凭借鹏华碳中和基金2025年的业绩表现，闫思倩在3年后再次受到市场和业界的瞩目。截至4月25日，她的收益率达到56%以上，在偏股基金中继续领跑。
与此同时，关于她风格的讨论乃至争论还在延续，但不可否认的是，由于对于AI及人型机器人的重视，闫思倩在今年的公募业绩排名中已经占据了很有优势的领先位置。
4月25日，闫思倩在今年业绩表现后第二度公告演讲，这次演讲的及时性、全面性尤胜于上次，透露出的信心和观点也颇为有趣。
精彩观点：
1、上周末北京举办的人形机器人马拉松大赛，机器人表现超出预期，是非常值得骄傲的。
2、人形机器人，是（中国经济史上）除了房子、车子外最大的机会。甚至，这一机会的规模比车子更大，可能是几万亿级，几十万亿级乃至几千万亿级。
3、AI这样一个新的科技发展周期，是全球共振的，发展周期至少要5~10年，当下还处于AI应用爆发的前期。
4、越是（外部环境）这种情况，（我国）越会要加大对科技和整个AI未来的布局和发展。
5、历史上，AI和科技周期的发展并不会受经济衰退、经济危机，甚至政治博弈太多的影响。
6、AI相关的投资方向上，今年很缺的是AI的配电，整个的电源全产业链发展速度都快，都有非常好的机遇。
7、AI应用在各行各业有非常大的发展机会，AI销售、AI医疗包括中医、AI教育都有很多的发展机会。
采用第一人称，部分内容有删节。
AI行情还是会持续
AI从2023年年初ChatGPT的出现到现在，一直在非常的快速地发展。
最早看到大模型，我们关注大模型的变化，包括多模态文字图片到视频；之后到算力产业链，因为预训练需要大量的算力，从海外先进的算力，到国产算力的发展，也包括之后的数据中心的建设。
去年经常看到美股的一些数据和云计算的龙头，在上调他们的资本，今年（2025年）可以看到很多科技的巨头，包括国内的巨头，在AI方面的投资不断加大。
国内的互联网巨头也是接近千亿规模的投资计划，在AI领域甚至超过了过去10年的资本开支，这是非常惊人的。这也表明AI的发展速度是非常快的。
另外，全球都很关注就是AI应用的发展，因为AI应用到下游的各行各业，都在AI+，所以我们的投资框架没有太大的变化。
AI这样一个新的科技发展周期，是全球共振的，而且科技的发展周期，至少要5~10年的发展阶段，才能把大周期走完。所以，2023年初到现在，两年多的AI的发展阶段，还处于AI应用爆发的前期。
AI应用在各行各业，包括端侧的AI眼镜、AI机器人、AI应用，还有软件行业的，比如AI医疗、AI教育等等，在各行各业都在发生着很大的变化。
我们一直说，我们要在有鱼的地方钓鱼，或者说在鱼多的地方钓鱼。也就是说，我们想找到一些有贝塔的行业，有贝塔的细分环节，能够找出好的阿尔法。因为我们非常看重基本面，也非常看重公司的质地，在一个快速发展的哪怕是AI这样一个细分的赛道或者行业板块，我们相信优秀公司的技术迭代的速度，以及它基本面的释放，以及公司的竞争力，会发展得更好。
所以我们觉得AI的行情还是会持续。
科技受经济周期影响小
年初我们看到DeepSeek的诞生给了我们非常大的科技自信，尤其是全民AI的阶段。但是最近的贸易战也为我们整个的市场环境带来很大的压力。
我有几方面的感触。一方面是，关于贸易冲突最差的预期，或者最差的压力测试点可能在前面发生过了。可以说，当关税双方加到100%多的时候，基本上再往上加已经没有意义了。
我们也看到了这种黄金价格的暴力上涨，包括全球对美元汇率和以及对信用体系的冲击，我们也看到了大部分的国家基本上都是不想要对等关税的，我们也看到了各个国家的回应态度，是想缓和这种贸易的冲突，所以我觉得中国资产是有优势的。
我们的很多资产价格都已经在相对底部的位置，没有太大的泡沫和风险，现在仅仅是面临出口的贸易考验，也是进行了一个极端的压力测试。这个情况已经比较极端了，大盘也是再次遇到了压力。
我们还是比较看好对科技，因为历史上，AI和科技周期不会受经济衰退、经济危机，甚至一些政治博弈太多影响。尤其拉长来看，很多科技的创新依然在继续，所以哪怕是中长期看，往50年或者更长的一个周期看，全球也是分分合合，可能全球化之后就是全球相对往更加割裂的角度去发展的趋势。但是哪怕在相对乱世的情况下，科技是更为必须的，尤其是面临贸易冲突，科技是自立自强的自信，是我们的底气。
所以，越是这种情况下，越要加大对科技和整个AI未来的布局和发展。拉长一点看，反而对科技强国性质的生产力是一个更好的推动。
硬件最看好机器人
AI相关的投资方向特别多。从最早的大模型到AI算力，再到AI应用，甚至数据机房等。今年很缺的就是柴油发电机，包括 AI的配电，整个的电源全产业链，由于发展速度快，都有非常好的机遇。
具体比如，从算力到应用过渡的过程中，AI应用也是刚刚起步，最近看到的是字节有一个“扣子”智能体，他可以帮你开发各种 AI应用，可以去上面定制你的AI助理，会帮你迅速的打通所有的数据，帮你出模型、出 PPT、表格等等，帮你做很多事情。
AI应用在各行各业，也有非常大的发展机会，一些销售公司拿销冠去做大模型的训练，训练出来的效果是大模型就像销冠一样，各种服务、问答，各种情况都是最智能的，也是最符合客户需求的，效果也非常好。包括AI医疗领域，哪怕是中医，会请一些中医名医去做大模型的训练。训练成熟了之后，比如我们经常会有一些身体的小问题，可能不是那么必须去医院的时候，以前也会去百度，或者现在可以DeepSeek，（未来）如果有名医训练出的模型，让你花很少的钱去访问，我觉得大家也会觉得更加专业，也会非常感兴趣。
当然还有AI教育。因为它都是用名师训练出来的大模型，AI讲堂等等。所以AI应用也有很多的发展机会。
当然如果AI应用落地到硬件，有AI眼镜，也有AI玩具，万物皆AI。但是我们最看好觉得空间最大的还是机器人在AI、在硬件领域的应用，是制造业和AI科技的结合。
马拉松超预期
北京的机器人马拉松比赛关注度非常的高。我觉得首先我们要骄傲一下，是非常好的，对我个人来讲我觉得很超预期。因为第一名跑得很好，第一名稳稳地实现了最初设定的目标跑了下来。
但是大家看到的是第二名、第三名。今天早上还有报道说要耐心，要做耐心资本来陪跑人形机器人，就是说头断了、还在坚持，摔跤了、还在奋力向前，也代表一种精神。
对于人形机器人这么一个非常初级阶段的科技产品，我们本身就是在从0~1的技术突破的阶段，它并不是一个很完善的产品，所以这个应该也叫“来时路”。很多科技的突破需要十年磨一剑。
也有一些资本，尤其是一级的资本，可能投了几个月就退出了，说机器人产业有泡沫了，我个人也是觉得还是要做一些耐心资本，因为最完美的人形机器人，未来可能会成为一个新的物种，它会帮助我们人类做很多的事情。
当然马斯克讲的是帮我们去火星，可以做很多工作和任务，可以做的越来越智能，甚至接近人类。
我觉得他将来就是一个新的物种，甚至是我们的朋友，我们的下属，我们的工人，但我们没有办法一下子就走到那一步，这中间肯定是要有过程的。
我们回顾电动车的发展历程，经历过只跑200公里的电动车，还有显示300公里续航、开了100公里好像就要没电的电动车，包括过去的补贴也有一些乱象，但是依然在过程中发展出了全球最好的动力电池的龙头。电动车现在的技术，包括无人驾驶也是非常先进的。这都是我们的来时路，都是一些必经的过程。
所以，对马拉松，我自己觉得至少中国的人形机器人跑了一个马拉松，这在全球首先是第一例，这一点就蛮骄傲的。第一例没有发生在其他的国家，发生在了中国，这是首先我们非常骄傲和印象深刻的。
另外很多东西需要十年磨一剑，我们还是需要耐心。
尤其是昨天上海的车展，何小鹏带着他的机器人在车展现场走来走去，进行完全拟人的对话。大家会想你拍的视频，你摆的那些动作是不是都是固定好的、训练了很多次的，但是昨天车展上，何小鹏带他的人力机器人到了车展这样一个新的场景，把这一系列的动作、语言都做了下来，还是非常超预期。
人形机器人是除房子最大的机会
（以前）我觉得我们除了房子之外，遇到的最大空间（的机会）就是汽车，现在我觉得可能人形机器人的空间比汽车还要大，可能是汽车的10倍、20倍，可能新能源汽车是个万亿级，所以（人形机器人）是几十万亿级、千万亿级都有可能的。
如果马斯克真的实现让机器人去火星，如果它们真的能够在各行各业、各个场景、各个领域去帮我们做很多的事情，这个空间是非常大的。
因为它的单机价值量也大，而它又是跟最先进的科技AI结合的一个硬件，它是软件和硬件结合最大的市场空间。
像马拉松这种活动，包括明后天还会有，因为北京的马拉松，宇树等这些龙头是没有参加的，但是龙头明后天还专门参加拳王争霸赛，让机器人去打拳击，大家就会有更多的期待。
国内很多科技巨头都已经入局人形机器人领域，甚至国内的一些车企以及一些互联网企业，大家都期待能够更好、更快出来一些成熟产品，并且在一些成熟场景能够得到应用。
人形机器人突围发展比电动车更快
回顾电动车的发展历程，电动车起码要有800公里的续航，有可以充电的充电桩等基础设施的时候，才算一个完善的消费品，可以交付到客户的手里，所以才叫解决了从0~1的突破。
如果是一个C端的产品，突破100万辆，就是它解决从0~1的一个标志点。
在2018、2019年之前，电动车是在补贴和扶持的阶段，续航也满足不了消费者的基本需求。从2012年特斯拉推出第一款产品，到2018年，（国内）电动车经历了6、7年的时间来解决从0~1的问题。
人形机器人现在突围和发展的速度是更快的。一方面电动车有互联网巨头进入，也是在2019年及之后，包括“蔚小理”也是2016、2017年的加入。但是不提概念版，人形机器人走向真实的物理世界，成为一个产品，是在两三年前提出来的，这么短的时间就看到这个产品成为一个可落地的产品，并且全球的科技巨头都在进入。
尤其是中国，机器人是依赖汽车产业链的，依赖汽车的整个制造，依赖硬件的制造，也依赖无人驾驶的大模型以及AI大模型。这一轮，国内的产业链都有基础了，有成熟的汽车产业链，也有了无人驾驶的基础，也有DeepSeek等大模型，同时我们看到科技巨头也都已经加入。这一轮尤其是从马拉松比赛就可以看到，中国还是走在前面的，而且中国在硬件制造放量以及科技巨头的加入上，还是非常快了。
零部件领域有很多需要突破的技术瓶颈
我们本身是有工业机器人产业基础的，所以核心突破还在一些过去很难做技术突破的，在人形机器人身上采用的一些零部件，比如说滚珠丝杠传感器、灵巧手以及谐波减速器等等。
在工业场景、工业机器人上，也看到两爪、三爪的非常简单的操作，灵巧手的灵活度是可以完全拟人的，拥有20多个自由度。我们的一根手指还可以分三个关节，同时还有触觉，所以我们给一个简单的夹爪，再增加它的传感和灵动性。最新的灵巧手，自由度可以达到20多个，一个手部的小型滚珠丝杠可以用40个。
谐波减速器有一版日本的技术路线，里面会有30个或以上的比硬币还小的减速器，所以传动结构，有多个技术路线，发展的速度非常的快。
我们想要实现更多的操作，首先要有一个灵巧手。我们人类做做大部分的任务，百分之50以上可能都是用手去完成的，所以灵巧手很重要。之后是身上的比如说滚珠丝杠，当然国内有些企业的技术路线不一样，比如会选择全旋转关节，后空翻动作非常的漂亮，旋转关节做得非常好。
包括电机的算法也是非常先进的。减速器也有很多技术路线，包括行星减速器、RV减速器以及斜齿减速器，而谐波减速器在过去两年里，我们可能连图纸都无法立即实现。包括我们的滚珠丝杠，也可能看到图纸却无法立即制造出来，因为尤其是螺母的内螺纹，可能最早需要一天磨一根，到后来一小时磨一根，而且这个设备还依赖进口。因此，一是磨削速度需要提升，另一方面还要实现设备国产化，在零部件领域有很多需要突破的技术瓶颈。
我相信这个速度是非常快的，我们用了两三年的时间，接下来就有希望实现零部件生产规模化。如果我们设备造不出来，零部件可能就需要更长的时间。所以中国的产业链这两三年的发展速度是非常快的。
AI赋能非常重要
机器人首先要有一个好的大脑，大脑要像人一样聪明。我们看到ChatGPT可以跟你聊天，可以像人一样聪明，但是我们还需要物理世界上的聪明，物理世界上拟人、仿生，这个是很难的。
无人驾驶我们发展了很多年，但现在要实现完全无人驾驶，还是要走很长的路。而无人驾驶仅仅是在道路这么一个单一的场景，虽然它已经非常难了，但人形机器人如果到了现实生活中，首先它得是能够我想去哪就去哪，相当于他在除了道路之外的所有场景都要无人驾驶，它要能够对各种避障、各种突发的场景、各种情况做出反馈，同时它的零部件还能执行它的动作，不出任何的误差，这是很难的。而且我们积累的大模型的可训练的数据也比较少。如果你把人类每一个动作都记录下来，每个场景都记录下来，太难了，所以我们需要AI的训练，让他在很短的时间更少的数据能够达到完全拟人的最佳状态，最智能的、聪明的状态。
何小鹏也讲到，国内的人形机器人如果类比无人驾驶，可能现在还在l1阶段，在向l2发展。从简单的编程单一动作，到一个固定的场景、固定的动作到，到一些可泛化的场景，以及更多的动作。这个就是端到端，以及场景的泛化，它会变得更难，如果接无限的接近人类，它就是要能满足随时不同的场景和不同的多样的动作，所以AI在这方面的赋能是非常必要的。
在硬件能够执行高难度动作之后，对大脑的训练是人形机器人能够更加的像人的非常关键的一步。
