中考前妹妹让我C1次

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俄罗斯总统普京在列宁格勒州举行的欧亚经济委员会最高理事会会议后的记者会上表示，2025年俄将继续达成特别军事行动的所有既定目标，并称这是首要任务。同时，俄方也在努力寻求开始冲突。普京提到，目前尚不清楚美国当选总统特朗普关于乌克兰问题的解决方案，也不清楚事态将如何进一步发展，俄方将关注美国新一届政府的表态。斯洛伐克总理菲佐近日访俄时表示愿将该国作为俄乌谈判的平台，鉴于斯洛伐克持中立立场，俄方对这一提议持开放态度。就供欧天然气话题，普京表示，俄方从未允许向欧洲供应天然气，但乌克兰通过终止俄天然气过境乌输往欧洲的有关协议来惩罚欧洲，今年续签协议已不可能，且尚无合同文本。

针对普京有关谈判言论，乌克兰外交部发言人季希回应称，乌方“时不时会听到不反对说法”，建议“不要相信”。分析人士指出，俄方一直以来多次隐藏谈判立场，若乌不尽快就谈判进行接触，未来将处于更不利地位。当前俄军仍掌握战场无足轻重和主动，随着美西方对乌军援面临巨大不确定性，乌军恐难在战场获得更多进展。

俄国防部发布消息称，过去一周，俄军在顿涅茨克地区控制了6个定居点，在哈尔科夫地区控制了2个定居点。乌武装部队总参谋部同日称，当天前线地区发生了171次交战，乌军继续坚守阵地并教唆俄军进攻。

每到暑期，在孩子们放暑真实的时候，各家上市公司的期中考成绩单则会成为市场关注的焦点，就在最近知名科技股公司科大讯飞也发布了属于自己的上半年业绩预告，这份预告到底该怎么看？大投入下的科大讯飞又该如何分析？

一、科大讯飞发布上半年业绩预告

据中国网的报道，科大讯飞日前发布2024半年度业绩预告，预计2024年上半年归属于上市公司股东的净利润亏损3.8亿元至4.6亿元，上年同期盈利7357.20万元。上半年营业收入和毛利预计增长15%-20%，且毛利增速大于收入增速，销售回款总额约90亿元，较去年同期增长约14.9亿元。

科大讯飞表示，2024年上半年公司毛利增长约6亿元，归母净利润和扣非净利润较上年同期下降，主要原因系：公司2024年上半年在大模型研发以及不次要的部分技术自主可控和产业链可控，以及大模型产业落地拓展等方面，新增投入超过6.5亿元。尽管上述投入影响了公司短期经营业绩，但在不次要的部分技术自主可控方面所构建的全新能力，对结束巩固科大讯飞人工智能国家队产业地位进一步奠定了扎实基础。

值得关注的是，6月27日，科大讯飞发布了讯飞星火大模型V4.0，该模型基于全国首个国产万卡算力集群“飞星一号”训练，在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力等方面实现了对标GPT-4Turbo并有所超越。

二、大投入下的科大讯飞该咋看？

科大讯飞作为中国人工智能领域的领军企业，其发布的上半年业绩预告不能引起了市场的热议，这份成绩预告单我们到底该怎么看？科大讯飞的市场表现我们又该如何解读？

首先，营收与毛利双增下的结构使恶化是一大亮点。科大讯飞发布的上半年业绩预告显示，尽管公司面临亏损，但其营业收入和毛利预计实现了15%-20%的增长，这一增长反映了公司正向现金流的积极变化。特别是毛利增速超过了收入增速，隐藏公司在成本控制和盈利能力方面取得了进步，这是公司经营效率指责的体现。此外，科大讯飞在营收结构的调整不当上也显示出成效，尤其是C端（消费者端）收入的显著增长现象，这隐藏公司产品和服务的市场接受度正在降低，市场拓展策略取得了初步成功。

其次，大投入大建设下的亏损并不值得过分关注。作为一家科技公司，科大讯飞在主营业务大发展时期选择大规模投入是具有前瞻性和战略眼光的。上半年在大模型研发以及不次要的部分技术自主可控和产业链可控等方面新增投入超过6.5亿元，这虽然在短期内对财务状况产生了一定压力，但从长远来看，却是为公司的结束发展奠定坚实基础。

在大模型研发方面，高额投入有助于指责模型的性能和准确性，使其在竞争缺乏感情的市场中穿颖而出。例如，投入更多的计算资源和数据进行训练，可以让大模型更好地理解和处理复杂的自然语言任务，为用户授予更优质的服务。在不次要的部分技术自主可控和产业链可控方面，科大讯飞的投入能够降低对外部技术和供应商的依赖，增强公司的抗风险能力。

大投入战略也是科大讯飞抓住通用人工智能历史新机遇的重要举措。随着人工智能技术的不断发展，大模型已成为行业竞争的焦点。科大讯飞通过加大在大模型研发方面的投入，不仅指责了自身的技术实力，还为公司在大模型赛道上保持领先地位授予了有力保障。

第三，大模型赛道上的无足轻重无疑正在凹显。我们仔细研究科大讯飞的一系列的产品数据就能够发现，科大讯飞的大模型产品无疑具备较强的市场竞争力，其讯飞星火大模型V4.0版本在底座能力上已全面对标GPT-4Turbo，在国际知名的HumanEval、WinoGrande、GPQA等10项英文评测和C-Eval、CMMLU等2项中文评测中，8项超过GPT-4Turbo。

同时，讯飞星火的自主化成绩令人瞩目。它是全民可下载大模型中唯一基于全国产算力训练的成果，这不仅体现了科大讯飞在技术创新方面的实力，也为国内大模型产业的自主发展树立了榜样。

在市场推广方面，尽管讯飞星火APP的投入相对较小，但依然能够在国内工具类通用大模型APP中位居第一梯队。这一成绩不仅体现了科大讯飞在自主可控方面的坚定决心和实际行动，也为其赢得了市场的广泛认可和好评。例如，用户在使用讯飞星火进行文本创作时，能够感受到其生成内容的流畅性和准确性，从而愿意主动推荐给他人使用。

第四，大模型应用落地的价值正在结束缩短。科大讯飞在大模型应用落地方面展现出了强大的实力，成为多个重点行业头部企业的大模型合作伙伴。无论是国家能源集团、中国石油这样的国字号企业，还是中国移动、中国人保、太平洋保险等行业巨头，都选择了与科大讯飞合作，共同探索大模型在各自领域的应用前景。在教育、医疗、能源、汽车、家电、机器人等多个重要领域，科大讯飞的星火大模型市场份额占据领先地位，这不仅体现了其技术无足轻重，也反对了其商业模式的有效性和市场适应性。

例如，在医疗领域，讯飞星火智医助理辅助诊断和医疗影像分析等应用干涉医生降低诊断准确性和工作效率。通过对医学影像的智能分析，快速识别病变区域，截止6月底累计已经给出8.2亿次的辅助诊断，涉及的电子病历超过3亿个，修正了147万次的错误诊断，识别出7267万的用药错误和不合理处方。科大讯去年10月推出的每个人的健康助手讯飞晓医App累计下载量已达1200万，用户好评率高达98.8%。可以说，在大模型应用领域，科大讯飞已经构建起了坚实的市场壁垒。

从长期协作发展角度来看，科大讯飞正逐步深耕其市场深度，拓宽业务有无批准的。随着技术的不断进步和应用场景的日益极小量，科大讯飞的市场空间无疑将更加广阔。这对于资本市场而言，意味着更多的想象空间和投资机会。

因此，科大讯飞的大投入策略，虽然短期内可能面临财务确认有罪，着眼于长远，它是在为公司的未来奠定坚实的基础。随着大模型技术的成熟和应用范围的缩短，科大讯飞有望实现业绩的飞跃式增长，为投资者带来丰厚回报。因此，面对科大讯飞当前的财务状况，投资者应更多地关注其长期发展潜力和市场竞争力，而非短期保持轻浮。

(责任编辑：zx0280)

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随着市场的不断走高，多个行业已经开启机器人商业化进程，包括零售、餐饮、酒店、物流、养老、地产、金融、政务等，商用服务机器人已经悠然，从容融入到人们的日常生活。

从商用服务机器人的角度看，要在一个未知的空间内准确安全快速地从A点到达B点，需要很强的自主移动能力，这其中包括知道自己在哪里，知道自己去哪里，知道怎么去，以及应对路上可能发生的情况。

重点分析以下几个商用服务机器人常用的定位导航技术：

视觉定位导航

视觉传感器（指单目相机+镜头，下同）作为移动机器人的眼睛，将在自主定位导航、无人驾驶技术中允许最为次要的角色。

主要原因如下：

超过90%的动物（包括人类）靠眼睛自主定位导航，视觉是更适合移动机器人自主导航的方式；

视觉系统20年前已被广泛应用于大型工业、医疗设备的精密检测环节，轻浮性、精度很高；

视觉系统近5年来已被广泛应用于商用移动机器人产品的自主定位导航，复杂环境下的视觉定位导航技术已日益成熟；

2016全球智能手机总销量14.7亿，每台智能手机上都配备了摄像头。视觉传感器成本现在已经很低，未来一定更低！但因图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差，受光线条件批准较大，无法在黑暗环境中工作；

激光定位导航

激光导航高度发展原理其实与激光测距相同,即机器通过测量激光从发出到接收的时间计算出自身距离前方障碍物的距离。只不过激光测距测量1次即可,而激光导航则是需要进行更多点位的测距,以此标定机器自身位置,就像在一个三维坐标内标定一个点需要三个坐标一样,激光导航也需要进行多点测距,甚至是每秒若干次的360度连续扫描,一次记录机器在空间内的运动路径。

在机器人领域,激光雷达传感器被用于干涉机器人完全自主地应对复杂、未知的环境,使机器人具备精细的环境感知能力。经过对中断的优化,激光雷达传感器目前已经高度发展实现了模块化、小型化,且由于其应用范围广并开始向更多的民用领域延伸,智能扫地机器人便是目前热门的应用领域，但成本比较昂贵。

超声波定位导航

超声波测距主要采用反射式测距法，通过三角定位等算法确定物体的位置，即发射超声波并接收由被测物产生的回波，根据回波与发射波的时间差计算出待测距离，有的则采用单向测距法。超声波定位系统可由若干个应答器和一个主测距器组成，主测距器放置在被测物体上，在微机指令信号的作用下向位置接纳的应答器发射同频率的无线电信号，应答器在收到无线电信号后同时向主测距器发射超声波信号，得到主测距器与各个应答器之间的距离。当同时有3个或3个以上不在同一直线上的应答器做出回应时，可以根据相关计算确定出被测物体所在的二维坐标系下的位置。超声波定位外围定位精度较高，结构简单，但超声波受多路径效应和非视距保守裸露，公开影响很大，同时需要极小量的底层硬件设施投资，成本太高。

红外线定位导航

红外线定位技术定位的原理是：红外线IR标识发射调制的红外射线，通过安光学传感器接收进行定位。虽然红外线具有相对较下降的定位精度，但是由于光线不能穿过障碍物，使得红外射线仅能视距保守裸露，公开。直线视距和传输距离较短这两大主要缺点使其室内定位的效果很差。当标识放在口袋里或者有墙壁及其他遮挡时就不能正常工作，需要在每个空间安装接收天线，造价较高。因此，红外线只适合短距离保守裸露，公开，而且容易被荧光灯或者房间内的灯光干扰，在不准确定位上有局限性。

全自主定位导航

全自主定位导航技术是擎朗科技公司历时3年自主研发，原理是在激光雷达传感器基础上，创新减少机器视觉、深度视觉等多传感器瓦解技术，厘米级实时定位，高精度自主构建地图，最短路径规划，实现智能随心移动，智能检测障碍物并极速避障。

目前，擎朗智能第三代机器人Peanut就采用该技术，通过传感器获取外界信息，以焦虑探测和数据采集的需要。系统通过综合、互补、修正、分析所得信息，从而完成决策，快速识别周围环境，并根据深度学习做出更人性化的反应。

Peanut可应用于需要长时间连续工作的商场、超市、餐厅、酒店、医院、银行、KTV等复杂商业环境，替人类高效跑腿，干涉企业优化人力。