在科技创新中如何把握投资机会？

目前市场告诉我们科技行情的主线没有改变，计算机、电子等行业在年后几个交易日纷纷收复失地，其中计算机行业还创造了超10%的涨幅（数据来源：wind，2020年2月3日至2月17日）。

拉长战线来看，据万得数据统计，自2019年2月17日-2020年2月17日，电子、计算机行业涨幅更是高达78.6%和59.26%，在28个申万一级行业中遥遥领先。

数据来源：wind，2019

可见，2019年以来，在快速的板块轮动过程中，科技板块以绝对的优势成为A股市场的主角。

未来走势如何？

当前疫情冲击较大，科技创新行业还能继续持有或者买入吗？未来的的走势又会如何呢？

关于疫情对科技创新行业的冲击，相信大家在最近的市场走向中已经找到了答案，正如骆帅基金经理在微课堂中说的一样：

“本次疫情对于经济和A股市场会有短期的冲击，但对不同行业的冲击不一，对于偏科技类的行业，短期及中长期则是利好”。

另外，俗话说“以史为鉴可以知兴替”，那我们不妨从历史数据中去窥见一二。

01

首先，对比非典时期的表现。

参考2003年非典疫情，当疫情缓和市场反弹时，受风险偏好提升影响比较大的计算机、电子和传媒等行业成为反弹的主力军。

数据来源：wind，2003

当前，在全民居家隔离、云办公等场景下，更有利于电商、在线教育和云计算等产业链，而这些都属于科技范畴。随着疫情慢慢进入拐点，风险偏好的修复或将同样引领科技创新行业获取超额收益。

02

其次，从自身估值来看。

2019年以来，电子行业的估值在不断上涨，截至2020年2月14日，达到了48倍。

因此，不少投资者可能会有这样的顾虑：当前估值比较高，投资的风险也相对比较大。

这一点不否认，但是我们不妨拉长时间来看，最近10年电子行业的平均市盈率达到了53倍，此外电子行业的估值也曾在2010年和2015年达到峰值超100倍。

所以说，未来电子行业或许还有一定的上涨空间。

数据来源：wind，2010

综上，科技创新行业向好趋势可能并非是偶然。

正如对科技创新行业有专门研究的基金经理郑晓曦所说：

“2019年科技股行情只是预热，收入和利润持续高增长的优秀公司正在酝酿，如果按照0-100度来看，目前科技股处于60度区间，未来会把5G作为科技投资的核心主线之一。”

当然，目前来看，科技创新行业虽然有长期向好的趋势，但是在投资过程中还要注意资金面和贸易摩擦的风险。在风险和机遇并存的当下，郑晓曦表示：

“我们会牢牢抓住中期研究产业趋势以及个股挖掘的优势，尽量平滑市场波动对投资以及公司基本面的影响，力争长期为投资持有人获取Alpha收益。”

2019年十大科技趋势预测，下一年（2020）什么科技最火？

我认为有如下十个风口和趋势：

科技浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域将出现颠覆性技术突破。

芯片技术推动了历次科技浪潮，但随着摩尔定律的放缓和高算力需求场景的井喷，传统芯片陷入性能增长瓶颈，业界试图从芯片产业链的各个环节寻找之道。芯片领域的重大突破极有可能在体系架构、基础材料和设计方法三处实现。

体系架构方面，存储、计算分离的冯·诺依曼架构难以满足日益复杂的计算任务，业界正在探索计算存储一体化架构，以突破芯片的算力和功耗瓶颈；基础材料方面，以硅为代表的半导体材料趋于性能极限，半导体产业的持续发展需寄望于拓扑绝缘体、二维超导材料等新材料；芯片设计方法也需应势升级，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法可取代传统方法，让芯片设计变得像搭积木一样快速。

芯片技术突破的背后是“算力爆炸”，而人工智能无疑是未来最重要的算力需求方和技术牵引者。目前，语音、视觉、自然语言处理等感知AI技术的发展已到极限，但在通向“强人工智能”的认知智能方面，AI还处在初级发展阶段。在不久的将来，AI有望习得自主意识、推理能力以及情绪感知能力，实现从感知智能向认知智能的演进。

AI的认知演进，使得机器间的“群体智能”成为可能。今后AI不仅懂得“人机协同”，还能做到“机机协同”。当机器像人一样，彼此合作、相互竞争共同完成目标任务，大规模智能交通灯调度、仓储机器人协作分拣货物、无人驾驶车自主感知全局路况等场景便不难想象。

与人工智能技术范式转变同步的是IT技术范式的转变。传统物理机、网络、软件等发展失速，云计算正在融合软件、算法和硬件，加速各行各业的数字化转型。无论芯片、AI还是区块链，所有技术创新都将以云平台为中心，为云定制的芯片、与云深度融合的AI、云上的区块链应用将层出不穷。一言以蔽之，云将成所有IT技术创新的中心。

趋势一、人工智能从感知智能向认知智能演进

【趋势概要】人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。

趋势二、计算存储一体化突破AI算力瓶颈

【趋势概要】冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法探索的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破AI算力瓶颈。

趋势三、工业互联网的超融合

【趋势概要】5G、IoT设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提高5%-10%的效率，就会产生数万亿人民币的价值。

趋势四、机器间大规模协作成为可能

【趋势概要】传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。

趋势五、模块化降低芯片设计门槛

【趋势概要】传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V为代表的开放指令集及其相应的开源SoC芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于IP的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能“芯片模块”封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。

趋势六、规模化生产级区块链应用将走入大众

【趋势概要】区块链BaaS(Blockchain as a Service)服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。

趋势七、量子计算进入攻坚期

【趋势概要】2019年，“量子霸权”之争让量子计算在再次成为世界科技焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。

趋势八、新材料推动半导体器件革新

【趋势概要】在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于3纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如SOT-MRAM和阻变存储器。

趋势九、保护数据隐私的AI技术将加速落地

【趋势概要】数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。

趋势十、云成为IT技术创新的中心

【趋势概要】随着云技术的深入发展，云已经远远超过IT基础设施的范畴，渐渐演变成所有IT技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个IT技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义IT的一切。广义的云，正在源源不断地将新的IT技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。

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