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核心觀點：
1. 過去十年，風險資本更鐘愛高科技行業。尤其是信息科技產業，2005年至2018年，全球信息科技產業增長78%，其中數據處理、互聯網服務累計增長334.9%。
2. 未來十年將是智能科技的時代，數據、計算和智能相關的領域將進入高速發展階段。尤其是計算領域，高研發投入使得計算端技術壁壘較高，產業優勢較為穩定。
3. 科技技術路線改變及市場發展不及預期是科技領域投資的主要風險。
一、信息科技是過去十年增長最快的行業
1、“聰明錢”更愛高科技
過去十年，社會風險資本流入最多的是科技產業。在美國，2006年至2018年，軟件、醫療保健、生命科技獲VC投資額復合增長率分別為14.24%、11.90%、10.47%。在中國，2006年至2018年，互聯網、醫療保健、電子行業累計獲VC投資額分別為9828億、4138億、2215億元人民幣，復合增速分別為36.22%、37.73%、34.57%。從風險資金投資額以其增長率來看，科技行業始終被“聰明錢”熱捧。
2、從PC互聯網到移動互聯網，技術革命帶來巨額投資紅利
從各行業經濟增加值數據看，科技產業增長最快。2005年到2018年，GDP累計增長62%，信息科技產業累計增長78%，僅次于教育產業（88%）與藝術產業（80%）；其中信息科技下的數據處理、互聯網服務增長最快，其累計增幅為335%。
從二級市場投資收益看，2007年以來，納斯達克指數本身增長203.20%，同期移動互聯網帶來納斯達克100指數相對于納斯達克綜合指數的超額收益從-12.5%穩定超額增長到2019年2月的5.4%。若以FAANG（亞馬遜、蘋果、臉書、奈飛、谷歌）這一代表移動互聯網細分科技產業的投資紅利來看，2007年1月，FAANG的市值占美國標普500總市值的1.8%，2019年2月，FAANG的市值占總市值的12.5%。
二、智能科技是未來十年的產業風口
1、各國政府重點支持人工智能產業以提高勞動生產率
美國、德國、日本等發達國家將智能科技領域作為產業扶持的重點。美國2013年啟動的“創新神經技術腦研究計劃（BRAIN）”，10年將投入45億美元；與此同時，歐盟于2013年啟動的“人腦計劃（HBP）”，10年將投入12億歐元；日本政府2015年啟動的“機器人新戰略”，計劃5年內與民間企業共同投入1000億日元發展人工智能。2016年，日本設立《人工智能技術戰略會議》，2017年，英國政府發布《在英國發展人工智能》、中國2017年7月推出《新一代人工智能發展規劃》，同樣將人工智能上升為國家戰略。2018年11月德國政府推出《人工智能戰略》、2019年2月，特朗普簽署行政命令《美國人工智能倡議》；歐盟機器人研發計劃政府將出資7億歐元，同時帶動產業界21億歐元的研發投入。對人工智能產業的扶持體現了在人口紅利逐漸消失的大環境下，各國為進一步提高勞動生產率所做的努力。
2、數據為基礎，計算為核心，構成智能時代科技發展路線
海底光纜等網絡基礎建設帶來了20世紀后十年PC互聯網時代的瘋狂；3G網絡的逐步覆蓋帶來過去十年移動互聯網的高速發展。海量基礎數據的爆發結合計算核心技術構成智能時代的產業機遇。從2018年Gartner新技術成熟度曲線看，5G將在2-5年內成熟，而物聯網、通用人工智能分別在5至10年、10年之后成熟。
3、數據基礎：5G、物聯網、大數據的市場空間巨大
據工信部通信科預測，隨著5G的推廣，僅基站建設這一塊，投資高達1.2萬億元，投資周期可能將超過8年。此外，5G的推廣將帶來物聯網的普及，將大數據的范圍從人的數據擴展到人與物的大數據。全球移動通信協會預測2025年物聯網設備數為250億，其中工業物聯網設備為140億。數據量增大帶來的是未來的業務增長，以數據公司Atos SE過去五年分項業務收入為例，主營項目復合增速5.88%，大數據項目復合增速為34.75%。
4、計算核心：AI、云計算融資與營收的指數增長
數據是智能時代的基礎，計算是智能時代的核心。未來，處理海量數據資源的計算能力會放在云端構成云計算，而對相對簡單又對可靠性、延時性等要求較高的計算能力會放在本地構成邊緣計算，而云計算與邊緣計算均離不開AI的支持。中美兩國都看到了人工智能給云計算帶來的成長空間。從2017年累計融資額來看，中美分別為745、1350億元，2017年新增融資額，中美分別為251、825億元。從云計算的實際營收來看，2015年來，阿里巴巴主營業務收入復合增速為51.3%，云計算業務收入復合增速為164.9%，幾乎為指數增長。
5、智能時代：科技優化傳統行業增長狀態
智能時代，AI可以降低成本、大幅提高生產效率從而提高行業利潤率。根據埃森哲預測，2035年傳統制造業產出為8.4萬億美元，其中結合AI的智能制造業產出部分為3.8萬億美元，智能制造占制造的31%。智能制造的基礎設備是工業機器人，在機器人產業具有全球競爭力的日本，2011年至2018年，在GDP復合增速為-1.88%的情形下，機器人產量復合增速10.38%，其中智能機器人產量復合增速更達到29.54%。另一個智能時代的應用，是傳統汽車改為新能源汽車的過程，據全球汽車制造業協會，2011年到2018年，美國新能源車產量復合增速29.37%，日本復合增速13.93%，中國復合增速為167.15%。
三、未來十年不同投資主題成長潛力對比
1、科技投資領域成長潛力比較
我們通過商業潛力、技術可能、支持系統三個維度對各科技主題打分，比較各科技主題可關注指數。可關注指數得分越高，該方向更值得投資關注。從計算結果看，計算方向最值得關注，其中人工智能、AI芯片的可關注指數分別為75、73；在數據方向，最值得關注的是5G，可關注指數為70；在智能時代方向，工業機器人、新能源汽車、醫療健康都是值得關注的投資方向，其可關注指數分別為60、59、57。從商業潛力單一分項看，得分較高的分別為5G、人工智能、AI芯片、新能源汽車、區塊鏈和醫療健康。從技術可能單一分項看，得分較高的分別是5G、AI芯片、工業機器人、智能語音。
2、智能科技的投資機遇首選美國，其次中國
從PCT專利而言，美國占比最高，2017年國際PCT占比為23.19%；中國進步最快，2017年，中國占國際PCT專利的20.13%，首次超過日本（2017年占比19.85%）成為全球第二大PCT專利國。從更具技術基礎性質的nature指數而言，2017年，美國nature指數為26683，排名第一，遠高于其他國家；同期中國nature指數12556，排名第二且增速在科研大國中居第一。
人工智能可分為基礎層、技術層、應用層，美國的從業者集中在基礎層與技術層，中國的從業者集中在技術層與應用層。從人工智能從業人數可看出，中美同在人工智能領域投資巨大。美國在機器學習、處理器/芯片、自然語言處理上從業人數高于中國，中國在自動駕駛、語音識別、技術平臺領域從業人數高于美國。基礎層與技術層的投資巨大，但易形成壟斷性優勢（比如AI芯片就在該層面），因此，從技術角度而言，智能科技的投資首選美國；技術層與應用層不確定性較小，且可直接轉化為利潤，因此，集中在該層面的中國企業也值得重視。
四、智能時代，各投資主題成長潛力對比
除了社會支持、政策變化、資本熱度外，技術本身發展速度及方向是科技領域投資所特有的風險。技術發展路線改變時投資科技企業需要密切關注的風險，以新能源汽車行業為例，傳統鉛酸電池的能量密度為40Wh/Kg，現在各大企業主要研究的聚合物鋰電池的能量密度為155Wh/Kg，而全固態鋰電池和燃料電池的能量密度分別為350Wh/Kg、500Wh/Kg，若電池技術路線發生改變，企業前期投資將很難收回。此外，發展速度不及估值預期是投資科技產業的另一個主要風險，以云計算為例，假如運營過程中業務收入將低于預期，那么按照技術潛力而做的估值必將給投資人損益的不確定性，畢竟，技術只有轉化為利潤才能帶來收益，企業不同的運營水平將會帶來不一樣的風險和實際收益。
