前沿科技发展现状、挑战及趋势分析

无 论是人工智能的突飞猛进，还是生物医药的持续突破以及新材 料的创新应用，每一项技术的革新都在为社会创造前所未有的 机遇与价值。

1.人工智能：大模型能力边界有望持续扩展，亟须 精准落地应用场景

行业发展综述

从ChatGPT面世引发新一轮人工智能（AI）技术变革， 到中国的 DeepSeek以强化学习 、多头潜在注意力 （MLA）、混合专家架构（MoE）等技术创新开启高效 能推理模型范式，AI大模型技术日臻进步，一个崭新且 庞大的行业生态正在形成。 具体来说，AI大模型行业可分为硬件层、软件层、模型 层和应用层。硬件层包括芯片、服务器、光模块等；软 件层包括操作系统、数据库、中间件、云计算、虚拟化 等；模型层包括GPT、Claude、文心一言、DeepSeek 等各类大模型；应用层则覆盖千行百业和千家万户。 中国高度重视AI产业创新发展，早在2017年就通过《新 一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一 代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保 障措施。2025年以来，DeepSeek凭借“低成本、高性 能、广开源”等优势在全世界范围内引发关注，表明中 国正以强劲的自主创新能力构筑起在全球AI竞赛中的竞 争优势。Epoch AI的数据显示，中美处于全球AI大模型 研发领导地位，自研大模型数量合计达全球总数的80% 以上，2024年中国人工智能大模型总数已达95个。

其中，中国AI大模型发展呈现出细分化、专业化特征。 根据公开资料不完全统计，中国的AI大模型中各种垂直 类大模型占比在80%左右，主要涉及教育、科研、医疗、 金融等领域。

AI大模型的爆发集中在2023、2024两年，这离不开资本 市场的大力支持。根据投中数据，2019-2024年全球AI大 模型领域投融资事件共计约457起，交易总金额约6,443 亿元。其中，2023年投融资事件的交易金额较2022年上 涨了近15倍，2024年融资事件数量达160起，金额共计 3,151亿元，总体规模为近年最高。2023-2024年，中国 人工智能大模型投融资市场呈现回暖向好迹象，2024年 中国AI大模型融资金额近467亿元，共计发生141起融资 事件。

底层AI大模型的蓬勃发展，将带动生成式AI在应用层的 拓展和深化，有利于持续吸引资本进入该赛道。根据 《第55次中国互联网络发展状况统计报告》1显示，截至 2024年底，共302款生成式AI服务在国家网信办完成备 案，当年新增238款，生成式AI产品用户规模达2.49亿人， 约占整体人口17.7%。智能办公助手、自动驾驶、智能 医疗诊断、具身智能等应用场景多点开花，生成式AI的 商业价值正不断凸显。此外，截至2024年2，北京已备案 上线大模型105款，稳居全国首位。

行业发展挑战

AI大模型低成本、高效能发展路径虽已开启，算力总需 求仍将持续高涨。在低成本、有限资源的情况下， DeepSeek系列大模型的性能不输OpenAI o1等大模型， 这主要得益于其高效的模型训练方法，在一定程度上降 低了对大规模算力的依赖。但长期来看，AI大模型行业 整体的算力需求仍将持续增长。一方面，Grok-3、 Claude 3.7 Sonnet、GPT-4.5等大模型相继发布，全球 大模型的市场竞争仍在升温，或将持续推高算力的需求。 另一方面，AI大模型下游应用场景仍在持续拓展，预计 随着越来越多企业、个人等终端用户接入生成式AI应用 等产品或服务，也将倒逼边缘算力、实时算力等需求提 升。IDC最新预测结果显示，2025年中国智能算力规模 将达到 1,037.3 EFLOPS ， 并 在 2028 年达到 2,781.9 EFLOPS，2023-2028年中国智能算力规模的年复合增长 率达46.2%，较上一版本预期值33.9%有显著提升3。在 此背景下，如何实现算力有效供给将成为大模型行业亟 须关注的重点问题。

国产GPU有望和大模型加速适配，关键挑战在于软硬件 协同。近年来，中国芯片行业不断加快自主研发和创新 的步伐，聚焦核心技术攻关，持续提升国产GUP性能。 尤其随着国产AI大模型算力需求持续爆发，国产GPU侧的适配工作正快步跟上，关键挑战在于芯片软硬件协同。 目前，国产GPU大多依赖英伟达CUDA生态，推动GPU 生态系统走向更加开放多元，将更有利于支持国内企业 的大模型训练、推理及微调等工作。结合行业实践来看， 可推动基础软件先行，依托专业操作系统的领军企业， 与国有芯片厂商合作，共同研发能兼容各类国产AI芯片 和训练推理框架的智算操作系统。进而推动实现智算集 群算力异构、灵活调度智算集群算力，以有效应对算力 资源供应不足的问题。 从技术能力到落地价值的链路尚未打通，亟须实现垂直 领域的精准应用。AI大模型持续发展的关键在于其能否 真正解决生产生活的实际问题，但目前仍存在优质中文 语料数据欠缺、核心算法缺陷、应用场景碎片化等问题， 导致了AI大模型的技术能力和落地价值的闭环反馈机制 协同不畅，破局之道在于实现垂直领域的精准应用。以 行业视角来看，可深挖制造、金融、医疗等重点行业的 业务场景，布局相关应用。例如，中国作为制造业大国， 下游应用场景十分丰富，AI大模型正逐步融入工业生产 的全生命周期，各类垂直化、场景化的专用模型持续迸 发，涉及研发、设计、仿真、生产、测试、运维、售后 等关键环节，有望率先出现一批具备高落地价值的场景 应用案例。以企业视角来看，数据质量决定了大模型落 地的下限，可聚焦数据资产的全生命周期管理，实现从 数据采集、模型预训练、算法优化到实际应用落地的全 流程优化，

趋势研判

云边端协同、量子计算等创新方向持续涌现，助力解决 算力饥渴。除芯片侧技术创新外，云边端协同、量子计 算等创新方向正持续涌现，以应对AI大模型行业日益高 涨的算力需求。具体来说，云边端协同计算架构下，企 业可在云端进行大规模预训练等高负载任务，在边缘侧 进行轻量化模型推理，在端侧进行模型蒸馏和实时推理 等任务，有利于推动算力资源合理配置和高效协同。在 更为前沿的探索方面，量子计算作为前沿颠覆性的技术， 具备强大的计算能力，正逐步从理论迈向实际应用阶段， 有望应对大模型发展带来的算力需求挑战。不过，短期 来看，量子计算仍存在技术路线仍需验证、市场接受度 不明确、政策监管等问题。 多模态数据融合仍是必经之路，有利于持续拓展大模型 能力边界。现实世界的信息通常是以多模态的形式出现， 因此，在真实应用场景中，多模态大模型有利于实现更 真实、更自然的人机交互，进行多任务处理和解决复杂 问题。长期来看，大模型由单一模态迈向多模态，有利 于推动AI真正向生产力转化。然而这一过程绕不开多模 态数据融合，即整合不同模态（如文本、图像、音频、 视频等）的信息，提升模型的感知、理解和决策等能力。 目前，国内厂商正竞相推出多模态模型，包括智谱AI CogVideoX（输入文本或图片可生成视频）、谷 歌 Gemini 2.0（具备处理和生成多种类型内容的能力，包 括文本、图像、音频和视频）、OpenAI Sora（文生视 频大模型）等，竞争焦点主要在于多模态数据挖掘、不 同模态信息的精细化捕捉、数据对齐问题、信息冗余以 及融合策略的设计等方面。

AI大模型开源创新生态有望持续做大，相关商业模式探 索将提上日程。开源与闭源生态之争由来已久，中国在 推动人工智能创新方面，倡导开源共享理念。工信部数 据显示4，截至2024年12月，中国软件开发者数量已突破 940万，开源参与者数量排名全球第二，开源生态社区持 续扩大。2025年，DeepSeek的开源模式不仅带动了国 内外AI大模型厂商的开源热潮，更是吸引了大量企业迅 速接入，有望加速形成“技术迭代创新-应用场景拓展反哺技术研发”的闭环生态。但值得注意的是，开源生 态面临较多商业化难点，例如开源生态付费意识尚未普 及、知识产权难以保护等。此背景下，AI大模型厂商正 在积极探索相关商业模式，以合理的盈利方式来支持开 源生态的可持续发展。目前，市场上已有部分的积极成 果出现，例如，提供定制化方案、通过开放部分功能吸 引用户付费解锁高级功能、API接入等商业模式。

2.具身智能：“生态协同+技术攻关+场景落地” 模式助力产业跨越式发展

行业发展综述

具身智能因在春节联欢晚会上机器人秧歌舞的出圈表演 引发了各界的广泛关注。具体来说，具身智能是通过机 器人等物理实体与环境交互，实现环境感知与理解、信 息处理、自主决策与行动执行，并在实时反馈中不断优 化智能水平和行为模式的智能系统，其内涵外延随着技 术演进、实际应用变化将不断革新。其中，人形机器人 作为具身智能的代表形态之一，市场前景广阔。据 Markets and Markets预测5，2024年全球人形机器人市 场规模达到20.3亿美元，预计到2029年将达到132.5亿美 元，年均复合增长率约45.5%。 当前，全球具身智能领域呈现各国差异化布局、协同发 展的特点。其中，美国积极推进基础研究，掌握前沿技 术，引领全球具身智能发展；日本则依托深厚机器人技 术积累，专注工业机器人与服务机器人研发与应用，着 重提升人机协同能力；韩国通过制定多项政策规划加速 机器人与自动驾驶汽车等方向的具身智能发展；欧盟同 步推进研究与立法，致力于打造更安全友好的具身智能 体系；中国凭借硬件成本与规模化制造上的优势使具身 智能在国内落地更早，但仍面临高端技术与零部件国产 化替代的挑战。这种格局既体现了全球分工合作的特点， 也为未来的技术融合与创新发展奠定了坚实基础。 中国作为全球创新与制造的中坚力量，持续加强具身智 能技术研发。根据2025年2月发布的《人形机器人100： 绘制人形机器人价值链图谱》6，过去五年来，中国在人 形机器人技术领域申请的专利近6,000件，成为全球申请 量最多的国家，领先欧美日韩等国家及地区。

中国也积极营造具身智能领域利好的政策环境，出台了 各项政策推动行业发展，助力该领域核心技术突破和产 业化发展，有望推动人形机器人等加速迈入量产期。如 2023年发布的《人形机器人创新发展指导意见》，提出 到 2025 年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小 脑、肢体”等一批关键技术取得突破，确保核心部组件 安全有效供给，整机产品实现批量生产。摩根士丹利预 测，到2050年，中国人形机器人市场规模将达到6万亿 元，人形机器人总量达到近6,000万台7。 中国具身智能的投融资市场呈现热潮调整、恢复向好的 趋势。根据投中数据，2020-2021年人工智能等前沿技 术的发展推高中国具身智能市场融资热情，投融资活动 在2021年达到近五年的顶峰，共披露融资事件214笔， 总规模达到260.0亿元。然而，受全球经济增速放缓的影 响，2022年至2023年，具身智能市场的融资规模有所回 落，两年间融资总额仅为274.9亿元。在2024年具身智能 融资事件共发生182笔，金额为140.5亿元，出现复苏现 象。作为具身智能子赛道，人形机器人因丰富的应用场 景与技术发展潜力近几年颇受市场关注，其融资情况表 现出逆势增长的情况，融资事件从2020年的9笔增长到 2024年的58笔，年均复合增长率为45.2%，融资规模也 从2020年的15.8 亿元升至72.3亿元，年均复合增长率为 35.6%。

被投企业的下游应用场景分布从以工业领域为主导向多 元均衡发展。根据投中数据，工业机器人融资事件占总 数的比例从2020年的40.5%下调至2024年的30.2%，而 服务机器人的占比则从2020年的26.6%上调至2024年的 36.8%。此外，专注于制造多种类型机器人的具身智能 企业近年来受到越来越多投资者的关注，融资事件占比 从2020年的1.9%增长到2024年的6.6%。这一现象表明， 具身智能企业制造的机器人优先在工业领域落地，未来 随着潜在消费需求持续释放与技术融合发展，具身智能 将会在更多领域得到应用，各类机器人也将得到爆发式 增长。赛迪顾问预计8，中国工业机器人、服务机器人与 特种机器人产业规模将分别从2025年的682.6亿元、 388.0亿元及155.0亿元增长至2030年的1,052.6亿元、 1,413.8亿元及506.6亿元。

行业发展挑战

底层技术路线尚未完善，部分关键技术领域仍需突破。 目前，具身智能的技术方案包括端到端的神经网络方案、 多模态大模型与神经网络控制模型双结合的方案等，行 业尚未形成统一标准，这主要源于具身智能的关键技术 尚处于摸索阶段，仍有待突破，具体表现为三大方面。 第一，基础部件性能受限，具身智能具有结构高度紧凑 的特点，需在更小的空间和更轻的重量下实现更强的性 能，但受限于伺服电机、减速器、空心杯电机等核心部 件的技术水平，现有电驱动执行器的性能和轻量化水平 尚无法满足更高要求。此外，结构组件和动力能源总成 产品也有待进一步优化；第二，感知与控制技术不足。 目前新一代传感器、高算力智能控制器、智能控制算法 和人工智能大模型等技术尚未成熟，且缺乏用于训练迭 代的实际场景数据支持；第三，整机性能与稳定性不足。 现有具身智能产品普遍存在结构设计不完善、自由度不 足、智能化水平有限、可执行任务单一、人机交互体验 不佳等问题，难以达到设计目标。

下游场景应用仍需拓展加深，推进批量化生产，降本是 核心挑战。当前，具身智能的单位制造成本高达数十万 至上百万元，而由于机器人结构复杂、部件众多且实际 工作环境较复杂多变，相关产品在实际应用场景中容易 出现故障，后续的维修保养难度大，更新成本高。此外， 部分机器人产品在试验中表现出了高性能效果，但其核 心算法和模型主要基于虚拟环境开发，当这些技术迁移 到实际物理环境或进行量产时，受硬件适配性不足、环 境复杂性和动态变化等因素的影响，性能表现往往会显 著下降，进而影响实际应用效果，也在一定程度上制约 了产品量产及落地推广应用。中短期来看，具身智能仍 需能持续拓宽加深下游应用场景，核心需推动批量化生 产以进一步降低成本。 具身智能有望革新人机交互范式，法律监管与社会伦理 问题凸显。具身智能有望推动人机交互从单一的功能性 操作转向多模态、情感化、个性化，但同时也将引发法 律监管与社会伦理方面的严峻挑战。根据国内首个专门 针对生成式人工智能服务的管理法规——《生成式人工 智能服务管理暂行办法》，企业等主体无论是提供还是 使用生成式人工智能服务，都需严格遵循法律法规、尊 重社会公德和伦理道德。当前，具身智能与生成式AI正 不断融合，随着相关产品不断普及，可能会持续引发伦 理安全等问题。例如，机器人在医疗、交通等高风险领 域的自主决策可能导致责任归属难以界定的问题，在涉 及人体感知和行为数据采集的场景中容易引发数据安全 风险。针对上述问题，人机价值对齐的重要性愈发凸显， 即需确保机器人的能力和行为都与人类价值观保持一致， 使其能够理解并且真正遵循人类社会道德规范。

趋势研判

政产学研协同创新生态不断完善，驱动“大脑、小脑、 肢体”技术持续更新迭代。具身智能的政产学研协同创 新生态将日趋成熟，形成从基础理论突破到技术应用落 地的完整闭环，促进具身智能“大脑、小脑、肢体”三 大核心要素的创新发展。“大脑”方面，AI大模型、深 度学习、神经网络等技术持续突破，将不断提高机器人 的决策能力。借助超算中心和云计算平台，“大脑”可 获得强大算力支持，实现高效决策。“小脑”的传感与 控制技术创新方面，多传感器数据的时空同步与校准技 术等研究的开展，有利于高效整合不同感知源数据。随 着世界模型仿真、数据采集、中试验证及场景开放测试 等创新平台加快建成，将助力生成多样化合成数据，提 升机器人的感知与理解能力。“肢体”设备的智能化升 级方面，将驱动具身智能的应用场景拓展至智能制造、 智慧交通等领域。 商业化探索与技术创新相互促进，将加速具身智能产业 规模化发展。商业化探索方面，在汽车制造、无人工厂 等场景中，工业机器人产品正加快落地，助力降本增效； 在智能家居、智慧商业等场景中，扫地机器人、导览机 器人、客服机器人等产品正以特定功能发挥独特价值。 技术创新方面，人工智能、新材料、脑机接口等技术仍 在不断融合，以多模态融合感知与理解技术为例，基于 环境特征的识别、动态变化的预测和实时决策等技术能 力，不仅能强化“大脑”的智能决策能力，还能提升 “小脑”的运动协调和“肢体”的精准执行程度。预计 随着下游应用侧的商业化探索持续深入，终端用户对相 关产品的接受度及个性化需求将日渐提高，反哺上游产 品及技术创新，进而加速产品迭代优化，加速具身智能 产业的规模化发展。

场景应用价值关乎企业核心竞争力，赛道竞争格局将逐 渐清晰。对于具身智能企业而言，产品的场景应用价值 是构筑自身护城河的核心引擎，相关企业正积极深耕场 景应用。例如，在智能客服等跨行业场景中，相关企业 正利用多模态交互技术实现更自然、人性化的服务体验； 在汽车、医疗等垂直行业场景中，工业机器人、医疗机 器人等正愈发深入到实际工作流中，成为人类的得力助 手，并不断采集实际应用场景中的反馈数据，实现迭代 升级；在火灾救援、下井作业等极端环境和危险工作场 景中，各类特种机器人正在为安全生产和智能化转型升 级提供强有力的支撑。随着具身智能企业借助场景应用 价值不断强化市场竞争力，行业竞争格局将逐渐清晰。 平台类企业则有望聚合资金、人才和技术等资源，面向 更为通用的场景推出标准化产品和服务；聚焦于特定场 景的企业有望成为领域尖兵，在探索一体化解决方案的 同时，持续满足客户的个性化和定制化需求。

3.集成电路：国产替代与自主探索并举，推动 集成电路产业高质量发展

行业发展综述

2014年以来，《国家集成电路产业发展推进纲要》和 《中国制造2025》等政策纷纷发布，旨在提升集成电路 设计水平和制造工艺，推动产业升级转型。国家集成电 路产业投资基金（大基金）的成立也为半导体行业提供 了强大的资金支持，更有望成为行业发展的催化剂。叠 加消费电子、新能源汽车、工业控制等下游市场应用需 求不断提升，社会资本也加速入局集成电路领域。经过 30多年的发展，目前中国集成电路产业已初步形成了设 计、制造和封测三业并举、较为协调的发展格局，产业 链基本形成，国产供应能力日益增强，市场规模加速扩 容。 从市场规模看，全球和中国集成电路市场保持稳定增长 的态势，中国增速超过全球。按销售额口径统计，全球 集成电路市场规模从2020年的24,939.7亿元成长为2022 年的32,416.5亿元，在5G商用、电动车、消费电子、物 联网等的驱动下，全球集成电路市场规模预计将从2023 年的30,596.6亿元增长至2025年的33,734.80亿元，2020 年至2025年复合增长率为6.23%。同一时期的中国集成 电路市场跟全球市场保持一致的增长态势，在增幅方面 超过了全球市场，中国市场2020年至2025年的复合增长 率为8.15%。

从全球集成电路收入规模看，中国是全球最大的集成电 路市场，产业收入远超全球其他国家和地区。根据世界 集成电路协会预估，2024年中国大陆集成电路市场规模 为1,865亿美元，占全球半导体市场份额30.1%，中国大 陆是全球最大的电子装备制造国，也是全球最大的集成 电路单一市场，巨大的需求成为带动全球集成电路行业 增长的主要驱动力。也得益于巨大的市场需求，中国成 为全球集成电路收入规模最大的国家，远超美国等地。

从技术成果角度看，中国集成电路科研水平不断提升。 随着5G、物联网、人工智能等技术的快速发展，集成电 路专业人才和技术的需求持续增长，特别是对于具有创 新能力和国际视野的高端人才需求更为迫切。从ISSCC 收录的论文数据看，2023年开始，中国（包括中国内地、 中国香港和中国澳门）的收录论文数就超过美国达到了 全球第一，并在近年来逐渐拉开差距，稳居全球第一。 全球顶级学术会议对于集成电路领域科研成果的认可不 仅是对中国近年来集成电路领域科研成果的认可，也是 中国集成电路人才不断涌现的成果。

从投融资角度看，集成电路投融资市场经历快速发展后， 步入更加理性成熟阶段。根据投中数据统计显示，2019- 2024年，全球集成电路市场投融活跃度呈现先增长后下 降的趋势。2019-2022年全球集成电路市场受5G、人工 智能、云计算驱动，半导体投资快速增长，于2022年投 融资事件数量达到近年峰值，共有358笔。受宏观经济 下行因素影响，2023年集成电路市场融资数量放缓，但 融资规模却达到峰值，合计融资超1,500亿元人民币。在 2024年全球集成电路融资事件共发生242笔，金额为470 亿元。

中国集成电路融资大多集中在早期阶段。从融资轮次来 看，中国集成电路市场融资轮次处于初期阶段，超65% 的融资事件主要集中在天使轮、A轮及以前早期轮次，呈 现出“投早”的偏好态势。自2022年后，中后期融资轮 次有所增多，2024年共有76笔融资事件均在B轮及之后 轮次。

行业发展挑战

美国出口禁运政策和内部支持政策双管齐下，集成电路 产业国际竞争加剧。2022年8月9日，美国拜登总统正式 签署了《创造有益的半导体生产激励措施(CHIPS)和科学 法案》法律，简称《芯片法案》。《CHIPS法案》规定 2022—2026年间联邦政府将提供527亿美元行业补贴， 其中390亿美元用于资助企业建设、扩大或更新在美国的 晶圆厂，110亿美元用于资助半导体的研究和开发，此外 有关半导体行业的投资享受25%的税收抵免12。2025年1 月13日，美国政府发布《AI扩散暂行最终规则》，旨在 通过严格控制AI芯片及相关技术的出口，对先进AI技术 和CPU芯片的全球分布进行管理。中国被禁止进口多种 芯片，特别是高性能GPU。2025年1月23日，美国宣布 了“星际之门计划”，该计划旨在通过在未来四年内投 入高达5,000亿美元的资金，巩固美国在人工智能(AI)领 域的领导地位。该计划还将极大推动对高性能计算芯片 的需求，加速芯片技术的创新，特别是在AI加速器、高 性能计算和存储技术方面。 在集成电路设备领域，国产化率相对较低，亟须加强供 应链自主可控能力。在集成电路设备方面中国与国外企 业存在较大的差距，根据CINNO Research数据，2024 年全球十大半导体设备厂商主要为美国、荷兰和日本企 业，仅一家中国公司。根据《中国半导体设备行业发展 趋势分析与未来投资研究报告（2025-2032年）》13， 2019年中国半导体设备国产化率仅有7.5%，随着国产替 代进程持续推进，其国产化率不断提高，2023年达到 20%左右，国产替代空间依旧广阔。从细分产品来看， 2023年刻蚀设备、薄膜沉积设备、清洗设备等国产化率 已达到20%及以上；但检测与量测设备、涂胶显影设备、 光刻机等半导体设备仍处于国产化替代的初级阶段，国 产化率仅为个位数。

在诸多高潜力产业领域芯片应用市场较大，其中汽车芯 片领域巨大的市场需求和较低的国产化率值得引起关注。 根据最新Semiconductor Intelligence的数据，2023年 汽车半导体市场规模为670亿美元，其中中国市场约占 30%。工信部电子五所元器件与材料研究院高级副院长 罗道军表示，中国拥有最大的新能源车产能，用量也是 越来越多。但是，芯片的自给率目前不到10%，是结构 性的短缺14。以最为重要、技术含量也最高的汽车芯片 之一MCU为例，一辆汽车平均有50至100个MCU，在一 辆车所使用的半导体器件数量中占比约为30%。据Yole 发布的报告显示，2023年全球MCU市场规模约229亿美 元，预计至2028年将以5.3%的年复合增速达到320亿美 元。中国作为全球新能源汽车的领跑者和最重要推动者， 对车规级MCU芯片需求巨大，然而自给率尚不足5%，国 产替代空间巨大、需求迫切。

趋势研判

集成电路设备领域正在逐渐突破技术封锁，国产化替代 成效有望不断加强。从事精密仪器设备研发的企业正在 争取产品研发和创新，在国内市场上突破国外企业的垄 断，中国企业在光刻机、检测与量测设备、涂胶显影设 备、刻蚀设备、薄膜沉积设备和清洗设备等均已获得不 同程度的国产替代成果。一度被德国企业垄断的磁性芯 片测试机，目前已经逐渐被国产设备所替代，待时机成 熟后也会逐步拓展海外市场。 低成本、高效能的集成型Chiplet技术有望成为中国高端 芯片“弯道超车”的重要突破口。随着半导体制程越来 越接近物理极限，继续缩小晶体管尺寸变得越来越困难， 成本也随之增加，Chiplet技术被认为是后摩尔时代，芯 片性能升级的理想解决方案，也有望为中国集成电路产 业带来“弯道超车”的机遇。已有部分企业正在探索 Chiplet相关技术，其在AI芯片和高性能计算领域的应用 潜力较大。

随着汽车产业电动化、智能化的推进，车载芯片需求不 断扩大，推动国产替代步伐加快。不同于机械为主的传 统汽车，仅需要低算力和低速通信的电子部件作为辅助 机械控制，智能汽车对于高算力、高速通信的电子部件 具有广泛的需求。车载芯片也从传统的发动机控制、安 全系统等扩展至智能座舱、自动驾驶、车联网等前沿领 域，相应的车载芯片需求也向着更高制程的高端芯片不 断发展，国内外车企纷纷加速硬件预埋和升级。

4.生物医药：加快新药研发进程，助力提升 人民生命健康水平

行业发展综述

生物医药是指运用现代生物技术、生物医学工程和传统 医药学原理，开发用于疾病预防、诊断、治疗的医药产 品和服务的行业。根据中国官方文件《“十四五”生物 经济发展规划》，生物医药行业被列为生物经济的四大 重点领域之一，强调了其在提升人民生命健康水平中的 重要作用。尤其是近年来，随着创新药物和仿制药物 （包括生物类似物）行业的不断扩展，全球医药市场经 历了显著的增长。中国医药市场也表现出强劲势头，从 2020年的221亿元增长至2024年的261亿元，期间复合 年均增长率达到5.4%。2024年，中国医药市场在全球市 场的份额达到了15.9%，成为了全球医药市场增长的重 要驱动力。根据世界卫生组织、国家统计局、国家卫健 委数据测算，预计到2032年，中国医药市场的全球份额 将进一步提升至19.3%。

根据投中数据统计显示，2019-2024年，全球生物医药 市场投融资活跃度呈现先增长，后下降的趋势。在新冠 疫情大流行期间，全球对疫苗、抗病毒药物及诊断技术 的需求爆发式增长，推动生物医药行业成为资本关注的 焦点，并于2021年融资规模与数量均达到近年峰值，共 发生938笔融资事件，融资金额超1,700亿元人民币。在 2021年投融资达到峰值后，市场逐渐进入估值调整期， 在全球利率上升与资本避险情绪增强因素的影响下，自 2022年起全球生物医药市场融资步伐放缓，资本趋于谨 慎，但全球生物医药投融资仍保持韧性。

中国生物医药行业正迎来高速发展的黄金时期。从政策 来看，政府通过“十四五”规划、医保竞价及药品带量 采购等政策举措，大力推动创新研发与国产替代，同时 不断完善监管审批体系，为行业健康发展提供了有力保 障。这些政策不仅促进了国内生物医药企业的创新能力 和市场竞争力，也为国际资本和技术的引入创造了良好 环境, 例如PD-(L)1市场中，国产品牌总计占患者份额从 2022年上半年76.4%跃升至2024年的83%。 从市场需求来看，随着人口老龄化的加剧，“三高” （高血压、高血糖、高血脂）发病率升高，心脑血管病 和肿瘤发病持续凸显，对生物医药产品的需求持续增长， 也迫切期待特效新药问世。此外，由精神因素引发的儿 童心理障碍问题也是社会关注的焦点。

从国内创新药融资领域来看，国内资本明显倾向于细胞 疗法和药物递送领域。其中多款细胞疗法（如CAR-T） 在国内获批上市并已进入商业化阶段，推动融资热度持 续走高。药物递送技术（如脂质体、纳米载体）是投资 少和研发风险小于First-in-class（首创新药）的靶向药， 有成品药的利润大，形成了诸多分类科目中逆势增长。 国内对放射性药物和核酸药物领域的关注度也在提升， 国内占比分别从2020年的1%增至2024年的5%和从2020 年的4%提升至2024年的8%。放射治疗在肿瘤治疗中展 现出独特优势；核酸药物则得益于其特异性、长效性、 高效性和靶向特异等优点，广受投资者的青睐。

行业发展挑战

产业升级受限于核心关键技术的突破。我国生物医药产 业链在多个关键环节对外部技术的依赖程度较高，关键 生产设备的国产化水平有待提升。依据中国政府采购网 2024年不完全统计数据，在政府采购活动中，进口质谱 仪占据了主导地位，占比约77.4%，相比之下，国内制 造商的市场份额仅为11.2%15。此外，2024年上半年， 我国采购的光谱、色谱、质谱设备的国产化率分别为 26%、19%、13%，表明高端科学仪器设备的国产替代 潜力巨大16。

国内生物医药企业产品管线同质化严重，市场竞争激烈。 常规项目和疾病领域的集中导致大量相似药物或疗法涌 入市场。许多企业集中于常见病领域，如癌症、糖尿病 等，以及常规技术领域，如PD-1/PD-L1抑制剂、CAR-T 细胞疗法。以PD-1/PD-L1抑制剂为例，国内已有多家龙 头企业布局，竞争异常激烈。同质化竞争严重，赋能改 良式产品使得市场上药品种类重复，缺乏差异化和创新 性。这种重复研发投入不仅导致资源浪费，还降低了整 体研发效率，难以催生颠覆性新药。价格战和利润率下 降成为必然结果，企业为争夺市场份额不得不大幅降价， 甚至影响可持续发展。此外，创新不足也使得国内企业 在国际市场上竞争力不足。尽管在某些领域取得进展， 但在全球范围内仍面临较大挑战。 高端人才结构性缺乏制约产业创新升级。生物医药领域 需要大批的高端科研人才和专业技术人员，但国内在人 才培养和引进方面仍存在不足，尤其是基础研究和创新 人才缺乏。与国际领先企业相比，创新能力仍有差距， 高端人才短缺。国内第一批创新药企业多为海归人才参 加支持建设，未来随着国际形势转向保守，美国人才紧 缩政策影响，预计人才结构也将发生较大的变化。

趋势研判

生物医药热门领域明显，临床转化加速。根据Nature发 布的《中国创新药物研发趋势2024》指出，中国下一代 候选药物（细胞治疗、基因治疗、双特异性或多特异性 抗体、抗体-药物偶联物ADC、核酸药物等）的增长最为 显著，高达178.8%，是快速跟进（FF）管线和同类首创 （FIC）管线的半数比例以上，其中细胞疗法占据主导地 位。国内细胞疗法持续覆盖罕见病，向呼吸、皮肤等常 见病领域拓展，并在部分领域（如CART-T、干细胞疗法） 已形成全球竞争力。以CAR-T免疫细胞（疗法）治疗为 例，在全球已获批上市12款产品中，中国独占6席17。抗 体药物偶联物（ADC）则因精准治疗潜力成为新兴增长 极。截至2024年9月30日，全球范围内已经有1,278条偶 联药物临床管线，其中ADC药物研究管线近900条18。国 产ADC新药占全球管线的40%，已经成为全球ADC研发 的核心参与者19。Nature在报告中揭露我国精准医疗技 术本土化突破，与我国投融资热门领域趋势相符。

AI制药起步晚增速快，AI辅助分子药物精准化。相较于 国外AI在制药的应用，中国AI制药仍处于追赶阶段，但 增速明显。据不完全统计，2024年中国AI制药企业数量 较2020年增长约300%20，AI制药企业通过“AI+实验验 证”模式缩短了研发周期。国外研究数据显示，人工智 能技术使药物设计时间缩短70%、药物设计成功率提升 10倍21。国家药监局（NMPA）在审评中提出，人工智能 技术在药品注册申请审评中有良好应用价值，加速AI生 成数据的规范化。但它在核心算法和高质量数据库的积 累方面仍需加强，AI制药业的发展仍需要时间完善。 中国生物医药企业探索多元化境外模式，重构国际产业 链、供应链格局。License-out（授权出海）和Newco （联合出海）模式成为理性资本下的生存选择。在授权 境外发展方面 ， 2024年国产创新药对外授权交易 （License-out）事件数共126起，涉及首付款40.99亿美 元，涉及总金额525.77亿美元，同比增长27.39%。以药 物管线资产分拆新设海外公司的NewCo模式也为国产药 物海外商业化开辟了一条新道路。以药物管线资产分拆 新设海外公司的NewCo模式也为国产药物海外商业化开 辟了一条新道路。2024年，国内已有6家企业的8款管线 通过Newco模式到境外22，标志着我国生物医药企业正 在通过多元化策略加速融入全球产业链和供应链体系， 逐步实现从“跟跑”到“并跑”乃至“领跑”的转变。