行业投资评级 - 中国 AI 产业凭借完善的产业链生态和巨大的市场规模占据领先地位，构建了技术、资本、人才与市场的正向循环创新生态 [1] - 中国顶尖 AI 公司与美国之间的差距正在缩小，有机会参与全球标准制定 [7] - 全球 AI 风投和研究投资规模庞大，但 AI 安全投资严重不足，存在巨大资金缺口 [15] 核心观点 - AI 作为通用型技术具有自我加速特征，预计未来十年内每年带来平均年化约 0.8%的生产率上升，到 2035 年中国 GDP 总量可能因 AI 额外增加 12.4 万亿人民币 [1][4] - 中国 AI 市场规模预计到 2030 年将达到 5.6 万亿人民币，为创业者提供广阔空间 [1][5] - 中国在算法和人才储备方面具有优势，全球约 50%的 AI 人才来自中国 [2] - 新型创新创业企业利用 AI 工具大幅降低开发成本，实现高效运作 [3] - 自动驾驶技术商业化落地面临多种挑战，包括本土化适应问题 [67] 行业发展趋势 - 人形机器人产业热度持续升温，正从实验室加快迈向工业化生产和商业化应用 [14] - 端到端自动驾驶技术将传统模块化、基于编程的自动驾驶替换为基于数据驱动的范式 [73] - AI 保险技术市场涵盖数据安全、系统可信度评估、风险管理和内容验证等关键领域，预计到 2030 年中国每年能从全球 AI 保险市场捕获 500 亿美元 [3][19] - 大模型的发展路径已逐渐走到尽头，需要通过多模态数据提质和内化智能体等新方式来提升模型智能性 [23] 资本市场表现 - 2025 年初恒生科技指数一季度上涨超过 20%，显示出市场对中国发展 AI 的信心 [4][9] - 科创板自设立以来共支持 54 家未盈利企业上市，其中 22 家已实现首次盈利 [53] - 港交所 18C 特专科技章节已有三家来自 AI 应用、自动驾驶及机器人自动化的企业实现上市 [58] - 中金公司累计保荐科创板上市公司超过 50 家，总融资规模超过 2000 亿元 [11] 技术创新与应用 - 以 Deep See 为代表的中国自主大模型实现了里程碑式突破，展现出强大的本土化优势与创新活力 [13] - AI 在科学发现方面展现出巨大潜力，如通过 API 调用发现 Linux 内核中的零日漏洞 [25] - 新型创新创业企业通过轻量化运行和快速迭代，以半月级的方式进行产品开发 [28] - 端侧模型和端侧芯片是 AI 变革过程中涌现的新赛道，未来将实现距离用户最近的智能应用 [75] 政策与生态支持 - 上海市政府积极推动人工智能产业发展，设立功能性子公司联动区级基金，打造从种子期到成熟期的融资供给体系 [10] - 科创板新增设立成长层，重启第五套上市标准并扩大其适用范围至低空经济、商业航天和人工智能等领域 [55] - 中关村学院与中关村人工智能研究院通过构建产学研创投一体化平台，为师生提供全链条体验 [32] - 中国政府采购在培育新兴产业中发挥重要作用，2020 年占据 AI 市场的一半份额 [50] 企业案例与进展 - 文远之行在自动驾驶领域取得显著进展，已在十个国家超过 30 个城市落地各类自动驾驶产品 [66] - 金山办公发布 WPS AI 3.0 产品，强调人类与 AI 的新协作关系 [59] - 阿里云认为现在是"genetic model"的时代，大模型的发展仍在继续 [64] - 面壁智能研发端侧智能和端侧模型，以便在未来实现距离用户最近的智能应用 [75] 投资逻辑与建议 - 蓝驰创投看好既有学术背景又有产业背景交叉复合经验团队，这些团队能够务实地解决当下问题 [80] - 企业应抓住科创板改革红利期，提前规划公司架构设计、管理治理结构以及财务管理和内控制度 [71] - 耐心资本对创新发展影响深远，可以支持更多高风险、高潜力的创新项目 [51] - 改善创新生态系统需要建立个人破产机制，优化监管环境，促进重点领域发展 [52]