来了！产业与资本大咖，纵论AI大趋势

中国基金报记者 卢鸰 孙越

9月9日下午，在中国基金报举办的2026中国资本市场发展论坛之“培新强质 耐心致远——2026中国上市公司与股权投资论坛”的圆桌讨论环节，在执中创始人及CEO李淼的主持下，5位上市公司和机构的高管共论AI大趋势和产业并购之道。

鼎捷数智董事长叶子祯指出，AI时代，人做智慧的事，AI做智能的事；进门创始人、CEO程建辉认为，AI时代的信息获取并非平权、廉价甚至零成本；晶泰控股战略发展副总裁李凌宇表示，AI科研是中国科学家红利的放大器；华民投合伙人黄新强表示，2027年前后或迎来AI规模化应用观察窗口；诺延资本合伙人吴慕鸿认为，上市公司做产业并购需要注意三方面情况。

鼎捷数智董事长叶子祯：AI时代，人做智慧的事，AI做智能的事

鼎捷数智董事长叶子祯认为，从人类发展史来看，石器时代造工具，农耕时代用兽力，使用工具已经刻入我们的DNA里。但在AI时代，AI可能不是多一个工具，而是参与到生活和生产力中。

“如果把AI视为工具，发展路线就是继续在工具路线上越做越强；但如果跳出工具思维，它带来的改变和以往的信息化、自动化时代会有很大的不同。”

阿克莱特的水力纺织机出现后的几百年间，人类一直未改变的工作模式是始终被机器或系统绑定到一个运作模式，人一直迁就机器或系统。

“AI的到来或许正在打破这样的固有模式。拐点就出现在，如果有一个环境可以让人、AI以及智能装备协同工作，人可以从繁琐的执行中退出、聚焦定义问题和方向，就会开始发生很大的变化。”对于如何判断AI对制造业的改变是一次效率工具的升级，还是一次可以和当年信息化、自动化相提并论的范式革命，叶子祯如是表示。

在叶子祯看来，传统组织之所以按职能划分，本质是为了分工和运行。但在AI时代，AI不再只是一个工具，而是一个有智力、可以参与到企业运行中的伙伴。当AI能够承担原来由人承担的部分时，传统的组织方式也将被打破，人操作系统的模式也会被触动。

因此，叶子祯认为，“AI时代，人做智慧的事，AI做智能的事。人的行为要转变成如何定义要达成的目标，然后AI怎么去组织分工；不管是以分身（智能体）还是专家（智能体）的角色来做，都会带来明显的变化”。

进门创始人、CEO程建辉：AI时代的信息获取并非平权廉价

进门创始人、CEO程建辉指出，过去信息加工处理成本很高，尤其是非结构化的文本、音视频数据。

“到了AI时代，我们从两个方面入手应对。第一阶段，搭建金融市场沟通场景的基础设施，围绕券商分析师、上市公司与机构投资者的交流场景，提升投研信息的传播效率。第二阶段，从信息获取、提纯降噪、投研工作流闭环到信号涌现的全链路，提升投研信息的使用效率。”

在程建辉看来，未来七成以上的数据将由AI生成，人类专家产出的内容会变得非常稀缺。“AI时代的信息获取并非平权、廉价甚至零成本。恰恰相反，随着AI持续演进，由人类专家沉淀的高质量投研信息，会变得稀缺且价值高昂。”

程建辉认为，资本市场一个非常重要的能力是资源配置。如果有一天AI强大到直接把资源配置这件事都做了，现在所理解的资本市场形态乃至社会组织方式，可能会以另一种形式存在。

但程建辉指出，大模型在各类真实场景下的能力，并没有想象得那么强。

“即便是同一个基础模型，放在不同Harness框架中，其表现差异也会非常大。想要在真实业务场景里更好地落地任务，需要把垂类行业模型、Harness评测执行框架，以及完善的数据治理能力三者融合，构建出场景智能。只有在这套场景智能体系下，才能实现最优成本与最快响应速度。”

因此，程建辉认为：“未来很长一段时间，都会是人与AI协同融合的阶段。这里有一个核心本质问题：当前的AI Agent并不具备民事行为能力，不能作为承担法律责任的主体。AI在做判断、执行任务时，无法为自身行为负责，最终必须由人来兜底，掌握最终决策权，对任务交付与结果承担责任。”

“而在AI不能负责任、不具有承担民事行为责任的人格时，我们就都是安全的，就还有机会。”程建辉强调。

晶泰控股战略发展副总裁李凌宇：AI科研是中国科学家红利的放大器

晶泰控股战略发展副总裁李凌宇介绍，科研的第一范式叫爱迪生范式，最初的科研是靠科学家不断的尝试；第二范式是通过公式总结世界的客观规律；第三范式是尝试用编程的方式解方程，用计算机革命带来的红利去解决科研问题。

“这三个范式的发展是递进的、金字塔式的关系。AI给科研带来的是第四范式，但深入到行业来看，该范式不是在之前的范式上往前走了一步，而是对之前三个范式中心的改变。之前的是以人为中心，现在的第四范式是以AI为中心，对全部科研内容都能够进行全局优化。”

对于AI制药，李凌宇认为：“第一不要过分神话AI制药，没有哪个AI一上来就能把所有的科研问题解决掉，一定是一点一点攻克。生物医药是长周期、长链条的事情。”

在李凌宇看来，对于创新药行业的“双十”定律，即十亿美元、十年时间做一款药，AI哪怕把这个周期减少2—3年，就是很长足的进步，对人类来说就是非常大的福音了。

“我建议从这个方向来看待AI，看到他一点一滴的优化，而不是一上来就期待颠覆。目前晶泰正在一步步把生物医药的长链条问题拆解，用AI解决。”

据其介绍，晶泰现在做的事，就是把能做好的东西尽快做出来，并且将它反映成财务报表上的正向数字。

“第一件事情我们已经做了很多工作；第二件事，我们去年拿到了破纪录的最大AI制药管线转让订单——60亿美元转让管线给了Dovetree，今年也拿到了Dovetree的几千万美元量级的后续里程碑付款，这也说明AI研发的管线正在不断获得真金白银的认可。”

李凌宇还认为，目前中国的国际竞争优势正在逐步升级。

“过去我们看到的是从劳动力红利向工程师红利的升级，下一步可能会向科学家红利升级。AI就是科学家红利的放大器和极大承载工具，我们要把AI科研工具做好并且让科学家真正地应用起来，更高效且高质量地产生更多科研成果，这是晶泰一直做的一个核心事情。”李凌宇称。

华民投合伙人黄新强：2027年前后或迎AI规模化应用观察窗口

华民投合伙人黄新强介绍，华民投设立于2019年，是中国知名的投资机构，目前累计管理30多只产业基金与策略基金，在管及已投规模达百亿元级。近年来，华民投在AI与具身智能的产业化应用上加强研究和中早期配置，但整体仍服务于硬科技与产业落地。

黄新强说，华民投大致采取“哑铃型”策略：一端早期，一端相对成熟。早期主要看人，看团队是否理解产业痛点、是否具备持续迭代和抗压能力；成熟项目则更看确定性，结合基本面、估值、产业协同与合规渠道参与战略配售或产业基金投资，而不是单纯追求“热门标的”。

他表示，2026年至2027年重点看三类机会：

第一，世界模型与具身场景结合。具身智能若只靠感知识别不够，世界模型承担环境仿真、预测与决策，有望成为机器人商业化的关键层；当前范式从渲染、仿真走向预测与执行，后续重点在真实业务场景的闭环验证。

第二，端侧智能，包括端侧模型、端侧数据、端侧智能体及软硬一体，配合数字本体、数据资产等应用。若解决成本、隐私和离线能力等问题，有望加速AI从模型层走向终端规模应用。

第三，高稀缺性硬科技，尤其是与半导体、传感器、商业航天、量子计算相关的关键环节。

他判断，2027年前后可能是AI从技术原型转向规模应用的观察窗口，但是否会形成稳定盈利的头部公司，还要看场景付费意愿和交付成本。

“硬科技仍会分阶段出现爆发点，我们会按产业成熟度配置。”他说。

诺延资本合伙人吴慕鸿：上市公司做产业并购需要注意三点

对于想做产业并购的上市公司，诺延资本合伙人吴慕鸿认为需要注意以下三点：

第一，认知需要重塑。国内并购普遍追求低价、优质资产，但并购存在一个“不可能三角”：资产优质、价格合理、交易结构简单，三者难以兼得。优质标的通常价格不菲，而便宜标的又往往令人却步。诺延更倾向于承担交易复杂度的风险，凭借跨境经验，在海外标的中寻找机会。

第二，战略必须清晰。不少上市公司希望借此打造第二增长曲线，或进行市值管理。以此作为切入点并无问题，但关键在于将其串联成一条清晰的战略主线。并购更依赖时机，买卖双方最终能否走到一起，往往需要经历规范而完整的整合过程，可能要从三四十家竞争者中脱颖而出，但战略必须在第一步就明确。

第三，战术与能力需要储备。诺延以跨境并购为主，而真正具备跨境交易能力且做得好的人并不多。与拥有交易执行能力的机构合作，有助于规避诸多风险。

在未来中国产业资本跨境并购的机会与风险方面，吴慕鸿认为投资机构的机会很大。

“传统美元基金在这波科技并购浪潮中，声威和经验已不如从前。科技类并购不像消费品并购能复用渠道和品牌能力。美元基金的短板在于收购资产后的境内退出，这方面人民币基金更有优势。”

吴慕鸿表示：“诺延做的是‘有中国特色的美元基金’：前端用美元基金的交易经验，后端用人民币基金的灵活度、国内市场敏锐度和退出渠道。”

另一方面，吴慕鸿认为，在地缘政治影响下，对内对外都出现了不同机会。对外，很多优秀中资企业因美国地缘政治压力赴海外建厂，“我们对美国和欧洲政策研究较深，在海外并购时，会有意保留部分海外产能”；风险则更多出现在中资机构和产业方因对国际惯例不了解，导致收购资产后在治理层面出现问题，但总体而言机大于危。

编辑：黄梅

校对：乔伊

制作：鹿米

审核：许闻

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