GEXIN

MAGAZINE

准印证 / 粤 C Y18000 号

内部刊物

免费交流

编印 / 珠海格力金融投资管理有限公司

2023

10

年

月 2 0 日

GreGPREFACE 卷首语

ee

Group

南海之滨，风起云涌，晨钟初鸣，珠海，一片欣欣向荣产业新气象。日月其迈，时盛岁新。

六载风雨兼程，我们走过了成立初期的懵懂探索，正在迈向向上发展的崭新未来。新的篇章

已经开启，格力金投，这个名字对于我们来说，已经不再只是一个公司的简称，而是一种精神，

一种态度，一种追求，蕴含着无限的可能与挑战，激励着我们不断“格新”。

“格新”即格物致知，推陈出新。如何做到“格新”？编者认为在于洞察，在于选择，在于创新。

洞察，功在独具慧眼。深刻的洞察者，懂得倾听无声处滚动的惊雷，懂得细嗅荷花深处

的蝴蝶耳语。所谓“以史为鉴，可以知兴替”，投资亦如此，洞察产业趋势，纵向从历史长河

中找寻规律，横向从事物的联系性预测投资机会，前瞻布局，才能赢得市场先机。洞察使我

们能够预见未来的发展方向，从而做出明智的投资决策。

选择，善在澄思寂虑。心怀创新之火，手握希望之桨，未知的交错河流正向所有人敞开着，

能否闯出八卦迷阵，到达成功彼岸，不仅需要我们的功力与毅力，更在于选择航道的本领。“4+3”

产业的方向已明确，细分赛道的选择正是我们所面临的，正像千里良驹进迷谷，急需的不是

在悬崖绝壁上左冲右突，而是冷静地分析出路在何方。在众多机会面前，我们需要有清晰的

目标和准则，以便筛选出最具潜力和回报的项目。

创新，贵在守正出新。守正即恪守本心，出新即拥抱变化。作为国有投资机构，干事创

业不能忘本，坚持服务实体经济、“以投资为引领，坚定践行产业第一，助力珠海加快打造

现代产业体系”是我们的责任和使命；与时俱进又不忘初心，在竞争激烈的市场环境中，我

们必须不断寻求创新的方式和方法，以应对变化和挑战。创新不仅仅是技术上的突破，更是

思维和方法的创新。只有在守正中把稳舵盘、保持航向，才能在创新中寻求突破、扬帆远航。

在《格新》的每一期中，我们将为您呈现最新的投资趋势、案例分析和行业洞察。同时，

我们也将分享被投企业的创业故事，帮助您更好地理解和应对投资挑战。我们希望通过《格

新》，与您一起挖掘已知、探索未知，更准确把握产业发展新态势、新动向，发掘产业投资

新思路、新线索，精准对接更多高质量、高发展潜力的投资项目。

谢谢您的阅读和支持，期待与您共同见证《格新》的成长与进步！

祝好！

陈恩

2023 年 10 月

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主编

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编委会主任

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珠海格力集团有限公司

杨涛

粤 C Y18000 号

深圳市粤之彩印刷有限公司

地址：深圳市龙岗区平湖街道禾花社区同富路 14 号 A 栋 2-3 楼

卫舸琪

钟瑞军

徐子千

呈美设计 CMD

孟申晖、李丽雯

陈恩

李文涛、卫舸琪、周小路、杜滨、王迪、罗睿

本系统内

编印单位地址 珠海市香洲区洲山路 6 号

6 Zhoushan Road, Xiangzhou District, Zhuhai City, Guangdong Province

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Editing Committee Vice Director

Editing Committee

03 内部资料 免费交流

编印单位

珠海格力金融投资管理有限公司

Editorial Unit

出版日期

2023 年 10 月 20 日

Publish Date

印数

1500 本

Print Quantity

印刷日期

2023 年 10 月 15 日

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邮箱 E-mail zhongrj@gree.com

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04

人形机器人行业投资策略研究

Research on Investment Strategy of

Humanoid Robot Industry

行业研究 05 PAGE

行业研究 23 PAGE

随着科技和社会的发展，人形机器人产业正处在高速增长的黄金时期。人形机器人模仿人体形态和运动，可应用于工业、家庭、

医疗等广泛领域。特斯拉、波士顿动力等科技巨头纷纷布局，行业发展势头良好。人形机器人行业链条清晰，上游以核心零部件企业

为主，中游以系统集成商为主，下游涵盖工业、家庭等广泛应用场景。减速器、伺服电机、控制器等是人形机器人的“三大件”，也

是重点投资方向。技术上，人形机器人正处在创新爬坡期，机动敏捷性能和情感交互是两个主要创新方向。与此同时，人形机器人产

业也面临技术难题和成本控制压力。核心算法与控制存在瓶颈，成本仍过高。行业发展需要技术突破与成本下降双轮驱动。人形机器

人是一个潜力巨大而又充满挑战的新兴领域。

随着 COVID-19 mRNA 疫苗推出并广泛使用，2020 年成为 mRNA 技术平台的爆发元年。2019 年底，专注于 mRNA 平台的 5

家上市公司的总市值为 150 亿美元，截至 2021 年 8 月，资本总额已超过 3000 亿美元。估值的提升反映了大众对 mRNA 药物的普

遍看好。本文以 mRNA 药物的原理、构成、技术路径为基石，分析 mRNA 药物的优势、技术壁垒、发展趋势及投资风险，结合全球

管线布局、行业竞争关系与生产产业链，给出宏观投资建议。

mRNA 药物 - 借力新冠迅速崛起

有望开启药物治疗新篇章

mRNA Drugs - Leveraging The Rapid Rise of Covid-19 Is

Expected To Open A New Chapter In Drug Therapy

02

人工智能技术在投资性金融

机构的前沿应用洞察与展望

行业研究 35 PAGE

人工智能技术，如自然语言处理、数据挖掘、机器学习、计算机视觉，不仅可以应用在银行类金融机构的数字化建设，

也可以应用在非银行类投资性金融机构的业务。受益于生成式人工智能的快速发展，本文主要讨论人工智能技术在投资性金

融机构投资业务的应用，目的是洞察适合投资性金融机构投资业务的人工智能应用场景，为该类机构运营降本增效、提升投

资业务表现，以及实践数字化转型提供策略和技术建议。

Insights And Prospects of The Cutting-Edge Application of Artificial

Intelligence Technology In Investment Financial Institutions

04

行业研究 25 PAGE

随着光伏、风电等波动性电源的蓬勃发展，灵活调节资源不足逐渐成了电力系统的瓶颈，同时在新能源车的带动下，锂电池产业

已经逐步走向成熟，行业内逐渐意识到以锂电池为代表的电化学储能的应用前景。近几年来电化学储能行业快速发展，从产业方到

地方政府再到投资机构，都已经将电化学储能视为整个新能源大方向中重要的组成部分，是当前最为热门的投资方向之一。电化学

储能技术路线众多，产业链环节复杂，应用场景多元，本文介绍了电化学储能的基本概念、产业链环节、发展现状等，并对电化学

储能的未来发展趋势做出了几点判断，由此提出了对电化学储能行业的投资建议以及投资风险。

电化学储能行业投资策略研究

Electrochemical Energy Storage Industry

Investment Strategy Research

03

01

一 人形机器人行业概述

（一）人形机器人行业的发展背景

人形机器人行业的历史源远流长，可以追溯到上世纪 50 年代，当时第一台工业机器人的诞生为机器人的理论和

技术发展奠定了基础。最初，人形机器人主要应用于工业领域，成为生产自动化的关键组成部分。然而，随着时间的

推移，人形机器人不断走出实验室，逐渐应用于更多领域，包括医疗、服务、娱乐等。这种趋势使得人形机器人从单

纯的生产工具发展成为了更具交互性和智能性的多功能装置。

近年来，人形机器人不仅在工业界引起了广泛关注，还逐渐进入了家庭和商业领域。特斯拉和波士顿动力等公司

的产品不仅在技术上实现了重大突破，还为人形机器人的商业化应用提供了成功范例。然而，在其发展过程中，人形

机器人行业也面临着一些核心问题，如产品性能的提升和成本的降低。要实现人形机器人的商业化量产，需要克服大

规模应用场景不足、技术问题亟待解决以及制造成本高昂等挑战。

工

业

类

特斯拉

应用

场景

发布

时点 商业化进展 具体方案

工业制造

家庭娱乐

& 服务

已生产 5-10 台样机，

预计 24 年中小批量出货

( 售价预计 2 万美元 )

参数

身高 : 1.72m

体重 : 73kg

最大负载 : 9kg

型号

驱动方式：电机；自由度：28+12（手部）

驱动器：电机 + 减速器 / 丝杠；传感器：

力矩 + 位置 +IMU+ 毫米波雷达 + 摄像头

品牌 用途

Optimus

2022

波士顿

动力

工业制造

特种任务 尚未有明确商业化进展

身高 : 1.5m

体重 : 89kg

最大负载 : 9kg

时速 : 2.5m/s

驱动方式：液压；自由度：28；

驱动器：足部踝关节由两个直线执行器并

联驱动，髋关节和手臂多是伺服摆动缸；

传感器：激光雷达 + 摄像头

Atlas 2016

Agility

Robotics 工业制造

2020 年上市，预计

25 年推出新一代产品

( 售价 25 万美元 )

身高 : 1m

体重 : 31kg

驱动方式：电机；自由度：16；

驱动器：无刷直流电机 + 减速器；

传感器：激光雷达 + 摄像头 +IMU+ 编码器

Digit 2019

1X

technologies

Open AI

工业制造

安保巡逻

已上市交付

( 售价 15 万美元 )

身高 : 1.86m

体重 : 83kg

时速：14.4km/h

驱动方式：电机

传感器：摄像头

EVE 2019

Sanctuary

AI

工业制造

家庭服务

已上市，上一代产

品已完成商用试点

身高：1.70m；

体重：70kg；

最大负载：25kg

驱动方式：电机

自由度：20

Phoenix 2023

Figure 工业制造 预计 23 年底推出

第一代商业化产品

身高 : 1.6m；体重：

60kg； 负载 : 20kg Figure01 2023 暂未推出

Engineered

Arts

家庭娱乐

& 服务

已上市交付（定制化

产品，售价不一但基

本 10 万美元以上）

身高 : 1.87m

体重 : 49kg

驱动方式：电机

自由度：52 Ameca 2021

小米 家庭娱乐

& 服务

预计 23 年底出样机

24 年中小批量出货

身高：1.77m

体重：52kg

时速：3.6km/h

驱动方式：电机

自由度：21 Cyber One 2022

娱乐

&

服务类

05 Research on of Human人形机器人行业投资策略研究

行业研究 INNOVATION

GEXIN MAGAZINE

文 - 胡 晔

图表 1 目前人形机器人市场主流产品

资料来源：特斯拉官网，波士顿动力官网，Agility Robotics 官网，IX Technologies 官网，

Sanctuary AI 官网，Figure 官网，Engineered Arts 官网，小米官网，Robots guide

（二）产业链分析

1、 上游 - 技术驱动的关键

在人形机器人的研发和制造过程中，上游技术扮演着重要角色，为其核心功能提供支持。

伺服控制技术是人形机器人能够实现高精度、可重复运动的基石。高性能伺服驱动器控制能够提供精确的运动控

制，使机器人能够展现各种灵活的动作，例如行走、跳舞和俯卧撑等。

计算机视觉技术是人形机器人感知和认知外部环境的关键。机器人通过计算机视觉能够识别和分析人脸、物体以

及环境信息，从而支持机器人的决策和动作规划。

人工智能技术在人形机器人的智能化交互中发挥着重要作用。语音交互技术使得机器人能够与人类以自然的方式

进行交流，包括自动语音识别、自然语言处理和文字转语音等。

运动规划及控制技术确保机器人能够执行各种复杂的运动任务。运动规划是指确定机器人运动任务的方法，而控

制则是确保机器人能够准确执行所提供的运动操作、移动和运动等功能。

2、 中游 - 集成与协作

中游阶段涵盖了人形机器人的制造和组装过程。在这一阶段，关注点主要集中在将上游技术进行集成，以生产出

性能优越且功能完整的人形机器人。

3、下游 - 人形机器人多领域应用

在不同领域，人形机器人正展现出其广泛的应用前景。这些应用领域涵盖了工业、家庭、服务、科学和教育等多

个方面。

不同领域中的客户对人形机器人的需求有所不同。在制造业领域，客户通常关注人形机器人在提高生产效率、降

低成本以及减少人力需求方面的潜力。而在医疗保健领域，客户可能更关注人形机器人在协助医疗工作、提供个人护

理、帮助老年人等方面的应用。

（三）成本拆解

伺服器、减速机、控制器是工业机器人三大核心零部件，成本占比超 70%。人形机器人产业链的上游为基础原

材料以及零部件，中游为机器人本体和系统集成，下游为不同应用场景。考虑到人形机器人相较于传统工业机器人自

由度大幅提升，预计减速器、电机成本占比将会更高。

06

Investment Strategy

noid Robot Industry

（四）行业瓶颈

人形机器人要实现规模化发展，目前还面临着应用场景有限、技术瓶颈以及成本过高等三大挑战。

在应用上，人形机器人的使用场景有待拓展。在工业领域，它们可应用于传统机器人难以胜任的任务，例如仓

储物流中的搬运和分拣，以及重复劳动强度大的简单作业。而在家庭环境中，人形机器人需要面对更为复杂多变的

场景和识别要求，导航系统设计难度更大。总体来说，消费级人形机器人的应用难度远高于工业级。按照 Goldman

Sachs 的预测，人形机器人有望在 2025-2028 年和 2030-2035 年先后在工业和消费领域实现商业化。

在技术上，当前全球最先进的人形机器人可划分为两类。一类以波士顿动力的 Atlas 为代表，擅长机动和敏捷性能 ;

另一类以 Engineered Arts 的 Ameca 为代表，在情感交互和认知上表现更好，但两者尚无一体化产品。

成本仍是人形机器人推广的关键制约因素。Macquarie Research估计，早期人形机器人的硬件成本约为4万美元，

而最先进产品的单台价格目前甚至高达数百万美元。马斯克设想中特斯拉 Optimus 的目标售价是 2 万美元，意味着

降本空间巨大。

（五）行业规模

根据优必选招股说明书，全球及中国智能服务机器人解决方案产业的市场规模将于 2026 年分别达到 675 亿美元

和 1558 亿元。其中全球人形机器人解决方案市场规模将于 2026 年达到 80 亿美元，约占全球智能服务机器人解决

方案产业市场规模的 11.8%。

以服务机器人为例，2021 年全球服务机器人市场规模约为 172 亿美元，同比增长 24.9%；2017 年到 2021 年间

市场规模年均复合增速超过 27%，预计 2022 年全球服务机器人市场规模将达到 217 亿美元。国内方面，2021 年国

内服务机器人销售额为 49 亿美元，同比 +33.4%，高于全球增速。随着未来新兴场景的不断拓展，预计到 2024 年

国内服务机器人市场规模有望突破 100 亿美元。

07 图表 2

人形机器人产业链梳理 资料来源：2023 年特斯拉股东大会、《高精度小型化机器人关节的研究》

上游 中游 下游

对机器人进行结构设计 ,

利用上游零部件完成加工组装

负责机器人软件系统开发和集成 ,

根据终端客户个性化需求为不同

客户提供应用解决方案

家务机器人

情感机器人

医疗、运输

农业、国防

汽车制造、家电制造

传感器 3C 制造、金属加工

减速器 36%

机器人本体 22% AI 智能设备

伺服系统 24%

其他 6%

摄像头

控制器 12%

编码器 智能芯片 轴承

非金属原材料 : 碳纤维等

基础原材料

零部件成本占比

个人、家庭应用

商业服务应用

工业生产制造应用

核心零部件

机器人本体

系统集成

其他零部件

金属原材料 : 铝镁合金等

伺服系统

( 伺服电机、空心杯电机等 )

减速器

( 谐波减速机 /RV 减速机

/ 行星减速器 )

控制器 ( 运动控制等 )

2

3

4

5

1

1

2

3

5

4

二 人形机器人行业市场规模与趋势

资料来源：中国电子学会

Goldman Sachs Research 预计劳动力短缺将驱动人形机器人的市场规模在未来的 10-15 年内达到 60 亿美元。

在最乐观情况下，如果产品设计、应用案例、成本可控性、公众接受度等方面的问题均得到完全克服，Goldman

Sachs Research 预计 2035 年人形机器人市场规模将高达 1540 亿美元，并可替代 48%-126% 的劳动力缺口和

53% 的老年人护理缺口。根据 Macquarie Research 预测，人形机器人渗透曲线将与纯电动车相似，预计到 2050 年，

家用市场对人形机器人的需求将成为推动行业规模达到 3 万亿美元的转折点，意味着在未来 30 年内，人形机器人对

家庭来说可能和汽车一样重要。

人形机器人技术正处于不断创新和发展的阶段，全球各地涌现出众多先进的人形机器人，展现出多元化的技术发

展路径。目前，最先进的人形机器人主要集中在两个关键领域：机动性与敏捷性动作，以及情感表达、交互和认知。

一类人形机器人，如波士顿动力的 Atlas 机器人，已经取得了显著的技术突破。这些机器人具备出色的机动性和

敏捷性，能够在复杂环境中执行各种动作和任务。它们的动态平衡、高度自适应的运动控制系统以及智能传感技术，

使其能够应对多样的任务和挑战。

另一类人形机器人，例如英国公司 Engineered Arts 的 Ameca 机器人，专注于情感表达、交互和认知方面的创新。

这些机器人通过复杂的表情和声音传达情感，实现与人类更自然的互动。情感智能和认知能力的提升，将人形机器人

带入了更加逼真和丰富的人机交互领域。

当前，人工智能（AI）与机器人技术的融合正处于加速推进的阶段，这进一步推动了人形机器人领域的创新。未

来的技术创新与突破将主要关注以下几个方面：

08

图表 3 2017 年 - 2024 年全球服务机器人市场规模情况

市场规模（亿美元） 同比

2017 2018 2019 2020 2021 2022E 2023E 2024E

150

200

250

300

350 50%

35%

10%

45%

20%

30%

5%

40%

15%

25%

0%

100

50

0

66

95

116

138

172

217

250

290

（一）行业技术发展现状

1、 续航能力的提升

随着人形机器人在各领域的应用扩展，续航时间成为关键的挑战。未来的创新将聚焦于将人形机器人的续航时间

提高至 20 小时以上，或实现更快速的充电技术，以满足持续工作的需求。

2、 机动性与敏捷性的进一步提高

人形机器人在不同领域的实际应用要求其具备更高的机动性和敏捷性。未来的发展将注重机器人在复杂环境中的

运动能力，使其能够更加灵活地执行任务，如避开障碍物、快速应对突发情况等。

09 在过去，人形机器人行业由于技术水平和制造成本等问题的限制，发展较为缓慢。然而，随着特斯拉的涉足，人

形机器人的产业化落地进程有望得到加速。特斯拉在 2022 年的 AI DAY 上展示了其人形机器人方案，这无疑为行业

带来了新的活力，加速了人形机器人行业的发展迭代。

特斯拉的介入为整个人形机器人产业的发展带来了快速迭代的机会。特斯拉仅在短时间内便完成了人形机器人方

案的开发平台建设、产品亮相以及核心能力的实现，这显示出了特斯拉在技术创新和产品迭代方面的高效能力。这也

表明，积极进行技术创新和产品升级是推动人形机器人产业发展的关键动力。特斯拉的积极推进不仅让人形机器人领

域受到更多关注，还将刺激其他科技企业加快步伐，推动人形机器人产业实现快速发展。

特斯拉的加入也带来了降低成本的可能性和动力。特斯拉在人形机器人的开发过程中注重降低成本，致力于实现

人形机器人的平价目标。特斯拉借鉴了其在电动汽车领域的经验，运用可复用和迁移的技术以及供应链，实现了成本

的控制。此外，特斯拉在系统性降本和复用车端工具方面的能力也将有助于推动人形机器人产业的降本进程。特斯拉

的做法为其他企业提供了一个成功的范例，可供借鉴和学习。

三 人形机器人行业市场规模与趋势

从工业机器人的成本结构出发，可以发现人形机器人产业链中的潜在机会。工业机器人由机械、传感、控制三大

部分和六个子系统组成。其中，减速器、伺服电机、控制器是最核心也最昂贵的三大零组件，约总占成本 70%。

这三类核心零部件在人形机器人产业链中存在最大的发展潜力。工业级减速器需要具备高传动比、低反射惯性等

特点，伺服电机对功率密度、过载能力、响应时间等指标要求较高，控制器需要支持复杂的运动控制和稳定的闭环控

制。这些对核心零部件的技术要求，将带动相关领域的持续创新。

特斯拉倡导机器人轻量化理念，所以汽车轻量铝合金压铸件制造商也具备协同效应。这类企业可为人形机器人提

供轻量化机体结构件，有助于提高机器人的灵活度。另外，相比工业机器人使用的铅酸或镍氢电池，人形机器人将采

用锂电池以达到运动性要求，其热管理技术也蕴含机遇。要实现长时间高强度的运动，对锂电池的充放电效率提出了

更高要求。

紧跟工业机器人成本结构演变方向，结合人形机器人的技术特点，可以更准确地发掘产业链中的各类机会。重点

关注减速器、电机、控制器等核心组件，以及具有产业协同效应的相关企业，将有助于定位优质的产业链投资标的。

3、 感知能力的优化

人形机器人的感知技术是其实现智能互动和环境适应的关键。未来的创新将围绕摄像头、力反馈、视觉和语音传

感器等传感器技术展开，以提升机器人对外部环境的感知和理解能力。

4、 计算能力的提升与工作能力的完善

为了实现更快速的反应和更复杂的任务执行，人形机器人需要更强大的计算能力。未来的技术发展将推动机器人

的计算性能提升，同时还将关注于训练和完善机器人的工作能力，使其能够胜任更多领域的任务。

5、 成本控制与投资回报周期缩短

为了推动人形机器人的商业化应用，成本控制至关重要。未来的创新将专注于降低生产成本，以缩短投资回报周期，

促使更多投资者参与到人形机器人领域。

（二）行业发展趋势

（一）行业投资机会分析

（二）关注核心零部件公司

1、 谐波减速器

随着工业机器人在自动化领域的应用不断提升，以及机械自动化场景的拓展，谐波减速器的需求也在逐步增加。

10

图表 4 谐波减速器市场规模（亿元） 资料来源：GGII，绿的谐波公告

图表 5 全球谐波减速器市场空间竞争格局 资料来源：GGII，绿的谐波公告

图表 6 国内品牌市占率提升 资料来源：GGII，绿的谐波公告，国海证券研究院

工业机器人规模（亿元） 其他（亿元）

2017 2018 2019 2020 2021 2022 2025E

20

30

40

10

0

27.5

5.7

18.5

2.5

16.8

1.8

14.9

1.3

12.4

1.1

12.6 11.3

2020 年 2021 年

15%

20%

25%

35%

40%

10%

5%

0%

21%

绿的谐波 来福谐波 大族传动 福德机器人 日本新宝 哈默纳科 其他

24.7%

6.1%

7.7%

4.1%4.5% 4.7% 4.2%

9%

7.4%

37%

35.5%

18.1%

16%

82%

7%

11%

哈默纳科

绿的谐波

其他

与工业机器人相比，人形机器人需要更多的关节和运动自由度，因此对谐波减速器的需求比例更高。在整个产业

链中，谐波减速器具备着巨大的增长潜力。

在竞争格局方面，日本企业哈默纳科是全球谐波减速器市场的寡头，市场份额超过 80%。然而，国内的谐波减

速器品牌正在迅速崛起。根据 GGII 的数据，国内品牌绿的谐波作为龙头企业，其在 2021 年的国内市场占有率达到

24.7%，相比 2020 年的 21% 有所增长。虽然市占率仅次于全球龙头哈默纳科，但绿的谐波在国内市场上的份额快

速增长。值得注意的是，与 RV 减速器相比，谐波减速器的技术壁垒较低，发展时间较短。由于上下游产业链尚未形

成稳固的利益联盟，国内制造商相对容易实现突破，国产替代的进程正在加速进行。

根据华经产业研究院的数据，预计到 2025 年，国内谐波减速器市场规模将达到 33 亿元。其中，工业机器人是主要

的应用领域，预计占据 27.5 亿元的市场规模。

11 图表 7 2022 年国内伺服电机市场格局 资料来源：前瞻产业研究院、智研咨询、国海证券研究所

图表 8 中国伺服电机行业市场份额 资料来源：前瞻产业研究院、智研咨询、国海证券研究所

空心杯电机是微特电机中的一种关键组成部分，广泛应用于高精度、高速响应和紧凑高效的场景。根据华经产业

研究院在 2023 年发布的报告，从微特电机的下游市场来看，信息处理、家用电器、武器和航空等领域占据主要份额，

45%

49.1%

20%

11.3%

10.5%

9.9%

9.8%

9.4%

15%

20%

日系品牌

其他

国产品牌

安川

三菱

松下

汇川

台达

中国台湾品牌

欧美品牌

2、 伺服电机

伺服电机在先进制造业中具有广泛的应用，其替代需求与新增需求的推动，正稳步增长着伺服电机市场的规模。

传统制造领域，如纺织机械、印刷机械、包装机械、机床等，广泛采用伺服电机替代传统步进电机，因其在精度、扭

矩、过载等性能方面的优势。同时，工业机器人、电子智能装备、光伏、锂电等领域对高精度性能的需求不断增加，

这些行业的迅速发展也为伺服电机市场的增长贡献了大量增量。

与工业机器人相比，人形机器人的关节和运动自由度更多，因此对伺服电机的需求比例更高。这一点使得伺服电

机在人形机器人领域具备了较大的增长空间。

目前，外资品牌在伺服电机行业中占据主导地位，尤其是高端市场基本被外资企业垄断。不过，在中低端市场，

国内品牌的市场份额正快速上升。根据前瞻产业研究院的报告，2020 年国内伺服电机市场的情况是这样的：欧美日

系品牌占比 20%，代表如西门子、伦茨、博世力士乐等，这些品牌具备高过载能力、优异的动态响应和强大的驱动

器开放性，但价格昂贵、体积重、重量大；日系品牌占比 45%，代表如安川、三菱、松下等，这些品牌的性价比较高，

虽然性能相对较低，但体积小、重量轻、可靠性和稳定性较强；国产伺服电机占比 35%，代表如台达、汇川技术、

华中数控等，这些品牌的产品在中小功率领域居多，中低端伺服系统已经实现大规模量产，但高端伺服系统尚未达到

商品化和批量生产的水平。

3、 空心杯电机

12

市场份额分别占比 29%、26% 和 20%，其他领域如汽车电器设备、视像处理和工业控制等也在市场中占有一定份额。

特别值得关注的是，人形机器人的灵巧手部分通常需要采用空心杯电机作为核心零部件。随着人形机器人的量产

逐渐开始，未来空心杯电机的需求有望快速增长。

目前，空心杯电机市场长期以来一直被外资企业垄断。主导市场的企业包括德国的 FAULHABER、瑞士的

Maxon 以及日本的电产。然而，随着国内厂商在量产和技术水平上不断突破，国产替代的机遇逐渐显现。一些国内

企业如鸣志电器、江苏雷利、鼎智科技等已成为我国空心杯电机的主要生产商。

图表9 全球微特电机行业市场规模（亿美元） 资料来源：华经产业研究院、兆威机电官网、创客玩公众号

图表 10 国内伺服电机竞争格局 资料来源：华经产业研究院、兆威机电官网、创客玩公众号

2020 2023E

200

300

400

100

0

500

600

358.5

560.6

GAGR=5.75%

第一梯队

第二梯队

第三梯队

FAULHABER、Maxon、日本电产等

鸣志电器、江苏雷利、鼎智科技等

其他中小厂商

（三）行业主要市场参与者

1、 绿的谐波：国产谐波减速器龙头

绿的谐波是中国国内谐波减速器市场的领军企业，以其独特的技术与成本优势在行业内独树一帜。公司坚持自主

研发，成功将核心技术推向国际先进水平，从而在谐波减速器领域占据领先地位。与其他厂商采用逆向工程和模仿不

同，绿的谐波专注于自主创新，尤其在 P 型齿理论和 DNG 柔性轴承方面取得了显著成就。这些技术创新不仅提升了

产品性能，还为公司带来了明显的成本优势。相比竞争对手哈默纳科，绿的谐波的单位成本更低，使得即使产品均价

远低于哈默纳科，仍能维持较高的毛利率。高毛利率是绿的谐波核心竞争力的体现。

该公司的高性价比产品与持续的产能扩张使其在国际和国内市场都占据了重要位置。尤其值得关注的是，绿的谐

波在 2023 年 4 月与三花智控合资成立了墨西哥子公司，这有望使其成为特斯拉墨西哥超级工厂的重要供应商，进一

13 步巩固其在国际市场中的地位。

2、 丰立智能：国内高端电动工具用齿轮龙头

丰立智能成立于 1995 年，致力于齿轮、谐波减速器、气动工具及零部件等产品的研发制造。公司多元化的业务

结构使其获得了稳定的营收来源。齿轮业务作为核心产品，占据了公司营收的绝大部分份额。与此同时，谐波减速器

业务也在快速增长，已成为丰立智能重要的收入来源。通过与国际电动工具行业的龙头企业，如博世等的长期合作，

丰立智能不仅实现了全球一流供应链的建立，还成功将业务从齿轮领域扩展到精密减速器领域，稳固了其市场地位。

2022 年，公司主营业务按产品类型分为四大板块：齿轮（占比 53.1%）、谐波减速器及零部件（占比

24.78%）、气动工具及零部件（占比 21.43%）、新能源传动（占比 0.26%）。齿轮业务不仅是公司的核心产品，

也是主要的业务来源，收入占比超过 50%。与此同时，谐波减速器业务呈现出增长势头，收入占比逐步提升至 25%

附近。丰立智能通过与博世、史丹利百得、牧田、创科实业等电动工具行业的跨国龙头企业合作，不仅获得了稳定的

业务，同时其产品实力也得到了认可。公司将齿轮业务延伸至精密减速器业务，开始向百得、牧田、日立等跨国巨头

供应精密减速器，进一步夯实了市场地位。

3、 鼎智科技：国内微特电机领域龙头

鼎智科技创立于 2008 年，是国内微特电机领域的龙头企业，专注于提供定制化精密运动控制解决方案。公司在

线性执行器、混合式步进电机、直流电机等领域拥有强大的产品设计和研发能力。其线性执行器产品定位于高端市场，

广泛应用于医疗器械和工控自动化领域，具备较高的产品议价权和毛利率。虽然在行业中属于“小巨人”，鼎智科技的

营收和利润增长迅猛，持续加大研发投入，有望进一步提升其品牌核心竞争力。

公司的营收和利润迅速增长，主营业务具备较强技术壁垒。其线性执行器业务是主要的收入来源，专注于高端市场，

尤其应用于医疗器械和工控自动化领域。鉴于市场上具备竞争力的企业相对较少，公司线性执行器产品拥有较高的产

品议价权，其毛利率超过 55%。

4、 汇川技术：中国工业自动化的领军企业

汇川技术是中国工业自动化领域的领军企业，涵盖中低压变频器、伺服系统、电梯一体化控制器等多个领域。公

司凭借卓越的技术和优质的产品受益于机器换人和工厂自动化 / 智能化行业的利好政策。在中国市场，汇川技术稳居

前列，特别是通用伺服系统和小型 PLC 产品领域。其营收和净利润迅速增长，备受投资者关注。

作为行业龙头，汇川技术充分享受到机器换人和工厂自动化 / 智能化行业的利好。令人瞩目的是，2022 年汇川

技术实现了 230.1 亿元的营收，同比增长 28.2%；归母净利润达到 43.2 亿元，同比增长 20.9%。

汇川技术在中国市场中的表现也十分突出，通用伺服系统占有约 21.5% 的市场份额，位居首位；低压变频器产品

名列第三；小型 PLC 产品在中国市场份额达 11.9%，位列第二。

5、 鸣志电器：国内空心杯电机龙头

鸣志电器是国内空心杯电机市场的领头企业，其产品拥有全球竞争力。通过自主研发和海外并购，鸣志电器实现

了迅速发展，目前在全球混合式步进电机市场中占据前三的市场份额。公司高度重视研发投入，积累了众多专利和技

术。鸣志电器不仅在国内市场表现出色，在海外市场也积累了重要的客户资源。

自主研发和海外并购双轮驱动，使鸣志电器成为全球知名的运动控制及智能照明产品综合制造商。公司高度重视

研发投入，2022 年技术人员占比达 27.4%，并在总部上海以及美国、欧洲等地设有研发机构。自 2020 年以来，鸣

志电器的研发费用保持在 1.5 亿元以上，并不断增长，研发费用率持续提升。通过对三家海外优质运控企业的收购，

鸣志电器进一步切入了价值更高的空心杯电机市场，并在海外客户资源方面取得了重要的突破，2022 年鸣志电器的

海外收入占总收入的比例超过 48%。

6、 柯力传感：应变式传感器龙头企业

柯力传感在传感器领域深耕数十年，成长为国内应变式传感器领头企业。公司以应变式传感器产品为核心，同时

在工业物联网产业生态方面布局，纵向深入多物理量传感器领域，如视觉传感器、压力传感器、流量计传感器、气体

传感器等。公司也在横向拓展工业物联网市场，积极推动工业物联网领域的发展，致力于打造包含“新老产品 + 子公

14

四 人形机器人行业投资风险分析

人形机器人产量短期内难以爆发增长，

技术实现风险高于预期。核心控制算法仍

有待突破，各类运动控制问题尚未完全解

决，低成本产业化更是难上加难，目前只

有少数公司在探索。

人形机器人产业链逻辑与传统机器人

有差异。它需要更多自定义零部件，而非

简单采购几大核心零部件组装。产业更依

赖软件算法的积累，如短期内无法实现规

模采购，产量难以爆发。推动场景化落地

的关键是算法框架和软件生态圈。

设计理念将从分而治之到合而围之。

人形机器人企业会根据实际场景需求，增

强自身在关键零部件及软件算法等上游环

节的自主开发和布局。而非简单依赖传统

工业机器人上游实现快速增长。这需要企

业进行更系统性的技术积累和能力打造。

胡晔，现为珠海格力金融投资管理有限公司投资研究部总监，硕士毕业于香港大学，主要负责半导体、新能源等领域

行业研究。

作者简介 About The Author

司产品 + 平台产品 + 事业部产品”在内的多元物联网产品矩阵。这一布局有望进一步推动集团向物联网企业迈进。

近年来，柯力传感的营收保持稳健增长，利润增速不断提升。2023 年第一季度，公司实现了 2.2 亿元的营业收入，

同比增长 9.4%；实现归母净利润 0.56 亿元，同比增长 60.04%。其营收结构方面，2022 年公司传感器实现了 5.54

亿元的收入，占比 52%，毛利率为 37.29%，同比增长 4.01 个百分点；仪表产品实现了 1.02 亿元的收入，占比 9.6%，

毛利率为 44.41%，同比增长 14.08 个百分点。

柯力传感持续加大研发投入，旨在打造核心竞争力的品牌。2022 年，公司的研发费用率提升至 8%，同比增长 2.2

个百分点，目前已拥有 727 项专利和 424 项计算机软件著作权，技术积累深厚。

为了前瞻性布局工业机器人领域，柯力传感已经推出多款成熟传感器产品并开始供应工业机器人企业。此外，公

司还计划投资 2.7 亿元与深圳市光明科学城产业发展集团有限公司合作，共同打造智能传感产业链。

mRropen15 行业研究 INNOVATION

GEXIN MAGAZINE

一 mRNA 药物，开启疾病预防与治疗的新模式

mRNA，即信使核糖核酸 (messenger Ribo Nucleic Acid)，是由 DNA 的一条链作为模板转录而来、携带遗传信

息指导蛋白质合成的一类单链核糖核酸。mRNA 药物的基本原理是将经过修饰的 mRNA 模板通过特定的递送系统递

送到细胞质内，在胞内翻译产生蛋白产物，补充患者体内不表达或无功能的蛋白、产生替代性激活或抑制细胞通路的

外源蛋白，或分泌至胞外刺激人体免疫系统产生免疫反应，从而达到治疗遗传代谢性疾病、杀死肿瘤细胞、诱导机体

产生免疫反应预防疾病等目的。

编码抗原的 mRNA 药理学原理 资料来源：Nature Reviews. Drug Discovery.

（一）mRNA 分类及结构

最 新 的 研 究 报 道 体 外 转 录 的 mRNA 可 以 分 为 四 种， 分 别 为 传 统 mRNA(Conventional mRNA)、 自 扩 增

mRNA(Self-amplifying mRNA)、反式扩增 mRNA(Trans-amplifying mRNA) 和环状 RNA(Circular mRNA)。如下图

传统的 mRNA 片段一般由五部分组成：5′端帽子（cap）结构、5′非翻译区（untranslated regions，UTR）、编码

体外转录 mRNA

体外转录

抗原编码序列

线性化质粒模板

核糖体

转染

部分 mRNA 被

RNases 降解

胞外环境

蛋白质 MHC I

MHC II

被胞吞作

用吸收

胞内裂解

蛋白质

自分泌 MHC II 处理

抗原决定簇

高尔基体

内质网

外源性蛋白

质被吸收

MHC I 将抗原决定

簇呈递到细胞表面

后激活 CD8 T 细胞

MHC I/II 将抗

原决定簇呈递

到细胞表面

蛋白酶体 细胞质内

转移

MHC II

MHC I

MHC I 处理

抗原决定簇

细胞质

MHC II 将抗原决定簇

呈递到细胞表面后激

活 CD4 T 细胞，CD4

T 细胞可以共激活抗

原特异性 B 细胞

翻译

蛋白质

图表 1

mRNA 药物 - 借力新冠迅速崛起，

有望开启药物治疗新篇章

文 - 靳建华

NA drugs - Leveraging the rapid

ise of COVID-19, is expected to

n a new chapter in drug therapy

16

蛋白质的开放读码框（open reading frame，ORF）、3′ UTR 和 3′ Poly(A) 尾（tail）。帽子结构是真核生物在转

录后修饰过程产生的位于 5′端的特殊结构，帽子结构包裹住 mRNA 的 5′端，使其免于核酸外切酶的降解，还可促使

mRNA 环化，募集核糖体启动翻译进程。5′ UTR 和 3′ UTR 可调节 mRNA 的翻译和半衰期。开放读码框为翻译蛋白

质的目标序列。3′ Poly(A) 尾保护 mRNA 免受核酸外切酶降解，也参与翻译及表达调控过程。

图表 2 传统 mRNA 的结构 资料来源：Nature Reviews. Cancer.

虽然目前的研发以传统 mRNA 为主，但由于自扩增 mRNA 具有在低剂量下达到与传统 mRNA 相同的蛋白表达水

平以及具有更强的刺激免疫反应潜力两大特点；反式扩增 mRNA 与自扩增 mRNA 相比，更安全通用，成本更低，已

用于小鼠流感研究，结果显示具有诱导抗体的保护作用。环状 mRNA 具有完整的环形结构，可避免被核酸外切酶降

解以及避免被先天免疫系统识别的特点；自扩增 mRNA、反式扩增 mRNA 和环状 mRNA 将是 mRNA 药物的发展方向。

mRNA 药物按照研发管线分类一般分为预防性疫苗、治疗性疫苗和治疗性药物。从技术上可以分为免疫疗法、蛋

白质替代疗法和再生医学疗法三大类。预防性疫苗、治疗性疫苗均属于免疫疗法，治疗性药物有蛋白质替代疗法和再

生医学疗法。其中免疫疗法中的预防性疫苗和治疗性疫苗是目前的研究热点。

免疫疗法是指将经过修饰的 mRNA 模板注射到细胞质内，在胞内产生对应蛋白产物，经过处理分泌至胞外后可

以刺激人体的免疫系统，从而产生免疫反应。目前全球 60% 的在研管线属于免疫疗法，主要针对传染性疾病和肿瘤。

而国内管线普遍集中于免疫疗法，其他两种疗法布局较少。蛋白替代疗法是指利用 mRNA 表达因为基因突变而缺失

的蛋白来补充患者体内不表达或无功能的蛋白，以及表达替代性激活或抑制细胞通路的外源蛋白。目前主要聚焦于遗

传性代谢疾病，但大多数基于 mRNA 的蛋白治疗均处在早期研究阶段（临床 I 期及之前），进度最快的是阿斯利康和

Moderna 共同启动的 AZD8601，其治疗策略是通过在局部诱导 VEGF-A 蛋白的表达，促进支配供血不足的心肌区域

的新血管再生。该疗法主要针对 II 型糖尿病、心脏衰竭和心绞痛三类患者。但鉴于蛋白替代疗法的前瞻性，国内尚无

mRNA 蛋白替代疗法的在研管线公布。再生医学疗法是指基于基因编辑或细胞重编程技术，利用 mRNA 辅助修复细

胞或使诱导多能干细胞分化为特定类型的细胞。再生医学疗法多用于细胞或骨的再生，达到重构受损器官或者组织的

目的。

（二）mRNA 药物的分类及应用领域

（三）mRNA 药物的优势

1、 安全性高

17 2、 靶点丰富

很多难成药的蛋白或胞内蛋白均可由 mRNA 编码表达，且可分泌至胞外、靶向受体或循环系统，靶向性选择更

加丰富。

3、制作周期短

与传统疫苗相比，mRNA 疫苗的研发只需要在成熟技术平台上更换抗原序列即可，因此研发周期较短，在防控突

发传染病等方面有巨大优势。按照以往生产疫苗的方式，从开始处理患者样本发现突变到疫苗制成给药，符合 GMP

要求的按需生产，总体时间约为 3 至 4 个月。mRNA 只需约 63 天，在时间和成本上具有优势。

4、免疫原性更强

mRNA 疫苗进入体内可以同时引起体液免疫和细胞免疫，而且 mRNA 自身会引发人体的天然免疫，发挥免疫佐

剂的功能，加强免疫效果。在用于治疗肿瘤和传染疾病的新抗原以及传统疫苗无法作用的疾病上，mRNA 有着极大的

应用潜力。

（四）mRNA 药物的技术路径和技术壁垒

1、 mRNA 药物的技术路径

与 DNA 药物相比 , mRNA 仅在细胞质内表达，无需进入细胞核，没有整合进宿主基因组的风险，不改变遗传基因。

半衰期与免疫原性等可通过修饰和递送系统来人工调节，代谢产物纯天然，能够被正常的细胞自然降解，没有持续累

积毒性的风险。

图表 3 mRNA 药物生产流程 资料来源：Novoprotein 官网

抗原蛋白 扩增

线性化 质粒提取

和纯化

体外转录

加帽加尾

大肠杆菌

转染

脂质体封

装和纯化

表达目的

蛋白 注射

质粒构建

免疫反应

免疫记忆

5' Cap 5' UTR

3' UTR

3' Poly A 尾

mRNA

5' UTR 3' UTR

5' UTR 3' UTR

目标基因

T7 启动子

5' UTR 3' UTR

T7 启动子

目标基因

线性化模板 DNA

mRNA 药物生产的第一步为质粒原液的生产，具体生产过程如下：① 需导入质粒的基因片段经过序列修饰后转

染入大肠杆菌并建库；② 培养发酵并通过离心及过滤收集大肠杆菌，利用碱裂等措施破坏大肠杆菌结构将质粒释放

至培养基中；③ 通过离心或过滤进行初步纯化，利用超滤切向流过滤进行浓缩；④ 利用膜过滤进行二次纯化并利

用色谱进行精纯；⑤ 收集后的质粒需要添加限制性内切酶，将模板质粒处理成线性化双链 DNA 模板，用于下一步

mRNA 合成。⑥ 线性化后的质粒片段利用 RNA 聚合酶可以通过体外转录（IVT）合成 mRNA， 随后在加尾修饰结束

后进行纯化，可以根据分子特性的不同选择相应的纯化方法，主要通过层析色谱柱对 mRNA 转录产物纯化去除污染

物和反应物，还可以使用超滤 / 过滤技术来去除或置换不需要的分子和缓冲成分。⑦ 随后利用微流控系统或自主研

发的系统将 mRNA 用脂质体递送系统进行封装。由于 mRNA 本身性质脆弱，易被体内 RNA 酶降解。且由于自身带

有负电不易穿过细胞膜的阴离子脂质双分子层并有效地渗入细胞质，因此需要依赖递送系统完成 mRNA 药物的细胞

内递送。

18

2、 mRNA 药物技术壁垒

mRNA 递送系统设计与序列修饰是目前发展的核心，也是目前专利保护的重要部分。目前应用较为广泛的 mRNA

递送系统材料为脂质或类脂质，通过调节关键脂质与辅助脂质、PEG- 脂质和胆固醇的摩尔比，改变辅助脂质或使用

PEG- 脂质，添加其他成分等可实现对 mRNA 递送效率的调控。递送的效率和安全性通常与以下因素有关：① 选择

的磷脂类型和组分比，加入少量可电离的阳离子脂质可有效装载和浓缩 mRNA，形成稳定的纳米颗粒；② 脂质饱和度，

不饱和脂质，尤其是顺式 - 双键脂质更有利于促进 mRNA 的递送；③ 载体的生物降解性影响 mRNA 的应用功效和

安全性。

脂质纳米粒（Lipid nanoparticle, LNP）是目前临床进展最快的递送载体。对于 mRNA 药物，递送系统的主要作

用在于：① 有效包裹和保护 mRNA 在到达靶点前维持稳定；② 帮助 mRNA 有效成分进入细胞；③在 mRNA 到达溶

酶体前将其释放到细胞质中。

研究进度

效率

PNP 等高聚物

具有靶向多器官和组织的潜力，

例如肝、肺以及脾脏

二期临床

可同时携带 2 个 siRNA 且产

生协同效应，递送效率高

LNP

需要 4 倍于 GalNac 的剂量以产生相近疗效

具有靶向多器官和组织的潜力

较高，包括阳离子脂质，需要类固醇处理 较低，可被生物降解

靶向性

免疫原性

FDA 批准上市

GalNac

特异性靶向肝脏组织，仅限于肝细胞

高，只需 2-5mg/kg 即可发挥作用

较低，天然配体

FDA 批准上市

图表 4 目前小核酸药物主要的递送系统平台情况 资料来源：Novoprotein 官网

二 mRNA 药物全球管线布局与行业竞争关系

根据发表在 Nature Reviews Drug Delivery 的一篇文章，截至 2021 年 6 月，在被统计的 31 家 mRNA 公司的

180 个在研药物管线中，76 个管线属于预防性疫苗，32 个管线属于治疗性疫苗，剩余 72 个管线属于治疗性药物。

从疾病领域看，传染性疾病和肿瘤是重点研究方向，传染性疾病相关 mRNA 产品 76 项，肿瘤相关产品 34 项，罕

见病相关产品 20 项，呼吸系统相关疾病产品 17 项。从技术布局看，mRNA 产品研发呈现平台化。31 家样本公司中

77% 拥有 1 款及以上预防性疫苗产品、35% 拥有 1 款及以上治疗性疫苗、55% 拥有 1 款及以上 mRNA 治疗性药物。

从管线研发进度看，mRNA 药物的研发还处于早期阶段，文章统计的 180 个在研管线中 81.2% 的药物处于临床

前研究阶段，仅有约 1.3% 的药物通过审批或获得紧急使用授权（针对 COVID-19）。

图表 5

资料来源：Nature Reviews Drug Delivery

mRNA 在多种疾病药物研发中广泛应用 图表 6

资料来源：Nature Reviews Drug Delivery

mRNA 在研管线多处于早期阶段

19 全球来看，mRNA 全球三大巨头 Moderna、BioNTech 和 CureVac 充分布局各类应用场景，截至 2022 年 4 月，

按适应症来区分，Moderna、BioNTech 和 CureVac 三家公司已上市和在研管线共计 43 条。从临床进展来看，进入

II 期及以上临床阶段的有 11 条，且集中于免疫治疗领域，成熟的品种仍然较少，并且除新冠疫苗外，目前暂无针对其

他适应症的产品上市，行业仍处于快速发展的初期阶段。

公司 应用分类 适应症 靶点 研发进展

临床前 I 期临床 II 期临床 III 期临床 已上市

新型冠状病毒感染

CMV 感染

RSV 感染

寨卡病毒感染

流感

甲型 H7N9 流感

甲型 H10N8 流感

EBV 感染

屈曲病毒感染

HIV 感染

立百病毒感染

VZV 感染

HSV 感染

SARS-CoV-2 S protein

CMV

RSV

ZIKV

influenza virus

H7

H10

EBV

CHIKV

HIV

NiV

VZV

HSV

Moderna

BioNTech

预防性疫苗

蛋白替代

疗法

再生细胞

疗法

预防性疫苗

肿瘤免疫

治疗

肿瘤免疫

治疗

实体瘤

非霍奇金淋巴瘤 ; 尿路

上皮癌 ; 三阴性乳腺癌 ;

头颈部鳞状细胞癌

胰腺癌 ; 非小细胞肺

癌 ; 结直肠癌

黑素瘤

IL-12

IL-36vIL-230X40L

心力衰竭 ;Il 型糖尿病 ;

稳定性心绞痛

甲基丙二酸血症

丙酸血症

糖原贮积病 I 型

克里格勒 - 纳贾尔综合征

心力衰竭

法布瑞氏症

MUT

PCCBPCCA

G6Pase

UGT1A1

relaxin

α-Gal

新型冠状病毒感染

流感

寨卡病毒感染

SARS-CoV-2 S protein

influenza virus

ZIKV

自身免疫性疾病

自身免疫性疾病

苯丙酮尿症

IL-2

PDL1

PAH

黑素瘤

头颈癌

宫颈癌、卵巢癌、胰腺癌、

非小细胞肺癌、子

宫内膜癌、结直肠癌、

尿路上皮癌、头颈部鳞细胞

癌、三阴性乳腺癌

胰腺癌、胆管癌、结肠癌

小细胞肺癌

MAGEA3TYRTPTENY-ESO-1

CD40

CA19-9

PSAnot availablePAP

TLR7

CD3CLDN6、IL-2、

CLDN6

去势抵抗前列腺癌

实体瘤

KRAS

IDOPDL1

VEGF-A

4-1BBPDL1、

CD404-1BB

20

图表 7 Moderna、BioNTech 及 CureVac mRNA 药物在研管线 资料来源：民生证券

截至 2022 年 4 月，国内 mRNA 疫苗在研管线有 23 条，10 条为非新冠疫苗相关，适应症涵盖肿瘤、狂犬病、

艾滋病病毒（Human immunodeficiency virus，HIV）感染、单纯疱疹病毒 (Herpes simplex virus, HSV) 感染及

呼吸道合胞病毒 (Respiratory Syncytial Virus, RSV) 感染。目前国内虽未有产品获得正式上市批准，但已经有多个

mRNA 候选药物在全球申报中进入到临床阶段，除新冠外适应症包括 HIV 感染、实体瘤、胃癌、肝癌及食管癌。

图表 8 国内 mRNA 药物在研管线 资料来源：民生证券

研发机构 适应症 研发阶段

（全球） 药品名称 靶点 研发阶段

（中国）

II/III 期临床

II 期临床

BioNTech; Pfizer;

复星医药

tozinameran 批准上市

临床前

临床前

临床前

申报临床

申报临床

I 期临床

临床前

I/II 期临床

I/II 期临床

II 期临床

临床前

临床前

临床前

临床前

临床前

III 期临床

申报临床

临床前

I 期临床

II 期临床

I 期临床

无申报

III 期临床

申报临床

II 期临床

临床前

无申报

无申报

I 期临床

无申报

临床前

无申报

无申报

无申报

临床前

临床前

临床前

临床前

临床前

临床前

临床前

新型冠状病毒感染

abdavomeran 新型冠状病毒感染

ganulameran 新型冠状病毒感染

ARCoVaX 新型冠状病毒感染

RQ3013 新型冠状病毒感染

LVRNA009 新型冠状病毒感染

LVRNA002 狂犬病

iHIVARNA-01 HIV 感染

eTheRNA-A0020 头颈部鳞状细胞癌

SW1115C3 实体瘤

DF104B1 新型冠状病毒感染

SW-BIC-213 新型冠状病毒感染

PGV002 胃癌；肝癌 ; 食管癌

SYS6006 新型冠状病毒感染

新型冠状病毒感染

BD101 肿瘤

BD102 HSV 感染

ShaCoVacc 新型冠状病毒感染

NEO_PLIN2101 实体瘤

RSV mRNA 疫苗 RSV 感染

YB1-mRNA 实体瘤

SARS-CoV-2 S protein

SARS-CoV-2 S protein

SARS-CoV-2

SARS-CoV-2 S protein

SARS-CoV-2 S protein

SARS-CoV-2

rabies virus

HIVCD40LCD70TLR4

HPV EGHPV E7

SARS-CoV-2 S protein

not available

SARS-CoV-2 S protein

not available

SARS-CoV-2

SARS-CoV-2

not available

not available

SARS-CoV-2 S protein

not available

RSV

not available

Z-VacciRNA SARS-CoV-2

军科院 : 艾博生物 ;

沃森生物

蓝鹊、沃森生物

丽凡达生物

(艾美疫苗)

eTheRNA；远大医药

西藏药业;斯微生物;

东方医院

新合生物

艾美疫苗

港药溶瘤

冠昊生物

本导基因

斯微生物

新合生物

石药集团

康希诺 新型冠状病毒

mRNA 疫苗

新型冠状病毒感染

接上表

CureVac

肿瘤免疫

治疗

新型冠状病毒感染

流感

狂犬病

SARS-CoV-2 S protein

influenza virus

rabies virus

TLR7RIG-ITLR8

OTCase 鸟氨酸氨甲酰

转移酶缺乏症

前列腺癌 PSAPSCASTEAP1PSMA

非小细胞肺癌

实体瘤

MAGEC2MAGEC15T4s

urvivinNY-ESO-1

蛋白替代

疗法

预防性疫苗

21 图表 9 国内 mRNA 药企融资轮次 资料来源：PEDATA MAX

三 mRNA 药物的成本与产业链

mRNA 药物的产业链包括上游原材料生产企业，中游药企以及下游的医院、卫生防疫站等。上游生产所需原材料

主要包括 DNA 模板、酶、mRNA 核苷酸元件、序列修饰元件、递送系统制备所需脂质以及分离纯化材料等，其中酶、

序列修饰元件以及脂质可能是产业链价值量最高的环节。上游生产所需试剂耗材主要包括纯化试剂和层析过滤材料。

根据 Zoltan Kis 等人在 Msfaccess 发表的对 Moderna 及 BioNTech 生产数据的分析，两个公司生产 1 剂 mRNA 新

冠疫苗的平均成本分别为 2.7 美元和 1.27 美元，其中 Moderna 每剂疫苗 mRNA 含量为 100μg， BioNTech 含量

为 30μg。两者生产成本差异主要源于剂量差异和生产工艺差异。从成本构成看，原材料成本占总成本比例约 60-

70%，耗材类成本平均占比在 15-25% 之间。

其中，艾博生物成立于 2019 年初，注册资本 2,200 万美元，专注于创新型 mRNA 药物研发。2021 年，艾博生

物以 10 亿美元成为年度全球融资金额最高的公司。2020 年 6 月，由艾博生物联合军事科学院军事医学研究院、云

南沃森生物共同研制的新型冠状病毒 mRNA 疫苗（ ARCoV）正式通过国家药品监督管理局临床试验批准，在树兰医

院启动 I 期临床试验。ARCoV 是国内首个获批开展临床试验的 mRNA 疫苗，完成了我国 mRNA 疫苗零的突破，也进

一步成为国内首个进入 3 期临床试验的 mRNA 疫苗。

斯微生物成立于 2016 年，2023 年 D 轮融资数亿人民币，上一轮 C 轮估值 394 亿人民币。为国内率先开展

mRNA 药物研发生产的平台型企业之一。斯微生物拥有自主知识产权的 mRNA 脂质多聚体纳米递送技术平台（LPP），

自主开发了基于云计算技术的抗原分析、预测、序列优化平台，并拥有完整的 mRNA 疫苗分析及质控技术平台。

珠海丽凡达生物成立于 2019 年，是一家创新型 mRNA 药物研发企业。公司拥有国际先进的 mRNA 生产平台及

体内药物递送平台，治疗领域包括传染病、肿瘤、罕见病、及其他蛋白缺陷类疾病，在研疫苗有新冠疫苗，狂犬病疫

苗。2021 年 5 月被艾美疫苗以 20.8 亿人民币估值收购。

目前，国内以 mRNA 药物研发及相关服务业务为主的企业共 49 家，其中 D 轮 1 家，C+ 轮 1 家，B+ 轮 1 家，B

轮 8 家，Pre-B 轮 1 家，A+ 轮 3 家，A 轮 11 家，Pre-A 轮 6 家，种子轮 2 家、天使轮 2 家、战略投资 1 家，其他基

石投资等共 12 家。可以看到，国内企业多数属于早期融资阶段，目前仅有圣诺医药一家港股上市，竞争格局还未稳定，

尚未有行业巨头跑出。企业主要在 2019-2022 年间成立，分布于长三角和珠三角。

6

8

10

12

14

4

2

0

种子轮 天使轮 Pre-A A A+ B B+ C+ 战略投资 其他

5

7

9

11

13

3

1

15

Pre-B D

22

预计在未来 15 年，预防性疫苗将主导 mRNA 领域，原因包括目前各公司有大量的预防性疫苗管线资产，mRNA

疫苗研发成功率更高，以及 mRNA 疫苗有相对于其他疫苗模式研发周期短、细胞免疫和体液免疫强、产生免疫迅速

等的优势。目前，大约 77% 的 mRNA 公司在其研发管线中至少有一种预防性疫苗，由于新冠疫情在过去一段时间的

大流行，有大量公司布局了新冠疫苗，但现在疫情趋于平稳，预计在未来一段时间内，呼吸道合胞病毒疫苗和流感病

毒疫苗的研发将占预防性疫苗的一大部分，但价格上行空间有限，预计每条管线的平均销售额峰值约为 8 亿美元 ( 不

包括 COVID-19 疫苗 )。预计到 2035 年，经风险调整后的全球总市场规模约在 70 - 100 亿美元之间。

（一） 预防性疫苗

四 mRNA 药物行业发展趋势分析

目前国内在 DNA 模板、酶、mRNA 核苷酸元件、序列修饰元件等原材料方面均具有较为完善的产业链。提供

DNA 模板的公司包括金斯瑞、莫纳生物、吉凯基因等；提供酶、mRNA 核苷酸元件、序列修饰元件的公司包括诺维赞、

斯微生物、艾博生物、翌圣生物、瀚海新酶、近岸蛋白等；mRNA 纯化试剂盒厂商有艾博生物、翌圣生物等，层析过

滤系统主要由东富龙、楚天科技等企业提供。

从 mRNA 原液到 mRNA 制剂，中间需要经过 mRNA 与递送系统混合。LNP 递送系统制备材料成本占原材料成

本比例小，仅为 6%，其中包括四大组成成分：可电离的阳离子脂质（ionizable lipids）、胆固醇（Cholesterol）、

辅助磷脂 (Helper lipid) 和聚乙二醇修饰的磷脂（PEG- lipid）。国内目前以键凯科技和艾博生物为代表，其中键凯

科技已经具备提供工业化生产用的 LNP 递送系统辅料，包括 SM-102，M-DTDA-2000 在内多种阳离子脂质及聚乙

二醇化的脂质。其他公司包括海昶生物等。除 LNP 递送系统外，目前 FDA 批准上市的还有 GalNac 递送系统，国内

代表企业有吉迈生物等。

随着国内 mRNA 应用端逐步由疫苗向其他类型拓展，以及国内 mRNA 产品临床研究进展的不断推进，上游原料

有望加速放量，后续有 mRNA 产品进入商业化生产阶段后，对上游供应链的需求将大幅增加。

图表 10 mRNA 药物生产产业链

DNA 模板 mRNA 原液 mRNA 制剂 灌装与运输

mRNA 体外转录 mRNA 纯化 递送系统

金斯瑞

莫纳生物

翌圣生物

药明生基

吉凯基因

荷塘生华

合生基因

泰度生物

上海生工

天为时代

上海华舜

艾博生物

Avanti

Trilink

键凯科技

模板 & 限制

性内切酶 :

PEG 脂质 :

mRNA加帽、 可离子化脂质 :

加尾，核苷

酸元件、

修饰元件 :

纯化试剂盒 :

诺维赞

斯微生物

艾博生物

翌圣生物

瀚海新酶

近岸蛋白

赛默飞

艾博生物

翌圣生物

楚天科技

Robopoc

Softbox

康德莱

山东药玻

正川股份

包材 :

罐装设备 :

层析过滤 :

东富龙

楚天科技

钠微科技

Cytiva

海昶生物

键凯科技

艾博生物

LNP 合成 :

吉迈生物

GalNac 系统 :

中集物流

上海生生物流

国药物流

九洲通

冷链运输 :

23 五 mRNA 药物投资风险提示

针对 LNP 递送系统的专利保护是目前使用此类递送系统的企业面临的最大风险。LNP 专利对 LNP 的保护主要有

3 个方面：首先是保护 LNP 中阳离子脂质体的化学结构，这也是 LNP 专利的核心；其次是保护 LNP 中阳离子脂质体

与其他组分之间的构成比例，包括不同脂质之间的比例以及阳离子脂质体与 mRNA 的配比；最后专利还对 LNP 的用

途提供保护。

从理论上说，如果企业在构建 LNP 时，选择的脂质与现有专利内阳离子脂质体具有类似的结构，但通过改变其

与多种脂质的配比，可能绕开已有专利。但实际上，现有专利在组分配比上的保护范围较宽，基本覆盖有效范围，很

难绕过。加之 Moderna 屡次挑战 Arbutus 的专利失败。有专家表示：从国外趋势看，阳离子脂质体发明人对与其发

明相关的组分配方、应用场景、给药方式等，构筑的专利墙已经越来越严密，其他人很难再利用别人发现的阳离子脂

质体获得新的应用专利。因此，在 2026 年 Arbutus 关于 LNP 的专利期到来之前，该专利预计难以撼动。

（一）专利纠纷问题

（二）药物有效性

治疗性药物将是 mRNA 产品的机会领域，涉及许多适应证。但与其他模式相比，它们是否具有临床优势尚不清楚，

而且也有较高的临床风险。长期机会将取决于递送系统和基因编辑等领域的技术进步。其中对于蛋白质替代疗法，在

某些情况下，mRNA 平台与标准重组蛋白策略相比，可能具有递送优势。但面临的技术挑战近期还没有明确的解决方

案，包括缺乏器官选择性、可能需要频繁递送和高免疫原性等。对于遗传性疾病和罕见疾病，mRNA 疗法可能需要与

基因疗法竞争。鉴于上述，mRNA 治疗性药物预计将占 mRNA 产品总体市场份额的 10 - 30%，且每个治疗区域的

mRNA 治疗性药物研发成功率预计低于平均水平。基于此，预计到 2035 年，经风险调整后的整体市场规模在 40 -

50亿美元之间。肿瘤学、呼吸系统疾病(主要是囊性纤维化)和罕见疾病的全球管线平均销售额峰值分别约为11亿美元、

18 亿美元和 5 亿美元。

（三）治疗性药物

治疗性疫苗由于潜在患者规模庞大，以及有望在靶向多种肿瘤相关抗原的治疗模式中占据主导地位，具有巨大的

商业潜力。治疗性疫苗 mRNA 的研发目前专注于肿瘤免疫疗法，其中单抗原疫苗为靶向传统免疫疗法难以靶向的药

物靶点提供了一条新途径，如果针对这些靶点的药物研发成功，那么在相对较小的患者人群中，就可能产生较高的溢价。

这类开发的两个例子是 Moderna 公司针对 KRAS 突变癌症开发的 mRNA-5671 和 BioNTech 针对 HPV-16+ 癌症开

发的 BNT113。多抗原疫苗的研发仍是治疗性 mRNA 疫苗研发的主体，且研究认为 mRNA 多抗原疫苗的效果要优于

肽类疫苗。目前个性化癌症疫苗 (personalized cancer vaccines，PCVs) 已经披露了初步的阳性安全性和有效性数据，

比如 Moderna 的 mRNA-4157 单药治疗，以及与帕博利珠单抗联合治疗。

药物研发公司越来越多地关注 mRNA 治疗性疫苗与免疫治疗药物如 PD1/PDL1 抑制剂的联合治疗策略，用于疾

病负担较低和免疫系统仍然有效的患者的早期治疗。因此，个性化癌症疫苗未来的市场规模将是巨大的，预计在来自

领域领导者的概念验证数据公布之后，针对广泛范围的癌症类型的 mRNA 个性化癌症疫苗管线将爆发。

然而，mRNA 治疗性疫苗也面临着一些挑战。首先，为患者制定更早的一线治疗方案，并与另一种免疫治疗药

物联合用药可能需要长期随访，并需要与免疫治疗药物单药治疗组进行直接比较的关键临床试验，这两项要求都代表

了较高的临床和监管风险。其次，为了释放个性化癌症疫苗的市场潜力，需要解决在优化制造和商业化途径方面面临

的挑战。考虑到上述因素，以及目标人群规模、模式间和模式内的竞争、定价、市场渗透率和更高的风险，预计平均

每个个性化癌症疫苗产品的销售额峰值约为 50 亿美元，专注于单一疾病的产品销售额峰值约为 13 亿美元。预计到

2035 年，经风险调整后的整体市场规模在 70 - 100 亿美元之间。

（二） 治疗性疫苗

24

六 mRNA 药物投资建议

随着技术的不断成熟与产品管线的不断推进，除 COVID-19 疫苗以外的其他预防性疫苗和治疗性疫苗将逐渐进入

市场，预计该市场将从 2028 年开始增长，到 2035 年达到 230 亿美元。其中，预防性疫苗仍是 mRNA 药物的基石，

预计到 2035 年，预防性疫苗将占据超过 50% 的市场收入，治疗性肿瘤疫苗约占 30% 的市场收入，而治疗性药物

占市场收入不超过 20%。

综合上述发展趋势与投资风险，mRNA 药物因其在治疗原理上的优势，在递送系统和稳定性方面取得进一步进展

后，有望在多种应用场景下，发展成为有绝对竞争力的治疗模式。自 2020 年 mRNA 技术爆发以来，国内目前此类

上市公司仅有圣诺医药一家，行业仍处于蓝海市场。但因 mRNA 药物存在药物有效性、药物安全性以及专利纠纷等

药物研发风险。该类标的收益与风险并存，应重点关注同时具有进入临床的研发管线、自主知识产权及递送系统专利

的国产 mRNA 药物标的。

此外，在国产 mRNA 上游生产产业链中，原材料成本占总成本比例约 60-70%，其中目前主流的 LNP 递送系统

的制备材料成本仅占原材料成本的 6%。因此，应重点关注酶、mRNA 核苷酸元件、序列修饰元件等原材料公司。其

中，部分公司可以提供从质粒到 mRNA 的全流程原料，如翌圣生物。此外，也有公司布局 mRNA 全技术产业链，包

括抗原设计、核苷酸序列人工智能优化、核苷修饰、5′ UTR 及 3′ UTR 序列优化、LPP 靶向制剂、新型脂质化合物、

生产设备及生产方法、检测方法等，如斯微生物。但需要注意的是，mRNA 上游生产产业链中原材料制备的技术壁

垒与药物研发相比较低，相关企业众多，应重点关注具有专利授权，不断进行新技术探索及专利布局的企业。

正确选择抗原序列对于 mRNA 药物研发非常重要，要保证疫苗包含的 mRNA 所编码的蛋白既安全又有效。

由于不同的蛋白质是由不同的 mRNA 序列编码构成的，因此找到最佳的蛋白质抗原是确定 mRNA 疫苗研发方向的

关键。例如严重急性呼吸综合征（severe acute respiratory syndrome, SARS）和中东呼吸综合征（Middle East

Respiratory Syndrome, MERS）暴发多年后仍未研发出疫苗的原因之一是就哪种抗原既安全又有效尚未达成广泛共

识。此外，mRNA 的修饰比例、加帽 / 尾效率、去磷酸化程度等均可影响 mRNA 的稳定性和翻译效率。mRNA 的另

一个缺点是免疫原性过高。目前的策略是在 mRNA 分子中掺入化学修饰过的核苷酸，可显著提高其翻译效率，延长

其半衰期，同时达到降低其免疫原性的目的。

此外，药物递送系统对药物的有效性也至关重要。应重点关注递送系统的组成成分、配比、来源、生产工艺、质

量控制、稳定性、杂质。以脂质纳米颗粒为例，应重点关注电荷、粒径分布、pH 值、纳米颗粒对 mRNA 的包封率、

包封后 mRNA 的完整性、功能性及含量、mRNA 释放效率的影响等问题，其中电荷会影响纳米粒的稳定性、入胞效率、

内体逃逸及不良反应等；pH 值会影响递送材料与 mRNA 复合的效率。

mRNA 疫苗成分复杂、生产及制剂工艺难度高。安全性风险主要来自于 mRNA 和递送系统两个方面，mRNA 的

免疫激活特性是需要考虑的安全性问题，因为外源性 RNA 会被识别为病毒感染的信号。非免疫细胞通过 RIG-I 受体

识别 RNA，然后触发固有免疫应答。而免疫细胞可被 mRNA 激活，并通过 toll 样受体诱导炎症。此外，mRNA 表达

产生的蛋白质可能会引起过敏反应、细胞因子释放综合征和输液反应。递送系统应重点关注与脂质相关的毒性问题，

如：阳性聚合物材料自身的毒性或安全性、制剂及贮存期间产生的降解产物以及各类杂质累积的安全性风险等。除常

见不良反应外，血小板下降、血栓等不良反应也需重点关注。

（三）药物安全性

靳建华，现为格力金投博士后，博士毕业于中山大学基础医学专业，主要关注生物医药领域。

作者简介 About The Author

ElectrochemiIndustry Investmen25 电化学储能行业投资策略研究

行业研究 INNOVATION 文 - 徐子千

GEXIN MAGAZINE

一 电化学储能行业概述

电化学储能是指可充电电池储能，其技术特点是利用化学元素作为储能介质，充、放电过程实际上就是储能介质

的化学反应或者变价的过程。电池储能的原理是在正向化学反应中吸收能量 ( 充电 )，把电能储存在化学反应的产品中，

在逆向反应中再释放出电能。

除电化学储能之外，机械储能、化学储能、电磁储能等也是比较常见的储能形式，目前机械储能中的抽水蓄能与

电化学储能中的锂离子电池储能是技术相对成熟、应用最为广泛的储能方式。

（一）基本定义

波动性电源是指具有波动特性且自调节能力较低的可再生能源，包括光伏、风电、潮汐发电等。在波动性电源发

展初期，由于其发电量占比不高，火电、水电等可以平衡整体的电力输出，但随着新能源行业在全球的快速发展，

波动性电源发电量已经到达了比较高的比例，能源智库公司 Ember 发布的一份报告称，2022 年，太阳能和风能在

全球电力中的总份额增至 12%，根据国家能源局公布的数据，我国 2022 年太阳能和风能发电量合计占比则达到了

13.8%。行业一般认为波动性电源发电占比超过 10% 以后，电网对储能等灵活性电力资源的需求将会快速提升。电

力行业将由传统的电源 - 电网 - 负荷三大环节转变为电源 - 电网 - 负荷 - 储能四大环节。

（二）电化学储能发展逻辑：波动性电源占比上升

从电化学储能的技术类型来看，主要包括锂离子电池储能、钠离子电池储能、铅蓄电池储能、液流电池储能等。

其中锂离子电池根据正极材料的不同又主要有磷酸铁锂电池和三元锂电池。从成本、寿命、安全性、技术成熟度等多

方面综合考虑，磷酸铁锂电池是目前应用最多的电化学储能技术，其在电化学储能中占比超过了 90%。其他电化学

储能技术路线如钠离子电池、液流电池等也有其优势，但目前整体产业生态尚不成熟，未来随着技术的进步与成本的

下降也具有较大的应用价值。

（三）电化学储能技术路线：磷酸铁锂优势明显

锂离子电池是通过锂离子在正极与负极之间往复移动来储存和释放电能的，充电时锂离子通过隔膜由正极移动至

负极，放电时则相反。锂离子电池主要有方形、圆柱、软包三种封装技术，方形电池通常是将极片卷绕或层叠成近似

（四）电化学储能原理分析

ical Energy Storage

nt Strategy Research

26

立方体后使用硬质金属壳封装，圆柱电池则是将极片卷绕成圆柱体后使用硬质金属壳封装，软包则是将极片层叠之后

使用铝塑膜包装。方形电池技术较为成熟，成本较低，且电池成组方便，但电池的一致性较差，是目前的主流技术；

圆柱电池一致性最好，成本最低，大尺寸圆柱电池是未来的趋势，但大尺寸的圆柱电池仍有部分技术难题尚需攻克；

软包电池能量密度高，爆炸风险小，但成本较高，在储能行业使用较少。

图表 1 电化学储能技术路线对比

钠离子电池 铅蓄电池 锂离子电池

( 磷酸铁锂 )

锂离子电池

( 三元锂 )

液流电池

（全钒）

工作电压（V） 2.5-3.65

一般

好 好

一般

160

1C 标准 0.5C，最大 4C

10-90

6000-8000

放电 -35-65

1500-2300

0.5-0.7

1500-2300

较好

好

3.2-4.2

200-220

10-85

2000

-30-55

2000-2400

0.86-1.26

1.5-4.0

荷电状态推荐

使用范围（%）

电池组循环

次数（次）

工作温度（℃）

度电成本

（元 /kWh）

安全性

环保性

能量密度

（Wh/kg）

倍率（放电）性能

电池效率

系统能量成本

（元 /kwh）

较好

一般

较好

较好

低于锂电池

-40-80

2000-3000

1

长期 2C/ 瞬时 5C

3500-4200

75-85%

30-80

500-1500 ( 铅酸 )

3700-4200 ( 铅碳 )

-40-60

70-85%

900-1200

0.61-0.86

30-90

5-40

0.64-0.86

2 1.5

25-50 7-15

0.25C 2-5C

好于锂电池

＞ 10000

＞ 90% ＞ 90% ＞ 90%

27 图表 2 圆柱电池、方形电池、软包电池示意图 资料来源：网络资料

图表 3 圆柱电池、方形电池、软包电池对比

铅酸蓄电池用填满海绵状铅的铅板作负极，填满二氧化铅的铅板作正极，并用比重为 1.28g/ml 的稀硫酸作电解质，

在充电时，电能转化为化学能，放电时化学能又转化为电能。钠离子电池储能与锂离子电池储能原理基本一致，在材

料方面使用更便宜的钠代替了锂。液流电池则是通过活性元素的氧化价态变化来实现能量的存储与释放，其容量单元

为电解液，而正极、负极和隔膜则构成了功率单元，根据电解液的不同主要有全钒液流电池、铁铬液流电池、锌溴液

流电池等。

图表 4 液流电池原理示意图 资料来源：开源证券

A Cylindrical B Prismatic C Pouch

技术优势

软包电池

单体电芯尺寸限定，扩容困难

电池一致性不好，影响寿命

电芯能量密度最大 ;

成组灵活 ; 不易爆炸

结构简单，成组密度高 ; 动力领域

应用广，技术成熟 ; 成本较低

机械强度差

成本最高

宁德时代、比亚迪

不足

代表企业 松下、LG

成组密度较低

工艺不成熟

电池一致性好 ; 大规模生产

成本最低 ; 发热较小

方形电池 圆柱电池

LG、SK

正极电解液

负载或者电源

电池堆

负极电解液

泵

隔膜

负极

正极

泵

28

以锂离子电池储能为例，完整的锂离子电池储能系统主要由电池组、电池管理系统（BMS）、能量管理系统（EMS）、

储能变流器（PCS）以及其他电气设备构成。其中，电池组是储能系统最主要的构成部分，负责储存电能 ; 电池管理

系统（BMS）主要负责电池的监测、评估、保护以及均衡等 ; 能量管理系统（EMS）负责数据采集、网络监控和能量

调度等 ; 储能变流器（PCS）可以控制储能电池组的充电和放电过程，进行交直流的变换。

图表 5 电化学储能系统组成（锂离子电池储能系统） 资料来源：头豹研究院

电化学储能各技术路线之间的产业链环节有所不同。由于磷酸铁锂电池在电化学储能中应用最广，本部分将主要

分析磷酸铁锂电池储能的产业链。

磷酸铁锂电池储能系统主要包括电芯、BMS、PCS、其他电气设备、结构件等。其中电芯是磷酸铁锂电池储能系

统中成本占比最大的部分，大约可占到整个储能系统成本的 50%。

电芯环节主要由两大阵营构成，一是原来的动力电池厂商例如宁德时代、比亚迪、亿纬锂能等，目前此类厂商占

据了储能电芯市场绝大部分的市场份额，另一阵营则是专做储能电芯的电芯厂商如海辰储能、派能科技等。电芯的上

游主要包括磷酸铁锂正极材料、负极材料、电解液、隔膜四大主材以及铜箔、铝箔、结构件等其他材料，电芯的上游

供应链基本上继承了动力电池行业，目前电芯上游环节整体的行业集中度较高，四大主材的 CR5 至少都在 69%，国

产厂商基本已经占据了电芯上游材料的市场，隔膜环节在四大主材中技术门槛与资金门槛相对较高。

（五）产业链分析

图表 6 2022 年储能电芯市场份额 资料来源：CNESA、中邮证券

DC

汇流电箱

RS-485 网络

CAN 网络

电池

DC AC

PCS

AC

EMS

电网

BMS 负荷

Modbus Modbus

宁德时代

比亚迪

亿纬锂能

瑞浦兰钧

鹏辉能源

海辰储能

派能科技

远景动力

南都电源

国轩高科

其他

53GWh, 44%

6GWh, 5%

9GWh, 7%

11GWh,9%

11GWh,9%

14GWh,12%

5GWh, 4%

4GWh, 3%

4GWh, 3%

3GWh, 2%

3GWh, 2%

29 图表 7

资料来源：鑫椤锂电、东兴证券

2022 年磷酸铁锂正极材料竞争格局 图表 8

资料来源：鑫椤锂电、开源证券

2022 年负极材料竞争格局

图表 9

资料来源：EVTANK、开源证券

2022 年锂电池隔膜竞争格局 图表 10

资料来源：EVTANK、开源证券

2022 年锂电池电解液竞争格局

PCS 的原理与光伏逆变器比较类似，因此阳光电源、科华数据、古瑞瓦特、固德威等光伏逆变器厂商在储能 PCS

环节也占据了较大的市场份额。BMS 环节则有多方参与，既有储能系统集成商或电池厂商自研 BMS，也有第三方的

BMS 厂商。

二 电化学储能行业发展情况分析

在 2012 年之前，在电化学储能领域，主要使用的是铅蓄电池、钠基电池和液流电池，但存在一些问题：铅蓄电

池寿命较短，其中使用到的铅元素易产生环境污染；钠基电池存在短路燃烧的风险；液流电池系统效率低、原材料价

格高、环境温度要求高等；2012-2020 年，锂电池开始被广泛应用，锂离子电池占全球电化学储能累计装机规模由

2012 年的 26% 提升至 2019 年 88.8%，尽管在此阶段锂离子电池的技术逐步成熟，但电化学储能行业整体的规模较小，

电化学储能行业尚未受到足够的重视；2020 年之后，随着“双碳”政策的提出，新能源发电占比的提升，以及新能

源汽车带动的整个锂电池产业的进一步成熟，电化学储能逐步受到了各方的高度关注，在技术路线上磷酸铁锂具有相

对较长的循环寿命、相对较好的安全性、相对较低的成本，成为了电化学储能的主流。

（一）发展历程

（二）电化学储能行业现状

湖南裕能

德方纳米

常州锂源

湖北万润

安达科技

国轩高科

其他

恩捷股份

星源材质

中材科技

中兴新材

河北金力

惠强科技

江苏厚生

北星新材

蓝科途

沧州明珠

其他

天赐材料

新宙邦

比亚迪

国泰华荣

昆仑化学

中化蓝天

法恩莱特

珠海赛纬

杉杉新材

亿恩科天润

其他

贝瑞特

杉杉股份

江西紫宸

中科星城

广东凯金

尚太科技

其他

26%

18%

38% 35.9%

12.3%

11.4%

9.7%

4.3%

4.3%

3.4%

3.1%

2.0%

1.9%

11.7%

9% 13%

8%

7%

4%

4%

3%

3%

2%

9%

26%

16%

9% 9%

9%

9%

22%

10%

10%

9%

6%

21%

30

1、 市场规模

从电芯出货量来看，EVTank、高工锂电、infolink、SNE 多家研究机构数据显示，2022 年全球锂离子储能电芯

出货量 120-160GWh，出货量相比 2021 年增长约 140%-200%，按照 0.75 元 /Wh 的出货价格计算，2022 年全

球储能电芯销售规模 900-1200 亿元。从终端装机来看，根据安信证券统计，2022 年全球新增电化学储能装机规模

71.7GWh，最终并网装机量往往相对储能电芯出货量有一定的滞后，因此装机量小于当年的电芯出货量，按照 1.6 元

/Wh 的储能系统价格计算，2022 年全球锂离子电池储能系统市场规模 1147 亿元。2023 年上半年，全球储能电芯出

货量约 100GWh，同比增长约 100%，继续延续高速增长态势。

图表 11 全球历年新增新型储能装机容量 资料来源：中关村储能、安信证券

2、 市场分布

从应用环节的分布来看，电化学储能主要应用于电源侧、电网侧以及用电侧，电源侧与电网侧属于表前，以大型

储能为主，用电侧属于表后，以工商业及户用储能为主。在发电侧，电化学储能可以用于平滑电力输出，例如我国对

于风光发电并网的强制配储政策，就属于发电侧的储能应用；在电网侧，电化学储能可以用于调峰调频，缓解电网阻

塞；在用电侧，电化学储能可以应用于峰谷价差套利、备用电源等方面。此外，独立储能也是目前新兴的应用场景，

可以服务于电力系统的多个环节，使用较为灵活。过去几年，我国的电化学储能在电源侧的应用最多，这主要是因为

我国自 2021 年开始的强制配储政策，部分地区对光伏风电并网提出了 10-20%，1-2h 不等的强制配储要求，刺激了

我国储能市场的快速扩张。

从地域分布来看，美国是电化学储能最大的市场，大约占据全球市场的 40%，其次为中国、欧洲，三大地区合

计占据全球市场的约 80%。各个地区储能市场的整体情况也有所区别，美国与中国都以表前大储为主，欧洲则以表

后的户储为主。美国由于其电力行业市场化程度高，储能电站的收益率可观；中国则主要由政策推动，储能主要作为

成本项存在，经济效益不佳；欧洲则由于居民电价较高，同时受到国际局势影响，刺激了居民的储能需求。

图表 12 2021 年中国电化学储能终端应用场景分布 资料来源：BNEF、中金公司

2016A

2.10 3.16 6.85

150

90 100%

120 150%

-50%

200%

60 50%

30 0%

0

2017A 2018A 2019A 2020A 2021A 2022A 2023E

139.00

全球新增储能装机容量（GWh） 同比（%）

80%

3%

8%

9%

新能源配储

电源侧辅助服务

电网侧储能

工商业及其他

7.72 10.76

25.2

71.70

31 3、 竞争格局

本部分主要就电化学储能中最核心的储能系统环节分析其竞争格局。储能系统厂商直接面向终端客户，对厂商的

技术能力、产品研发能力、渠道销售能力都有较高的要求。目前储能系统集成环节主要由三大参与方构成，一是电芯

厂商向下游拓展至储能系统集成，例如宁德时代、比亚迪等，此类厂商在上游供应链方面具有优势；二是 PCS/ 逆变

器厂商向下游拓展至储能系统集成，例如阳光电源等，此类厂商在技术上具有一定先发优势；三是专业的储能系统集

成厂商如海博思创等，此类厂商往往在渠道或产品方面具有优势。

从市场份额来看，储能系统集成目前处于较为分散的阶段，尚未出现明确的行业龙头。从全球范围来看，根据

IHS 数据，2021 年全球市场份额前三的储能系统厂商分别为 Fluence、NextEra Energy、Tesla，均为美国厂商，但

三家的份额都在 10-20% 之间，行业整体格局较为分散。从国内市场来看，根据《储能产业研究白皮书 2023》公布

的数据，2022 年我国储能系统份额前三的厂商分别为海博思创、中车株洲所、阳光电源，市场份额也都在 10-20%

之间，竞争格局同样分散。

图表 13 2021 年全球储能系统集成商市场份额 资料来源：HIS Markit、安信证券

图表 14 2022 年中国储能系统集成商市场份额 资料来源：《储能产业白皮书 2023》、民生证券

（三）电化学储能未来发展预测

1、 电化学储能市场规模将快速扩张

从电化学储能发展的基本逻辑来看，全球波动性电源发电量占比超过 10% 以后，储能的需求增速会快于波动性

电源装机量的增速，电化学储能作为应用最为广泛，产业最为成熟的储能技术之一将受益于储能需求的快速增长。根

据多家机构的预测，2025 年全球储能电池需求量在 300-600GWh，按照磷酸铁锂电芯 0.65 元 /Wh 的价格计算，

28% 18%

17%

7%

7%

7%

8%

8%

9%

10%

14%

12%

11%

7%

2% 14%

3%

3%

4%

5%

4%

Others Fluence

海博思创

中天储能

新源智储

融合元储

华能清能院

平高电气

远景能源

天合储能

中车株洲所

阳光电源

Tesla Energy

Wartsila

NextEra Energy

Resources

Nidec

Sungrow

SMA Sunbelt

FlexGen

Powin Energy

NEC Energy Solutions

32

2025 年全球储能电芯市场规模 1950-3900 亿元。储能系统按照 1.2 元 /Wh，装机量比电池出货量滞后一年计算，

预计 2026 年全球储能系统市场规模 3600-7200 亿元。

2、 电化学储能将是未来 5 年储能行业中的最大增量

统计数据显示，2022 年全球储能装机中，抽水蓄能占比 79.3%，装机量仍然遥遥领先于其他储能技术，而新型

储能（包括电化学储能、氢储能、压缩空气储能、飞轮储能等）占比仅有约 20%。仅仅从成本上看，抽水蓄能目前

可以做到大约 0.2 元 /kwh 的 LCOS（平准化度电成本），主要是因为抽水蓄能电站的寿命长，技术成熟，并且扩充

容量的边际成本低，因此从经济性角度上来讲，抽水蓄能仍然是首选的储能技术。但也要注意到，抽水蓄能受到地理

条件的限制，需要寻找天然的蓄水池以降低建设成本以及建设难度，因此在众多地区缺少建设抽水蓄能的地理条件。

同时抽水蓄能的建设周期久，需要近 10 年的建设时间，一次性投资也较电化学储能大得多，所以在风电光伏装机快

速增长的情况下，仅靠抽水蓄能无法满足需求。

图表 15 电化学储能和其他储能形式对比

根据 Infolink 的预测，到 2030 年我国的电力系统需要大约 460GW 的储能，而根据我国《抽水蓄能中长期发展

规划（2021-2035）》，到 2030 年我国累计投产的抽水蓄能电站预计有 120GW，由此产生的 340GW 储能需求缺

口将由新型储能技术补足，而在新型储能技术中，以磷酸铁锂电池技术为代表的电化学储能因为成本较低，技术相对

成熟，将成为未来 5 年左右的时间内储能行业中的最大增量。

3、 国内电化学储能将由政策推动转向市场推动

国内的储能市场在过去两年主要受益于风力发电与光伏发电的强制配储政策，对于新能源电站运营企业而言，配

置储能几乎是单纯的成本支出，对于新能源电站整体的消纳水平提升极其有限，部分电站配置的储能甚至仅仅是为了

满足政策要求而实现并网，储能系统则完全闲置。因此过去两年中，新能源电站运营企业最关注就是储能系统的成本，

对于储能系统的质量、可靠性等则关注度不够。这也导致了过去几年国内电化学储能产业对低成本的极致追求，性能

较差但成本低的电芯反而会更受欢迎，导致了部分劣币驱逐良币的情况。

但从 2022 年起，随着国内多个省份工商业峰谷电价差的进一步拉大，工商业储能的经济性逐渐凸显。一般认为

在目前电化学储能系统的成本下，如果峰谷价差超过 0.7 元 /kwh，则使用电化学储能系统进行峰谷套利就具有了盈

利空间。统计数据显示，2022 年，广东省（珠三角地区）、浙江省、湖北省、江苏省等多个地区的一般工商业峰谷

价差的平均值都远远超过了 0.7 元 /kwh。2023 年最新的数据显示，国内各省份的峰谷电价差平均值普遍较 2022 年

氢储能 飞轮储能 电化学储能

（磷酸铁锂） 抽水蓄能 压缩空

气储能

充放电效率 90%

0.5-0.7 1.82

1500-2300

6000-8000 次

70-75%

6000

30-40%

投资成本

（元 /kWh）

寿命

优点

技术成熟度

度电成本

(LCOS, 元 /kwh)

缺点

主要应用场景

小范围应用

1000 小时

0.2

10000-15000

20 年 40-50 年

＞ 90% 50-70%

成熟 成熟 小范围应用 小范围应用

效率高、成本较低

坝体 100 年，

设备 40-60 年

响应速度快 度电成本较低 扩容简单

降本空间大

度电成本低、

技术成熟

较高 0.5

13000

无法做到绝对安全 效率较低、受

地理制约 成本高，难以大规模 效率低、产

业链不成熟

受地理制约、

建设周期长

发电侧配储；

用户侧峰谷套利

发电侧配储，

电网调峰 电网调频 海上风电配储 ,

跨季节储能 电网侧调峰调频

5000-6000

33 继续拉大，电化学储能在工商业用户侧的市场化推动力愈发强大。尽管从市场空间的绝对值来看，2022 年国内工商

业储能的装机量还处在MWh的阶段，远远少于发电侧的配储装机量，但工商业储能是真正由市场推动的储能应用场景，

后续将具有巨大的增长潜力以及更好的持续性。

此外，随着国内逐步推进电力市场化以及电化学储能成本的持续降低，发电侧、电网侧以及独立储能也会逐步地

转向市场化推动，目前国内的电化学储能正处在由政策推动向市场推动的转变期，未来会走上更加健康的发展通道。

三 电化学储能投资机会

电化学储能整个行业在未来几年仍会持续保持高速增长，全行业的扩张对电化学储能的各个环节而言都会有增量

市场带来的投资机会。

（一）行业规模扩张带来的贝塔收益

我国在政策主导下的电化学储能，主要应用为新能源配储，产品形式单一。随着新能源发电占比的逐步提升以及

电力市场化的逐步推进，储能的终端应用场景走向多元化。独立储能、长时储能等储能形式逐步受到重视。与此同时，

在用户侧，储能系统变成了 To C 的产品，其适应用户多元化的需求更加重要。储能应用场景的多元化必定会催生不

同技术路线、不同的产品设计方案的电化学储能系统，产品由单一走向多元必然会带来相应的投资机会。

（二）储能应用场景多元化带来的投资机会

虽然电化学储能的国产化率整体较高，技术也逐步成熟，但降本增效是电化学储能行业的永恒的主线，在中上游

的部分环节仍有技术迭代、国产替代带来的降本增效空间，例如在电芯环节的大方形、大圆柱技术，设备环节的涂布

模头，材料环节的导电剂等。

（三）技术迭代、国产替代带来的投资机会

四 电化学储能投资风险

安全问题一直是电化学储能尤其是锂离子电池储能的达摩克里斯之剑，虽然磷酸铁锂电池相较三元锂电池的安全

性更好，但由于储能电池的使用时间长，充放电频繁，磷酸铁锂电池也无法保证绝对的安全，近年来也常有电化学储

能电站发生火灾等事故。当前政策环境下，对于安全发展提出了更高的要求，如果电化学储能电站发生重大的安全生

产事故，则对于电化学储能来讲会造成较大的负面影响。

（一）生产安全风险

工信部统计显示，仅 2022 年我国就新规划了 1200GWh 的锂电池电芯产能，媒体统计截至目前锂电池电芯的规

划产能已达到 6000GWh，而 2022 年全球锂电池的出货量（包含动力与储能）在 800-900GWh，考虑未来几年的增长，

也很难覆盖掉如此巨大的产能规划。动力电池在 2023 年上半年已经出现了明显的产能过剩，龙头企业宁德时代披露

的年报以及半年报显示，公司的产能利用率从 2022 年的 81.25% 下滑至 2023 年上半年的 60.5%。在巨头纷纷转向

储能电池的情况下，储能电池出现阶段性的产能过剩仅仅是时间问题。产能过剩将淘汰掉一批成本、技术没有优势的

企业，对行业格局产生较大的冲击。

（二）电芯产能过剩风险

（三）国际环境风险

34

目前中美关系降至冰点，国际环境复杂，2023 年 7 月，宁德时代与福特汽车在美国合作的电池项目就遭到了调查，

中国电池厂商存在受到美国制裁的风险。美国占据了全球 40% 的储能市场，并且在短期内仍会保持全球第一大储能

市场的地位，若中国储能厂商对美国的出口受限，将会极大地影响中国储能厂商的市场空间。

锂电池电芯企业目前普遍在主板以及创业板上市，科创板的锂电池电芯厂商仅孚能科技一家，可见监管机构对锂

电池电芯的科创属性存在疑虑，锂电池电芯企业如想在科创板上市会面临较大的不确定性，主板以及创业板上市对利

润指标的要求较高，提高了投资退出的难度。

五 电化学储能投资建议

系统集成环节直接面向终端客户，集产品设计、技术实力、营销实力于一身，脱离了工业标准品的范畴，可类比

于汽车行业的整车企业，目前电芯企业、PCS 企业等都在向系统集成环节渗透，系统集成环节整体的竞争极为激烈，

但目前尚未出现明显的龙头厂商。同时由于目前储能系统的应用场景愈发多元化，初创企业在系统集成环节的空间相

对更大，更容易找到差异化竞争的路径，建议重点关注电化学储能系统集成环节，尤其在安全设计能力、客户需求洞

察能力方面有优势的企业。

（一）重点关注电化学储能系统集成环节

目前下游尤其是发电侧与电网侧对于上游锂电池的降本诉求依然强烈，储能电芯依然在向着大容量方形、大圆柱

方向切换，尽管电芯环节会面临产能过剩的风险，但当电芯技术切换时往往是结构性的产能过剩，即先进产能不足，

落后产能过剩。初创型企业具有历史包袱小的优势，若能把握好技术迭代的节奏，适时扩充先进产能，往往是扩大市

场份额，在行业内站稳脚跟的机会，因此电芯环节建议关注技术迭代的时机，搜寻技术实力过硬且能准确把握先进产

能扩张时机的企业。

（二）电芯环节重点关注技术迭代时机

尽管锂电池储能的上游整体市场格局稳定，国产化率较高，但仍有部分细分环节尚有国产替代的机会，例如在隔

膜设备、涂布模头、导电剂等领域目前国产化率仍比较低，上游材料与设备环节建议关注细分环节的国产替代。分环

节的国产替代。

（三）上游材料、设备环节重点关注国产替代

目前磷酸铁锂电池是电化学储能的主流技术路线，但磷酸铁锂电池也有低温衰减严重，无法保证绝对安全等问题。

而其他电化学储能的技术路线可以在部分细分的储能场景下占据一定的市场。例如钠离子电池的低温性能以及安全性

都好于锂离子电池，因此在部分低温环境或者对安全要求极高的场景下，钠离子电池具有优势；又例如液流电池在安

全性方面优于锂电池，同时由于液流电池的功率单元与容量单元是单独存在的，因此扩大容量只需添加更多的电解液

即可，扩容的边际成本更低，在长时储能的场景下具有优势。钠离子电池、液流电池等其他电化学技术路线的产业生

态目前还不够成熟，若后续应用规模增加，技术进一步进步、成本进一步降低，甚至有可能成为主流的储能技术路线。

由于目前钠离子电池、液流电池等电化学储能技术都处在小规模应用的阶段，产业还处于发展的中早期，建议关注相

关产业的中早期项目。

（四）建议关注钠离子电池、液流电池等其他电化学储能技术路线的中早期项目

徐子千，现为格力金投投资研究部经理，硕士毕业于华中科技大学材料加工工程专业，主要关注新能源领域。

作者简介 About The Author

35 人工智能技术在投资性金融机构的

前沿应用洞察与展望

GEXIN MAGAZINE

我国金融机构体系主要由银行金融机构与非银行类金融机构构成。非银行类金融机构中包括投资性金融机构。投 资性金融机构是在直接金融领域内为投资活动提供中介服务或直接参与投资活动的金融机构，按照服务或经营内容不

同来划分，主要包括证券经纪和交易公司、投资基金和股权投资公司、证券交易组织机构、投资银行以及证券业务相

关的各类事务所等。其中，以投资基金和股权投资公司为代表的投资性金融机构大多以投资业务为核心，以获得投资

收益为目标。

在当前我国处于金融和前沿科技深入融合的阶段，人工智能（AI）、区块链、大数据和 ChatGPT 为典型的大模

型的出现，使人工智能的发展走到了一个新的拐点，同时也为金融业的深层发展打开了一扇新门，前沿技术逐渐渗透

至金融体系下的各类机构，包括银行类金融机构和非银类投资性金融机构。

银行类金融机构对人工智能并不陌生，其应用场景已经涵盖了银行前中后台。银行前台主要面向客户经营，负责

业务拓展和销售，为客户提供一站式、全方位的服务。中台往往包括风险管理（贷前调查）、授信审查、财务管理等。

银行后台主要是对业务和交易的处理和支持，包括会计处理、IT 支持、呼叫中心等。人工智能在银行前中后台的业务

的应用分别体现在理财产品营销、风险管理和授信业务合规审查，以及智能客户服务等领域。

对于非银行类金融性投资机构，尤其是那些从事在一级市场和二级市场投资活动的投资机构来说，人工智能技术

也可以应用在其投资业务中，主要应用于投资前的立项尽调、投资流程管理和投资后的风险控制。具体来说，人工智

能的数据挖掘技术可以协助立项尽调阶段的业务人员制作产业图谱，预测股价，分析市场舆情；在流程管理过程中，

人工智能的自然语言处理和计算机视觉技术可以使业务流程更加智能化、管理数据全景化；最后，人工智能的机器学

习技术可以助力投后的风险管理。

本文将探讨人工智能技术适合在投资性金融机构具体应用的场景。本文提出了以下四个问题，并对这些问题一一

做出分析、判断与解答。梳理这些问题可以为投资性金融机构明晰将人工智能技术落地投资业务的具体内容、场景及

技术架构，并为机构运营的降本增效、人工智能技术在金融投资业务的落地，以及具体技术路线的制定提供策略建议。

第一，人工智能包括哪些主要技术？

第二，上述人工智能技术可以应用在投资性金融机构的哪些业务板块？

第三，投资性金融机构该如何对人工智能技术融入投资业务系统进行平台应用和数据库架构？

第四，投资性金融机构为了落地人工智能技术，该如何进行 IT 战略规划和布局？

本文将按照以上线索，在第一部分介绍人工智能的四大类主要技术，在第二部分分析人工智能技术在投资性金融

机构各业务领域的可能的应用，在第三部分分析并探讨投资性金融机构该如何对人工智能技术融入投资业务系统进行

平台应用和数据库架构。最后，本文在第四部分，探讨如何对投资性金融机构落地人工智能技术进行IT战略规划和布局。

行业研究 INNOVATION 文 - 胡燕妮

36

一 人工智能包括哪些主要技术？

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门研究如何让计算机具有智能的科学。人工智能的目标是让计

算机能够模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系

统。目前，人工智能的核心技术包括自然语言处理、数据挖掘与分析、机器学习和计算机视觉 ( 图表 1)。

图表 1 人工智能关键技术

语义理解：

利用计算机技术实现对文章

的理解。它的下一步是语言

生成

计算机视觉

(CV)

预测：

这里主要是指多元多变量线

性回归和逻辑回归和贝叶斯

统计预测等。在大数据分析

中，最常用到这三类基本的

方法

图谱生成：

可以将知识通过实体和关系构

建，转化成图谱 , 将关系图形

化、实例化、可视化。通常用

于信息和人物关系的展示

统计学分析：

依然是最基本的数据挖掘技

术，特别是描述性统计、相

关性分析、多元回归等

图像识别：

主要包含图像识别和目标检测

技术。识别图像内容检测图像

中的目标对象再做后续运用处

理。比如 ORC 识别技术可以

对输入的图像进行文字识别，

转换成文字信息

主成分分析和聚类：

都可以理解为将观察对象的

群体按照相似性和相异性进

行不同群组的划分。特长是

从大数据中提取对象特征并

将对象归类

语言生成：

它是自然语言处理 (NLP) 领

域中的一个重要分支，利用

计算机技术来生成符合人类

自然语言规范的文本的过程

问答系统：

问答系统是一种人机交互的

系统 , 强调人机互动，能够

根据用户的提问 , 快速准确

地给出相应的答案

强化学习 :

关注智能体在环境中如何采

取行动才能获得最大化奖励

或收益

无监督学习：

无监督学习指一般对结果未

知，只能通过分析和训练数据

得到结果。无监督学习的算法

主要有主成分分析等方法

监督学习：

监督学习指已经预知可能结

果的学习。利用已知类别的

样本特征调整参数，使其达

到所要求性能和结果的过

程。主要包括回归、K 邻近、

主成分分析法等

机器学习

（ML）

数据挖掘

(Data Mining)

目标检测：

用计算机技术检测目标的距

离、位置，或跟踪目标运动轨

迹。目前运用最多的场景是自

动驾驶

自然语言处理

（NLP）

37 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究运用计算机技术来分析语言 , 使计算机

能够像人类一样理解、处理和生成语言。自然语言处理技术涉及的领域较多，主要包括语义理解、语言生成和问答系

统等。其中，语义理解是指各类语义计算模型，分析一段文字，对文字意思以及上下文做出理解与判断。目前，关于

语义理解的模型层出不穷，如相关性计算、PLSA、LDA 卷积神经网络等。语言生成是语义理解的下一步，它是根据

学习和训练，计算出单词或字符在给定上下文的条件下的出现的概率分布，最后输出语言。生成模型通常是概率模型，

常用的生成模型包括隐马尔可夫模型 (HMM)、贝叶斯概率、LDA 模型等。最后，问答系统是基于以上两个过程的输出，

强调人机互动，通常应用在智能客服、产品自助问答等领域。

以时下最火爆的 GPT-3 生成式语言模型为例，它是基于 Transformer 和 Bert 的预训练语言架构，假设某人输

入一些词汇，GPT-3 会借助 LDA 模型生成上下文语句。举个例子，此人输入“孤独”、“生命”与“爱”这三个词，每个

词分别占比该语言库所有搜索内容的 0.1，0.5，0.4(10%，50%，40%)，LDA 模型会根据已有数据库和贝叶斯概率

模型，推测出与这三个词相关性最高的形容词、介词、名词等，来对生成句子进行填补，最后形成完整的一段话。所

谓贝叶斯概率模型，就是在已知条件下推测未知的概率。在当前场景下，已知某人输入“孤独”“生命”与“爱”，人工智

能运用贝叶斯概率推断关键词前后出现可能性最高的词，最后可能生成的内容是“生命的本质是孤独的，唯有爱是良

药”( 图表 2)。

图表 2 LDA 模型生成语句举例

数据挖掘不同于自然语言处理 ( 主要分析语言文字 )，是一种从大量数据中寻找模式和关系的过程，主要用于分

析数据。分析大数据主要运用统计学方法和算法来分析数据。统计学依然是最基本的数据挖掘技术，特别是描述性统

计、相关性检验、多元回归。文章认为，传统统计学方法在中等数据量的分析中仍未过时。比传统统计学更先进的是

各类大数据挖掘算法，如主成分分析、聚类分析、决策树、多元多变量回归、贝叶斯概率预测、时间序列分析等。这

些大数据挖掘算法主要针对大数据量的计算，能够分析和寻找出人类或统计学无法计算出的数据关系。随着数据量的

不断增加和信息技术的发展，数据挖掘在企业管理中的决策支持作用将越来越不可或缺。

机器学习是指利用计算机算法和模型，对数据进行学习和训练，以从中获取有用的知识和信息。如果从数据分析

的过程来说，它是上一步数据挖掘的递进，是数据挖掘的具体算法，按照算法的学习方式分类，分为监督学习、无监

督学习、强化学习等（图表 3）。监督学习指已经预知可能结果的学习，利用已知类别的样本调整参数，通过训练使

其达到已知要求的性能和结果的过程，通常使用决策树、线性回归（普通最小二乘回归）、逻辑回归、朴素贝叶斯等，

p (w\\d) = Σ p (w\\z) p (z\\d)

p(w/z)

p(z/d)

生命 0.3

路 0.2

夜 0.1

天空 0.04

孩子 0.03

孤独 0.3

自由 0.1

迷惘 0.1

坚强 0.08

绝望 0.05

爱 0.2

碎 0.1

哭 0.1

死 0.07

飞 0.01

“ 生命 的本质是 孤独 的 ,

唯有 爱 是良药”

“情感”

“事物”

“行动” 行动 0.4

事物 0.5

情感 0.1

2

38

图表 3 机器学习算法按学习方法的分类

计算机视觉是人工智能的一个重要子领域，融合数学、计算机、电子信息等跨学科知识和技术，实现场景的可视

化应用，在医疗、自动驾驶、智能监控、虚拟现实领域皆有广泛应用。除此之外，计算机视觉在企业管理的办公自动

化场景也发挥了良好的应用价值：由于办公过程中需要处理大量文件，图像识别技术在内容检测方面发挥了用武之地。

比如 ORC 识别技术可以对输入的图像进行文字识别，转换成文字信息，生成文件，提高业务人员的办公效率。对于

有数字的财务报表，ORC 识别技术也可以提取财务数字并做出计算，避免业务人员手动填写导致的错误。

二 上述人工智能技术可以应用在投资性金融机构的哪些业务板块？

投资性金融机构的投资业务面临哪些业务痛点？人工智能技术将如何协助解决这些痛点？本文认为，人工智能的

各类技术可以协助投资过程中的信息搜索和数据分析、业务流程自动化、以及风险控制，与此相对应的投资管理阶段

分别为投前项目尽调、流程管理、投后风险控制。

制作产业图谱：运用人工智能的数据挖掘技术，可以展示某产业的产业链上下游，制作产业图谱。数据挖掘技术

将为尽职调查业务人员提供基于大数据统计的产业链分析，从而提供给尽职调查人员明确的产业链知识。或许一些金

融信息网站已经具有该类功能，但是缺乏结合某个区域范围、省市、或全国范围的产业链图谱，其网站上的产业链图

谱也并非实时生成。具备产业数据库并能够精准分析产业链的数据挖掘技术能解决该问题：以一家产业大数据分析公

司 VentureSights 的产品为例，其为某客户提供了氢能产业链图谱。氢能上游主要为“制氢”（紫色），包括加氢和储氢；

氢能下游主要包括为实现工业低碳发展的氢炼化工艺，以及氢能作为清洁能源替代传统能源的氢燃料电池和氢能燃料。

但 VentureSights 在此基础上囊括全国“氢能”相关企业 1273 家，形成全国氢能产业拓扑图，用节点表示每一家企业，

用颜色区分产业下细分三级分类。同种颜色节点距离越近，代表形成产业细分集群，集群内企业相似度越高（图表 4）。

再比如，VentureSights 的数据挖掘技术还可以轻松地分析榆林市的产业集群，并刻画出各个产业群下属的公司（图

表 5）。图中榆林市的 11 大类产业集群分别是工程建设、石油化工与天然气、煤化工、食品与农业、信息技术、医疗

器械与医药、新能源发电、房地产与物业、环保科技、纺织服装等，粉色圆圈代表“食品与农业”集群的下属企业。

（一）投前项目尽调：运用数据挖掘技术进行信息检索和数据分析

现实世界的例子是：将电子邮件自动标记为垃圾邮件或非垃圾邮件，以及政治或运动的新闻文章进行自动分类，或者

检查一段文字表达的是积极情绪还是消极情绪（在这里，积极情绪和消极情绪是已知的分类）。无监督学习，意思是

在训练前对数据分析所产生的结果未知，只能通过分析和训练数据得到结论，通常采用主成分分析、K 邻近、聚类分

析等方法。最后，强化学习不同于以上两种方法，更关注在环境中如何采取行动才能获得最大化奖励或收益。

监督学习

机器学习算法

无监督学习

决策树 线性回归 逻辑回归 朴素贝叶斯 主成分分析 聚类分析 K 邻近

化石燃料制氢

工业副产制氢

电解水制氢

甲醇 / 液氨裂解制氢

39 图表 4 氢能产业链及产业集群图谱

氢能产业线上三级分类

图表 5 榆林市 11 大产业集群图

氢能下游 : 氢能下游 :

氢炼化、氢制甲醇 /

合成氨、煤化工耦合

氢燃料电池、氢能

燃烧供电供热

下游

( 氢能利用 )

氢能

氢能供电

氢能供热

氢能冶金

渣油加氟

苯加氢

石脑油加氢

氢燃料电池

氢能燃烧

氢炼化

氢制甲醇

氢合成氨

煤化工耦合

上游

( 制氢 )

中游

( 加氢储氣 )

储氢

加氢

液态储氢

气态储氢

固态储氢

氢能上中游 :

加氢、储氢、加氢

制氢

氢燃料电池

氢能燃烧

储氢

氢炼化

煤化工耦合

加氢

氢制甲醇

氢合成氨

榆林

食品与农业

榆林·纺织服装

榆林·工程建设

榆林·信息技术

榆林·医疗器械

榆林·煤化工

榆林

房地产与物业

榆林

新能源发电

榆林

石油化工与天然气

为自回归基础模型

其中， 分别为股票在 t , t-1 , t-2 ,

... ... 及 t-p 日的价格

以上自变量的回归系数

40

预测二级市场股价走势：人工智能的数据挖掘技术，可以分析和发现被投企业在二级市场上股票价格的波动，预

测股价未来走势。其价值作用在投资前对拟投资企业二级市场表现的尽职调查，可以解决金融投资的信息不对称问题。

由于经济活动的买方与卖方获取到的信息水平不同，双方在信息市场上存在明显差异，导致市场变得不公平 , 增加了

投资风险。例如，对于购买上市企业股份的基金或投资机构，上市企业在二级市场的表现（如公司业绩、价格走势、

流动性等）是否良好，是投资机构做出投资判断，预测投资后收益的重要渠道信息。此时，上市公司作为卖方，是信

息披露的主要渠道，拥有着对自愿性信息披露的主导权；而基金或机构投资作为买方，除了获取强制性披露的信息以

外，对上市公司财务和发展等状况的信息掌握不充分，也不准确，只能依靠网络资源搜集相关信息。

数据挖掘可以分析预测被投企业在二级市场上股票价格的波动与走势。例如，在预测被投企业在二级市场上股

票价格的走势时，除了抓取市盈率、市净率、资产负债表等多种维度的数据之外，对股票价格波动隐含的模式和规

律进行挖掘也尤为重要，因此就需要数据挖掘技术对大量的每日股票价格进行分析和预测。时间序列模型（AR/MA/

ARMA/ARIMA）是运用数据挖掘预测股票走势的常用模型。其中，自回归模型（Autoregressive model），简称 AR

模型，是分析时间序列数据的一种基础模型，基于股票历史价格预测未来走势。在 AR 模型中，股票今日预测价格是

Xt（因变量），是昨日价格 Xt-1，前两日价格 Xt-2…，前 p 日价格 Xt-p…的结果。以此类推，通过建立自回归模型，

来分析股票历史日走势与未来现实走势的关系。AR 模型的公式为：

AR 模型很好理解，因为属于线性回归，那么模型主要观测回归系数（从 -1 到 1）的值。如果回归系数为 0-1 之间，

则预测值与历史日的值为正相关，且正值越大，相关性越高；如果回归系数为 -1 到 0 之间，则预测值与历史日的值

为负相关，且负值越高，负相关性越高。AR 既然可以预测到 t 日价格，也可以预测到 t+1、t+2 及以后的价格。模型

基于历史日价格最终形成一道股票价格时间序列或平稳或曲折，或随季节变动或循环变动（图表 6 为用 python 编程

根据时间序列模型预测某只股票的价格波动情况）。

图表 6 某只股票时间序列股票波动长期趋势

分析市场情绪，检测公众舆情：投资性金融机构如有条件，可以将公司数据库接入金融新闻类网站 API，运用数

据挖掘的文本分析算法，分析市场情绪，挖掘公众舆论，发现投资者观点。市场情绪会影响市场价格走势的观点出自

《非理性繁荣》一书，简而言之，大众觉得涨，市场就会上涨，大众觉得跌，市场就会下跌。通过大众舆情分析股价，

是值得借鉴的一种思路。分析舆情有几种方式，可以搜集各类文本、视频、图片、语音，结合多模态数据转换技术，

进行内容分析；也可以接入至财经类网站 API，搜索目标公司经营状况（如各类财务报表），提取数据，评价其经营

Xt = Φ1 Xt-1 + Φ2 Xt-2 + ... + pXt-p = ut

Xt , Xt -1 , Xt -2 , ... ... , Xt -p

Φ1 , Φ2 , Φ3, ... ..., Φp

1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004

110

90

100

80

70

60

50

41 和技术等各方面的表现；也可以专门搜集某一特定类型的文本，如政策新闻，以实现对一个市场政策或发展趋势的预测。

下图（图表 7）为运用 API 搜索到的某市“2023 年政府工作报告”，用来了解最新产业政策。再比如，通过观察“词汇云”

（word cloud），了解新闻热点。下文例子为数据检测近日内各大网站新闻出现同“机器人”相关的频次最多的词汇，

经过词语筛选，形成最终的词汇云图（图表 8）。

图表 7 利用数据挖掘搜索文件

图表 8 利用数据生成词汇云

业务流程智能化：在投资项目立项后，投资性金融机构经常要拟定投资框架和协议，涉及到各类投资协议常见条

款清单、投资备忘录、投资意向书、保密条款等等。这些条款作为后续谈判及合作的基础，会成为最终投资协议的一

部分，投融资双方围绕协议里的投资价格、出售的股权数量、保密条款、锁定期条款、业绩要求、退出安排、费用承

担等核心条款展开，这就要求业务人员对以上条款进行撰写和录入，最后形成投资协议。自然语言处理和计算机视觉

技术，在投资流程的层面可以协助业务人员自动提取文档里的文字和数字，自动生成报告，再对报告文字和数据进行

自动较对。如果业务人员选择自主撰写条款和各类文书、协议，也可以写好后，通过使用人工智能软件机器人（RPA，

Robotic Process Automation）与原文档关键信息和数据进行较对，从而达到审核的作用，提高撰写报告的效率和

准确率。该类解决方案称为基于人工智能的智能文档抽取和审阅（图表 9）。以往，撰写报告需要业务人员手动复制

粘贴文字和计算数字，再将计算后的内容写入各类条款、说明、投资协议、统计表等，写好后，还需要肉眼和手工进

（二）流程管理：运用自然语言处理和计算机视觉提升流程管理效率

通过收集新闻，

搜索到某市政府

工作报告文件。 “机器人”相关的词汇云

42

图表 9 智能文档抽取和内容对比

管理数据全景化：投资类金融机构从项目立项，到尽职调查、投决上会、投票表决、协议撰写、协议签署、资金

审批等，每一步都是一个流程，各个流程相互关联，需有序处理进行。每一步也涉及数据存储及由数据变动带来的重

新录入。通过定制开发 BI 报表、移动端看板、可视化大屏等形式，配合投资业务板块和各个业务流程涉及的数据，

可以建立管理驾驶舱，实时接入到管理驾驶舱，从项目、基金、团队等多维度出发，全面展示投资性金融机构资本的

整体运作情况、项目和基金运作情况、核心业务指标和变化趋势，助力管理层和团队负责人做出高效精准的决策。

监测关键经营管理和财务指标：投资后管理的有效实施，是以充分获得被投企业的各类经营信息，控制投后项目

风险为前提的。由于投资机构不参与被投企业的日常管理，因而需要有效机制来保证投资机构对信息掌握的全面性。

除了投资机构参加被投企业的股东大会、董事会、监事会，保持日常联络沟通外，其它项目跟踪与监控机制也尤为重

要，而这种机制可以通过人工智能的机器学习技术来实现。项目跟踪监控的常用指标包括被投企业的关键经营指标（收

入、净利润、市场占有率、收入增长率等），关键管理指标（公司高管人员异动、股东关系与公司治理、公司战略与

（三）投后风险控制：运用机器学习实现风险控制

行较对。现在运用 RPA 技术可以降低手工输入错误率并解放人力。以财务工作为例，财务软件机器人根据公式计算

生成的某个报表数据，整个过程平均时长在 6 分钟，比人工操作快 3 小时，效率提升约 30 倍。人工智能相关技术的

运用，可以提升业务人员的工作效率以及投资业务的流程效率。

文档抽取

文档对比

机器学习

（ ML ）

43 图表 10 应用于各投资阶段的人工智能技术概览

三 投资性金融机构该如何对人工智能技术融入投资业务系统进行平台应用和数据库架构？

当今数字化时代，许多金融机构和企业正在积极探索数字化转型之路，以适应不断变化的市场环境。其中，建立

数字化产业投资平台是金融企业数字化转型的重要一步，可以为金融企业带来更广阔的业务发展空间和更高的盈利水

平。多数数字化转型的先行者是银行、证券经济和交易公司，以及财经资讯类网站。 业务定位、经营风险控制情况、重大业务经营问题、危机事件及处理等等），以及关键财务指标（关键比率分析、拖

欠款情况、财务亏损情况、资产负债表重大改变等）。以上关键经营管理和财务指标，首先需通过各类信息渠道汇集

到投资机构内部的数据库和数据分析平台，进行存储和更新。之后，机器学习技术会对各类指标进行分析，起到实时

监测指标的作用，达到即时监控的目的。

投后项目风险评估和自动归类：数据分析平台的分析功能会对各类经营和财务指标进行机器学习，并进行追踪、

分析和评估。比如，运用回归算法来分析各个风险因子的影响程度；运用监督学习 K 邻近算法可以根据以上指标监测

结果，计算出风险等级，并将风险项目自动归类。

风险预警：对已投项目或公司的风险预警是对以上关键经营指标、关键管理指标、关键财务指标追踪和综合评估

后才会触发的。系统将根据风险等级，例如高风险、中风险、低风险、无风险，对投资后的项目或公司进行风险评估，

对评估后产生高、中、低风险的项目进行自动归类，对归类后的风险发出预警信号。以深创投为例，其投资业务平台

已为风险监控开启了投后风险控制模块，以便能够监测到被投企业或项目在投资后的出资进度、成长状况、市场状况、

市场舆情等。这些因素都作为其评估项目风险的指标，系统根据这些指标，对具有风险的项目进行自动归档和风险预警。

综上所述，图表 10 总结了人工智能的四大类技术 ( 数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉和机器学习 ) 在投资各

阶段的具体应用。

制作产业图谱； 业务流程智能化：投资业务数据自动提取，

报告自动生成；报告文字和数据自动审核较

对等等；

监测关键经营和财

务指标；

数据挖掘

( Data Mining )

自然语言处理

（ NLP ）

计算机视觉

( CV )

投前：立项尽调 流程管理：业务流程智能化，管理数据全景化 投后：风险控制

人工智能

管理数据全景化：流程可视化，核心业务指

标全景化。

项目风险评估和自

动归类；

风险预警。

预测被投企业在

二级市场股价走

势；

分析市场情绪；

检测公众舆情。

44

图表 11 数据分析门户对应权限和功能

基于自身已有数据库架构，开辟一个数据分析和计算的应用入口，并在后台配置建立一个数据分析门户，囊括各

类具有数据分析功能的入口，为各业务部门访问数据 ( 查询、分析、建模 ) 提供通道。

投资性金融机构的各业务部门可自行浏览、挖掘或提取在权限范围内的数据。如果要浏览或分析提取权限之外的

数据，需要提交流程，申请开放权限。在业务人员进入数据门户下的某个数据入口后，可以通过数据导航搜索数据，

下载至 excel 表格，也可以通过在线数据挖掘工具对数据进行分析。

基于投资行业指标，通过各类BI形式，展现丰富且有价值的数据，为企业管理层提供一个数据驾驶舱，满足决策层、

管理层、执行层数据需求。下图表 11 展示了投资性金融机构加入了数据分析门户后的门户使用权限和功能；图表 12

展示了为开发建设数据分析门户的技术架构。

回顾以往的数字化实践，最先实践变革的往往是银行业。这是由于银行需要不断调整和适应最新的技术，以重新

定义客户与它们的互动方式，提高金融服务效率，降低错误率，从而带给客户更好的创新体验，最终带来运营的降本

增效。从 2000 年互联网浪潮下的网上银行，到 2010 年的移动手机银行，再到现在移动支付、人工智能、区块链、

大数据驱动的数字银行；如今，人工智能的各类技术，如基于大数据分析的个性化推荐、基于自然语言处理的智能客

服，为银行客户创造了一系列全新的产品和服务体验，从某种角度也重新塑造了银行业的价值链。

证券经济或交易公司以及财经资讯类网站在拥抱人工智能技术，实践数字化转型的道路上具有天然的基础信息资

源优势。原因在于证券经济或交易公司往往具有自主开发建立的互联网金融信息平台或行情网站，例如同花顺的金融

终端信息服务平台 iFinD，是同花顺公司旗下一款面向机构客户提供研究、投资决策服务的信息平台。核心功能包括

不同金融品种的多维信息，若干宏观行业数据库以及资产管理系统、估值模型等研究工具。网站面向证券公司、基金

公司、银行、期货、投资咨询、媒体、高校、政府及上市公司等。目前，iFinD 也在探索运用各类人工智能技术对终

端赋能。平台主要运用文本、图像、语音语义的识别技术提升底层金融信息的获取速度；运用机器学习与知识图谱技

术对百万篇研究报告、新闻资讯进行金融投资逻辑的抽取与推理，形成若干投资新闻类或投资关系类图谱；运用语音

对话改变传统交互模式；运用云计算等技术，支持投资策略的回测与自动化交易。由此可见，同花顺也正在全面布局

人工智能在数据搜索、动态提取、智能分析等方面的平台应用。

那么，投资性金融机构是否也同样需要建立一种集投资管理、金融信息、数据分析为一体的产业投资平台呢？由

于投资性金融机构专门从事各类投资活动，并不以银行类或证券类交易性质的业务为主。投资性金融机构的人工智能

技术运用主要集中在投资前的尽调、投中的流程管理以及投资后的风险控制，在于对数据的集成和自始至终的分析与

运用。投资性金融机构对数据库的核心能力，海量数据存储和并发性处理要求或许不高，但强调数据采集和数据分析

为智能决策提供的作用。

本文认为，投资性金融机构或企业不必单独建立一个大数据分析平台，但需要具备这样一个有数据分析功能的入

口。投资性金融机构可以：

门户

执行层

业务人员

研究员 董事长

各类数据统计 金融大数据

总经理

副总经理

总经理助理

用户 决策层 管理层

数据驾驶舱

自主内容 各类数据统计 各类报表数据 报表数据

数据地图 各类应用入口 自助分析

各类应用入口 其它 统一搜索

45 如上所述，在数据门户端，开启具有数据分析功能的一个或几个门户入口，如报表数据分析入口、金融行业数据

搜索入口、统一搜索和自助分析入口，以及数据驾驶舱入口等。这些入口集合在数据门户内，在投资性金融机构或企

业的应用端，以平台数据分析应用的方式展示。企业可以有多个平台应用 ( 或业务系统应用 )，比如投资业务系统、

流程管理 OA 系统、财务系统等，但是这些系统应用都可以依据需求和权限接入到数据门户内的各类数据入口 ( 图 9)。

四 人工智能技术与金融融合阶段，投资性金融机构该如何进行 IT 战略规划和布局？

随着现代科学技术的不断进步，信息技术已呈现出跨越式发展的模式。以移动互联网、物联网、大数据、云计算

和大模型为代表的新技术的应用，将会逐渐向各行业的垂直领域继续渗透。移动互联网接入成本的降低，增加了互联

网覆盖的广度和深度，加快了各行业互联网进程的发展；物联网的应用连接了“人与物”和“物与物”，实现了物品和人

之间的互联互通，形成智能化、自动化的数据交互体系；大数据分析技术的发展 ( 并行计算、人工智能、机器学习等 )

正在改变政府机构和企业管理的运行模式。算力规模方面，截至 2022 年，全球算力总规模大约在 600EFLOPS( 每

秒浮点京次 )，同年，我国算力规模为 180EFLOPS，算力规模全球排名第二。全球算力规模前 20 的国家中有 17 个

是全球排名前 20 的经济体，并且前五名排名一致。这意味着，算力体现一个国家生产力，未来会成为大国博弈的核

心竞争力。云计算作为互联网和大数据技术的辅助技术，其发展实现了信息技术资源的共享。

本文认为，人工智能是结合以上硬件和软件技术的核心，是国家金融科技战略的关键技术驱动。

从政策看，我国强调和重视人工智能的顶层规划和设计，以及在金融及其垂直领域的应用。金融业是人工智能最

图表 12 开发建设数据分析门户的技术架构

第三方应用

投资管理平台

财务系统平台

数据分析平台

统一采购平台

PC 门户 移动门户

服务总线

数据门户

报表数据 统一搜索 应用入口管理

金融大数据 数据驾驶舱 用户权限管理

自助分析

DB DB 数据服务平台 DB

API

RRL 集成

DB

46

投资性金融机构应重视人工智能科技与金融投资业务的有机结合。从技术角度看，投资性金融机构需创建一个数

据分析与计算板块或应用，并将应用对接到项目立项尽调、投中流程管理、投后风险控制这三类业务。此三大业务板

块类的细分业务也相应地接入数据分析入口。

（一）面向数据应用

投资性金融机构或企业不必单独建立一个大数据分析平台，但需要具备这样一个有数据分析功能的入口，通过实

时数据融合来提供数据分析服务。平台涵盖业务所需数据和各类人工智能技术，业务人员可以进入应用入口，访问需

要的数据，并对数据进行分析和计算。除了平台自有数据，平台也可以接入外部数据，比如，接入一级市场相关网站

上的信息，如企查查，对投后企业持股变动情况进行监控；或接入提供二级市场专业金融大数据的网站或数据服务商，

进行股票价格追踪、舆情监测等。板块提供现成的数据挖掘和计算分析工具，对搜集到的信息进行分析计算，辅助业

务人员决策。

（二）构建数据分析功能入口

如前所述，企业应高度重视为构建数据分析和计算平台的数据库建设。提高数据 ETL 处理程序区的工作效率，重

视将各数据连接到各平台或系统的准确性和及时性。投资性金融机构或企业应开辟一个服务于数据分析的数据库 (DB)

和存储这些数据的集群元数据区；同时，可以开辟一个数据暂存区，用来暂存其它外部金融数据加工计算结果返回给

业务系统的数据。

对于将人工智能技术融入投资性金融机构投资业务的思考，首先应以数据为基础，适度进行数据分析计算与业务

流程的融合，在此基础上，再进行数据分析计算在投资业务各业务板块的应用拓展；其次，以应用为驱动，深挖数据

分析计算为投资业务带来的价值，重视人工智能在应用端的具体呈现，精准服务投资业务及管理部门对数据的需求。

同时，鼓励数据导向投资决策的价值理念，鼓励业务人员将技术融入业务，运用数据分析应用辅助决策，重视人才培

养与队伍建设。最后，充分利用互联网生态环境下的外部开放数据服务，引入外部先进资源和技术。密切关注人工智

能及相关技术发展趋势，跟踪其在投资领域的最新技术成果及相关技术应用，研究制定引入人工智能技术的方案，切

实优化投资性金融机构投资业务的技术架构体系。

（三）为数据分析应用板块开辟数据存储区域

胡燕妮，女，现为格力金投博士后研究员，博士毕业于纽约市立大学电子信息系统专业，主要关注新一代信息技术领域。

作者简介 About The Author

具应用潜力的领域之一，行业极其重视数据标准化的采集与积累，因为数据是应用于该行业数字化和智能化转型的坚

实基础，金融业大量的业务都是基于大规模的数据展开的。同时，大量繁琐的数据急需自动化和智能化来解放人力。

此外，金融业务场景的创新，需要技术创新来支持。人工智能就是促进金融业务创新发展的必要技术和手段支持。

从条件市场看，我国处在数字化转型期，具有日渐完善的数字经济治理体系、良好的数字基础设施条件、富有活

力的数字经济市场。中国的人工智能产业从概念到应用都具备较成熟的条件，传统产业和新兴产业都可以从人工智能

和大数据中获益，率先发现其中的核心价值，抓住市场机会。尤其是对于金融业来说，长期以来凭借其自身的商业模

式、客户优势、数据资源和科技能力优势在人工智能和大数据领域获益良多，目前，金融业已经依靠人工智能新科技

在商业模式上不断创新，使人工智能的相关创新应用为业务带来新增长点。

那么，投资性金融机构该如何进行 IT 布局和战略规划？投资性金融机构应重视数据对投资的价值，充分重视将

人工智能技术融入到其投资业务中去。投资性金融机构应该考虑将数据整合进其投资业务平台系统，发现和发挥数据

资产对投资业务的服务能力和给其投资业务带来的价值。从 IT 布局角度来看，投资性金融机构应从数据应用、数据

分析和计算平台建设、数据存储几个层面进行 IT 布局和规划：

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