英伟达发布聚焦机器人与物理AI产业趋势
英伟达在PPT大会上强调AI下一阶段将是理解真实物理规则的物理AI，需借助硬件和软件布局推动。英伟达提出将AI技术拓展至机器人制造和训练部署等场景，认为机器人是未来业务增长的重要领域。
英伟达机器人技术展望与解决方案
英伟达在机器人技术领域着重提升三大能力：基础模型训练、虚拟环境数据采集、终端模型部署。云端训练使用Hopper等大算力芯片，终端部署采用Orin系列算力模组产品，未来GPP等新产品将带来性能提升。
机器人技术算力与软件创新
机器人技术发展得益于算力硬件和软件支持，Jackson系列产品提供强大算力支持，需异构分离部署视觉算法、语言理解等。通过加速库与操作系统对接，利用训练数据进行模型检测和量化，虚拟化环境训练提高机器人适应物理环境能力。
机器人产业进展及投资策略更新
产业进入新阶段，关注特斯拉产业链国内公司订单落地情况，国内计划在人形机器人领域推出公司及华为等供应链生态合作。国产机器人产业链产业化进度加快，市场空间潜力巨大，建议关注特斯拉链和国内链公司。
业绩分歧后的市场策略及核心标的关注
近期业绩分歧影响市场交易，建议关注国产产业链中一季报表现较好、全年估值有安全边际的公司，如富林精工、祥兴科技、信智集团等。继续关注特斯拉产业链核心标的，4月份后关注国内产业链变化。
机械组汇报：人形机器人产业进展及市场预期
特斯拉宣布弗里蒙特工厂今年生产第一台Optimus机器人，进入量产阶段。计划2025年生产5000台原型机，2026年达5万台并开始外销。国内链小鹏预计年中发布第三代机器人，产业进度正常。国内链扩散程度更广，估值优势显著。
问答回顾
- 英伟达认为下一代AI是物理AI，需硬件和软件布局推动，机器人是未来增长领域。
- 云端训练可能遇瓶颈，但需拓展至云端以外场景，机器人相关环节是关键。
- 英伟达提供Orin系列算力模组产品，迭代至七个版本，14款细分型号。
- 机器人生命周期需三大能力：云端训练、数据采集训练、终端部署算力。
- GPT等新型产品计算性能大幅提升，应用潜力巨大。
- 算力优势体现在端侧部署，多芯片异构分离需通过加速库解决。
- Com模型机制真实物理规则，包含理解事物和执行动作模型，协同完成任务。
- 虚拟化环境可模拟真实场景，提高机器人训练效率和精准度。
- 优先关注进入特斯拉产业链国内公司订单落地情况。
- 4月份关注国内人形机器人推出企业及供应链生态合作，国产产业链产业化进度。
- 建议关注国产产业链中业绩表现良好、估值有安全边际的公司。
- 特斯拉链核心标的继续关注，国内链变化待交易维度变化后关注。
- 特斯拉量产数量未超预期，板块回调因前期预期高估。
- 22自由度联销手采用使用区和微型四杠结合方案，验证直流无刷电机趋势。
- 国内链小鹏进展迅速，T链和国内链可能交叉向上，国内链估值优势显著。
