“硬科技”領(lǐng)域投資方略VIP

1、內(nèi)容目錄內(nèi)容目錄 . - 2 -圖表目錄. - 3 - “硬科技”領(lǐng)域投資方略行業(yè)比較系列七. - 5 -一、硬科技各領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀 . - 5 -1.1 什么是硬科技？ . - 5 -1.2 硬科技各領(lǐng)域目前發(fā)展如何？ . - 5 -1.21 人工智能. - 5 -1.22 生物技術(shù). - 7 -1.23 新材料. - 10 -1.24 新能源. - 11 -1.25 半導(dǎo)體. - 12 -1.26 智能制造. - 14 -1.27 航空航天. - 15 -1.28 新一代信息技術(shù). - 17 -1.3 硬科技各領(lǐng)域的上市公司分布如何？ . - 19 -二、硬科技行業(yè)投資篩選框架. - 20

2、-2.1 盈利與估值的匹配 . - 20 -2.2 影響盈利的主要因素. - 21 -2.21 資產(chǎn)的回報(bào) . - 21 -2.22 現(xiàn)金壓力. - 22 -2.3 影響估值的主要因素. - 23 -2.31 研發(fā)與收入 . - 23 -2.32 關(guān)注并購(gòu)與投資者偏好. - 25 -三、硬科技領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)標(biāo)的一覽. - 26 -圖表目錄圖表 1：硬科技八大產(chǎn)業(yè)及其相關(guān)子行業(yè) . - 5 -圖表 2：頻次高于 5 的人工智能技術(shù)演變歷程. - 6 -圖表 3： 2018 年中國(guó)人工智能企業(yè)層級(jí)分布. - 7 -圖表 4：2018 年中人工智能企業(yè)主要技術(shù)類型分布. - 7 -圖表 5：全球生物醫(yī)藥市

3、場(chǎng)發(fā)展變化（萬(wàn)億美元）. - 7 -圖表 6：中國(guó)生物醫(yī)藥市場(chǎng)發(fā)展變化（萬(wàn)億元） . - 7 -圖表 7：TOP12 藥企 R&D 投資回報(bào)率（ ） . - 8 -圖表 8：新藥平均成本（ ）. - 8 -圖表 9：可再生能源供應(yīng)量（EJ） . - 8 -圖表 10：2018 年生物技術(shù)農(nóng)作物種植面積各國(guó)排名. - 9 -圖表 11：生物基產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域. - 10 -圖表 12：全球新材料市場(chǎng)規(guī)模（億美元）. - 10 -圖表 13：中國(guó)新材料市場(chǎng)規(guī)模（億元） . - 10 -圖表 14：全球生物醫(yī)藥材料市場(chǎng)規(guī)模（億美元）. - 11 -圖表 15：中國(guó)生物醫(yī)藥材料市場(chǎng)規(guī)模（億元） . - 1

4、1 -圖表 16： 全球能源轉(zhuǎn)型下的消費(fèi)變化. - 12 -圖表 17：全球半導(dǎo)體銷售變化（億美元）. - 13 -圖表 18：不同類型半導(dǎo)體產(chǎn)品銷售變化（億美元） . - 13 -圖表 19：全球各地區(qū)銷售分布（2019） . - 13 -圖表 20：全球主要地區(qū)銷售增速 . - 13 -圖表 21：不同情境下全球半導(dǎo)體收入預(yù)測(cè). - 14 -圖表 22：全球主要國(guó)家智能制造發(fā)展指數(shù). - 14 -圖表 23：中國(guó)智能制造行業(yè)平均水平. - 15 -圖表 24： 航空領(lǐng)域 2019 年部分技術(shù)重要變化 . - 16 -圖表 25： 全球航天產(chǎn)業(yè)收入構(gòu)成對(duì)比情況（億美元） . - 16 -圖表

5、 26： 國(guó)外航空航天主要代表企業(yè). - 17 -圖表 27： 新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究. - 18 -圖表 28：全球硬科技規(guī)模 （萬(wàn)億美元） . - 19 -圖表 29：目前 A 股主要板塊市值占比. - 20 -圖表 30：主要行業(yè)的市值（萬(wàn)億）. - 20 -圖表 31： 硬科技領(lǐng)域綜合比較. - 20 -圖表 32：硬科技各領(lǐng)域估值分布 . - 21 -圖表 33：各領(lǐng)域利潤(rùn) 20192021 年復(fù)合增長(zhǎng)率 . - 21 -圖表 34：硬科技各領(lǐng)域估值與盈利增速 . - 21 -圖表 35：子領(lǐng)域估值與盈利增速 . - 21 -圖表 36：各領(lǐng)域不同時(shí)間的 ROE. - 22 -圖表

6、37：各領(lǐng)域 ROE 與資產(chǎn)負(fù)債率（2018） . - 22 -圖表 38：各領(lǐng)域 ROE 與資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（2018） . - 22 -圖表 39：各領(lǐng)域 ROE 與銷售凈利率（2018） . - 22 -圖表 40：各領(lǐng)域不同時(shí)間的現(xiàn)金流水平 . - 23 -圖表 41：各領(lǐng)域不同時(shí)間的自由現(xiàn)金流水平. - 23 -圖表 42：經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流與自由現(xiàn)金流占收入比重（2018）. - 23 -圖表 43：籌資現(xiàn)金流與自由現(xiàn)金流占收入比重 （2018）. - 23 -圖表 44：硬科技各領(lǐng)域研發(fā)資金增加情況. - 24 -圖表 45：硬科技各領(lǐng)域研發(fā)人員分布情況. - 24 -圖表 46：硬科技各領(lǐng)域

7、研發(fā)分布（2018）. - 24 -圖表 47：各領(lǐng)域收入 20192021 年復(fù)合增長(zhǎng)率 . - 24 -圖表 48：硬科技各領(lǐng)域研發(fā)與收入增速 . - 25 -圖表 49：子領(lǐng)域研發(fā)與收入增速 . - 25 -圖表 50：硬科技各領(lǐng)域平均每家公司并購(gòu)次數(shù) . - 25 -圖表 51：硬科技各領(lǐng)域投資者偏好差異(2019) . - 25 -圖表 52： 硬科技領(lǐng)域 50 家優(yōu)質(zhì)標(biāo)的一覽. - 26 -“硬科技”領(lǐng)域投資方略行業(yè)比較系列七如何在硬科技領(lǐng)域?qū)ふ页鲋档藐P(guān)注的投資標(biāo)的，是我們這篇報(bào)告的寫作初衷。考慮到對(duì)部分投資者而言，硬科技各領(lǐng)域仍然較為陌生，我們?cè)诘谝徊糠謱?duì)硬科技各領(lǐng)域目前的發(fā)展現(xiàn)

8、狀作出梳理，并在報(bào)告的第二部分提出針對(duì)性的分析框架，并篩選出一系列值得關(guān)注的股票。我們認(rèn)為，投資硬科技領(lǐng)域的相關(guān)股票，要重點(diǎn)選擇那些在產(chǎn)業(yè)鏈具備優(yōu)勢(shì)，目前盈利估值匹配相對(duì)合理，并且未來(lái)盈利與估值仍然有望得到支撐的領(lǐng)域與公司。一、硬科技各領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀什么是硬科技？硬科技（Key & Core Technology）一般是指基于科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)發(fā)明而產(chǎn)生的技術(shù)產(chǎn)品、設(shè)備和系統(tǒng)，其底層是科學(xué)研究支撐的，具有較高技術(shù)門檻和技術(shù)壁壘，難以被復(fù)制和模仿，有明確的應(yīng)用產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，對(duì)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有較強(qiáng)的引領(lǐng)和支撐作用。具體來(lái)說(shuō)，包括人工智能、航空航天、生物技術(shù)、光電芯片、新一代信息技術(shù)、新材料、新能源、智能

9、制造等領(lǐng)域。圖表 1：硬科技八大產(chǎn)業(yè)及其相關(guān)子行業(yè)大類相關(guān)子產(chǎn)業(yè)新材料節(jié)能環(huán)保材料、電子信息材料、生物材料、高端裝備材料、新能源材料、新能源汽車材料等智能制造工業(yè)機(jī)器人、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、3D打印、數(shù)控技術(shù)、自動(dòng)化生產(chǎn)線等新能源太陽(yáng)能、核電、風(fēng)電、生物質(zhì)能、光伏等新一代信息技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等生物技術(shù)基因序測(cè)、基因芯片、液體活檢、細(xì)胞免疫治療、抗體藥物等航空航天航空制造業(yè)、民用航空業(yè)、人造衛(wèi)星導(dǎo)航應(yīng)用等光電芯片半導(dǎo)體人工智能智能算法、深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)來(lái)源：2018 中國(guó)硬科技產(chǎn)業(yè)投資發(fā)展白皮書中泰證券研究所硬科技各領(lǐng)域目前發(fā)展如何？人工智能過(guò)去幾年全球人工智能市場(chǎng)經(jīng)歷了快速增長(zhǎng)。近

10、年來(lái)，在海量大數(shù)據(jù)獲取、大規(guī)模云計(jì)算以及先進(jìn)微處理器的推動(dòng)下，以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能取得了重大進(jìn)展。根據(jù)中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)與中國(guó)信息通信研究院的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，到2020 年世界人工智能將達(dá)到6800 億元人民幣，復(fù)合增長(zhǎng)率 26.2%；中國(guó)人工智能市場(chǎng)將達(dá)到 710 億元人民幣，復(fù)合增長(zhǎng)率 44.5%。從技術(shù)發(fā)展看，智能應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)近年來(lái)在人工智能領(lǐng)域發(fā)展勢(shì)頭最為強(qiáng)勁。我們延續(xù)前期報(bào)告科技股的“尬”與“惑”中的思路，基于同源原則，以 Gartner 的AI 技術(shù)成熟度曲線為載體，對(duì) 2014 年以來(lái)處于不同階段的人工智能技術(shù)進(jìn)行梳理。通過(guò)追蹤各細(xì)分領(lǐng)域 AI 技術(shù)發(fā)生的時(shí)間、頻次以及所

11、處的階段，來(lái)回顧近些年人工智能領(lǐng)域的發(fā)展變化。頻次在 5 次以上的技術(shù)包括 NLP、規(guī)范分析、預(yù)測(cè)分析、商用無(wú)人機(jī)、智能應(yīng)用、智能機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算、神經(jīng)神態(tài)網(wǎng)絡(luò)、圖譜分析、無(wú)人駕駛、語(yǔ)音識(shí)別。其中，智能應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)在短暫的萌芽期后，持續(xù)穩(wěn)定的處于過(guò)熱期，這也就意味著這種新技術(shù)近年來(lái)的建設(shè)與預(yù)期持續(xù)處于高峰階段，擁有大規(guī)模的媒體報(bào)道，企業(yè)出現(xiàn)擴(kuò)大生產(chǎn)的跡象，成為近年來(lái)發(fā)展勢(shì)頭最為強(qiáng)勁的領(lǐng)域。1圖表 2：頻次高于 5 的人工智能技術(shù)演變歷程出現(xiàn)頻次技術(shù)萌芽期（technology trigger）期望膨脹期（Peak of Inflated Expectations泡沫化的谷底期（Th

12、rough of Disillusionment）穩(wěn)步爬升的光明期（Slope of Enlightement）實(shí)質(zhì)生產(chǎn)的高峰期（Plateau of Productivity）無(wú)人駕駛62014201720182019圖譜分析62014201620172019神經(jīng)神態(tài)硬件620142019認(rèn)知計(jì)算620142016201720182019機(jī)器學(xué)習(xí)6201420152019NLP62014201520182019語(yǔ)音識(shí)別620142019智能機(jī)器人6201520162019智能應(yīng)用5201520162019規(guī)范分析5201420152018預(yù)測(cè)分析5201420172018商用無(wú)人機(jī)52014

13、201620172018來(lái)源：Gartner，中泰證券研究所從組織架構(gòu)看，目前中國(guó)的人工智能企業(yè)主要集中在應(yīng)用層，基礎(chǔ)層與技術(shù)層的占比較低。根據(jù)新一代人工智能戰(zhàn)略發(fā)展研究院統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)顯示，2018 年中國(guó)人工智能領(lǐng)域應(yīng)用層企業(yè)占比 75%、技術(shù)層企業(yè)占比 22%、基礎(chǔ)層企業(yè)占比僅有 3%。從具體的領(lǐng)域看，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)音設(shè)備與自然語(yǔ)言處理、人臉/步態(tài)、表情識(shí)別的企業(yè)數(shù)量1 人工智能領(lǐng)域主要技術(shù)解釋：（1）NLP：自然語(yǔ)言處理(NLP)提供了人類和系統(tǒng)之間一種直接的交流形式，即 NLP 包括旨在解析、解釋(有時(shí)甚至生成)人類語(yǔ)言的計(jì)算語(yǔ)言技術(shù)；（2）規(guī)范分析：一種高級(jí)數(shù)據(jù)分析形式，

14、“檢查數(shù)據(jù)或內(nèi)容以回答應(yīng)該做什么?的問(wèn)題。（3）預(yù)測(cè)分析：是一種高級(jí)分析方法，它通過(guò)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)或內(nèi)容來(lái)回答以下問(wèn)題：“將發(fā)生什么？”；（4）商用無(wú)人駕駛飛行器是指小型直升機(jī)、固定翼飛機(jī)、多旋翼機(jī)和混合飛機(jī)，在飛機(jī)上沒(méi)有人類飛行員。（5）智能應(yīng)用是采用嵌入式或集成人工智能技術(shù)，以智能自動(dòng)化和改進(jìn)的決策支持取代人工活動(dòng)。（6）智能機(jī)器人是在物理世界中自主工作的機(jī)電主體，在短時(shí)間內(nèi)從人工指導(dǎo)的訓(xùn)練和演示中學(xué)習(xí)，或通過(guò)其在工作上的監(jiān)督經(jīng)驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)解決問(wèn)題。（7）機(jī)器學(xué)習(xí)是利用能夠從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)和模式的數(shù)學(xué)模型來(lái)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。（8）認(rèn)知計(jì)算是一種技術(shù)，能夠提高人類在廣泛的認(rèn)知任務(wù)中的性能。這些系統(tǒng)具有交互

15、性、迭代性，能夠回憶起以前的交互；它們也是上下文相關(guān)的，能夠適應(yīng)信息和目標(biāo)的變化；（9）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常有許多處理層，它們使計(jì)算機(jī)能夠處理比以前復(fù)雜得多的數(shù)據(jù)，如視頻、圖像、語(yǔ)音和文本數(shù)據(jù)，從而支持人工智能的最新進(jìn)展。（10）圖譜分析是一組分析技術(shù)，由確定跨數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的“連通性”的模型組成，以創(chuàng)建數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)、集群及其分界點(diǎn)。（11）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是將人類語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本進(jìn)行進(jìn)一步的處理。最多合計(jì)占比近 6 成。圖表 3： 2018 年中國(guó)人工智能企業(yè)層級(jí)分布圖表 4：2018 年中人工智能企業(yè)主要技術(shù)類型分布技術(shù)層, 22基礎(chǔ)層, 3其他, 23大數(shù)據(jù)/云計(jì)算,

16、21工業(yè)機(jī)器人, 6機(jī)器學(xué)習(xí), 17應(yīng)用層, 75服務(wù)機(jī)器人, 6硬件, 8人臉/步態(tài)/表情識(shí)別, 9語(yǔ)音識(shí)別/自然語(yǔ)言處理, 9來(lái)源：新一代人工智能戰(zhàn)略發(fā)展研究院, 中泰證券研究所來(lái)源： 新一代人工智能戰(zhàn)略發(fā)展研究院, 中泰證券研究所生物技術(shù)生物技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模平穩(wěn)上升，但全球生物產(chǎn)業(yè)集聚趨勢(shì)明顯，美國(guó)領(lǐng)跑全球。據(jù) MarketLine 咨詢公司的 2018 年行業(yè)報(bào)告顯示，全球生物技術(shù)產(chǎn)業(yè)在 2018 年的總收入為 4200 億美元，在 2014 年至 2018 年期間的復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）為 8.5。其中，美國(guó)是全球產(chǎn)值最大的地區(qū)，占 2018 年總產(chǎn)值的 48.2，遠(yuǎn)高于亞太、歐洲、中

17、東等地。生物醫(yī)藥領(lǐng)域：市場(chǎng)規(guī)模穩(wěn)步上升，但是新藥研發(fā)回報(bào)率逐年下降。根據(jù)賽迪顧問(wèn)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)看，20152019 年全球生物醫(yī)藥市場(chǎng)規(guī)模增速穩(wěn)定在 3%以上，中國(guó)發(fā)展速度更快，穩(wěn)定 8%以上；從市場(chǎng)規(guī)模來(lái)看，2019年全球生物醫(yī)藥市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到 1.7 萬(wàn)億美元，中國(guó)則有望達(dá)到 2.5億元。然而，嚴(yán)峻的的是 20102018 年企業(yè)投資回報(bào)率持續(xù)下降，新藥平均成本上升。這都迫使藥品開發(fā)商擴(kuò)大投資組合，通過(guò)并購(gòu)來(lái)補(bǔ)充產(chǎn)品線。此外，從生物醫(yī)藥的各領(lǐng)域看，癌癥藥品仍是最大的醫(yī)藥市場(chǎng)。全球?qū)Π┌Y領(lǐng)域新藥與新療法的投資亦遠(yuǎn)超其它疾病領(lǐng)域。圖表 5：全球生物醫(yī)藥市場(chǎng)發(fā)展變化（萬(wàn)億美元）圖表 6：中國(guó)生物醫(yī)

18、藥市場(chǎng)發(fā)展變化（萬(wàn)億元）1.751.701.651.601.551.501.451.401.351.3020152016201720182019E6.00%規(guī)模增速(右）5.00%4.00%3.00%2.00%1.00%0.00%3.002.502.001.501.000.500.0020152016201720182019E16.00%規(guī)模增速(右）14.00%12.00%10.00%8.00%6.00%4.00%2.00%0.00%來(lái)源：賽迪顧問(wèn), 中泰證券研究所來(lái)源： 賽迪顧問(wèn), 中泰證券研究所圖表 7：TOP12 藥企 R&D 投資回報(bào)率（ ）圖表 8：新藥平均成本（ ）TOP12藥企

19、R&D投資回報(bào)率制藥平均成本12.00%10.00%8.00%6.00%4.00%2.00%0.00%2010201825.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%20102018來(lái)源：賽迪顧問(wèn), 中泰證券研究所來(lái)源： 賽迪顧問(wèn), 中泰證券研究所生物能源領(lǐng)域：生物能源占可再生能源消費(fèi)的 70，在全球能源結(jié)構(gòu)中繼續(xù)發(fā)揮重要作用。2017 年，全球最終能源消耗總量為 370 EJ，比 2016年增長(zhǎng) 2，化石燃料依然處于能源結(jié)構(gòu)中占主導(dǎo)地位，全球消耗的能源中有 40來(lái)自石油和石油產(chǎn)品，可再生能源占全球最終能源消費(fèi)總量的比重為 17.7，比上一年下降 0.2。其中，生物質(zhì)供應(yīng)量

20、占可再生能源供應(yīng)總量接近四分之三，被廣泛用于交通運(yùn)輸、供暖、烹飪等多個(gè)領(lǐng)域。圖表 9：可再生能源供應(yīng)量（EJ）TotalBiomassHydroSolarWindGeothemalTide etc.200054.742.89.430.210.112.190.002200559.445.910.60.310.372.250.002201068.251.212.40.771.232.610.002201577.755.114.12.273.023.240.004201680.556.514.62.63.453.370.004201781.155.514.73.074.063.590.004來(lái)源：I

21、EA 中泰證券研究所生物農(nóng)業(yè)領(lǐng)域：轉(zhuǎn)基因技術(shù)成為世界上采用最快的作物技術(shù)，美國(guó)，巴西，阿根廷，加拿大和印度，主要作物的采用率接近 100 。全球轉(zhuǎn)基因農(nóng)作物的面積已從 1996 年的 170 萬(wàn)公頃增加到 2018 年的 1.92 億公頃，增幅約為 113 倍。其中，26 個(gè)國(guó)家播種，另外 44 個(gè)國(guó)家進(jìn)口。播種國(guó)家中排名前五的分別是美國(guó)，巴西，阿根廷，加拿大和印度，占全球面積的 91。因此，生物技術(shù)使這五個(gè)國(guó)家的 19.5 億人受益，占當(dāng)前全球 77 億人口的 26。從播種內(nèi)容看，四大主要的轉(zhuǎn)基因作物分別是大豆，玉米，棉花和油菜。其中，基因大豆的種植面積最大，達(dá)到 9590萬(wàn)公頃，占全球生物

22、技術(shù)作物采用量的 50。從全球單季作物種植面積來(lái)看，2018 年轉(zhuǎn)基因作物大豆的應(yīng)用率為 78，轉(zhuǎn)基因棉花為 76，轉(zhuǎn)基因玉米與油菜的應(yīng)用率分別為 30%與 29%。圖表 10：2018 年生物技術(shù)農(nóng)作物種植面積各國(guó)排名排名國(guó)家面積（百萬(wàn)公頃）生物技術(shù)作物1美國(guó)*75玉米，大豆，棉花，油菜，甜菜，苜蓿，木瓜，南瓜，土豆，蘋果2巴西*51.3大豆，玉米，棉花，甘蔗3阿根廷*23.9大豆，玉米，棉花4加拿大*12.7油菜，玉米，大豆，甜菜，苜蓿，蘋果5印度*11.6棉6巴拉圭*3.8大豆，玉米，棉花7中國(guó)*2.9棉花，木瓜8巴基斯坦*2.8棉9南非*2.7玉米，大豆，棉花10烏拉圭*1.3大豆，玉

23、米11玻利維亞*1.3黃豆12澳大利亞*0.8棉花，油菜籽13菲律賓*0.6玉米14緬甸*0.3棉15蘇丹*0.2棉16墨西哥*0.2棉17西班牙*0.1玉米18哥倫比亞*0.1棉花，玉米19越南0.1玉米20洪都拉斯0.1玉米21智利0.1玉米，大豆，油菜籽22葡萄牙0.1玉米23孟加拉國(guó)0.1茄子/茄子24哥斯達(dá)黎加0.1棉花，大豆25印度尼西亞0.1甘蔗26斯瓦蒂尼0.1棉總191.7來(lái)源：* 18 個(gè)生物技術(shù)大國(guó)種植 5 萬(wàn)公頃或更多的生物技術(shù)農(nóng)作物；*四舍五入至十萬(wàn)；ISAA, 中泰證券研究所生物制造領(lǐng)域：我國(guó)的生物基產(chǎn)業(yè)亟需進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)，生物基材料未來(lái)市場(chǎng)空間廣闊。目前我國(guó)的生物基

24、產(chǎn)業(yè)主要集中在技術(shù)含量相對(duì)較低的大宗發(fā)酵產(chǎn)品，與歐美日等發(fā)達(dá)國(guó)家及地區(qū)相比，在產(chǎn)品的性能、精細(xì)化程度以及下游產(chǎn)業(yè)的衍生性上仍有一定的差距。與此同時(shí)，根據(jù)歐洲生物塑料協(xié)會(huì)和 nova-Institute 調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，隨著需求的不斷增長(zhǎng)，以及更復(fù)雜的生物聚合物、應(yīng)用及產(chǎn)品的出現(xiàn)，全球生物基塑料產(chǎn)能將從 2017 年的約 205 萬(wàn)噸增長(zhǎng)至 2022 年的 244 萬(wàn)噸，且市場(chǎng)增速在 20%以上。圖表 11：生物基產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域行業(yè)產(chǎn)品類型行業(yè)產(chǎn)品類型汽車行業(yè)輪胎建筑行業(yè)生物絕緣材料生物塑料內(nèi)飾板生物基建筑材料座椅織物生物基建筑化學(xué)品消費(fèi)品酵制洗滌劑營(yíng)養(yǎng)食品安全生物化學(xué)品健康飲食和添加劑牙科生物我材

25、料生物基調(diào)味品生物基包裝醫(yī)藥生物制藥生物基甜味劑抗生素酵制添加劑可替換組織健康醫(yī)療技術(shù)生物涂層能源生物燃料生物基植入物生物能源診斷工具生物氣來(lái)源：中泰證券研究所新材料新材料產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，但高端材料寡頭壟斷現(xiàn)象顯著。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的行業(yè)報(bào)告顯示，全球新材料產(chǎn)業(yè)在 2019 年的規(guī)模達(dá)到 2.82 億美元，同比增長(zhǎng) 10。中國(guó)新材料產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)至 4.5 萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng) 15.4%，預(yù)計(jì)到 2021 年有望突破 7 萬(wàn)億元。雖然產(chǎn)業(yè)規(guī)模平穩(wěn)上升，但在經(jīng)濟(jì)實(shí)力、核心技術(shù)、研發(fā)能力、市場(chǎng)占有率方面，地區(qū)差異明顯。例如 2018 年前五大硅片供應(yīng)商信越、SUMCO、Siltronic、德國(guó) Si

26、ltronic AG、臺(tái)灣環(huán)球晶圓股份有限公司和韓國(guó)SK Siltron Inc，產(chǎn)值合計(jì)占據(jù)超過(guò) 90%的市場(chǎng)份額。杜邦、大金、Hoechst、3M、Ausimont、ATO 和 ICI 等 7 家公司擁有全球 90% 的有機(jī)氟材料生產(chǎn)能力。圖表 12：全球新材料市場(chǎng)規(guī)模（億美元）圖表 13：中國(guó)新材料市場(chǎng)規(guī)模（億元）全球新材料產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模中國(guó)新材料產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模3.002.502.001.501.000.505.004.003.002.001.000.0020162017201820190.002016201720182019來(lái)源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院, 中泰證券研究所來(lái)源： 前瞻產(chǎn)業(yè)研究院, 中

27、泰證券研究所信息材料技術(shù)向高性能、低功耗方向發(fā)展。2019 年美國(guó)斯坦福大學(xué)的研究人員將聚合物基氧化還原晶體管與導(dǎo)電橋存儲(chǔ)器進(jìn)行集成，研制出名為“離子浮柵內(nèi)存”的非易失性、可尋址的突觸存儲(chǔ)器，為人工智能和大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)突破提供可能；英國(guó)卡迪夫大學(xué)成功開發(fā)出一種由化合物半導(dǎo)體組成的雪崩光電二極管（APD），新型 APD 具有靈敏度超高、數(shù)據(jù) 傳輸速度快等特點(diǎn)，未來(lái)有望大規(guī)模應(yīng)用于激光雷達(dá)、3D 激光測(cè)繪、自動(dòng)駕駛和地震預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。美國(guó)華盛頓大學(xué)等通過(guò)將兩種單層二維半導(dǎo)體材料疊在一起扭曲，開發(fā)出可精確捕捉并操控?cái)?shù)百激子的人工量子平臺(tái)。生物材料領(lǐng)域心血管醫(yī)用材料需求最為廣泛。從應(yīng)用類型來(lái)看，全球生

28、物材料市場(chǎng)可以分為心血管、矯形、眼科、牙科、整形手術(shù)、傷口愈合、組織工程、神經(jīng) / 中樞神經(jīng)系統(tǒng)和其他應(yīng)用。其中，全球生物材料以骨科和心血管兩類產(chǎn)品的需求最大，共占全球生物醫(yī)用材料市場(chǎng)近 80%份額。根據(jù)世界衛(wèi)生組織估計(jì)，心血管病已成為全球的頭號(hào)致死因素。而根據(jù)中國(guó)心血管病報(bào)告 2018的推算，我國(guó)心腦血管病現(xiàn)患人數(shù)約為2.9 億，死亡率也是城鄉(xiāng)居民總死亡原因的首位。考慮到全球人口老年化的增長(zhǎng)，人類心血管和骨科疾病發(fā)病率不斷增加，未來(lái)心血管醫(yī)用材料的需求仍會(huì)較為廣泛。圖表 14：全球生物醫(yī)藥材料市場(chǎng)規(guī)模（億美元）圖表 15：中國(guó)生物醫(yī)藥材料市場(chǎng)規(guī)模（億元）2500200015001000500

29、02009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 20170.14全球醫(yī)用材料及制品行業(yè)銷售規(guī)模同比增速（右）0.120.100.080.060.040.020.001200100080060040020002009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 20170.40中國(guó)醫(yī)用材料及制品行業(yè)銷售規(guī)模同比增速（右）0.300.200.100.00來(lái)源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院, 中泰證券研究所來(lái)源： 前瞻產(chǎn)業(yè)研究院, 中泰證券研究所新能源汽車材料領(lǐng)域，新型鋰電池材料不斷涌現(xiàn)，為開發(fā)高容量、高安全性電池奠定重要基礎(chǔ)。新能源汽車研發(fā)的重點(diǎn)與鋰電

30、池為代表的電池材料的開發(fā)密不可分。2019 年 3 月，日本東北大學(xué)等開發(fā)出一種新的復(fù)合氫化物鋰超離子導(dǎo)體。該材料對(duì)鋰金屬顯示出了極高的穩(wěn)定性，使鋰金屬有望成為全固態(tài)電池的最終陽(yáng)極材料，催生出迄今能量密度最高的全固態(tài)電池。6 月，美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)研究人員開發(fā)出一種容量更高、更安全的半液態(tài)鋰金屬陽(yáng)極，這種陽(yáng)極設(shè)計(jì)有望成為下一代電池的新范式。新能源全球能源轉(zhuǎn)型大勢(shì)所趨，可再生能源市場(chǎng)規(guī)模市場(chǎng)廣闊。2019 年以來(lái)德國(guó)、韓國(guó)、波蘭等眾多國(guó)家先后發(fā)布能源發(fā)展規(guī)劃，宣布向可再生能源轉(zhuǎn)型，同時(shí)，隨著太陽(yáng)能發(fā)電、風(fēng)能發(fā)電以及生物能源等非傳統(tǒng)可再生能源的成本持續(xù)下滑與技術(shù)水平逐步提高，也為再生能源市場(chǎng)規(guī)模的

31、擴(kuò)大提供了重要的基礎(chǔ)。根據(jù)美國(guó)能源信息署2019 年能源展望報(bào)告指出，未來(lái) 30 年，可再生能源發(fā)電將從 2018 年的 5000 億千瓦時(shí)增加到 2050 年的 1.5 萬(wàn)億千瓦時(shí)。2019 年 BP 也對(duì)未來(lái)能源轉(zhuǎn)型作出了漸進(jìn)與積極的兩種預(yù)測(cè)，具體數(shù)據(jù)變化，我們整理如下：圖表 16： 全球能源轉(zhuǎn)型下的消費(fèi)變化消費(fèi)量占比變化變化年變化率（百萬(wàn)噸油當(dāng)量）（百萬(wàn)噸油當(dāng)量）（ ）（ ）1995201720401995201720401995-20172017-20401995-20172017-20401995-20172017-2040漸進(jìn)轉(zhuǎn)型情境：石油339145384860403427114

32、63233471.30.3天然氣1816315646172123261340146174462.51.7煤炭2224373136252628201507-10668-32.4-0.1核能5265967706447117313290.61.1水電563919124577735532763362.21.3可再生45571274814155262177117438112.37.1快速轉(zhuǎn)型情境：石油3391453838454034231146-69334-151.3-0.7天然氣1816315643432123261340118774382.51.4煤炭222437311079262871507-26

33、5368-712.4-5.3核能52659610126467141613700.62.3水電563919140377935548463532.21.9可再生45571470814295264138117472512.39.6來(lái)源：BP, 中泰證券研究所動(dòng)力電池回收與梯次利用引起發(fā)達(dá)國(guó)家重視。2019 年以來(lái)，政府層面，美國(guó)、德國(guó)、日本加緊布局動(dòng)力電池回收產(chǎn)業(yè)，與此同時(shí)，企業(yè)層面，德國(guó)大眾集團(tuán)推出一款新型移動(dòng)充電站，其內(nèi)部電能存儲(chǔ)單元由二次回收的電動(dòng)車動(dòng)力電池組成，已在德國(guó)率先投放使用。日本本田汽車公司與美國(guó)電力公司展開合作，共同開發(fā)一個(gè)能夠?qū)U舊電動(dòng)汽車電池集成至 AEP 電網(wǎng)中的新商業(yè)模式。

34、中國(guó)北汽鵬龍、北汽新能源等企業(yè)合伙在河北省黃驊市實(shí)施了北汽鵬龍動(dòng)力電池梯次利用及資源化項(xiàng)目，標(biāo)志著動(dòng)力電池梯次利用商業(yè)化得到快速發(fā)展。半導(dǎo)體2019 年全球半導(dǎo)體銷售放緩，內(nèi)存產(chǎn)品銷售下滑明顯。在持續(xù)的全球貿(mào)易動(dòng)蕩和產(chǎn)品價(jià)格周期性等因素的綜合作用下，2019 年全球半導(dǎo)體銷售總額為 4121 億美元，與 2018 年相比下滑 12.1%，創(chuàng)下 2000 年以來(lái)全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)銷售額的最大跌幅。分產(chǎn)品來(lái)看，按美元價(jià)值計(jì)算，2019年內(nèi)存產(chǎn)品的銷售額顯著下降，與 2018 年相比下降了 32.6，在內(nèi)存類別中，DRAM 產(chǎn)品的銷售額下降了 37.1，NAND 閃存產(chǎn)品的銷售額下降了 25.9。而不包

35、括內(nèi)存產(chǎn)品的銷售額，所有其他產(chǎn)品的銷售額合計(jì)在 2019 年下降了 1.7。圖表 17：全球半導(dǎo)體銷售變化（億美元）圖表 18：不同類型半導(dǎo)體產(chǎn)品銷售變化（億美元）50004000300020001000040.0%全球半導(dǎo)體銷售半導(dǎo)體銷售增速（右）30.0%20.0%10.0%0.0%-10.0%-20.0%2001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019-30.0%60%40%20%0%-20%-40% 分立器件光電子傳感器集成電路2005200720092011201320152017

36、2019來(lái)源：WSTS 中泰證券研究所來(lái)源： WSTS, 中泰證券研究所亞太地區(qū)是全球半導(dǎo)體行業(yè)收入的主要貢獻(xiàn)者，各區(qū)域半導(dǎo)體市場(chǎng) 2019年銷售皆呈現(xiàn)下滑。從地區(qū)劃分看，2019 年亞太地區(qū)在全球的銷售占比達(dá)到 63%，遠(yuǎn)超美洲（18%）與歐洲（10%）。其中，中國(guó)市場(chǎng)的半導(dǎo)體銷售占比最大，達(dá)到全球的 1/3。但中國(guó)本土晶片廠商的銷售額僅有約 400 億美元，中國(guó)是全球制造中心，美國(guó)則在半導(dǎo)體設(shè)計(jì)領(lǐng)域依然占據(jù)龍頭地位。此外，所有地區(qū)的年銷售額均出現(xiàn)下降：歐洲（-7.3），中國(guó)（-8.7），亞太地區(qū)/其他地區(qū)（-9.0），日本（-10.0）和美洲（-23.8）。圖表 19：全球各地區(qū)銷售分布（

37、2019）圖表 20：全球主要地區(qū)銷售增速 美洲歐洲亞太60%其他, 9美洲, 18歐洲, 10亞太, 6340%20%0%-20%-40%20002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019-60%來(lái)源：WSTS 中泰證券研究所來(lái)源： WSTS, 中泰證券研究所疫情沖擊下，2020 年全球半導(dǎo)體行業(yè)收入下滑壓力明顯上升。根據(jù) IDC在 3 月最新的預(yù)測(cè)結(jié)果，受 COVID-19 的影響，到 2020 年，全球半導(dǎo)體收入將有 80的機(jī)會(huì)顯著萎縮，而不是此前預(yù)期的 2的總體小幅增長(zhǎng)。在四種

38、不同的情景假設(shè)下，最有可能出現(xiàn)的情況是，2020 年全球半導(dǎo)體市場(chǎng)的收入同比增長(zhǎng)為-6。在這種情況下，整個(gè)夏天，供應(yīng)鏈將開始恢復(fù)，隔離和旅行禁令將緩解。對(duì)于全球半導(dǎo)體市場(chǎng)，其影響將達(dá)到 258 億美元。圖表 21：不同情境下全球半導(dǎo)體收入預(yù)測(cè)2020年全球半導(dǎo)體收入預(yù)測(cè)方案技術(shù)供應(yīng)鏈恢復(fù)全球?qū)?jīng)濟(jì)和技術(shù)需求的破壞對(duì)更廣泛的技術(shù)行業(yè)和計(jì)劃的影響#情景1：下降-12或更多13個(gè)月912個(gè)月以上912個(gè)月以上#情景2：下降-3 至-639個(gè)月39個(gè)月39個(gè)月#情景3：增長(zhǎng)213個(gè)月39個(gè)月39個(gè)月#情景4：增長(zhǎng)6或更高13個(gè)月13個(gè)月13個(gè)月來(lái)源：IDC, 中泰證券研究所智能制造目前全球智能制造發(fā)展

39、梯隊(duì)相對(duì)固定，形成了智能制造“引領(lǐng)型”與“先進(jìn)型”國(guó)家穩(wěn)定發(fā)展，“潛力型”與“基礎(chǔ)型”國(guó)家努力追趕的局面。根據(jù)全球智能制造發(fā)展指數(shù)報(bào)告評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，美國(guó)、日本和德國(guó)名列第一梯隊(duì)，是智能制造發(fā)展的“引領(lǐng)型”國(guó)家;英國(guó)、韓國(guó)、中國(guó)、瑞士、瑞典、法國(guó)、芬蘭、加拿大和以色列名列第二梯隊(duì)，是智能制造發(fā)展的“先進(jìn)型”國(guó)家。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院保守估計(jì)，未來(lái)幾年全球智能制造行業(yè)保持 10%左右的平均復(fù)合增速，預(yù)計(jì)到 2022 年全球智能制造產(chǎn)值將達(dá)到 1.51 萬(wàn)億美元左右。圖表 22：全球主要國(guó)家智能制造發(fā)展指數(shù)來(lái)源：全球智能制造發(fā)展指數(shù)報(bào)告, 中泰證券研究所目前中國(guó)智能制造行業(yè)發(fā)展并不均衡，優(yōu)勢(shì)行業(yè)繼續(xù)保

40、持領(lǐng)先地位。據(jù) 2019 年智能制造發(fā)展指數(shù)報(bào)告的數(shù)據(jù)顯示，目前中國(guó)制造業(yè)的智能制造水平實(shí)現(xiàn)了快速發(fā)展，85%的企業(yè)正在踐行智能制造。在此階段，企業(yè)對(duì)實(shí)施智能制造有了初步規(guī)劃并開始實(shí)踐，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流、銷售、服務(wù)等核心業(yè)務(wù)進(jìn)行流程化管理。12%的企業(yè)處于成熟度二級(jí)，自動(dòng)化特征顯著。但與此同時(shí)行業(yè)間發(fā)展差異明顯。根據(jù)智能制造發(fā)展指數(shù)報(bào)告的統(tǒng)計(jì)，目前電子、汽車、食品、運(yùn)輸、醫(yī)藥等處于行業(yè)的排頭兵地位。尤其是汽車、家電等龍頭企業(yè)在智能制造方面進(jìn)行了大量的探索和實(shí)踐，智能化特征明顯，帶動(dòng)行業(yè)整體水平的提升。圖表 23：中國(guó)智能制造行業(yè)平均水平行業(yè)平均水平3.002.502.001.501.

41、000.50紡織服裝紡織金屬制品金屬冶煉和壓延加工橡膠和塑料制品通用設(shè)備制造專用設(shè)備制造非金屬礦物制品化學(xué)原料和制品儀器儀表制造石油等燃料加工電氣機(jī)械和器材醫(yī)藥制造鐵路/船舶/航空航天等運(yùn)輸制造食品制造汽車制造計(jì)算機(jī)通信和電子0.00來(lái)源：智能制造發(fā)展指數(shù)報(bào)告, 中泰證券研究所航空航天航空領(lǐng)域，高超聲速技術(shù)、新一代戰(zhàn)斗機(jī)和無(wú)人作戰(zhàn)平臺(tái)等新航空技術(shù)裝備已成為未來(lái)軍事能力發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域，將為新型作戰(zhàn)模式提供重要支撐。目前，世界新軍事革命加速發(fā)展，新技術(shù)與新裝備不斷涌現(xiàn)，軍隊(duì)體制編制深入調(diào)整，新作戰(zhàn)樣式和戰(zhàn)法不斷生成，對(duì)軍用航空裝備技術(shù)發(fā)展提出嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在此背景下，世界主要航空大國(guó)不斷增加對(duì)新技術(shù)研

42、發(fā)的投入力度，不斷推進(jìn)新型作戰(zhàn)平臺(tái)建設(shè)和軍隊(duì)轉(zhuǎn)型，以維持空中優(yōu)勢(shì)，保衛(wèi)國(guó)家安全。我們?cè)谙卤碇辛谐隽酥饕獓?guó)家在 2019 年航空領(lǐng)域的技術(shù)新變革：資料顯示，為奪取技術(shù)優(yōu)勢(shì)，美、俄等國(guó)近年來(lái)在高超攻防領(lǐng)域展開了新一輪技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)。同時(shí)，美、俄、日、法等國(guó)家也在戰(zhàn)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域不斷發(fā)展和升級(jí)。圖表 24： 航空領(lǐng)域 2019 年部分技術(shù)重要變化領(lǐng)域國(guó)家時(shí)間事件內(nèi)容數(shù)字化美國(guó)2019年7月美空軍代理部長(zhǎng)正式簽發(fā)數(shù)字空軍白皮書。旨在變革美空軍數(shù)據(jù)管理、信息技術(shù)架構(gòu)和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)方式，并將利用互聯(lián)的武器、傳感器和分析工具使作戰(zhàn)部隊(duì)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。英國(guó)2019年8月英國(guó) BAE 系統(tǒng)公司將為英國(guó)皇家空軍開發(fā)“權(quán)杖”數(shù)字化

43、任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)。將駕駛艙三維視野、潛在危險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等大量命令與控制信息以簡(jiǎn)潔的形式傳輸給飛行員，以提高飛行員態(tài)勢(shì)感知能力法國(guó)2019年2月法國(guó)空客公司和達(dá)索系統(tǒng)公司簽署的一份為期 5 年的戰(zhàn)略合作協(xié)議備合作開展 3D 設(shè)計(jì)、工程、制造、仿真和智能應(yīng)用等項(xiàng)目，使空客公司在歐盟推進(jìn)航空工業(yè)數(shù)字化過(guò)程中發(fā)揮重要作用。無(wú)人機(jī)美國(guó)2019年3月美空軍“女武神”無(wú)人機(jī)完成首飛XQ-58A“女武神”隱身無(wú)人戰(zhàn)機(jī)完成首飛美國(guó)2019年8月MQ-8C 無(wú)人直升機(jī)具備初始作戰(zhàn)能力諾格公司的 MQ-8C“火力偵察兵”無(wú)人直升機(jī)已可啟動(dòng)艦隊(duì)作戰(zhàn)和訓(xùn)練任務(wù)美國(guó)2019年8月DARPA 完成“進(jìn)攻性蜂群戰(zhàn)術(shù)”項(xiàng)目的城市環(huán)境實(shí)驗(yàn)

44、完成了由人、地面機(jī)器人和無(wú)人機(jī)組成的自主編隊(duì)定位任 務(wù)，以及模擬在市政廳中執(zhí)行目標(biāo)定位、目標(biāo)保護(hù)的任務(wù)。俄羅斯2019年8月首款重型攻擊無(wú)人機(jī)“獵人”首飛成功該無(wú)人機(jī)配備了多用途主動(dòng)相控陣?yán)走_(dá)，可跟蹤數(shù)十個(gè)空中、海上和地面目標(biāo)，并能對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行打擊高超聲速武器美國(guó)2019年3月美國(guó)加快高超聲速武器研發(fā)投入美軍 2020 財(cái)年在高超聲速領(lǐng)域（含反高超）申請(qǐng)的科研經(jīng)費(fèi)預(yù)算總額高達(dá) 26 億美元，同比增長(zhǎng) 94，創(chuàng)下近十年來(lái)的歷史新高。俄羅斯2019年1月推進(jìn)多款高超聲速武器研制和升級(jí)進(jìn)程俄國(guó)防部宣布將為 22800 型“卡拉庫(kù)爾特”級(jí)輕型護(hù)衛(wèi)艦和 21631 型“暴徒 -M”級(jí)輕型護(hù)衛(wèi)艦研制小型

45、“鋯石”高超聲速反艦巡航導(dǎo)彈法國(guó)2019年1月開展高超聲速武器研究工作法國(guó)國(guó)防部已與法國(guó)亞利安集團(tuán)簽訂一份關(guān)于研發(fā)高超聲速滑翔技術(shù)驗(yàn)證機(jī)的合同，并計(jì)劃于 2021 年年底進(jìn)行首次飛行試驗(yàn)。來(lái)源： 公開信息整理，中泰證券研究所航天領(lǐng)域，衛(wèi)星板塊在全球航天產(chǎn)業(yè)中占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，美國(guó)在商業(yè)航天領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)明顯。2018 年全球航天經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá) 3600 億美元，而衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)總收入就達(dá)到 2774 億美元，占全球航天產(chǎn)業(yè)規(guī)模的 77%，同比增長(zhǎng) 3%。從衛(wèi)星發(fā)射的類型看，2018 年排名前三的領(lǐng)域分別是遙感衛(wèi)星（39%）、商用通信衛(wèi)星（22%）以及研究與開發(fā)衛(wèi)星（18%），較 2017 年占比分別下降 25%，上

46、升 4%，上升 22%。此外，從國(guó)家層面看，在全球商業(yè)航天發(fā)展中，美國(guó)無(wú)疑居于領(lǐng)軍地位，涌現(xiàn)了大批優(yōu)秀企業(yè)。圖表 25： 全球航天產(chǎn)業(yè)收入構(gòu)成對(duì)比情況（億美元）業(yè)務(wù)方向2018年2017年增長(zhǎng)率業(yè)務(wù)分類衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)衛(wèi)星服務(wù)業(yè)12651287-1.7衛(wèi)星通信、衛(wèi)星遙感、空間科學(xué)、國(guó)家安全地面設(shè)備制造業(yè)125211984.5消費(fèi)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備衛(wèi)星制造產(chǎn)業(yè)19515525.8發(fā)射服務(wù)業(yè)624634.8非衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)8267934.2政府航天預(yù)算、商業(yè)載人航天總計(jì)360034793.5來(lái)源：SIA, 中泰證券研究所圖表 26： 國(guó)外航空航天主要代表企業(yè)領(lǐng)域名稱成立時(shí)間國(guó)家商業(yè)發(fā)射SpaceX2002美國(guó)Blu

47、e Origin2000美國(guó)Virgin Galactic2004美國(guó)Virgin Orbit2017美國(guó)ARCA1999羅馬尼亞Rocket Lab2006美國(guó)/新西蘭Interstellar Technologies2003日本Firefly Aerospace2017美國(guó)Gilmour Space Technologies2012澳大利亞/新加坡PLD Space2011西班牙Relativity Space2015美國(guó)Vector Space Systems2016美國(guó)Zero 2 Infinity2009西班牙Masten Space Systems2004美國(guó)Sierra Neva

48、da1963美國(guó)太空探測(cè)Moon Express2010美國(guó)SpaceIL2011以色列Deep Space Industries2013美國(guó)Planetary Resources2009美國(guó)空間站 Axiom Space2015美國(guó)Bigelow Aerospace1998美國(guó)衛(wèi)星Planet2010美國(guó)Spire Global2012美國(guó)Satellogic2010阿根廷One Web2012美國(guó)UrtheCast2014美國(guó)Orbital Insight2013美國(guó)LeoSat2016美國(guó)來(lái)源：公開信息整理，中泰證券研究所新一代信息技術(shù)信息技術(shù)是一個(gè)比較廣泛的范疇了，它包含了一切與信息有

49、關(guān)的技術(shù)，它主要是應(yīng)用計(jì)算機(jī)科學(xué)和通信技術(shù)來(lái)設(shè)計(jì)、開發(fā)、安裝和實(shí)施信息系統(tǒng)及應(yīng)用軟件。此處，我們重點(diǎn)梳理下 2019 年技術(shù)或應(yīng)用上有較大突破的量子技術(shù)、5G、超級(jí)計(jì)算機(jī)等前沿領(lǐng)域。圖表 27： 新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究產(chǎn)業(yè)上游產(chǎn)業(yè)中游產(chǎn)業(yè)下游半導(dǎo)體器件通信器件通信網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)及解決方案通信應(yīng)用技術(shù)應(yīng)用行業(yè)應(yīng)用8. 核心網(wǎng)11. 5G通信15. 云計(jì)算22. 物聯(lián)網(wǎng)12. 衛(wèi)星通信16. 大數(shù)據(jù)23. 智慧城市13. 運(yùn)營(yíng)商17. 人工智能24. 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)14. 室內(nèi)分布18. 邊緣計(jì)算25. 車聯(lián)網(wǎng)19. 區(qū)塊鏈26. 自動(dòng)駕駛20. AR/VR27. 智能終端21.

50、網(wǎng)絡(luò)安全3. 傳感器2. 射頻1. 半導(dǎo)體10. 網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)9. SDN/NFV解決方案7. 基站天線6. 光模塊5. 光纖光纜4. 無(wú)線模塊來(lái)源：公開信息整理，中泰證券研究所各國(guó)加快 5G 部署，競(jìng)爭(zhēng)趨于白熱化。2019 年 4 月，美國(guó)聯(lián)邦通信委員會(huì)主席表示，未來(lái) 10 年美國(guó)將向 5G 通訊基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入 204 億美元，通過(guò)補(bǔ)貼推動(dòng)基站和天線的建設(shè)，將用戶與 5G 技術(shù)更緊密地聯(lián)系起來(lái)。 2019 年 4 月，日本政府電信監(jiān)管部門正式向日本 NTTDocomo、KDDI、軟銀公司和樂(lè)天移動(dòng) 4 家移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商分配 5G 頻譜，希望運(yùn)營(yíng)商建造覆蓋大城市及農(nóng)村廣泛地區(qū)的 5G 基礎(chǔ)設(shè)施。這

51、4家移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商計(jì)劃在 2020 年開始推出商用 5G 服務(wù)，并在 5 年內(nèi)累計(jì)投入約 152.9 億美元建設(shè) 5G 網(wǎng)絡(luò)。2019 年 7 月，德國(guó)電信宣布投資約 56 億美元用于 5G 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并率先在德國(guó)推出 5G商用網(wǎng)絡(luò)。英國(guó)政府將簡(jiǎn)化 5G 部署流程，并投資 4000 萬(wàn)英鎊用于 5G 測(cè)試平臺(tái)和試驗(yàn)項(xiàng)目。量子技術(shù)屢獲突破，各國(guó)謀求搶占先機(jī)。2019 年 9 月，美國(guó) IBM 公司表示將上線 53 比特量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行商用，并保證提供 95%的服務(wù)可用性。2019 年 5 月，澳大利亞新南威爾士大學(xué)研究人員成功測(cè)量硅雙量子比特操作的準(zhǔn)確性，首次驗(yàn)證了硅雙量子比特邏輯運(yùn)算的保真度

52、。與此同時(shí)，美國(guó)、德國(guó)、英國(guó)和日本等國(guó)均加大對(duì)量子技術(shù)的政策傾斜和資金支持，旨在構(gòu)筑競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，搶占發(fā)展先機(jī)。2019 年 2 月，美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)發(fā)布“量子躍遷挑戰(zhàn)研究所”項(xiàng)目指南，擬投資 9400 萬(wàn)美元推動(dòng)量子信息科學(xué)與工程前沿研究，涵蓋量子計(jì)算、量子通信、量子模擬和量子傳感等方向。5 月，德國(guó)政府宣布將撥款 6.5 億歐元開展大型量子通信研究項(xiàng)目，以拓展德國(guó)及歐洲在量子通信技術(shù)領(lǐng)域獨(dú)立自主的能力。6 月，英國(guó)政府宣布投資 1.5 億英鎊用于量子技術(shù)商業(yè)開發(fā)，資助產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新、行業(yè)主導(dǎo)的技術(shù)開發(fā)項(xiàng)目、供應(yīng)鏈、投資加速器等各個(gè)領(lǐng)域，以最大限度發(fā)揮英國(guó)在量子技術(shù)方面的潛力。中美超算領(lǐng)先全球

53、，下一代研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)加劇。在超級(jí)計(jì)算機(jī)分布上，美國(guó)超算能力位于世界第一。2019 年 6 月，第 53 屆全球超算 TOP500名單在德國(guó)法蘭克福舉辦的國(guó)際超算大會(huì)上發(fā)布，中國(guó)大陸有 219 臺(tái)超算上榜，占比 43.8%；美國(guó)以 116 臺(tái)位列第二，占比 23.2%。但在總計(jì)算力上，美國(guó)占據(jù)全部超算算力的 38.4，中國(guó)占據(jù) 29.9%。往后看，美國(guó)下一代超級(jí)計(jì)算機(jī)“極光”浮點(diǎn)運(yùn)算能力將達(dá)每秒百億億次級(jí)，計(jì)劃在 2021 年底全面投入使用。新一代超級(jí)計(jì)算機(jī)“Post 京”，最早 也有望在 2021 年投入運(yùn)行?？傮w來(lái)看，全球硬科技產(chǎn)業(yè)規(guī)模在過(guò)去幾年平穩(wěn)上升。根據(jù)我們的測(cè)算，截至2018 年全球硬科

54、技的市場(chǎng)規(guī)模至少在7.4 萬(wàn)億美元，同比增速8.3%，在 2014 年至 2018 年期間的復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）為 8.2。其中，人工智能在各領(lǐng)域中增速最快，同比達(dá)到 50%以上， 2018 年市場(chǎng)規(guī)模接近 555 億美元；新材料在各領(lǐng)域中目前規(guī)模最大，超過(guò) 2.5 萬(wàn)億美元，2018 年同比增速超過(guò) 10%。具體各分項(xiàng)的變化，如下表所示：圖表 28：全球硬科技規(guī)模 （萬(wàn)億美元）20142015201620172018新能源0.290.320.290.330.29新材料1.721.932.092.322.56生物技術(shù)0.300.340.360.390.42航空航天0.630.690.760

55、.840.92半導(dǎo)體0.340.340.340.410.47人工智能0.020.030.030.040.06新一代信息技術(shù)1.451.421.461.541.62智能制造0.630.750.870.951.05合計(jì)同比增速5.385.828.16.206.66.819.97.388.3來(lái)源：中泰證券研究所1.3 硬科技各領(lǐng)域的上市公司分布如何？A 股市場(chǎng)中從事硬科技領(lǐng)域的上市公司不在少數(shù)，尤其是隨著科創(chuàng)板的建立，使得更多的小微科技創(chuàng)新型企業(yè)獲得融資支持，得到迅速發(fā)展機(jī)會(huì)。其中，主營(yíng)業(yè)務(wù)涉及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的就多達(dá) 825 家，總市值約為 12 萬(wàn)億，占總體A 股市值的 20%，由此可見，硬科技領(lǐng)域雖然

56、風(fēng)險(xiǎn)較高，產(chǎn)業(yè)較新，但無(wú)論企業(yè)還是投資者參與熱情高漲。圖表 29：目前 A 股主要板塊市值占比圖表 30：主要行業(yè)的市值（萬(wàn)億）16能源, 4電信服務(wù), 0日常消費(fèi), 9公用事業(yè), 3 12信息技術(shù), 15金融, 258房地產(chǎn), 3 4可選消費(fèi), 9材料, 9工業(yè), 16醫(yī)療保健, 8電信服務(wù)公用事業(yè)房地產(chǎn)能源醫(yī)療保健材料可選消費(fèi)日常消費(fèi)信息技術(shù)工業(yè)硬科技金融0來(lái)源：Wind 中泰證券研究所來(lái)源：Wind，中泰證券研究所二、硬科技行業(yè)投資篩選框架我們根據(jù)這些產(chǎn)業(yè)在各個(gè)指標(biāo)上的優(yōu)劣程度并給與 14 的評(píng)分，得分越高，表明該指標(biāo)表現(xiàn)越好。并通過(guò)雷達(dá)圖來(lái)展示不同行業(yè)的投資優(yōu)勢(shì)。從這些圖中，我們發(fā)現(xiàn)生

57、物技術(shù)、人工智能的整體優(yōu)勢(shì)較為明顯。具體計(jì)算分析過(guò)程如下：圖表 31： 硬科技領(lǐng)域綜合比較來(lái)源：Wind，中泰證券研究所盈利與估值的匹配硬科技領(lǐng)域內(nèi)部估值分化明顯，但較 A 股市場(chǎng)整體偏高。我們從市盈率以及所處的歷史分位兩個(gè)維度分別計(jì)算了硬科技各領(lǐng)域的估值分布，數(shù)據(jù)顯示，信息技術(shù)、生物技術(shù)、半導(dǎo)體估值偏高，而新能源、新材料的估值相對(duì)較低?？紤]到高估值不僅蘊(yùn)含著較高的增長(zhǎng)預(yù)期，更隱藏著較高的風(fēng)險(xiǎn)。我們根據(jù)分析師的預(yù)測(cè)自下而上估算了 20192021 年各領(lǐng)域的盈利增長(zhǎng)情況，半導(dǎo)體、生物技術(shù)、信息技術(shù)在八大領(lǐng)域中脫穎而出，復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到 30%以上。圖表 32：硬科技各領(lǐng)域估值分布圖表 33：各領(lǐng)

58、域利潤(rùn) 20192021 年復(fù)合增長(zhǎng)率120100估值歷史分位806040200智能制造信息技術(shù)生物科技半導(dǎo)體人工智能全A航空航天新材料新能源020406080100120140PE（TTM）新材料智能制造人工智能航空航天新能源 信息技術(shù)生物技術(shù)半導(dǎo)體0%5%10%15%20%25%30%35%40%來(lái)源：Wind 中泰證券研究所來(lái)源： Wind，盈利預(yù)測(cè)來(lái)自 wind 一致預(yù)期，（截至 2020 年 3 月 26 日）中泰證券研究所在了解哪些板塊有望得到基本面支撐的情況后，我們進(jìn)一步希望尋找到那些盈利增長(zhǎng)可期同時(shí)估值沒(méi)有高到無(wú)法下手的板塊。從下圖的數(shù)據(jù)中，我們可以看到目前 5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、

59、機(jī)器人、光通信等領(lǐng)域處于相對(duì)值得關(guān)注的區(qū)間。圖表 34：硬科技各領(lǐng)域估值與盈利增速圖表 35：子領(lǐng)域估值與盈利增速半導(dǎo)體信息技術(shù)生物科技航空航天 人工智能智能制造新材料新能源全A在線教育集成電路140120航天軍工100 創(chuàng)新藥 無(wú)人駕駛 存儲(chǔ)器80 工控自動(dòng)化光刻膠 醫(yī)療器械60基因檢測(cè)鋰電池生物疫苗區(qū)塊鏈半導(dǎo)體材料航空軍工物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)半導(dǎo)體分立器件 電路板40量子技術(shù)IDC體外診斷5G20泛在電力物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)電光通信機(jī)器人氫能新能源汽車 3D打印金屬新材料140.0160120.0100.0PE(TTM）80.060.040.020.00.0010203040502019年盈利增長(zhǎng)P

60、E（TTM）0核電-10001002003004005002019年盈利增長(zhǎng)來(lái)源：Wind 中泰證券研究所來(lái)源：Wind，中泰證券研究所影響盈利的主要因素資產(chǎn)的回報(bào)對(duì)投資者而言，無(wú)論選擇哪一個(gè)行業(yè)最關(guān)心的莫過(guò)于最終的回報(bào)，如果說(shuō)支撐這種回報(bào)的變化主要來(lái)自背后財(cái)務(wù)杠桿的持續(xù)上升，而非營(yíng)運(yùn)能力的改善以及盈利能力的好轉(zhuǎn)，那么這種回報(bào)的持續(xù)性就有待進(jìn)一步觀察。從上市公司的數(shù)據(jù)來(lái)看，目前智能制造、新材料、生物技術(shù)的盈利回報(bào)相對(duì)較高，而航空航天、信息技術(shù)領(lǐng)域的盈利回報(bào)相對(duì)較弱。圖表 36：各領(lǐng)域不同時(shí)間的 ROE圖表 37：各領(lǐng)域 ROE 與資產(chǎn)負(fù)債率（2018）201520162017201870.06