Зачем для обучения роботов нужно собирать больше данных?

  • Вэнь Цзи из Zheshang Securities считает, что ключевое препятствие для широкого распространения роботов — недостаточная способность их мозга к обобщению, а одна из глубинных причин заключается в недостаточном количестве и качестве обучающих данных. В начале 2026 года объём доступных во всём мире для правомерного использования данных о реальных физических взаимодействиях всё ещё был на 20% меньше масштаба, необходимого для обучения одной универсальной базовой модели воплощённого интеллекта.
  • При сборе данных реальные ситуации записываются с помощью датчиков, камер и управления человеком, среди прочих методов, чтобы обеспечить материал для обучения роботов. Существующие подходы включают телеуправление, EGO, UMI и симуляцию; EGO отличается сравнительно низкой стоимостью и применяется главным образом для предварительного обучения базовых моделей, тогда как данные симуляции можно потенциально производить в больших масштабах при низких затратах.
  • Вэнь Цзи позитивно оценивает быстрый рост масштабов сбора данных и компании, уже имеющие подтверждённые заказы, включая Leyard, Lingyun Optical и Speechocean; развитие отрасли также ограничивают стандарты и качество данных, ценовая конкуренция и взыскание платежей.

За счёт чего улучшилась выручка Yili?

  • За первые три квартала 2026 года выручка Yili от питьевого молока, сухого молока и молочных продуктов, а также холодных напитков составила соответственно 55,72 млрд юаней, 24,82 млрд юаней и 10,12 млрд юаней, увеличившись на 1,4%, 2,3% и 7,3% год к году. Выручка от питьевого молока в третьем квартале выросла на 1,7% год к году, вновь показав положительную динамику; выручка от сухого молока и молочных продуктов выросла на 3,8%.
  • Восстановлению способствовали новые продукты в категории питьевого молока и развивающиеся каналы продаж: клубные магазины, магазины снеков и розничная торговля по запросу обеспечили рост выручки канала прямых продаж на 49,7%. В сегменте сухого молока снижение выручки Ausnutria в третьем квартале сократилось по сравнению со вторым, ослабив негативное влияние на бизнес в целом; Huatai Securities ожидает, что Jinlingguan может выиграть от повышения концентрации в отрасли.

Почему чистая маржа снизилась, несмотря на улучшение разницы между валовой маржой и долей расходов на сбыт?

  • За первые три квартала 2026 года валовая маржа Yili выросла на 0.5 процентного пункта год к году до 36,0%, а доля расходов на сбыт снизилась на 0.4 процентного пункта до 17,9%; разница между ними увеличилась на 0.9 процентного пункта до 18,1%. Однако рост эффективной налоговой ставки привёл к снижению чистой маржи, приходящейся на материнскую компанию, на 2.1 процентного пункта год к году до 9,4%.
  • Преимущество от стоимости сырого молока в третьем квартале сократилось по сравнению со вторым, а улучшение структуры продуктов внесло положительный вклад; некоторые продукты были переклассифицированы как продукты глубокой переработки, что увеличило налоговую базу.
  • Huatai Securities ожидает, что сроки формирования запасов к китайскому Новому году могут способствовать более высоким показателям выручки в четвёртом квартале по сравнению с третьим. Компания также прогнозирует чистую прибыль Yili, приходящуюся на материнскую компанию, за период с 2026 по 2028 год на уровне 10,043 млрд юаней, 13,088 млрд юаней и 13,578 млрд юаней соответственно и применяет коэффициент цена/прибыль за 2027 год в размере 17, что соответствует целевой цене 35.19 юаня. Компания обязалась выплатить дивиденды за 2026 год в размере не ниже 7,7 млрд юаней за 2024 год.