重磅文件发布!最新解读来了
时间:2024-02-04 00:00:00来自:中国基金报(微信公众号)字号:T  T

近日,工业和信息化部、科学技术部和国务院国资委等七部门联合印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》(以下简称《意见》),围绕制造业主战场加快发展未来产业。《意见》布局未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间、未来健康等六大赛道。

那么,该《意见》发布背后指导意义何在?六大赛道之下,有哪些细分领域投资机会值得关注?对此,中国基金报记者采访了七位基金公司投研人士,来畅谈“未来产业”的投资机遇。他们分别是:

广发上证科创板50ETF基金经理陆志明

银华基金ETF业务总监王帅

永赢基金指数与量化投资部总经理章赟

兴业基金权益投资部总经理、基金经理邹慧

招商移动互联网产业股票基金经理张林

长城创新驱动基金经理、长城半导体产业拟任基金经理杨维维

恒生前海投资经理谢钧

这些投资人士认为,《意见》擘画了六大前瞻未来产业赛道,遵循“技术创新—前瞻识别—成果转化”的思路,是我国力争在全球新一轮科技革命浪潮中抢占领先地位的关键性指导方针。不少未来产业赛道属于“万亿级”,或可成为未来布局的重点方向。

明确未来产业发展

基本原则和发展目标

中国基金报:《关于推动未来产业创新发展的实施意见》指导意义何在?

陆志明:《意见》体现了高层对未来产业创新与发展的高度重视。《意见》内容前瞻谋划,致力于通过支持未来产业的发展,推动传统产业的转型升级,促进产业结构的优化和高质量发展,加快构建新发展格局。旨在通过加强未来产业的创新能力和技术水平,提高中国在全球产业链、供应链的地位,增强国际竞争力。到2025年,未来产业技术创新、产业培育、安全治理等全面发展,部分领域达到国际先进水平,产业规模稳步提升。到2027年,未来产业综合实力显著提升,部分领域实现全球引领。

王帅:《意见》指出了未来产业的6大发展方向,并明确了未来产业发展的基本原则和发展目标,为发展未来产业、支撑和推进新型工业化提供了提纲挈领的指导性意见。

章赟:《意见》擘画了六大前瞻未来产业赛道,遵循“技术创新—前瞻识别—成果转化”的思路,是我国力争在全球新一轮科技革命浪潮中抢占领先地位的关键性指导方针。在这些关键领域的深度耕耘,将成为驱动我国经济持续向前发展的新动能,成为撬动国家经济结构优化升级和高质量增长的强力引擎,有助于孕育和孵化具有国际竞争力与影响力的科技领军企业,进而带动我国未来产业生态体系的整体跃升。

张林:近两年,新一轮科技和产业革命加速推进,前沿和颠覆性技术不断涌现,对未来新兴产业和经济结构将产生深远影响,成为世界主要经济体新的竞争前沿。我国虽然具备完整的工业体系,且产业规模庞大,但是相比全球领先经济体依旧大而不强,尤其是在未来产业方面,虽然有前期技术布局,但是依旧面临各自为战、底层技术相对欠缺的问题。《意见》有助于从底层理论、技术和应用等角度出发,统筹规划我国未来产业发展,加速培育、形成和壮大新质生产力。

杨维维:《意见》的出台旨在加强对未来产业的前瞻谋划、政策引导,有助于加快发展未来产业,推动我国经济转型升级。未来产业包括人工智能、新一代信息技术、高端装备制造、生物医药、新材料等领域,这些领域的发展是实现经济高质量发展、提升国家综合竞争力的重要方向。

谢钧:《意见》的出台将有力推动新动能的成长,为中国未来经济持续增长打下坚实基础。为把握新一轮科技革命和产业变革机遇,加强对未来产业的前瞻谋划、政策引导,围绕制造业主战场加快发展未来产业,支撑推进新型工业化,加快形成新质生产力。

赛道一:未来制造领域

可关注人形机器人、工业互联网和工业元宇宙等

中国基金报:在未来制造领域,《意见》提出要发展智能控制、智能传感、模拟仿真等关键核心技术,并推动工业互联网、工业元宇宙等发展,其中,有哪些投资机会值得关注?

陆志明:第一,智能控制和智能传感技术。这些技术涉及智能控制系统、机器人、自动化设备以及各种智能传感器的研发和生产,是实现工业自动化和智能化的关键,具有较大的市场潜力。

第二,模拟仿真技术。模拟仿真在产品设计、测试和优化中发挥着重要作用,投资于高性能计算、软件开发和相关服务领域,可以为企业提供更加精确和高效的设计方案。

第三,工业互联网平台。工业互联网通过连接机器、设备和系统,优化生产流程和提升效率,工业互联网的基础设施、平台建设和数据分析服务,具有较好的发展前景。

第四,人工智能和大数据。相关技术在未来制造业中的应用日益广泛,AI算法开发、大数据处理和分析工具,可以帮助企业提升智能决策和运营效率,相关机会值得关注。

王帅:在未来制造领域,可以映射至A股人形机器人、工业互联网和人工智能等概念。投资机会而言,可以关注:一、人形机器人伺服系统、减速器和控制器等三大核心零部件;二、工业互联网中的设备层、网络层、平台层和应用层;三、人工智能中的数据算力、算法模型

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