凭借鹏华碳中和基金2025年的业绩表现杨方配资，闫思倩在3年后再次受到市场和业界的瞩目。截至4月25日，她的收益率达到56%以上，在偏股基金中继续领跑。
与此同时，关于她风格的讨论乃至争论还在延续，但不可否认的是，由于对于AI及人型机器人的重视，闫思倩在今年的公募业绩排名中已经占据了很有优势的领先位置。
4月25日，闫思倩在今年业绩表现后第二度公告演讲，这次演讲的及时性、全面性尤胜于上次，透露出的信心和观点也颇为有趣。
精彩观点：
1、上周末北京举办的人形机器人马拉松大赛，机器人表现超出预期，是非常值得骄傲的。
2、人形机器人，是（中国经济史上）除了房子、车子外最大的机会。甚至，这一机会的规模比车子更大，可能是几万亿级，几十万亿级乃至几千万亿级。
3、AI这样一个新的科技发展周期，是全球共振的，发展周期至少要5~10年，当下还处于AI应用爆发的前期。
4、越是（外部环境）这种情况，（我国）越会要加大对科技和整个AI未来的布局和发展。
5、历史上，AI和科技周期的发展并不会受经济衰退、经济危机，甚至政治博弈太多的影响。
6、AI相关的投资方向上，今年很缺的是AI的配电，整个的电源全产业链发展速度都快，都有非常好的机遇。
7、AI应用在各行各业有非常大的发展机会，AI销售、AI医疗包括中医、AI教育都有很多的发展机会。
采用第一人称，部分内容有删节。
AI行情还是会持续AI从2023年年初ChatGPT的出现到现在，一直在非常的快速地发展。
最早看到大模型，我们关注大模型的变化，包括多模态文字图片到视频；之后到算力产业链，因为预训练需要大量的算力，从海外先进的算力，到国产算力的发展，也包括之后的数据中心的建设。
去年经常看到美股的一些数据和云计算的龙头，在上调他们的资本，今年（2025年）可以看到很多科技的巨头，包括国内的巨头，在AI方面的投资不断加大。
国内的互联网巨头也是接近千亿规模的投资计划，在AI领域甚至超过了过去10年的资本开支，这是非常惊人的。这也表明AI的发展速度是非常快的。
另外，全球都很关注就是AI应用的发展，因为AI应用到下游的各行各业，都在AI+，所以我们的投资框架没有太大的变化。
AI这样一个新的科技发展周期，是全球共振的，而且科技的发展周期，至少要5~10年的发展阶段，才能把大周期走完。所以，2023年初到现在，两年多的AI的发展阶段，还处于AI应用爆发的前期。
AI应用在各行各业，包括端侧的AI眼镜、AI机器人、AI应用，还有软件行业的，比如AI医疗、AI教育等等，在各行各业都在发生着很大的变化。
我们一直说，我们要在有鱼的地方钓鱼，或者说在鱼多的地方钓鱼。也就是说，我们想找到一些有贝塔的行业，有贝塔的细分环节，能够找出好的阿尔法。因为我们非常看重基本面，也非常看重公司的质地，在一个快速发展的哪怕是AI这样一个细分的赛道或者行业板块，我们相信优秀公司的技术迭代的速度，以及它基本面的释放，以及公司的竞争力，会发展得更好。
所以我们觉得AI的行情还是会持续杨方配资。
科技受经济周期影响小年初我们看到DeepSeek的诞生给了我们非常大的科技自信，尤其是全民AI的阶段。但是最近的贸易战也为我们整个的市场环境带来很大的压力。
我有几方面的感触。一方面是，关于贸易冲突最差的预期，或者最差的压力测试点可能在前面发生过了。可以说，当关税双方加到100%多的时候，基本上再往上加已经没有意义了。
我们也看到了这种黄金价格的暴力上涨，包括全球对美元汇率和以及对信用体系的冲击，我们也看到了大部分的国家基本上都是不想要对等关税的，我们也看到了各个国家的回应态度，是想缓和这种贸易的冲突，所以我觉得中国资产是有优势的。
我们的很多资产价格都已经在相对底部的位置，没有太大的泡沫和风险，现在仅仅是面临出口的贸易考验，也是进行了一个极端的压力测试。这个情况已经比较极端了，大盘也是再次遇到了压力。
我们还是比较看好对科技，因为历史上，AI和科技周期不会受经济衰退、经济危机，甚至一些政治博弈太多影响。尤其拉长来看，很多科技的创新依然在继续，所以哪怕是中长期看，往50年或者更长的一个周期看，全球也是分分合合，可能全球化之后就是全球相对往更加割裂的角度去发展的趋势。但是哪怕在相对乱世的情况下，科技是更为必须的，尤其是面临贸易冲突，科技是自立自强的自信，是我们的底气。
所以，越是这种情况下，越要加大对科技和整个AI未来的布局和发展。拉长一点看，反而对科技强国性质的生产力是一个更好的推动。
硬件最看好机器人AI相关的投资方向特别多。从最早的大模型到AI算力，再到AI应用，甚至数据机房等。今年很缺的就是柴油发电机，包括 AI的配电，整个的电源全产业链，由于发展速度快，都有非常好的机遇。
具体比如，从算力到应用过渡的过程中，AI应用也是刚刚起步，最近看到的是字节有一个“扣子”智能体，他可以帮你开发各种 AI应用，可以去上面定制你的AI助理，会帮你迅速的打通所有的数据，帮你出模型、出 PPT、表格等等，帮你做很多事情。
AI应用在各行各业，也有非常大的发展机会，一些销售公司拿销冠去做大模型的训练，训练出来的效果是大模型就像销冠一样，各种服务、问答，各种情况都是最智能的，也是最符合客户需求的，效果也非常好。包括AI医疗领域，哪怕是中医，会请一些中医名医去做大模型的训练。训练成熟了之后，比如我们经常会有一些身体的小问题，可能不是那么必须去医院的时候，以前也会去百度，或者现在可以DeepSeek，（未来）如果有名医训练出的模型，让你花很少的钱去访问，我觉得大家也会觉得更加专业，也会非常感兴趣。
当然还有AI教育。因为它都是用名师训练出来的大模型，AI讲堂等等。所以AI应用也有很多的发展机会。
当然如果AI应用落地到硬件，有AI眼镜，也有AI玩具，万物皆AI。但是我们最看好觉得空间最大的还是机器人在AI、在硬件领域的应用，是制造业和AI科技的结合。
马拉松超预期北京的机器人马拉松比赛关注度非常的高。我觉得首先我们要骄傲一下，是非常好的，对我个人来讲我觉得很超预期。因为第一名跑得很好，第一名稳稳地实现了最初设定的目标跑了下来。
但是大家看到的是第二名、第三名。今天早上还有报道说要耐心，要做耐心资本来陪跑人形机器人，就是说头断了、还在坚持，摔跤了、还在奋力向前，也代表一种精神。
对于人形机器人这么一个非常初级阶段的科技产品，我们本身就是在从0~1的技术突破的阶段，它并不是一个很完善的产品，所以这个应该也叫“来时路”。很多科技的突破需要十年磨一剑。
也有一些资本，尤其是一级的资本，可能投了几个月就退出了，说机器人产业有泡沫了，我个人也是觉得还是要做一些耐心资本，因为最完美的人形机器人，未来可能会成为一个新的物种，它会帮助我们人类做很多的事情。
当然马斯克讲的是帮我们去火星，可以做很多工作和任务，可以做的越来越智能，甚至接近人类。
我觉得他将来就是一个新的物种，甚至是我们的朋友，我们的下属，我们的工人，但我们没有办法一下子就走到那一步，这中间肯定是要有过程的。
我们回顾电动车的发展历程，经历过只跑200公里的电动车，还有显示300公里续航、开了100公里好像就要没电的电动车，包括过去的补贴也有一些乱象，但是依然在过程中发展出了全球最好的动力电池的龙头。电动车现在的技术，包括无人驾驶也是非常先进的。这都是我们的来时路，都是一些必经的过程。
所以，对马拉松，我自己觉得至少中国的人形机器人跑了一个马拉松，这在全球首先是第一例，这一点就蛮骄傲的。第一例没有发生在其他的国家，发生在了中国，这是首先我们非常骄傲和印象深刻的。
另外很多东西需要十年磨一剑，我们还是需要耐心。
尤其是昨天上海的车展，何小鹏带着他的机器人在车展现场走来走去，进行完全拟人的对话。大家会想你拍的视频，你摆的那些动作是不是都是固定好的、训练了很多次的，但是昨天车展上，何小鹏带他的人力机器人到了车展这样一个新的场景，把这一系列的动作、语言都做了下来，还是非常超预期。
人形机器人是除房子最大的机会（以前）我觉得我们除了房子之外，遇到的最大空间（的机会）就是汽车，现在我觉得可能人形机器人的空间比汽车还要大，可能是汽车的10倍、20倍，可能新能源汽车是个万亿级，所以（人形机器人）是几十万亿级、千万亿级都有可能的。
如果马斯克真的实现让机器人去火星，如果它们真的能够在各行各业、各个场景、各个领域去帮我们做很多的事情，这个空间是非常大的。
因为它的单机价值量也大，而它又是跟最先进的科技AI结合的一个硬件，它是软件和硬件结合最大的市场空间。
像马拉松这种活动，包括明后天还会有，因为北京的马拉松，宇树等这些龙头是没有参加的，但是龙头明后天还专门参加拳王争霸赛，让机器人去打拳击，大家就会有更多的期待。
国内很多科技巨头都已经入局人形机器人领域，甚至国内的一些车企以及一些互联网企业，大家都期待能够更好、更快出来一些成熟产品，并且在一些成熟场景能够得到应用。
人形机器人突围发展比电动车更快回顾电动车的发展历程，电动车起码要有800公里的续航，有可以充电的充电桩等基础设施的时候，才算一个完善的消费品，可以交付到客户的手里，所以才叫解决了从0~1的突破。
如果是一个C端的产品，突破100万辆，就是它解决从0~1的一个标志点。
在2018、2019年之前，电动车是在补贴和扶持的阶段，续航也满足不了消费者的基本需求。从2012年特斯拉推出第一款产品，到2018年，（国内）电动车经历了6、7年的时间来解决从0~1的问题。
人形机器人现在突围和发展的速度是更快的。一方面电动车有互联网巨头进入，也是在2019年及之后，包括“蔚小理”也是2016、2017年的加入。但是不提概念版，人形机器人走向真实的物理世界，成为一个产品，是在两三年前提出来的，这么短的时间就看到这个产品成为一个可落地的产品，并且全球的科技巨头都在进入。
尤其是中国，机器人是依赖汽车产业链的，依赖汽车的整个制造，依赖硬件的制造，也依赖无人驾驶的大模型以及AI大模型。这一轮，国内的产业链都有基础了，有成熟的汽车产业链，也有了无人驾驶的基础，也有DeepSeek等大模型，同时我们看到科技巨头也都已经加入。这一轮尤其是从马拉松比赛就可以看到，中国还是走在前面的，而且中国在硬件制造放量以及科技巨头的加入上，还是非常快了。
零部件领域有很多需要突破的技术瓶颈我们本身是有工业机器人产业基础的，所以核心突破还在一些过去很难做技术突破的，在人形机器人身上采用的一些零部件，比如说滚珠丝杠传感器、灵巧手以及谐波减速器等等。
在工业场景、工业机器人上，也看到两爪、三爪的非常简单的操作，灵巧手的灵活度是可以完全拟人的，拥有20多个自由度。我们的一根手指还可以分三个关节，同时还有触觉，所以我们给一个简单的夹爪，再增加它的传感和灵动性。最新的灵巧手，自由度可以达到20多个，一个手部的小型滚珠丝杠可以用40个。
谐波减速器有一版日本的技术路线，里面会有30个或以上的比硬币还小的减速器，所以传动结构，有多个技术路线，发展的速度非常的快。
我们想要实现更多的操作，首先要有一个灵巧手。我们人类做做大部分的任务，百分之50以上可能都是用手去完成的，所以灵巧手很重要。之后是身上的比如说滚珠丝杠，当然国内有些企业的技术路线不一样，比如会选择全旋转关节，后空翻动作非常的漂亮，旋转关节做得非常好。
包括电机的算法也是非常先进的。减速器也有很多技术路线，包括行星减速器、RV减速器以及斜齿减速器，而谐波减速器在过去两年里，我们可能连图纸都无法立即实现。包括我们的滚珠丝杠，也可能看到图纸却无法立即制造出来，因为尤其是螺母的内螺纹，可能最早需要一天磨一根，到后来一小时磨一根，而且这个设备还依赖进口。因此，一是磨削速度需要提升，另一方面还要实现设备国产化，在零部件领域有很多需要突破的技术瓶颈。
我相信这个速度是非常快的，我们用了两三年的时间，接下来就有希望实现零部件生产规模化。如果我们设备造不出来，零部件可能就需要更长的时间。所以中国的产业链这两三年的发展速度是非常快的。
AI赋能非常重要机器人首先要有一个好的大脑，大脑要像人一样聪明。我们看到ChatGPT可以跟你聊天，可以像人一样聪明，但是我们还需要物理世界上的聪明，物理世界上拟人、仿生，这个是很难的。
无人驾驶我们发展了很多年，但现在要实现完全无人驾驶，还是要走很长的路。而无人驾驶仅仅是在道路这么一个单一的场景，虽然它已经非常难了，但人形机器人如果到了现实生活中，首先它得是能够我想去哪就去哪，相当于他在除了道路之外的所有场景都要无人驾驶，它要能够对各种避障、各种突发的场景、各种情况做出反馈，同时它的零部件还能执行它的动作，不出任何的误差，这是很难的。而且我们积累的大模型的可训练的数据也比较少。如果你把人类每一个动作都记录下来，每个场景都记录下来，太难了，所以我们需要AI的训练，让他在很短的时间更少的数据能够达到完全拟人的最佳状态，最智能的、聪明的状态。
何小鹏也讲到，国内的人形机器人如果类比无人驾驶，可能现在还在l1阶段，在向l2发展。从简单的编程单一动作，到一个固定的场景、固定的动作到，到一些可泛化的场景，以及更多的动作。这个就是端到端，以及场景的泛化，它会变得更难，如果接无限的接近人类，它就是要能满足随时不同的场景和不同的多样的动作，所以AI在这方面的赋能是非常必要的。
在硬件能够执行高难度动作之后杨方配资，对大脑的训练是人形机器人能够更加的像人的非常关键的一步。
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