【环球网报道 记者 李飒】英国《镜报》美国版报道称，美国白宫官方账号当地时间10日发布一条"早安"视频引发争议：相关画面似乎借用《天线宝宝》素 材，其中"太阳宝宝"的脸被替换成了美国白宫边境事务主管汤姆·霍曼，白宫借此喊话称要驱逐非法移民。对此，英国《每日星报》则用"诡异"来形容这一 片段。 还有网友称要取关，"我可能很快就取关白宫了，尴尬到极点" 。 ↓ 也有网友表示，"你知道你发布的内容其他人是可以看到的吧？你的帖子实在令人尴尬。你正在全世界面前让我们更难堪"。↓ 美国特朗普政府自今年1月执政以来奉行强硬的驱逐非法移民政策，包括主张将无法遣返原籍国的非法移民遣送到第三国关押，引发一系列法律诉讼和纠 纷。美国最高法院6月作出裁决，允许美国联邦政府将非法移民驱逐至第三国。此外，美国总统特朗普本月7日表示，他已指示政府启动一项新的人口普查工 作，将在美国没有合法身份的人员排除在外。分析人士认为，此举带有政治性，旨在为共和党争取更多美国国会众议院席位。 报道称，白宫发布的内容在社交平台上引发争议，有网友觉得该内容"有趣"。 ↓ $\square$ 但也有不少网友认为白宫发布上述内容不太合适。有人用"奇怪"来形容， ...

行业竞争格局与趋势 - 洗衣机行业处于激烈竞争的红海市场 各品牌为争夺市场份额采取多样化策略 [1] - 用户需求从基本功能转向洗净效果 健康呵护和智能便捷等更高要求 推动行业向多元化方向发展 [1] - 新兴品牌通过创新产品和营销策略试图打破原有市场格局 [1] - 消费者需求多样化推动产品持续创新和升级 分区洗护和迷你洗烘一体机成为行业对需求的直观响应 [11] 石头科技市场定位与产品策略 - 石头科技凭借智能清洁领域技术优势成功切入洗衣机市场 在迷你洗烘一体细分赛道站稳脚跟 [2] - 公司推出多款迷你洗衣机 秉承"内外分开洗"健康理念 在细分市场占有一席之地 [2] - 以创新为驱动深刻洞察消费者需求 用技术与产品实力开辟新市场 为行业发展提供新思路 [11] 产品核心技术特点 - 采用DD直驱变频电机 提供安静平稳运行体验 [4] - 拥有21种智能洗烘程序 覆盖从日常衣物到特殊材质的各种清洗需求 [4] - 集洗衣与烘干功能于一体 Fresh Gale®滚筒立体柔烘技术实现360°暖风循环吹拂衣物 [4] - 正反转温和高效烘干 一键洗烘随取随用 特别适合小件贴身衣物处理 [4] - 在阴雨天或有限空间环境中 烘干功能比自然阴干更能保障贴身衣物的洁净和健康 [4] 洗净性能表现 - 炭黑布洗净比达到国标强制要求的1.03 在去除常见油渍方面达到一级能效标准 [7] - 蛋白布洗净比高达1.75 远超行业平均水平 在处理血渍 奶渍等蛋白类污渍方面具有超强洗净能力 [7] - 蛋白布测试针对血渍 奶渍等蛋白类污渍 更符合迷你洗衣机的实际使用情景 [5][7] 健康安全认证与功能 - 获得母婴级+医护级双认证 确保婴幼儿衣物安全清洁 [10] - 配备UVC深紫外线除菌灯与高温煮洗 除螨 防过敏 筒自洁 婴童等健康模式 [10] - 除过敏原率99% 除菌率和除病毒率高达99.99% 除螨率达到100% [10] - 洗烘一体设计省去晾晒环节可能带来的二次污染 快速实现衣物洁净干爽 [10]

从结构上看，新增14只标的中，港股占9家，分别为三生制药、中信金融资产、万国数据、地平线机器人、老铺黄 金、美图公司、网易云音乐、科伦博泰生物、药明合联。A股占5家，分别为指南针、中信银行、巨人网络、艾力 斯、景旺电子。剔除标的中，A股包括迎驾贡酒、东方雨虹、晨光股份等14只，B股为宝信B，港股为中升控股、 海信家电。MSCI中国A股在岸指数亦同步纳入上述5只A股，进一步优化指数结构。 市场普遍关注8月26日收盘后生效带来的被动资金效应。由于MSCI中国指数同时被纳入MSCI新兴市场指数，新成 份股有望在收盘后迎来海外指数基金集中配置，尾盘成交或出现放量。 【环球网财经综合报道】近日，全球知名指数公司MSCI公布2025年8月指数审议结果。MSCI中国指数新纳入地平 线机器人、老铺黄金、网易云音乐、三生制药等14只股票，同时剔除17只股票。本次调整将于8月26日收盘后生 效。 同日，标普国际信用评级公司宣布维持中国主权信用评级"A+"及展望"稳定"，强调中国经济韧性与债务管控成 效。财政部回应称，中国经济基础稳固、优势显著，支撑高质量发展的积极因素持续积累。 外资机构的看多声音同步升温。瑞士百达资产管理首席策 ...

中期分红规模 - 截至8月8日已有46家公司披露中期分红预案或股东提议 合计拟派现金额超720亿元[1] - 中国移动拟派发中期股息594.32亿港元（约540亿元人民币）暂列首位[3] - 宁德时代拟派现约45.68亿元 东方雨虹拟派现约22.1亿元 藏格矿业拟派现约15.69亿元[3] - 东鹏饮料和药明康德派现规模均超10亿元[3] 每股分红与股息率 - 硕世生物拟每股派息3.4元（10派34元）[3] - 思维列控股息率超7%（以8月5日收盘价测算）[3] - 东方雨虹等多股股息率在4%以上[3] - 道道全现金分红加回购金额占上半年归母净利润33.45%[3] 业绩表现 - 东鹏饮料营收107.37亿元同比增长逾30% 净利23.75亿元同比增长逾30%[4] - 药明康德营收207.99亿元同比增长20.64% 净利85.61亿元同比增长101.92%[4] - 东方雨虹营收135.69亿元同比下降10.84% 净利5.64亿元同比下降40.16%[4] - 中国移动营收5437.69亿元同比下降0.54%[4] - 藏格矿业营收16.78亿元同比下降4.74%[4] 分红实施进度 - 苏交科8月12日实施10派0.2元[4] - 中宠股份8月14日实施10派2元[4] - 聚灿光电8月15日每10股转增4.5股[4] - 常熟银行推出上市以来首次中期分红 拟10派1.5元合计派现4.97亿元[4]

Choi Joon - yong表示，客户对定制化需求日益增长，部分客户要求特定性能或功耗特性。目前，英伟达等大客户已接受深 度定制，而小客户仍采用标准化产品。这种差异化策略成为SK海力士保持市场竞争力的重要因素。 目前，SK海力士是英伟达的主要HBM供应商，相对而言三星和美光供应量较小。上周，三星在财报电话会议上警告称， 当前一代HBM3E的供应可能会在短期内超过需求增长，这一转变可能会给三星产品的价格带来压力。 行业数据显示，2025年全球AI服务器产值预计达2980亿美元，占整体服务器产值超70%。（陈十一） Choi强调，AI建设与HBM采购之间存在强相关性，SK海力士的预测已考虑能源限制等因素，属于保守估计。 HBM技术于2013年首次量产，通过垂直堆叠芯片大幅提升数据处理效率，特别适合AI应用场景。当前，全球AI服务器对 HBM的需求持续激增。 存储器行业正经历重大战略变革。随着HBM4技术迭代，SK海力士、三星、美光等厂商开始在产品中集成客户定制逻辑芯 片。这种客户定制逻辑芯片可以根据不同客户的需求进行设计和配置，使得竞争对手难以简单替代其产品。例如，不同客 户可能对内存的性能、功耗等方面有不同 ...

行业趋势与市场前景 - 人工智能突破推动计算机能力向占全球经济总量超100万亿美元的物理世界领域渗透 机器人作为物理智能载体将成为连接数字世界与物理世界的核心桥梁 [3] - 中国在变革中具备独特优势 全球近半AI研究人员聚集于此 同时拥有无可匹敌的电子制造能力和庞大的工业应用场景 [3] - 业内普遍认为机器人真正走出实验室需要算力 成本可控的硬件与合成数据训练体系协同 [5] 技术突破与产品进展 - 英伟达构建三类计算机体系 嵌入机器人本体的Jetson Thor芯片提供边缘算力 DGX/HGX系统组成的AI工厂完成模型训练 Isaac Sim仿真平台通过物理定律生成数据且测试速度可达现实时间的数倍 [3] - 宇树科技新一代人形机器人售价降至3.9万元 相比去年9.9万元版本大幅下降 支持外观定制且现货可供 预计2025年底前完成量产 标志着消费级人形机器人正式进入"万元时代" [3] - 宇树科技新机型采用英伟达全栈机器人技术 通过Isaac Sim平台优化运动控制算法 并借助Isaac Lab实现策略快速迭代 同步推进A2机器狗研发 目标在1–2年内实现无预适配环境下的自然交互 [4] - 银河通用与英伟达合作开发的G1 Premium人形机器人作为首批搭载Jetson Thor芯片的产品 已在工业码垛 拆垛及物料箱搬运场景中展现出流畅作业能力 [4] - 银河通用下一代双足机器人采用纯双足设计 基于OpenWBT_Isaac平台实现仿真与现实环境的无缝衔接 可训练推车 拾取等复杂任务 [4] 商业模式与增长预测 - 银河通用提出机器人革命核心要素包括机器人本体 具身智能模型与合成数据构成铁三角 合成数据在其训练体系中占比高达99% 通过英伟达Isaac Sim生成的物理合规数据有效解决真实数据稀缺问题 [4] - 银河通用提出"每三年产值乘10"的增长模型 当前头部企业年销1000台 三年后将达1万台 六年后突破10万台 若以单价数十万元计算 届时市场规模将超千亿元 超越工业机械臂总产值 [4]

行业数据存储需求趋势 - AI行业化落地加速推动企业对海量高质量数据存储需求提升 数据规模从TB级演化到PB级 未来2-3年将进入100PB时代 [3] - 自动驾驶训练 运营商万卡平台 多语种语料库等AI前沿场景已采用100PB级数据作为新标配 [3] - 冷数据快速变温变热 例如智慧育种业务需要从500亿份文件实现秒级检索 要求存储系统同时满足100PB容量和1000GB/s读写带宽 [3] 传统存储技术局限性 - HDD存储在空间与能耗方面是SSD的30倍 [3] - 当前SSD成本仍为HDD的3至5倍 成为先进存力普及的主要障碍 [3] 公司产品技术突破 - 华为发布全闪分布式存储新品OceanStor Pacific 9926 实现1:1升级替代HDD [1][4] - 产品搭载61.44/122.88TB高密大容量SSD 提供8PB/2U容量密度 较HDD机型提升16倍 [4] - 基于端到端NVMe协议优化 单节点带宽性能达15GB/s 较HDD提升4倍 [4] - 采用专有EC算法和Die级数据重构设计 重构效率达10分钟/TB 较HDD提高3倍 [4] 公司战略方向 - 华为持续践行全闪化战略 加速先进存力普及 [1][6] - 未来将围绕高容量密度介质 可得容量提升算法等全闪技术继续创新 坚定实现HDD全面替代 [6] 产品服务保障 - OceanStor Pacific 9926配套可得容量保障服务 若达不到承诺容量即补盘 确保用户容量所购即所得 [4]

阿里达摩院开源具身智能技术 核心观点 - 公司在世界机器人大会上宣布开源三款具身智能技术产品：视觉-语言-动作模型RynnVLA-001-7B、世界理解模型RynnEC、机器人上下文协议RynnRCP 旨在解决开发流程碎片化及数据模型适配难题 [1] - 通过MCP理念和RCP协议推动数据模型与机器人本体的标准化对接 建立从传感器到动作执行的完整工作流 [1][2] - 开源模型聚焦第一人称视角技能迁移和物理世界理解能力 提升机械臂操控连贯性与场景解析精度 [3] 技术架构 - **RynnRCP协议** - 包含RCP框架和RobotMotion模块 前者实现本体-传感器连接与标准化接口 后者将低频推理转为高频连续控制信号 [2] - 已支持Pi0 GR00T N1 5等模型及SO-100 SO-101机械臂 提供仿真-真机一体化工具降低迁移难度 [1][2] - 协议分层处理传感器数据(RCP框架)与动作执行(Action Server) 支持遥操数据回流和推理服务 [2] - **开源模型特性** - RynnVLA-001-7B基于视频生成和人体轨迹预训练 实现第一人称视角操作技能向机械臂的隐式迁移 [3] - RynnEC模型通过11维度场景解析(位置/功能/数量等) 仅凭视频序列建立空间感知 支持复杂环境目标定位 [3] 行业布局 - 公司持续投入具身智能系统研发 已构建WorldVLA等融合世界模型与动作模型的技术体系 [3] - 联合产业方推进硬件适配 数据采集和技术社区(DAMO开发者矩阵)建设 加速机器人场景落地 [3]

安全大模型行业发展趋势 - 安全行业对大模型的探索已从初期快速集成模式迈入"实战化"纵深阶段，要求深耕底层技术创新，打造安全领域专属垂直大模型[1] - 行业从"通用大模型+安全知识库+安全工具"的快速集成模式逐步向专业化纵深发展，初期模式在报告生成、数据分类分级等场景取得初步成效[3] - 安全领域独特性对技术提出更高要求：高价值专业数据需深度转化与吸收，安全专家经验需在用户本地深度落地，对精准性、无二义性提出新挑战[3] 360安全大模型技术路线 - 公司自2023年起以人脑"快慢思考"方法论为核心，锚定安全场景任务特性，构建差异化技术路线[4] - "快慢思考"方法论将安全场景子任务划分为"快思考任务"与"慢思考任务"，针对性处理后再综合应用[5] - "快思考"依赖海量训练形成直觉判断，大模型擅长通过标签数据挖掘统计规律[5] - "慢思考"对应多步推理任务如复杂威胁溯源、多维度关联分析，现阶段主要通过安全智能体解决[5] 360安全大模型实战突破 - 公司经历三级跳式效能跃升：第一阶段聚焦单个安全任务，定制专用模型并开展专项训练[6] - 终端行为多模态研判模型将EDR日志转化为"终端行为监控录像"，研判与归因准确率达99.42%[6] - 第二阶段推出"多专家协同（CoE）"大模型架构，解决多模型协同难题，实现集约化应用[6] - 第三阶段主导推出RL-LoRA训练框架，显存和带宽开销数量级降低，训练效率翻倍[7] 安全智能体发展路径 - 第一阶段利用Workflow精准落地复杂安全专家经验，整合终端狩猎、APT威胁溯源等专家经验[8] - 第二阶段构建"蒙特卡洛联想树智能体"，具备自主规划、试错、纠错能力，推理路径清晰可查[8] - 安全大模型是安全智能体高速发展的基础，公司将持续创新并与业界共享成果[8]

制造业自动化痛点与转型 - 个性化消费时代的多品种、小批量、高柔性制造需求与传统工业机器人的结构化封闭环境、单一指令模式存在根本性矛盾 [1] - 矛盾推动机器人控制技术从基于精确模型的编程式控制转向基于数据驱动学习的具身智能 [1] - Transformer架构为代表的大模型技术正向机器人领域深度渗透 [1] 具身智能的技术特点 - 具身智能机器人初期在单一场景的效率可能低于专用机器人，通用性与效率呈现负相关 [2] - 具身智能赋予机器"理解"与"规划"能力，突破传统工业机器人依赖精确指令的局限 [4] - 多模态大模型和具身大模型使机器人具备理解模糊任务指令、动作规划与执行的能力 [4] 数据驱动与架构设计 - "数据金字塔"理论包含底层互联网视频文本数据、中层仿真合成数据与动作捕捉数据、塔尖真实场景数据 [5] - 分层构建技术依托多模态预训练底座，利用任务数据和互联网数据构建基础空间理解能力 [7] - "一脑多小脑"模式结合通用"大脑"（基座模型）与专用"小脑"（真机数据微调），平衡通用性与场景效率 [7] 行业落地路径与生态协作 - 具身智能落地将经历"单一结构化场景-半结构化场景-逐步通用"的渐进路径 [7] - 科大讯飞"平台+赛道"战略通过"讯飞超脑2030计划"赋能生态伙伴，推出"即插即用"机器人智能语音背包 [8] - 聆动通用聚焦工业制造、物流及零售领域，牵头起草《机器人自适应能力技术要求》国家标准（GB/T 44589-2024） [8] 行业协同与技术进展 - 世界机器人大会等平台促进产业链上下游合作，加速技术从实验室向产线渗透 [8] - 人形机器人技术进展显著，从去年蹒跚学步到今年稳定行走并完成操作任务 [8] - 机器人正从执行预设程序的"机械臂"进化为理解、规划并适应复杂环境的"智能体" [8]