商业化能力：企业需具备清晰的盈利模式，如 “解决方案收费 + 后续服务分成”“设备销售 + 运维服务” 等，且已有稳定的客户群体与订单来源，2026 年应用端营收占比不低于 50%，避免投资 “依赖政府补贴、商业化能力弱” 的企业；
业绩增长稳定性：企业近 1-2 年营收与净利润保持稳定增长，2027 年盈利增速预期在 40% 以上，且现金流健康，避免投资 “业绩波动大、现金流紧张” 的企业。
以某 AI + 制造解决方案龙头企业为例，该企业深耕汽车制造领域 10 年，具备 “生产流程优化 + 设备智能化改造” 的全流程解决方案能力，2026 年应用端营收占比达 85%，营收同比增长 55%，净利润同比增长 60%，2027 年盈利增速预期达 50%，符合 “场景绑定深 + 商业化能力强 + 业绩增长稳” 标准，是 AI + 制造赛道的真落地标的，当前市盈率 30 倍，低于行业平均 40 倍的估值，具备较高的投资价值。
（三）仓位管理：根据风险偏好，动态调整配置
不同风险偏好的投资者，在 AI 应用端的仓位配置上需有所差异，吴老师给出具体建议：
同时，吴老师提醒投资者设置 “双止损线”：单标的跌破 20 日均线且无基本面利好支撑时，止损 30%；板块整体 PE 超过行业平均水平 50% 时，整体减仓 20%-30%，规避短期波动风险。例如，当前 AI + 制造板块平均 PE 为 40 倍，若某 AI + 制造标的 PE 超过 60 倍（40 倍 ×1.5）且无业绩高增长支撑，需警惕估值泡沫，及时减仓。
四、吴老师的合作体系：从 “看懂机遇” 到 “精准盈利”
为帮助投资者把握 2027 年 AI 应用端创新和普及的投资机遇，吴老师团队打造 “定制化 AI 应用端实战合作体系”，覆盖不同投资经验与风险偏好的投资者，通过 “赛道解读 + 标的筛选 + 实时指导”，助力投资者实现稳健盈利。
