AI for Science（AI4S）、具身智能、算力芯片……人工智能的哪个细分赛道，最受投资市场青睐？
在近日2026未来科学·创想季活动——数学与计算机科学×数字未来跨界对话上，上海未来产业基金总经理、上海未来启点社区理事长魏凡杰表示，从资本与生态的角度来看，AI for Science已成为科学原始创新的主战场。AI与科学、基础研究与初创科技企业都在相向而行，AI的发展仍需要数据、验证等生态助力，把科学问题转化为AI可处理、可验证的任务。这些对于产业投资来讲，是非常好的投资机会。
谈到AI for Science的科学转化，魏凡杰表示，科学转化需要跨界合作，通过链接不同学科、科学家、创业者与投资人，产生良好的“化学反应”，助力前沿技术落地。
深势科技创始人兼首席科学家、北京科学智能研究院理事长张林峰表示，AI for Science正从单点技术突破走向科研全链路、平台化的基础设施建设。在他看来，AI正打破专业、理论、实验间的鸿沟，普通人也能借助智能体解决科学前沿问题。
中国科学院计算技术研究所副所长、研究员，北京开源芯片研究院首席科学家包云岗认为，AI能力的深度取决于使用者知识深度，AI随机性可探索多样性，但也需通过严格流程加以约束，以保障可靠性，而可验证性则决定AI适用边界。
歌尔股份董事、首席技术官（CTO）刘耀诚指出，随着前沿AI能力持续跃迁、成本大幅下降和Agent交互范式成熟落地，AI变革正在从基础设施迈向应用与端侧智能，智能终端将融入日常生活各类场景。
随着AI端侧智能持续迭代，将推动交互模式由“人找服务”转向“服务找人”，催生更多智能终端产品与产业链机会。
面对AI这个人类文明史上的科技浪潮，算力芯片的发展同样备受关注。九万里未来科技有限公司创始人陈鹏认为，算力芯片研发没有捷径，也不能追求单点性能最优，需要兼顾性能竞争力、软件应用性、可制造性、数据使用效率、功耗及迁移成本，打造“六边形战士”综合竞争力。
上海未来产业基金投资部董事总经理李然说，对于芯片算力的投资逻辑，并非在技术先进性和出货能力之间二选一，而要结合企业发展阶段综合判断：早期项目更看重颠覆性技术创新，成长期企业则要兼顾出货能力与下一代技术储备，两者分阶段交叉验证。
谈及具身智能的投资，李然指出，市场关注点正从硬件本体、灵巧手等逐步转向大脑、模型、算力芯片。随着硬件趋于同质化、成本持续下沉，能够依托通用硬件完成任务落地、实现跨本体与跨场景泛化的项目更具投资价值。
（文章来源：证券时报网）
