The ITC compared all published Phase 3 data of these treatments, leveraging longitudinal results, and findings reinforce the importance of consistent, sustained disease control in managing a chronic autoantibody disease like gMGIMAAVY, an FcRn blocker, received U.S. FDA approval earlier this year for the broadest population of individuals living with gMG, including anti-AChR and anti-MuSK antibody positive adults and pediatric gMG patients aged 12 and olderSPRING HOUSE, Pa., June 23, 2025 /PRNewswire/ -- Jo ...

公司战略调整 - 公司将停止非核心的AI半导体业务，专注于比特币矿机销售、自营挖矿和消费级挖矿产品等核心业务[1] - 这一决定旨在优化运营、提高资本效率并减少与主营业务无关的支出[2] - AI半导体业务在2024财年贡献约90万美元收入，占公司总运营支出的15%[3] 业务重组细节 - 公司自2022年3月起已聘请外部顾问，对AI半导体业务进行第三方估值并探索战略选项，包括部分或全部资产出售或有序关停[4] - 预计在完全停止AI半导体业务后，公司运营支出将显著下降[4] - 被停止的业务在2024年报中描述为"用于边缘计算应用的ASIC芯片"[1] 管理层观点 - 公司CEO表示将加倍投入在加密货币基础设施和比特币挖矿等核心优势领域[5] - 通过集中资源和人才，公司旨在推动可持续增长、释放长期股东价值并在全球加密生态中保持核心地位[5] - 公司将继续致力于为加密基础设施提供尖端ASIC解决方案，扩大挖矿业务并加强在全球加密货币基础设施市场的地位[5] 公司背景 - 公司成立于2013年，专注于ASIC高性能计算芯片设计、研发、计算设备生产和软件服务[6] - 2013年推出全球首批采用ASIC技术的比特币矿机，品牌名为Avalon[6] - 2019年在纳斯达克完成首次公开募股[6]

公司战略与投资 - Sequans宣布启动比特币国库计划，作为其核心半导体蜂窝物联网业务的战略扩展[1] - 公司通过私募发行筹集约3.84亿美元资金，包括1.95亿美元股权证券和1.89亿美元可转换担保债券[2] - 首席执行官Georges Karam表示对比特币作为优质资产的长期投资价值具有强烈信心[3] - 公司将与比特币国库管理解决方案提供商Swan Bitcoin合作实施该计划[3] 融资细节 - 股权私募发行包括1.392亿股普通股(代表1.392亿ADS)和购买2.089亿普通股的认股权证，每股ADS价格为1.40美元[5] - 债券私募发行包括1.89亿美元可转换债券和购买2.025亿普通股的认股权证[5] - 融资预计于2025年7月1日左右完成，需获得6月30日股东大会批准[6] - 债券私募完成的前提是股权私募至少筹集1.95亿美元[6] 业务发展 - 公司在推进比特币计划的同时，仍致力于发展蜂窝物联网核心业务[4] - 公司将继续支持客户需求，提供4G和5G产品路线图，确保从4G到5G的平稳过渡[4] 合作伙伴与顾问 - Northland Capital Markets和B Riley Securities担任联合首席配售代理[7] - Yorkville Securities担任配售代理[7] - Lowenstein Sandler LLP和ARCHERS分别担任公司的美国和法国法律顾问[7] - Goodwin Procter LLP担任配售代理的法律顾问[7] 公司背景 - Sequans是领先的物联网无线蜂窝技术半导体公司，成立于2003年，总部位于法国[11] - 公司提供芯片、模块、IP和服务，专注于LTE-M/NB-IoT、4G LTE Cat 1bis和5G NR RedCap/eRedCap平台[11] - Swan Bitcoin是美国领先的比特币财富平台，提供托管、安全、投资等服务[13]

公司动态 - Buscar Company宣布正在采取措施以实现完全报告状态并计划升级至OTCQX市场[1] - 公司已聘请Barton CPA PLLC进行全面的审计以确保符合SEC报告标准[1] - 公司还聘请了专门的SEC律师事务所准备并提交Form 10文件[2] 公司领导层 - 公司由董事长兼首席执行官Alexander Dekhtyar领导，他是一位拥有超过25年经验的全球知名财务战略家[1] 审计公司背景 - Barton CPA PLLC是一家总部位于德克萨斯州休斯顿的PCAOB注册公共会计事务所[3] - 该公司由管理合伙人Dan Barton领导，拥有超过150年的集体经验，包括在四大会计师事务所的100年经验[3] - Barton CPA PLLC为从纳斯达克、纽交所到OTC市场的上市公司以及初创企业提供审计、税务和簿记服务[3] OTCQX市场计划 - OTCQX市场要求公司满足严格的财务标准、保持透明的披露并维护强有力的公司治理[4] - 通过追求完全报告状态和OTCQX升级，公司旨在增强市场存在感、吸引更广泛的投资者基础并为股东提供更大的流动性[4] 公司业务概述 - Buscar Company是一家多元化的控股公司，专注于自然资源、可持续技术和制药领域[5] - 公司总部位于加利福尼亚州比佛利山庄，旗下包括Eon Discovery Inc、Terramer Inc和Armorgenix等子公司[5] - Eon Discovery Inc管理加利福尼亚州Plumas国家森林的金矿业务[5] - Terramer Inc是 hemp-based 可生物降解生物塑料领域的领导者[5] - Armorgenix是一家专注于解毒和抗病毒解决方案的制药创新公司[5] 公司历史 - 公司通过2020年与Eon Discovery的反向合并战略演变而成立[5] - 公司致力于通过创新和多元化推动增长并为股东创造价值[5]

金十提示：受美国六月节假期影响，CFTC周度持仓报告推迟于6月24日（周二）03:30左右公布。 ...

比特币与比特币储备公司表现对比 - 截至2025年6月19日，Strategy股价上涨近30%，而比特币仅上涨11% [1] - 长期投资者仍更倾向于直接投资比特币而非比特币储备公司 [1] 比特币储备公司商业模式 - Strategy自2020年8月开始积累比特币，2025年2月转型为全球最大企业比特币持有者并正式成为比特币储备公司 [4] - 公司核心使命为不计成本持续购买比特币，将其作为资产负债表上的储备资产 [5] - 比特币价格波动直接影响公司价值：上涨时提升股东权益，下跌时直接冲击公司估值 [6] 行业风险与杠杆问题 - 比特币储备公司通过可转换债券和优先担保票据等债务工具融资购买比特币，而非依靠运营现金流 [8] - 形成"比特币循环"模式：发行新债购买比特币→推高公司估值→吸引投资者认购下一轮债务 [9] - 该模式依赖比特币价格持续上涨的前提，被部分学者质疑为潜在庞氏骗局 [10] 市场担忧与系统性风险 - Coinbase警告行业存在"系统性崩溃"风险，高杠杆公司倒闭可能拖累整个加密货币市场 [11] - 2025年2月后大量缺乏加密货币经验的新公司涌入该领域 [12] 投资逻辑分析 - 比特币储备公司通过承担更高风险（杠杆）实现超额收益，但过度杠杆将引发问题 [13] - 直接投资比特币可避免比特币储备公司带来的附加风险 [14]

报告公司投资评级 - 维持“买入”评级 [2] 报告的核心观点 - 公司海外BD落地，与Cullinan Therapeutics就GR1803达成独家许可与合作协议，交易总里程碑至高7.12亿美金 [1] - 公司国内海外各条业务线均快速拓展，GR2001用于破伤风的被动免疫适应症的三期临床达到主要疗效终点，赛立奇单抗用于成人常规治疗疗效欠佳的强直性脊柱炎适应症获批上市 [2] - 看好公司长期发展，预计2025 - 2027年营业收入分别为2.06亿元、5.00亿元、10.78亿元；归母净利润分别为 - 6.22亿元、 - 4.73亿元、 - 2.75亿元 [2] 相关目录总结 股票信息 - 行业为生物制品，前次评级为买入，2025年06月20日收盘价27.70元，总市值10157.04百万元，总股本366.68百万股，自由流通股占比31.82%，30日日均成交量5.17百万股 [5] 财务指标 |财务指标|2023A|2024A|2025E|2026E|2027E| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | |营业收入（百万元）|1|30|206|500|1078| |增长率yoy（%）|154.9|2384.1|584.5|142.7|115.6| |归母净利润（百万元）|-801|-797|-622|-473|-275| |增长率yoy（%）|-39.0|0.5|22.0|24.0|41.8| |EPS最新摊薄（元/股）|-2.19|-2.17|-1.70|-1.29|-0.75| |净资产收益率（%）|-28.8|-37.5|-41.6|-46.2|-36.7| |P/E（倍）|—|—|—|—|—| |P/B（倍）|3.6|4.8|6.8|9.9|13.6| [4] 财务报表和主要财务比率 资产负债表 |会计年度|2023A|2024A|2025E|2026E|2027E| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | |流动资产|3032|2622|2025|1603|1580| |现金|2892|2035|1275|771|357| |应收票据及应收账款|0|12|38|93|201| |其他应收款|3|4|29|71|153| |预付账款|19|47|83|112|217| |存货|55|50|127|83|179| |其他流动资产|62|473|473|473|473| |非流动资产|563|524|530|509|475| |长期投资|0|0|0|0|0| |固定资产|405|411|412|387|350| |无形资产|44|44|43|41|39| |其他非流动资产|114|69|76|81|85| |资产总计|3595|3146|2555|2112|2055| |流动负债|137|174|215|245|462| |短期借款|1|0|0|0|0| |应付票据及应付账款|83|67|34|83|179| |其他流动负债|53|107|181|161|283| |非流动负债|673|845|844|844|844| |长期借款|608|786|786|786|786| |其他非流动负债|65|59|58|58|58| |负债合计|810|1020|1059|1089|1307| |少数股东权益|0|0|0|0|0| |股本|367|367|367|367|367| |资本公积|4038|4192|4192|4192|4192| |留存收益|-1621|-2418|-3039|-3512|-3787| |归属母公司股东权益|2784|2126|1496|1023|748| |负债和股东权益|3595|3146|2555|2112|2055| [9] 利润表 |会计年度|2023A|2024A|2025E|2026E|2027E| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | |营业收入|1|30|206|500|1078| |营业成本|1|5|37|90|194| |营业税金及附加|3|3|21|50|108| |营业费用|10|118|113|165|356| |管理费用|163|135|113|115|129| |研发费用|620|610|688|570|604| |财务费用|18|-38|0|0|0| |资产减值损失|1|-1|0|0|0| |其他收益|10|5|144|15|32| |公允价值变动收益|2|3|0|0|0| |投资净收益|0|0|1|2|5| |资产处置收益|0|0|0|0|0| |营业利润|-801|-797|-622|-473|-275| |营业外收入|0|0|0|0|0| |营业外支出|0|1|0|0|0| |利润总额|-801|-797|-622|-473|-275| |所得税|0|0|0|0|0| |净利润|-801|-797|-622|-473|-275| |少数股东损益|0|0|0|0|0| |归属母公司净利润|-801|-797|-622|-473|-275| |EBITDA|-722|-763|-554|-401|-201| |EPS（元/股）|-2.19|-2.17|-1.70|-1.29|-0.75| [9] 现金流量表 |会计年度|2023A|2024A|2025E|2026E|2027E| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | |经营活动现金流|-378|-575|-690|-456|-380| |净利润|-801|-797|-622|-473|-275| |折旧摊销|64|75|67|71|74| |财务费用|35|29|0|0|0| |投资损失|0|0|-1|-2|-5| |营运资金变动|328|119|-135|-52|-173| |其他经营现金流|-3|-1|0|0|0| |投资活动现金流|121|-427|-73|-48|-35| |资本支出|-91|-45|-72|-50|-40| |长期投资|212|-382|0|0|0| |其他投资现金流|0|0|-1|2|5| |筹资活动现金流|3100|146|2|0|0| |短期借款|1|-1|0|0|0| |长期借款|-130|178|0|0|0| |普通股增加|92|0|0|0|0| |资本公积增加|3465|154|0|0|0| |其他筹资现金流|-327|-185|2|0|0| |现金净增加额|-414|-857|-761|-503|-35| [9] 主要财务比率 |会计年度|2023A|2024A|2025E|2026E|2027E| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | |成长能力：营业收入(%)|154.9|2384.1|584.5|142.7|115.6| |成长能力：营业利润(%)|-39.0|0.6|22.0|24.0|41.8| |成长能力：归属母公司净利润(%)|-39.0|0.5|22.0|24.0|41.8| |获利能力：毛利率(%)|38.9|82.4|82.0|82.0|82.0| |获利能力：净利率(%)|-66142.6|-2649.2|-301.7|-94.5|-25.5| |获利能力：ROE(%)|-28.8|-37.5|-41.6|-46.2|-36.7| |获利能力：ROIC(%)|-22.9|-28.3|-26.5|-25.2|-17.2| |偿债能力：资产负债率(%)|22.5|32.4|41.5|51.6|63.6| |偿债能力：净负债比率(%)|-80.9|-56.4|-28.5|7.5|65.7| |偿债能力：流动比率|22.2|15.0|9.4|6.6|3.4| |偿债能力：速动比率|21.4|14.1|8.2|5.5|2.4| |营运能力：总资产周转率|0.0|0.0|0.1|0.2|0.5| |营运能力：应收账款周转率|—|5.0|11.1|11.6|11.2| |营运能力：应付账款周转率|0.0|0.1|0.7|1.5|1.5| |每股指标：每股收益(最新摊薄)|-2.19|-2.17|-1.70|-1.29|-0.75| |每股指标：每股经营现金流(最新摊薄)|-1.03|-1.57|-1.88|-1.24|-1.04| |每股指标：每股净资产(最新摊薄)|7.59|5.80|4.08|2.79|2.04| |估值比率：P/E|—|—|—|—|—| |估值比率：P/B|3.6|4.8|6.8|9.9|13.6| |估值比率：EV/EBITDA|-17.2|-10.5|-17.6|-25.5|-53.0| [9]

π₀模型结构 - 核心架构基于预训练视觉语言模型(VLM)和Flow Matching技术，包含VLM backbone、动作专家和跨具身训练组件[3] - 整合7种机器人、68项任务、超10,000小时数据，通过权重调整处理不同机器人的动作空间差异[3] - 训练流程基于PaliGemma VLM，融合多模态输入(图像编码器、语言编码器、proprioceptive state编码器)[3] - 独立子网络(3亿参数)负责将VLM输出转换为连续动作，采用流匹配技术生成高频率动作序列(最高50Hz)[3] π₀优势与功能 - 零样本直接执行任务，通过语言提示控制机器人无需额外微调[4] - 支持复杂任务多阶段微调，如叠衣服分解为多个步骤[4] - 语言指令跟随与高层策略集成，提升语义理解与任务规划能力[4] - 高频率精细操作(50Hz)适用于折叠衣物、组装盒子等任务[4] - 单模型适配多种机器人形态，降低部署成本[4] π₀性能分析 - 开箱即用性能：在餐桌清理等任务中指令跟随准确率比π₀-small高20%-30%[4] - 衬衫折叠成功率接近100%，远超OpenVLA[6] - 复杂清理任务正确分类物体数量比Octo高40%[6] - 预训练+微调流程实现60%-80%任务完成度，显著优于从头训练[7] π0.5模型结构 - 采用双阶段训练框架和分层架构，基于Transformer的视觉-语言-动作(VLA)模型[7][9] - 分层推理机制：高级语义子任务预测+低级动作生成[9] - 动作表示融合离散标记(FAST tokenizer)和连续表示(流匹配)[9] - 预训练阶段使用400小时移动机器人数据+非移动机器人数据+网页多模态数据[9] π0.5优势与功能 - 异构数据驱动泛化，实现从未见场景中的任务执行[13] - 长时程任务处理能力，支持10分钟以上连续操作[13] - 零样本语义理解，基于网页数据预训练理解未见过物体[13] - 在"盘子入水槽"等任务中成功率比π0高25%-40%[12] - 离散-连续动作混合训练比纯扩散模型效率高3倍[12] π0.5性能分析 - 真实家庭环境中多阶段任务成功率达60%-88%，任务时长10-15分钟[23] - 随训练环境增加性能持续提升，"整理床铺"成功率从30%升至80%[24] - 跨实体数据移除后任务性能下降20%-30%[24] - 网页数据对未知物体泛化至关重要，移除后成功率从60%降至30%[24] A0模型结构 - 采用分层架构设计：高层空间Affordance理解+低层动作执行[21] - 核心组件包括Position Offset Attention和Spatial Information Aggregation Layer[22][25] - 预训练与微调策略：100万接触点数据集预训练+标注轨迹数据微调[25] A0优势与功能 - 跨平台泛化能力，可在多种机器人平台无缝部署[26] - 高效空间推理，避免密集空间表示的高计算成本[26] - 数据利用效率高，少量任务特定数据即可适应新场景[26] - 可完成擦黑板、物体放置、开抽屉等需要空间推理的任务[26] A0性能分析 - Franka机器人平均成功率62.5%，开抽屉任务成功率75%[27] - Kinova机器人平均成功率53.75%，轨迹跟踪任务比基线高20%[27] - 擦黑板任务成功率比MOKA高15%-20%，比ReKep高约20%[27] - 在Kinova平台擦黑板任务中成功率50%，远超RDT-1B(10%)和π₀(35%)[27]

π₀模型结构 - 核心架构基于预训练视觉语言模型(VLM)和Flow Matching技术，包含VLM backbone、动作专家和跨具身训练组件[3] - 整合7种机器人、68项任务、超10,000小时数据，通过权重调整处理不同机器人动作空间差异[3] - 训练流程继承PaliGemma VLM的语义知识，融合多模态输入(图像/语言/物理状态)[3] - 独立子网络(3亿参数)将VLM输出转换为连续动作，流匹配技术实现50Hz高频率动作序列生成[3] π₀优势与功能 - 零样本直接执行预训练覆盖的语言提示任务(如"fold shirt")[4] - 支持复杂任务多阶段微调(如叠衣服分解为4个子步骤)[5] - 语言指令跟随能力可将高层任务(如"bus the table")分解为子任务序列[6] - 流匹配技术实现50Hz精细操作，适用于衣物折叠等高精度场景[7] - 单模型适配多种机器人形态，降低部署成本[10] π₀性能分析 - 开箱即用性能：在餐桌清理等任务中指令跟随准确率比π₀-small高20%-30%[11] - 微调效率：预训练类似任务仅需1-5小时数据微调，全新任务性能比从头训练提升2倍[11] - 复杂任务表现：叠衣服等任务通过"预训练+微调"实现60%-80%完成度[11] - 衬衫折叠成功率接近100%，复杂清理任务正确分类数量比Octo高40%[12] π0.5模型结构 - 采用双阶段训练框架和分层架构，基于Transformer实现多模态序列编码[13] - 分层推理机制：高级语义子任务预测+低级动作生成，结合离散/连续动作表示[16] - 预训练阶段使用400小时异构数据(97.6%非移动机器人数据)[16] - 后训练阶段引入动作专家模块优化实时控制，SigLIP视觉编码器(400M参数)+Gemma语言模型(2.6B参数)[16] π0.5优势与功能 - 异构数据驱动泛化：在未见过场景中执行任务，支持10分钟以上长时程操作[18] - 离散-连续混合训练比纯扩散模型效率提升3倍[17] - 多场景适应性：家庭环境清洁/整理任务，跨实体迁移学习能力[20] - 数据效率突破：仅用400小时移动数据(占2.4%)实现强泛化[21] π0.5性能分析 - 真实环境表现：未训练家庭中多阶段任务成功率60%-88%，单任务耗时10-15分钟[25] - 数据规模影响：104个训练位置时性能接近测试环境基线(差距<5%)[26][27] - 关键数据源：跨实体数据移除导致性能下降20%-30%，网页数据对未知物体泛化至关重要[28] A0模型结构 - 分层架构设计：高层空间Affordance理解+低层动作执行[29] - 核心组件包括Position Offset Attention和Spatial Information Aggregation Layer[30] - 预训练策略：100万接触点数据集预训练+标注轨迹微调[31] A0优势与功能 - 跨平台泛化：支持Franka/Kinova等机器人平台无缝部署[34] - 高效空间推理：通过接触点预测降低计算成本[34] - 数据利用效率：少量任务数据即可适应新场景[34] A0性能分析 - Franka机器人平均成功率62.5%，开抽屉任务达75%[35] - Kinova机器人轨迹跟踪任务成功率比基线高20%[35] - 擦黑板任务成功率比MOKA高15%-20%，执行步骤仅为RDT-1B的1/8-1/10[35]

（文/观察者网 张家栋 编辑/高莘） 6月18日，零跑汽车正式宣布，2026款零跑C16正式上市并陆续开启全国交付，新款车型共包含5座、6 座两种座椅布局，并涵盖增程与纯电两种动力形式共8款配置。售价15.18万—18.18万元，对应版本相较 预售价下调8000元。 文中图片均来自零跑官网 今年零跑汽车的多款新车发布，在预售价上进一步下调售价的做法已经不算新鲜。其核心都是围绕CTC 底盘、LEAP电子电气架构等自研技术优势拉下制造成本，并在规模化的基础上将这一成本优势不断转 化在车价当中。 今年的全新B系列车型如此，已经在市场中征战多年的C系列则更是零跑规模化降本的代表。 不过，在差异化的市场背后，零跑同样也面临着长期主义的挑战。用自研覆盖成本，毫无疑问赋予了如 今零跑的独特市场地位，但在去年之前，顶着负毛利与严重亏损的零跑，也经历着技术投入期与变现期 的矛盾点。 为了长期在市场中保持成本优势，零跑在智能电动化的每一条全新衍生赛道上，都需要不断扩大投入， 而在未来的某一刻，当零跑与其他更早达到销量增长临界点的车企站在同一起跑线上时，零跑又将掏出 怎样的市场战略，或许更值得关注。 新品详情： 发布会上，零跑正式 ...