2024年AI人工智能体核心标的一览表：技术卡位与投资价值深度解析

当ChatGPT4.0将多轮对话准确率提升至92%，当国产大模型“紫东太初”实现跨模态知识涌现，AI人工智能体正从科幻场景加速渗透至现实生活——从智能客服到家庭陪伴机器人，从工业质检到医疗诊断助手，能理解、会思考、可交互的AI实体，已成为全球科技竞赛的新焦点。对于投资者而言，如何在这场技术革命中锁定优质标的？本文梳理当前A股市场中AI人工智能体产业链核心上市公司，从技术布局到业务落地，为您呈现一份值得关注的投资清单。

一、AI人工智能体：定义与产业链拆解

AI人工智能体（AI Agent）并非简单的“智能工具”，而是具备自主决策、持续学习、多模态交互能力的智能实体。其落地依赖三大核心支撑：底层算力（芯片、服务器）、中间层算法（大模型、多模态技术）、上层应用（场景适配与商业化）。对应到资本市场，相关企业可分为基础层、技术层、应用层三大梯队，各自在产业链中占据关键卡位。

二、基础层：算力底座决定“天花板”

AI人工智能体的运行需要海量算力支撑，尤其是多模态交互（如语音、图像、文本同步处理）对算力提出更高要求。算力基础设施企业因此成为产业链的“卖水人”，其技术储备直接影响下游AI体的性能上限。

• 寒武纪（688256）：国内自主智能芯片领军者，其“思元”系列芯片支持多模态计算，最新发布的思元590芯片算力达374TOPS（INT8），已适配百度文心、阿里通义等主流大模型。公司与工业机器人厂商合作开发“AI质检体”，通过定制化算力方案降低终端部署成本。
  

• 海光信息（688041）：x86架构与GPU协同的算力平台提供商，其海光DCU芯片支持AI训练与推理一体化，在金融、能源领域的智能客服体项目中实现规模化落地。2024年一季度财报显示，公司AI芯片营收同比增长67%，主要来自AI体算力需求拉动。

  

  注：基础层企业的核心竞争力在于“算力效率”——单位功耗下的计算能力，这直接影响AI体的终端适配性（如移动端、边缘端部署）。

  三、技术层：大模型是“大脑”，多模态是“感官”

  AI人工智能体的“智能”本质上依赖大模型的知识储备与多模态交互能力。技术层企业要么深耕大模型训练，要么聚焦多模态算法优化，两者共同决定AI体的“智商”与“情商”。

• 科大讯飞（002230）：中文认知智能的标杆企业，其“星火”大模型在多轮对话、逻辑推理等维度达到国际领先水平（中文领域）。公司推出的“星火认知大模型开发平台”已孵化超2000个AI体应用，覆盖教育（个性化学习助手）、医疗（问诊辅助体）等场景，2023年相关收入占比提升至28%。

• 商汤科技（00020.HK）：计算机视觉领域的“算法之王”，其多模态大模型“商汤日日新”支持图像、视频、文本、3D模型的融合理解。公司重点布局“AI数字人”赛道，推出的“元萝卜”AI体已在政务、电商直播中落地，单客户年均ARPU（用户平均收入）超10万元。

  关键点：技术层企业的壁垒在于“场景化调优能力”——能否针对医疗、教育等垂直领域，通过小样本学习提升AI体的专业度。

  四、应用层：场景落地才是“试金石”

  AI人工智能体的终极价值在于解决具体问题，因此应用层企业需同时具备“技术整合能力”与“行业know-how”。这类公司往往深耕特定领域，通过“AI体+行业解决方案”实现商业化闭环。

• 石基信息（002153）：酒店餐饮信息化龙头，其“AI餐饮助手”基于自研大模型，可自动完成点单推荐、库存管理、客户偏好分析。截至2024年6月，该AI体已覆盖3000+连锁餐饮门店，单店月均节省人力成本1.2万元，客户续费率达91%。

• 中科创达（300496）：智能终端操作系统服务商，与车企合作开发“智能座舱AI体”，支持多用户识别（区分主驾/乘客）、跨模态指令（语音+手势控制）。其方案已搭载于20余款主流车型，2023年车联网业务营收同比增长45%，AI体功能贡献超60%增量。

  投资提示：应用层企业需关注“客户粘性”——是否通过AI体嵌入客户业务流程，形成数据反馈闭环（如客户行为数据反哺模型优化）。

  从算力到算法，从模型到场景，AI人工智能体的产业链已形成清晰的价值传导路径。对于投资者而言，技术卡位的稀缺性、场景落地的确定性、商业化的可持续性是筛选标的的三大核心指标。本文所列企业或已构建技术壁垒，或在细分场景中率先盈利，值得长期跟踪关注。