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库存延续去化 沪锡大幅反弹【9月30日SHFE市场收盘评论】
近期国内政策利好频出，有色金属普遍受到提振，但受缅甸佤邦或将复产的消息影响，上周锡价连续回落。目前该消息并未证实，伴随社会库存延续去化，锡价今日大幅反弹，主力合约上行3.02%，刷新近期阶段新高。 上周受缅甸佤邦或将复产的消息影响，锡价连续回落，但随着锡价的回调和国庆长假的到来，市场上出现短暂补库需求，下游积极采购锡锭现货，截至节前最后一周，多数企业均已完成节前原料备货。需求端表现出一定韧性，当前锡传统消费暂未表现出大幅回暖的迹象，但同环比需求偏好，基本逐步能够达到需求最好时的80%以上，新消费方面今年逐步疲软，但同比需求依旧有10%的增幅。 供应扰动犹存，缅甸佤邦锡矿复采时间尚不明确，国内大部分中小型企业因今年锡矿供应偏紧，导致近期收货较为困难，近期产量有所下降。由于8月底云锡检修，大概在10月上旬完成年度检修计划，故10月精锡产量或将小幅减少。 对于后市，金瑞期货评论表示，近期价格回落阶段，下游消费弹性兑现，备货积极性有好转。近期宏观延续积极，基本面预期大致不变，价格仍有望延续偏强震荡运行。
2024-09-30 15:14:54黑芝麻智能杨宇欣：芯片架构创新带来质变级降本 产品“简化”加速高阶智驾下沉
在中国智能驾驶芯片领域，2024年极具特殊意义：产品进展方面，不少国内企业自主研发实现更多突破，竞相呈现出相关最新成果；资本表现方面，在市场的“千呼万唤”中，今年8月，“国内智驾芯片第一股”应运而生。 于企业而言，押注智驾芯片赛道，便如同“进窄门”：行业进入壁垒高、研发技术难度大……要想“见微光”，既考验企业本身的“硬科技”实力，更与其业务上的每一次重大选择紧密相关。 “选错一步，便将错过一轮窗口期。”在黑芝麻智能成功港股上市后，其CMO（首席市场营销官）杨宇欣首次接受了媒体专访。 “通常一家公司的技术和业务发展上升到新的台阶，或到达一定成熟程度时，才会被资本市场所接受。”杨宇欣对《科创板日报》记者表示，“公司成功上市增加了客户的信任感，也相应增强了整个AI智驾行业的信心。” 在《科创板日报》记者见到杨宇欣时，他刚从武汉飞往上海的航班落地。专访过后，他将马不停蹄地赶往北京。回看黑芝麻智能的发展历程，亦是相似的“黑马速度”。 从公司成立，到成为“国内智驾芯片第一股”，黑芝麻智能用了8年时间。杨宇欣和我们分享了该公司如何一步步“进窄门、见微光、走远路”的故事。 ▍“进窄门”：突破跨域芯片 性能、架构“两手抓” 目前，黑芝麻智能的产品定位聚焦在智能汽车芯片领域，产品主要包括华山系列和武当系列。具体来看，华山A1000家族芯片2020年正式发布，已在领克08EM-P、合创V09、东风奕派eπ007、领克07EM-P、东风奕派eπ008等车型上实现量产落地；武当C1200家族芯片于2023年4月发布，是行业首颗跨域融合芯片，定位于“一芯多域”和“一芯多用”。 从黑芝麻智能现有芯片来看，其两条产品线分别重点聚焦于性能与架构。 “后续，公司将不断拓展芯片品类和新产品。一方面，在现有产品线上持续迭代；另一方面，横向拓展更多产品品类。”杨宇欣对《科创板日报》记者表示。 杨宇欣透露，华山系列将不断提升性能，下半年华山系列将发布A2000；武当系列则力求在架构上有所突破。“武当系列是面向中低端车型的芯片。目前车企客户急需在入门级车型里标配智能化功能，因此需要不断降低成本。” 《科创板日报》记者了解到，黑芝麻智能武当C1200家族芯片预计将于今年第四季度量产，可应用于L2+/L2++级别智能驾驶。“由于整车研发周期等原因，搭载武当系列芯片的爬产时间预计是2025年，大规模放量预计在2026年。” 武当系列芯片即为跨域芯片，这是近年来黑芝麻智能聚焦的芯片类型之一。目前跨域芯片最典型的应用场景为舱驾一体。据悉，目前市场上只有高通和黑芝麻智能有该类芯片，后者已取得定点项目。“公司先拿到了定点，因此有机会在国内率先实现量产。” 不过，在跨域芯片的研发过程中，黑芝麻智能亦面临不少挑战。杨宇欣坦言：“对跨域芯片来说，产品定义能力尤为重要。目前黑芝麻智能的一颗跨域芯片包含了原来四颗芯片的能力，在前端设计跑通逻辑，保证后端架构可行性。” 当前，在终端价格战的压力下，主机厂的降本压力逐渐传导至产业链上游。而架构层面的创新能够带来“质变级”降本。 杨宇欣表示，目前该公司使用一颗芯片能够替代原来3-4颗芯片的功能，约能节省200-300美金；一个系统可代替之前的3-4个系统，“又能省去几百美金”。 ▍“见微光”：产品已应用于“车路云一体化”等场景 智能驾驶的未来发展离不开车路云一体化。今年7月，工业和信息化部等五部门发布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单，确定了20个城市（联合体）为首批“车路云一体化”试点城市。这也意味着，“车路云一体化”已从封闭测试行至先导应用阶段。 政策引导的同时，随着单车智能技术进步，车路协同的建设完善，以及智能交通运营商的兴起，多方助力下，将加速更为丰富的智能驾驶场景应用落地。 从广义上来看 ，黑芝麻智能的芯片产品是边缘侧的AI推理芯片，主要面向自动驾驶以及感知相关领域，这其中有着较多应用场景。 新的应用场景方面，据杨宇欣透露，“车路云一体化”是黑芝麻智能近年来的布局重点领域之一。 “车路协同场景下，车辆和路侧都需要计算平台，单靠单车智能很难实现。”杨宇欣对《科创板日报》记者分析认为，“黑芝麻智能的芯片已开始在许多城市部署，路变得‘聪明’后，可在很大程度上缓解单车智能化的不足。路侧部署的传感器不仅能够补充车端感知能力的不足，还能起到互相交叉验证的作用。” 据介绍，目前黑芝麻智能已有较多路侧技术储备，在京津翼高速上部署了一段路，并在成都、深圳、武汉、襄阳等城市进行试点。 “‘车路云一体化’无疑是未来的发展趋势，国家政策也明确支持车路协同的发展。”杨宇欣表示，国内聚焦于路侧边缘计算的企业不多，而黑芝麻智能已在该领域持续研究了2-3年，具备一定的先发优势。 同时，黑芝麻智能开始关注机器人市场。该公司芯片既可用于车辆的“大脑”，也可用于机器人的“大脑”。截至目前，在机器人领域，其相关产品已应用至数百套机器人上，主要落地场景为物流、巡检等。“公司计划先在不同场景下落地，并考虑应用于人形机器人的可能性。” 对于近来兴起的低空经济领域，在杨宇欣看来，“道路感知与低空感知的本质逻辑一致，只是感知内容不同，且低空场景相对简单。”目前，黑芝麻智能的芯片已应用于无人机、无人船。 杨宇欣进一步表示，“无论是天空场景还是河流场景，事实上都比道路场景要简单。低空经济方面，最重要的是后续能否‘起量’。 对芯片公司来说，一个应用场景能否‘上量’是很重要的考量因素。” ▍“走远路”：让更“简化”的智能产品行至远方 当前，中国已成为全球最大的新能源汽车市场，产销量连续九年位居全球第一。 “智能化技术跃迁，为整个汽车产业链带来了重构的机会。这意味着，产业链需要去接纳‘新的人’。”杨宇欣如是说。 在这其中，黑芝麻智能作为车规级智能汽车计算芯片及基于芯片的解决方案供应商，既和中国车企共同布局海外市场，亦帮助全球车企深耕中国市场。 “我们的业务核心仍是面向中国市场。”在杨宇欣看来，中国汽车行业发展迅速的原因在于，拥有一套自己的技术体系与研发流程。“海外车企通常面临较为复杂的标准体系，而中国车企寻求简化并保留原有基础。” “与中国车企合作一款车型，研发周期基本在一年半至两年；而与海外车企的合作研发周期则是三年起。”杨宇欣坦言。 在汽车智能化的下半场，高阶智驾下沉成为行业“主旋律”。这意味着，需要“把车做得更简单，但也更智能”。 “这对于芯片厂商来说，通道其实更广了。”杨宇欣说道，“前些年，各厂商比拼‘堆料’是因为在很多场景及边界验证的过程中，具体需求不清晰。近年来，随着自动驾驶需求边界和应用场景逐渐清晰，且向10万级车型渗透。于主机厂而言，既要满足市场需求，又要保证性价比，因此舍弃‘堆料’。” 杨宇欣向《科创板日报》记者进一步解释称，企业出于终端产品成本考虑，需要“做减法”，但这并不意味着削减产品智能化本身。而是要用更“轻”、更“简化”的方式使产品更智能化。 随着自动驾驶技术不断演进，无论是车企，还是芯片厂商纷纷面临不少挑战。 在杨宇欣看来，与国际领先车企相比，国内车企在硬件配置、算力等方面具备足够的竞争优势。不过，数据依然是掣肘自动驾驶技术发展的瓶颈之一。 “这个门槛一定会迈过，但还需要时间来积累（数据）。”杨宇欣对此充满信心。 在这次专访过程中，谈及黑芝麻智能的发展，杨宇欣颇为感慨：“做芯片就像开盲盒。既包括前端的架构设计，也涉及后端的实现效果。如若芯片设计有问题，便不得不重新流片，这意味着再把整个过程重新验证一遍。” “芯片研发非常考验时间。如若其中出错，那可能就错过一个窗口期。” 在智能驾驶芯片领域，“自研”之路漫漫且艰辛，但以黑芝麻智能等为代表的中国企业依然奋勇前行，持续“点亮”更多故事。
2024-09-30 13:26:59美国港口大罢工周二将开启 商界警告：或致每天数十亿美元经济损失
代表美国8.5万名码头工人的国际码头工人协会（ILA）周日表示，美国东海岸和墨西哥湾的港口罢工将于周二开始。这一罢工可能会导致严重的供应链混乱。 “美国海事联盟……拒绝解决半个世纪以来的工资压迫问题，” ILA在一份声明中表示。美国海事联盟（USMX）代表东海岸和墨西哥湾沿岸港口雇主。 即将到来的罢工将是东海岸和墨西哥湾港口码头工人自1977年以来首次大规模罢工 ，影响范围从缅因州到得克萨斯州的港口。ILA此前表示，罢工不会影响军用货物运输或游轮交通。 一位消息人士对媒体表示，周日没有谈判，目前也没有计划在周一午夜截止日期之前进行谈判。 几个月来，ILA一直威胁称，如果集装箱船运营商马士基等雇主不大幅提高工资并限制码头自动化，将关闭其覆盖的36个港口。这些港口处理美国约一半的海洋进口量。 周日早些时候， 美国总统拜登表示，如果码头工人未能在10月1日的最后期限前获得新合同，他不打算干预以阻止罢工 。 “这是集体谈判。我不相信《塔夫脱-哈特利法》。”拜登告诉记者。 《塔夫脱-哈特利法》是美国国会1947年颁布的一项联邦法律，限制了工会的活动和权力。根据该法案，总统可以通过规定80天的冷静期来干预威胁国家安全的劳资纠纷。 或令每天数十亿美元经济损失 在距离美国总统大选还有几周之际，罢工可能导致主要港口从食品到汽车等各种商品的运输中断， 这场纠纷可能危及就业，并加剧通胀 。 美国颇具影响力的商界组织商业圆桌会议（BRT）表示，其“对东海岸和墨西哥湾沿岸港口可能发生的罢工深感担忧”。 该组织警告称， 港口罢工可能每天给美国经济造成数十亿美元的损失 ，“损害美国企业、工人和全国消费者的利益。我们敦促双方在周一午夜的最后期限前达成协议。” 摩根大通分析师估计，这次罢工可能令美国经济每天损失高达50亿美元。
2024-09-30 10:50:19库存持续去化 沪锡延续涨势【盘中快讯】
上周五沪锡夜盘大幅反弹，今日延续涨势，主力合约升逾2%。上周国内政策利好频出，有色金属普遍上涨，但受缅甸佤邦或将复产的消息影响，锡价连续回落。目前该消息并未证实，且随着锡价的回调和“十一”长假的到来，市场上出现短暂补库需求，社会库存延续去化，锡价止跌反弹，刷新近期阶段新高。
2024-09-30 10:13:19算力芯片生态“碎片化”待解 第一批嗅到商机的创业者已经来了
“中国算力芯片生态比较‘碎片化’，仍是一个非常大的挑战。算力的互联成网则是下一步要推动的重要工作。” 在2024中国算力大会上，中国信息通信研究院院长余晓晖，在解读最新发布的《中国综合算力指数报告（2024）》报告时，直言不讳指出了当下国内算力产业面临的问题，余晓晖“一石激起千层浪”，该言论引发了后续发言嘉宾同样的讨论。 ▍算力芯片生态“碎片化” 余晓晖认为，我国算力芯片生态比较碎片化，有几十款算力芯片，不同的芯片，对应不同的开发框架、软件栈以及算子库等。“这是一个非常大的挑战，异构算力之间的协同稳定问题亟需解决。” 余晓晖强调，万卡不等于万卡集群，“有了万卡、10万卡，不一定就能把万卡、10万卡的能力完全发挥出来，卡越多，故障的概率越高，怎么能够打造大的、稳定的算力集群，是一项全球面临的挑战，需要非常多的技术创新。” “算力的需求和供给中间目前存在很多错位，不能完全精准适配，算力互联成网会是下一步需要推动的重点工作。”余晓晖表示，“算力中心的能耗问题愈发受到关注，未来需要将算力和电力进行统筹规划。” 在随后，紫光股份董事长、新华三集团总裁兼CEO于英涛也提到，多地针对算力基础设施赛道进行超前部署，“但坦率地讲也存在一些问题”。 他认为，在行业热度高涨的背景下，需要给行业提一个醒，要保持“冷思考的定力”，客观测算算力需求，统筹安排智算中心布局，“小步快跑”，不断健全完善试错包容的机制，避免出现投资浪费。 他认为，相比于投资建设，算力中心的运营和管理更为重要。“算力中心，投资建设是容易的，但是算力运营模式探索和创新是更重要的话题，如何提高智算中心利用率，防止出现算力的空置、空转，保持投资的良性循环是必须解决的问题。”于英涛表示，开放、务实和应用导向是算力产业高质量发展的关键所在。 ▍第一批创业项目已经来了 面对算力资源供给和需求不匹配、算力利用率不高等的问题，一些敏锐的创业早已闻到其中的商机，第一批创业项目已经诞生。 在大会同期举行的2024算力中国·创投活力论坛上，其中的项目路演环节，《科创板日报》记者注意到， 这些初创企业当中，围绕底层的算力的调度、更好让算力落地，是一个集中的创业方向。 共绩科技是一家专注于算力调度业务的企业，公司COO王鹏将公司称为算力界的“滴滴”，业务模式是构建信息、算力、能源一体化的资源调度网络，利用动态闲置算力资源。 与共绩科技身处同一赛道的，还有深涌智能，这也是一家致力于构建面向未来高性能算力的智能计算与调度平台。 公司CEO黄可铖则表示，目前算力供给端不会管，需求端不会用，使得算力消耗大、模型效果差，亟需算力资源的精细化使用需求。而深涌智能算力管理平台能够对多云异构环境下的计算资源进行统一管理，实现资源的高效利用，提高计算性能。同时，平台通过调度算法，根据任务需求和计算资源状况，自动调整计算任务分配，实现“原子级”的资源调度效率和最优化的资源配置。 共绩科技王鹏则表示，当下AI科技井喷发展，计算无处不在，集中租赁模式已无法满足灵活的算力取用需求。共绩科技搭建的平台，可以为数万AI企业、数百万个人开发者、基层科研工作者大幅降低弹性计算成本。 据王鹏透露，公司成立一年，现在已经实现了万卡级别资源触达，签约订单超1500万，单月收入超150万，已获2000余万股权投资，公司估值已达1.5亿。
2024-09-30 08:36:24
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