文章核心观点 - 居民存款减少1.1万亿元并可能通过"固收+"产品流入资本市场 上半年"固收+"产品规模增长约2000亿元 总规模突破1.9万亿元[1] - 海富通基金构建了分层化的"固收+"产品线 涵盖低波、中波、高波不同风险等级 包括一级债基、二级债基和偏债混合型产品[3][4] - 团队采用动态资产配置策略 根据股票和债券夏普比变化调整仓位 追求风险收益特征稳定[5] - 通过三重层次实现稳健收益：提高收益下限、承担高性价比风险、构建底层资产阿尔法优化权益贝塔[7][8][9] - 选股框架注重"三高"标准：高股息、高预收账款增速、高市现率 强调行业分散和估值匹配度[10] - 公司具备超过20年的稳健投资基因 曾获首批企业年金和社保管理人资格 拥有完整的固收产品货架[16][17] 产品线架构 - 低波产品线包括一级债基和二级债基 今年以来回报区间1.59%-3.95% 近一年最大回撤控制在-0.78%至-1.64%[4] - 中波产品以二级债基和偏债混合为主 海富通稳固收益近一年回报11.90% 最大回撤-2.14%[4] - 高波偏债混合产品表现突出 海富通欣利近一年回报31.99% 近三年累计回报32.17%[4] - 产品采用持有期设计 如添利收益一年持有期债券 自2023年11月成立至2025年8月末所有季度收益为正[5] 投资策略 - 动态调整股债配置比例 根据夏普比变化灵活调配资产[5] - 2024年转债投资案例：8月低位布局 对应上证指数历史低估值 年初高位减持[9] - 权益投资不追求超额收益上限 重点控制下跌风险 中证800不同时段年化回报差异显著（7%-11%）[8] - 底层资产配置采用万得短债指数作为收益底仓 2007-2024年每年正收益[9] 团队与文化 - 核心成员稳定：陈轶平2011年加入 江勇2017年加入 陶敏2015年加入[13] - 考核机制注重长期业绩 避免短期压力导致的投资框架调整[12] - 投研文化强调"慢"心态 通过多资产多策略均衡获取超额收益[13] - 设立专门"固收+"研究小组 从绝对收益视角寻找投资机会[17] 行业背景 - 银行理财收益率下行推动资金向"固收+"产品转移[1] - 债券投资低利率环境使传统杠杆和信用策略有效性衰减[17] - 多资产阿尔法能力在"固收+"新时代愈发重要[18]

核心观点 - 大盘有望迎来慢牛行情 指数权重股存在全面估值与业绩修复机会 AI及机器人等科技成长行业龙头空间更大 [3] - 科技是A股市场最重要投资主线 AI是核心方向 分为海外算力、国产算力、端侧AI硬件、AI应用软件四大板块 [7][8] - 基础化工行业出现拐点 农化板块具贝塔属性 精细化工板块具阿尔法属性 黄金煤炭油运等资产具反脆弱性 [11][12] - 债券市场弱势属于调整而非反转 中长端利率套息价值已具备 若资金面扰动而基本面未回暖将出现第二次买入机会 [16][17][18] - 港股消费板块在政策加码和流动性宽松环境下具备超额收益空间 新消费龙头基本面保持强势增长 [24] - 库存周期正从被动去库走向主动补库 外需有望复苏 可关注科技主线及反内卷相关低位方向如光伏、锂电材料、钢铁、化工等 [26] - 结构性行情和总体震荡将成为主要特征 建议调结构而非降仓 选择高赔率品种等待防守反击机会 [28][29] - 新质生产力牛市刚开始 底层逻辑是人工智能时代确定性和中国经济新引擎确定性 建议低配传统经济超配新质生产力 低配传统权益超配黄金 [31][32] - 四季度信用债市场仍具配置价值 美国和新兴市场有结构性机会 人民币汇率和美元指数短期维持区间震荡 [34][35] 权益投资观点 大盘与行业展望 - 看好大盘表现 慢牛行情可以持续 宏观经济反内卷政策有望结束通缩实现触底 全球降息背景下顺周期与传统产业迎触底回升机会 [3] - 国内多个行业全球竞争力持续提升 贸易战与出海压力缓解 科技成长有望接力新老动能转换成为长期经济与竞争力抓手 [3] - 指数权重成分股有望迎来全面估值与业绩修复机会 AI等科技成长龙头个股空间更大 多数行业经历过去3年下滑已接近尾声 [3] - AI产业周期是全球共振 未来5-10年科技革命在AI+各行各业 制造业经历机器人AI革命 有望带来万亿市场空间机遇 [4] 科技与AI投资方向 - 科技是A股市场最重要投资主线 AI是最核心投资方向 分为海外算力、国产算力、端侧AI硬件、AI应用软件四大板块 [7][8] - 海外算力需关注新技术带来价值量提升及竞争格局优化 最看好PCB正交背板、数据中心跨区域互联及NV服务器代工 [7] - 国产算力最看好价值量增量最大的半导体板块 主要包括AI-GPU芯片和AI-ASIC芯片等环节 [8] - 端侧AI硬件还处预期阶段 需密切关注产品落地 最看好SOC芯片、存储芯片、组装与零部件环节 [8] - AI应用软件已进入兑现期 国内外业绩开始超预期 最看好AI+服务业、AI生产力工具、企业服务AI+SAAS三大方向 [8] - 目前无论算力还是应用都进入业绩兑现阶段 能兑现业绩的卡位龙头公司及新公司可能会更好 [9] 基础化工与资源板块 - 对基础化工行业非常乐观 体现在农化板块和精细化工板块 农化板块贝塔属性更强 精细化工板块阿尔法属性更强 [11] - 反内卷政策方向为上中游行业基本面定价提供落脚点 基础化工行业中基本面出现拐点公司不断增多 市值从小微盘向中大盘过渡 [11] - 关注黄金、煤炭和油运等资产 这类资产具较强反脆弱性 能在冲击波动中受益 在上证3800点附近反脆弱属性有望再次获得溢价 [12] 固定收益观点 债券市场展望 - 债券市场波动主线在风险偏好 当债券绝对收益率低位而风险资产出现较好回报时 债券市场新增资金流入速度放缓 [17] - 基本面和资金面两大因素不具备熊市基础 甚至有牛市坚实逻辑 当前弱势更多应定义为调整而非反转 [17] - 各期限利率特别是中长端套息价值已经具备 若出现资金面扰动而基本面未明显回暖通胀未加速 将出现年内第二次买入机会 [16][18] 策略操作 - 9月市场面临回购利率中枢季节性抬升和波动率加大挑战 货币政策操作至关重要需持续观察 [18] - 短期以哑铃结构应对 中下旬关注中长信用债建仓机会 [19] - 债券部分保持短久期积极防御 维持中性偏低久期争取获取稳健票息收益 [21] 量化指数观点 港股与消费板块 - 刺激消费政策力度与覆盖范围显著超越前两年 港股消费板块在政策加码和流动性宽松环境下具备超额收益空间 [24] - 港股市场具备良好投资价值 港股消费板块是重点关注领域 新消费龙头对消费细分行业趋势精准把握并通过产品创新打开增量空间 [24] - 新消费龙头海外市场份额稳步提高 半年报验证基本面保持强势增长 [24] 市场风格与行业机会 - 7月工业企业营收放缓但利润继续修复 8月PMI及高频价格指标改善 预计8月PPI同比回到-3%以内 反内卷政策效果正在显现 [26] - 库存周期去库可能接近尾声 正从被动去库走向主动补库 海外美联储降息及欧美财政扩张预期有望令外需逐步复苏 [26] - 人民币升值预期有望令资金面后市更关注国内基本面改善核心资产 小市值风格向大市值风格转变正向更多板块扩散 [26] - 可继续关注科技主线及反内卷相关低位方向 包括光伏、锂电材料、钢铁、化工等产能矛盾较大的中游制造业 [26] 多元资产配置观点 市场趋势与配置策略 - 市场高举高打再创新高 科技板块最受资金青睐 科技行业和科创板快增速持续改善 在景气稀缺和产业催化下双创板块和科技行业表现突出 [28] - 9月进入行情关键博弈节点 市场分歧加大可能带来波动 部分投资者可能进行止盈兑现和降仓 单边上涨行情可能暂告一段落 [29] - 结构性行情和总体震荡将成为主要特征 但短期波动不改中长期上行趋势 建议以调结构而非降仓应对 选择高赔率品种等待防守反击机会 [29] - 新质生产力牛市才刚刚开始 底层逻辑是人工智能时代确定性和中国经济新引擎确定性 建议低配传统经济超配新质生产力 低配传统权益超配黄金 [31][32] 海外市场与汇率 - 杰克逊霍尔会议对9月降息发出积极信号 降息预期有所前置 年内进行预防性降息有2次左右空间 [34] - 美国国内其他周期性指标表现尚好 关税带来通胀上行可能持续到明年 本轮降息周期可能幅度更小结束更快 [34] - 四季度信用债市场仍具配置价值 美国和新兴市场都有较多结构性交易机会 [35] - 美元兑人民币中间价有小幅度主动调整 受北上和南下资金阶段性流向影响 波动率整体仍然较低 人民币汇率和美元指数短期将维持区间震荡 [35]

文章核心观点 - 科技产业长期向上趋势不变 政策支持持续强化与市场情绪回暖推动科技类资产估值中枢稳步上移 [1] - 9月消费电子旺季来临 头部手机品牌集中发布新品 Meta Celeste智能眼镜亮相推动产业链热度升温 [1] - 基金经理聚焦科技创新投资机遇 重点关注AI算力、应用端、消费电子、机器人及军工等方向 [2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13] 行业与市场趋势 - 科技主线经历阶段性调整 但长期产业逻辑未改 [1] - 市场短期分歧加大 行业轮动加快 [1] - 9月阅兵仪式落地 市场存在内生调整需求 前期涨幅过大过快 [5] - 场外资金依旧庞大 即便调整幅度可能不会太深 [5] - 8月市场超预期强劲 短期波动可接受 总体呈现良性趋势 [13] - 8月大市值标的明显走强 后续风格可能再平衡 小市值走强值得关注 [13] 投资方向与机会 AI与算力 - 海外算力链业绩潜力提升 相关订单预期上修 主流公司业绩预期不断抬升 [11] - 核心品种估值尚未出现泡沫化 有望基于明年业绩实现估值切换 [11] - 板块热度向国产算力、应用端外溢扩散 [12] - 关注国产算力、AI应用等产业端变化 [3] - 关注AI细分支线 如液冷、电源、AI应用等 [4] - 算力为代表的基础设施景气度爆发 包括算力芯片、光通信、PCB、液冷等方向 [13] 消费电子与端侧AI - 9月消费电子旺季 头部手机品牌集中发布新品 Meta Celeste智能眼镜亮相 [1] - 三季报临近 关注有边际变化的消费电子和端侧AI设计公司 [6] - 端侧产品、云端应用可能有爆品产生 带来全新生态和产业链投资机会 [13] 机器人与智能驾驶 - 机器人板块四季度可能迎来较多催化 行业、政策和企业层面均有较大进展 国内外行业发展有望共振 [10] - 受益AI技术驱动的子行业 包括机器人、智能驾驶、AI端侧应用等 [9] - 在具身智能场景 人形机器人、无人车、无人机等受益于AI能力进化有望迎来爆发 [13] 军工板块 - 持续看好军工板块 阅兵仪式后业绩拐点、"十五五"、军贸合同等逻辑仍在 [7] - 下一个关注时点是2027年建军100周年 预计军工仍是资金可选方向之一 可能吸引长线资金入场 [7] 其他关注方向 - 新切入供应链的公司、出海业绩较好的公司 [4] - AI应用 GPT-5回调后位置已不算高 AI在各行业应用落地持续进展 [8] - 华为板块、自主可控板块、卫星互联网及可控核聚变等方向 [8] - 港股科技互联网板块 行业竞争格局改善、企业进入利润释放期、估值偏低有望重估 [9] - 大消费领域 包括创新药、潮玩、美容护理、宠物食品、饮料等 [9] - 外向景气子行业及个股 充分享受行业高速发展或者格局优化 [9] 风险与不确定性 - 需防范算力大盘股极致抱团对其他板块的"抽血"效应 [7] - 需做好市场风格切换的准备 [7] - 需警惕海外扰动 [5] - 关注"反内卷"政策力度超预期导致市场风格切换的可能 [4] - 关注中美关税谈判可能带来的不确定性风险 [4]

核心投资理念 - 投资决策旨在改善每个人的生活而不仅是追求收益 [1][3] - 公司投资理念是与时代脉搏共振并与产业先锋同行 [6][14] - 采用奥卡姆剃刀原理用简单变量精准描绘产业驱动力 [3][17] 人工智能产业布局 - 2023年首次布局AI龙头公司 2024年四季度提前部署国产算力和ASIC芯片 [2] - GPT-o1模型推动强化学习算法 带来ASIC芯片替代英伟达的机会 [19][20] - DeepSeek开源模型触发AI Agent爆发 2024年12月V3模型发布决定产业变化 [19][21][22] 产品业绩表现 - 代表产品诺安稳健回报过去一年收益率128.48% 超额收益105.07% [2] - 2024年年内收益率达65.20% 连续4个季度取得正收益 [2] - 超额收益主要来自个股选择 重点布局国产算力和ASIC芯片 [24] 科技股投资方法论 - 模型智力竞争是AI核心驱动力 发展呈阶跃式非渐进式 [7][19] - 科技股广阔空间本身就是最佳保护 国产芯片存在十倍股机会 [27][28] - 优先布局市场预期差领域 寻找被低估的差异化认知机会 [29][30] 产业趋势判断 - 信息化智能化变革带来长期产业机会 时间周期可能达3-5年 [7][18] - 国产芯片已实现40%利润率 中报显示刚需爆发 [35][36] - AI应用层存在业务模式重估机会 软件公司从协约定价转向价值定价 [36][37] 未来重点方向 - 人工智能芯片国产化替代 算力需求从训练转向推理 [35][36] - AI终端交互方式变革 可能诞生无屏幕新型终端设备 [37][38] - 新消费世代更注重性价比和情绪价值 反内卷政策带来供给侧机会 [38][39]

核心观点 - 江琦管理的东方红医疗升级A基金在医药行业投资中展现出卓越的超额收益能力 通过左侧布局创新药和动态组合调整 在熊市中控制回撤 牛市中捕捉弹性 实现71.72%的累计收益 相对基准指数超额收益达69% [2][4] - 创新药被视为医药行业未来最重要的投资方向 已完成0到1阶段 正进入1到10的快速发展期 中国创新药企业将在美国FDA获批上市并实现商业化 [18][27] - 组合构建能力是核心竞争优势 通过细分子行业分类和渐进式仓位调整 在不同市场环境下保持组合多样性和适应性 [10][11][12] 投资业绩表现 - 任职期间(2022年3月29日至2025年8月22日)累计收益71.72% 相对沪港深创新药全收益指数(2.56%)超额收益69% [2] - 2025年1月1日至8月22日实现82.35%的正收益 [4] - 年度表现:2022年1.48% 2023年2.66% 2024年-9.61% 同期业绩基准分别为-3.68% -10.16% -9.99% [36] 创新药投资策略 - 左侧布局创新药板块 科创板创新药股票持仓从2023年四季度的2只增至2025年一季度的6只 [7] - 前十大重仓股集中度持续提升:从2023年三季度46%升至2024年底68% 2025年一季度达79% [8] - 2024年三季度将大部分仓位配置于创新药方向 [8][25] 组合构建方法论 - 将医药行业细分为18个细分子行业 按不同驱动力分类而非传统申万分类 [10] - 组合保持多样性 同时配置生物科技公司和转型传统药企 兼顾高估值科技型企业和低估值传统龙头 [10] - 2022年10月调整组合至低估值中药、仿制药和改革国企 2023年实现绝对收益 [11][25] - 更注重胜率优先 为提高确定性牺牲部分弹性 [20][26] 研究体系特点 - 偏好"短期看似无用却具备长期价值"的研究 在行业底部期深入调研公司 [14][30] - 2018年发布《拥抱创新 紧抓龙头》深度报告 提前预判创新药产业趋势 [7][29] - 对ADC等新技术提前研究 2018年研究TDM1 2022年跟踪DS8201突破 [29] 行业前景判断 - 创新药政策改革始于2015年 经过10年投入进入开花结果期 [27] - 未来几年将看到中国创新药通过美国FDA审批上市 进入1到10的快速成长期 [18][27] - 创新药企业生命周期延长 从临床1期到产品上市各阶段提供不同阿尔法 [18] 产品与团队 - 公司内部员工大量持有其管理的基金 [22][35] - 新发浮动费率产品将加入QDII仓位 参与港股机会和香港市场IPO [33] - 基金经理拥有14年医药研究经验 2022年3月开始投资管理 [37]

文章核心观点 - 基金经理冯帆采用"组合管理+定量手段"的投资框架 通过全局观和独立性管理固收+产品 始终承担高性价比风险 追求稳健收益 [3][4][9] - 代表产品银华增强收益债券A近一年收益率9.46% 超额收益4.36% 业绩比较基准收益率5.10% [3] - 投资理念强调全局观和独立性 通过多资产多策略结合获取整体组合收益 而非单一资产收益 [3][4] 投资框架与方法 - 采用自上而下配置框架与定量策略落地相结合 形成"组合管理+定量手段"体系 [3][9] - 资产配置三原则：匹配宏观环境不做未来预测 承担高性价比风险 适度逆向加仓 [11][12] - 通过胜率和赔率打分体系刻画宏观周期与资产定价 提供中高胜率年度配置建议 [14][15] - 回撤管理分事前事中事后三部分 事前设定回撤目标 事中动态调整 事后风险预警与加仓指导 [19] 细分策略执行 - 量化选股采用多因子模型 70%超额收益来自alpha层面 30%来自行业配置 追求稳定超额收益 [21] - 转债投资核心评估非线性定价 利用凸性风险收益特征 避免估值过高导致的负向不对称性 [17][18] - 纯债投资基于"折价购买不对称性"原则 通过定量化规则化方式优化风险收益特征 [25][30] 市场展望与操作 - 认为权益资产积极可为 股债夏普比收敛是资金切换的核心驱动力量 [32][33][34] - 操作上平衡上行风险与资产价格波动 根据风险收益比重新分配预算 关注结构性分化机会 [34] - 转债投资避免负向不对称性风险 关注债券久期品种调整后的对冲价值 [34] 产品管理目标 - 追求"产品定位下 有效承担风险" 不追求短期排名 注重长期盈亏比优势 [26][27] - 通过组合思维与定量手段实现 资产配置先于细分策略 采用规则化系统化策略保证超额收益稳定性 [28][29]

基金经理蒋娜的投资框架 - 提出"三新原则"投资框架 寻找具备新周期、新客户、新产品特性的标的 [4][19][24] - 新周期带来行业渗透率快速提升 新产品和新客户给后来者带来弯道超车机会 [4] - 优秀中小公司能获得行业贝塔和个股阿尔法的共振 [4] 投资案例与选股逻辑 - 通过PCB行业案例演绎投资框架 人工智能产业趋势成为PCB行业新周期 [4] - 某PCB公司通过积极拥抱人工智能全球龙头企业新客户 实现盈利爆发式增长 [4][21][23] - 偏好投资从导入期进入业绩爆发期的公司 2023年2月开始跟踪AI产业链公司 [12][16] - 2024年一季度AI产业链公司进入报表兑现期 二季度业绩出现爆发 [12] - 不投资老PCB白马龙头 因传统龙头资源倾斜犹豫 新客户代表所有人从0开始竞争 [24] 财务分析与估值方法 - 属于重视报表的成长型选手 对现金流和资产负债表格外重视 [5][9][12] - 组合前十大持仓大部分属于业绩进入爆发阶段的股票 [12] - 关注现金流和利润端指标 要求产品能卖出且收到钱 [14] - 偏好有估值保护的买点 2024年4月关税担忧导致市场下跌时建仓买入 [26] - 使用基本面现金流折现与产业趋势成长投资相结合的方法 [5] 行业配置与机会识别 - 组合行业均衡不押注单一赛道 通常配置三四个行业 [4][33] - 关注AI产业链 互联网娱乐 游戏等高景气度行业 [34][39] - 2024年政策导向偏向内需 互联网娱乐管制宽松 游戏版号发放增加 [34] - 下半年关注化工 新能源 消费等底部反转行业 [39] - 识别真实需求 AI人工智能存在真实需求 龙头企业订单超预期且业绩持续兑现 [17] 市场观点与投资策略 - 权益市场不同风格都有机会 宽货币宽财政背景下权益资产表现优于债券 [39] - 经济增速放缓时代增长稀缺 需珍惜高景气度行业 [39] - 避免在市场共识达成后买入 因AI工具加速共识形成 赚钱难度大 [31][32] - 通过行业交叉验证寻找产业爆发增长机会 作为买点判断依据 [28] - 在偏离合理估值中枢较大时寻找买点 尽管短期可能有下行风险 [29] 投研方法与能力建设 - 构建高效投研转换机制 保持对行业景气度估值盈利变化的敏锐洞察力 [6] - 长期与研究员一线调研 覆盖TMT和消费行业 从不同行业寻找成长型共性 [36] - 使用AI投研工具提升学习效率 加速数据整理 [43] - 通过与年轻研究员交流理解新产业趋势 保持与时俱进 [42] - 借鉴《股市真规则》数据验证的投资共性 规避错误 [44][45]

投资策略与理念 - 投资策略不依赖择时，而是通过多资产、多策略的低相关性组合提高超额收益稳定性 [2][3][14] - 套利策略形成系统化研究体系，持续挖掘胜率高、赔率合适的机会 [3][19] - 策略执行更专注和系统化，通过专业化分工在细分资产和策略上形成阿尔法能力 [2][15][19] 产品设计与定位 - 专户FOF在产品合同层面更具灵活性，可参与股指期货贴水、定开基金及封闭式产品套利等机会 [12] - 公募FOF面向普通投资者作为长期储蓄工具，专户FOF更注重中短期满足客户具体需求 [12] - 绝对收益产品通过资产低相关性和多策略提升绝对收益概率，而非依赖单一资产 [7][22][23] 组合构建与管理 - 组合构建采用"足球阵容"理念，将基金分为前锋、中场、后卫以平衡风险收益特征 [2] - 严格执行纪律性再平衡，涨多减仓、跌多加仓以控制波动，不因预判市场而主动调仓 [24] - 底层资产配置基于长期低相关性组合，而非每年切换资产，实现长期稳健 [8][25][26] 基金选择标准 - 主动基金选择看重基金经理风格稳定性和超额能力持续性 [9][27] - 被动基金作为工具平衡组合，而非表达观点，在主动基金覆盖不足时替代 [9][27] - 不自下而上选择基金时以主动/被动为核心标准，而是基于组合构建逻辑 [27] 风险收益优化 - 所有策略操作严格匹配客户预设风险敞口，权益仓位控制在约定范围内，避免跟踪误差失控 [3][13] - 套利策略参与比例视胜率和赔率而定，胜率高、赔率合适时多参与，否则控制比例 [17][18][19] - 不追求每个策略极致表现，但要求每个策略贡献正超额，长期复合收益稳定 [20][30] 市场观点与操作 - 不对市场做大幅判断，采用渐进式操作：市场情绪高热时谨慎，低迷时积极，中间状态专注做Alpha [10][29] - 收益主要来自选基和配置，而非市场判断，极端情况下做逆向操作 [29][30] - 当前市场未到极端位置，估值、流动性、政策无特别极端变化，保持中性态度 [29]

组织文化层级理论 - 文化最深层为基本假设 包含无意识信念 如人性本善或本恶 个体与群体关系 对不确定性容忍度及冲突看法 形成于长期解决内外部问题过程[6] - 中间层为价值观 代表组织公开倡导原则 包括战略目标 哲学规范及道德标准 如客户至上 创新 诚信与团队合作[6] - 最表层为实践 包含可见现象 如物理环境 建筑风格 着装规范 行为模式 仪式典礼及沟通方式[7] 组织认知-行动-绩效整合范式 - 范式作为认知底层框架 决定问题定义方式 信息筛选及方案验证 如同认知过滤器 识别现象是否为问题[8] - 原则将范式操作化表达 例如传统原则视员工为成本 而精益原则视员工为资产[8] - 程序将原则转化为可重复步骤 作为方法论容器 实践则强调行动中反思 在实体情境中应用程序[8] - 业绩为最终输出 需通过量化指标评估 如KPI与ROI[8] 管理思想体系演变 - 官僚主义体系核心为组织 结构 规则及效率 人性假设为经济人与组织人 侧重被动与工具性[9] - 人本主义体系核心为人 需求 动机 关系及潜能 人性假设为社会人 自我实现人及复杂人 侧重主动与潜能[9] - 控制方式从正式规则 层级监督及外部激励 转向价值观引导 文化熏陶 内在激励及赋能信任[9] - 沟通方向从自上而下单向命令 转向多向开放与参与 决策模式从高度集中化转向分权化与参与化[9] - 激励基础从薪酬 职位及惩罚 转向工作意义 成就感 认可 成长及归属感[9] - 组织结构从刚性 高度正式化金字塔型 转向扁平化 柔性化及网络化 领导风格从命令控制型转向支持型 服务型及教练型[9] - 目标导向从效率 稳定及可预测性 扩展至效率 创新 适应性 员工满意度及可持续发展[9] 工作能力五层级 - 创造力层级要求挑战传统并创新方法 如跨界寻找解决方案[10] - 勇气 主观能动性及韧性层级要求将工作视为使命 全身心投入 包含突破舒适区 主动发现问题及应对挫折[10] - 专业性层级要求掌握岗位所需专业知识与技能 如技术能力及行业认知[11] - 勤勉层级要求主动投入工作并高效完成任务 体现责任感与坚持[12] - 服从层级要求遵守规则 按时出勤并执行指令 体现基础纪律性[13] 官僚主义特征与弊病 - 官僚主义形式包括正规层级结构 职务决定权力 自上而下权威 顶层决定战略预算 核心团队制定政策 严格界定工作规则 通过监督规章制度实现控制 管理者委派工作评估业绩 薪酬与职位挂钩[17] - 官僚主义弊病包括层级鲜明目光短浅 形式化沉重呆板 专门化局限性 标准化愚昧昏聩 打压逆向思维 造成感知反应滞后 组织结构僵化 领导者身处孤岛 权衡取舍次优化 阻碍资源快速重新部署 不鼓励冒险精神 决策政治化 审批流程冗长繁复 权力与领导能力错配 限制个人贡献机会 破坏一线员工责任心 有组织贬损创造力[18] 组织创新环境要素 - 创新环境需要值得在乎的使命 开放沟通与透明数据 足够安全感让员工做自己 家的感觉[20] - 要求对等问责 发挥各自优势 自主决断权力 相互尊重与协作 领导力本质为增强团队凝聚力并发挥成员优势[20] - 具体措施包括项目制与工作室 消减业绩指标评判 专业素养与权利统一 薪酬与贡献挂钩 建立自然动态层级结构及组建创新团队[21]

导读：今年以来，上证指数不断创出十年新高，投资者的情绪又重新被点燃。其中市场表现最好的几乎全部来自创新：AI产业链相关的国内外算 力、PCB，光模块，医疗创新驱动的创新药，人工智能带来的互联网巨头重估和机器人等。 AI人工智能是移动互联网以来最大的科技创新。根据彭博的数据统计，美股科技"七姐妹"总市值达到了创记录的19.6万亿美元（数据来源： Bloomberg；数据截止：2025年8月8日），其中英伟达一家公司市值就超越了许多国家股市的总市值。从2024年开始，美股"七姐妹"的涨幅和AI 人工智能 呈现了很强的相关性。 在这一次中美 科技的共振中，易方达中生代科技成长团队的一批基金产品通过前瞻性布局，取得了优异的业绩。比如说，武阳管理的易方达瑞享混 合I年内收益率96.13%，刘健维的易方达科融年内收益率69.58%，郑希的易方达信息产业A年内收益率63.54%，欧阳良琦的易方达战略新兴产业A 年内收益率63.54%，蔡荣成的易方达科技创新年内收益率47.43% （数据来源：Wind；数据截止：2025年8月26日） 。 这些基金经理优异业绩的背后，是易方达不断强化清晰稳定的投资风格和产品特征。在易方达内部 ...