AI时代下的价值回归：以联创电子（002036）为例的科技驱动投资策略
在AI与大数据重构产业链的当下，联创电子（002036）成为观察“科技+价值投资”融合的典型标的。本文从公司基本面、技术路线、资金流与收益预期层面展开，提出可落地的投资管理优化与策略调整建议。
首先，公司定位与技术优势是价值投资的核心判断维度。联创电子在显示驱动、电路模块等领域具备稳定的研发积累，若能将AI算法和大数据能力嵌入产品设计与供应链管理，将提升毛利率与市场壁垒。投资者应重点关注R&D投入占比、专利布局及与AI企业的合作进展。
其次，资金流动性增加意味着市场定价更灵敏。随着机构与量化资金的进入，002036的成交回报与波动会更依赖于短期消息面与行业数据。建议构建包含量化仓位与基本面仓位的组合：基本面仓位用于长期价值持有，量化仓位用于捕捉资金流动带来的短期套利机会，从而在不放弃价值判断的同时提升资金使用效率。
关于收益预期，应采用分层情景分析：保守情景以现有产品营收增长为基础，正常情景加入AI产品溢价，乐观情景考虑大数据驱动的上游议价能力与客户扩展。每一情景对应不同的估值倍数，结合贴现率与风险溢价形成动态目标价区间。
在投资管理优化方面，推荐引入数据监控体系：实时跟踪供应链数据、订单流与AI项目里程碑；并建立止损与再评估机制，确保策略调整基于数据而非情绪。策略上，采用事件驱动+因子轮动框架，在季度财报、行业展会或产品发布时进行仓位重构。
实战分享：小仓位试错、分批建仓与用AI回测历史因子，是将理论落地的有效方法。结合行业大数据，可以提前识别需求拐点与成本端压力，从而提前调整收益预期与仓位。
FQA：
1) 联创电子短期主要风险有哪些？（供应链波动、AI商业化节奏、市场资金波动）
2) 如何用大数据判断公司成长性？（订单量、毛利趋势、客户集中度与AI相关合同增长）
3) 价值投资与量化策略如何平衡？（以仓位划分、风险预算与基于数据的再平衡规则实现）
请选择或投票：
1. 我关注长期价值并愿意分批建仓
2. 我偏好短期套利，关注资金流动性
3. 我想结合AI回测再决定
4. 我需要更详细的财务模型