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上市公司強強聯合賦能機器人產業,機器人ETF(159770)昨日成交量創近1個月新高

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上市公司強強聯合賦能機器人產業,機器人ETF(159770)昨日成交量創近1個月新高

機器人ETF(159770)委比近20%,買盤活躍,備受資金關注。Wind數據顯示,該基金昨日成交量達86.50萬手,創近1個月新高,或逢資金布局。

圖片來源: 圖蟲創意

截至2023年12月12日13:27,機器人ETF(159770)委比近20%,買盤活躍,備受資金關注。Wind數據顯示,該基金昨日成交量達86.50萬手,創近1個月新高,或逢資金布局。

數據來源:Wind,2023年12月12日

機器人ETF(159770)緊密跟蹤中證機器人指數,截至2023年12月12日13:27,指數成份股中,金自天正領漲5.16%,亞威股份上漲4.20%,天奇股份上漲2.54%,博杰股份、瑞鵠模具等個股跟漲。

數據來源:Wind,2023年12月12日

該指數從滬深市場中選取系統方案商、數字化車間與生產線系統集成商、自動化設備制造商、自動化零部件商以及其它機器人相關上市公司證券作為指數樣本,以反映上市公司中機器人相關證券的整體表現。

數據顯示,截至2023年12月11日,該指數前十大權重股包括科大訊飛、匯川技術、大華股份、中控技術、石頭科技等,前十大權重股合計占比約為45.79%。(數據來源:中證指數公司,指數成份股不代表個股推薦)

圖片來源:中證指數官網,數據截至2023年12月11日

消息面上,2023年12月9日,杭州申昊科技股份有限公司與科大訊飛股份有限公司在杭州簽署了框架合作協議。雙方將充分發揮各自的優勢和資源,推動大模型與工業機器人的應用落地,深度綁定推動聲學產品在電力市場拓展,全面推動在水電水利、礦山、油氣、軌交、園區等大場景市場拓展三方面進行合作。也將構建基于大模型技術的工業機器人大腦,助力公司打造更智能、更高效的機器人解決方案,加速公司產品升級,未來有望在電力、設備運檢等應用場景為公司帶來質的飛躍。

中金公司認為,大模型對機器人具有明顯賦能:1)多模態信息可與機器人編碼文本更好融合轉化,使得圖片、語音、視頻等多維度訓練機器人成為可能,例如谷歌的PaLM-E;2)當大模型的預訓練數據量足夠龐大時,機器人自主決策與具身智能成為可能,機器人的運動作業才能真正意義上實現從被動指令輸入變為主動規劃。并針對大模型垂直領域專用性弱、云端算力浪費大、訓練數據難獲取、語言邏輯模型調度數理邏輯算法困難等問題進行了對應可行方案探討。


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科大訊飛

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  • 科大訊飛入股蘇州智慧倍增數字人科技公司
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上市公司強強聯合賦能機器人產業,機器人ETF(159770)昨日成交量創近1個月新高

機器人ETF(159770)委比近20%,買盤活躍,備受資金關注。Wind數據顯示,該基金昨日成交量達86.50萬手,創近1個月新高,或逢資金布局。

圖片來源: 圖蟲創意

截至2023年12月12日13:27,機器人ETF(159770)委比近20%,買盤活躍,備受資金關注。Wind數據顯示,該基金昨日成交量達86.50萬手,創近1個月新高,或逢資金布局。

數據來源:Wind,2023年12月12日

機器人ETF(159770)緊密跟蹤中證機器人指數,截至2023年12月12日13:27,指數成份股中,金自天正領漲5.16%,亞威股份上漲4.20%,天奇股份上漲2.54%,博杰股份、瑞鵠模具等個股跟漲。

數據來源:Wind,2023年12月12日

該指數從滬深市場中選取系統方案商、數字化車間與生產線系統集成商、自動化設備制造商、自動化零部件商以及其它機器人相關上市公司證券作為指數樣本,以反映上市公司中機器人相關證券的整體表現。

數據顯示,截至2023年12月11日,該指數前十大權重股包括科大訊飛、匯川技術、大華股份、中控技術、石頭科技等,前十大權重股合計占比約為45.79%。(數據來源:中證指數公司,指數成份股不代表個股推薦)

圖片來源:中證指數官網,數據截至2023年12月11日

消息面上,2023年12月9日,杭州申昊科技股份有限公司與科大訊飛股份有限公司在杭州簽署了框架合作協議。雙方將充分發揮各自的優勢和資源,推動大模型與工業機器人的應用落地,深度綁定推動聲學產品在電力市場拓展,全面推動在水電水利、礦山、油氣、軌交、園區等大場景市場拓展三方面進行合作。也將構建基于大模型技術的工業機器人大腦,助力公司打造更智能、更高效的機器人解決方案,加速公司產品升級,未來有望在電力、設備運檢等應用場景為公司帶來質的飛躍。

中金公司認為,大模型對機器人具有明顯賦能:1)多模態信息可與機器人編碼文本更好融合轉化,使得圖片、語音、視頻等多維度訓練機器人成為可能,例如谷歌的PaLM-E;2)當大模型的預訓練數據量足夠龐大時,機器人自主決策與具身智能成為可能,機器人的運動作業才能真正意義上實現從被動指令輸入變為主動規劃。并針對大模型垂直領域專用性弱、云端算力浪費大、訓練數據難獲取、語言邏輯模型調度數理邏輯算法困難等問題進行了對應可行方案探討。

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