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「每日收评」创业板指涨超2%！全市场逾200股涨超9%，机器人、芯片等科技方向全线爆发
2月19日讯，市场全天震荡反弹，创业板指领涨，北证50指数涨超5%。沪深两市全天成交额1.72万亿，较上个交易日缩量781亿。盘面上，市场热点轮番活跃，个股普涨，全市场超4600只个股上涨，逾200股涨超9%。从板块来看，机器人概念股再度爆发，长盛轴承等多股创历史新高。芯片股震荡走高，韦尔股份等涨停。DeepSeek、算力等方向迎来修复，平治信息等10余股涨停。截至收盘，沪指涨0.81%，深成指涨1.46%，创业板指涨2.03%。
板块方面
板块上，机器人概念股再度全面爆发，长盛轴承、三丰智能、双林股份、汉威科技、捷昌驱动、祥鑫科技、杭齿前进等个股涨停。消息面上，宇树科技负责人负责人王兴兴17日参加了民营经济座谈会。会议结束后的第一时间，记者对他进行了采访，王兴兴表示，在今年年底之前，整个AI的人形机器人会达到一个新的量级。
中信建投认为，人形机器人作为AI端侧需求空间最大、变化最快应用，从To B工业场景到To C通用场景拓展路径逐步清晰，看好产业链0-1投资机遇。不过需要注意的是，随着机器人概念股于盘中持续扩散炒作，午后几乎延伸至机器人各个细分，在短线高潮后预计明日的分化加剧，后续还是聚焦宇树、灵巧手、丝杠等核心细分之中。
半导体芯片概念股全天强势，华虹公司涨超17%，韦尔股份、大为股份、路维光电等个股涨停。
消息面上，华虹半导体公布一季度业绩预告。预计2025年第一季度销售收入约在5.3亿美元至5.5亿美元之间，2024年第一季度销售收入为销售收入4.6亿美元，增幅在15%-19.5%。预计毛利率约在9%至11%之间，2024年第一季度毛利率为6.4%。
而从行业整体来看，市场研究机构Gartner预计，受益于AI需求的推动，2025年全球半导体总收入将同比增长12.6%，达到7050亿美元。国信证券认为，通过与DeepSeek等国产大模型的适配，国内全功能GPU对复杂AI任务的支持能力将得到验证和优化，有助于国内AI全产业链发展。
个股方面
个股层面，今日市场整体的赚钱效应快速修复，全市场逾200股涨超9%。其中机器人概念股占据了半壁江山，长盛轴承、万达轴承、骏创科技、丰立智能、奥比中光、恒工精密等多股创历史新高，可见机器人概念依旧是延续性最强的题材方向，多数个股依旧维持着震荡走高的上涨趋势。而DeepSeek概念在经历了昨日调整后，今日同样展开反弹。数据港一度在盘中反包涨停（最终涨超7%），梦网科技与杭钢股份也双双反核成功。另一方面，前排容量核心延续强势，拓维信息以超170亿的成交额涨超5%，航锦科技再度涨停录得12天9板，每日互动全天震荡走高，以超17%的涨幅报收。在资金深度介入的背景下，预计DeepSeek概念仍有望反复活跃，不过关注的重点仍应更为聚焦于前排的核心标的之中。
不过需要注意的是，今日连板股的表现较为低迷，数量降至11家，像威派格、先达股份等昨日前排高标再度被核。可见行情演绎至今纯粹的连板博弈胜率正逐步降低，资金更偏好于热门题材中容量标的趋势性上涨风格。
后市分析
今日市场震荡走高，最终三大指数全线收红，基本完成了对昨日调整的反包修复。但美中不足的是，在今日普涨的背景下，市场量能却不增反减，并且市场热点也相对散乱，短线不排除继续震荡反复的可能性。不过中期维度而言，目前市场仍具较强的承接动能，并且成交额也基本能够维持在1.5万亿之上，所以即使短线再度出现回调时整体的机会仍大于风险。盘面角度而言，目前市场热点依旧围绕着机器人与DeepSeek这两条主线所展开，但在预期较为充分的演绎后大概率还是以震荡向上的形式所延续，故后续应对上把握好各细分的轮动节奏仍较为关键。
今日短线情绪同样回暖明显，情绪指标冰点一路震荡走高至活跃区附近。
市场要闻聚焦
1、蚂蚁下场自研具身智能机器人
《科创板日报》2月19日讯，近日有招聘平台信息显示，蚂蚁集团开放招聘具身智能人形机器人系统和应用等岗位。《科创板日报》记者从知情人士处获悉，相关招聘主体为上海蚂蚁灵波科技有限公司，该公司于2024年底注册成立，注册资本1亿元。“蚂蚁确实在做具身智能。”上述人士表示。
2、华为模型训练和车辆控制专利公布 可应用于AI领域
2月19日讯，天眼查App显示，华为技术有限公司申请的“模型的训练方法、车辆的控制方法及相关装置”专利2月18日公布。摘要显示，一种模型的训练方法、车辆的控制方法及相关装置，可以应用于人工智能领域，方法包括：获取目标车辆的路况信息；根据路况信息，通过第一神经网络模型，得到目标信息，目标信息为目标车辆的行车意图预测、行驶路径的预测或者目标车辆和环境的交互行为预测；根据目标信息，通过专家系统或者专家系统对路况信息和路况信息对应的标签处理得到的结果，更新第一神经网络模型。本申请利用专家系统的输出来引导确定用于更新AI模型的梯度，相当于对AI模型进行了闭环训练，从而提高了AI模型的精度。
（ 枫林）
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