赵晓光表示，未来对于产业、对于研究，有两个机会是一定要去重点把握的，

一是人工智能，二是科研产业化。

从科技行业来说，明年6-9月份，或能看到科技行业巨头在机器人、智能驾驶、元宇宙这些行业的重要拐点；

这也是这一轮整个科技行业的主升浪。

赵晓光认为，有观点称人类未来30 年，会出现一家100万亿美金市值的机器人公司，这也并不是天方夜谭。

假设未来30年，人类有 100 亿人口，每个人有一台机器人，一年大概 10 万块钱的服务费，5万块钱的利润，

大概就对应着500万亿的市场利润，对应着2万万亿的市值。

如果一家公司能占了这个行业的5%，那差不多就是 1000 万亿。

其次，智能手机作为超级入口，它会重新定义硬件跟软件的关系。

移动互联网时代是流量为王，但是到了超级 AI 时代，硬件会变成最大的入口。

再者，我们现在已经看到了“AI 营销”、“AI 律师”、“AI 保险”、“AI 教育”的出现，经AI赋能的传统行业公司或成为赢家，

而AI的作用并不简单在于降本，而是对研发、生产、销售、服务全流程的颠覆。

另一方面，从中长期看，未来中国最大的红利就是科研产业化。

在科学家的“专注”与企业家的“发散”之间存在一些割裂，这是科学家创业不成功的一个最根本的原因。

作为分析师，应以研究为根本的驱动力，做好人工智能跟各行各业的结合，做好科研产业化与各行各业的结合。

投资报（）整理精选了赵晓光分享的精华内容如下：

两大重中之重的机会：

人工智能 科研产业化

我们看到，伟大的机会和伟大的企业，都是在经济下行的周期产生的。

比如说，2008 年的经济危机期间其实催生了移动互联网、催生了很多优秀的企业。

我今天汇报的题目就是，中国产业升级的两个驱动力。

我个人认为，未来对于产业也好，对于我们研究也好，有两个机会一定是要作为重中之重去把握的：

第一个就是人工智能，

第二就是科研产业化。

毫无疑问，从去年年初开始，由OpenAI推动的人工智能的这轮周期，带动了过去两年算力非常大的机会。

我们认为，在未来的两年，由人工智能推动的各行业的应用，会成为一个更大的浪潮。

而在这个过程中，我们可以看到，

无论是全球的科技巨头们，还是从各行各业看，AI与各行业的结合正在以比我们想得更快的速度在展开。

人类未来 30 年

或会诞生100万亿美金市值公司

我们从三个角度去看人工智能未来的机会。

第一个，我们可以看到，对于科技行业来说，过去有三个行业――机器人、智能驾驶和元宇宙，

基本上我们很多年前就说这些行业很好，有机会，但是到现在看一直没有起来。

如果观察这三个行业的拐点，我们认为，

在明年的6月份到9月份，无论是特斯拉、亚马逊、Meta这些相关的巨头，包括OpenAI，在这三个领域中都会有重要的产品和重要的拐点。

这也是我们这一轮整个科技行业的主升浪。

前段时间，我正好有一位朋友去美国见了奥特曼，回来之后，我说来组织一场机器人行业的交流会吧。

后来来了一个小伙子，来了之后就说了一句话，他说，未来人类 30 年，会有一家100 万亿美金市值的机器人公司出现。

我当时就特别想把他赶出去，我说你这小伙子年少轻狂，有点太夸张了。

但是我们后来仔细地盘了盘，我觉得他说的真的不是一个夸张的事情。

假设未来30年，人类有 100 亿人口，每个人有一台机器人，一年大概 10 万块钱的服务费，5万块钱的利润，

大概就对应着500 万亿的市场利润，对应着2万万亿的市值。

如果一家公司能占了这个行业的5%，那差不多就是 1000 万亿。

就如同在 10 年前我们没想到，在科技领域会有几个3 ~ 5万亿美金市值的科技公司一样。

我们相信，这三个领域，它未来也是跟各行各业结合，应该是一个非常明确的机会。

智能手机

会是重要的超级入口

第二个，回到我们传统的智能手机。

智能手机作为一个超级入口，它会重新定义硬件跟软件的关系。

移动互联网时代是流量为王，但是到了超级 AI 时代，硬件会变成最大的入口。

一个典型的案例就是，高通公司前段时间在夏威夷开了一个 2000 人的大会，

高通的CEO 现场演示，拿起手机跟手机说，你帮我订 2000 杯咖啡。

很快，这2000 杯咖啡就很精准地到达了现场。

我们也知道，有些手机巨头们，在半年前可能还都是对 AI抱着观望的态度，但是无论是苹果还是国内的华为、小米，最近基本上都要all in AI。

手机作为一个超级入口，它能带动整个产业链新的机会。

赢家是

利用AI赋能的各行各业

第三个，在传统行业中，我们可以看到，最近像“AI 营销”、“AI 律师”、“AI 保险”、“AI 教育”，这些行业已经开始了。

但其实我们可以看到，在各行各业中，人工智能推动的创新，都是刚刚开始。

对于在 To B 的应用，有两个重要的结论：

第一个结论就是，并不是那些技术公司会成为未来的赢家，

而是传统行业中这些各行各业的公司，会利用 AI 、利用大模型的能力来成为赢家。

第二个结论就是，我们不要简单地站在节约成本的角度去理解人工智能，

人工智能未来对于产品的定义、研发、生产、销售、服务全流程、全体系都是重新的颠覆。

举一个简单的例子，比如说过去我们研发一款半导体材料可能要三年的一个周期，

现在有了AI的赋能之后，这个周期已经变成了 10 天，或者是更快的速度。

最近有传统能源企业高管主动联系我，想找这种做材料相关的大模型技术的公司合作。

有位北航教授做的 AI 材料公司，目前已经跟 5 家上市公司达成意向，成立合资公司，成立人工智能的材料研究院，用AI的技术大幅加快材料的研发。

这一点是一个非常明确的趋势。

AI不仅是替代劳动力，更重要的是，它重新定义了研发、生产、销售和服务的全过程。

如果大家觉得挺难理解，我给大家推荐一下 B站，

B站上有很多非常好的科普，让大家用比较快的时间很好地去学习到这些领域的核心。

未来最大红利

就是科研产业化

第二个我想讲的主题就是，从中长期看，中国会进入一个非常大的红利，就是科研红利。

过去中国的产业发展经历过几波红利，第一个叫劳动力红利，第二叫工程师红利。

但是，未来这些红利应该都已经结束了。

在十多年前，中国一个工程师的成本是 30 万，美国是 65 万，现在我们工程师的优势也不明显了。

未来最大的红利，就是科研产业化。

无论是看美国、日本的经验、欧洲的经验，还是看中国过去的发展逻辑，

我相信，科研产业化，是中国未来走出房地产之后的经济周期最大的一个解，甚至可能是唯一的解。

做科学和做企业，它要求的禀赋是不一样的。

科学家就要足够的专注、足够的聚焦，围绕一个领域不断深度地深入。

而企业家，大家都知道，他应该是发散的、是要有很强的资源整合能力，人的整合、客户的整合、渠道的整合、技术的整合。

所以，本身在聚焦和发散上，它是分裂的。

这是过去有些科学家创业不成功的一个最根本原因。

以研究为根本驱动力，

做好科研产业化与各行各业的结合

未来怎么去解这个问题呢？那就是我们分析师的优势。

我相信我们分析师都对接着大量的上市公司，如何把科学家跟上市公司做一个链接？

让科学家的技术跟上市公司的场景、资金支持和赋能能力结合起来。

我觉得这个事情是值得我们 all in 去做的事情。

企业的发展主要是五个要素，第一战略管理，第二技术，第三人才，第四资本，第五市场。

这五个要素，科学家有的是技术，企业家有的是什么？有战略管理、运营能力，有好的、市场化的人才，有开拓市场的能力。

这种结合，我个人在过去做了一些实践，我觉得这个效果是非常好的，这是企业家跟科学家的双向奔赴。

我认为，我们应该花足够多的精力关注在人工智能和科研这两个事情上。

大家应该一起投身于这两个事业中，为中国的产业发展做出我们的贡献。

未来研究的价值对于战略是非常重要的。

所以，分析师同仁们，要以研究为根本的驱动力，做好人工智能跟各行各业的结合，做好科研产业化与各行各业的结合。

我们有限的人生，会有无限的意义和价值。