AI发展趋势与核心驱动力 - 人工智能的发展根基在于芯片、数据、算法三大核心元素 [3][7] - 在摩尔定律驱动下，借助移动传感器产生的海量数据与强大芯片的分析能力，共同催生了当前的大语言模型 [3][7] AI技术的当前局限与演进方向 - 大语言模型存在缺乏物理身体的“核心短板”，导致其无法提供人类沟通所需的性别、年龄、地域等基础变量，难以建立稳定的信任关系 [3][7] - 为弥补此短板，虚拟数字人、实体机器人相继出现，这一变革对人类沟通模式产生了深远挑战 [3][7] - 即便AI具备身体形态，人类仍渴望线下真实的互动与联结，单纯的人工语音或线上交互难以满足深层需求 [3][7] 人类在AI时代的核心竞争力 - AI或许能替代制作类知识与部分思考类知识，但人类基于碳基生命的共情能力、聚生能力是不可替代的核心竞争力 [4][8] - 人类学习与沟通的本质是多元、多信道、社会性的聚生过程 [3][7] 高等教育在AI时代的使命与转型 - 未来人机共生是必然趋势，大学的使命是让人成为更好的人 [4][8] - 大学应跳出传统显性知识传授的框架，重点培育元知识、默会知识与实践型知识 [3][7] - 大学需强化人类独特的共情与聚生能力，以应对沟通形态变革带来的挑战 [3][7] - 面对AI带来的沟通变革与知识迭代，大学需坚守其社会性与实践性特质，通过培育核心知识与独特能力，帮助人类在人机竞争与协作中保持核心价值 [4][8] AI带来的社会角色转变 - AI的发展将人类从重复性工作中解脱，使其能专注于更具创造性、情感性的价值创造 [4][8] - 浪漫主义运动的兴起源于科学革命解放了人类的繁重劳动，AI的发展将带来类似的解放效应 [4][8]

智能科技投资策略 - 未来最重要的生产力工具是机器人，包括带身体的实体机器人和无身体的数字机器人 [2] - 中国作为全球最大工业制造国，智能科技将推动工业连接从有线升级为5G无线方式，并规模引入工业AI专用算力 [2] - 投资机构聚焦"双一流"项目：一流赛道（大成长空间+护城河）和一流创始人（动机纯粹+认知高+高成长性） [4] 生产力工具与产业跃迁 - 信息化时代生产力工具（计算机/手机）推动全球GDP增长28倍（1970-2020），美国资本市场市值增长53倍 [7] - 未来20年机器人将实现数量级效率提升，推动供给侧三大变化：实时富媒体生成、C2F个性化生产、AI加速新材料创新 [7] - 网络侧混合现实将规模应用，消费侧空中交通普及可能改变居住分布模式 [7] AI基础设施发展 - AI集群算力6年内提升1000倍，成本下降百倍至数百倍，进入规模化商业应用阶段 [9] - AI Infra建设处于早期，模型进化/算力集群摩尔定律/Agent视频机器人需求将推动长期大规模建设 [9][10] - 半导体领域异构计算、堆叠技术、先进制程仍存投资机会，中国需加强先进制程建设 [15] 智能终端布局 - XR设备预计2026-2027年迎来首波增长，是进入混合现实的关键工具 [13] - 具身智能短期存在估值泡沫，需5-10年培育安全可靠低成本的商用产品 [13] - 工业侧柔性生产+软硬件升级结合AI算力将形成变革性机会 [13] AI软件演进 - 软件3.0时代以智能为中心，分两阶段：现有系统AI co-pilot改造和原生AI Agent变革 [17] - 中国有望基于大产业实践诞生AI原生软件公司，需解决Agent实时处理海量数据挑战 [17] 行业前景 - 科技变革叠加中国先进制造优势+工程创新能力，半导体/智能硬件/AI Infra等领域存在结构性机会 [17]