人形机器人赛道的投资机会20231125.docx

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1、人形机器人赛道的投资机会20231125嘉宾2:各位观众大家好，非常荣幸能够受到邀请来给大家分享一下机械行业的投资观点。您也特别谦虚了，我们今天特别期待听到您的分享，我们今天主题定的是人形机器人赛道的投资机会，也希望大家听完今天的分享之后，对这个行业有更深入的一个了解。嘉宾1：在节目正式开始之前，大家动动手指转发一下我们全球网官微的直播间，我们今天还有一些物质奖励送给大家，一会儿会有小助手给大家抽奖，左上角会有福袋送出京东卡一张，我们大家有什么问题，也欢迎大家今天在线跟张总互动交流，因为机会是非常难得的。嘉宾1：张总我们看到2023年其实资金流入是承压的一个状态，市场也围绕存量博弈展开。机械板

2、块整体来说虽然是宽幅波动的，但全年取得了正收益，显著是跑赢了沪深300。板块内像半导体的专用设备，机器人相关的概念，这样的细分领域都受到了市场的重视。所以刚开始的一个问题也想请教您，您能不能帮我们回顾一下一年对机械行业的整体感受是怎么样的？它的市场表现，如果我们要用几个词形容一下今年的行情，您会选择哪几个关键词，也请您跟我们分享一下。嘉宾2:好，机械行业实际上它是一个中游制造，它下游有非常多的细分的赛道，所以说机械行业可能跟其他的行业，包括像食品饮料，像新能源这些，其实还是有比较大的区别的。机械可以说它本质上其实不是单纯的一个行业，它更多的是多个行业在中游，尤其是在设备端零部件端的一个一个映射

3、，所以说回顾今年的一个行情，其实你可以看到机械板块今年还是分化的比较厉害，不像20年可能20年在我们说中国刚走出疫情，宏观经济快速恢复，再叠加上海外的供应链的短缺，因此大量的供给的需求全都是往国内产业链去转移的时候，我们看到整个基建行业出现一个全面繁荣的景象。嘉宾2:23年应该说整个宏观经济其实还是恢复的相对来说比较缓慢，因此我们看到其实机械行业里面很多类似于像工程机械，类似于像通用自动化，比如说像机床、叉车、激光设备、工业机器人这一些，其实今年的表现都不如前几年的这么好，包括一些专用设备，包括像锂电光伏这些也受到下游行业贝塔的景气度的变化，也是受到比较大的影响。所以说今年机械板块的行情其实会

4、演绎的比较极致而集中。嘉宾2:今年机械板块其实最亮眼的就是机器人，因为我们说其实最早提到的一个点就是机械行业它本身不是一个单纯的一个细分行业，它是整个不同下游贝塔在中游的一个在中游的一个体现。嘉宾2:今年显然整个A股整个全市场其实它的一个主旋律，或者说它的一个主线就是科技，就是科技。嘉宾2:机械里面其实跟科技我觉得最相关的或者说最受益于今年最近科技也就是A1发展的这个板块，毫无疑问就是机器人。所以说今年关于很多人形机器人相关的细分的板块和标的，今年其实都是非常好，除了非常好的一个一个曲线，尤其是相对于一些比较传统的板块，它是取得了更好的一个表现。所以说我觉得很难用几个词来形容竞选。机械板块，因

5、为机械确实是比较分散，这个有去年走得特别好，今年走的相对比较弱的也有。已经持续几年，没有行情的也有像机器人一样异军突起，甚至成为了全市场最强的一个贝塔的一个板块，所以说我觉得如果用几个词去形容的话，一个就是极致，第二个就是相对来说比较分化。嘉宾1：极致，又放话。嘉宾1：谢谢张总的分享。嘉宾1：张总您平时也接虫很多的机构投资者们，我也想知道他们对于今年市场的表现行情怎么看?包括年底了，您也平时会跟一些机构的人交流，基金经理，包括投资总监，他们怎么看明年的行情。对于机械板块的一个展望，实际上要谈到对于整个制造业的一个展望，因为我门说中国的制造业其实是下游三驾马车，一个是出口，第二个是投资，第三个是

6、来自于国内内生的消费。嘉宾2：其实从这三个点来看，首先投资其实占比最大的过往就是地产跟基建这一块，其实明年相关的政策我觉得还是会有一些不确定性。第二个是出口，出口现在我们看到其实我们国家跟美国包括整个西方世界关系也正在修复当中，所以说其实出口这个板块，现在市场是我是觉得是比较期待的。嘉宾2:第三个是消费这一块，说实话疫情之后也是在逐步的恢复当中，但是还是因为一些我们说无论是宏观环境上的一些因素，还是这个相关政策支持的一些因素，其实爬坡还是没有这么快，因此其实明年大家对于整个机械板块其实还是会有那么一些会有不确定的一些一些搪忧在里面。嘉宾2:但是我感觉对于整个科技板块，尤其是机器人板块，其实大家

7、还是比较充满信心的。讲到的一个就是其实整个制造业里面应该说明年最强的一个产业趋势，人形机器人的一个量产。所以说我整个市场包括我自己个人的对于我们交流下来，对于机器人这个板块明年还是会比较有信心一些。我们就具体聊聊机器人，大家也特别的关心，我们进入直播间的朋友们现在开始上人了，多转发一下直播间，今天有什么问题，也欢迎大家在线互动交流。嘉宾1：我们左上角正在给大家抽奖，记得也点一下关注。嘉宾1：我们看到特斯拉2023年在adey发布的第一代的擎天柱开始，投资商其实密切的跟着产业发展的脚步，大家也期待酝酿了这么多年的人形机器人了，能够有跨时代的产品推出，从而催生出新一轮的大的产业趋势。在特斯拉的引领

8、下，很多的科技巨头也开始纷纷布局人形机器人了，又经过了一年多的发酵。根据您对产业的跟踪情况来看，现在人形机器人的进展怎么样了，包括相关技术上哪些环节进展的是比较快的，哪些还要集中的攻关，您跟我们分享一下这个。应该说人形机器人从去年马斯克提出来说，要做这个OffiCe开始，其实市场关注度一直是很热，包括整个产业进展其实也是一直在我觉得是有条不紊的推进。嘉宾2:那么去年是马斯克一开始提出人形机器人市场很多人是把它当做一个主题，把它当做一个概念来炒作的，因为大家觉得可能未来真的要实现人形机器人在世界的各个角落去替代人类可能是一个比较科幻的场景。今年我们看到有一个非常重大的技术突破，就是aAI大模型，

9、包括基于这个多模态语言模型的一个工具，GP7的一个诞生，给了大家无限的遐想，同时也是给了人形机器人本体厂商以及产业界一条一个通往真正能够量产的一个一个可实现的路径，因为我们说这个机器人其实它核心是分为三个层次，第一个层次是控制，第二个层次是感知，第三个层次是执行层。嘉宾2：其实执行层里面涉及到很多硬件，未来我觉得对于我们中国来说肯定不是一个问题，因为我们国家是全世界工业门类最齐全的一个国家，包括整个硬件的一个降本增效，其实对于我们国家来说应该说是最有优势的感知层里面可能会涉及到一些电子元器件，包括一些芯片算法这些问题我相信也不是很难攻克。嘉宾2：其实核心的是什么?核心的是机器人的控制层。控制也

10、是分为两个方面，第一方面是类似于人的大脑，大脑对于我们的逻辑记忆上面的一个一个控制。第二个控制是类似于小脑，整个人对于身体的控制，身体上的控制，我们又把它称之为运动控制。这一块其实我觉得过去整个公共行业的一个积累，包括像机床，像对于一些工业设备类的控制，对于这些积累，其实包括以前的一些工业机器人，其实过去是有一套比较成熟的方案，我相信在这个基础上应该还是进展的会比较快。嘉宾2:核心是刚刚讲的那种大脑的这种层面的控制，也就是人工智能。而人工智能其实之前大家探索了很多种，突破人工智能的方式，现在基本上都是以神经网络一个大模型来去进行进行尝试的，我们看到经理尤其是在大模型领域，机器人大脑领域，应该说

11、这个出现了很多种技术路线，包括也出现了很多种很大的突破。首先我们看到的是OPenai,他在这个叫1arge1anguagemode1这个基础上，模型的基础上研发出了GBT这么一个工具。嘉宾2:其次我们看到谷歌它的迪普曼团队又重启了对于机器人操作系统或者说机器人大模型的一个研发，他们应该是已经迭代到了第二代，甚至我们会很快看到第三代，就是它的robotictransformerto沫来会有罗马txt出现，大概率应该会在今年年内或者说明年年初，从他们的团队就会推出来。嘉宾2：我们看到的一个变化是什么？其实这个人形机器人它很类似于过去的智能手机和电脑，我们说手机和电脑它需要硬件，同时也需要操作系统，

12、有了操作系统和硬件的配合，他才能去运行一些软件去执行一些应用。我们生产原型机器人最终是为了让他去应用，帮我们做一些事。比如说简单的帮我们去楼下拿个外卖扔个垃圾，光有硬件本体还不行，还要有类似于电脑手机一样的操作系统，这个就是大模型。嘉宾2:今年最大的一个变化就是在机器人的大模型上面，我们看到刚刚提到的像谷歌，包括weruntheopenA1甚至特斯拉自己他也有了fsd的端到端的算法去优化机器人的一个大脑。所以说我觉得今年整个人性机器人为什么会突然出现这么大的一波行情，其实有一个非常核心的原因，关键技术突破了机器人的大脑，大模型这些机器人大脑应运而生。所以说使得整个人形机器人的产业化得到了一个非

13、常快速的一个词语，非常大的一yt*家族。嘉宾2:是。谢谢张总，刚才我们说人形机器人目前进展如何了？您最开始的时候按照三个层面的分类，感知层、执行层，其实这两个层面还不是特别难的集中，要攻克的是控控制层的大脑这一块。既然提到了AI技术。因为今年以来。adder模型主题是非常热，接下来想跟您继续再深度的聊一下AI技术进步对于人形机器人的发展的推动作用，包括您刚才是说大脑关键技术有一些突破，所以今年发展的比较好。有。哪些重大的突破，还有哪些困难，能不能跟我们详细的再分享一下？嘉宾2：其实关于大模型这一块刚刚已经聊了一些了，这个架子可能有些不。他有没有哪些困难是需要我们去解决的？大模型这一块我觉得其实

14、就在在于那么几个点，其实我们可以复盘一下今年大模型发展的一个过程，首先是一个基于语言模型的一个叫Iarge1y的moda1,就是大语言模型。语言模型实际上它只能起到一个什么作用？嘉宾2:我跟机器人聊天，跟机器人说话，比如我说，我跟你说一句，你今天在干嘛，他可能会跟我很生动的描绘一些他想要做的一些事情，或者说或者说他准备做的一些事情。过去传统的这种工业机器人去跟他或者说传统的这种服务的机器人小玩具你去跟他讲，他可能就是从语料库里面去给你抽一句话，跟你回答一下，但是现在的拿起来过去mode1出现之后，它其实是使得机器人或者说跟你聊天的机器，它有了一个他有了一个归纳总结，甚至是逻辑推演能力，他能跟你

15、聊得很好，其实对应于英伟达总裁黄仁勋提到的第一个层次，能够听得懂人类语言，并且理解语言当中包含的一些任务，帮你拆分出来。嘉宾2:但是我们说机器人肯定我是需要他去帮我去做一些实际的任务的，他光听得懂我的话肯定是不行，它还要听得懂我的话，怎么去执行，这个就涉及到了两个层次。首先听得懂我的话，我让他去帮我扔个垃圾，他先要知道包垃圾在哪里，我要扔到哪里去。所以就涉及到第二个层次就是感知。嘉宾2:因此谷歌在今年的3月份的时候又推出了第二代的模型叫vim在m上面层次上面推出了VR叫vision规模的在大语言模型上面增加了一个vision,增加了一个视觉。其实这个视觉不光是眼睛看的东西，还有身体上的胆道的一

16、些触觉，相当于把它和外界的感知和听到的语言结合在一块，去形成一个模型。嘉宾2:相当于输入端是什么？它输入的信息是他看到的以及听到的东西，然后再去做出这个决策，这个叫第二层次。核心其实还有第三层次，怎么去驱动它的执行器去完成任务，这个就涉及到第三层叫via他今年7月份推出的模型将injectionMODEM相当于是把视觉信息跟语言信息作为一个输入端，而把这个动作信息作为一个输出端。嘉宾2:这个其实跟特斯拉的fsd端到端的算法是是在底层逻辑上面是共通的，但是我们说要去真正的把人形机器人能够应用在一些实际应用场景,比如说工业场景让他去干活，然后再商用民用场景里面，让他去从事家政服务，培养一个老人，它有一个核心矛盾是什么?准确性跟通用性的，我们说解决了语言模型他能听得懂话，他能在任何场景听得懂，你在任何语境下我们所解决的一个通用性的问题，但是你真的要让机器人完美的解决一桩任务，其实核心的是什么?重要的还是它的准确性。嘉宾2:比如说在工厂里面拧螺丝钉，它100颗螺丝