物理AI的ETF代码是多少
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04:51查看AI文稿AI文稿物理 ai 有 没有 etf 啊？让我们一键就可以追上整个最火的赛道，不用去追那个一周就百分之七十的股票。各位股东，我是老陈，十九年我们做实战，现在只做一件事情，把最前沿的产业逻辑翻译成普通人都能够执行的交易规则。 今天我们拆解当下最火的赛道，物理 ai， 能够手把手的告诉你这个万亿级的风口，我们怎么安全上车，怎么才能够稳当的赚钱，有用记得点个关注哈。 第一点，我们先讲明白为什么物理 ai 能够成为当下最火的一个赛道，因为达到。黄仁勋说，每一家工业企业都将成为一个机器人制造公司。 孙雨辰也在喊话，他有十亿美金直接投了物理 ai， 还有智源机器人联合英伟达在共建一个机器人身态。最近一个多月，机器人的 etf 的 涨幅已经超过百分之四十了，成交量也远超了大盘的平均数， 市场的风口已经来了，我们应该怎么去参与呢？第一点，我们先复盘整个盘面，物理 ai 是 比虚拟 ai 更大的一个蛋糕， 虚拟 ai 以前只能够生产视频和文字嘛。物理 ai 就是 给人工智能装上一个真实的身体， 让 ai 去工厂操作机床啊，自动驾驶汽车，让机器人去做警察去巡逻，直接能够创造实体的经济价值。 黄仁勋说过啊，人形机器人其实已经在尺尺之间了，他的瓶颈主要卡在了材料、电机、电池，如果一旦突破，整个产业链将会值得重塑的。 还有第二点，结合盘面，我们来看看机器人的 etf 怎么操作，去年的七月二十一天均线上穿了五十五天均线，形成了金叉，股价再次回踩二十一天均线获得了支撑，随后一轮就是百分之二十的一个涨幅。 今年的三月，股价跌破了五十五天均线，他进入了一个半月的调整。为什么这两根均线对于机器人 etf 特别灵验？ 因为啊， etf 的 交易是非常活跃的，金叉就代表着短期的情绪压到了中期的趋势，往往都是有机构在增持了，有大资金在进场，而且 etf 的 走势相对个股是比较平滑的均线，它的可信更强。 第三点，未来的半年，物理 ai 的 行业新闻会越来越多，热点事件也会引发行情， 因为七月份的时候，特斯拉第三代机器人就会量产了，国内语数科技的科创版的 ipo 获得了受理好。最后，我们上一个真实的操作方案。第一步，怎么去选择基金？我们大概目前只有机器人 etf 是 符合物理 ai 这个概念的， 我们要选择全市场规模最大的，最好是超过了一百亿，它的流动性要好，成分股要覆盖人形机器人、机器人视觉和精密执行器，它的全产业链都要覆盖，就可以一键买入最核心的一个赛道。 第二步，我们要用技术指标来解决基金折时的问题，二十一天均线上穿五十五天金叉，确认第二个成交量的五天均线，要上穿六十天成交量的均线。 第三个金叉之后，股价要回踩二十一天均线，不跌破就动手买入。之后啊，股价如果在五十五天上方，我们就持股不动。从买入开始，你的第一目标位就是百分之二十， 达到之后我们直接半仓减下来，剩余的仓位用五十五天均线去移动指引。 其实我非常理解大家看到一个新的风口就心急火燎的往前冲，怕错过了下一个英伟达嘛。但是头脑一热，最近去的那些小票，要么就是高位被套，下次行情来了之后又不敢动， 我们又要上班又要照顾家庭。投资只是一个理财的工具，它并不是我生活的全部，所以与其生活在一个焦虑里面，不如我们用最笨最有效的方法去赚钱，就是只看那些行业板块的 e、 t、 f 均线加上成交量来判断行情的涨跌，多出来的时间做好本职工作，让 etf 给我们的财富增值。其实市场的风口一直都会有，你稳一点，按照规则来，我们一起可以把钱赚回来的， 觉得有用的点个关注啊！当然我们提到的 etf 和公司仅作为一个案例的说明，不构成投资推荐啊。下期继续拆解下一个实战赛道散会！
598老陈基地
00:46查看AI文稿AI文稿继 d r a m。 存储 etf 之后，美股新上了光通信 etf， 叫 euv。 它的前十大时仓基本把 ai 物理层的核心公司包含在内，包括光通信大哥、 light 光纤核心材料玩家康宁 ai 芯片代工之王台积电就唯一光刻机霸主阿斯麦，以及半导体设备巨头，科研研发 a m a t。 应用材料。 如果说 d r m。 是 ai 的 记忆力，那么 e u b。 就是 ai 的 高速公路。 g p u。 互联需要光波快，数据中心互联需要光纤 h b m。 芯片扩展需要光刻机。 当然，华尔街从最开始的宽机 q q v o o 到至今如此细分的 d r m e u b， 是 想让你用全球视角投资 ai 未来，还是说让你为它的下一个神话接力最后一棒呢？仁者见仁。
2380黄黄不黄
08:47查看AI文稿AI文稿你有没有发现，最近资本市场的风向彻底变了？前两年被捧上神坛、火到不行的 ai， 芯片热度好像突然就下来了。不是芯片技术不行了，而是那些聪明的资本猛然间想明白了一件事， 光会写诗画画陪你聊天的 ai， 它赚不来真金白银，那钱往哪去了？方向非常明确，而且有点简单粗暴，全部涌向了能让 ai 真正动手干活的地方。这就是今天要聊的物理 ai， 它和之前活在服务器里处理信息的叉 g p t 完全不同。 打个比方，如果说生成式 ai 是 个满腹经纶的文科生，那么物理 ai 就是 个能扛能打、懂历学、懂材料、能在真实世界里解决实际问题的攻克猛难。 这不是概念炒作，全球的科技巨头和产业资本正在把真金白银和顶尖人才大规模投向这个领域。 当 ai 从虚拟的比特世界闯入这个充满摩擦力、重力和各种意外状况的原子世界，它的价值内核就变了，从生成内容跃升为创造实打实的物质财富。 这场变更的含金量和它的硬核程度一样，比之前的聊天机器人高出不止一个数量级。好，那问题来了，为什么物理 ai 的 门槛这么高？感觉比训个大模型还难？ 没错，因为他要闯过的是三道必须同时征服的天堑，缺一不可。第一道关，是从虚拟到实体的次元币。以前的 ai 活在完美的数字世界，一切皆可预测。但现实世界呢？ 地面可能是打滑的，物体可能变形，摩擦力时时刻刻在变，物理 ai 必须在这种混乱中建立秩序。 怎么办呢？先给他建一个极度逼真的数字练功房，也就是高保真的数字孪生和物理仿真，让 ai 在 里边经历千万次零成本的跌倒、抓取失败，练熟了，再去现实世界实战。 第二道关是从看懂到干好的认知跃迁。现在的 ai 能识别这是一个水杯，但物理 ai 必须在一瞬间判断出它是玻璃的，易碎。装了热水，表面有点湿滑， 所以我得用适中的力度稳稳抓住杯身中部。这需要能融合视觉语言和动作指令的多模态大模型，相当于给机器人注入了老师傅的直觉和手感。 第三道关也是最难的一关，是从精细到可靠的工程地域。实验室里机械臂抓鸡蛋的演示很酷，但要求它在工厂的油污、震动、高低温环境下二十四小时不间断以微米级精度工作一年呢？ 硬件的可能性才是最终的试金石。一个核心零件的精度差一丝，整条产线的良品率就可能掉一片。这是最烧钱也最考验供应链和工程化能力的环节。算法、仿真、硬件，这三者构成了物理 ai 稳固的能力铁三角。 能在这三个维度都建立壁垒的公司，在全球都是凤毛麟角。那么，这个巨大的机会具体落在了哪些环节？整个产业链就像一场激动人心的造人超级接力赛， 第一棒是上游，负责打造灵魂和五官，也就是感知与决策层。这里是算法的战场。仿真软件厂致力于在数字世界高精度复现物理规律，是 ai 的 虚拟练兵场。 传感器公司给机器装上眼睛和皮肤，三 d 视觉力绝传感，让机器能精确感知世界，而边缘计算芯片则充当机器的小脑，提供实时可靠的低功耗算力。 第二棒是中游，负责锻造躯体和四肢，也就是执行与本体层，这里是硬件的战场，核心部件商提供机器人的关节和肌肉，也就是高精度减速器、高性能四伏电机、灵敏的控制器，这些直接决定了动作的精度、速度与力量。 机器人本质制造则是系统集成大师，把上万个零件穿成稳定可靠的整机， 这行当没有捷径，全靠深厚的工程经验积累。第三棒是下游，负责寻找工作岗位，也就是系统集成与应用层，这里是价值最终实现的地方。系统集成商和解决方案提供上， 把技术和硬件结合起来，在汽车制造、电子消费、物流仓储等具体场景中落地，真正去解决焊接、喷涂、装配、搬运这些实际问题。 这个市场有多大？工业机器人本身已经是千亿市场，如果加上自动驾驶、人形机器人，以及他所带动的整个高端制造产业链，未来十年，这绝对是一个奔向万亿规模的超级赛道。 说了这么多，物理 ai 到底能解决什么真问题？他最核心的破局点在于攻克中国制造业。一个深层的引透老师傅依赖症， 很多顶尖工艺，比如特种焊接、精密装配，高度依赖老师傅一辈子的手感经验，这东西只可意会不可言传，老师傅一退休，手艺可能就断档了，车间的良品率就跟着往下掉。物理 ai 要破的就是这个工艺黑箱， 它的方法是物理机理加数据智能的混合双代，先用物理化学公式搭个理论框架，再用海量的实时生产数据去训练 ai， 让它学习那些理论算不准的复杂偏差，最终形成一个能实时感知、预测并动态调整的智能系统。 举个例子，在高端焊接中，这个系统可以实时监控容池状态、温度预测焊风质量，自动调整参数，结果就是不可言传的手感被转化成了可复制、可优化、可永久保存的数据模型，一个新手操作员借助这个系统也能达到老师傅的水平。 更重要的是，这项公益知识变成了企业可以不断迭代的核心数字资产。看明白了吗？物 物理 ai 替代的从来不是工人，他替代的是无法规模化、随时可能失传的稀缺经验。当然，前景虽好，我们也得冷静。物理 ai 面前至少还横着三座大山。第一座是可信的死亡之谷， 从实验室的经验呆萌到在工厂里七成二十四小时的稳定运行，中间隔着巨大的鸿沟，工业领域对可能性的要求是近乎苛刻的。 第二座是成本的规模旋转，现在一台先进机器人的成本还是让很多中小企业望而却步。大规模普及需要全产业链一起把成本打下来，这需要时间和市场规模的扩大。 第三座是生态的荒漠状态，电脑有 windows， 手机有 ios 和安卓。物理 ai 领域现在还没有出现这样一个统一的开发平台和标准，各家都在建自己的围墙花园，这其实拖慢了整个行业创新的脚步。 但是朋友们挑战的背后往往就是机遇，对可复制的极致追求正在倒逼我们高端精密制造能力的升级， 巨大的成本压力也在催生极致供应链的创新。而生态的空白恰恰预示着谁能为这个物理世界打造出操作系统，谁就可能掌握下一个时代的产业制高点。 最后，聊聊很多人关心的终极问题，机器人会不会取代人？我的看法是，物理 ai 最先取代的很可能是那些重复、枯燥、危险的三 d 工作，也就是脏、累险的岗位。 它把人类从这些工作中解放出来，去从事更具创造性、更需要情感交互和复杂决策的工作。更深远的意义在于，物理 ai 让我们看到了大规模个性化定制的可能。 传统自动化是为生产一百万件一模一样的产品而生的，而基于物理 ai 的 柔性产线可以像乐高一样快速重组，今天生产手机，明天就能制造手表。 这场革命的本质是人类知识与经验的数字封装。我们把老师傅的匠艺、工程师的智慧、物理世界的规律封装成可复制、可迭代、可进化的算法， 然后注入到硅基与钢铁的躯体中。想象一下未来的工厂，从接单、设计、仿真到生产检测，全程高度自主，只需要少数人类进行监督和创新，我们看到的将不仅是效率的倍增， 我们见证的将是人类数千年的制造智慧第一次可以永久保存、持续演进的形式实现了数字永生， 比特与原子代码与钢铁在此刻历史性的融合了。这不是简单的机器换人，这是一场生产力的深刻进化。物理爱的故事序幕才刚刚拉开，在别人还在看热闹的时候，我们要看懂门道。 欢迎加入我的专属会员，我会带你用博弈论和数学模型重构认知，搭建属于你自己的财富护城河。
286温温的数学
02:33查看AI文稿AI文稿刚接触 etf 的 朋友呀，总是分不清这个种类，如果说买错赛道真的很容易亏大钱，今天呢就教大家最简单的方法，只看这个六位数字，快速识别 etf 的 属性，那零基础呢，也能一学就会，那选 etf 呀，先要学会看这个代码的看 开头，那么 e t f 代码开头数字不一样，到底有啥区别？其实呀，它这个前缀呢，最主要的作用就是告诉我们这只 e t f 是 在哪里上市的，你可以把它想象成一个汽车的牌照，那车牌的开头那个汉字是不是代表省份，一眼就能知道车 是哪里的。 e t f 的 代码前缀呀，是它在这个市场里面的一个户籍标识，那下面我们来认识几个常见的户籍，像五幺开头的呢，它通常是在上海证券交易所，也就是我们常说的这个沪市，那么它这个股票型的这个 e t f 的 身份证号，比如 如说像我们跟踪的这个沪深三百呀，还有说上证五菱这些呢，都是大盘指数的。 e t f 都是五幺开头的，幺五和这个幺五九开头的呢，就是在这个深圳证券交易所，也就是股票型 e t f 的 代码。 像很多跟踪这个创业版指数，还有深圳成指的 e t f 呀，通常都是这个幺五和幺五九开头的，简单一点，看到幺五系列的大概率就是深市的这个股票 e t f。 那 么五幺幺开头的呢，主要就是这个上海证券交易所上市的或 笔型的这种基金 e t f， 那 么如果你看到这个前缀，就知道它是一种场内的现金管理工具，流动性呢，也很好，那么风险和收益特征呀，跟余额宝这类产品呢，就非常的类似， 那五八开头的呢，这个一般呢是在上海证券交易所上市的这个科创版的 e t f， 或者说其他一些 创新品类的 e t f 的 代码区间。那了解这个呀，对我们最大的好处呢，就是方便快速筛选和避免下错单。如果你在这个交易软件里面搜索或者买卖时，通过这个前缀呢，就能马上反应过来，它是互生的产品呢，还是绅士的产品，是股票型的呢还是货币型的？如 果说同时有这种名称相似但是不同交易所上市的 e t f， 你 看这个代码就能准确地区分依据。但是呢，这里有一个非常重要的原则，必须要强调代码前缀啊，它仅仅只是一个标识符，它绝对不代表这只 e t f 的 好坏， 更不能预示它未来的一个涨跌。选择一个 e t f 核心呢，还是要看它跟踪的是什么指数，它的费率怎么样，规模流动性如何等等这些基本面。希望今天的这个小分享能帮你扫清一点入门的这个小障碍。记住， 投资的第一步永远是学习和了解。
01:40查看AI文稿AI文稿etf 代码就像它的身份证，开头的数字能帮你快速判断它是在哪个交易所上市，以及主要投什么。记住几个关键的数字，投资时就不容易买错了。 在上海证券交易所上市的 etf 呢，代码通常是以五幺或者是五八开头的，通过具体的号段可以大致判断它的投资方向。五幺零五三零开头，最常见的是主流宽禁 etf， 比如跟踪沪深三百、上证五零等大盘指数的 etf， 大 多是这个号段。 五幺幺开头呢，主要是证券和货币类的 etf， 可以 看作是场内现金管理工具，风险和收益特征呢，类似于余额宝。 五幺二五幺五五幺六五六零到五六三开头呢，大多是股票主题类的 etf， 投资范围更聚焦于特定的行业或者是主题。五幺三五幺七五二零开头呢，是跨境类的 etf， 你 比如投资美股、港股的 etf， 常常是这个号段。 五幺八开头的呢，是黄金等商品类的 etf。 五五幺开头，是跨市场的证券 etf。 五八八开头呢，大多数聚焦科创版相关的 etf。 在 深圳证券交易所上市的 etf 呢，代码基本都是以幺五九开头。这个号段包含了所有类型的 etf， 后三位数字没有特别明显的规律，看到幺五或者幺五九开头，大概率就是绅士的 etf 了。 那快速记忆小技巧就看前两位数字。五幺或者是五八开头的是沪市的，幺五或者是幺五九开头的是绅士的。 需要注意的是，代码前缀只是一个户籍标识，能帮你快速定位和区分，但是呢，它并不代表这个 e、 t、 f 的 好坏或者是未来的涨跌，投资前呢，还是要仔细看看它跟踪的是什么？指数规模和溢价情况如何，你学到了吗？
02:05查看AI文稿AI文稿这两天网上都在说，孙雨辰又说了个新机会，物理 ai 就 会是下一个风口。去年他说纯属芯片涨了几十倍，之前他说 btc 和英伟达有机会，当时信的人现在也都财富自由了吧。那么他说的物理 ai 到底是什么？ 简单来说就是能理解物理世界，并且能在物理世界里行动的 ai。 那 普通 ai 主要待在屏幕里，比如说聊天啊，写文章啊，敲代码啊， 那本质上是在处理信息。物理 i 它不一样，它连接的是传感器、摄像头、机械臂、机器人这样无人机等，然后根据现实的环境来做出判断和动作。比如说无人驾驶汽车、家用机器人，你可以把它理解成普通 ai 是 脑子，物理 ai 是 脑子加眼睛加手 机。会不在物理 ai 这几个字本身，而在 ai 从屏幕走到现实世界以后，谁能卖铲子，谁能落地场景谁能控制入口？ 我会看五层。第一层呢，其实就是算力和芯片。物理 ai 其实比普通 ai 更吃算力，因为它要处理视频、传感器、空间数据，还有实时决策等。那第二层呢，就是机器人硬件，这就是最容易被市场炒起来的一层， 人形机器人、工业机器人都是物理 ai 里的。那第三层呢，就是核心零部件。这层反而更关键，因为机器人它不是只有大脑，它还需要减速器啊，传感器啊，轴承啊这些东西。 如果物理 ai 真的 爆发了，那很多整机公司可能还没赚上钱呢，上游零部件可以先吃一波了。那第四层呢，就是仿真和数据。物理 ai 最大的问题是现实世界训练太贵了，太慢了，太危险了，你不能让无人车天天上路上去模拟吧，机器人你不能让它摔一万次再来学习吧。 所以说仿真平台数字孪生啊，机器人训练数据啊，会变得很重要。第五层呢，其实就是具体的应用场景，比如说工厂、 物流、交通、医疗等，就这些人工很贵，然后环境相对稳定，重复劳动力又多出错，成本可控的场景，物理 ai 的 机会就藏在这里，你怎么看？
6237Cheery
00:53查看AI文稿AI文稿物理 ai 是 最近炒的比较火的一个概念，特别是孙雨辰，特别看好物理 ai。 然后孙哥，按照孙哥的调性，他会关注哪些物理 ai 相关的股票，或者是说基金。 如果按照孙雨辰的调性，他可能会特别看好那些既有 ai 技术又能落地到实体世界的龙头企业。 比如他可能会关注 nvidia， 因为他们是 ai 算力的核心， qualcomm 是 边缘 ai 芯片的领军。还有特斯拉，因为他们的机器人和自动驾驶都涉及物理 ai， 他 可能也会看一些主题 etf， 弥补专注智能制造机器人或 ai 硬件的基金。关键是他会关注那些真正把 ai 应用到食物场顶，并能创造实际价值的标的。
15乘风再上九万里
02:31查看AI文稿AI文稿大家好，我是黑土。最近物理 ai 这个词热度飙升，但它到底是什么？今天咱们一次性讲清楚。传统机器人只有人类工程师写好代码才能机械执行，一旦环境出现意料之外的变化，系统就会崩。 而物理 ai 就是 把底层控制权从预先编写的确定性代码，正式移交给具备泛化能力的、真正理解物理规律的神经网络。一句话，机器有了脑子，那么这套脑子是怎么训练出来的？ 靠世界模型二零二六年初，英美达发布了 cosmos 系列开源世界模型，如 cosmos predict 二点零， 他能像给机器人配了一本物理教科书，通过海量视频数据，让机器提前学会碰撞、重力、摩擦这些基础规律， 甚至能预测未来几秒的物理世界变化。更关键的是，仿真训练不等于真机好用，这是行业长期瓶颈。 但现在的物理 ai 正在通过数字孪生打破这层壁垒。比如，在工业界，企业利用高保真的物理仿真引擎，如 omnibus 构建虚拟仓库，让 ai 在 虚拟环境中经历数百万次的试错与训练， 再将这套成熟的经验无缝部署到现实世界的机器人身上，极大降低了真实数据采集的成本。物理 ai 正在改造现实世界仓储物流领域。 kiona 集团二零二六年三月在 gtc 大 会上展示了真正意义上的无人舱作业。 ai 驱动的自主工业卡车能在有人车间里自主搬运，还能通过三百六十度感知与安全算法，在装卸区检测、识别人员和其他车辆，实现真正的人机共融。这正是把技术从呆某变成生产力的硬核落地。 说到底，传统机器人干活是执行指令，物理 ai 让机器人理解世界。 当机器能在虚拟环境里预习好一切，上线就是熟练工。目前，各科技公司正以抢字当头、科技为翼，全力将理论成果转化为可落地、可复制的生产力。我是黑土，关注我，带你看懂科技背后的硬逻辑！
444黑土
03:10查看AI文稿AI文稿聚焦市场热点，梳理深层逻辑。本期聚焦物理 ai 赛道，现在看到的图一，这是物理 ai 相关各股的日 k 线走势图。 最近物理 ai 成了科技圈顶流赛道，之前大家熟悉的 ai 大 多停留在聊天、写文案等虚拟场景，现在直接把技术落地到实体产业，覆盖工业制造、机器人、智能驾驶等多个领域，万亿级市场空间已经打开， 行业龙头大佬明确表态，这是下一波核心浪潮。不少公募基金提前布局，密集调研产业链公司申报相关主题产品，相关 etf 规模持续增长，赛道热度拉满。现在看到的图二，这是另一物理 ai 关联各股的日 k 线走势图。 很多投资者看到赛道热就想参与，但再好的赛道也不会一直单边上涨，要是只盯着消息和股价涨跌做判断，很容易被短期波动带节奏，踩错节奏反而得不偿失。毕竟新闻只是触发波动的诱因，真正的核心还是资金的交易态度和行为。现在看到的图三，这是上证指数的分中 k 线走势图。 身边不少投资者最近都在问，面对这种热度很高的长期赛道，到底怎么才能拿得住不踩坑？其实完全不用瞎猜，更不用盯着 k 线焦虑。现在量化大数据技术已经很成熟，完全可以通过拆解交易行为，还原最真实的市场状态，帮你做更理性的判断。现在看到的图四，这是两只同样经历调整后反弹的标地走势对比图， 光看这个走势是不是很难判断后续走向？换做是你，是不是也纠结要不要继续持有？很多投资者做投资最磨人的就是情绪内耗，涨了怕卖飞，跌了怕套牢，赚了亏了都焦虑。说到底，还是习惯盯着涨跌做判断。涨跌本身没有固定规律，猜来猜去当然容易出错， 但资金的交易行为可不是随机的，尤其是大资金的交易特征有很明显的规律性，看懂这些行为背后的意愿，自然就不会乱了阵脚。 现在看到的图五，这是对应两只标的机构库存数据对比图，图里的橙色柱体就是反映机构资金活跃程度的机构库存数据， 只要用量化大数据拆分，交易行为就能一目了然。这两年，量化工具被越来越多人认可，核心就是它靠底层数据说话，不受情绪主观判断的干扰，能最大程度还原真实的市场交易状态，把不同类型资金的交易特征分离出来。 你看左边的标的，不管是前期调整还是后续反弹，机构库存一直都很活跃，说明机构一直有在积极参与交易。再看右边的标的，反弹过程中，机构库存已经消失了，说明机构参与交易的积极性很低。现在看到的图六，这是两只标的后续走势的验证图， 后续的走势完全印证了之前的判断是不是很直观。这就是量化大数据的价值所在，它能帮你跳出主观意断的误区，用客观数据替代直觉判断，建立更理性的决策逻辑。 就像物理 ai 这种长期赛道，中间肯定会有多次波动，要是光靠消息和感觉做判断很容易，要么追高被套，要么提前下车错过长期红利。量化大数据盯着交易行为， 你就不用天天猜涨跌，也不用被各种噪音带节奏，只需要跟着数据呈现的真实状态调整策略，唯有看清资金真实的交易行为，才能在长期赛道里把握更确定的方向，提升投资效率。 最后跟大家提个醒，咱们今天聊的内容都是基于历史数据整理的，不代表未来走势，不承诺能赚钱，也不推荐任何个股，我和任何机构都没有利益关联，投资有风险，所有决策都要靠你自己判断，千万别轻信别人的操作指导，谨防上当受骗。
1三观红日
01:40查看AI文稿AI文稿物理 ai 可能会长得你头皮发麻。当普通 ai 已经疯狂演绎了几年之后，下一个真正能打开产业空间的方向会是谁？答案可能不是光模块，也不是光芯片，而是一个更底层、更长期的方向。物理 ai。 什么叫物理 ai？ 说白了，过去的 ai 主要活在屏幕里，帮你写文案、画图、生成代码、做问答。但物理 ai 不 一样， 它要让 ai 走进真实世界，理解现实环境，控制机器人、汽车、工厂设备，让机器真正能感知、推理和行动。奥彼中光，国内三 d 视觉感知绝对龙头，给物理 ai 提供触觉级空间感知数据，全球少数同时掌握六大三 d 技术路线的公司 所成科技， c a e。 加工业数据采集龙头物理 ai 平台，天公开物做仿真加工业数据闭环收购力控科技，补齐物理世界数据采集能力。 梵拓树创三 d 空间数据加数字孪生物理 ai 基础设施基座高精度三 d 数据采集建模，提供高质量物理场景数据集。 凌云光边缘感知加工业数据。工业视觉龙头，为物理 ai 提供多模态数据解析，人形机器人视觉系统以量产测试。天准科技，英伟达 jackson 生态核心伙伴，边缘 ai 控制器加工业视觉采集，自动驾驶到贩机器人端测数据入口。 华如科技，军事仿真数据生成军事仿真龙头物理 ai， 驱动虚拟战场环境生成，提供高速发度、动态系统的仿真训练数据。如果在二零二二年已经错过了普通 ai， 二零二六年千万不要错过了物理 ai。
56逗先森
04:45查看AI文稿AI文稿很多人会觉得玩 etf 很 初级，好像只有开始研究个股才算真正开始投资，这其实是个很大的误区，因为 etf 阶段真正有价值的，从来不是记住了几个代码， 而是你能不能学会三件更重要的事。第一，你能不能理解市场的节奏，比如什么叫牛市初期、 中期、后期，什么叫板块轮动，什么叫高弹性资产，什么叫防御型资产？ 这些东西如果你在 etf 层面都理解不透，你到了各股层面只会更乱。第二，你能不能理解波动和回撤？很多人嘴上说自己能长期投资，结果 etf 跌个百分之五就已经开始怀疑人生了。 那如果换成个股，一只票跌百分之十，百分之十五，甚至突然两个跌停，你拿什么扛？第三，你能不能建立规则，比如怎么买，跌了怎么办，涨了怎么办，什么时候止盈，什么时候认错。 etf 其实就是一个练手的地方，你先在相对没那么残酷的工具上把这些纪律练出来， 以后碰个股才不至于一上来就乱套。如果你有下面这些特征，那我建议你先别急着从 etf 跳去个股。第一，你买 etf 都经常拿不住， etf 已经是相对分散、相对温和的工具了，如果你连 etf 涨一点就想卖，跌一点就慌， 那你碰个股只会把这种情绪放大的更严重。第二，你买东西主要靠新闻和感觉，今天哪个板块上热搜 你就觉得有机会，哪个博主说了两句你就想冲，这种状态下，你玩个股很容易变成最典型的情绪交易。第三，你还没有自己的仓位规则，比如一笔最多买多少， 跌到什么程度是补，什么程度是认错？这些都没有，那你进个股就很容易一把梭哈， 然后被市场狠狠干一刻。第四，你还在执着于回本。 etf 跌了，你都只会想，我等它回来那个股套住之后， 你只会更难割。因为个股和 etf 最大的不同之一就在于， etf 很多时候跌了是整个市场或整个板块的波动，可个股跌了， 有可能是它自己真的出问题了。如果你非要现在买个股，我的建议是叠加。这一点我特别想强调，很多人一想到进阶，脑子里默认的画面都是，我是不是应该把 etf 卖掉， 然后全仓去搞个股？千万别！对大多数普通人来说，从 etf 进阶到个股，最好的路径不是切换， 而是叠加。什么意思？就是 etf 继续当你的底仓个股只拿一部分小仓位去尝试。这样做有三个巨大的好处，第一，你不会因为一开始看错个股， 就把整个账户心态打崩。第二， etf 还能继续帮你拿住市场的大方向收益。第三，你能非常清楚地看见，你那部分个股仓位 到底是真的靠认知赚到钱，还是只是碰巧运气不错，这很重要，因为很多人一碰个股就容易飘，赚了两笔就觉得自己行了。 可如果你把个股仓位控制得很小，你就有足够冷静的空间去观察自己到底是能力还是运气。所以，更合理的节奏应该是先用 etf 建立底层框架， 再用小仓位个股练认知，最后再决定要不要慢慢加大比重。好了，这节课就到这里。投资不是升级打怪游戏，不是说你一定要解锁到个股这一层才算通关。真正重要的是你得知道自己适合什么， 如果你适合 etf， 那 就把 etf 做到极致。如果你真的有能力看懂公司，那再慢慢把个股加进来。关键不在于别人怎么玩，关键在于哪种方式能让你长期活下来，还能睡得着觉。
3555剑平财富自由
04:10查看AI文稿AI文稿现实生活中的东西，它也能够分割，也能够去分类、去整理，这就是我们的物理 ai。 我 们现在有了这个 ai 之后，我觉得很多事情，特别是电子上的东西，我们很容易就能够去操作啊。以前你可能要去写代码，你如果不会代码的话，基本上 什么都干不了。现在其实你哪怕不会打字，不会用键盘，因为现在，嗯，很多年轻人他可能只有一台手机，那大学生他电脑都不买了。因为如果你不是理工科啊，要学编程，学一些计算机软件的话，你可能就一台手机，你就可以应付所有的这些工作了啊。这学习的东西，所以他键盘可能很少接触，嗯，所以 他打字可能会很慢的。现在有 ai， 像豆包，豆包的这个语音输入非常的快，你，你讲话讲什么？然后他就直接能够翻译出来啊。那我今天要讲的是这个 编程的，关于编程的，比如说一份文件啊，或者一个小说吧。我今天做的就是一个小说，我希望把这个小说里面的， 嗯，我想要看的内容给梳理出来，比如说天龙八部。我们都知道天龙八部他有三个主角，对吧？一个强主角是乔峰，还有他两兄弟那，呃，段誉和 和另外一个是谁了？嗯，徐竹。段誉和徐竹的剧情，那其实我觉得挺一般的，挺无聊的，我不是很喜欢看，所以我每次去看这本小说的时候，我总是想啊，他如果全是乔峰的多好该多好啊？ 因为，因为我主要是听的，那你如果翻书的话，你还可以啊，这个不是乔峰的，那略过，但是你听的话你就很难，有时候你睡觉，有的时候你开车，你听书，你很难去翻到 相应的这个章节。那有了 ai 之后，我就可以一句话两句话就叫他把与乔峰有关的全部抽出来，或者说与乔峰无关的全部删掉，对吧？然后保留出乔峰主线的这个东西，那我今天我刚刚我就是用 codex 让 codex 去运行，然后他就直接输出给我， 那我还没看他是不是完整的这种，呃，乔峰的主线当然可读性肯定没有你人工的去操作那么那么好，对吧？他，我估计是他是搜索，比如说这段有乔峰的呃两个字，或者说乔峰两个字，那他就他就把这段给保留下来， 那可能会有一些跳跳跃的，我先听一遍，再看一下他写的怎么样啊？总的，总的来说就是有了 ai 之后，对于这些电子的梳理都非常的简单啊，这是我们一般人想都想，就是无法想象的事情，没有 ai 之前，对吧？你要手动的去去排版的话都会很困难，因为首先这个非常大，这个文件非常大， 你打开一般人用什么打开都不知道，在电脑的话，对吧？因为你打开你还得要编辑，你要复制粘贴的话，他不是像一万字的这个作文，然后你把第一段删掉就删掉，他是很很多字，几百万字的这个小说啊，那你打开怎么编辑，怎么怎么这样困难，选中这些东西手工是很难实现的，又又这么多章节，对吧？ 所以 ai 很 容易几分钟就可以帮我们搞定这个东西啊。嗯，所以我们感叹以后 ai 现在 ai 可能识别还不是很准确，以后会更那个，这个是，呃，还还，其实还是电子上的，就是电子文档上的 存在我们电脑里面的这个 ai， 那 现在很火的一个叫做物理 ai， 就 它能够实实在在的帮我们去做实际的工作。 说他导到这个机器人啊，什么扫地机器人呢？或者是这个居家的整理炒菜的机器人呢？这些我们日常生活中的把这个 ai 嵌入到他的大脑里面之后呢，他就更灵活了，就能够帮我们做很多东西了。 比如说像刚才我们说的整理乔峰的主线，那你就可以让他就更进一步的话，就整理家里面的书籍，对吧？家里面我看书我随便说，东一本西一本，我写的作业作业本还有什么乱七八糟的，那你你有这个机器人之后，你就可以下一个指令，让他把所有的书籍按大小这个去排列，对吧？就放在这个书架上，把鞋子也是 规律的去摆在鞋架上，这些都是其实未来就会出现这样的一个机器人，就像我们能够很轻易的去分割这个电子数，那现实生活中的东西他也能够分割，也能够去分类去整理，这就是我们的物理 ai， 所以 最近其实吵得很热。这个物理 ai， 物理 ai 啊，以后我们人就是很多人，你有了这个东西之后，很多人就解放了双手了，就是一句口令，说人话，对吧？说人话就能够去操纵这个 机器，现在还打不到，现在别说扫地机器人，其实他都是固定的指令的，你不能说啊你，你只帮我打扫大厅这个房间，书房就不用打扫，他可能听不懂，那以后可能会出现这些更人性、更智能的这种 ai， 物理上的，就是能实实在在帮我们去做事情的。好，我们今天就讲到这里吧。
8大爆炸
