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涨停复盘：指数震荡整理，汽车零部件板块掀涨停潮，比亚迪首发“天神之眼”引爆智能驾驶概念？

点显现以及理想、小鹏、蔚来、华为等城市NOA加速落地也成为智能驾驶大涨背后的因素，另外，7月3日比亚迪首发了其高阶智能驾驶辅助驾驶系统“天神之眼”。华西证券表示，智能驾驶行业正逐步迎来技术、法规、用户接受度三重拐点，中短期来看，智能化布局相对领先车企、零部件有望最直接受益，长期来看，潜在商业模式变革（软件付费）为汽车行业发展注入新的想象空间。值得关注的是，无人驾驶概念新股豪恩汽电上市首日大涨120%，成为近期少有的肉签之一。涨停梯队：浙江世宝（3天3板）、众泰汽车（2天2板）、合兴股份（首板）六、市场情绪

金融界2023-07-04

SuperWeb3创始人线上路演-六月

tps://buysmart.ai/ NOADGPT: AI驱动的电商平台 https://sourl.cn/wa6CJ6

SuperWeb32023-07-04

智能驾驶拐点临近，智能车掀涨停潮，光庭信息20cm大长腿涨停！智能车ETF基金（159795）劲升5.3%！

数据积累；理想、小鹏、蔚来、华为等城市NOA加速落地，华西证券认为，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，智能化布局相对领先车企、零部件有望最直接受益。东吴证券认为，汽车零部件板块今年核心三大主线分别是：智能化+出海战略＋整车α的供应链弹性。智能化方面，大模型加持+相关法规有望落地+车企新产品周期助推，有望加速AI创新在汽车端的应用。（东吴证券《零部件6月月报：重视新一轮智能化大周期》）其他机构观点方面，华泰证券在《大模型如何加速无人驾驶发展》一文中指出，以ChatGPT和SAM为代表的大模型的出现，将要改变智能驾驶在内所有行业的工作范式。受益于智能驾驶本土化的客观需求，智能驾驶产业链国产替代趋势显著，各环节国内供应商产品性能提升，下游自主品牌崛起，零部件国产替代趋势显著。 1）芯片：国内玩家与海外大厂的差距逐渐缩小，本土化服务能力更强。 2）域控制器及解决方案：国内玩家等均已规模化上车，技术成熟度不断提升。 3）激光雷达：国产供应在量产节奏更快。 4）4D毫米波、高速连接器等：国内玩家有积淀深厚，加速追赶。 6月18日，东吴证券汽车行业首席分析师黄细里团队在《AI+汽车智能化系列之一：大模型+政策+功能》研报中认为，需重视新一轮汽车智能化大周期向上行情！黄细里表示，复盘2010年以来汽车智能化行情已经走完2波：1）2014-2016年（全球L2辅助驾驶，关键技术摄像头等视觉创新，代表性应用AEB/LCC等）；2）2020-2022年（全球准L3辅助驾驶，关键技术是大算力芯片+域控制器，代表性应用自动泊车+高速辅助驾驶）。在技术+政策+新品周期三重催化下，预计2023年将酝酿开启第三波大行情！公开资料显示，智能车ETF基金（159795）跟踪复制中证智能汽车主题指数，指数选取为智能汽车提供终端感知、平台应用的公司，以及其他受益于智能汽车的代表性沪深A股作为样本股，反映智能汽车产业公司的整体表现。Wind数据显示，指数前三大行业是电子（38.9%）、计算机（28.5%）、汽车（25.1%），合计占比高达92%（截至6月12日，申万一级行业口径），前五大重仓股包括德赛西威、科大讯飞、中科创达、韦尔股份、立讯精密等。（数据来源：中证指数公司，截至2023.6.12，指数成份股不代表个股推荐）注：指数成份股不代表个股推荐风险提示：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。智能车ETF基金属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为进取型（C3）及以上的投资者。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。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。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。

有连云2023-07-04

智能驾驶拐点临近，智能车掀涨停潮，光庭信息20cm大长腿涨停！智能车ETF基金（159795）劲升5.3%！

数据积累；理想、小鹏、蔚来、华为等城市NOA加速落地，华西证券认为，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，智能化布局相对领先车企、零部件有望最直接受益。东吴证券认为，汽车零部件板块今年核心三大主线分别是：智能化+出海战略＋整车α的供应链弹性。智能化方面，大模型加持+相关法规有望落地+车企新产品周期助推，有望加速AI创新在汽车端的应用。（东吴证券《零部件6月月报：重视新一轮智能化大周期》）其他机构观点方面，华泰证券在《大模型如何加速无人驾驶发展》一文中指出，以ChatGPT和SAM为代表的大模型的出现，将要改变智能驾驶在内所有行业的工作范式。受益于智能驾驶本土化的客观需求，智能驾驶产业链国产替代趋势显著，各环节国内供应商产品性能提升，下游自主品牌崛起，零部件国产替代趋势显著。 1）芯片：国内玩家与海外大厂的差距逐渐缩小，本土化服务能力更强。 2）域控制器及解决方案：国内玩家等均已规模化上车，技术成熟度不断提升。 3）激光雷达：国产供应在量产节奏更快。 4）4D毫米波、高速连接器等：国内玩家有积淀深厚，加速追赶。 6月18日，东吴证券汽车行业首席分析师黄细里团队在《AI+汽车智能化系列之一：大模型+政策+功能》研报中认为，需重视新一轮汽车智能化大周期向上行情！黄细里表示，复盘2010年以来汽车智能化行情已经走完2波：1）2014-2016年（全球L2辅助驾驶，关键技术摄像头等视觉创新，代表性应用AEB/LCC等）；2）2020-2022年（全球准L3辅助驾驶，关键技术是大算力芯片+域控制器，代表性应用自动泊车+高速辅助驾驶）。在技术+政策+新品周期三重催化下，预计2023年将酝酿开启第三波大行情！公开资料显示，智能车ETF基金（159795）跟踪复制中证智能汽车主题指数，指数选取为智能汽车提供终端感知、平台应用的公司，以及其他受益于智能汽车的代表性沪深A股作为样本股，反映智能汽车产业公司的整体表现。Wind数据显示，指数前三大行业是电子（38.9%）、计算机（28.5%）、汽车（25.1%），合计占比高达92%（截至6月12日，申万一级行业口径），前五大重仓股包括德赛西威、科大讯飞、中科创达、韦尔股份、立讯精密等。（数据来源：中证指数公司，截至2023.6.12，指数成份股不代表个股推荐）注：指数成份股不代表个股推荐风险提示：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。智能车ETF基金属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为进取型（C3）及以上的投资者。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。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。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。

有连云2023-07-04

中国新能源汽车第2000万辆下线，头部车企品牌效应有望持续放大

件定义汽车是长期产业趋势，今年将成城市NOA（导航辅助驾驶）重要落地年份，看好智能化成为下一阶段车企成长的重要驱动力。安信证券研报指出，行业格局已初步分化，头部车企份额明显提升，弱势造车新势力和合资品牌份额下滑。未来新能源头部车企有望加速发力，合资品牌和二线新势力产品出新节奏较慢，或较难扭转弱势地位，行业有望迎来第一梯队浮现和末位加速淘汰。新品推出节奏越快、产品胜率越高的企业有望最终胜出。

金融界2023-07-03

昔日明星公链Harmony为何陷入困境？前员工指控其管理层混乱

尤瓦尔·诺亚·赫拉利（注：Yuval Noah Harari，《人类简史》和《未来简史》的作者）的三本书，看看Web3和 DAO 将如何成为 21 世纪人类的主导叙事。” 当 Harmony 真正开始通过其赠款计划资助 DAO 时，却并是毫无计划的进行。发放资金的门槛很低。多个 DAO 在仅仅撰写提案后就获得了六位数的资金。DAO 通常会因为达到 1, 000 名 Twitter 粉丝或100 名 Discord 会员的等低级目标而获得五位数的奖励。赠款论坛上的帖子显示，Tse 和 Jiang 消耗了 Harmony 的大量资金，为数十个 DAO 提供资金，其中一些 DAO 拿走了钱，但几乎没有提供任何回报。一位曾在资助团队工作过的前 Harmony 员工说道：“曾经有一项要求，团队必须每月加入 100 个 DAO，原因是 Tse 想要尽可能多的 DAO，尽管在我看来 Tse 并没有真正理解 DAO 是什么，并且从团队得到的反馈表明，这是一个可怕的想法。”另一位前团队成员表示，直到该计划接近尾声时，还没有制定评估和批准 DAO 提案的标准。获得资助的项目往往是 Tse 和 Jiang 个人喜欢的项目。 “虚幻的时刻” Harmony 资助的最具争议性的 DAO 之一是 Blu 3 DAO，该项目专注于在加密领域为女性和中性人士赋权。Blu 3 DAO 于 2022 年 2 月 18 日在资助论坛上发布了其提案，不到 24 小时，Jiang 就批准了 100 万美元的资助。一位消息人士称，资助 Blu 3 DAO 的决定是在 ETHDenver 会议期间的晚宴上做出的。对此，Harmony 团队的成员表示惊讶，看到有人如此随意地承诺捐赠 100 万美元，而且是给他最近刚认识的人，认为这是一个“虚幻的时刻”。与大多数从 Harmony 获得资助的 DAO 一样，Blu 3 DAO 已停止在赠款论坛上发布更新。Blu 3 DAO 核心团队成员 Jess Furman 表示，Blu 3 DAO 对在资助计划暂停之前从 Harmony 收到的 7.5 万美元表示感谢，但 Blu 3 DAO“不再是 Harmony 的官方合作伙伴”。 DeFi 项目离开对 DAO 的轻率拨款，让 Harmony 受到损害。生态系统开发者开始离开 Harmony。Tse 和 Jiang 之前承诺资助的项目，例如 DeFi Kingdoms，却被忽视。最终 DeFi Kingdoms 放弃了在 Harmony 建设。根据 Artemis 的数据，每周活跃的开发者只剩下 12 名。 DeFi Kingdoms 的化名董事 Bolon Soron 表示：“我们决定停止在 Harmony 上开发并转向另一条链。这有多个原因，一段时间以来，Harmony 团队的沟通和技术协作变得越来越困难。他们的团队还不兑现几个月前商定的赠款，也没有诚意尝试新的安排。” 另一位不愿透露姓名的 Harmony 生态系统建设者表示:“作为一个试图在 Harmony 基础上建立真正有价值的项目的参与者，这是非常令人失望和沮丧的。几周以来，我们与 Harmony 团队的沟通一直没有得到任何答复，而这些随机的 DAO 似乎受到了所有的关注。” “他们怎么可能那么糟糕？” 2022 年底，Harmony 处境堪忧。但最近的一项进展可能会迎来曙光。 1 月 23 日，美国联邦调查局（FBI）表示，已追查到朝鲜犯罪集团 Lazarus Group 在 6 月 Horizon bridge 黑客事件中，盗窃的超过 6000 万美元资产。一周前，Binance 首席执行官赵长鹏表示，Binance 已冻结与黑客攻击相关的约 260 万美元的比特币。 2018 年启动 Harmony 的 8 位联合创始人中，只剩下 Tse 和 Jiang 了。而所有接受采访的 Harmony 前员工均要求匿名，因为他们表示担心 Tse 和 Jiang 将采取法律手段。“Tse 非常爱打官司，”一位消息人士说。许多人仍无法理解这样一个充满希望的项目为何会陷入这般境地。一位生态系统开发人员说道：“我想知道它们怎么会那么糟糕，在 6 到 12 个月的时间里所表现出的疏忽程度令人震惊。” 来源：金色财经

金色财经2023-06-27

港股午评：恒指跌1.57％恒科指跌2.63％，电商板块表现疲弱，中电华大科技逆势大涨41％

.5％，计划于6月在北京和上海开启城市NOA的早鸟用户测试；　　中电华大科技大涨41％，预计截至2023年6月的半年度业绩，归属股东综合净利润6.1亿港元至6.5亿港元，去年同期为2.03亿港元。

金融界2023-06-19

港股汽车股多数上涨理想汽车涨近4%

，该公司计划于6月在北京和上海开启城市NOA的早鸟用户测试。

金融界2023-06-19

FSD完全版将试点上海？特斯拉中国：消息不实，券商：距离真正落地还有两道门槛

驾驶能力”。主要功能包括导航辅助驾驶（NOA）、自动变道、自动泊车、智能召唤、交通信号识别、（基于导航路线的）城市道路自动转向等。　　值得关注的是，日前，马斯克发布微博表示，特斯拉希望尽可能地帮助其他汽车企业。现在，我们正在向其他车辆开放使用特斯拉的超级充电网络。同时，我们也很乐意将Autopilot（自动辅助驾驶）/FSD（完全自动驾驶能力）或其他特斯拉技术授权给有需要的公司。　　近日，中信证券分析称，“FSD入华”是整体趋势，但距离真正落地还有两道门槛：一是数据采集资质，二是超算中心，即使特斯拉获取了数据采集资质，也大概率只能在中国本地进行模型训练，数据不得传回美国。这意味着想要达到与美国同等的训练效率，特斯拉需要在中国建立类似于Dojo的超算中心，同样需要一定的开发周期和成本　　该机构表示，特斯拉FSD进入中国虽时间未定，但趋势愈发明确。FSD入华后，有望整体加速中国电动汽车的智能化进程，在强化消费者教育和认知、扩大市场的同时促进车企优胜劣汰。而若特斯拉“极致性价比硬件+高毛利FSD软件”的模式在国内得以规模化落地，可能类似于智能汽车的“ChatGPT时刻”，不论在增量需求还是商业模式层面，对于当下国内车企和供应链而言都意味着新的可能性。深耕高阶智驾功能并以此为差异化卖点的车企或有望受益，而自年初特斯拉发动汽车价格战后，行业进入一轮洗牌和出清周期，缺乏自研能力的中低端车企在FSD入华后或面临更大压力。

金融界2023-06-12

被神话的GPT 造不出你的梦中神车

一家人工智能企业。它将在今年推出的城市NOA导航辅助驾驶系统，技术支撑就是BEV感知和Transformer模型。让AI跟人对话，与让AI驾驶一辆汽车，似乎本质上并无区别，只是二者落地场景不同。在将底层技术应用到具体产品这件事上，人类永远充满想象力。 GPT教会自动驾驶的那些事今年以来，GPT展现出来的强大能力，让外界大受震撼。通用人工智能不再是空中楼阁。自动驾驶行业的人开始思考，或许生成式AI在语言模型上的应用思路，可以迁移到自动驾驶上。本质上，语言模型是对人类的语言建立的数学模型。计算机还是不懂自然语言，但它通过数学建模，把语言问题变成了数学问题。通过给定的文本的历史，预测下一个词出现的概率，间接地理解了自然语言。换到驾驶场景，如果给定当前的交通环境，给定一个导航地图，以及一个驾驶员驾驶行为的历史，那么，大模型是不是可以预测下一个驾驶动作？地平线创始人余凯在今年4月举办的电动汽车百人会论坛上说，ChatGPT给他很大启发，“我们要继续用大数据、更大的数据、更大的模型，并且无监督地去学习人类驾驶的尝试，就像你从大量的、无监督的、没有标注的自然文本里去学习一样”。他认为，每个驾驶员驾驶控制的序列，就像我们的自然语言文本一样。下一步，他想构建一个回归自动驾驶的大语言模型。理论上，这个思路是可行的。人工智能已经具备学习能力。根据自适应的语言模型，机器会根据用户的反馈不断迭代优化，学习用户的习惯，然后改进模型。现在的ChatGPT就运用了这项技术。那么，让机器学习司机的驾驶习惯，就不是一件很难的事情。特斯拉的影子模式，就是把真人司机的驾驶数据，投喂给机器学习。通过比对人类驾驶员行为，来达到训练算法的目的。 GPT掀起新一轮AI热潮后，对行业造成的一个认知冲击是，通过把模型的参数规模不断变大，数据量指数型增加，也就是所谓的大模型，在达到某个临界点后，模型会突然变得很聪明。过去，模型在训练阶段需要的数据，是经过人工标注的。以自动驾驶为例，数据标注员通过大量的图片标注，告诉机器什么是猫，什么是狗，猫和狗各有多少种类。标注员就像是机器的老师，一遍一遍教会它认识这个世界。问题是，老师没教过的东西，机器还是不会。典型的是特斯拉曾多次发生自动驾驶事故，车辆撞上侧翻的大卡车，因为机器识别不了。和高资本创始合伙人何宇华对深途举过这样一个例子：广州的夏季雨天频繁，在一些灯光比较昏暗的场景下，空中会有大量的飞虫。当汽车驶过时，灯光打过去，可能会有数以千计的飞虫撞向车头。在这种情况下，汽车的自动驾驶感知系统，可能会误认为是一堵墙。自动驾驶系统不能穷尽所有的corner case（极端场景），是其发展路上的一大难关。 ChatGPT抓取的是全网未标记的数据。在自监督学习中，数据本身被用作监督信号，而不是依赖于人工标记的标签。有一天人们发现，大模型在消化这些数据的过程中，突然具备了举一反三的能力。那么，如果自动驾驶大模型也能无监督地学习人类驾驶行为，不需要“老师”手把手地教，是不是意味着，系统摇身一变，成了“老司机”？ GPT“开车”，还不靠谱梦想很美好，实现梦想的路总是很骨感。类似ChatGPT的AI大模型要在自动驾驶领域发挥威力，目前来看至少有如下几个问题需要解决。首先是数据来源。 ChatGPT的数据来源非常丰富，包括维基百科、书籍、新闻文章、科学期刊等等，相当于全网公开数据都是它的养料。自动驾驶不同。驾驶员的驾驶数据、车辆行驶数据不公开，很多还涉及隐私。汽车厂商、自动驾驶公司各自为政，数据封闭不流通，这让获取数据变得困难。没有数据，自动驾驶就是无源之水。联想创投总裁贺志强对深途说，自动驾驶的核心是要有数据，数据对训练模型非常重要。比亚迪这样的主机厂有数据，但算法还需要打磨，“蔚小理”等造车新势力擅长算法，但车的销量还不够。既有数据也有算法的公司，才能充分用好大模型。其次是系统的计算部署方式有限制。余凯认为，OpenAI、ChatGPT是在云端的计算，在云端有充分的能量供给、电源供给，同时有非常好的系统，可是如果在车上依赖的是电池，依赖的是车端的散热，那么这个挑战是很大的，意味着自动驾驶不能用那么大的模型、那么大的计算。大模型对算力的消耗，导致云计算厂商成为这波AI热潮中第一批吃到红利的玩家。大厂开卷云计算，也是为大模型开路。但是在车端，这会是一个矛盾。更大的问题是，大模型的可靠性尚未验证。使用过ChatGPT的人知道，ChatGPT有时候会胡说八道，时对时错。这在业内被称为幻觉（hallucination）倾向，即产生完全没有出处的非真实内容。大模型会编造内容，而不在意内容的真实性和准确性。聊天可以胡说八道，自动驾驶不可以。任何一次错误的输出，导致的结果都可能是致命的。 “ChatGPT取得巨大进展，但自动驾驶迟迟没有到来，因为自动驾驶特别是无人驾驶，可能容错率就是零，那是人命关天的事情。”余凯说。曾在硅谷某AI创业公司担任COO的龙志勇认为，不可控、不可预测和不可靠，是大模型商业化最大的威胁。典型表现是大模型有幻觉倾向。现在，要让自动驾驶系统学会选择和辨别，并稳定地输出最优解，还不太现实。一家人工智能公司的内部人士对深途说：“视觉感知在算法层面的确有不少突破。但车这种场景，要求太高了，我个人不觉得短期能有大的突破。可以关注一下特斯拉的动向。” 然而最近科技圈有一股风气，大大小小的公司，都要蹭一把GPT的热点。有一些汽车厂商，宣布即将应用类似GPT的技术，一堆炫酷的概念让人傻傻分不清楚。比如某传统车企旗下的自动驾驶公司，就发布了一个自动驾驶生成式大模型，要用这个模型来训练自动驾驶，号称“行业首例”。一位长期关注智能汽车赛道的投资人，询问一位行业大佬怎么看该模型，对方就回了四个字：“TM扯淡。” “完全就是一个PR行为。”这位投资人对深途评价。自动驾驶，会被推倒重来吗？在特斯拉的带动下，再叠加今年兴起的AI浪潮，自动驾驶行业逐渐向大模型、大算力、大数据方向不断靠近。大模型对自动驾驶的影响，目前还不够剧烈，但嗅觉敏锐的人已经呈现出一种矛盾心态。就像当年特斯拉利用Transformer将多摄像机数据从图像空间转化为BEV空间，为此不惜将原有架构推翻，重写算法。现在大模型的应用，也可能意味着原有自动驾驶算法，会被推倒重来。贺志强认为，大模型会对自动驾驶有巨大影响。以前自动驾驶用到很多小模型，现在变成大模型，可能需要重新来一遍。自动驾驶行业会重新洗牌。一家AI芯片公司的自动驾驶总监赵东翔对深途说，整体端到端更改，等于重新做。洗牌对新入局者是机会，对领先者是威胁。弯道超车的故事，往往发生在技术急速变革时期。在技术一日千里的时代，在旧路线投入越多，沉没成本可能越大，转身越困难。对于整车厂或自动驾驶公司而言，要拥抱一项新技术，不仅要考虑效果，还要考虑成本。赵东翔表示，就当前阶段而言，自动驾驶变换技术路线没意义，“现在行业技术能力也不差，大家花那么多钱做了那么久，没有大幅度提高的话没有换的动力。” 在去年底的AI DAY上，特斯拉将BEV升级到占用网络（occupancy network），泛化能力得到进一步提升。通过占用网络，特斯拉的自动驾驶感知系统可以不需要知道看到的物体是什么，就可以判断是否需要躲避，由此解决了更多长尾问题。不论何种技术路线，现在都处于快速变化迭代中。过去的小模型可能会被大模型替代，今天的大模型也可能在未来被某种新物种替代。但不管怎样，蹭热点、制造噱头的做法，是无益于技术进步的。“蹭热度是陋习，踏踏实实做产品才有用。”赵东翔说。自动驾驶真正的“王炸”，还远没有到来。我们需要做的，是对每一轮技术变革保持敬畏之心。被神话的GPT，造不出你的梦中神车，但至少，变化已经发生了。来源：金色财经

金色财经2023-06-10

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