導語：科技投資正從傳統的賽道追逐轉向體系化作戰模式。
回顧2025年一季度，科技板塊無疑是引領市場的核心力量。尤其是春節后，隨著DeepSeek 的驚艷亮相與人形機器人概念的火爆出圈，科技股迎來了爆發式增長，不僅帶動A股市場熱度飆升，還促使港股市場顯著回暖，領跑全球。
不過近期，股票市場在關稅風暴的沖擊下，呈現出極為劇烈的波動態勢。雖然市場仍存諸多不確定性，但在多空激烈博弈的市場表現中，半導體等科技賽道表現出較強的韌性，疊加國產替代的大主題，在多家機構看來，科技行情或將反復表現，有望貫穿2025年全年。
而部分在科技行業提早布局，并有深刻洞見的基金公司，開始在這輪科技行情中，嶄露鋒芒。中歐基金科技戰隊就是其中之一，在其工業化投研體系的打造下，本輪科技行情，涌現出了多位科技投資的好手。
01 逆向投資術
在中歐科技戰隊的群星中，擅長逆向投資和深度價值挖掘的邵潔，在本輪行情中的表現尤為亮眼。
截至2025年3月31日（下同），她管理的中歐智能制造混合近一年收益率為79.57%（同期業績比較基準25.79%），在同類產品中排名第2（2/1773）。
當然，回顧中歐智能制造混合成立以來的凈值之路，也并不是一路坦途，2024 年初時凈值曾一度低于0.8元，此后又不斷震蕩盤整，不過在“9.24“行情之后，凈值不僅快速收回到1元以上，而且伴隨著科技行情爆發，凈值一路持續走高，展現出了極具爆發力的彈性。
除了中歐智能制造混合，邵潔還有另外兩只在管產品。她管理的中歐科創主題混合表現同樣搶眼，近一年收益率為75.61%（同期業績比較基準12.87%），在同類產品中排名第1（1/220）；而與劉金輝共管的中歐創新未來混合近一年收益達45.31%（同期業績比較基準11.3%），在同類產品中排名前2%（27/1773）。
產品業績優異的背后，一方面是來自于邵潔對行業周期的準確把握，以及其逆向投資的思維。另一方面，也來自于邵潔對公司深度價值的挖掘能力。2023年，當行業對端側芯片普遍悲觀時，邵潔卻逆勢布局，重倉持有多家相關公司。
她的邏輯是：隨著 AI 應用場景的擴展，邊緣計算需求將爆發，端側芯片作為 “最后一公里” 的算力載體，其價值被嚴重低估。事實證明，她的預判得到了市場的印證。2024 年，隨著智能汽車、智能家居等場景的落地，端側芯片訂單量激增，相關公司估值上漲。
而對于端側接下來的機會，邵潔認為：“在AI時代，端側的成長空間巨大，推理的商業模式需要在端側落地，在億萬個終端上延伸出agent，訓練側的大模型才更有意義。訓練和推理體現了硬件科技螺旋式創新的特征。無論訓練側和推理側，AI 的誕生都意味著先進算力的稀缺，這是AI時代核心矛盾之一，也是科技投資的一條主線。“
同時，邵潔還指出：“我們看到一些細分領域垂類模型的雛形，且應該合理預期相關應用落地會帶來行業提速增效，新的商業模式會提升市場競爭力。參考海外落地的實例，并結合中國行業競爭優勢，我們認為AI硬件、AI智駕、AI醫療、AI游戲 和AI agent等領域都有望成長出本土優質企業。”
02 一支戰隊
再看中歐科技戰隊涌現出來的其它績優產品及背后的科技投資能手。
先看聚焦“AI硬件+應用”雙賽道的中歐數字經濟混合，在這輪行情中有著不俗的表現，自2024年9月起強勢反彈，截至今年一季度末，近一年收益率為56.93%（同期業績比較基準30.69%），躋身同類產品前6%（3/51）。
基金經理馮爐丹是戰隊中的AI專家，她早在五年前就開始關注AI，對AI技術的發展進程有著非常清晰且深入的認識。在馮爐丹看來，“人工智能的投資周期劃分為四個階段：第一階段為AI基礎設施建設，主要集中在構建大規模集群訓練中心；第二和第三階段涉及AI新硬件與AI應用的發展；第四階段則是AI技術的全面滲透與普及化。“
“而目前，我們正處于這一階段的中后期，GPU芯片作為核心算力支撐，成為當前市場的主戰場。展望未來，我們期待在AI新硬件和AI應用環節看到更多投資機會。“馮爐丹說道。
再看聚焦智能汽車的中歐內需成長混合，截至今年一季度末，近一年收益達36.67%（同期業績比較基準11.09%），躋身同類排名前4%（55/1773）。
基金經理鐘鳴雖然管理基金的時間還未到兩年，但她可以說是智能車和機器人賽道的 “架構師”。從智能駕駛到人形機器人，鐘鳴始終站在硬件與AI融合的前沿。定期報告披露的持倉組合中既有智能駕駛整車公司，也有涉及人形機器人多個重要零部件的公司。鐘鳴的獨特之處在于，她將汽車行業的供應鏈管理經驗遷移到機器人領域，挖掘出多家細分賽道的優秀公司。
接著再來了解一下關注互聯網應用的中歐互聯網先鋒混合，截至今年一季度末，近一年收益也達到了44.02%（同期業績比較基準26.32%），同類排名前20%（10/51）。
基金經理王穎的標簽在中歐科技戰隊中也很有辨識度，她是互聯網潮中的 “沖浪者”，尤其在傳媒互聯網領域，王穎以敏銳的場景捕捉能力著稱。她很早就關注到AI生成內容（AIGC）對動漫、游戲行業的變革潛力，并提前布局AIGC驅動的動漫、游戲公司。翻開王穎的年報，可以發現持倉涵蓋了時下熱議的潮玩和國漫。
簡單來說，王穎的研究特色，在于通過結合產業景氣度和2-3年企業經營周期的視角進行選股，試圖在經營調整期更早地進行觀察，用盡量高的性價比收獲企業成長的價值。其中2-3年企業經營周期，在于重點考慮與企業發展的資源、能力以及市場預期調整的周期進行匹配。
03 從“專業分工”到“艦隊協同”
中歐科技戰隊的成員除了各有特長，大家更好奇的一點是，在這輪科技浪潮中，中歐科技戰隊何以同時涌現出這么多科技能手？
在業內分析人士看來，“中歐科技戰隊的成功，本質上是工業化投研體系的勝利。“
深入了解這套體系，我們發現主要由三大支柱構成：
一是，專業化分工，中歐科技戰隊成員按技術路徑和產業鏈環節進行精準分工：杜厚良統籌全產業鏈，劉偉偉擅長景氣度投資，邵潔深耕價值挖掘，王穎聚焦內容場景，鐘鳴負責硬件融合，馮爐丹主攻AI技術。
周蔚文曾在中歐基金年度投資策略會上表示：希望基金經理把長板豎得更長。而有時候對研究員和基金經理的研究方向上，中歐基金的要求也反而是：盡量窄一點。
這也是杜厚良眼中團隊的“深度、廣度和時效性”，投研規模大了，分工會更專業，才可能建立足夠的深度，整個團隊建立足夠的廣度，大家互相取長補短，通過同事的分享，也很快對自己不擅長的領域達到比同行平均水平高的理解程度。
周蔚文也一直認為團隊的分享是洞見的來源，在他看來，“大家好像覺得自己知道別人知道的也能賺錢，但你會發現知道大家知道的東西是沒用的，要有洞見才能賺錢。對于公募基金來說要長期業績領先，只有靠洞見領先別人，而靠洞見一個人又是做不到的，只有靠團隊。”
取長補短的同時，還有“交叉驗證機制” 的協同。例如，在光模塊研究中，通信研究員負責上游器件、AI 研究員跟蹤模型需求、半導體研究員監控代工廠產能，三方數據形成閉環驗證。
這種協同，還會進一步產生認知升級的 “化學反應”，比如劉偉偉在景氣度投資中融入邵潔的價值分析框架，開發出 “景氣-估值” 雙輪驅動模型；鐘鳴將汽車供應鏈管理經驗分享給機器人研究員，幫助其建立產能預測模型；王穎的內容場景分析方法被應用到 AI 教育領域，催生了新的投資方向。這種跨領域的知識遷移，使戰隊形成了 “1+1>2” 的認知優勢。
二是，流程化協作，構建 “數字中臺”。戰隊建立了覆蓋全球的非標準化數據庫，實時更新算力基礎設施、AI專利分布、產業資本開支等核心數據。
杜厚良開發的 “勾稽關系模型” 將GPU數量、光模塊出貨量等多個變量納入分析框架。流程化還體現在信息共享機制上：每次的分享會，要求跨領域分享，確保前沿信息在24小時內傳遍整個團隊。
三是，平等化的機制，激活 “自組織”。周蔚文的管理哲學是 “無為而治”，他鼓勵基金經理獨立決策。此外，在戰隊內部分享等各個環節，新人也都可以直接挑戰資深成員的觀點。
“讓洞見在團隊中涌現，就得平等自由一些。另外，我會提一些看法，比如有些行業或公司中長期來看高估了，我會提示風險，但不會要求基金經理怎么投資，最終還是要讓他們自己決策。” 周蔚文說。
周蔚文的做法更像是作為管理者提供一些附加值，就像《星際迷航》的慣性阻尼器，用人造重力防止團隊遇到極端事件被甩出去。
04 拆解AI投資"黑匣子"
總的來說，中歐科技戰隊的實踐，讓我們看到了AI投資的本質：在技術爆炸與場景裂變的雙重沖擊下，僅憑個人能力已難以為繼，必須構建工業化的投研體系。而這支逐漸成熟的戰隊如同《星際迷航》中的企業號，既有曲速引擎的速度優勢，又有慣性阻尼的風險控制，更有全體成員的協同進化。
在AI瞬息萬變的世界中，他們不僅僅是深入到AI的每個觸角，更是在重塑資管行業的投研范式——從個體英雄主義到組織智慧涌現，從被動跟蹤到主動洞見，從本土視角到全球視野。這場AI浪潮的航行，因為有了相互協作，得以在浩瀚星河中來回自在穿梭。
