滬指高開探底回升以陰線收盤，時空工具顯示指數(shù)當前處于下跌趨勢中，以看空為主。滬指延續(xù)短期反彈再度挑戰(zhàn)贏家十二宮下跌結構警戒線3280點，繼續(xù)維持原觀點，未能有效突破此線前暫以風險防控為主，下方支撐關注結構底部3216點；如能突破3280點，上方壓力關注紅色阻力線3342點。時間方面，下一個時間窗口為4月7日。操作策略，市場保持在箱體內運行以短線行情來應對，等突破箱體做出方向選擇后順勢而為，多概念板塊風險機會解讀，可查看贏家聊吧“大盤直播”帖。

　　【贏家資訊-今日題材熱點】

　　1.能源局發(fā)文:將加快推進能源數(shù)字化智能化

　　2.天然氣摻氫、帶動氫能源全產業(yè)鏈科技創(chuàng)新

　　3.環(huán)保節(jié)能、全球首個商用海底數(shù)據中心下水

　　4.行使優(yōu)先購買權、實控人將變更為中國中信

　　5.意大利宣布禁用ChatGPT、數(shù)據安全問題引發(fā)擔憂

　　6.美光公司受網絡安全審查、機構關注國產存儲芯片

　　7.特斯拉即將上市充電新品、產業(yè)鏈存邊際改善預期

　　8.協(xié)鑫能科布局AI算力賽道、四機構買入太極集團

　　【熱點前瞻】

　　1、數(shù)字經濟+AI技術構建全新產業(yè)形態(tài)，企業(yè)數(shù)字化轉型有望加速

　　2023年OpenAI發(fā)布多模態(tài)模型GPT-4，具備與計算機視覺相關產業(yè)整合的空間，有望在自主決策、個性化服務、信息獲取、方案搭建速度、輔助調查等方面發(fā)揮優(yōu)勢。據Juniper Research，全球智能安防市場規(guī)模將從2018年120億美元增長到2023年450億美元，復合年均增長率達30.26%，增速遠高于安防市場（-5.06%）。

　　機構分析指出，數(shù)字經濟具體包括數(shù)字產業(yè)化、產業(yè)數(shù)字化、數(shù)字化治理與數(shù)據價值化四大部分。其中安防行業(yè)PBG/EBG業(yè)務分別通過數(shù)據收集、分析，實現(xiàn)產業(yè)數(shù)字化與數(shù)字化治理，最終實現(xiàn)數(shù)據價值化，是受益數(shù)字經濟的核心賽道。以安防行業(yè)龍頭海康威視為例，其EBG業(yè)務對應能源、金融、樓宇、文教衛(wèi)等多行業(yè)數(shù)字化落地，已逐步成為公司第二成長曲線。從中期來看，企業(yè)數(shù)字化轉型需要政策/供應鏈/方案廠商等多方通力合作，在數(shù)字中國政策背景下，企業(yè)數(shù)字化轉型動力有望加速，安防產業(yè)第二成長曲線有望呈現(xiàn)加速。

　　A股上市公司中，全志科技（300458）持續(xù)拓展智能產品線，相關產品在AIoT、智能工業(yè)等領域持續(xù)滲透，在智能視覺領域，公司針對安防視覺產品發(fā)展趨勢及低功耗AI智能場景化需求，開發(fā)出新一代端側AI視覺芯片V853并實現(xiàn)量產上市。美亞柏科（300188）是網絡空間安全和社會治理領域國家隊企業(yè)，公司“慧眼”視頻圖像鑒真工作站已經發(fā)布，涵蓋40余種視頻圖像真?zhèn)舞b定算法，近10種深偽鑒定算法。

　　2、頭部券商和銀行爭相推出AI產品，機構稱金融行業(yè)是AIGC優(yōu)質落地場景

　　3月31日，中信證券舉辦2022年度業(yè)績說明會。中信證券執(zhí)行委員張皓在回答投資者提問時表示，近期AIGC技術備受矚目，公司也在積極布局AIGC相關工作。此外，中國農業(yè)銀行主動擁抱AI大模型前沿技術，以技術探索創(chuàng)新為牽引，以場景價值賦能為目標，推出金融行業(yè)首個自主創(chuàng)新的金融AI大模型應用ChatABC。

　　機構指出，金融行業(yè)擁有大量C端用戶群體，積累了海量數(shù)據，應用場景豐富，是優(yōu)質AI落地場景。在智能客服領域，行業(yè)咨詢公司Gartner認為85%的客戶與企業(yè)交互無需人工參與，頭部銀行已走在前列，保險、證券也處于AI產品替代和輔助的升級中，GPT類預訓練模型將AI對話提升至新的高度；在智能投顧領域，生成式AI可以作為輔助信息融入推薦系統(tǒng)，生成數(shù)據分析和研究報告，提出個性化投資建議，目前已在部分金融信息服務商應用落地。

　　A股上市公司中，中科金財（002657）為百度文心一言首批生態(tài)合作伙伴，打造金融場景+AI聯(lián)合解決方案，公司在區(qū)塊鏈、數(shù)字人民幣、RPA相關技術成果取得了相關計算機軟件著作權證書和專利證書等。財富趨勢（688318）AI技術研發(fā)包括資訊數(shù)據清洗和提取技術、深度學習技術及詞向量技術、智能金融問答、自然語言處理等，已應用于公司證券軟件產品中。