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三大前沿科技產業研究：人工智能、區塊鏈、商業航天的未來十年
作者：admin 發布時間：2021-08-16 07:49:36
一、人工智能 2030：算法、算力的發展重塑汽車、醫療、娛樂等行業
過去十年 AI 產業迎來了歷史上第三波，也是 70 多年發展中最快速的一波發展?；谏疃?學習理論，AI 在數據的驅動下，在人臉識別、文本翻譯等特定領域已經達到甚至超過人類 的準確度，同時擁有遠超人類的效率。芯片的制程升級和代工模式的發展也使得大數據下 的 AI 得以落地。同時AI 也在改變互聯網生態后在軟硬件領域拉開帷幕，開始重塑安防等領 域。而 AlphaGo 人機博弈等也幫助 AI 概念的普及。總結看，隨著深度學習算法的提出和半 導體行業的突破，疊加成功的內容宣傳，過去十年 AI 從專業的技術理論到產業化落地，再到大眾認知，形成了跨越式的發展。
投融資：AI 公司逐步登陸資本市場
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過去十年 AI 產業迎來了歷史上第三波，也是 70 多年發展中最快速的一波發展?；谏疃?學習理論，AI 在數據的驅動下，在人臉識別、文本翻譯等特定領域已經達到甚至超過人類 的準確度，同時擁有遠超人類的效率。芯片的制程升級和代工模式的發展也使得大數據下 的 AI 得以落地。同時AI 也在改變互聯網生態后在軟硬件領域拉開帷幕，開始重塑安防等領 域。而 AlphaGo 人機博弈等也幫助 AI 概念的普及。總結看，隨著深度學習算法的提出和半 導體行業的突破，疊加成功的內容宣傳，過去十年 AI 從專業的技術理論到產業化落地，再到大眾認知，形成了跨越式的發展。
在一級市場中，全球 AI 相關的私募股權融資規模不斷提升，2020 年總投資合計為 679 億 美元，同比增長 40%，且隨行業發展投資愈加集中，形成了明顯的頭部效應。根據賽迪顧 問統計，中國 AI 投資中，天使輪 AI 投資數量占比從 2016 年的 67%，降至2019年的34%。
經過多年發展，AI 的商業模式也逐漸清晰，AI 也受到了投資人青睞，從廣泛投資到更加專 注在幾大場景，應用逐漸收縮至機器視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、AI 平臺、AI 芯片 等領域。
隨著 AI 被更廣泛的認知，AI 行業迎來了創業潮。在資本市場上獨角獸公司不斷涌現，估值不斷提升。而 2020 年更開啟了 AI 公司上市大幕，Palantir、涂鴉智能、Schrodinger、C3.AI、 UIPath 等公司已經成功上市，更有大量公司正在排隊上市中。我們判斷未來 A/H /美股 AI 公司市值的比重將會大幅提升。我國 AI 行業呈現較高景氣度。我國 AI 四小龍中曠視、依圖和云從均已提交招股書，已經上 市公司中大量行業也在 AI 浪潮下不斷轉型升級。
在 A 股和美股二級市場中，人工智能相關公司的市值占比不斷提升，典型代表公司如 A 股 傳統安防龍頭?？低曇揽?AI 技術實現產品升級和行業突破；美股英偉達依靠 GPU 產品 打造 AI 芯片算力。兩公司在過去五年股價分別增長了約 4 倍和 18 倍
AI 未來 10 年發展 1：算力——AI 重塑數據中心和汽車行業
算力的需求主要以 AI 芯片形式體現，驅動力來自于最為領先的 AI 算法。過去十年 OpenAI 測算，全球頭部 AI 模型訓練算力需求 3、4 個月翻一番，因此每年頭部訓練模型所需算力增 長幅度高達 10 倍。同時，需求的快速提升疊加摩爾定律，導致算力價格也更加親民。
目前數據中心和汽車領域成為最重要的 AI 算力發展落腳點，以 AI 芯片的形式落地。其中， AI 訓練芯片的廠商全球屈指可數，相關芯片主要以服務器、集群、加速卡等模式用在云端， 在邊緣端也將逐漸出現；AI 推理芯片門檻相比訓練難度較低，一些優秀的創業公司依靠 Fabless 模式進入市場。芯片公司可提供專用的人工智能芯片/IP 和開發工具：訓練芯片面 向數據中心、汽車等行業客戶，也有大量云公司設計自用芯片內部使用；推理芯片部分集 成在硬件終端，如手機、攝像頭、汽車、礦機等，部分用于云端提供服務。
服務器和數據中心用的處理器芯片本身就不斷增長，而目前計算仍主要依靠 CPU，隨著 AI 算力需求的提升，數據中心算力呈現多樣化趨勢，主要用于 AI 計算的 GPU 或 ASIC 占比 不斷提升。據我們測算，目前全球服務器 GPU 占據服務器級處理器的市場份額小于 20%， 預期未來三年 CAGR 約為 25%。
面對市場機會，全球頭部公司正在通過并購方式迅速補充技術短板。如：
1) Intel面對異構計算的機會，在過去幾年連續收購了Altera、Movdius、Mobileye、Barefoot、 Habana Labs 等公司，不斷提升公司數據中心和汽車領域的計算能力。
2) 2020 年，英偉達收購 Mellanox 和 ARM（進行中）。宣布收購后，英偉達針對數據中 心市場分別推出了 BlueField DPU（數據處理單元）和 CPU 產品。DPU 定位為卸載 CPU 上的網絡、存儲、安全等方面的任務。英偉達表示，一顆 BlueField-2 DPU 能提 供相當于 125 個 CPU 核所能支持的數據中心服務。DPU 類似的產品為智能網卡 （SmartNIC），除了英偉達，Intel、Broadcom、Xilinx、Marvell 均在領域有所布局。
3) AMD 2020 年宣布收購 Xilinx，目前仍在進行中。Xilinx 擁有全球最為領先的 FPGA 產 品，同時擁有自適應 SoC、加速器和 SmartNIC 解決方案，對 AMD 在數據中心領域和 邊緣領域能力起到了有效補充。
相比于海外市場頭部企業的并購潮，中國出現了大量創業公司致力于數據中心和汽車領域 的 AI 芯片設計，并形成了和海外公司比肩的演進路線圖。
目前的 AI 芯片市場中英偉達憑借硬件優勢和軟件生態，市場份額較高。我們判斷：①算法 方面，模型的復雜度不斷提升；②軟件方面，AI 框架的使用越來越集中，因此有大型模型 訓練能力的芯片將會更加集中，而軟件工具支持的芯片類別也會更加集中。因此英偉達的 優勢難以短期撼動。
但國內其他公司在國產化的大趨勢下也值得關注。特別地，這些公司在邊緣計算中心、汽 車、IoT 等領域的推理市場的機會更大，針對行業定制的推理芯片可能是破局之道。目前， 自動駕駛、攝像頭、數字貨幣挖礦等領域已經出現了大量定制推理芯片，未來行業的發展 將更為明確。而數據中心訓練市場等的發展需要依靠不斷研發縮小差距。
AI 未來 10 年發展 2：算法——NLP、CV 感知增強，突破認知時點仍未可知
NLP 和 CV 在過去幾年的發展歷經算法突破，已經從傳統的感知學習深入到感知增強階段：
1) NLP：過去十年 NLP 的算法突破是 AI 領域最為主要的發展方向之一。2020 年 7 月， OpenAI 基于互聯網大量文本數據訓練出擁有 1750 億參數的 AI 模型 GPT-3，無須進 一步訓練即可應用在各類 NLP 領域。2021 年，Google 發布了 Switch Transformer 模 型，將模型參數提升至 1.6 萬億規模。NLP 領域依托大型模型能力，已經在多種新場 景中應用。如：網頁搜索、UI 設計、自動編程等。
2) CV：過去十年CV領域的算法也不斷升級，如 2015年的 ResNet、2019的 EfficientNet。另外大量算法針對小樣本的推理場景（YOLO）、照片修復（DeOldify）場景或者 2D 轉 3D（PIFuHD）場景提出。這些算法已經快速應用在自動駕駛、媒體互聯網等領域。
在大量場景下，專用的人工智能已經可以滿足人類活動大部分需求。但 AI 經歷了多年發展 依然停留在感知層面，難以像人一樣做推演式思考。我們認為：未來十年人工智能將與腦 科學融合，發展通用認知智能，對應著人機多輪對話、視頻理解等應用。但目前實現路徑 存在不確定性，典型的發展思路包括：
1) 不依賴大量人工標注數據的自監督學習成為學習方法的新焦點。借助預訓練模型，通 過自主生成或增強數據、依托知識圖譜常識關系等優化學習結果，提升無標注數據集 下的學習能力。相關案例包括谷歌 Bert、Facebook RoBERTa、Open AI 的 GPT-3 等。自監督學習目前正在向圖像領域發展，實現像素級別的目標識別。純粹有監督學習方 式訓練深度學習模型階段結束。
2) 小樣本、多模態學習，模型小型化。遷移其他訓練成果，復用其他領域的知識結構， 使用少量樣本訓練，利用多源信息拓展學習能力是 AI 的重要發展方向。另外由于部分 模型參數過多，FB、騰訊、Google 等也在加速構建完善模型小型化能力，在 TensorFlow、 PyThorch、TensorRT 等框架中使用剪枝、量化等算法壓縮模型，提高運算速度。
AI 未來 10 年發展 3：場景——多行業對 CV、NLP 和機器人需求較高
AI 在結構化數據和部分非結構化的數據（語音、文字和圖像）的應用已經十分豐富。未來 十年，疊加其他創新如 5G 等，我們認為 AI 將依托新算法、新算力和新的傳感數據進一步 挑戰視頻和圖像場景，實現新的商業模式。我們認為 AI 將在汽車、醫療和娛樂領域影響最 為深遠，其他行業也有各種應用場景。
汽車——自動駕駛結果逐年優化，慢速場景開啟商用
自動駕駛經過多年的發展，行業的觀點持續波動。2018 年以前業界對自動駕駛的發展十分 樂觀。Google 成立 Waymo、Uber 開啟路測、特斯拉發展 Autopilot 系統等事件均受到投資 人關注。然而 2018 年起，Waymo 自動駕駛部署慢于預期、Uber 出現自動駕駛致死事故。面對高速、復雜場景的通用自動駕駛，大量的長尾場景問題仍待解決，L4 級別自動駕駛遲 遲難以規?；逃?。2020 年自動駕駛的關注度再度提升：8 月百度 Apollo 宣布自動駕駛出 租車上線。10 月 Waymo 宣布將提供完全無人的駕駛服務。特斯拉宣布即將完成 L5 級自動 駕駛研發。2021 年大量的頭部公司扎堆自動駕駛賽道，如蘋果（AAPL US）、Amazon（收 購 Zoox）（AMZN US）、小米（1810 HK）、華為（未上市）、滴滴（未上市）等。盡管預期不斷變化，但不可否認自動駕駛的路測結果正在不斷提升。自動駕駛雖然仍有距 離，但發展在頭部公司的帶動下更加清晰。
自動駕駛雖然仍有距離，難以明確具體商用時間，但是在慢速場景，如農機、掃地機器人、 快遞最后一公里配送等場景中已經實現落地，在未來十年可能會有更多慢速場景自動駕駛 的應用改變人們生活。
醫療——人工智能進入診斷、治療核心環節的發展新十年
我們認為醫療領域是 AI 主要的市場之一。我國 2014 年曾鼓勵 AI 醫療器械發展，但產品的商 用存在落地問題，導致實際發展慢于預期。2018 年 IBM Waston 大幅裁員了其醫療團隊也影響了行業發展。裁員原因之一是醫療行業結構化積累的數據規模較小，AI 難以獲得較好的施 展空間。然而，自疫情以來，AI 醫療的趨勢受到更廣泛接受。AI 醫療領域在理論和實踐方面都出現了若干突破，監管層面 2020 年起面向 AI 醫療設備的三類證也陸續頒發。我們判斷未 來十年 AI 有望在制藥、診斷、手術領域等以算法、設備和手術機器人的模式落地。
醫療領域最重要的應用是 AI 制藥。2020 年，AI 解決了蛋白質結構預測問題，該問題是結構生物學里程碑式的問題。2020 年 DeepMind 憑借“AlphaFold 2.0”算法在權威蛋白質結 構預測評估競賽（CASP）中排名第一，其主要指標 GDT 得分達到 92.4 分，達到實驗室水 平。過去很多年藥企就已經廣泛地研究和推進人工智能技術，未來十年利用 AI 構建藥物結 構成為可能。AI 通過分析論文和臨床數據，可以加速藥物研發流程。面對新冠疫情，AI 展 現出不俗的效率。2020 年英國公司 BenevolentAI 通過 AI 檢索海量文獻發現新冠藥物。該藥物后獲 FDA 緊急使用授權。過去兩年 AI 制藥受到資本市場青睞。目前全球 AI 制藥的頭部企業包括美國上市公司 Schrodinger（SDGR US）、Recursion Pharmaceuticals（RXRX US）、英國 BenevolentAI（未上市）、和中國晶泰科技（未上市）等。
AI圖像識別技術在CT、MR影片診斷領域的應用也已相對成熟，未來十年將有望規模發展。 包括科亞醫療方舟（未上市）、樂普醫療（300003 CH）、推想醫療（未上市）、聯影（未上 市）等公司的產品已經獲得國家藥監局認證，可在中國開展商業化銷售。
未來十年手術機器人治療的市場規模也有望隨 AI 的發展不斷提升。根據國際機器人聯盟（IFR） 的分類，手術機器人是技術難度最高的機器人，可以用于手術影像導引和微創手術。例如， 骨科手術機器人行業類似的企業主要有 7 家，其中取得骨科手術機器人醫療器械注冊證的企 業主要有以色列 Mazor Robotics 公司（被收購）、法國 MEDTECH 公司（被收購）和美國 MAKO Surgical 公司（被收購）；尚未取得骨科手術機器人醫療器械注冊證的有上海鋒算（未 上市）、微創醫療機器人（微創醫療科學有限公司（00853 HK）旗下子集團）及國內已經取 得神經外科手術機器人醫療器械注冊證的柏惠維康（未上市）和華科精準（未上市）。上述企 業采用了機器人技術，在手術機器人技術上實現了機械臂的協同控制，形成了真正意義上的 手術機器人產品。新技術的出現，引領骨科手術跨入了影像導航與機器人技術結合的機器人 智能輔助時代，對于醫院診療方式、醫療器械競爭格局產生了顛覆式影響。
其他——AI 在各行業落地想象空間十足
1) 移動互聯網領域利用深度學習在推薦系統等領域已經實現了較好發展，未來通過感知 智能落地，移動互聯網領域將出現更人性化的智能客服，并出現聊天機器人陪伴人類。
2) 安防領域，簡單的視頻分析如動目標識別，人臉識別等應用已經十分成熟，但是對于 意圖等的把握依然不夠成熟。未來隨著 CV 技術的發展，對視頻的理解將會更上一個 臺階，通過視頻可以預測目標軌跡，做出預警。
3) 智能家居領域，具備指紋識別功能的智能門鎖和具備簡單對話能力的智能音箱已經廣 泛普及，而類似于聊天機器人，智能家庭助理目前仍在發展早期。
4) 零售領域，目前無人零售已經在部分地區推廣，用戶通過自助掃碼等模式可以打開貨 架領取物品，貨架通過攝像頭等傳感器識別商品并自動結算。部分商場中已經安裝了 導購機器人，而未來更加智能化的導購機器人將更加智能，實現更深度的產品而不是店鋪導購。
5) 金融領域，現有的 AI 在客戶資質篩查等領域已經有成熟應用，CV 應用集中在遠程開 戶等領域，而目前的遠程對話服務一般是連接到客服專員，未來可能出現智能投顧。
元宇宙——AI 連接虛擬世界與現實世界
以上討論的汽車、醫療等大量行業只是元宇宙概念下的細分方向。我們認為 AI 技術將成為 元宇宙（Metaverse）時代到來的加速器。游戲《我的世界（Minecraft）》已經將虛擬平行 世界概念植入大眾內心，而元宇宙概念可能是行業的發展的深刻趨勢。
狹義地，元宇宙的建立需要對現實生活的內容進行 3D 復制。傳統 3D 制作流程都需要經歷 基礎建模、材質貼圖、燈光渲染等步驟，且日漸復雜。英偉達 2020 年發布 Omniverse 3D 仿真和協作平臺，可以對現實世界逼真模擬，提高行業工作流程的靈活性和可擴展性，實 現虛實世界的數字孿生。在過去兩年內，有超過四百家企業評估過 Omniverse。英偉達 Omniverse 生態體系不斷擴大，將各軟件公司領先業界的應用程序串連在一起，力圖打造 開源標準和互通的 Metaverse。
廣義地，元宇宙的建設幫助全行業數字化。大量依賴人工的服務可在元宇宙實現數字化落 地。而其中最復雜的是各場景中的長尾場景。傳統 AI 追求算法和模型的精妙，但對尾部場景無法覆蓋。但是過去一年，行業發生了深刻變化，大規模算法+暴力算力模式導致模型覆 蓋了長尾場景，而開放的AI平臺也允許越來越多的傳統行業工程師參與到AI模型的開發中。因此元宇宙概念的興起也是 AI 發展的一個必然結果。
AI 未來 10 年發展 4：數據——立法落地，商業數據規模交易仍未可知
深度學習之后，數據成為最重要的生產資料之一，而伴隨數據產生的一系列如侵權、大數 據殺熟等問題也受到關注。歐盟于 2016 年提出，在 2018 年實施《通用數據保護條例 （General Data Protection Regulations，GDPR）》。該法案喚起了全球對于數據保護、個 人信息保護的意識。中國 2017 年 6 月起實施了《網絡安全法》，2018 年 5 月實施了《GB/T 35273 信息安全技術-個人信息安全規范》并于 2020 年 11 月實施了新版本。美國聯邦政府 設立了美國《澄清域外合法使用數據法》（the Cloud Act），各州針對互聯網數據也從 2018 年起建立約 30 部法律。
在法律約束下，數據交換的壁壘有所提升。2020 年 7 月，歐盟基于 GDPR 宣布《隱私盾》 計劃（Privacy Shield）無效，導致歐洲數據向美國流向變得復雜。同年美國政府禁止 TikTok 和中國公司數據共享，我國要求 Zoom 等 APP 在中國區數據在國內數據中心承載。在貿易 摩擦的背景下，數據的跨國共享變得復雜，AI 公司的發展可能呈現區域化。
數據的開放在技術側也面臨著變化。全球領先的算法公司如 OpenAI 推出了 GPT-3 算法， 但沒有開放其模型，而是通過商用的方式調用。而開源社區中出現了模仿 GPT-3 的開源項 目如 GPT-Neo、Connor Leahy 等。由于算法的開源生態，數據的價值得以凸顯。領先的 算法目前均依賴大型數據庫。如 GPT-3 和 Switch Transformer 參考了網絡上幾乎所有文本 訓練其模型，參數在千億級以上。因此非公開的小數據集對于 AI 的技術突破價值貢獻微乎 其微，相比之下，特定行業的數據更為珍貴。
未來數據的開放可能從公共數據開始。2020 年 3 月，中共中央、國務院發布了《關于構建 更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，明確提出“推進政府數據開放共享。而關于 企業的數據開放可能仍然需要長期不斷的嘗試，難以形成統一的模式。
二、區塊鏈 2030：從數字貨幣到金融基礎設施底層技術
區塊鏈發展回顧
2008 年 11 月，以中本聰為化名的作者發表《比特幣：一種點對點的電子現金系統》，首次 提出了比特幣的概念。十年間，加密貨幣市場上比特幣、以太幣、瑞波幣等相繼出現，礦 機、礦工、礦池等產業鏈逐步成型，交易規模不斷擴大。隨后為了既保持區塊鏈技術匿名 性、去中心化等特點，又能克服加密貨幣相對法幣波動大的問題，穩定幣應運而生。2019 年，Facebook 在結合了穩定幣技術和其龐大的用戶基礎推出了 Libra，刺激了各國加快對 央行數字貨幣的探索進程。未來十年，區塊鏈技術的應用不止局限于加密資產行業，其一 方面會以以太坊為重要資產載體，衍生出更多的生態；另一方面在完善金融基礎設施建設 情況下加深平臺的搭建和應用場景的拓展，最終形成萬物互鏈的生態系統。
區塊鏈可以分為由開源社區主導的公有鏈，及大型 IT 或金融企業主導的聯盟鏈。（1）公有鏈應用以比特幣為代表已經全面鋪開，完全去中心化，任何人無需授權即可訪問， 節點自由出入網絡，典型代表有比特幣和以太坊。但由于公有鏈模型復雜，交易承載規模 小，延遲性大，一般適用于虛擬貨幣、互聯網金融等應用場景。（2）聯盟鏈有望實現場景落地。聯盟鏈需要特定節點參與和交易，可實現部分去中心化。因為整個鏈規模較小、權限易控制、效率高、承載交易規模較大，一般適用于銀行間轉賬、 證券交易所清結算、企業溯源和監控審計等。典型代表有 R3 區塊鏈聯盟、超級賬本 （Hyperledger）等，是目前金融、公共服務、供應鏈領域與區塊鏈結合的首選類型。
到現在，區塊鏈技術已經不僅局限于虛擬資產，其在清結算、支付、電子發票、供應鏈金 融、電子發票、貿易融資等領域開始發揮積極的作用。
數字資產已經成為不可忽視的資產類別
以比特幣為代表的數字資產一直保持顯著增長。2009 年出現的比特幣將區塊鏈技術推向公 眾視野，隨著加密資產市場活躍，以太幣、狗狗幣、瑞波幣等相繼涌現，同時拉動礦機、 礦工、礦池等產業鏈的逐步形成。
盡管近期比特幣價格有所下跌，但據歐易 OKEx 統計，其市值占到了黃金市值的 10%，已 經成為全球重要的資產類別。根據 Coinmarketcap 數據顯示，1Q21 加密貨幣總市值已突破 2 萬億美元。與此同時，全球領先的加密貨幣交易所 Coinbase 用戶數量也在進一步增加， 賬戶數量從 2013 年的 50 萬個增加到 1Q21 約 5600 萬個，1Q21 營收達 18 億美元，其增 速顯著超過市場預期。
傳統投資人積極投資比特幣資產
數字資產投資熱度不減，交易接口開放降低投資門檻。從區塊鏈投融資角度來看，數字貨 幣仍然是資本重要的投資領域。近年來多個數字資產的新金融產品和渠道出現，為投資者 提供了入場的便捷性和合規性。例如，2013 年由灰度成立的市場上首只比特幣信托基金 （GBTC），通過合規的基金運作方式為投資者服務，二級市場交易不受限制，降低投資人 的門檻，也緩解了投資人對加密資產存儲、安全等問題的擔心。與此同時，PayPal（支付 軟件）、Robinhood（炒股軟件）等也通過與加密資產經紀商合作開放交易接口的方式吸引 投資人投資數字資產。
各國央行積極研發數字貨幣，中國率先試運行
全球數字貨幣三足鼎立格局初步形成。在各種加密資產中，穩定幣保留了簡單的加密貨幣 結算過程和強大的匿名性的優點，并避免了加密貨幣的波動性風險，價格維持相對穩定。我們認為，穩定幣將成為加密資產行業的主要價值規模和主流支付工具。
中國央行數字貨幣進程處于全球領先局面。我國關于央行數字貨幣理論的探討和框架建立 在 2014 年左右已經開始，2016 年相關技術陸續完善，2019 年開始進入加速落地階段。2020 年 1 月 10 日，中國央行官方公眾號表示，已經基本完成法定數字貨幣頂層設計、標準制定、 功能研發、聯調測試等工作。4 月起，我國 DC/EP 已陸續在深圳、蘇州、雄安、成都及未 來的冬奧場景進行內部封閉試點測試。隨著央行數字貨幣的快速推進，我國有望成為首發 央行數字貨幣的主要經濟體。
數字貨幣的出現更適應無現金社會的發展，重塑支付格局。長期以來，中央銀行貨幣在公 共市場流通都是以實物現金的方式。隨著智能手機的普及和第三方支付興起，同時疫情也 對無接觸服務提出更多的要求，實物現金的使用率不斷降低。根據 Wind 數據顯示，中國 M0/M1 的比例從 2013 年 18%下降到 2020 年的 13%，部分北歐國家的 M0/M1 甚至降到了 5%以下。由于 CBDC 具有高于商業銀行和第三方支付機構的信用等級，也考慮到實物現金 發行、運輸、流通、管理等諸多成本，我們認為 CBDC 可能會打破支付領域的行業壟斷， 重塑支付競爭格局。
區塊鏈未來 10 年發展 1：以太坊成為重要資產載體，產品矩陣日益豐富
以太坊正在成為重要資產載體，鏈上穩定幣、比特幣市值持續增加。從 2015 年以太坊 啟動到 2020 年以太坊 2.0 上線，歷經 5 年發展，以太坊已然成為最重要的區塊鏈基礎 設施之一。由于以太坊網絡的安全性、便利性以及豐富的 DApp 生態，用戶開始將資產轉 移至以太坊上，例如使用基于以太坊的穩定幣、將比特幣抵押至以太坊網絡換取相應的 ERC-20 比特幣等。從規模上看，目前以太坊總市值約為 3000 億美元，相較于 2016 年增 長超 5000 倍，成為很多重要資產的載體。從應用類型來看，以太坊從原來在博彩、高風險 領域的使用逐漸過渡到以金融、交易、安全領域，其生態向更趨向有價值的方向。
DeFi 生態成長，以貨幣、銀行、保險等為代表的傳統金融形態形成。中心化金融（DeFi） 是指使用去中心化基礎設施（如公鏈和智能合約）構建的借貸和交易等金融服務，具有中 心化、無需許可、開放等特征，兼具更低費用與更高安全性。相比傳統金融依靠中介，DeFi 通過區塊鏈協議和 DApp 為用戶自動提供各種服務，極大提供了便利。目前 DeFi 生態已涵 蓋貨幣、銀行、保險、支付、資管等多種傳統金融形態，鎖倉規模超過百億美元。
數字圈新興概念 NFT 進入視野，或將在認證領域發揮作用。自 NFT 首次在 2017 年以以太 貓的形式進入大眾視野后，如今，高性能區塊鏈和 layer 2 解決方案不斷涌現，各種擴容方 案使高吞吐量 DApp 變成現實，藏家和藝術家的目光又重新回到了 NFT 領域，被 NFT 唯一 認證后的新奇作品多次以意想不到高價被拍賣。我們認為，雖然用 NFT 代表現實世界的資 產仍處于早期探索階段，但其本身蘊含巨大應用潛力，未來可以在房地產、證書、文件等 領域將實物資產以通證形式表示，實現信息透明并在鏈上自動執行交易。
區塊鏈未來 10 年發展 2：區塊鏈有望成為金融下一代基礎設施的核心技術
區塊鏈將作為多業務底層技術，賦能金融領域。目前區塊鏈作為底層技術被廣泛應用于加 密數字資產、央行數字貨幣、支付清結算系統、證券交易平臺、貿易融資平臺等。我國在 十四五規劃中指出，未來區塊鏈發展將以聯盟鏈為重點發展區塊鏈服務平臺和金融科技、 供應鏈管理、政務服務等領域應用。這意味著：（1）區塊鏈的參與者更加豐富，主要以騰 訊、阿里、趣鏈科技等企業主導的平臺層的搭建提供智能合約、信息安全、數據服務等產 品化服務，和以政府為主導的金融、政務領域區塊鏈基礎設施的構建，二者將在公有鏈基 礎上加快聯盟鏈的落地；（2）未來將有更多的金融場景實現上鏈，以多方共享和高頻重復 為特點的要素將更頻繁地使用區塊鏈技術：
1) 實現多方共享。基于加密技術的區塊鏈將在實現信息共享問題上起推動作用。在跨境 支付、跨境貿易融資、供應鏈金融、資產證券化（ABS）等金融場景下，多需要相互 獨立金融機構之間互相協作，區塊鏈能夠明顯降低各方的溝通成本。
2) 適合高頻重復。區塊鏈的智能合約能夠實現業務自動化。因此對于電子支付、交易后 清算、監管風控等高頻重復業務非常適合。
三、商業航天 2030：從衛星互聯網到火星移民
商業火箭發展回顧：SpaceX 開始改變發射市場格局
我們認為，SpaceX 憑借火箭回收等技術重塑了全球火箭發射行業。此前火箭發射一直以 承載政府的一次性大型項目為主，如建立空間站、人類登月、火星探測、北斗系統建設等， 難以形成商業化運營。從火箭發射數據角度，全球政府用火箭的發射項目從 2013 年后就出 現了大幅回落。
SpaceX 真正帶來了對傳統航天行業的顛覆。SpaceX 推動技術突破，通過產業鏈垂直一體 化自研掌握了火箭回收技術、一箭多星等關鍵技術，同時公司大量選擇消費電子產業鏈制 作火箭核心部件（如發動機、渦輪泵、電氣設備和主板、飛行計算機和太陽能板等）代替 宇航級設備，并優化火箭裝配過程，從而不斷刷新發射成本。同時 Space X 利用 Starlink 等項目作為試點，大幅提高火箭發射頻度，通過規模效應進一步攤薄發射成本，由此帶來 了發射價格的不斷下降。商業火箭價格的下降將帶來一系列行業的顛覆，如通信、旅行、交通和深空探測等。
SpaceX 的發展讓投資人看到了投資方向，2019 年一級市場投資規模突破 40 億美元，對航 天市場的發展做出樂觀展望。在技術和資金的正循環下，大量的火箭公司也在發動機、推 進劑、助推器等領域不斷提升自己的火箭能力，并進行大量測試，獲得良好的效果。
SpaceX 短期上市可能性較低，但到 2021 年初在一級市場估值已經達到 740 億美元。一級 市場公司中，Rocket Lab 是 SpaceX 的主要競爭對手之一。Rocket Lab 成立于 2006 年， 公司預計在 2Q21 在納斯達克上市。Rocket Lab 公司已經成功發射 18 次 Electron 火箭， 并在研制 Neutron 火箭。公司于 2017 年實現首次發射，服務于商業衛星和政府機構。另外， 美國創業公司還包括 Astra、Relativity 等。
商業航天未來 10 年發展 1：衛星互聯網重塑通信行業
由于火箭價格的大幅下降，衛星互聯網通過衛星鏈路代替大面積的地下光纖鋪設、太陽能 代替電能，使全球普遍網絡服務成為可能。我們認為現有地球網絡已經相對成熟，而在未 來的火星移民過程中衛星互聯網的價值將進一步得以凸顯。
SpaceX 公司 CEO Elon Musk 于 2015 年首次提出“星鏈”（Starlink）計劃。該計劃共分兩 期三階段，計劃發射總共 1.2 萬顆衛星到 550-1325 公里之間的多條繞地軌道，形成可以覆 蓋全球的寬帶衛星通信網絡，并在 2019 年將衛星總規模擴大至 4.2 萬顆（后續可能繼續擴 容）。SpaceX 從 2019 年 5 月開始衛星發射，截至 2020 年 3 月 18 日，已經成功發射 6 次 合計 360 顆衛星入軌，從擁有衛星數量上來看，已經成為全球最大衛星運營商之一。按照 目前每隔 2~3 周進行一次“一箭 60 星”發射的速度，我們預計 SpaceX 到 2020 年底將擁 有約 1600 顆衛星，比截至 2020 年的任何國家的衛星數量都要多。
SpaceX 于 2015 年推出 Starlink 項目，希望遠期發射 4.2-5.4 萬顆衛星，以衛星作為基站形 成覆蓋全球的天際互聯網。其中首批分三階段發射 1.2 萬顆衛星：
1) 階段一：發射約 1600 顆衛星，2019 年 5 月開始正式衛星發射，位于離地面 550 公里 的 LEO 軌道目標提供全球組網基本覆蓋；
2) 階段二：發射約2814顆衛星，即將開啟，目標完成全球組網。此前規劃高度在1100-1300 公里，2021 年 4 月獲 FCC 同意降低至位于離地面 540-570 公里的 LEO 軌道，和階段 一基本相同；
3) 階段三：預計到 2027 年，發射完畢剩余約 7518 顆衛星，軌道高度 350 公里，目標提 供全球高速聯網服務。
其中前兩階段衛星使用 Ka/Ku 波段（10~30GHz），；第三階段衛星使用 Q/V 波段 （37.5x-53.0GHz）。由于火箭能力的不斷提升，一箭多星的技術被廣泛應用在衛星發射領 域，單次衛星發射可達 60 顆。SpaceX 近期按照每隔約 2 周進行一次“一箭 60 星”的發 射模式推進。截至 2021 年 5 月 9 日，SpaceX 通過 27 次組網專發任務共計發射 1613 顆 衛星，我們預計在下一次發射后公司可以實現全球互聯，階段一基本完成，階段二啟動。而未來幾年每年的發射衛星數量可能都在 1000 顆以上水平。我們認為，目前 SpaceX 擁有 衛星數量已經超過所有國家，成為全球最大的衛星運營公司。
Starlink項目顛覆了衛星互聯網行業。現有衛星通信由于價格高昂，規模不到地面通信1%， 以服務特定場景為主。2020 年 10 月起，SpaceX 開始 Starlink 的公開測試，到 2021 年 2 月美國和其它國家有超過 1 萬名用戶；2021 年 5 月 6 日已有超過 50 萬人預付 99 美元定金 預約網絡服務。目前月費 99 美元，下載速度 50-150MB/s。2021 年 4 月 15 日，SpaceX 表示“2021 年將實現完全移動化”，為汽車、船和飛機等場景服務；也有說法稱 Starlink 正在和美國軍方開發便攜終端，支持軍方的移動通信場景需求。目前 Starlink 的設備終端售 價 499 美元，但成本呈現下降趨勢，早期成本高達 3000 美元，2020 年 12 月成本約為 2000 美元，2021 年 4 月成本已經降至 1500 美元。
長期看，Starlink 將為全球提供移動通信網絡，通信容量達 1Gbps、延遲低于 25ms，用戶 段終端單價將控制在 200 美元以內。SpaceX 也期待遠期能夠獲得 2500 萬規模的 Starlink 用戶，帶來約 300 億美元的年收入，支撐 SpaceX 的發展。長期看，一旦需要在火星上建 立網絡，衛星互聯網將憑借低電力消耗、低部署成本成為網絡建設的不二之選。
Starlink 項目在顛覆通信行業的同時也顛覆了衛星制造業。航天業一直以政府作為最主要的 客戶，價格并非第一考慮因素，因此行業供需格局固化，商業腳步緩慢。SpaceX 重塑了衛 星市場模式和格局，將衛星從定制化時代推向工業化、市場化時代。
在 SpaceX 的 Starlink 推動下，全球掀起了衛星互聯網的建設熱潮。我國 2020 年 4 月 20 日 將衛星互聯網納入“新基建”的政策鼓勵范圍；而全球科技公司如谷歌（GOOGL US）、亞馬 遜（AMZN US）、Facebook（FB US）、蘋果（AAPL US）、華為、三星、波音（BA US）等 也紛紛加入了衛星互聯網的建設。另外，行業現有企業如 Viasat（VSAT US）、OneWeb（未 上市）、Hughes Network Systems（未上市）以及波音在內的企業正考慮組成聯盟，同 SpaceX 競爭。
應用 1：寬帶網絡全球覆蓋，目標未來火星網絡建設
到 2020 年末，全球仍有 30%以上的人口沒有接觸移動網絡，而有移動網絡覆蓋的地區仍有 20%以上的人口沒有使用移動互聯網服務。且現有網絡技術設施圍繞人類居住地建設，全球 71%的海洋面積、7%的森林面積和 6%的沙漠面積中的大部分面積均沒有被現有通信網絡覆 蓋。而覆蓋高度上，現有的網絡僅覆蓋地表百米水平，高空沒有覆蓋能力。衛星互聯網的覆 蓋遍布全球，是現有通信技術的有效補充，不僅可以為偏遠地區或航空業提供網絡連接服務， 同時還可以為特殊場景提供森林防火、遠程救援等特種服務。這種優勢在地球上可能不夠明 顯，但是一旦未來移民其他星球，衛星互聯網的迅速建設顯得十分有必要。
應用 2：軍用前景廣闊，美軍持續深化與衛星互聯網公司合作
衛星互聯網憑借低時延、高通量、廣覆蓋等優勢，有助于實現跨陸、海、空、天、網、電 等多維戰場之間的數據交互，增強多域作戰能力，未來有望在聯合作戰指揮、戰場態勢感 知、無人系統作戰、彈道導彈防御多領域展開應用。2018 年，美國空軍率先與 Space X 公 司簽署了 2800 萬美元的服務合同，重點驗證如何將星鏈系統提供的衛星互聯網集成到軍用 數據網絡中，增強其實施多域作戰的能力；2020 年 5 月，美國陸軍與 SpaceX 簽署了為期 三年的合作研發協議，重點驗證星鏈衛星互聯網系統如何與陸軍機動作戰部隊進行軟硬件 集成。2024 年前若進展順利，美國陸軍將有意與 Space X 進行約數十億美元的衛星互聯網 服務采購。
應用 3：廣覆蓋+高彈性+低時延的數據傳輸能力，助力車聯網走向現實
實現自動駕駛的前提是實現汽車與云之間的穩定、高速的數據傳輸，衛星互聯網為實現這 一技術提供了可能。衛星互聯網作為天然的全球網，具有全球范圍的廣域覆蓋能力，能夠 為自動駕駛服務提供連續穩定的網絡連接，提升自動駕駛的安全性和可靠性。此外，相對 于地面基站在局部地區信號帶寬的固定性，衛星通信可以提供具有一定容量彈性的服務， 保證在擁堵地區仍能夠提供穩定的接入服務。馬斯克之后，其他汽車制造商也在積極探索 衛星互聯網在車聯網中的應用，包括蔚來汽車（0305 HK）、威馬汽車（未上市）、小鵬汽車 （XPEV US）等。
商業航天未來 10 年發展 2：洲際飛船和太空旅行重塑航空和旅游業
根據馬斯克介紹，隨著 SpaceX 火箭 BFR 的商用成熟，火箭可以被用于洲際交通?？缰藿?通從 10 小時的水平下降至 1 小時以內，大大方便了全球的交通市場。
而美國維珍銀河（Virgin Galactic）等公司正在推動太空旅行服務，同時也面向微重力實驗 應用和宇航員訓練應用，單次價格在 25 萬美元水平，目前有約 600 人預定了服務，并有近 萬人愿意體驗相關產品。目前該公司仍在測試其飛船，并以完成了 4 次測試。2023 年將有 五架飛機投入使用。
商業航天未來 10 年發展 3：月球基地與火星移民等商業模式有望成為現實
隨著地球氣候問題愈加嚴重，人類亟需探索地外行星，以應對各種不確定因素。根據馬斯 克的判斷，SpaceX 可能最早于 2022 年完成第一次火星貨運（此前預估 2025 年完成制造 推進器和宇宙飛船），2024 年實現載人飛船登陸火星的宏愿，本世紀中葉有望向火星移民 100 萬人。該時間表得到 NASA 支持，NASA 也認為 2024 年第一批宇航員將前往火星。由 于公轉軌道的原因，登陸火星的最優時間每兩年出現一次。SpaceX 等正在以 2024 年方案 為目標，力求盡早登陸火星。在此宏愿之前，隨著航天技術的突破，我們認為以下商業場 景有望落地。同時美國和我國科學家都在討論在月球建立航天基地的可能性。航天基地可以作為宇航員 的測試環境，為移民火星做出準備。
中國十四五政策推動行業加速發展
全球航天市場的發展目前由中美兩國主導。我國具有較為完整的航天系統產業鏈，具有國 際競爭力。但 SpaceX 的發展也在側面推動了我國航天業的進步，推動我國思考如何從航 天大國走向航天強國。
1) 衛星互聯網方面，我國早期的衛星互聯網的建設方案包括：航天科技鴻雁、航天科工 虹云、中電科行云，銀河航天銀河等星座計劃。其中組網數量在 30 顆以上的低軌衛星項目超過 10 個，規劃衛星發射總數量接近 2000 顆。“新基建”提出后，我國衛星互聯網思路逐步清晰。2021 年 4 月 28 日國資委公告以雄安為總部組建中國衛星網絡集團有限公司（星網公司），有望作為主體統籌規劃建設我國的統一的衛星互聯網系統。此外衛星互聯網的建設同未來全球互聯服務相關，也是未來 6G 的發展方向之一。
2) 火箭發射方面，2021 年我國發射次數有望首次突破 40 次，服務空間站在軌建造任務、 天問一號火星著陸巡視探測、民用空間基礎設施業務衛星發射、北斗全球衛星導航系 統應用落地等。
3) 中國空間站建設方面，2021 年我國空間站核心艙順利發射，2022 年前后將完成天和 核心艙、問天實驗艙Ⅰ和夢天實驗艙Ⅱ等空間站結構的建造工作并開始運營，并向國際社會開放合作。
4) 深空探測方面，我國天問一號 2021 年將登陸火星，2030 年前后，我國還將計劃實施 火星采樣返回、小行星探測、木星系等探測，開展關鍵技術研究，推動深空探測工程 實施。我國嫦娥六號到八號將進行月面試驗，論證月球科研站的可能性。
5) 另外，我國北斗、遙感等系統的發展也將進一步深入。
過去幾年，我國在商業航天領域也涌現了一批優秀的公司，其中我國商業火箭相關公司的 發展進展順利，有望推動行業的快速成長。
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