达优高科 一、国产gpu目前水平
国产GPU目前水平
随着科技的不断发展，国产GPU的发展也备受关注。GPU，即图形处理器，是计算机硬件中的一种芯片，主要用于处理图形渲染任务，广泛应用于游戏、动画、人工智能等领域。近年来，随着人工智能技术的不断发展，GPU的需求量也在不断增加。而国产GPU作为国内自主研发的芯片产品，其性能和水平也备受关注。
目前，国产GPU已经取得了一定的成果。一些国内知名的GPU厂商，如景嘉微、摩尔线程等，已经推出了自己的GPU产品，并在市场上得到了广泛应用。这些产品不仅在国内市场得到了认可，也在国际市场上获得了越来越多的关注和认可。
从技术角度来看，国产GPU与国际顶尖水平的差距并不大。虽然在一些技术细节上还存在一定的差距，但是国内厂商也在不断地进行技术研发和创新，努力缩小与国际水平的差距。同时，国产GPU也在不断地适应市场需求，推出更加适合不同应用场景的产品。
然而，我们也应该看到，国产GPU的发展还面临着一些挑战。首先，芯片产业是一个高投入、高风险的产业，需要大量的资金和人才支持。其次，芯片产业还需要不断地进行技术研发和创新，以应对市场的不断变化和竞争的压力。因此，国内厂商需要不断地加强自身的技术实力和创新能力，以应对这些挑战。
总的来说，国产GPU的发展前景是十分广阔的。随着国内自主研发能力的不断提升，以及市场需求的不断增长，国产GPU将会在未来的发展中扮演越来越重要的角色。我们相信，在不久的将来，国产GPU将会成为国内芯片产业的一张名片，为我国科技事业的发展做出更大的贡献。
二、人工智能目前现状
人工智能技术一直以来都备受关注，无论是在学术领域还是在商业应用中，人工智能都扮演着越来越重要的角色。在当下这个充满数字化和信息化的时代，人工智能的发展势头如虎添翼，其应用领域也愈发广泛。让我们来探讨一下人工智能目前的现状。
人工智能技术发展现状
人工智能的发展经历了几个阶段，从最初的概念提出到如今的深度学习、自然语言处理、图像识别等技术的广泛应用，人工智能技术日趋成熟。目前，人工智能已经渗透到生活的方方面面，比如智能语音助手、智能家居、自动驾驶等，改变和带来了人们生活的方便与乐趣。
人工智能在各领域的应用
人工智能不仅在生活中得到了广泛应用，也在许多行业中发挥着重要作用。在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；在金融领域，人工智能可以帮助银行进行风险管理和欺诈检测；在制造业，人工智能可以提高生产效率和降低成本等。
人工智能技术的挑战和前景
虽然人工智能取得了许多进展，但仍然面临一些挑战，比如数据隐私和安全性、算法的透明度和公平性等问题。未来，人工智能技术有着广阔的发展前景，可以预见的是，在智能化、自动化的未来，人工智能将发挥越来越重要的作用。
结语
人工智能目前的现状展现出了其在技术发展和应用方面的巨大潜力，同时也凸显出了一些问题和挑战。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信人工智能将会在未来发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多的便利和进步。
三、目前农业生产的水平
目前农业生产的水平在我国的发展中起着至关重要的作用。农业是国民经济的基础，是确保国家粮食安全和农村稳定发展的关键。因此，提高农业生产水平一直是我国农业发展的主要任务之一。
现状分析
目前我国农业生产水平已经取得了显著进展。农业现代化的推进，科技创新的加快，以及政府的政策支持都为农业生产的提升提供了坚实基础。人们利用先进的种植技术和生产工具，实现了农作物的高产高效。同时，养殖业也得到了长足发展，禽畜养殖业规模化、集约化经营的水平不断提高。
然而，我们也要清醒地认识到，目前我国农业生产水平仍存在一些问题和挑战。首先，农业规模经营水平仍然相对较低，农田面积大多为小规模户用农田，机械化程度较低，劳动力投入相对较大。其次，种植业和养殖业之间的协调发展还有待加强，存在一些产能过剩和供需矛盾。此外，农业生产受气候变化、自然灾害等因素的影响较大，安全风险较高。
发展方向
为了提高农业生产的水平，我们需要在以下几个方面进行努力。
一、加强科技创新
科技创新是提高农业生产水平的关键。我们需要加大对农业科技的研发投入，提升农业科技水平。培育和应用适应气候变化、抗病虫害的新品种、新技术，推动农业绿色、可持续发展。
二、推广现代农业技术
现代农业技术的推广应成为我们提升农业生产水平的重要措施。通过智能化、机械化设备的应用，提高农业生产效率，减轻劳动强度，提高农民的收入水平。
三、加强农业规模化经营
农业规模经营是提升农业生产水平的关键。政府应加大对农业规模经营的扶持力度，推动农田流转，形成大规模经营，提高农业生产力。同时，要注重农业生产者组织的培育和壮大，提高农民的组织化程度和谈判能力。
四、加强供给侧结构性改革
供给侧结构性改革是提高农业生产水平的必然要求。我们要坚持以市场为导向，加大对农产品市场化、产业化的引导力度。激发市场主体的活力，推动农产品流通、加工和价值链的延伸。
政策建议
为了进一步促进农业生产水平的提升，我们提出以下政策建议：
- 加大财政支持力度，增加对农业科技研发的经费投入。
- 建立健全农业科技推广体系，加强农技人员培训。
- 完善农田流转政策，鼓励土地适度规模经营。
- 加强农产品质量安全监管，提高农产品竞争力。
- 创造良好的市场环境，促进农产品的销售和流通。
总之，提高农业生产的水平是我国农业发展的关键要素之一。我们要充分发挥科技创新的作用，推广现代农业技术，加强农业规模经营，进行供给侧结构性改革。同时，政府也应加大政策支持力度，为农业生产的提升提供良好的政策环境。相信通过我们的共同努力，我国农业生产水平将会迎来更加美好的明天。
四、目前人工智能在金融行业属于什么水平？
感谢邀请，也感谢对智能金融感兴趣。
不过我今天的回答可能不会像您期待的那样精彩，因为大部分的路都是艰难而枯燥的，精彩往往不是常态。下面我简单谈谈智能金融目前的现状。（ 内 容 比 较 枯 燥 哈 ）
今年3月，摩根大通开发出一款金融合同解析软件COIN，用几秒的计算代替之前律师和贷款人员每年花费36万个小时才能完成的工作；4月，管理着近5万亿美金财富的黑石集团传出消息将裁员400人，或用AI代替；5月中旬，微软AI首席科学家邓力结束了在微软长达17年的职业生涯，转战资管行业智能金融，任知名对冲基金公司Citadel 首席人工智能官....在大数据概念热炒过后，人工智能（AI，Artificial Intelligence）正式成为资产管理行业争相追赶的发展方向，全球资管行业刮起了AI风，各大金融机构均开始布局智能金融行业。不过和很多金融市场的舶来品一样，AI在中国资管行业的探索也不接避免地出现了一些“走偏”的矛头，被“大材小用”。
对此，《财新周刊》对铂诺智能投研团队负责人李浩做了一次专访，问答整理如下：
《财新周刊》：目前用于资产管理领域的AI算法有哪些？
铂诺：资产管理领域应用AI可以把它分成三个子概念：智能投顾、智能投研、智能投资。每一类的功能偏向有所不同，涉及的AI算法也会不尽相同。
1）智能投顾
典型功能包括：客户偏好分析、市场分析提醒、智能配置组合、交易执行、组合优化等。
典型AI算法包括：知识图谱、机器学习、智能语言处理技术、图像识别等。
这方面有代表性的应该是美国的Wealthfront和Personal Capital两家公司。国内做得出彩的目前看来没有。铂诺希望作为一个先行者，在客户偏好和市场提醒这两项功能上着重发力，打造一个前端的智能顾问，帮助客户更好的了解自己和了解市场。
2）智能投研
典型功能包括：股票市场信息的深度挖掘分析、投资策略的量化与回测等。
这些功能的过程本质：数据获取、特征提取、数据转换、模型训练、模型选择、模型预测。
典型AI算法包括：监督学习算法：(1)回归算法：决策树、随机森林等; (2)分类算法：二次判别分析、K最近邻算法等; (3) 降维算法：偏最小二乘法等。
无监督学习算法：(1) 聚类算法：K均值、分层等; (2) 降维算法：主成分分析、独立成分分析等。
3）智能投资
典型功能包括：量化交易，智能风控
典型AI算法包括：在线过程分析（OLAP）、聚类、滤波、神经网络、预测模型等。
这部分同样是外国的企业走得比较靠前，07年开始Rebellion research就开始采用贝叶斯网络算法进行智能投资相关的工作了。
国内的跟进速度也比较快，铂诺这几年也一直致力于搭建自己的智能风控平台。
《财新周刊》：投资、销售、客服，您认为AI在其中哪个环节的应用最有意义？
铂诺：投资环节应用肯定是最有意义的，在资产管理领域，所有机构经营的其实都是客户的信任，而信任是建立在投资能力基础上的，只有当你的投资能力与客户的收益预期相匹配时才能更好的获得其信任。
大体来说，销售环节是如何包装和宣介你的投资能力去赢得客户的初步信任，而客户服务则是如何去经营与维护这种信任，最终将初步信任转化为深度信任的其实还是投资能力，这是资管行业颠扑不破的规律，即便在AI时代也不会有太大的改变。
落实到AI技术应用方面，AI在销售和客服两个环节的应用强调的是人群精准定位、环节优化与客户体验优化，实现的是成本控制与效率提升前提下的精准获客、精准营销以及精准服务，这其实和互联网行业中的流量经营理念较为契合。
但是在资管行业单纯经营流量只能是短期有效的，只有进一步将AI技术运用到投资环节，强化投资收益，为客户带来切实利益，才能利用好并且长期维护好你所引来的流量，“皮之不存，毛将焉附”。
《财新周刊》：如何看待大量的中国资管机构把AI技术应用于销售获客、精准营销环节，而忽视了对投资研究环节应用的现状？
铂诺：需要结合一定的时代和行业背景，目前来讲，有资管经验的机构在发展AI时，着眼点更多在于存量客户的维护以及增量客户的拓展，因为他们已经具备显著的资管能力，而且这些机构的立身之本也正是他们的资管能力，所以如果在资管能力上面作文章，想要通过AI的应用去提升其投资研究环节能力，这个对于其已经运作十分成熟的资管体系而言会是重大的变化，这种变化既是风险，同时也会在内部引起既有体系一定的反弹。
所以传统资管机构利用AI就会更倾向于销售获客和精准营销环节；而对于互联网企业而言，做资管更多只是其原有流量变现的一个直观途径，互联网企业尤其是几大巨头，他们的显著优势就是流量，而资管本身并不是他们的优势，在经营流量方面他们驾轻就熟，而在资管方面他们欠缺经验，同时他们也会避免任何潜在的影响其流量的因素，所以他们往往选择做好流量的引导和维护，将其引导至最为稳妥保险的资产端上来。
而对于既没有资管能力，又没有自生流量的企业而言，他们做AI+金融往往只会无疾而终，这些企业在真正做的时候，由于欠缺资管能力，所以也只能从销售获客和精准营销环节入手，通过这个带来一定的现金流来维系其生存，但最终由于缺乏资管能力，这个过程将是不可持续的。
总的来说，当你在既有体系与格局之中坐享红利时，是很难有动力去突破既有体系的；当你的体量发展到一定规模，你是会恐惧深层次创新带来的不确定性因素的；当你基础不牢，能力欠缺，创新将大概率将你推向失败的一面。所以无论是基于风险考量还是成本考量，他们都没有动力去做一些相对比较大胆的尝试，往往只能在既有体系内通过技术革新来强化优势与弥补劣势。
而在这种情况下，我们更为看好市场上具备显著资管能力，同时又拥有流量经营能力和经验的企业，他们的创新将更为务实，而对于这种公司而言，投资环节将成为其AI技术应用的关键环节，因为他们懂得金融以及金融服务的本质，懂得投资能力才是在这个行业立足的根本。
《财新周刊》：从国外市场看，AI在资管领域的应用，是否都首先从销售环节发力而不是投研？
铂诺：首先应该这样说，大多数投身于AI+金融领域的企业都会首先想在智能投研领域有所建树，因为大家都知道资管行业的价值全部源自于投资环节，不过正如上个问题所说，决定一个企业是否在投研领域发力的重要因素并不是他们想不想，而是他们有没有动力，有没有能力，有没有优势去发展投研，当以上要素不具备的时候，他们也只能在销售环节发力。
而将这个问题放在国外，以美国为代表，其金融、科技以及互联网发展水平全球领先，具有相当的技术和市场基础，企业发展呈现鲜明的梯次性和多样化，在充分竞争市场环境下，许多资管企业往往具备全方位创新的源生动力、能力和优势。
例如：Rebellion Research在2007年推出第一个纯人工智能基金，这只基金的显著特点便在于其投资能力，它的贝叶斯机器学习结合预测算法，可以很有效的形成自主学习不断优化的交易系统。而全球最大的对冲基金桥水联合，也是主要用来提高交易和投资能力。即便是比较具有创新性的Wealthfront、Sigfig等智能投顾，也都是主打他们高效的智能配置投资能力。
《财新周刊》：短期内AI在中国市场是否摆脱不了作为销售辅助工具的角色？
铂诺：确实存在这么一个现象，对于大的资产管理公司而言，短期内AI在中国市场更多的是作为销售的辅助工具，或者说，目前AI+金融的发展主要还是处在创造流量、利用流量、透支流量红利，赚人头费的阶段，不过也必须认识到这只是一个过渡阶段的特殊情况，在创新的过程中，原有的体系会大概率保持既有的方向惯性前冲，从销售发力，透支流量红利是最为保险和直接的方式。
不过这也刚好给予具备一定基础和实力的创新性企业弯道超车的机会，总的来说，传统大型资管以及互联网企业船大难掉头，很难有深刻的创新与变革，未来行业的突破性发展还是将发生在具备良好基础的创业型企业身上，而且在可预见的将来，就AI在金融领域的运用而言，投资能力的强化将成为重点，而销售与服务能力将成为辅助。
《财新周刊》：中国金融市场的数据积累是否已经达到了很好地应用AI技术的标准？
铂诺：首先明确一点，决定是否能够很好的应用AI技术的标准并不仅仅是数据积累的情况，数据搜集与统计口径的标准化、实时性与全面性以及进一步的数据解析和理解才是至关重要的，换句话说，市场的有效性才是决定是否能够很好地应用AI技术的关键标准。与此同时，是否达到了很好的应用AI技术的标准这个问题也是较为含糊的，关键看AI技术的应用方向和角色定位。
就目前而言，在弱人工智能时代，AI技术更多的是起到辅助决策和取代简单重复性环节的人工投入两大作用，因此从这两个预期作用去反观AI技术的应用的话，目前的市场应用以及其效果是较为可观的，并且在逐步增强的。
《财新周刊》：AI技术目前还无法解决市场投资决策中的哪些问题？或者尚无法替代哪些金融类工种？难点何在？
铂诺：正如之前所说，目前只是弱人工智能时代，还远未到强人工智能时代，所以AI技术并不能在所有环节替代人工，更无法解决市场投资决策中的所有问题，我们一贯认为数据是饲喂AI技术的基础原材料。数据搜集与统计口径的标准化、实时性与全面性以及进一步的数据解析和理解是AI技术在金融领域运用的关键所在。
随着市场的进一步规范和开放，数据统计口径的实时性以及全面性问题将逐步得到解决，但是，类似于将政策变化、市场规则变化、独立性突发事件等非标准化信息转化为标准化数据进而指导行为，这个过程就目前而言是很难通过AI技术来实现的，更多的需要依靠人工经验的积累与判断。
与此同时，AI技术应用于金融领域时，需要在行业内具备相当经验的人来确定其框架、流程、基础逻辑以及初始因子，而且还要根据市场与行业的发展进行适时地调整，而就目前而言，这个过程还是无法被AI技术本身所取代的。
总体而言，目前AI技术在金融领域的应用，其立足点并不是在所有环节完全取代人，我们更加关注其在关键环节对人的辅助作用， AI非常聪明和高效，但是这种聪明和高效只在AI其认知范围内成立，一旦当市场变化或者信息输入超出其认知范围，那么这时就需要人工的干预和参与，而且这种情况在弱人工智能时代会经常发生。
因此我们认为未来在投资研究与投资决策两个环节，至少在很长的一段时间内，并不存在AI完全取代人的情况，而是分工会更为明确，那就是人类负责搭建框架，AI负责执行，人类负责对非标准化信息以及潜在未知风险进行反应，AI负责对标准化信息以及可预期风险进行反应。
这也就是我们在推出智能投研机器人以及ＡＩ基金的过程中为什么强调“AI驱动全决策流程的主观+量化”创新模式的原因所在。
《财新周刊》：随着AI在资管领域的深度运用，精确计算之下，会否出现投资节奏和标的趋同的情形？市场是否因此失灵？
铂诺：在AI运用深度达到一定层次后，市场投资策略会趋同，投资节奏和标的的选择会有一定的指向性，但是不会完全相同，因为很难达到完全有效市场状态，信息的获取速度、是否全面、信息解析是否正确，这些决定了投资节奏和标的，不同的机构在这些领域不会完全相同；市场永远是在博弈的，AI技术的出现，不过是让这种博弈换了一种表现形式，本质是不会发生变化的。
而且市场有交易等环节的摩擦成本，这个因素容易被忽略，但是影响也很深远，即便投资策略相同，但是交易策略不尽相同，在这种情况下，投资节奏和标的的选择以至于后期的收益都会不同。
《财新周刊》：AI技术在遇到哪些市场情况时会失灵？面对突发性的市场政策，AI如何应对？
铂诺：目前来看，突发状况都可能使AI失灵，比如突然变化的市场宏观政策、股票自身的突发性利好利空等等。这个失灵不是说完全不能用了，但是效益、收益都会收到很大的影响。有时甚至会引起很大的投资回撤。
所以风控的把握一定要非常严格。有时候人主动会犹豫会纠结会迷惑，所以风控必须是智能化的,AI化的。对自己严苛无情，也就是对客户的有情。铂诺把智能风控放作智能投研能力之外的最重点，不是没有原因的。
《财新周刊》：AI在金融领域的运用，中国目前尚无相关监管规定，中国市场还有哪些特有因素制约AI在资管领域的融合发展？您认为监管层应该关注的重点是什么？
铂诺：中国市场的制约因素还是非常多，简单说几个：1、投资者缺乏财富管理意识，刚性兑付尚未完全打破。一部分投资者投机心理较强，习惯短线操作，偏主动偏个股。2、我国金融行业实行高度严格的分业管制，银行理财、股票、信托、公私募、每种产品牌照都不同。3、金融市场不够成熟、产品欠发达。
AI金融同时具备金融属性和科技属性，对金融属性的部分一定要严谨，要积极拥抱监管，在遵循监管的基本原则的基础上，鼓励科技创新，采用一种包容的态度对待金融科技。监管应先建立对金融科技发展的理论基础，对其发展优势、技术强项等方面有一个综合性的认识，在此基础上，在起步阶段对一些良性的试错成本应在监管领域给予包容并进行行业合作，协同促进行业发展。
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五、法国女篮目前什么水平？
法国女篮目前的世界排名是第八名。法国女篮是一个非常优秀的你来队伍，法国女篮在欧洲女篮排名中，一直都在前三名的位置，2022年女篮世界杯，法国女篮也进入到了决赛阶段，在小组赛中法国女篮位列小组第四名进入到前八名的争夺，在争夺前四名的时候法国女篮今天和中国女篮进行比赛，获胜的一方进入前四名。
六、目前最先进的水平仪？
博世:博世电动工具是全球知名的电动工具及附件生产商,他们的产品在品质、技术革新及售后服务方面一直保持高标准。
百得:百得Black&Decker是史丹利百得公司旗下旗舰品牌,也是全球知名的电工工具、家用小家电生产品牌之一。在产品革新、产品质量、产品设计方面都有很高的知名度。
七、人工智能目前发展的状况
人工智能目前发展的状况
在当今科技快速发展的时代，人工智能被认为是引领科技革命的风向标，其在各个领域的应用和发展取得了巨大进展。人工智能技术的不断创新与突破，为我们的生活带来了诸多便利和可能性。
在商业领域，人工智能技术被广泛应用于数据分析、预测模型、客户服务等方面，帮助企业提高效率和精准度，降低成本，实现更好的商业决策。各大互联网公司也在积极探索人工智能的应用，推动着商业模式的创新和发展。
在医疗健康领域，人工智能技术的应用正在改变传统的医疗模式，通过大数据分析和智能诊断，提高疾病的诊断精准度和治疗效果，为患者提供更好的医疗服务。同时，人工智能还在药物研发、基因测序等方面发挥着重要作用，为医疗健康行业带来新的突破和机遇。
教育领域也逐渐引入人工智能技术，通过智能化教学系统和个性化学习方案，提升教学质量和效率，满足学生个性化的学习需求。人工智能辅助教育的发展，为教育改革和创新提供了新的思路和可能性。
未来发展趋势
随着人工智能技术的不断推进和应用领域的拓展，未来人工智能发展的趋势呈现出几个重要特点。
- 智能化应用的广泛普及：人工智能技术将逐渐融入到日常生活的各个方面，智能化应用会更加普及，为人们带来更多便利和舒适。
- 跨界融合的加速推进：人工智能技术将与物联网、大数据、云计算等技术融合，形成新的技术生态，推动不同领域的创新与发展。
- 人机合作的深入发展：人工智能技术将更加注重与人类的合作和互动，实现人机协同，提升工作效率和生活质量。
- 技术环境的不断优化：随着人工智能技术的不断发展，技术环境将不断优化，更加智能化和高效化，为人工智能的应用提供更好的支持。
总的来说，人工智能目前的发展速度和广度令人瞩目，其在改变我们生活和工作方式的过程中发挥着重要的作用。未来，随着技术的进步和社会需求的不断变化，将会有更多的创新和突破出现，推动人工智能技术走向更加成熟和完善。
八、目前人工智能的应用有哪些？
人工智能被广泛应用。特别是在家居、制造、金融、医疗、安防、交通、零售、教育和物流等多领域。
1、智能制造
随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：
（1） 智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。
（2） 智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。
（3） 智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。
2、智能家居
智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。
3、智慧金融
人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。
4、智能医疗
智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。
5、智慧教育
主要是指人工智能在教育领域实现信息化，利用数字化、网络化、智能化和多媒体化等基本特征进行开放、交互、共享、协作、泛在等信息技术促进教育现代化交流。
6、智能安防
智能安防主要是利用人工智能系统实施的安全防范控制，在当前安全防范意识不断加强的环境下，智能安防市场应用广泛。其中主要应用在人体、行为、车辆、图像方面进行分析。
7、智慧物流
物流行业在人工智能、5G技术的推动下迅速发展。物流利用智能搜索、推理规划及计算机视觉等技术仓储、运输、配送和装卸等自动化改革，实现了无人操作一体化。
8、智慧交通
智能交通是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。主要通过智能设计路线出行的方法改善堵车、拥挤及交通事故等。
9、智慧零售
人工智能在零售领域应用广泛，包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人车和无人仓等。
综上所述，人工智能应用领域广泛，相信未来在人工智能的推动下，人工智能系统将应用到更多的领域当中。
九、各国人工智能水平？
中国位列全球第三，日韩位列四五名。这份调查问卷将美国作为了#人工智能#的标准参照，以美国为100分，据此标准，欧洲得分为89.5，中国则为85.8分。
韩国的部分专家学者认为，韩国在感官智能方面有一定的领先，但在更多的AI领域里，韩国都要落后于日本和中国。
十、张惠妹唱功目前算什么水平？
张惠妹的唱功面前算天后级水平。但唱功和流行传唱度又不一定成正比。张惠妹是靠独特的嗓音成名的，现在听她早期的音乐，感觉挺聒噪的，反倒是她后来到情歌更深入人心。
一晃成名也二十多年了，也曾因为献唱台独而一度被封杀，但她的歌在内地传唱度也蛮高，也算天后级人物。近三十年歌坛，除了王菲林忆莲，恐怕就是她了。
