近期市场调整后,A股整体估值已处于较低水平。机构普遍认为,我国经济回升向好、长期向好的基本趋势没有变,同时A股市场估值已处于历史低位,长期看具备较高的投资价值。高度代表A股全市场的中证全指指数,以其低估值、高投资价值、行业风格分散等特点,备受市场关注。在这此背景下,锚定中证全指指数,并利用AI优势进行超额挖掘的泓德智选启航混合型基金(A类代码:020567,C类代码:020568)将于3月1日起发售。
中证全指是当前市场较为稀缺的、能够高度代表A股市场走势的指数。它由剔除ST、*ST股票以及上市时间不足一定条件的股票后剩余股票构成样本股。随着北交所证券的纳入,中证全指当前已涵盖沪、深、北三市股票。
根据最新数据,中证全指指数的市盈率位于历史20.96%分位,市净率位于历史0.04%分位,显示出较高的安全边际和投资性价比(wind数据,上市以来截至2024年1月30日)。自基日(2004/12/31)以来,中证全指指数的累计涨幅达到了297.15%,显著优于上证指数、创业板指、沪深300、中证800等其他市场指数。此外,中证全指指数的行业分布广泛,覆盖全部申万一级行业,行业总体分布均衡。近年来,市场风格的转变难以预测,投资域更宽、行业风格分散的中证全指,更适合看好未来A股市场却难以预测未来是大盘好还是小盘好的投资者。
为了更好地把握中证全指指数的投资机会,泓德基金推出了一款基于AI智享平台的量化基金——泓德智选启航混合型基金(A类代码:020567,C类代码:020568)。该基金既能跟踪中证全指代表的A股市场贝塔,又能利用AI选股高效挖掘阿尔法,还能通过组合优化模型严格控制行业暴露、多维度风格暴露和回撤,力求阿尔法的稳定性。
泓德智选启航混合型基金的拟任基金经理、泓德基金AI Lab负责人李子昂表示,“目前看,中证全指指数在行业分布、收益能力、估值水平、投资性价比等方面均具有较高竞争力。股市是长期经济的晴雨表,中证全指历史收益走势整体围绕经济增长趋势波动,而当前中证全指收益水平明显低于整体经济增长速度,具备较强的回归动能,配置价值和弹性空间较高。借助AI模型,我们力求为投资者提供稳定且具有竞争力的回报。”
按照吞吐量排名,全世界最大的50个港口,中国占了29个。在中国的港口和码头上,一场进化正在发生:人在这个生态中占的比重越来越少,技术接管的要素正在越来越多。像是最具代表性的全球综合自动化程度最高的码头——上海洋山港四期自动化码头上,甚至到了“人迹罕见”的地步。 之所以称之为进化,是因为任何事物在规模达到一定水平时,效率就会成为增长的关键。因为在规模支撑下,每使效率提高一个点、成本降低一个点,带来的结构性价值就会非常可观。港口场景下的自动驾驶,因此成为了这条理论的实践前沿。类似的还有矿山场景,它们的传统运营模式均承担着较大的人力成本,同时被复杂的作业环境,限制了效率的提高。 尽管距离真正实现大范围常态化作业还有一定距离,但路上越来越多的无人集卡,正在为港口自动驾驶的商业模式填充细节。而全球海运市场中密集往来的集装箱、散货和短途接驳需求,则撑起了比拉箱子更大的想象空间。 不过,像洋山四期这种含着金汤匙出生的码头数字化时代“原住民”毕竟是少数,大多数传统码头,没有改造和新生的条件,更需要外力的协助,完成产业优化。 在2020年之后,宁波港、唐山港等国内一线港口,逐渐冒出了不少涂装有“斯年智驾”标识的载货车辆,成为一道独特的风景线。随着全无人车队规模从0开始突破到去年底的220辆,产品批量化交付运营,也让斯年智驾这个将自身定位于“场景物流无人驾驶”的领军者,成为了港口自动驾驶赛道的融资明星: 斯年智驾的A轮融资由字节跳动领投;2022年12月宣布获得超亿元的A+轮融资;2023年7月获得新创建集团有限公司融资;2024年1月获得由力合资本及浙江金投鼎新联合领投的数亿元B轮融资。资本近几年对自动驾驶领域的态度已经从热捧转为理性,一连串的融资历程被赋予了更多含金量。 (图源:斯年智驾) 这当然有场景的宏观价值在支撑,但更重要的是路上的玩家怎么实现技术和场景的融合,或者说接驳,从而拿到参与大规模竞赛的资格。因为在这些场景中存在的运输体系,往往因为环境的复杂,变得有些混乱。要让自动驾驶成体系地融入港口场景,但又不造成“熵增”,远比单独一辆车在路上跑起来要困难得多,回报也大得多。 “螺蛳壳里做道场”,港口自动驾驶的特点与难点 不同场景的自动驾驶,各有其发展逻辑。松果财经认为,它们可以大致按场景和用途进行应用划分。 这能解释为什么自动驾驶在港口、矿山这些场景的运营落地速度和资本成熟程度,会远大于传统物流和载人领域。因为所需要关注的外部因素越少,能节省的成本就越多。场景自动驾驶是一种生产力工具,重点会放在高效完成生产任务,而对其他因素的考虑,更多只需要适配所属场景的需求。但载人的自动驾驶模式,不得不为自己准备一个极高的安全边际,并回答一系列关于社会化运营的底线问题。技术或许没有优劣之分,运营目标的不同,却会将其导向不同的结果。 到了某个具体场景中,因为需求和技术的分层,自动驾驶的应用层次将被划分得更细。港口自动驾驶,需要专注解决自身场景内部的问题。大部分已经运营多年的港口和码头,都不具备从头开始建立一个完全服务于无人化操作新系统的条件,“全天候、全工况、全场景”的运营需求,实际是考验新技术如何与旧体系高效融合。 以往港口追求降本增效的方法,多是针对作业流程进行精细化管理,或者采用早期AGV阶段的港口自动化建设。到了这个时代,这种纯粹由系统预设的自动化已经不再是必选的解法,它的成本太高,但适用范围又太狭窄。 只是,要实现更高自由度的无人化,港口环境是个大问题:堆场数不清的集装箱和经常变化的堆叠挑战着运行规划,因为运输任务繁忙导致的秩序混乱和拥堵,港口远比内陆多变甚至恶劣的气象环境对感知技术的干扰。简而言之,港口虽然在外部看来是个近似于封闭的场景,但内部环境却十分“开放”,一切都是动态的——包括可能出现的问题。 强车强云,技术为场景逻辑服务 宏观问题要从宏观解决,在技术路线上,斯年智驾直接选择了“强车强云”的方案,即云端宏观调度+车端即时运营。斯年智驾CEO何贝曾将其比喻为类似游戏操作中的“全面的大局观结合个人视角的优秀微操”。 (图源:斯年智驾) 强车,是针对传统AGV模式做出的改进。传统模式下,码头平台化管理有自己的优点,比如在AGV作业模式下,其他对象都可以给AGV的自动化执行让位。但自动驾驶集卡要融入这个传统码头的交通体系中,必须尽量自力更生地处理和环境的协调问题、混行问题,码头不可能让渡过多精力和资源为自动驾驶服务。 此时,技术为单车运行赋予了新的能力。斯年智驾的多传感器部署,令车辆感知范围超越了最初5cm的预期,满足港口作业需求;系统层面L4+L2+AEB冗余架构,既提升了作业效率,也保障了生产过程对安全边际的要求。斯年智驾为港口场景专门自研了安全域控制器与定位授时模组,把算力、精度、安全、维护等方面的需求做到了最佳。 强化单车智能并尽可能接近甚至超越人工的作业效果,提高作业精度,减少过程中的失误和介入,这样不需要港口进行大幅改造,就能平滑进入智能化阶段。早期,西井科技等港口自动驾驶企业同样是从强单车智能入手,建立港口自动驾驶的初步架构。 强云,来自对港口复杂作业环境的需求适配。传统AGV模式已经有了系统性思维和应用,不过由于AGV的优先级高,云平台不需要考虑大范围的混行难题和突发问题。而传统码头却不同,码头TOS需要与自动驾驶系统融合,自动驾驶系统则要在每台车可以稳定高效地跑起来的情况下,协调它们与整个码头作业的关系。 这有些类似载人自动驾驶领域,单车智能和车路云一体化路线的分化。只不过在港口环境下,并不需要同等投入开放环境中车路云一体化所需的巨大成本,就能实现相对好的车队运营效果。 强车强云深度联动,实现了路径规划与实时运行决策在码头场景下的独特突破,为有人无人混合运行打牢了基础,从而把越来越多的无人集卡送进了作业场景,港口自动驾驶的发展由此提速。 从融入港口,到走出港口 自动驾驶进港口到底有什么价值?除了表面的降本增效之外,其实有两个方向上的思考路径。 首先是对港口自身来说的。其实我们不难想象,对于日复一日活在传统运营机制中的传统码头来说,引入自动驾驶,不管是现有的司机还是运营团队,大概率会有摩擦与碰撞,尤其是磨合期,实际会让港口现有体系的底层逻辑被挑战。 然而,无论是出于顶层设计的创新需求,还是过程提效带来的降本预期,这一定会倒逼码头提升自身的精细化管理水平,靠引进自动驾驶提升作业效率,逐步摸索把码头全局场景做到效率最优。系统性的变革,往往就是从星星之火开始的。 另一个方面则是对港口自动驾驶企业而言的,从斯年智驾的融资历史和业务落地节奏可以看出,市场仍十分期待港口自动驾驶产生经济效益。 值得关注的点在于,在积累了更多运营经验后,港口场景是具有延伸价值的——从码头-物流站阶段,到港口-仓库阶段,短程接驳的开放道路,可以复用非常多的核心技术,实现复利。 此外,还有车辆对场景的适配。斯年智驾在2022年推出了智能移动运输平板车IMV(Intelligent Mobile Vehicle),这是业内首个在混行码头应用的无人智能平板运输设备,能凭借自身的机械设计,实现更小的转弯半径和变道距离,更好的适配运输需求。 凭借以上综合优势,自2020年成立以来,斯年智驾无人运输车队先后进驻宁波港、唐山港、珠海港、苏州港、厦门港、宿迁港、潍坊港、青岛港,截至2023年底已在场景物流全业务线累计部署无人运输车队规模达220辆,获得8个港口的商业化付费订单。2023年,斯年智驾在港口场景自动驾驶本土公司市场竞争力榜单中稳居第一。 (图源:高工智能汽车) 港口的经济活动永远不会停止,创新进步也就成为持续的需求。智慧化码头建设都是大型工程,自动驾驶相关的配置成本,反而可能只是巨额投资中不太大的一部分。用相对小的成本撬动大的安全和效率价值,这有助于让自动驾驶成为更快成为智能化的标配。手握成熟项目可复制性的斯年智驾,含金量也在不断攀升。 总之,趋势是不可阻挡的。虽然磨合过程总是有问题需要解决,但当码头上的人越来越少、智能设备越来越多,就意味着进化时刻都在进行。这是港口的未来,也是生产力的未来。 来源:松果财经 相关推荐: 生成式AI推动人工智能迈入2.0时代 百融云创聚焦打造AI核心战斗力 从模型到大模型,虽然只有一字之差,却可以将AI技术划分为两个时代。有意思的是,每当谈及大模型,话题都很难绕开生成式AI。如果说大模型被视为人工智能2.0时代的新底座和新引擎,那么生成式AI则是由此驱动的新一代生产力工具。 面对AI 2.0的产业新时代,作为人工智能领域中的领军企业,百融云创在2023年进行了全新的品牌战略调整,重点布局以决策式AI技术为基的MaaS业务,以及基于决策式AI技术及对生成式AI进行深度研究突破形成的BaaS业务。 对于AI行业而言,夯实的基础能力是最好的敲门砖。为此,百融云创更加聚焦以AI为核心战斗力,同时强化垂直领域AI技术天然适配泛化场景、赋能千行百业的优势。具体来看,百融云创MaaS业务是以决策式AI为基础、同时结合生成式AI,可以针对特定的场景帮助用户做出最佳策略与预测,以持续服务的理念,推动AI在垂直行业的服务化和普惠化发展。 在决策式AI有效应用于MaaS业务的基础上,百融云创将决策式AI和生成式AI进行串联,将AI能力从中间作业环节延伸至最终效果环节,让AI在垂直行业变得可用、可见、可感知,由此形成了自身的第二增长曲线——BaaS业务。 百融云创“MaaS+BaaS”商业路径确立的背后,离不开研发端的持续发力。背靠强大的技术力量,百融云创在服务于垂直行业时能够更高效、更有针对性地满足用户需求。其中,在金融领域,百融云创通过提供产品营销、信贷决策、财富管理等多个环节的服务,有望助力打开一个全新的增量市场。 今年以来,ChatGPT等现象级爆款的出现,推动人工智能产业迈入以生成式AI为代表的2.0时代。国内市场跟随海外的发展脚步,掀起了一轮轰轰烈烈的“百模大战”。百融云创也紧跟时代潮流,推出首个产业驱动大模型BR-LLM,大大提升垂直行业的工作效率。相关推荐: 小鹅花钱引关注!这些优势你都知道吗?近几年,个人消费信贷产品格外受到大众关注,不过面对市面上的众多产品,大家在选择时还是要擦亮眼睛,谨慎选择。小编近期了解到一款个人消费信贷产品——微众银行小鹅花钱,体验感在线、优势满满,可以分享给大家。 小鹅花钱的使用方式简单,在微信小程序中搜索“微众银行小鹅花钱”就能找到对应的小程序入口,点击进入按照流程指引开通并通过审核后就能正常使用啦,不用下载APP,既节省了手机内存,还不用担心APP会过度拉取个人信息。 并且小鹅花钱可以绑定微信支付、京东支付等多种支付方式来满足日常消费所需,也可以提款至银行卡满足应急周转所需,这里小编亲自帮大家测试过啦,支付灵活度很高,无论是线上、线下、商场、店面,皆可使用。 再者就是大家关心的还款问题,小鹅花钱年化利率(单利)7.2%起,只开通不使用不收利息,利率透明可见,根据每个人的基本信息不同,额度和利率都不相同,大家开通后记得去看看自己的具体情况。 总结来看,小鹅花钱具备安全可靠、使用灵活、利率透明等多重优势,有计划使用个人消费信贷产品的朋友可以到微信小程序中进一步了解。相关推荐: 魔厨大咖,美味佳肴等你选我国的餐饮文化源远流长,自古以来就有“民以食为天”的俗语,餐饮是人民最基础的生活消费需求之一。魔厨大咖精选优质食材,打造智能鲜炒系列,兼具口感和滋味,店内还有爆款小炒系列、元气养生汤系列、泉水竹筒饭等,都以其独特的技术和口味,为人们带来了一系列美味佳肴。 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针对老年人口腔问题认知不全面、行动不自如、看牙难实现等问题,固安兴业口腔医院专门组建了口腔志愿者医疗团队并提供面对面的服务,进入家庭帮助老年人解决就诊困难的问题,用亲人般的温馨服务和新科技的医疗方式,减轻老年患者的治牙恐惧感。向老年患者开展数字化口腔健康检查,建立数字化口腔健康档案,定期开展口腔健康讲座等活动。力求三年内覆盖多个社区,加深口腔健康知识的普及程度。 上班一族口腔健康“关爱员工”进单位 面对快节奏的都市生活,越来越多在职员工的口腔健康问题无法得到及时解决,使得他们的工作效率与生活质量严重下降。固安兴业口腔医院的专家医疗团队走进企业、事业单位将开展数字化口腔检查、建立数字化口腔健康档案,为上班一族长期提供系统科学的口腔健康服务。采用无痛舒适的治疗方法,降低口腔问题对员工后续工作的影响。不仅让员工享受到专业的一对一口腔健康服务,还会极大地提升员工的就医便利性,逐步完善数字化口腔健康档案信息,更加及时有效地为员工解决口腔问题。并在今后带动更多的企事业单位加入到口腔健康的公益活动中来。
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