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汽车+AI行业前瞻系列之_服务器液冷专题:服务器算力提升催化液冷需求,供应商迎来国产替代新机遇

汽车+AI行业前瞻系列之_服务器液冷专题:服务器算力提升催化液冷需求,供应商迎来国产替代新机遇

海外互联网公司加大算力投入,催生液冷需求。随着算力需求提升,传统风冷散热难以满足需要,逐步转向全液冷散热方式,散热能力成为制约数据中心算力提升的核心因素之一,海外互联网公司不断加大投入的背景下,数据中心液冷成为越来越明确的发展趋势,液冷行业迎来较大机遇。
电动车行业策略:动储产销两旺,量利双升,继续强推

电动车行业策略:动储产销两旺,量利双升,继续强推

电动车:中国、欧洲、其他地区销量预期上修。国内销量:26年1-3月国内累计销量296万辆,同比-3.6%,其中出口及电动重卡维持高景气度,1-3月新能源车出口95.5万辆,同增118%,电动重卡1-3月销4.3万辆,同增42%,我们预计全年销量1788万辆左右,同比增8%,其中本土销量预计1395万辆,同增0.6%,出口预计392万辆,增长50%。此外1-2月国内单车带电量63.7kwh,同比增31%,其中乘用车单车带电量提升24%,可对冲车销量增速下滑。欧洲销量:欧洲1-2月累计销43万辆,同比+25%,符合市场预期。我们预计欧洲全年销量至510万辆+,同比增30%。美国销量:25年10月补贴退出,销量承压,26年1-2月电动车累计销15.5万辆,同减33%,我们预计全年125万辆,同比下滑。总体26年全球电动车销量上修至2330万辆,同比+10%,考虑单车带电量提升,我们预计动力电池需求1700GWh+,同比维持20%+增长。
2026年北京车展前瞻:自主&新势力高阶智驾与自研芯片并进,合资中国方案主导智电转型

2026年北京车展前瞻:自主&新势力高阶智驾与自研芯片并进,合资中国方案主导智电转型

本届车展正值全球汽车行业迈入电动化定型、智能化落地的关键转折期,作为2026年L3级自动驾驶规模化商用与AI大模型上车的核心展示窗口,将集中呈现智能驾驶算法、中央计算平台、物理AI及具身智能等前沿技术。展会吸引全球主流车企、百强零部件供应商及跨界科技企业同台竞技,实现整车制造、核心零部件、新能源生态等全产业链集中展示,构建"车+万物"的未来出行生态,彰显中国汽车产业的创新实力与全球话语权。
人形机器人行业专题报告7:“腕”与“踵”——商业化落地前夕,机器人的散热瓶颈

人形机器人行业专题报告7:“腕”与“踵”——商业化落地前夕,机器人的散热瓶颈

本篇报告研究了以下核心问题:1、当前人形机器人为什么面临热管理难题?核心原因在于在受限的空间环境内存在能量转换效率低、能量大部分转换为热能的问题;2、基于热管理理论,主要的发热环节都有哪些?包括各类电子器件、电机及电池等,以电机/关节模组为例,主要的发热环节包括铜损热、铁损热等;3、目前的解决方案?我们认为,目前的解决方案包括风冷、液冷和芯片控制,其中,风冷还包括了可能适用于灵巧收的微型MEMS风冷硬件等。
人形机器人行业系列报告五:灵巧手,核心终端,机器人融入物理世界的接口

人形机器人行业系列报告五:灵巧手,核心终端,机器人融入物理世界的接口

灵巧手 人机器人实现精细化操作的核心执行终端。本篇为《人形机器人系列报告五》,详细分析灵巧手的技术演进脉络及核心技术路线(自由度设计、驱动系统、传动方式、感知技术)。基于“电机-传动-感知”三大核心环节的供应链图谱,量化分析千亿级市场空间与国产替代路径。我们认为,当前随人形机器人产业化加快落地,看好灵巧手产业链长期增量空间。
人形机器人行业深度报告:智元,具身智能全栈龙头,量产进度与模型能力领先

人形机器人行业深度报告:智元,具身智能全栈龙头,量产进度与模型能力领先

2026年人形机器人行业:量产临近、应用落地、即将爆发。1)量产渐近——供应链成熟+产能落地;2)应用元年——从舞台炫技到真实场景应用;3)爆发在即——政策+技术+资金+海内外迎来共振。2035年人形机器人全球市场规模预计达16800亿元人民币,2025-2035年复合年增长率为49.2%。
人形机器人行业传感器深度报告:感知无界,智领未来,机器人传感器加速智能进化

人形机器人行业传感器深度报告:感知无界,智领未来,机器人传感器加速智能进化

传感器:机器人重要底层硬件,确定性增量逻辑凸显。传感器作为机器人“感知-决策-执行”工作流的核心硬件,凭借其在多技术路线中的通用性与高确定性增量,正成为机器人产业发展的关键支撑。由于具备较高的技术壁垒和确定性功能定位,传感器环节持续获得市场溢价。从市场空间看,根据 FactMR 预测,全球机器人传感器市场规模预计将从 2026 年的 28 亿美元增长至 2036 年的 79 亿美元,十年间 CAGR 约为 10.9%
人工智能行业专题(15):从全球模型巨头的发展历程,思考模型企业的壁垒与空间

人工智能行业专题(15):从全球模型巨头的发展历程,思考模型企业的壁垒与空间

本篇报告意在对比Anthropic、OpenAI和谷歌Gemini的发展历程、产品矩阵、商业化策略等,去思考AI时代大模型企业发展的核心壁垒和未来商业化空间。我们认为今天Anthropic的快速增长,更核心的源自创始人Dario的敏锐的技术品味(Taste)所驱动的发展决策。AI的未来是未知的,无法通过后视镜前瞻去选择商业化空间最大的发展方向,技术驱动产品发展是更成功的路径,因此技术领袖的战略判断和选择非常重要。比如三年前,OpenAI认为要“大力出奇迹”,先把模型弄聪明,再用人类反馈(RLHF)去修补它;Google更侧重于打造模型全家桶赋能其自身生态;而Anthropic认为模型必须从底层架构上就是可控的、讲逻辑的、和严格遵守规则的,因此Anthropic选择聚焦编程场景训练。而过去两年模型训练中RLVR(可验证强化学习)的方式恰好在编程领域取得了更加明显的能力提升,最终Anthropic率先实现Agentic Coding能力的跨越式拐点,即Opus 4.5模型的推出,自此开启模型自主完成任务、调用工具的时代,推动OpenClaw风靡全球,拉动模型厂商API类型收入快速增长。
人工智能行业AI重塑游戏:供给革新与需求跃迁,开启游戏产业新周期

人工智能行业AI重塑游戏:供给革新与需求跃迁,开启游戏产业新周期

AI游戏规模化的三大支柱,模型、算力与成本的协同突破。AI游戏从Demo到规模化,依赖三大要素的协同突破:模型能力、硬件算力与经济成本。三者形成正向循环——模型突破解决“能生成什么”,算力提升解决“能在哪里用”,成本下降解决“能否商业化”。当前,三大条件均已迎来突破。1)模型突破:以腾讯Hunyuan3D为代表的Image-to-3D模型可直接嵌入传统管线;以谷歌Genie 3为代表的世界模型,已能感知环境、理解物理并产出可交互资产。2)算力下沉:终端NPU性能跃升,使大模型本地低延迟部署成为现实。IDC预计,2026年中国AI手机出货量达1.47亿台,占整体市场53%。3)成本坍塌:大模型的推理成本正呈现指数级下降趋势。得益于算法优化(模型蒸馏、量化、MoE架构)、硬件升级和部署架构成熟,单位美元获得的人工智能性能已大幅提升。
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