A：此次GTC大会上，GB200成为了主推产品，而原本预期的B100、B200等产品并未如预期般发布。GB200芯片内包含2个GPU和1个CPU，主要展示的产品是基于36颗GB200芯片构成的单个机柜，作为服务器使用。
相较于去年发布的GB200，此次GB200并没有展示标准集群产品，而是只展示了一个36卡组成的单机柜产品。
A：对于一些需要跨机柜连接的大客户来说，IP架构用于外部连接。然而，GB200和GB200的不同之处在于内部连接。GB200采用m link电连接(即GPU到交换机采用铜连接方案)，而非去年的内背板连接方式。黄仁勋在大会上特别强调了铜连接在成本降低和性能展示上的优势。
A：这是第一次在如此重要的大会上专门讲解铜连接方案，这也是大家很关注的一点。GPO之间通过mlink连接，确定采用的是铜连接，其产品方案可能类似于去年的内背板连接方式。黄仁勋强调了铜连接在成本降低和性能展示上的优势。
A：GB200系列作为英伟达新一代的服务器级GPU芯片，其性能和效率的提升将对市场产生重大影响。特别是其采用铜连接方案，可能会改变GPU集群的内部连接方式，减少相关成本并提高性能。此外，GB200可能将改变数据中心的设计和部署方式，逐步推动AI和云计算的发展。
A：GB200发布重点：GB200单芯片含2个GPU和1个CPU，发布的主推产品是基于36颗GB200芯片构成的单机柜产品。显示英伟达侧重电连接(mlink)而非光连接技术。市场推广与预期：GB200将被大范围的应用，区别于未大规模应用的GH200。
据黄仁勋在会上的发言，多个潜在大客户预示着GB200有较高的放量预期。市场一致认为GB200的推广可能会引起光模块与GPU的配比关系从1比2.5逐步提升至1比9，预计明年的GB200销量可能极具增长潜力。
A：GB200的创新主要在于它集成了交换机、服务器和GPU，改用了刀片式服务器连接，采用背板线缆模式。这种模式提高了散热效率和信号传输质量，与以往产品GH200的主要不同之处在于这一创新。
A：在AI服务器、大型交换机、路由器中使用背板连接器的趋势逐渐增强，技术发展也朝向正交零背板和线缆背板模式演进。背板线缆具传输距离长、布线灵活但成本相比来说较高的特点。
A：AI服务器需求的增加推动了背板连接器的需求，而切换到线缆背板模式使得价值量提高，总体价值占单台服务器成本的3%至5%。因此，整个行业呈现出量价齐升的发展态势。
A：目前海外供应商如Afinor、MossTechnology主导着背板连接器市场，占据约60%-78%的市场份额。
A：是的，随着专利限制的减弱，国产厂商如华为等设备商正积极扶持国产替代。华峰科技等厂商慢慢的变成了了主要供应商，国产替代速度正在加快。
A：华峰科技及鼎通科技等公司热情参加国产替代，与AI及高速互联产品相关的订单增量可能会带动一季度及全年业绩增长。具体表现还要进一步观察。
A：公司在早期叫Siicon Graphics，早期做了很多很多图形模拟的工作。早期不是有很多客户感兴趣，公司要一直兜售创意才能活下去。
公司在中途才转向机器人方向，做了很多机器人能运用在各种场景，后面又开始研究机器人的认知智能、控制系统。
A：大多数机器人技术是最近几年才出现的，目前大模型还实现不了和人一样的能力。
波士顿动力是一家数据驱动的公司，公司通过给机器人装配不同的数据采集工具来收集数据，寻找迭代方式。
A：采集足够数据是机器人研究的很大难点。之前在做实验的时候，硬件非常容易损坏，每次修理都要花好几天时间，开发者需要非常小心对待硬件。
波士顿动力经常用软件模拟的方式来获取大量数据。把模拟世界和现实世界相结合是最好的方式。
Q：目前英伟达的数字孪生平台可以很好的模拟刚体世界，但和现实有差距。怎么样应对模拟数据和现实世界之间的差距？
A：机器人不仅仅要实现最基础的动作控制，还要做到敏捷精准。现在数字孪生只是做到了部分身体的模拟控制，但全身的模拟还很少。
波士顿动力公司有不同的人在负责不同的方向。公司有人在现实世界先收集到足够的数据，在模拟世界中导入，导入后再生产大量虚拟数据。
A：传感器很重要，但很多东西可以通过基础模型而不是传感器来实现。比如说知道外界环境的材料，不需要传感器而是通过模型推理得到。
A：波士顿动力现在有1500个人，已经有各种各样的机器人在各种场景中使用，比如说日本福岛核反应堆的检测，以及很多重复性工作的场景，例如汽车制造工厂。
A：机器人的和开放世界的交流很重要，大模型可以让机器人具备推理能力，可以与外界环境交流机器人训练有三条途径，分别是现实世界的训练、数字模拟的训练、观看人类在现实世界的视频。目前AIGC可以直接生产3D的视频，会对机器人行业有很大的促进作用。
Q：EVTOL行业的动力系统通常是怎样配置的？是否每个旋翼对应一个电机？
A：EVTOL行业中动力系统的配置因机型而异，但通常趋向于每个旋翼对应一个电机，即1：1的配置。
有些设计可能为了能够更好的保证安全性的冗余，会采用一个电机驱动两个旋翼或者双电机驱动一个旋翼的方案，但这会提高系统的复杂性和对飞控的要求。目前国内的EVTOL企业大多采用单电机单旋翼的配置。
A：国内在生产适用于EVTOL的高升力电机方面还不够成熟。由于EVTOL对电机的性能要求比较高，包括需要更大的拉力等，国内企业在这方面在大多数情况下要进一步的研发和优化。一些企业可能会选择与国外电机供应商合作来加快产品开发进度。
A：在EVTOL领域，碳纤维复合材料由于其轻质高强的特性被大范围的应用，占到整个机体结构的90%以上。国内已经有企业能生产用于EVTOL的碳纤维复合材料，例如南京恒生、中服神等。他们的产品价格相较进口材料更便宜，能够有效支持国内EVTOL产业的发展。
Q：EVTOL项目在国内的电驱动控制管理系统、减速器等部件的国产化程度如何？
A：EVTOL项目的国产化在电驱动控制管理系统、减速器等方面还处于发展阶段。虽然有相关公司参与到国内EVTOL项目的供应链中，但专门用于航空电机控制器和减速器的国内供应商数量并不多。企业可能根据资金和技术策略，选择进口配件或者与国内外供应商合作进行定制开发。
A：国内EVTOL项目在飞行控制管理系统方面的自主研发情况整体上来讲尚且欠缺。由于EVTOL飞行控制管理系统的复杂性和安全要求，目前没有成熟的国产飞控系统能直接应用于EVTOL领域，许多项目需要与资金雄厚的外部合作方联手研发。
这类合作既可以是国内企业之间的合作，也可能涉及到与国际供应商的技术合作。
Q：政府对于eVTOL产业的支持政策落地的情况如何？以及背后主要的推动原因是什么？
A：政府从去年年底至今年的表态和行动中能够准确的看出，对于低空经济的支持政策是自上而下的推动，中央层面首先提出低空经济的概念，并在两会中提及生物制药、商业航天等产业，同时突出eVTOL行业的重要性。
地方政府层面，如广州市早在2016和2017年就开始瞄准这个产业，提供产业贷款和厂房补助等，形式类似于对新能源汽车的政策支持。
最近地方政府出台的一系列政策包括对无人机研发的补贴，适航取证的资助和运营后的激励，如卖一架飞机政府给予补助，以及飞机票价的补贴。
此外，基础设施建设方面，如起降平台、地面维保人员和充电设施的建设也有相应政策支持。整体看来，政策的推动有助于形成安全、高效的低空经济体系，从而拉动相关产业发展。
A：eVTOL行业的关键瓶颈在于产品研究开发与市场认证过程。与新能源汽车行业不同，eVTOL产品研究开发周期长，取证过程复杂且耗资巨大。
目前，即便是国际上的某些企业在取得初步的适航认证后，仍需完成大量的地面和飞行实验来满足规章条款的要求。例如，在美国，相关法规及市场专用条件才刚开始发布，所以企业一定验证它们的产品能够很好的满足这些新规定。
A：现在的GPT-4在智能水平上已能接近大学生水平，这在某种程度上预示着一旦这种技能应用到人形机器人上，它的学习速度肯定能够极大地加快。
尤其是能够在一定程度上帮助我们攻克人形器人运动技能学习的难题，如走路稳定性和速度控制，未来利用端对端学习、超算平台以及算力和算法，将不再需要痛苦地设计复杂的运动控制算法。
另一个典型问题是操作技能，涉及人形机器人和人类的协作，如自动装配等工作，这也是人形机器人在未来可能的应用方向。
A：值得关注的新技术包括执行器的革新，如人工肌肉技术。人工肌肉能够借鉴材料学、机械工程、生物医学等领域的成果，已在某些实验中表现得和人类肌肉相当，甚至在某些方面超过了20%的效能。
团队如北大陈尔强团队、吉林大学的人路泉院士团队和中科院苏州纳米所在这方面有技术储备和研发。
另外，跟执行器相辅相成的传感器领域新技术如电子皮肤技术也值得关注。电子皮肤作为柔性传感器能感知压力、温度、湿度、光照等参数，并期待未来集成姿态解算的能力。这样的技术对人形机器人的控制带来便利，并具备自愈能力，对损害有一定的抵抗力。
A：当前人形机器人商业化的最大瓶颈在于硬件方面。其一是造价高昂，现阶段人形机器人的成本在几十万至百万不等，远高于一般消费能承受的范围。其二是制造精度和工艺的限制。
虽然软件上已经没有太大的障碍，但要想实现硬件上的突破，比如达到特斯拉老总所说的15万或者20万的成本，这对于现有的硬件水平来说是一大挑战。
不过，随着技术的发展和规模的扩大，成本有可能下降。国内厂商如三花智控和拓展在相关硬件技术上的投入，显示了行业对未来发展的积极态度。只要硬件成本能够有效降低，人形机器人未来有非常大的市场潜力。
A：目前阶段，若没有其他理想的传感器选项，IMU是人形机器人不可或缺的组件。IMU可以作为状态量的反馈，代替眼睛的部分功能，对机器人姿态进行计算。在训练人形机器人时，IMU的反馈对于评估运动功能、操作技能和探索策略至关重。
它可以让我们解机器人的运动趋势和意图是否符合预期，对于价值评判来说至关重要。因此，IMU作为一个关键参数量，在现阶段对于人形机器人的应用而言是必需的。
A：目前人形机器人主要集中在特定场景的训练。相比于通用机器人，特定场景更容易实现落地。比如在汽车生产产线中，由于生产工序的标准化程度较高，人形机器人能够容易介入和满足商业需求。工序标准化可以极大地降低机器人训练的难度，更快地达到客户的要求。
因此，汽车生产线是人形机器人潜在的优先落地场景之一。与之相对的家庭环境，由于其非结构化和标准化程度较低的特点，机器人的部署和运作将面临更大的挑战。所以，相比家庭机器人，工业机器人在落地方面可能会更快一些。
A：国内的人形机器人公司中，优必选和开普勒是被广泛认识的品牌。开普勒的技术结构与特斯拉类似。还有一些公司需要我们来关注，比如傅立叶，它具有很强的政治背景，受到政策支持。智源(智慧君)的落地速度快，受风投青睐。另外，小型机器人是由清华大学姚期智院士团队支持的。
值得注意的还有小米、华为和主体动力，都在积极开发人形机器人领域。打卡是另一家有着较为悠久历史的公司，尽管它之前忽略了腿部的开发，但现在正着力解决这一短板。
打卡还销售一体化关节等关键零部件，并且在上半身的工作上表现出色。如果未来能通过大规模出货减少相关成本，打卡的市场机会将会增多。
Q：产品，24H2会看到老车改款上市，如何避免新车型对老产品的重启，避免不同车型销量此消彼长，从而总销量难以突破的问题？
A：一个新产品投放从规划研发到推出投放营销需要2-3年时间，我们去年已知在讨论产品矩阵如何规划，我们尽量会在全新品类的创新中减少轿车的新车型。技术上用一个扶摇架构+2套智能化平台来支撑所有车型。
24Q3开始新车型陆续上市，是23年底小鹏全方面实施SPD端到端产品，以规定小鹏体系里不一样的产品同时坚定执行；而是在整个产品规划里做好不一样的产品的价格段和产品能力段做差异化布局。
A：一是如何建构自己产品体系的能力，二是清晰的产品规划，如何创新平雷，三是追求质量的情况下再追求规模。微观看，一是大幅度降低营销效率，二是提升销售服务能力，如我们23Q4去掉130家经营能力不善的门店，24Q2孵化新门店，以及后续对三四线城市扩张覆盖以提高销量。
Q：23年大众是我们的股东，目前和大众的合作除了车型采购等可否具体说明一下，大众入股给咱们提供了什么更加量化些的帮助？
A：一是平台合作我们签订了平台和软件的主协议+联合采购计划，二是G9平台的模型共享。三是供应链能力管理。四是2024 年开始，来自平台、软件服务的收入将开始增加。将对我们的 GP 利润率产生有意义的积极影响。
Q：下个月亮相的MONA产品，24H2是先T0B还是ToC？产品上市节奏？无人驾驶能力的整合程度？其搭载的高级辅助驾驶是不是就是3.5的水平？
A：我们大家都认为会是A及纯电的爆款，一是智驾能力，二是成本具有竞争力;会先落地C端市场验证后再B端。
Q：24年销售总量？26-28万台的全年目标是否仍是公司的合理范围？因为这在某种程度上预示着每个季度得销售7-8万台，月交付2.5万台，请问何时可以实现月销2.5万台？
A：我们目前还无法对交付数量做出年度知道，但我们今年预计比较乐观，主要系新产品推出预计会获得市占率增长，并且和行业相比，我们24H1的业绩预计同比持平，但我们营销渠道的变革+24Q3-4推出的mona产品会使得我们在24H2开始更好的实现目标交付。Mona可能在Q3推出。
A：华为很优秀，我们一起努力。我们在无人驾驶领域各有干秋，小鹏需要提高品牌+营销的相关能力。自动驾驶要关注能力+安全+成本+全球化及单车利润。
大众用户的需求还没真正体现是因为还没人能把全域自动辅助驾驶做的非常好+成本合适+营销全面化，我相信未来一年半内会有提升。小鹏的大模型上车会提升自动化是能力+成本下降。且我们比华为更专注。
Q：新品牌，销售渠道网络共用小鹏还是独立销售？渠道是否有差异化？设计毛利率是否比小鹏低？
A：会在现渠道门店开辟独立挂牌展厅，然后建立独立经销商网络，期望25年后能达到数百家独立门店。毛利上，MONA会聚焦A级纯电市场，会在北京车展上市。会在下个季度具体提供盈利指引。但销售成本会比小鹏另外的品牌低。
Q：2月份交付报告上说X9在春节前有供应链瓶颈，请问之后如何更好避免这种瓶颈问题？
A：供应链挑战2月底已经解决。以后会通过优选供应链伙伴，减少合作伙伴数量，追求高质量和有弹性能力的合作伙伴。二是新架构平台里会模块化定点，统一模组，保证供应链的弹性能力；三是调整供应链质量团队，打通采购的组织和工具，确保每一款新车都能准时量产。
Q：您对行业的判断是不是还是27年在中国智驾渗透率会达到30%+？你的时间点逻辑？
A：会比27年提前一段时间。一是大模型会使得在新智驾领域很难解决的内通用智能能力得到快速提高。二是硬件成本下降会推动硬件规模化支撑，大模型会使得更高算力和更大内存需求的全无人驾驶的低成本智能驾驶方案更早落地。
三是无高清地图的解决方案，我们一开始认为其对开城的影响应该是线性加速，但实际上发现他是指数级提高，所以高清无图驾驶会是未来无人驾驶高效率布局拓展的重要的条件之一。
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