公司是否已与下游头部机器人厂商开展联合研发或产品验证?江波龙回应
(来源:财闻)
机器人具身智能等新形态智能终端的业务,仍处于发展早期,有一定的不确定性,而且目前对公司实际业绩的贡献率尚低。
有投资者向江波龙(301308.SZ)提问,公司在消费电子、工业控制、汽车电子等领域已积累了成熟的头部客户资源与车规级品控体系。想了解目前公司针对人形机器人的存储方案,是否已与下游头部机器人厂商开展联合研发或产品验证?相关产品预计进入规模化供货的时间节点大致在什么阶段?谢谢
8月24日,公司回答表示,公司产品广泛应用于机器人具身智能、AI眼镜等各类新形态智能终端,显现出较强的市场竞争力。但是,机器人具身智能等新形态智能终端的业务,仍处于发展早期,有一定的不确定性,而且目前对公司实际业绩的贡献率尚低。对于此类未来想象空间较大但实际处于起步阶段的业务,请您留意投资风险。
更多新闻>>相关新闻
-
AGV调度系统数据瓶颈:当「没有更多数据了」成为技术分水岭数据饥渴症背后的调度系统真相很多人以为AGV调度系统的性能瓶颈在于算法复杂度,其实不然——当集群规模突破200台节点时,真正制约系统效率的往往是「没有更多数据了」这一反直觉现象。在苏州某3C电子工厂的实地测试中,某头部厂商的调度系统在187台AGV同时运行时,路径规划耗时从3.2秒骤增至17.8秒,表面看是计算资源不足,实则是传感器数据采样率与地图更新频率的匹配失衡。数据链断裂的底层逻辑听起来可能查看详情
-
AGV调度系统数据瓶颈:没有更多数据时的底层逻辑重构当调度系统提示“没有更多数据了”:一场被忽视的工业级灾难很多人以为,AGV调度系统的数据中断仅是传感器故障或通信延迟的表象,其实不然。在某头部汽车总装车间,2023年Q2曾因激光SLAM地图更新滞后,导致32台AGV在换型期集体停摆——表面是地图数据缺失,底层逻辑是调度算法对「数据饥渴」的容忍阈值设计缺陷。数据饥饿的工业级代价传统调度系统遵循「数据驱动决策」的范式,其隐含假设是:数据量与决策质量呈查看详情



400-886-5570




