投资框架 - 投资方法围绕“超预期”因子展开，从高景气度、高增速板块中挑选有望交出超预期答卷的标的，并结合成长空间与估值因素构建组合[3][7] - 借助量化模型建立以“超预期”为核心的量化体系，以提高选股精准度，业绩超预期因子在成长股投资中表现突出，能形成显著超额收益[3][8] - 投资框架注重将自上而下的宏观判断与中观行业选择、微观企业研究相结合，以提升投资决策的稳健性[5] 宏观与市场观点 - 当前经济稳步复苏，基本面有支撑，同时无风险利率持续下行，股市相较于其他大类资产性价比更高，成为行情延续的关键支撑[5] - 在经济复苏阶段，成长股通常占据主导地位，其在行业发展的0-1和1-10阶段因增长预期高、成长弹性强而表现亮眼[5][6] 重点投资方向：AI产业链 - AI产业链上游算力环节是当下业绩兑现能力最强的板块，AI基建持续超预期，为产业链上的中国企业带来长期机会，国产算力未来成长潜力可期[9] - AI应用兑现时间可能稍靠后但弹性较大，分为硬件结合型、赋能型、生成型和助理型四类，未来最先跑出商业逻辑的应用可能来自端侧AI设备及人形机器人[9][10] - 除AI外，长期关注中国制造业向高精尖制造攀升的趋势，包括人工智能、人形机器人、半导体、创新药、固态电池等多个方向[10]

AI投资市场现状 - A股市场掀起人工智能投资热潮 但龙头公司短期涨势较快导致估值水平迅速提升 市场对行情可持续性出现分歧[1] - 以光模块和光通信为代表的AI硬件端整体估值水平迅速提升[1] 投资策略框架 - 业绩超预期因子在国内市场持续有效 业绩超预期股票能相对板块走出持续性超额行情[2] - 投资重点聚焦成长空间大 公司有禀赋 管理层可靠且能兑现业绩的核心品种[2] - 结合未来空间和当前估值动态衡量性价比 在组合中不断轮换性价比更高标的[2] 产业链结构划分 - AI产业链划分为上游算力 中游数据和大模型 下游应用三个板块[4] - 下游应用包括软件类AI+教育/办公/税务 硬件类机器人/智能驾驶/AI手机/AI眼镜 以及文生图/文生视频/AI Agent[4] 当前投资机会 - 算力侧龙头公司业绩良好且海外持续加单 但前期涨幅较多使上涨空间受限[4] - PCB设备和液冷等领域被视为"高切低"机会 未来上涨空间可能更大[1][4] - 机器人板块产业趋势确定 参与特斯拉供应链及国内产业链的公司存在投资机会[4] 应用领域价值 - AI应用类资产分为两类：通过AI技术实现"不可能变可能"的公司(如人形机器人/智能驾驶) 以及通过AI加深护城河的公司(如掌握渠道入口的互联网平台)[5]

AI投资市场现状 - A股市场掀起人工智能投资热潮 但龙头公司短期涨势较快导致估值水平迅速提升 市场对行情可持续性出现分歧[1] - 以光模块和光通信为代表的AI硬件端整体估值水平迅速提升[1] 投资策略框架 - 业绩超预期因子在国内市场持续有效 业绩超预期股票能相对板块走出持续性超额行情[1] - 投资组合重点配置两三个板块 二季度主要围绕AI投资主线中的算力和机器人领域[2] - 量化模型帮助监控持仓并发掘市场上性价比更高的投资机会 同时识别持仓风险[2] AI产业链结构 - AI产业链划分为上游算力 中游数据和大模型 下游应用三个板块[2] - 下游应用包括软件类AI+教育/AI+办公/AI+税务 硬件类机器人/智能驾驶/AI手机/AI眼镜 以及文生图/文生视频/AI Agent等[2] 重点投资方向 - 当前AI产业链中性价比相对较高的环节集中在上游算力侧和下游机器人及部分端侧硬件领域[3] - 算力方向龙头公司业绩很好且海外持续加单 但前期涨幅较多可能压缩未来上涨空间[3] - PCB设备和液冷等领域被视为"高切低"机会 未来上涨空间可能更大[3] - 机器人板块产业趋势确定 特别是能参与特斯拉供应链及国内相关产业链的公司[3] 优质资产特征 - 真正能创造长期价值的AI应用类资产包括两类：通过AI技术把不可能变可能的公司（如人形机器人/智能驾驶）和加深自身护城河的公司（如掌握渠道入口的互联网平台）[3]