务环节优化流程、提升效率，实现“X+AI”即产业数智化，是实体企业进一步提升行业竞争力的重要路径。   “比如在IP内容创作领域，多模态AI算法，如文字生成图片、文字生成视频等，有效解决了IP改编周期长、成本高的产能瓶颈，同时提升了IP爆款的产生概率。近期AI漫剧、AI短剧等新产品大量涌现，正是得益于AI带来的低成本制作优势。”陈飞表示，在智能互联行业，相关企业能够为实体企业提供车间级的场景改造与智能化的升级服务，同时在这一过程中积累企业的专属数据，为产品迭代提供支撑。   尤其是在垂类软件领域，陈飞认为，大模型的发展可能会替代部分简单、轻度的C端应用，但对于拥有深厚行业技术诀窍、专有数据以及复杂流程的垂类软件公司而言，AI反而会进一步提升其竞争力。   人形机器人或迎来市场共振   不仅是软件，人形机器人等实体AI也是陈飞关注的重要方向。虽然当前人形机器人面临的较大问题是算法能力不足，且缺乏跨场景的泛化能力，但陈飞对2026年人形机器人产业的发展依然充满期待。在他看来，国内外或将迎来人形机器人产业与资本市场共振的良好态势，或将为该领域带来良好的发展机遇。   基于对产业的判断，陈飞将机器人产业的玩家分为三大类。   第一类是初创企业，优势在于垂直领域技术积累深厚、产品迭代速度快（研发周期显著短于车企及科技大厂。陈飞表示，此类企业当前面临的较大挑战是前期融资规模有限，导致产能存在瓶颈，场景渗透需要依赖合作。若2026年这些企业能拓宽融资渠道，发展空间将进一步打开。   第二类是造车新势力等车企，陈飞认为，其优势在于自动驾驶领域积累的多模态技术可复用，具备成熟的制造能力与供应链协同能力，并且自有工厂场景能为机器人布局提供应用支撑。   第三类是科技大厂，优势在于大模型（机器人大脑布局较强，生态整合能力突出。但陈飞认为，此类企业目前缺乏硬件研发经验，未来与初创企业的合作或是明确趋势。   在机器人产业链的投资机会上，陈飞重点看好三大细分领域：一是机器人本体厂与供应链企业；二是机器人普及后，基于这一新型硬件载体可能孵化的新商业模式；三是供应链中具备高弹性、高壁垒且国产化率较低的环节。   “在选股思路上，我们会从中长期维度，对机器人本体厂需要具备的核心能力打分，包括硬件定型能力、供应链成熟度、运动能力、生态搭建能力等。我们将时刻评估产业的最新发展，把综合能力较强的企业选择
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