機器人領域快速發(fā)展 帶動稀土永磁材料景氣度提升

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　　2月6日，A股市場稀土板塊表現(xiàn)強勢，多只個股走勢亮眼。2024年年末，英偉達創(chuàng)始人黃仁勛博士在發(fā)表演講時稱，未來有三種機器人有望實現(xiàn)大規(guī)模生產(chǎn)，分別是:汽車、無人機和人形機器人。機器人用電機需具備快速響應、起動轉矩慣量比大、運動控制精度高等特性，具有較高可靠性和穩(wěn)定性的高性能釹鐵硼永磁材料是機器人用電機的理想材料，能夠使得核心部件實現(xiàn)體小量輕、快速反應，未來有望充分受益于機器人的大規(guī)模量產(chǎn)。從產(chǎn)業(yè)角度來看，稀土在人形機器人領域的應用主要集中在其獨特的物理和化學性質(zhì)上，該性質(zhì)使得稀土成為制造高性能、高效率機器人部件的理想材料。其中，在人形機器人的驅(qū)動系統(tǒng)中，稀土永磁電機能夠提供穩(wěn)定且強勁的動力輸出，確保機器人在行走、抓取物體等動作中表現(xiàn)出色。

　　特斯拉正式聘請工程師 全力推進Optimus人形機器人量產(chǎn)

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　　2月6日，據(jù)媒體報道，特斯拉在其位于美國弗里蒙特的工廠發(fā)布了多個工程崗位的招聘信息，準備大規(guī)模生產(chǎn)人形機器人Optimus。特斯拉官網(wǎng)顯示，目前至少有12個與Optimus項目相關的職位空缺，涵蓋制造工程師、生產(chǎn)經(jīng)理和流程主管等多個關鍵崗位。此前，馬斯克披露，特斯拉Optimus人形機器人量產(chǎn)目標是2025年先做到大約1萬臺(先在工廠落地數(shù)千臺)，到2026年提升到5萬-10萬臺，2027年接著再增加10倍:國泰君安證券認為，2025年將是特斯拉人形機器人產(chǎn)業(yè)化的元年，國內(nèi)車企及互聯(lián)網(wǎng)大廠也開始紛紛正式下場，進入AI機器人賽道，國內(nèi)機器狗有望率先產(chǎn)業(yè)化。特斯拉產(chǎn)業(yè)鏈以及國內(nèi)有望長期勝出的產(chǎn)業(yè)鏈迎來投資機會。AI機器人大腦、靈巧手、絲杠等環(huán)節(jié)產(chǎn)業(yè)鏈需重點關注。

　　“AI教母”團隊用不到50美元訓練出新模型　蒸餾技術讓小模型“聰明”推理

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　　據(jù)媒體報道，“AI教母”李飛飛等斯坦福大學和華盛頓大學研究人員近日以不到50美元的云計算費用訓練了一個名叫s1的人工智能推理模型。該模型在數(shù)學和編碼能力測試中的表現(xiàn)與OpenAI的o1和DeepSeek的R1等尖端推理模型類似。

　　s1誕生標志著高效AI模型訓練的新時代。研究人員表示，s1是通過蒸餾法由谷歌推理模型Gemini2.0FlashThinkingExperimental提煉出來的。這種方法的核心在于如何有效地傳遞知識，使得小模型不僅具備大模型的推理能力，而且在資源消耗上表現(xiàn)得極為優(yōu)越。李飛飛團隊的這一突破，不僅展現(xiàn)了技術的前瞻性，而且為更多科研機構和創(chuàng)業(yè)公司提供了借鑒的藍本。同時，s1所展現(xiàn)出價格優(yōu)勢的背后，其實也反映了未來AI領域的一個重要趨勢：大模型的訓練和應用將愈發(fā)平民化。此前DeepSeek發(fā)布一系列DeepSeek-R1模型，探索了將R1的推理能力蒸餾到更小模型中的潛力，通過知識蒸餾技術，成功將大模型的推理能力傳遞給小模型，實現(xiàn)了小模型在推理任務上的顯著提升，引領了小模型的發(fā)展方向。

　　小米AI眼鏡或?qū)⒂诮谔崆傲料唷eepSeek將驅(qū)動AI眼鏡出貨量加速爆發(fā)

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　　據(jù)報道，小米AI眼鏡已獲得入網(wǎng)許可，望于2月隨小米15 Ultra一同亮相，較市場預期有所提前。截至目前，包括百度、小米、華為、閃極、雷鳥等公司已相繼布局AI眼鏡行業(yè)，年內(nèi)將有多款AI眼鏡推出及上市。此外，龍頭Meta也將于“今年晚些時候”推出下一代雷朋聯(lián)名AI眼鏡。在其日前召開的財報電話會議上，扎克伯格透露與雷朋合作推出的AI眼鏡銷量已突破100萬副，計劃在今年將銷量提升至200萬副，后續(xù)進一步提升到500萬副。

　　字節(jié)跳動推出全新AI數(shù)字人模型

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　　2月6日，字節(jié)跳動數(shù)字人團隊推出了新的多模態(tài)數(shù)字人方案OmniHuman，其可以對任意尺寸和人物占比的單張圖片結合一段輸入的音頻進行視頻生成，生成的人物視頻效果生動，具有非常高的自然度。業(yè)內(nèi)人士表示，OmniHuman通過引入多模態(tài)條件驅(qū)動和全條件訓練策略，成功解決了人類動畫生成領域長期存在的數(shù)據(jù)擴展和泛化能力問題。這一發(fā)展出現(xiàn)在AI視頻生成技術競爭日益激烈的背景下，谷歌、Meta和微軟等公司也在積極追逐類似技術。