河马观澜

大家好，这里是通过“独家对话、一手现场”，沉浸式带你“看穿”具身智能世界的虎嗅特别栏目：大苗看具身。第001期我们聚焦全球人形机器人出货量第一的智元。

大家好，我是大苗。

前不久，我和智元机器人（下文简称“智元”）合伙人、具身智能总裁姚卯青进行了交流。我很好奇，这家目前全球“人形机器人出货量”第一的公司，到底是怎么吸引人才、管理人才的，尤其是那些禀赋出众、性格独具特色的天才群体。

这也是当下具身智能圈关注的核心命题之一：在一个爆炸式增长的市场，人们可能更容易关注订单、产品、融资，而忽略了围绕人的管理方式、组织巧思。

从这一角度，智元的经验值得借鉴：

·截至目前，智元员工总数超过1500人，在具身智能圈这是典型的“大体量”，意味着管理挑战更大

·智元的员工来自华为、阿里、谷歌、微软等国内外顶级公司，如何把五湖四海的人才重塑为“智元人”是一个考点

·2026年7月底，智元已经启动了赴港IPO，有望年内上市；2025年智元营收突破10.5亿元，同比增长20倍，这是一家典型的“高速增长、几何级扩张”的公司

我试图通过本篇分享，为你呈现这家头部具身智能公司“管理天才工程师”的巧思和秘密。

在上海浦东新区周邓公路的智元机器人数据工厂，我见到了智元机器人合伙人、具身智能总裁姚卯青。在智元机器人内部，姚卯青是绝对核心级别的高管，他向智元创始人邓泰华直接汇报，分管智元机器人最为关键的具身智能业务。

见到姚卯青后，他的气质和谈吐让我印象深刻：和具身智能圈很多技术出身高管的“纯理工味”不同，他逻辑极度清晰、有很强的共情力，且具备颇为文雅的调性。这可能和他曾经的清华背景和此后长期在美国的硅谷经历有关。姚卯青在清华大学读完硕士后，前往美国南加州大学读了博士，之后在谷歌工作许久，而那段时间恰好是谷歌的黄金时代。但有趣的是，他对于谷歌的效率和制度，持有谨慎态度，他直言今天智元一个季度的工作量，相当于在谷歌一年的工作量。

2024年加入智元机器人后，姚卯青扮演着团队核心的角色。他分管的业务，具体可以分为硬件、软件、算法、数据、应用场景五个部分。也就是包括了从核心技术到产品以及商业化的整个链路。而智元内部的其他人告诉我，姚卯青的具身智能板块在2024年贡献了公司绝大部分的收入，而智元2024年整体营收大约是1亿元规模。

具身智能圈内，目前围绕智元融资、产品、技术的讨论很多，但围绕这家具身智能明星公司管理与组织的干货内容很少。这引发了我的好奇：这家目前国内估值最高的具身智能公司，到底是怎么运转的？它的核心创始人来自华为的这个背景，会导致这家公司高度模仿华为吗？

在我和姚卯青交流的两个多小时里，我询问了他大量关于组织、管理、人才方面的问题。我发现，这家公司并没有一味照搬华为或谷歌的模式，他们试图探寻一种在具身智能领域行之有效的组织体系和管理方法。而他们对于“大公司病”又有着天然的警惕，从招人用人上，他们更倾向于鲜活的天才年轻人，而非资深“大厂”管理者。

这也成为我本篇分享的初衷：希望通过呈现智元的组织与管理特点，给国内具身智能公司们，提供一种鲜活的参照——如何确保你团队内的天才能够在创造性和效率之间找到平衡。

下附大苗与姚卯青的交流实录，内容有删减：

大苗：

最近半年咱们挖掘了很多国内外的外部人才，你们选人才时有什么特殊标准么？

姚卯青：

我们不太喜欢那些管理过非常大团队的大厂高管。我们感觉互联网公司管理大团队的一些经验，并不能很好地直接复制使用。我们更倾向于一些真正在一线做技术的人才。这里面大概有两类：第一类是过去几年在智驾领域做的还不错的，智驾圈里面有一些卷算法卷得非常厉害的；还有一类是比较年轻或者博士刚毕业一两年，在具身智能领域有一些学术成果的。

大苗：

你刚才提到了智驾圈，现在圈内有个戏称“智驾做不下去的，跑来做具身智能了”，你怎么看这个说法？

姚卯青：

这样的人确实挺多的。

大苗：

那你们是怎么筛选智驾背景人才的？

姚卯青：

最好是智驾圈里，偏深度学习、偏大模型的人才。比如做感知的、做激光雷达的，以及做端到端的。也就是做最新技术、最新方向的人才。尤其是算法人才，大模型时代智驾和传统时代的区别之一是，单个模型把什么事情都给干了。但一些比较偏传统路线的人才，我们相对看的少一点。

大苗：

过去一年你们引入了很多在国内外顶级科技公司工作多年的技术人才，你们是怎么挖掘到并说服这些人加入的？

姚卯青：

我们会向这些人才主传达一个关键信息：智元的愿景是用通用机器人来创造生产力最终实现无限生产力。然后我们已经进入量产阶段了，有正规的流水线，虽然不能跟汽车行业的自动化流水线相比，但起码我们已经有标准的SOP、有工艺、有测试，可以规模化量产。如果真想学有所用，那么加入我们是对的。

这些人才加入后，其实我们思考很多的一个问题是，怎么去保护人才的纯粹性。尤其是不想让引入的人才被一些国内的圈子氛围影响。我指的是，圈子里很多人更在乎“帽子”、在乎“论文”，甚至不惜灌水。纯粹是智元选用人才的一个特质。我曾和朋友们聊过一个话题，就是现在“东升西降”大背景下，DeepMind和AlphaGo肯定要来自于中国，我们都想实现这个梦想。

说实话，DeepMind和AlphaGo这些团队，他们根本不在乎“帽子”“论文”，他们墙上挂满了Nature论文，因为事情做成了，这些东西是水到渠成的。

大苗：

你刚才提到保护纯粹性这个部分，你们是用什么机制或者模式，去维护这些天才的创造性？又如何在创造性和效率之间找到平衡？

姚卯青：

这涉及到两层。第一层是拉齐大目标，这个一定要对齐，才能确保不会越跑越远。第二层是充分授权，请专家来做。当然你要给他们匹配足够的资源，包括了算力、团队等等。机器人和大模型是不同的，光有算力还不够，你还需要有场景、有自己采集的数据。还有一点是，不要过多地去“微操”。

大苗：

具体来说，有什么有效的方法吗？

姚卯青：

我们在组织架构上做了一些设计。把特别适合学术研究、天赋很高的人，单独组成一个团队，负责核心技术攻坚；另一些人比如工程经验丰富的、做智驾经验丰富的组建另一个团队，负责落地。

这两个团队的分工是明确的，技术攻坚这个团队，要负责从0到1，比如他们去设计一个系统、一个大的框架，他们是“摸高”的那帮人；然后他们完成从0到1后，由第二个团队去打磨细节。在第二个团队完整打磨细节的时候，第一个团队已经开始研发新的从0到1了。

细节打磨这个部分，我们并不会让技术攻坚团队去做，因为这个部分有很多很多细枝末节、鸡毛蒜皮的东西，我们不想让这些适合学术研究、天赋很高的人才陷入到这些事情里。

大苗：

那这两边是流通的吗？还是一眼定生死？

姚卯青：

是流通的，它是一个动态的。比如实际操作过程中，从0到1的部分，第二个团队的人其实也会参与进去。

大苗：

那这两个团队的考核模式是不是不一样？

姚卯青：

当然，第一个团队考核的关键是创新产出，第二个团队考核的关键是应用场景的交付情况。我们这套模式，其实是逐渐摸索出来的，一开始我们并没有清晰的划分。但进入2025年，我们自己定义叫“商用元年”，所以我们开始琢磨出一套机制，确保这一批天才可以被很好地“隔离出来”，去不断做创新的东西。

大苗：

从0到1这个团队，大概有多少人？

姚卯青：

全职的大概20多个，还是比较精炼的。

大苗：

你们怎么确保这批做创新的人总能找到“天才时刻”的灵感？

姚卯青：

天才时刻这个部分，首先我觉得不要过多去干预细节。要让懂的人自己来做、培养他们的自驱力，而不是给他们自上而下的压力。其次要让他们和国际一流团队保持交流，我们和谷歌、英伟达的多个团队都有固定的交流与合作机制，我们今天早上还在一起开会讨论。

大苗：

什么人才能被选入这个从0到1做创新的团队？

姚卯青：

其实真的是精挑细选的。我们面试门槛真的很高，我看到市面上好多团队的骨干，都是当时被我们面试刷下来的。对加入智元的人而言，能选入从0到1这个团队就更难了。

首先，我们确实会看天赋。名校毕业，是天赋的一种表现形式，但不是唯一要素。我们面试肯定要考核写代码、考核人工智能的知识、考核对前沿技术的理解。我们还会特别关注这个人才过去在学术研发领域的一些工作成果，尤其杜绝“灌水”成果。

光有天赋还是不够的。我们还会综合地看这个人才，比如他的沟通能力、跨部门协同能力，因为这些人大部分进来后会从事算法研究，而智元很多项目都是由算法端发起的，他需要去调动数据采集的同事、调动软件、测试、系统方案的同事，虽然我们内部不叫项目经理，但实际工作上，他的工作会包括这种整合资源的能力。

大苗：

对于这些天才，你平时会怎么给他们一些有效的指引和反馈？

姚卯青：

肯定会有纠偏和正向反馈。我们很注意团建，比如会组织这些人去团建打游戏、打篮球，大家普遍是90后、95后，共同点也很多。

如果他们做出了一些很好的成果。我们会在公司里帮助大家宣传，当然也会有物质激励，我们每个月都有公司层面、部门层面的优秀个人和团队奖项，以及每个成功项目还会有所谓的总裁奖。

大苗：

你们内部会使用诸如OKR或者KPI一类的管理工作去确保效率吗？

姚卯青：

OKR有，但我们更多是借助OKR去把事情对齐，但我们并不会僵化地考核目标。因为这样可能会扼杀探索和创新，我们会动态审视里面的风险和进展。我们绝对不会说，告诉你这个月必须拧好100个螺丝然后上线，这种模式在智元是不存在的。我们会特别在意保护团队的创造性。

实际工作上，我们真实的情况其实是远远好于OKR目标的。我们目前的效率可能3倍或者4倍于谷歌这样的大厂，我们一个季度干的活可能相当于大厂一年的产出。我们有一个团队理念“计划是没用的，但制定计划是重中之重”，因为制定计划的过程，相当于大家深度思考了一遍。

我们还有一个工作方法，我们每周都会去给所有人做“重点工作”指引。这个并不会去要求你具体怎么做，但会帮助你明确目标，比如你这周要重点关注哪几个方向。这个是自上而下的，我会给我的减一输出“每周重点工作指引”，他们再去拆解给部门。我们通过这个方式去确保所有人都是透明的，我们很强调这个文化，因为对于创业公司而言，如果大家的方向不一致，便会很痛苦。

大苗：

你怎么确保你每周制定的这个重点工作指引，方向是对的？

姚卯青：

我肯定要避免“拍脑袋”。首先我们有项目周报，我会关注这些进度和风险点，然后根据这些情况去做规划。我们每周还有管理层会议，去充分交换意见和想法，哪怕出现争吵，我们也不介意，这是很好的拉齐过程。我们还有一个叫做“欢乐复盘”的每周例会，对各个进展进行复盘。

我们每周会还会随机有一个人值班，这个人会负责盯着团队去确保重点工作指引的执行进度。从根本上讲，我们公司整体文化是结果导向的。

在公司管理层面，我们每个季度有一个“务虚会”，做一些战略研讨。一般我们会去一些景色好的地方，让大家松弛下来，然后畅所欲言。

大苗：

最近一次务虚会去了哪个景色很好的地方？

姚卯青：

西双版纳。本来还想出国，但是大家太忙了。我们这个“务虚会”一般是非常发散的，可以聊很多对于行业、对于趋势的看法，然后还会审视公司价值观、核心竞争力、愿景使命这些，以及对于市场的研判，对于公司大方向的明确。

大苗：

你们今年的大方向是什么？

姚卯青：

有两个维度，第一个是技术摸高，我们想持续做出行业领先的技术。第二个是将现有的技术规模化商业应用。

大苗：

这两者权重有不同么？

姚卯青：

这两者既要又要。

大苗：

但是资源毕竟是有限的？目前公司在全链路发力，这个权重或者优先级是怎么确定的？

姚卯青：

这就说到“务虚会”了。我们在“务虚会”上得出的一个结论是，我们的最核心壁垒和竞争力到底是什么？

我们讨论后发现，应该是“智能化”。我们最早实现量产，但长期看我们的壁垒肯定不是生产，因为制造总有收敛的一天，或者说它是一个容易被触达的门槛。但智能化是长期的，是有门槛的。我们在智能化上，基本上不会限制资源投入。

大苗：

你指的智能化具体是？

姚卯青：

比如算力团队，他们的算力资源、HC资源基本上是得到公司“充分授权”的，因为对我们而言，这些是长期竞争力。但是像中短期商业化的项目，我们就非常看重市场反应了，什么卖得好我们就多投入资源。如果这个产品收入高、毛利高，那你获得的资源和经费就会多。我们以半年一个周期去动态调整。

大苗：

这些中短期项目，你们是怎么去寻找场景的？

姚卯青：

我们总结出十几个维度，我们要甄别和筛选场景和客户，甄别的方法就是基于这十几个维度。这是我们慢慢摸索出来的。我举个例子，比如有的客户（工业制造类），希望得到的机器人是插电就能立刻实战（不用微调、不用测试），这其实不是我们行业现阶段能达到的状态。我们可能目前需要一些有包容度、有共创思维的客户。

大苗：

你们有客户能一口气满足这十几个维度吗？

姚卯青：

有的，我们下半年会有一些落地交付的。

大苗：

它大概是什么场景的客户？

姚卯青：

你可以理解为偏柔性制造。

大苗短评：

2026年，具身智能圈的目光被智元和宇树吸引了大半。

这两个公司，以两种不同的“具身生存范式”即将率先闯关IPO。它们对于行业，不只是大号模板，也是估值对标标的。

但业内对于这两个公司的关注，长期聚焦于产品、融资，它们到底怎么进行内部管理的？它们是正在复制华为、阿里、小米的路径，还是在探索全新的范式？

这些问题，很多圈内人好奇，但长期未知。这也是我去和姚卯青交流的缘起：2025年，在和多位具身智能创始人、高管交流后，我发现这个圈子正在为“如何有效管理天才”而发愁。希望通过这篇稿件，挖掘一些智元内部真正鲜活的东西，让外界对这家公司有更沉浸式的感知。

本质上，这篇探讨的涉及到了组织文化问题。诸如华为、阿里、小米，他们的成功除了模式和产品之外，组织文化可能是那个最关键的催化剂。时至今日，当你见到上述三家公司的管理者和核心员工时，你依然能清晰地感觉到“华为人”、“阿里味”、“小米文化”，这是超级公司诞生必备的基因要素。

就在不久前，某位于杭州的、主打人形机器人的明星具身智能公司，在BOSS直聘上开启了“情绪师”岗位，简单来说，就是寻找一些形象好、气质佳、技术专业毕业的帅哥美女，加入技术团队。这些“情绪师”不需要醉心于编程，他们只需要留意团队内天才们的心情、状态、效率。当然，他们虽然名义上是算法工程师、前端工程师，但拿到手的工资只有真正“天才”们的三分之一甚至五分之一。

在二季度，有一家中腰部具身智能公司的高管跟我聊天时说，他最好的几个00后工程师，沉迷一款叫三角洲的游戏，熬夜打游戏，白天工作状态变差。

而在不久前，我和一家拿到天使轮的具身智能公司创始人交流，他说他正在焦虑：员工充分使用AI，之前8小时可以完成的工作，如今3个小时就能解决。但他本人有“硅谷精神”的理想主义，他一方面想给员工加量、提高目标；一方面又觉得这样做，一点也不硅谷精神。他非常焦虑，觉得自己慈不掌兵，也觉得自己优柔寡断。

这些缩影，其实让我们窥探到的核心病症是：在激素增肥的具身智能圈，有效管理、健康组织等等难题，即将成为不久后在圈内发酵的“传染病”。

智元的方法，可能并非完美答案，但它肯定值得参考。它山之石可以攻玉，大苗希望智元的方法，可以给各位CEO们一些有益启发。

如果你对具身智能圈有什么想了解的话题，或者非常想了解某个公司、某个创始人，请给大苗留言~

来源：中信证券研究（裘翔、张铭楷、陈峰、高玉森、陈泽平），2026-08-16

我们将行情划分为北美AI链、对非美市场出海和内需三条业绩线索：1）对北美AI链而言，经过半个月的修复，涨价链条的赔率明显下降，近期AI叙事上有一些边际变化，但尚不足以带动整个板块重估，还需要耐心等远期新叙事的出现；2）对非美市场出海而言，中欧贸易争端在未来一段时间可能会继续焦灼，压制不少高端制造板块估值，同时临近中报密集披露期，汇兑损失的影响亦不容小觑；3）对于纯内需品种，国产算力景气相对优势明显，但考虑到估值对于远期叙事的乐观反映，板块资金情绪或无法独立于北美AI链。整体而言，不少板块的产业趋势仍然向上，但制约估值扩张的因素在增多，上行节奏可能放缓，二季度动辄翻倍的情况在十年维度上都极为罕见，投资者需要回归合理预期回报。市场机会或将更多体现为具备业绩支撑品种的估值修复，后续市场降波的过程也是筹码结构优化、优质资产被重新定价的过程，为中长期行情的延续夯实基础。

AI涨价链的超跌修复接近尾声

还需要耐心等远期新叙事的出现

1）经过半个月的修复，AI涨价链条的赔率吸引力下降。

如果盈利预期不继续大幅上调，AI涨价链条的赔率会随着估值的修复慢慢枯竭。我们在《泛周期行业比较系列5——超级周期的结局是双顶还是A杀？基于全球10个超级周期的复盘》（2026-08-03）的报告中提到，超级周期第一波见顶调整的低点，动态P/E通常不会低于周期起点的水平。7月29日，国内相关AI涨价链样本的动态P/E中位数已经达到周期起点时的1.18倍，如果向上反弹修复到前高形成双顶，对应约88%的预期收益率，如果继续向下调整，可预期的调整极限（也就是回到周期起点时的动态P/E水平）对应约15%的预期损失，意味着在7月底时AI涨价链的预期赔率/向下空间有6倍。不过截至8月14日，在经历一轮显著的修复后，国内相关AI涨价链样本的动态P/E中位数已经达到周期起点时的1.5倍，同样算法下的预期修复赔率/向下空间仅有1.2倍，吸引力已经大幅下降。产业趋势与涨价逻辑未发生明显变化，不过考虑到上方浮亏筹码以及这波抄反弹的浮盈盘，博弈双顶、期待估值的一次性修复难度很大。真正值得参与的是创新高的逻辑，而不是再博弈一把周期股顶部。

2）AI叙事有边际变化，目前或尚不足以带动整个板块重估。

近期市场围绕AI for Science、RSI等方向形成了一类新的产业叙事，期待这些应用能够带来更大的算力消耗和商业化场景。不过如果复盘过去今年的AI行情可以发现，技术或产品的爆发与资本市场行情的启动之间存在明显的时滞，行情的爆发都始于对产品或技术的巨大共识，以及对股价走势的巨大分歧阶段。推理模型o1于2024年末推出，token消耗量显著上升以及北美交换机扩容出现在2025年3~4月，但当时市场注意力仍集中于DeepSeek与贸易摩擦，相关行情直至2025年6月才真正启动，7月业绩预告时才开始加速。类似地，Coding Agent（Claude Code + Opus 4.6）于2026年2月初爆发，OpenClaw（"小龙虾"）于2月底迅速扩散，春节期间推出的GLM-5也展现出一线模型的Coding能力。然而，北美算力链的行情直至3月底才启动，国产AI链则在5月才出现全面上涨，并于6月进入加速阶段。由此可见，技术与产品的广泛传播和渗透率快速提升，同时要叠加资本市场定价的巨大预期差，才能造就一波可观的行情，对于AI for Science、RSI等方向，完全可以等待产品真正爆发、渗透率得到事实验证后再行布局，并不急于一时。在资本市场存在高度共识，而技术和产品本身还未成熟时，投资者错失大行情的概率很低。当然，最近还有一些边际上催化算力需求的叙事，近期Grok 4.6的较强表现，也被部分投资者归因于更大的模型规模。市场似乎又开始讲训练端"大力出奇迹"的故事，叠加美股、韩股阶段性反弹，Amazon、Microsoft先后创出新高，Nvidia接近前高，训练端算力需求增长的叙事获得一定的股价反馈。然而，只要模型能力不出现非线性的增长，更大的模型可能依然无法解决市场对AI应用后端商业化的担忧。这种边际变化更可能支撑核心标的反弹，而不是带动整个板块上一个台阶。

对非美国家的出海依旧有风险扰动

今年还处于预期修正的阶段

1）中欧贸易争端在未来一段时间可能会继续焦灼。

9~10月或是中欧经贸磋商形成阶段性成果的关键验证窗口，相关措施能否缓和、谈判能否取得实质进展，将在这一阶段逐步明朗。目前，对华电动车反补贴税和医疗器械采购限制已经落地，价格承诺、外国补贴审查也已有对华案例，反经济胁迫工具则构成潜在升级手段。与此同时，欧盟碳边境调节机制（CBAM）、强迫劳动产品条例和工业加速器法案，将通过碳排放核算、供应链尽调、产品溯源及本地化要求，把限制由边境税负扩展至企业经营全链条。此类措施短期未必导致出口大幅下降，却会持续增加企业合规、供应链调整和海外建厂成本，进而压低利润率与资本回报率，成为欧洲敞口企业长期估值的重要约束。欧洲的对话贸易摩擦不同于美国，不是简单的贸易壁垒，而是变相通过合规性要求施加贸易门槛，对光伏、纺织、电子和汽车等复杂供应链影响更大。

2）临近中报密集披露期，建议关注人民币升值带来的汇兑损失影响。

根据国家外汇管理局数据，今年前6个月，银行代客净结汇累计约3205亿美元，相当于2025年全年规模的1.37倍，背后既有新增贸易顺差形成的"流量盘"，也有前期未结汇资金释放形成的"存量盘"。当人民币兑美元的升值速度超过中美债券利差，原有的结汇趋势可能会被进一步加强，反过来进一步加强人民币升值预期。截至目前已披露半年报的384家非金融上市公司中，2026Q2单季度财务费用率同比上升0.47个百分点，境外收入占比低于30%的企业升幅为0.26个百分点，30%以上各组则达到1.04~1.74个百分点，从已披露半年报来看，财务费用的大幅上升主要源于汇兑损失。接下来两周进入中报密集披露期，出海毕竟是这两年A股最重要的业绩线索之一，汇兑损失的影响需要密切关注。

纯内需品种中，国产算力景气优势明显

但板块情绪或无法完全独立于北美链贝塔

今年财政净赤字整体大幅低于预期。根据国家财政部、Wind数据，上半年，广义财政收入为13.63万亿元，同比增长1.0%，广义财政支出为18.20万亿元，同比下降2.9%，累计赤字规模由上年同期的5.25万亿元降至4.57万亿元，同比减少6793亿元，降幅达到12.9%。公共预算收入上半年同比增长4.74%，略超过GDP增速，这是2023年以来的第一次；广义财政支出自今年5月起同比转负，为2024年10月以来首次。财政力度偏保守，一定程度上也影响了投资者对于通胀恢复进度的预期，反映在长期国债利率持续走低。

国产算力投入依旧是内需品种当中少有的景气方向，但目前定价也相对比较充分。经历一轮反弹后，6月至今国产半导体板块涨幅仍然大幅超过北美和韩国，半导体材料设备和科创芯片6月至今累计涨幅分别为+22.8%和+1.3%，明显跑赢费城半导体和KOSPI150的-3.2%和-19.1%。国产链在8月以来成为部分北美链撤出资金抱团的方向，我们估计持仓拥挤度并没有明显下降，这也一定程度上制约了后续估值的弹性。

上行趋势未变，节奏有所放缓

二季度以来，市场波动率明显上升：单季度股价翻倍的公司数量处于历史罕见水平，2Q26沪深两市股价翻倍的上市公司数量达到275家，为2007Q1以来历史最多。这种动辄翻倍的状况十年一遇，并非市场常态。无论是面向美国市场的出口链条（如AI产业链），还是面向非美市场的出口板块（如电新、工程机械、跨境电商及周期品等），尽管产业趋势仍然向上，但制约估值扩张的因素仍然较多，短期内实现系统性、大幅度估值抬升的难度较大，年内后续阶段，市场机会或将更多体现为具备业绩支撑品种的阶段性估值修复。市场接下来很可能会经历一段"戒断期"，从动辄看翻倍的估值错觉，回归到寻找合理预期回报的的常态。这个过程中，势必会伴随着市场整体波动率的持续下降。配置上，在科技板块内部，建议借着AI涨价品种反弹，及时向核心资产（如燃气轮机、晶圆制造平台以及半导体设备等）调仓，更加重视"量的确定性"，审慎对待"价的爆发性"。对于非科技板块，重点增配能化、有色、创新药以及有出海潜力的头部券商。

风险因素

中美科技、贸易、金融领域摩擦加剧；国内政策力度、实施效果或经济复苏不及预期；海内外宏观流动性超预期收紧；俄乌、中东等地区冲突进一步升级；我国房地产库存消化不及预期。