來源：聰明投資者　

　　原標(biāo)題：《未來最大紅利來自科研紅利！趙曉光最新交流：新質(zhì)生產(chǎn)力90%的機會來自于這個方向……》

　　“人工智能是一個巨大的浪潮，在未來兩三年，基本會奠定科技發(fā)展的基礎(chǔ)。”

　　“無論是自動駕駛、機器人還是元宇宙，在明年6月前后都會有重要的突破，會進入一個類似Chat GPT在2023年初所帶動的科技浪潮。”

　　“新質(zhì)生產(chǎn)力最大的問題是應(yīng)該有新型生產(chǎn)關(guān)系來匹配。”

　　“給大家推薦一個美股可以研究一下。多鄰國（DUOL），這是一款A(yù)I在教育行業(yè)的應(yīng)用，教育是 AI應(yīng)用最直接可以落地的一個領(lǐng)域。”

　　以上，是天風(fēng)證券研究所所長趙曉光，周六（11月23日）在復(fù)旦首席經(jīng)濟學(xué)家論壇《加速布局未來產(chǎn)業(yè)：推動新質(zhì)生產(chǎn)力的創(chuàng)新升級與效能轉(zhuǎn)化》的圓桌討論中分享的精彩觀點。

　　在本場交流中，趙曉光從三個方面談到對未來產(chǎn)業(yè)及新質(zhì)生產(chǎn)力的理解。

　　他直言，未來產(chǎn)業(yè)及新質(zhì)生產(chǎn)力90%的機會，就在中美科技巨頭未來布局的方向上。

　　此外，趙曉光分析，中國的工程師紅利已經(jīng)結(jié)束了，未來最大的紅利來自科研紅利，最大的金礦就源于科研產(chǎn)業(yè)化。

　　對于如何挖掘“金礦”，他認為，一定要學(xué)習(xí)美國、日本、歐洲的模式，把科學(xué)家跟企業(yè)家深度鏈接。

　　另外，就新質(zhì)生產(chǎn)力未來所面臨的問題，趙曉光表示，應(yīng)該有新型生產(chǎn)關(guān)系來匹配新質(zhì)生產(chǎn)力，要建立一個為新質(zhì)生產(chǎn)力服務(wù)的體系。

　　聰明投資者（ID：Capital-nature）整理了部分重點內(nèi)容分享給大家。

　　未來最大的金礦——科研產(chǎn)業(yè)化

　　什么是未來產(chǎn)業(yè)？如何發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力？

　　我簡單地從三個方面來分享我的理解。

　　第一，什么是未來產(chǎn)業(yè)？什么是新質(zhì)生產(chǎn)力？

　　很簡單，大家要花足夠多的時間去研究美國的科技巨頭們和中國的科技巨頭在做什么，90%的機會就在他們未來布局的事情上。

　　美國現(xiàn)在主要是六家公司，中國只有一個華為，其他都是跟著華為走。

　　大家沒事多看看黃仁勛講什么，馬斯克、庫克、任正非在講什么，基本上90%的認知不會太錯。

　　不要另辟蹊徑，一定要很叛逆的去找一些充滿想象或者是幻想的空間。

　　要花足夠多的時間和精力去研究這些最偉大的企業(yè)家們和最偉大的企業(yè)在做什么，他們做的東西就是新質(zhì)生產(chǎn)力，就是未來產(chǎn)業(yè)。

　　第二，未來產(chǎn)業(yè)、新質(zhì)生產(chǎn)力大概率來自哪里？

　　中國的經(jīng)濟發(fā)展經(jīng)過了不同的階段，從勞動力紅利到工程師紅利。

　　過去5年，我在研究半導(dǎo)體，能看到很多從美國科技巨頭出來的工程師出來創(chuàng)業(yè)，像納芯微、南芯半導(dǎo)體，幾年時間做到幾百億市值。

　　但這個時代結(jié)束了，未來產(chǎn)業(yè)或新質(zhì)生產(chǎn)力大概率不會來自幾個工程師。

　　未來的最大的紅利實際上是科研紅利。

　　而擺在我們面前的一個重大命題是，如何將科研產(chǎn)業(yè)化。

　　我認為未來最大的金礦、最核心的源頭應(yīng)該在這個方向。

　　最大的解，我認為是讓企業(yè)家跟科學(xué)家建立直接的鏈接和直接的合作體系，只靠科學(xué)家自己，大概率是不會成功的。

　　一定要學(xué)習(xí)美國、日本、歐洲的模式，把科學(xué)家跟企業(yè)家深度鏈接起來。

　　第三，怎么判斷這些新質(zhì)生產(chǎn)力和未來產(chǎn)業(yè)的拐點。

　　10年前我們的分析師講科技行業(yè)未來的機會，主要是三大件，即無人駕駛、機器人和元宇宙。

　　搞了10年沒有任何變化，因為技術(shù)不夠。

　　但人工智能技術(shù)加速了這些行業(yè)拐點（的到來）。

　　無論是自動駕駛、機器人還是元宇宙，在明年6月前后都會有重要的突破，會進入一個類似Chat GPT在2023年初所帶動的科技浪潮。

　　人工智能不僅在to C端，在to B端（也有重要的作用）。

　　未來產(chǎn)業(yè)以及新質(zhì)生產(chǎn)力最核心的環(huán)節(jié)是研發(fā)，而研發(fā)過去最難的是要做出產(chǎn)品。

　　要做出產(chǎn)品就要買設(shè)備，而設(shè)備都是定制的，這必然導(dǎo)致研發(fā)周期需要足夠長的時間。

　　去年我講到上海集成電路材料研究院過去研發(fā)一款材料要三年，現(xiàn)在有了人工智能之后只需要10天，這個速度還在加快。

　　所以，我覺得人工智能是觸發(fā)未來產(chǎn)業(yè)和新質(zhì)生產(chǎn)力進入行業(yè)正反饋非常重要的催化劑。

　　人工智能是一個巨大的浪潮，在未來兩三年，基本會奠定科技發(fā)展的基礎(chǔ)。

　　師夷長技以制夷

　　問剛剛談到，多去聽那些偉大企業(yè)家們在做什么，他們就代表了新質(zhì)生產(chǎn)力。

　　我認為他們都是偉大的企業(yè)家，但他們背后都有自己的商業(yè)利益，比如黃教主肯定認為，越來越大的 GPU芯片是不二的選擇，因為這是他巨大的既得利益。

　　所以要尊重這些偉大的企業(yè)家精神，但還要想想他們指出的方向是不是中國特色新質(zhì)生產(chǎn)力的唯一方向？

　　我剛才特意講了90%的機會在他們未來布局的事情上，是90%。

　　其次，我并不認為英偉達就是算力芯片的全部。

　　在每個領(lǐng)域中，美國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都在為龍頭企業(yè)掃清障礙，讓企業(yè)成為全球龍頭，這跟中國的鼓勵內(nèi)卷不太一樣。

　　所以，每個領(lǐng)域中的龍頭企業(yè)都值得我們?nèi)W(xué)習(xí)，可能在大戰(zhàn)略上英偉達進一步擴大了它非常強的護城河壁壘。

　　對于電動車，正是因為特斯拉把電池專利全部免費開放，中國人才可以做出來，還是美國企業(yè)在引領(lǐng)我們。

　　我十年前見過馬斯克，也問過他一些問題，他是真的想改變世界。

　　美國這幫企業(yè)集合了全球最優(yōu)秀的人才，還是值得我們學(xué)習(xí)的。

　　當(dāng)然，再舉一個其他例子，前段時間我碰到臺積電深圳區(qū)的銷售總經(jīng)理，我問他們這幾年（中美）脫鉤是不是業(yè)務(wù)很差？

　　他說不是，我們這幾年每年都在高速增長。

　　在基金行業(yè)中有一個行業(yè)表現(xiàn)最好，就是智能硬件，它將中國在電子制造業(yè)的能力、出海以及AI非常好地結(jié)合起來。

　　李澤湘教授在深圳成立了一個科創(chuàng)學(xué)院，在2021年先后賦能幾家企業(yè)。

　　一家前年成立做電子吉他的，今年3個億利潤；做智能牙刷的，今年大概20億收入5個億利潤；還有一家做3D打印的已經(jīng)邁向全世界，今年大概60億收入，20億利潤。

　　在這個領(lǐng)域中國是非常有優(yōu)勢的，美國和歐洲是沒有這種電子制造的能力。

　　還是用古人的話，師夷長技以制夷，還是要學(xué)習(xí)別人。

　　新質(zhì)生產(chǎn)力在未來的發(fā)展過程中還面臨什么問題？

　　學(xué)經(jīng)濟學(xué)的都知道，生產(chǎn)力決定生產(chǎn)關(guān)系。

　　新質(zhì)生產(chǎn)力最大的問題是應(yīng)該有新型生產(chǎn)關(guān)系來匹配。

　　未來隨著技術(shù)成為企業(yè)發(fā)展越來越重要的一部分，單個人的價值應(yīng)該要被尊重，但新質(zhì)生產(chǎn)力大多來自國家的研發(fā)體系。

　　研發(fā)就兩個方面，買設(shè)備和養(yǎng)人，這些錢也都是國家投入進去的。

　　如何做好相關(guān)的制度保障，既能從法律上維護這些創(chuàng)業(yè)者的利益，也能有一個比較公平的定價，是非常重要的。

　　現(xiàn)在中國高校出現(xiàn)兩個極端，要么完全放開，要么把機制收得很死，所以我覺得這個方面是一個比較大的突破。

　　其次，如何建立一個為新質(zhì)生產(chǎn)力服務(wù)的體系？

　　企業(yè)的發(fā)展主要是五個部分，即戰(zhàn)略管理、技術(shù)、人才、市場和資本。

　　我們應(yīng)該對金融行業(yè)給予更高的重視和評價，金融作為服務(wù)中介是打通科學(xué)家和企業(yè)家的重要部分。

　　金融行業(yè)如何通過專業(yè)化的能力，從這五個要素形成對新質(zhì)生產(chǎn)力和未來產(chǎn)業(yè)的服務(wù)能力，是有使命感和責(zé)任感的。

　　有什么具體的投資機會？

　　人工智能的上半場是算力，下半場肯定是應(yīng)用。

　　可能很多人覺得應(yīng)用沒那么快到來，但其實已經(jīng)在加快到來，比如我們的手機，在明后年都會成為一個超級入口。