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其实我对于东港股份这种每年自杀式分红感觉真的好奇怪,因为他的每股未分配利润才一两元,已经连续每年十派四, 而其他的股票几乎是每股未分配利润六七元,才十块四。如尝年高分红的中文传媒,每股未分配利润是六点七,传统高分红中药板块除外,像东党股份这种分法,利润都快分没了,现在每股未分配利润才几毛钱? 这也是一家无实际控制人的企业,不是喜欢分红的外资控股。我并不觉得上市公司有这么好心,年年分红给我一种感觉,这家公司是想掏空自己的家底,等人并购重组。

大家好,我现在在山东省济宁市的落实机器人生产车间,我们今天来探访的过程当中有很多的不同种类的机器人,而他们也应用于我们生产生活的不同场景。那具体有哪些种类呢?我们一起去探寻一下 啊。目前来讲,我们已经拥有全系列的工业机器人和协作机器人,以及居身智能及人行机型的一个产品,主要服务于全球的汽车 啊、电子啊,以及重要的一些国民生产组织非常相关联的一些产业。

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人行机器人板块延续活跃走势,板块内万象前潮强势涨停,方正电机、三花自控、利辛股份等标地纷纷跟涨。 消息面上,北京人行机器人创新中心通过官方公众号发布消息,推出了新一代通用机器人平台居升天宫三点零,成为板块行情的重要催化。目前人行机器人产业的发展节奏符合市场预期,行业正式进入密集催化期。 新品发布、春晚机器人表演、国产机器人厂商 i p o 进程等一系列的事件都将为板块带来持续的热度,建议关注产业优质环节,把握核心板块的布局机遇。

真机数据是最直接最好用的数据,只要是你规模化起来,但是他的问题就是成本很高,然后他的数量很难达到一个大批量的数据, 这是大家最小。如果说有海量的真机数据,高标准的其他数据就没得谈,因为现在是成本问题,大家都在讨论的就是以真机数据作为基础,怎么来引动出这种更高质量的仿真数据。合成数据, 我认为这会是未来的一个趋势,那么但是这个合成数据的过程中,真机数据的位置会逐渐变化,从过去的米饭的主食位置变成味精的位置,但是他的 位置永远不可或缺,因为没有真机数据,你这个模型,仿真模型永远没法收敛到真实的这么一个 场景中来。然后互联网数据这个事情我们也比较过,就是很包括现在,比如说用豆包,他也可以生成数据,生成这个视频,让一个人站起来坐下来,你这个数据拿到之后,他有两个问题,第一个是三维数据很难拿到,你比如说跟机沙发的真正交互的利信息, 我用真机机器人操控,那么机器人获得多少力?这个信息是可以拿到的,但是你用仿真数据或者用这视频数据你拿不到,你拿到只是轨迹信息,你拿到信息越少,你训练的模型就没有那么的好, 这是一个很关键的。第二个遮挡问题,你真机是永远是直接的数据,你比如说今天我这么蹲一下的时候,这边有个沙发就把我这条腿挡挡住了,一旦挡住的时候,机器人他就不知道你怎么做的,就开始发散,没法收敛了,他就会出现这种问题。 所以说我认为接下来的数据,首先数据肯定是核心,因为这次是整个行业,就是数据驱动带起来的行业。而我认为接下来一定是以真机数据为牵引, 然后引动这个合成数据作为一个大规模数据,然后再来作为弹药来支撑到整个模型的训练。

军事智能这个产业带来的改革两个融合,一个是学术和产业界的融合,第二个在科研体系里面的学科之间的融合,我觉得接下来挑战都比较大,所以说接下来我认为不是说需要这种专才,就是说我只懂机械或我只懂这个编程的,而是需要 通着了。就是因为以前就是我们在产业里面能看到的,就是我搞 ai、 搞软件的和搞机械的是两拨人,在高校里面搞计算机的、搞机械的也是两拨人,他是不通的。但巨深智能这次强调的是大脑和小脑和本质的深度融合, 就是你基本上你搞大脑,你也必须对硬件有很深度了解,才能够把接口给匹配好,所以他是这么一个过程。所以说接下来我认为 可能就会出现一种我以一个大的项目或方方向导入到高校里面,围绕这个方向再重新的来理清这个人才的培养方式。而这个培养过程中可能培养出来的, 你像我们那时候学计算机,可能百分之八十的计算机的学生不太会用电烙铁,不太会用螺丝刀,因为他不需要用电子方面的东西。但现在你像我们新招的这些新的员工或者刚入职的毕业生来说的话,他基本上需要对电子、电气、机械、计算机都要通这种, 所以我认为接下来通用可能会是接下来学生的一个挑战,所以接下来他们可能不再说是这种技术的深度,不仅仅是深度,而是他对于他的视野的广度会提出更深层次的要求来。