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◆行业新闻◆◇更新时间:2023-09-29◇

●2023-09-29 9月券商调研忙 半导体行业受青睐(中国证券报)

  数据显示,9月以来,券商保持高强度的调研节奏。截至9月28日,券商扎堆调研近890只个股,主要集中在半导体、医药生物、机械设备等领域。其中,半导体行业标的受券商热捧。机构认为,半导体板块已进入触底反弹阶段,展望未来,半导体行业有望迎来进一步修复反弹。

  电子板块吸引力强

  中国证券报记者梳理发现,9月以来,近90家券商对889家上市公司进行了调研。有16家上市公司被券商调研30次以上,其中周大生、宁波银行、埃斯顿人气较高,均被超50家券商调研。9月最勤奋的是中信建投证券,共调研54家公司;其次是中信证券,调研53家公司;中金公司位居第三,调研48家公司。

  从申万一级行业板块来看,券商最为看好电子板块,有121家公司获券商调研。细分行业板块中,近50%为半导体板块标的。在调研内容中,半导体企业产品的竞争优势备受关注。东芯股份表示,公司产品采用业内领先的单芯片集成技术,将存储阵列、逻辑电路与接口模块统一集成在同一芯片内,可以有效节约芯片面积、降低产品成本,提高公司产品的市场竞争力。

  889家被券商调研的公司中,519家公司2023年中报归母净利润同比增长率为正,其中7家半导体企业上半年净利润增幅超200%。宏微科技表示,2023年上半年公司归母净利润为6351.85万元,同比增长93.90%。公司业绩高速增长主要包括两方面原因:其一,受益于下游应用领域,如新能源光储、电动汽车等行业持续景气,市场对国产IGBT、FRED功率半导体器件的需求快速增长;其二,在2021年全球缺芯的背景下,国产芯片大规模打入下游客户供应链,公司作为国内IGBT的头部企业之一,很快在下游客户开拓上打开市场。

  行业复苏明显

  9月28日,半导体板块多股大涨,截至收盘,盛美上海涨超15%,拓荆科技涨超10%,冠石科技涨停。今年7月中旬以来,券商一直将半导体行业列为下半年成长主线中最值得关注的方向。

  机构认为,半导体板块成长速度和空间均十分显著。广发证券数据显示,8月统计样本中的晶圆产线合计产生500项招标,同月统计样本中的晶圆产线上合计中标44台设备,以扩散、刻蚀、氧化设备居多;国产设备整体中标比例约55%。

  今年第二季度,半导体行业复苏明显。中原证券数据显示,今年第二季度国内半导体行业整体归母净利润为92.03亿元,同比下降55.11%,环比增长49.57%。不少半导体设备厂商营收和归母净利润均保持高速成长。

  近期iPhone15、华为Mate60系列产品发布,从下游需求来看,消费电子已迈入补库存阶段。国开证券认为,整体来看当前终端需求复苏缓慢,但近期新机密集发布,提振了市场情绪,此前积累的换机需求有望集中释放,从而推动产业链逐步回暖。

  结合当前半导体行业销售额、咨询机构的预测情况及国内外半导体厂商的表现,中信证券认为,半导体板块已进入触底反弹阶段,当前AI、SIC等方向存在结构性高增长机会。展望未来,半导体行业有望迎来进一步修复反弹。

●2023-09-29 多款MR产品陆续发布 相关软硬件上市公司迎发展机遇(证券日报)

  在咖啡桌上弹奏虚拟钢琴、移动乐高小人在茶几上奔跑、将Instagram的相片悬挂在客厅墙面上、把游戏中获取的奖杯摆放在橱柜中……这不是科幻电影的桥段,而是Meta Quest 3所能带来的体验。

  北京时间9月28日凌晨,2023 Meta Connect大会如期而至,正式发布了新一代MR头显Meta Quest 3。观众只需双击Quest 3的侧面,就可以选择全然沉浸在虚拟世界中,或是让虚拟元素存在于周围的物理世界,实现在VR(虚拟现实)和MR(混合现实)的无缝穿梭。

  今年以来,索尼、苹果、Meta等巨头接连发布重磅新品,元宇宙硬件大战一触即发。上海社会科学院经济学博士王滢波在接受《证券日报》记者采访时表示:“随着芯片技术的持续推进,新一代通信技术提供了更高的连接速度和更低的延迟,VR、AR赛道正变得炙手可热,巨头纷纷布局。”

  国金证券研报表示,随着算力升级、VR硬件发布,内容及应用或将迎来质量、数量齐升,建议关注VR内容或软硬件布局相对成熟的公司。

  “硬件方面,MR头显需要先进的显示技术、传感器、芯片、零部件及结构件等组件,这将为国内的相关硬件制造商如京东方、舜宇光学、立讯精密、长盈精密等公司带来更多机遇。”中国金融智库特邀研究员余丰慧在接受《证券日报》记者采访时表示。

  光学龙头舜宇光学在半年报中表示,公司不断加强在VR近眼显示相关产品及感知和交互类镜头的研发力度,力争以创新的产品及技术赢得市场认可,目前已导入多家国际知名客户。

  “果链”龙头立讯精密在近期回复机构调研时称,站在产品供应链厂商的角度,头部品牌产品的研发和推广,有助于加深整个市场关于MR产品软件及硬件层面的认知。对于那些兼具市场影响力和产品软硬件创新力的客户,公司希望能够争取更多合作机会。

  另一家结构件厂商长盈精密也动作频频,其在半年报中表示,下半年,公司将深耕消费电子可穿戴及XR产品市场,保障国际大客户重点项目量产。今年7月份,公司还定增募集5亿元资金用于AR/VR相关项目。

  如果说硬件为观众打开了进入奇幻世界的入口,那么软件则给了观众留下来的理由。华创证券研报曾提出,虽然XR硬件持续迭代,但仍缺乏标杆性产品,内容端匮乏成为限制XR出货的核心因素。

  佳创视讯就是内容生态中VR直播行业的翘楚之一。公司曾在互动平台表示,其VR直播业务适配Meta Quest2头显,未来还将持续适配后续新设备。

  “公司可以通过自主研发的VR直播摄像机进行VR直播,并使自身的游戏、应用适配XR头显,触达客户端。观众可以通过XR头显享受到我们的应用和服务。”佳创视讯董秘邱翊君在接受《证券日报》记者采访时表示。

  邱翊君进一步表示,目前公司VR业务主要分为to B与to C。B端内容较为丰富,包括虚拟仿真类业务和商业直播业务。to C业务场景聚合于公司元宇宙泛娱乐平台幻境线中,包括网红、秀场类娱乐VR直播、VR社区等。

  九三学社中央科技委委员陈根在接受《证券日报》记者采访时表示,混合现实是元宇宙时代的主要交互方式,错失了MR就等于错失了下一个科技时代。尽管当前支撑MR显示与交互的底层产业链技术还不完善,应用层面更是处于初级阶段,但这也意味着所有人都处于相同的起跑线上。对于我国相关产业链企业而言,谁能率先在技术上获得突破,谁就能获得下一个时代核心技术的话语权与定价权。

●2023-09-28 清华大学复杂工程系统实验室主任任勇:数据、资源、技术优势方在AI时代中更具竞争力(华夏时报)

  9月23日,由华夏时报、中央财经大学数字经济发展中心联合主办,中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会作为支持单位的“智能金融助力数实融合暨产教融合研讨会”在北京举行。

  清华大学复杂工程系统实验室主任、中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会主任任勇先从科学、技术与工程的联系与区别入手,指出目前在人工智能发展过程中的五大关键因素,包括数据、算法、算力、自动化、伦理,其中,“算力”和“伦理”既是推动人工智能发展的重要因素,也成为人工智能产业化应用开发走向的重要约束变量。

  任勇提到,AI的发展可能会加剧机会上的不公平和结果上的不平等问题,谁拥有数据、资源、技术,谁就具有更强的竞争力,缺乏数据、资源、技术优势,就可能被边缘化、被盘剥。因此,在人工智能快速发展的过程中,强化对技术使用的方向引导和人才培养的方向引领,关注算法演进背后的技术伦理,对我们社会的健康可持续发展非常重要。

  突破算力和资源瓶颈需要新思维和新视野

  所谓算力,就是设备处理数据、输出结果的能力,或者简而言之,就是计算的能力。当代基于神经网络的深度学习方法对于算力的要求在不断提高,为了处理大量的数据并训练日益复杂的网络、实现日益复杂的算法,人工智能对算力的需求几乎每3个月翻一番。这也同时带来了能源问题,智能计算需要消耗的能源是巨量的。

  近年来,人工智能在各个领域取得了巨大的进步,其中2016年AlphaGo战胜李世石成为人工智能之路上的里程碑时刻。与传统的计算机围棋程序不同,AlphaGo采用了深度神经网络和强化学习技术,使其能够通过自我对弈来学习和提高自身水平。

  通过大量的围棋对弈数据和先辈棋谱的学习,AlphaGo能够模拟人类棋手的思考方式,并从中发展出独特且优越的策略。这使得AlphaGo在与人类棋手对决时具有强大的竞争力。

  任勇介绍,人工智能的发展对算力的需求逐渐增加,也对能源消耗带来了巨大的挑战。例如AlphaGo用到了1202个CPU和176个GPU,一盘棋能耗约3000千瓦时,相当于一吨煤的发电量,训练过程进行了千万盘的自我对弈,消耗的能源超过了20万吨煤的发电量。

  因此,突破现有资源瓶颈,拓展新的资源空间,对未来发展意义重大。

  任勇以智慧海洋的开发为例,指出以技术手段深化海洋资源开发前景广阔,包括了海洋矿业、海洋电力、海洋盐业、海洋生物医药、海洋化工、海洋渔业、海洋交通运输以及滨海文化旅游业等,2021年海洋经济占我国GDP比重为8%,而这一占比达到15%才可以称为海洋强国,以2035年我国海洋经济占GDP总量上升至15%来推算,未来15年海洋经济会有20-25万亿的增量想象空间。

  任勇在演讲中以系统工程思维为我国海洋经济摹画出融合了深海渔业、宽带海洋网络和海洋产品深加工等多条发展链路的未来发展蓝图。

  技术快速进步的同时尤需关注技术伦理和人才培养

  人工智能发展过程中伴随着大量新的伦理和社会问题。在隐私和数据安全方面,人们担心个人数据可能被滥用,用于个人信息窃取、定向广告、歧视性决定等。

  另外,AI可能会带来社会不公、不平等问题,拥有更多数据、资源、技术的优势方可能会在AI时代中更具竞争力;缺失这些资源优势,则可能被边缘化、被盘剥。

  人工智能还带来失业焦虑,自动化和机器人技术的进步可能会导致一些工作的机器换人,从而引发失业问题,也倒逼一些群体进行职业转型。

  此外,在责任和透明度方面,任勇指出,AI系统做出决策时,谁对决策结果负有责任,以及如何解释决策过程和结果的合理合法合规性,都需要我们在法律法规上进一步明晰界定。

  任勇提到,化解技术进步引发的不公平不平等一方面需要制度和规则的完善,另一方面也需要我们进一步强化技术伦理层面的规约,引导科技向善。此外,在人才培养上一方面要进一步加强产教融合力度,提升高校人才面向社会需求的适配性,另一方面要强化全人教育,培养具有良好表达能力、社会交往能力、团队精神和科学批判精神的优秀人才。

  任勇用“三心二意”(责任心、进取心、平常心、有意思、有意义),八种智能(语言、数学逻辑、视觉空间、肢体运动、音乐、人际、内省、自然认知)和八种素质(政治、思想、道德、审美、业务、劳技、身体、心理)对未来所需人才进行整体画像,指出越是在技术飞速进展的今天,健全的人格就越是成功的必要基础。

  大模型是当代人工智能发展的又一里程碑

  大模型(Large Model)是数据量巨大、神经网络规模巨大的深度学习模型。其中,ChatGPT可视为大模型的一个里程碑。

  任勇介绍了ChatGPT中的几项关键技术,如“预训练”、“Transformer架构”、“微调”。

  预训练提升ChatGPT能力。预训练首先要完成数据的收集和预处理。在预训练中常使用批量处理、Adam优化器、3D并行(数据并行、流水线并行、张量并行)等技术。

  Transformer架构具有并行任务完成能力,是GPT-3的骨干架构;微调包括指令微调(增强模型能力)、对齐微调(模型行为与人类价值观对齐)。

  在大模型发展中,目前仍然处于算力资源短缺状态。任勇提出,对于超算芯片的需求已经成为人工智能发展的瓶颈。只搞算法、模型,不搞硬件是不可行的,Meta AI内部的算力纷争已经导致其发展出现问题。

  同时,任勇表示,大模型项目需要软硬件协同,把算子库IP硬件化,然后通过流水线架构来构建超算加速芯片,这已经成为基于数据的AI项目的共性问题。

  “技术逼迫管理改变,管理推动技术进步。”任勇提出,技术上,主要解决方案是采用基于人类反馈的强化学习(RLHF),通过将人类纳入训练循环开发与人类价值观良好对齐、安全性高的大模型。然而RLHF严重依赖专业标注者的工作、严重依赖高质量的人类反馈数据,因此在实际中难以大规模实施。目前的研究正在努力改进RLHF框架,并且考虑将人工智能引入进来,以减少人类的工作量。

  在管理上,失业焦虑、机器人人权、对高性能AI的恐惧等问题,需要在社会的发展过程中不断探索、完善法律法规、坚持原则。

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