1.群创5.5代面板厂5.5亿美元卖给美光？公司回应
2.机构：电视面板需求弱，618大促未达预期
3.晶彩科技半导体关键材料产业化项目签约绍兴柯桥
4.总投资29亿元，玖润光电超高清显示智造基地项目落户江门
5.巨头纷纷涌入，人形机器人将掀AI狂潮！
1.群创5.5代面板厂5.5亿美元卖给美光？公司回应
群创于2023年底关闭南科5.5代面板工厂（台南4厂），近期有消息称将把该工厂出售给美光，交易金额约为180亿元新台币（约合5.5亿美元），群创计划在7月底清空设备，将设备搬去台南3厂，此后将厂房移交给美光。
业界称，群创该工厂若决议出售，价格可能落在5.5亿美元至6.5亿美元区间（约合177亿元~194亿元新台币）。
对此消息，群创回应称，不对传言与臆测做任何评论，公司将持续专注本业与转型发展，以具有弹性的策略规划，致力于优化生产配置及提升整体运营效益，强化集团布局与发展。
据了解，群创近年来对面板生产线进行收缩，其中南科3.5代厂投入面板级封装（FOPLP），南科4代厂转型生产X光传感器；竹科竹南园区则将转为生产MiniLED以及MicroLED背板；至于已关闭的5.5代厂，用途一直悬而未决，市场传言称将出售给美光。
截至目前，美光并未对此消息进行回应。
群创2024年前5个月营收886.11亿元新台币，年增8.95%。该公司日前表示，目前车用订单稳定增长，预计全年营收及获利均可实现双位数百分比增长。
2.机构：电视面板需求弱，618大促未达预期
研究机构TrendForce集邦咨询公布2024年6月面板价格趋势，显示器面板价格小幅上涨，电视、笔记本面板价格与前期相同。机构称，6月电视面板需求持续减弱，中国618大促活动未达预期，销量同比减少幅度可能超过双位数百分比，这意味着品牌客户短期内无力扩大或延续前几个月的面板采购动能。
机构分析师指出，面板厂已意识到需求下滑，陆续进行产能调控，不过由于6月是第二季度末，预计面板厂仍会坚守报价全面持平策略。此外，部分品牌客户也因手中库存较高，不愿意见到面板价格大幅跌价，造成损失。
电视面板价格方面，32英寸至65英寸产品均价与上个月、上季度相同。
显示器面板方面，本期27英寸1080P IPS面板均价为63.1美元，较前期增长0.2美元，与上月相比增长0.3%；23.8英寸1080P IPS面板均价为49.7美元，较前期增长0.3美元，与上月相比增长0.6%。
笔记本电脑面板方面，从11.6英寸至17.3英寸产品价格稳定。机构调查显示，需求在第二季度持续受到品牌客户提前增加备货动能影响，预估出货量将季增15%以上；受到提前备货的影响，目前预估第三季度需求季增幅度将持续缩小。因为终端需求一直都未如预期，面板厂只能积极通过更多台面下的价格与折让操作，来吸引客户提前或增加采购量。因此面板厂之间，对笔记本电脑面板价格迟迟无法形成涨价的默契。
TrendForce预计，笔记本电脑面板方面，入门机型可能会受惠于教育机型备货需求，仍有0.1美元小幅上涨空间，而其他机型大都持平，难见到上涨信号。
3.晶彩科技半导体关键材料产业化项目签约绍兴柯桥
近日，“群贤聚力 共赢未来”2024柯桥发展大会暨重大招商项目集中签约仪式举行。其中，包括“晶彩科技”半导体关键材料产业化项目。
绍兴晶彩科技有限公司消息显示，“晶彩科技”半导体关键材料产业化项目，该项目位于绍兴柯桥，是绍兴晶彩科技有限公司投资的第三代半导体碳化硅衬底专用原辅料关键材料产业化项目。项目自主研发并攻克原位合成高纯碳化硅多晶粉体技术，产品具有超高纯度（6N及以上）、粒径尺寸及均一性、晶型一致性等优势，研发的新材料成功应用于半导体制程所需的高精密特种碳化硅陶瓷件、半导体功率器件、集成电路制造装备等领域。
项目创始人张磊为哈尔滨工业大学博士，主要从事超高纯碳化硅粉体材料的研发与生产，在超高纯碳化硅粉体规模化量产与应用、第三代半导体材料产业化落地等领域具有十余年经验,发表论文20余篇，申报发明专利30余项，授权发明专利25项。
绍兴晶彩科技有限公司作为国内首家可以生产粒度从亚微米级到毫米范围半导体级碳化硅粉料的企业，致力于成为第三代半导体碳化硅单晶高纯原辅材料研发与生产的企业。其主营第三代半导体碳化硅单晶专用的多晶粉、高纯石墨粉、高纯石墨件、高纯石墨毡；半导体制程所需的高精密特种碳化硅陶瓷件专用超高纯粉体；5G领域专用的热管理材料导热填料。目前，晶彩科技已有一大批具有超高纯度（6N及以上）、粒径尺寸及均一性、晶型一致性的优质产品投入批量生产。
4.总投资29亿元，玖润光电超高清显示智造基地项目落户江门
据新会政府网消息，6月18日下午，玖润光电超高清显示智造基地项目正式签约落户江门市新会区江睦新能源双碳产业园。
据介绍，玖润光电超高清显示智造基地项目由深圳市玖润光电科技公司投资建设，拟落户江睦新能源双碳产业园，项目计划总投资29亿元，计划用地约249亩，分两期建设，将建设MiniLED COB显示屏、MicroLED直显、MicroLED外延芯片以及传感器智能制造生产线，项目整体达产后年产值超50亿元。
深圳市玖润光电科技公司是国内领先的LED应用产品与方案供应商，是全球首家户外MINI显示屏制造商，将借助中霆华新产业（广东）有限公司等产业基金的优势资源，打造光电产业的直显、背光、照明、芯片、传感器、设备制造等全产业链布局。
5.巨头纷纷涌入，人形机器人将掀AI狂潮！
据媒体报道，特斯拉CEO马斯克近日宣称，明年其开发的人形机器人Optimus将实现小规模量产。特斯拉计划将该型产品首先应用于自家工厂当中，同时计划提供一项租赁服务，为用户提供更为灵活的选择方案。黄仁勋在近日接受采访时也表示，未来人形机器人将像汽车一样普及，预估100年后人形机器人将无处不在，会是产量最大的机器系统。
随着新技术、新产品、新业态的快速发展，人形机器人正在成为全球科技创新的新热点，AI大模型的渗透则被视为产业发展的分水岭，它让人形机器人拥有感知、思考、决策等能力的预期不再遥不可及。随着科技巨头的纷纷涌入，全球人形机器人产业正在按下加速键。
大厂加速人形机器人产业布局
近日，特斯拉在美国德克萨斯州奥斯汀举行2024年度股东大会。会上，马斯克充满信心地表示，到明年特斯拉将拥有1000个，甚至可能达到数千个Optimus机器人投入运行。马斯克在对比自动驾驶和人形机器人市场潜力后乐观地认为，自动驾驶产业的市场规模可能达到5万亿-7万亿美元，但人形机器人的市场潜力可能更大，高达25万亿美元。
特斯拉已经投入人形机器人领域发展多年。在2021年首届AI DAY上，特斯拉首次公布Optimus的概念图。2022年Optimus原型机实现首秀。2023年特斯拉开始使用自研的超算 Dojo为Optimus提供算力支持，加快训练速度。而特斯拉最新发布的视频中，Optimus已经具备走进工厂的工作能力。视频中，Optimus可以实现在电池流水线上进行搬运、分拣等动作，展示了在工业场景下操作熟练的运控细节和精细化工作能力。
如果说特斯拉是直接投入人形机器人进行开发与制造，英伟达则是在产业生态上进行布局。资料显示，早在十年前，即2014年，英伟达就已开始介入机器人领域。当时，黄仁勋曾亲手将一台NVIDIA DGX AI超级计算机交付给OpenAI。2023年英伟达在COMPUTEX上发布全新Jetson AGX Orin工业级计算平台。该平台可以提供更强的计算能力，意味着在农业、建筑、能源、航空抗体、卫星等极端环境中打造更强劲的机器人有了可能。2024年，英伟达围绕具身智能加速布局，宣布成立通用具身智能体研究实验室GEAR。
得益于大模型的快速发展，生成式AI技术正在加速推进人形机器人的成熟与应用。英伟达机器人和边缘计算副总裁Deepu Talla认为，大模型使机器人能够更自然地理解和响应人类指令。“鉴于这些特性，生成式AI非常适合用于机器人技术。”
大模型让“决策”更聪明
我国也在加快推进人形机器人产业的发展。去年10月，工业和信息化部印发《人形机器人创新发展指导意见》，提出到2025年人形机器人创新体系初步建立；到2027年综合实力达到世界先进水平，成为重要的经济增长新引擎。与此同时，以优必选、傅利叶、智元等为代表的初创公司也陆续面世；而以达闼、越疆、大疆等为代表的传统机器人企业则拥有多年的技术积累；小米、阿里等互联网巨头也凭借在人机交互、AI、物联网等方面的优势，强势进入新市场。
作为机器人的重要分支，人形机器人凭借“拟人”优势赋予其的功能多样性与普适性，可以适用于更加广泛的社会岗位，市场前景被寄予厚望。高盛预测，到2035年，人形机器人市场或将达到1540亿美元，成为继智能驾驶电动车后的又一AI落地场景。
AI大模型的渗透被视为人形机器人产业发展的一道分水岭，其使人形机器人拥有感知、思考、决策等能力不再遥不可及。以往受到算法模型的局限，人形机器人很难具备“泛化”能力，只能针对特定领域进行训练，满足某一特定用途，这极大限制了人形机器人的应用场景。而具备强大泛化能力的大模型出现，使人形机器人有了大幅跃升的现实基础。科大讯飞开放平台研发总监刘可为在此前演讲时指出，大模型横空出世，机器人行业迎来全新发展机遇。以具身智能为代表的人形机器人成为发展趋势。决策更聪明、功能更实用、体验更自然，应用更多样。
去年4月，AI公司Levatas便与波士顿动力合作，将ChatGPT以及谷歌公司的语音合成技术接入Spot机器狗，使其成功实现与人类的交互。多模态大模型则能让人形机器人能够通过“视觉”与外部环境交互。去年7月，谷歌DeepMind推出RT-2，这是全球首个VLA模型，可控制机器人的视觉－语言－动作。通过将 VLA预训练与机器人数据相结合，能够端到端输出机器人的控制指令。通过测试，RT-2 与之前的模型相比，在符号理解、推理和人类识别 三个方面具有更高的任务成功率以及更强的泛化和涌现能力。可以说，大模型赋予了人形机器人一个通识大脑，能够顺畅地和外部对话，还可以增加任务理解、拆分和逻辑推理等方面的决策能力。
数据与算力仍面临挑战
尽管各大巨头都在针对人形机器人进行探索，也取得了不小的成果，但就现实来看，机器人大模型距离实际应用还面临不少问题。首先面临的就是可用于机器人训练的高质量数据非常匮乏。由于机器人需要通过多种传感器感知环境状态，然后执行实际动作，完成任务，因此训练用于机器人的大模型需要用到大量机器人在真实世界中与环境进行交互的数据集。对于ChatGPT来说，公开的互联网数据十分充足，有大量的公域数据可供爬取。但现实中的人形机器人保有量却太少，可用于收集训练数据的机器人就更加稀少。如何解决机器人算法的训练需要大量数据是当前行业面临的一大挑战。
近日，英伟达宣布开源旗下Nemotron-4 340B（3400亿参数）模型，开发人员可使用该模型生成合成数据，用于大模型的训练。有观点认为，英伟达此举的目标或许就是指向人形机器人的数据集市场。由于现实数据过于稀少，因此合成数据已被视为解决机器人领域高质量训练数据不足、采集效率低下问题的重要途径。机器人智能体可以通过模仿学习在生成的数据集上进行训练。英伟达Nemotron-4 340B使用了9万亿个token对其进行训练，可以为开发人员提供一个可扩展的生成合成数据模型。此举或将进一步巩固其在人形机器人训练市场的核心地位。
另一个瓶颈则是芯片算力问题。机器人大模型对机器人行动控制的周期仍太长，无法做到实时响应。谷歌RT-2的演示视频需要2倍速播放才能实现比较流畅的机器人动作，而斯坦福大学李飞飞团队提出了智能系统 VoxPoser更是需要8倍速才能有流畅的动作表现。实时性的提升依赖于算力，对于面对高复杂性环境的人形机器人尤其重要。中科院院士姚期智在 2023 世界机器人大会的演讲中就强调，计算能力的挑战非常重要。
浙江大学教授熊蓉也在2024中国人形机器人生态大会中也指出，人形机器人的大脑执行环境感知、行为控制、人机交互等功能，小脑进行复杂运动建模与控制，肢体则进行各种命令的执行，并保持灵活稳定。人形机器人的系统研制方面，存在关节多、模块多、要求多，缺乏功能－结构－机电－材料一体化设计等方面的挑战，需要解决系统研制、稳定控制、通用智能等方面的难题。
总之，面对机器人数据、芯片算力及软硬件融合等方面的问题，各家科技巨头厂商都在进行深入探索，但距离实现真正的具身智能水平的模型还有较长的一段路要走。
