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ChatGPT爆火这半年：热钱、巨头与监管

请过吴恩达、陆奇等业界大佬出任高管，在自动驾驶上投入热情也远超其他大厂。如此关注AI的百度，势必会在这波大模型之争里重手投注。阿里对通用大模型同样表现出了极大的热情。一直以来，阿里云一直被寄予厚望，阿里希望走通技术路线创造集团的第二增长曲线。在电商业务竞争日趋激烈，市场增长放缓的大环境下，依云而生的AI产业新机遇，无疑是阿里云在国内云市场上再发力的好机会。相比百度和阿里，腾讯云在大模型方面选择了优先行业大模型，而华为云则公开表示只会关注行业大模型。对于腾讯来说，近年来主营业务增长稳中向好。在通用大模型的前路尚不明朗的阶段，腾讯对于AI大模型的投注相对谨慎。马化腾在此前的财报电话会上谈及大模型时曾表示：“腾讯并不急于把半成品拿出来展示，关键还是要把底层的算法、算力和数据扎扎实实做好，而且更关键的是场景落地。” 另一方面，从腾讯集团的角度看，腾讯目前有4所AI Lab，去年也发布了万亿参数的混元大模型，腾讯云投身行业大模型方面的动作，更像是一种“不把鸡蛋放在同一个篮子里”的投注策略。对于华为来说，一直以来都是重手投注研发，过去10年里华为在研发方面的总投入超过9000亿元。但由于手机业务遇到发展障碍，华为在很多技术研发上的整体策略或也正在面临调整。一方面手机业务是华为C端技术最大的出口，如果手机业务不为通用大模型买单的话，那么华为研发通用大模型的动力就会明显下降。而对于华为来说，把赌注押在能快速落地变现的行业大模型，似乎是这场AI博弈当中的最优解。正如华为云CEO张平安所说“华为没有时间作诗”。不过，对科技巨头来说，无论赌注多大，只要能赌对，就能够先一步抢占基础设施的市场份额，从而在人工智能时代获得话语权。拿着锤子找钉子对于商业公司来说，所有的决策仍然落到经济账上。即便是一笔不小的投入，越来越多有远见的公司创始人也意识到，这是一项未来必须要做的事情，即便前期投入可能完全看不到回报。 AI大模型的研发需要一笔不小的投入，但越来越多企业创始人、投资人都认为，这是一项”必要投入”，即便眼下完全看不到回报。由此，很多在上一波AI浪潮下诞生的人工智能公司，都在沉寂良久之后看到了新的曙光。 “3年前，大家都说GPT-3是通向通用人工智能的可能性。”李志飞在2020年就开始带着一班人马研究GPT-3，彼时出门问问正处在一个发展的转折点，他们希望探索新业务，但经过一段时间的研究之后，李志飞的大模型项目中止了，原因之一是当时模型不够大，另外就是找不到商业落地场景。不过，2022年底ChatGPT问世以后，李志飞仿佛被扎了一剂强心针，因为他和所有人一样，看到了大模型的新机会。今年4月，出门问问发布了自研的大模型产品——序列猴子。眼下，他们准备拿着新发布的大模型“序列猴子”冲刺港交所，出门问问已在5月末递交了招股书。另一家老牌AI公司也在跟进，去年7月，思必驰向科创板递交了IPO申请，在今年5月被上市审核委员会否决。俞凯坦言，就连OpenAI，在GPT2阶段也是用微软的V100训练了将近一年的时间，算力和A100差好几个量级。思必驰在大模型前期积累阶段，也是用更为经济的卡做训练。当然，这需要时间作为代价。相比于自研大模型，一些应用型公司有自己的选择。一家在线教育公司的总裁张望（化名）告诉虎嗅，过去半年，他们在大模型应用场景的探索上不遗余力，但他们很快发现在落地过程中存在诸多问题，例如成本与投入。这家公司的研发团队有50人-60人，开始做大模型研究以来，他们扩充了研发团队，新招了一些大模型方面的人才，张望说，偏底层模型方面的人才很贵。张望从未想过从头开发大模型，考虑到数据安全和模型稳定性等问题，他也不打算直接接入API做应用。他们的做法是参考开源大模型，用自己的数据做训练。这也是很多应用公司目前的做法——在大模型之上，用自己的数据做一个行业小模型。张望他们从70亿参数的模型开始，做到100亿，现在在尝试300亿的模型。但他们也发现，随着数据量增多，大模型训练会出现的情况是，可能新版本不如上一个版本，就要对参数逐一调整，“这也是必须要走的弯路。”张望说。张望告诉虎嗅，他们对于研发团队的要求就是——基于公司的业务探索AI大模型场景。这是一种拿着“锤子”找“钉子”的方法，但并不容易。 “目前最大的难题是找到合适的场景。其实有很多场景，即便用了AI，效果也提升不了太多。”张望说，例如在上课的场景中，可以用AI大模型赋能一些交互模式，包括提醒学员上课功能、回答问题和打标签等，但他们试用了AI大模型之后，发现精准度不行，理解能力和输出能力并不理想。张望的团队尝试过一段时间后，决定在这个场景里暂时放弃AI。另一家互联网服务商小鹅通，也在AI大模型爆发后第一时间开展了相关业务的探索。小鹅通的主要业务是为线上商家提供数字化运营工具，包括营销、客户管理以及商业变现。小鹅通联合创始人兼COO樊晓星告诉虎嗅，今年4月，当越来越多的应用基于生成式AI诞生时，小鹅通看到了这个技术背后的潜力，“例如MidJourney，生成式AI对于设计图像生成方面的提效确实有目共睹。”樊晓星她们在内部专门组织了AI研究的业务线，寻找与自身业务相关的落地案例。樊晓星说，在将大模型接入业务的过程中，她所考虑的就是成本和效率，“大模型的投入成本还是蛮高的。”她说。互联网行业的“钉子”算是好找的，AI落地真正的难点还是在工业、制造这样的实体产业。俞凯告诉虎嗅，这一波AI浪潮仍然是螺旋式上升、波浪式前进，在产业落地上面的矛盾一点都没变化，只是换了一个套壳而已。所以从这个意义上看，这两次AI浪潮的规律是相同的，最好的办法就是学习历史——“上一波AI浪潮的教训，这次就别再犯了。” 虽然很多厂商在AI大模型的落地方面都喊出了“产业先行”的口号，但很多实体产业的场景真的很难与目前的AI大模型相匹配。比如在一些工业检测场景应用的AI视觉检测系统，即便对AI模型的需求没有高到10亿参数的量级，但初期的训练数据仍然捉襟见肘。以一个简单的风电巡检场景为例，一个风场的巡检量达到七万台次，但同样的裂痕数据，可能只会出现一次，机器可以学习的数据量是远远不够的。扩博智能风电硬件产品总监柯亮告诉虎嗅，目前风机叶片的巡检机器人还做不到100%的精确分析叶片裂痕，因为可供训练和分析的数据量太小了，要形成可靠的全自动巡检和识别，还需要大量的数据积累和人工分析。不过，在工业数据积累较好的场景中，AI大模型已经可以做到辅助管理复杂的三维模型零件库了。国内某飞机制造企业的零件库就已经落地了一款基于第四范式“式说”大模型的零件库辅助工具。可以在十万余个三维建模零件中，通过自然语言实现三维模型搜索，以三维模型搜三维模型，甚至还能完成三维模型的自动装配。这些功能，在很多卡住制造业脖子的CAD、CAE工具中都需要经过多步操作才能完成。今天的大模型和几年前的AI一样面临落地难题，一样要拿着锤子找钉子。有人乐观地相信，今天的锤子和过去完全不一样了，但到了真金白银地为AI付费时，结果却有些不同。彭博社在7月30日发布的Markets Live Pulse调查显示，在514名受调投资者中，约77%的人计划在未来六个月内增加或保持对科技股的投资，且只有不到10%的投资者认为科技行业面临严重的泡沫危机。然而这些看好科技行业发展的投资者中，却只有一半人对AI技术持开放的接受态度。 50.2%的受访者表示，目前还不打算为购买AI工具付费，多数投资公司也没有计划将AI大范围应用到交易或投资中。卖铲子的人 “如果你在1848年的淘金热潮里去加州淘金，一大堆人会死掉，但卖勺子和铲子的人，永远可以赚钱。”陆奇在一次演讲时说。高峰（化名）想当这样的“卖铲子的人”，准确地说，是能够“在中国卖好铲子的人”。作为一名芯片研究者，高峰大部分科研时间都在AI芯片上。过去一两个月，他感到了一种急迫性——他想做一家基于RISC-V架构的CPU公司。在一家茶室，高峰向虎嗅描绘了未来的图景。然而，要从头开始做AI芯片，无论是在芯片界，还是在科技圈，都像是一个“天方夜谭”。当AI大模型的飞轮飞速启动时，背后的算力逐渐开始跟不上这一赛道中玩家的步伐了。暴涨的算力需求，使英伟达成了最大的赢家。但GPU并非解决算力的全部。CPU、GPU，以及各种创新的AI芯片，组成了大模型的主要算力提供中心。 “你可以把CPU比喻为市区，GPU就是开发的郊区。”高峰说，CPU和AI芯片之间，需要通过一个叫做PCIE的通道连接，数据传给AI芯片，然后AI芯片再把数据回传给CPU。如果大模型的数据量变大，一条通道就会变得拥挤，速度就上不去，因此需要拓宽这条路，而只有CPU能够决定这条通路的宽窄，需要设置几车道。这意味着，中国在大模型上，即便突破了AI芯片，仍有最关键的CPU难以破局。哪怕是在AI训练上，越来越多的任务可以被指派给GPU承担，但CPU依旧是最关键的“管理者”角色。 2023WAIC大模型展区展出的部分国产芯片自1971年英特尔造出世界上第一块CPU至今50余年，在民用服务器、PC市场，早已是英特尔和AMD的天下，英特尔更是建立起涵盖知识产权、技术积累、规模成本、软件生态于一体的整个商业模式壁垒，且这种壁垒从未衰退。要完全抛开X86架构和ARM架构，基于一个全新架构研发完全自主的CPU芯片，可以说是“九十九死一生”，基于MIPS指令集的龙芯，在这条路上走了20多年，更不用说是 RISC-V这样未被充分开垦和验证过的开源架构。指令集，就像一块块土地，基于指令集开发芯片，就相当于是买地盖房子。X86的架构是闭源的，只允许Intel生态的芯片，ARM的架构需要支付IP授权费，而RISC-V是免费的开源架构。产业界和学术界已经看到了这样的机会。 2010年，加州伯克利两位教授的研究团队从零开始开发了一个全新的指令集，就是RISC-V，这个指令集完全开源，他们认为CPU的指令集不应该属于任何一家公司。 “RISC-V或许是中国CPU的一道曙光。”高峰说。2018年，他在院所孵化了一家AI芯片公司，彼时他表示，自己不想错过 AI浪潮发展的机会，这一次，他依然想抓住，而这个切入点，就是RISC-V。在大模型以及如今国产替代的时代，这个需求显得更为紧迫，毕竟，极端地考虑一下，如果有一天，中国公司用不了A100了，又该怎么办。 “如果要取代ARM和X86，RISC-V的CPU需要性能更强，也需要和Linux上做商业操作系统的人参与到代码的开发中。”高峰说。高峰不是第一个意识到这个机会的人，一位芯片行业投资人告诉虎嗅，他曾与一家芯片创业公司创始人聊起，用RISC-V的架构去做GPU的机会。如今，在中国已有一些基于RISC-V架构做GPU的公司，但生态依旧是他们面临的最大的问题。 “Linux已经示范了这条路是可以走通的。”高峰说，在Linux这套开源操作系统中，诞生了红帽这样的开源公司，如今许多云服务都建立在Linux系统上。“需要足够多的开发者。”高峰提出了一个方法。这条路很难，但走通了，将是一条光明的道路。飞轮转得太快了大模型的“应激反应”下，感到急迫的不光是高峰。国内某AI大模型公司联创告诉虎嗅，今年初他们也曾短暂上线过一款对话大模型，但随着ChatGPT的升温，有关部门提高了对大模型安全性的重视，并对他们提出了很多整改要求。 “在没有特别明确的监管政策出来之前，我们不会轻易把产品开放给普通用户，主要还是To B的逻辑。”左手医生CEO张超认为，在《管理办法》出台之前，贸然将生成式AI产品开放给C端用户，风险很大。“现阶段，我们一方面在持续迭代优化，另外一方面也在持续关注政策、法规，保证技术的安全性。” “生成式AI的监管办法还不明确，大模型公司的产品和服务普遍很低调。”一家数字化技术供应商，在6月发布了一款基于某云厂商通用大模型开发的应用产品，在发布会上，该公司技术负责人向虎嗅表示，他们被这家云厂商要求严格保密，如果透露使用了谁的大模型，他们会被视为违约。而对于为何要对案例保密，这位负责人分析，可能很大一部分原因是要规避监管风险。在全球都对AI提高警惕的当下，任何市场都不能接受监管的“真空期”。 7月13日，网信办等七个部门正式发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》（下文简称“《管理办法》”），该办法自2023年8月15日起施行。 “《管理办法》出台后，政策会从问题导向转为目标导向发展就是我们的目标。”观韬中茂律师事务所合伙人王渝伟认为，新规是重“疏”而不重“堵”。浏览美国的风险管理库，是王渝伟每天必需的功课，“我们正在为利用GPT等大模型进行细分行业的商业应用提供风控合规的方案，建立一套合规治理框架。”王渝伟说。美国的AI巨头们正排着队向国会表忠心。7月21日，谷歌、OpenAI、微软、Meta、亚马逊、AI创业公司Inflection、Anthropic，七家最具影响力的美国AI公司，就在白宫签署了一份自愿承诺。保证在向公众发布AI系统前允许独立安全专家测试他们的系统。并与政府和学术界分享有关他们系统安全的数据。他们还将开发系统，当图像、视频或文本是由AI生成时向公众发出警告，采用的方法是“加水印”。 7家美国AI巨头排代表在白宫签署AI承诺此前，美国国会听证会上，OpenAI的创始人山姆·奥特曼表示，需要为人工智能模型创建一套安全标准，包括评估其危险能力。例如，模型必须通过某些安全测试，例如它们是否可以“自我复制”和“渗透到野外”。或许山姆·奥特曼自身也没有想到，AI的飞轮会转得这么快，甚至有失控的风险。 “我们一开始还没有意识到这件事情这么紧迫。”王渝伟说，直到上门来咨询的公司创始人越来越多。他感到，这一次的人工智能浪潮正在发生与过去截然不同的变化。今年年初，一家最早接入大模型的文生图公司找到王渝伟，这家公司希望把自己的业务引入中国，因此，他们想了解这方面的数据合规业务。紧接着，王渝伟发现，这类的咨询越来越多，更明显的变化是，前来咨询的不再是公司的法务，而是创始人。“生成式AI的出现，原有的监管逻辑已经很难适用。”王渝伟说。从事大数据法律工作多年的王渝伟发现，生成式AI与上一波AI浪潮正在呈现更加底层的变化。例如，上一次的AI更多是基于算法进行推荐，还有就是一些人脸识别，都是针对一个场景，针对一些小模型，在具体应用场景当中进行训练，涉及的法律问题不外乎知识产权、隐私保护的问题。而在这个生成式AI生态之上的不同角色，例如提供底层大模型的公司，在大模型之上接入做应用的公司，存储数据的云厂商等，对应的监管都不尽相同。目前大模型所带来的伴生风险已经有了共识，业界明白，商业化应用势必会放大这种风险，要想保持业务的连续性，就需要重视监管。难点就是，“如何找到一条既能做好监管，又能不影响行业发展的路径。”王渝伟说。结语对于整个行业来说，在对技术加深探讨的同时，也正在引发更为深远的思考。在AI逐渐占据科技产业的主导地位之时，要如何确保技术的公正、公平和透明性？当头部公司紧紧掌控技术和资金流向时，如何确保中小企业和初创公司不被边缘化？大模型的开发和应用蕴含巨大潜力，但盲目跟风是否会导致我们忽视其他创新技术？ “从短期来看AI大模型正在被严重高估。但从长期看，AI大模型被严重低估了。” 半年时间里，AI热浪翻涌。然而对于中国的创业公司和科技巨头来说，在热炒的市场氛围中，如何保持清醒的判断，做出长远的规划和投资，将是检验其真正实力和远见的关键。来源：金色财经

金色财经2023-08-04

“新合资”再现！广汽丰田与丰田中国、小马智行拟成立合资公司推进Robotaxi商业化落地

与小马智行三方签订协议，计划于年内成立自动驾驶出租车（Robotaxi）相关事业合资公司，推进L4级自动驾驶的无人化、规模化、商业化应用。项目总投资将超过10亿元人民币。按照计划，合资公司所使用的L4级自动驾驶纯电动车辆，将整合由丰田、小马智行提供的自动驾驶相关技术系统，原型车由广汽丰田生产。成品车辆将供应小马智行，并通过小马智行成熟完善的运营平台，为乘客提供安全放心的自动驾驶移动出行服务。今后，合资公司还将探讨促进Robotaxi的量产化。

金融界2023-08-04

成都：推进算力产业自主可控大力发展芯片、服务器整机、液冷设备等高端硬件

协同数据库，支撑企业开展基于真实场景的自动驾驶模型训练迭代。支持企业基于车路协同数据和车辆行驶多传感器融合数据，研发多模态车载自动驾驶模型，提高自动驾驶模型多维感知和预测性能。依托川藏铁路技术创新中心研发基地，开发面向基建领域的多模态行业大模型，赋能铁路建造、灾害预警和防控等多阶段场景。 13. 人工智能+文娱。鼓励网络视听、动漫、游戏、演艺机构等运用人工智能技术提升内容生产效率，面向建模、驱动、渲染等环节优化生产工具，推动市场主体开展AIGC工具平台研发。发展创作者经济，加快探索内容与形式、艺术与技术结合的内容创作模式，生成立体化、沉浸式、可交互的新一代数字内容产品。 14. 人工智能+制造。加强制造业数据的采集、利用、开发，加快制造业数据集成共享，储备高质量数据集。鼓励人工智能企业围绕电子信息、装备制造、新材料等优势领域需求，开发产品研发、安全生产、智能检测等行业大模型应用产品，增强研发、生产、运营等自动化、智能化水平。 15. 人工智能+科研。鼓励国家超算成都中心、成都智算中心积极承接国家重大科技专项及重要科研任务，聚焦气象预报、生物育种等领域孵化基础模型。鼓励人工智能企业积极参与“人工智能驱动的科学研究”专项，联合重点实验室围绕药物研发、基因研究、新材料研发等重点领域研发需求，开发科学计算模型，缩短研发创新周期。 16. 人工智能+城市治理。支持人工智能企业积极参与“智慧蓉城”建设，探索在“智慧蓉城”城市运行管理平台中引入大模型技术，推进自主可控城市大脑大模型示范应用，实现信息采集、智能巡防、事件处置、执行调度、目标管理等业务的统一感知、关联分析和态势预测，为城市治理提供更加综合全面的辅助决策能力。围绕电子证照、普惠金融、综合纳税、用工就业、教育养老等服务场景应用，加快推动大模型技术赋能，提高政务咨询系统智能问答水平，增强交互能力。 17. 人工智能+商务服务。深化大模型技术在电子商务、商务办公等优势领域的研发应用，提高电商客服系统智能问答水平、提升企业数智化转型服务能力。引导本土优势企业持续研发和迭代商务服务大模型，助力企业“降本增效”，推动大模型与现有的应用软件、智能硬件打通、互嵌，积极抢占市场。五、加强生态要素聚集 18. 推进数据开放利用。支持成都数据集团优化公共数据运营服务平台功能，探索开展企业、个人数据采购，推动相关数据产品和模型的社会化开发利用。依托人工智能应用发展公共服务平台，推进建设系列人工智能训练数据资源库、标准测试数据集，推动相关数据的社会化开发利用。组织遴选市场领先的数据集建设单位，开展数据价值挖掘，探索基于数据共享、模型应用的商业化场景合作。 19. 推进高端人才引育。支持高校、企业、科研机构围绕大模型开发应用、类脑智能、具身智能等领域开展人才培养。加大人工智能高端人才引进力度，通过实施软件产业“蓉贝”计划，加大国际顶尖科学家和高水平创新团队引进力度，探索通过关键核心技术攻关“揭榜挂帅”、重大场景应用技术咨询等方式，提供具有国际竞争力的事业发展机会。 20. 加强金融支撑保障。发挥政府投资引导基金作用，用好新经济天使投资基金和产业投资基金，加大市级平台基金对人工智能产业项目投资力度，着力构建政府引导、社会参与、多元支撑、多段接力的新型投融资环境。鼓励人工智能企业在境内外多层次资本市场开展股权融资，支持风投、创投机构加强对人工智能初创企业的投资并购。

金融界2023-08-04

美团、阿里巴巴一度涨超3%，恒生科技ETF基金（513260）溢价走阔，三大重磅利好齐发！百亿资金汹涌南下

5年，要系统形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系。预计L3级自动驾驶商业化加速推进，将利好智能驾驶功能突出的车企销量提升。国盛证券建议： 1）关注业绩扎实、AI模型及应用持续推进的互联网及科技企业。 2）受益于近期积极政策、智能化优势释放的新势力车企。（来源：国盛证券《2023年8月配置建议&海外金股推荐：战略看多恒生科技》）中金公司认为，投资者可以更乐观一些，市场有望实现中枢上移，对应恒指18,000-22,000点区间中枢偏上。（来源：中金公司《中金 | 港股：本轮反弹的基础与空间》）广发策略指出，会议定调积极，将缓解市场对长期问题的担忧，带来中资股risk on。当下港股已然定价过多悲观预期，风险偏好回升后，本轮港股弹性更大。看好外资反补流动性敏感的港股互联网龙头等板块。（来源：广发证券《risk on！港股的反击时刻》）估值方面，截至8月3日，恒生科技指数的PE（TTM）27.49倍，位于近3年以来6.18%估值分位点，即低于近3年来93.82%历史时期，港股继续维持在较高的估值性价比区间。公开资料显示，恒生科技ETF基金（513260）及其联接基金（A：013127、C：013128）跟踪恒生科技指数（HSTECH），是恒生重点旗舰指数，市场认可度高，优选港股市值最大的 30 家科技主题上市公司，汇聚众多享誉全球的科技类创新型企业，覆盖互联网平台经济、造车新势力、及先进工业等板块，指数前5大重仓股包括理想汽车（8.80%）、美团（7.95%）、腾讯控股（7.93%）、阿里巴巴（7.79%）、小米集团（7.72%）等。（数据来源：恒生指数公司，截至2023.6.30，指数成份股仅作展示，不代表任何形式的个股推荐）风险提示：基金有风险，投资需谨慎。投资人应当阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等法律文件，了解基金的风险收益特征，特别是特有风险，并根据自身投资目的、投资经验、资产状况等判断是否和自身风险承受能力相适应。基金管理人承诺以诚实信用、谨慎尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利或本金不受损失。以上产品属于中等风险等级（R4）产品，适合经客户风险等级测评后结果为进取型（C4）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于单一指数成分股的持有风险，请关注部分指数成分股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等；以上产品投资于境外证券市场，基金净值会因为所投资证券市场波动等因素产生波动。境外投资产品风险包括市场风险、汇率风险和政治风险等。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，本文出现信息只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-04

中证机器人指数呈上涨趋势，机器人ETF(562500)上涨0.72%

D底座，有望引领具身智能。人形机器人与自动驾驶的算法底座本质上均可分为感知层、规划层和控制层，且在硬件设施上有较高的重合度和通用性。特斯拉Optimus同样是基于第一性原理，模拟人体设计，在视觉感知上改进占用网络，在规控上优化运动轨迹，使机器人更好地适应现实世界。自动驾驶技术的进步与发展将惠及至人形机器人领域，推动人形机器人迭代提速，引领AI下一代浪潮。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-04

星源卓镁：汽车自动驾驶模组零部件业务收入占比较低

8.SZ)回复深交所关注函称，公司汽车自动驾驶模组零部件直接客户目前为安波福，应用终端车型为宝马平台系列车型(X系/IX系/5系/7系等)。截至8月1日，公司根据客户滚动预测订单计算汽车自动驾驶模组零部件在手订单为1378.3万元。由于公司向安波福销售的产品收入占公司主营业务收入的比例较低，因此对公司业绩不构成重大影响。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-04

最后一块拼图！特斯拉有望年底实现完全自动驾驶，智驾需求拐点已至

——“车辆控制”，有望今年年底实现完全自动驾驶。马斯克所宣称的“完全自动驾驶”即L4、L5级自动驾驶，凭汽车内置的算法，无需驾驶员控制车辆，车辆自己便能够完成一系列驾驶任务。华西证券此前指出，智能驾驶行业正逐步迎来技术、法规、用户接受度三重拐点，看好后续数据积累、大模型应用带来的功能体验提升，提升行车安全、减轻驾驶疲劳，影响消费者购车决策，智能化布局相对领先车企、零部件有望最直接受益。该机构表示，坚定看好新势力产业链+智能电动增量，推荐： 1、新势力产业链：优选【拓普集团、新泉股份、旭升集团、双环传动、美利信、上声电子、爱柯迪、多利科技】 , 相关受益标的【岱美股份、瑞鹄模具】； 2、智能电动增量： 1）智能化核心主线：优选智能驾驶-【伯特利、德赛西威、经纬恒润-W】 +智能座舱-【上声电子、光峰科技、继峰股份】； 2）轻量化高景气：特斯拉引领一体压铸大变革，优选【文灿股份、多利科技】。

金融界2023-08-04

A股头条：深夜，券商迎“定向降准”；注意，重磅发布会今举行；沸腾了，央行释放利好；率先提出调整存量房贷利率、放开限售…郑州出手

销售金额220.5亿元星源卓镁：汽车自动驾驶模组零部件业务收入占比较低天亿马：全资子公司拟6786万元购买房产交易提示【新股申购】 1.德福科技（创业板）申购代码：301511 发行价格：28.00 发行市盈率：28.17 申购评级：建议申购 2.广钢气体（科创板）申购代码：787548 股票代码：688548 发行价格：9.87 发行市盈率：58.63 申购评级：建议申购【可转债申购】科顺转债123216 【可转债交易提示】英联转债赎回，进入最后交易日，正邦转债进入最后交易日【限售解禁】

金融界2023-08-04

美股收盘：道指跌近70点中概股逆势走强BOSS直聘，哔哩哔哩涨超8%

金融界2023-08-04

Waymo今年秋天将在美国德州推出无人驾驶出租车服务

Alphabet旗下的自动驾驶汽车公司Waymo在一份声明中表示，该公司将于今年秋天在德克萨斯州奥斯汀市开始其自动驾驶出租车服务的初始阶段运营。在接下来的几个月里，将会有完全自动驾驶的部署和首次公众乘坐。

金融界2023-08-04

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