十大科技赛道核心概念股全梳理,涵盖芯片机器人等

以下汇总了当前科技领域多个热门板块的核心概念、相关公司及技术方向,内容涵盖芯片半导体、人工智能、机器人、算力硬件、混合现实(MR)、数据要素、国产信创、5G/6G通信、低空经济、消费电子、商业航天、人形机器人等多个前沿科技赛道,具体总结如下:

一、科技10大核心概念及代表企业

整理了10个重点科技方向及其代表公司,包括:

- 芯片半导体:如中芯国际、韦尔股份、北方华创等;

- 华为产业链:如拓维信息、润和软件、赛力斯等;

- 低空经济:如万丰奥威、中信海直、莱斯信息等;

- 华为星闪+AI:如利尔达、润和软件、荣联科技等;

- 商业航天:如航宇微、航天环宇、中国卫通等;

- 消费电子:如立讯精密、歌尔股份、京东方A等;

- 人工智能:如科大讯飞、寒武纪、中际旭创、紫光股份等;

- 数据要素:如易华录、人民网、深桑达A、电科网安等;

- 国产信创:如中国长城、金山办公、奇安信、太极股份等;

- 5G/6G通信:如中兴通讯、沪电股份、烽火通信等;

- 人形机器人:如克来机电、汇川技术、中大力德等。

- 特斯拉擎天柱:超捷股份、拓普集团、绿的谐波等;

- 华为机器人:拓斯达、兆威机电、禾川科技等;

- 众擎机器人:科达利、汉宇集团、蓝思科技等;

- 宇树机器狗:中大力德、鸣志电器、长盛轴承等;

- 优必选、乐聚、傅利叶、智元等机器人厂商也有对应合作或供应链企业,如天奇股份、富佳股份、麦迪科技、软通动力等。

2. 机器人视觉与神经网络

- 相关公司包括奥比中光(神经网络芯片及算法)、宏达新材(量子随机数用于神经网络)、中科金财(Transformer算法)、深水海纳、大富科技、云天励飞(自研NNP400T芯片)等,体现AI与机器人深度融合趋势。

三、混合现实(MR)概念股

展示了在MR(混合现实)领域有所布局的多家公司及其核心技术/产品,如:

- 五方光电(窄带滤光片用于3D识别);

- 网达软件(元宇宙视频会议系统);

- 因赛集团(XR技术营销);

- 欧菲光(VR/AR光学模组)、易天股份(Micro OLED设备)、风语筑(全息与AR/VR媒介)、天娱数科(与PICO合作VR直播)、深科达、博众精工、兆威机电、杰普特、荣旗科技、博杰股份等,覆盖光学、显示、整机、检测等多个环节。

四、算力硬件核心个股

围绕“算力”这一核心,分类列举了支撑AI与数字化发展的关键硬件企业,主要包括:

- ISP芯片:星宸科技、北京君正、富瀚微等;

- CPU/GPU/MCU芯片:如海光信息、龙芯中科、兆易创新、鼎信通讯、乐鑫科技等;

- 光模块:中际旭创、新易盛、光迅科技、剑桥科技等;

- PCB/HDI:胜宏科技、深南电路、生益电子等;

- 铜缆高速连接:沃尔核材、兆龙互联、神宇股份、鑫科材料等;

- 温控/液冷:英维克、佳力图、高澜股份、川润股份等。

1. 八大算力方向

- 多模态技术:因赛集团、科大讯飞、三六零、昆仑万维等;

- 国产大模型:昆仑万维、拓维信息、新华传媒、中文在线等;

- AI智能体:南兴股份、汉得信息、开普云、鼎捷数智等;

- AI应用:易点天下、天娱数科、同花顺、金山办公、焦点科技等。

2. 四大算力细分

- AI硬件:工业富联、寒武纪、海光信息、中际旭创、浪潮信息、景嘉微、云天励飞、龙芯中科等;

- 液冷服务:英维克、川润股份、大元泵业、飞龙股份、海兰信等;

- 数据中心:中国长城、中科海讯、浙大网新、亚康股份、首都在线、优刻得等;

- 铜缆高速连接:沃尔核材、太辰光、兆龙互联、神宇股份、鑫科材料等。

THE END
0.清华大学类脑芯片天机芯X登Science子刊封面,机器人版猫捉老鼠上演在此过程中,“天机猫”需要实现实时场景下的语音识别、声源定位、目标检测、避障和决策,而TianjicX能够以节能的方式同时运行跨计算范式的多种AI算法,并处理多种机器人协调方式;在相同的任务下,TianjicX的功耗比英伟达AI芯片的低一半,跑多个网络的延迟大幅降低了79.09倍! jvzq<84yyy4jw|3ufw4ff~3ep1oohx4324<04<<:0jzn
1.Ai芯片产业链一文梳理清楚,核心机会看好这几支受益龙头关于AI芯片的定义与分类 AI芯片(Artificial Intelligence Chip)是一种专门设计和优化用于人工智能任务的集成电路。它通过在硬件层面上实现高效的计算、存储和通信功能,加速机器学习和深度学习等AI算法的执行。 未来,AI芯片产业的发展趋势展望 来看下,A股AI芯片相关上市公司情况 jvzquC41zwkrk~3eqo54:><55:=5887:28<68?9
2.AI专用芯片(ASIC)上市公司梳理谁是下一个英伟达?芯片新浪财经• 博通:在AI芯片领域业务主要体现在定制化ASIC芯片以及相关的数据交换芯片上,其定制化ASIC芯片广泛应用于数据中心、云计算、高性能计算(HPC)、5G无线基础设施等领域。根据最新财报数据,博通的AI业务收入在其整个财年中同比暴涨了220%,这一增长主要得益于其AI加速器和网络设备的强劲需求。博通CEO陈福阳(Hock Tan)在业jvzq<84hkpgoen3ukpg/exr0ep5tvxhm1tkmpn|u1wy04977/28.2A4fqe3jpnnwhu~9:<5;954tj}rn
3.AI驱动存储芯片“超级周期”来袭,半导体产业ETF大涨近5%!|存储|相关机构发文表示,外媒对国家资助数据中心须采用国产人工智能芯片的报道,继续强化市场对国产替代的预期,存储芯片的涨价也印证了AI高景气的延续,电子领域受益于国产 AI 芯片替代政策,国产算力芯片、存储芯片、HBM 相关产业链及 PCB 板块具备投资潜力。 大同证券表示,随着AI生成内容从初期的单一形态(如简单语音、图像)逐步jvzq<84m0uooc7hqo0io1jwvkerfa>>74;7699:a388e4==h;2<82;89dk4ivvq
4.巴比特每日必读:ChatGPT测试新功能,DALL·E3能P图了近期,ChatGPTPlus测试新功能,支持文件上传和多模态处理,百度王海峰宣布文心大模型4.0性能大幅提升。同时,英国政府增加对AI芯片投入,AI生成图像引发版权争议,如GettyImages起诉侵权。其他公司如万兴科技和阿里巴巴也发布了AI视频创作软件和大模型应用。 摘要:10 月 29 日,有部分用户在社交平台上分享,ChatGPTPlus 正在测试jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa=95:5>928ftvkimg8igvcomu86563923:5
5.深度学习架构的硬件共生论:为什么GPU决定了AI的进化方向(Transformer、S专用计算单元:Tensor Core、AI专用指令集 内存技术突破:HBM3、近数据计算 互联技术:NVLink、GPU间高速通信 >新兴硬件平台 8.2 架构-硬件协同演进 >有趣的假设场景 假设1:专用SSM芯片的出现 如果硬件厂商开发出专门为状态空间模型优化的芯片,具有: 高效的序列处理单元 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8m{e2713:51ctzjeuj1fgzbkux137745;72;
6.财报前瞻|AI热潮驱动“戴维斯双击”!AMD三季度营收料增28%,绑定OpenAAMD 2nm芯片MI450系列进展 AMD CEO苏姿丰接受采访时表示,专为数据中心开发的Instinct MI450系列,基于CDNA 5架构打造,已确认OpenAI将成为Instinct MI450的首批客户之一,计划于2026年下半年开始供应。 AMD已经确定,将会为MI450系列显卡加速器首次用上2nm制程工艺。此次向2nm跨越,被视为AMD针对AI与HPC场景的重要技术布局jvzquC41hktbplj0uktb0lto0et0q}mgt1ntpn|u14637662/4?0fxh/kplwsojh54::9?50ujznn
7.台积电:晶圆巨头大幅上调指引,端侧AI驱动半导体新景气周期端侧AI加速落地,驱动半导体硅含量第5波浪潮,持续看好AI领域相关企业。ChatGPT引爆AI技术新浪潮,带动算力需求高涨,推动AI相关芯片市场,AI领域相关企业有望迎来新一轮成长,重点关注芯原股份(IP授权&芯片量产)等。 风险提示 下游需求不足风险:若宏观环境变化,下游需求不足,将影响公司产品需求。 jvzq<84hkpgoen3ukpg/exr0ep5squq14285/978;3ujvsm
8.消息称阿里百度使用自研芯片训练AI模型,英伟达回应凤凰网科技讯 北京时间9月12日,据科技网站The Information报道,四位知情人士称,阿里巴巴、百度已开始采用内部自主设计的芯片训练他们的AI大模型,取代了部分英伟达芯片。 报道称,阿里自今年初以来已将自研芯片应用于轻量级AI模型的训练,百度则正试验使用昆仑芯的P800芯片训练新版文心大模型。三名使用过阿里芯片的员工称,jvzquC41hktbplj0uktb0ls14286/9>/345eg}fkn/oohzjthx929<6370j/j}rn
9.相关概念股梳理:一、AI算力基础设施(硬件+芯片)1.AI服务器&amp1. AI服务器 & 超算 浪潮信息(000977) —— AI服务器龙头,国产替代核心 中科曙光(603019) —— 超算+国产服务器 紫光股份(000938) —— 新华三AI服务器 2. AI芯片 & 计算架构 寒武纪(688256) —— 国产AI芯片(云端+边缘) 海光信息(688041) —— 国产CPU+AI加速 jvzquC41zwkrk~3eqo535=5835<43886;3?24;:
10.硬件感知神经架构搜索:AI芯片协同设计摘要:本文围绕硬件感知神经架构搜索与AI芯片协同设计展开深入探讨。首先介绍了该领域的研究背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了核心概念,包括硬件感知神经架构搜索和AI芯片协同设计的原理及联系,并给出了相应的示意图和流程图。详细讲解了核心原理,通过Python代码示例说明具体操作步骤。深入分析了相关jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8r2a8867=;4:1gsvrhng1jfvjnnu1765>6;879