当硅基代码叩响文明之门，当智能浪潮重塑人类设想，AI浪潮正从前所未有的速度转变着人类认知世界的方式，倾覆着传统家当的底层逻辑，更逐浪于资本市场。 “AI+”的将来另有哪些设想空间？人形机器人投资的下一阶段焦点正在哪？投资者应当如何从大模型技术发展中寻找机会？

近日，中欧基金举办了AI DAY活动。活动邀请了中欧基金科技战队核心团队、券商分析师、海内AI迷信家及家当专家等，分享了当前AI技术发展的最新结果，探讨了天生式AI发展趋势及投资代价，一同解码AI应用的投资机会和有限大概。

中欧基金权益研究部副总监、科技组组长杜厚良：

存眷港股大模型应用、国产替代、3D打印等

作为中欧基金权益研究部副总监、科技组组长，杜厚良认为投资科技一定要立足家当研究，要比别人更早发明科技家当变化的机会。今年以来，中欧基金科技战队积极主动开展调研，力图发掘AI家当的潜正在投资机会。

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杜厚良介绍，中欧基金科技战队的大部分成员毕业于清华、交大等院校，且兼具金融、科技等相干家当资本和背景。目前，科技战队已清算出一套较为完备的数据库，数据库涵盖了科技领域诸多细分行业。通过对数据库进行高频更新，能够助力团队率先发掘到家当的投资机会。

针对当下科技领域的投资机会，杜厚良认为要重点存眷港股大模型应用、国产替代、3D打印、AI端侧市场等板块。

对于港股大模型，杜厚良认为，从长期来看，AI有望正在本质上转变移动互联网的出口。通过AI技术的普及应用，移动互联网现有的分派方式或将产生较大变化。

而AI家当链中的国产替代也将加速。杜厚良认为，此前，科技大家当链中某些环节（如仪器仪表、模拟芯片）对进口的依附水平凌驾40%，正在“关税战”以后，这些环节对国产替代的需求正正在快速增加，下游客户也有更强的意愿使用海内的产品。

别的，3D打印行业经过十几年的发展，叠加正在航空航天、机器人等领域的使用场景，正有望成长为下一个千亿市场。目前，3D打印还处正在市场培育的初期，值得用心去发掘一些潜正在的投资机会。

杜厚良分析,虽然AI手机也处正在市场的初期，但同样值得特别存眷。将来的AI手机不再是冰冷的设备，而是能感知、决议、进化的数字伙伴，能够帮助用户完成预判路况、自动下单等。

广发证券传媒互联网首席分析师旷实：

AI应用的爆发只会越来越快，且将呈现“非人效应”

从2022年底ChatGPT爆发后，环球AI浪潮风起云涌。今年以来，随着DeepSeek的横空降生，全市场的目光都转向了中国的硬核科技领域。

正在广发证券传媒互联网首席分析师旷实看来，前端的AI大模型呈现出两大趋势——价格越来越低，以及模型的精准度和效果越来越好。从长期趋势看，AI应用的爆发只会越来越快，且将呈现“非人效应”。所谓“非人效应”，是指虚拟助理和人形机器人等非人类实体，通过技术的进步，涌现能够模拟人类智能的举动。

他认为有六个值得存眷的AI应用方向，分别是：AI Agent 、AI营销、AI游戏、AI教育、AI伴随以及AI玩具。其中，AI Agent本质上是通过AI帮助用户执行一些使命的代理人。它的主要功能是正在辅助人类，帮助完成办公、会议等多项事情。从目前趋势来看，环球AI Agent正正在快速演进并赋能至各大垂类和流量平台，海内一些互联网巨子也纷纷研发迭代自己的AI Agent开发模型。旷实认为，AI Agent或是今年的风口。

正在AI营销领域，AI会根据用户正在某一个页面停顿的时间长短、主动搜索的内容等，针对用户需求进行更精准的内容推荐。这能够帮助广告主提拔用户时长，更好地生产广告创意内容，并进行归因和回溯；正在AI游戏方面，当下AI对游戏的赋能主要集中正在研发维度，帮助大厂的事情室去天生一些图片和视频，帮程序员编写代码，但正在终端用户层面还未完成革命性变革；AI教育领域，目前已有一些教育机构推出了AI进修机，辅助儿童进行进修。

对于AI玩具，目前主要有两个发展方向，一是通过大模型赋能玩具说话功能，让儿童正在玩玩具的过程中学到一些知识；第二是通过玩具的硬件，搭载一些文娱环节去做增值付费，随着玩具AI功能的强化，这部分付费客户的黏性也会越来越高。

旷实认为，如果一些公司能够准确细分到某个赛道，正在某个垂直领域进行深耕，将来三至五年，有大概爆收回大牛股。希望投资者多多存眷AI应用的赛道。

AI智能驾驶家当专家陶圣：

L4自动驾驶将加速场景化落地

2025年，曾被业界预言为“智能驾驶元年”的节点终究到来。随着海内多个城市陆续开展无人驾驶车辆的试点，无人驾驶的智能驾驶技术已发展到了哪一步？哪些场景能够使用自动驾驶，完全完成“机器取代人”？

AI智能驾驶家当专家陶圣正在演讲中提到，相比L2（自动化阶段）,L4（高度自动化阶段）是跨越式的发展。两者最大的区分点是一旦产生变乱，由谁来负责？使用L2自动驾驶的乘用车，产生变乱后的责任方是驾驶员，而L4则由自动驾驶系统承担责任。不过，由于L4目前存正在限制使用地区，只有正在封闭场景下，涌现变乱才会由系统来承担责任。

陶圣表示，L4级自动驾驶技术依附其高度自动化和智能化的特性，正正在广泛应用于多个枢纽领域，展现出强大的应用潜力和代价。L4级自动驾驶技术已广泛应用于园区环卫、园区物流、智慧口岸、智慧航空港、智慧矿山和智慧仓储等低速且相对封闭的场景。同时，正在高速开放场景的Robotaxi和Robobus，低速开放场景的城区配送，以及高速半开放场景的干线物流中，L4级自动驾驶正处于试运营阶段。

他进一步指出，当前已完成L1至L5自动驾驶术语定义及图标范例的国家标准制定，进展显著。但是，测试标准以行业标准为主（非国标），其他配套标准尚未完善。

陶圣认为，L4级自动驾驶场景化落地至关紧张。L4级自动驾驶具有庞大的生态图谱，下游由车、路、云领域的技术及零部件提供商组成，下游主要是场景化办理方案提供商。正在L4级自动驾驶渐渐落地应用的背景下，场景化办理方案是当前家当发展的枢纽。目前L4级自动驾驶已正在口岸、仓储等场景建设起成熟的商业形式，正在复杂的矿山、城市、城际场景中也进入了试运营阶段开始探索创新商业形式。

中欧基金指数基金司理宋巍巍：

中国人形机器人家当链中或将持续涌现庞大的投资机会

从长跑马拉松到后空翻，再到划龙舟，人形机器人正正在迅速出圈。与此同时，资本市场也给予了人形机器人板块前所未有的存眷。

正在此次分享中，中欧基金指数基金司理宋巍巍回想了2022年以来的三波重大行情：2022年4月，马斯克称最早将正在2023年开始生产第一个版本的擎天柱人形机器人，由此开启了人形机器人的第一波行情；第二波行情始于2022年年底的ChatGPT公布；而第三波行情则于2024年“9.24”政策后启动。

宋巍巍分析，三波行情的驱动要素完全不同：第一波行情是由于环球科技领军人物初次宣布制作机器人，第二波行情的驱动要素来自人工智能技术底层大模型的快速进步，而第三波行情则来自金融市场的流动性放松。表面上，每个驱动要素背后代表了三轮跳跃式变化，但本质上，机器人家当供给与需求的演变才是行情的核心驱动要素。

自2024年至今，机器人板块的驱动产生了两轮紧张转机：一是2024年11月4日，正在海内龙头公司宣布设计搭建人形机器人平台后，机器人领域从片面的美国公司主导向中美共振的形式变化；二是2025年1月9日，马斯克透露人形机器人的量产设计：2026年将生产5-10万台，2027年大概翻10倍，人形机器人行情第一次从供给逻辑转向了需求逻辑。

作为近年最具设想力的科技领域之一，机器人板块今年以来正在政策盈余、技术突破和资本涌入的推进下屡创新高。宋巍巍认为，机器人行业的长期增长肯定性依然突出。政策层面，中国将具身智能写入当局事情呈报，工信部明确2025年批量生产、2027年形成国际竞争力的目标，并配套千亿级家当基金。地方当局如北京、江苏等地亦推出“首台套”补贴、场景开放等办法，加速家当落地。

正在宋巍巍看来，中国是公认的制作业大国，而机器人家当又是当下制作业家当皇冠上的明珠，将来中国人形机器人家当链中或将持续涌现庞大的投资机会。

同时，宋巍巍提醒投资者需注意两类风险：一是技术瓶颈，如AI视觉导航、柔性抓取等长尾场景尚未完全突破，大概影响商业化进度；二是供应链风险，高端轴承钢、芯片仍依附进口，地缘冲突大概导致本钱上升。

中欧基金科技组资深研究员董亮：

掌握AI出口的家当链公司值得存眷

正在本次中欧AI Day的最后，中欧基金科技组资深研究员董亮从学术与应用结合的角度出发，分享了他的AI 视角。

董亮认为投资新兴家当，必须要从技术角度出发，才有望正在家当浪潮到来前或上市前抓住机会进行布局。正在他看来，全部投资相当于F（X）公式，所谓做差异化就是正在X上进行更前端的投资。

基于此，他解构出两大维度，一是推断行业1至3年家当趋势如何？属于加速成长照样边沿放缓，或是大概进入科技周期的泡沫期？二是从公司维度，推断其是否具备长期代价，以及可否正在全部家当链占有一席之地？

从行业发展的角度，董亮归结出两类最值得投资的公司：一类是从需求侧推导，正在AI浪潮下掌握出口的家当链公司或具备更大优势；另一类则是正在供给端，具有大量数据积累的公司将来有望正在垂直领域形成较强壁垒，这些公司也值得存眷。

短期来看，全部模型的迭代将会从非线性从新回归到线性，当下大概已进入应用投资的最佳窗口期。从历史经验看，模型迭代每次都会以吞噬效应覆盖下游应用场景，应用开发就会酿成淹没本钱，而模型一旦步入放缓阶段，应用就有了投资代价，大型公司也会正在各大场景中结合垂类应用。

互联网行业正在已往10年内流量快速增长，利润释放则从第六年开始，且仅用三至四年就达到了数千亿规模，当前大概已破万亿。正在互联网世界里，从流量爆发到利润积累的过程是非线性的。放眼将来十年，董亮展望AI出口级用户时长将进一步增长，AI推荐算法效率也将大幅提拔。

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