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华为5倍薪酬再招天才少年!不限学历和学校,加分项包括这些
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葡萄缝针的机械臂,会直行、拐弯、躲障的
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自行车,能用手臂操作电脑的桌面机器人都是社交网站上的刷屏之作。 任正非曾表示,进入公司,“天才少年”这个称呼就没有了,定位“天才少年”主要用于入职的定级定薪。任正非强调“不拘一格选人才”,老、中、青相结合,在开放的环境中向前滚动。 值得一提的是,去年,顶尖天才少年稚晖君从华为离职。对于离职,稚晖君称:“接下来我会开启一段新的事业,去做更有挑战的事情,不是因为我们已经有把握把它做好,而是因为,这件事是我一直以来的热爱和梦想。”
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金融界
2023-05-19
图森宣布裁员30%后 股价暴跌
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括大规模裁员在内的重组努力。 这家
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初创公司宣布“重组美国业务并裁员,以专注于开发工作”,并决定不为其亚太业务寻求战略替代方案。业务重组包括计划裁减30%的全球员工,重点是裁减国内员工。 “当我们重新启动图森时,我们考虑了各种因素,包括全球经济增长的进一步恶化,
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行业资本可用性的显着减少以及冗余的硬件可用性,”首席执行官程鲁说。“考虑到这些因素,我们相信这次重组虽然困难,但会使我们的资本支出与整个行业的准备速度保持一致,并提高我们的长期竞争地位。这些决定不是轻易做出的,因为它们会影响我们的许多同事。” 至于其亚太子公司,该公司表示有意放弃寻求交易的努力。 此外,该公司表示,最新的通知“是该公司证券从纳斯达克退市的额外依据”。该公司定于6月22日出席听证会。该公司在2023年提交年度和季度报告的时间都很晚。
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金融界
2023-05-19
“木头姐”:特斯拉未来几年将“爆炸式增长” 三大引擎助推
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。她说,特斯拉是“最大的人工智能玩家,
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汽车就是机器人,它们将是电动的,它们将由人工智能提供动力。这当中的每一项都将呈指数增长,然后它们相辅相成。这可能是爆炸式的增长。” 伍德补充说,方舟公司的研究表明,
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出租车业务的规模到2030年将达到约10万亿美元。 她说:“我们谈论的是历史上最大的增长引擎之一。而特斯拉正处于拉动地位。为什么?它拥有的数据比其他所有汽车公司和科技公司在交通领域的数据总和还要多。” 在回答对她的数百万订阅者和追随者过度宣传投资机会的危险时,伍德指出了当前宏观经济环境带来的困难,但她表示,这一切都取决于你是否相信她的研究。 她说:“这是一项重大责任,我们非常重视。我觉得我们的研究是世界上最好的。我们想要分享它。但是,就时机而言,其中一些是我们无法控制的宏观因素的函数。我们从未见过像现在这样的宏观环境。”
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金融界
2023-05-18
美股开盘:道指跌近70点 科技股及中概股多走高阿里巴巴绩后跌超3%
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该公司不断扩大的汽车和能源产品组合,全
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是一个主要的潜在增值因素,广告可以帮助公众了解特斯拉的产品。韦德布什维持其对该股的增持评级,目标价为215美元,较当前水平高出逾20%。 美国地区银行可能即将上演“断臂求生”,空头一路加码埋伏 根据技术和数据分析公司S3 Partners编制的数据,区域银行指数ETF-SPDR KBW的空头头寸占已发行股票的比例从一周前的74%上升至92%。考虑到每次卖空产生的合成多头押注,以上比例意味着,该ETF近48%的头寸都在押注地区银行股价会下跌,高于上周三的42%。与此同时,规模为286亿美元的$SPDR金融行业ETF的空头比例占可交易流通股的百分比自3月份一系列银行倒闭以来增加了50%以上。 日本高端芯片产业关键一步,美光或在日制造下一代DRAM 知情人士称,美国美光科技准备在日本广岛的工厂安装荷兰ASML公司的先进芯片制造设备EUV(极紫外光刻机),以制造下一代存储芯片(DRAM)。而其也将获得日本政府提供的约2000亿日元(15亿美元)的补贴。 沃尔玛Q1业绩超预期,上调全财年利润指引 沃尔玛第一季度营收1523.0亿美元,同比增长7.6%,预估1,487.2亿美元;调整后每股收益1.47美元,上年同期1.30美元,预估1.31美元。沃尔玛预计2023年全年调整后每股收益6.10美元至6.20美元,此前预计5.90美元至6.05美元,预估6.14美元。 阿里第四财季经调整净利润同比增38% 阿里巴巴第四财季(截至3月底止季度)营收2082亿元人民币,同比增长2%;经调整净利润273.75亿元,同比增长38%。 此外,阿里巴巴董事会批准了云智能部门的分拆,云智能集团将成为独立上市公司;批准探索菜鸟智能物流集团的IPO进程,并执行盒马鲜生的IPO,目标在未来12至18个月内完成菜鸟智能物流的首次公开募股。预计盒马鲜生的首次公开发行计划将在未来6至12个月内完成。 贝壳一季度营收203亿元,同比增加61.6% 贝壳一季度营收203亿元,同比增加61.6%。2023年一季度NON-GAAP净利润35.6亿元,2022年同期为人民币2800万元;第一季度经调整经营利润为人民币38.3亿元,而2022年同期为经调整经营亏损4.5亿元。2023年第一季度总交易额由2022年同期的5860亿元增长65.8%至9715亿元。截至发稿,贝壳盘前涨5%。
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金融界
2023-05-18
马斯克称做广告是即兴决定 韦德布什:对特斯拉是重大利好
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不断扩大的汽车和能源产品组合之外,(全
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,FSD)是一个主要的潜在增值工具。”他补充说,广告可以帮助公众了解特斯拉的产品。 在周二宣布这一决定之前,特斯拉从未做过广告,不过马斯克会通过他的推特和其他公共论坛宣传该公司。马斯克在股东大会后接受采访时称,最终决定尝试做广告是为了回应一位股东的问题,而且是当场即兴做出的决定。 虽然没有足够的时间来制定正式的计划,但他说,广告将强调特斯拉的定价和安全信息。 艾夫斯在周三的报告中还指出,其他利好因素也可能给特斯拉的股票带来上行空间。 例如,马斯克最近决定聘请琳达·雅卡里诺(Linda Yaccarino)担任推特的新任CEO,艾夫斯指出,这是“特斯拉股东乐意听到的消息”。去年秋天,马斯克混乱地接管了这家社交媒体平台,导致投资者对他的注意力分散和对特斯拉的负面报道感到沮丧。 艾夫斯还表示,马斯克在周二的股东大会上还提到了特斯拉的新产品,这些产品对加速增长至关重要。尽管马斯克没有透露细节,但他估计新产品的年销量将达到500万辆。与此同时,期待已久的Cybertruck电动皮卡有望在今年投产。 马斯克还对销售驱动的未来给出了令人鼓舞的前景,而特斯拉产品中的人工智能实施也提供了积极的推动力。 艾夫斯写道:“总体而言,尽管马斯克提到了明年的宏观经济波动,但我们听到了乐观的马斯克,他认为特斯拉将在未来一年迎来创新和需求强劲的一年。” 特斯拉股价周三上涨4.4%,收于173.86美元。艾夫斯维持对该股的增持评级,目标价为215美元。
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金融界
2023-05-18
行业数据+场景:AI风口下,率先利好的是这样的公司
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当前不同的AI商业解决方案技术路线类比
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发展阶段,也将AI技术路线的演进比喻成三个发展阶段。 L1(Level 1)是自研/自训练通用大模型,例如ChatGPT所使用的GPT-4模型;L2是在LLM基础上利用行业大数据,建立行业大模型,深度参与到行业使用场景当中;L3是基于各个场景需求,在行业模型/LLM的基础上,根据具体任务,要么做fine-tune,要么做prompt工程等,来满足场景的需要。 很多大模型的创业团队刚起步,大多数处在L1阶段,少数团队选择L2阶段创业。 澜舟科技从2021年就开始了自研大模型之路,并获得了创新工场、斯道资本等机构的多轮融资支持。据周明博士介绍,澜舟科技推出的“孟子”模型,其技术底座均为澜舟自训练,已经率先形成了商业闭环。而澜舟科技刚成立时就坚持选择自训练模型路径,贯穿L1到L3,并率先形成商业化解决方案。此举从今天看来颇具先见之明。 以金融行业为例,现有的LLM无法深入到金融行业的业务场景之中,即使使用大厂的LLM模型,也不会给客户做定制化的fine-tune。所以澜舟科技选择了在自研LLM的基础上,自训练行业模型,服务于金融行业的客户,可私有化部署,可基于客户数据训练,深度参与到行业业务场景之中。 必优科技的创始人周泽安认为,模型的生成可控性非常重要,自训练可以完全掌控生成的质量。 “通用大模型可以迅速达到60分,而必优科技的自训练模型能够做到在核心场景里面从60分到90分。” 模型的可控生成可以满足可信、可控的要求。而如果仅使用通用模型的基础微调,其提供给下游场景模型的可控fine-tune优化空间有限。 睿企科技董事长于伟博士提出,尽管基础通用大模型已经达到优秀高中毕业生甚至未来达到优秀本科毕业生的水平,但是在实际落地应用中所需要的模型能力更多是专业的能力,需要专业的知识和数据进行训练,而这类知识和数据大多是私有数据,不能对外开放。因此,睿企科技自2018年成立之初就致力于基于Transformer的行业垂直大模型的训练,为行业提供具备专业能力的NLU(自然语言处理解)和NLG(自然语言生成)大模型。 03 行业大模型,是中国当前最容易看清楚的属于创业公司的好机会 行业模型是指,依托特定行业自有数据,结合行业场景,通过自训练或基于开源通用模型的API做应用开发的模型。 • 通用大模型入局成本过高,行业模型有更多创业机会 • 通用大模型的创业成本极其高昂,例如在算力成本方面,1750亿参数的GPT-3用到了上万块A100芯片,机时费用是460万美元,资金花费就高达1200万美元。 澜舟科技创始人周明博士指出,假设组建10到20人的团队,购买500块到1000块GPU,每年最便宜大概也要投入5000万人民币作为研发费用,能够训练出一个百亿数据级别的模型,如果训练千亿级模型就在需要大概再投入7-10倍的资金,相当于两亿到三亿人民币左右。 睿企科技董事长于伟博士指出,随着用户对模型能力的期望和要求不断变高,模型参数和训练数据也需要不断增加,受限于训练成本,未来只有像微软和谷歌这类既有技术又有应用场景、还具备超级财力的互联网高科技公司才有可能在通用大模型训练进行持续的投入。 当前国内研发LLM的团队至少30家,如百度、MiniMax和智谱AI等,均为资金,人才,资源、经验密集的大公司及知名创业者领衔。属于大多数创业者的机会并不在通用大模型领域。 相比LLM,行业模型的创业并不需要自己训练通用大模型,可以直接基于最先进的开源模型或API进行二次训练,模型训练成本大幅降低。 不需要一开始就对标GPT3.5做千亿级参数的大模型,减少模型参数量反而使得训练的算力成本下降、复杂度降低,在小样本学习下进行多次有效的训练,从而迅速获得know-how和产品反馈。 减少模型参数之后,训练一次的成本甚至能够从几百万美元减小到几十万美元。那么就得以在特定领域对模型进行多次训练,此时与通用大模型就形成了差异化优势。并且相对低的成本会带来客户可承受的定价,尤其是在结合客户数据的二次训练阶段和使用阶段的成本要低很多。 秘塔科技COO王益为提出创业公司难以兼顾的三个难点,即“不可能三角”:投入的成本、模型的多样性和模型的可信度。除非有无穷无尽的资金、资源可以投入,大多数模型只能做到其中一点或者兼顾两点,即使 OpenAI 也达不到三者兼顾的程度。 周明博士提出,澜舟科技目前并没有做千亿级的大模型,除了成本考量,一个重要原因就是客户目前没有那么强的需求,必须做一个千亿级大模型。在很多场景,客户需要低成本且适用的模型。 必优科技周泽安认为,通用大模型的基础底座很重要,给各行各业整体带来了在泛化生成能力上的提升,但在如何利用通用模型打造出满足业务场景的下游模型更为关键,虽然大模型目前已经显现出在特定场景的具象处理能力,但其在实际应用的可控生成能力(可控输入/输出、可信可塑内容)却要弱于场景模型。针对在特定场景和特定用途的数据集上训练更精细的模型,所以必优科技依托于自研 RFKL智能算法范式迅速尝试了90多个场景模型(伯乐、商贾、图芴三大系列),并基于精准的高价值用户反馈数据,可实现模型自我优化。 睿企科技于伟博士提出,睿企科技的产品即是从模型的专业性和实战价值出发,不盲目追求模型参数规模,而是专注与针对行业中需要的专业能力,训练能满足要求的性价比最高的模型,解决逻辑应用过程中遇到的算力不足的问题。 • 行业模型的壁垒在于场景和数据 • GPT为代表的通用大模型涌现出惊人的理解和生成能力以及强大的知识储备。但是通用大模型可以全方位碾压行业模型吗?周明博士指出,“通用大模型是万能的,这只是一个幻觉。” 在处理海量数据、重复性流程和追求个性化的C端场景,通用大模型会更有优势;而在非常专业的To B场景,例如金融、法律和医疗等一些对输出内容的精准度以及质量要求比较高的行业,需要在通用模型的基础上加入私密且专业的高价值数据集进行模型训练和工作流程优化,才能满足专业场景的需求。 如果能够掌握充足且独特的数据量,不单纯依赖第三方API,选择垂直化方式(自训练模型应用于面向用户的应用),垂直整合场景中复杂度足够深的任务,快速迭代,寻找真实的闭环场景和用户反馈,从而建立竞争壁垒。 此外,由于通用模型和行业模型的用户群体差异较大,因此反馈数据有较大差异,使得由垂直行业模型生成的内容更能符合特定垂直场景的需求,生成质量和深度也会更高。用于RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,基于人类反馈的强化学习)的高质量用户反馈也起到非常关键的作用,有助于不断推动模型产出的内容质量进一步提升。 这也说明了行业模型,数据为先,场景为王。 睿企科技于伟博士以公检法行业为例,提到执法办案工作人员的工作量大、涉及的各种文书种类很多、流程繁琐、对合规要求相当高,而文书材料也是执法办案过程中的关键部分,不能有一点瑕疵。公检法行业有极大的刚性需求、每年也有大量的预算投入,并且拥有很多高质量数据。睿企科技结合公检法部门的业务需求,基于通用大模型,把专属数据和业务知识放在定制化的多模态垂直大模型里面,帮助公检法部门训练专属AI大脑,推出一系列基于大模型的简单易用的AI产品,包括执法办案智能合规审核机器人、智能接处警机器人等,解决工作痛点提升效率。 秘塔科技COO王益为表示,法律咨询场景的核心问题在于不能直接使用通用模型,因为LLM的目前存在Hallucination(机器幻觉,指事实性错误),阻碍了B端的法律场景深度应用。通过一个字去预测下一句,这种技术方式在法律咨询的领域里行不通。所以对于创业公司来说,首先资源是非常有限的,那么一定要选择具有特色的一些场景,比如行业付费意愿强,并且对于可信度要求极高的领域。 必优科技基于Transformer架构,引入了自研WCCG(Wernicke Control Content Generate)模型,并在中间加了一层融合,通过可控的方式去生成模型,并且拥有独创的 RFKL 智能算法范式。通用模型本身有很强的知识性,但是精确度方面,通用模型只能解决的是 6 、7成的问题。必优科技则通过场景倒推模型的机制,基于精准的高价值用户反馈数据,通过数据飞轮强化对场景模型的内容生成方向进行引导,实现模型自我优化,在特定场景中需要专门优化模型来提升生成质量,重塑以数据为驱动的内容创作新模式。必优科技在用模型尝试了近百种行业场景后,依据反馈聚焦在了人力招聘、办公office场景。 “自训练特定的场景模型不仅是单纯的在技术层面实现,还要配合对数据的理解,实打实的去扎根到了解这个行业的本质,或者内容到底输出是给谁用?这样才能反向定义数据去训练。” 澜舟科技创始人周明博士认为两年后没有人再会谈论大模型,因为它已经成为基础设施了,行业竞争格局将会稳定,通用大模型领域不再会出现新的创业机会。那就意味着将会就有很多公司倒闭或者转型,这些团队的从业人员在市场上面将会形成很强的技术外溢效应,或者将在非大模型行业内渗透。同时意味着即使是通用大模型做的很好的企业也不能仅仅依赖模型业务,也应该更多去发展各自的生态或者在这基础上做一些新的运营。 • 行业模型可以与通用模型LLM并存 • 目前行业内共识是中国一定要有自己的大模型,大厂一定会专注在全力迅速地建立通用大模型能力。这给创业公司留出了生存空间。 在C端,由于大厂的流量、规模效应和千亿大模型的通用性,创业公司的机会将被大量挤兑,需要在夹缝中寻找机会,做大厂没有形成共识的方向;在B端,大型客户大概率不会使用大厂的产品,而倾向于选择可定制的私有化部署解决方案。 行业模型创业公司需要具备特定领域的独有关键数据,在具体场景上又快又好的解决问题,兼具私有化部署能力,就可以与通用模型LLM并存,在行业中找到生态位。 秘塔科技COO王益为提出只要选取自己真正懂的场景,即使巨头都已经布局,秘塔科技仍然在细分领域里面有机会和提升的空间。而在法律行业,对于生成文本的多样性要求并不是特别高,但是对于法律服务的严谨度和可信度要求特别高。秘塔科技在选择技术路线和产品路线上有一些思考,秘塔科技的模型本身就是为了文生文的任务去做的单一任务训练,相应去精心准备数据库,在专项文本上进行强化和训练,形成正式文件的文风,这就是秘塔科技竞争的优势。 在直接向C端提供文本AIGC服务的产品中,秘塔科技拥有最多的用户(近千万);在法律行业中,秘塔科技的现有用户覆盖数千家律师事务所和公司法务部。 睿企科技于伟博士指出,尽管行业模型创业不需要从头训练通用大模型,但是挑战同样存在。行业模型创业需要业务、数据、模型的有机融合,因为用户只会采购能满足他们需求的性价比最高的服务和产品。如何找到一个巨大的市场并把产品和服务做到极致,成为行业头羊,是每个垂直行业模型创业公司必须面对的挑战。 • 行业模型很有可能是中国产业数智化的最后一公里 • 这一波AI被称为第四次工业革命,将彻底改变每一个行业。阿里董事会主席张勇提出“所有行业都值得用大模型重做一遍”。 即便中国在通用模型技术上是跟随者,但并不代表着中国市场会参照美国市场而发展。 美国的AI赛道创业环境,以OpenAI为例,活跃开放的资本市场、充足的算力资源和人才更适合“大力出奇迹”路线;中国的创业环境更加看重技术应用的深度,中国创业者擅长在产业应用里创新。陆奇博士在奇绩创坛的演讲中表示,中国的重要优势在于政府在AI领域的投入、支持和重视程度高于其他国家。 睿企科技于伟博士提到,十三五期间中国政府在公检法领域投入数万亿,催生了一大批人工智能企业的高速发展和上市,加速了人工智能技术的发展。十四五期间,中国政府在大模型上的持续投入也会缩小和美国的差距,并在很多领域超过美国。 美国从上世纪90年代就开始了数字化浪潮,相比于美国而言,中国企业尚处于数字化转型初期,中国有大量亟待数字化转型升级的传统产业,有太多需要依赖人工智能实现效率提高的业务场景。 在中国30年的产业数智化浪潮之中,一直延续着的信息化-数字化-智能化的演进路线,随着通用模型及行业模型加入到产业数智化浪潮之中,很有可能在部分关键场景率先利用AI模型达到智能化,从而倒逼产业其他工作流及场景快速形成数据沉淀,这将大大加快中国整个产业数智化的进程。 本条资讯来源界面有连云,内容与数据仅供参考,不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
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有连云
2023-05-18
“木头姐”:特斯拉未来几年将“爆炸式增长”,三大引擎助推
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。 特斯拉是“最大的人工智能玩家,
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汽车就是机器人,它们将是电动的,它们将由人工智能提供动力。这当中的每一项都将呈指数增长,然后它们相辅相成。这可能是爆炸式的增长。” 凯茜·伍德表示,“我们谈论的是历史上最大的增长引擎之一。而特斯拉正处于拉动地位。因为它拥有的数据比其他所有汽车公司和科技公司在交通领域的数据总和还要多”。
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金融界
2023-05-18
比亚迪积极推动其
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技术发展
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的一份新报告,比亚迪公司正在积极推动其
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技术的发展。 公司总裁在最近的一次公司活动上告诉投资者,公司已经雇佣了数千名软件工程师。公司将继续以顶尖大学毕业生为目标,并将在未来几年加速创新。 据路透社报道,该公司已经在上海成立了一个智能驾驶研究部门,集中研究这项技术。该报告补充说,该公司目前使用德国制造商博世开发的高级驾驶辅助系统(ADAS)。 长期以来,该公司一直是伯克希尔哈撒韦公司的重要投资对象,不过沃伦•巴菲特领导的伯克希尔哈撒韦公司在第一季度将其持股比例降至10%以下。
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金融界
2023-05-18
睿创微纳:5月17日召开业绩说明会,投资者参与
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外感知I算法,将广泛满足汽车智能驾驶、
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、智能座舱等领域的应用需求。车载红外领域,公司获得了包括比亚迪、滴滴在内的多家企业定点项目;和图森未来、智加科技等知名
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公司构建深入合作关系。此外,公司深入布局微波激光等多维感知领域,已启动系列化激光雷达产品的研制,公司将围绕智能驾驶、
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领域的主要传感器,在产品端和市场端持续深耕和拓展。 问:请解读下公司在微波领域的进展?下面有请马宏博士回答这个。 答:问请解读下公司在微波领域的进展?下面有请马宏博士这个问题。 2022年公司微波射频业务实现营业收入3.5亿元,同比大幅增长,营收占比已超过10%。在微波领域,公司以T/R组件、相控阵子系统及雷达整机切入微波领域,同时在底层的微波半导体方面持续建设核心竞争力。基于上述布局思路,公司于2018年设立全资子公司成都英飞睿,涉足相控阵天线子系统及地面监视雷达整机等微波业务;于2021年收购无锡华测56.253%的股权,布局T/R组件业务。上述两步为公司在微波领域的业务打开了发展通道,获得了宝贵的资质,凝聚了技术团队,并为微波半导体业务的展开和发展构筑了牵引力和推动力;2022年公司分别组建了MMIC技术和产品研发团队以及硅基毫米波芯片团队。2022年,成都英飞睿及无锡华测继续稳步推进模块、组件、整机业务,研发成果和市场开拓均取得了显著进展;同时,公司着重建设微波半导体团队和业务能力,重点打造化合物半导体单片微波芯片和硅基毫米波芯片核心技术和拳头产品,2022年公司还中标了发改委某射频芯片项目,切入国家卫星通信领域。微波方向是公司的第二条赛道,经过近年的发展,不管是产业链布局,还是技术研发能力,还是销售规模,目前都取得了显著的成绩。整体进展符合公司的战略规划,我们希望不久的将来,微波方向能成为公司业务的重点支撑点。 问:公司在工业民品领域的布局和进展?这个由我来回答。 答:问公司在工业民品领域的布局和进展?这个问题由我来。 2022年,公司以持续打造多光谱探测与感知全产业链为方向,目前已完成从短波红外、中波红外、长波红外、微波雷达、激光测距等多种感知与探测技术布局,不断推出满足各类集成应用和场景应用的多光谱智能光电产品解决方案。面向消费电子、医疗健康、智能家居、无人机、畜牧养殖、新能源、智能汽车、安防监控、工业检测、警用执法等行业市场,与各行业客户建立全面合作关系,积极开拓全球市场营销网络。 红外测温与多维感知应用已逐渐渗透到不同的行业领域,随着技术成熟度越来越高,产品成本越来越低,我们相信将有更多的应用需求出现,我们也会一如既往提升技术,做好产品和服务,以充足的准备迎接市场。 睿创微纳(688002)主营业务:专业从事非制冷红外热成像与MEMS传感技术开发的集成电路芯片企业,致力于专用集成电路、MEMS传感器及红外成像产品的设计与制造。 睿创微纳2023一季报显示,公司主营收入7.9亿元,同比上升77.45%;归母净利润8159.69万元,同比上升471.33%;扣非净利润7558.76万元,同比上升746.32%;负债率40.92%,投资收益349.75万元,财务费用1606.64万元,毛利率46.52%。 该股最近90天内共有12家机构给出评级,买入评级10家,增持评级2家;过去90天内机构目标均价为58.76。 以下是详细的盈利预测信息: 融资融券数据显示该股近3个月融资净流出2.35亿,融资余额减少;融券净流入286.53万,融券余额增加。根据近五年财报数据,证券之星估值分析工具显示,睿创微纳(688002)行业内竞争力的护城河良好,盈利能力良好,营收成长性一般。财务可能有隐忧,须重点关注的财务指标包括:应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅。该股好公司指标3星,好价格指标1.5星,综合指标2星。(指标仅供参考,指标范围:0 ~ 5星,最高5星) 以上内容由证券之星根据公开信息整理,与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息(包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表)全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等,如存在问题请联系我们。本文为数据整理,不对您构成任何投资建议,投资有风险,请谨慎决策。
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证券之星
2023-05-17
百度2023Q1业绩会分析师问答
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们的 Apollo Go 仍然是最大的
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[音频不清晰] 叫车服务提供商。正如 Robin 提到的那样,在第一季度,我们向公众提供了近 660,000 次游乐设施,而且这个数字还在不断增长。我们的目标是通过为该主题提供更多游乐设施来继续花费我们的
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技术。 此外,在我们进行 [operations] [ph] 时,我们将始终牢记实现盈亏平衡、获得技能和建立可持续商业模式或 TAM 的目标。为实现这一目标,降低运营成本和提高运营效率非常重要。在成本方面,我们专注于降低人工和硬件成本,而这些是 Robotaxi 运营的主要成本。 因此,我们正在努力寻找减少这些开支的方法。为了降低劳动力成本,我们继续发展[完全拥挤的操作] [ph]。正如罗宾在他准备好的发言中提到的那样,我们在接近我们的目标和添加移动方面做得非常好,同时我们可以提供完整的 [音频不清晰]。在北京亦庄地区,[音频不清晰]在为测试[音频不清晰]而变得非常拥挤之后。 3 月中旬,我们获准在开放道路上为公众提供纯粹的服务。这一进步是因为过去为公众提供了坚实的[音频不清晰]和可靠的乘坐体验。使我们从 [process]开始就获得了用户和政府的信任。在武汉,我们从去年 8 月开始提供网约车服务。 现在,我们仍在增加车辆和扩大业务。正如 Robin 之前提到的,Apollo Go 在武汉提供的游乐设施中有超过三分之一几乎 [音频不清晰]。我们认为这个数字在未来会继续上升。我们将为未来的完全无人驾驶提供安全性和真实性。我们的硬件成本,我们相信在未来发布 [音频不清晰] 和其他新机器人模型后,它将继续减少。 在 [运营效率]方面,我们在全国范围内的平均每日乘车量稳步增长。未来,我们将继续自动化我们的运营策略,以在 Robotaxi 取得长期成功。谢谢。
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老虎证券
2023-05-17
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