公众号服务内容 - 公众号《公告全知道》每周日至每周四推送次日股市重大公告 [1] - 公告内容涵盖停复牌、增减持、投资中标、收购、业绩、解禁、高送转等一系列个股利好利空信息 [1] - 重要公告以红色标注 旨在帮助投资者提前寻找投资热点并防范黑天鹅事件 [1] 公司A业务亮点 - 公司业务覆盖存储芯片、光模块、商业航天、机器人、云计算、PCB等多个前沿科技领域 [1] - 其数据中心PCB产品应用于与存储芯片相关的存储系统与设备 [1] 公司B业务亮点 - 公司业务涉及机器人、AI应用 并与小红书、智谱AI等平台合作 [1] - 已将AI技术应用于广告创意生成和多模态内容制作 [1] 公司C业务亮点 - 公司业务覆盖存储芯片、机器人领域 并与华为合作 且获国家大基金持股 [1] - 已实现定制化端侧AI存储产品在头部客户的批量出货 [1]

公司战略转型 - 特斯拉正进行其最具雄心的战略转型，从电动汽车转向人形机器人、AI芯片和自动驾驶领域 [1] - 公司将人形机器人定位为宏观经济推动力，而非科幻副业，并视其为下一个平台级产品 [1] - 特斯拉计划缩减Model S和Model X的生产，以释放工厂空间用于Optimus人形机器人的制造 [2] 产品规划与愿景 - 特斯拉长期目标是人形机器人Optimus的年产量达到100万台，瞄准iPhone级别的物理AI硬件生产规模 [2] - 预计在未来几个月内推出的Optimus 3被定位为一款通用机器人，能够通过观察、指令或视频演示学习任务 [2] - 公司创始人埃隆·马斯克将特斯拉的使命重新定义为围绕AI驱动的富足，并描绘了一个“普遍高收入”的未来愿景 [3] 增长瓶颈与供应链 - 马斯克指出，AI硬件（而非电动汽车需求）可能成为限制特斯拉未来增长的关键因素 [4] - 芯片供应被认为是未来三到四年内最大的制约因素 [4] - 为应对地缘政治风险和供应链脆弱性，特斯拉考虑在国内建设名为“terafab”的工厂来生产逻辑和存储芯片 [4] 市场影响与资本配置 - 特斯拉正在将资本从传统汽车业务重新配置到机器人、AI芯片和自动驾驶领域 [5] - 这一转型可能带来巨大的上行潜力、巨大的资本支出以及不确定的时间表 [5] - 马斯克将Optimus的推出比作下一个“iPhone时刻”，认为其具有平台规模、能改变经济格局，并对公司估值至关重要 [5]

公司战略与资本配置 - 特斯拉首席执行官埃隆·马斯克宣布，公司的人形机器人Optimus 3将对美国GDP产生显著影响，并为此承诺投入200亿美元的资本支出，重点用于机器人和自动驾驶汽车 [2] - 特斯拉将停产Model S和Model X车型，以腾出弗里蒙特工厂的空间用于Optimus的生产，这标志着公司从传统汽车制造向马斯克所称的“实体AI公司”的彻底转型 [2] - 特斯拉的200亿美元机器人支出占其年收入的21%，这是公司历史上风险最高的赌注 [3][5] 财务表现与资源 - 特斯拉2025年第四季度净利润下降61%，至8.4亿美元 [2][5] - 尽管营收面临压力，公司已建立起441亿美元的现金储备，同比增长173%，为机器人领域的投资提供了资金保障 [2] - 特斯拉的市盈率达到293倍，同时其电动汽车市场份额正被比亚迪侵蚀 [2] 产品规划与市场预期 - 马斯克预计Optimus机器人将在2027年底前公开发售，并预测它们将变得“像智能手机一样普遍” [2] - 马斯克本人承认，初期的Optimus生产将“极其缓慢”，这呼应了其在Cybercab和先前机器人承诺上屡次错过时间线的模式 [3] 市场与投资者情绪 - 零售投资者对此反应消极 Reddit上关于特斯拉的情绪指数从1月22日的看涨区间（62-72）暴跌至1月28日的看跌区间（17-37），下降了45点 [2] - 过去一个月，特斯拉股价下跌6%，表现逊于标普500指数1%的涨幅，投资者在权衡这一影响GDP的愿景是突破还是干扰 [3] - r/wallstreetbets上讨论最多的帖子质疑马斯克的财富雄心，而r/stocks则在辩论停产盈利车型去追逐机器人技术是否鲁莽 [2] 行业投资趋势 - 转向人工智能计划的公司正在重塑其资本配置策略，这对传统估值模型构成了挑战 [2] - 投资者正在重新思考“放手不管”的被动投资方式，并决定开始真正赚钱 [4][5]

特斯拉的战略转型与资本配置 - 特斯拉首席执行官埃隆·马斯克宣称，公司的Optimus 3人形机器人将“显著推动”美国GDP增长，并为此承诺投入200亿美元资本支出，专注于机器人和自动驾驶汽车领域[1] - 为给Optimus生产让路，特斯拉将停产Model S和Model X车型，并将弗里蒙特工厂的相关生产空间进行改造，这标志着公司从传统汽车制造向马斯克所称的“实体AI公司”的彻底转型[1] - 公司2025年第四季度净利润下降61%至8.4亿美元，但同期现金储备同比增长173%至441亿美元，为此次机器人领域的巨额投资提供了资金保障[1] - 特斯拉此次200亿美元的机器人领域投资额，相当于其年收入的21%，成为公司历史上风险最高的赌注[1] 财务与市场表现 - 特斯拉2025年首次出现年度营收下滑，营收下降3%至948亿美元[1] - 公司股票市盈率高达293倍，并且在过去一个月股价下跌6%，表现逊于同期上涨1%的标普500指数[1] - 在电动汽车市场，特斯拉的市场份额正被比亚迪侵蚀[1] - 零售投资者情绪迅速转变，Reddit上关于特斯拉的看涨情绪指数从1月22日的62-72区间，暴跌至1月28日的17-37区间，下降了45点[1] 产品规划与市场预期 - 马斯克预计Optimus机器人将在2027年底前公开销售，并预测其未来将“像智能手机一样普及”[1] - 马斯克承认初期的Optimus生产将“极其缓慢”，这延续了其在Cybercab以及此前机器人承诺上屡次错过时间线的模式[1] - 市场正在质疑Optimus能否证明公司当前已包含变革性增长预期的高估值是合理的[1] - 网络社区对特斯拉停产盈利车型以追逐机器人梦想的战略是否鲁莽存在争议[1]

英伟达的战略拓展与市场机遇 - 英伟达正将其业务重心从数据中心扩展到机器人和实体人工智能领域 公司正在构建结合图形处理器、软件和仿真工具的平台 以支持智能机器的开发 这些系统应用于工厂自动化、物流、自动驾驶汽车和服务机器人等领域 [1] - 由于劳动力短缺和效率需求上升 对人工智能驱动的机器人兴趣日益增长 独立研究公司Mordor Intelligence估计 全球机器人市场规模将从2025年的736.4亿美元增长至2031年的2185.6亿美元 期间的复合年增长率为19.86% [2] 英伟达的机器人战略与商业模式 - 英伟达的机器人战略核心是提供全栈解决方案 而非仅仅销售芯片 开发者可以在强大的服务器上训练模型 在虚拟环境中进行测试 并在边缘系统上部署 这种方法有助于缩短开发周期并提高可靠性 [3] - 英伟达的机器人技术正获得越来越多的采用 包括Belden、Caterpillar、富士康、Lucid Motors、丰田、台积电和纬创等公司已采用其技术来建设加速人工智能驱动的制造的工厂 [4] - 英伟达的机器人业务是其汽车业务部门的一部分 在2026财年第三季度 该部门收入同比增长32% 达到5.92亿美元 尽管目前汽车部门收入仅占总收入的1% 但不断增长的机器人需求有望长期推动该业务增长 市场对汽车部门2026财年收入的共识预期为24.1亿美元 意味着同比增长42.2% [5] 竞争对手分析 - 在人工智能机器人领域 英伟达与英特尔和超威半导体竞争 [6] - 英特尔提供全面的机器人解决方案 专注于通过结合高性能边缘计算硬件、人工智能软件工具包和计算机视觉技术来实现实体人工智能 其机器人人工智能套件结合了参考应用、仿真工具和库 以帮助开发者更快地构建和部署人工智能驱动的机器人 [6] - 超威半导体提供底层芯片、系统模块和软件栈 以实现更快、更智能、响应更迅速的机器人系统 其核心机器人技术包括Kria系列系统模块、机器人入门套件和Ryzen嵌入式处理器 [7] 财务表现与市场估值 - 过去一年 英伟达股价上涨约53.7% 同期Zacks半导体-通用行业指数上涨48.9% [8] - 从估值角度看 英伟达的远期市盈率为26.22倍 低于行业平均的28.39倍 [12] - 市场对英伟达2026财年和2027财年的每股收益共识预期 分别意味着同比增长约55.9%和57% 在过去的60天内 2026财年的每股收益预期上调了2美分至4.66美元 在过去的30天内 2027财年的每股收益预期上调了8美分至7.32美元 [15] - 近期每股收益预期调整情况如下：当前季度(2026年1月)为1.52美元 下一季度(2026年4月)为1.61美元 当前财年(2026年1月)为4.66美元 下一财年(2027年1月)为7.32美元 这些数据在过去60至90天内普遍呈现上调趋势 [16]

文章核心观点 - Cannibble Food-Tech Ltd 公司创始人兼首席执行官向股东发布公开信 总结公司在充满挑战的运营环境中维持了业务连续性并评估了战略机会 同时宣布成立机器人及人工智能新部门以探索增长机会 并更新了股东大会决议事项 [1][2][3][4] 运营回顾与战略重点 - 过去一年 公司在以色列持续的地缘政治条件和更广泛的资本市场限制下运营 这限制了其筹集资金和推进某些计划的能力 [2] - 在此期间 管理层专注于维持运营连续性 保护公司核心资产并评估符合其长期目标的战略机会 [2] - 近期 公司获得了额外资金并完成了对支持未来增长计划的审查 这使得公司能够开始推进选定的战略计划 同时继续运营其核心食品技术业务 [3] - 展望未来 公司预计将继续以严格的资本配置、运营执行和法规遵从为重点来评估战略计划 [10] 新业务部门：机器人及人工智能 - 公司已为食品和酒店业成立了一个机器人及人工智能部门 旨在探索自动化和服务机器人领域的机遇 以补充公司在餐饮服务、酒店及相关服务领域的现有关系 [4] - 该部门专注于评估商业需求、支持试点计划以及评估服务机器人技术的潜在营销和分销 [7] - 公司已与 AIBotics Inc 合作 评估在餐饮服务、酒店和安防应用中部署人工智能服务机器人的潜力 初期在以色列 并根据市场条件和最终协议在其他国际市场展开 [5] - 作为该计划的一部分 由 KEENON Robotics 制造的首批服务机器人已运抵以色列 目前正在等待清关 管理层预计这批货物将支持试点项目和市场评估活动 [6] - 除了食品产品 公司还建立了一个专注于机器人和人工智能解决方案的创新部门 旨在利用公司在餐饮服务、酒店和服务行业的现有关系 专注于营销和商业化支持自动化、运营效率和可扩展服务交付的人工智能机器人技术 [12] 公司治理与股东会议更新 - 公司近期举行了股东大会 股东批准了多项议题 其中包括一项授权更改公司名称的决议 新名称将在未来几周内通过单独的新闻稿公布 [8] - 股东还批准了公司现有董事的连任任期 并重新任命 Ziv Haft Chartered Professional Accountants 为公司审计师 任期延长 [9] 公司背景 - Cannibble Food-Tech Ltd 是一家食品技术公司 专注于开发富含替代蛋白质和功能性成分的食品和饮料产品 [11]

核心事件与行业动态 - 2026年央视春晚已确定四家人形机器人合作伙伴，松延动力成为“人形机器人合作伙伴”[1][3] - 其他三家合作伙伴分别为：银河通用（2026春晚指定具身大模型机器人）、宇树科技（2026年春晚机器人合作伙伴）、魔法原子（2026春晚智能机器人战略合作伙伴）[3] 松延动力公司概况 - 公司成立于2023年9月，创始人姜哲源出生于1998年，曾以北京市高考第28名成绩考入清华大学电子工程系，并于2023年博士在读期间退学创业[6] - 2025年10月，公司完成近3亿元人民币Pre-B轮融资，由方广资本领投，多家投资机构跟投[6] - 公司已推出多款高性价比人形机器人产品，包括曾在人形机器人半马亮相的“小孩哥”N2，以及新品Bumi小布米[6] 产品与技术细节 - 新品Bumi小布米身高94厘米，重约12千克，拥有超过21个自由度，能实现行走、奔跑、舞蹈等复杂动作[6] - 产品集成了流畅的语音交互与零门槛的图形化编程功能[6] 商业合作与市场进展 - 公司与A股上市公司利亚德通过子公司北京虚拟动点科技达成战略合作[6] - 公司与A股上市公司风语筑达成战略签约，聚焦新文旅场景机器人解决方案[6] - 公司与慧辰股份达成战略合作，并获得了后者关于小布米人形机器人的1000台订单签约[6]

公司核心公告 - Realbotix Corp 获得安大略证券委员会批准 将其截至2025年9月30日的财年审计年报及相关文件的提交截止日期延长至2026年2月28日 原定截止日期为2026年1月28日 [1] - 延期申请获得批准的同时 公司被授予一项管理层禁售令 该命令禁止公司首席执行官和首席财务官在公司提交年报前交易公司证券 但不影响非内部人士股东的交易 [1] - 公司解释延期原因与首席财务官职位变动及前任首席财务官的健康相关个人事务有关 并强调所有重大信息均已披露 审计过程按预期进行且无重大问题 [1] 公司业务与合作伙伴 - Realbotix 是一家专注于人工智能人形机器人的公司 其产品用于客户服务、互动和陪伴 并拥有实现逼真表情、视觉和社交互动的专利技术 [1] - 公司宣布爱立信正在其位于德克萨斯州普莱诺的Imagine Studio体验中心部署配备Realbotix专有视觉技术的人形机器人 用于员工培训、利益相关者互动和体验 [2] - 公司在2026年国际消费电子展上首次公开展示了两台完全自主的AI人形机器人之间进行非预设对话 展示了其机器人的自主性和专有AI的即兴对话能力 [2] 公司沟通与后续安排 - 在延期期间 公司计划遵守国家政策12-203中的“替代信息指南” 包括以新闻稿形式每两周发布一次违约状态报告 [1] - 公司确认除已披露信息外 没有其他关于公司事务的重大信息未公开 [1] - 公司正与审计机构RSM Canada LLP积极合作 以在2026年2月28日或之前完成年度文件的提交 [1]

公司产品发布与性能 - 公司旗下TechForce Robotics推出了专有饮料配送机器人系统Beverages in Motion – Everywhere (BIM-E)，该系统在CES 2026首次亮相期间提供了超过5,000杯饮品 [1] - BIM-E系统旨在通过机器人即服务平台优化高流量场所的服务效率和吞吐量，可精确、重复地提供啤酒、葡萄酒、咖啡、康普茶、苏打水等饮品 [2] - 在CES期间，该系统平均每杯16盎司饮料的配送时间仅为10秒，展示了其满足高峰需求条件的能力 [2] - 每个BIM-E单元最多可提供八种不同的饮料，并经过工程设计以确保出品的稳定性 [2] - 一名调酒师可同时管理最多三个BIM-E单元，大约每7秒即可提供一杯饮料 [4] - BIM-E系统与销售点系统完全兼容，并可进行定制以满足每家企业的运营需求 [4] 产品解决的问题与价值主张 - BIM-E展示了机器人技术如何应对餐饮服务运营商当前面临的实际挑战，包括劳动力短缺、高流失率、成本上升和服务期望提高 [3] - BIM-E旨在解决大型餐饮服务场所的两个主要挑战：过长的等待时间以及因人员配置无法满足高峰需求而导致的收入损失 [3] - 通过加快饮料服务速度并提高总吞吐量，BIM-E有助于减少场所拥堵、提高客户满意度，并可能在高流量时期增加收入 [3] - 该系统通过在高峰时段增加吞吐量，同时消除可变性和浪费的成本，帮助场所获取原本可能损失的增量收入，并让现有员工专注于更高价值的、面向客户的任务 [3] 商业化进展与市场策略 - 公司计划在本季度晚些时候开始接受BIM-E的订单，初步部署将专注于企业运营商和多地点酒店合作伙伴 [5] - BIM-E将通过TechForce的RaaS平台提供，为维护和经常性收入提供一个可扩展的模型，同时使其客户能够专注于他们的顾客 [5] - 公司总裁表示，与许多仍处于开发阶段的其他机器人解决方案不同，BIM-E和TIM-E物流机器人等解决方案目前已上市销售，并已交付可衡量的成果，例如最近在加州德尔马Homewood Suites的部署 [4] 公司背景与业务聚焦 - TechForce Robotics是公司旗下全资子公司，是一家专注于为酒店、餐饮服务和商业应用开发、部署和扩展自主机器人解决方案的人工智能驱动服务机器人及自动化公司 [6] - 公司通过一个垂直整合的平台，结合专有机器人技术、真实世界的运营环境和可扩展的制造，正在加速自动化在多个行业的采用 [6] - Nightfood Holdings是一家新兴的机器人公司，专注于在多个行业部署人工智能驱动的自动化，酒店业是公司的初始进入领域 [7] - 公司的长期愿景是扩展到需要类似自动化解决方案的其他垂直领域，提供可提高效率、可靠性和收入生成的可扩展机器人技术 [7]

公司核心观点 - Generalist是机器人领域中极少数具备长期竞争潜力的公司，其核心优势集中在数据规模、团队能力与清晰的技术发展路径上[2] 为什么看好Generalist - **数据规模优势**：公司积累了27万小时的真机训练数据，可能是全球首个在数据规模上达到GPT-1量级的机器人团队，领先其他团队6-12个月时间窗口[2][4][6] - **数据采集挑战**：复刻27万小时数据不仅需要资金，更需要时间，仅制造专用采集硬件就需要4-6个月，需要1000个人不停采集大半年甚至小一年[6] - **团队技术实力**：三位联合创始人兼具MIT、Princeton顶尖学术背景与Google DeepMind、Boston Dynamics的业界研发经历，是PaLM-E、RT-2等具身智能里程碑项目的主要贡献者[2][6] - **工程扩展经验**：工程负责人Evan Morikawa曾是OpenAI工程负责人，领导了ChatGPT、GPT-4等产品的工程团队，拥有从0到1再到大规模扩展的丰富经验[7] - **模型灵巧性展示**：公司通过一系列demo展示了模型出色的灵巧性，包括2025年6月实现的高频动态抛掷，9月组装乐高任务中攻克的亚毫米级精度，以及GEN-0在工具使用、柔性物体处理和高精度装配方面的能力[3][7] - **底层动作生成**：模型具备Low-level动作生成能力，在端到端控制下能输出丝滑且精准的操作策略，让机器人在复杂环境中表现出近似生物本能的灵巧度[8] 机器人领域的Scaling Law - **行业验证进展**：2024年，MIT和慕尼黑工业大学的研究人员通过对327篇论文分析后认为机器人基础模型存在scaling laws[11] - **公司宣称突破**：去年11月，Generalist声称首次在机器人领域验证了类似语言模型的scaling law，即随着预训练数据和计算量的增加，下游任务性能呈现可预测的幂律提升[9][13] - **参数量相变**：公司研究发现，当模型参数扩大到7B以上时会发生相变，大模型能够持续吸收数据，Training Loss会持续下降，只有跨越这个参数门槛，模型才能真正通过预训练获得通用能力[14] - **数据量幂律关系**：在足够的模型规模下，预训练数据的规模与下游任务的最终表现之间存在显著的幂律关系[16] - **实践验证**：通过盲测A/B实验证实，增加预训练数据能提高任务成功率，即使在下游数据仅有5.6小时的情况下增益也十分显著；当全量预训练数据与充足的下游数据（550+小时）结合时，任务成功率峰值高达99%[18][19] - **数据质量重要性**：团队发现数据质量和多样性比数据量本身更为重要，不同来源的预训练数据组合会训练出具有不同特征的模型[23] Generalist的技术细节与模型 - **公司关注点**：公司最关注机器人的灵巧性，认为这需要在数据、模型和硬件层面都有突破[29] - **GEN-0模型能力**：2025年11月发布的GEN-0基础模型展示了在单一神经网络流中完成长序列任务的能力，包括工具使用、柔性物体处理以及高精度装配，并已成功部署在6-DoF机械臂、7-DoF机械臂以及16+ DoF的半人形机器人上[30] - **模型架构创新**：GEN-0使用称为“谐波推理”的机制，摒弃了传统“慢思考”与“快反应”分离的架构，将感知Token和动作Token融合在同一个Transformer流中处理，能以100Hz以上的频率生成连续、流畅且智能的动作[52] - **早期Demo亮点**：2025年6月的demo展示了分拣紧固件、折叠包装、回收螺丝、拆解分类抛掷乐高等任务，所有机器人完全自主，由深度神经网络实时控制[34] - **乐高构建任务**：9月展示的乐高积木模仿构建任务被第三方归类为通用机器人的最高等级（Level 4），机器人通过观察人类搭建的结构后，能够从零开始复制出完全一样的结构，具备亚毫米级精度[34][35] - **泛化能力估算**：在仅使用4种颜色的2x4乐高积木搭建3层结构的限制条件下，存在约99840种可能的组合，表明机器人并非死记硬背，而是真正具备了应对多样化结构的能力[37] 数据、硬件与处理能力 - **数据总量与增速**：GEN-0在预训练上使用了超过27万小时的真实世界机器人操作数据，目前以每周1万小时的速度新增[38] - **数据采集方法**：公司使用UMI进行数据采集，通过在全球范围内部署数千个数据收集设备和机器人实现并行化、多样化采集，根据推测，方法包括让人类佩戴装有摄像头的手套装置来收集自我中心数据[40][42] - **数据合作与评估**：公司与多家data foundry合作在不同环境中采集多样化数据，并通过持续的A/B测试评估合作伙伴的数据质量，据此调整数据采购比例[43] - **数据处理能力**：公司构建了专用的硬件和处理管线，每天能处理相当于6.85年的人类操作经验数据[44] - **数据成本估算**：有评论认为，即使在中国，要收集到训练GEN-0的数据也要花费200-300万美元[47] - **行业支持**：2025年9月，Generalist AI入选由MassRobotics联合AWS和NVIDIA发起的Physical AI Fellowship项目首批名单，可获得包括20万美元AWS云服务额度在内的技术支持[48] 团队背景 - **CEO Pete Florence**：曾任Google DeepMind高级研究科学家，博士毕业于MIT，主导或参与了PaLM-E和RT-2等项目，DeepMind发布的Gemini Robotics论文4次引用了其研究成果[54] - **CTO Andrew Barry**：曾任Boston Dynamics资深机器人学家，博士毕业于MIT，参与了Spot机器狗机械臂项目的研发，与CEO Pete Florence同为Russ Tedrake的学生，并有长期学术合作与共同创业经历[54][55] - **首席科学家 Andy Zeng**：曾任Google DeepMind研究科学家，博士毕业于普林斯顿大学，在机器人抓取和视觉感知领域多次获奖，与Pete Florence合作密切，共同发表超过十七篇论文[55] 竞争格局 - **行业象限划分**：机器人领域可按场景复杂度和交付形态划分，Generalist位于第二象限，即“通用具身大脑”，专注于解决最难的“大脑”问题以赋能任何硬件[59][61] - **核心护城河**：公司最大的护城河是大量端到端的真机数据和极强的团队技术实力[62] - **与Physical Intelligence对比**：PI在2025年11月完成6亿美元融资，估值达56亿美元，融资进度更领先；PI采用Flow Matching技术可直接输出连续平滑的电机信号，并拥有Recap算法赋予模型自我进化能力，而Generalist目前缺乏这种部署后“越用越强”机制；PI团队由Chelsea Finn、Sergey Levine等多位学术界泰斗组成全明星阵容，团队构建更全面，而Generalist团队更加精炼[62][63][64] - **与Google对比**：Google通过Open X-Embodiment联盟采取开放生态策略，拥有大量的TPU算力和资金支持，而Generalist作为创业公司缺乏同等的生态掌控力，需在数据质量和灵巧操作上建立高壁垒，并关注高昂数据采集成本带来的资金消耗问题[62][64][65] - **与Sunday Robotics对比**：Sunday专注于家庭场景，采用低成本手套采集数据，已明确表示将在2026年晚些时候启动“Founding Family Beta”计划，把约50个Memo机器人放到真实家庭中测试，商业化落地更快；而Generalist凭借高质量数据和精密控制能完成更精密的装配任务，但Sunday可能因缺乏力反馈信息而暂时聚焦容错率较高的家务[62][65]