具身机器人步态控制的重要性 - 步态控制是具身智能机器人实现空间移动的核心技术 双足或四足机器人需模拟真实生物动作以应对复杂地形如废墟 火灾现场 太空探索等场景[1] - 足式机器人能跨越沟壑 攀爬楼梯 避开障碍物 在轮式/履带式设备无法到达的区域执行救援 科考任务 近20年工业界与学术界持续投入研发[1] - 真实场景应用需解决负重条件下的高难度动作 如跳跃 转向 奔跑 并在碎石 坑洼等复杂路面保持稳定性[1] 人形机器人动作学习的挑战 - 人类步态动作近万种 机器人需学习爬楼梯 跑步 跳舞等高难度动作 自主学习能力是行业痛点[2] - 深度学习加速了动作控制研究 但数十年发展仍未完全突破 相关成果正逐步转化到工业产品[2] 足式机器人的战略地位 - 被誉为"机器人领域下一座里程碑" 可像生物一样适应复杂地形 突破平坦环境限制[4] - 资本青睐巡检 安防 救援 工业自动化等场景 企业高薪争夺人才 当前是进入领域的最佳时机[4] - 技术栈涵盖运动学 动力学 多传感器融合 强化学习等 缺乏系统学习路径导致入门困难[4] 具身足式算法课程核心内容 - 国内首门系统教程 覆盖四足基础 双足进阶 高级算法 Sim2Real迁移 安全机制等全流程技术[5][6] - 采用Isaac Gym/Gazebo/MuJoCo仿真环境 实战案例包括平稳行走 动态平衡 多任务切换等[6][12] - 前沿技术深度解析 如波士顿动力跳跃算法 RMA策略 域随机化等[6][17] 课程实战与硬件部署 - 主流硬件平台分析：Unitree DeepRobotics等 包含碰撞检测 人体交互安全等部署策略[12][17] - 大作业设计多场景训练：斜坡 碎石路 障碍物 成果展示包括训练过程可视化与性能指标[12][17] 目标学员与技能提升 - 面向AI从业者 研究生 转行者等 需具备Python/PyTorch基础及线性代数知识[27] - 培养全栈技能：从运动学基础到强化学习算法 积累1-2年实战经验 掌握Sim2Real迁移能力[27][28] - 课程形式为离线视频+代码+答疑 配套源码与仿真练习 有效期1年[28]

赛事概况 - 全球首个以人形机器人为参赛主体的格斗竞技赛事《CMG世界机器人大赛·系列赛》机甲格斗擂台赛于5月25日在杭州举行，四台宇树G1机器人参与角逐 [7] - 比赛采用积分制，共3回合每回合2分钟，头部/躯干击打得1分（手部）或3分（腿部），倒地扣5分，8秒内无法起身扣10分 [8] - 最终身穿黑色护具的G1机器人成为史上首个机器人格斗冠军，机身布满训练和比赛留下的擦痕与撞击痕迹 [5][7] 技术挑战 - 格斗动作需瞬间爆发力，考验动力系统扭矩输出能力，髋关节踢腿时扭矩最大，膝关节在勾拳/蹲起时承压，肩关节在快速出拳时瞬时扭矩达峰值 [9] - 控制算法需实时处理传感器数据，实现多关节毫秒级精准控制，机械结构需承受高强度冲击，关节/骨骼稳定性要求极高 [10] - 比赛中暴露动态运动控制不足问题，如扑空倒地、围绳缠绕等，抗干扰设计和材料升级成为改进方向 [11] 产品性能 - 宇树G1机器人已掌握8套基础格斗动作及组合技，包括直拳、勾拳、侧踢、膝踢等，动作组合流畅度接近人类 [14][8] - 采用语音+遥控双模式实时操控，支持摔倒后自主站立，通过"抗击打""防过热"等极限测试提升极端环境适应性 [15][16] 行业影响 - 赛事极端环境推动算法优化与硬件迭代，加速技术标准化进程，完善人形机器人产业链 [17][18] - 从马拉松到格斗的"炫技"行为促进行业竞争，失败案例成为技术改进关键参考，吸引上下游企业参与生态建设 [18]

核心观点 - 公司拟向特定对象发行股票4,311.60万股，发行后总股本增至18,683.61万股，测算显示可能摊薄即期每股收益（基本每股收益从0.51元降至0.49元，净利润持平假设下）[2][3] - 募投项目聚焦轨道交通智能运维机器人及AI大模型研发产业化，旨在强化技术先发优势和市场竞争力[5][6] - 公司已具备人员、技术及市场储备支撑募投项目，核心团队拥有30年行业经验，技术覆盖机器视觉、人工智能等关键领域[7][8] 发行财务影响 - **假设1（净利润持平）**：发行后基本每股收益降至0.49元，加权平均净资产收益率从7.22%降至6.37%[2][3] - **假设2（净利润增10%）**：基本每股收益增至0.54元，加权平均净资产收益率提升至6.99%[3] - **假设3（净利润减10%）**：基本每股收益降至0.45元，加权平均净资产收益率下滑至5.75%[3] 募投项目规划 - **项目内容**：包括轨道交通智能运维机器人研发、AI大模型研发产业化、营销服务体系升级及补充流动资金[5][6] - **业务关联**：机器人项目延伸现有机器视觉产品线，AI大模型项目升级传统大数据管控系统[5][6] - **技术基础**：已建成轨道交通检测实验室、云平台及大数据中心，拥有多项机器人相关专利及软著[8] 公司资源储备 - **团队**：核心管理层深耕行业超10年，董事长陈唐龙具30年轨道交通技术研发经验[7] - **技术**：掌握机器视觉、数字孪生等核心技术，获院士工作站及省市级技术中心认定[8] - **客户**：覆盖国铁集团、中国中车等央企及30个省份地铁运营商[9] 填补回报措施 - **资金管理**：严格执行专户存储制度，强化募集资金使用监管[9] - **项目推进**：加速募投项目建设以尽早实现预期效益[10] - **分红机制**：完善利润分配政策，保障股东投资回报[11] 相关主体承诺 - **董事及高管**：承诺不损害公司利益，薪酬与填补回报措施挂钩[12] - **控股股东**：承诺不干预经营，若违反将承担法律责任[12]

诺德股份高端铜箔发展 - 公司已具备3微米锂电铜箔批量生产能力 形成覆盖6微米至3微米的完整产品体系 [2] - 研发多孔铜箔适用于固态/半固态电池 可优化电池性能并提高充放电效率和能量密度 [2] - 开发高频高速电子电路用高端标准铜箔 RTF-3和HVLP-4已通过部分客户认证 适用于AI服务器和人形机器人控制模块 [2] - 公司在高端铜箔领域的技术创新、产品体系、市场拓展等方面取得进展 展现新能源材料领域领先地位 [2] 锂电行业动态 - 远景动力成为江苏储能"收益王" [2] - 亿纬锂能/孚能科技获得小鹏汽车定点 [2] - 9GWh动力电池项目落地江苏 [2] - 2025第七届起点钠电论坛将于3月28日举办 [2] 福建贤辰智享科技 - 公司专注于锂电池可循环包装方案和共享租赁服务 是国内该领域龙头企业 [4] - 已推出适合工业企业的通用化循环包装产品 未来将拓展至光伏、零售、运输等多个领域 [4] - 公司总部位于福州 在全国设有多个运营工厂 管理40万个周转箱并提供全国调度服务 [4] - 拥有三家控股子公司和一家参股公司 形成健全的市场运营网络和稳定客户群 [4] 行业活动信息 - 2025年3月28日将在深圳举办技术成本突破与市场爆发相关活动 [6] - 活动由多家机构联合举办 包括中国电子技术标准化研究院等 [7]

美国半导体合资企业Tenstorrent进军日本市场 - Tenstorrent计划最早于2023年秋季在日本推出AI芯片服务，采用按实际处理数据量收费的模式，旨在降低AI开发商成本并扩大市场[1] - 公司与日本Rapidus合作开发技术和人力资源，目标是大规模生产尖端半导体设备[1] - 亚马逊创始人杰夫·贝佐斯是公司投资者之一[1] 商业模式与技术优势 - Unsung Fields将运营配备Tenstorrent AI芯片的数据中心，开发人员通过云端使用并按数据处理量付费[1] - Tenstorrent开发的AI芯片具有极佳节能效果，服务器价格仅为Nvidia同类产品的50%-33%[2] - 传统方式需要购买价格高达数千万日元（约68,000美元/1000万日元）的服务器，对初创公司负担较重[1] 日本市场拓展计划 - Tenstorrent计划在东京开设运营基地，目标2025年底拥有约40名设计师，最终组建100人开发团队[5] - 将专注于日本企业优势领域，包括自动驾驶技术和机器人控制芯片设计[5] - 预计对3纳米及下一代2纳米芯片需求将增长，考虑将大规模生产外包给Rapidus[5] 日本半导体行业现状 - 日本半导体工程师数量从1999年19.4万人下降60%至不足8万人[7] - 行业面临10万名工程师缺口（含原材料和设备领域）[7] - 尖端芯片应用有限，设计师缺乏先进半导体开发机会[6] 市场前景与行业趋势 - 全球芯片设计市场规模预计从2024年增长40%至2033年6020亿美元[7] - 日本仅有少数公司拥有先进芯片设计技术，如富士通和松下控股的Socionext[7] - Tenstorrent进入将为日本工程师提供更多尖端芯片设计机会[7]