重量级报告提出“人工智能+”行动！投资机遇全剖析
AI赛道或将成为今年上半年乃至全年的重点投资主线，板块存在持续性机会。
一、背景介绍
3月5日，最新政府工作报告指出，要深入推进数字经济创新发展。制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。深化大数据、人工智能等研发应用，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。早在此前各省市召开的地方两会上，人工智能、大模型、数据基础建设、算力基础设施发展等话题就已经被广泛热议。比如上海提出集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业规模要达到1.6万亿元；广东强调要加强大模型关键技术攻关，加快组建千亿级人工智能基金群；江苏则明确以人工智能全方位赋能新型工业化，深入实施“智改数转网联”。
AI赛道或将成为今年上半年乃至全年的重点投资主线，板块存在持续性机会；受益于AI技术的迭代发展，工业制造、自动驾驶等行业加速变革。华夏基金策略团队建议关注人工智能AIETF（515070）、机器人 ETF（562500）、智能车 ETF（159888）及芯片ETF（159995）。
二、热门解读
（1）AI大模型赋能制造业升级
随着人工智能技术进入实用阶段，以人工智能和制造业深度融合为主线，以大模型能力赋能重点产业体系，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全新动力。今年全国两会，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎就通用大模型垂直化、产业化问题带来了相关提案，并表示2024年是大模型应用场景元年，中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路。中国发展大模型的一个重要方向是借助产业和场景的优势，将大模型与业务流程、产品功能相结合，寻求垂直化和产业化落地，赋能百行千业，助力加快形成新质生产力。
从生产制造环节来看，AI有望强化工业机器人的信息处理、感知执行等能力。自然语言处理工具ChatGPT的出现，可以帮助机器逐渐实现真正像人类一样交流、执行大量任务。随着生成式AI的发展，将真正促进制造环节向智能化和数字化转型，而工业机器人和自动化工厂作为智能制造的核心载体，将作为生成式AI与智能制造的中间桥梁。根据微软发布的《ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities》，目前生成式AI主要通过两个层面对工业机器人进行辅助，第一，ChatGPT作为预训练语言模型，可以被应用于人类与机器的自然语言交互。机器通过ChatGPT理解人类的自然语言指令，并根据指令进行相应的动作。第二，GPT可以帮助机器在执行路径规划、物体识别等任务时做出相应的决策。
同时，生成式 AI 依托工业大模型打造工程制造引擎，不断提高生产力，国内方面已有企业开始针对此领域落地应用。例如国内“AI+制造”解决方案供应头部玩家创新奇智， 已于 2023年 4 月 13 日发布“奇智孔明” AIGC 引擎（AInnoGC），该产品是针对制造业垂直场景的AIGC 工程算法引擎，依托于创新奇智自研 MMOC 人工智能技术平台，以工业预训练大模型为核心。奇智孔明拥有五大能力，分别是内容生成、智能问答、多轮对话、推理能力、代码生成，能够满足制造行业企业的个性化需求。本引擎将着重应用于制造业、工业软件领域，有效解决行业中大客户的专属需求， 如交互式动态业务报表生成，智能产线设计等，打破垂类信息孤岛，提升生产力，实现更全面的数字化转型。
AI正在重塑制造业，制造业作为我国产业核心，将充分受益于和AI的深度融合，进一步实现智能化升级，提升全球竞争力，建议关注AI赋能新型工业化。
| 图1：AI+工业应用场景
资料来源：华泰证券
（2）AI大模型赋能智能驾驶高速发展
智能驾驶是AI最重要的落地场景之一，在大模型浪潮的赋能下，智能驾驶有望拥有更多新的可能。小米创办人、董事长兼CEO雷军作为2024年全国人大代表准备了四份向大会提交的建议，其中了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何小鹏建议，探索限定场景低速无人驾驶的政策法规，开展限定场景夜间低速无人驾驶+补能试点应用。
自动驾驶功能实现依赖于算法、数据与芯片闭环。
从算法层来看，深度学习具有拟合能力优、表征学习能力强、适用范围广的优势，可有效提升自动驾驶的表现。近十年来Waymo、百度等科技企业，造车新势力及传统OEM均加大在深度学习的布局，大力发展自动驾驶技术。
从芯片层来看，算力为汽车智能化发展的核心驱动力之一，驱动汽车芯片高速增长。随着AI技术在智能驾驶的应用日趋丰富，算力需求也逐步增长。车载计算芯片的应用场景主要包括车身域、座舱域、底盘域、动力域及智驾域。其中，自动驾驶场景将会是未来车载计算芯片激烈竞争的关键场景之一。
目前智驾芯片市场由Mobileye与英伟达二分天下，以地平线、海思为代表的本土化品牌凭借在AI计算与大算力领域的显著优势，率先打入自主品牌车企市场，实现国产芯片量产上车。算力需求增长有力驱动下汽车芯片市场或将强势增长，车载计算芯片市场有望迎来高速发展期。据易观分析发布的《中国智能汽车车载计算芯片产业报告》，2023 年，车载计算芯片市场规模将达到 2054 亿元。
此外，大算力的 AI 芯片将成为自动驾驶芯片的主流发展方向，L2及以下的自动驾驶辅助功能所需数据量较小、算法模型较简单，小算力芯片与算法强耦合即可满足主机厂需求。而L3级以上智驾系统的传感器增加以及分辨率提升均增加了海量数据处理需求，提高了算法模型复杂度，算力需求从而增加，大算力芯片成为智能汽车进化的关键“基础设施”。看好AI赋能下的智能驾驶行业，建议关注国产大算力芯片、上游硬件供应商、下游多模态应用落地等投资机会。
图2：自动驾驶汽车功能与AI技术的对应关系
资料来源：中金公司
三、指数机会
1、 人工智能AIETF（515070）及其联接基金（008585/008586）
跟踪中证人工智能主题指数（指数代码:930713.CSI，指数简称：CS人工智），选取为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中选取代表性公司作为样本股，反映人工智能主题公司的整体表现。
2、 机器人 ETF（562500） 及其联接基金（018344/018345）
跟踪中证机器人指数(指数代码：H30590.CSI)选取系统方案商、数字化车间与生产线系统集成商、自动化设备制造商、自动化零部件商以及其他相关公司作为样本股，以反映机器人产业相关股票的走势。
3、 智能车 ETF（159888）
跟踪中证智能汽车主题指数（指数代码：930721.CSI，指数简称：CS 智汽车），指数选取为智能汽车提供终端感知、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，反映智能汽车产业公司的整体表现。
4、 芯片ETF（159995）及其联接基金（008887/008888）
跟踪国证半导体芯片指数（980017.CNI，指数简称：国证芯片），旨在反映A股市场芯片产业相关上市公司的市场表现，指数成分股“少而精”，聚焦优质个股，且流动性更高，长期收益较好。国证半导体芯片指数作为半导体芯片行业的代表性指数，能够反映该行业市场机遇。
5、 5GETF（515050）及其联接基金（008086/008087）
跟踪中证5G通信主题指数（指数代码：931079.CSI，指数简称：5G通信）选取产品和业务与5G通信技术相关的上市公司股票作为样本股，包括但不限于电信服务、通信设备、计算机及电子设备和计算机运用等细分行业，旨在反映相关领域的A股上市公司整体表现，每半年进行一次灵活调整，捕捉5G术革新带来的机遇。
数据来源：中金公司、华泰证券、Wind，时间截至2024年3月4日。
以上产品风险等级均为R4（中高风险），均属于指数基金，存在标的指数回报与股票市场平均回报偏离、标的指数波动、基金投资组合回报与标的指数回报偏离等主要风险，其联接基金存在联接基金风险、跟踪偏离风险、与目标ETF业绩差异的风险等特有风险，且市场或相关产品历史表现不代表未来。
申购：A类基金申购时，一次性收取申购费，无销售服务费；C类无申购费，但收取销售服务费。二者因费用收取、成立时间可能不同等，长期业绩表现可能存在较大差异，具体请详阅产品定期报告。
投资者在投资基金之前，请仔细阅读基金的《基金合同》、《招募说明书》和《产品资料概要》等基金法律文件，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，并根据自身的投资目的、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，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策，独立承担投资风险。
对于ETF基金，投资者投资于本基金面临跟踪误差控制未达约定目标、指数编制机构停止服务、成份券停牌等潜在风险、标的指数回报与股票市场平均回报偏离的风险、标的指数波动的风险、基金投资组合回报与标的指数回报偏离的风险、标的指数变更的风险、基金份额二级市场交易价格折溢价的风险、申购赎回清单差错风险、参考IOPV决策和IOPV计算错误的风险、退市风险、投资者申购赎回失败的风险、基金份额赎回对价的变现风险、衍生品投资风险等。
对于ETF联接基金，基金资产主要投资于目标ETF，在多数情况下将维持较高的目标ETF投资比例，基金净值可能会随目标ETF的净值波动而波动，目标ETF的相关风险可能直接或间接成为ETF联接基金的风险。ETF联接基金的特定风险还包括：跟踪偏离风险、与目标ETF业绩差异风险、指数编制机构停止服务风险、标的指数变更的风险、成份券停牌或违约的风险等。
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