
前段时间,国内首条大容量全固态电池产线已建成并进入小批量测试生产阶段,固态电池产业化进程持续推进。政策支持,叠加低空经济、具身智能等新兴产业底层要求,固态电池发展已是大势所趋。 整理多篇报告内容,今天就从材料和设备两个维度带大家看懂固态电池的技术发展。公众号私信1204领取相关报告~

过去一周(12.01-12.05),上证综指上涨0.37%,创业板指上涨1.86%,沪深300指数上涨1.28%,计算机(申万)指数下跌1.73%,跑输主要指数,位列全行业第27名。
DeepSeek V3.2发布:强化Agent能力,融入思考推理。
豆包手机助手发布:与中兴通讯合作,以努比亚M153机型为载体,核心卖点为日常App自动化操作,发布四天内被抢购一空。
摩尔线程登陆科创板:发行价468%,总市值约3055亿元,主营自主研发全功能GPU,已量产五颗芯片,募集资金主要用于新一代芯片研发。
建议关注:
下游景气度不及预期;政策推进不及预期;技术创新不及预期、行业竞争加剧。

产业政策转变、国产算力不及预期、行业竞争加剧、国际贸易摩擦加剧。

全球供应链领导者对 AI 经济和劳动力影响的洞察 – 2025
当前 AI/ML 采用现状: 超过 80% 的组织在过去一年中增加了 AI/ML 的使用,并预期预算将进一步增长。AI/ML 已广泛应用于仓库运营的各个方面,包括库存优化、自动拣选、路线优化、需求预测、预测性维护和计算机视觉。AI/ML 采用程度与组织的规模和运营复杂性呈正相关,大型企业和多站点网络通常具有更高的自动化程度和 AI/ML 采用率,但投资回报期也更长。
AI/ML 投资和 ROI: 大多数组织将其仓库技术预算的 11-30% 用于 AI/ML,典型投资回收期为 2-3 年。主要投资目标包括提高效率 (47.9%) 和创新 (31.1%),主要投资驱动因素包括成本节约、客户需求、劳动力可用性、质量、安全、可持续性和竞争压力。
当前 AI/ML 实施挑战和推动因素: 主要障碍包括技术专长 (48.6%)、系统集成 (47.7%)、数据质量 (46.2%) 和实施成本 (46.1%)。关键推动因素包括更好的工具/平台 (55.5%)、更多的内部专长 (53.7%)、更大的预算 (51.9%)、清晰的路线图 (50%) 和外部顾问 (43%)。
AI/ML 对劳动力的影响: AI 提高了生产力 (77.5%)、工作满意度 (75.4%) 和培训需求 (76.4%),同时劳动力规模也增加了 (55.8%)。AI 正在创造新的工作岗位,例如 AI/ML 工程师 (60.1%)、自动化专家 (58%)、流程改进专家 (51.9%) 和数据科学家 (40%)。
未来 AI/ML 实施前景和优先事项: 92.1% 的公司在短期内正在实施或计划实施 AI 项目。未来投资的重点将从自动化任务转向实现智能决策和生成能力。主要目标将是提高效率 (47.9%) 和创新 (31.1%)。
主导方法和技术: 目前最有价值的方法包括生成式 AI (70.3%)、预测性 ML (58.4%)、计算机视觉 (49.8%)、强化学习 (45.9%) 和自然语言处理 (42.5%)。生成式 AI 的主要应用包括自动文档/报告 (55%)、仓库布局优化 (53.6%)、流程流设计 (53.3%) 和代码生成 (52.5%)。
跨部门分析: 不同地区的 AI 和自动化采用程度存在差异。例如,巴西、以色列、中国、英国和加拿大等国的自动化程度较高,而西班牙、葡萄牙和日本等国的自动化程度较低。主要障碍因地区而异,例如美洲地区的主要障碍是人员和变革,而欧洲地区的主要障碍是技术和系统集成。
行业差异: Omnichannel 运营商在自动化、AI 采用和支持能力方面领先于 B2B 和 B2C 公司。他们报告了最高的自动化成熟度,并将最大份额的仓库支出用于 AI/ML。B2B 公司通常比 B2C 公司在自动化成熟度和 AI 采用方面表现更好。

文远知行是全球领先的L4级自动驾驶产品和解决方案提供商,2025年Q3实现营收1.71亿元,同比增长144.2%,环比增长34.4%。公司毛利率同比提升26.4个百分点至32.9%,费用率大幅下降,同比减少1024.4个百分点至254.9%。