Novozymes A/S

2021年7月的一个深夜，英国伦敦DeepMind实验室的会议室里，约翰·江珀（John Jumper）盯着屏幕上的数据，指尖无意识地敲打着桌面。窗外的泰晤士河泛着冷光，而室内的气氛却因一组数字沸腾——AlphaFold2在CASP14竞赛中的准确率达到92.4分，这意味着它对蛋白质结构的预测精度首次逼近实验水平。此时，全球有数千名结构生物学家正为同一个问题困扰：如何在数月甚至数年的实验中，捕捉到蛋白质那决定生命功能的三维形态？而江珀团队的答案，正悄然改写这场持续半个世纪的科学长征。 一、蛋白质折叠：一场持续50年的“盲人摸象”游戏 要理解AlphaFold的革命性，得先回到问题的起点——蛋白质折叠难题。1971年，美国生物学家克里斯蒂安·安芬森（Christian Anfinsen）提出一个颠覆认知的假设：蛋白质的氨基酸序列本身，蕴含着其折叠成特定三维结构的全部信息。这被称为“安芬森法则”，但现实却给科学家泼了一盆冷水。 蛋白质由20种氨基酸串联而成，一个含100个氨基酸的蛋白质，理论上可能形成10^47种空间构象——这比宇宙中已知的原子总数还多。传统实验方法如X射线晶体学、冷冻电镜（Cryo-EM）虽能解析结构，但成本高昂、耗时极长：解析一个中等大小的蛋白质结构，往往需要数月甚至数年，且成功率不足10%。正如结构生物学家戴维·贝克（David Baker）所言：“过去，我们像盲人摸象，只能通过碎片化的实验数据推测蛋白质的形状。” 这种困境直接限制了生命科学的进展。例如，HIV病毒的包膜蛋白结构曾困扰科学家近20年，而它的精确结构是设计艾滋病疫苗的关键；阿尔茨海默病的致病蛋白β-淀粉样蛋白，因难以捕捉其错误折叠状态，药物研发始终进展缓慢。蛋白质结构预测，因此成为生物学界“圣杯”级的难题。 二、从卷积到注意力，AlphaFold2的“换脑”式突破 2018年，AlphaFold1首次在CASP13竞赛中亮相，用深度学习预测蛋白质结构，准确率约60%。但真正的飞跃发生在2020年——AlphaFold2的出现，将预测精度提升到实验级别，更将时间从“数月”压缩到“小时”。这背后的核心，是技术路线的彻底重构。 第一步：用“进化信息”替代“单一序列” AlphaFold2的第一个创新，是将输入从“单一氨基酸序列”扩展为“多序列比对（MSA）”。简单来说，它不再只看目标蛋白质的序列，而是通过比对数千个进化上相关的蛋白质序列，提取共变模式——比如两个氨基酸在进化中总是同时变化，说明它们在空间中可能相邻。这种方法类似“通过家族照片推测某人的长相”：如果家族中多数人都有高鼻梁，那么目标个体大概率也有类似特征。 AlphaFold2的EvoFormer模块专门处理MSA数据，通过注意力机制（Attention）捕捉残基间的长距离依赖关系。例如，一个位于序列第10位的氨基酸，可能与第100位的氨基酸在空间中形成氢键，而传统卷积网络（CNN）因局部感受野限制，难以捕捉这种跨序列的关联。正是这种“全局视角”，让AlphaFold2的预测精度大幅提升。 第二步：用“不变点注意力”构建3D空间逻辑 如果说EvoFormer是“信息提取器”，结构模块则是“3D建筑师”。AlphaFold2摒弃了传统的“先预测距离再构建结构”的两步法，转而采用“端到端”学习——直接从氨基酸序列生成原子级坐标。 这里的关键是“不变点注意力（Invariant Point Attention）”机制。想象一下，你要搭建一个积木模型，传统方法是先测量每块积木的相对距离，再拼接；而AlphaFold2的做法是，以某个原子为原点，构建一个3D参考系，通过注意力机制预测其他原子的位置，无论模型如何旋转平移，预测结果都保持一致。这种“空间不变性”正是蛋白质结构预测的核心——蛋白质的功能由其三维结构决定，而结构不会因观察角度改变而改变。 第三步：用“扩散模型”突破单一结构限制 2024年发布的AlphaFold3进一步引入扩散模型（Diffusion Model），解决了AlphaFold2的局限：只能预测单一静态结构。蛋白质在溶液中是动态的，可能存在多种构象，而扩散模型能生成多样化的结构采样。例如，对于一个酶蛋白，AlphaFold3可以预测其“开放态”（结合底物前）和“闭合态”（结合底物后）的结构，这对理解酶的催化机制至关重要。 三、从“100天”到“4小时”，算力与算法的双重革命 2021年，广东省某高校生物信息课题组的经历，成为AlphaFold2效率革命的缩影。他们需要预测500个蛋白质的结构，用本地服务器计算需2000小时（约100天），但通过北鲲云超算平台的500个NVIDIA V100 GPU并行计算，仅用4小时就完成任务——速度提升500倍。这背后是算法优化与算力突破的协同效应。 算法层面，从“逐点计算”到“并行推理” AlphaFold2的架构设计天然适合并行计算。EvoFormer模块处理MSA时，每个残基的注意力计算可独立进行；结构模块的不变点注意力机制，也允许不同原子的位置预测并行处理。这种“分而治之”的策略，让大规模蛋白质预测成为可能。 算力层面：云超算打破“本地瓶颈” 传统结构预测依赖高校或实验室的本地服务器，算力有限。而云超算平台（如北鲲云）提供弹性算力，可根据需求动态调整GPU数量。上述课题组的案例显示，500个GPU的并行计算，将时间从“100天”压缩到“4小时”，相当于用“超级计算器”解一道原本需要手算数年的数学题。 数据层面：2.3亿结构的“知识宝库” 2021年，DeepMind与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）合作发布AlphaFold数据库，公开了2.3亿种蛋白质的预测结构，覆盖几乎所有已知蛋白质。这相当于为全球科研人员提供了“蛋白质结构字典”——过去需要实验解析的结构，现在可直接从数据库获取，极大加速研究进程。例如，新冠疫情期间，科学家仅用几周就通过AlphaFold预测了病毒刺突蛋白的结构，为疫苗设计争取了宝贵时间。 四、从实验室到生产线，AI如何重塑药物研发的“时间-成本”曲线 AlphaFold的突破不仅在学术领域，更在工业界掀起涟漪。2021年，分子之心公司与药企合作，利用AlphaFold设计新冠疫苗的抗原蛋白，仅用3天就筛选出数十个高稳定性候选蛋白，突破了传统疫苗研发中“稳定性差”的专利壁垒。上海交大洪亮团队的Venus模型，通过AI定向进化，将单域抗体的耐碱性提升4倍，每年为药企节省上千万元成本。 案例1：新冠疫苗的“加速密码” 传统疫苗研发需先通过实验确定抗原蛋白结构，再设计疫苗。这一过程通常需要6-12个月。而AlphaFold能快速预测抗原的三维结构，尤其是其与抗体结合的“表位”区域。例如，Moderna公司在开发mRNA疫苗时，利用AlphaFold优化刺突蛋白的结构，使其更稳定，从而提升疫苗有效性。 案例2：工业酶的“定制化设计” 工业酶（如洗涤剂中的蛋白酶）的效率高度依赖其结构。过去，改造一个酶需通过“随机突变+实验筛选”，耗时数年。而AlphaFold能预测突变后的结构，筛选出性能更优的变体。例如，诺维信公司（Novozymes）利用AlphaFold设计了一种耐高温的淀粉酶，将工业淀粉加工的能耗降低20%。 争议与反思：AI不是“万能药” 尽管AlphaFold成果斐然，但学界仍有质疑。2022年，MIT团队在《分子系统生物学》发表研究，指出AlphaFold2在“反向对接”（预测蛋白质与小分子结合能力）中的准确率不足50%，需结合机器学习进一步优化。杜克大学的德里克·洛（Derek Lowe）也提醒：“AlphaFold的预测结构是否‘有用’，仍需实验验证——它提供的是‘地图’，但走路还得靠自己。” 这些争议恰恰反映了AI的定位：它不是替代实验的“终结者”，而是加速实验的“导航仪”。正如江珀所说：“AlphaFold解决了‘结构预测’的问题，但‘功能理解’仍需科学家的智慧。” 五、未来：从“预测结构”到“设计生命” 2024年，AlphaFold3的发布标志着技术边界的又一次拓展——它能预测蛋白质-核酸、蛋白质-配体复合物的结构，甚至能生成全新的蛋白质。华盛顿大学的RoseTTAFold和RFdiffusion模型，已能设计自然界不存在的蛋白质，为合成生物学开辟新路径。 站在2025年的时间点回望，AlphaFold的意义远超“解决一个科学难题”。它证明了AI在复杂生物系统中的潜力——从理解生命的“密码本”（蛋白质结构），到改写生命的“说明书”（设计新蛋白质）。正如《科学》杂志的评价：“AlphaFold不是终点，而是起点——它让我们第一次站在了‘设计生命’的门槛上。” 深夜的实验室里，江珀关掉电脑，窗外的伦敦已泛起鱼肚白。他想起安芬森半个世纪前的断言，忽然意识到：AI解开的不仅是蛋白质的折叠之谜，更是人类理解生命的新维度——在这个维度里，时间被压缩，空间被透视，而生命的奥秘，正随着算法的迭代，一点点向我们展开。

一 行业概览 生物制造是以工业生物技术为核心，通过生物体、细胞或酶等生物元件进行产品制造的技术体系，被视为继机械化、电气化、信息化之后的“第四次产业革命”核心驱动力。2025年发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（以下简称“‘十五五’规划”）两次重点点名“生物制造”，将其列为发展新质生产力的关键赛道，并提出采取“超常规措施”实现全链条技术突破。 根据产品类型与技术路径，生物制造主要可分为四大领域： 生物制造涵盖生物制药、生物化工、生物农业、生物食品、生物能源等广泛领域，其核心在于以合成生物学为代表的工程化手段，对生物系统进行理性设计，构建“细胞工厂”，实现从原料到产品的绿色高效转化。据经济合作与发展组织预测，到本世纪末，生物制造将应用于占全球产出三分之一以上的制造业部门，创造约30万亿美元的经济价值。 生物制造具有技术密集、绿色低碳、产业链条长等特点，在全球“双碳”目标与健康消费升级的背景下，正成为各国战略布局的焦点。我国在“十五五”规划中明确将其列为战略性新兴产业，重点推动以玉米芯等非粮生物质为原料的绿色制造路径，强化从基因编辑到工业放大的全链条创新能力。在“双碳”目标与能源安全战略的双重驱动下，生物制造正成为推动制造业转型升级与绿色发展的核心引擎。 二 产业链分析 生物制造产业链结构清晰，分为上、中、下三大环节，形成从技术研发到终端应用的完整生态体系。 1 上游 上游环节聚焦技术研发与原料供应，是产业创新的源头。该环节主要包括基因测序、基因合成、基因编辑等底层技术，以及生物培养基、酶制剂、基因编辑试剂等关键原材料。近年来，关键工具成本大幅下降，例如基因测序成本已从2001年的近1亿美元/基因组降至2020年的约645美元，CRISPR基因编辑技术成本降至30美元左右，仅为早期锌指蛋白技术的约1/200。我国在上游科研领域积极布局，中科院体系、清华大学、江南大学等科研机构在菌种开发和基础研究方面贡献显著，截至2024年初，国内高校和研究所拥有的合成生物菌株专利占比高达71%，为产业创新提供了重要支撑。 2 中游 中游环节以产品生产为核心，涵盖生物制药、生物基材料、功能性食品配料、工业酶制剂等多元化产品体系。我国生物发酵产业规模位居全球首位，年产量超过3000万吨，氨基酸、有机酸、维生素等大宗产品的全球市场份额达60%–80%。 3 下游 下游环节连接广阔的应用市场，产品广泛应用于医疗健康、农业、工业、消费等领域。在医疗领域，生物制造不仅用于疫苗、抗体药物、细胞治疗产品的开发，还通过微生物合成技术生产青蒿素等高价值天然产物；在农业领域，工程微生物生产的生物农药和基因编辑种子正逐步替代传统化学产品；在材料领域，聚乳酸等生物基材料在包装、纺织行业的渗透率持续提升；在能源领域，利用工业尾气合成乙醇的技术已在国内实现规模化生产。 三 行业发展情况 1 发展现状 全球生物制造市场正处于快速增长期。数据显示，合成生物学市场规模从2018年的53亿美元增至2023年的逾170亿美元，年均复合增长率达27%，预计到2028年将接近500亿美元。中国市场表现尤为亮眼，易凯资本测算显示，2023年中国生物制造市场规模约4200亿元，未来十年将保持约17%的高速增长，到2033年有望达到近2万亿元。 在政策层面，各国纷纷将生物制造纳入国家战略。美国于2022年发布《促进生物技术和生物制造创新》行政命令，欧盟在《新工业战略》中设定2030年生物产品占工业产出15%的目标。我国在“十五五”规划中明确采取“新型举国体制”支持生物制造等关键技术突破，并从科研专项、财税政策、人才培养等多维度构建了完善的支持体系。 在产业化方面，生物制造业工业利用率提升空间广阔。生物制造的核心优势体现在绿色可持续与资源高效利用方面。根据世界自然基金会预测，到2030年，工业生物技术每年可减少约25亿吨二氧化碳排放。经济合作与发展组织对六个发达国家的分析表明，生物制造技术可降低工业能耗15%–80%、原料消耗35%–75%、空气污染50%–90%、生产成本9%–90%。我国在非粮生物质利用方面潜力巨大，每年产生的秸秆资源约7亿吨，相当于3.5亿吨标准煤，但目前工业利用率仅约2%，未来发展空间广阔。 2 行业风险 （1）技术转化层面。实验室研究成果与工业化生产之间存在明显的“死亡谷”。受制于中试验证平台不足及工艺放大标准缺失，大量创新成果难以跨越从样品到产品的关键阶段。同时，知识产权保护体系对合成生物学等新兴领域的专利界定尚不完善，企业面临核心技术泄露风险。此外，在生物安全法规趋严的背景下，基因编辑等前沿技术的转化应用面临更复杂的审批流程，进一步增加了技术转化的时间与合规成本。 （2）资金投入方面。生物制造属于典型的技术与资本密集型产业，中试和产业化阶段需要大量持续投入，关键设备如生物反应器等仍依赖进口。我国生物制造行业在资金投入方面面临多重风险：首先，核心技术攻关与中试平台建设所需资金规模巨大，而社会资本因投资周期长、风险高而持谨慎态度，导致初创企业面临融资瓶颈。其次，银行信贷等传统融资渠道受制于生物资产确权与估值难题，难以满足企业设备投入与研发开支需求。此外，部分地区产业基金存在支持分散化倾向，未能形成持续稳定的投入机制，影响重大技术突破与规模化发展。这些因素共同制约着产业创新能力的提升与核心竞争力构建。 （3）人才储备方面。我国生物制造行业在人才储备方面面临结构性短缺与流失风险。当前人才培养体系与产业快速迭代的需求存在脱节，导致兼具生物学、工程学与数据科学能力的复合型人才严重不足。同时，国内企业在薪酬体系与研发平台建设方面与跨国企业存在差距，引发高端人才向外资企业或海外流动的趋势。此外，人才培养的地域分布不均也使产业集群面临人才供给不匹配的挑战，制约了行业整体竞争力的提升。 （4）监管政策层面。首先是监管体系快速迭代带来的合规不确定性，随着新技术临床应用等管理规范的持续完善，企业需要不断适应从研发到产业化的全链条合规要求。其次是技术前沿性与审批标准之间的适配挑战，在基因编辑等新兴领域，审评路径与安全评估标准仍在动态调整，企业可能面临研发投入与监管要求不匹配的风险。最后是中试放大与市场准入的衔接障碍，尽管国家正积极培育中试平台支持成果转化，但生物制造产品在申报新材料、新原料等市场准入环节仍面临审批周期长、标准界定严等现实瓶颈，显著增加了产品商业化落地的政策风险。 四 行业重点企业 1 国际代表企业 （1）丹尼斯克（中国）有限公司 丹尼斯克为杜邦营养与生物科技子公司，是全球领先的食品添加剂企业，产品涵盖乳化剂、酶制剂、膳食纤维、甜味剂等。2004年在河南安阳设厂生产木糖醇，实现本土化布局，年销售额约30亿美元。 （2）诺维信（Novozymes） 诺维信为全球工业酶制剂与微生物技术龙头，通过“产品+解决方案”模式深度整合下游应用；为食品、洗涤、能源等行业提供定制化酶解决方案，全球工业酶市场占有率47%。 2 国内代表企业 （1）恒瑞医药（600276.SH） 江苏恒瑞医药股份有限公司创立于1970年，并于2000年在上海证券交易所上市，是一家专注研发、生产及推广高品质药物的创新型国际化制药企业，聚焦抗肿瘤、代谢性疾病、自身免疫疾病、呼吸系统疾病、神经系统疾病等领域进行新药研发，是国内最具创新能力的制药龙头企业之一。2024年第一季度，恒瑞医药实现营业总收入59.98亿元，同比增长9.20%；归母净利润13.69亿元，同比增长10.48%。 （2）金斯瑞生物科技（1548.HK） 金斯瑞生物科技通过四大平台布局形成协同效应，子公司百斯杰开发的Synesis合成生物学平台，在黑曲霉、芽孢杆菌等五大工程菌株领域建立了高效表达系统，产品覆盖饲料、食品、家居护理等多个领域。其关联公司传奇生物研发的CAR-T疗法CARVYKTI®已在全球市场实现商业化，推动公司2024年上半年营收达到5.6亿美元，同比增长43.5%。 （3）华恒生物（688639.SH） 华恒生物以厌氧发酵技术为核心，生产L-丙氨酸、β-丙氨酸等产品。其厌氧发酵工艺无需通氧，能耗降低50%，产品获巴斯夫等国际客户认可。公司2023年营收突破28亿元，合成生物学路线产品毛利率超过40%，展现出显著的成本优势和市场竞争力。 （4）凯赛生物（688065.SH） 凯赛生物在全球长链二元酸市场占据主导地位，市场份额超过80%，成功打破了我国对该产品的进口依赖。公司与万华化学合作开发生物基己二胺，使尼龙66生产的碳足迹降低70%，2024年产能扩大至10万吨规模，推动化工材料行业绿色转型。 五 行业政策 中国对生物制造行业的政策支持经历了一个从战略布局到精准施策的清晰演进过程，呈现出明显的阶段性特征： 2012年-2022年：国务院发布《生物产业发展规划》，首次将生物产业确立为战略性新兴产业，为生物制造的发展奠定了早期政策基础。这一阶段的政策更多是方向性的引导，标志着生物制造开始进入国家战略视野。 2023年-2024年：政策推进进入地方先行先试的密集探索期。全国超过28个省市发布了支持合成生物与生物制造产业的专项政策，形成了多点开花的局面。深圳光明区于2023年5月率先出台专项政策，点燃了地方支持的“第一把火”，随后北京、上海、天津、安徽等地纷纷跟进，各具特色的地方政策体系与产业集群开始形成，为后续国家层面的政策制定积累了宝贵的地方实践经验。 2025年6月至今：政策支持进入国家层面精准发力的新阶段。工信部与国家发改委联合印发《关于开展生物制造中试能力建设平台培育工作的通知》，该政策直指科技成果产业化过程中的“死亡谷”难题。文件提出到2027年培育20个以上中试平台，服务200家以上企业，孵化400个以上产品的具体目标，体现了国家层面推动技术从实验室走向工厂的坚定决心。工信部等部门陆续发布《生物制造标志性产品名单（第一批）》，征集食品加工领域创新技术应用，并与商务部等部门在《轻工业稳增长工作方案（2025-2026年）》中共同强调在日化、生物制造等领域培育中试平台。这一系列举措标志着政策重点从技术研发支持向扩大应用场景、促进市场消费延伸，形成了更加完整的产业支持链条。 我国致力于构建全方位的生物制造政策支持体系，为产业发展创造了有利环境。在国家战略层面，“十五五”规划将生物制造列为重点突破领域，明确提出完善新型举国体制，采取超常规措施实现全链条技术突破。科技部在国家重点研发计划中设立“合成生物学”重点专项，支持从基因设计到工艺放大的全链条创新。 在产业支持政策方面，工信部推动原料药产业高质量发展，鼓励酶法、发酵法替代传统化学合成工艺。财政部安排专项资金支持生物制造技术研发和产业化，其中约30%用于中小企业技术升级。在绿色转型政策支持方面，新出台的绿色转型政策为生物制造创造了广阔市场空间，碳足迹核算制度和绿色产品认证体系逐步完善，推动生物基产品在包装、纺织等行业的应用。在人才储备方面，完善人才培养体系，教育部鼓励高校设立合成生物学相关学科，计划到2025年培养10万名复合型生物制造人才，为产业可持续发展提供智力支持。 六 行业发展 生物制造作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正引领着全球制造业向绿色、低碳、可持续方向转型。在“十五五”国家战略的支持下，我国生物制造产业迎来了历史性发展机遇。通过技术创新、产业链整合与绿色发展模式的深度融合，生物制造不仅有望培育出万亿级的新兴产业，更将为解决能源安全、粮食供应、环境污染等全球性挑战提供新的路径。 生物制造行业发展将呈现如下特征。一是技术融合赋能生物制造发展。人工智能与生物制造的深度结合正在重塑研发范式，区块链技术也开始应用于生物基产品溯源，将大幅优化研发流程、提升工艺稳定性，实现从原料到成品的全流程追踪。二是生物制造产业链整合向纵深发展。龙头企业通过垂直整合构建“研发－中试－量产”闭环，资本持续向平台型和技术领先企业集中，推动形成覆盖原料创新、工艺放大到市场应用的完整产业生态。三是资本市场持续活跃支持产业创新。资本市场通过多元渠道为生物制造创新提供持续动力。全球范围内，IPO与并购活动保持活跃，成为企业获取资金与整合资源的重要途径。私募股权与风险投资重点关注平台型技术及底层创新，推动产业从技术研发向商业化加速迈进。在政策引导下，多层级资本市场协同发力，共同构建了支持技术突破与产业升级的金融生态。 参考资料： 1．微信公众号：“普华有策咨询”：《2025-2031年生物制造行业市场调研及发展趋势预测报告》； 2．微信公众号：“化工生物圈”：《生物制造入选“十五五”规划建议，成为新的经济增长点》； 3．微信公众号：“中国电子商会科创产业专业委员会”：《产业链深度解析：生物制造，下一个黄金赛道？》； 4．微信公众号：“石化科技微讯”：《“十五五”十大重点产业全景梳理：产业链+代表企业》； 5．微信公众号：“中商产业”：《2025年生物制造产业市场前景及投资研究报告》。 ❊免责声明：部分素材源自网络，版权归原作者所有。如涉侵权，请联系我们处理。           整理人  |  杨欣怡               编辑  |  杨翔宇  张洁  终审  |  坤凡

2025–2030年-十大高增长行业 说明： 本排名综合参考 IDC、Gartner、McKinsey、IEA、BloombergNEF、Frost & Sullivan、SEMI、BCG、Euroconsult 等全球顶级研究机构及中国国家产业政策文件； 所列CAGR为市场规模（营收或部署量）的复合年增长率预测值； 部分大赛道（如半导体、新能源汽车）增速特指其高增长子领域（如AI芯片、智能驾驶），非全行业平均。 排名行业/赛道预计复合增长率 (2025–2030)核心驱动因素与权威来源1人工智能 (AI) 芯片与算力~28–30% CAGR来源：IDC, McKinsey 。驱动：大模型训练与推理需求爆发，边缘AI普及。IDC预测全球AI芯片市场2023–2027年CAGR达28.9%。2储能系统（电化学储能为主）~24–25% CAGR来源：IEA, BloombergNEF 。驱动：风光发电渗透率提升、电网灵活性需求激增。BNEF《Energy Storage Market Outlook》指出储能部署量将持续高速增长。3合成生物学与基因编辑~20–25% CAGR来源：McKinsey, Frost & Sullivan 。驱动：在医药、化工、农业等领域的商业化突破。麦肯锡称其有望创造数万亿美元经济价值。4低空经济与eVTOL（电动垂直起降飞行器）~18–22% CAGR来源：Morgan Stanley, Frost & Sullivan 。驱动：城市空中交通试点推进、无人机物流规模化。摩根士丹利预测该市场2030年后将进入爆发期。5商业航天与卫星互联网~19–20% CAGR来源：Euroconsult, BCG 。驱动：低轨卫星星座（如星链、中国星网）大规模建设，发射与制造需求激增。Euroconsult预测卫星制造+发射服务2023–2032年CAGR近20%。6半导体（国产替代、设备材料、先进封装）~18–20% CAGR（中国市场）来源：SEMI, BCG 。驱动：地缘政治推动供应链本土化，AI/HPC催生先进封装需求。SEMI预测中国大陆晶圆产能2023–2027年CAGR达18%。7新能源汽车（智能驾驶产业链）~18–20% CAGR（子系统）来源：IEA, IDC 。驱动：L2+/L3自动驾驶渗透率快速提升，带动激光雷达、域控制器、车规芯片等高增长。IEA持续上调全球电动车销量预期。8数据中心与云计算（含AI算力基础设施）~16–18% CAGR来源：Gartner, IDC 。驱动：企业深度上云、AI工作负载重构数据中心架构。Gartner预测全球公有云服务市场2023–2027年CAGR为17.3%。9氢能与燃料电池（交通与工业应用）~14–16% CAGR（全球） ~18% CAGR（中国交通领域）来源：IEA, 中国氢能联盟 。驱动：绿氢成本下降、重卡/船舶脱碳需求。IEA强调氢能是深度脱碳关键路径。10CXO（医药研发与生产外包）~15% CAGR（全球） ~18–20% CAGR（中国）来源：Frost & Sullivan, Evaluate Pharma 。驱动：全球药企研发投入增长、外包率提升，中国工程师红利与成熟供应链优势显著。 各赛道增长逻辑及 全球及中国市场的绝对上市公司龙头：1. 人工智能（AI）芯片与算力 增长逻辑：大模型训练与推理需求爆发，推动高性能AI加速芯片刚性需求；边缘AI渗透率提升；Chiplet与先进封装成为延续摩尔定律的关键路径；地缘政治加速国产替代。 上市公司龙头：全球 ：NVIDIA（NVDA, 美股） —— 全球AI训练芯片市占率超80%，CUDA生态构筑极高壁垒。中国 ：华为（未整体上市，但关联方）  → 寒武纪（688256.SH）：A股纯正AI芯片标的，聚焦云端/边缘推理；海光信息（688041.SH） ：国产GPGPU领先，兼容ROCm生态，深度绑定中科曙光；龙芯中科（688047.SH） ：自主指令集CPU，在信创+边缘场景拓展AI能力。2. 储能系统（电化学储能） 增长逻辑：新能源强制配储政策驱动确定性需求；电力市场化提升经济性；电池循环寿命提升与系统成本下降；微网与户储形成分布式增量。 上市公司龙头：全球 ：Tesla（TSLA, 美股） ：Megapack主导欧美大储；Fluence（FLNC, 纳斯达克） ：西门子与AES合资，全球储能系统集成龙头。中国 ：宁德时代（300750.SZ） ：全球动力电池+储能电池双料第一，2023年储能出货量超40GWh；阳光电源（300274.SZ） ：全球逆变器+储能系统双龙头，海外收入占比超40%；比亚迪（002594.SZ / 1211.HK） ：刀片电池+储能系统一体化布局。3. 合成生物学与基因编辑 增长逻辑：CRISPR等基因编辑工具成熟；平台型菌株开发周期缩短；医药、化工、农业多场景商业化落地；资本密集投入推动产能释放。 上市公司龙头：全球 ：Ginkgo Bioworks（DNA, 纽交所） ：合成生物“细胞编程”平台龙头；Codexis（CDXS, 纳斯达克） ：酶工程与蛋白优化技术领先。中国 ：凯赛生物（688065.SH） ：长链二元酸（DC12）全球市占率超80%，布局生物基聚酰胺；华恒生物（688639.SH） ：L-丙氨酸全球龙头，客户包括巴斯夫、诺维信；蓝晓科技（300487.SZ） ：虽非合成生物公司，但其分离纯化材料广泛用于合成生物下游提纯，具强协同性。 注：国内纯合成生物平台型上市公司较少，多数为细分产品龙头。4. 低空经济与eVTOL 增长逻辑：低空空域管理政策破冰；电动推进与飞控技术成熟；B2B物流/巡检先行，载人eVTOL获适航认证开启商业化。 上市公司龙头：全球 ：Joby Aviation（JOBY, 纽交所） ：与丰田合作，获FAA G1认证，估值超$60亿；Archer Aviation（ACHR, 纳斯达克） ：与United Airlines合作推进城市空中交通。中国 ：亿航智能（EH, 纳斯达克） ：全球首个获eVTOL适航证（EH216-S），聚焦载人自动驾驶飞行器；中信海直（000099.SZ） ：央企背景，参与低空运营与基础设施建设，稀缺运营牌照持有者；万丰奥威（002085.SZ） ：通过收购钻石飞机布局通用航空，并投资eVTOL整机。5. 商业航天与卫星互联网 增长逻辑：低轨星座进入批量部署期；单星成本下降；下游物联网、国防、通信应用爆发；供应链本土化加速。 上市公司龙头：全球 ：Rocket Lab（RKLB, 纳斯达克） ：小型火箭发射+卫星制造一体化；Maxar Technologies（MAXR, 纽交所） ：高分辨率遥感卫星龙头。中国 ：中国卫星（600118.SH） ：航天科技集团旗下，主营卫星研制与应用；铖昌科技（001270.SZ） ：星载相控阵T/R芯片唯一上市标的，用于低轨卫星通信；上海沪工（603131.SH） ：通过子公司布局火箭结构件与卫星总装。 注：中国商业航天仍处早期，多数核心企业未上市，以上为A股稀缺标的。6. 半导体（国产替代、设备材料、先进封装） 增长逻辑：供应链安全优先级提升；设备/材料国产化率低→替代空间大；先进封装成为AI芯片关键路径。 上市公司龙头：全球 ：ASML（ASML, 阿姆斯特丹） ：EUV光刻机垄断者；Applied Materials（AMAT, 纳斯达克） ：薄膜沉积设备全球第一。中国 ：中微公司（688012.SH） ：CCP刻蚀设备达5nm，国际竞争力最强；北方华创（002371.SZ） ：PVD、CVD、氧化扩散等平台型设备龙头；长电科技（600584.SH） ：全球第三、中国第一封测厂，XDFOI先进封装量产；沪硅产业（688126.SH） ：300mm大硅片国产突破主力。7. 新能源汽车（智能驾驶产业链） 增长逻辑：L2+/L3功能标配化；软件定义汽车（SDV）商业模式兴起；车规芯片认证壁垒高。 上市公司龙头：全球 ：NVIDIA（NVDA） ：Orin芯片主导高端智驾域控制器；Luminar（LAZR, 纳斯达克） ：激光雷达技术领先。中国 ：德赛西威（002920.SZ） ：英伟达Orin平台核心合作伙伴，域控制器市占率第一；禾赛科技（HSAI, 纳斯达克） ：车载激光雷达全球出货量第一（2023）；四维图新（002405.SZ） ：高精地图+芯片+算法全栈布局；经纬恒润（688326.SH） ：ADAS+车身电子综合供应商。8. 数据中心与云计算 增长逻辑：AI工作负载重构基础设施；云厂商CAPEX回升；混合云与边缘节点扩展。 上市公司龙头：全球 ：Microsoft（MSFT）、Amazon（AMZN）、Google（GOOGL） ：三大云厂商（Azure/AWS/GCP）主导全球70%公有云市场；Arista Networks（ANET, 纳斯达克） ：AI数据中心高速交换芯片龙头。中国 ：阿里（09988.HK） 、腾讯（00700.HK）：国内公有云前二；光环新网（300383.SZ） 、数据港（603881.SH）：IDC核心运营商，绑定阿里/腾讯；中际旭创（300308.SZ） ：全球光模块龙头，800G产品供不应求，直接受益于AI算力扩张。9. 氢能与燃料电池 增长逻辑：绿氢成本逼近平价；重卡/工业场景率先商业化；国家氢能战略提供补贴支持。 上市公司龙头：全球 ：Plug Power（PLUG, 纳斯达克） ：燃料电池系统+加氢站一体化；Nel ASA（NEL.OL, 挪威） ：电解槽技术领先。中国 ：亿华通（688339.SH） ：燃料电池系统装机量连续多年全国第一；潍柴动力（000338.SZ） ：控股巴拉德（Ballard），布局重卡燃料电池；昇辉科技（300423.SZ） ：切入电解槽与氢能装备；宝丰能源（600989.SH） ：全球最大绿氢项目（3GW光伏+电解水制氢）。10. CXO（医药研发与生产外包） 增长逻辑：全球药企研发外包率提升；中国工程师红利与产业集群优势；新兴技术平台（ADC、CGT）依赖CXO工艺开发。 上市公司龙头：全球 ：Lonza（LONN.SW, 瑞士） 、Catalent（CTLT, 纽交所）：全球CDMO龙头。中国 ：药明康德（603259.SH / 2359.HK） ：“一体化CRDMO”平台，全球Top 20药企全覆盖；药明生物（2269.HK） ：全球生物药CDMO第二，拥有超30万升生物反应器产能；康龙化成（300759.SZ / 3759.HK） ：临床前CRO+CMC一体化，海外收入占比超80%；凯莱英（002821.SZ / 6819.HK） ：小分子CDMO龙头，深度服务辉瑞、默沙东。 以下是 2025–2030年十大高增长行业 中，各产业链内价值占比最高（或毛利率/利润最集中）的核心环节，结合技术壁垒、成本结构与产业实践进行提炼： 排名 行业/赛道 产业链中价值占比最高的一环 说明 1 人工智能 (AI) 芯片与算力AI训练/推理芯片（SoC） 占智能计算硬件成本40%以上，毛利率超60%；NVIDIA、地平线等主导生态与定价权。 2 储能系统（电化学储能）电芯（电池单体）制造 占储能系统总成本50–60%，宁德时代、比亚迪凭借规模与技术控制核心利润。 3 合成生物学与基因编辑菌种/细胞株开发与知识产权平台 平台型公司掌握底层“生物工厂”设计能力，决定下游产品效率与专利壁垒，价值占比超40%。 4 低空经济与eVTOL飞控系统 + 动力电池/电推进系统 飞控决定安全性与适航认证，电推进占整机成本30–40%，二者合计为价值核心。 5 商业航天与卫星互联网卫星制造（含载荷与平台） 占整个星座项目成本约35%，技术密集度高，毛利率达40–50%（如中国卫星、臻镭科技）。 6 半导体（国产替代方向）设备与EDA/IP（上游支撑层） 光刻、刻蚀等设备占晶圆厂CAPEX 70%以上；EDA/IP虽市场规模小但毛利超90%，卡脖子环节即高价值环节。 7 新能源汽车（智能驾驶）高算力域控制器 + 激光雷达 域控制器集成芯片与算法，单车价值2000–5000元；激光雷达单价8000–15000元，二者合计占智驾BOM 60%+。 8 数据中心与云计算AI加速芯片 + 高速光模块 AI服务器中GPU占成本50%+；800G/1.6T光模块是算力互联瓶颈，中际旭创等龙头毛利率超35%。 9 氢能与燃料电池电堆（含膜电极、双极板） 电堆占燃料电池系统成本60%左右，技术门槛高，亿华通、潍柴通过自研或合资掌控核心。 10 CXO（医药外包）临床前CRO + CGT/ADC CDMO 创新药早期研发外包率超70%；细胞与基因治疗（CGT）、抗体偶联药物（ADC）CDMO服务单价高、毛利达45–55%。补充洞察：共性规律 ：十大行业中，技术壁垒最高、标准化程度低、生态绑定强的环节往往价值最集中。例外提示 ：如半导体行业，虽然设备价值量最大，但因国产化率极低，当前A股企业更多在材料、封测等次高价值环节突破。趋势变化 ：部分赛道（如AI、智能驾驶）正从“硬件主导”向“软件+数据服务”转移，长期看数据与算法服务可能成为更高毛利环节（如Waymo、特斯拉FSD）。 此表可作为投资、创业或职业方向选择的高价值锚点参考。