点，但建议仍需要创建一个能实际运行的安全系统，在此情况下任何漏洞都不是问题。 DIGITIMES

5.英特尔购并Saffron另辟人工智能发展蹊径

为拓展人工智能技术实力，英特尔(Intel)相继收购了Altera、Saffron、Nervana、Movidius、Mobileye等业者，并将资金投入了Mighty AI、Data Robot、Lumiata、CognitiveScale、Aeye Inc.、Element AI等新创公司。人工智能发展才刚起步，而英特尔也在进行多方的尝试。像是Saffron最新反洗钱(Anti-Money Laundering；AML)顾问，运用的便是有别于深度学习的人工智能技术。 根据EE Times报导，Saffron的AML顾问采用Xeon处理技术，目的在用来侦测可疑的金融犯罪行为。Saffron金融产业解决方案总监Elizabeth Shriver-Procell表示，Saffron过去所推出的分析平台应用范围较广，客户涵盖了供应链厂商、银行与保险业者。在纳入英特尔旗下后，Saffron便致力于针对特定应用推出专门的产品。 Saffron的AML顾问使用了一种称为联想记忆(Associative Memory)的人工智能技术，特别擅于从大量且多样化的资料中找出异常的模式。要在看似毫无关系的资料库间进行比对分析，通常需要花费很多的时间，但联想记忆能够在很短的时间内完成这项工作，且不像深度学习模组需要大量的训练。 以往金融机构所使用的诈欺侦测软件被称为“黑盒子”。使用者无法了解这类软件的运作方式，当软件发现疑似诈欺行活动时，也无法向执法单位提出清楚的解释。深度学习应用在之后将可能面临同样的问题。反观Saffron的AML顾问采透明的方式运作，因此被Shriver-Procell称为“白盒子”人工智能。 Shriver-Procell认为，随着各种应用不断融合，不同的人工智能技术将可产生互补的作用。目前已有纽西兰银行(Bank of New Zealand)加入英特尔Saffron的早期采用计划。尽管打击金融犯罪是一项很重要的使命，但英特尔收购Saffron的主要原因，应还是着眼于Saffron所掌握的人工智能技术。 Tirias Research分析师表示，目前人工智能市场上有各式各样的学习类型、神经网路、硬件解决方案以及软件架构，而且随时都可能有新的演算法出现，所以通用型的处理芯片仍暂时会是市场的主力。GPU、FPGA以及NVIDIA的Tensor Core、Google的TPU2，则可能要等到市场共识形成后才会更为通行。 分析师认为集合智能(Collective Intelligence)将是未来的趋势，而Saffron所经营的金融业，将借由全球化经济成为推动集合智能发展的主力之一。DIGITIMES