¿Por qué el entrenamiento de robots requiere recopilar más datos?

  • Wen Ji, de Zheshang Securities, considera que un obstáculo clave para la adopción generalizada de robots es la insuficiente capacidad de generalización de su cerebro, y que una de las causas profundas es la cantidad y calidad insuficientes de los datos de entrenamiento. A comienzos de 2026, el volumen de datos reales de interacción física disponibles en todo el mundo para su uso conforme a la normativa aún presentaba un déficit del 20% respecto a la escala necesaria para entrenar un único modelo fundacional de inteligencia corporizada de propósito general.
  • La recopilación de datos registra situaciones reales mediante sensores, cámaras y control humano, entre otros métodos, y proporciona material para entrenar robots. Los enfoques existentes incluyen la teleoperación, EGO, UMI y la simulación; EGO tiene un coste relativamente bajo y se utiliza principalmente para el preentrenamiento de modelos fundacionales, mientras que los datos de simulación tienen potencial de producción a gran escala y bajo coste.
  • Wen Ji es optimista sobre el rápido crecimiento de la escala de recopilación de datos y sobre empresas que ya cuentan con pedidos confirmados, como Leyard, Lingyun Optical y Speechocean; el desarrollo del sector también afronta limitaciones relacionadas con los estándares y la calidad de los datos, la competencia de precios y el cobro de pagos.

¿De dónde procede la mejora de los ingresos de Yili?

  • En los tres primeros trimestres de 2026, los ingresos de Yili por leche líquida, leche en polvo y productos lácteos, y bebidas frías fueron de 55,72 mil millones de yuanes, 24,82 mil millones de yuanes y 10,12 mil millones de yuanes, respectivamente, con aumentos interanuales del 1,4%, 2,3% y 7,3%. Los ingresos por leche líquida del tercer trimestre aumentaron un 1,7% interanual y volvieron a registrar un crecimiento positivo; los de leche en polvo y productos lácteos crecieron un 3,8%.
  • Los nuevos productos de leche líquida y los canales emergentes impulsaron la recuperación: las tiendas para socios, las tiendas de aperitivos y la venta minorista bajo demanda impulsaron un crecimiento del 49,7% en los ingresos del canal de venta directa. En leche en polvo, la caída de los ingresos de Ausnutria en el tercer trimestre se redujo frente al segundo, lo que moderó su efecto negativo sobre el conjunto del negocio; Huatai Securities prevé que Jinlingguan podría beneficiarse de una mayor concentración del sector.

¿Por qué cayó el margen neto pese a la mejora de la diferencia entre el margen bruto y el ratio de gastos de venta?

  • En los tres primeros trimestres de 2026, el margen bruto de Yili subió 0.5 puntos porcentuales interanuales hasta el 36,0%, mientras que el ratio de gastos de venta bajó 0.4 puntos porcentuales hasta el 17,9%; la diferencia entre ambos se amplió 0.9 puntos porcentuales hasta el 18,1%. Sin embargo, el aumento del tipo impositivo efectivo hizo que el margen neto atribuible a la matriz cayera 2.1 puntos porcentuales interanuales hasta el 9,4%.
  • El beneficio derivado del coste de la leche cruda fue menor en el tercer trimestre que en el segundo, mientras que la mejora de la composición de los productos aportó una contribución positiva; algunos productos fueron reclasificados como productos de procesamiento profundo, lo que aumentó la base imponible.
  • Huatai Securities prevé que el calendario de aprovisionamiento para el Año Nuevo chino podría favorecer un mejor desempeño de los ingresos en el cuarto trimestre que en el tercero. También estima que el beneficio neto de Yili atribuible a la matriz entre 2026 y 2028 será de 10,043 mil millones de yuanes, 13,088 mil millones de yuanes y 13,578 mil millones de yuanes, respectivamente, y aplica un múltiplo precio-beneficio de 17 veces para 2027, correspondiente a un precio objetivo de 35.19 yuanes. La empresa se ha comprometido a que el dividendo de 2026 no sea inferior a los 7,7 mil millones de yuanes de 2024.