2024年度产业经济策略：数据化、智能化与全球化

1. 引言：产业周期下的双循环机遇

对于全球科技产业而言，2023 年是令人印象深刻的一年。以 ChatGPT 为代 表的人工智能大模型与应用产品席卷全球，大模型技术快速迭代，AI 产品生态不 断完善，数据与算力的重要性被市场充分认知。另一方面，由于宏观走弱等因素， 半导体及下游消费电子需求延续了 2022 年的疲软趋势，直至三季度才有所好转。 与此同时，卫星互联网等新兴产业和核聚变、室温超导等前沿科技也被市场广泛 关注。

我们在《产业经济 2024 年度策略（宏观篇）：全球利润新格局，内外循环新 机遇》中对美国和中国长期的宏观变化进行了详细分析。本篇报告中，我们将对 2024 年较为重要的科技产业趋势进行梳理与展望。对于中国而言，随着地产下行、 劳动力成本上升等因素出现，中国经济面临着增长潜力下降、结构失衡和风险积 累等问题。为了实现高质量发展，中国需要从过去依靠物质资本投资和低附加值 出口导向的发展模式，转向依靠知识、技术、创新的发展模式。 展望 2024 年，我们认为，基于美元美债的全球定价体系或将走弱，全球利润 分配格局将开始重塑，中国有望逐渐脱离债务周期，转向以科技制造为代表的产 业周期。在此情境下，我们推荐关注参与“内外双循环”的产业机遇。1）外循环 方面，美国全球化走弱，中国“走出去”的上限将被打开，新能源（锂电、光伏、 风电等）、汽车、机械设备等高端制造业和数字文娱等内容产业将加速出海。2） 内循环方面，数据要素入表将实现产业从 0 到 1，半导体设备的国产化替代有望 继续取得突破，先进封装产业将接棒摩尔定律引领未来十年产业趋势，MR、AI PC、 折叠屏手机等新产品形态有望刺激科技消费需求回暖。

2. 数据要素：2024 正式入表，数据资源潜力加速释放

2023 年，数据要素市场化流通机制探索加快，企业数据资源会计入表暂行规 定正式通过，地方政府加快探索数据开放共享和授权运营方式，数据要素潜力加 速释放。 从宏观层面看，数据在当代数字经济中扮演重要角色，进入生产要素是时代 发展的必然趋势。2021 年数据要素对 GDP 的贡献率约为 14.7%，2022 年我国数 字经济全要素生产率约为 1.75。未来，随着数据要素市场建设加快，国民经济生 产效率将持续得以提升，我国数字经济规模和渗透率有望保持持续高增长。

从产业层面看：1）政策端，自 2014 年我国首次将大数据写入政府工作报告 以来，近几年数据要素政策体系不断完善。数据二十条确立了数据基础制度体系 的框架，国家数据局的组建明确了数据行政管理权责，有利于协调推进数据基础 制度建设和数字中国规划。未来数据要素流通市场机制将更加完善。2）市场端， 全球数据交易市场规模持续扩大，2022 年约为 906 亿美元，预测 2025/2030 年 将增长到 1445/3011 亿美元，中国市场 2022 年市场规模约为 876.8 亿人民币， 预计 2025 年/2030 年中国数据交易市场将增长至约 2046 亿元/5156 亿元，增速 远高于全球平均水平。3）需求端，AI 大模型技术在 2023 年加速发展，ChatGPT火爆全球。未来人工智能将加速向“以数据为中心”转变，AGI 的探索需要更多 高质量的大规模数据集。Precedence Research 预测用于人工智能训练的数据集 市场规模将从 2022 年的 20.9 亿美元增长至 2032 年的接近 100 亿美元，人工智 能对高质量数据集与语料库的需求有望充分带动数据流通市场的发展。4）供给端， 数据资源的供给方主要是公共数据和企业数据。目前地方政府与公共部门积极推 进数据开放共享平台建设，截至 2023 年 8 月，我国地级及以上地方政府的数据 开放平台数量增长至 226 个，开放的有效数据集数量增长到约 34.6 万个，是 2017 年的 41 倍，数据集容量增长到超过 480 亿，较 2019 年增长超过 32 倍。与此同 时，各级地方政府也在快马加鞭积极探索公共数据授权运营工作。企业方面，随 着 2024 年 1 月 1 日数据资源会计入表的正式实施，预计企业将逐步建立数据资 源管理体系、数据合规管理机制、数据权属监督管理机制等，以加快数据资源价 值显性化。预计大部分企业将在 2024 半年度报告中披露数据资源入表情况。我们 认为 2024 年数据要素供给端将加快建设，数据资产化进程将继续加速。

2.1. 宏观层面：加速释放生产力，提升全要素生产率

数据要素&生产要素：数据成为生产要素是时代发展的必然趋势。生产要素是 生产过程中投入的经济资源，将数据纳入生产要素，既有其理论依据，也有其历 史发展的必然性。纵观历史，人类经济社会的发展阶段可以大致分为农业经济时 代、工业经济时代和当前的数字经济时代。在农业经济时代，土地和劳动力是基 本的生产要素。但生产要素的范畴并非一成不变的，在工业经济时代，资本和技 术被分离出来，成为独立的生产要素。从生产要素理论的演变可以看出，要素理 论是是动态发展的，其特征是越细化，越能体现当代经济社会发展特征。进入信 息时代后，数据已成为当今经济活动中不可或缺的生产资料，对生产的贡献越来 越突出，同时也显著提升了其他生产要素在生产中的利用效率。因此，将数据列 入生产要素是时代发展的必然要求。

数据要素& GDP：数据要素将加速释放生产力，对国民经济的贡献度持续提 升。数据作为新型生产要素，具有劳动工具和劳动对象的双重属性。首先数据作为劳动对象，通过采集、存储、加工、流通、分析与应用等环节，具备了价值和使 用价值；其次，数据作为劳动工具，通过融合应用能够提升生产效能，促进生产力 发展。国家工业信息安全发展研究中心就数据要素对经济增长的贡献程度进行了 测算。测算结果表明，数据要素对 2021 年 GDP 的贡献率为 14.7%，对 GDP 的 贡献度为 0.83 百分点，且近几年对 GDP 的贡献率呈现出持续上升状态趋势。

数据要素& 数字经济：数据要素驱动我国数字经济高速增长、数字经济渗透 率持续提升。数字经济是一种新型经济形态，通过将数字化的知识、信息作为关 键生产要素，使用数字技术、现代信息网络等工具，把数字技术与实体经济深度 融合，进而不断提高经济社会的数字化与智能化水平，重构经济发展与社会治理 模式。我国高度重视数字经济的发展，近年来，我国数字经济政策体系不断完善， 数字经济规模保持高位增长。根据信通院测算数据，我国数字经济从 2002 年的 1.22 万亿元快速增长到 2022 年的 50.20 万亿元，区间复合增速高达 20.4%，超 出同期 GDP 复合增速水平约 8.2 百分点。近些年，数字经济增速虽然有所放缓， 但近 10 年 CAGR 也超过了 15%，2022 年更是同比增长了约 10.3%，首次突破 50 万亿元，占 GDP 比重攀升至 41.5%，超过四成，相当于第二产业占国民经济 的比重（2022 年我国第二产业占 GDP 比重为 39.9%），数字经济作为国民经济的 重要支柱地位更加凸显，未来有望持续发挥经济“稳定器”、“加速器”作用。

数据要素& 全要素生产率：数据要素市场建设有望进一步提升我国全要素生 产率水平。随着我国数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等数据要素市场机制加快建设，未来数字经济规模有望持续提升。全要素生产率（TFP）是指除资 本要素和劳动要素增长之外的其他所有因素对产出增长（经济增长）的贡献。全 要素生产率的提高主要来自企业研发投入、技术引进、生产技术进步和资源配置 效率提升等因素。根据信通院数据，我国数字经济全要素生产率从 2012 年的 1.66 上升至 2022 年的 1.75，提升了 0.09，同期国民经济全要素生产率由 1.29 提升至 1.35，仅提升了 0.06，数字经济全要素生产率对国民经济生产效率起到支撑和拉 动作用。

2.2. 产业层面：政策端积极探索，供给端加速释放

AI 大模型技术的发展将驱动数据要素市场需求爆发。2022 年末，OpenAI 推 出的 Chat-GPT 迅速引起关注，并火爆全球。自 2017 年谷歌提出 Transformer 模 型以来，人工智能从深度学习演进至大模型阶段，产生了深刻变革。高质量数据 集是大模型技术不可或缺的发展基础，相当于人工智能的燃料。未来，人工智能 将从“以模型为中心”加速向“以数据为中心”转变，通用人工智能技术（AGI） 的探索与发展需要更加高质量、大规模的数据集，以提升模型效果和泛化能力， 训练数据集的数据点数量将呈现指数级增长。根据 Statista 发布的数据，全球人 工智能市场规模预计将从 2022 年的 1423 亿美元增长至 2030 年的 18475 亿美 元。根据 Precedence Research 预测数据，用于人工智能训练的数据集市场规模 将从 2022 年的 20.9 亿美元增长至 2032 年的接近 100 亿美元。人工智能对高质 量数据集与语料库的需求有望充分带动数据流通市场的发展。

全球数据交易市场规模持续扩大，中国市场保持高速增长。根据上海数据交 易所援引头豹研究院的测算数据：1）从全球来看，2022 年全球数据交易（包含 数据集、数据服务、数据应用等）市场规模约为 906 亿美元，预测 2025 年市场 规模将增长到 1445 亿美元，2030 年增长至 3011 亿美元，21-25 年/25-30 年 CAGR 分别为 14.4%/15.8%。其中，北美洲、亚洲、欧洲是主要的数据交易市场， 亚洲在 2022 年的市场份额约为 20.1%，2030 年预计将增长至 997 亿美元。2） 从国内看，2022 年国内数据交易市场规模约为 876.8 亿元人民币，较 2021 年同 比增长约 42%，远高于全球约 7.6%的增速水平。预计未来几年国内市场仍将保持 较高增速，2025 年/2030 年将增长至约 2046 亿元/5156 亿元，2021 至 2025 年 CAGR 约为 35%。其中，金融、互联网占据国内数据交易市场的主要部分，2022 年市场份额分别为 35%、24%，通信、制造业和政务 2022 年数据交易分别占 9%、 7%、7%。

我国数据要素政策不断完善，数据要素价值有望进一步得到释放。2014 年， 国务院首次将大数据写入政府工作报告，2015 年 9 月在《促进大数据发展行动纲 要》中明确将数据作为国家基础性战略资源。此后，在关于大数据的系列政策催 化下，数据与实体经济融合程度不断加深，我国数字经济高速发展，在数据技术、 数据产业、数据应用和数据安全等方面均取得了长足发展。2019 年 11 月，十九届四中全会首次将数据增列为生产要素。2022 年 12 月，“数据二十条”要建立保 障权益、合规使用的数据产权制度，建立合规高效、场内外结合的数据要素流通 和交易制度。“数据二十条”确立了数据基础制度体系的“四梁八柱”，具有重要 意义。2023 年 3 月，国务院发布《党和国家机构改革方案》，提出要组建国家数 据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统 筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等， 10 月 25 日国家数据局正 式揭牌。总结来看，目前我国已经全方位布局数据要素的发展，形成了“1+N”的 数据要素政策体系，未来随着数据流通市场机制的进一步完善，数据要素价值有 望进一步得到释放。

公共数据开放共享、授权运营，企业数据资源正式入表，数据资产化进程加 速。数据流通的主要方式包括开放共享、产权交易和使用权流通等。现阶段我国数据开放主体仍然以政务等公共数据为主。数据开放共享平台主要为国家电子政 务网站和地方公共数据开放平台。企业数据则主要通过产权和使用权交易等方式 流通。随着企业数据资源会计入表正式实施，我国企业端数据资产化进程也将加 速。

1）公共数据开放平台数量呈爆发式增长，强化数据资产化示范效应。根据复 旦大学数字与移动治理实验室发布的报告，截至 2023 年 8 月，我国地级及以上 地方政府的数据开放平台数量增长至 226 个，其中省级平台 22 个，城市平台 204 个。各级平台上开放的有效数据集数量逐年增长，2023 年已经增长到约 34.6 万 个，是 2017 年的 41 倍。按照数据开放平台中可下载的、结构化的数据集字段数 与条数的乘积作为数据容量，2019 年以来，各地方数据开放平台可下载的数据集 容量从 2019 年的 15 亿增长到 2023 年的超过 480 亿，5 年增长超过 32 倍。

2）地方政府积极探索，公共数据授权运营快马加鞭。2021 年发布的十四五 规划和 2035 年远景目标纲要中在“第十七章 提高数字政府建设水平”明确提出 “开展政府数据授权运营试点，鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用”。目前， 我国地方政府已经积极响应，出台相关法规政策，探索公共数据授权运营工作。 截至 2023 年 11 月，海南省、浙江省等多个省市地区已经正式出台公共数据授权 运营相关法规政策。通过隐私计算等方式，将公共数据经营权授权给第三方，不 仅可以给地方政府带来财政收益，还能大幅提升数据使用效率和经济价值。

3）数据资源会计入表推动企业数据价值显性化，企业数据资产化或将加速。 2023 年 8 月，财政部正式发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，规定从 2024 年 1 月 1 日起正式将“数据资源”纳入企业财务报表。暂行规定按照重要性 原则，在企业资产负债表“存货”、“无形资产”和“开发支出”项目下增设“其 中：数据资源”明细项目。暂行规定有利于更好地定量评估数据资源对企业的影 响，引导企业对数据资源进行更有效的治理与管理。对于拥有或使用数据资源较 多的企业，企业可通过合规、确权、成本归集等步骤后，将拥有的数据资源纳入财 务报表，同时利润率、资产负债率等财务指标也将因为数据资源的显性化而得到 进一步优化。值得注意的是，目前我国现行会计准则对于无形资产、存货尚不允 许通过公允价值计量，企业数据资源入表的计量应采用历史成本法，因此数据资 源的整体市场价值在短期内并非会完全体现在企业的资产负债表中。我们预计， 2024 年 A 股上市公司半年度财报中暂时不会出现大规模增加数据资产的现象， 但从长期来看，暂行规定将激励企业建立完善的数据资源管理体系、数据合规管 理机制、数据权属监督管理机制等，以加快自身数据资源的盘点和入表，释放数 据资源价值。

关注数据资源拥有方和采集/加工/流通/应用环节工具/服务提供方。数据要素 产业链涵盖从数据产生到数据发挥价值的各个环节，主要包括数据生产（数据供 给）、数据流通、数据应用三大环节，细分为数据采集、数据加工、数据存储、一 级数据要素流通、二级数据要素流通、数据分析、数据应用、生态保障等模块。我 们认为，随着我国数据资产化的加速、数据要素流通市场机制的健全，中短期内 较为受益的环节包括各类数据资源拥有方，和能在数据采集/加工、数据流通、数据应用的各环节提供工具软件和配套服务的厂商，长期较为受益的环节包括数据 授权运营商、数据商、数据交易平台服务提供商等。

3. 半导体：需求复苏与国产替代共振，先进封装接棒摩尔 定律

半导体是数字经济与现代信息产业的基础，每一轮半导体领域的技术创新都 推动下游应用领域出现产品革命。回顾 2023 年，宏观走弱导致下游终端需求低 迷，销售市场预计下降 9.4%。与此同时，疫情引发的全球产业链割裂现象进一步 扩大，虽然 2023 全球资本开支预计出现负增长，但美国芯片法案余波尚存，中美 日等地区仍然奋力扩产。展望未来，2024 年全球半导体销售市场和资本开支都将 出现较大复苏，中国半导体设备领域有望出现较大技术突破，人工智能算力的强 劲需求将成为长期推动半导体产业增长的主要驱动力，先进封装产业或将再现摩 尔定律的指数规律并主导未来十年半导体产业升级方向，第三代半导体碳化硅有 望在 800V 超充普及的推动下迎来良率提升和成本降低的良性循环。

3.1. 需求侧：短期看需求复苏，长期看 AI 算力增长

由于宏观走弱、下游需求低迷等因素，2023 年全球半导体销售市场规模预计 同比收缩 9.4%。短期来看，随着产业链去库存接近尾声，2023 下半年部分终端 市场需求逐步恢复，全球半导体市场开始边际回暖。根据最新数据，WSTS 略微 上调了 2023 年全球市场销售额预测至 5201 亿美元（YoY-9.4%）。预计 2024 年，随着美洲地区销售额的大幅增长（YoY+22.3%）和存储板块的强劲反弹 （YoY+44.8%），全球半导体市场将迎来复苏（YoY+13.1%）。长期来看，AI 大模 型将推动算力需求迅猛增长，2023 年全球 AI 芯片市场规模预计为 534.5 亿美元， 约占全球芯片（集成电路）市场规模的 12.7%，预计 2023 至 2027 年 AI 芯片 CAGR 将超过 22%。在数据化与智能化浪潮下，人工智能将成为推动半导体需求 长期增长的主要动力之一。

全球半导体市场 2024 年将迎来复苏，存储市场反弹最为强劲。2023 年 11 月 28 日，WSTS（全球半导体贸易统计组织）发布了全球半导体市场的最新预测数 据。对比 6 月发布的预测，2023、2024 年数据均有所上调。预计 2023 年全球半 导体销售额将同比下跌 9.4%至 5201 亿美元，较 6 月预测的 5151 亿美元的跌幅 有所收窄。展望 2024 年，全球半导体市场将迎来复苏，销售额预计将增长 13.1% 至 5884 亿美元，较 6 月份的预测数据上调约 124 亿美元，预计与近两个季度智 能手机等部分下游终端市场销售情况改善有关。

分地区来看：1）2023 年，美洲、欧洲、日本、亚太地区销售额预计分别为 1325、570、472、2833 亿美元，同比增速分别为 -6.1%、5.9%、-2.0%、-14.4%，只有欧洲地区实现了增长，其他地区则表现为衰退。2）展望 2024 年，预计美洲、 欧洲、日本、亚太地区销售额将同比增长 22.3%、4.3%、4.4%、12.0%。

分产品类型来看：1）2023 年，集成电路、分立器件、光电子、传感器市场 销售额预计分别实现 4222、360、426、194 亿美元，同比增速分别为-11.0%、 5.8%、-3.0%、-10.9%。由于功率半导体等细分品类的推动，分立器件实现了正 增长，其他品类市场则出现了衰退。集成电路作为半导体的主要类型，其所有细 分品类均出现了负增长，其中存储下跌幅度最大。2）展望 2024 年，随着全球的 复苏，各细分品类也将实现正增长，存储板块预计将强劲增长 44.8%至 1298 亿 美元，恢复至 2022 年水平。

中国市场：受 2023 年全球半导体行业低迷影响，中国半导体市场销售额在 1 至 10 月均表现为同比负增长。根据 Wind 最新数据，10 月中国半导体销售额约为 139 亿美元，同比下降 2.5%，较今年 1-9 月的单月同比增速有所改善，环比增 长约 6.1%。预计 2024 年随着全球半导体行业的复苏，中国半导体市场销售情况 预计也将逐步恢复。

长期：人工智能芯片算力需求将驱动全球半导体市场规模持续成长。2023 年， 以 ChatGPT 为代表的大模型产品火爆全球，各类大模型在海内外迅速涌现。大模 型技术的发展需要大量算力支持。目前，人工智能计算服务器搭载的算力芯片主 要包括 GPU、ASIC 和 FPGA 等类型，以英伟达 H100 为代表的 GPU 供不应求。 根据 Statista 数据，2023 年全球 AI 芯片市场规模预计为 534.5 亿美元，约占全 球芯片总市场规模的 12.7%，较 2022 年提升 3.4 个百分点。预计未来几年 AI 芯 片仍将保持快速增长，2023 至 2027 年均复合增速有望超过 22%。2024 年，预 计全球 AI 芯片将同比增长 25.6%至 671.5 亿美元，在全球芯片市场份额也将提升 至 13.8%。长期来看，人工智能芯片的强劲需求，将驱动全球半导体市场规模持 续成长。

3.2. 供给侧：全球重启产能扩张周期，中国加快设备国产替代

2023 年，全球半导体供给端开始出现较大的结构性变化。一方面，2022 下半年以来的终端需求低迷导致制造端资本开支节奏放缓，另一方面，以美国芯片 法案为代表的地区性产业政策促使头部晶圆厂开始全球化产能布局，同时人工智 能大模型的爆发，带动 AI 芯片需求爆发，台积电的 CoWoS 等先进封装技术产能 一度供不应求。展望 2024 年，全球半导体资本开支增速预计回正，将开启新一轮 产能扩张周期，同时中国有望在国产半导体设备上取得较大的技术突破，从而解 决先进制程扩产难题。在此背景下，国产半导体设备板块将继续保持高速增长。

2024 年全球半导体资本开支增速回正，开启新一轮产能扩张周期。我们曾在 深度报告《全球半导体产业研究框架与市场现状》中详细论证分析了全球半导体 产业的周期性与成长性。在中期维度上，半导体产业资本开支的波动导致了全球 半导体供给能力的周期变化。2022 下半年以来，下游需求低迷等因素导致晶圆厂 放缓了产能扩张步伐，2023年全球半导体资本开支预计将同比下降16.2%至1522 亿美元。随着下游需求回暖和 IC 厂商库存状况的改善，预计 2024 年全球半导体 资本开支将增长 6%至 1613 亿美元，开启新一轮产能扩张周期。

全球半导体制造军备竞赛仍将持续，长期供给或将过剩。2020 年新冠疫情的 出现对全球半导体产业链产生了重要影响。一方面，疫情期间消费电子设备的旺 盛需求导致上游半导体产能不足，汽车芯片更是出现价格暴涨的情况，全球主要 晶圆代工企业纷纷提高资本开支计划。另一方面，疫情流行暴露了供应链的脆弱 性，叠加中美博弈和地缘政治因素，美国于 2022 年 8 月 9 日签署通过《2022 芯 片与科学法案》，鼓励半导体制造企业在美国本土建厂，促进制造业回流。日本、 欧洲、东南亚等国家和地区也出台了相关激励政策，鼓励半导体企业建厂扩产。 在此背景下，台积电等企业开始全球化布局，在美国、日本、欧洲等地区规划扩建 产能。以美国为例，根据 SIA 统计数据，2020 年 5 月至 2023 年 8 月 15 日，美 国本土公布了约 62 个新的半导体制造项目，分布在约 21 个州，合计投资额 2169 亿美元。

中国先进制程工艺扩产短期承压，成熟制程产能份额有望持续提升。根据 Trendforce 最新研究报告的数据，2023 年，中国台湾占全球晶圆代工产能份额约 46％，其次依序为中国大陆 26％、韩国 12％、美国 6％、日本 2％。在各地区激 励政策的驱动下，中国大陆、美国将积极提升本地产能占比，至 2027 年，预计中 国台湾地区和韩国的产能份额将分别下降至 41％和 10％。先进制程方面，预计中 国台湾 2023 产能份额约为 68%，韩国和美国分别为 12%左右，中国大陆仅为 8%。 未来几年，由于受到 EUV 光刻机等半导体设备无法获取的限制，中国大陆的先进 制程扩产需要仰仗国内设备商的技术突破，短期产能扩充或许受到一定程度的抑 制。成熟制程方面，中国大陆 2023 年产能份额预计约为 31%，2027 年则有望扩 张至 39%。

国内晶圆厂持续扩产，中国半导体设备市场空间和国产化率预计将继续提升。从整体市场来看，2023 年前三季度，全球半导体市场销售额实现约 782 亿美元， 同比下降 2%，中国大陆约为 1786 亿人民币，同比增长约 15%，占全球市场比重 提升到 31.3%。以 A 股 19 家上市的半导体设备企业为样本计算国产化率，2023 年前三季度，上市公司合计实现收入338.7亿元，占大陆半导体设备市场的19.0%， 半导体设备国产化保持在 20%左右水平。预计 2024 年，国内晶圆代工厂和存储 厂商将持续扩产，随着中国逐步突破技术限制，半导体设备国产化率有望进一步 提升。

3.3. 先进封装：产业升级新方向，摩尔定律新征程

我们曾在深度报告《全球半导体产业研究框架与市场现状》中对全球半导体 产业技术周期放缓、摩尔定律失效、后摩尔时代的主要技术路线进行了深入分析。 自 1965 年摩尔定律提出至今，数字电路/逻辑芯片已经沿着摩尔预测的路径发展 了 60 年左右，即“单位面积晶体管密度大约每隔 18-24 个月翻倍”。如今，摩尔 定律虽然正在失效，但我们在先进封装领域观察到了新的摩尔定律——“未来十 年，先进封装的 I/O 密度等指标将每隔 25-30 个月翻倍”。 未来十年，数字电路的摩尔定律将严重失效，而先进封装技术将成为产业升 级主要技术路线。根据 SIA 和 SRC 于 2023 年发布的微电子与先进封装技术路线 图（MAPT路线图），未来十年晶体管密度的增长将远低于摩尔定律预测——MAPT 路线图预测未来十年数字电路处理器的晶体管密度将从 2023 年左右的 200 亿个 /cm2 增长到 809 亿个/cm2，仅增长 4 倍左右，而如果按照摩尔定律“每 18 个月晶体管密度翻倍”的预测，未来十年应该增长 100 倍以上，即 MAPT 预测未来十 年数字电路晶体管密度的增长仅相当于原来摩尔定律的 3 年（36 个月）增长水平， 晶体管的摩尔定律将严重失效。事实上，集成电路产业界早已预测到摩尔定律即 将失效，并提出了几种后摩尔时代的主要技术路线。根据 MAPT 路线图的分析， 未来逻辑电路性能的提升需要以先进封装技术为主线，一方面通过 2.5D 或 3D 堆 叠把不同的芯粒（Chiplet）封装在一起以进一步提升芯片集成度，同时 3D 堆叠 等先进封装技术也将进一步降低数据互联的功耗，从而提升芯片能耗比。

摩尔定律的指数演进规律有望在先进封装领域得以延续。先进封装技术演进 的关键参数包括持续提升 I/O 密度、I/O 互联线密度，以及升级改进集成键合技术 等。以典型的 Flip-Chip 封装为例，根据 Yole 报告，Bump I/O 间距（芯片上凸块 之间的间距）将从当前的 40-80μm 进一步微缩至 2027 年左右的 40-50μm。

先进封装 I/O 密度等参数未来有望延续 25-30 个月翻倍的指数规律。根据MAPT 报告，对于数字处理器的 SiP 异构集成，单个系统中 Chiplet 的数量将从当 前的 4-10 个增加到 5 年后的 10-30 个，提升约 3 倍，SiP 硅桥互联线的数量则会 从目前的约 1000-2000 提升到 10 年后的 8000 左右，增长约 4-8 倍。先进封装技 术上，在 I/O 密度方面，未来 5-10 年，芯片与基板的 Bump 间距有望从当前的 100μm 左右微缩至 25μm 以下，从而将 Bump I/O 密度提升 16 倍以上。而在 I/O 互联线的密度方面，晶圆正面的顶层铜互联将从 2022 年的线间距大于 1μm 的 2-3 层发展到 2035 年的线间距小于 1μm 的最高 7 层，晶圆背面的 RDL 线间 距将从 2022 年的 10μm 下降至 2035 年的 2μm，晶圆间的互联线间距将从 2022 年的 5μm 下降至 2035 年的 1μm 以下，密度提升 25 倍。总结来看，未来十年， 先进封装的 I/O 密度预计将提升 16 倍左右，I/O 互联密度提升 25 倍左右，大致体 现为 25-30 个月翻倍的规律，我们认为这是数字电路晶体管微缩的摩尔定律在先 进封装领域的延续。

目前先进封装市场占整体市场比重接近一半，未来将保持快速增长。根据 Yole 数据，2022 年全球半导体封装市场规模约为 950 亿美元，其中传统封装技术市场 占比约为 53%，先进封装技术市场份额约为 47%。预计未来先进封装市场规模将 从 2022 年的 443 亿美元增长到 2028 年的 786 亿美元，期间年均复合增速约为 10%，高于传统封装增速约 8 个百分点，2028 年先进封装在整体半导体封装市场 占比将达到 58%。

先进封装主要包括倒装（Flip-Chip）、系统级封装（SiP）、嵌入式封装（ED）、扇出型封装（FO）、晶圆级封装（WLCSP）、2.5D 封装和 3D 封装等技术类型。 根据 Yole 数据，Flip-Chip 是目前先进封装的主要类型，2022 年市场规模约为 225 亿美元，预计 2028 年将增长到 367 亿美元；2.5D 和 3D 封装次之，市场规模预 计将从 2022 年的 92 亿美元以 18.8%的 CAGR 增长到 2028 年的 258 亿美元。 SiP 封装的市场规模 2022 年约为 86 亿美元，预计 2028 年约为 107 亿美元，增 长幅度较低。其他如 ED、FO 和 WLCSP 封装的目前市场规模还比较小，有赖进 一步的技术渗透。

3.4. 第三代半导体：碳化硅有望迎来良率提升与成本降低的良性循环

第三代半导体材料在禁带宽度、击穿电场强度、饱和电子漂移速率、热导率 等关键参数方面较前两代具有显著优势，因而具有高频、高效、节能等特性，在新 能源车、光伏、风电、5G 通信等领域具有广阔应用前景。此前，由于衬底良率低、 成本高导致下游应用难以普及。随着技术进步和国内外企业扩产，2023 年，部分 碳化硅衬底企业已经步入良率提升和成本降低的良性循环。同时，下半年 800V 超 高压快充车型密集发布，碳化硅器件需求将加速增长。

新能源车碳化硅渗透率快速增加，驱动 SiC 功率器件整体市场高速成长。根 据 NE Times 预测数据，2024 年 800V SiC 平台在中国新能源乘用车中的渗透率 预计将达到 8%。汽车领域是 SiC 最大的应用市场，碳化硅在汽车功率器件的快速渗透预计将推动 SiC 整体市场规模快速增长。根据 Yole 最新数据，2022 年全 球 SiC 功率器件市场规模约为 18 亿美元，与 2021 年相比同比增长 65%。其中， 汽车领域的 SiC 器件约为 13 亿美元，同比增长超过 80%，占整体市场的 70%。 预计到 2028 年，全球 SiC 功率器件市场规模将增长到 89 亿美元。其中汽车领域 约为 66 亿美元，2022 至 2028 年均复合增速达到 32%。 800V 车型加速发布，SiC 衬底有望进入良率提升与成本降低的正反馈循环。 随着新能源汽车市场持续扩大和电池技术的蓬勃发展，为了提高充电效率、缩短 充电时间、降低能耗和减少碳排放，800V 充电平台成为近两年汽车电动化的重点 发展方向之一。相较于 400V 平台，800V 平台具有更高的电压等级，可以实现更 快的充电速度和更高的能量传输效率。2023 年，800V 超高压快充车型迎来密集 发布。根据充换电研究院不完全统计数据，仅 2023 年 10 月之后发布的车型就多 达 50 多款，截至 11 月 24 日，已经上市的 800V 高压平台车型超过 60 款。

800V 架构中，基于第三代半导体材料的 SiC 功率器件是电力驱动技术的关 键。衬底、外延、前段是 SiC 器件生产中成本占比较高的三大环节。一直以来， 由于产能、良率等问题，衬底价格居高不下是导致 SiC 器件成本过高而无法大规 模普及的原因。随着国内厂商的积极研发和大力扩产，未来国产 SiC 衬底良率有 望稳步提升，企业盈利水平或将边际改善。例如，2023 年，天岳先进单季度毛利 率从 Q2 的 10.69%提升至 Q3 的 18.69%，实现扭亏为盈。我们预计，2024 年将是 SiC 产业加速发展的一年，SiC 产能和良率有望持续提升，成本不断降低，进 而刺激下游需求，进入螺旋上升的正反馈循环。

4. 科技消费：产品创新与 AI 赋能齐头并进

过去二三十年，科技消费类硬件以交互方式和网络技术的技术迭代为基础不 断革新，消费电子行业基本呈现 10 年左右的技术与产品迭代周期。2017 年后， 消费电子行业逐渐成熟并进入平台期，PC、智能手机、平板电脑三大件销量增速 放缓甚至出现下行。2020 年疫情爆发导致消费电子需求先高后低，2022 年以后， 主要消费电子硬件均出现需求低迷、销量负增长的现象，直至 2023 年下半年才有 所好转。消费电子较为依赖产品创新，2023 年三季度以来，各大手机厂商新品创 新亮点不断， AI 大模型开始进入手机助手。展望未来，消费电子总量预计将恢复 至低速增长区间，而折叠屏手机销量的高增长、AI PC 的加速渗透、XR 产业生态 的持续完善和 AIGC 应用的不断创新，有望将给科技消费行业带来结构性增长。

4.1. 消费电子总量：低谷回升，重回增长轨道

消费电子进入复苏周期，总量恢复低速增长。近几年来，由于全球宏观经济 增长乏力、消费动力不足、换机周期拉长等因素，全球智能手机、PC、平板电脑 等主要消费电子设备销量均出现了不同程度的下滑，Q3 以来由于新机型的密集发 布和产品升级，换机需求环比改善较为明显。消费电子行业整体上进入复苏周期。 根据 Statista 数据，预计 2023 年全球消费电子行业市场规模约为 10520 亿美元， 未来几年将缓慢复苏，保持在低个位数增速水平。与此同时，高端智能手机中折 叠屏快速渗透，苹果入局 MR 正式推出 Vision Pro，以及 AI 大模型在终端设备中 加速渗透，有望给未来几年消费电子行业带来第二增长曲线。

4.2. 手机：折叠屏销量高速增长，智能手机创新周期再开启

尽管智能手机市场增长乏力，但高端机型占比仍在持续提升。根据研究机构 Counterpoint 统计数据，由于需求不足，2022 年全球智能手机总出货量同比下降 了 12%，但是批发价在 600 美元以上的高端机型出货量增长到 2.59 亿部，在智 能手机总出货量的占比也进一步提升至 21%。在经济增长放缓时期，高端产品对 应的消费人群购买力受到影响相对较弱，因此未来几年高端机型出货量占比有望 稳定提升。

折叠屏手机销量高速增长，渗透率有望进一步提升。随着技术的不断进步和产业链的完善，折叠屏手机的成本和价格将逐渐降低，近几年销量快速增长，成 为高端智能手机市场增长的主要驱动力。根据 Counterpoint 数据，全球折叠手机 2023 年出货量约为 1900 万部，同比增长 45%，预计 2024/2025 年为 3590/5500 万部，同比增长约 89%/53%，保持较高增速水平。中国是目前折叠智能手机的主 要市场，2023 年出货量预计为 530 万台，全球市场份额预计接近 28%，同比增 速约为 56%。预计到 2025 年，中国市场折叠屏手机销量有望增长至 1700 万部。

AI 大模型有望推动智能手机开启新一轮创新周期。除了折叠屏之外，2023 年 华为、小米、苹果、vivo 等主要手机厂商在新机型上创新不断，除了传统的影像、 光学的升级，还有钛合金金属中框、卫星通话、AI 大模型进入手机助手等革命性 的创新，以及鸿蒙 OS、HyperOS 等自研操作系统的逐步替代。智能手机作为在 人群中渗透率最高的电子产品之一，兼具消费和科技双重属性。我们认为智能手 机已经走出了过去几年创新和销量的低谷，未来几年，AI 大模型、卫星通话等创 新技术在智能手机的加速渗透，有望开启新一轮的行业上行周期。

4.3. PC：大模型赋能个人电脑，AI PC 未来将加速渗透

AI PC 是人工智能技术走向实际应用阶段的重要载体。个人电脑（PC）作为 生产力工具，在人类信息化时代扮演着重要角色。过去几十年中，PC 依次经历了 大型机、台式机、笔记本电脑时代，普及程度不断提升，每一次产品升级也都伴随 着重大的技术创新。2022 年以来，以大模型为主的人工智能技术取得重大突破并 快速发展，大模型展现出强大的创造性、通用性和智能涌现能力。2023 年 10 月 25 日，联想在其年度全球创新盛会上宣布推出其首款 AI PC（人工智能电脑），PC 再一次成为重大技术变革的载体。

AI PC 是内嵌云端混合个人大模型的、具备多模态自然语言交互能力的个人 智能体。AI PC 需要为用户提供通用场景下的个性化服务、即时可靠的服务响应、 更低的大模型使用成本以及安全可信的个人数据和隐私保障。因此，AI PC 除了 承担原有的生产力工具和内容消费载体的职能，还是一个包含 AI 模型、应用和硬 件设备的混合体。具体来看，AI PC 的核心特征包括：（1）AI PC 第一交互入口为 基于本地大模型的个人智能体，使用多模态自然语言交互。（2）AI PC 终端内嵌 以本地模型为主、以边缘与云为辅的混合个人大模型，且拥有本地向量知识库以 及相应的管理工具，能够储存从用户的行为与本地数据中获取的信息。（3）AI PC 终端需标配本地异构（CPU+NPU+GPU）混合的 AI 算力，异构运算能够保证不 同类型处理器的优势充分发挥，最终达到提升端侧 AI 算力的效果，实现更快更高 效的 AI 模型推理工作。（4）AI PC 功能充分发挥需要以开放的 AI 行业应用生态 为基础，作为 AI PC 能力的补充和延伸。开放的应用生态应当包括 AI 原生应用、 AI 赋能应用和公共大模型等。（5）AI PC 需具备设备级的个人数据和隐私安全保 护能力。在使用大模型时，AI PC 需要避免个人隐私数据和企业商业机密变成公 众信息的一部分，可以通过本地化的个人数据安全域、本地闭环推理、配置硬件 级的安全芯片等机制实现。

未来五年 AI PC 预计将量价齐升快速渗透，带动 PC 市场复苏和 AI 终端快 速增长。根据 IDC 报告，将处理器集成 AI 加速引擎的笔记本电脑和台式机作为 AI PC，2023 年中国 PC 市场中 AI PC 渗透率约为 8.1%，未来几年 AI PC 在新 机装配的比例将快速攀升，2027 年将达到 85%，成为 PC 市场主流机型。价格方 面，未来五年在面向个人和家庭的消费市场上， AI 笔记本电脑平均销售单价在 5500-6500 元区间，AI 台式机电脑平均单价约 4000 元，预计 2024 年以后需求增 长和性能提升将推动 AI PC 销售均价继续提升。在 AI PC 的量价齐升的带动下， 中国整体 PC 市场规模将结束下行趋势，未来 5 年有望迎来新一轮增长周期，PC 市场总出货量将从 2023 年的约 3950 万台增长至 2027 年的 5000 万台以上，增 幅约 28%。

除了 PC 市场之外，AI 终端（搭载 AI 处理功能芯片的终端设备）预计也将迎 来快速增长。IDC 预测，2024 年中国终端设备市场中，将有约 55%的设备具备硬 件层面的 AI 算力基础，AI 终端渗透率预计将在 2027 年提升至接近 80%的水平。

2024 有望成为 AI PC 元年，生态厂商加速布局。目前主要的 PC 芯片厂商、 OEM 厂商均已开始布局 AI PC。2023 年 10 月 19 日，英特尔在 2023 技术创新 大会上宣布启动“AI PC 加速计划”。该计划旨在通过加强与软硬件供应商的合作， 充分发挥英特尔在 AI 工具链的技术与市场经验等资源，提高 AI 在客户端计算产 业的发展速度。英特尔计划将在 2025 年前为超过 1 亿台 PC 带来人工智能特性， 并在 2023 年 12 月举办的“AI 无处不在”发布会上推出了首款内置 AI 加速引擎 NPU 的酷睿 Ultra 处理器。AMD 则早在 2023 年初的国际消费电子展（CES 2023） 上，就已经宣布了推出其首款内置 AI 引擎的 x86 PC 处理器锐龙 7040 系列。在 2023 年 12 月 6 日举办的“Advancing AI”峰会上，AMD 更新了 Ryzen AI 路线 图，并推出了锐龙 8040 系列内置 AI 引擎的 PC 处理器，预计将于 2024Q1 开始 提供给宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想和雷蛇等 OEM 厂商。2024 年，AMD 预计 将推出代号为“Strix Point”的下一代内置 NPU 架构的 PC 处理器，得益于 XDNA 2 NPU 引擎的加持，下一代处理器的生成式 AI NPU 性能将超过 8040 系列的 3 倍。随着 PC 生态厂商的加速布局，2024 年将会出现更多 AI Ready 的 PC 设备 和终端，有望成为 AI PC 元年。

4.4. XR：苹果 Vision Pro 即将量产，产业生态有望加速完善

苹果推出 Vision Pro，普及空间视频，推动 XR 行业生态构建。2023 年 6 月 5 日，苹果正式发布首台 MR 产品 Apple Vision Pro，并称其为一台“革命性的空 间计算设备”。Vision Pro 使用眼睛、双手与语音作为输入方式，搭载苹果首创的 空间操作系统 VisionOS，打造无边际画布，让 app 突破传统显示屏的限制，为用 户带来全新的 3D 交互体验。6 月 21 日，苹果发布 Vision Pro 的开发者工具，并 于 7 月份开始在全球各地开设开发者实验室，以帮助开发者在 Vision Pro 硬件上构建、迭代、测试 app。12 月 11 日，苹果正式推出空间视频，用户可以在 iPhone 15 Pro 或 Vision Pro 上录制空间视频（Spatial Video），然后在 Vision Pro 上观 看。iPhone 15 Pro 和 Pro Max 机型在更新到 iOS 17.2 之后，可以利用主摄和超 广角摄像头横向拍摄空间视频。作为全球消费电子龙头，苹果正式入局 xR 行业， 有望发挥行业标杆作用，加速行业生态构建与迭代，进而推动整个消费电子行业 不断革新。

全球 VR/AR 出货量 2023 年疲软，苹果入局有望带动行业迎来第二轮增长。 根据 Wellsenn XR 发布的 VR/AR 销量跟踪报告，2023 年预计全球 VR 销量为 710 万台，较前两年有所下降，主要与全球经济增长放缓和需求低迷等因素有关， 预计苹果 Vision Pro 的发布有望提振 2024 年行业销量至 800 万台左右，2027 年 全球 VR 设备年销量有望增长至 4200 万台。AR 市场规模相对 VR 较小，2023 年 全球 AR 设备销量预计约为 50 万台左右，远期看 2027 年将增长到 1000 万台。

根据 Counterpoint 数据，目前 Meta 凭借 Oculus Quest 产品占据全球 VR 市 场的主要份额，2023 年 Q2 市场份额约 50%左右，其余厂商包括索尼、Pico、大 朋（DPVR）等。我们预计，2024 年随着苹果 Vision Pro 的出货，全球 xR 市场 出货量有望迎来第二轮增长，市场格局预计将会发生较大变化。

4.5. 内容产业：AIGC 引领内容生产模式变革，文娱产业加速出海

以大模型为基础的 AIGC 技术创新将推动内容生产模式变革。伴随着互联网 形态的升级，内容创作行业经历了 PGC、UGC 和 AIGC 等生产模式的变革。AIGC 是指利用人工智能技术生成内容的新型创作方式。2022 年以来，以 ChatGPT 为 代表的 AI 大模型产品不断涌现，凭借在语义理解、文本创作、逻辑推理、知识问 答、图文生成等领域的优异表现，和自然语言对话的便捷交互方式，AI 大模型产 品用户迅速增长。根据 data.ai 监测数据，2023 年，生成式 AI 应用的全球下载量 翻了 9 倍，AI 聊天机器人增长了 72 倍，嵌入 AI 功能的应用下载量增长了 60%。 2024 年生成式 AI 应用数量、下载量将继续保持增长。另一方面，AI 大模型赋能 的内容生产行业，将深刻影响个人生产与消费生活。从市场空间来看，2023 年全 球生成式 AI 市场规模约 670 亿美元，中国市场约为 143 亿人民币。到 2030 年， 全球生成式 AI 市场将增长至 8970 亿美元，中国 AIGC 市场也将增长至 1.14 万亿 元，AIGC 市场空间大且增速快。

数字文娱与内容产业出海进程加速。生成式 AI 技术的发展将正向赋能文娱产 业，例如：AI 算法将加速影视渲染技术和后期制作流程；生成式 AI 模型引入到游 戏中能够使得 NPC 做到“千人千面”，极大丰富了游戏玩法；利用 NLP 技术分析 用户对产品的评价，获得情感反馈，可以帮助企业更加了解用户需求和喜好，从 而优化产品；在海外市场运营方面，AI 大模型技术赋能的交互方式可以打破语言、 文化壁垒，提高用户体验，降低海外文娱内容运营成本等。目前，我国社交文娱出 海企业在各个领域百花齐放，发展势头良好。社交与短视频方面，Tiktok 用户数在 过去几年快速增长，2023 年预计将有超过 8 亿的全球用户；影视方面，2023 年 以来，短剧以其短小的播放时长、紧凑且吸引眼球的剧情，快速进入了大众的视 野，热门短剧应用下载量于 5 月开始爆发，截止 2023 年 10 月底，ReelShort 海 外下载量超过 1100 万（其中美国下载量份额占 31%）。展望未来，AIGC 赋能下， 中国文娱产业出海进程有望加速。

5. 高端制造：汽车智能化提速，新能源产业链开启全球化

高端制造业具有科技含量高、经济附加值高、成长性高等特点。发展高端制 造业，是中国实现产业升级和高质量发展的重要方向，是中国从债务周期转向产 业周期的关键路径。汽车和新能源产业是高端制造业的重要组成部分。目前，汽 车产业正在经历深刻变革，电动化趋势渐入佳境，智能化进程开始加速。2023 年， 自动驾驶产业开始从 L2 向 L3 阶段推进，NOA 成为车企布局重点，“BEV + Transformer + Occupancy”架构叠加多传感器融合方案成为城市 NOA 量产应用 新范式，预计 2024 年 NOA 车型销量将超过百万辆。与此同时，中国汽车工业经 历了从“请进来”到“走出去”再到“走上去”的转变，新能源车出口规模持续提升，推动中国成为全球第一大汽车出口国。未来，中国汽车产业链将加速出海，最 终实现全球化。在新能源行业，11 月中美联合声明提出加速可再生能源部署，我 们测算2030年全球太阳能和风能新增装机容量将比现有行业预测高出 60%左右。 凭借在光伏、风电、动力电池产业链的技术积累和低成本制造优势，中国企业开 始谋划海外产能，未来新能源产业将加速出海。

5.1. 城市 NOA 快速推进，汽车智能化进程开始加速

电动化趋势渐入佳境，智能化进程开始加速。汽车产业正在经历深刻的变革， 随着新四化（电动化、智能化、网联化、共享化）浪潮对汽车产业的渗透持续加 深，汽车在硬件和软件层面逐渐解耦与重构，在不同子系统和技术领域体现出平 台化、解耦化、集成化、场景化等趋势，新能源三电（电池、电驱、电控）系统、 汽车电子电气（E/E）架构、底盘域、驾驶域、座舱域、车联网、软件定义汽车等 领域近几年也得到了快速迭代发展。展望未来，我们认为智能网联汽车的电动化 趋势已经渐入佳境，而下半场的智能化趋势即将在 2024 年迎来快速渗透阶段。

自动驾驶技术快速发展，“BEV + Transformer + Occupancy”架构叠加多 传感器融合方案成为城市 NOA 量产应用新范式。智能化趋势上，自动驾驶技术 在过去几年经历了快速迭代发展，由于技术、法规和市场等因素，高级别自动驾 驶短期难以落地，渐进式自动驾驶发展路线已经获得市场验证并成为行业共识， “BEV + Transformer + Occupancy”算法架构叠加多传感器融合方案替代此前的 “SLAM+DL”等自动驾驶算法并成为当下阶段的新范式。 BEVFormer 架构是 BEV 模型与 Transformer 技术的叠加应用。BEV（Bird'sEye View，鸟瞰视图）模型核心思想是将传统的 2D 图像感知转为 3D 感知，以鸟 瞰图视角呈现车辆信息，能够提高感知融合的性能，是自动驾驶系统中跨摄像头 和多模态融合的体现。Transformer 是谷歌在 2017 年提出的一种基于注意力机 制的神经网络模型。与传统的 RNN 和 CNN 不同，Transformer 通过注意力机 制挖掘序列中不同元素之间的联系和关联，从而适应不同长度和结构的输入。BEVFormer 架构利用 Transformer 的全局感知能力从多个透视图像的特征中查询 相应信息，并将这些信息融合和更新到 BEV 特征图中，这种自顶向下的方法逆转 了 BEV 的构建过程。

占用网络（Occupancy Networks）算法是特斯拉在 2022 年推出的用于替代 原有 HydraNet 方案的自动驾驶感知算法。为了解决纯视觉感知算法在遮挡问题 等方面的不足，占用网络方案在 HydraNet 基础上通过添加高度这个维度对 2D BEV 空间进行扩展，实时生成占用网络，对不规则物体的识别效果更好，通用性 更强。

自动驾驶向 L3 推进，NOA 成为车企布局重点。随着自动驾驶技术从 L2 向 L2+、L3 阶段推进，领航辅助驾驶（Navigate On Autopilot，NOA）功能成为车企布局重点。NOA 技术利用高精地图、摄像头、毫米波雷达、激光雷达等感知层硬 件，将导航与辅助驾驶相结合，实现在高速公路、城市快速路、城市普通道路等应 用场景下的点对点自动驾驶，在多场景中实现智能变道、智能超车、提示预警、车 道保持、自动避让、巡航行驶、人机共驾交互等功能，是 L2+阶段的 ADAS 辅助 驾驶向 FSD 全自动驾驶过渡的关键性产品。

城市 NOA 快速推进，2024 年 NOA 车型销量预计超百万。按应用场景分， NOA 分为高速 NOA 和城市 NOA。2023 年，车企开始陆续推送 NOA 功能。当 前，高速 NOA 已实现规模落地，城市 NOA 正进入快速推进阶段。根据佐思汽研 数据，2023 年 1-9 月，国内乘用车高速 NOA 渗透率为 6.7%，同比增加 2.5 个百 分点；城市 NOA 渗透率为 4.8%，同比增加 2.0 个百分点。预计全年高速 NOA 渗 透率将接近 10%，城市 NOA 超过 6%。根据中汽协发布的相关报告，预计 2023 年国内城市 NOA 覆盖数量达到 50 座城市左右。2024 年，小鹏、理想、华为、智 己、长城、蔚来、比亚迪、飞凡等品牌将快速推进城市 NOA 覆盖情况，中汽协预 计 2024 年城市 NOA 将覆盖超过 200 座城市，2024 年以后将实现国内城市全覆 盖。从车型销量上看，中汽协预计 2023 年 NOA 车型约 55 万辆，而 2025 年将达 到 350 万辆，NOA 应用规模在未来两年将显著提升。

5.2. 汽车工业厚积薄发，出口规模稳步增长

全球新能源车销量快速增长，中国新能源车出口规模持续提升。2023 年全球 新能源汽车预计销售 1478 万辆，同比增长 36%，虽然增速水平有所下降，但仍 然保持在较高水平。中国是新能源车的主要市场之一，经过多年发展已经形成全 球领先的产业链条，新能源车的出口已经成为拉动我国汽车出口的主要力量。从 中汽协的数据来看，2023 年 1-11 月中国汽车出口总量为 435.4 万辆，同比增长 56%，其中新能源车出口达到 104.3 万辆，同比增长 75%。新能源车占汽车出口 数量的比重已经从 2015 年的 0.1%提升到了 2023 年（1-11 月）的 24%，成为驱 动我国汽车出口量增长的主要动力之一。

中国汽车出口规模快速增长，将成为全球第一大汽车出口国。根据 CEIC 数 据，截至 8 月份的 12 个月内，中国汽车出口总量达到了 463 万辆，日本同口径 销量约为 450 万辆，中国汽车出口首次超过日本，预计 2023 全年中国汽车出口 量将首次位列全球第一。展望 2024 年，中汽协预计我国汽车总销量将达到 3100 万辆，其中新能源汽车销量约 1150 万辆，汽车出口约 550 万辆。

从出口到出海，中国汽车产业链将迎来加速全球化阶段。根据亿欧智库的分 析报告，中国汽车产业链的国际化可以分为出口、出海和全球化三个阶段。出口阶段是中国参与全球汽车消费市场的第一步，主要是国内制造的整车、零部件的 部分出口，产品类型以低端市场为主。出海则是以中国品牌和服务的输出为主， 这一阶段出口产品主要是在国内市场验证过的、更具性价比和竞争优势的智能电 动车品牌为主，同时销售渠道、售后服务、充换电等配套运营设施也陆续出海，在 部分需求旺盛的地区开始建设海外产能。全球化是未来中国汽车国际化的最终目 标，这一阶段中国将占据全球汽车市场主流份额，中国汽车品牌将完成产能和产 业链的全球化，并在各地区打造本地化的生态圈。目前中国汽车工业处于出海阶 段，未来，中国汽车将在电动化、智能化技术上不断进步，在全球市场上的竞争优 势将持续扩大，叠加一带一路政策、全球碳中和等因素的影响，中国汽车有望加 速出海并实现全球化。

5.3. 可再生能源部署提速，风光产业链加快出海

长期来看，全球可再生能源装机需求有望超行业预期增长。2023 年 11 月 15 日，中美两国发表关于加强合作应对气候危机的阳光之乡声明。声明提出要加快 两国可再生能源部署，争取到 2030 年全球可再生能源装机增至现有规模（2022 年）的三倍。可再生能源包括太阳能（光伏）、风能、水能、生物质能、波浪能、 潮汐能、温差能和地热能等多种形式。根据国际能源组织（IEA）数据，2022 年 全球可再生能源累计装机容量约为 3662GW，其中太阳能约为 1132GW，风能约 为 943GW，水电约为 1393GW，其他形式的可再生能源约为 195GW。按照中美 联合声明所承诺的“2030 年增至 3 倍”，2030 年全球可再生能源累计装机容量需 达到 10986GW，高出基于 IEA 乐观场景预测的 8509GW 约 29%。具体来看，按 照“2030 年增至 3 倍”测算的太阳能新增装机容量约 982GW，高出 IEA 乐观场 景 57%，风能则为 455GW 左右，高出 IEA 乐观场景 67%。在全球各地区碳中和 相关政策的推动下，光伏和风电装机速度有望在未来几年持续以超行业预期的水 平增长。另一方面，全球光伏和风电发电成本的持续下降也有望带来更多需求。 从 IRENA 的数据来看，全球光伏平均发电成本已经从 2010 年的 0.445 美元/kWh 降至 2022 年的 0.049 美元/kWh，陆上风电的成本则从 0.107 降到了 0.033 美元 /kWh。

中国可再生能源装机份额全球第一，新能源制造业成本优势显著。中国在光 伏、风电等可再生能源领域的装机容量居全球首位，从 2022 年全球累计装机容量 数据上看，中国可再生能源累计装机 1161GW，远高于其他国家，光伏累计装机 414.5GW，占全球份额高达 35%，风电累计装机 396GW，占全球份额高达 42%。 巨大的市场培育出了完善的本土产业链体系，中国在光伏、风电领域不断取得的 技术迭代，也进一步降低了制造成本，使得中国光伏、风电制造成本在全球具有 极大竞争力。以光伏为例，根据 IEA 数据，中国 2022 年 PERC 单晶硅光伏组件 的总生产成本仅 0.24 美元/W，东盟、印度、美国则分别为 0.25、0.26、0.30 美 元/W，中国光伏制造成本优势显著。

中国新能源出口快速增长，海外产能规划稳步扩张。得益于全球可再生能源 需求稳定增长和中国光伏、风电制造成本优势等因素，近几年中国光伏、风电相 关出口均呈现长期增长趋势，2023 年光伏电池出口数量创新高，风电机组出口量 有所下降，主要与全球海上风电增长放缓等因素有关，动力电池和锂电池出口则 保持快速增长趋势。长期来看，在全球碳中和背景下，中国在光伏、风电、新能源 车的制造成本优势有望推动制造业出口长期保持较高增速水平。值得注意的是在 动力电池方面，由于美国 IRA 法案等因素排斥中国本土产能等原因，中国动力电 池产业链企业近几年逐步在海外各地区规划产能，开始全面出海。

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