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近年来，虽然我国淡水珍珠的出口量总体上不断增加，但我国同时也是世界上主要的珍珠进口国之一，主要的进口来源为日本。据《日本经济新闻》今年9月报道，日本农林水产省的数据显示，从今年1至6月各品类的出口额（速报值）来看，珍珠出口额位居首位，达到181亿日元（100日元约合6.6元人民币），同比增长3.7%。而在2018年，其出口额比上年增长7%，达到346亿日元，是2009年的2倍左右。

日本珠宝协会会长小山藤太认为，出现特需的原因是“中国人的喜好从流通性较强的黄金转向珍珠，中国从生产国变成消费国”。虽然中国也生产珍珠，但接近球体、光泽度强的日本产akoya珍珠更受欢迎。每日经济新闻（微信号：nbdnews）记者在多个电商平台上搜索日本产akoya珍珠发现，珍珠手链的价格一般在几千元到上万元不等，而珍珠项链的价格普遍都在万元以上。相比之下，国内即使一些知名品牌珠宝商销售的珍珠手链，其价格一般也只有几百元。

如今，随着“洋垃圾”带来的多重危害日益凸显以及东南亚国家整体环保意识的不断增强，越来越多国家选择对“洋垃圾”“零容忍”。中国去年发布的“洋垃圾”禁令更让面临相似苦恼的发展中国家有了效仿的榜样。据新加坡《海峡时报》报道，6月20日，在第34届东盟峰会举行之前，一群抗议者出现在泰国曼谷的一座政府大楼前，呼吁东盟国家禁止“从世界任何地方”向该地区出口废物。

给JDI造成致命一击的是面向主要客户美国苹果公司的业务陷入不振。2017年苹果的部分智能手机采用有机EL面板。JDI的供货量减少，不得不拿出超过1400亿日元推进员工和工厂的重组。使用液晶面板的智能手机方面，2018年发售的新产品增长乏力，对JDI构成打击。

第三个是AI智能投顾。我个人对此目前还有些保留。AI的机器学习能力会越来越强大，在投顾领域必有用场。但也可能有两个缺陷：第一是收集到的大数据基本是近期的，更早的数据没有保留或者没那么丰富。学习的数据无法充分覆盖泡沫现象和经济危机的知识和经验，也就是说泡沫如何开始、崩溃、明斯基时刻等现象的数据样本较少。AI根据这些数据自我学习，可能比较倾向于技术路线型交易，这有可能助长泡沫上涨和最终破裂；第二是技术分析在机器学习中更容易实现，但基本面分析和认识可能更重要。若干年以前，当大数据开始兴起的时候，有人说，将来像中石油、中石化这些公司的股价应该是多少，每个油井每天什么情况、产多少油，大数据都知道，机器肯定比人更知其股价走势。我说，并不是这样。比如安然公司，不是具体每个油井怎么样、每笔石油贸易怎么样，就能算出股价；它出问题在于收购兼并、在于财务、在于杠杆，甚至还有安达信未尽职等问题，这些问题只能通过基本面分析才能发现。此外，还有一点，AI智能投顾似乎会支持并提供高频交易服务。高频交易会造成系统脆弱性，这方面有很多讨论，前两年伦敦市场出现一次闪崩，可能与高频交易有关。所以，AI智能投顾有优点还有不足，有待进一步研究观察。

第二个阶段是市场成熟期。目前中国的智能机市场就进入了市场成熟期，产品层次也包含了高、中、底档等不同层次产品。在产品方面，用户对智能机的需求更强调服务和内容，对产品AI化、本土化、质量和品牌的要求都会提高。其中，本土化和品牌优势将成为用户黏性增长的关键因素。