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0808市场综述：科技股带头三大股指进入easy模式，纳指轻松创下收盘新高，黄金因关税消息剧烈震荡

加美财经08-10 00:00

北京中诺时尚科技有限公司成立，注册资本500万人民币

教育培训活动）；自费出国留学中介服务；人工智能行业应用系统集成服务；人工智能双创服务平台；人工智能理论与算法软件开发；人工智能应用软件开发；人工智能通用应用系统；组织文化艺术交流活动；广告制作；广告设计、代理；企业形象策划；会议及展览服务；广告发布；建筑装饰材料销售；水泥制品销售；五金产品零售；五金产品批发；轻质建筑材料销售；建筑材料销售；服装服饰批发；日用百货销售；鞋帽批发；日用品销售；电子产品销售；化妆品批发；针纺织品销售；化妆品零售；家用电器销售；服装服饰零售；航空运输设备销售；5G通信技术服务；智能控制系统集成；卫星导航多模增强应用服务系统集成；卫星遥感数据处理；智能车载设备销售；民用航空材料销售；卫星技术综合应用系统集成；集成电路设计；卫星移动通信终端销售；卫星通信服务；集成电路芯片及产品销售；数字视频监控系统销售。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）（不得从事国家和本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。）企业名称北京中诺时尚科技有限公司法定代表人金建宇注册资本 500万人民币国标行业科学研究和技术服务业>研究和试验发展>工程和技术研究和试验发展地址北京市门头沟区王平镇王平大街东路18号-WP2190(集群注册) 企业类型有限责任公司(法人独资) 营业期限 2025-8-8至无固定期限登记机关北京市门头沟区市场监督管理局

金融界08-09 21:18

盛储（揭阳）能源科技有限公司成立，注册资本500万人民币

流、技术转让、技术推广；网络设备销售；人工智能基础资源与技术平台；先进电力电子装置销售；资源再生利用技术研发；电力电子元器件销售；新材料技术研发；租赁服务（不含许可类租赁服务）；机械设备租赁；运输设备租赁服务；光伏发电设备租赁；发电技术服务；太阳能发电技术服务；电力设施器材销售；承接总公司工程建设业务；工程管理服务；特种设备销售；电子专用设备销售；配电开关控制设备销售；风力发电技术服务；海上风力发电机组销售；陆上风力发电机组销售；风力发电机组及零部件销售；电线、电缆经营；金属材料销售；光伏设备及元器件销售；电子元器件批发；普通机械设备安装服务；电力行业高效节能技术研发；电力测功电机销售；密封件销售；机械电气设备销售；电工仪器仪表销售；核电设备成套及工程技术研发；储能技术服务。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）企业名称盛储（揭阳）能源科技有限公司法定代表人肖迎亮注册资本 500万人民币国标行业电力、热力、燃气及水生产和供应业>电力、热力生产和供应业>电力生产地址揭阳市榕城区东阳街道蓝和村茶叶市场古玩城3号企业类型其他有限责任公司营业期限 2025-8-8至无固定期限登记机关揭阳市榕城区市场监督管理局

金融界08-09 19:58

宇树科技王兴兴在世界机器人大会上的演讲(全文)

器。但是后来在21年到22年，全球整个人工智能的发展非常迅速。尤其以ChatGPT时刻为代表的，整个AI的技术进步非常显著。并且像马斯克为代表的整个企业，包括尖端企业，对这个领域关注度非常高，带动了全球范围内的大众对人体机关注非常高。说的最直接一点，就大家可能想象不到，在22年的时候，我们公司完全没有开始做人类机器人。但是有很多客户直接找我们下订单，就是我们啥都没有，但是有客户愿意直接给我们钱付定金下订单给我们。所以就直接导致了我们在23年初就开始做人形机器人。这款机器人就是我们23年初花了半年多时间做的第一款人形机器人中央机器人。因为我们公司做的是第一代，所以外观上可能相对粗陋一点。但它的动力性能到现在为止非常强劲。像比如说像上春晚的话也是这款机器人，而且像下个礼拜我们在北京有个机器人比赛，我们这款机器人也会上场，大家可以关注一下。然后另外的话，像去年我们发布了我们第二款机器人，就是G1这款机器人。这款机器人到现在也是非常有代表性，它代表性什么东西呢？从去年我们这款机器人发布以后，到去年下半年，到今年大家可以发现很多的别的企业的很多的新兴的人形机器人，都跟我们这款机器人长得非常类似。就整个架构非常类似。然后这款机器人的活动力性能，包括它的灵活度非常好。相对来说去年发布的话，这款机器人大概是低配价格大概是9.9万人民币，是非常有竞争力的。所以这款机器人在去年包我今年也是应该差不多是全球人形机器人领域出货量最多的人形机器人。如果大家平时刷抖音，刷一些视频号，大家可以看到有很多我们的客户自发的在很多抖音平台上放直播，很多基本上每天都有。大家可以关注有好多人在网上搞直播这类事情。所以这款机器人目前大家看到的地方还是非常多的，而且也比较有竞争力。然后另外的话就是我们前一两周刚发布的一款我们R1这款新的人形机器人。这款游戏机器人也非常特点，最大的特点就是相对来说性价比更高些。它当然也会更小一点，大概1.2米，但它的最低配价格做到3.99万人民币。这款机器人的话，比较有特点，它的外观我们还是给客户留下了很大的外观的定制空间。大家可以在上面改装或涂装自己喜欢的造型。因为大家也知道，大家还是希望给自己的机器人做一些各种的打扮，衣服，各总的一些涂装，大家还是非常喜欢的。所以这款我觉得到今年以及到明年，应该也是全球大家会经常看到这款机器人。大家也比较喜欢，在我们展位上也有，大家有兴趣的话可以去我们展会上稍微看一下。到目前这个量产还没有搞定，所以说发货可能还是要比较晚一些才会发货。然后刚才也提到就可以大家可以在上面做涂装。这样的话可以定制大家各种自己喜欢的机器人造型，我觉得这是还是非常有意思的一件事情。另外的话，像我们前段时间发布了我们的新一款的四足机器人。这款机器人最大的特点就是它的自重和它的负载能力是非常强劲的。它自重大概只有35千克。就是我自己，对一个成年的男性来说，这款机器人你完全可以把它搬起来，还是非常方便的。但它的负载能力又非常强，它的持续负载能力可以达到差不多25到30千克左右，并且它的空载续航可以达到6个多小时。简单来说它的空载续航大概可以达到20千米的多一点点时间。就它的负载能力和续航能力还是非常强劲的，包括它的造型以及它的感知能力也非常强劲。所以这款机器人目前来说的话，发布以后大家也非常喜欢的。另外的话这里也有几个我们过去的一些产品的一些视频。这个的话像我们去年底，对我们的轮组做了一些更新。大家可能会好奇为什么我们的轮组会相对来说有了更多的一些灵活性。其实原因非常简单，就是我们过去的一两年，我们在人形机器人上开发了很多这些复杂的动作。我们把这些复杂多推的一些算法直接用到了我们机器狗上面。这样的话我们机器狗就带了很大的一些灵活性。并且这款机器人本身是工业级的，就是防尘防水，所以相对来说工业级场景会比较合适。像我们的工业级产品的话，在过去几年已经在很多的一些工艺里，包括一些电网，包括一些工厂，已经有24小时运行。它有自动充电，可以自动巡逻，自动识别一些比如说一些图像，包括一些气体或者一些东西都会做一些自动识别之类的。而且这款机型其实是相对有点大的，这也是为什么我们又发布了款相对小一点的机器狗。这款机器人如果带上轮子的话，它的自重达到了将近七八十千克，其实稍微有点重，所以这款机器还是有点大的。但是在这么大的情况下，它的灵活性还是非常不错的。这块机器还是比较重一些。负载能力也非常强，持续负载能达到可以四五十千克的持续负载能力，基本上一般性的话，载个人其实都没问题。当然有点危险性，不太推荐大家这么玩。另外的话，我们其实很多人以为我们公司把机器人做一些表演，或者打格斗之类。其实我们公司还是一直是非常重视对机器人干活这件事情。我们公司核心目标还是说让机器人去干活。包括四足机器人，包括人形机器人。我们也做了很多的数据采集，包括做了一些数据的一些开源，大家有兴趣可以关注我们，大家如果关注一下我们的公开的仓库，我们每隔一两个月都会公开一些算法，公开一些开源的数据之类的，大家都可以在上面玩。我们公司的话，在过去很多年，包括从16年开始，我们机器人的核心零部件都是我们自己开发的。包括关于电机、减速器，包括部分的传感器。像这个视频里面的话，是我们开发的第二代的3D激光雷达。这款3D激光雷达最大的特点就是相对来说它的市场角非常大，达到了九十几度乘以360度的市场角。而且它的成本非常便宜，单个的公开零售价大概只要1000元人民币左右，然后也是标配在我们最低配的机器狗上，就配我们3D激光雷达。而且大家可以关注到这个3D激光雷达虽然比较便宜，但是它的精度还是非常非常好的，基本上也达到2到3个厘米的精度，在室内和室外都可以用。所以对于一些低速的，比如清洁机器人或者一些物流机器人，大家如果为了降低机器人的成本，还是可以非常推荐用这款机器人。因为这样的话，你对于一个小的物流机器人，你的成本可以甚至可以降到小几千块钱成本，是非常有竞争力的。另外的话，像我们G1，像今年最近半年多时间，大家也关注到最近半年多时间在全球范围内，包括我们公司整个的机器人的技术AI技术进步非常快的。像这个视频的话是去年今年1月份的视频，大家可以看到它的跑步还是相对僵硬一点点的。但是在最近几个月我们已经开放给OTA给我们的客户的话，他这个跑步动作也会更加丝滑很多。而且我们的跑步是可以复杂地形跑步的，别的一些厂家可能只能在平地上跑一下。但是我们的机器的话在一些上下坡，包括石块路都可以运行，而且这个功能已经开放给所有客户。所以大家可以关注到，包括在国内，包括在美国，其实有很多客户用我们机器人参加各种活动，非常多。另外的话非常典型的就是今年1月份的一个春晚上，我们机器人跳舞。这个的话也是成为了目前中国的一个科技以及传统文化的一个文化符号。我觉得这是非常不容易的一件事情。因为大家也知道，如果单纯的只是一个表演的节目，你表演结束一两天以后，甚至很多情况下大家就忘记了。但现在来说，机器人跟传统文化扭秧歌的这个表演，已经成为了中国的一个某种意义上一个科技文化符号。这已经我觉得是非常有代表性的一件事情。我觉得没准过个十几二十年再看，也是非常经典的。这个项目的话，我们是跟张艺谋导演合作的。像大家可能想象不到这个转手绢和抛手绢的，就是张艺谋导演提出的，然后我们帮他技术实现了一下。而且这个项目最大的挑战是什么？最大挑战并不是说一单台机器人跳舞。单台机器人跳舞的话，我们其实去年上半年就已经实现了。这个项目最大的挑战就是用16台机器人全自动变队形跳舞。他头上有3D激光雷达，对整个场景的自动变队形、走位、跳舞都是全自动进行的。就简单来说，每次表演的时候音乐一响，整个流程就全自动进行，我们甚至中间没办法中断这个表演，所以这个点还是非常挑战，以及当然最终效果也非常不错，超过大家的预期，超过我自己的预期。大家非常喜欢这个节目，包括甚至有很多cosplay就是人cosplay这个节目，包括很多学生也很喜欢这个节目。另外的话大家可能发现，我们机器人现在跳舞，比如最近几个月，跳机器人跳舞可以更加丝滑很多。其实为什么大家可以发现在春晚上的时候，机器人为什么跳舞就相对有点僵硬的。其实原因非常简单，就是因为这个技术我们2月份才做出来的，所以你想在一月份想用这个技术去跳舞都不现实。而且另外一点就是大家可能也会好奇，为什么春晚上我们机器人会用我们黑色那款老的机器人，而不用这种，我们是更新的机身。其实原因也比较简单，就是这款机身有点小，大概只有1.3米多一点。然后我们在表演的时候，大家是希望稍微大一点的机器人，这样的话效果会比较好一些。而且像大家可以看到我们现在这种技术的话，这个其实是这种跳舞和功夫，其实不算我们目前最新的技术，算我们老一代的技术。这个技术最大的特点就是它理论上可以学习任何动作。学习打功夫也好，也可以学习舞蹈，其实都可以学。但这个技术有个不好的点是什么呢？就是他的动作序列都是固定的，就是你在表演之前你要先采集，用动作数据去采集一个序列的动作，采集以后再去做AI训练，AI训练以后再放到机器人上用。但有个很大的问题什么呢？就是你这次每次采集好以后的整个动作都是固定的，你没办法去调整他的动作，没办法甚至有时候都没办法去中断它的整个动作表演。所以这个某种意义上是一个老一代的技术。这时候已经实现了，但是完全不够的一个点，这里是但稳定性还是非常还是不错的。另外一个刚才也强调我们公司其实是一直非常重视机器人，包括灵巧手，包括上班去干活这件事情。而且可能说出来大家可能不相信这件事情。就是我们公司真正让机器人去干活，做手部操作，包括全身干活的AI的人，可能是我们公司最多的人。就是我们公司的团队里面大部分的做AI的人，都在做让机器人干活这件事情。但是我们公司为什么宣传这部分做的比较少呢？其实原因比较简单，就是我们公司希望做的干活的AI不是单功能性的AI，而并不是说让一个机器人去整理一个衣服也好，或者去烧个菜也好，我们其实并不想做这件事情。我们真正想做的干活的AI是个通用型的AI，希望它是各种功能的AI都能做。包括比如说端茶倒水，包括工厂里，包括一些表演性的AI都可以做。所以对这个AI模型的挑战非常大，到现在为止做的都不是特别理想。我们对这块的宣传相对少一些。另外的话这个是我们最新一代的技术，就是刚才说我们格斗上用的技术，反而是我们最新一代的技术。这个视频是我们四月份我们第一次把这个技术做出来的时候，我们做的一个预告。这个预告里面动作大家可以关注，去我们展位上看一下，其实跟这个还不太一样，什么地方不太一样呢？就是这个四月份做出来的时候，他的动作速度有点慢。大家可以发现他的出拳动作，包括他的踢腿动作都有点慢，但是我们觉得动作慢的话，对于整个的格斗的效果不太理想。所以在后来我们在五月份真正跟央视合作做全球直播的时候，我们又把他的出拳速度，包括他的各种的动作速度又加强了很多，至少加强了大概有一倍左右，所以说它的整个力道也会大很多。这是我们公司最新的一个技术。因为大家也知道他每次做一个格斗动作或做一个连续的格斗动作的时候，你可以认为它就是一个动作序列。而且我们有十几到20个动作序列要满足随机自由组合。因为大家也知道在格斗的时候，你的动作的随机性是比较大的。并不是说你这么打圈以后，下个动作就是这个动作，它的动作会形成一个自由组合的一个序列。比如说一开始是123，然后我231或者321，它的动作序列的排列组合方式非常多，所以要满足整个动作的随机组合，而且随机组合的时候要组合的相对会比较丝滑。你不能一个动作做好了以后，你下一个动作的时候切换非常僵硬。还有另外一个最关键的一点，就是他要做更大的一个抗冲击能力干扰。因为大家也知道在打比赛和格斗的时候，它的外部的冲击和扰动是非常大的这跟单纯的舞蹈表演演或者武术表演非常不一样。大家也知道在舞蹈表演的时候，他是没有外部干扰的，但在格斗的时候，他的外部干扰是非常大的。包括你在踢腿的时候，别人会都会打你，包括很多一些极端动作，如果大家有兴趣可以关注一下我们机器人的腿部，他的腿部有很多凹坑，而且大家知道这个腿是铝合金的，在铝合金上面都有很多凹坑，所以他的打击的力度还是非常大的，也比较有意思。然后对于这个比赛项目的话，其实最有趣是什么呢？在视频上面看其实感受不是特别好。如果大家有可能有机会去操作一下我们机器人，就是操作人员对这个体验是最好的。然后其次是如果有机会的话，站在如果在机器人在格斗比赛的时候，如果你是站在机器人旁边，这个的体验也非常好。但视频上单独看的话，其实反而没有那么体验没有那么好。另外的话刚刚也提到，我们也是前段时间发布的我们最新款的，3.99万的我们最新款的人形机器人。这种机器的话相对比较轻巧，也比较安全，自重大概只有25千克，就非常轻量级。这个由于时间关系，这里也不多介绍。包括我们前段时间发布的新一代的A2，我们的那个思路机器人也非常的轻量级一下，而且它的负载能力非常强。我们还是希望在工业场景能有更多的落地。这种也防护等级也比较高，这也是防尘防水。然后另外分享一下，目前我个人对国内和全球的机器人整个行业分享。其实今年上半年的时候最大的特点就是今年上半年我个人感觉由于整个集成行业非常火爆，以及政策的相关支持，然后这块行情我觉得平均整机厂商，包括零部件厂商，平均至少每家企业有将近50%到100%的增长。所以增长还是非常吓人的。这个在整个行业来说都是非常少见一件事情，就是从需求端拉动了整个的行业的发展．另外的话像海外也毋庸置疑，比如说以特斯拉为代表的，目前他们今年要量产几千台人形机器人。而且今年大概他们会发布他们第三代的特斯拉的人行机器人。大家可以多关注一下这个事情。目前全球范围内，大家在这块的热情，包括尤其海外的大公司，包括英伟达，包括苹果，包括meta Open AI大家都非常持续在推动这个领域的发展这些事情。另外的话我分享几个字的个人小想法未必准确。第一点就是对于机身本体来说，很多人可能会有个误区，为什么可能机器人目前大家没有大规模应用，或者目前的机器人的功能还不够。这个原因可能是有人会怀疑是不是硬目前的硬件不够好，或者成本比较高。其实最大的问题是，其实目前的硬件是够用的，某种意义上完全是够用的。目前人形机的硬件，哪怕灵巧手，整机，某种意义上完全是够用的。当然不够好啊，当然持续的要把它做的更好，它更大的问题就是你要把它量产。工程上的问题肯定是很多的，但是在技术层面上或者在AI的角度来说，目前的硬件是完全是够用的。但是目前最大的挑战还是具身智能的AI还是完全不够用，这也是限制当时机器人，尤其人形机器大规模的应用的一个最大点。就是机器人大模型或者具身智能到现在为止还是不太够用。简单说就是目前的感觉有点像ChatGPT出来前面的1-3年左右时间，目前整个业界大家已经发现了类似的方向以及技术路线，但是没人把它做出来。大家也知道ChatGPT出来前面的几年，做语音AI的已经做了十几二十年了，但是大家一直觉得他很傻瓜，很弱智，根本完全没法用。像ChatGPT出来以后，大家达到了一个比一般人性能还更好的一个阶段，所以这个阶段目前还没有到这个阶临界点。如果对于机器AI这个临界点，我觉得会达到什么程度呢？就是如果哪一天我们带一个人形机器人到这个会场，而且这个会场他没有见过这个会场，如果他随便我跟他说一句话，帮忙把这瓶水带给某个观众。他是他可以比较顺畅的自己走过去，流畅的把这个事情干了，或者说把这个房间帮忙整理一下。他这个房间完全没有见过，他都能自己做这件事情的时候，我觉得达到了差不多那个机器人的ChatGPT时刻。如果快的话，可能会来的一两年或者2到3年还是很有可能实现的。最慢的话我估计3到5年也是很大概能实现这个概念，大家可以关注一下，但是现在确实还是不太够用。没有达到这个效果，到底是模型的问题还是数据的问题？我反而感觉目前全球范围内大家对数据这个问题，基层数据的问题关注度有点太高了。就是现在最大的问题反而是模型的问题，这并不是数据问题。就目前来说在具身智能和机器人来说，这个模型架构都不够好，也不够统一。所以模型的问题其实是现在大家反而关注的有点少，反而对数据的问题关注很多。因为在大语言模型领域，大家觉得我有足够多的数据，尤其有足够多的好的数据的时候，我就能把模型训练的越来好。但是在具身智能，在机器领域，反而大家可以发现，很多情况下你数据有了，会发现这个数据用不起来。你采了数据干嘛用？因为我们要采了数据要去用，对吧？但发现采了数据用不来怎么办？所以很多情况下大家对模型的关注目前是相对有点少，反而对数据关注有点太高了。然后另外的话，大家也知道目前相对比较火的就是VLA模型。VLA模型是一个相对比较傻瓜式的一个架构。其实说我觉得对模型在我个人对VLA模型还是表示抱一个比较怀疑的态度。说对于VLA模型，目前它对真实世界交互的时候，它的数据质量能采集数据是不太够用的。我有个简单的想法，就是在VLA模型上面加一个ai的训练，这是大家一个非常自然一个想法。但是我个人感觉包括我们公司目前尝试下来VLA模型加AI这个训练，我觉得还是不够的这模型价格还是得再升级和优化这类事情。也简单分享一下我们过去做的一些事情。大家也可以关注到，就是像前几天谷歌发布了他们全新一代的视频生成模型，或者某种意义上是一个视频驱动的一个世界模型。这也是大家非常关注的，去年的时候，OpenAI他们发布了他视频生成模型以后，大家会有个很自然的想法。我如果在我控制一个视频生成模型，跟他说我让一个帮我生成一个机器人去整理一下房间。如果他能生成的这个视频就已经让一个机器人去做好的时候，那我是不是能让这个视频生成模型直接去驱动一个机器人去做。这想法非常直接简单，对吧？所以我们去年的时就去做了这个事情。所以大家可以看到这个视频里面右上角有个小的视频会出现的时候，帮忙导播重新放一下这个视频，就右上角会有个小的视频去放这个东西。实际上右上角那个视频是它生成出来的，不是用摄像头采集的。就是我们用一个预训练的一个视频生成模型，重新又去训练了一下。让他去先去生成一个视频的一个机器人动作，然后再控制一个机器人去做。这个技术是能实现的。包括目前谷歌的世界那个视频生成世界模型，他们也想实现这个效果。我觉得这个路线的方向可能比VLA模型还更快的，收敛概率还更大。但是我没有硬件，我不敢保打包票，我觉得可能还是有很多问题之类的。其中有一个很大的问题就是视频生成模型太关注视频生成的质量了，导致对GPU的消耗有点大。但是对机器人干活来说，某种意义上你并不需要很高精度的视频生成质量，你只要驱动机器人去干活就行了。所以右上角刚刚有提到这个是右上角这个视频并不是个实拍的视频。右上角这个视频是生成的，生成好的视频，然后再控制机器人。这个事情大家有兴趣关注的话，去可以关注一下谷歌的他们的那个视频生成模型，还是非常有意思的。然后这个是它的整个模型的架构，还是非常简单粗暴的。就是把整个机器人的一些动作序列控制直接对齐到整个模型的架构之类。另外一点就是还要提出一点，刚才我已经想提出了一点我的个人想法，但实际上还是不太够用。目前在机器大家也知道，目前像我们机器人，比如说跳跳舞，做一些打格斗，其实效果不错了，对吧？但实际上现在面临一个很大的问题，就是如果要进一步把整个能力提升一个RL的，就是机器人里面的rl的scalinglaw，就是这个缩放定律还是非常目前大家做的非常不好。举个最简单的例子，就是如果我训练一个机器人的训练动作，我有一个新的舞蹈我要去训练，或我先要他干一个活我要去训练。训练的时候每次我有新的动作我都要重新训练，还是从头开始训练，这是非常不好的一个事情。我们是希望我每次做一个新的训练的时候，我是在老的训练基础上去做训练的。理论上我做rl训练的时候，每次训练的时候他的训练速度越来越快，我学习新技能的效果越来越好。但是全行业内，目前整个机器人在rl这里，没有人做出来做好。我觉得这是非常值得做的一个方向。这件事情因为大家也知道，在语言模型上已经是充分验证过的事情。但是在机器的运动控制上面，大家做的还是刚刚开始。如果在座的有一些同学，大家可以关注一下这个领域之类，其实可以发表一些比较好的论文。然后另外的话，个人感觉就是在未来2到5年，其实最大的肯定还是一个端到端的具身智能AI模型。这个其实是大家可以多关注，以及多推动一件事，我觉得这是最重要的一件事。模型本身是非常最重要的。然后另外就是更低成本的，更高寿命的硬件，这个是毋庸置疑的。大家也知道，哪怕对于汽车行业来说，哪怕已经一百多年了。哪怕到今天，如果你对一家企业要做一个很好的一辆汽车出来，它的工程量还是非常大的。说对机器人行业未来，比如说每年有几百万、几千万甚至几亿的人形机器人，如果要生制造出来，他的工作的挑战，他的工程量的挑战，还是非常吓人的一件事情。另外的话有低成本的大规模的算力。另外的话我分享一个概念就是其实在人形机器人在或者在移动机器人本体上，其实没办法直接部署很大规模的算力。为什么呢？因为它的尺寸只有这么大，它的电池只有这么大，它部署的算力的功耗是有限制的。我个人感觉在人形机上，你最多只能部署峰值功耗大概只有100瓦的算力。你最好平时工作算力只有小几十万，简单说就只有大概几个手机的算力的水平。因为它的尺寸比较小，它不能部署大规模算力。但是对于未来在于大规模的算力的需求肯定是毋庸置疑的件事情。而且我觉得可能是个分布式的算力，为什么呢？因为大家也知道机器人让它干活的时候，它的通讯延迟是希望比较低的。如果你在北京干活的机器人，你的数据中心或者你的算力中心在上海或者在内蒙，你的延迟实在是太大了。所以我个人感觉未来在工厂里，工业领域大规模云的手臂。比如说我一个工厂里面有100个机器人，那我工厂里面可以有个集群的分布式的服务器。我所有的机器人就直接连接我的工厂里的局部服务器就好了，整个服务器的安全性延迟和通信延迟是可以接受的。或者换一个话题，如果大家在比如一个小区，如果有一个小区每家每户有一个机器人的时候，我觉得在这个小区或者这个区里面，那是有分布式的一个集群算力中心的。这样的它的延迟和它的安全性是有保证的。并且如果有一个新的客户想买一个人形机器人的时候，他不需要给这部分算力的建设花钱，成本也会更低很多。我觉得分布式算力是一个未来在机器人领域非常重要一个领域，比目前的算力可能分布还要更广一些。另外一点，大家也知道在过去的AI领域，包括机器人领域都是一个全球共创的过程。包括中国的企业，包括美国的很多的大的企业，包括英伟达。大家在过去很多年，包括当下在未来大家都做了很多很多贡献。包括我们想共同推动这个件事情，说在机器人领域，我觉得一直是全球共创的。就是在中国我们公司或者哪一家公司，大家都做了不少的贡献出来。大家也知道在AI领域没有人能保证，没有一家大公司能保证我有足够的人我有足够的资源，我就是永远能保证AI领域最领先的。在过去的OpenAI包括DeepSeek已经证明了，AI的创新永远是伴随着一些随机性，伴随着更多的年聪明年轻人的。所以很多情况下都是每家公司或者每家高校都做了很多贡献，还是要全球共创出来的。谢谢大家。

金融界08-09 15:58

科技发展对金融有何影响？

险管理方面，科技是重要的助力。大数据、人工智能和区块链等技术被广泛应用于风险评估和监控。大数据技术可以收集海量的客户数据和市场信息，通过数据分析模型更准确地评估客户的信用风险，为金融机构的信贷决策提供有力支持。人工智能则能够实时监测金融交易中的异常行为，及时发现潜在的欺诈风险并迅速做出响应，保障金融交易的安全与稳定。区块链技术以其去中心化、不可篡改等特性，为金融交易提供了更加安全可靠的环境，有效减少了交易中的信息不对称和违约风险。科技还促使金融产品种类日益丰富。随着科技的进步，新的金融产品和服务不断涌现。例如，智能投顾利用算法和数据分析为客户提供自动化的投资组合建议，降低了投资门槛，使更多投资者能够享受到专业的投资服务。另外，加密货币以及相关的金融衍生品也在科技的推动下进入大众视野，虽然目前这类产品还面临诸多监管和技术挑战，但无疑也是科技发展对金融产品创新的一次大胆尝试。以上信息由金融界利用AI助手整理发布。金融界作为知名的金融信息服务平台，长期致力于为广大用户提供全面、准确、及时的财经资讯与专业的金融知识解读。平台整合了多维度的数据资源，凭借先进的技术手段，帮助用户全方位了解金融市场动态，把握经济脉搏。多年来，始终坚守客观、公正的原则，旨在助力用户在复杂多变的金融世界中做出相对明智的决策。免责声明：本文内容根据公开信息整理生成，不代表发布者及其关联方的官方立场或观点，亦不构成任何形式的投资建议。请您对文中关键信息进行独立核实，自主决策并承担相应风险。

金融界08-09 06:27

【美股收评】纳指再创历史新高美联储人事调整引爆降息预期美国股市本周强势收官

80%的企业报告盈利超出分析师预期。在人工智能应用带来的新一轮乐观情绪推动下，这种态势缓解了因美国全面关税政策导致经济前景不明朗引发的担忧。‌ 汇丰（HSBC）分析师在报告中指出，标普500指数二季度每股收益增速现已达‌10%‌，近乎两倍于华尔街最初预测值。焦点个股安德玛下跌18.07%，运动服装制造商预测二季度营收低于预期，主因北美需求疲软（通胀高企及关税政策不确定性）。 Pinterest暴跌10.31%，分析师指出该社交媒体集团在美加地区销售额落后于主要竞争对手。温迪汉堡上升1.3%，但面临原料成本压力及美国客流量下滑，下调全年全球销售展望。苹果涨超4%，连续第三日上涨，本周累涨13%，创下自2020年7月以来最佳单周表现。推动上涨的因素包括苹果宣布加码投资1000亿美元用于美国制造业，提振市场对其本土供应链前景的信心。谷歌母公司Alphabet上涨2.5%，在科技股普涨趋势下表现稳健。特斯拉上涨2.29%，尽管近期未有重大消息，仍受益于整体科技板块强势。继续受人工智能投资热潮驱动英伟达、Meta Platforms均涨逾1%。编辑点评：CPI数据与杰克逊霍尔年会临近展望下周，投资者将密切关注美国7月消费者物价指数（CPI）报告，寻找更多美联储政策走向的线索。同时，8月下旬举行的杰克逊霍尔全球央行年会也将成为关键事件，届时美联储主席鲍威尔是否释放更多政策信号，将影响市场中期预期。在贸易政策尚未完全落地、经济数据波动加剧的背景下，美联储人事与政策动向正成为市场主导力量，风险资产的表现料将持续高度敏感。

丰雪鑫9908-09 05:00

江苏金析为证数据科技有限公司成立，注册资本2000万人民币

务；软件开发；软件销售；软件外包服务；人工智能应用软件开发；网络与信息安全软件开发；数字文化创意软件开发；人工智能基础软件开发；人工智能理论与算法软件开发；计算机软硬件及辅助设备批发；云计算设备销售；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；人工智能公共服务平台技术咨询服务；技术推广服务；物联网技术服务；计算机系统服务；计算机及通讯设备租赁；计算机及办公设备维修；计算器设备销售；工业控制计算机及系统销售；电子产品销售；信息系统集成服务；信息技术咨询服务；智能控制系统集成；信息系统运行维护服务；人工智能公共数据平台；人工智能基础资源与技术平台；人工智能双创服务平台；人工智能硬件销售；人工智能通用应用系统；人工智能行业应用系统集成服务；教育咨询服务（不含涉许可审批的教育培训活动）；安全咨询服务；健康咨询服务（不含诊疗服务）；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；业务培训（不含教育培训、职业技能培训等需取得许可的培训）（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）企业名称江苏金析为证数据科技有限公司法定代表人王海波注册资本 2000万人民币国标行业信息传输、软件和信息技术服务业>互联网和相关服务>互联网信息服务地址江苏省淮安市盱眙县盱城街道金鹏大道10号恒宇广场6幢1021室企业类型有限责任公司（非自然人投资或控股的法人独资）营业期限 2025-8-8至无固定期限登记机关盱眙县政务服务管理办公室

金融界08-09 01:08

OpenAI推出GPT-5：推理能力大幅跃升，微软全线整合引爆AI市场

力融合的“一体化”系统，标志着其在通用人工智能（AGI）发展道路上迈出关键一步。性能指标 GPT-5 GPT-4o SWE-bench代码测试准确率 74.9% 不适用幻觉率（错误信息） 4.8% 20.6% HealthBench健康幻觉率 1.6% 12.9% OpenAI CEO Sam Altman称GPT-5为“世界上最好的模型”，并表示：“在历史上的任何时间点，拥有像GPT-5这样的系统都是无法想象的。” 三大核心能力：编程、创意、健康咨询全面升级 GPT-5被OpenAI官方定义为“迄今为止最强大”的AI模型，在以下三大领域实现飞跃式提升：编程能力：支持复杂前端开发、调试大型代码库，能自动生成高质量、响应式网页与App。创意写作：支持结构复杂的诗歌与剧本创作，语言风格更自然，表达更具个性。健康咨询：具备更严谨的医学推理能力，可识别潜在健康问题并辅助解读检测结果。特别是在医疗测试HealthBench中，GPT-5的幻觉率仅为1.6%，显著低于GPT-4o和o3版本，显示出前所未有的医疗AI稳定性。微软全线整合GPT-5：抢占企业级AI高地微软 (MSFT.US)在GPT-5发布当日同步宣布，将新模型全面整合至其全线产品矩阵中：产品平台 GPT-5应用方式 Microsoft 365 Copilot 增强上下文理解能力，自动处理长篇文档与对话 GitHub Copilot / Visual Studio Code 编程效率与自动调试能力显著提升 Azure AI Foundry 通过模型路由器自动选取最优模型执行任务 Microsoft Copilot（消费者端）跨平台体验AI问答与任务辅助微软AI红队对GPT-5进行了包括恶意软件生成、自动诈骗在内的多项安全性测试，结果显示该模型具备OpenAI迄今最强的AI安全防御能力。 GPT-5释放的市场信号：AI新时代到来？随着GPT-5的开放应用，市场预期AI产业将迎来新一轮浪潮。GPT-5不再仅是聊天机器人，更是一套可用于法律、医疗、工程、销售等超40类职业领域的生产力工具。 OpenAI副总裁 Nick Turley 强调：“GPT-5感觉更自然，响应更智能，这是一次真正的系统级突破。” 微软的快速整合动作也释放出AI平台化竞争升级的信号。在谷歌、Anthropic与Meta等竞品尚未同步响应的情况下，OpenAI与微软的深度协作正逐步构建起AI领域的新技术护城河。权威点评与总结 GPT-5的正式发布，不仅是技术上的飞跃，更是商业应用落地的重要标志。从基础对话模型进化为具备深度推理能力的生产工具，GPT-5代表了AI“可用性”与“安全性”的双重成熟。微软作为生态整合者率先行动，进一步巩固其在企业级AI市场的领导地位。相比之下，其它竞争对手的市场策略仍显被动。 GPT-5的多模态推理能力与智能模型调度机制，将改变AI工具的使用门槛和生产效率。 —— Bernstein科技团队，2025年8月8日微软对GPT-5的快速整合展示了其对AI未来布局的深度与速度，将成为Copilot生态爆发的关键催化剂。 —— Goldman Sachs科技研究组，2025年8月8日从Claude到GPT-5，生成式AI之间的竞争正在进入“模型即平台”的阶段，OpenAI走在最前沿。 —— ARK Invest人工智能团队，2025年8月8日常见问题解答 Q1：GPT-5与GPT-4o相比最大的不同是什么？ A1：GPT-5整合推理能力与快速响应，幻觉率更低，编程与医疗领域能力显著增强。 Q2：普通用户可以免费使用GPT-5吗？ A2：可以。免费用户从8月7日起陆续接入GPT-5，但使用量有限，超额后将切换至GPT-5 mini。 Q3：GPT-5是否支持代码编写与部署？ A3：支持。通过GitHub Copilot与Visual Studio Code，开发者可实现复杂代码项目的辅助编写与部署。 Q4：GPT-5适合医疗场景使用吗？ A4：GPT-5在医疗推理测试中表现优异，但OpenAI强调ChatGPT不能替代医疗专家，仅作辅助用途。 Q5：微软对GPT-5的整合是否已全部完成？ A5：已开始全面部署，企业用户和开发者可立即体验，消费者端也通过多平台开放访问。来源：今日美股网

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美股夜盘多只绩优股集体上涨，Expedia大涨近18%引关注

undHound AI专注于语音识别和人工智能技术应用，属于科技创新领域。问：其他涨幅较大的绩优股有哪些？答：除了Expedia和SoundHound AI，还有MP Materials、Block、怪物饮料和FuboTV表现出色。问：此次涨势是否反映整体市场趋势？答：涨势反映了投资者对科技创新及消费复苏的积极预期，但需结合后续宏观经济数据判断整体趋势。问：投资者应如何应对当前市场行情？答：建议关注绩优股基本面和行业动态，合理分散投资风险，避免过度追涨。来源：今日美股网

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亚马逊AWS提供高达10亿美元云服务折扣，助力美国政府数字化转型

政府部门，涵盖云存储、计算、数据分析及人工智能等多项云服务。折扣将以多种形式体现，包括价格优惠和专项资金支持，预计将覆盖未来数年的采购需求。助力美国政府数字化转型亚马逊AWS的折扣政策显著降低了政府机构使用云技术的门槛，推动政府业务向云端迁移。通过高效的数据处理和分析，政府能够提升服务响应速度，优化公共资源配置，实现数字治理现代化。合作意义与市场影响此次合作不仅巩固了亚马逊在政府云市场的领导地位，也加剧了云服务领域的竞争格局。微软Azure、谷歌云等竞争对手将面临更大压力，同时这也反映出政府对云计算技术依赖度的快速提升。权威点评与总结亚马逊为美国政府提供高达10亿美元的云服务折扣，彰显其在云计算领域的雄厚实力及对政府数字化转型的重视。折扣将大幅提升政府云服务的普及率和应用深度，推动数字经济发展，同时也加剧云服务市场的竞争态势。未来，随着政府云需求不断增长，相关厂商的创新与合作将成为行业重要驱动力。 “亚马逊AWS的折扣方案将极大推动政府数字化转型，提升公共服务效率。” —— Gartner分析师，2025年8月 “这一折扣强化了亚马逊在公共云市场的领导地位，对竞争格局产生深远影响。” —— Forrester Research，2025年8月 “政府部门的云服务采购将加速，促进更多创新型数字解决方案落地。” —— IDC，2025年8月常见问题解答问：亚马逊AWS此次提供的折扣额度是多少？答：折扣额度最高达到10亿美元。问：折扣适用于哪些政府机构？答：涵盖联邦、州和地方政府多个部门。问：折扣服务主要包括哪些云产品？答：主要包括云存储、计算、数据分析和人工智能等。问：该政策对云服务市场有何影响？答：强化了亚马逊在政府云市场的领导地位，加剧行业竞争。问：此举将如何促进政府数字化转型？答：通过降低成本，提高云技术应用率，提升公共服务效率。来源：今日美股网

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