【金信半月谈】黄飙：把握具身智能、消费新硬件

与AI for Science的投资机会

当前，全球科技革命正以前所未有的深度和广度重塑经济格局，而人工智能（AI）无疑是这场变革的核心驱动力。在中国股市，我们正见证一场由AI引领的产业升级与价值重构。其中，具身智能、AI消费电子新硬件和AI for Science这三大前沿主线，并非孤立发展，而是相互交织、协同共进。对于具备前瞻性视野的投资者而言，理解这三者的融合逻辑，将是把握中国经济转型与产业升级核心红利的关键。

具身智能：让AI走进现实世界，开启物理世界新篇章

具身智能，简单来说，就是让AI拥有一个物理身体，能够感知、理解并与现实世界进行交互。这超越了我们传统意义上的机器人概念，代表着AI从虚拟数字世界走向物理世界的里程碑。想象一下，人形机器人在复杂的工厂环境中与人类高效协作、在家庭中提供个性化服务、在危险场景中执行特种任务，这些曾是科幻电影中的场景，正加速变为现实。具身智能的发展将催生一个庞大而复杂的产业链，蕴藏着巨大的投资机遇。

核心硬件与精密制造： 这是具身智能的基石。首先是为机器人提供强大算力的高性能AI芯片，它们是机器人感知和决策的“大脑”。其次是赋予机器人精细动作能力的精密传动与执行器，例如高精度伺服电机、减速器以及灵巧机械手。再者是各类高精度传感器，如视觉传感器（高性能摄像头）、力传感器和触觉传感器，它们是机器人感知世界的“眼睛”和“皮肤”。中国在这些核心零部件领域的国产替代进程正在加速，技术突破将直接带动相关上市公司的业绩增长。

软件与算法平台： 硬件之上是智能的灵魂——机器人的“大脑”与“小脑”。这包括开放且高效的机器人操作系统（ROS）及其优化版本，它们能兼容各类硬件并提供高效调度和控制能力。更重要的是，多模态大模型与具身智能的深度融合，将赋予机器人更强的理解、推理和泛化能力，使其能更好地理解人类意图和复杂环境。此外，用于模型训练和行为模拟的仿真平台也至关重要，它们能大大降低研发成本和风险。

多元应用场景： 具身智能的落地将极大提升社会生产效率和服务质量。从智能制造领域的工厂自动化、柔性生产线改造，到服务机器人领域的居家养老、物流配送、商业服务，再到特种机器人在安防巡检、灾害救援等高危环境中的应用，这些广阔的市场空间将为相关企业带来持续增长动力。

AI for Science：加速科学发现，变革科研范式

AI for Science是指利用AI技术，特别是大模型和机器学习，颠覆传统科学研究范式，全面加速科学发现的进程。它让科研从传统的“假设-实验-验证”循环，转变为“数据驱动-智能发现”的新模式。AI能够帮助科学家在海量数据中挖掘规律，预测复杂系统的行为，甚至直接设计出新的材料、药物或能源解决方案。AI for Science的崛起将深刻影响多个前沿科技领域，带来颠覆性变革。

生物医药与医学诊断：

AI在药物研发领域的应用日益突出，从靶点发现、分子筛选、化合物合成路径优化到临床试验设计，AI能够显著缩短新药研发周期、降低研发成本。此外，在基因编辑、蛋白质结构预测和精准医疗方面，AI也展现出巨大潜力。

AI在医学诊断方面的应用涵盖了多个层面，其核心优势在于提高效率、准确性和可及性，包括 (1)医学影像诊断：这是AI在医学诊断领域应用最成熟、最具影响力的方向。AI算法能够快速分析X光片、CT、MRI、B超等医学影像，识别出肉眼难以察觉的病灶，如早期癌症、心血管疾病、视网膜病变等。在中国，放射科医生短缺（中美放射科医生比例约为1:70,000 vs 1:7,000），AI影像诊断系统能有效弥补这一缺口，缩短阅片时间，提高诊断效率和准确性。(2)病理诊断：AI可以辅助病理医生分析病理切片，识别细胞异常和病理特征，尤其是在肿瘤诊断中，AI能够提供更客观、量化的分析结果，减少误诊漏诊。(3)辅助临床决策支持（CDSS）： AI系统通过学习海量病历数据、医学文献和临床指南，为医生提供个性化的诊断建议、治疗方案推荐和用药指导，帮助医生做出更明智的决策，尤其对基层医生和经验不足的医生有巨大帮助。(4)疾病风险预测与早期筛查：AI能够整合患者的基因数据、生活习惯、体检报告等多维度信息，预测疾病风险，并用于大规模人群的早期筛查，实现“治未病”。(5)远程诊断与医疗可及性： 结合远程医疗平台，AI诊断工具能让偏远地区的患者也能获得高质量的诊断服务，缓解医疗资源不均衡的问题。

新材料与新能源的突破： AI能够加速新材料的设计与发现，例如利用AI预测新材料的性能、模拟原子和分子结构，从而显著缩短高性能材料（如半导体材料、电池材料）的研发周期。在新能源领域，AI也能优化能源效率、提升电网稳定性、预测能源需求，为能源转型提供智能支撑。

AI for Science的实现离不开强大的底层支撑。专注于开发AI驱动的科学计算软件、数据分析与机器学习平台的公司，以及提供强大算力与云计算服务的厂商，都是AI for Science得以实现的基础设施提供者，它们将是长期受益者。

AI消费电子新硬件：终端智能的爆发，重塑用户体验

随着AI技术从云端走向终端设备，AI消费电子新硬件正成为连接AI能力与大众日常生活的关键载体。AI手机、AI PC及AI眼镜等，通过内置的强大AI算力，为用户带来更智能的语音交互、图像处理、个性化推荐、离线翻译等体验，有望掀起新一轮的换机潮。

AI芯片与模组：传统的芯片制造工艺（即摩尔定律的持续微缩）逐渐触及物理极限，而AI对算力、带宽和能效比的极致追求，使得先进封装技术成为延续摩尔定律、提升芯片性能的关键路径。先进封装技术中的2.5D/3D封装、Chiplet（芯粒）、混合键合（Hybrid Bonding）等技术有望很好的解决AI芯片面临的极高算力与互连带宽、异构集成、功耗与散热、成本与生产效率方面的挑战。

核心零部件： AI消费电子对显示屏、摄像头模组、传感器、精密结构件、电池等核心零部件提出了更高要求。拥有技术优势和产能优势的供应商将获得更多订单，尤其是在AI眼镜的近眼显示、光机模组等关键部件领域，技术突破将带来丰厚回报。

AI算法与软件服务： 硬件是载体，但AI体验的核心在于算法和软件。提供端侧AI模型、智能操作系统以及各类AI应用软件的公司，将为硬件赋能，提升用户体验，构建生态优势。

在对以上AI相关主线的投资上，建议关注以下两点：

聚焦核心技术与平台： 优先关注在AI芯片、传感器、核心算法、机器人操作系统、科学计算平台等关键技术领域具有核心竞争力和知识产权壁垒的公司。这些是AI产业的“卖水人”，基础性价值高。

识别潜在的“交叉点”公司： 寻找那些同时在具身智能硬件制造和AI for Science软件平台有所布局，或其产品和服务能够在这三大领域之间形成有效连接，产生协同效应的公司。这类公司往往具备更强的综合竞争力和成长潜力。

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