健康资讯 投资界视角：
3月份的最后一个交易日以人工智能的集体反弹结束了，回过头来看3月份也大概只有紧跟人工智能大板块的操作机会才能更好的跑赢指数，基本没有其它板块站出来，半导体和芯片都算得上是蹭上了人工智能才能有不错的涨幅。
所以紧跟热点板块是短线能够把握超额收益最直接的方式，当然把握热点板块机会不一定非要追涨，用涨停复制的稳健模式，不打板不追高也能够远远跑赢指数。
说起来好像很简单，因为往往我们都是等结果落地后才发现某个板块持续性机会这么多，用结果去推导过程怎么都是对的，那么对我们来说如何去辨别一个新板块刚启动的潜力和空间就显得尤为必要，因为不是每一次的新板块最后都能走出类似人工智能这样的大行情，很多新概念可能就是一轮游走A的行情。
关于如何分析一个新板块潜力大小和操作空间，我觉得可以从以下几点出发
①政策扶持和技术变革
②板块辐射范围
③板块中军异动
一、政策的扶持和技术变革
往往一个新板块启动的时候都是伴随着新政策的出台或者行业发展的消息刺激，这对于一个新板块的炒作来说是一个启动的信号，有了这个信号市场的资金才会认可这个板块的拉升，然后形成合力。
对于政策来说，力度越大越好，发布政策的部门级别越高越好，一般国务院和工信部的政策都是需要重视的，往往代表了一个产业接下来的发展方向和规划。就像2020年的新能源板块的炒作就是国家能源转型的需要以及政策的大力扶持才让新能源板块诞生了无数的10倍牛股和万亿市值的宁德时代。
政策扶持的炒作一般确定性比较高，往往未来2-3那边就有很高的业绩增长预期，底气更足。
至于技术变革，往往就是技术更新迭代，新技术领导的产业不断蚕食老旧产业的市场份额带来的市场占有率的预期炒作，这个不同于政策扶持的是不确定性会高一点，有可能成功也有可能短时间无法兑现，主要是炒的预期，就像去年年初炒作的元宇宙一样，到现在基本没什么人提了，但当时炒作的也相当猛，中青宝翻了好几倍，主要市场给予新技术的想象空间大。
这一次人工智能的板块也是属于技术的更新迭代，与元宇宙不同的区别是，这一次国外科技公司是已经做出了成品再炒作的，确定性更高，当然落实到业绩也需要很长的时间，同样属于对未来预期的炒作。
对于技术变革的炒作来说大家一定要注意，初期拉升的时候一定是涨的越好逻辑越硬，涨到所有人都相信它能改变世界的时候一般就是短期顶部，所以对新技术刚开始不要太认真去看逻辑和业绩，涨着涨着市场给你挖掘的逻辑会越来越硬。
二、板块辐射范围
当板块有了启动信号的大阳线之后，想要有持续性和更大的上涨潜力就必须要打开格局让更多的的资金参与进来形成市场合力，打造成为当下热点，一个板块想要成为持续热点那么板块容量一定要大。
板块容量大才能吸引更多场内活跃资金，资金扎堆才能不断制造挣钱效应吸引更多资金进来参与，这样一个市场核心热点题材就诞生了。
其实市场每天都会有很多消息和政策，但最后能走出大板块大机会的寥寥无几，很多原因就在于板块启动后辐射范围太小，根本没有给市场资金参与的机会。
拿2月份的毫米波雷达来说吧，当时炒作这个消息，其实市场想象力还不错，但是最终没有能够走持续，反而是一波流结束了，最主要的原因就是板块的拉升辐射范围太小，当时炒作个股太少，就威孚高科，晋拓股份，万安科技等少数个股有涨停板，根本容纳不了大资金进场，大资金无法进场自然上涨空间也就被限制了，最终也是走了A字的走势回归原点。
所以一个板块想要有更高的潜力和操作空间，那么板块容量一定要大，辐射范围一定要广，这一次人工智能就是比较好的例子，从大模型，算力，CPO，以及到各种应用端，炒作范围十分之广，连AI医疗的卫宁健康都能够20cm涨停板反包新高，众人拾柴火焰高。
三、板块中军的异动
一个板块的炒作空间想要持久，一定要有中军的坐镇，就像古代打仗一样，统帅都是坐镇中军指挥否则就会乱了方寸，军队像一盘散沙。对于板块炒作来说也是一样的，必须要有中军个股的异动，它对板块来说是一个核心的信号，只有中军个股带领板块上涨，这个板块的拉升才能有更高的潜力。
板块的中军一般都是这个板块市场占有率比较高，市值比较大的个股，它的一举一动都能够影响这个产业的发展才能叫中军，诸如锂电池的宁德时代，新能源车的比亚迪，白酒的贵州茅台，快消的伊利股份等这些就叫中军。
我们回顾一下2022年12月初大消费板块的炒作，当时就是复苏预期的炒作，黑芝麻当时直接走出翻倍走势，我们还参与了熊猫乳品的低位涨停复制也获得了不错的利润，但最终大家可以看到大消费板块并没有表现出那种市场最热的题材炒作和潜力，反而只是零零散散的轮动，最重要的原因就是中军伊利股份并没有放量异动拉升，仅仅只是跳空走了2根阳线，还没有放量，没有中军坐镇，最终食品饮料板块炒作也是慢慢消停，没有打出复苏的预期空间。
那我们来看这一波人工智能板块是如何演变不断发展成为超级大板块的行情的，最开始消息出来时1月30号科大讯飞跳空高开涨停奠定板块的启动信号，随后持续放量阳线释放强势信号带动板块持续走强。
接着360，浪潮信息等各自领域的中军纷纷开始发力，板块挣钱效应不断扩大，最终形成了超大板块的主升浪机会
当然这一波人工智能讲解我们并不是马后炮，从科大讯飞涨停的第一天开始我们就关注并且把握到机会，对于新板块机会的挖掘我们还是做得不错，后续也是反复去寻找了机会，当然因为人工智能板块波动较大，所以也卖飞了不少，但是真正参与其中的朋友才会知道当时人工智能板块的机会挖掘难度也不小，这里我们就不再重复讲了。
所以我觉得对于新板块的机会挖掘大家可以从上面3个方向出发去分析判断板块机会大小，以包容的心态去看待新板块，虽然很多最后都没有走出来，但是只要走出一个人工智能这样的板块那么可以能够获利的概率无疑将是巨大的。
今天写的有点多了，这篇文章从提笔到收尾差不多花了2个半小时，我自己感觉还是蛮多干货的，晚上7点半快手直播再来讲课跟大家聊聊细节。
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@今日话题 @雪球
心中无股丶：
— 2023年4月3日 .
1、持仓恒银科技，+4.2%
2、持仓永鼎股份，+4%
3、买入万安科技，+0.95%
4、买入宁波建工，+0.73%
股市韭菜多如毛，唯有胜者留其名。
温馨提示：
记录个人交易，不做任何推荐。
股市有风险，早退早平安。
A股扫地僧rw：
一、什么是AI驾驶汽车
AI驾驶是基于无人驾驶技术的汽车，实质上就是一台移动的智能联网机器人，可以实现真正的智能化和共享化。传统汽车技术只是“移动”能力的载体，而基于人工智能与车联网生态下才是AI驾驶技术的核心。
无人驾驶技术可抽象为“环境探测-自动决策-控制响应”。其发展主要依赖于三方面技术的成熟：智能感知技术是前提，智能决策和控制技术是核心，高精度地图及智能交通设施等是重要支撑。智能识别及决策技术就想智能汽车的中枢神经，是自动驾驶技术成熟的核心及瓶
颈。深度学习云平台让每一个新上路的“新驾驶脑”都像“老司机”那样，拥有丰富的驾驶经验。作为无人驾驶发展成熟的重要支撑，高精度、全信息地图是不可或缺的。
自动驾驶是AI落地的重要场景之一。2012年之后深度学习技术快速发展带动自动驾驶技术迅速进步，近年来Transformer大模型等技术进一步提升了自动驾驶算法能力，2022年开始落地的大算力芯片及车厂自建AIDC的趋势也为大模型提供了底层支持，看好中长期自动驾驶行业的发展，在数据端具备优势的厂商有望率先实现突破。
二、AI驾驶产业链及技术梳理
1、自动驾驶上中下游产业
自动驾驶产业链上游包括感知层、决策层、执行层与网联层。感知、决策和执行为实现自动驾驶技术的核心要素，而网联层作为中国车路协同技术路径下重要组成，与自动驾驶技术协同发展落地；中游包括主机厂、自动驾驶科技企业、出行科技企业和智慧交通服务商，共同打造生态融合。下游涉及智能驾驶车辆运营以及智能驾驶车辆改装，其中智驾车辆运营按应用场景可分为封闭场景、半封闭场景与开放场景，通过自动驾驶技术满足不同场景及市场需求。
2、自动驾驶汽车关键技术
自动驾驶汽车通过摄像机、激光雷达、毫米波雷达、超声波等车载传感器来感知周围的环境，以及V2X和5G网络等获取汽车所处的交通环境信息和车辆状态信息等多源信息，为自动驾驶汽车的决策规划进行服务依据所获取的信息来进行决策判断，由适当的工作模型来制定相应的策略。
1）环境感知：环境感知作为其他部分的基础，处于自动驾驶汽车与外界环境信息交互的关键位置，是实现自动驾驶的前提条件，起着人类驾驶员“眼睛”“耳朵”的作用。相关技术有摄像机、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器、环境感知关键技术。
2）精准定位：自动驾驶汽车的基础是精准导航，不仅需要获取车辆与外界环境的相对位置关系，还需要通过车身状态感知确定车辆的绝对位置与方位。相关技术有惯性导航系统、轮速编码器与航迹推算、卫星导航系统、SLAM （即时定位与地图构建）自主导航系统。
2）决策与规划：自动驾驶汽车的行为决策与路径规划是指依据环境感知和导航子系统输出信息，通过一些特定的约束条件如无碰撞、安全到达终点等，规划出给定起止点之间多条可选安全路径，并在这些路径中选取一条最优的路径作为车辆行驶轨迹。
3）控制与执行：自动驾驶汽车的车辆控制系统是自动驾驶汽车行驶的基础，包括车辆的纵向控制和横向控制、车辆控制平台。
4）高精地图与车联网V2X ：高精地图拥有精确的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息，起到构建类似于人脑对于空间的整体记忆与认知的功能，可以帮助汽车预知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等，更好地规避潜在的风险，是自动驾驶汽车的核心技术之一。 车联网V2X 。V2X 表示 Vehicle to X，其中 X 表示基础设施（Infrastructure）、车辆（Vehicle）、行人（Pedestrian）、道路（Road）等。V2X 网联通信集成了 V2N、V2V、V2I 和 V2P 共四类关健技术。
3、学习与算法是自动驾驶技术发展的分水岭及底层推动力
算法对于自动驾驶的效果至关重要。自动驾驶作为人工智能技术重要应用场景之一，其技术体系由算法、算力、数据三部分构成，其中算法的有效性影响自动驾驶的每一个环节，从感知环节的特征提取到神经网络的决策，都需要依赖算法改进来提高障碍物检测准确性和复杂场景下的决策能力。典型的自动驾驶技术架构包括感知（定位）、决策、执行三部分：
图表：典型自动驾驶技术架构：感知、决策、执行
4、大模型是人工智能产业的重要趋势
1）大模型是人工智能产业的重要发展方向。由于人工智能的细分场景和细分应用过多，传统开发模式下针对每一个特定场景都定制一套全新算法，行业开发工作冗余、效率低且成本高。大规模预训练模型能够解决以上痛点，成为重要发展趋势。从业界大模型参数量来看，目前全球多家人工智能实验室和巨头均在持续提升大模型的规模。
2）大模型提高AI模型的智能程度，提升了AI模型的通用性。根据OpenAI的研究人员对GPT-3的计算能力测试，在十项计算能力测试中，小模型的性能明显差于大模型，即使是130亿参数的模型处理二位数加减法的准确率也只有50%左右处理其他运算的准确率还不到10%，远低于1,750亿的GPT-3完整版模型。此外，通过压缩大模型批量化生产小模型的方式能生产大量的、覆盖不同场景的模型，无需针对每个场景都单独定制生产，提高各个行业的AI模型生产效率。
图表：近年来国内外主要AI巨模型
资料来源：OpenAI，英伟达，谷歌，微软，浪潮人工智能研究院，北京智源人工智能研究院，阿里达摩院，中金公司研究部
3）感知算法与决策算法是AI驾驶的核心。感知算法利用传感器收集环境数据，完成行驶路径识别及周边物体识别的任务。具体而言，感知算法需要对道路交通标志标线、交通设施以及车辆、行人、地面其他物体进行识别和辨认。多传感器融合是感知系统的主流发展方向。决策算法是自动驾驶系统中难度极高的部分，需要高效的AI模型和大量训练数据。决策层指依据感知到的道路信息、交通信息、车辆自身信息来进行决策判断，选择适当工作模型并制定相应控制策略，对底层控制执行模块下达指令。自动驾驶的决策系统主要包括行为决策、路径规划两大部分。
图表：自动驾驶决策规划分类
资料来源：《自动驾驶汽车拟人化决策系统的关键技术研究》（忻隆，2019），中金公司研究部
4）深度学习是数据驱动的AI，数据积累是现阶段自动驾驶核心竞争点。底层技术决定了数据要素在深度学习中的核心地位。在深度学习时代，数据、算法、算力是构造AI的三大要素。数据积累依赖感知层面传感器的配置。目前市场上存在两类配置方案：一类为使用摄像头作为主要传感器、不采用激光雷达感知数据的视觉方案，目前仅特斯拉一家使用，百度2021年底发布的ANP系统也采用了该方案；第二类为以激光雷达为主导的多传感器配置方案，Waymo等L4厂商及其他L2厂商均选择该技术路线。
5）高级自动驾驶中算力助力算法但先行于算法，大算力是竞争焦点。自动驾驶汽车一般以多传感器融合的方式采集数据，处理数据需要强大的AI芯片提供算力支撑。自动驾驶级别越高，数据采集、传输、处理量指数级提升，对AI芯片算力要求随之提升。据高工智能汽车研究，L2/L3/L4/L5级别自动驾驶芯片的算力最低要求分别约为10/100/320/1,000 TOPS（TOPS：每秒万亿次操作）。未来大算力芯片成为自动驾驶升级体验感的核心竞争点。
图表：自动驾驶各级别对应像素数、数据量以及算力需求（估计值）
资料来源：智车科技，高工智能汽车研究，中金公司研究部
注：各级别自动驾驶算力需求，为结合高工智能汽车研究与智车科技的估测值
德勤报告显示，未来3-5年，汽车智能化、网联化将迎来一轮高速推进，预计至2030年，中国运营的自动驾驶车辆将达3000万辆。麦肯锡则认为，中国未来很可能成为全球最大的自动驾驶市场，预计至2030年，自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收将超过3.5万亿元。
1）中科创达是智能驾驶算法供应商龙头。布局芯片+操作系统全业务体系。
2）诚迈科技拥有自主研发的车用操作系统，包括智能座舱域、中央控制域、智能驾驶域和工具链平台等
3）德赛西威在感知层有毫米雷达波布局，在执行层有域控制器布局，在智能座舱和自动驾驶领域拥有深度Know how,助力算力、算法在车上落地。作为英伟达车载领域核心合作伙伴，有望充分受益本轮AI浪潮。
4）佳都科技为自动驾驶提供交通数据和计算模型，有望实现交通数据交易，数据运营商业模式升级。
5）道通科技是汽车智能诊断和检测、 TPMS（胎压监测系统）和 ADAS（高级辅助驾驶系统）产品、相关软件云服务综合方案提供商。
6）中海达是国内激光移动测量和高精度定位的龙头，有望成为高精度地图厂商测绘仪器的提供商和数据提供方，高精度定位市场也将打开。
7）四维图新是前装市场份额最大的图商，依靠其技术优势及流量优势切入高精度地图的制作与运营。
8）东软集团是国内汽车电子的领先厂商，有望切入无人驾驶系统集成领域。
9）锐明技术是车载视频监控龙头，全球市占率第二。宇通光学在车载摄像头有布局。
10）大华股份在AI智能驾驶芯片、雷达等系统、车载摄像头方面有布局。
11）经纬恒润在4D毫米雷达波有样机研发。
其他AI驾驶产业链相关公司：华域汽车、高德红外、万安科技、铂特利、亚太股份、塞力斯、华阳集团、爱科迪、 宇通客车、长安汽车、比亚迪等。
