共话AI未来！中欧基金AI DAY带你解码AI无限可能

当硅基代码叩响文明之门，当智能浪潮重塑人类想象，AI浪潮正以前所未有的速度改变着人类认知世界的方式，颠覆着传统产业的底层逻辑，更逐浪于资本市场。 “AI+”的未来还有哪些想象空间？人形机器人投资的下一阶段焦点在哪？投资者应该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、国内AI科学家及产业专家等，分享了当前AI技术发展的最新成果，探讨了生成式AI发展趋势及投资价值，一同解码AI应用的投资机会和无限可能。

中欧基金权益研究部副总监、科技组组长杜厚良： 关注港股大模型应用、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产业研究，要比别人更早发现科技产业变化的机会。今年以来，中欧基金科技战队积极主动开展调研，力求挖掘AI产业的潜在投资机会。

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、科技等相关产业资源和背景。目前，科技战队已经整理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，可以助力团队率先挖掘到产业的投资机会。

针对当下科技领域的投资机会，杜厚良认为要重点关注港股大模型应用、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有望在本质上改变移动互联网的入口。通过AI技术的普及应用，移动互联网现有的分配方式或将发生较大转变。

而AI产业链中的国产替代也将加速。杜厚良认为，此前，科技大产业链中某些环节（如仪器仪表、模拟芯片）对进口的依赖程度超过40%，在“关税战”之后，这些环节对国产替代的需求正在快速增加，下游客户也有更强的意愿使用国内的产品。

此外，3D打印行业经过十几年的发展，叠加在航空航天、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打印还处在市场培育的早期，值得用心去挖掘一些潜在的投资机会。

杜厚良分析,虽然AI手机也处在市场的早期，但同样值得特别关注。未来的AI手机不再是冰冷的设备，而是能感知、决策、进化的数字伙伴，可以帮助用户实现预判路况、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，全球AI浪潮风起云涌。今年以来，随着DeepSeek的横空出世，全市场的目光都转向了中国的硬核科技领域。

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，出现能够模拟人类智能的行为。

他认为有六个值得关注的AI应用方向，分别是：AI Agent 、AI营销、AI游戏、AI教育、AI陪伴以及AI玩具。其中，AI Agent本质上是通过AI帮助用户执行一些任务的代理人。它的主要功能是在辅助人类，帮助完成办公、会议等多项工作。从目前趋势来看，全球AI Agent正在快速演进并赋能至各大垂类和流量平台，国内一些互联网巨头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。

在AI营销领域，AI会根据用户在某一个页面停留的时间长短、主动搜索的内容等，针对用户需求进行更精准的内容推荐。这可以帮助广告主提升用户时长，更好地生产广告创意内容，并进行归因和回溯；在AI游戏方面，当下AI对游戏的赋能主要集中在研发维度，帮助大厂的工作室去生成一些图片和视频，帮程序员编写代码，但在终端用户层面还未实现革命性变革；AI教育领域，目前已经有一些教育机构推出了AI学习机，辅助儿童进行学习。

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语言功能，让儿童在玩玩具的过程中学到一些知识；第二是通过玩具的硬件，搭载一些娱乐环节去做增值付费，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，在某个垂直领域进行深耕，未来三至五年，有可能爆发出大牛股。希望投资者多多关注AI应用的赛道。

AI智能驾驶产业专家陶圣： 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”的节点终于到来。随着国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经发展到了哪一步？哪些场景可以使用自动驾驶，彻底实现“机器取代人”？

AI智能驾驶产业专家陶圣在演讲中提到，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发生事故，由谁来负责？使用L2自动驾驶的乘用车，发生事故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目前存在限制使用区域，只有在封闭场景下，出现事故才会由系统来承担责任。

陶圣表示，L4级自动驾驶技术凭借其高度自动化和智能化的特点，正在广泛应用于多个关键领域，展现出强大的应用潜力和价值。L4级自动驾驶技术已经广泛应用于园区环卫、园区物流、智慧港口、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，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规范的国家标准制定，进展显著。然而，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重要。L4级自动驾驶具有庞大的生态图谱，上游由车、路、云领域的技术及零部件提供商构成，下游主要是场景化解决方案提供商。在L4级自动驾驶逐渐落地应用的背景下，场景化解决方案是当前产业发展的关键。目前L4级自动驾驶已经在港口、仓储等场景建设起成熟的商业模式，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模式。

中欧基金指数基金经理宋巍巍： 中国人形机器人产业链中或将持续涌现巨大的投资机会

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关注。

在此次分享中，中欧基金指数基金经理宋巍巍回顾了2022年以来的三波重大行情：2022年4月，马斯克称最早将在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发布；而第三波行情则于2024年“9.24”政策后启动。

宋巍巍分析，三波行情的驱动因素完全不同：第一波行情是由于全球科技领军人物首次宣布制造机器人，第二波行情的驱动因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，每个驱动因素背后代表了三轮跳跃式变化，但本质上，机器人产业供给与需求的演变才是行情的核心驱动因素。

自2024年至今，机器人板块的驱动发生了两轮重要转折：一是2024年11月4日，在国内龙头公司宣布计划搭建人形机器人平台后，机器人领域从单方面的美国公司主导向中美共振的模式转变；二是2025年1月9日，马斯克透露人形机器人的量产计划：2026年将生产5-10万台，2027年可能翻10倍，人形机器人行情第一次从供给逻辑转向了需求逻辑。

作为近年最具想象力的科技领域之一，机器人板块今年以来在政策红利、技术突破和资本涌入的推动下屡创新高。宋巍巍认为，机器人行业的长期增长确定性依然突出。政策层面，中国将具身智能写入政府工作报告，工信部明确2025年批量生产、2027年形成国际竞争力的目标，并配套千亿级产业基金。地方政府如北京、江苏等地亦推出“首台套”补贴、场景开放等举措，加速产业落地。

在宋巍巍看来，中国是公认的制造业大国，而机器人产业又是当下制造业产业皇冠上的明珠，未来中国人形机器人产业链中或将持续涌现巨大的投资机会。

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，可能影响商业化进度；二是供应链风险，高端轴承钢、芯片仍依赖进口，地缘冲突可能导致成本上升。

中欧基金科技组资深研究员董亮： 掌握AI入口的产业链公司值得关注

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。

董亮认为投资新兴产业，必须要从技术角度出发，才有望在产业浪潮到来前或上市前抓住机会进行布局。在他看来，整个投资相当于F（X）公式，所谓做差异化就是在X上进行更前端的投资。

基于此，他解构出两大维度，一是判断行业1至3年产业趋势如何？属于加速成长还是边际放缓，或是可能进入科技周期的泡沫期？二是从公司维度，判断其是否具备长期价值，以及能否在整个产业链占据一席之地？

从行业发展的角度，董亮归纳出两类最值得投资的公司：一类是从需求侧推导，在AI浪潮下掌握入口的产业链公司或具备更大优势；另一类则是在供给端，拥有大量数据积累的公司未来有望在垂直领域形成较强壁垒，这些公司也值得关注。

短期来看，整个模型的迭代将会从非线性重新回归到线性，当下可能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，应用开发就会变成沉没成本，而模型一旦步入放缓阶段，应用就有了投资价值，大型公司也会在各大场景中结合垂类应用。

互联网行业在过去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，当前可能已破万亿。在互联网世界里，从流量爆发到利润累积的过程是非线性的。放眼未来十年，董亮预测AI入口级用户时长将进一步增长，AI推荐算法效率也将大幅提升。

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