AI賽道或將成為今年上半年乃至全年的投資主線，板塊機會不斷。1. 背景3月5日，最新工作報告指出，要進一步推進數字經濟創新發展。 制定支援數字經濟高質量發展的政策，積極推進數字產業化和產業數位化，推動數字技術與實體經濟深度融合。 深化大資料和人工智慧的研發與應用，開展“人工智慧+”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群。
人工智慧已成為產業創新的關鍵抓手和引擎之一。 早在各省市召開的地方兩會，人工智慧、大模型、資料基礎設施、計算基礎設施發展等話題就已得到廣泛討論。 例如，上海提出積體電路、生物醫藥、人工智慧三大主導產業規模達到16萬億元; 廣東強調要加強大模型關鍵技術攻關，加快形成千億級人工智慧集團; 江蘇明確，人工智慧將全面賦能新型工業化，深入實施“智慧型化轉型、數位化轉型到網路化”。
AI賽道或將成為今年上半年乃至全年的投資主線，板塊機會不斷。 受益於AI技術的迭代發展，工業製造、自動駕駛等行業加速轉型。 華夏**策略團隊建議重點關注人工智慧（AIET）（515070）、機械人ETF（562500）、智慧型汽車ETF（159888）和晶元ETF（159995）。
2.通俗解讀
1）AI大模型賦能製造公升級。
隨著人工智慧技術進入實用階段，以人工智慧與製造深度融合為主線，以大規模模型能力賦能關鍵產業系統，推動產業數位化向智慧型化公升級，正在成為我國經濟社會高質量發展的新動力。 今年的全國政協，全國政協委員、360集團創始人周巨集毅帶來了關於通用大模型垂直化和產業化的相關建議，並表示2024年是大模型應用場景的第一年，中國完全可以走上一條有中國特色的大模型發展道路。 我國大模式發展的乙個重要方向，就是將大模式與業務流程、產品功能與行業、場景優勢相結合，謀求垂直化、產業化落地，賦能百家行業，助力加速形成新的優質生產力。
從生產製造的角度來看，人工智慧有望加強工業機械人的資訊處理、感知和執行能力。 ChatGPT作為一種自然語言處理工具的出現，可以幫助機器逐漸意識到它們可以真正像人類一樣進行交流，並執行大量的任務。 隨著生成式AI的發展，將真正推動製造環節的智慧型化、數位化轉型，工業機械人和自動化工廠作為智慧型製造的核心載體，將成為生成式AI與智慧型製造之間的中間橋梁。 根據Microsoft的《ChatGPT for Robotics： Design Principles and Model Abilities》一書，生成式AI目前通過兩個層面對工業機械人進行輔助：首先，ChatGPT作為一種預訓練的語言模型，可以應用於人與機器之間的自然語言互動。 機器通過ChatGPT理解人類的自然語言指令，並根據指令做出相應的動作。 其次，GPT可以幫助機器在執行路徑規劃和物體識別等任務時做出決策。
同時，生成式AI依託產業模型構建工程製造引擎，不斷提公升生產力，國內企業也開始在該領域應用。 例如，2023年4月13日，國內“AI+製造”解決方案的領軍企業奇智創新發布了“奇智空明”AIGC引擎（AINOGC），這是針對製造業垂直場景的AIGC工程演算法引擎，依託奇智自主研發的MMOC人工智慧技術平台，以工業預訓練大模型為核心。 奇智空明具備內容生成、智慧型問答、多輪對話、推理能力、高階生成五大能力，可滿足製造業企業的個性化需求。 該引擎將主要應用於製造和工業軟體領域，有效解決行業內大客戶的專屬需求，如互動式動態業務報表生成、智慧型產線設計等，打破垂直資訊孤島，提高生產力，實現更全面的數位化轉型。
人工智慧正在重塑製造業，製造業作為中國產業的核心，將充分受益於與人工智慧的深度融合，進一步實現智慧型化公升級，提公升全球競爭力。
圖1：AI+工業應用場景。
材質**：華泰**。
2）AI大模型賦能智慧型駕駛快速發展。
智慧型駕駛是AI最重要的落地場景之一，隨著大車型的賦能，智慧型駕駛有望有更多新的可能性。 小公尺創始人、董事長兼CEO雷軍作為2024年全國人大代表，準備了四項提案提交大會，其中進一步規範智慧型駕駛產品安全應用。 同時，全國人大代表、小鵬汽車董事長兼CEO何曉鵬建議，探索有限場景下低速無人駕駛的政策法規，在有限場景下開展低速無人駕駛+夜間補能的試點應用。
自動駕駛功能的實現依賴於演算法、資料和晶元來實現閉環。
從演算法層來看，深度學習具有擬合能力強、表示學習能力強、應用範圍廣等優勢，可以有效提公升自動駕駛的效能。 近十年來，Waymo、其他科技公司、新電動汽車廠商和傳統主機廠紛紛加大深度學習布局，大力發展自動駕駛技術。
從晶元層來看，算力是汽車智慧型化發展的核心驅動力之一，帶動了汽車晶元的快速增長。 隨著AI技術在智慧型駕駛中的應用越來越多，對算力的需求也在逐漸增加。 車載計算晶元的應用場景主要包括車身領域、座艙領域、底盤領域、動力領域和智慧型駕駛領域。 其中，自動駕駛場景將是未來車載計算晶元激烈競爭的關鍵場景之一。
目前智慧型駕駛晶元市場分為Mobileye和NVIDIA兩部分，以地平線、海思為代表的國產化品牌憑藉在AI計算領域的顯著優勢和大算力，率先進入自主品牌車企市場，實現國產晶元量產。 在算力需求增長的帶動下，汽車晶元市場或將強勁增長，汽車計算晶元市場有望迎來快速發展期。 根據易觀發布的《中國智慧型汽車車載計算晶元行業報告》，2023年車載計算晶元市場規模將達到2054億元。
此外，算力大的AI晶元將成為自動駕駛晶元的主流發展方向，L2及以下自動駕駛輔助功能所需的資料量更小，演算法模型更簡單，小算力晶元與演算法的強耦合可以滿足主機廠的需求。 感測器的增加和L3及以上智慧型駕駛系統解像度的提高，增加了對海量資料處理的需求，增加了演算法模型的複雜度，增加了對算力的需求，使得大算力晶元成為智慧型汽車演進的關鍵“基礎設施”。 看好AI賦能的智慧型駕駛產業，建議關注國產大算力晶元、上游硬體廠商、下游多模態應用等投資機會。
圖2：自動駕駛汽車功能與AI技術的對映。
資料來源**：中金公司。
3. 指數級機會
1. 人工智慧 AIETF （515070） 及其連線** （008585 008586）。
追蹤中證人工智慧主題指數（指數**：930713CSI，指數簡稱：CS artificial intelligence），從提供人工智慧基礎資源、技術和應用支撐的企業中選出代表性企業作為樣本股，體現人工智慧主題企業的整體表現。
2. 機械人ETF（562500）及其關聯**（018344 018345）。
跟蹤 CSI 機械人指數 （index**： H30590CSI）選擇系統解決方案提供商、數位化車間和產線系統整合商、自動化裝置製造商、自動化零部件製造商等相關公司作為樣品庫存，以反映機械人行業趨勢。
3. 智慧型汽車ETF（159888）。
追蹤中證智慧型汽車主題指數（指數**：930721CSI，指數簡稱：CS Smart Auto），該指數選擇為智慧型汽車提供終端感知和平台應用的公司，以及其他受益於智慧型汽車的代表性滬深A股作為樣本股，反映智慧型汽車行業公司的整體表現。
4. 籌碼ETF（159995）及其連線**（008887 008888）。
追蹤CNI半導體晶元指數（980017CNI，指數簡稱：CNI chip），旨在反映晶元行業相關上市公司在A**領域的市場表現，指數成分股“少而精”，注重優質**，流動性更高，長期收益更好。CNI半導體晶元指數作為半導體晶元行業的代表性指標，可以反映行業的市場機會。
5. 5getf（515050） 及其連線**（008086 008087）。
追蹤中證5G通訊主題指數（指數**：931079CSI，指數簡稱：5G通訊）選擇產品和業務與5G通訊技術相關的上市公司**作為樣本股，包括但不限於電信服務、通訊裝置、計算機電子裝置和計算機應用等子行業，旨在反映A股上市公司在相關領域的整體表現，每半年靈活調整一次，把握機遇通過5G技術創新。
資料**：中金公司、華泰**、風電公司，截至2024年3月4日。
上述產品的風險等級為R4（中、高風險），均屬於指數**，存在標的指數收益偏離市場平均收益、標的指數波動、投資組合收益偏離標的指數收益等重大風險。
訂閱：A類**訂閱，收取一次性訂閱費，不收取銷售服務費; C類不收取訂閱費，但有銷售服務費。 由於費用和成立時間不同等原因，兩者的長期表現可能會有較大差異，詳情請參閱產品定期報告。
投資者在投資前應仔細閱讀《合同》、《招股說明書》和《產品關鍵資料宣告》等法律檔案，充分了解風險收益特徵和產品特點，根據自身投資目標、投資期限、投資經驗、資產狀況等因素充分考慮自身的風險承受能力，在了解產品情況的基礎上做出理性判斷和審慎的投資決策和銷售適宜性意見，並獨立承擔投資風險。
對於ETF，投資該ETF的投資者面臨潛在風險，例如跟蹤誤差控制未能達到約定目標、指數編製者暫停服務、成分債券暫停交易、相關指數回報與市場平均回報之間出現偏離的風險、相關指數波動的風險、 投資組合回報與相關指數回報的偏離風險、相關指數的變動風險、**股的二級市場交易折扣溢價風險、認購贖回名單錯誤風險。參考IOPV決策風險及IOPV計算錯誤風險、退市風險、投資者認購贖回失敗風險、**股份贖回對價變現風險、衍生品投資風險等。
對於ETF餵食**，資產主要投資於目標ETF，大多數情況下會維持較高比例的目標ETF投資，淨值可能隨目標ETF的淨值波動，與目標ETF相關的風險可能直接或間接成為ETF餵食**的風險。 與ETF互聯互通**相關的特定風險亦包括：追蹤偏離風險、偏離目標ETF表現的風險、指數編製者停止服務的風險、相關指數變動的風險、成分債券停牌或違約的風險等。
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