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上市公司强强联合赋能机器人产业,机器人ETF(159770)昨日成交量创近1个月新高

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上市公司强强联合赋能机器人产业,机器人ETF(159770)昨日成交量创近1个月新高

机器人ETF(159770)委比近20%,买盘活跃,备受资金关注。Wind数据显示,该基金昨日成交量达86.50万手,创近1个月新高,或逢资金布局。

图片来源: 图虫创意

截至2023年12月12日13:27,机器人ETF(159770)委比近20%,买盘活跃,备受资金关注。Wind数据显示,该基金昨日成交量达86.50万手,创近1个月新高,或逢资金布局。

数据来源:Wind,2023年12月12日

机器人ETF(159770)紧密跟踪中证机器人指数,截至2023年12月12日13:27,指数成份股中,金自天正领涨5.16%,亚威股份上涨4.20%,天奇股份上涨2.54%,博杰股份、瑞鹄模具等个股跟涨。

数据来源:Wind,2023年12月12日

该指数从沪深市场中选取系统方案商、数字化车间与生产线系统集成商、自动化设备制造商、自动化零部件商以及其它机器人相关上市公司证券作为指数样本,以反映上市公司中机器人相关证券的整体表现。

数据显示,截至2023年12月11日,该指数前十大权重股包括科大讯飞、汇川技术、大华股份、中控技术、石头科技等,前十大权重股合计占比约为45.79%。(数据来源:中证指数公司,指数成份股不代表个股推荐)

图片来源:中证指数官网,数据截至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与科大讯飞股份有限公司在杭州签署了框架合作协议。双方将充分发挥各自的优势和资源,推动大模型与工业机器人的应用落地,深度绑定推动声学产品在电力市场拓展,全面推动在水电水利、矿山、油气、轨交、园区等大场景市场拓展三方面进行合作。也将构建基于大模型技术的工业机器人大脑,助力公司打造更智能、更高效的机器人解决方案,加速公司产品升级,未来有望在电力、设备运检等应用场景为公司带来质的飞跃。

中金公司认为,大模型对机器人具有明显赋能:1)多模态信息可与机器人编码文本更好融合转化,使得图片、语音、视频等多维度训练机器人成为可能,例如谷歌的PaLM-E;2)当大模型的预训练数据量足够庞大时,机器人自主决策与具身智能成为可能,机器人的运动作业才能真正意义上实现从被动指令输入变为主动规划。并针对大模型垂直领域专用性弱、云端算力浪费大、训练数据难获取、语言逻辑模型调度数理逻辑算法困难等问题进行了对应可行方案探讨。


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上市公司强强联合赋能机器人产业,机器人ETF(159770)昨日成交量创近1个月新高

机器人ETF(159770)委比近20%,买盘活跃,备受资金关注。Wind数据显示,该基金昨日成交量达86.50万手,创近1个月新高,或逢资金布局。

图片来源: 图虫创意

截至2023年12月12日13:27,机器人ETF(159770)委比近20%,买盘活跃,备受资金关注。Wind数据显示,该基金昨日成交量达86.50万手,创近1个月新高,或逢资金布局。

数据来源:Wind,2023年12月12日

机器人ETF(159770)紧密跟踪中证机器人指数,截至2023年12月12日13:27,指数成份股中,金自天正领涨5.16%,亚威股份上涨4.20%,天奇股份上涨2.54%,博杰股份、瑞鹄模具等个股跟涨。

数据来源:Wind,2023年12月12日

该指数从沪深市场中选取系统方案商、数字化车间与生产线系统集成商、自动化设备制造商、自动化零部件商以及其它机器人相关上市公司证券作为指数样本,以反映上市公司中机器人相关证券的整体表现。

数据显示,截至2023年12月11日,该指数前十大权重股包括科大讯飞、汇川技术、大华股份、中控技术、石头科技等,前十大权重股合计占比约为45.79%。(数据来源:中证指数公司,指数成份股不代表个股推荐)

图片来源:中证指数官网,数据截至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与科大讯飞股份有限公司在杭州签署了框架合作协议。双方将充分发挥各自的优势和资源,推动大模型与工业机器人的应用落地,深度绑定推动声学产品在电力市场拓展,全面推动在水电水利、矿山、油气、轨交、园区等大场景市场拓展三方面进行合作。也将构建基于大模型技术的工业机器人大脑,助力公司打造更智能、更高效的机器人解决方案,加速公司产品升级,未来有望在电力、设备运检等应用场景为公司带来质的飞跃。

中金公司认为,大模型对机器人具有明显赋能:1)多模态信息可与机器人编码文本更好融合转化,使得图片、语音、视频等多维度训练机器人成为可能,例如谷歌的PaLM-E;2)当大模型的预训练数据量足够庞大时,机器人自主决策与具身智能成为可能,机器人的运动作业才能真正意义上实现从被动指令输入变为主动规划。并针对大模型垂直领域专用性弱、云端算力浪费大、训练数据难获取、语言逻辑模型调度数理逻辑算法困难等问题进行了对应可行方案探讨。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。