AI赛道或将成为今年上半年乃至全年的投资主线，板块机会不断。1. 背景3月5日，最新工作报告指出，要进一步推进数字经济创新发展。 制定支持数字经济高质量发展的政策，积极推进数字产业化和产业数字化，推动数字技术与实体经济深度融合。 深化大数据和人工智能的研发与应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
人工智能已成为产业创新的关键抓手和引擎之一。 早在各省市召开的地方两会，人工智能、大模型、数据基础设施、计算基础设施发展等话题就已得到广泛讨论。 例如，上海提出集成电路、生物医药、人工智能三大主导产业规模达到16万亿元; 广东强调要加强大模型关键技术攻关，加快形成千亿级人工智能集团; 江苏明确，人工智能将全面赋能新型工业化，深入实施“智能化转型、数字化转型到网络化”。
AI赛道或将成为今年上半年乃至全年的投资主线，板块机会不断。 受益于AI技术的迭代发展，工业制造、自动驾驶等行业加速转型。 华夏**策略团队建议重点关注人工智能（AIET）（515070）、机器人ETF（562500）、智能汽车ETF（159888）和芯片ETF（159995）。
2.通俗解读
1）AI大模型赋能制造升级。
随着人工智能技术进入实用阶段，以人工智能与制造深度融合为主线，以大规模模型能力赋能关键产业系统，推动产业数字化向智能化升级，正在成为我国经济社会高质量发展的新动力。 今年的全国政协，全国政协委员、360集团创始人周宏毅带来了关于通用大模型垂直化和产业化的相关建议，并表示2024年是大模型应用场景的第一年，中国完全可以走上一条有中国特色的大模型发展道路。 我国大模式发展的一个重要方向，就是将大模式与业务流程、产品功能与行业、场景优势相结合，谋求垂直化、产业化落地，赋能百家行业，助力加速形成新的优质生产力。
从生产制造的角度来看，人工智能有望加强工业机器人的信息处理、感知和执行能力。 ChatGPT作为一种自然语言处理工具的出现，可以帮助机器逐渐意识到它们可以真正像人类一样进行交流，并执行大量的任务。 随着生成式AI的发展，将真正推动制造环节的智能化、数字化转型，工业机器人和自动化工厂作为智能制造的核心载体，将成为生成式AI与智能制造之间的中间桥梁。 根据Microsoft的《ChatGPT for Robotics： Design Principles and Model Abilities》一书，生成式AI目前通过两个层面对工业机器人进行辅助：首先，ChatGPT作为一种预训练的语言模型，可以应用于人与机器之间的自然语言交互。 机器通过ChatGPT理解人类的自然语言指令，并根据指令做出相应的动作。 其次，GPT可以帮助机器在执行路径规划和物体识别等任务时做出决策。
同时，生成式AI依托产业模型构建工程制造引擎，不断提升生产力，国内企业也开始在该领域应用。 例如，2023年4月13日，国内“AI+制造”解决方案的领军企业奇智创新发布了“奇智空明”AIGC引擎（AINOGC），这是针对制造业垂直场景的AIGC工程算法引擎，依托奇智自主研发的MMOC人工智能技术平台，以工业预训练大模型为核心。 奇智空明具备内容生成、智能问答、多轮对话、推理能力、高级生成五大能力，可满足制造业企业的个性化需求。 该引擎将主要应用于制造和工业软件领域，有效解决行业内大客户的专属需求，如交互式动态业务报表生成、智能产线设计等，打破垂直信息孤岛，提高生产力，实现更全面的数字化转型。
人工智能正在重塑制造业，制造业作为中国产业的核心，将充分受益于与人工智能的深度融合，进一步实现智能化升级，提升全球竞争力。
图1：AI+工业应用场景。
材质**：华泰**。
2）AI大模型赋能智能驾驶快速发展。
智能驾驶是AI最重要的落地场景之一，随着大车型的赋能，智能驾驶有望有更多新的可能性。 小米创始人、董事长兼CEO雷军作为2024年全国人大代表，准备了四项提案提交大会，其中进一步规范智能驾驶产品安全应用。 同时，全国人大代表、小鹏汽车董事长兼CEO何晓鹏建议，探索有限场景下低速无人驾驶的政策法规，在有限场景下开展低速无人驾驶+夜间补能的试点应用。
自动驾驶功能的实现依赖于算法、数据和芯片来实现闭环。
从算法层来看，深度学习具有拟合能力强、表示学习能力强、应用范围广等优势，可以有效提升自动驾驶的性能。 近十年来，Waymo、其他科技公司、新电动汽车厂商和传统主机厂纷纷加大深度学习布局，大力发展自动驾驶技术。
从芯片层来看，算力是汽车智能化发展的核心驱动力之一，带动了汽车芯片的快速增长。 随着AI技术在智能驾驶中的应用越来越多，对算力的需求也在逐渐增加。 车载计算芯片的应用场景主要包括车身领域、座舱领域、底盘领域、动力领域和智能驾驶领域。 其中，自动驾驶场景将是未来车载计算芯片激烈竞争的关键场景之一。
目前智能驾驶芯片市场分为Mobileye和NVIDIA两部分，以地平线、海思为代表的国产化品牌凭借在AI计算领域的显著优势和大算力，率先进入自主品牌车企市场，实现国产芯片量产。 在算力需求增长的带动下，汽车芯片市场或将强劲增长，汽车计算芯片市场有望迎来快速发展期。 根据易观发布的《中国智能汽车车载计算芯片行业报告》，2023年车载计算芯片市场规模将达到2054亿元。
此外，算力大的AI芯片将成为自动驾驶芯片的主流发展方向，L2及以下自动驾驶辅助功能所需的数据量更小，算法模型更简单，小算力芯片与算法的强耦合可以满足主机厂的需求。 传感器的增加和L3及以上智能驾驶系统分辨率的提高，增加了对海量数据处理的需求，增加了算法模型的复杂度，增加了对算力的需求，使得大算力芯片成为智能汽车演进的关键“基础设施”。 看好AI赋能的智能驾驶产业，建议关注国产大算力芯片、上游硬件厂商、下游多模态应用等投资机会。
图2：自动驾驶汽车功能与AI技术的映射。
资料来源**：中金公司。
3. 指数级机会
1. 人工智能 AIETF （515070） 及其连接** （008585 008586）。
追踪中证人工智能主题指数（指数**：930713CSI，指数简称：CS artificial intelligence），从提供人工智能基础资源、技术和应用支撑的企业中选出代表性企业作为样本股，体现人工智能主题企业的整体表现。
2. 机器人ETF（562500）及其关联**（018344 018345）。
跟踪 CSI 机器人指数 （index**： H30590CSI）选择系统解决方案提供商、数字化车间和产线系统集成商、自动化设备制造商、自动化零部件制造商等相关公司作为样品库存，以反映机器人行业趋势。
3. 智能汽车ETF（159888）。
追踪中证智能汽车主题指数（指数**：930721CSI，指数简称：CS Smart Auto），该指数选择为智能汽车提供终端感知和平台应用的公司，以及其他受益于智能汽车的代表性沪深A股作为样本股，反映智能汽车行业公司的整体表现。
4. 筹码ETF（159995）及其连接**（008887 008888）。
追踪CNI半导体芯片指数（980017CNI，指数简称：CNI chip），旨在反映芯片行业相关上市公司在A**领域的市场表现，指数成分股“少而精”，注重优质**，流动性更高，长期收益更好。CNI半导体芯片指数作为半导体芯片行业的代表性指标，可以反映行业的市场机会。
5. 5getf（515050） 及其连接**（008086 008087）。
追踪中证5G通信主题指数（指数**：931079CSI，指数简称：5G通信）选择产品和业务与5G通信技术相关的上市公司**作为样本股，包括但不限于电信服务、通信设备、计算机电子设备和计算机应用等子行业，旨在反映A股上市公司在相关领域的整体表现，每半年灵活调整一次，把握机遇通过5G技术创新。
数据**：中金公司、华泰**、风电公司，截至2024年3月4日。
上述产品的风险等级为R4（中、高风险），均属于指数**，存在标的指数收益偏离市场平均收益、标的指数波动、投资组合收益偏离标的指数收益等重大风险。
订阅：A类**订阅，收取一次性订阅费，不收取销售服务费; C类不收取订阅费，但有销售服务费。 由于费用和成立时间不同等原因，两者的长期表现可能会有较大差异，详情请参阅产品定期报告。
投资者在投资前应仔细阅读《合同》、《招股说明书》和《产品关键资料声明》等法律文件，充分了解风险收益特征和产品特点，根据自身投资目标、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况的基础上做出理性判断和审慎的投资决策和销售适宜性意见，并独立承担投资风险。
对于ETF，投资该ETF的投资者面临潜在风险，例如跟踪误差控制未能达到约定目标、指数编制者暂停服务、成分债券暂停交易、相关指数回报与市场平均回报之间出现偏离的风险、相关指数波动的风险、 投资组合回报与相关指数回报的偏离风险、相关指数的变动风险、**股的二级市场交易折扣溢价风险、认购赎回名单错误风险。参考IOPV决策风险及IOPV计算错误风险、退市风险、投资者认购赎回失败风险、**股份赎回对价变现风险、衍生品投资风险等。
对于ETF喂食**，资产主要投资于目标ETF，大多数情况下会维持较高比例的目标ETF投资，净值可能随目标ETF的净值波动，与目标ETF相关的风险可能直接或间接成为ETF喂食**的风险。 与ETF互联互通**相关的特定风险亦包括：追踪偏离风险、偏离目标ETF表现的风险、指数编制者停止服务的风险、相关指数变动的风险、成分债券停牌或违约的风险等。
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