投资趋势变化 - 投资重点从模型转向应用 关注AI与具体产业的深度融合 包括AI+医疗 AI+制造 AI+新材料等领域 [2] - 底层技术持续吸引大量资本 涉及具身智能 自动驾驶以及集成电路相关产业公司 [2] - AI赋能科学研究成为新兴投资范式 即AI for Science 比单个行业应用更具想象空间 [2] - 投资方向转向垂直和工业化领域应用 以及人工智能软硬件结合的智能终端 [2] - 估值逻辑发生变化 从看重团队转向更看重产品服务及商业落地可行性 [2] - 投资进一步向国资和头部机构集中 二八定律更加明显 [2] 投资策略要求 - 投资机构需要保持定力 深耕产业 理清产业逻辑和投资逻辑 不盲目追逐热点 [3] - 关注团队配置 早期项目以团队为核心 技术大牛+领域专家+产品经理的组合更佳 [3] - 贴近产业研究 重视链主企业需求变化和痛点 保持高度敏感 [3] - 关注大部分资本无法做的项目 如机器人大脑 灵巧手等高难度技术 [3] - 要求投资人具备更敏锐的洞察力 判断力和决策力 因科技发展曲线陡峭且决策时间短 [3] 细分赛道机会 - AI+数据赛道可能诞生千亿级市值以上公司 通过AI技术与行业数据结合 [5] - AI for Science是最可能产生超级独角兽的领域 涵盖医药 材料 能源 化工 半导体等多个万亿级市场 [5] - AI落地行业需具备三个特征：强痛点改善需求（如降本增效） 政策红利指引 技术适配性（如数据易获取） [6] - AI+医疗和AI+消费领域将涌现千亿级甚至万亿级企业 To C公司相对容易出大市值公司 [6] - 未来投资将聚焦人工智能 机器人和低空经济三大终端产业链 重点布局核心技术突破与创新应用落地 [4]