（报告出品方：国金证券）
一、如何把握创新技术带来投资机会
1.1新技术能否驱动新一轮行情？
新技术变化能否驱动新一轮板块行情，核心仍取决于新技术是否引领新产业景气度上行或者产业景气度是否持续高涨。0-1类型：创新技术初始应用，开创了全新的应用领域或者改变了产业生态。以智能手机为例：年之前智能手机技术和相关基础设施尚未完备，渗透率在达到15%之前，智能手机销量还不多，渗透率提升较为缓慢，每年大概提升1%-3%，苹果产业链指数增长平缓。年我国3G通信正式开始商用，且以苹果为代表的公司开始实现智能手机上的技术突破，促进智能手机对于传统手机的替代。年底中国4G通信开始商用，视频、游戏、电商等内容和应用加速落地，移动互联网进入全面发展期。3G和4G的大规模商用，引领了智能手机的发展。
1-N类型：在0-1技术突破和初始应用基础上，创新技术降低了生产成本和提升了生产效率，对传统技术和工艺进行了持续的替代。以光伏和新能源汽车产业链中典型的技术迭代为例：年以来，光伏产业中单晶硅片持续替代多晶硅片，动力电池行业中逐步形成三元正极锂电池替代磷酸铁锂电池（LFP）的新趋势。新技术路线替代老技术路线主要受到新技术性价比的提升、政策催化等因素影响，在后文我们将详细阐述上述两大技术迭代的核心驱动因素。从股票市场定价角度来看，新技术迭代并不等于相关板块和个股一定会开启新一轮行情，板块行情机会仍取决于板块景气度的变化。如果新技术带来行情新一轮的高景气，那毫无疑问会开启整个板块的新一轮行情。以光伏行业单晶硅片替代多晶硅片为例，单晶硅片龙头隆基股份和中环股份相对市场表现与光伏新增装机量这一反映产业景气指标息息相关，而与单晶硅片渗透率的关联度并不高。其中最为明显的差异在年，年年中光伏新政带来新增装机的明显下行，而年单多晶同价促使单晶硅片市占率大幅跃升，从股票市场表现来看，单晶硅片龙头隆基股份和中环股份的相对市场表现明显是与光伏新增装机下行趋势一致，而与单晶硅片市占率提升关系不大。
再以动力电池行业三元正极替代磷酸铁锂正极为例，-年，三元电池对磷酸铁锂电池替代趋势明显，而年以来磷酸铁锂性价比优势重现占优，形成对三元电池的反向替代。而当升科技和容百科技等三元正极材料龙头企业相对市场表现和三元电池市占率的倒U型曲线走势明显不同。大龙头公司相对市场超额收益主要发生年疫情之后，实际上与新能源车整体渗透率快速提升息息相关。
1.2新技术迭代决定新老龙头公司相对表现
新技术迭代是决定新老龙头公司相对表现的关键因素，新技术优势的公司行对老技术路线的公司股价表现基本和新技术渗透率是一一对应。无论是0-1型的智能手机替代传统手机，还是1-N型的光伏行业中的单晶硅片替代多晶硅片及动力电池行业中的三元替代磷酸铁锂，新技术路线龙头公司相对老技术路线龙头公司的市场表现与新技术的渗透率走势基本趋同。比如年后苹果公司股价持续跑赢传统手机龙头诺基亚。年以来隆基股份持续跑赢此前的多晶硅片龙头保利协鑫，相对股票走势与单晶硅片渗透率趋势一致。当升科技相对富临精工的股价表现在-年同样呈现倒U型走势，与三元电池渗透率趋势一致。
二、驱动渗透率变化的根本原因在于性价比的提升
新技术性价比的提升主要来自内生的成本下降和外生的政策支持。前文提到的单晶硅片替代多晶硅片，其中主要因素一方面是年单晶领先多晶使用金刚线切割硅片，另一方面当时光伏领跑计划对高光电转换效率需求门槛。而三元电池在-年加速替代磷酸铁锂电池主要是年底，四部委联合发布新能源汽车补贴新政，自年开始，新能源汽车补贴按照能量密度进行差异化补贴。三元电池能量密度优势显现。而年补贴退坡，年CTP、刀片电池等针对Pack、模组层面的创新重新提高了铁锂电池的性价比。
2.1历史复盘：光伏单晶硅片替代多晶硅片
光伏产品的终端应用场景是一个设计寿命20年以上、投资回收期可长达10年以上的公用事业属性行业，意味着终端客户拥有天然的低风险偏好，这对新产品、新技术、新工艺的推广造成天然阻力。一项光伏产业中的新事物（如材料或工艺的变化）要实现快速推广，通常只有两条途径：1）、提效/降本的变化不会显著改变产品的物理/化学特性，即可靠性无需实证环境下的长期验证；2）、技术的变化能带来产品性价比的“显著”提升，使理论投资回收期大幅缩短，令终端客户愿意为此承担一定风险。因此，回顾过去十年的光伏行业发展，产业技术的迭代核心要义是可靠性基础上的降本增效。其中对产业格局产生重大影响的技术与产品变化，主要是在硅片环节（单晶替代多晶）及电池片环节（PERC迭代BSF）。单晶替代多晶，PERC迭代BSF相辅相成，共同推进光伏LCOE快速下降。
单晶能实现相对多晶的性价比逆转，推动因素包括成本下降、效率优势扩大等因素。金刚线切割技术的普及使单多晶硅片成本永久性缩小；PERC技术拉开单多晶效率差。在单多晶技术之争中，市场转向明显滞后于性价比反转，技术迭代主要分为三个阶段：阶段一（年）：性价比反转，但单晶份额未明显提升：年上半年及之前，单多晶组件价差显著大于合理价差，单晶组件没有竞争优势。年下半年起：1）单晶成本下降使实际价差拉近；2）单多晶组件功率差拉开使合理价差扩大。单多晶组件实际价差开始低于合理价差，意味着性价比反转，使用单晶产品将使终端电站获得更低度电成本，理性投资者应优先选择单晶产品。然而，从市场数据来看投资者并未转向单晶产品，年单晶市占率与年几乎持平。
阶段二（年）：单晶份额提升，但溢价持续减少甚至为零：彼时单晶硅片产能尚未大幅扩张+性价比高的情况下，单晶未变强势，反而单多晶组件价差继续缩小，甚至在年底接近同价，说明市场依然倾向多晶产品，单晶市占率的提升（+11~12pct）更多是以利润换市场。阶段三（年至今）：市场转向的重要催化剂：单多晶同价。年底单多晶组件几乎同价，使单晶的优势不再需要通过多各参数假设和复杂计算来证明，对市场形成直观、强烈的冲击，单晶组件的价值才逐步被市场认可。此后不仅单晶市占率快速提升，其相对多晶组件理应享有的产品销售溢价也逐步得到恢复。
在光伏行业发展初期，晶硅太阳能电池主要采用了AI-BSF电池技术，即常规铝背场电池技术（AluminiumBackSurfaceField）。BSF太阳能电池技术主要应用在光伏发展早期阶段，虽然BSF电池技术成本低廉，但转换效率不高，且技术上有天然缺陷。随着快速拉晶、金刚线切片、薄片化等技术升级的规模应用，单晶开始取代多晶成为主流，由于单晶材料本身的高品质特征、多晶材料本身无法克服的高位错密度和高杂质缺陷，因此单晶相比多晶在转换效率方面具有先天优势。随着年PERC技术的成熟加上单晶成本的快速降低，PERC技术开始大规模取代BSF技术成为太阳能电池主流技术。
回顾PERC快速替代BSF的历程，可以看到多个关键环节的共同作用：1、转换效率方面有显著提升。以年为例，根据CPIA统计，当年主流BSFP型多晶黑硅电池平均转换效率为18.7%，而PERCP型单晶电池平均转换效率可达到21.3%，有2.6%的效率提升。对应到组件端（以60片为例），有27W左右的功率提升。2、设备投资显著下降。随着电池生产线关键设备的国产化进程不断加速，设备投资成本下降速度超预期。根据CPIA统计，年常规BSF产线设备投资仍为5.35亿元/GW，然而进入年PERC产线设备投资下降至4.2亿元/GW，年新建电池产线均为PERC。3、电池片端拥有超额盈利。在电池片端，跟据PVinfoLink统计，年底至年中，单晶PERC电池片一直与普通单晶电池片保持一定价差。这也导致电池企业拥有极大的热情去进行PERC对于BSF的技术升级和改造，因此PERC的市占率快速提升，完成对BSF的替代。
PERC(PassivatedEmitterandRearCell)电池技术，全称为钝化发射极和背面电池技术。与BSF相比，PERC太阳电池以背面局域点接触的形式替代了全铝背场,减少了背表面复合速率,增强了背反射性能,从而提升了电池的开路电压和短路电流，进而提高了太阳能电池转换效率。
PERC技术路线与BSF技术路线工艺流程的高度一致性也是PERC取代BSF如此之快的一个重要原因。与BSF技术相比，PERC技术仅需在原有的工艺流程中增加只需额外增加钝化膜沉积设备(PECVD设备或ALD设备)和激光开槽设备，因此可以对原有的BSF产线进行升级改造。大大降低了单位投资成本。此外，由于电池设备的国产化程度加速提高，单位投资成本也处于不断下降的阶段。目前PERC技术产线的主要设备均可以实现国产化。
2.2历史复盘：三元材料替代磷酸铁锂
正极为电池性能及成本的重要要素，早期依赖LFP放量。正极为电池能量密度提高的关键技术突破方向，同时在成本构成中占比30%-40%，决定锂电池的性能和成本。年前，LFP作为主要动力电池正极材料，产量和产能都迅速扩大。补贴政策倾向高能量密度，三元代表新技术份额崛起。起，随着电动化的深入，乘用车逐渐成为新能源汽车推广的主力。为了快速打开对续驶里程敏感的乘用车市场，新能源汽车补贴政策首次提出以电池能量密度为参考指标，能量密度设最低门槛，且能量密度越高补贴越多，具体要求为：纯电动乘用车动力电池系统的质量能量密度不低于90Wh/kg，对高于Wh/kg的按1.1倍给予补贴；非快充类纯电动客车电池系统能量密度要高于85Wh/kg；专用车装载动力电池系统质量能量密度不低于90Wh/kg。而当时市场上大部分的LFP电池系统能量密度水平在70-80Wh/kg左右，达到wh/kg难度很大；当时的三元锂电池在能量密度上具备优势，可以达到Wh/kg，超过补贴门槛。
积极布局三元正极路线，电池厂份额迅速起量。年，三元电池装机超越LFP电池，宁德时代顺势登顶。要拿到更高额的补贴，搭载三元电池是首选，提升了车企切换电池路线的动力。同年，三元电池份额由年的23%跃升至47%，并于年达58%，超越LFP。而凭借领先的三元电池技术，宁德时代顺势崛起，年市场份额达29%，一举超越LFP路线的比亚迪，成为国内第一。
2.3历史复盘：消费电子产品周期大创新决定贝塔，技术迭代小创新带来阿尔法
智能手机及TWS两大爆品的发展均符合“S型曲线”。根据产品生命周期理论，新产品的发展将会经历四个周期：导入期、成长期、成熟期以及衰退期。消费电子作为典型的产品驱动型产业，行业贝塔由产品创新决定。以智能手机为例，苹果指数（.WI）与全球智能手机渗透率及出货量高度拟合，且与产品生命周期曲线相关性较强。股价波动与渗透率的提升速度密切相关。不同的是，股价波动幅度会更明显，在时间上也稍加提前。
智能手机的发展大致可以分为三个阶段：（1）导入期（年之前）：年之前智能手机技术和相关基础设施尚未完备，渗透率在达到15%之前，智能手机销量还不多，渗透率提升较为缓慢，每年大概提升1%-3%，苹果产业链指数增长平缓。（2）成长期（-年）：年我国3G通信正式开始商用，且以苹果为代表的公司开始实现智能手机上的技术突破，促进智能手机对于传统手机的替代。年底中国4G通信开始商用，视频、游戏、电商等内容和应用加速落地，移动互联网进入全面发展期。3G和4G的大规模商用，引领了智能手机的发展，年、年全球手机出货量达1.7、14.4亿部，渗透率达14%、74%。苹果产业链迎来利润高增、戴维斯双击，苹果指数大幅攀升。（3）成熟期（年-至今）：全球智能手机渗透率提升开始放缓甚至停滞，产品进入成熟期，苹果指数进入振荡期，但手机行业仍存布局创新的机会，叠加/年以TWS耳机为代表的可穿戴设备蓬勃发展，部分拥有第二成长曲线的企业股价再创新高，带动苹果指数再创新高。
新产品渗透率的提升，引发新老龙头公司更迭，抓住产品迭代机遇的公司迎来飞速发展。伴随着全球智能手机渗透率的提升，以传统手机为主营业务的诺基亚股价逐步下跌，而智能手机业务的代表公司苹果股价持续走高。
再以TWS耳机为例，TWS耳机出货量与行业股价拟合程度高，呈现高度相关关系。/年全球TWS耳机出货量达0.46、1.3亿只，同增%、%，渗透率达3%、9%，TWS耳机迎来爆发式增长，而由21个成分股构成的TWS耳机指数（.WI）也快速增长。此外，在年之后，TWS耳机行业进入成熟期，出货量不断波动，TWS耳机指数呈同样趋势波动，且拐点时间接近。
龙头产业链个股表现更优、启动更早。龙头公司股价表现更佳，在产品周期替代的窗口下更加受益。以智能手机为例，苹果产业链公司股价表现优于智能互联指数，长期收益率更高且公司股价波动明显小于指数波动，收益更加稳定，主要系苹果作为全球智能手机龙头，年苹果在智能手机行业出货量占比为18%、营收占比为48%、利润占比为85%，果链公司也因此攫取了更大的市场份额、利润份额。
产业链位置不同的龙头公司股价启动存在差异。以TWS耳机为例，TWS代工厂（歌尔股份、立讯精密）的股价启动早于TWS品牌厂（漫步者），主要系苹果是TWS耳机的引领者、年3月发布的Airpods2一鸣惊人、引爆行业需求，/年苹果占TWS耳机份额达76%、47%。
技术迭代带来阿尔法。终端企业为了提高用户粘性，持续提升整机的硬件参数及性能。在规模效应下，成本下沉推升新技术渗透率。技术迭代带来个股阿尔法，典型案例包括光学升级下的舜宇光学、5G天线升级下的信维通信、屏下指纹。
2.4历史复盘：AI算法和训练方式的演进驱动产业发展
AI算法：底层架构从多样到统一在AI算法层面，我们认为神经网络的发展以Relu激活函数的提出为分水岭，分为浅层神经网络和深度学习两个阶段。目前深度学习算法主要是基于Transformer骨干网络进行分支网络的创新，如引入扩散模型、强化学习等方法。模型骨干网络的统一有望加速应用落地节奏。浅层神经网络阶段（年-年）：神经网络思想最早可追溯至年Rodsenblatt提出的感知机，模型由输入值、权重、求和函数及激活函数三部分组成，可视为一个单层神经网络。20世纪80年代，多层感知机（MLP）被提出，模型由输入层、输出层和至少一层的隐藏层构成，是一种全连接神经网络，即每一个神经元都会和上下两层所有的神经元相连接。各隐藏层中的神经元可接收相邻前序隐藏层中神经元传递的信息，经过加工处理后将信息输出到后续隐藏层中的神经元。由于隐藏层丰富了神经网络的结构，增强了神经网络的非线性表达能力，感知机的线性不可分问题得以解决，神经网络再次兴起。
多层感知机的出现奠定了神经网络基本结构，也使得神经网络的应用范围不再局限于图像识别，而是向自然语言处理、语音识别等其他领域拓展。由于各个领域的任务具有不同特点，神经网络产生了众多分支模型。视觉领域的卷积神经网络（CNN）：年LeNet（CNN）首次应用于图像分类，通过多个卷积层对特征进行压缩提取，能够得到较为可靠的高层次特征，最终输出的特征可应用于图像分类等任务。相较多层感知机，CNN由于每个神经元只与对应的部分局部相连接，计算量明显减少且图像识别能力更强。自然语言处理领域的循环神经网络（RNN）：年RNN被提出，在RNN中，每个神经元既接受当前时刻输入信息，也接受上一时刻神经元的输出信息，使神经网络具备了时序特征提取能力，因而可以处理文本、语音等时序信息。
此阶段神经网络仍停留在浅层，主要原因为：1）增加网络深度需要更大算力；2）当时多使用Sigmod、Tanh作为非线性激活函数，这两种函数存在一定范围内梯度过大或过小的问题，梯度不稳定使得深层神经网络训练无法获得最优解。梯度消失问题的解决使神经网络向深层迈进，Transformer统一底层算法（年至今）：年ReLU激活函数被提出，由于具有更好的非线性拟合能力和稀疏激活性，有效缓解了梯度消失问题，同时提高了训练速度。年Hinton及其学生提出了残差学习方法AlexNet，采用“ReLU激活函数+有监督训练+GPU加速”方式，奠定了深度学习经典训练范式。年，何恺明等人提出ResNet，使得神经网络可以对残差进行学习，更好地缓解了梯度消失问题，也让ResNet的神经网络深度高达层。由于残差学习能很好地缓解梯度消失问题，在之后的Transformer架构中得以沿用。
年，Google将注意力机制引入神经网络，提出了新一代深度学习底层算法——Transformer。由于Transformer在物体分类、语义理解等多项任务准确率超过CNN、RNN等传统算法，且能应用于CV、NLP等多个模态，因而Transformer的提出使得多任务、多模态的底层算法得到统一。
由于在处理大数据方面具备显著优势，Transformer的出现开启了深度学习的“大模型”时代。如OpenAI发布的GPT-3，该模型在多个任务中都取得了第一的成绩，而其在算法结构上与前代的GPT、GPT-2没有明显差别，最大的区别是采用海量数据进行模型训练。目前下一代大模型GPT-4推出在即，技术重点或聚焦于模型压缩和多模态应用。
AI训练方式：“无监督预训练+微调”成为当前主流。算法、数据、算力是AI三要素，在AI相关技术中，训练方法作为搭建模型的核心技术与AI三要素间均有紧密联系。AI模型的训练方法主要包括监督学习与无监督学习两种典型方式，二者的区别在于是否使用带人工标注的数据集进行训练。
AI训练方法的发展历经“监督-无监督-监督-无监督（半监督）”4个阶段：浅层神经网络的训练以监督学习为主（年及以前）：浅层学习算法强调面对有限数据的强学习能力。在对少量数据进行学习时，监督学习的表现显著优于无监督学习。随神经网络向深层次探索，无监督学习成为一时的主流方法（-年）：Hinton于年提出“逐层无监督+BP有监督”的训练方式，在一定程度上解决了梯度消失问题。算法层面的进步使得以Hinton为首的学者们开始尝试通过深度神经网络来模拟人类智能。由于与逐层无监督方法核心思想类似，且更贴近人类学习模式，无监督学习在此阶段成为训练主流。
AlexNet的提出带动有监督训练再度兴起（-年）：AlexNet模型应用监督学习方式取得了前所未有的成绩，使学界与产业界认识到监督学习能够显著提升模型效果，之后的ResNet也采用有监督方式训练。在这一阶段数据开始受到学界和业界的重视，以ImageNet为代表的开源标注数据集发展迅速，使得监督学习更为流行。Transformer统一底层算法并开启大模型时代，训练数据量的急剧上升推升标注成本，无监督和半监督方法再次兴起（年至今）：Transformer问世后，深度学习模型参数量爆发式增长，AI大模型成为当下主流。AI大模型，也称为大规模预训练基础模型，采用海量数据、海量算力，应用无监督或半监督方法进行预训练。大模型应用时只需经过小样本微调，便能迅速适应不同场景下的多种下游任务，极大提高了模型的复用率。相较于其他训练方式，“预训练+微调”具有以下优势：数据需求量小：微调无需模型从头学习所有内容，微调阶段的所有训练都是为了获取特定领域知识，所需数据量较小，显著降低了AI开发中的数据门槛。训练时间短：一方面，小规模微调显著降低了算力消耗；另一方面，在微调过程中，神经网络中的大部份层会事先被冻结，这些层涉及的相关参数在训练过程中保持不变，需要训练的参数仅是所有参数中的一小部分。
2.5历史复盘：光通信从电信到数通，从进口到国产
光通信增长驱动力从电信转换到数通市场。纵观历史并展望未来，光通信产业链发展将呈现三轮发展周期，预计每一波市场规模增长都将比上一波提升10倍：1）-年，国内电信市场高速发展，FTTH渗透率快速提升；2）年起，5G带动数通市场蓬勃发展，年光模块数通市场规模首次超过电信市场规模，在光通信设备需求量增长的同时，技术要求不断提升，产品价值量上涨；3）未来，光通信应用范围扩张至AI、汽车、医疗等新兴领域，具有宏大的市场潜力。
当前光通信市场维持在较高景气度水平，与上一轮周期相比，我们认为此轮光通信的高景气度周期有望持续较长时间。主要原因有二：一是增长的区域核心驱动力从中国变成了海外，上一轮高景气周期以中国的FTTH为核心驱动力，具备较强的周期属性，而这轮增长来自海外FTTx渗透率在较低基础上的提升，具备较强的持续性；二是增长的结构发生了变化，增长的主要部分从电信市场转向了数据中心市场，展望及未来，电信市场增长将相对温和，而表征云计算市场发展趋势的数据中心市场仍处在长周期的繁荣区间上。电信市场：国内市场FTTH已进入稳定增长期，FTTR增长可期。年后光纤接入端口（FTTH/O）已超90%，截至年，光纤接入端口数达10.25亿个，占比达95.7%，渗透率稳居全球前三。随着国内FTTH渗透率逐渐达峰，FTTR需求产生。相较于原来Wi-Fi信号较弱的房间，采用FTTR使得数据传输速率提升90%，时延降低30%以上，可达到全屋千兆WiFi覆盖能力。
数通市场：云巨头资本开支高速增长，短期放缓不影响发展决心。-年，数通市场迎来一波发展热潮，北美云巨头FAMGA资本开支呈现较快增长，全年合计亿美元，对比年的亿美元上升一倍有余。谷歌宣布年资本开支计划仅与年持平，Meta宣布年资本开支计划从-亿美元下调至-亿美元。市场担忧云巨头资本开支计划增长放缓，对相关行业有较大负面影响，但我们认为：1）短期北美云巨头资本开支已到达较高水位，单年度即使增速小幅放缓，仍对光通信市场有较大支撑；2）云巨头将坚定数通方面的投入，年，谷歌将加大在基础设施投入比重，显著减少办公设施比重，亚马逊预计将继续提升技术基础设施的投入。3）光模块、网络通信设备、服务器等投资具备刚性，年更具成本效益的G/G、相干DCI光互联等技术将得到广泛应用，光引擎、共封装技术也有望开始推出和落地，下游云计算厂商也有跟进计划。
竞争格局从国际垄断到国产替代。过去光通信行业被海外厂商垄断，国内光模块厂商完成十年赶超。年，国内海信、中际旭创、光迅科技等光模块企业进入前十的阵营。年起，由于数通光模块需求高企，国内厂商紧握机遇，先后突破G以上光模块技术，快速占领市场份额，年，全球TOP10光模块厂商中已有5家中国厂商，中际旭创与美国Coherent（II-VI、Finisar）公司并列第一，国产光模块厂商已凭借优秀的集成、封装技术以及高质量的产品占据大量市场份额。
国内光模块厂商相继掀起并购热潮。由于低端光模块产品毛利率过低，许多海外厂商剥离相关光模块业务专注于芯片和高端产品，以追求更高的产品附加值，为形成更强的规模效应或完善产品矩阵，选择并购其他企业，如：无源器件龙头II-VI收购有源器件龙头Finisar、Lumentum收购Oclaro等。而国内光模块厂商则积极入局，收购海外较为成熟的产业链环节，如：剑桥科技先后收购Ma