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$京东(JD)$ **公司迟早要完呀

2023-09-02

硬炒

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2023-02-10

要准备开始搞事了吧

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2022-07-04

瞎jb炒作，韭菜请入场

让马斯克疯狂的人形机器人！万亿级新蓝海，揭秘背后产业

2022-04-11

拉🐶币割韭菜，屡试不爽呀

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2022-04-11

充电站铺开后换电就没啥显著优势了，充电/换电速度基本是个伪需求，谁没事天天开着电车跑几百公里？上下班通勤充电完全足够了。

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2022-04-11

恒大看着要不行了就跑去造车，乐视看着不行了也跑去造车，总之就是主业药丸了最后割一波韭菜

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09:09","market":"us","language":"zh","title":"让马斯克疯狂的人形机器人！万亿级新蓝海，揭秘背后产业","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2248136877","media":"智东西","summary":"人形机器人，AI领域的终极形态。当地时间6月3日，特斯拉CEO埃隆·马斯克在推特上预告，将在9月30日的特斯拉人工智能日上发布原型机。它叫“擎天柱”（Optimus），又被称为“特斯拉人形机器人”（T","content":"<html><head></head><body><p>人形<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>，AI领域的终极形态。</p><p>当地时间6月3日，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>CEO埃隆·马斯克在推特上预告，将在9月30日的特斯拉人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>日上发布原型机。它叫“擎天柱”（Optimus），又被称为“特斯拉人形机器人”（Tesla Bot），是特斯拉今年最重要的产品。</p><p>人形机器人的出现可以赋能千行百业，是人工智能场景的下一波浪潮，随着技术的不断成熟和商业化落地，有望带来万亿级别的空前蓝海。</p><p><b>01.</b></p><p><b>人形机器人</b></p><p><b>AI新篇章</b></p><p>特斯拉或将于 2022年9 月 30日推出首款人形机器人原型机，并将其命名为 ” OPTIMUS”。早在2021年8月19日，马斯克在特斯拉人工智能日时提出推出人形机器人，旨意是解决从事重复性高、单调枯燥的危险差事。</p><p>马斯克宣布进军AI机器人领域，意味着特斯拉绝不只是一家电动车公司，而是一家 AI公司。此外马斯克声称特斯拉机器人有朝一日随着时间推移将比汽车公司更加重要。</p><p>特斯拉机器人可以简单拆分2个域，即AI域及技术域。</p><p>AI域 : 采用FSD computer作为算力核心，配备8个Autopliot Cameras作为传感器，支持深度学习、数据分析，Dojo训练，自动标记等算法。</p><p>技术域：机器人头部包含信息屏幕，用来展示信息，此外机器人由轻质材料组成，并且四肢包含40个左右的机电执行器，并通过力反馈感应系统来实现平稳和敏捷双脚行走。</p><p>据马斯克介绍，该机器人大约1.73米，体重约56.7千克，可抱起约20.4千克的货物最快行走速度可约达8KM/时。</p><p>AI域是人形机器人的核心，因为机器人只有通过不断的机器学习的训练，才能完成指定的任务。此外特斯拉人形机器人是特斯拉自动驾驶的集大成者，因为人形机器人的核心与智能驾驶共用 FSD系统，我们预计智能驾驶很多神经网络系统将会应用在人形机器人中。</p><p>数据是实现智能驾驶和智能机器人的根基，而算力为机器学习、神经网络提供基础动力，随着特斯拉所处理的数据指数级的增长，公司由于耗电问题放弃Nvidia A100 GPU作为超级电脑的阵列去做训练，而是凭借自身强大的垂直整合能力，研发出专注于深度学习训练的Dojo D1芯片，于是特斯拉Dojo超级电脑应运而生。</p><p>1、大脑：D1芯片</p><p>D1芯片作为 Dojo超级计算机的关键单元，实现了超强算力和超高带宽，实现了空间和时间的平衡。该芯片采用分布式结构和7纳米工艺，搭载500亿个晶体管、354个训练节点，仅内部的电路就长达17.7公里。</p><p>Dojo超级计算机实为 ”性能猛兽 ”，算力高达s 9PFLOPs 。Dojo超级计算机的训练模块由1500个D1芯片组成，共53万余训练节点，相邻芯片之间延迟较低，配合特斯拉自创高宽带、低延迟的连接器，算力高达9PFLOPs，是世界上首屈一指的超级计算机。与业内相比，同成本性能可提升4倍，同能耗性能可提高1.3倍，占比空间节省五倍。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ade7d287ec65b1bb42b85f4815e70eed\" tg-width=\"550\" tg-height=\"301\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>▲特斯拉DOJO1芯片示意图</p><p>特斯拉 Dojo D1芯片主要可以拆解成4个部分，即CPU、 Switch、 Mat mult、 SIMD。</p><p>CPU即中央处理器，是计算机系列的运行和控制核心，是信息处理、程序运行的最终指令单元。</p><p>Switch即交换器，是计算机芯片与芯片之间的桥梁，具有数据传输功能。</p><p>SIMD即单指令流多数据流，可以理解成平行计算，是采用一个控制器来控制多个处理器，介入实现空间并行性的技术，简单来说是一个指令可以处理多个数据。</p><p>Mat mult 即计算单元，可以专注于神经网络的计算，进而加速神经网络的计算速度，是特斯拉计算机实现算力猛兽的根本原因之一。可以将该计算单元可以理解成人工智能芯片，即AI处理器，是一款芯片专门用于机器学习的算法及神经网络的运算，可用于训练和推理。相较于同期的CPU和GPU相比，可以实现15-30倍的性能提升，以及30-80倍效率(性能)提升。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d44b58f44353b6d2f37add579d326b2e\" tg-width=\"550\" tg-height=\"441\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>▲Dojo D1芯片架构</p><p><b>2、灵魂：AI机器视觉</b></p><p>机器视觉是 AI深度学习的一种应用与技术方向，无论是人形机器人还是智能驾驶都是机器视觉的落地方向之一。</p><p>神经网络是实现 AI深度学习的一种重要算法，覆盖人形机器人从识别到生成指令的全流程。是通过对人脑的基本单元神经元的建模和链接，探索模拟人脑系统功能的模型，并研发出的一种具有学习、联想、记忆和模式识别等具有智慧信息处理功能的人工系统。神经网络在智能机器人的应用广泛，主要应用在物体识别、规划、假设、训练/ /测试等各个环节。</p><p>神经网络最重要的特征是能从环境中学习，并把学习的结果分布存储在网络的突触连接中。神经网络是学习的一个过程。在环境的刺激下，相继给网络输入一些样本模式(input layer)，按照一定的学习算法调整网络各层的权值矩阵(hidden layer)，待网络各层权值收敛到一定值，学习过程会结束(output layer)。</p><p>特斯拉在智能驾驶和人形机器人在机器视觉的路径上具有异曲同工之妙。一套完整的训练、测试( (工作) )运动包含传感器、感知、评估、规划、制动器五个部分。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d9795b58f1e3ebb1106cf73986687119\" tg-width=\"550\" tg-height=\"754\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>▲特斯拉机器视觉全流程示意图</p><p>特斯拉最著名的 AI算法是其机器视觉中的纯视觉解决方案，该算法在人形机器人的制造中将其延续。</p><p>基于图像的目标检测: 目的是确定图象中是否存在给定类别的目标实例，可以是动态或静态目标，如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次(时间记忆等)的视觉任务的基础。</p><p>2D物体识别到 3D物体识别的转换 : 特斯拉通过在8个不同位置的摄像头，得到不同角度的同一物体，在通过神经网络(类似NeRF算法)渲染出该物体的3D图像，并记录该物体的大小及位置；随后生成一个3D向量空间，通过鸟看图的方式，通过另一种神经网络(类似LSTM算法)和物体识别计算出物体下一时间点出现的位置，至此人形机器人完成全部的感知步骤，其中包含三维信息及时间维度信息，并将该信息存储在训练集中，并不断强化学习。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5508d8388bcd1384149475d68a88fcf6\" tg-width=\"550\" tg-height=\"140\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>▲特斯拉2D物体识别到3D物体识别的过程示意图</p><p><b>02.</b></p><p><b>前景广阔</b></p><p><b>蓄势待发</b></p><p>从智慧城市到智能驾驶 AI浪潮的变化，预计人形机器人为人工智能的下一落地应用场景。</p><p>大数据时代 : 2016年AI战胜柯洁，同时随着基础算力的提升，我国开启新一轮人工智能热潮即大数据时代。政策、资本先行，应用场景逐渐丰富。无人机、AI翻译机等相继落地。</p><p>智能驾驶 : 随着<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a>的陆续爆发，基础算力及芯片的陆续演进，特斯拉Autopilot凭借完善的功能定义、依靠数据不断学习的算法，以及通过OTA实现的软件升级，全球正式进入智能驾驶时代，同时,<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>、华为等互联网巨头相继入局，推动智能驾驶加速发展。叠加政策持续推动自动驾驶商业化运营落地。如今，我国国内厂商在智能座舱、驾驶等发面都取得实际性的突破，未来国产化的生态将大有可为。</p><p>人形机器人 : 未来随着人形机器人的落地，枯燥乏味、重复性高例如买菜、家务等工作极易被人形机器人取代，我们认为这是人工智能的下一波浪潮，国内公司极大可能复制在智能驾驶领域取得的成果。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aba284e002c1597e55db253e54174ddf\" tg-width=\"550\" tg-height=\"122\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>▲人工智能浪潮的变化</p><p>根据麦肯锡数据称，随着AI的不断进步，预计2030年全球约有3.75亿人口由于AI的技术突破将重新就业，从数量上看，我国将有1200万至1.02亿人口需要重新就业。全球平均被取代的劳动力比率为15%，我国作为人口大国基本与世界保持持平为16%。</p><p>此外，据马斯克透露人形机器人的实际成本不会很高，可能比汽车还低。安德鲁预测是25000美元，约人民币16万元。按照特斯拉MODEL3 最低售价约为28万元，保守估计Optimus售价为20万元。长期来看，保守估计，到 2030年全球人形机器人市场规模可达万亿规模，是继智能驾驶电车后又一 AI的空前蓝海。</p><p>人形机器人的出现可以赋能千行百业，有望取代重复性高、单调枯燥的繁琐工作任务，同时，搜索拯救等一系列危险问题工作有望得到解决，快递、家政、服务业、工业等一系列场景有望率先得到落地。此外，人形机器人是 AI场景的下一波浪潮，随着技术的不断成熟和商业化的落地，有望带来万亿级的空前蓝海，在我国智能驾驶的生态逐渐突破和成熟的背景下，人形机器人势在必行，国内公司极大可能复制在智能驾驶领域取得的成果。</p><p>具备自研 AI处理器的厂商可以为人形机器人的神经网络提供算力支撑。人工智能的本质及数据的海量运算，相较于AI算法，数据才是重中之重。算力作为数据加速处理的<a href=\"https://laohu8.com/S/600405\">动力源</a>泉，其重要性不言而喻。</p><p>根据机器学习的算法步骤，可分为训练和推断两个环节，训练环节需要极为庞大的数据输入才能支持一个复杂的神经网络模型，训练过程中由于复杂的神经网络结构和海量训练数据，运算量巨大，因此对于处理器的算力、效率(能耗)要求极大。</p><p>AI处理器芯片可以支持深度神经网络的学习和加速计算，相比于 GPU和 CPU拥有成倍的性能提升，和极低的耗电水平。此外，推断环节相较于训练环节的计算量相对较小，但依然会涉及大量的矩阵运算，因此，人工智能芯片将发挥大量作用。</p><p>人形机器人的落地需要下游场景的数据融合，具备 AI算法落地的厂商具有比较优势。特斯拉在智能驾领域已经实现了纯视觉的解决方案，相关FSD系统可以直接用于人形机器人的机器视觉领域。</p><p>然而距离人形机器人的商业落地，其数据需要和下游细分场景紧密结合，通过优质细分场景下的数据和算法进行不断地迭代训练，最后提供具有价值的商业服务。人形机器人在细分场景海量数据并不可以直接获得，而具备AI算法商业化落地的公司本身具备卡位优势，即与下游细分场景连接密切，双方可以通过合作共同赋能客户，进而加速人形机器人的商业化落地。</p><p>智东西认为，特斯拉人形机器人的目标是在重复、枯燥、危险的环境和工况下应用，最终将走向我们的家庭，以彻底解决人工不断短缺的趋势。虽然特斯拉在AI、机器人技术方面有着雄厚的技术基础，但是马斯克的海口是否能成真，这可能得到9月才能见分晓。</p></body></html>","source":"zhidxcom","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>让马斯克疯狂的人形机器人！万亿级新蓝海，揭秘背后产业</title>\n<style 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” OPTIMUS”。早在2021年8月19日，马斯克在特斯拉人工智能日时提出推出人形机器人，旨意是解决从事重复性高、单调枯燥的危险差事。马斯克宣布进军AI机器人领域，意味着特斯拉绝不只是一家电动车公司，而是一家 AI公司。此外马斯克声称特斯拉机器人有朝一日随着时间推移将比汽车公司更加重要。特斯拉机器人可以简单拆分2个域，即AI域及技术域。AI域 : 采用FSD computer作为算力核心，配备8个Autopliot Cameras作为传感器，支持深度学习、数据分析，Dojo训练，自动标记等算法。技术域：机器人头部包含信息屏幕，用来展示信息，此外机器人由轻质材料组成，并且四肢包含40个左右的机电执行器，并通过力反馈感应系统来实现平稳和敏捷双脚行走。据马斯克介绍，该机器人大约1.73米，体重约56.7千克，可抱起约20.4千克的货物最快行走速度可约达8KM/时。AI域是人形机器人的核心，因为机器人只有通过不断的机器学习的训练，才能完成指定的任务。此外特斯拉人形机器人是特斯拉自动驾驶的集大成者，因为人形机器人的核心与智能驾驶共用 FSD系统，我们预计智能驾驶很多神经网络系统将会应用在人形机器人中。数据是实现智能驾驶和智能机器人的根基，而算力为机器学习、神经网络提供基础动力，随着特斯拉所处理的数据指数级的增长，公司由于耗电问题放弃Nvidia A100 GPU作为超级电脑的阵列去做训练，而是凭借自身强大的垂直整合能力，研发出专注于深度学习训练的Dojo D1芯片，于是特斯拉Dojo超级电脑应运而生。1、大脑：D1芯片D1芯片作为 Dojo超级计算机的关键单元，实现了超强算力和超高带宽，实现了空间和时间的平衡。该芯片采用分布式结构和7纳米工艺，搭载500亿个晶体管、354个训练节点，仅内部的电路就长达17.7公里。Dojo超级计算机实为 ”性能猛兽 ”，算力高达s 9PFLOPs 。Dojo超级计算机的训练模块由1500个D1芯片组成，共53万余训练节点，相邻芯片之间延迟较低，配合特斯拉自创高宽带、低延迟的连接器，算力高达9PFLOPs，是世界上首屈一指的超级计算机。与业内相比，同成本性能可提升4倍，同能耗性能可提高1.3倍，占比空间节省五倍。▲特斯拉DOJO1芯片示意图特斯拉 Dojo D1芯片主要可以拆解成4个部分，即CPU、 Switch、 Mat mult、 SIMD。CPU即中央处理器，是计算机系列的运行和控制核心，是信息处理、程序运行的最终指令单元。Switch即交换器，是计算机芯片与芯片之间的桥梁，具有数据传输功能。SIMD即单指令流多数据流，可以理解成平行计算，是采用一个控制器来控制多个处理器，介入实现空间并行性的技术，简单来说是一个指令可以处理多个数据。Mat mult 即计算单元，可以专注于神经网络的计算，进而加速神经网络的计算速度，是特斯拉计算机实现算力猛兽的根本原因之一。可以将该计算单元可以理解成人工智能芯片，即AI处理器，是一款芯片专门用于机器学习的算法及神经网络的运算，可用于训练和推理。相较于同期的CPU和GPU相比，可以实现15-30倍的性能提升，以及30-80倍效率(性能)提升。▲Dojo D1芯片架构2、灵魂：AI机器视觉机器视觉是 AI深度学习的一种应用与技术方向，无论是人形机器人还是智能驾驶都是机器视觉的落地方向之一。神经网络是实现 AI深度学习的一种重要算法，覆盖人形机器人从识别到生成指令的全流程。是通过对人脑的基本单元神经元的建模和链接，探索模拟人脑系统功能的模型，并研发出的一种具有学习、联想、记忆和模式识别等具有智慧信息处理功能的人工系统。神经网络在智能机器人的应用广泛，主要应用在物体识别、规划、假设、训练/ /测试等各个环节。神经网络最重要的特征是能从环境中学习，并把学习的结果分布存储在网络的突触连接中。神经网络是学习的一个过程。在环境的刺激下，相继给网络输入一些样本模式(input layer)，按照一定的学习算法调整网络各层的权值矩阵(hidden layer)，待网络各层权值收敛到一定值，学习过程会结束(output layer)。特斯拉在智能驾驶和人形机器人在机器视觉的路径上具有异曲同工之妙。一套完整的训练、测试( (工作) )运动包含传感器、感知、评估、规划、制动器五个部分。▲特斯拉机器视觉全流程示意图特斯拉最著名的 AI算法是其机器视觉中的纯视觉解决方案，该算法在人形机器人的制造中将其延续。基于图像的目标检测: 目的是确定图象中是否存在给定类别的目标实例，可以是动态或静态目标，如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次(时间记忆等)的视觉任务的基础。2D物体识别到 3D物体识别的转换 : 特斯拉通过在8个不同位置的摄像头，得到不同角度的同一物体，在通过神经网络(类似NeRF算法)渲染出该物体的3D图像，并记录该物体的大小及位置；随后生成一个3D向量空间，通过鸟看图的方式，通过另一种神经网络(类似LSTM算法)和物体识别计算出物体下一时间点出现的位置，至此人形机器人完成全部的感知步骤，其中包含三维信息及时间维度信息，并将该信息存储在训练集中，并不断强化学习。▲特斯拉2D物体识别到3D物体识别的过程示意图02.前景广阔蓄势待发从智慧城市到智能驾驶 AI浪潮的变化，预计人形机器人为人工智能的下一落地应用场景。大数据时代 : 2016年AI战胜柯洁，同时随着基础算力的提升，我国开启新一轮人工智能热潮即大数据时代。政策、资本先行，应用场景逐渐丰富。无人机、AI翻译机等相继落地。智能驾驶 : 随着海量数据的陆续爆发，基础算力及芯片的陆续演进，特斯拉Autopilot凭借完善的功能定义、依靠数据不断学习的算法，以及通过OTA实现的软件升级，全球正式进入智能驾驶时代，同时,谷歌、百度、腾讯、华为等互联网巨头相继入局，推动智能驾驶加速发展。叠加政策持续推动自动驾驶商业化运营落地。如今，我国国内厂商在智能座舱、驾驶等发面都取得实际性的突破，未来国产化的生态将大有可为。人形机器人 : 未来随着人形机器人的落地，枯燥乏味、重复性高例如买菜、家务等工作极易被人形机器人取代，我们认为这是人工智能的下一波浪潮，国内公司极大可能复制在智能驾驶领域取得的成果。▲人工智能浪潮的变化根据麦肯锡数据称，随着AI的不断进步，预计2030年全球约有3.75亿人口由于AI的技术突破将重新就业，从数量上看，我国将有1200万至1.02亿人口需要重新就业。全球平均被取代的劳动力比率为15%，我国作为人口大国基本与世界保持持平为16%。此外，据马斯克透露人形机器人的实际成本不会很高，可能比汽车还低。安德鲁预测是25000美元，约人民币16万元。按照特斯拉MODEL3 最低售价约为28万元，保守估计Optimus售价为20万元。长期来看，保守估计，到 2030年全球人形机器人市场规模可达万亿规模，是继智能驾驶电车后又一 AI的空前蓝海。人形机器人的出现可以赋能千行百业，有望取代重复性高、单调枯燥的繁琐工作任务，同时，搜索拯救等一系列危险问题工作有望得到解决，快递、家政、服务业、工业等一系列场景有望率先得到落地。此外，人形机器人是 AI场景的下一波浪潮，随着技术的不断成熟和商业化的落地，有望带来万亿级的空前蓝海，在我国智能驾驶的生态逐渐突破和成熟的背景下，人形机器人势在必行，国内公司极大可能复制在智能驾驶领域取得的成果。具备自研 AI处理器的厂商可以为人形机器人的神经网络提供算力支撑。人工智能的本质及数据的海量运算，相较于AI算法，数据才是重中之重。算力作为数据加速处理的动力源泉，其重要性不言而喻。根据机器学习的算法步骤，可分为训练和推断两个环节，训练环节需要极为庞大的数据输入才能支持一个复杂的神经网络模型，训练过程中由于复杂的神经网络结构和海量训练数据，运算量巨大，因此对于处理器的算力、效率(能耗)要求极大。AI处理器芯片可以支持深度神经网络的学习和加速计算，相比于 GPU和 CPU拥有成倍的性能提升，和极低的耗电水平。此外，推断环节相较于训练环节的计算量相对较小，但依然会涉及大量的矩阵运算，因此，人工智能芯片将发挥大量作用。人形机器人的落地需要下游场景的数据融合，具备 AI算法落地的厂商具有比较优势。特斯拉在智能驾领域已经实现了纯视觉的解决方案，相关FSD系统可以直接用于人形机器人的机器视觉领域。然而距离人形机器人的商业落地，其数据需要和下游细分场景紧密结合，通过优质细分场景下的数据和算法进行不断地迭代训练，最后提供具有价值的商业服务。人形机器人在细分场景海量数据并不可以直接获得，而具备AI算法商业化落地的公司本身具备卡位优势，即与下游细分场景连接密切，双方可以通过合作共同赋能客户，进而加速人形机器人的商业化落地。智东西认为，特斯拉人形机器人的目标是在重复、枯燥、危险的环境和工况下应用，最终将走向我们的家庭，以彻底解决人工不断短缺的趋势。虽然特斯拉在AI、机器人技术方面有着雄厚的技术基础，但是马斯克的海口是否能成真，这可能得到9月才能见分晓。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1136,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":613024045,"gmtCreate":1649632425185,"gmtModify":1649632425185,"author":{"id":"3501518466159739","authorId":"3501518466159739","name":"笑嘻嘻_9423","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c3783f1d144e661281494472efce3412","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3501518466159739","idStr":"3501518466159739"},"themes":[],"htmlText":"拉🐶币割韭菜，屡试不爽呀","listText":"拉🐶币割韭菜，屡试不爽呀","text":"拉🐶币割韭菜，屡试不爽呀","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":2,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/613024045","repostId":"2226505982","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2430,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":613025780,"gmtCreate":1649632305237,"gmtModify":1649632305237,"author":{"id":"3501518466159739","authorId":"3501518466159739","name":"笑嘻嘻_9423","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c3783f1d144e661281494472efce3412","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3501518466159739","idStr":"3501518466159739"},"themes":[],"htmlText":"充电站铺开后换电就没啥显著优势了，充电/换电速度基本是个伪需求，谁没事天天开着电车跑几百公里？上下班通勤充电完全足够了。","listText":"充电站铺开后换电就没啥显著优势了，充电/换电速度基本是个伪需求，谁没事天天开着电车跑几百公里？上下班通勤充电完全足够了。","text":"充电站铺开后换电就没啥显著优势了，充电/换电速度基本是个伪需求，谁没事天天开着电车跑几百公里？上下班通勤充电完全足够了。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/613025780","repostId":"1152021334","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1502,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":613025253,"gmtCreate":1649631925549,"gmtModify":1649631925549,"author":{"id":"3501518466159739","authorId":"3501518466159739","name":"笑嘻嘻_9423","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c3783f1d144e661281494472efce3412","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3501518466159739","idStr":"3501518466159739"},"themes":[],"htmlText":"恒大看着要不行了就跑去造车，乐视看着不行了也跑去造车，总之就是主业药丸了最后割一波韭菜","listText":"恒大看着要不行了就跑去造车，乐视看着不行了也跑去造车，总之就是主业药丸了最后割一波韭菜","text":"恒大看着要不行了就跑去造车，乐视看着不行了也跑去造车，总之就是主业药丸了最后割一波韭菜","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/613025253","repostId":"2226577107","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1120,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":361225551609928,"gmtCreate":1729225350787,"gmtModify":1729225352492,"author":{"id":"3501518466159739","authorId":"3501518466159739","name":"笑嘻嘻_9423","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c3783f1d144e661281494472efce3412","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3501518466159739","authorIdStr":"3501518466159739"},"themes":[],"htmlText":"<a 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href=\"https://laohu8.com/S/HPQ\">惠普</a>(HP.US)在华尔街讨论“不均衡”复苏之际暴跌。本周早些时候，由于个人电脑销量复苏“不确定”，惠普下调了全年预期。</p><p>Merchant还指出，随着自由现金流利润率恢复正常，该公司有可能产生更高的资本回报，并有可能被纳入标普500指数，尽管时间仍不确定。</p><p>最后，Raymond James的分析师Simon Leopold维持了对戴尔“跑赢大盘”评级，并将目标价上调至68美元，该分析师指出戴尔的上涨“在各个领域都是平衡的”。</p><p>值得一提的是，戴尔表示，由于宏观环境仍然充满挑战，其20%的服务器订单来自支持人工智能的机器，对此，Leopold表示，在这种背景下，结果“看起来更好”。</p></body></html>","source":"highlight_zhitongcaijin","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>戴尔股价创历史新高，华尔街看好其是人工智能领域的赢家</title>\n<style 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Merchant还将戴尔的目标价上调至70美元，并指出，由于商用个人电脑(PC)市场环境改善，以及服务器和存储需求企稳的迹象，戴尔似乎处于“有利地位”。据了解，由于工作站需求的增长，戴尔商业客户部门在本季度的销售额为106亿美元。相比之下，惠普(HP.US)在华尔街讨论“不均衡”复苏之际暴跌。本周早些时候，由于个人电脑销量复苏“不确定”，惠普下调了全年预期。Merchant还指出，随着自由现金流利润率恢复正常，该公司有可能产生更高的资本回报，并有可能被纳入标普500指数，尽管时间仍不确定。最后，Raymond James的分析师Simon Leopold维持了对戴尔“跑赢大盘”评级，并将目标价上调至68美元，该分析师指出戴尔的上涨“在各个领域都是平衡的”。值得一提的是，戴尔表示，由于宏观环境仍然充满挑战，其20%的服务器订单来自支持人工智能的机器，对此，Leopold表示，在这种背景下，结果“看起来更好”。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":740,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":625908878,"gmtCreate":1675997131895,"gmtModify":1675997133713,"author":{"id":"3501518466159739","authorId":"3501518466159739","name":"笑嘻嘻_9423","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c3783f1d144e661281494472efce3412","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3501518466159739","authorIdStr":"3501518466159739"},"themes":[],"htmlText":"要准备开始搞事了吧","listText":"要准备开始搞事了吧","text":"要准备开始搞事了吧","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/625908878","repostId":"2310641661","repostType":4,"repost":{"id":"2310641661","kind":"highlight","pubTimestamp":1675993941,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2310641661?lang=&edition=full","pubTime":"2023-02-10 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/>尽管巴菲特减持速度和力度都有加快之势，但整体来看比亚迪股价受巴菲特减持影响并不大。且这一次披露的减持均价，是近7次披露中的最高价格。截至2月9日，比亚迪H股报收249.4港元/股，A股报收288.3元/股，公司总市值7597亿元。</p><p><b>巴菲特再度减持比亚迪，持股比例降至11.87%</b></p><p>2月9日，根据港交所披露文件，伯克希尔哈撒韦于2月3日出售了423.5万股比亚迪H股股票，平均价格257.9港元/股，持股比例降至11.87%。</p><p>这是2023年以来，港交所第3次披露伯克希尔哈撒韦减持比亚迪H股，也是2022年8月该公司首次减持以来的第9次披露。此前的披露信息显示：</p><p>2022年8月24日，减持133.1万股比亚迪H股，均价277.1016港元/股；</p><p>2022年9月1日，减持171.6万股比亚迪H股，均价262.7243港元/股；</p><p>2022年11月1日，减持329.7万股比亚迪H股，均价169.8657港元/股；</p><p>2022年11月8日，减持578.25万股比亚迪H股，均价196.9945港元/股；</p><p>2022年11月17日，减持322.55万股比亚迪H股，均价195.4212港元/股；</p><p>2022年12月8日，减持132.95万股比亚迪H股，均价201.3432港元/股；</p><p>2023年1月3日，减持105.8万股比亚迪H股，均价191.44港元/股；</p><p>2023年1月27日，减持155万股比亚迪H股，均价226.32港元/股。</p><p>据悉，伯克希尔哈撒韦在2008年以8港元/股的价格买入了2.25亿股比亚迪H股，持有时间长达14年，直至2022年8月首次开始减持。目前伯克希尔哈撒韦已累计减持约9500万股，持仓已经降低超过四成。</p><p>需要注意的是，根据港交所披露易规定，大股东增减持股票只有横跨某个整数百分比时，才需要作出披露。而从持股数量来看，除已披露的信息之外，伯克希尔哈撒韦还有过多次减持行为。</p><p><b>比亚迪或将冲击400万销量目标</b></p><p>在刚刚过去的2022年，中<a href=\"https://laohu8.com/S/600617\">国新能源</a>车渗透率进一步提升，根据乘联会数据，中国新能源车渗透率已达25%。作为中国新能源汽车龙头，比亚迪也在过去一年继续高速发展，其产销量分别达到187.7万辆和186.3万辆，同比分别增长209.2%和208.6%，成为2022年度全球新能源车销量冠军。</p><p>日前有消息称，比亚迪内部将2023年销量目标定到400万辆。对此，比亚迪并未明确回应。公司称，受疫情影响，市场、消费需求及供应链体系等存在很多不确定性，因此比亚迪对2023年销售目标不好判断。比亚迪会根据市场的情况及变化，充分发挥企业自身优势，灵活制定各项计划，以满足广大消费者的需求。</p><p>除比亚迪外，近期，多家新能源车企相继披露了2023年新车销量目标，普遍给予高增长预期。</p><p>日前，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>董事长、CEO何小鹏向小鹏汽车全员发布了一封内部信，公布了小鹏汽车2023年的新车规划、交付目标和内部期望。2023年的目标是累计交付45万辆车，即2023年交付近20万辆车，目标增长率达到65.6%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>2023年的目标更为明确，就是超过雷克萨斯燃油车销量。数据显示，<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO.SI\">蔚来</a>2022年累计交付新车12.25万辆，同比增长34%，而雷克萨斯2022年在华累计销量18.39万辆。由此推算，蔚来对于2023年的销量目标在20万辆左右，销量目标增幅约为63.2%。</p><p>哪咤汽车联合创始人、CEO张勇提出的2023年哪咤汽车目标销量25万辆计算，2023年公司目标增长率约为67%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>方面，尽管并未正式公布2023年的具体销量目标。但据接近公司方面人士透露，2023年理想汽车设定的总销量目标在25万辆至30万辆区间。即便按照25万辆计算，理想汽车目标增长率也高达88%。</p><p><b>新能源汽车投资主线是什么？</b></p><p>年后，新能源车企股价普遍迎来一波上涨，近期又开始震荡调整。展望2023年全年，新能源汽车的投资思路是怎样的？</p><p>国泰中证新能源汽车ETF基金经理徐成城表示，从投资的角度来看，汽车现在已经分为了传统燃油车和新能源汽车这两条线。再继续往下细分，主线也变成了两条，一个是新能源化，另一个就是智能化。</p><p>新能源化方面，尽管现在渗透率已经达到30%左右，但是相比于未来的目标（在交通出行侧新能源化达到70%-80%）还有很远的距离。更重要的是新能源汽车的产品力在快速提升，在政策扶持之下，后续可能还会维持景气。但是像过去那样爆发式增长、所有细分领域都赚钱的状态大概率不会有了。</p><p>汽车智能化完全依赖于技术的突破以及零部件企业的研发。智能化也是提升汽车价值量的重要方向，包括但不限于轻量化、热管理、玻璃、智慧座舱以及自动驾驶相关的零部件等领域都有望呈现出快速增长的状态。</p><p>短期而言，一些整车厂可能会受到<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>降价的打压，策略上显得比较被动。但是随着整体新能源汽车或者传统汽车价格中枢的下降，使得国内企业进一步去提升产品力，通过汽车自动驾驶和汽车高价值零部件来提升市占率。这也是今年我们相对比较看好汽车零部件行业的原因。</p><p>信澳新能源精选混合基金经理李博表示，继续看好国内头部新能源整车企业，以及全年新能源车销量超预期带来的锂矿的估值回升。他表示，今年汽车行业对于价格问题一直备受关注的问题，特斯拉部分车型的价格一降再降之后，小鹏汽车部分主力车型也出现降价，反观到传统车企，其部分燃油车型出现了一定涨价。市场上担忧特斯拉小鹏等汽车可能会因为降价影响整体业绩收入和毛利率，但我们也要看到在降价下带来的需求刺激作用，新能源车已经成为消费者在购车时着重考虑的方向，随着规模效应凸显，车企的单车折旧摊销成本下降可能会比较明显，并且费用率得到改善，最终车企利润率有望相对稳定。</p><p>同时在整体经济复苏下，内需消费的推动是明确的，新能源车作为大众消费品，其行业景气度有望越发明朗。再看整个汽车行业，国内车企不但快速占据合资燃油车份额，而且还冲击外资品牌存量订单和价格体系，体现了国产品牌优势和价格优势。</p></body></html>","source":"cszg","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>加速减持比亚迪！巴菲特再卖423万股，有何影响？新能源车龙头定了新目标？</title>\n<style 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Cameras作为传感器，支持深度学习、数据分析，Dojo训练，自动标记等算法。</p><p>技术域：机器人头部包含信息屏幕，用来展示信息，此外机器人由轻质材料组成，并且四肢包含40个左右的机电执行器，并通过力反馈感应系统来实现平稳和敏捷双脚行走。</p><p>据马斯克介绍，该机器人大约1.73米，体重约56.7千克，可抱起约20.4千克的货物最快行走速度可约达8KM/时。</p><p>AI域是人形机器人的核心，因为机器人只有通过不断的机器学习的训练，才能完成指定的任务。此外特斯拉人形机器人是特斯拉自动驾驶的集大成者，因为人形机器人的核心与智能驾驶共用 FSD系统，我们预计智能驾驶很多神经网络系统将会应用在人形机器人中。</p><p>数据是实现智能驾驶和智能机器人的根基，而算力为机器学习、神经网络提供基础动力，随着特斯拉所处理的数据指数级的增长，公司由于耗电问题放弃Nvidia A100 GPU作为超级电脑的阵列去做训练，而是凭借自身强大的垂直整合能力，研发出专注于深度学习训练的Dojo D1芯片，于是特斯拉Dojo超级电脑应运而生。</p><p>1、大脑：D1芯片</p><p>D1芯片作为 Dojo超级计算机的关键单元，实现了超强算力和超高带宽，实现了空间和时间的平衡。该芯片采用分布式结构和7纳米工艺，搭载500亿个晶体管、354个训练节点，仅内部的电路就长达17.7公里。</p><p>Dojo超级计算机实为 ”性能猛兽 ”，算力高达s 9PFLOPs 。Dojo超级计算机的训练模块由1500个D1芯片组成，共53万余训练节点，相邻芯片之间延迟较低，配合特斯拉自创高宽带、低延迟的连接器，算力高达9PFLOPs，是世界上首屈一指的超级计算机。与业内相比，同成本性能可提升4倍，同能耗性能可提高1.3倍，占比空间节省五倍。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ade7d287ec65b1bb42b85f4815e70eed\" tg-width=\"550\" tg-height=\"301\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>▲特斯拉DOJO1芯片示意图</p><p>特斯拉 Dojo D1芯片主要可以拆解成4个部分，即CPU、 Switch、 Mat mult、 SIMD。</p><p>CPU即中央处理器，是计算机系列的运行和控制核心，是信息处理、程序运行的最终指令单元。</p><p>Switch即交换器，是计算机芯片与芯片之间的桥梁，具有数据传输功能。</p><p>SIMD即单指令流多数据流，可以理解成平行计算，是采用一个控制器来控制多个处理器，介入实现空间并行性的技术，简单来说是一个指令可以处理多个数据。</p><p>Mat mult 即计算单元，可以专注于神经网络的计算，进而加速神经网络的计算速度，是特斯拉计算机实现算力猛兽的根本原因之一。可以将该计算单元可以理解成人工智能芯片，即AI处理器，是一款芯片专门用于机器学习的算法及神经网络的运算，可用于训练和推理。相较于同期的CPU和GPU相比，可以实现15-30倍的性能提升，以及30-80倍效率(性能)提升。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d44b58f44353b6d2f37add579d326b2e\" tg-width=\"550\" tg-height=\"441\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>▲Dojo D1芯片架构</p><p><b>2、灵魂：AI机器视觉</b></p><p>机器视觉是 AI深度学习的一种应用与技术方向，无论是人形机器人还是智能驾驶都是机器视觉的落地方向之一。</p><p>神经网络是实现 AI深度学习的一种重要算法，覆盖人形机器人从识别到生成指令的全流程。是通过对人脑的基本单元神经元的建模和链接，探索模拟人脑系统功能的模型，并研发出的一种具有学习、联想、记忆和模式识别等具有智慧信息处理功能的人工系统。神经网络在智能机器人的应用广泛，主要应用在物体识别、规划、假设、训练/ /测试等各个环节。</p><p>神经网络最重要的特征是能从环境中学习，并把学习的结果分布存储在网络的突触连接中。神经网络是学习的一个过程。在环境的刺激下，相继给网络输入一些样本模式(input layer)，按照一定的学习算法调整网络各层的权值矩阵(hidden layer)，待网络各层权值收敛到一定值，学习过程会结束(output layer)。</p><p>特斯拉在智能驾驶和人形机器人在机器视觉的路径上具有异曲同工之妙。一套完整的训练、测试( (工作) )运动包含传感器、感知、评估、规划、制动器五个部分。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d9795b58f1e3ebb1106cf73986687119\" tg-width=\"550\" tg-height=\"754\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>▲特斯拉机器视觉全流程示意图</p><p>特斯拉最著名的 AI算法是其机器视觉中的纯视觉解决方案，该算法在人形机器人的制造中将其延续。</p><p>基于图像的目标检测: 目的是确定图象中是否存在给定类别的目标实例，可以是动态或静态目标，如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次(时间记忆等)的视觉任务的基础。</p><p>2D物体识别到 3D物体识别的转换 : 特斯拉通过在8个不同位置的摄像头，得到不同角度的同一物体，在通过神经网络(类似NeRF算法)渲染出该物体的3D图像，并记录该物体的大小及位置；随后生成一个3D向量空间，通过鸟看图的方式，通过另一种神经网络(类似LSTM算法)和物体识别计算出物体下一时间点出现的位置，至此人形机器人完成全部的感知步骤，其中包含三维信息及时间维度信息，并将该信息存储在训练集中，并不断强化学习。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5508d8388bcd1384149475d68a88fcf6\" tg-width=\"550\" tg-height=\"140\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>▲特斯拉2D物体识别到3D物体识别的过程示意图</p><p><b>02.</b></p><p><b>前景广阔</b></p><p><b>蓄势待发</b></p><p>从智慧城市到智能驾驶 AI浪潮的变化，预计人形机器人为人工智能的下一落地应用场景。</p><p>大数据时代 : 2016年AI战胜柯洁，同时随着基础算力的提升，我国开启新一轮人工智能热潮即大数据时代。政策、资本先行，应用场景逐渐丰富。无人机、AI翻译机等相继落地。</p><p>智能驾驶 : 随着<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a>的陆续爆发，基础算力及芯片的陆续演进，特斯拉Autopilot凭借完善的功能定义、依靠数据不断学习的算法，以及通过OTA实现的软件升级，全球正式进入智能驾驶时代，同时,<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>、华为等互联网巨头相继入局，推动智能驾驶加速发展。叠加政策持续推动自动驾驶商业化运营落地。如今，我国国内厂商在智能座舱、驾驶等发面都取得实际性的突破，未来国产化的生态将大有可为。</p><p>人形机器人 : 未来随着人形机器人的落地，枯燥乏味、重复性高例如买菜、家务等工作极易被人形机器人取代，我们认为这是人工智能的下一波浪潮，国内公司极大可能复制在智能驾驶领域取得的成果。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aba284e002c1597e55db253e54174ddf\" tg-width=\"550\" tg-height=\"122\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>▲人工智能浪潮的变化</p><p>根据麦肯锡数据称，随着AI的不断进步，预计2030年全球约有3.75亿人口由于AI的技术突破将重新就业，从数量上看，我国将有1200万至1.02亿人口需要重新就业。全球平均被取代的劳动力比率为15%，我国作为人口大国基本与世界保持持平为16%。</p><p>此外，据马斯克透露人形机器人的实际成本不会很高，可能比汽车还低。安德鲁预测是25000美元，约人民币16万元。按照特斯拉MODEL3 最低售价约为28万元，保守估计Optimus售价为20万元。长期来看，保守估计，到 2030年全球人形机器人市场规模可达万亿规模，是继智能驾驶电车后又一 AI的空前蓝海。</p><p>人形机器人的出现可以赋能千行百业，有望取代重复性高、单调枯燥的繁琐工作任务，同时，搜索拯救等一系列危险问题工作有望得到解决，快递、家政、服务业、工业等一系列场景有望率先得到落地。此外，人形机器人是 AI场景的下一波浪潮，随着技术的不断成熟和商业化的落地，有望带来万亿级的空前蓝海，在我国智能驾驶的生态逐渐突破和成熟的背景下，人形机器人势在必行，国内公司极大可能复制在智能驾驶领域取得的成果。</p><p>具备自研 AI处理器的厂商可以为人形机器人的神经网络提供算力支撑。人工智能的本质及数据的海量运算，相较于AI算法，数据才是重中之重。算力作为数据加速处理的<a href=\"https://laohu8.com/S/600405\">动力源</a>泉，其重要性不言而喻。</p><p>根据机器学习的算法步骤，可分为训练和推断两个环节，训练环节需要极为庞大的数据输入才能支持一个复杂的神经网络模型，训练过程中由于复杂的神经网络结构和海量训练数据，运算量巨大，因此对于处理器的算力、效率(能耗)要求极大。</p><p>AI处理器芯片可以支持深度神经网络的学习和加速计算，相比于 GPU和 CPU拥有成倍的性能提升，和极低的耗电水平。此外，推断环节相较于训练环节的计算量相对较小，但依然会涉及大量的矩阵运算，因此，人工智能芯片将发挥大量作用。</p><p>人形机器人的落地需要下游场景的数据融合，具备 AI算法落地的厂商具有比较优势。特斯拉在智能驾领域已经实现了纯视觉的解决方案，相关FSD系统可以直接用于人形机器人的机器视觉领域。</p><p>然而距离人形机器人的商业落地，其数据需要和下游细分场景紧密结合，通过优质细分场景下的数据和算法进行不断地迭代训练，最后提供具有价值的商业服务。人形机器人在细分场景海量数据并不可以直接获得，而具备AI算法商业化落地的公司本身具备卡位优势，即与下游细分场景连接密切，双方可以通过合作共同赋能客户，进而加速人形机器人的商业化落地。</p><p>智东西认为，特斯拉人形机器人的目标是在重复、枯燥、危险的环境和工况下应用，最终将走向我们的家庭，以彻底解决人工不断短缺的趋势。虽然特斯拉在AI、机器人技术方面有着雄厚的技术基础，但是马斯克的海口是否能成真，这可能得到9月才能见分晓。</p></body></html>","source":"zhidxcom","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>让马斯克疯狂的人形机器人！万亿级新蓝海，揭秘背后产业</title>\n<style 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” OPTIMUS”。早在2021年8月19日，马斯克在特斯拉人工智能日时提出推出人形机器人，旨意是解决从事重复性高、单调枯燥的危险差事。马斯克宣布进军AI机器人领域，意味着特斯拉绝不只是一家电动车公司，而是一家 AI公司。此外马斯克声称特斯拉机器人有朝一日随着时间推移将比汽车公司更加重要。特斯拉机器人可以简单拆分2个域，即AI域及技术域。AI域 : 采用FSD computer作为算力核心，配备8个Autopliot Cameras作为传感器，支持深度学习、数据分析，Dojo训练，自动标记等算法。技术域：机器人头部包含信息屏幕，用来展示信息，此外机器人由轻质材料组成，并且四肢包含40个左右的机电执行器，并通过力反馈感应系统来实现平稳和敏捷双脚行走。据马斯克介绍，该机器人大约1.73米，体重约56.7千克，可抱起约20.4千克的货物最快行走速度可约达8KM/时。AI域是人形机器人的核心，因为机器人只有通过不断的机器学习的训练，才能完成指定的任务。此外特斯拉人形机器人是特斯拉自动驾驶的集大成者，因为人形机器人的核心与智能驾驶共用 FSD系统，我们预计智能驾驶很多神经网络系统将会应用在人形机器人中。数据是实现智能驾驶和智能机器人的根基，而算力为机器学习、神经网络提供基础动力，随着特斯拉所处理的数据指数级的增长，公司由于耗电问题放弃Nvidia A100 GPU作为超级电脑的阵列去做训练，而是凭借自身强大的垂直整合能力，研发出专注于深度学习训练的Dojo D1芯片，于是特斯拉Dojo超级电脑应运而生。1、大脑：D1芯片D1芯片作为 Dojo超级计算机的关键单元，实现了超强算力和超高带宽，实现了空间和时间的平衡。该芯片采用分布式结构和7纳米工艺，搭载500亿个晶体管、354个训练节点，仅内部的电路就长达17.7公里。Dojo超级计算机实为 ”性能猛兽 ”，算力高达s 9PFLOPs 。Dojo超级计算机的训练模块由1500个D1芯片组成，共53万余训练节点，相邻芯片之间延迟较低，配合特斯拉自创高宽带、低延迟的连接器，算力高达9PFLOPs，是世界上首屈一指的超级计算机。与业内相比，同成本性能可提升4倍，同能耗性能可提高1.3倍，占比空间节省五倍。▲特斯拉DOJO1芯片示意图特斯拉 Dojo D1芯片主要可以拆解成4个部分，即CPU、 Switch、 Mat mult、 SIMD。CPU即中央处理器，是计算机系列的运行和控制核心，是信息处理、程序运行的最终指令单元。Switch即交换器，是计算机芯片与芯片之间的桥梁，具有数据传输功能。SIMD即单指令流多数据流，可以理解成平行计算，是采用一个控制器来控制多个处理器，介入实现空间并行性的技术，简单来说是一个指令可以处理多个数据。Mat mult 即计算单元，可以专注于神经网络的计算，进而加速神经网络的计算速度，是特斯拉计算机实现算力猛兽的根本原因之一。可以将该计算单元可以理解成人工智能芯片，即AI处理器，是一款芯片专门用于机器学习的算法及神经网络的运算，可用于训练和推理。相较于同期的CPU和GPU相比，可以实现15-30倍的性能提升，以及30-80倍效率(性能)提升。▲Dojo D1芯片架构2、灵魂：AI机器视觉机器视觉是 AI深度学习的一种应用与技术方向，无论是人形机器人还是智能驾驶都是机器视觉的落地方向之一。神经网络是实现 AI深度学习的一种重要算法，覆盖人形机器人从识别到生成指令的全流程。是通过对人脑的基本单元神经元的建模和链接，探索模拟人脑系统功能的模型，并研发出的一种具有学习、联想、记忆和模式识别等具有智慧信息处理功能的人工系统。神经网络在智能机器人的应用广泛，主要应用在物体识别、规划、假设、训练/ /测试等各个环节。神经网络最重要的特征是能从环境中学习，并把学习的结果分布存储在网络的突触连接中。神经网络是学习的一个过程。在环境的刺激下，相继给网络输入一些样本模式(input layer)，按照一定的学习算法调整网络各层的权值矩阵(hidden layer)，待网络各层权值收敛到一定值，学习过程会结束(output layer)。特斯拉在智能驾驶和人形机器人在机器视觉的路径上具有异曲同工之妙。一套完整的训练、测试( (工作) )运动包含传感器、感知、评估、规划、制动器五个部分。▲特斯拉机器视觉全流程示意图特斯拉最著名的 AI算法是其机器视觉中的纯视觉解决方案，该算法在人形机器人的制造中将其延续。基于图像的目标检测: 目的是确定图象中是否存在给定类别的目标实例，可以是动态或静态目标，如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次(时间记忆等)的视觉任务的基础。2D物体识别到 3D物体识别的转换 : 特斯拉通过在8个不同位置的摄像头，得到不同角度的同一物体，在通过神经网络(类似NeRF算法)渲染出该物体的3D图像，并记录该物体的大小及位置；随后生成一个3D向量空间，通过鸟看图的方式，通过另一种神经网络(类似LSTM算法)和物体识别计算出物体下一时间点出现的位置，至此人形机器人完成全部的感知步骤，其中包含三维信息及时间维度信息，并将该信息存储在训练集中，并不断强化学习。▲特斯拉2D物体识别到3D物体识别的过程示意图02.前景广阔蓄势待发从智慧城市到智能驾驶 AI浪潮的变化，预计人形机器人为人工智能的下一落地应用场景。大数据时代 : 2016年AI战胜柯洁，同时随着基础算力的提升，我国开启新一轮人工智能热潮即大数据时代。政策、资本先行，应用场景逐渐丰富。无人机、AI翻译机等相继落地。智能驾驶 : 随着海量数据的陆续爆发，基础算力及芯片的陆续演进，特斯拉Autopilot凭借完善的功能定义、依靠数据不断学习的算法，以及通过OTA实现的软件升级，全球正式进入智能驾驶时代，同时,谷歌、百度、腾讯、华为等互联网巨头相继入局，推动智能驾驶加速发展。叠加政策持续推动自动驾驶商业化运营落地。如今，我国国内厂商在智能座舱、驾驶等发面都取得实际性的突破，未来国产化的生态将大有可为。人形机器人 : 未来随着人形机器人的落地，枯燥乏味、重复性高例如买菜、家务等工作极易被人形机器人取代，我们认为这是人工智能的下一波浪潮，国内公司极大可能复制在智能驾驶领域取得的成果。▲人工智能浪潮的变化根据麦肯锡数据称，随着AI的不断进步，预计2030年全球约有3.75亿人口由于AI的技术突破将重新就业，从数量上看，我国将有1200万至1.02亿人口需要重新就业。全球平均被取代的劳动力比率为15%，我国作为人口大国基本与世界保持持平为16%。此外，据马斯克透露人形机器人的实际成本不会很高，可能比汽车还低。安德鲁预测是25000美元，约人民币16万元。按照特斯拉MODEL3 最低售价约为28万元，保守估计Optimus售价为20万元。长期来看，保守估计，到 2030年全球人形机器人市场规模可达万亿规模，是继智能驾驶电车后又一 AI的空前蓝海。人形机器人的出现可以赋能千行百业，有望取代重复性高、单调枯燥的繁琐工作任务，同时，搜索拯救等一系列危险问题工作有望得到解决，快递、家政、服务业、工业等一系列场景有望率先得到落地。此外，人形机器人是 AI场景的下一波浪潮，随着技术的不断成熟和商业化的落地，有望带来万亿级的空前蓝海，在我国智能驾驶的生态逐渐突破和成熟的背景下，人形机器人势在必行，国内公司极大可能复制在智能驾驶领域取得的成果。具备自研 AI处理器的厂商可以为人形机器人的神经网络提供算力支撑。人工智能的本质及数据的海量运算，相较于AI算法，数据才是重中之重。算力作为数据加速处理的动力源泉，其重要性不言而喻。根据机器学习的算法步骤，可分为训练和推断两个环节，训练环节需要极为庞大的数据输入才能支持一个复杂的神经网络模型，训练过程中由于复杂的神经网络结构和海量训练数据，运算量巨大，因此对于处理器的算力、效率(能耗)要求极大。AI处理器芯片可以支持深度神经网络的学习和加速计算，相比于 GPU和 CPU拥有成倍的性能提升，和极低的耗电水平。此外，推断环节相较于训练环节的计算量相对较小，但依然会涉及大量的矩阵运算，因此，人工智能芯片将发挥大量作用。人形机器人的落地需要下游场景的数据融合，具备 AI算法落地的厂商具有比较优势。特斯拉在智能驾领域已经实现了纯视觉的解决方案，相关FSD系统可以直接用于人形机器人的机器视觉领域。然而距离人形机器人的商业落地，其数据需要和下游细分场景紧密结合，通过优质细分场景下的数据和算法进行不断地迭代训练，最后提供具有价值的商业服务。人形机器人在细分场景海量数据并不可以直接获得，而具备AI算法商业化落地的公司本身具备卡位优势，即与下游细分场景连接密切，双方可以通过合作共同赋能客户，进而加速人形机器人的商业化落地。智东西认为，特斯拉人形机器人的目标是在重复、枯燥、危险的环境和工况下应用，最终将走向我们的家庭，以彻底解决人工不断短缺的趋势。虽然特斯拉在AI、机器人技术方面有着雄厚的技术基础，但是马斯克的海口是否能成真，这可能得到9月才能见分晓。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1136,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":613025780,"gmtCreate":1649632305237,"gmtModify":1649632305237,"author":{"id":"3501518466159739","authorId":"3501518466159739","name":"笑嘻嘻_9423","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c3783f1d144e661281494472efce3412","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3501518466159739","authorIdStr":"3501518466159739"},"themes":[],"htmlText":"充电站铺开后换电就没啥显著优势了，充电/换电速度基本是个伪需求，谁没事天天开着电车跑几百公里？上下班通勤充电完全足够了。","listText":"充电站铺开后换电就没啥显著优势了，充电/换电速度基本是个伪需求，谁没事天天开着电车跑几百公里？上下班通勤充电完全足够了。","text":"充电站铺开后换电就没啥显著优势了，充电/换电速度基本是个伪需求，谁没事天天开着电车跑几百公里？上下班通勤充电完全足够了。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/613025780","repostId":"1152021334","repostType":4,"repost":{"id":"1152021334","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1649574988,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1152021334?lang=&edition=full","pubTime":"2022-04-10 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Corp.(深石收购企业有限公司，下称“深石公司”)在港交所递交了招股书，发起人为王石、亚投基金管理有限公司(下称“亚投资本”)。王石，正是5年前卸任万科董事长的万科集团创始人。从深石公司管理团队来看，包括主席王石、执行董事兼首席执行官刘二飞、董事丁道一、董事兼首席财务官张天、首席运营官周默以及首席投资官佘诗颖，非执行董事为张朝阳、刘姝威、林倩丽。来源：深石公司招股书招股书显示，深石公司是一家注册在开曼群岛的特殊目的收购公司SPAC，投资拟重点在已准备好把握脱碳经济增长趋势的绿色科技，以及环保消费品与服务领域中的标的。其中，绿色科技所指领域包含房地产科技、电动汽车(EV)、物联网(IoT)等。王石尝鲜SPAC2017年，王石将万科管理权交棒郁亮，此后其在大众视野中的消息多与赛艇、公益慈善、运动等领域相关。此次阔别商界5年后，王石再度出山创业，并尝鲜“特殊目的收购公司”。特殊目的收购公司全称Special Purpose Acquisition Corporation(下称“SPAC”)，此前在美国资本市场较为常见，简而言之，SPAC先完成IPO，然后通过业务兼并收购有发展前景但未上市的目标公司。2022年1月1日起，港交所正式设立SPAC上市机制。公开资料显示，除深石公司外，目前已经递表的SPAC背后，出现了阿里前CEO卫哲、李宁、澳门赌王之子何猷龙、郑志刚、香港金管局前总裁陈德霖等人。王石此次设立深石公司，股权结构为Destone Holdings LLC(王石全资拥有的万岭国际有限公司的全资附属公司)持有65%的B类股份，亚投资本持有35%的B类股份。深石公司自2021年5月31日注册成立以来，仅进行组织活动及筹备所必需的活动，该公司尚未产生任何收入，预期最早要到特殊目的收购公司并购交易完成后才会产生收入。招股书显示，深石公司自2021年5月31日至2021年12月31日产生支出338.88万港元，截至2021年末负债净额320.17万港元。事实上，去年4月份，便有消息透露，王石正在筹备发起设立自己的SPAC，未来计划在美上市，其组建的SPAC将倾向于寻找大健康、运动科技及城市生活更新领域的合适企业和投资机会。布局新能源车在外界看来，王石此次尝鲜SPAC，凸显了其对碳中和领域的布局将以金融投资方式深度参与。招股书显示，深石公司预计将物色及收购的目标公司，首先条件是“在绿色科技及环保消费品与服务等目标行业具有市场领先地位”。招股书指出，全球朝着低排放和可持续发展道路所做的努力，不仅会在经济的几乎所有方面带来转型和改变，也会带来近期及远期巨大的投资机会。具体来看，绿色技术是指有助于向净零碳经济转型，包括但不限于城市科技、智能城市、房地产科技、电动汽车(EV)、清洁能源、物联网(IoT)、自动化、智能制造、智能建设及碳捕获、应用与封存(CCUS)。环保消费品与服务是指，可适应与日俱增的可持续性消费意识并提升社会及个人福祉，包括但不限于数字服务、健身与娱乐、运动娱乐、服装、食品与饮品，以及家居产品。招股书中多次强调王石致力于企业责任及可持续发展活动。比如，王石作为联合国气候峰会的中国商界代表，持续推动脱碳运动；担任万科公益基金会理事长，与故宫博物院等机构携手，促进社区可持续发展及环境保护。回顾来看，王石在1999年创立万科建筑研究中心，推出建筑绿色和环保理念；2007年正式开启绿色建筑之路，并收获国内首个住宅类绿色三星认证；2008年发起万科公益基金会，关注环境治理和社区零废弃；2018年发起“中国企业气候行动”等。合作伙伴都有谁？判断一家SPAC是否具有优势，其发起人和管理团队是一个重要考量因素。亚投资本作为深石公司的发起人之一，是一家由亚投资本控股有限公司全资拥有的资产管理公司(下称“亚投控股”)，亚投控股是一家成立于2016年的私募股权公司，专注于中国及东南亚地区的投资。截至2022年3月21日，亚投资本的在管资产超过15亿美元，在新能源汽车、智能出行、先进制造、机器人、消费品及物流等领域拥有十余个投资项目，包括从环境、社会及公司治理，以及可持续发展角度所进行的投资。招股书介绍，亚投资本在私募股权投资过程中，践行严格的环境、社会及公司治理标准，仅投资于符合其环境、社会及公司治理要求的企业，并协助所投资的企业持续完善环境、社会及公司治理的实践。亚投资本的掌舵人刘二飞，当前任职深石公司执行董事兼首席执行官，在中国及东南亚等多个地区拥有逾25年投资银行及私募股权投资经验，曾领导新能源汽车、智能出行、先进制造、消费品、物流及其他行业的投资。公开资料显示，刘二飞于2016年成立亚投资本，当前担任亚投资本首席执行官，并领导落实亚投资本的投资策略。在成立亚投资本前，刘二飞曾任职高盛、摩根士丹利、所罗门美邦国际、美银美林等多家金融机构高级管理人员，在国内资本市场任职江西铜业独立董事。佘诗颖作为深石公司首席投资官，拥有SPAC发行经验，担任在美国发起多个SPAC的执行职务，领导First Euro Investments Limited、BSG First Euro Investment Corp.及A SPAC(Holdings) Acquisition Corp.在美国发起各自的SPAC。同时，佘诗颖获委任为A SPAC (HK) Acquisition Corp.的执行董事及首席运营官，该公司于2022年3月向港交所提交首次公开发售上市申请的SPAC。此外，张朝阳、刘姝威为深石公司的非执行董事。招股书显示，张朝阳是搜狐公司创始人，自1996年起担任主席兼首席执行官；刘姝威自2017年起担任万科A独立董事，自2019年起担任格力电器、中光学等公司的独立董事。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1120,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}