颠覆性赛道

我所有的交易标的选择，都会来自于下面这些方向，这些方向都符合0-1或者1-10的爆发性增长阶段。

一、AI 算力

（一）商业化阶段

当前已处于大规模商业化应用阶段。随着人工智能技术在各领域的广泛渗透，从互联网科技巨头到传统行业企业，对 AI 算力的需求呈现爆发式增长。各大云服务提供商纷纷布局 AI 算力市场，推出相关的算力租赁、计算服务等产品，企业可以根据自身需求灵活选择公有云、私有云或混合云的算力解决方案。同时，一些专业的算力租赁公司也崭露头角，为中小企业提供便捷、低成本的算力接入方式 。

（二）未来空间

未来 5 年空间广阔。一方面，随着人工智能从感知智能向认知智能迈进，对算力的需求将持续呈指数级增长。根据相关预测，到 2028 年全球 AI 服务器市场规模将突破 3329 亿美元，AI 算力市场规模也将水涨船高。另一方面，新兴应用场景不断涌现，如多模态大模型、AI Agent、元宇宙等，这些场景对算力的性能、规模和效率都提出了更高要求，将进一步拓展 AI 算力的市场边界 。

（三）增长引擎

●基础大模型持续演进：以 GPT、BERT 等为代表的基础大模型参数量不断攀升，训练所需的算力呈指数级增长。例如，训练一个 175B 参数的 GPT-3 模型，若使用单张理论峰值算力为 312TFLOPS 的 A100 GPU，需 32 年时间。为追求更强大的模型性能，企业不得不持续投入大量算力进行模型训练与优化，推动 AI 算力市场增长 。

●垂直行业 AI 应用深化：各垂直行业加速 AI 应用落地，如医疗领域的医学影像诊断、金融领域的风险预测、工业领域的智能质检等。不同行业的场景化需求促使企业构建定制化的 AI 解决方案，进而拉动对 AI 算力的需求。例如，上海瑞金医院的医学大模型每天自动生成超 500 份体检报告，背后离不开强大的算力支持 。

●推理需求爆发：随着大模型逐渐进入实际业务场景，大量 AI 应用和 Agent 的涌现催生了海量推理需求。预计 2025 年推理算力需求将超过训练算力，成为新的增长核心。推理需求的增长将推动算力架构优化、绿色算力发展以及算力服务模式创新，从而带动 AI 算力市场的整体增长 。

二、Physic AI

（一）商业化阶段

黄仁勋近期来中国参加活动，表示人工智能的下个浪潮是物理AI——Physic AI。目前处于商业化探索阶段。Physic AI 主要是将人工智能技术与物理学研究相结合，用于解决物理学领域的复杂问题，如粒子物理模拟、材料物理特性预测、天体物理数据分析等。当前，其应用多集中在科研机构和高校的研究项目中，部分前沿科技企业也开始尝试将其用于特定物理相关产品的研发辅助，尚未形成大规模的商业化产品和服务体系 。

（二）未来空间

未来 5 年具有较大的发展潜力和拓展空间。随着物理学研究的不断深入，研究对象日益复杂，传统的理论分析和实验手段面临诸多挑战，Physic AI 能够通过机器学习、深度学习等算法处理海量物理数据，加速物理规律的发现和验证。在工业领域，如新材料研发、半导体器件设计等，Physic AI 可优化研发流程，缩短研发周期，预计到 2028 年，相关应用市场规模将逐步扩大，从科研领域向产业应用领域延伸 。

（三）增长引擎

●科研需求驱动：物理学前沿领域的研究，如量子物理、高能物理、宇宙学等，需要处理和分析海量实验数据和模拟结果。Physic AI 能够通过数据挖掘和模式识别，帮助科研人员发现新的物理现象和规律，提高研究效率，因此受到科研机构的重视，推动其技术发展和应用 。

●产业技术升级需求：在新材料、新能源、航空航天等产业，对材料的物理性能、器件的物理特性有更高要求。Physic AI 可通过模拟计算预测材料的物理性能，优化器件的物理设计，降低实验成本，加速新产品研发和技术升级，满足产业发展需求，拉动市场增长 。

●技术融合创新：人工智能技术与物理学理论的深度融合，将催生新的研究方法和应用模式。例如，结合量子计算与 Physic AI，可处理更复杂的物理系统模拟；利用大数据技术整合多源物理数据，提高 AI 模型的准确性和泛化能力，这些技术融合创新将为 Physic AI 的发展提供持续动力 。

三、AI 应用

（一）AI Agent

商业化阶段：目前处于商业化探索与初步应用阶段。一些领先的科技企业已开始在特定场景中部署 AI Agent，如智能客服、营销辅助、运维管理等领域。通过 AI Agent 能够实现自动化任务执行、智能交互等功能，提升业务效率和用户体验。例如，部分电商平台利用 AI Agent 为用户提供个性化的商品推荐和智能客服服务，提高了客户满意度和转化率 。

未来空间：未来 5 年潜力巨大。随着技术的不断成熟，AI Agent 有望在更多复杂业务场景中得到应用，如企业流程自动化、智能决策辅助等。它将逐步改变企业的运营模式，提高生产效率，降低人力成本。预计到 2030 年，全球 AI Agent 市场规模有望达到数千亿美元，成为 AI 应用领域的重要增长点 。

增长引擎：

●场景拓展：从简单的客服、推荐场景向企业核心业务流程渗透，如供应链管理、财务分析、人力资源管理等。通过自动化和智能化的任务处理，为企业创造更大价值，从而激发企业对 AI Agent 的需求 。

●技术进步：自然语言处理、计算机视觉、强化学习等技术的融合发展，将提升 AI Agent 的智能水平和适应性，使其能够更好地理解和执行复杂任务，进一步拓展应用边界 。

●生态构建：围绕 AI Agent 形成的开发者生态、数据生态和应用生态将不断完善，促进各类创新应用的涌现，加速 AI Agent 的商业化进程 。

（二）AI 医疗

商业化阶段：已进入商业化应用阶段，部分 AI 医疗产品和服务已获得市场认可并实现营收。例如，AI 辅助诊断系统在医学影像诊断方面已得到广泛应用，像肺部 CT 影像的结节检测、眼底图像的病变识别等，帮助医生提高诊断效率和准确性。同时，远程医疗中的智能监测设备结合 AI 分析，能够实时监测患者健康数据并提供预警 。

未来空间：未来 5 年发展空间广阔。随着人口老龄化加剧、医疗资源分布不均等问题日益突出，AI 医疗有望在提升医疗服务可及性、改善医疗质量方面发挥更大作用。从疾病预防、诊断到治疗和康复的全流程，AI 都有深入应用的潜力。预计到 2025 年，全球 AI 医疗市场规模将达到数百亿美元 。

增长引擎：

●临床需求驱动：医疗行业面临着提高诊断准确性、缩短诊断时间、降低医疗成本等诸多挑战，AI 技术能够有效解决这些痛点，如 AI 辅助诊断系统可帮助医生快速筛查疾病，减少误诊漏诊，因此受到医疗机构和患者的青睐 。

●政策支持：各国政府纷纷出台政策鼓励 AI 技术在医疗领域的应用，包括加快审批流程、提供研发补贴等，为 AI 医疗的发展创造了良好的政策环境 。

●数据优势：医疗领域积累了海量的临床数据，为 AI 模型的训练提供了丰富素材，有助于开发出更精准、有效的 AI 医疗产品 。

（三）AI 教育

商业化阶段：正处于商业化快速发展阶段。在线教育平台广泛应用 AI 技术，如智能辅导系统根据学生学习情况提供个性化学习方案，自适应学习平台能够动态调整学习内容和难度。一些 AI 教育硬件产品，如智能学习机、智能笔等也在市场上取得了一定的份额 。

未来空间：未来 5 年有望迎来爆发式增长。随着人们对个性化教育、终身学习的需求不断增长，AI 教育能够打破时间和空间限制，提供定制化的学习体验，满足不同学习者的需求。预计到 2025 年，全球 AI 教育市场规模将实现大幅增长 。

增长引擎：

●个性化学习需求：每个学生的学习风格、进度和能力不同，AI 教育能够通过数据分析和智能算法为学生量身定制学习路径，提高学习效果，这种个性化服务模式符合教育发展的趋势，将吸引更多学生和家长 。

●教育公平推动：AI 教育可以将优质教育资源传播到偏远地区，让更多学生受益，有助于缓解教育资源分布不均的问题，得到政府和社会的大力支持 。

●技术创新融合：AR、VR 等技术与 AI 教育的融合，能够创造更加沉浸式、互动式的学习环境，提升学生学习兴趣和参与度，进一步推动 AI 教育市场的发展 。

（四）AI 电商

商业化阶段：已深度融入电商业务的各个环节，实现了全面商业化应用。从商品推荐、智能客服到供应链管理、物流优化等，AI 技术无处不在。电商平台利用 AI 算法根据用户浏览历史、购买行为等数据为用户精准推荐商品，大大提高了商品转化率 。

未来空间：未来 5 年仍有较大增长空间。随着消费者对购物体验要求的不断提高，以及电商市场竞争的日益激烈，AI 电商将持续创新，在虚拟试穿、虚拟购物助手、智能选品等方面进一步提升用户体验，拓展市场份额。预计到 2025 年，全球 AI 电商市场规模将持续扩大 。

增长引擎：

●提升用户体验：AI 驱动的个性化推荐、虚拟购物体验等功能，能够满足消费者日益多样化和个性化的购物需求，提高用户忠诚度和复购率 。

●优化运营效率：在供应链管理中，AI 可以实现精准预测需求、优化库存管理、提高物流配送效率，降低运营成本，增强电商企业的竞争力 。

●新消费模式推动：直播电商、社交电商等新兴消费模式的兴起，需要更智能的营销和服务手段，AI 电商能够更好地适应这些新模式，为电商企业开拓新的业务增长点 。

（五）AI 办公

商业化阶段：处于快速商业化推广阶段。许多办公软件和平台纷纷集成 AI 功能，如智能文档处理、自动会议记录、智能日程安排等。一些企业已经开始采用 AI 办公解决方案，提高办公效率，降低人力成本 。

未来空间：未来 5 年前景广阔。随着远程办公、协同办公的常态化，企业对智能化办公工具的需求将持续增长。AI 办公有望实现更高效的团队协作、智能决策支持等功能，重塑办公流程。预计到 2025 年，全球 AI 办公市场规模将迎来显著增长 。

增长引擎：

●提高办公效率：AI 能够自动化处理繁琐的办公任务，如文档格式转换、数据录入、邮件分类等，节省员工时间和精力，提高整体办公效率 。

●远程协同需求：疫情推动了远程办公的普及，企业需要更智能的工具来实现远程团队的高效协作。AI 办公可以通过智能会议系统、实时文档协作等功能，打破空间限制，提升远程办公体验 。

●企业数字化转型：为适应市场变化和提升竞争力，企业加速数字化转型，AI 办公作为数字化办公的重要组成部分，能够帮助企业优化业务流程、提升管理水平，因此受到企业的广泛关注和应用 。

四、光刻机

光刻机等少部分先进半导体国产替代（很卷的细分要放弃）

（一）商业化阶段

光刻机处于部分关键技术突破与初步商业化应用阶段。

（二）未来空间

未来 5 年国产替代空间巨大。随着国际形势变化以及国内半导体产业自主可控需求的日益迫切，对国产先进半导体设备包括光刻机的需求将持续增长。若国内企业能够在关键技术上取得进一步突破，实现高端光刻机的国产化，将填补国内空白，打破国外垄断，市场规模有望从当前的有限份额迅速扩张至百亿甚至千亿级别 。

（三）增长引擎

●政策支持与资金投入：国家出台了一系列政策鼓励半导体产业发展，对半导体设备研发给予大量资金支持和政策优惠。如大基金一期、二期持续投入半导体产业，为国产光刻机等设备的研发提供了坚实的资金保障，推动技术研发进程，加速产品商业化落地 。

●产业协同发展：国内半导体产业链上下游企业逐渐加强协同合作，形成产业集群效应。芯片制造企业对国产光刻机的需求反馈，能够促使设备研发企业针对性地进行技术改进和产品优化；同时，相关材料、零部件企业的发展也为光刻机国产化提供了支撑，共同推动国产光刻机产业发展 。

●技术创新突破：国内科研机构和企业加大在光刻技术、光学系统、精密机械等关键领域的研发力度，若在双工作台、光源技术等方面取得重大技术创新，将提升国产光刻机的性能和精度，满足高端芯片制造需求，从而打开更大的市场空间 。

五、AI 眼镜等端侧

（一）商业化阶段

处于商业化初期阶段。目前市场上已有一些 AI 眼镜产品推出，但整体市场渗透率较低。早期产品主要聚焦于简单的信息展示、语音交互等功能，应用场景相对有限 。

（二）未来空间

未来 5 年有较大发展潜力。随着 AI 技术、显示技术、传感器技术等的不断进步，AI 眼镜将具备更强大的智能功能，如实时翻译、智能导航、健康监测、AR 增强现实体验等，应用场景将拓展至消费、医疗、工业、教育等多个领域。预计到 2025 年，AI 眼镜市场规模将开始快速增长，逐步进入大众消费市场 。

（三）增长引擎

●技术升级：更先进的 AI 芯片能够提升眼镜的运算能力和响应速度，高分辨率、低功耗的显示技术可提供更清晰的视觉效果，小型化、高精度的传感器能够实现更多的数据采集和功能拓展，这些技术的升级将推动 AI 眼镜性能提升，增强用户体验，促进市场接受度提高 。

●应用场景拓展：在消费领域，AI 眼镜可用于智能娱乐、社交互动；在工业领域，可辅助工人进行远程指导、设备巡检；在医疗领域，可用于远程医疗诊断、手术辅助等。丰富的应用场景将激发不同行业和消费者对 AI 眼镜的需求 。

●消费升级趋势：消费者对智能穿戴设备的需求不断升级，追求更加便捷、智能、个性化的产品。AI 眼镜作为一种新型智能穿戴设备，符合消费升级趋势，随着产品价格逐渐下降和性能不断提升，将吸引更多消费者购买 。

六、人形机器人

（一）商业化阶段

目前处于商业化起步阶段，部分特定场景应用已开始落地。如在一些酒店、餐厅，人形机器人被用于迎宾、送餐服务；在物流仓储领域，用于货物搬运。但整体而言，由于技术成本较高、性能有待提升等原因，尚未大规模普及 。

（二）未来空间

未来 5 年空间广阔。随着机器人运动控制技术、人工智能算法、传感器技术的不断进步，人形机器人的智能化水平和操作灵活性将大幅提高，应用场景将进一步拓展至家庭服务、医疗护理、教育陪伴等领域。预计到 2030 年，全球人形机器人市场规模有望达到数百亿美元 。

（三）增长引擎

●技术突破：更先进的电机驱动系统、高精度传感器以及优化的 AI 算法，将使人形机器人能够更精准地感知环境、执行任务，提升其在复杂场景下的适应性和工作能力，从而拓展应用范围，推动市场需求增长 。

●劳动力短缺与成本上升：在许多国家和地区，劳动力短缺问题日益严重，人力成本不断攀升。人形机器人能够在一定程度上替代人类完成重复性、危险性工作，降低企业运营成本，因此受到企业的关注和需求 。

●消费市场需求：随着人们生活水平的提高，对智能家居、个人助理等服务的需求增加，人形机器人有望成为家庭生活中的重要助手，提供陪伴、家务协助等服务，打开庞大的消费市场 。

七、固态电池

（一）商业化阶段

正处于商业化加速推进阶段。部分企业已经实现了固态电池的小批量生产，并且在一些高端电动汽车、无人机等领域开始试用。与传统液态锂电池相比，固态电池具有更高的能量密度、安全性和充放电性能 。

（二）未来空间

未来 5 年发展前景广阔。随着新能源汽车市场的持续增长以及对电池性能要求的不断提高，固态电池有望逐步替代部分传统液态锂电池市场份额。同时，在储能领域，固态电池的长寿命、高安全性等优势也使其具有较大的应用潜力。预计到 2025 年，全球固态电池市场规模将实现快速增长 。

（三）增长引擎

●新能源汽车需求拉动：新能源汽车产业为实现更长的续航里程、更短的充电时间和更高的安全性能，对固态电池的需求十分迫切。车企纷纷加大对固态电池技术的研发投入和产业布局，推动固态电池商业化进程 。

●技术成熟与成本降低：随着研发的深入，固态电池的生产工艺将不断优化，原材料成本将逐渐降低，从而提高其市场竞争力，加速其在新能源汽车和储能等领域的大规模应用 。

●政策支持：各国政府为推动新能源产业发展，对固态电池等先进电池技术给予政策支持，包括研发补贴、产业扶持等，促进了固态电池技术的创新和产业发展 。

八、L4 级自动驾驶

（一）商业化阶段

目前处于试点运营与商业化探索阶段。在一些特定区域，如封闭园区、特定公交线路等，L4 级自动驾驶车辆已经开始进行试点运营，提供无人公交、无人配送、无人出租等服务。但要实现大规模商业化推广，还面临法规、技术可靠性、成本等诸多挑战 。

（二）未来空间

未来 5 年具有巨大的发展潜力。随着技术的不断成熟、法规政策的逐步完善，L4 级自动驾驶有望在更多场景得到应用，如城市物流配送、景区摆渡、矿区运输等。预计到 2025 年，L4 级自动驾驶相关市场规模将开始快速增长，逐步改变交通运输行业格局 。

（三）增长引擎

●技术进步：传感器技术的发展，如高精度激光雷达、摄像头等，能够提高车辆对周围环境的感知能力；AI 算法的优化可以实现更精准的决策和路径规划；5G 通信技术的普及能够实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的高速数据传输，提升自动驾驶的安全性和可靠性，推动 L4 级自动驾驶技术成熟和应用拓展 。

●成本降低：随着传感器、芯片等硬件成本的下降，以及规模化生产带来的效益，L4 级自动驾驶车辆的制造成本将逐渐降低，使其更具商业可行性，吸引更多企业投入运营 。

●市场需求：提高交通效率、减少交通事故、缓解交通拥堵等社会需求，以及物流企业降低运营成本、提升配送效率的需求，都为 L4 级自动驾驶的发展提供了广阔的市场空间 。

九、钙钛矿太阳能电池

（一）商业化阶段

处于商业化前期，部分企业已建立中试生产线，开始小批量生产和示范应用。钙钛矿太阳能电池具有成本低、制备工艺简单、光电转换效率提升潜力大等优势，但目前在稳定性、大面积制备等方面还存在一定问题 。

（二）未来空间

未来 5 年有望实现快速增长。如果在关键技术上取得突破，解决稳定性和大规模生产问题，钙钛矿太阳能电池将在光伏市场中占据重要份额。从分布式光伏发电到大型光伏

电站，都将有其用武之地。预计到 2028 年，全球钙钛矿太阳能电池市场规模将达到数十亿美元，并呈现持续增长态势 。

（三）增长引擎

●技术突破：科研机构和企业加大在钙钛矿材料稳定性提升、大面积制备工艺优化等方面的研究。例如，通过引入新型添加剂、优化界面工程等方式提高电池的长期稳定性；开发更高效的大面积印刷技术，降低生产成本，推动钙钛矿太阳能电池从实验室走向产业化 。

●成本优势凸显：与传统晶硅太阳能电池相比，钙钛矿太阳能电池原材料成本更低，且制备过程能耗较少。随着技术成熟和规模化生产，其成本优势将进一步扩大，在光伏市场竞争中更具吸引力，加速替代传统产品 。

●政策与市场需求驱动：全球对清洁能源的需求不断增长，各国政府纷纷出台政策支持光伏产业发展，为钙钛矿太阳能电池提供了良好的政策环境。同时，分布式能源和光伏建筑一体化等新兴市场的发展，对高效、低成本的太阳能电池需求旺盛，将拉动钙钛矿太阳能电池的市场需求 。

十、可控核聚变

（一）商业化阶段

目前仍处于实验研究与技术攻关阶段。全球多个国家和科研机构都在开展可控核聚变实验，如国际热核聚变实验堆（ITER）项目，但尚未实现可持续的、商业化的核聚变发电。目前的实验主要集中在验证核聚变反应的可行性、控制等离子体等关键技术层面 。

（二）未来空间

从长远来看，可控核聚变具有无限的未来空间，但未来 5 年仍以技术突破和实验验证为主。如果能够在未来 5 年取得关键技术进展，如实现更长时间的等离子体约束、提高能量输出效率等，将为后续商业化奠定基础。预计到 2035 年之后，才有可能逐步进入商业化示范阶段，而大规模商业化应用可能需要更长时间。一旦实现商业化，可控核聚变将彻底改变全球能源格局，为人类提供几乎无限的清洁能源 。

（三）增长引擎

●能源需求驱动：全球能源需求持续增长，且对清洁能源的需求日益迫切。可控核聚变具有燃料来源丰富（氘可从海水中提取）、无温室气体排放、安全性高等优势，是解决全球能源危机和环境问题的理想方案，这种巨大的能源需求推动着可控核聚变的研究进程 。

●技术创新与合作：各国科研机构、企业加强合作，共享技术成果和资源，加速可控核聚变关键技术的突破。例如，在超导材料、等离子体控制、核聚变装置设计等方面的创新，将推动可控核聚变向商业化迈进 。

●政策与资金支持：各国政府认识到可控核聚变的战略意义，纷纷加大对其研发的资金投入和政策支持。如美国、中国、欧盟等都在可控核聚变领域投入大量资金，支持相关研究项目，为技术发展提供了资金保障 。

十一、量子科技

（一）商业化阶段

处于商业化早期阶段，部分领域开始出现商业化应用的雏形。在量子通信领域，我国已建成量子通信干线，并在金融、政务等领域开展试点应用；量子计算方面，一些企业推出了小型化的量子计算机，主要用于科研和特定领域的计算任务；量子传感也在精密测量等领域进行试用 。

（二）未来空间

未来 5 年将是量子科技商业化加速的关键时期，市场空间广阔。量子通信在信息安全领域的应用将进一步拓展，随着 5G、物联网等技术的发展，对量子加密的需求将不断增加；量子计算在密码破解、药物研发、材料科学等领域的应用潜力巨大，预计到 2028 年，全球量子计算市场规模将达到数十亿美元；量子传感在医疗、地质勘探等领域也将有较大的市场空间 。

（三）增长引擎

●技术突破与性能提升：量子比特数量的增加、量子相干时间的延长、量子误差修正技术的进步等，将不断提升量子计算机的性能，使其能够解决更多实际问题。同时，量子通信的传输距离、稳定性和安全性也将进一步提高，推动其商业化应用 。

●行业应用需求拉动：金融领域对加密通信和复杂金融计算的需求，医药行业对药物分子模拟的需求，化工行业对新材料研发的需求等，都将推动量子科技在各行业的应用探索，加速商业化进程 。

●政策与资本投入：各国政府将量子科技视为战略新兴产业，加大政策支持和资金投入。同时，资本市场对量子科技企业的关注度不断提高，大量资金涌入推动技术研发和商业化落地，促进产业快速发展 。

十二、生物制造

（一）商业化阶段

处于快速发展和商业化应用拓展阶段。生物制造已在医药、食品、化工等领域实现商业化应用，如利用生物技术生产胰岛素、抗生素等医药产品，生产食品添加剂、生物燃料等。部分前沿领域如合成生物学制造新材料、生物基化学品等也开始进入小规模商业化生产阶段 。

（二）未来空间

未来 5 年生物制造的市场空间将持续扩大。随着合成生物学技术的不断进步，生物制造的应用领域将从传统的医药、食品向能源、材料、环境等领域拓展。预计到 2028 年，全球生物制造市场规模将突破数千亿美元，成为制造业的重要组成部分 。

（三）增长引擎

●技术进步推动：基因编辑技术（如 CRISPR-Cas9）、合成生物学工具的不断发展，提高了生物制造的效率和精准度，降低了生产成本。例如，通过设计微生物代谢路径，能够高效生产目标产物，推动生物制造在更多领域的应用 。

●可持续发展需求：全球对绿色制造、可持续发展的要求日益提高，生物制造具有能耗低、污染少、原料可再生等优势，符合环保趋势。在 “双碳” 目标的推动下，生物制造在替代传统化学制造方面的需求将大幅增加，促进产业发展 。

●医药与健康产业需求：随着人口老龄化和对健康的重视，医药和健康产业对生物制药、个性化医疗等需求旺盛。生物制造能够提供更高效、更安全的医药产品和健康解决方案，成为拉动生物制造市场增长的重要动力 。

十三、商业航天与太空经济

（一）商业化阶段

处于商业化初步发展阶段。商业航天已在卫星发射、卫星应用等领域实现商业化，如民营卫星公司提供卫星发射服务，卫星数据在气象、导航、通信等领域的应用。同时，太空旅游也开始出现雏形，少数公司已开展亚轨道太空旅游的商业尝试 。

（二）未来空间

未来 5 年商业航天与太空经济将迎来快速发展，市场空间巨大。卫星互联网、太空资源勘探、太空制造等新兴领域将逐步兴起，预计到 2028 年，全球商业航天市场规模将达到数千亿美元。随着技术进步和成本降低，太空经济将从卫星应用向更广泛的太空活动拓展 。

（三）增长引擎

●技术创新与成本降低：可重复使用火箭技术的发展大幅降低了卫星发射成本，小卫星、星座组网技术的成熟提高了卫星应用的效率和灵活性。这些技术创新使得商业航天的门槛降低，吸引更多企业参与，推动产业快速发展 。

●卫星互联网需求：随着全球对高速互联网接入需求的增加，尤其是偏远地区和海洋、航空等场景，卫星互联网成为重要的解决方案。多家企业计划构建全球卫星星座，推动卫星互联网市场的爆发式增长 。

●政策支持与国际合作：各国政府出台政策鼓励商业航天发展，放宽市场准入，提供资金支持。同时，国际间的合作与交流不断加强，共同开展太空探索和商业活动，拓展了商业航天的发展空间 。

十四、创新药

（一）商业化阶段

当前处于 “国内突破 + 国际 BD 加速” 的商业化进阶阶段。过去几年，国内创新药企业在肿瘤、自身免疫等领域实现重大突破，多款原研新药（如 PD-1 抑制剂、CAR-T 疗法等）通过国内临床试验获批上市，形成规模化商业化能力。同时，国际 BD（商务合作）合作从早期授权引进（License-in）为主，转向对外授权（License-out）爆发期 ——2023 年国内创新药 License-out 交易金额突破 700 亿美元，多款候选药物通过海外大药企获得全球或区域商业化权益，实现 “研发突破 - 海外验证 - 全球市场分润” 的商业化闭环。

（二）未来空间

未来 5 年国际 BD 将成为核心增长极，市场空间持续扩容。一方面，国内创新药在 “全球新” 靶点（如 ADC、双抗、PROTAC 等）领域的研发管线不断丰富，预计到 2028 年，具备全球竞争力的候选药物将超过 200 个，为海外 BD 提供充足供给；另一方面，海外大药企对中国创新药的认可度显著提升，从 “补充管线” 转向 “核心战略合作”，合作领域从肿瘤扩展至神经、代谢等大病种，单项目交易金额有望从千万美元级向数亿美元级跃升，预计 2025 年国内创新药海外 BD 年交易规模将突破 1000 亿美元，带动行业整体市场规模年复合增长率超 25%。

（三）增长引擎

●研发实力突破驱动：国内企业通过 “fast-follow + 全球新” 双路径构建研发壁垒 —— 在成熟靶点领域（如 PD-1）通过工艺优化和适应症拓展形成成本与疗效优势；在前沿领域（如 TIGIT、Claudin 18.2）实现全球同步研发甚至领先，2023 年国内创新药企业在国际顶级期刊发表研究成果数量同比增长 40%，为海外 BD 提供技术背书。

●国际 BD 模式升级：从单项目授权转向 “平台型合作”，例如康希诺与国际药企合作新冠疫苗技术平台、百济神州与诺华就泽布替尼达成全球商业化合作，通过技术输出和产能合作提升分成比例（从传统的 10%-15% 提升至 20%-30%），同时借助海外药企的销售网络快速进入欧美日等成熟市场，缩短商业化周期。

●政策与资本协同：国内医保谈判加速创新药院内放量，为企业提供稳定现金流支撑国际研发；港股 18A、科创板允许未盈利生物科技公司上市，2023 年国内创新药企业融资额超 500 亿元，保障全球多中心临床试验推进，形成 “国内商业化反哺国际研发 - 国际 BD 回款再投入研发” 的正向循环。

以上就是我专注的十四个颠覆性赛道，有些尚处于0-1阶段，有些处于爆发阶段，下面我在用一句话分别总结下他们的逻辑：

这些方向，才是容易出牛股的方向。

我个人只做这些方向，其他的我都不看了。让自己做减法，让自己更专注！

当然，由于市场的风格不断变化，且短期走势存在很大偶然性，在某一阶段，这些方向可能会受到压制，但是长期看，却很容易脱颖而出，因为这是时代的选择。

所以，对于这些方向，我们都要筛选出每个赛道的核心股，长期跟踪，操作层面，不是死拿，而是结合市场风格和主线，识别量价语言，波段操作。

有时候我就想，因为人的精力是有限的，如果我们能屏蔽市场干扰，专注于这些0-1赛道、爆发性赛道、增量赛道，会不会取得更好的结果呢？