自第二次工业革命后基本没有出现能量使用来源的明显技术变革，目前的新能源革命，从技术的第一性原理来看，更多是出于可持续性的角度而非经济性的考虑。

新能源的推广阶段性推高了全社会能源使用成本，客观说阶段性降低了全社会劳动生产率和潜在经济增长率。

例如，1MW光伏电站建设的净能源为-60.67万千瓦时，该电站需要持续运营约半年才能够回收该部分电量。

因此当下处于新能源尚未成长为主要能源，而传统能源价格上涨的青黄不接的时点。

2. 新能源革命的终局：Solar for Solar

新能源占比提高阶段性地推高了全社会能源的使用成本。但是随着技术的进步，新能源（主要是太阳能）的综合成本（生产+储能+传输）将低于传统能源，并持续降低。

待综合成本突破临界点后，新能源生产的廉价能源用于进一步降低新能源生产成本，新能源发展进一步加速，形成能源成本降低的正循环——Solar for Solar。

当人类拥有低成本且可持续的能源，能源成本降低能够提升全要素生产率，进一步带动消费水平的提高，人类由此进入新时代，只不过这一场能源革命持续的时间可能会超出我们的预期。

3. 光伏：核心是转换效率

光伏的第一性原理是转换效率，成本是效率的次生结果（比如隆基的单晶取代多晶），电池片技术的迭代是光伏产业链技术进步的核心。

光伏发电的实验室最高效率做到48%，对比目前量产23.5%左右的转换效率，提升空间巨大，而潜在的增长方向是提高效率的方向。短期可关注光伏TOPCon、HJT电池；未来3-5年可关注钙钛矿。

钙钛矿是目前可见的理论转换效率最高的产业化路线。晶硅太阳能理论最高效率29.4%，单层钙钛矿电池理论上能达到31-33%，叠层钙钛矿理论上可以达到45%。在效率提升方面，钙钛矿电池发展较为迅速，仅用13年的时间，钙钛矿电池的光电转换效率就由3.8%提升至31.3%。2021年，部分企业已有MW级钙钛矿产线规模化试制线落地，2025年前后钙钛矿有望实现GW级量产。

数据来源：长江证券

另外，钙钛矿长期还具有成本优势。

光晶硅太阳能电池需要经历硅料、硅片、电池、组件四个环节，而钙钛矿的生产流程可以在一间工厂内完成，将玻璃、胶膜、靶材、化工原料加工成组件。

另一方面，钙钛矿电池产能成本也更具优势，1GW产能钙钛矿电池投资金额约5亿元，约为晶硅电池投资金额的50%，GaAs（Tum-key线）的10%。而且钙钛矿是薄膜型电池，生产耗能远低于晶硅电池。

4. 储能

成本是电力端储能的第一性原理。未来光伏发电+储能成本持续降低至低于化石能源成本是基本要求，综合成本降低将是持续的追求。

根据隆基的预测，以新能源为主体的新型电力系统的构建步骤为：

1）充分利用现有灵活性资源

   （如火电灵活性改造）；

2）抽蓄；

3）化学储能；

4）绿色氢能。

作为电化学储能的一种，钠电池远期降本空间大于磷酸铁锂，而且没有资源约束，需要重点关注。

氢燃料电池尚处于早期阶段，产业化进程可能需要到2030年。

5. 电动车

电动车是电动化和智能化的组合。

（1）电动化即将到达平台期

电动车的发展起爆点是电池技术（储能）的进步。能量密度提高的进度近两年明显放缓，电池可用性如续航、充电速度等基本可以接受。

目前电动化渗透率已经达到30%，电动化渗透率和电池革新速度都放缓。随着续航里程和充电速度的提高，重点将转向智能化。

功能性（续航+辅助驾驶）完善后，将体现更多的消费属性和周期性

（2）智能化和整车制造流程技术革新是方向

汽车智能化引起了汽车电子电气架构和制造方式的变革。

算力和智能化程度的提高大幅增加了对于计算能力和信息传输速度的要求，需要将原有的分散式的EE架构变成集中式。制造方式上，通过硬件标准化、模块化降低制造成本，并通过软件与硬件的解耦增强汽车的灵活性和个性化。

涉及到智能化+电动化+快速车身迭代的技术，目前渗透率均低于15%，预计2025年绝大多数技术进入成长期，渗透率快速提升，少部分进入成熟期，渗透率≥50%。从各类汽车新技术的潜在空间和弹性来看，自动驾驶感知+决策+执行端的弹性最大。

6.  机器人

机器人大体可分为工业机器人和人形机器人。

工业机器人主要是传动和自动化的组合，很大程度上是半自动化，对于AI没有很高的要求。首先，大部分对于电池没有太高的要求，因为对移动的需求不强；其次市场有限，一年30-40万台，主要应用于制造业，比较成熟，有较强的周期性。

人形机器人是储能、传动和自动化的组合，首先长续航电池是刚需，其次传动变化空间不大，而目前的短板在于自动化（AI），特定场景的AI与通用AI仍存在很大的差距，如果价格能降到20万以内，市场空间巨大。

1. 人类感官很大程度上决定了信息技术发展方向

人类大脑80%以上的信息来自于视觉，而其他来源于听觉、触觉、味觉等占比不超过20%。视频信息的含量远高于文字、声音，所见即所得符合人类天性，比如Windows系统、iPhone。人类对于视觉的依赖很大程度上决定了信息技术发展方向。

2. 信息技术的基础要素：连接

从电报到电话到互联网再到手机通信的2G/3G/4G/5G，连接发展的趋势目前来看，从有线到无线，提高了便携性；数据量级呈指数级扩大，从文字进展到语音再到图片再到视频/游戏。其中3G数据量可以开始承载视觉（主要是图片），是突破性进展，而4G开始的数据量可以承载视频，已经可以充分满足人类80%的视觉需求。不过带宽的提升和延迟的降低对视觉体验的边际提升有限，信息传输的数据量级边际递减，通信行业难以看到大的机会，只能看到类似5G建设的短期周期性机会。

3. 信息技术的基础要素：交互方式和设备

交互方式进化的第一性原理是方便性（便携性）和信息量。我们信息交互的进化路径从电报到电话到电脑到移动电话到智能手机到VR/AR再到脑机接口。前四者暂且按下不表，目前如火如荼的趋势主要是后三者。智能手机相对于功能机实现了信息量的跨越（从声音到视觉），相对于电脑则实现了便携性的跨越。

VR/AR在视觉效果上相对智能手机有所改进（从二维到三维），但边际改善不如智能机相对功能机的改善（解决了80%的视觉需求）。另外便携性目前不及智能机，未来看技术进展，当便携性足够好的时候会取代手机，市场空间巨大。此外该技术对生产力的提升有限，娱乐和消费属性比较强。

脑机接口则也许是人类终极的交互方式。

4. 建立在连接和交互基础上的商业模式

——互联网

互联网是人类历史上最好的商业模式（双边网络、边际效应为0、可扩展性极强），实现了技术发展与商业模式的共振，并且商业模式不会随着连接和交互模式的变化而变化（VR、脑机接口大概率不会改变互联网商业模式），本质上不是一种技术，而是建立在连接技术基础上的商业模式。互联网巨头也许在信息产业链上会霸占很久，从边际增量角度看，似乎变化也相对有限。

5. AI（信息的自动化）

AI本质上是人类的脑力杠杆。首先通过传感器将物理世界的信息传输至计算机进行感知，其次通过计算机将信息进行计算后做出决策，最后与具体场景相结合来执行。在以上的感知-决策-执行这三个环节中，每一个环节都有一些行业或者公司值得关注，像感知环节中，做机器视觉的公司：基恩士、康耐视、海康威视、奥普特等，还有毫米波雷达、激光雷达、光/声/压力等不同的传感器；决策环节中，决定算力的集成电路、半导体。

AI的终局或许是“AI for AI”: 由AI生成数据，再训练更强的AI，不断循环（如：生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN）。

从上面的这些描述可以畅想一下技术的终局也许是：

Solar for solar：一个太阳能制造更多能源和材料，又创造出更多能源的世界

AI for AI：一个AI产生更多数据，更多数据又产生更强的AI

Part.4  成长股投资策略

主要是需要判断技术所处的阶段：

1）0-1：这一阶段充满幻想，股价基于新技术的远大预期，没有业绩的支撑，可能会有多轮炒作，难以成为涨幅的主线。对于0-1的技术，保持跟踪与关注，市场炒作时需要保持冷静，关注是否达到临界点。

2）1-10：该阶段是涨幅的主升浪，产业化正式开始，开始释放业绩，估值迅速提升，增速和估值同时提升，成长股贝塔的主要阶段，是成长股投资的最好阶段。

3）产业临界点的判断：

① 对于to B业务主要是经济性；

② 对于消费业务主要是看渗透率；

4）10-100 阶段，业绩持续兑现，但是估值下降。行业格局开始拥挤，股市的β向下，需要深入挖掘个股的α。投资难度较上一阶段显著提升。

5）主要技术的阶段判断