AI for Science（AI4S） 、具身智能
、算力芯片……人工智能的哪个细分赛道，最受投资市场喜欢 ？

　　在近日2026未来科学·创想季活动——数学与计算机科学×数字未来跨界对话上 ，上海未来产业基金总经理、上海未来启点社区理事长魏凡杰表示
，从资本与生态的角度来看，AI for Science已成为科学原始创新的主战场。AI与科学 、基础研究与初创科技企业都在相向而行 ，AI的发展仍需要数据
、验证等生态助力
，把科学问题转化为AI可处理、可验证的任务 。这些对于产业投资来讲，是非常好的投资机会
。

　　谈到AI for Science的科学转化 ，魏凡杰表示，科学转化需要跨界合作
，通过链接不同学科 、科学家、创业者与投资人，产生良好的“化学反应 ” ，助力前沿技术落地。

　　深势科技创始人兼首席科学家
、北京科学智能研究院理事长张林峰表示
，AI for Science正从单点技术突破走向科研全链路、平台化的基础设施建设 。在他看来，AI正打破专业 、理论
、实验间的鸿沟 ，普通人也能借助智能体解决科学前沿问题
。

　　中国科学院计算技术研究所副所长、研究员
，北京开源芯片研究院首席科学家包云岗认为，AI能力的深度取决于使用者知识深度 ，AI随机性可探索多样性
，但也需通过严格流程加以约束，以保障可靠性 ，而可验证性则决定AI适用边界。

　　歌尔股份董事 、首席技术官（CTO）刘耀诚指出
，随着前沿AI能力持续跃迁
、成本大幅下降和Agent交互范式成熟落地，AI变革正在从基础设施迈向应用与端侧智能 ，智能终端将融入日常生活各类场景 。

　　随着AI端侧智能持续迭代，将推动交互模式由“人找服务
”转向“服务找人”
，催生更多智能终端产品与产业链机会。

　　面对AI这个人类文明史上的科技浪潮，算力芯片的发展同样备受关注
。九万里未来科技有限公司创始人陈鹏认为 ，算力芯片研发没有捷径
，也不能追求单点性能最优，需要兼顾性能竞争力、软件应用性 、可制造性
、数据使用效率、功耗及迁移成本 ，打造“六边形战士 ”综合竞争力。

　　上海未来产业基金投资部董事总经理李然说
，对于芯片算力的投资逻辑，并非在技术先进性和出货能力之间二选一 ，而要结合企业发展阶段综合判断：早期项目更看重颠覆性技术创新
，成长期企业则要兼顾出货能力与下一代技术储备，两者分阶段交叉验证 。

　　谈及具身智能的投资 ，李然指出
，市场关注点正从硬件本体 、灵巧手等逐步转向大脑
、模型、算力芯片
。随着硬件趋于同质化 、成本持续下沉，能够依托通用硬件完成任务落地、实现跨本体与跨场景泛化的项目更具投资价值。

 

（文章来源：证券时报网）