當硅基代碼叩響文明之門，當智能浪潮重塑人類想象，AI浪潮正以前所未有的速度改變著人類認知世界的方式，顛覆著傳統(tǒng)產業(yè)的底層邏輯，更逐浪于資本市場。 “AI+”的未來還有哪些想象空間？人形機器人投資的下一階段焦點在哪？投資者應該如何從大模型技術發(fā)展中尋找機會？
近日，中歐基金舉辦了AI DAY活動?；顒友埩酥袣W基金科技戰(zhàn)隊核心團隊、券商分析師、國內AI科學家及產業(yè)專家等，分享了當前AI技術發(fā)展的最新成果，探討了生成式AI發(fā)展趨勢及投資價值，一同解碼AI應用的投資機會和無限可能。
中歐基金權益研究部副總監(jiān)、科技組組長杜厚良：
關注港股大模型應用、國產替代、3D打印等
作為中歐基金權益研究部副總監(jiān)、科技組組長，杜厚良認為投資科技一定要立足產業(yè)研究，要比別人更早發(fā)現(xiàn)科技產業(yè)變化的機會。今年以來，中歐基金科技戰(zhàn)隊積極主動開展調研，力求挖掘AI產業(yè)的潛在投資機會。
杜厚良介紹，中歐基金科技戰(zhàn)隊的大部分成員畢業(yè)于清華、交大等院校，且兼具金融、科技等相關產業(yè)資源和背景。目前，科技戰(zhàn)隊已經整理出一套較為完備的數據庫，數據庫涵蓋了科技領域諸多細分行業(yè)。通過對數據庫進行高頻更新，可以助力團隊率先挖掘到產業(yè)的投資機會。
針對當下科技領域的投資機會，杜厚良認為要重點關注港股大模型應用、國產替代、3D打印、AI端側市場等板塊。
對于港股大模型，杜厚良認為，從長期來看，AI有望在本質上改變移動互聯(lián)網的入口。通過AI技術的普及應用，移動互聯(lián)網現(xiàn)有的分配方式或將發(fā)生較大轉變。
而AI產業(yè)鏈中的國產替代也將加速。杜厚良認為，此前，科技大產業(yè)鏈中某些環(huán)節(jié)（如儀器儀表、模擬芯片）對進口的依賴程度超過40%，在“關稅戰(zhàn)”之后，這些環(huán)節(jié)對國產替代的需求正在快速增加，下游客戶也有更強的意愿使用國內的產品。
此外，3D打印行業(yè)經過十幾年的發(fā)展，疊加在航空航天、機器人等領域的使用場景，正有望成長為下一個千億市場。目前，3D打印還處在市場培育的早期，值得用心去挖掘一些潛在的投資機會。
杜厚良分析,雖然AI手機也處在市場的早期，但同樣值得特別關注。未來的AI手機不再是冰冷的設備，而是能感知、決策、進化的數字伙伴，可以幫助用戶實現(xiàn)預判路況、自動下單等。
廣發(fā)證券傳媒互聯(lián)網首席分析師曠實：
AI應用的爆發(fā)只會越來越快，且將呈現(xiàn)“非人效應”
從2022年底ChatGPT爆發(fā)后，全球AI浪潮風起云涌。今年以來，隨著DeepSeek的橫空出世，全市場的目光都轉向了中國的硬核科技領域。
在廣發(fā)證券傳媒互聯(lián)網首席分析師曠實看來，前端的AI大模型呈現(xiàn)出兩大趨勢——價格越來越低，以及模型的精準度和效果越來越好。從長期趨勢看，AI應用的爆發(fā)只會越來越快，且將呈現(xiàn)“非人效應”。所謂“非人效應”，是指虛擬助理和人形機器人等非人類實體，通過技術的進步，出現(xiàn)能夠模擬人類智能的行為。
他認為有六個值得關注的AI應用方向，分別是：AI Agent 、AI營銷、AI游戲、AI教育、AI陪伴以及AI玩具。其中，AI Agent本質上是通過AI幫助用戶執(zhí)行一些任務的代理人。它的主要功能是在輔助人類，幫助完成辦公、會議等多項工作。從目前趨勢來看，全球AI Agent正在快速演進并賦能至各大垂類和流量平臺，國內一些互聯(lián)網巨頭也紛紛研發(fā)迭代自己的AI Agent開發(fā)模型。曠實認為，AI Agent或是今年的風口。
在AI營銷領域，AI會根據用戶在某一個頁面停留的時間長短、主動搜索的內容等，針對用戶需求進行更精準的內容推薦。這可以幫助廣告主提升用戶時長，更好地生產廣告創(chuàng)意內容，并進行歸因和回溯；在AI游戲方面，當下AI對游戲的賦能主要集中在研發(fā)維度，幫助大廠的工作室去生成一些圖片和視頻，幫程序員編寫代碼，但在終端用戶層面還未實現(xiàn)革命性變革；AI教育領域，目前已經有一些教育機構推出了AI學習機，輔助兒童進行學習。
對于AI玩具，目前主要有兩個發(fā)展方向，一是通過大模型賦能玩具語言功能，讓兒童在玩玩具的過程中學到一些知識；第二是通過玩具的硬件，搭載一些娛樂環(huán)節(jié)去做增值付費，隨著玩具AI功能的強化，這部分付費客戶的黏性也會越來越高。
曠實認為，如果一些公司能夠準確細分到某個賽道，在某個垂直領域進行深耕，未來三至五年，有可能爆發(fā)出大牛股。希望投資者多多關注AI應用的賽道。
AI智能駕駛產業(yè)專家陶圣：
L4自動駕駛將加速場景化落地
2025年，曾被業(yè)界預言為“智能駕駛元年”的節(jié)點終于到來。隨著國內多個城市陸續(xù)開展無人駕駛車輛的試點，無人駕駛的智能駕駛技術已經發(fā)展到了哪一步？哪些場景可以使用自動駕駛，徹底實現(xiàn)“機器取代人”？
AI智能駕駛產業(yè)專家陶圣在演講中提到，相比L2（自動化階段）,L4（高度自動化階段）是跨越式的發(fā)展。兩者最大的區(qū)分點是一旦發(fā)生事故，由誰來負責？使用L2自動駕駛的乘用車，發(fā)生事故后的責任方是駕駛員，而L4則由自動駕駛系統(tǒng)承擔責任。不過，由于L4目前存在限制使用區(qū)域，只有在封閉場景下，出現(xiàn)事故才會由系統(tǒng)來承擔責任。
陶圣表示，L4級自動駕駛技術憑借其高度自動化和智能化的特點，正在廣泛應用于多個關鍵領域，展現(xiàn)出強大的應用潛力和價值。L4級自動駕駛技術已經廣泛應用于園區(qū)環(huán)衛(wèi)、園區(qū)物流、智慧港口、智慧航空港、智慧礦山和智慧倉儲等低速且相對封閉的場景。同時，在高速開放場景的Robotaxi和Robobus，低速開放場景的城區(qū)配送，以及高速半開放場景的干線物流中，L4級自動駕駛正處于試運營階段。
他進一步指出，當前已完成L1至L5自動駕駛術語定義及圖標規(guī)范的國家標準制定，進展顯著。然而，測試標準以行業(yè)標準為主（非國標），其他配套標準尚未完善。
陶圣認為，L4級自動駕駛場景化落地至關重要。L4級自動駕駛具有龐大的生態(tài)圖譜，上游由車、路、云領域的技術及零部件提供商構成，下游主要是場景化解決方案提供商。在L4級自動駕駛逐漸落地應用的背景下，場景化解決方案是當前產業(yè)發(fā)展的關鍵。目前L4級自動駕駛已經在港口、倉儲等場景建設起成熟的商業(yè)模式，在復雜的礦山、城市、城際場景中也進入了試運營階段開始探索創(chuàng)新商業(yè)模式。
中歐基金指數基金經理宋巍?。?/h3>
中國人形機器人產業(yè)鏈中或將持續(xù)涌現(xiàn)巨大的投資機會
從長跑馬拉松到后空翻，再到劃龍舟，人形機器人正在迅速出圈。與此同時，資本市場也給予了人形機器人板塊前所未有的關注。
在此次分享中，中歐基金指數基金經理宋巍巍回顧了2022年以來的三波重大行情：2022年4月，馬斯克稱最早將在2023年開始生產第一個版本的擎天柱人形機器人，由此開啟了人形機器人的第一波行情；第二波行情始于2022年年底的ChatGPT發(fā)布；而第三波行情則于2024年“9.24”政策后啟動。
宋巍巍分析，三波行情的驅動因素完全不同：第一波行情是由于全球科技領軍人物首次宣布制造機器人，第二波行情的驅動因素來自人工智能技術底層大模型的快速進步，而第三波行情則來自金融市場的流動性放松。表面上，每個驅動因素背后代表了三輪跳躍式變化，但本質上，機器人產業(yè)供給與需求的演變才是行情的核心驅動因素。
自2024年至今，機器人板塊的驅動發(fā)生了兩輪重要轉折：一是2024年11月4日，在國內龍頭公司宣布計劃搭建人形機器人平臺后，機器人領域從單方面的美國公司主導向中美共振的模式轉變；二是2025年1月9日，馬斯克透露人形機器人的量產計劃：2026年將生產5-10萬臺，2027年可能翻10倍，人形機器人行情第一次從供給邏輯轉向了需求邏輯。
作為近年最具想象力的科技領域之一，機器人板塊今年以來在政策紅利、技術突破和資本涌入的推動下屢創(chuàng)新高。宋巍巍認為，機器人行業(yè)的長期增長確定性依然突出。政策層面，中國將具身智能寫入政府工作報告，工信部明確2025年批量生產、2027年形成國際競爭力的目標，并配套千億級產業(yè)基金。地方政府如北京、江蘇等地亦推出“首臺套”補貼、場景開放等舉措，加速產業(yè)落地。
在宋巍巍看來，中國是公認的制造業(yè)大國，而機器人產業(yè)又是當下制造業(yè)產業(yè)皇冠上的明珠，未來中國人形機器人產業(yè)鏈中或將持續(xù)涌現(xiàn)巨大的投資機會。
同時，宋巍巍提醒投資者需注意兩類風險：一是技術瓶頸，如AI視覺導航、柔性抓取等長尾場景尚未完全突破，可能影響商業(yè)化進度；二是供應鏈風險，高端軸承鋼、芯片仍依賴進口，地緣沖突可能導致成本上升。
中歐基金科技組資深研究員董亮：
掌握AI入口的產業(yè)鏈公司值得關注
在本次中歐AI Day的最后，中歐基金科技組資深研究員董亮從學術與應用結合的角度出發(fā)，分享了他的AI 視角。
董亮認為投資新興產業(yè)，必須要從技術角度出發(fā)，才有望在產業(yè)浪潮到來前或上市前抓住機會進行布局。在他看來，整個投資相當于F（X）公式，所謂做差異化就是在X上進行更前端的投資。
基于此，他解構出兩大維度，一是判斷行業(yè)1至3年產業(yè)趨勢如何？屬于加速成長還是邊際放緩，或是可能進入科技周期的泡沫期？二是從公司維度，判斷其是否具備長期價值，以及能否在整個產業(yè)鏈占據一席之地？
從行業(yè)發(fā)展的角度，董亮歸納出兩類最值得投資的公司：一類是從需求側推導，在AI浪潮下掌握入口的產業(yè)鏈公司或具備更大優(yōu)勢；另一類則是在供給端，擁有大量數據積累的公司未來有望在垂直領域形成較強壁壘，這些公司也值得關注。
短期來看，整個模型的迭代將會從非線性重新回歸到線性，當下可能已進入應用投資的最佳窗口期。從歷史經驗看，模型迭代每次都會以吞噬效應覆蓋下游應用場景，應用開發(fā)就會變成沉沒成本，而模型一旦步入放緩階段，應用就有了投資價值，大型公司也會在各大場景中結合垂類應用。
互聯(lián)網行業(yè)在過去10年內流量快速增長，利潤釋放則從第六年開始，且僅用三至四年就達到了數千億規(guī)模，當前可能已破萬億。在互聯(lián)網世界里，從流量爆發(fā)到利潤累積的過程是非線性的。放眼未來十年，董亮預測AI入口級用戶時長將進一步增長，AI推薦算法效率也將大幅提升。
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