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　　每經(jīng)記者 楊建????每經(jīng)編輯 彭水萍

　　（一）重磅消息

　　11月30日，國家統(tǒng)計(jì)局服務(wù)業(yè)調(diào)查中心和中國物流與采購聯(lián)合會(huì)發(fā)布中國采購經(jīng)理指數(shù)，數(shù)據(jù)顯示，11月份，制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)（PMI）為50.3%，比上月上升0.2個(gè)百分點(diǎn)，制造業(yè)擴(kuò)張步伐小幅加快。新訂單指數(shù)為50.8%，比上月上升0.8個(gè)百分點(diǎn)，創(chuàng)今年5月以來的新高。國家統(tǒng)計(jì)局服務(wù)業(yè)調(diào)查中心高級(jí)統(tǒng)計(jì)師趙慶河解讀時(shí)表示，生產(chǎn)指數(shù)和新訂單指數(shù)分別為52.4%和50.8%，比上月上升0.4和0.8個(gè)百分點(diǎn)，其中新訂單指數(shù)自今年5月份以來首次升至擴(kuò)張區(qū)間，表明制造業(yè)市場活躍度有所增強(qiáng)。

　　（二）券商最新研判?

　　招商證券：歲末年初有行情么？藍(lán)籌風(fēng)格指數(shù)有望獲更正面支撐

　　1、近期市場調(diào)整是前期漲幅累積過大、企業(yè)面臨業(yè)績壓力、地緣政治局勢頻繁變動(dòng)以及美元指數(shù)和美債收益率顯著走強(qiáng)等多重因素交織影響的結(jié)果。當(dāng)前，市場正處于一個(gè)大級(jí)別上行趨勢的調(diào)整期中。雖然對(duì)于近期市場下跌，市場有很多解釋，但是其中一個(gè)重要原因是因?yàn)榍捌谏蠞q之后，近期賺錢效應(yīng)開始逐漸消退，年底有落袋為安的需求。9月23日至11月22日兩個(gè)月時(shí)間，指數(shù)漲幅普遍超過20%。由于前三年市場整體表現(xiàn)不佳，投資對(duì)于A股盈利持續(xù)性的信心一定是需要更長時(shí)間恢復(fù)的。部分投資者會(huì)在年底盈利后落袋為安也是人之常情。

　　2、在9月底10月初市場大漲后，ETF流入速度先行放緩，而在11月中旬開始，融資余額流入也趨緩。這種調(diào)整在歷史上A股大級(jí)別行情的演繹過程中是很常見的現(xiàn)象。此前我們分析過A股五年左右的政策周期，市場在資本市場政策發(fā)力和財(cái)政貨幣政策發(fā)力后會(huì)迎來中期拐點(diǎn)，市場在見底時(shí)會(huì)迎來放量大漲，但是并不意味著行情會(huì)一馬平川漲上去。在放量大漲后，總會(huì)跟隨一波明顯的調(diào)整，這種調(diào)整往往會(huì)持續(xù)到當(dāng)年年底，年底調(diào)整可能會(huì)更加明顯，而開年后，市場將會(huì)進(jìn)入到一波更加綿長的主升浪。

　　3、前期主要是政策頻發(fā)驅(qū)動(dòng)，目前缺乏催化劑，12月上旬后，又開始進(jìn)入下一波重大會(huì)議高峰期。本輪市場大漲始于9月24日，“一行一會(huì)一局”召開新聞發(fā)布會(huì)公布重要的支持資本市場的政策和貨幣工具之后；加速于9月26日會(huì)議定調(diào)經(jīng)濟(jì)政策發(fā)力，在后續(xù)各新聞發(fā)布會(huì)后逐漸趨于震蕩，而在11月8日大規(guī)?；瘋?jì)劃宣布后，政策的發(fā)布高峰期階段性告一段落。由于本輪行情很大程度源自于政策催化，在政策真空期出現(xiàn)后，市場缺乏新的催化劑，因此部分投資者選擇離場觀望。

　　4、下一輪大的政策高峰期將會(huì)從12月上旬的政治局會(huì)議討論經(jīng)濟(jì)，到月中的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議，再到明年的兩會(huì)。下一輪政策高峰來臨前，投資者又會(huì)開始有新的政策期待。如何考慮加倉時(shí)間節(jié)點(diǎn)和方向，首先明確一點(diǎn)，當(dāng)前行情大級(jí)別的上行正在演化過程中，目前正處在大漲之后消化獲利盤所帶來的調(diào)整期。

　　5、我們?cè)诖饲疤岢隽私?jīng)濟(jì)和資本市場運(yùn)行中的五年政策周期，以貨幣政策和經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增長政策為例，若這些政策得到有效實(shí)施并直接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，一個(gè)顯著的標(biāo)志便是M1增速的明顯回升。通過觀察歷史數(shù)據(jù)，我們可以發(fā)現(xiàn)，這些拐點(diǎn)分別出現(xiàn)在1999年年初、2015年年底、2008年年底至2009年年初、2014年年中以及2019年年初。此后行情的展開呈現(xiàn)“放量大漲——階段性縮量調(diào)整——持續(xù)性更強(qiáng)的主升浪”的三階段特征。

　　6、2024年9月之后財(cái)政政策、貨幣政策以及資本市場改革政策的共振發(fā)力，也完全符合歷史五年周期規(guī)律特征，而過去也發(fā)生了放量大漲以及已經(jīng)開啟的縮量調(diào)整，那么接下來最重要的問題就是：“如何考慮下一個(gè)階段的加倉時(shí)間節(jié)點(diǎn)和方向？”首先，利用政策預(yù)熱期建倉。針對(duì)相關(guān)的政策，投資者也可以預(yù)期并找到相應(yīng)的投資機(jī)會(huì)。其次利用業(yè)績披露期效應(yīng)建倉?？臻g大，政策支持，有技術(shù)進(jìn)步催化的方向就是加倉的方向，本次首選考慮AI+（AI硬件和應(yīng)用的加速落地），其次安全相關(guān)（軍工信創(chuàng)自主可控產(chǎn)業(yè)鏈），最后醫(yī)療醫(yī)藥，簡稱“智安醫(yī)”。

　　7、從行業(yè)和風(fēng)格配置角度考慮，在前期中小風(fēng)格占優(yōu)之后，隨著中小風(fēng)格補(bǔ)漲到位，交投占比出現(xiàn)較高的情況，中小風(fēng)格繼續(xù)進(jìn)一步占優(yōu)的概率降低。后續(xù)，隨著化債政策順利落地、四季度進(jìn)入業(yè)績修正和年底估值切換的階段、ETF目前已經(jīng)逐漸深入人心、中證A500進(jìn)入批量建倉期，偏藍(lán)籌風(fēng)格的指數(shù)有望獲得更加正面的支撐。行業(yè)選擇層面，結(jié)合中觀景氣、盈利能力、籌碼分布、估值、交易、周期階段和賽道價(jià)值等多個(gè)維度，本期推薦關(guān)注汽車、家電、商貿(mào)零售、機(jī)械設(shè)備、消費(fèi)電子、半導(dǎo)體、基礎(chǔ)化工。

　　東吳證券：國產(chǎn)替代趨勢下，海思“平臺(tái)化”發(fā)展有望加速芯片國產(chǎn)化進(jìn)程

　　1、華為海思是國內(nèi)龍頭、全球領(lǐng)先的IC設(shè)計(jì)公司：華為海思作為全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體與器件設(shè)計(jì)公司，具備全面技術(shù)布局，覆蓋AI、云計(jì)算、手機(jī)SoC、5G等多領(lǐng)域。海思為華為提供高品質(zhì)芯片，海思在全球IC市場實(shí)力雄厚，過去多年出貨量與三星、蘋果競爭，并曾登頂全球智能手機(jī)出貨量第一。中國是半導(dǎo)體銷售最大需求市場，隨著國產(chǎn)替代需求的提升，海思在國產(chǎn)化進(jìn)程中的重要性持續(xù)增強(qiáng)，未來發(fā)展值得期待。

　　2、國產(chǎn)替代需求旺盛，中國擁有全球最大的半導(dǎo)體市場規(guī)模，2023年占比27%。同時(shí)是全球最大的消費(fèi)電子市場，2023年市場規(guī)模達(dá)7734億美元。預(yù)計(jì)到2032年將增至14679億美元，年均增長率7.6%。人工智能技術(shù)推動(dòng)全球半導(dǎo)體行業(yè)復(fù)蘇，中國市場需求旺盛。中國新能源汽車電子行業(yè)也快速增長，2023年市場規(guī)模達(dá)到2281億元，且滲透率超30%，已在全球汽車行業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位，這為上游芯片供應(yīng)的國產(chǎn)化提供了巨大市場需求。?

　　3、華為海思通過平臺(tái)化銷售模式，為大客戶提供定制化解決方案，推動(dòng)AI、云計(jì)算等強(qiáng)應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展。2024年推出的“5+2”智能終端解決方案展示了其在音視頻、聯(lián)接和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的強(qiáng)大技術(shù)實(shí)力。海思未來有望與AI大模型以及場景應(yīng)用等子領(lǐng)域龍頭公司合作，推動(dòng)技術(shù)定制和產(chǎn)業(yè)鏈聯(lián)動(dòng)，提供定制化服務(wù)增強(qiáng)大客戶服務(wù)能力，從而拉動(dòng)海思相關(guān)產(chǎn)品銷售量，加大國產(chǎn)替代。

　　4、階段性突破制程，國產(chǎn)替代有望加速。華為已經(jīng)建立起了比較完善的芯片產(chǎn)品體系。海思芯片在通用領(lǐng)域主要包括AI芯片昇騰系列、云計(jì)算處理器鯤鵬芯片、手機(jī)SoC芯片麒麟系列、5G基站芯片天罡和5G基帶芯片巴龍、聯(lián)接芯片凌霄系列。2020年Q2全球手機(jī)AP芯片華為海思位居第三，超越三星，占據(jù)16%的市場份額，且當(dāng)前華為高端機(jī)內(nèi)零部件基本已經(jīng)實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)化。同時(shí)昇騰、鯤鵬系列已經(jīng)逐步追趕上海外廠商性能，外加盤古大模型為企業(yè)賦能，華為有望在需求端全面進(jìn)行國產(chǎn)替代的步伐中，實(shí)現(xiàn)收入增長。

　　5、相關(guān)標(biāo)的方面，測試服務(wù)：東方中科、蘇試試驗(yàn)、博慧云通、卓易信息等；應(yīng)用合作：世紀(jì)鼎利、潤和軟件、中電興發(fā)、美格智能、惠倫晶體、天邑股份等；分銷商：深圳華強(qiáng)、力源信息等；手機(jī)/服務(wù)器方面，折疊屏方向：藍(lán)思科技、斯迪克、精研科技、宜安科技、統(tǒng)聯(lián)精密；銷量成長方向：光弘科技、長信科技、長盈精密；半導(dǎo)體方面，華為研發(fā)路線：思瑞浦、唯捷創(chuàng)芯、卓勝微、兆易創(chuàng)新、鴻日達(dá)等；華為投資路線：唯捷創(chuàng)芯、思瑞浦、燦勤科技、杰華特、長光華芯、炬光科技、天岳先進(jìn)、興森科技等。

　　民生證券：人形機(jī)器人與AI大模型之Robot+AI的Transformer之旅

　　1、從Transformer到多模態(tài)大模型的演進(jìn)與應(yīng)用。Transformer不僅在語言處理上廣泛應(yīng)用，還擴(kuò)展至圖像、視頻、音頻等多模態(tài)任務(wù)。模型展現(xiàn)了其強(qiáng)大的生成能力，推動(dòng)了多模態(tài)大模型（MLLM）的發(fā)展。機(jī)器人現(xiàn)實(shí)世界至數(shù)據(jù)化的突破：RT-2、RoboCat與MimicGen。RT-2通過大規(guī)模的視覺-語言預(yù)訓(xùn)練，將視覺識(shí)別與低級(jí)機(jī)器人控制結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人在復(fù)雜任務(wù)和未見環(huán)境中的強(qiáng)大泛化能力。RoboCat則基于Gato模型，展示了多任務(wù)和多具身平臺(tái)上的自我迭代學(xué)習(xí)能力，能夠快速適應(yīng)新任務(wù)并生成跨任務(wù)策略。英偉達(dá)的MimicGen自動(dòng)生成大量模仿學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，有效減少了人工干預(yù)，提升了機(jī)器人學(xué)習(xí)的效率。

　　2、特斯拉FSD，端到端算法成為主流，數(shù)據(jù)為關(guān)鍵。2020年FSD引入Transformer模型，走向了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型范式，2024年初FSD V12完全采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車輛控制，從機(jī)器視覺到驅(qū)動(dòng)決策都將由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行控制。FSDV12能夠模擬人類駕駛決策，成為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域全新發(fā)展路徑；英偉達(dá)Robocasa：具體智能關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，首次論證real-sim-real。通過升級(jí)模擬平臺(tái)并構(gòu)建模擬框架，說明模擬器的豐富多樣性以及視覺和物理真實(shí)性顯著改善了模擬效果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果首次論證了real-sim-real可行。

　　3、后續(xù)演繹：在機(jī)器人real-sim-real可行，證明存在scaling law的基礎(chǔ)上，持續(xù)推薦可執(zhí)行任務(wù)的泛化能力，邁向真正的AGI智能化：李飛飛團(tuán)隊(duì)的Rekep，一種針對(duì)機(jī)器人操作任務(wù)的新型空間和時(shí)間約束表示方法，提供了一種三任務(wù)閉環(huán)的解決方案。通過關(guān)鍵點(diǎn)約束解構(gòu)機(jī)器人行為，將操作行為分為多階段，并構(gòu)建子目標(biāo)約束和路徑約束，基于此提出一種三任務(wù)閉環(huán)的解決方案。同時(shí)，融入大型視覺模型和視覺-語言模型，利用VLM和GPT-4o生成Rekep約束，避免了手動(dòng)指定Rekep的需要。

　　4、1x世界模型：首證擴(kuò)展定律，能通過大量學(xué)習(xí)理解周圍環(huán)境，1x的進(jìn)展首次在機(jī)器人上證明了擴(kuò)展法則。GR-2的高效動(dòng)作預(yù)測與泛化能力。由字節(jié)跳動(dòng)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的第二代機(jī)器人大模型，憑借大規(guī)模視頻預(yù)訓(xùn)練和多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)，展示了卓越的泛化能力與多任務(wù)通用性。數(shù)字表親：機(jī)器人訓(xùn)練法優(yōu)化，以更低的成本獲取更好的泛化能力。在保留數(shù)字孿生優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，數(shù)字表親表現(xiàn)出了更強(qiáng)的適應(yīng)能力和魯棒性，成功實(shí)現(xiàn)了從模擬到現(xiàn)實(shí)的零樣本遷移，為機(jī)器人學(xué)習(xí)在復(fù)雜、多變的真實(shí)環(huán)境中的應(yīng)用開辟了新的可能性。

　　5、投資建議：1）關(guān)注算法訓(xùn)練中，需要使用的傳感器公司，如視覺方案奧比中光，力學(xué)方案安培龍；2）關(guān)注同步受益的機(jī)器人本體公司，如總成方案三花智控、拓普集團(tuán)；絲桿公司北特科技（維權(quán)）、五洲新春、貝斯特、雙林股份、震?？萍嫉龋?）關(guān)注其他產(chǎn)業(yè)鏈可延伸公司。

　　封面圖片來源：每日經(jīng)濟(jì)新聞 劉國梅 攝