硫化物未来潜力最大，开启电池发展新纪元
国内液态电池技术大幅领先于海外，海外加码全固态电池希望弯道超车，频繁宣传后续量产计划，引发国内危机意识，24年政府加大相关研发和支持力度，国内全固态电池产业化节奏加快。固态电解质是实现全固态电池性能的关键，其中硫化物发展潜力最大，因为其离子电导率最高，质地软容易加工，成为主流厂商的重点布局路线。
技术引领有色金属新材料发展，看好未来七大方向
核心内容：1、AI算力发展为时代主线之一，关注芯片、GPU、服务器产业链核心材料发展。2、消费端聚焦人形机器上游磁材、消费电子折叠屏零部件、钛合金材料、智能汽车零部件四大领域。 3、前沿技术端关注通信卫星、超导材料，重点关注核心金属材料。
等静压设备——制约固态电池量产的关键瓶颈
摘要：等静压技术最初主要应用于金属与陶瓷领域，凭借其致密化与组织均匀化优势，逐渐广泛用于改善金属组织、近净成形、高性能陶瓷致密化、缺陷修复等领域；历经七十年验证，该技术早已成熟应用于航空航天、医疗、汽车、电子等多种工业场景。按成型与固结温度不同，等静压技术分为冷、温、热等三类。等静压工艺可有效解决固态电池固-固界面接触问题，实现致密化；温等静压的压力与温度区间契合固态电池致密化要求，在中温条件下既能提升界面致密度，又可避免高温副反应；同时设备能耗和成本相对较低，具备产业化潜力；国内外设备厂与跨界玩家共同推动等静压设备产业化应用加速。等静压设备设计和制造难点核心挑战集中在腔体设计、温/压控制系统及安全性保障，对结构、材料和精度提出极高要求。
高端先进封装：AI时代关键基座，重视自主可控趋势下的投资机会
摘要：先进封装是“超越摩尔”思路下提升芯片性能的重要路径。封装工艺已实现由“封”向“构”升级，发展出如FC、FO、WLCSP、SiP和2.5D/3D等先进封装，优势明显（性能高、成本低、面积小、周期短等），应用边际不断拓宽。在高性能计算、AI/机器学习、数据中心、ADAS、高端消费电子设备等终端的强势需求下，Yole预测全球先进封装市场规模将从2023年的378亿元增加至2029年的695亿美元。电信与基础设施（包括AI/HPC）是主要驱动力。大陆厂商具备先进封装产业化能力。封测是中国大陆在半导体产业的强势环节，头部厂商在中高端先进封装市场已占据一定份额，有望率先从追赶走向引领。重视本土厂商高端封测产线产能、良率和产能利用率提升带来的投资机会。
乘“封”破浪：面板级封装的投资新蓝海
摘要：2024年，封装市场整体同比增长16%至1055亿美元，其中先进封装市场同比增长20.6%至513亿美元，占比接近50%。根据Yole预测，封装市场整体规模有望在2030年至1609亿美元，其中先进封装规模有望增长至911亿美元，2024-2039年复合增长率达10%。基于高端市场及中低端市场划分，当前中低端市场规模仍主导先进封装市场。随着生成式AI、边缘计算以及智能驾驶ADAS对性能需求的扩张，预计2029年，高端市场份额将从2023年的8%提升至33%。
AI驱动下的晶圆代工新纪元：2025产业格局、技术突破与中国力量
摘要：晶圆代工是指专门从事半导体晶圆制造生产，接受其他集成电路（IC）设计公司的委托制造，而不从事设计。晶圆代工是半导体产业中的重要环节之一。晶圆代工目前来看具国产化趋势明显、市场需求持续增长等优势。但与此同时晶圆代工面临：地缘政治不稳定、龙头先发优势显著、关键材料依赖、良率问题的挑战。根据半导体销售额与费城半导体指数所反映，目前来看处于行业的景气周期。目前国内中芯国际、长虹半导体、晶合集成、芯联集成等企业参与。目前全球产能持续扩张，市场份额向头部企业集中。3/2nm工艺主导高端市场，先进制程加速推进，成熟制程竞争激烈。封装与制程技术协同发展，2nm工艺将以GAAFET为架构。
人形机器人从概念到量产，核心零部件机遇梳理
摘要：政策叠加资金推动人形机器人加速落地。人形机器人量产启动市场空间倍增。在工厂仓储和家庭服务两种场景中，使用成本均显著低于人工费用，且提供更高稳定性，经济效益显现。目前，国内外人形机器人产品正呈多点开花态势，多个主要企业陆续披露量产规划。人形机器人作为高度复杂的智能装备，核心机械零部件直接决定了人形机器人的运动精度、负载能力、灵活性以及整体的可靠性，对性能与功能实现起着至关重要的作用。
智能眼镜：AI 形态领航，探索AR 新视界
摘要：AI大模型能力的逐步提升，推动人机交互方式变革，为新型AI 终端载体的诞生创造了条件。眼镜产品由于本身贴近用户视觉的特性，其发展趋势是在形态上逐步叠加光学显示模块，演变为AI+AR 眼镜。从功能对比来看，AI 眼镜专注于语音、图像信息的捕捉，聚焦智能化处理与人机交互，为用户提供智能化的辅助服务；AR 眼镜更侧重于提供沉浸式的增强现实体验。从硬件组成对比来看，AI 眼镜的核心硬件需求聚焦于SoC处理器，且对其提出低功耗、高性能要求；AR 眼镜则不仅依赖SoC处理器及各类传感器，还需光学模组来生成虚拟图像。伴随着方案持续迭代创新，衍射光波导+Micro LED 光学组合有望成为AR眼镜终局方案，为消费者带来更优的显示和佩戴体验
