即将结束的2025年 ，是AI新闻刷屏与AI投资大放异彩的一年——各类AI大模型相继落地 ，智能驾驶使用场景持续扩大，人形机器人距离“走进寻常百姓家”又迈进了一步 。可以说 ，科技产业开启了一场物理世界的大变革 。
但与此同时 ，“卡脖子 ”技术制约 、高估值泡沫争议 、商业模式落地难题等挑战如约而至，科技板块全年也出现多次较大幅度的波动。在此背景下 ，中国科技产业如何突破瓶颈？投资者又该如何在喧嚣中把握真正的投资机遇？这些难题值得商榷 。
此次“科技圆桌派 ”交流 ，我们特别邀请到中欧基金两位“实战派”基金经理代云锋、杜厚良，对话专注新能源及AI产业研究的类星频道创始人郑晓康，他们将共同拆解科技产业的发展逻辑 、投资机遇与潜在风险 ，为2026年的科技投资提供一些新的视角 。
郑晓康：
首先 ，2025年一个核心趋势是全球开源模型产业化浪潮的开启；其次是物理世界的智能化加速，海外以不同技术路径切入Robotaxi市场的两家企业今年都取得了重要进展 ，标志着自动驾驶工程化能力有了实质性突破。
此外还有一个标志性事件是 ，两会政府工作报告将具身智能和6G纳入新兴产业范畴，产业虽尚未爆发 ，但已出现明确的萌芽点 。
低于预期的领域主要集中在物理世界的技术落地 。十年前行业就在热议的自动驾驶至今仍未完全普及 ，其落地速度远慢于数字世界大模型的迭代。但经过漫长的技术积累，自动驾驶正逐步进入寻常百姓家。
代云锋：
今年5月 ，北美市场AI推理侧形成商业闭环，进一步强化了AI基础设施的投资逻辑 。从训练需求拉动为主变成推理需求拉动为主，使得行业的持续性更好 ，久期更长 。
这一变化让我们对AI行业的景气周期判断久期变得更长 ，进而重新评估了产业链上不同公司的盈利预测和估值水平，因此在6-7月我们相应加大了对AI基础设施板块的关注。
杜厚良：
2025年的核心叙事是“AI赋能的效率革命” ，其底层逻辑是AI对人力的替代效应正在规模化显现 。
在海外，软件编程 、AI客服、法律文书等偏文字领域 ，AI替代人力的趋势已非常明显；在国内 ，部分大厂通过AI应用实现了18%-20%的人均效率提升，每年可节约15%左右的人力成本 。
这种效率提升形成了正向循环 ，企业通过AI扩大市场份额 ，进而加大AI投资，形成“大鱼吃小鱼”的行业态势 ，也让企业对AI的投资更加坚决。我们认为 ，2025年大概率是未来两三年产业发展的起点 。
代云锋：
AI时代的应用红利已在多个领域显现：
1 、消费娱乐级应用 ，如AI广告 ，全球广告市场规模已超万亿美元，是目前可以看到较为明确 、规模较大的一个市场；
2、赋能企业效率提升；譬如通过AI优化内部流程、实现降本增效 。
3 、新场景 、新范式的涌现 ，比如人形机器人和智能驾驶 ，虽尚未大规模普及，但想象空间巨大。
而要区分“卖铲子”的真机会 ，关键看两个维度：
1、与下游核心需求方（比如大型互联网厂商 、运营商）在产品研发和商务上的绑定深度；
2 、要具有较好的产业链壁垒 ，因为在竞争格局好、议价权强的环节，企业能获得更高的利润空间 。
杜厚良：
国产芯片企业突围的核心方向依然是国产替代 。随着国内AI应用场景的爆发 ，训练和推理端对算力的需求巨大。
国内头部大厂2026年的资本开支以及国产算力的采购比例预计将大幅提升，这意味着明年国产算力市场的需求具有较高的确定性 。
与此同时 ，“卡脖子 ”风险依然集中在供给端 。目前国内芯片大部分的流片环节仍依赖于海外外包厂 ，未来要真正应用于大厂的训练和推理过程中，仍需一定时间。
2026年国产算力将面临“需求火爆但供给受限”的供需错配格局，国内必须加快技术攻关 ，才能满足市场需求。
郑晓康：
长期来看，智能驾驶的终极玩家必然是软硬一体的企业 ，既要具备芯片自研能力 ，也要具有算法开发和硬件工程的实力 。
某国内手机龙头公司就是典型代表，通过自主研发芯片和算法 ，集软硬一体 ，形成了难以复制的核心竞争力；还有海外的Momenta，也在自研芯片 。所以 ，软硬一体背后的角色不一定是车企 ，也有可能是供应商。
对于细分领域的科技公司来说，从长远看压力会越来越大 ，因为市场会逐渐向头部集中 ，呈现出很强的马太效应 。
但今天的摄像头 、毫米波雷达 、激光雷达就像过去汽车上的轮胎，车企自研轮胎的能力非常有限，专业领域最好专业分工 。
代云锋：
从投资弹性看 ，进入智能化时代 ，整车在智驾领域的潜在空间最大。电动化时代跑出了相关龙头企业，智能化时代也有望诞生类似的企业 。
其次 ，零部件领域也会有新的公司能够长大 。寻找这类企业的路径就是去拆解车的不同环节 ，例如从新增料耗入手，基于这些料耗 ，在国内供应链中找到竞争优势突出的企业。
代云锋：
判断估值高低不能脱离基本面 ，科技产业三大板块的估值逻辑存在差异显著：
AI基础设施板块
市场预期行业在2026-2027年将保持高速增长 ，但对2028年的行业增速分歧较大 。
智能硬件终端
随着AI持续赋能，行业在2026-2030年或将进入到新的硬件创新周期 ，行业增速加快 ，虽然AI新硬件的产品成熟度不高，行业发展偏早期，但想象空间较大 ，估值略高 。
AI应用板块
估值分化极大 ，由于商业模式不清晰、行业格局未定，所以不同公司间的估值分化较大。
杜厚良：
其实真正做产业研究的人 ，很少谈AI泡沫 。因为这些全球主流企业的管理人都在思考，在几千亿甚至几万亿资本开支的背后 ，企业是否能够最终收获潜在几十万亿的回报 。
这些企业近两年拼命增加资本开支的相似动作 ，说明大家一定是经过深思熟虑的。
海外不少AI产业链公司股价最近都在创新高，说明大家更关心在Open AI的商业模式之下 ，产业链中可能出现的风险 ，而不是整个AI的产业链风险。
如今AI已明确成为生产力工具，在很多环节为人类社会大幅提升效率 ，AI投资是长期趋势 ，即便短期规模可能出现波动，但长期增长的持续性依然很强 。
代云锋：
2026年需要重点关注应用侧的突破；AI基础设施和智能硬件的发展路径相对清晰 ，更多在于跟踪验证 。
应用领域的想象空间更大，难度也更高。以人形机器人 、智能驾驶两大场景为例 ，如果这两个领域能实现技术突破 ，产品体验和适用性上一个台阶，或将带来巨大的投资机会 。
郑晓康：
我认为2026年值得期待的技术突破 ，主要集中在机器人和智能驾驶领域 ，预计将有更多业态的机器人产品落地，也会迎来机器人从观赏性价值向功能性价值转变的关键节点 。
而在智能驾驶领域 ，或将看到高阶智驾标配化。未来2-3年 ，20万以上的车型（包括燃油车 、混动车）会把高阶智能驾驶作为基础配置，像安全气囊一样普及 ，但这一趋势目前被市场低估 。
随着消费者对智能驾驶体验的认知提升 ，渗透率大概率会快速提升，带动相关产业链爆发 。
杜厚良：
我认为是AI端侧。因为我们看到当前全球大厂都在进行战略收缩 ，集中资源投入基模相关业务；与此同时 ，AI基模投资一旦爆发，存储、零部件等产品价格或将被同步推高 。
端侧或应用创新可能会走出“先抑后扬 ”的态势 。在真正场景落地之前 ，或先面临生存艰难问题 ，同时伴随销量毛利率下滑；此后随着基模能力提升，更好赋能机器人 、智驾等领域 ，这些场景和应用预计会有爆发的可能性。
风险提示
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我是视听号的签约作者“涵凝”！
希望本篇文章《中欧深一度 | 2026年突围战，如何抓住科技投资的“高光时刻”？》能对你有所帮助！
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