行业竞争格局 - 2024年底Ray-Ban Meta实现百万级出货后，国内“百镜大战”被点燃，参与者包括Rokid、雷鸟、XReal等创业公司，华为、荣耀、vivo等手机厂商，以及阿里巴巴、字节、腾讯等平台[2] - 行业存在巨大泡沫，公司宣称的订单量与实际出货量存在巨大鸿沟，例如一家“AR四小龙”公司宣称第一季度订单量突破10万台，但截至11月5日全渠道出货量不超过2万台[3] - 投资人普遍持谨慎态度，一家活跃投行近3个月在一级市场投出约7000万美元，但对AI眼镜领域投资谨慎，仅选择投资VITURE一家公司[6][7] 市场数据与真实情况 - 一家“AR四小龙”公司创始人宣称其与小米各占智能眼镜行业50万台出货量的一半，但该公司内部数据显示年内全渠道出货量不超过2万台[1][3] - 上游核心供应商掌握真实数据，一家供应商透露其作为某公司核心器件唯一供应商，年内收到订单量不超过1万个，而Rokid每月要求配5万个光学芯片但实际仅能交货2万余个[4] - 行业存在虚报出货量现象，例如将框架合同订单量算作已售出，或开启零元预购，头部整机厂商退货率高达40%甚至一半以上[5][6] 产品技术挑战 - 产品在算力、功耗和重量之间难以平衡，一副AR眼镜重量达76克，相当于2-3副日常眼镜重量，难以被用户接受[9] - 续航能力不足，行业没有产品能做到支持全天候佩戴所需的12小时续航，录像超过5分钟会发烫，高通ARGen芯片存在严重功耗外溢[9][10] - 拍摄功能存在短板，因CMOS传感器空间太小，厂商用AI超分算法优化图像达到伪1080P效果，实际画质和稳定性不佳[10] 公司战略与投资逻辑 - 公司战略分为两派：Rokid创始人相信技术优先，集合前沿技术教育消费者；逸文科技创始人则认为智能眼镜首先是潮品，好看才是王道，因此砍掉摄像、语音等低频功能[11] - 投资逻辑倾向于不投通用眼镜创业公司，认为创业公司是在为手机大厂试错，一旦产业链成熟，手机大厂将凭借渠道和供应链优势入场[12] - 更看好细分垂类机会，如影音游戏眼镜、户外运动眼镜，或投资上游供应链如Micro LED、波导等，风险更低且退出路径清晰[12][13] 供应链与盈利能力 - 大部分元器件公司没有赚到钱，只有技术壁垒较高或不带研发性质的公司如摄像头、PCB板、FPC线或眼镜壳料加工供应商稍微盈利[13] - 一家头部电池供应商的账本显示，AI和AR眼镜市场没有整机厂商吹得那么火，其大客户仍是耳机和音频眼镜公司[13] - 终端厂商开发的部分功能如AI助手使用频率低（用户一周启动不超过3次），用智能眼镜支付在中国市场显得不切实际[14]

新华财经上海11月9日电（葛佳明） 本周（11月3日至8日），美国政府停摆进入第六周，经济数据真空正使美联储12月降息决策 陷入困境，美股大幅下挫，美元指数呈现先涨后跌的走势，贵金属市场继续剧烈震荡。 美股市场方面，标普500指数收报6728.80点，本周累计下跌1.63%；道琼斯工业平均指数收报46987.10点，本周累跌1.21%；纳指 收报230004.538点，本周累跌3.04%；罗素2000指数收报2432.824点，本周累跌1.88%。 对高估值的担忧推动美股科技股本周多数走弱，科技股七巨头（Magnificent 7）指数累跌3.21%，其中英伟达累跌7.08%，特斯拉 累跌5.92%，Meta累跌4.11%，微软累跌4.05%，谷歌A累跌0.84%，苹果累跌0.70%，亚马逊则累计微涨0.08%。 欧洲市场方面，欧洲STOXX 600指数本周累计下跌0.67%，德国DAX本周累计下跌1.62%；法国CAC 40指数收本周累跌2.10%； 英国富时100指数本周累跌0.36%。 亚太市场方面，日经225指数跌超4%，市场对美股人工智能（AI）板块或存在泡沫的担忧加剧，使得韩国股市遭遇重挫，韩国综 ...

英伟达高管访问台积电事件分析 - 英伟达首席执行官黄仁勋在三个月内三次访问台积电 最新一次行程全程不到24小时[1][3] - 访问行程包括参观生产3纳米芯片的核心厂区晶圆十八厂 该厂负责生产英伟达最先进的Blackwell芯片[3] - 访问期间与台积电首席执行官魏哲家会面并明确表示需要更多芯片产能[4] AI芯片行业需求状况 - AI产业呈现爆发式增长 导致英伟达的新芯片需求非常强劲 涵盖GPU和CPU以及下一代芯片[4] - 存储芯片目前也出现短缺现象 尽管三家内存大厂正在扩产[4] - 谷歌和亚马逊等公司自研芯片的行为并未对英伟达构成实质性威胁 因英伟达GPU在AI、科学研究和量子计算等领域拥有广泛用途和核心优势[4] 对A股相关产业链的投资启示 - AI产业链需求的持续爆发是核心逻辑 芯片制造和存储环节是不可或缺的核心部分[5] - 中长线投资应关注拥有技术壁垒且业绩能跟上产业增长的公司 例如芯片制造龙头、存储芯片相关企业以及AI硬件配套产业链公司[5] - 投资策略应基于产业增长的节奏进行调整 而非追逐短期市场波动 产业逻辑的深度理解比短期交易反应更为重要[5]

全球知名的商业与技术洞察公司Gartner近日发布企业机构需在2026年重点关注的十大战略技术趋势。今年不同于以往的一点是变革速度——这一年涌现 的创新成果远超以往。希望本文对您有所启发。 Gartner研究副总裁高挺（Arnold Gao）表示："2026年对技术领导者而言是至关重要的一年，变革、创新与风险将在这一年以空前的速度发展。2026年的 各项重要战略技术趋势将密切交织，折射出一个由人工智能（AI）驱动的高度互联化世界的现实图景。 在这样一个世界，企业机构必须推动负责任的创新、卓越运营和数字信任。这些趋势不仅代表了技术变革的方向，还是促进业务转型的催化剂。今年不同 于以往的一点是变革速度——这一年涌现的创新成果远超以往。由于下一轮创新浪潮已近在眼前，只有当下采取行动的企业才能应对市场波动和决定未来 数十年的行业走向。" 以下是2026年重要战略技术趋势。 01 | Use cases (illustrative) | | | | --- | --- | --- | | Optimization and Polyfunctional robots | Energy exploration and | ...

新华社雅加达11月8日电 记者手记｜从制冰机到榴莲球："中国制造"在印尼电商展获青睐 "这些设备不仅精密耐用，更重要的是它们融入了AI算法的智能核心，这正是我们数字化创新能力的体 现。"广东宏视智能科技有限公司市场部负责人表示，"电商渠道是前沿科技落地的'试金石'和'放大 器'，能及时反馈市场需求；而智能化、柔性化的制造体系，确保产品能快速迭代，把搭建尖端算法的 解决方案迅速推向线上市场。这种双向反馈与赋能，加速了整个智能安防产业的创新发展。" 博览会现场另一侧，榴莲先生（广东）实业有限公司展台人气颇旺，炸榴莲球、榴莲披萨、榴莲麻糬等 多款创意食品吸引众多印尼消费者排队品尝。公司国际事业部负责人谢微微说，公司正寻求与当地餐 饮、零售企业合作。企业目前从马来西亚、泰国和越南进口榴莲，未来希望采购印尼原料，并考虑在印 尼设立办事处甚至建厂。 印尼总统中小微型企业、创意经济与数字经济特使阿赫玛德·里达·萨巴纳表示，印尼企业应从此次展会 中汲取灵感，开发"印尼制造"的新产品。"这样的展会让印尼企业家有机会看到新趋势，激发新的商业 构想。"萨巴纳说。 印尼经济统筹部副部长阿里·穆托波·辛博隆曾表示，印尼数字经济规模在2 ...

文章核心观点 - AI技术正以指数级速度重塑资产管理行业的底层运行逻辑，推动行业价值链从“人力驱动”转向“人类智能+机器智能双驱动”[1] - 泰康资产自主研发的深度研究智能体已初步实现深度赋能投研，并展现出显著优势，未来有望全面赋能资产管理全场景[1][2][4] - 资管机构需建立健全配套机制，优化治理体系，打造适应AI转型的人才团队和组织保障，以有效推进AI建设[7][8] AI在资产管理行业的优势与契合度 - 资产管理行业是数据与知识密集行业，具有高度业务专业度与复杂度，AI的优势特性高度契合行业特点与需求[2] - AI具备更全面的知识储备，其智能体拥有强大的自主性、适应性和交互能力，能够持续迭代进化、实现闭环管理[2] - AI能够帮助投研人员显著提高工作效率、扩展能力圈、扩大管理半径，未来甚至有可能在部分领域引领投资[2] 泰康资产深度研究智能体的应用与优势 - 公司借鉴国际顶级科技公司前沿实践，探索打造覆盖多品种、具备全技能的自有深度研究智能体[2] - 智能体整合海量高质量内外部投研数据和内部积累多年的投研分析方法论，着重强化幻觉控制[1][5] - 以一个典型投研分析场景为例，对比传统模式，智能体能够迅速梳理核心诉求，即时调用资源，构建全面研究分析框架，并通过智能算法生成可读性强的报告[3] - 智能体具有四大独特优势：运行逻辑高度符合主动投研范式；积累大量泰康特色数字研究资源；着重强化幻觉控制；坚持“体系胜于判断”，支持持续迭代升级[5] AI对资产管理行业价值链的重塑展望 - 全球顶级资产管理公司如贝莱德、JP摩根等已在投资研究、策略构建等多个领域积极探索并落地AI应用[4] - 通过智能体体系构建和投研能力建设双轮驱动，公司将建设人机协同的投研新范式，中短期拓展研究员效率，长期在策略研发等领域引领投资[6] - AI有望全面赋能投研决策、财富管理、风控合规、运营经营等场景，重塑资产管理价值链[1][6] 推进AI建设的配套机制与组织保障 - 业务团队需主导智能体的研发应用与迭代升级，科技团队需深化与业务部门合作，做好AI中台与底座建设[7] - 需制定匹配AI战略的人才培养与管理体系、优化与淘汰机制，并将AI应用纳入绩效合约，重点激励AI人才[7] - 必须转变传统“科技主导、业务配合”的建设模式，建立“业技共研、共创、共建”的协同机制，并以业务价值为导向组建敏捷团队[7][8] - 必须同步建设业技融合的决策与责任机制，提升资源调配弹性，并高度重视数据资产管理，保障AI应用安全性与合规性[8]

全球IPO市场整体表现 - 2025年前三季度全球共完成914起IPO，募资总额达1101亿美元，交易数量同比增长5%，募资额同比增长41% [1] - 第三季度表现尤为突出，交易数量同比增长19%，募资额激增89% [1] - 美国、印度和大中华区是核心驱动力，三者贡献了全球近七成IPO交易和八成募资额 [1] - 美国三季度IPO表现创2021年四季度以来最佳，印度以146起交易创下纪录 [1] 区域市场表现 - 亚洲市场表现亮眼，印度凭借金融科技、制造业等领域活跃交易领跑全球IPO数量 [2] - 大中华区在先进制造、半导体等战略行业带动下，IPO回报率位居全球前列，港股和A股市场均实现双位数增长 [1][2] - 美国市场依托科技企业和强劲二级市场估值，持续主导全球募资规模 [2] - 欧洲、中东及大洋洲出现复苏迹象但定价谨慎，东盟市场呈现“少而大”特征，新加坡通过REITs上市成为亮点 [2] - 中国大陆和香港成为全球IPO回报率领导者，受先进制造、半导体和电子等战略领域强劲投资者需求推动 [28][29] 行业趋势与表现 - 科技、媒体与通信、工业和消费行业成为IPO主力，其中AI、金融科技、绿色能源等赛道备受青睐 [3] - 私募股权支持的IPO大幅反弹，前三季度交易数量同比翻倍，募资额增长68% [3][62] - 投资者更青睐具备盈利能力、稳健现金流和清晰增长路径的企业，“向优质资产靠拢”趋势显著 [3] - 科技行业IPO主导复苏，特别是软件、SaaS和云平台，工业领域也呈现强劲势头 [68] 监管环境与上市创新 - 全球交易所加速优化上市规则，香港推出TECH通道、英国简化上市分类、印度降低流通股要求等 [2][42] - 除传统IPO外，SPAC、直接上市等替代路径持续发挥作用，区块链相关上市模式也在探索中 [2][49] - 香港的Technology Enterprises Channel和生物科技框架使2025年上半年募资额同比增长超过七倍 [47] - 监管改革在提高市场准入灵活性的同时，也加强投资者保护机制以平衡市场风险 [2][54] 上市后表现与盈利能力 - 2025年IPO群体在所有主要区域均实现正回报，中国大陆上市企业领先，首日平均回报达145.6%，年内至今回报达149.3% [35][37] - 东盟地区表现强劲，年内至今回报达106.8%，香港和日本分别达75.9%和80.9% [37] - 全球IPO公司净利润率中位数呈现边际改善，东盟、香港、大洋洲和美国盈利能力提升最为明显 [38][39] - 私募股权支持的IPO表现出色，全球平均年内至今回报达57%，科技行业达64%，工业领域达88% [65][66] 未来展望与市场驱动因素 - 全球IPO市场有望延续复苏态势，TMT、医疗健康、工业等行业上市管道持续扩容 [3][20] - 货币宽松政策、企业盈利韧性、强劲股市表现和上市后业绩强化投资者信心 [77][82] - 投资者强烈偏好增长导向的叙事，技术、金融服务和健康生命科学成为顶级板块 [83] - 人工智能、金融科技、国防科技和健康科技等领域需求强劲，商业模式兼具创新性和可扩展性 [83]

人形机器人的研发必要性 - 研发人形机器人并非刻意模仿人类外形，而是基于现实世界为人类身形设计和建造的核心务实原则[2] - 人形形态是最高效且无需改造现实世界的形态，旨在无缝融入人类环境以替代人类完成枯燥肮脏或危险的工作[2] - 人形机器人具备在人类世界中通行与操作的通用性，能最大限度复用人类现有环境工具和流程[2] - 若制造多足或其他形式机器人，在面对开门上楼等人类环境中的“人为”关卡时将束手无策[3] 支撑机器人拟人化的关键技术 - 机器人实现灵活协调动作依赖于运动控制智能感知与人工智能决策等关键技术的集中突破，可理解为大脑小脑和肢体的协同进化[4] - 运动控制与动态平衡能力是基础，对人类行走看似简单但实为毫秒级动态平衡，对机器人关节传动系统及实时平衡算法要求极高[4] - 精细操作能力依赖于精密的力控技术和触觉传感器，使机器人能拿鸡蛋不碎又能大力拧瓶盖[4] - 以大模型为代表的AI技术爆发为机器人装上智慧大脑，使其能从自然语言指令出发完成环境识别路径规划和任务执行，实现从自动化到智能化的根本跨越[5] 人形机器人的未来应用场景 - 人形机器人的应用将分三步走：从工业到商用，最后到家用[6] - 规模化落地将率先发生在工业制造领域如汽车3C电子等柔性生产线岗位，从事拧螺丝质检等工作以解决劳动力短缺问题[6][7] - 第二步将走向商用服务和特种作业领域，随着成本下降与智能提升，出现在物流导购医疗辅助护理及餐厅传菜等场景，并能替代人类进入危险环境执行任务[7] - 第三步进入家庭成为保姆管家，完成做饭清洁照料老人小孩等任务，这是难度最大最长远的目标[7]

公司业务与市场动态 - 英伟达业务非常强劲 公司CEO访问台积电以鼓励与感谢其辛勤工作 [1] - 公司CEO强调AI需求非常、非常地强劲 与网络泡沫化截然不同 [1] - 公司目前没有向中国大陆出货Blackwell架构芯片的积极讨论或计划 产品重新进入市场取决于中国大陆的政策改变 [2] AI行业竞争格局 - 全球大约50%的AI研究人员在中国大陆 开发出众多广受欢迎的开源AI模型 [1] - 中国大陆在AI领域落后美国的差距被描述为只有几纳秒 进展非常迅速 [1] - 美国必须持续以极快速度前进 否则全球竞争将会非常激烈 [1] 技术与供应链现状 - AI技术极其依赖计算 运算需求非常庞大 公司正努力追赶极强的需求 [1] - 公司CEO参观台积电18厂先进制程3nm产线 [1] - 针对特斯拉自建晶圆厂计划 公司CEO认为打造先进制程芯片极其困难 涉及工程、科学及制程工艺等多方面挑战 [2]

政策不确定性风险 - 政策不确定性被61%的受访者视为美国金融稳定的首要风险，显著高于春季调查的50% [3] - 政策不确定性风险涵盖贸易政策、央行独立性和经济数据可获得性等多个维度，其中央行独立性是首次被列为风险因素 [1][3] - 地缘政治风险的关注度大幅上升，本次有48%的受访者提及，高于春季调查的23% [3] - 长期利率上升的担忧显著增加，43%的受访者提及此风险，远高于春季调查的9% [4] 资产估值风险 - 人工智能相关资产的估值风险开始进入监管视野，30%的受访者将其视为未来12至18个月内的潜在冲击，远超春季调查的9% [2][4] - 股票价格与收益的比率已回到其历史区间的接近高端，股权溢价估计值远低于平均水平 [9] - 企业债券收益率与国债的利差处于低位，房价与租金的比率继续接近历史最高水平 [9] 金融部门杠杆风险 - 对冲基金的杠杆率已上升至监管机构开始追踪该数据以来的最高水平，规模最大的对冲基金往往杠杆率最高 [7] - 寿险公司的杠杆率处于历史分布的最高四分之一水平 [7] - 银行系统监管资本比率处于历史高位，大多数银行资本水平远高于监管要求，券商经纪商的杠杆率保持在历史低位附近 [8] 企业和家庭债务风险 - 企业和家庭债务总额占GDP的比例继续小幅下降，降至过去二十年的最低水平 [11] - 家庭债务占GDP比例在近期历史中保持低位，大部分由信用记录良好的借款人持有，抵押贷款违约率保持在低位 [11] - 信用卡和汽车贷款的违约率仍高于疫情前水平，学生贷款违约率出现显著上升 [11] 融资与商业地产风险 - 融资风险维持在温和水平，现金管理工具资产增长主要由政府货币市场基金推动 [12] - 银行对无保险存款的依赖远低于2022年和2023年初的峰值，大多数国内银行维持高流动性资产 [12] - 商业地产市场价格显示出稳定迹象，但大量债务将在未来一年到期，可能增加市场波动性 [9][12]