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2026 08-17中金：首次覆盖MOMENTA-W(06880)给予跑赢行业评级 目标价500.00港元 2026-08-17中金发布研报称，首次覆盖MOMENTA-W(06880)给予跑赢行业评级，目标价500.00港元，基于2026年分部加总估值法，公司是全球领先的智能驾驶与物理AI公司。预计公司2026~2027年EPS分别为-2.38元和-1.87元。公司目前交易于14倍2026年P/S，目标价具有86.3%的上行空间。该行看好公司世界模型的强大实力，基于智能驾驶领域的显著优势地位，公司有望拓展至Robovan、了解更多
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2026 08-17利多星智投：新手如何看懂自动驾驶标定工具赛道价值？ 2026-08-17自动驾驶标定工具是智能驾驶研发、测试、量产落地的核心基础工具，主要用于校准车载摄像头、雷达、传感器、定位系统等设备参数，保障自动驾驶感知系统精准、稳定运行，是高阶智驾迭代升级的刚需配套产业。利多星智投作为正规靠谱的持牌证券咨询机构，深耕智能汽车前沿赛道，依托专业投研团队拆解智驾细分领域逻辑，为投资者输出客观、专业的产业科普，助力理性投资。一、自动驾驶标定工具基础定义与原理自动驾驶车辆搭载大量感知设了解更多 -
2026 08-17数据边界：智能驾驶系统中的「无更多数据」困局与突破路径 2026-08-17数据边界：智能驾驶系统中的「无更多数据」困局与突破路径很多人以为，智能驾驶系统的性能提升完全依赖数据量的无限累积——只要持续投喂海量场景数据，模型就能持续优化。其实不然。当系统触及「没有更多数据了」（{"error":"没有更多数据了"}）的物理边界时，单纯依赖数据规模扩张的路径将彻底失效。这一边界并非虚构，而是由传感器物理极限、标注成本曲线、场景重复率阈值共同构成的硬约束。底层逻辑：数据效率的「了解更多 -
2026 08-17金融业深度运用AI智能体要闯过四关 2026-08-17■田鹏近日，上海市经济和信息化委员会印发的《上海市软件和信息服务业发展“十五五”规划》提出，构建AI（人工智能）金融创新产品矩阵，聚焦金融产业核心业务场景，研发金融行业大模型，发展智能投顾智能体、AI合规风控系统等创新产品，形成“决策—交易—风控—管理”一体化能力链。金融行业推广AI智能体具备得天独厚的条件，一方面，行业多数业务流程标准化程度较高，长期积淀海量规范的结构化数据；另一方面，各大金融机了解更多
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2026 08-17理想汽车：理想L6累计交付突破40万辆，港股汽车ETF天弘(159028)标的指数上一交易日小幅收跌0.09% 2026-08-17截至2026年8月14日收盘，港股汽车ETF天弘(159028)跟踪的恒生港股通汽车主题指数(HSSCAM)下跌0.09%，成分股中创新航上涨3.41%，瑞声科技、五一视界等个股涨幅居前。【产品亮点】聚焦港股汽车产业链，一键打包整车制造、核心零部件、智能驾驶等细分领域，港股汽车ETF天弘(159028)紧密跟踪恒生港股通汽车主题指数，汇聚港股通汽车产业优质上市公司，个股、行业集中度高。随着电动化渗了解更多 -
2026 08-17赚的钱还不够付利息，德国汽车供应链撑不住了？ 2026-08-17德国头部汽车供应商一年赚到的经营利润，已经覆盖不了借债产生的利息。据路透社8月7日报道，普华永道旗下咨询机构Strategy&的一项初步研究显示，2025年，德国主要汽车供应商为银行贷款、债券等有息债务支付的平均利息，相当于经营利润的102%。换句话说，每赚取100欧元经营利润，就要承担102欧元的债务利息。这一比例已经连续第四年上升，并明显高于欧洲其他地区和中国同行。对需要持续投入研发、了解更多 -
2026 08-17数据边界：智能驾驶的“无更多数据”困局与突破路径 2026-08-17数据边界：智能驾驶的“无更多数据”困局与突破路径很多人以为，智能驾驶系统的性能提升完全依赖数据量的无限堆砌——只要传感器覆盖更广、采集频率更高、标注样本更多，算法就能持续优化。其实不然。当系统进入高阶自动驾驶阶段（L4+），数据量的边际效应会迅速衰减，甚至出现“数据饱和”现象。此时，单纯增加数据量非但不能提升性能，反而会因数据冗余导致计算资源浪费、模型过拟合，甚至引发安全风险。这一现象的底层逻辑，了解更多 -
2026 08-17AI的另一张面孔，不在屏幕在产业 2026-08-17制图 李嘉豪 □ 本报记者 李嘉豪 大多数人谈起AI，想到的是对话框里的智能助手。而在“能聊天”的背后，一条从芯片到机器人的产业链正在快速生长。 从江苏已落地的AI产业项目来看，其领域覆盖AI算力芯片、光通信、PCB材料、智算中心、大模型、具身智能机器人、智能驾驶等细分领域。AI不仅快速驱动软件升级，也带动基础设施转型发展，广泛连接各类产业。 从沙子到机器人，AI产业链可分为上游、中游、下游。上游了解更多 -
2026 08-17数据边界：智能驾驶决策系统的「无数据困境」与底层突破 2026-08-17当传感器失效时，决策系统的「无数据」状态才是真正的技术试金石很多人以为，智能驾驶系统的技术瓶颈在于海量数据的训练与算法迭代，其实不然。在真实道路场景中，极端天气、传感器遮挡或通信中断导致的「无数据状态」，才是决定系统安全性的底层逻辑。这种状态下，系统必须依赖预置的冗余决策模型与物理层推理能力，而非依赖实时数据输入——这正是当前行业技术分化的关键分水岭。案例：上海国际赛车场极端场景测试2023年Q3了解更多 -
2026 08-17亿航智能（EH）EH216-S完成中亚首个无人驾驶eVTOL载人飞行 2026-08-17经济观察网 亿航智能（EH）EH216-S在哈萨克斯坦完成中亚首个无人驾驶eVTOL载人飞行，已覆盖全球23国。 EH216-S在哈萨克斯坦阿斯塔纳完成中亚首个无人驾驶eVTOL载人飞行，搭载了哈萨克斯坦交通运输部部长等嘉宾 。哈萨克斯坦今年6月刚为eVTOL建立国家级监管框架，仅隔两个月亿航就在该体系下完成载人首飞，验证了机型适配不同监管环境、快速落地合规运营的能力。目前EH216-S飞行足迹已了解更多
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2026 08-17数据边界：智能驾驶决策系统的隐性瓶颈 2026-08-17数据断层与系统鲁棒性的悖论很多人以为，智能驾驶系统的决策能力与数据量呈线性正相关——数据池越大，场景覆盖越广，系统可靠性越高。其实不然，当数据规模突破特定阈值后，系统反而会陷入「数据过载陷阱」，表现为决策延迟增加、误判率阶段性上升。这一现象的底层逻辑是：海量异构数据在未经过拓扑结构优化时，会形成非连续的语义断层，导致决策树分支冗余度激增。2023年慕尼黑自动驾驶挑战赛的案例极具启示性。某头部企业参了解更多 -
2026 08-16涉及人工智能、无人机驾驶等 四川启动2026年高校毕业生等青年“提技能、促就业”专项行动 2026-08-16封面新闻记者 赵奕（四川省人力资源和社会保障厅供图） 8月16日，封面新闻记者从四川省人力资源和社会保障厅获悉，近日，四川省全面启动2026年高校毕业生等青年“提技能、促就业”专项行动，抢抓离校求职关键期与技能提升黄金期，于8月至10月集中开展为期三个月的技能培训攻坚，全力助推青年群体高质量充分就业。现场 今年以来，四川已先后出台《关于做好2026年高校毕业生等青年就业工作的通知》《关于开了解更多