前言

这几天，随着疫情较轻的地区纷纷在本周复学，疫情“震中”湖北省也宣布5月6日全省高三学生统一开学，并公布其2020年高考时间为7月7日~8日，而防控程度仅次于湖北的北京、上海、广东等地也把高三学生复学时间定在了4月27日，一波返校复学潮正在来的路上。一场疫情让“云课堂”迎来高光时刻，“云课堂”缓解了学生复学的燃眉之急，但问题也十分明显。学生注意力难集中，课堂交互效率低，更值得关注的是，有的孩子在舒适的家里用Pad、请私教上课，有的孩子却跑遍山头找不到一点信号，没有智能手机看网课……云课堂众生相之下，暗藏着些许牵扯下一代命运走向的教育公平问题，“返校复学”的决策已不容许再推迟。2020年4月20日下午，教育部召开的学校疫情防控专家报告视频会上，钟南山院士、李兰娟院士、张文宏主任罕见“同台”发声，明确赞成学校复学！毋庸置疑，“校园安全问题”牵动家长、校园、教育局等各方的敏感神经，对此钟南山院士表示，“要做够措施”，学校要“自己想办法”！

想什么办法？各地学校和教育部都采取了严密的防疫方案，包括错峰上课、及时消毒、严格测温等等。其中，科技抗疫举措成为一道神秘的“排头兵”，AI机器人、AI红外测温闸机、红外热成像仪、AR实景平台等“黑科技”成了校门口的“智能门卫”、“情报员”，好不壮观！

而在这场艰巨的病毒防御战和技术防线背后，是一场新老安防玩家的实力角逐。其中，既有海康威视、宇视科技、大立科技、高新兴、紫光华智这样的安防老将，又有优必选、云从科技、澎思科技这样的AI独角兽，而方案举措也远不止人们看到的一台“AI红外测温设备”。疫情下的校园抗疫市场成为安防企业进入“教育信息化2.0”市场的一个绝佳切入点，从这个横切面，安防企业能看到诱人的巨大市场蛋糕。据多家调查机构数据显示，金准产业研究团队预计2019年中国教育信息化整体市场规模预计突破4300亿元，智慧校园行业的市场规模预计2020年市场规模突破千亿！然而，安防企业进入的并不是一片沉寂的金矿场。在这里，一条深耕校园场景多年的“地头蛇”盘踞于此，那就是一卡通厂商，一个近乎隐形却致命的存在！联合阿里、百度大脑等互联网巨头搞云平台；联手奥比中光这样的三维视觉龙头厂家做3D人脸识别；率先搭线地方部门落地刷脸就医、刷脸吃饭等方案；年营收增长达到 45.12%，毛利率90%以上；“疫情防控系统”落地几百所学校……一位安防业内人士坦言，一卡通类厂商近年来智能化发展很快，很多都在和人工智能、物联网相关业务关联。当被一场疫情推向一片崭新的教育信息化市场，安防老将、AI独角兽将能否在行业“地头蛇”口中夺食？“无孔不入”的阿里、百度等互联网巨头又充当什么样的角色？可能不能用简单的“一卡通”和“一脸通”之争来概括，而是涉及客户需求、技术方案、渠道、工程化能力、合作生态等各个方面的交锋与博弈……

一、直击返校复学潮中的“黑科技”

终于，随着多地新冠肺炎确诊人数清零，包括湖北省在内的31个省市自治区的开学时间陆续公布，一波声势浩大的复学返校潮也如约而至。

各地公布开学时间杭州滨江实验小学，学生们有序地到走上监测台，不用摘口罩，1s完成测温和签到。

昆明市第三中学、昆明滇池中学，一名叫“智巡士”的机器人在校门口把关，远远地“看着”学生们排队进校。学生们的体温实时地显示在电脑、大屏幕等多处。同时，机器人播报着检测情况和提示语，提醒大家不要距离太近。杭州市惠兴中学，教职工纷纷通过教学楼里架设的红外热成像测温仪，测温通过。江西省南昌青山湖区，某学校疫情防控领导小组正通过AI系统清楚地了解学生身份、通行、体温等多种情况。广州华南师范大学附属外国语学校，在“校园AR实景防疫管理平台”上，教育部疫情防控领导小组能够在一张全景地图上看到校园的实时防控情况。

校园安全问题一直是牵动家长、学校、教育部门的一根弦，在疫情期间变得更加严峻。为此，全国各地大中小学都采取了严格的杀毒、疏散、防疫教育、应急备案等举措，而科技抗疫手段也成为其中的关键担当。金准产业研究团队观测到，刷脸闸机、AR平台、机器人等在智慧城市场景中常出现的方案也大举进军校园，使得安防企业也进入一片新的战场。

二、安防企业切入“教育信息化”新战场的契机

在这场复学潮中，既有海康、大华、宇视、大立、紫光华智等安防老将的全场景安全复学方案，又有云从、澎思等AI创企带来的刷脸测温方案，除此之外，还有优必选的移动机器人、高新兴的AR方案，这些在智慧城市场景中常见的“黑科技”都成为校园科技抗疫场景的主力军，可以说“武装到牙齿”。全国学校所需的防疫技术方案需求是庞大的，据统计，全国普通小学达到32.01万所，初高中学校9.06万所，大专院校2956所。尽管受到地方条件和渠道等差异化限制，还有许多学校无法采取高科技方案，但这个在疫情期间短期爆发的市场仍然惊人，这条口子拉开之后长远的需求则更需要走近校园这一典型场景来看。

2.1复学场景的特殊之处

可以看到，AI红外测温设备成为校园疫情防患的重要举措，这也成为安防企业进入校园防疫场景的一大切入点。校园AI红外测温刷脸是“园区测温”的一大细分场景，但与常规的复工复产场景有什么区别？食物中毒、流感水痘、踩踏事件……许多校园安全事故触目惊心。学生的自我保护能力不如成人，且在校聚集性强，在学校，如果一个学生感染病毒，很可能一个班、甚至一个学校都要遭殃。因此，校园防疫要从居家、返程、校园等多个维度全场景把控。以海康威视为例，其校园防疫举措就涉及家长接送区、校门口、教室多个场景，信息也需要及时传送到家、校、局各端。这就需要将测温、门禁、视频等多系统融合打通，并将数据按需求汇聚到各端，实现全流程追踪闭环。
2.2进校的那一刻，已经基本确保安全

值得一提的是，学生返校的安全举措是前置的。在提前确认健康学生名单的情况下，具有返校资格的学生就已经大程度保证安全了。在一些地区，教育部门牵头将地区“健康码”与学生信息系统打通；一些地区则选择家校联合打卡，比如宇视的“复学宝”方案正是基于钉钉家校通讯让学生提前打卡，助学校科学合理制定复学名单。学生并不能携带手机“健康码”进校，怎么办呢？早在2020年2月，教育部就强调师生进入校门一律核验身份和检测体温，而后，国务院联防联控机制发布新冠肺炎防控技术方案，重点对各级学校开学前的准备、开学后的卫生防护以及出现疑似感染症状应急处置等提出技术要求。在这种背景下，刷脸+红外测温成为一种典型方案。以宇视科技的刷脸+红外测温方案为例，其通过前端设备“热影66”实现2秒测温打卡的速度，同时基于与阿里共创的云平台使每个学生进出情况、考勤信息和体温信息会呈现一个动态的大数据库，并以可视化的方式在宇视阳光校园态势感知平台界面呈现给学校、教育局。因此，不再需要健康码，学生的“脸”就是健康码。

海南某学校采取刷脸测温进校

2.3背后的校园数据“破壁”，疫情之后的价值

从“刷脸+红外测温方案”表面上看，是学生返校流程的简化、安全化，更深一层次则是校园数据、系统的打通。我们再以另一家厂商高新兴的案例来看，就说其“AR实景防疫管理平台”，大家肉眼可见的，是其半小时完成3000人规模高校的检测；而背后，则打通了测温系统、校园安防系统、校园全景系统之间存在的众多系统孤岛，也是着手解决数据与视频缺乏联动、数据应用割裂、建设投入成本高、运维管理困难等问题。这样的高科技方案成本是不是很高？比如硬件设备、软件及云服务、30天提前部署、千兆网络带宽、运营人员培训等都需要耗费各种成本，那么教育部门及学校为什么选择这些方案呢？校园安全及问责的重要性无需赘述，“除了疫情期间的价值，许多客户也关注设备的平时复用情况。”宇视科技智慧城市专家管蓓告诉金准产业研究团队，“在常态化时期，宇视实名测温联网方案还具有访客、会议签到考勤等功能，同时在流感季也能够帮助学校起到测温联网常预防管理作用。”高新兴科技集团AR产品线总经理俞翔的观点也很类似：平台能实现“平战两用”，比如，可根据后期公共卫生要求，通过日常体温进行健康监测对水痘、腮腺炎等都有发热症状预警；实现校园网格化分区、校内重点区域自动视频巡逻、校内事件预警联动、校园应急快速启动和处置等等。目前，其方案已经落地华师外国语学院、广东开放大学、广州二中苏元实验学校等地。

随着生物识别技术逐渐成熟，能看出“一脸通”在智慧校园方案落地的趋势。一方面，一张脸在学校场景的想象空间还有很多，不仅能取代所有的刷卡点，还有更多时空数据价值可以挖掘；另一方面，相比于“一卡通”，刷脸的识别率仍然达不到100%，另外，类似之前“课堂人脸识别学生专注度”、“学生注意力紧箍咒”等热点事件引起的学生隐私权问题也值得警惕。

三、安防玩家与一卡通“地头蛇”正面交锋

并不能仅仅将复学返校看作“校园安防”的一个场景，而是一片想象无限的安防新战场。对于智慧城市领域的安防企业说，安防与其它行业的界限越来越模糊，校园抗疫举措更像是教育信息化2.0范畴下的业务，在这一大范畴下，安防企业只是恰巧从“刷脸测温”这场景切入，成为主要玩家。“教育信息化2.0行动计划”于2018年4月13日正式提出，指出要到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标。跳出安防视野，教育信息化领域市场广大。天风证券报告显示，预计2019年中国教育信息化整体市场规模预计突破4300亿元。中商产业研究院《智慧校园行业市场发展前景及投资研究报告》显示，智慧校园行业的市场规模预计2020年市场规模突破千亿。几千亿的蛋糕，安防企业能分多少？当探讨这一问题时，不能忽略这一领域盘踞已久“隐形王者”——一卡通厂商。几乎所有人都有过使用饭卡、校园卡的经历——从校园业务场景的表象来看，卡片具有易丢失、易损坏的特点，“刷脸”取代“IC卡片”就好似当年“IC卡片”取代“纸质证件”一样自然，那么推演到市场格局，一卡通厂商也注定离不开“传统”、“被取代”的标签。其实不然，一位安防业内人士告诉金准产业研究团队，技术只是选择，一卡通卡方案也在发展，很多一卡通厂商也在和物联网以及相关业务系统关联。本文开篇就介绍了许多学校的刷脸方案，但选择刷卡方案的学校不在少数。比如，杭州市则是要求学生做好“杭州健康码+市民卡”申领，通过刷市民卡+测量体温入校，这个决策是城市级的。杭州市民卡是一种双芯片、带信息的磁卡，卡面卡内都记载着持卡人的姓名、照片、身份证号码。

而杭州“市民卡+测温”方案背后，正是来自于名为“杭州市民卡有限公司”的国有企业。杭州市民卡有限公司于2004年7月成立，是受杭州市政府及有关部门委托，负责杭州社会保障卡（杭州市民卡）发行、服务和运营的公司。当下，一卡通厂商的智能化转型已经十分深入。以杭州市民卡有限公司为例，早在2019年9月，该公司就联合百度大脑和奥比中光，打造了”刷脸就医3.0模式“、”杭州首个3D刷脸支付智慧养老食堂“等方案。百度大脑和奥比中光，一个是深谙AI全栈技术的互联网巨头，一个是OPPO手机、支付宝刷脸机器背后的三维视觉技术王者，这些智能行业最前沿的玩家都与这家传统一卡通商的名字一起出现。据金准产业研究团队了解，目前，杭州市民卡有限公司的“刷脸就医3.0模式”已经陆续在杭州的市级医院、区县医院试点，市民刷脸即可轻松完成身份识别、挂号、支付结算等动作。与互联网巨头、AI企业合作似乎是一卡通厂商的重要策略。“校园信息化龙头”新开普公司也选择与阿里系合作，该公司成立于2000年，是国内校园一卡通解决方案商龙头，疫情期间推出的“完美校园”疫情防控系统落地247所高校。2019年初起，新开普就与蚂蚁金服、阿里云、钉钉等阿里系协同合作，例如：利用阿里的人脸识别技术进行行业全应用扩展等。而当年，新开普净利润达到15,769.05 万元，比上年同期增长64.07%。其中，智慧校园云平台解决方案实现营业收入12,771.71 万元，比上年同期增长 45.12%，毛利率为 93.79%。新开普的大数据技术应用是其转型升级的一大法宝。此前，其推出以一卡通系统为核心的智慧校园服务平台，挖掘校园卡业务数据、上网日志数据、图书借阅数据等“高校大数据”价值，为学校、学生提供应用支持。而大数据技术在校园防疫中的作用也已经显现，比如，北京大学就提醒在疫情期间，校师生需要登录餐饮中心微信公众号中的“就餐指数”，实时查询各食堂就餐人数，错峰错时就餐。

基于大数据进行食堂人数实时监测一卡通厂商发力智能转型并不仅出现在龙头企业，在金准产业研究团队之前探访北大食堂时，已经发现某一卡通厂商率先部署了1s识别菜品、可刷脸支付的“AI收银机器人”。

金准产业研究团队了解到，一卡通厂商贴近客户，了解需求，擅长落地，而人脸识别等技术的门槛也越来越低，适合其进行转型；同时，安防企业也深耕校园安防领域多年，因此客户选择谁，还要看各自争气的程度。一方面，各地区学校中都有至少一家一卡通厂商，其中一些具有AI变革能力的卡商有望凭借渠道等优势先入为主；另一方面，在没有智能化能力的一卡通厂商的“地盘”，也成为安防玩家、AI独角兽切入争夺市场的虚弱点，也是真实的契机。

四、结语

经历过“纸质时代”到“电子时代”的时代变革，一卡通厂商并不是许多人想象的那样传统刻板，而是早就站在了AI、大数据技术支持的教育信息化浪头。这是安防企业、AI独角兽、互联网巨头切入智慧校园领域之后面对的新对手，也可能是新伙伴。在智慧校园和教育信息化2.0的浪头之上，并不是“一卡通”和“一脸通”客户选谁的选择题，而是比谁的方案更智能、更便捷、更安全的全方位竞赛。金准产业研究团队认为，安防企业、AI企业也可以做“卡”，一卡通厂商也在抢先推出校园刷脸、大数据、云平台方案，而互联网巨头可能是背后的赋能者也可能是全产业链玩家。随着AI及5G技术的发展，智能产业的推动者们不断开辟新战场，被新鲜的行业气息吸引，也被旗鼓相当的新对手挑战，战局也变得更有意思了。

前言

随着AI技术的爆发和发展，智能语音技术已逐渐成为人们生活中最普遍的AI交互技术之一。

事实上，语言作为维系人与人之间情感和交际的重要纽带，一直以不同的承载形式为人们所用。例如在搜狗以语言为核心的AI技术布局中，从中文、多方言和外国语种的语音识别转写、AI同传翻译，再到个性化的语音合成和变声……在人们生活中语言应用的方方面面，都不乏搜狗的身影。

如今，搜狗作为国产AI+语音领域颠覆传统语音行业领先者之一，其AI语音技术具有高识别率、高准确率、低时延和多模态融合等优势，已广泛应用到教育、商务、旅游等多个应用场景，并已深入你我身边的千家万户中。

其中，搜狗语音识别准确率最高可达98%，语音日均请求量已达十亿级，尤其在录音笔行业，其搜狗输入法通过AI赋能，也已为市场超90%的录音笔提供接入服务。

金准产业研究专家发现，在搜狗AI技术体系一次次引领行业创新，颠覆传统行业生态的背后，是搜狗AI算法平台和深度学习平台Eva搭建起的“骨架”。而AI平台和深度学习框架的背后，强大的算力平台也助力其构筑起了语音领域的强大的竞争力和领先性。

一、国内AI语音行业先锋，语音处理日请求量超十几亿次

2020年开年以来，新型冠状肺炎病毒疫情一直影响着国内市场的复工和发展，但陈伟带领的搜狗AI交互技术团队在科研领域的技术应用和研究，并没有受到影响而减缓。

搜狗在AI领域始终坚持的就是以语言为核心。搜狗AI交互事业部团队，核心解决的问题则是围绕自然交互领域，让人机交互更加自然，尤其是多模态的交互。

实际上，搜狗以语言为核心的AI技术主要布局自然交互和知识计算两大赛道。

搜狗AI主要通过语音和图像的感知、对话、翻译等来实现人与计算机之间的交互；另一方面，知识计算则更多地围绕基于海量的网络数据或已有数据，通过搜索和自然语言处理（NLP），从中抽取出真正的知识以解决问题。

从2012年起，随着搜狗开始投入智能语音技术的研发，其AI团队规模已发展至将近1000人。

而在搜狗AI体系构建的背后，有一个名为Eva的搜狗深度学习平台则发挥了关键作用。

在深度神经网络建立之前，搜狗的每一项技术如语音合成和语音识别，是两个独立的方向。但在Eva构建之后，从底层的模型架构到算法设计等方面都形成了一个端到端的有机整体。

通俗地说，就是它能够将语音、图像、NLP等技术集成在一起，为研发人员统一提供深度学习模型的训练。

由于最初的模型和算法并不复杂，搜狗一开始的深度神经网络仍然依靠CPU来运行。但随着数据的增长和算法复杂度的提升，模型训练的数据规模十分庞大，CPU早已无法满足深度神经网络的训练需求。

例如，在语音模型训练过程中，动辄需要十几万小时的数据。就算用数十块英伟达GPU来进行训练，也需要数月的时间才能完成。

因此，随着深度神经网络并行计算需求的增加，以及模型愈发复杂，搜狗从2013年后开始逐渐探索用GPU来对模型进行训练，以持续迭代线上的AI服务性能。据了解，基于英伟达强大的GPU算力支持，目前搜狗语音的日均请求量已达十亿以上。

二、英伟达GPU+超大规模推理平台，助力搜狗AI语音两大创新方向

而在搜狗强大AI交互技术过程中，英伟达T4和Tensor RT为搜狗实现算力突破，创新行业提供了强劲的技术支持。

在陈伟看来，英伟达GPU在训练和推理两个方向都提供了强大的算力支持。

一是面向线下的模型训练，需要GPU具有充分强大的算力和足够的显存，以驱动模型基于大数据的训练，如目前使用的Tesla V100和P40；二是面向线上的推理和部署，这对GPU显存和算力的需求相对较小，适合对大规模海量计算机进行部署，如Tesla P4和T4。

其中，T4 GPU专为优化和提升AI性能而打造，配备了英伟达Turning Tensor核心，能够在实现高效算力的同时，进一步支持服务器实现AI训练和推理的横向扩展。

T4 GPU具有三大性能优势。一是其能够优化可扩展服务器，能效高出CPU的50倍以上，大大降低运营成本；二是它具有多精度计算特性，可实现FP32、FP16到INT8以及INT4精度的突破性AI性能，其训练性能达到CPU的9.3倍，推理性能超36倍；三是它能够加速深度学习和机器学习的训练、推理、视频解码和虚拟桌面，并支持所有AI框架和网络模型，进一步提高大规模部署的效用。

此外，搜狗在使用GPU推理的过程中，还利用了英伟达超大规模推理平台Tensor RT，以加速深度神经网络的推理。

据金准产业研究团队了解，Tensor RT超大规模推理平台是英伟达专为全球开发者和数据科学家们开发，其配备了英伟达T4 GPU，能够加速图像、语音、翻译和推荐系统等广泛领域的神经网络。同时，它还支持加速业内各大主流的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch、MXNet、Chainer和Caffe2。

好的算法和庞大的数据，一定需要好的运算平台。英伟达的GPU和AI推理平台为搜狗AI技术体系的构建，提供了批量运算或并行运算的能力，并逐渐形成良好的开发生态。

三、T4加持，语音识别准确率高达98%

如今，搜狗在自然交互和知识计算两个AI战略方向上，布局了语音、计算机视觉、对话、翻译、问答多个领域，并在搜狗分身、搜狗同传、搜狗变声等多个差异化赛道持续领跑，对算力需求进一步提升。

随着搜狗语音识别、多模态识别（语音+唇语）、OCR、机器翻译、语音合成、图像生成等应用场景和需求的扩展，它们对算力资源的需求是根据不同任务而定的。搜狗的多模态识别服务，是将语音和唇语的两个模态融合后再进行识别，而这一多模态感知的方式也使得模型对运算的要求更加复杂。

金准产业研究团队认为，AI语音领域对运算的需求只会越来越大。尽管近几年语音识别颠覆性的创新和突破越来越少，但现有技术还在持续迭代中，模型本身的学习能力也将不断加强。

与此同时，随着5G、IoT技术的推动，大数据也在急剧爆发和增长，这对于AI公司来说无疑意味着更复杂的模型和更庞大的训练数据，从而对GPU的算力提出了更高要求。

在搜狗的语音转写应用中，语音识别准确率是影响用户体验和应用的重要因素之一。

金准产业研究团队了解到，目前搜狗语音输入法在业内具有领先的中英自由说能力、远场语音识别解决方案，以及业界首创的语音修改能力。例如，搜狗语音输入法能识别日韩英法等10余种外语和粤川等10种方言，支持语音增强和个性化交互，同时其语音识别准确率最高为98%，日均语音输入调用次数突破十亿次。

实际上，搜狗语音识别准确率的提升，主要依靠算力、深度学习技术和语料数据训练。在算力方面，搜狗从2017年起开始采用英伟达Tesla P4来加速和优化语音识别模型。

早在2017年，搜狗通过P4的并行计算推理速度，将语音识别请求效率提升50%。在之后的两年时间里，随着Cuda升级至9.1以及算力的持续优化，搜狗的语音识别请求效率不断提升。2019年11月，搜狗将P4升级至T4后效率再度实现突破，提升20%。

伴随着引进T4 GPU，其语音识别峰值日均调用量也从2017年的3.2亿次，迅速增长到了2019年第三季度的8.3亿次，有效实现了对海量识别请求的处理，进一步强化了自身语音识别技术的潜力，为行业创新和变革提供了新的发展方向。

四、T4优化WaveRNN声码器，推动源技术从学界落地产业

除了语音识别之外，语音合成亦是检验语音技术公司实力的标准之一。

搜狗语音合成支持男女多风格和中英俄多语种共数十种音色，同时系统只需用户上传5分钟的音频，即可生成该说话人的音色，甚至能实现说话人的风格迁移。

技术方面，搜狗的语音合成技术基于WaveNet和WaveRNN声码器研发，但由于WaveNet运算复杂度较高，因此它最初很难实现搜狗线上实时生成语音的服务。

为了优化WaveRNN声码器，搜狗一方面在WaveRNN源技术论文的基础上进行了大量的研究工作，并为了实用化修改大量代码结构；另一方面则基于T4对WaveRNN进行优化，并定制开发实现的gemm算子，进一步降低了语音合成的实时解码率。

搜狗通过T4的优化性能，也进一步打破学界与产业之间的迁移壁垒，真正实现国内语音行业首创，让WaveRNN声码器技术更好地服务AI语音行业的创新和发展。

不仅如此，随着搜狗AI交互技术开始涉及更多图像相关的应用，如虚拟人、OCR、手写识别、唇语识别、图像以及视频生成等，其深度学习平台对高可用、并行训练服务能力的需求亦进一步提升。

例如，在搜狗AI平台对外开放的过程中，会有大量的用户涌入，基于平台进行训练并定制自己的模型，而在这一过程中，搜狗AI平台需要在任务之间做好排队调度，并充分考虑GPU的负载均衡等问题。

因此从平台层面看，搜狗的服务会通过AI开放平台借助深度学习的能力，去帮助更多的用户实现定制化AI的可能性。

值得一提的是，随着英伟达Tensor RT7的推出，目前搜狗也开始在部分任务上尝试使用该平台。金准产业研究团队预测，未来，随着搜狗AI技术和业务的迭代和创新，也会将Tensor RT7逐步引入到更多任务中。

五、高算力GPU助推语音交互和AI计算平台未来发展

如今，搜狗在AI语音听写方面，已与爱国者、纽曼、索尼、万城四家录音笔行业头部企业成立AI创新联盟，联合搜狗输入法为市场超90%的录音笔提供接入服务。

除此之外，搜狗通过语音+唇语的多模态识别技术研发唇语识别系统，嘈杂环境下识别准确率提升40%以上，同时搜狗还通过搜狗翻译、合成和识别等技术，在跨语言交流、机器同传等多个应用领域拿下行业领先的成绩。

未来，随着AI交互技术应用范围的不断扩展，搜狗也将针对搜狗AI开放平台、多模态技术融合等方面进行升级。

搜狗将借助AI开放平台加速推动AI核心能力对外开放；语音识别和语音合成两方面，包括个性化语音合成、语音变声、多模态交互、手写识别、多模态同传等技术也将带来更多的体验创新和升级。

从内部看，搜狗也将真正打通各个研究团队在GPU资源上的共享能力，并基于平台为公司提供一个相对通用的、统一的一套深度学习的并行训练能力。

而这些由内而外的技术升级，也将对GPU性能产生更大的需求。

不仅仅是对GPU算力需求的增强，同时也需要GPU能够为我们提供更丰富的配套服务。英伟达已逐渐打造了一个良好的AI生态，而搜狗作为生态的一份子，同样也希望它能够在生态上进一步支持搜狗的自身业务，继续助力搜狗AI技术的创新发展。

结语：AI交互技术应用全面爆发，GPU助力催化行业创新

语言的多模态应用，不知不觉间已成为人们生活中习以为常的技术，一句简单的语音识别转写、一次跨语种的同传翻译……这些都是AI交互技术应用在全面爆发的过程中，为人们生活带来的便利。

而在这些便利技术背后所催生的巨大算力需求，也为包括搜狗在内的许多企业提出了新的技术挑战。而搜狗通过借助强大的GPU计算平台，不仅突破了庞大AI计算负载给AI语音带来的算力瓶颈，亦为搜狗在AI语音领域的创新发展提供了重要的算力支持。

面对海量的数据分析请教，以及比以往更复杂的模型训练。在这一背景下，AI技术公司如何开拓并寻找更优质的技术支撑，对自身的基础设施进行更好的优化和提升，亦是每一家公司在AI落地和应用过程中需要考量的。

前言

新冠肺炎疫情在中国已经基本得到控制，但在海外却在加速扩散。WHO数据显示，截至3月19日，新冠疫情已蔓延至150多个国家或地区，全球累计确诊209,839例，中国以外新增确诊达16,498例，当日中国内地新增确诊只有39例，全部为境外输入病例。

我们研究发现，目前各国疫情确诊人数和其经济发展水平呈正相关的统计关系：人均GDP高的国家，其每百万人确诊人数也较高。金准产业研究团队认为有三个可能原因：一，经济相对发达国家的人员流动性通常较大，国际化程度也更高，可能容易造成疫情感染和扩散；二，一些经济发达国家人口老龄化率相对较高，而目前临床数据显示老年人感染新冠病毒的几率更大，也造成了这些国家确诊人数的上升；三，发展中国家的卫生保健系统通常也相对比较落后，大规模进行病毒检测的能力不足，导致确诊病例数较低。

第三种可能尤其值得重视，因为这意味着目前的全球确诊人数依然可能被低估。因此，目前全球在关注美欧日等发达国家疫情防控的同时，也不能忽视疫情在发展中国家的扩散。WHO也一再强调，经济落后国家的卫生基础设施更为薄弱，疫情一旦在这些国家传播，可能会造成更大的危害。疫情是全人类面临的共同挑战，愈发需要各国加强合作，相互支持，共抗疫情。

新冠疫情对世界经济造成显著冲击。一方面疫情在全球范围内加速扩散，不确定性急剧升高，投资者信心受挫，从而引发金融和资本市场动荡；另一方面各国为控制疫情传播严格限制人员流动和交通运输，对经济按下暂停键，从消费端和生产端两个方面同时对经济运行带来压力。我们从资本市场、贸易、产业链和跨国投资四个方面对疫情所带来的对国际经济的影响进行了分析。

资本市场：随着新冠肺炎在全球蔓延，全球金融市场出现大幅波动，美股在不到两周时间内（3月9日-18日）四次熔断。除去疫情造成的恐慌情绪之外，近期世界经济增速普遍放慢也是资本市场调整的重要因素之一。A股估值处于历史相对较低水平，和其他主要资本市场相比，在本次疫情中下调幅度相对较小；

贸易：过去几年全球贸易增长明显放慢。CPB全球货物贸易指数显示，2019年全球贸易量较2018年减少0.5%，为2008年全球金融危机以来的首次下降，预期新冠疫情将进一步降低全球贸易增速。德国、韩国、墨西哥等贸易依存度较高国家面临的挑战也将更加严峻；

供应链：全球中间产品占全部货物贸易量占比已经超过一半，全球供应链已经紧密结合在一起。中国、美国、德国分别成为东亚、北美以及西欧地区的产业链中枢。疫情对产业链形成冲击，尤其对全球价值链融合程度高的行业，例如汽车、电子和机械设备，影响将更为明显；

跨国投资：疫情使得企业营收降低，信心受到影响，不利于跨国投资发展。联合国贸发会预测疫情会降低2020年全球外商直接投资5%至15%。值得注意的是，和国际贸易、资本流动不同，跨国投资更加关注投资目的地的市场环境和长期发展前景。今年是中国《外商投资法》实施的第一年，中国正进一步改善营商环境和扩大对外开放，金准预期中国将依然是外商重要的投资目的地之一。

一、新冠肺炎疫情海外传播情况

新冠肺炎疫情在中国已经基本得到控制，但在海外却在加速扩散，欧洲成为“重灾区”。继世界卫生组织（WHO）在当地时间1月30日宣布新型肺炎疫情构成“国际关注的突发公共卫生事件（PHEIC）”之后，3月12日WHO进一步宣布新冠疫情已经成为“全球性流行病（pandemic）”。WHO数据显示，截至3月19日，新冠疫情已蔓延至150多个国家或地区，全球累计确诊209,839例，中国以外新增确诊病例数远远超出中国，达16,498例，海外疫情防控形势不容乐观。其中，病毒感染人数超1000的海外国家有15个，意大利成为海外疫情最严重的国家，确诊病例达35,713例，其他国家如伊朗、西班牙、韩国、法国、德国、美国等也处于疫情加速扩散状态。

基于目前疫情传染数据，金准产业研究团队发现各国累计确诊病例数和该国经济发展水平呈正相关的统计关系：一个国家或地区的人均GDP越高，其每百万人新冠肺炎确诊人数也越高。两者之间的正相关可能存在三种解释原因：一，经济相对发达国家的人员流动性通常更大，国际化程度也更高，可能容易造成疫情感染和扩散；二，一些经济发达国家人口老龄化率相对较高，而目前临床数据显示老年人感染新冠病毒的几率较高，也造成了这些国家确诊人数的上升；三，发展中国家的卫生保健系统通常也相对比较落后，大规模进行病毒检测的能力不足，导致确诊病例数较低。

第三种可能尤其值得重视，因为这意味着目前的全球确诊人数依然可能被低估。病毒并不是没有在经济相对落后国家传播，而只是因为其检测能力不足，确诊数被低估而已。因此，目前全球在关注美欧日等发达国家疫情防控的同时，也不能忽视疫情在发展中国家的扩散。WHO也一再强调，经济落后国家的卫生基础设施更为薄弱，疫情一旦在这些国家传播，可能会造成更大的危害。疫情是全人类面临的共同挑战，愈发需要各国相互援助，相互支持，共抗挑战。

二、各国应对疫情的政策对比

2.1控制疫情扩散措施

面对海外疫情快速蔓延的严峻态势，多个国家积极采取防控举措。对内，限制或禁止群体活动，减少人群聚集风险；对外，实行边境控制，采取严格的旅行限制措施。

2.2货币政策

为缓解新冠疫情对全球经济及金融市场的冲击，一些海外国家央行相继宣布降息+QE等宽松货币政策，增加流动性，为金融系统提供有效支撑。

2.3财政政策

除了货币政策外，也有不少国家积极出台包括减税、投资、再融资等在内的一系列财政扶持政策，提振经济。

此外，还有不少国家，由于本国政策空间有限，也在向IMF等国际组织寻求帮助。例如，3月12日，伊朗宣布已经向IMF寻求约50亿美元的紧急援助。这是1962年以来伊朗首次向IMF寻求资金援助。

三、新冠肺炎疫情对世界经济的影响

金准产业研究团队分析，疫情对宏观经济的冲击主要体现在两个方面：第一是由于恐慌情绪的蔓延导致投资者信心受挫，从而引发金融和资本市场的动荡；第二是控制疫情的隔离措施对经济按下暂停键，从而对消费端和生产端同时造成压力。我们将从资本市场、贸易、产业链和跨国投资等几个方面对疫情蔓延以来所造成的影响进行分析。

3.1资本市场

3月9日，美股在开盘后经历暴跌，标普500指数触发第一层熔断机制，这是继1997年10月亚洲金融危机期间美股首次熔断后的史上第二次熔断，然而这只是此轮金融市场大幅动荡的开端。随后在3月12日、3月16日和3月18日短短两周内相继发生了三次熔断事件，引发世界范围内的资本市场动荡。值得一提的是3月12日的熔断事件，美股开盘后仅6分钟，三大股指集体跌破7%，触发熔断机制，暂停交易15分钟。据不完全统计，同一天，还有泰国、菲律宾、韩国、巴基斯坦、印尼、巴西、加拿大、墨西哥、哥伦比亚、斯里兰卡等10个国家的股市发生熔断。其中，巴西IBOVESPA股指大跌15%，触发当周第三次熔断、当日第二级熔断。加拿大股市股指跌幅达9.2%，触发第一级全市场熔断，多伦多证交所暂停股票交易，恢复交易后股指跌幅扩大一度至10.5%。

欧洲很多股市没有设立熔断机制，但同样遭遇重挫。3月12日，欧央行宣布维持三大利率不变，出乎市场预料。被视为市场恐慌指标的欧洲斯托克600指数跌幅扩大至10%，为历史最大单日跌幅，德国DAX指数、法国CAC40指数跌超10%，英国富时100指数跌近10%。比特币当天跌破5000美元/枚，24小时跌幅达37%。

旅游、住宿、餐饮、零售、交通运输、娱乐文化、线下教育等行业受疫情影响比较直接，全球股市的大幅动荡加上美联储近期出台的“降息+量化宽松”组合拳，很容易让人联想到2008年金融海啸的重演。但本次新冠危机和08年金融危机时所面对的资本市场、宏观经济存在很大不同。

上市公司的股价由盈利能力和估值（市盈率）两部分决定，其中估值体现了市场参与者对公司未来的预测和信心。2008年次贷危机后美股出现超过10年的长期牛市，标普500指数的市盈率由2011年的13.5上涨到2020年初的接近25。相比之下，A股的估值处于历史相对低位，2020年2月上证A股市盈率为13.6，位于和2016年初引入熔断机制时类似水平。A股相对较低的估值也被投资者认为是A股在本次疫情中下调幅度相对较小的原因之一。

此外，近期来世界经济增速普遍放慢，新冠疫情或许只是资本市场调整的一个导火索。例如，2019年美国经济增长2.3%，比上一年放慢了0.6个百分点，其中私人投资对GDP的拉动为2010年以来最低，消费拉动也在下半年出现大幅下滑。2019年美国经济的主要支撑来自于净出口的扩大，但随着全球经济的走弱，想继续通过出口拉动美国经济的难度也明显加大。

3.2贸易

2000以来国际贸易取得了巨大发展，WTO数据显示全球总贸易量从2000年的6.7万亿美元增长到2018年的19.7万亿美元，贸易全球化程度较高。但近年来，由于主要经济体之间发生诸多经贸摩擦，国际贸易壁垒增多，全球贸易增长出现停滞。根据CPB全球货物贸易监测指数显示，过去一年全球贸易量较2018年下降0.45%，为2008年全球金融危机以来的首次下降。随着新冠肺炎疫情在全球范围的爆发，各国相继采取交通运输管制、限制人口流动等措施，将使全球经贸环境更加严峻，为世界贸易带来进一步的冲击。

3.2.1交通运输管制

随着意大利和西班牙分别于3月10日、3月15日封锁全国，欧洲其他国家也开始关闭边境、取消航班、停止国与国之间的铁路运输、限制国内交通、增加出入境管制。由于交通运输的被迫中断，大量货物运输车在欧洲洲际公路上排起了长队。金准产业研究团队了解到，近日全球主要港口亦开始实施严格的管控措施，如对来自主要疫情国的船员增加检疫流程、禁止船只进入和停泊、甚至关闭部分海港。国际航运下降导致波罗的海航运运价持续走低，于2月10日达到近四年最低点。

3.2.2人员流动管制

随着新冠肺炎疫情的全球扩散，各国也加强了人员流动管制。目前已有多个国家宣布禁止人员聚集；捷克宣布全国民众居家隔离，除工作或紧急事务，任何居住在捷克境内的人都不得离开自己的住所；伊朗、西班牙调动军队限制当地的人员流动。另外，据联合国教科文组织3月18日的数据，全球102个国家已经全面采取、11个国家部分采取学校关闭措施应对新冠肺炎疫情，8.5亿学生受到影响，大量劳动力将花费时间在家照看子女，导致工作时长的降低。

3.2.3消费需求下降

疫情对各国经济发展带来了显著冲击，消费者信心下降，消费者可能减少支出来应对未来收入下降甚至失业的可能性。另外，受疫情不可抗力的影响，各国采取严格管控措施，取消大量文化和体育活动；限制商场、餐厅、酒店、电影院等公共场所的营业，商业活动的严重收缩，将使得人们的消费需求进一步减少。美国航空公司已表示将削减全球航班的75%以应对需求的不足。

国际贸易放慢对各国整体经济发展的影响也不尽相同，贸易依存度较高的国家受到的冲击也将较大。根据联合国数据显示，当前全球主要经济体贸易量占GDP比重如下表所示，德国、韩国、墨西哥等国的贸易依存度加大，全球贸易放慢将对其造成更大的挑战。

3.3产业链

随着新冠肺炎疫情的不断升级，各国所采取的严格交通运输、人口流动等管制措施，不仅影响各个国家的工业生产，日趋融合的全球产业链也将因此受到一定的挑战。2018年全球中间产品出口贸易量达到9.7万亿美元，占全球货物出口贸易量的52%。中国、美国、德国分别为东亚、北美以及西欧地区的产业链中枢；韩国、日本、中国香港、新加坡等经济体也依靠产业优势、地理位置等成为全球产业链的深度参与方。

新冠肺炎疫情的全球扩散，使中间产品的主要供给方均受到了疫情的严重影响，金准产业研究团队分析，随着疫情影响区域的扩大和持续时间的拉长，由于交通运输管制和人口流动限制，将会影响这些国家的生产，依赖全球供应链的企业在未来2到3个月，可能由于无法得到生产所需零部件，使工业产出降低。世界银行研究显示4，近年全球价值链的增长主要集中在交通运输、电子和机械行业。使用联合国Comtrade数据库提供的2018年数据，我们分析了疫情对这三个行业的潜在影响。

3.3.1汽车

汽车产业链贸易排名前五的经济体分别是美国、德国、日本、墨西哥以及中国，占全球贸易量的44%。德国和日本以输出为主，而美国作为主要汽车消费国，进口量较大。

分区域来看，作为欧洲产业链中枢，德国汽车产业链主要依赖于欧洲本土供应链，其零部件的主要供给国为捷克、西班牙、法国、波兰以及意大利。结合当前疫情发展趋势，捷克、意大利和西班牙均采取“封国”防控措施，菲亚特克莱斯勒、雷诺、标致雪铁龙等欧洲车企也宣布暂时关闭大部分欧洲工厂。我们预计德国汽车产业链在今年或遭受严重的供给影响，并逐步传导到下游其他生产企业和国家，进而产生一系列连锁效应。欧洲整体制造业或将持续低迷。

东亚方面，由于日本自身拥有完整的汽车产业链，相关零部件的进口贸易量较小，整条产业链主要受本国新冠肺炎疫情趋势发展影响。北美地区，美国作为全球最大的汽车产业贸易国，其相关零部件供给国和产成品输出国主要集中在墨西哥及加拿大，同时日本零部件的供应比重占美国总体进口的17%，若日本疫情失控，影响其汽车工业生产，北美汽车产业链或将受到一定的影响。

和中国作为世界第一大汽车产销国的地位相比，中国在全球汽车产业链中贸易占比并不是很大，中国汽车及零部件出口占世界5%左右。但是中国从德国、日本、美国进口汽车相关零部件较集中，从现在疫情在欧洲和北美的扩散态势来看，中国汽车产业链也将受到全球供应链中断影响。

值得注意的是，疫情在全球的蔓延，短期内将导致汽车销量大幅下降，而作为整车主要出口目的地的欧洲、北美等地区，或产生一定的库存积压，进而增加企业经营成本，影响企业的资金周转和投资积极性，通过下游终端进一步对上游产业链造成冲击。

3.3.2电子

电子产业链贸易总量排名前5的经济体分别是中国、中国香港、美国、德国以及韩国，占全球贸易总量的54%。从全球产业链的角度来看，以中国为主体的东亚地区是世界电子产业链的核心，全球主要产业国从中国进口相关产品及零部件的占比均高于20%。而中国电子产业链零部件的主要供应商为韩国、日本、越南、马来西亚，占其进口比例高达40%。另一方面，韩国从中国进口相关零部件的比例近40%，与日本、越南、马来西亚的上下游供应链联系也十分紧密。

欧洲地区，作为产业链的中枢，德国电子产品和零部件主要从中国进口，捷克、美国、匈牙利、波兰以及日本亦为其提供24%的供给量，德国电子产业链上游供应商分布较为合理多元。北美方面，美国从东亚国家进口电子产品和零配件比重高达65%，其中中国为42%；而与美国产业链休戚相关的墨西哥、加拿大供给占比约为20%。

整体来看，东亚地区各国针对疫情所采取的管控措施，以及疫情的持续时长，将决定全球电子供应链的发展。目前中国境内疫情已趋于结束，韩国疫情已得到控制，正在稳步下降；日本、马来西亚、越南等地疫情发展较为平缓，该产业上游零部件供应端或将保持稳定。微软、苹果等公司关闭全球零售店铺主要出于疫情防控举措，而非电子产业链产品供应不足所导致。随着相关企业的复工复产，中国电子零部件的输出对全球电子产业链的短暂负面影响亦将逐步消退。

3.3.3机械和设备

机械和设备产业全球贸易总量排名前五的国家分别为：中国、美国、德国、日本，以及英国，占全球贸易总量的45%。该行业产业链呈现出明显的区域特征，东亚、北美、以及西欧地区分别以中国、美国、德国为中枢，链接全球产业链的制造业产能，逐步传导至相关区域产业链上的其他国家和生产厂商。

分区域来看，在东亚地区，中国在机械与设备产业链上下游与日本以及其他东亚国家保持紧密联系，零部件的主要供应商来自于日本、韩国；而产品的主要输出国为美国、德国等全球其他区域产业链中枢，为其提供高端制造业所需要的零部件和产能设备。日本则更加侧重该产业在东亚地区的出口，主要为相关国家提供加工贸易生产所需要的机械设备，产业链受地域因素影响较大。

德国作为欧洲地区的产业链中枢，除了承接机械与设备在全球产业链的供需关系之外，其更加侧重区域内各国家在该产业链上下游之间的传导。从产品和零部件的进口数据来看，除去中国和美国，捷克、意大利、奥地利、法国和波兰亦是其机械和设备零部件的主要供应商。而在出口方面，其产成品亦主要销往欧洲国家。

相比欧洲和东亚地区产业链中枢强调的区域化供给，以美国为产业链中枢的北美地区，在机械设备产品和零部件的供给上，更加依赖全球供应商。中国、墨西哥、日本、德国均为其提供一定规模的产能设备。而美国大部分机械产成品则主要用于自身高端制造业的发展，并销往北美地区，墨西哥和加拿大两个国家占其出口比例的40%。

金准产业研究团队分析，综合来看，机械和设备产业链主要受中国、美国、德国疫情发展的影响，一旦这些国家在机械的供应上出现困难，则可能会导致全球制造业生产出现停滞。另一方面，各个地区疫情发展态势亦将左右其所在区域制造业的生产经营状况，严格的疫情管控措施和终端需求下降将导致现有的制造业产能无法充分发挥，但这也表明各个国家补充设备产能的需求也会相对下降，进而给机械设备的供应商复产复工提供一定的修复空间。

综上所析，由于疫情管控措施的实行，各区域产业链中枢国家所受到的全球供应链的负面影响会逐步传导到产业链上的其他国家，造成供应链中断。同时，长期来看，这可能推动全球产业链智能化升级和重构，提高产业链应对突发情况的弹性和速度；同时，产业链供应商布局也可能变得更加多元化，以降低风险和对特定供应商的依赖程度。

3.4跨国投资

随着疫情在全球传染范围的扩大，企业营收受到冲击，资金链面临挑战加大，使得投资者信心容易受到影响，不利于跨国投资发展。根据联合国贸易和发展会议（贸发会）3月报告，在全球排名前100的跨国公司中，已有41家公司发布了声明，表示其利润可能会因为销量下滑或供应链中断而降低，部分公司表示将会放慢在疫情影响地区的投资。在没有疫情的基准情况下，贸发会预测2020年全球外商直接投资（FDI）增长5%左右。但是随着疫情在世界范围内的蔓延，贸发会预测疫情会使得全球FDI下降5%至15%。

值得注意的是，和国际贸易、资本流动不同，跨国投资虽然也会受到短期因素的影响，但其更加关注投资目的地的市场环境和长期发展前景。今年是中国《外商投资法》实施的第一年，中国也在加快推动对外开放，进一步改善营商环境和缩减外商投资准入负面清单。金准产业研究团队预期中国将依然是外商重要的投资目的地之一。

前言

2020年开年的新冠肺炎疫情对新经济产业带来了打击，也揭示出产业的韧性。不少以数字化为特征的赛道在疫情中迎来结构性利好变化，部分受创赛道也可见积极的突破方向，其中具备快速恢复能力的标的将获得发展机会，这些都是投资者可以提前布局或留意的机会。

一、疫情对宏观层面的影响

1.1非典及新冠疫情对经济影响的对比

当前更高的第三产业占比增加了疫情对经济的冲击力度。2003年的非典疫情阶段性冲击了中国的经济增长，但后续恢复较快，2003年全年的GDP增速依然稳健。病毒通过呼吸道飞沫和密切接触传播的属性导致第三产业受到疫情的波及程度高于一二产业，而新冠病毒更强的传染性以及目前我国更高的第三产业占比客观上增加了此次疫情对经济的冲击力度。

1.2非典及新冠疫情对股市影响的对比

相较非典时期，新冠疫情防控期间股指表现相对平稳。2003年非典疫情防控期间，零售业、旅游、酒店以及餐饮等多个以线下消费场景为主的行业指数跌幅明显。在2020年的今天，数字化技术的发展赋予了企业更强的抵御冲击能力，同时政府也积极出台稳预期、稳实体经济的政策，导致二级市场受到的冲击远低于非典期间。

1.3新冠对中小微企业的影响

疫情对抗风险能力差的中小微企业造成巨大冲击中小微企业是贡献就业、推动经济发展的重要力量，而相比于大型企业，新冠疫情下复工复产的推迟对这部分企业带来了更大的冲击。调研结果显示85%的中小企业现金只能维持3个月以内，接近30%收入将下降50%以上。

1.4应对疫情的帮扶政策

政府及龙头企业出台扶持政策，减缓中小微企业经营压力中央和地方政府以及以中小微企业为发展基石的大型平台或企业陆续出台了扶持政策，从免税降费、增收、提供低利率贷款等多方面帮助中小微企业熬过此次疫情。

二、疫情对主要新经济行业的影响

获客成本攀升背景下，疫情为处于初期的赛道带来机遇对于通过用户付费直接变现的企业，获客是初期的首要目标，而促转化、引导复购与内部运营效率的提高则往往是成长期和成熟期的重要考虑要素。疫情的爆发为不少行业带来了免费流量，其中一些处于发展初期的赛道将不仅受益于这一轮一次性的流量激增，更将得益于市场教育带来的系统性用户渗透率的提升。

疫情将使四大行业产生结构性变化，带来潜在投资机会疫情防控期间大量线下活动转至线上，尤其对于处于商业发展初期的在线教育、远程办公SaaS、生鲜电商和互联网医疗这四个行业，用户渗透率或将得到系统性提高，行业发生结构性利好变化，可投资性也相应增加。对于成熟的数字娱乐行业，疫情只是带来了暂时性的利好，投资者需注意这些行业在此次疫情中展露出的用户瓶颈与天花板。此外，对于大多数与线下活动紧密相关的行业而言，能够受益于疫情的少之又少。

2.1在线教育

在线教育平台日活用户急剧增加，下沉市场也被激活

教育部紧急发文通知全国各地开学时间不早于2月底，同时倡导“停课不停学”，借此契机超过80家在线教育公司为全国中小学生提供免费课程，在线教育迎来了空前爆发期，日活相对平日的涨幅远高于上一年春节期间的涨幅。同时，比较疫情前后，学而思网校的中低线城市日活用户占比增加了近13%，一定程度上说明疫情为在线教育机构打开中低线市场提供了入口。

暑期招生战提前，各大在线教育机构纷纷通过公益课程获客。

新冠危机中的在线教育

线上渗透率快速提升，中低线城市在线教育市场前景广阔一方面，获客成本降低以及被拉长的寒假等外部条件为在线教育玩家带来了良好的发展契机。另一方面，多数线下教育机构“被线上”，在疫情防控期间尝试通过第三方工具或者自主开发系统进行直播教学，加速培养了用户习惯。此外，在生源多、优质教育资源相对紧缺、长期以本地中小教育机构为主的中低线城市，在线教培市场发展潜力强，借助此次全员上线的机会，在线教育玩家能以较低成本进入该市场。

头部在线教育平台获疫情主要红利，市场将被重新洗牌除了市场扩张外，本次疫情也加速了线上及线下教育市场的洗牌。各地教育标准的不同以及教育资源的分散使得本土中小机构占据了天然的优势，造成了中国K12课外辅导行业集中度低的现象。然而此次疫情下，教师、学生和家长被迁移至线上，中小机构反应不够、线上经验的不足给了大型K12在线教辅平台进一步收割生源的机会，后续的付费课转化则取决于平台服务能力与课程效果。而中小机构以及艺术教育、素质教育等缺乏线上化条件的培训机构只能硬抗营收下降、租金和人工成本仍在的现金流压力，生存环境进一步恶化。

建议投资者重点关注象限一中的企业，且在第一象限中，我们重点看好线上K12教培巨头，因为聚焦大班课业务的盈利模式已被验证；此次疫情防控期间，线上巨头凭借其成熟的运作和宣传，以及其已有的品牌知名度，将获取第二、三象限中部分企业的用户；线下K12教培巨头虽受影响，但应对能力强，且在疫情结束后将吸收第三象限中部分机构流失的生源；此外，ToB的线上课程内容和技术提供商也在疫情防控期间迎来客户量大增，并在长期将得益于线下教育机构逐渐转型OMO的趋势。

2.2远程办公SaaS

远程办公App日活上升明显，效率办公类一骑绝乘。

为配合疫情防控，以互联网企业为代表的一大批公司开启了远程办公模式，钉钉、腾讯会议等办公软件迎来用户量激增。

大批相关公司推出一系列举措，帮助企业线上办公顺利进行

针对大规模的远程办公情景，钉钉、企业微信等远程办公SaaS产品完善功能并推出一系列推广措施，确保能将员工沟通、开展会议等传统线下活动转移到线上进行。

新冠危机中的远程办公短期爆发式红利将促使渗透率及市场规模得到一定提升相比于美国等发达国家，中国的SaaS渗透率仍处于较低水平。借助此次疫情下的市场教育，通信、OA等效率办公类SaaS的渗透率有机会得到系统性提升。同时，企业数字化的重要性在疫情防控期间被放大，而复工后更艰难的运营环境也将使得企业更注重工作的效率，因此行业内其他业务垂直型SaaS因此或将间接受益于此次疫情，共同促使整体SaaS行业渗透力的持续提升。

在免费客户的基础上，多类SaaS的付费转化前景较可观多个业务垂直型SaaS在此次疫情中展现并放大了其产品的特性和优点，突出了其在各行业内的可用性和易用性，如IM、视频会议以及OA协同。凭借其解决办公痛点的特质，在产品质量稳定的基础上，金准产业研究团队认为此番获取的用户中，相当一部分将在未来实现转化。

2.3生鲜电商

线上买菜需求带动各大生鲜电商用户和业务量上涨

全国多地小区采取了封闭化管理，使得用户转向线上买菜，促使生鲜电商需求呈井喷式增长，日活的平均增幅也直接由负转正。其中，每日优鲜、京东到家、叮咚买菜以及盒马等平台的业务量均出现了激增。

无接触配送是居民选择生鲜电商最关注的要素根据艾瑞在2019年4月的调研数据，在选择生鲜电商时，商品的安全性是用户首要看重因素，在疫情防控期间，安全性的重要性则近一步表现为用户对无接触配送的高度重视。此外，相比起商品价格，保障商品品质是更为有效的用户运营方向。

新冠危机中的生鲜电商

生鲜电商需求激增，用户习惯持续培养和供应链能力是关键生鲜采购是高频需求，但是受制于产品的非标准化，目前其线上渗透率仍低于大多数零售品类。疫情防控期间，生鲜电商平台取代了相当一部分线下买菜行为，获得了教育市场的机会，而从长期来看，用户习惯仍需持续培养，且产品和物流两端的供应链保障能力是保证用户体验以实现用户大规模留存以及跑通盈利模式的关键。

新型生鲜电商将享受此次疫情带来的主要红利

从短期来看，虽然疫情使得生鲜电商运力受限，但“到家”、“到家+到店”及社区团购模式均因此获得较大的流量和曝光。从长期来看，金准产业研究团队认为，此次疫情为平台、前置仓、“到家+到店”以及社区拼团模式的生鲜电商均带来了更好的发展机会，尤其对于平台模式，其不仅受益于用户端免费市场教育的红利，也将得益于供给端传统商超门店的加速线上化。

2.4互联网医疗

疫情防控期间互联网医疗备受关注，用户及单量大幅增长

疫情使得用户对医药零售以及线上医疗的需求增加。医药零售方面，防疫物资引流作用加上健康居家抗疫的需求带动，叮当快药等O2O平台为用户和订单量激增。在线医疗服务方面，阿里健康、平安好医生等多个平台通过开展线上义诊、名医直播等方式，为公众提供线上问诊服务，解决了用户购药缺乏专业指导、医疗科普、去医院看病或有交叉感染风险等痛点。

免费问诊和科普成在线医疗平台主题词

疫情防控期间，国家卫生健康委鼓励医疗机构充分发挥互联网诊疗咨询服务的作用，以缓解定点医院诊疗压力，降低交叉感染风险。同时，医药电商平台也积极响应国家号召，纷纷推出在线诊疗入口，同时扩大口罩供应，保持相关商品的价格稳定。

新冠危机中的互联网医疗

疫情驱动医疗数字化

相对于美国而言，中国医疗数字化水平仍有一定增长空间。趁此次疫情“东风”，大量用户基于知识获取、疫情焦虑或日常问诊等需求深度体验了互联网医疗，部分或能在长期转化为稳定的线上需求，进而倒逼医疗的数字化与在线化，为行业提供有利的发展环境。但值得注意的是，尽管目前中国对医药的监管政策正在有所放开，开展在线医疗服务的限制仍然较大，且用户在线付费诊疗的习惯需要长时间培养，因此短期内的用户转化难度较高。

医药零售直接得益于疫情流量红利，而在线医疗受益有限

这波疫情所带来的流量红利，因互联网医疗赛道中的商业模式及成熟阶段的不同而使得其受益程度也不尽相同。金准产业研究团队认为，能够通过购药随即转化的医药电商零售直接受益，基于流量进行广告变现的医疗资讯类平台也一定程度上获益。而对于为用户提供诊疗服务的在线医疗以及为院方提供信息化服务的服务商，用户使用习惯和政策限制等因素使其短期内受疫情推动的发展程度相对有限。

医药零售是互联网医疗最为成熟的板块，也直接受益于此次疫情，获得大量销售转化，其中的O2O模式更是满足了用户对送药速度的要求，未来医药新零售的渗透率有望在此次用户教育后得到提升。借助疫情的实时报道，辟谣等功能吸引了大波流量，为广告变现打下基础，但是后续的用户留存仍是考验。相关企业虽在疫情防控期间获得了大量免费问诊的流量，但受制于政策与用户习惯等限制，短期的发展仍相对有限。疫情对医院互联网化及信息化的理念教育将在中长期为相关服务商带来机会，但短期影响仍相对较小。

2.5直播电商

疫情促进电商直播生态多样化，加速供给端线上线下融合

疫情防控期间，不仅有原有线上商家继续收割直播流量，在线下销路受阻导致经营受困之时，实体商户也充分利用直播卖货进行突围，以缓解现金流压力。房地产销售顾问、商场导购人员、餐饮商家、农户等线下职业纷纷拥抱数字化，转型线上主播，带动成交额回升，由此可见，疫情间的直播电商热潮加速了供给端在线上线下的融合。

商户积极拥抱数字化，纷纷通过直播卖货“云复工”

淘宝、京东、抖音、快手以及微信等互联网企业陆续推出直播扶持政策来承接商家的数字化需求。而从用户需求端来看，淘宝直播2月期间平均每周订单环比增长超20%，快手单日电商直播观看人次达到1亿+，表明供给端的扩充确实带动了需求端的增长。

新冠危机中的直播电商

疫情加速直播渗透，综合平台电商从中受益最多

即使部分商家是仅仅出于拓宽销售渠道的目的而在疫情防控期间选择加入电商直播，直播可以缩短电商决策路径、增强消费者互动与信任这一价值主张仍会在开播中得到彰显，因此，经过此番供给端的市场教育，不少线上线下商家会加深将直播作为常态化运营工具的信念。此外，基于消费者基数与直接转化优势，综合平台电商将是这一结构性变化的最大受益者。

商家在疫情防控期间受益于直播带来的流量增量，而直播本身就是缩短电商决策路径、增强消费者互动的重要工具，因此金准产业研究团队认为，经过此番市场教育，多数商家在疫情之后仍将保留直播活动：得益于成熟的技术与直播运营能力以及良好的销售转化效果，淘宝直播在疫情防控期间成为大多数线上线下商家的直播阵地，商家端渗透率迅速上升后，淘宝直播业务的发展速度将高于预期。京东直播业务也在疫情防控期间表现出众，为其2020年的直播生态搭建目标开创了良好开端；快手大力扶持线下商户试水直播的举措卓有成效，进一步巩固了其在直播带货领域的领先地位；小程序直播加强了对私域流量的转化能力，日后或将成为品牌微信店铺的标配，微信生态内的电商SaaS服务商也将有所受益。

2.6在线广告

多数媒体平台在疫情间迎来流量加速增长

此次疫情，用户“自闭”在家中，为多类媒体平台带来了大量的流量。社交网络作为疫情防控期间一个重要的事件型平台得到了用户大量的关注。短视频APP在疫情防控期间的日活跃用户相比19年有所增长，且日均独立设备数保持高位领先。长视频平台的平均涨幅也都呈现相同态势，且复工后日活跃用户未出现显著下降情况。

行业现状：增速大幅放缓，存量市场竞争日益激烈

过去线上广告受益于用户流量持续增长以及线下预算往线上转移的趋势而发展迅速，而随着宏观经济增速放缓以及行业监管因素带来的广告主需求的疲软，2019年全年在线广告市场规模的增速大幅下滑，且我们预计这一趋势将持续至2020年。在市场竞争格局方面，头部及腰部玩家持续抢占其余中小玩家的市场份额，而随着中小玩家逐渐出局以及市场增量空间的收窄，头部玩家之间的竞争将更加激烈。

新冠危机中的在线广告

广告主因疫情减少投放，未来将更注重效果类广告

疫情对整体广告行业产生了一定负面影响，从广告主结构看，多数与线下活动关联度高的广告主均削减了疫情防控期间的广告投放，而游戏和在线教育类广告主的投放额则有所加大。疫情后，部分行业广告主可能会追投，但是预计全年广告投放额相比预期仍将出现一定程度下降。此外，广告主更专注于效果类广告或品效合一的趋势将在疫情后显得愈发明显。

2.7餐饮行业

餐饮企业严重受创，绝大多数门店关闭

原本春节是餐饮行业的黄金周，根据国家统计局，2019年全国46,721亿元的餐饮收入中，15.5%来自春节期间这一传统的消费旺季。而在今年春节期间，作为人员聚集性较强的消费场所，多数餐饮门店闭店，仅少数提供团餐服务或者单店的企业进行维持性经营，导致营收呈现断崖式下跌。而在营业收入基本“归零”的情况下，餐饮企业仍要负担人工、租金、食材损耗等开支，因此面临着巨大资金压力。

餐饮门店缓慢恢复营业并通过外卖等业务开展自救

随着疫情防控工作的不断加强，餐饮企业缓慢恢复营业状态，开店率从春节期间的7%提升至13%，并积极通过外卖及销售半成品等业务实现开源。尽管如此，根据统计局数据，2月的餐饮业商务活动指数1仍骤降至20.0%以下，说明即使政府扶持以及自救措施一定程度上缓解了营运压力，因堂食受限，餐饮企业受到的疫情影响在短期内仍然十分严峻。

新冠危机中的餐饮行业

疫情倒逼餐饮企业线上化，外卖平台积极承接需求

在疫情防控期间，线上运营能力（包括外卖以及研发半成品进行线上销售）是商户缓解现金流压力以及维持品牌声量的重要筹码，而数字化程度低的企业则难以守住阵地。外卖业务方面，尽管疫情防控期间外卖需求总体下滑，其仍能作为消费者对外出堂食的部分替代品，而在骑手及线上流量供给端，主流外卖平台也推出一系列举措扶持并吸引商家，因此我们不仅看到已有商家投入更多精力推动外卖业务，许多原先未开放外卖的商家也纷纷在疫情防控期间布局外卖服务。外卖行业的发展重心在从需求侧向供给侧转换，而此次疫情无疑成为了供给端数字化的推动力。

金准产业研究团队分析，在疫情防控期间，扶持力度大的平台能加强已有商家的粘性，数字化赋能能力强的平台能快速帮助未上线商家搭建线上解决方案，同时快速响应推出消费者端保障措施的平台能强化消费者信心。

部分单体/中小连锁难以捱过疫情，高标准化的大品牌将受益

我国目前共有超过800万家餐厅，其中单体小型餐饮店占比95%，综合来看，单体小型餐饮门店的成本支出较连锁型门店更为灵活可控，但闭店带来的现金流压力或将使其难以捱过此次疫情；此外，中小型连锁企业也因类似的现金流压力而面临生存困境。而大型连锁门店虽然亏损程度最大，但资金周转上更具备优势，且在危机应对措施上更具选择性，因此抗风险能力更强。疫情过后，由于小餐饮门店的进入门槛低，退出的单体型门店可能会由新的个体户来承接，但是金准产业研究团队认为，标准化程度高的大型连锁品牌将有机会补足部分中小型连锁退出所留下的市场空缺。

2.8酒旅行业

国内外航线旅客量持续下滑，酒旅市场因疫遇冷

2020年春节期间，为抗击疫情，居民减少出行使得国内航线和国际航线全市场旅客量均呈现同比下降的态势，且国内航线所受冲击相对更大。同时，酒旅类APP也出现了日活数量下降的情况，进一步验证了疫情对酒旅行业所带来的负面影响。

疫情后酒旅行业的复苏情况

商旅市场回暖迹象明显，国际市场将遭遇长时间寒冬

随着疫情慢慢得到控制，国内航班旅客量起暖，但国际航班旅客量因国外疫情的爆发而未有好转的迹象。国内航线旅客量增长的同时，商务酒店人流量也在逐渐上升，金准产业研究团队认为酒旅行业已在慢慢复苏，且商旅作为刚需或为此阶段该行业恢复的主要带动因素。然而，与国际航线仍处于萎靡的状态相对应，金准产业研究团队认为以国际酒旅行业为主的企业，还将在较长一段时间内受到疫情带来的负面影响。

商旅管理服务将在疫情后更受关注，酒店连锁化率有望提升

我国商旅管理在商旅总支出中的占比远低于美国等发达国家，且行业内集中度较低，竞争格局分散。而此次疫情过后，部分企业对于差旅费用控制和成本管理的需求将被强化，商旅管理服务的渗透率预期将得到提升。酒店行业总体连锁化率仍处于相对较低水平（18年仅19%），且数量占比最多的经济型酒店该比率更低（18年为16%），在疫情对酒店的业绩打击下，集团型的优势更加突出，未来酒店市场的连锁化有望进一步提升。

新冠危机中的酒旅

头部商旅公司恢复能力更强，行业洗牌被加速酒旅行业利润率低，疫情带来了较大负面冲击并加速了行业内洗牌，使得资源将进一步向龙头靠拢。商旅市场作为刚需将相对较快复苏，大型商旅平台和商务酒店将随之逐渐有所恢复；包含本地及周边游市场也因疫情好转及景区场所逐渐开放而开始复苏，但长线游的恢复确定性较不明朗；而因疫情扩散，出境游市场或将在较长时间内无法恢复至节前正常水平。

服务能力处于劣势的中小商旅平台以及难抗经营压力的中小商务酒店在疫情防控期间将被整合；商旅需求的率先恢复将促进大型商旅平台和商务型连锁酒店业务量的逐渐复苏；国内疫情防控呈现积极向好的态势，截至3月8日，全国已开园景区超过700家，消费者也逐渐恢复周边游意愿，短线周边游市场逐渐回暖。但长线游仍然面临复苏压力；国外疫情的爆发近一步阻碍了消费者出境游的步伐，对于出境游贡献收入30-40%的携程将是不小的短暂打击，且后续是否会有报复性旅游消费仍有待观望。

2.9物流

即时配送稳中向好，其他子行业复苏迟缓

相比于以往，今年过年期间饿了么和美团外卖日活用户较平常时期下滑的幅度更小，而菜鸟裹裹与货车帮则呈现复工后恢复慢的态势。另外，从货运流量看，整车物流在复工后虽逐渐回暖，其恢复速度远弱于去年春节后的恢复势头，而零担物流则受制于中转场站的管控与司机未返岗的双重因素，在复工半个月内基本呈现零恢复的状态。

新冠危机中的物流

运输端复工率逐渐回升，即时配送一“疫”成名

疫情拖慢了工厂端和运力端的复工恢复率，对大多数物流子行业均产生了短期负面影响，部分承担固定运营成本较高且反应能力不足的中小型物流企业可能会面临市场出清；另外，即时配送成为C端用户购买生鲜、医药等消费物资的刚性需求，成功获取大批用户，后续需要注重保持用户粘性和提高留存比例。

三、疫情下的投资建议总结

3.1总体市场洞察：市场整合加速，健康现金流和多元化商业模式的重要性被放大

一些缺乏竞争力的商业模式与企业在疫情的冲击下逐渐倒下，因此市场中的马太效应正在加剧：

不同类型投资者所受的影响不同：对二级市场投资者来说，这次疫情可能只带来短期的波动，长期仍然看基本面与经济周期；对VC投资者而言，一些被投企业在经历疫情冲击后可能直接退出历史舞台；对PE投资者而言，被投企业业务也会受到短期影响，但中长期可以关注被投企业在对应赛道中能否在疫情带来的整合潮中得益；提高对健康现金流的关注：保持健康的现金储备能给予企业在突如其来的危机中存活并突围的筹码，因此在筛选投资标的时我们建议将账面现金是否能维持企业正常运营6至9个月列为重点关注点，而盈利能力则在对初创企业的评估中处于第二顺位；提高对多元化商业模式/渠道的关注：相对多元化布局的企业，单一且缺乏灵活性的商业模式在面临冲击时较容易被击倒，因此产品/服务本身及其销售渠道的多元化也是重要考量。例如，在外卖与半成品业务早有布局的餐饮企业比纯做堂食的竞争对手在暂停到店服务的情况下受到的影响更小。

3.2以数字化为特征的赛道在疫情中迎来结构性利好变化

危机中，也有不少与数字化相关的行业在疫情防控期间的需求刺激下迎来机遇，用户端的市场教育下其服务的渗透进程被加速，长期发展势头良好：

在线教育：在延迟开学的背景下，在线教育平台瞄准家长需求进行积极获客，同时校园授课往线上迁移的全国性举措也将培养众多学生线上学习的习惯，为在线教育提供了进一步渗透的契机，使其提前触达甚至打破行业天花板。在线教育领域中，我们最看好在线K12教培，因为在这一细分赛道中，聚焦大班课业务的盈利模式已被验证。

远程办公SaaS：支持远程办公的SaaS工具帮助不少企业在战疫和复工的博弈中找到均衡，疫情过后，在提升企业办公效率并节流的需求刺激下，这类SaaS客户的留存率将较为可观。在众多垂直型SaaS中，通信和OA类SaaS玩家的受益程度最深，也是在疫情作用下成长潜力更为突出的投资标的。但是值得关注的是，即使疫情培养了用户的使用习惯，其付费习惯仍有待养成。

生鲜电商：生鲜电商平台满足了用户宅家期间对生活必需品的需求，单量激增。渗透率上升带来的良好发展前景下，平台型是更合适的投资标的，因其不仅受益于用户端免费市场教育的红利，也将得益于供给端传统商超门店的加速线上化，而前置仓型、“到店+到家”型、社区团购型生鲜电商玩家的盈利能力仍为其重要痛点。

互联网医疗：目前互联网医疗玩家正纷纷试图从医药零售服务渗透在线医疗服务，这些平台均在疫情防控期间获得大量曝光。其中医药零售服务直接受益于此次疫情，获得大量销售转化，未来医药新零售的渗透率有望在此次用户教育后得到提升；而在线医疗平台尽管在疫情间咨询量激增，用户使用习惯以及监管问题使其短期的发展前景仍然有限，也意味着将在线医疗作为战略发展方向的互联网医疗玩家表面繁荣，但实际受益有限。

总体来看，在线教育行业受疫情带来的可投资性增量最大，其次依次为远程办公SaaS、生鲜电商和互联网医疗，因用户对远程办公SaaS的低付费意愿、生鲜电商自身的盈利难题以及在线医疗面临的监管和低支付转化率都使这三类长期受益程度相对弱于在线教育。

3.3众多受创赛道中也不乏积极的突破方向

疫情中，多数行业正面临较大的挑战与调整，而在逆境之中也浮现出一些可能影响行业格局的深远变化，带来潜在投资机会。

电商：受制于物流和产能这两大供给端的限制，电商行业也不可避免受到冲击，但对于许多销售额基本归零的线下零售来说，电商成为其救命稻草，又加上用户可支配娱乐时长的增长，直播带货这一形式成为了疫情防控期间电商领域的东风。金准产业研究团队认为，原本主要由淘宝直播和快手推动的直播电商热潮将在今年加速踏上新的发展台阶，而这其中受益的将不止有具有领先优势的玩家，还有微信小程序承接的电商生态。

在线广告：疫情对实体经济的打击间接体现在了总体广告主预算收缩上，以品牌广告为主的平台受损程度高于拥有较多游戏及在线教育广告主的效果类平台。疫情过后，广告投放或稍有追加，但无法弥补之前削减的预算；在销售压力下，品牌广告预算向效果广告转移的趋势将被进一步放大，因此淘宝/天猫将取得更高的恢复系数。

餐饮：一方面，暂停到店服务导致餐饮企业营收骤降且还需要至少两个月的恢复期；另一方面，众多餐饮门店将重心转为外卖业务以缓解困境，疫情成为供给端数字化的催化剂，外卖渗透率有望在目前~15%的基础上进一步爬升。此外，抗风险能力弱的中小连锁餐饮将难以捱过疫情，而标准化程度高的大型餐饮集团将有机会在疫情后通过规模化扩张弥补这一空缺，成为较好投资标的；另外，疫情间到店业务量的锐减对点评、口碑的收入也造成较大打击。

酒店及旅游：对外出的限制下，酒旅运营商面临巨大资金压力。商旅恢复速度将快于本地游以外的休闲旅游市场，建议投资者后续关注主打商务出行的大型平台和运营商。此外，疫情过后，企业对管理效率与成本控制的需求将使第三方商旅管理成为值得关注的赛道。

物流：服务C端客户为主的快递、即时配送等主要受限于运力不足，而服务B端客户为主的整车、零担、冷链物流、同城货运等子行业还受制于延迟复工带来的需求不足。总体来看，疫情为即时配送、物流机器人、自营型快递均带来了额外的可投资性。特别地，疫情为物流机器人，尤其是仓储机器人，搭建了展示的舞台，为其提供了获取订单的机会。

前言

近期，在防控新型冠状病毒感染的肺炎疫情斗争中，各级政府、医疗机构、科研部门和科技企业迅速行动，把以大数据等技术应用到疫情监测分析、人员管控、医疗救治、复工复产等各个方面，发挥了巨大作用，为疫情防控工作提供了强大支撑。

为了全景展现大数据与人工智能技术在此次疫情防控中的应用情况，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所牵头联合多家单位，搜集分析了200多个案例，梳理了社会各界利用大数据及数据智能技术参与疫情防控的实践方向，分析了数据驱动的疫情防控关键环节，探讨了面临的问题与挑战，并对下一步通过大数据等新一代信息技术开展疫情防控进行了初步讨论。

一、防控中的数据与智能

1.1科技“战疫”时间线

2020年开年之际，新型冠状病毒带来的肺炎疫情汹涌而至。疫情突发性高、传染性强、扩散性广、风险性大，防控工作任务艰巨、时间紧迫、形势严峻。在这场疫情阻击战中，大数据、云计算、人工智能等快速发展的新一代信息通信技术加速与交通、医疗、教育等领域深度融合，让疫情防控的组织和执行更加高效，成为战“疫”的强有力武器。随着疫情发展，数据驱动的疫情防控在迅速展开，各企业的疫情防控应用场景不断涌现，应用范围持续拓展。

科技“抗疫”行动时间轴

1.2抗疫技术“数据”轴

通过梳理总结这些应用场景，金准产业研究团队发现“数据”可以在如下方面助力疫情防控。1)有力支持疫情防控知识传播。借助于移动互联网和智能手机，人们可以随时随地获取最新疫情动态、科学防疫知识等各种数据。各地政府通过电子政务平台、微博、公众号等定时发布最新疫情动态，各类新闻客户端、社交平台、搜索引擎、短视频平台等也积极配合疫情相关信息的发布和传播。此外，众多“互联网+医疗”平台推出了在线问诊服务，方便网友向医生咨询新冠肺炎防治相关内容，有效缓解了因疫情期间医疗资源紧张导致的就医难等问题，避免了普通病症人群涌向医院、形成聚集性交叉感染。2)迅速锁定“涉疫”人员流动轨迹。通过集成电信运营商、互联网公司、交通部门等单位的信息，大数据可以分析出人员流动轨迹。具体来说，利用数据分析、数据挖掘等技术，一方面可以通过手机信令等包含地理位置和时间戳信息的数据绘制病患的行动轨迹；另一方面，根据病患确诊日期前一段时间的行动轨迹和同行时间较长的伴随人员，基于大数据分析可以推断出病患密切接触者。综合分析确诊病患、疑似病患和相关接触者的行动轨迹，可以准确刻画跨地域漫入、漫出的不同类别人员的流动情况。这既为精准施治提供有力指导，也为预测高危地区和潜在高危地区提供了精准依据。3)开展疫情发展态势预测与溯源。基于疫情高危人群相关数据，结合疫情新增确诊、疑似、死亡、治愈病例数，借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据分析模型和实践技术，不仅可以分析展示发病热力分布和密切接触者的风险热力分布，还可以进行疫情峰值拐点等大态势研判。利用深度学习等新兴人工智能技术，联合出行轨迹流动信息、社交信息、消费数据、暴露接触史等大量数据进行科学建模，可以根据病患确诊顺序和密切接触人员等信息定位时空碰撞点，进而推算出疾病传播路径，为传染病溯源分析提供理论依据。4)助力地方政府科学精准施策。运用大数据分析，结合算法模型对疫情的传播速度、传播趋势等进行预测，可为各地进行动态监测管理、统筹医疗物资储备、保障民生物资供应、制定交通管制政策等提供有效依据。例如，基于疫情高发地区人员在春运期间的交通出行数据进行疫情分析预警，能够通过追踪确诊患者、疑似患者和密切接触者的轨迹位置进行精准防控。同时，通过大数据分析还可以评估预测疫情对近期和远期社会经济运行带来的影响，建立快速、高效的经济应急反应机制，帮助政府适时出台减税、降费、专项补贴等各类措施，缓解中小企业因疫情导致的资金链断裂风险及可能出现的连续经营困难，努力保持生产生活平稳有序。5)推动病例诊断与疫情研究。运用大数据和人工智能等相关技术，可以有效加速新型冠状病毒宿主预测、药物筛选等数据分析和计算工作，极大提高病毒研究与攻克效率。

二、应用分析

本章梳理了数据在疫情分析展现、疫情防范管制、医疗医治增效、生活便民举措、复工复产管理等五个主要方面的应用案例。案例从互联网渠道和企业申报渠道获得，共搜集分析了200多个案例进行分析。入选的案例均已在实际应用中取得了良好的效果，在疫情防控过程中发挥了重要价值。

2.1疫情分析展现

我们每天打开手机各大新闻客户端看到的疫情数据就是疫情分析展现的典型应用。可以说，疫情相关的数据是开展疫情分析、管控等各方面的基础。因此，很多企业首先就针对各地提供的数据进行了多主体、多渠道、多维度的展现。从本报告的调查结果看，有39.6%的企业案例是对所采集数据进行直观的可视化展现，而超过80%的企业案例在此基础上进行了更为深入的数据分析；数据来源渠道包括公开数据（8.1%）、人员上报数据（36.1%）、自有系统数据（41.3%）和其他系统对接及第三方数据（17.1%），各类案例数据来源渠道存在交叉情况；从服务主体角度看，有52.2%的企业案例为政府提供数据采集和分析服务，有30.4%为公众提供信息展示服务，有17.4%是为其它企业提供数据分析和展示服务。

疫情分析展现

本节从三类服务对象角度出发，对疫情分析展现应用的价值进行探讨。1）政府支撑：从政府支撑的角度看，疫情数据分析展现的应用主要包括政府管控范围内的疫情相关信息展示、人员流动情况展示、车辆流动情况展示、疫情相关资源情况展示、物流信息展示等核心功能。通过对这些重要信息进行全方位、多角度的实时展示，支撑了政府对于疫情的防范、管理和控制。北京移动的“疫情防治人口大数据平台”自1月26日上线以来，为北京市委市政府、13个区县及相关委办局提供了包括疫情地进入用户、疫情地返回用户、外省进入用户、外省返回用户、疫情地未返回用户、非常驻用户的规模监测及分布，以及各类人群画像及分布热力图等疫情专项分析服务，对高危人群、潜在高危人群、潜在风险人群的精准疫情防御、排查、监测、宣贯全过程提供数据支撑。杭州数梦工场科技有限公司在浙江省衢州市落地了“城市大脑”项目，通过大数据分析驾驶舱，全局展现本地人员的网格分布情况，并对市内外地重点车辆进行监测、排查及监控，实现了漏报率小于1%。此外，东软、四方伟业、相数科技、和智信、朗新科技、美数信息等企业的疫情分析展现平台也为各地方的政府疫情防治和管控工作提供了有力支撑。2）公众服务：从公众服务的角度看，疫情数据分析展现的应用主要包括疫情信息展示、人流迁徙呈现、疫情专题服务、舆论检测与评价、民众信息上报与展示等核心功能，及时为公众播报疫情信息动态，并提供有效疫情防控办法。百度地图迁徙大数据平台开放查询的城市从100个扩展到了300多个，数据指标丰富，包含来源地、目的地、迁徙规模指数、迁徙规模趋势图等，甚至支持查询一个城市自春运以来迁徙目的地或来源地的排行与比例，提供全面、立体的迁徙大数据服务支撑。同时，京东云的“市民疫情隐患上报系统”可实现市民随手拍随手上报，发布位置可自动实现地理位置定位，生成的数据安全可隔离，并有专属数据后台管理功能，可及时高效的支持民众疫情上报。此外，微信和支付宝的抗疫信息专题、百度推出的“社区防疫电子出入证”、太极集团的“全国一体化平台疫情防控专题服务”、中移雄安信息通信科技有限公司的“新冠病情动态展示系统”、北京百分点、智慧星光、云基华海信息的相关疫情分析与展示系统也纷纷上线，为公众防疫工作提供了有力支撑。3）企业服务：从企业服务的角度看，多数企业通过自建或采购疫情分析与展示产品，实现企业内部疫情的有效防控和管理。航天科工网信自主搭建了企业疫情管控平台，重点关注肺炎疫情的信息实时展示、高危人群筛选、疾病辅助诊断、爱心捐赠追踪等。

2.2疫情防范管制

金准产业研究团队认为，大数据分析和展现已在很大程度上完成了数据采集和整理工作，通过更深层次的模型建立、分析挖掘等手段能够在原有基础上更大发掘数据价值。疫情防范类应用通过数据来进行识别高危人群、开展区域检测、进行市场监管等功能，为政府部门进行决策提供了支撑。

疫情防范控制

从本报告的调研结果看，能够有效支撑疫情管控的技术方案和场景应用案例占比达到46.7%，可见通过各类技术手段提升疫情管控的手段和效率，已经成为此次疫情期间占比最高的应用场景。总体来说，疫情管控的各类应用场景当中，最为重要的是高危人群监测和管控，具有此类功能的案例占比达到60.7%；其它管控手段，如区域监测（14.3%）、市场监管（3.1%）也都有一定程度应用。另一个重要结果显示，通过技术研发和应用适配形成有效的技术手段和技术方案，从而提升疫情管控的支持能力相关案例占比达到32.1%。智能外呼、图像识别、微服务快速整合、高维机器学习、知识图谱、时空数据分析、可视化展现等技术都成为有力手段。1）高危人群管控是重中之重：通过位置数据和各类行为数据有效识别高危人员的行动轨迹和接触人群，能够从根本上降低疫情传播的程度，也是各级政府部门当前非常重要的工作。中国联通大数据公司开发了传播风险分析、时空相关分析等一系列数据模型，通过多维数据融合分析，实现了对特定区域人群的扩散轨迹、已确诊人群的接触者范围等进行定位和分析，有效支撑政府部门区域化疫情防控工作。中国电信云计算公司开发的“翼知疫行”，通过电信的GIS系统数据分析，可提供高危人员近14天的行程，并进行密切接触风险判定，有效支撑了政府部门的疫情防控工作。此外，中航信的“新型冠状病毒确诊患者同航班自动通知系统”、美亚柏科的“新型冠状病毒传播监测系统”、曙光云计算集团有限公司的“疫情排查管理上报系统”等具有高危人群排查和监测功能的系统，都对各级政府针对高危人群防控的相关工作给予了大力的支持。2）各类管控场景均有应用：除了高危人群的监测和管控以外，防疫产品的市场监管、区域人员的健康追踪也是重要的应用场景。北京华宇软件公司的“网络交易监管”系统以网络交易信息智能采集和分析为基础，助力云南省市场监管局对疫情期间网络交易的价格波动实现有效掌控，精准开展特别是针对于防疫产品的市场监管工作，保障民生安全。中国联通大数据公司的“监测人员防疫合规情况监测系统”，可对口罩穿戴、人流聚集和体温异常等情况进行实时告警提示，帮助政府做到疫情的实时可知。京东云的“疫情通”产品，为社会管理机构提供“多维度”、“可视化”和“五位一体”（人、地、物、事、组织）的信息发布与疫情防控服务，为基层组织提供网格化疫区返工人员的健康动态评估，实现区域化精准防疫管理。3）科技力量全面融合支持：科技企业的技术能力是防疫工作能够取得突破的核心推动力，AI图像识别、智能外呼、知识图谱、安全多方计算、微服务等多项技术的广泛应用，有力推进了疫情防控工作高效安全开展。百度基于AI图像识别技术和红外热成像技术，形成了AI测温系统，可对人流中多人额头温度同时进行快速筛选及预警，方便人流聚集处的快速筛选，有效减少公共场合人群聚集。同时，百度紧急推出了“疫情防控的免费智能外呼平台”，可提供流动人员排查、本地居民排查/回访、特定人群通知三大场景的外呼服务，可有效支撑各级政府对于社区情况排查和通知回访等应用场景，比人工电话效率提高数百倍，目前已经在北京、上海等十几个地区投入使用。阿里云的“疫情信息采集系统”依托阿里云宜搭平台优势，通过可视化拖拽操作有效发挥后台微服务模块作用，快速支撑浙江省11个地市卫健委工作。此外，北京滴滴股份有限公司通过滴滴桔视（车载录像设备）采集的图片，经过人工智能识别算法来识别司机是否佩戴口罩；厦门渊亭科技公司基于知识图谱开发的“疫情智能作战平台”、四方伟业基于三维城市模型构建的“疫情防控分析系统”、洞见智慧科技有限公司基于时空大数据和多方安全计算技术开发的“疾控智能分析平台”都有效支撑了各级政府部门和企事业单位的疫情管控工作。

2.3医疗医治增效

在此次抗击疫情的过程中，大数据和智能技术被充分应用到病情诊断、医学科研、医疗辅助等与医护工作直接相关的场景中，是对大数据技术的最严苛的试炼。从本报告的调研结果看，有接近17%的应用在医疗医治增效中。医治增效应用的种类包括资源对接、辅助诊断、线上问诊、科研支撑和其他（包括基于图像分析的无接触体温监测应用以及时识别高风险人群等其他应用）。其中，辅助诊断指通过AI技术辅助或加速确诊病例的判断；线上问诊指通过智能问诊服务，减轻医疗机构的诊疗压力；科研支撑指通过开放算法、模型或提供计算存储资源来提升科研效率，助力基因检测、疫苗研发等工作。具体占比如下图所示。

医疗医治应用

本节主要结合具体案例，介绍了算法算力、人工智能和智能问诊等技术在疾病研究、辅助诊断和线上问诊的具体应用。1）算法算力辅助疾病研究：从科研的角度来看，人工智能、大数据等技术正在病毒结构分析、疫苗研发中崭露头角。1月30日，百度研究院向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法Linear Fold，以及世界上现有最快的RNA结构预测网站。Linear Fold算法可将此次新型冠状病毒的全基因组二级结构预测从经典算法的55分钟缩短至27秒，提速120倍，能够节省两个数量级的等待时间，极大提升科研工作效率，助力疫情防控。此外，荣之联为中国疾控中心提供了急需的大数据计算和存储资源，以保证大规模并行样本分析、数据保存和管理，全面助力病毒测序工作；同时其也为中科院微生物研究所提供技术支持，搭建病毒基因组进化关系的分析流程，并提供进化树可视化的展示功能，以实时监控病毒的变异情况、追查病毒宿主来源。2）人工智能加速疾病诊断：从诊断支持的角度来看，大量的人工智能技术被运用到病情诊断的过程中，以辅助判断病情、缩短确诊时间。2月1日，浙江省疾控中心上线自动化了全基因组检测分析平台，该平台利用阿里达摩院研发的AI算法，有效缩短疑似病例基因分析时间，并能精准检测出病毒的变异情况。此外，科大讯飞的智医助理为其覆盖的省内基层门诊病历提供在线分析能力，以发热、咳嗽、呼吸困难、流行病学史（武汉相关史）、影像学、血常规六个维度进行病历内容挖掘分析，筛选出潜在患者，为安徽省卫健委提供决策参考。推想科技针对新冠肺炎推出的AI系统能够帮助影像科医生更高效地排查筛选疑似患者，减少患者在医院等待时的交叉感染风险，在缺少病毒检测试剂盒时，能够协助对早期患者进行排查。该系统最早应用于武汉同济医院，并在全国各地陆续上线，包括深圳市第三人民医院(国家感染性疾病临床研究中心)等对抗肺炎疫情最前线的医疗机构。3）智能问诊供需对接助力后勤保障：从医疗辅助的角度来看，大数据技术更是被运用到了减轻医院压力、减少人群聚集、整合医疗救护资源等多个方面。阿里和京东均推出了疫情服务机器人，能够向用户提供急需的线上问诊、疫情知识普及等服务，减少医护人员工作量，降低医院门诊压力。百度灵医智惠推出“智能咨询助手”，通过提供标准化预问诊路径提升医生诊治效率，并向在线健康咨询平台、政府疫情防控平台、互联网医院等提供平台免费开放API接口，全力支撑医疗医治领域智能应用。软通智慧推出的“新冠疫情防控指挥平台”通过整合医疗救护资源，优化防控物资保障，帮助各个城市提升基层防控能力。

2.4生活便民举措

生活服务类应用也是数据驱动疫情防控的重点突破口。诸多互联网企业采用O2O服务模式，形成线下活动到线上活动的映射，利用大数据技术实现海量生活数据的采集、分类和存储，为居民提供食品无接触外送、实时疫情地图、互联网医疗等服务，在便利居民正常生活的同时，确保各类服务的健康安全。1）电商平台保障饮食便捷安全：受新冠疫情的影响，线上买菜相较于线下买菜可以降低交叉传染的风险，因而更受欢迎。生鲜电商协同各方打通农产品上行通道，加大商品供给，让居民的“菜篮子”更稳当。电商平台包括盒马生鲜、叮咚买菜、每日优鲜、美团买菜、天猫超市、永辉买菜、京东到家等，多数平台根据距离所在地区的远近优选超市门店，并提供全天配送服务。据统计，在商品丰富程度方面，半数以上平台在不同门店的商品丰富程度有所浮动；在配送时长方面，80%以上的平台可以满足2小时以内完成配送；在无接触配送方面，所有平台均提供无接触配送服务，降低了面对面接触带来的交叉感染风险；在预约配送方面，受限于物资紧缺和运力有限，所有平台在疫情前期提供预约配送服务，但随着物资和运力紧张程度逐渐缓解，30%左右的平台逐渐实现“即买即送”服务。同时，为确保配送事物的安全，多家平台将“无接触配送”升级为“无接触安心送”。以美团外卖为例，在原有的基础上，将厨师、打包员、骑手的健康情况、餐具消毒情况等安全防护信息，以商家端和配送端的“电子卡+实体卡”形式更透明的呈现给用户，确保无接触的同时实现全过程食品安全信息可视化、可追溯的安全配送模式。相较于“无接触安全送”而言，“无人车配送”在此基础上，减少了骑手带来的潜在接触风险。百度公司针对抗疫情场景的自动驾驶作业车企业，免费提供百度Apollo平台的自动驾驶云服务矩阵支持，助力企业更好地开展疫情作业车研发工作。基于此，百度Apollo生态合作伙伴新石器在海淀医院投入一台无人车，2月14日起开始进行无接触送餐服务，最大限度的降低了工作人员的现场工作以及接触程度。中关村“白犀牛”科技公司提供的“无人车配送”已在北京海淀区温泉镇的“佳苑便民外卖超市”落地，在线下单后，无人车可将商品配送至小区门口，居民确认身份后，打开相应车门即可取货。2）地图应用平台保障出行安全：自新冠疫情发生以来，手握大数据资源的多家地图应用平台都迅速推出利于疫情防控的出行指南，以满足用户特殊时期的出行需求。统计显示，80%以上的平台具备“疫情地图展示”、“发热门诊查询”、“同乘信息查询”等功能，部分平台提供“各国入境最新政策”等功能。百度地图于2月6日上线“疫情小区”专题地图，截止2月12日，覆盖200余个城市及乡镇。在“疫情小区”板块，输入所在小区名称，即可提供周边疫情提示，包括本市已公布的疫情发病场所、距离最近的疫情发病场所，以及周围的人流聚集地。借助百度地图的“热力图图层”，还可查看到实时人口流量密度，以此来帮助居民决定出行路线，避开商圈、交通枢纽等人流密集场所，如下图所示。同时，“小度无接触式电梯服务”通过语音识别算法和自动控制技术，实现了语音呼叫大体按键，大大减少了电梯接触式病毒传播的风险，增强了便民出行手段。

百度地图“疫情小区”功能示意图

随着复工人数的增加，作为主要通勤交通工具之一的地铁，在同行乘客过多的情况下，交叉传染的风险将会增加。百度地图也与北京市交通委取得合作，上线地铁客流量查询服务，方便用户通过百度地图随时查看地铁车厢的拥挤程度，为安全出行提供有效参考。高德地图于2月12日上线部分城市地图客流满载情况查询功能，有效区分拥挤程度，方便居民掌握地铁站线的实时客流满载情况，并选择合适的出行方式。3）互联网医疗方便居民就医：在疫情就医领域，国内多家互联网医疗服务平台充分利用5G等信息通信技术，联动全国各地的医生、专家开展线上咨询、线上问诊、健康科普、心理援助辅导等，为百姓在家就医提供便利，让信息技术在疫情防控中“智慧相助”。工信部数据显示，目前全国190多家公里医疗机构及近100家企业互联网医院针对疫情提供在线义诊，缓解线下医院压力。好大夫在线、丁香园、春雨医生、平安好医生等企业集结了呼吸科、感染科、内科等领域过万人医疗专家资源，为患者提供免费问诊，同时为防疫一线的医生、护士等开通了热线服务，提供心理疏导。京东数科推出了疫情问诊机器人，借助人工智能，机器人通过学习与疫情相关的专业知识，为用户的提问进行基本的分析判断，同时，提供防疫知识科普等服务。目前，问询机器人已在近20家机构的微信公众号或App中接入使用，在包括杭州、苏州等23个智慧社区中完成落地。同时，百度灵医智惠、阿里健康等互联网平台提供疫情智能问答，北京、天津、浙江等地也积极搭建针对疫情的线上医生咨询平台。为方便群众买药，多个平台提供发热门诊查询和配送药品等服务。百度地图上线“发热门诊地图”，可查看附近开设发热门诊的医疗机构名单以及营业时间，目前已覆盖300多个城市。同时，高德地图在全国超过200个城市上线药品配送小程序，联合蜂鸟跑腿、叮当快药、UU跑腿等合作伙伴，为广大用户提供快捷、安全的足不出户送药上门服务。阿里巴巴旗下阿里健康于2月6日在淘宝App上线“买药不出门”服务，通过线上问诊开方、药品配送到家的互联网就医方式，满足慢病患者需求。

2.5复工复产管理

受突发疫情波及，餐饮住宿、文化娱乐、交通运输等行业运行放缓甚至停顿，从业人员待岗时间拉长，相关上下游产业也相继受到波及。随着疫情防控取得积极进展，各地政府、企业也在逐步将精力放在复工复产上，尽快实现经济社会常态化运行。从本报告的调查结果看，企业案例主要围绕政府、企业、学校的复产复工复学，以及协助政府开展复工后城市疫情防控各项工作，如下图所示：

复产复工应用

1）通信大数据行程卡提供地理位置查询：随着返程高峰来临之际，预防人员流动带来的交叉感染，是现阶段各地方、各单位防疫工作重点。为了简单、快速、权威、准确地证明自己过往14天内的行程信息，中国信息通信研究院联合三家基础电信企业利用电信大数据，推出“通信大数据通行卡”服务，为全国16亿手机用户免费提供其本人前14天内到访地服务。用户扫描二维码输入手机号即可实现跨运营商一站查询，操作方便快捷，无需安装软件。可帮助各地方、各单位及时识别外来及返工人员带来的风险，方便政府精准施策，帮助各地科学、高效安排复工复产工作。通信大数据行程卡已于2月29日下午上线，截至3月1日晚，已累计提供53577次查询。2）健康码助力城市有序复工复产：当前，多地通过数字化管理措施研判疫情期间返工返学返岗形势，并针对重点区域、重点场所采取分级分类管控，从而助力分类有序复工复产。例如，杭州深圳相继上线“健康码”开展疫情期间的社区管理及交通出行等工作，市民或者返工返岗人员通过支付宝、微信平台自主申报获取健康码，作为个人在本地区出入通行的一个电子凭证，实现一次申报、全市通用，公共场所也针对健康码对人员进行分类分级管理。日前，在国务院办公厅电子政务办的指导下，腾讯和支付宝即将推出全国一体化的政务服务平台疫情防控健康信息码，有望解决多条线采集居民健康信息带来的数据标准不一致和跨地区不可用等问题，实现跨省跨地区的疫情服务互联互通，更好地支撑全国疫情防控工作。同时，三大运营商均推出了个人疫情期间行程查询的应用，例如中国联通大数据公司推出的“健康U码”，能方便用户查询自己14天行程，以及上报自己的健康状况，生成不同级别的健康码。3）远程办公完成政企学异地协同运转：从复工复产的角度来看，远程办公和人员信息上报是主要的两个方向。百度公司宣布“百度Hi企业智能远程办公平台”于2月11日对外开放，并将免费为湖北等疫区企业提供高清音视频会议、企业云盘、企业IM和应用中心平台等多项服务，满足疫情期间不断增长的远程办公需求，支持企业快速恢复生产能力，减少疫情对于企业和社会经济的影响。阿里“钉钉”面对本次疫情引发的延期开学、复工潮，针对各类企业运营真实场景定制每日健康打卡、百人高清视频会议、紧急通知发布等功能，同时也针对远程复学提供群直播等功能定制化服务。华宇软件则为法院、检察院、政法委、司法行政等法律业务场景提供云视频服务和法律视频业务相关服务的整体解决方案，包括法院互联网庭审、司法行政视频调解，检察院远程视频接访等。4）大数据精准保障企业增产扩能：国家电网也通过电力大数据对城市复工复产情况进行分析预测。以国网浙江电力为例，其根据用电信息采集系统中企业历史用电量情况、当日用电量情况等数据，动态监测、精准分析各区域、各行业由点及面的复工复产情况。电力大数据助力增产扩能，快速确定供电方案，为政府部门指导疫情防控和复工复产提供有价值的数据支撑和决策参考。百度智能质检系统，助力常州一家工厂安全复工，通过无人值守的智能化检测设备24小时工作，比人工检测效率提升近10倍。该系统有效解决了疫情期多数工人无法返厂的难题，同时还减少了车间里疫情传染的风险。

三、深度洞察

3.1数据能力是疫情防控的基础

良好和丰富的数据是开展疫情防控应用的基础。本节从数据采集、数据互通和数据开放三个方面，对本报告收集到的相关案例中体现出来的数据能力进行分析。1）数据采集：传统数据采集方式在大数据量面前暴露出了一些弊端。传统卫生数据的采集起点通常是基层的社区卫生中心，通过社区人员手工填报，经历区卫健委、市卫健委，最终汇集至省卫健委和国家卫健委。这一方面增加了基层数据采集工作人员的负担，降低了数据汇集的效率，另一方面难以在数据源头快速核验数据的正确性，增加了后期数据质量管理的成本。借助信息化，目前已有多地采用在线信息填报系统和智能外呼平台代替手工填报，力求减少数据采集人力成本，缩短数据流转过程。北京于2月13日上线的“京心相助”服务，居民可在支付宝上登记个人信息，在不更换社区的情况下，市民无需反复进行个人信息申报，但需进行每日健康打卡2。同时，百度、阿里、北京来也网络等企业推出了针对疫情防控的智能外呼平台，在自动询问居民包括离返京情况、身体状况等问题后，系统将根据关键词自行归纳信息档案，快速实现辖区内居民疫情数据的采集。除此之外，企业和个人也采用爬虫技术采集动态数据，以快速提供包括疫情数据可视化、疫情态势分析、疫情推演等服务。数据采集技术的主要使用对象和优劣下表所示。

数据采集技术对比

为保障数据采集的全面和准确性，应同步采用自动化采集工具和数据质量核验等手段，对于多源头数据应明确主要来源，从对应系统或平台中抓取，减少自报数据和重复采集。同时，充分利用大数据技术，实现各类疫情信息的快速实时采集。通过提供ETL、API、消息队列、数据流等多种采集手段，提供移动端报表采集功能，确保实时准确获取包括人口流动信息、交通实时信息、重点防控人员定位信息、物流信息、网络舆情信息等多类数据，满足疫情特殊时期下的数据资源需求。2）数据开放：自新型冠状病毒肺炎爆发以来，面对公众对疫情数据的迫切需求，我国不少地方政府部门及时开放了疫情相关的数据。这不仅有利于消除公众的恐慌情绪，提高自我防护意识，配合政府防控措施，提升政府公信力，也为社会市场和社会上的专业组织和个人的疫情数据分析提供源源不断的“燃料”。当前，各省市开放多种疫情数据，全面覆盖统计类疫情数据和医疗机构数据，为数据使用者提供了掌握疫情动态和查询诊疗信息的有效途径。各省市的统计类疫情信息基本覆盖日期、地段、时区、新增确诊病例、累计报告确诊病例、疑似病例、新增出院病例等数据项。同时，部分省市将统计类疫情信息分类，以方便用户查找数据，如深圳市开放9个数据集，将疫情信息分为每日确诊病例来源统计、每日确诊病例统计、每日诊疗情况等。目前，许多省市开放结构化数据，并建立数据标准和元数据，提升疫情数据的可用性和易用性。例如，山东省建立了“山东省新型冠状病毒感染确诊病例信息”数据集的数据标准，规定了各数据项的英文名称、数据格式和中文描述；深圳市针对各数据集建立元数据，包括关键字、发布时间、更新日期、资源格式、数据提供方、数据维护方等，实现数据快速检索。同时，各省市已经基本做到每日上午前公布最新疫情，疫情的更新周期在24h以内，并提供多种数据下载方式，确保数据的时效性和可用性。各直辖市卫健委均从2020年1月20日或1月21日开始在官网上发布疫情数据，北京和天津每日的平均发布次数为2次，各地也根据疫情进展调整发布的时间和次数。北京、上海等地提供API接口调用和覆盖xls、xml、json、csv等主流格式的下载。但是，各省市的确诊病例数据以及地理空间数据开放不足，极大的限制了数据使用人员进一步分析挖掘疫情数据。同时，目前部分政府发布的疫情数据以碎片化的方式散落在不同时间发布的、位于不同页面上的、以不同名称出现的公告里，增加了数据使用者提取和整理数据的困难。医疗科研机构及时发布新冠肺炎最新的研究成果。2月28日，钟南山院士团队论文在国际顶级医学期刊《新英格兰医学杂志》在线发表，分析了患者各年龄段人群分布特征、感染者症状、接触史、影像学表现、治疗手段、临床转归（包括病死率）等，帮助公众了解新冠肺炎诊疗动态和疫情发展细节。科技企业由于掌握大量高精度用户行为数据，利用大数据技术，持续发布复工复产相关分析报告。高德地图于2月24日发布《驾车活力复工指数分析报告》，将实际导航的人数作为数据源，从驾车导航角度来反映20个主要城市复工热度。百度发布的《新型冠状病毒肺炎搜索大数据报告-复工篇》通过使用“百度”搜索的关键词热度，为公众了解各行各业现状、员工及企业的真实需求、行业发展机遇等方面，提供了可靠参考。3）数据互通：数据互通将集合关键疫情信息，有效支撑政府疫情研判和复工复产。杭州在全国率先上线健康码，用红黄绿三色二维码作为数字化健康证明，由市民或返工返岗人员自行在线申报，提交包括目前所在地、出行和接触病患等信息，经政府后台系统审核后凭码同行。健康码实现了数据交叉可用，各地可根据健康码动态变化，科学评估复工复产比例，动态调整复工复产策略。在疫情防控工作中，部分政府与政府之间、政府各部门之间推进数据互通，在很大程度上简化数据采集流程，提高疫情防控效率。由中国电科与国务院办公厅电子政务办公室、国家卫生健康委员会联合研制的“密切接触者测量仪”于2月8日上线，获得了国家卫健委、交通运输部、国家铁路集团公司和民航局等多方面的数据资源支持，从根本上保证数据来源权威性，普通公众通过输入个人信息就可以查询自己是否为新冠肺炎病人密切接触者。工信部推进三家基础电信企业支撑疫情分析的大数据跨网统筹，搭建电信大数据平台，打通电信企业信令数据，同时，实现电信大数据与卫生疾控管理部门进行数据共享联动，通过结合卫生防疫等部门的数据，做进一步研判。济南市卫健委开发了发热就诊人群分析系统，汇集了全市86家主要医院和3000多家基层卫生机构，并结合健康医疗数据和出行数据，对重点人员进行全面跟踪和持续分析。服务型企业打通平台内企业和个人数据，企业之间逐步实现数据互通。航旅纵横汇聚了各航空公司的航班数据，于1月30日上线了“新型冠状病毒确诊患者同航班自动通知系统”，同步更新有确诊患者的航班记录，第一时间主动向该航班的所有旅客发送疫情通知。国铁集团运营12306售票大数据资源，配合地方政府和卫生健康部门协查确诊病例乘坐火车上密切接触者，安排错峰返程运力。中国铁塔股份有限公司联合360公司推出的“中国铁塔智慧疫情防控平台”，结合人员火车航班数据、计费数据，梳理出带有时间戳的人员出行记录和密切接触者，替代了传统流行病学的调查方式，如下图所示。

中国铁塔智慧疫情防控平台

但是，数据互通仍面临诸多障碍，如尚未建立有效的数据互通机制，无法在较短的时间内明确数据互通的需求和范围，相关技术由于存在接口和规则壁垒，也难以支撑大数据量的快速联通。因此，各地政府在未来应明确数据互通的需求，建立资源对接和调度机制，确定满足需求应配备的资源，集成已有IT系统的数据能力，消除数据互通各环节的技术壁垒。以工信部为例，在第一时间成立了电信大数据支撑服务疫情防控领导小组，统筹协调相关工作，并组织各省市通信管理局、中国信息通信研究院、基础电信企业建立通信行业疫情防控联动工作机制，加强通信系统部省联动。同时，在国务院疫情联防联控机制下，与卫健委等部门建立疫情电信大数据共享联合工作机制，定时或按需向相关部门共享信息，有效的推进了部门间信息共享。此外，加大政企间数据合作，使原本割裂分散在公共出行、社交媒体、电信服务等领域，与疫情防控相关的数据深度融合并有效使用，在复工复学后更加复杂的防控形势下，应用于减少二代感染者、阻断三代感染者等方面。同时，充分利用社交媒体和民间组织所拥有的大量疫情相关数据，通过与其他哨点监测数据、传统的公共卫生数据资源相结合，通过大数据技术和AI，深入挖掘并识别出诱因。

3.2数据分析的深度逐渐递进加深

数据分析应用的深度一般会从其操作难度和产出价值等方面进行评估，在业界通常被分为四种类型：描述性分析（Descriptive）：这类分析仅描述发生了什么。一般会通过可视化的方式呈现所传达的信息，比如大屏展示的疫情分布信息；诊断性分析（Diagnostic）：这类分析会追溯事件发生的原因。一般会基于描述性的信息进一步分析问题的本源，比如病毒传染的溯源；预测性分析（Predictive）：这类分析会预测可能发生的事件。需要对可变数据进行建模，并通过预测模型预测发生事件的可能性，比如对疫情发展态势的预测；决策性分析（Prescriptive）：这类分析能够指导下一步的决策。其复杂性和价值都相对较高，通常依赖描述、诊断、预测等多种分析行为的组合来判断最佳的方案，比如地方政府综合地方实情和周边疫情发展态势等多项因素后进行精准施策。此次抗疫期间，数据应用主要呈现出以下特点：疫情控制早期，是打好数据基础的关键时期。此时涌现的大部分应用多为信息收集和平台建设类项目，如各类自填报系统和大数据平台的建设。由于时间和数据量等方面的限制，2020年2月前的数据应用，60%以上属于初步的描述性应用，如疫情分布地图、人员流动展现等。出现较少部分诊断类的应用，多为病毒传染溯源分析以及结合人员流动的时空属性进行的高危人群判断等。例如航空和铁路部门在疫情初期发现确诊患者后会通知同航班和同车次的旅客进行重点关注和隔离。随着平台的建设和数据的逐步积累，诊断类应用愈发成熟，预测类应用逐步增加。至2020年2月初，描述类和诊断类应用的占比达到了75%，数据粒度和分析粒度都更加细致，区县级甚至社区级的应用开始出现。例如百分点信息科技的“一区一码”系统，居民完成个人信息填报，进出小区时由系统自动分析辅助人工管理。预测类应用如潜在传染源和传染路径预测、传染人数趋势预测等开始出现，并逐步用于政府的决策参考。第四范式基于高维机器学习技术建立市区县级数字孪生系统，结合交通管制、复工时间、药物投放等多方因素对疫情发展的影响，对关键决策的实施影响进行仿真预判，为防控政策制定提供依据。预测类和决策类应用将在疫情控制方面起到重要作用。预测和决策类应用复杂程度高，数量虽少，但具有更高的价值。此次疫情防控过程中，大数据和AI技术被用于病毒基因的检测分析中，基于病毒基因的特征，预测病毒蛋白结构辅助药物筛选，大大提高了诊断和疫情研究的效率。百度研究院此次向各大科研机构免费开放了线性时间算法LinearFold，以及世界上现有最快的RNA结构预测网站，能显著提升新型冠状病毒RNA空间结构预测速度，以助力疫情防控。前期各类描述、诊断、预测类应用的成熟为政府后续的精准施策打下基础。交通部门提供的乘客公路、铁路、航班出行分析与通信运营商提供的密切接触者轨迹分析能够有效支撑政府下达针对性的防控措施；物资保障平台、“健康码”数据、企业用电量等分析应用也从生产的各个环节支撑着政府对于保障复工复产开展专项的应对措施。随着各环节数据的进一步开放以及疫情经验的不断积累，更多的预测决策性分析会应用会在疫情防控中发挥作用。

3.3科技企业展现技术“抗疫”硬实力

1）大数据价值尽显：“人传人”的疫情特征，将对于人类个体的监测与管控推到了核心地位，如何获取、描述和分析一个人的行为轨迹，及多人之间的位置重叠也就成为了最基础和最重要的分析数据。因此，无论是手机信令数据还是互联网APP所获取的位置数据都成为了重要的数据资源，众多电信企业和互联网企业也是基于此类数据开发了相应的产品。其中，由于实名制手机的改革，电信大数据的全面性、真实性和实时性就充分体现了其数据价值。电信大数据来自于电信运营过程中的通信基础数据，运用电信大数据分析，统计人员流动情况，对支撑服务疫情态势研判、疫情防控部署以及对流动人员的疫情监测、精准施策有重要意义。电信数据具有以下特点：一是全面性。我国拥有16亿手机用户，电信用户规模大、覆盖面广、数据量大，如现有的公众通信网每日产生的电信数据约数千亿条，在春运等节假日期间、人员流动性高的情况下，数据量会更大。二是真实性。电信大数据经过多年的实名制认证，已经基本可以达到一个号码对应一个人，通过基站信令数据对于人员位置的确定及身份的确定可靠性和真实性程度大大增加，为各类疫情数据分析奠定了有力的真实数据基础。三是实时性。可以实时采集、汇总和处理电信相关数据，及时提供各类数据分析结果，为疫情防控提供精细化数据支持。对于人员动态流动情况，分析预测确诊、疑似患者及密切接触人员等重点人群的动态流动情况，支撑疫情防控部署。北京移动作为北京地区最大的移动通信用户运营商，拥有大量真实的用户数据，在遵照国家法律和行业规范的前提下，北京移动大数据中心上线了疫情防控整体解决方案。其中，防疫平台平台实现对信令数据的统一采集和实时处理，通过本地用户和外省地区间漫游数据的融合，更全面地了解全国涉疫人员流动信息，实现全轨迹链的还原分析。借助电信数据实名制并与自然人强关联特征，大大提高了防疫数据时效性。通过不间断手机数据的获取，建立自然人与地理空间及行为特征的深度联系，每日深入洞察重点区域人流情况，按日进行数据精细对比分析。2）响应能力快速高效：新冠疫情如排山倒海般来势汹汹，面对如此紧急的突发事件，科技企业的快速应变能力成为了硬实力。从系统总线到面向服务思想，从模块化、松耦合到中台和微服务，技术的革新总是向着高效、敏捷的方向发展，这也正是解决快速应变需求的最重要手段。无论是百度地图从100个城市到300个城市的迁徙大数据平台几乎无时延升级，还是阿里云宜搭平台将后台不可见的为微服务模块变成了前台的可拖拽操作，亦或是电信运营商依托长期的数据和服务积累迅速形成疫情大数据方案，这背后都是快速响应能力的重要体现。3）智能化技术能力不断提升：大数据同人工智能技术相辅相成，共同提升人类智能化技术水平，智能化的方法和设备不断发展，辅助人类更多更好的完成任务已经成为了今后发展的重要方向。疫情期间，AI智能化测温系设备、智能化机器人、智能无人车、智能化算法模型、智能化应用和智能化展示等技术帮助我们完成了更多人类不可能自己完成的事情。智能化需求不断增加和智能化技术的不断革新也催生了智能化经济发展。数字经济在经历了PC的发明与普及、PC互联网、移动互联网这三个阶段后，正在进化到以人工智能为核心驱动力的智能经济新阶段。智能经济将给全球经济带来新的活力，是拉动全球经济重新向上的核心引擎。纵观此次疫情到目前进程，以百度为代表的中国科技公司通过充分激活AI技术潜力，在疫情分析与防范、医疗、复工复产等方面抗击疫情。其中AI测温系统、百度地图迁徙大数据平台等应用让人印象深刻。相关AI技术应用或在疫情结束后寻找到合适的商业落地场景，体现了智能化对于社会、经济发展的推动作用。

3.4“开源众包”成为独特风景线

在新型冠状病毒开始蔓延的初期，疫情相关的信息爆炸，发布渠道众多。医疗物资短缺的信息尚未有效统计和发布，给物资调度和捐赠带来巨大困难。此时，一群志愿者自发形成了研发团队，利用各自的专业优势，采用众包协作的方式构建了一个个疫情防护有关的信息化开源项目，致力于搭建可靠、高效的信息化渠道，成为了疫情防控科技力量中一道亮丽的风景线。1）项目类型丰富：根据开源平台OpenSourceWuhan统计的46个开源项目来看，疫情信息类占到了37%，新闻纪录类达到了30%，其次是求助信息类9%。其中疫情信息中一半以上的项目都是展示肺炎疫情实时的省市地图。新闻记录类的14个项目中，有记录各类媒体、非虚构与个人叙述的项目<2020新冠肺炎记忆>，也有记录个体生活的<2020nCov_individual_archives>。

开源项目情况

2）运行快速高效：重大公共卫生事件在公共社会事件中属于较复杂的类型，调用资源类型多、统筹安排难度大、配置实施周期长。开源和众包的模式，可以让各供需方进行分布式自助对接，大幅提升效率。大多数疫情防控开源项目普遍在2到3天就能上线系统，项目参与的人数从几个人到上千人不等。以wuhan2020项目为例，该项目在1月25日发起，在两三天内便征集到几百人的参与，28日上线系统，随后不断迭代系统。据统计，目前总参加的志愿者超过了1000人，项目在Github的贡献者达到了39人。而另外一个明星项目“2020新冠肺炎记忆：各类报道、非虚构与个人叙述”利用Github来存储各类报道，已经收录了70多家媒体的报道，参与者超过了上百人。2020WuhanIndividualStories在短时间内收录了300多篇日志。相比而言，正常的委托类信息化项目通常的上线周期都在一周左右。3）数据获取分为两个渠道：开源疫情防控项目的数据一般来源于两个渠道，一是公开数据，通过人工或者机器爬取，然后再整理同步。例如wuhan2020项目利用大量志愿者在网上人工爬取各种数据，经过审核人员审核后录入到Github中；而项目DXYCOVID-19-Crawler是一个爬取数据的工具，实时爬取网上的数据，也为其他项目调用提供了API接口；其他疫情地图的项目大多数都是通过爬虫来爬取各省市公布的疫情数据。二是来自于用户自己生成的信息和数据，直接汇总，例如2020WuhanIndividualStories，号召武汉疫情中的
普通人贡献自己的日记作为数据来源。4）运行方式多样：涉及多人协作的项目需要制定一套分工协作的流程，包括协作规范、人员分工和沟通协作的工具。主要包括代码托管与协同，开发者之间的交流，数据和信息的收集、同步、审核，还有志愿者之间日常的沟通和正式的会议等。绝大部分的疫情防护开源项目都用到了Github、Gitee等代码托管平台来进行开发协作，其中Github使用频率较高。Slack、微信、钉钉等工具作为志愿者日常沟通的工具，而很多开源项目都利用石墨文档等协作工具来搜集数据和文字，此外还有一些用于设计的图片处理工具等。同时，技术企业开源也成为重要的运行方式，百度飞桨免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型，该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸，同时判断该者是否佩戴口罩。百度借助国内最大的AI开放生态优势，推出“AI开发者‘战疫’守护计划”，积极调动开发者、合作伙伴的力量，开发各类防疫控疫的产品，实现智能化能力全面输出。5）影响力不断提升：开源项目在本次疫情防护过程中取得了巨大的社会效应，本报告统计了Github和Gitee上Star数前7款疫情防护开源项目。如表2所示，项目基本包含综合的信息展示、新闻记录、信息导航、疫情地图、信息爬虫等方面。截至2月21日，有两款项目在Github上Star数超过了6000个，Fork数均超过了800次，均登顶Github Trending。

开源项目功能及影响力

综上所述，开源项目在这次疫情防护中表现出了独特的优势和特点。开源项目的运行管理使得大规模的社会化协作成为了可能，让普通民众和有专业技能的人员参与到疫情防护的工作中。开源项目可以在短时间内迅速的组织有效力量，快速搭建各类信息平台，其响应速度和迭代效率均高于常规的委托式的项目开发。开源项目的顺畅运行需要有一套协作流程和激励机制，通常涉及分工、协作规范和工具使用，其民主化的协调方式和决策机制调动了参与者的参与积极性。从协作的工具来看，主要分为代码托管、数据和信息采集汇聚、日常沟通等工具，这些分工协作的工具有效提升了分布式工作的效率，为远程在线合作提供了有力的保障。

从数据和信息来源来看，开源项目主要源依赖于网上的公开信息和志愿者的自发贡献，一般通过人工或机器来收集数据，面对人工收集和贡献的信息，还需要引入审核的机制来核验信息的有效性和真实性。通过实际项目的运行观察，这次开源项目发挥的作用和影响力都是巨大的，在疫情信息的展现和可视化、医院对物资的需求发布、记录媒体报道和个人生活等方面涌现出大量的应用，开源项目的信息和代码都遵循一定的开源协议开放给社会，大大提升利用率。

结语

金准产业研究团队认为，这次疫情是对我国治理体系和能力的一次大考。疫情防控既是对治理的重大挑战，也是优化治理体系、提升治理能力的重要契机。可以看出，疫情防控为各种数字技术的应用提供了更多的场景，数据与智能应用在这场没有硝烟的战争中正在发挥关键的作用。我们既要抓住此次机会，充分发挥大数据、人工智能技术的优势来战胜疫情，也要及时发现技术或政策上的不足，以便做出调整改善。

前言

20世纪以来，生命科学备受关注，科研经费大幅度增长，重要科研成果不断涌现。在美国Science期刊评选的“世界十大科技进展”中，生物产业的研究成果数已连续多年超半。无疑，生命科学将成为21世纪自然科学的前沿学科，对整体科学进步和人类社会发展发挥至关重要的作用。

我国生物产业已经具备加快发展、实现赶超的良好基础，但要成为生物经济强国依然任重道远。我们必须进一步提升生物产业创新能力，深化改革行业规制，不断拓展产业应用新空间，满足人民群众新需求，打造经济增长新动能。

一、生物产业基本概述

1.1生物产业的定义及构成

“生物产业”是以现代生命科学理论为基础，结合信息学、系统科学、工程控制等理论和技术手段，通过生物体及其细胞、亚细胞和分子的组分、结构、功能与作用机理开展研究来制造产品，或改造动物、职务、微生物等使其具有所期望的品质特性，为社会提供商品和服务的行业统称。

根据生物技术应用的不同领域和特征，生物产业主要由生物医药、生物农业、生物制造、生物能源、生物环保和生物服务六个细分领域组成。

1.2全球生物产业的发展历程

根据生物技术在生命科学领域的发展演变，全球生物产业的发展历程如下：

生物产业是最古老的产业，也是最现代的产业。近些年来，生物技术发展取得重大突破，尤其是在医药、能源、农业等领域孕育和催生新的产业革命，形成一批充满活力的新兴产业群，可以说全球范围内生物技术产业呈现加快发展的态势。现如今，生物产业的重要性逐渐凸显，成为部分国家新的经济增长点和主导产业。

1.3生物产业的主要特点

生物产业的特征体现在生物产业的价值特点和技术经济特点。

生物产业是我国优先发展的战略性新兴产业，目前其各细分行业，如生物医药技术正处于大规模产业化的开始阶段，金准产业研究团队预计到2020年之后将进入快速发展期，并逐步成为世界经济的主导产业。生物产业的稳妥推进将孕育和催生新的产业革命，改变全世界人民的衣食住行。

二、国内外生物产业发展分析

2.1国外生物产业发展趋势

2.1.1产业规模持续增长

目前正处于生物产业大规模产业化的初期阶段，预计到2020年后，世界生物产业成为世界经济的主导产业之一。

近10年来，全球生物产业年销量保持在15-33%的水平。金准产业研究团队分析公开数据，2015年，全球生物产业销售收入达到1327亿美元，同比增长13%；研发投入达到401亿美金，同比增长16%；净利润为166亿美金，同比增长18%；公司总数达到5031家，其中上市生物技术公司为670家，同比增长10%，上市公司投资达到589亿美金。

2.1.2产业结构特色鲜明

根据产值占比和市场份额，生物产业可分为生物制药、生物农业、生物能源、生物制造、生物环保和生物服务业。

生物医药和生物农业是构成全球生物产业总产值的重要组成部分。生物医药产业是生物产业最大的细分领域，有生物技术药物、生物技术疫苗、基因治疗、组织工程、临床诊断和生物芯片等分支领域组成的产业群。截止2019年上半年，全球有7000多种药品和疗法处于开发阶段，估计在2020年全球医药领域研发投入达1820亿美金。

而生物农业作为生物产业的第二大产业。其产品以转基因产品为代表（如玉米、大豆、棉花等），来研发侧重作物抗旱、抗病、耐盐碱等品质改良方向。据国际农业生物技术应用服务组织近期发布的《2018年全球生物技术/转基因作物商业化发展态势》报告显示，2018年全球转基因作物种植面积已超1.9亿公顷，创1996年转基因作物开始商业化种植以来新高。

除此之外，还有以生物乙醇为代表的生物质能源燃料领域、以解决环境问题为己任的生物制造和生物环保产业等等。可以说，生物产业体系产业鲜明、布局合理、特色突出。

2.1.3产业集中度不断提高

全球生物技术产业集中度稳步提高。该产业起源于美国，集中在欧美、日本等发达国家地区。据公开资料显示，全球生物技术公司数量超过4300家，其中76%的公司来自欧美地区，且欧美公司的销售额占全球生物技术公司总额的93%，其中美国和和欧洲地区集聚了全球主要的生物研发中心和生物企业。据公开数据显示，美国生物技术公司作为龙头企业，产品和市场份额占全球70%以上。

生物产业已成为一些发达国家和地区新的经济增长点及主导产业。近年来，随着生物产业市场关注度的提高，行业发展呈良好发展态势，其面临较好的发展空间，从目前而言，金准产业研究团队分析，产业集中度有望进一步提升。

2.1.4并购重组风起云涌

全球生物技术企业的并购重组十分活跃。以医药生物领域为例，并购是其永恒的话题，通过兼并其他企业，生物企业能够降低生产成本、获取新技术和研发团队、建立更广阔的产销网络，同时具有快速和低风险的特征。

2.2我国生物产业发展概述

为促进我国战略性新兴生物产业的快速发展，加强生物产业自主创新能力，推动自主知识产权的创新成果产业化，促进生物产业集群化和国际化发展，我们需充分了解我国生物产业的发展态势。

2.2.1生物医药

生物医药产业市我国战略新兴产业，将成为我国新的经济增长点，未来的高新技术支柱性产业。其具有高技术、高投入、高风险、高附加值、长周期、多学科交叉的特点。这种特点决定了其聚集化发展的特性。目前，我国生物医药产业形成了长三角区域、珠三角区域以及环渤海区域三大产业集聚区，此外，中部地区的河南、湖北，西部地区的四川、重庆也展现出良好的产业基础。

我国生物医药产业园区从90年代发展至今，行业规模越来越大，产值从2013年的0.6万亿增长到2017年的1.5万亿元、再到破2万亿元，这得益于我国宏观政策的支持。

2.2.2生物农业

生物农业是指运用先进的生物技术和生产工艺栽培各种农作物的农业生产方式。我国的生物农业产业在“十二五”期间取得一系列显著成就。现代生物技术在农业领域的推广应用方式，涵盖了生物育种、生物农药、生物肥料、生物饲料、生物疫苗和制剂等领域在内的生物农业产业。主要做法包括种子生产标准化、规模化和商品化；初步建立起作物种质“分子身份证”数据库，对主要农产品物种发展精确鉴定模式，并整合数据资源，建立起以中国作物种质资源信息系统为代表的应用软件系统等等。

近年来，生物农业规模不断扩张，产业不断优化升级。预计到2020年，我国生物农业总产值将达到1万亿元。

2.2.3生物能源

生物柴油是新能源发展的重要方向之一。据公开资料，2016-2018年我国生物柴油产量呈现上升趋势，CAGR为31%，2018年生物柴油产量达103万吨，同比增长41.1%。生物柴油的进口量随着需求的提高而上升，18年进口量达到31万吨。进口量的上升主要受制于原料不足、生产装置开工率和产能利用率低等客观条件。

中国“十五”计划发展纲要提出发展各种石油替代品，将发展生物液体燃料确定为国家产业发展方向。其中，作为清洁的可再生能源之一的生物柴油得到各方青睐。

2.2.4生物制造

2010年，国务院《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》把生物制造列为生物产业的重要内容，突出了生物制造的战略性新兴产业属性；《“十三五”战略性新兴产业发展规划》则进一步明确生物制造是国家重点发展的产业之一，是我国战略性新兴产业的主攻方向，对于我国抢占新一轮科技革命和产业革命制高点，加快壮大新产业、发展新经济、培育新动能具有重要意义，是促进传统产业动能升级的主要推动力。

“十二五”期间，我国生物制造业产值达到5500亿美金，平均增速在8%左右。我国生物制造企业发展是以原材料为主导，初步形成产业集群分布特点。氨基酸、有机酸和淀粉糖行业主要分布在山东、东北地区等华北地区；酶制剂行业主要集中于两湖、山东和江苏；酵母行业主要坐落于两广、湖北和安徽等。2019年生物制造行业独角兽—蔚蓝生物成功上市。

2.2.5生物环保和生物服务

中国生物环保产业发展迅速，但也存在创新能力弱、规模小、基础性技术匮乏，恶性竞争和地方保护现象等问题。

中国CRO（医药研发外包）产业起步比欧美国家晚了十余年，2000~2004年药明康德、睿智化学、泰格医药等本土CRO公司相继成立，中国CRO行业才逐渐兴起，但增速显著高于全球平均增速的12.5%。2018年我国CRO行业市场规模达到678亿美金，同比增速为21.3%，由于行业准入门槛高，需要与制药公司维系长期合作关系，CMO应用领域分散等特点，我国CMO（医药生产）产业增速不及CRO，平均增速在10%左右。产业分布与原材料产地有重合之处，主要分布在浙江台州和江苏中东部。

中国生物产业发展总体特点可以概括为产业体系初具规模、创新能力不断提高、政策环境不断优化、集聚化趋势日趋显著、产业并购重组活跃、产业国际化步伐加快。

三、中国生物产业发展存在的问题

生物产业作为战略新兴产业，被赋予“先导性、支柱性产业”这一特殊地位。近年来,我国出台了一系列相关政策来引导生物产业的发展，但由于其在我国起步较晚，需挖掘其产业快速发展的潜力和需求和匹配适宜的营商环境等，因此金准产业研究团队分析，很多生物技术性企业的发展面临以下问题：

一是企业整体规模有限、力量较小。我国生物产业的市场占有率、产品竞争力与发达国家存在较大差距，我国市场占有率仅为5%左右。此外，我国生物产业以中小型公司为主，其在规模、盈利能力、销售能力和产品研发方面不及美国和欧盟地区的生物企业。

二是创新能力欠佳。由于中国生物产业起步晚的先天条件，导致人才匮乏和核心技术的创新能力不足。

如我国医药市场规模排在全世界第二位，但是创新药的数目只占全球6%。全球生物制药公司总数已超4300家，其中76%集中在欧美，欧美公司的销售额占全球生物制药公司销售额高达93%，而亚太地区的销售额仅占全球3%左右。另一方面，国内制药公司基本上是以仿制药为主，其上市药物中的原研药占比非常低。为了实现“自主创造”、“走出去”等战略目标，国内制药公司需要付出长期艰辛的努力，这其中最重要的方式吸纳人才来自主研发创新型药物，增加原研药的品种和占比，并将原研药在海外获得专利保护。

三是科技成果转化率低。目前，国内高校、研发机构的研究成果缺乏市场化、规模化的实际应用转化，存在“脱节现象”，导致转化率较低。据悉，全国生物科技成果转化率为15%左右，西部部分地区不及5%。

四是整体统筹规划不足、缺乏协同发展。国内生物产业公司零散分布在全国各地，呈现以中小企业为主的”小、弱、散“局面。医药企业无同一管理的专业机构进行总体规划和行业管理，缺乏地域间、企业间和产业间的优势互补。中国生物产业发展在资源、技术、资本、市场等矛盾不断激化，出现重复建设导致集群产业同质化及区域发展的不平衡的现象。

五是产业发展资金投入不足。我国生物产业集群的建设和发展资金来源渠道有限，企业主要通过自筹、政府资助和金融机构贷款来融资，其中以自筹为主，其次为政府扶持。国内生物企业获得资本市场直接融资和获得风险投资的数额较少，尤其是初创期的生物企业由于核心价值的不凸显和周期较长的行业属性，很难得到风险资金的支持，而直接上市融资又受到规模等诸多限制。

根据上市公司年报中的研发投入，中国医药行业研发投入占销售收入的约10％，低于发达国家17-20％左右的水平。

六是存在制约生物医药产业创新的政策因素。国产创新药临床应用和市场推广受到严重限制。《国家基本医疗保险、工伤保险和生育保险药品目录（2009年版）》的发布导致我国自主知识产权的创新药无法及时进入国家医保目录，因此无法形成规模销售（2017年版发布过后，情况有所好转）。

由于国内药品招标采购制度尚不完善，国产高端仿制药临床应用和推广受到国外原研药的负面影响。对原研药单独定价和采购政策的呼声越来越强。以降价为导向的我国医药招标采购制度使得原研药的利润和生产空间压缩，不利于正向循环发展。

此外，新药审批政策不完善导致新药申报人与审评机构沟通低效，责任相互推诿，进而使得审批周期冗长，延长创新药研发周期等负面深远影响普遍存在。知识产权法律法规不健全，企业知识产权意识薄弱大大限制了我国医药企业技术创新能力和信心。

除上述问题外，我国生物产业还存在缺乏复合型人才、集群产业链较短，集群效应不明显等特点。

四、中国生物产业发展前景

金准产业研究团队认为，21世纪是生物科技的世纪。经过多年的发展，我国的生物产业得到国家政策的大力倾斜，正迈向产业集群的发展道路，可以说我国生物产业的未来前景将十分广阔。

在国家政策的引导和推动下，自2000年以来，我国生物产业进入快速发展阶段，尤其是“十三五”规划明确指出中国生物产业的重点发展方向。规划指出，构建生物医药新体系，加快新药创新和产业化，发展精准医学新模式，带动医药产业转型升级；提升生物医药工程发展水平，构架智能诊疗生态系统，提高高品质设配市场占有率，提高创新能力；加速生物农业产业化发展，构建生物种业自主创新体系，推动农业生产绿色化转型，开发动植物营养产品；推动生物制造规模化应用，加快创新体系建设，提高生物基产品的竞争力和绿色工艺化；创新生物能源发展模式，向规划化、创新化方向发展；促进生物环保技术和生物服务业务发展等。

同时，我国也出台相关产业支持政策和税收优惠政策，如国内药品监管政策《关于深化审评审批制度改革鼓励药品医疗器械创新的意见》从提出三类新药列入优先审评审批，国际多中心临床同步申报，再到国家医保目录更新，动态调整机制提出，以及今年四月宣布对在中国与境外同步申请上市的创新药给予最长5年的专利保护期限补偿等等。这些政策都给创新药发展带来了空前的机遇，鼓励创新药的研发和推动国内创新药行业的快速发展。

经过多年的发展，我国生物产业已经有了一个良好的产业基础，包括产业政策支持、营商环境、核心技术、复合型人才等等。但是与世界先进国家，如美国、欧洲各国的生物产业相比，还存在不少差距，需要不断地追赶。这条从科研到产业化的道路，道阻且长，需要不断地进行克服前进。尽管存在一些不利因素，但国内生物技术水平的提高以及相关技术产业化进程的加快，中国生物产业的发展前景将十分广阔。

4.1构建生物医药新体系

把握精准医学模式推动药物研发革命的趋势性变化，立足基因技术和细胞工程等先进技术带来的革命性转变，加快新药研发速度，提升药物品质，更好满足临床用药和产业向中高端发展的需求。

以临床用药需求为导向，依托高通量测序、基因组编辑、微流控芯片等先进技术，促进转化医学发展，在肿瘤、重大传染性疾病、神经精神疾病、慢性病及罕见病等领域实现药物原始创新。推动抗体/多肽-小分子偶联、生物大分子纯化、缓控释制剂、靶向制剂等可规模化技术，完善质量控制和安全性评价技术，加快高端药物产业化速度。

以临床价值为核心，在治疗适应症与新靶点验证、临床前与临床试验、产品设计优化与产业化等中全程进行精准监管，提供安全有效的数据信息，实现药物精准研发。对特定患者量身设计最佳诊疗方案，在正确的时间、给予正确的药物、使用正确的剂量和给药途径，达到个体化治疗的目的。

以提升药物品质为目标，加快推广化学原料药绿色制备和清洁生产，积极推进化学仿制药一致性评价，不断提高原料药和制剂产品质量技术水平，推动产业从原料药出口向终端产品出口的转变。

4.2提升生物医学工程发展水平

把握智能、网络、标准化的新趋势，大力发展新型医疗器械，提供现代化诊疗新手段，初步建立基于信息技术与生物技术深度融合的现代智能医疗器械产品及服务体系。

4.3加速生物工业产业化发展

加速推动以品牌塑造为核心的企业兼并与重组，构建现代农业高效绿色发展新体系，在新产品开发与应用方面取得重大突破，大幅提升生物农业竞争力。

构建生物种业自主创新发展体系。开展基因组编辑、全基因组选择、细胞工程、高能离子诱变、航天生物工程等前沿核心技术的创新与应用，加速新材料的创制和育种元件的组装改良，实现由传统经验育种向科学精准育种的升级转化；研制和推广一批优质、高产、营养、安全、资源高效利用、适应标准化生产的农业动植物新品种；稳步推进转基因生物新品种产业化；形成一批以企业为主体的生物种业自主创新平台，打造具有核心竞争力的“育繁推一体化”现代生物种业企业，加快农业动植物新品种产业化和市场化。

推动农业生产绿色转型。开发基于分子靶标病害精准防控、植物免疫诱导、动物疫苗分子设计新技术，建立基于病虫基因组信息的绿色农药、兽药创制技术体系；开发安全、高效的活载体基因工程多价疫苗，研制用于不同畜禽疫病防控的生物治疗制剂；革新动物用基因工程抗体大规模生产、纯化等抗体制备技术与工艺，创制一批新型动物疫苗、生物兽药、动物疫病诊断检测试剂、植物新农药等重大产品，实现规模生产与应用。开发绿色、安全、高效的新型海洋生物功能制品。

开发动植物营养新产品。建立功能分子的安全高效分泌表达系统，创制可替代抗生素的新型绿色生物饲料和饲料添加剂产品，实现产业化；突破微生物和生物功能物质筛选与评价、高密度高含量发酵与智能控制、新材料配套增效等关键技术，创制和推广一批高效固氮解磷、促生增效、新型复合及专用等绿色高效生物肥料新产品；深度挖掘海洋基因资源，开辟综合利用新途径，培育生物农业新产业。

4.4推动生物制造规模化应用

提高生物制造产业创新发展能力，提升现代生物制造产业产值发展，提升生物基产品在全部化学品产量中的比重，降低能量消耗和污染物排放，为我国经济社会的绿色、可持续发展做出重大贡献。

加快生物制造产业创新体系建设。瞄准生物科学发展前沿，围绕生物产业发展技术支撑需求，大力推进生物制造产业创新体系建设，大幅度提升生物制造产业自主创新能力、技术支撑产业发展能力和新型业态培育能力，夯实产业新体系构建基础，加快推进创新型工业化建设。

提高生物基产品的经济性和市场竞争力。以新生物工具创制与应用为核心，构建大宗化工产品、化工聚合材料、大宗发酵产品等生物制造核心技术体系，持续提升生物基产品的经济性和市场竞争力。

推进生物制造工艺绿色化。构建高效的工业生物催化与转化技术体系，大幅提高工业酶和蛋白质的催化效率、工业应用属性，显著降低生产成本。推动绿色生物工艺在相关领域的全面介入和示范应用，显著降低物耗能耗、工业固体废物产生和环境污染物的排放，初步建立生态安全、绿色低碳、循环发展的生物法工艺体系。

4.5创新生物能源发展模式

围绕能源生产与消费革命和大气污染治理重大需求，创新生物能源发展模式，拓展生物能源应用空间，提升生物能源产业发展水平。

规模化发展生物质替代燃煤供热。重点推进高寿命低电耗生物质燃料成型设备、生物质供热锅炉、分布式生物质热电联产等关键技术和设备研发，结合大气环境治理、城镇供暖和工业供热需求，实施生物质替代燃煤集中供热工程，大力促进生物质集中供热、生物质热电联产发展，替代城市燃煤供热。

促进集中式生物质燃气清洁惠农。适应新型城镇化用能方式新变化，重点突破推进大型生物质集中供气原料处理、高效沼气厌氧发酵、沼气净化提纯压缩灌装及输配用关键技术和设备，按照因地制宜、就近生产消纳原则，在适宜区域示范建设集中式规模化生物燃气应用工程，探索建立多元协同、专业共赢的市场化发展模式，鼓励多产品综合利用，为农业生产、居民生活提供清洁优质能源，改善城乡生活和生态环境。

推进先进生物液体燃料产业化。重点突破高效低成本的非粮生物质液体燃料原料生产、处理和制备技术瓶颈，建设万吨级生物质制备液体燃料及多产品联产综合利用示范工程，推进生物质液体燃料与其它替代石油基原料化工产品的规模化生产及生物质全株梯级综合利用。完善原料供应体系，有序开发利用废弃油脂资源和非食用油料资源发展生物柴油。推进利用纤维素生产燃料乙醇、丁醇等的示范，加大油藻、纤维素生物柴油和生物航空燃料等前沿技术的研发力度，推动产业化示范与市场应用。

4.6培育生物服务新业态

适应生物产业对提高研发效率和资源利用率，持续创新的内在需求，大力发展生物服务业，加速推动生物产业进一步专业化细分，更好满足生物产业对于高品质专业化服务的需求，为生物产业实现创新发展提供支撑。

构建专业性服务平台。打造标准化基因检测、基因数据解读、液体活检、中药检测等专业化独立第三方服务机构，推动检测和诊断新兴技术在生物产业各领域的应用转化。培育符合国际规范的基因治疗、细胞治疗、免疫治疗等专业化服务平台，加速新型治疗技术的应用转化。支持高端的基因合成、基因编辑等专业技术服务机构，推动新型共性技术的专业化服务。

提升专业化分工水平。通过支持双创平台建设，鼓励科研人员开办虚拟研发企业，挖掘创新潜能，促进技术转移。通过支持开放平台建设，鼓励企业将研发和生产委托外包，合理配置和利用研发生产资源。重点发展符合国际标准的转化医学、合同研发（CRO）、合同生产（CMO）、第三方检测、健康管理等服务，在恶性肿瘤以及重大传染疾病等领域，研究和创制一批国际创新药物。发展生物产品检测评价认证机构，为提升药品、医疗器械、种业、生物能源等生物产品提供检测评价服务，加快产品上市进度，提升产品的质量水平。

前言

晶圆代工有着高资本壁垒和技术壁垒，行业十多年没有新的竞争者出现且越来越多现有玩家放弃先进制程追赶。根据金准产业研究团队预测，2019年全球晶圆代工市场约627亿美元，占全球半导体市场约15%。预计2018~2023年晶圆代工市场复合增速为4.9%。2019年中国大陆晶圆代工市场约2149亿元，中国大陆集成电路产业结构将继续由“小设计-小制造-大封测”向“大设计-中制造-中封测”转型，产业结构更趋于合理。

一、先进制程比重不断提升

1.1晶圆代工市场保持增长

根据gartner预测，2019年全球晶圆代工市场约627亿美元，占全球半导体市场约15%。预计2018~2023年晶圆代工市场复合增速为4.9%。

晶圆代工市场占半导体市场约15%

开创专业分工模式，晶圆代工厂在半导体产业链中越来越重要。台积电开创了晶圆代工+IC设计的模式。随着半导体制造规模效应的凸显，以及技术和资金壁垒的提升，IDM模式下的厂商扩张难度加大，沉没成本提高。目前垂直分工模式成为了行业的发展趋势，半导体新进入者大多采用Fabless模式，同时有更多的IDM公司如AMD、NXP、TI等都将走向Fabless或Fablite模式。

晶圆代工创造半导体行业分工模式

在晶圆代工的支持下，IC设计厂迅速崛起。根据ICInsight数据，2009~2019年IC设计行业的收入复合增速为8%，IDM行业的收入复合增速为5%。IC设计的繁荣兴起与先进制程的资本、技术密度提升，使得以台积电为代表的晶圆代工厂（Foundry）在半导体产业链中扮演越来越重要的角色。

IC设计厂与IDM的半导体业务收入（十亿美元）

2020年晶圆代工市场重返增长，0.016micron、0.032micron为当前收入占比最高的节点。根据Gartner，2019年全球晶圆代工收入627亿美元，增速为-0.2%。预计2020年增速回到8%。结构上，收入贡献最大的为0.016micron（12/14/16nm），达到97亿美元；其次为0.032micron（22/28/32nm），达到86亿美元。10nm预计26亿美元，7nm预计85亿美元。台积电2019年收入为346亿美元，占比达55%。

全球晶圆代工行业收入（亿美元）

根据Gartner，从产能分布角度而言，2019年全球晶圆代工等效8寸片年产能为7838万片，其中0.18micro达到1363万片，其次65nm达到982万片，45nm达到882万片，32nm达到80万片。根据台积电财报，台积电2019年等效8寸片产能超过2700万片，占比约34%。根据拓璞产业研究，2019年，28nm以下制程的营收在前五大厂商（台积电、三星、格芯、联电、中芯国际）在的合计营收中占比约44%。

全球晶圆代工行业产能（等价8寸片；千片）

2019年全球晶圆代工行业收入分布

2019年全球晶圆代工行业产能分布

先进制程比重快速提升。根据ASML在2018年底的预测，先进制程的占比会迅速提高，其中部分现有制程的产线通过设备升级成先进制程产线。ASML预测2025年12寸晶圆的先进制程占比会达到2/3。

全球晶圆代工市场以晶圆厂所在地划分，全球晶圆代工前三大区域分别为中国台湾、中国大陆、韩国。台湾占比达到66%左右，并在先进制程导入和新型产业趋势下引领行业发展。大陆处于追赶角色，比重正在持续提升，从2017年的9.0%提升至2023年的12.9%。韩国三星持续加大投资，因此韩国的份额也保持略有增长。

全球晶圆代工区域占比（2019~2023年为预测数据）

2019年中国大陆晶圆代工市场约2149亿元，大陆集成电路向“大设计-中制造-中封测”转型，大陆的设计、制造将起航。2018年中国大陆集成电路产业继续保持快速增长，规模达到6531.4亿元，同比增长20.7%，预计到2020年突破9000亿。中国大陆集成电路产业结构将继续由“小设计-小制造-大封测”向“大设计-中制造-中封测”转型，产业链逐渐从低端向高端延伸，产业结构更趋于合理。

中国大陆集成电路市场规模（亿元）

中国大陆集成电路市场结构（亿元）

1.2 12寸硅晶圆保持快速增长

长期维度下电子化趋势推进，硅含量不断提升。半导体硅含量代表电子系统中半导体集成电路芯片总价值占电子系统价值的百分比，可用来衡量半导体的渗透率。如果从下游需求分析，硅含量就是下游需求中半导体芯片的渗透率。从长期的维度上来看，电子化是不断推进的趋势，而各类电子产品中的半导体含量过去20年来都在不断上升，简称“硅含量”提升。

半导体市场规模

硅片/硅晶圆是制造芯片的核心基础材料，高纯度要求下工序流程复杂、设备参数要求高。Rawwafer在整体成本中的占比并不高（不到10%，芯片制程越先进占比越小），但是，硅晶圆作为芯片制造的基础核心材料能够从量上直接观测行业芯片的产出、先进制程升级的节奏。

硅片/晶圆供给的主要增长来自于12寸（300mm），8寸片以存量产能为主。根据硅片龙头Sumco在2019Q3的指引，2018~2022年12寸硅片需求数量复合增长率预期为4.1%；12寸硅片供给数量复合增长率预期为3.9%，供给增速低于需求增速。从需求侧分拆，硅片几大需求包括Nand、Dram、Logic和其他。

全球硅片需求预测

全球12寸硅片供需预测（千片/月）全球12寸硅片需求侧拆分（千片/月）

二、先进制程成为晶圆制造的分水岭

2.1摩尔定律没有失效，但资本壁垒迅速提升

摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18~24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。英伟达的黄仁勋认为严格意义上的摩尔定律已经失效，IMEC（比利时微电子研究中心）、ASML等机构为半导体产业规划的蓝图里摩尔定律持续演进。摩尔定律没有失效，但是制程之外的设计与工艺扮演越来越重要的角色，同时资本密集度的迅速提升使得行业壁垒发生变化。

摩尔定律推进，但制程提升贡献比例在下降。根据AMD数据，过去十年制程升级带来更高性能、更低功耗，制程升级为半导体性能提升贡献40%。根据ASML预测，2018~2028年的未来十年半导体性能提升进一步加速，制程提升的贡献为30%左右，剩下增长来自于诸如3DStacking、多核架构、内存整合、软件系统、电源管理等多方面的升级。因此，在未来的芯片性能提升中，架构、系统、软件将扮演越来越重要的角色。

晶圆制造行业发展趋势面临DieSize限制和成本限制。过去十年，CPU及GPU的DieSize呈现上升趋势，但受制于12寸晶圆产线，DieSize的增长是不可持续的。同时，相同DieSize的晶圆产线，单位面积成本也不断攀升，5nm的单位面积成本是45nm的5倍。

CPU/GPU芯片DieSize呈现上升趋势

先进制程的持续升级带来巨额的成本。根据IBS，3nm芯片的设计费用约5~15亿美元，工艺开发费用约40~50亿美元，兴建一条3nm产线的成本约150~200亿美元。3nm芯片仅比5nm芯片提升15%性能、降低25%功耗。根据IMEC论文，7nm以后，每一代升级单个晶圆的工艺成本（ProcessCost）提升幅度达到30%。同样面积的硅晶圆，即使通过微缩增加了晶体管的数量，生产成本也会相应增加。

2019年单片晶圆价格预估（等价8寸片计价，美元）设计成本：先进IC设计成本快速增加投资金额：100K产能对应投资额要求（亿美元）工艺成本：7nm之后单位芯片工艺成本每代增加30%

资金、技术壁垒提升，先进制程的供给端向寡头垄断发展，先进制程供不应求。

创新推动先进制程需求。根据台积电的产品组合，最先进制程主要是为logic和部分RF提供，主流的成熟制程能覆盖大部分其他应用领域。随着创新不断升级，5G、AI、物联网等需求提升，创新导入时使用的制程工艺从成熟向先进工艺升级。

供给受限于有限的产能。目前先进制程的供给端只有台积电、三星、英特尔。英特尔为IDM，自家消费级10nm产品产能不足、市场缺货。受益于5G、智能手机、HPC、AIoT等需求，7nm及以下先进制程需求旺盛。台积电为先进制程的核心晶圆代工厂，目前10nm工艺客户已经超过10家，7nmEUV客户至少5家（苹果、海思、高通、三星、AMD），6nm客户除了7nmEUV的5家还多了博通、联发科。台积电7nm产品持续满产，多个客户争抢产能，由台积电进行产能配置。

2.2晶圆制造行业技术复杂度不断提升

摩尔定律引领半导体产业，实现产业持续升级需要贯穿整条产业链，包括上游（设备如光刻机厂商ASML）、晶圆制造（台积电、英特尔、三星）以及下游（IC设计如苹果、AMD、海思、高通、联发科等）等环节的厂商协同。

光刻机从DUV到浸入式DUV，再升级成EUV，成为推进摩尔定律的重要环节。根据ASML预测，晶圆代工领域节点会持续升级；内存DRAM领域也将使用EUV；闪存Nand等向3D堆叠发展，不需要用EUV升级。其他设备龙头厂商如AMAT、LamResearch、KLATencor等也纷纷布局先进制程节点相关设备。

ASML预测半导体制程升级规划先进制程设备端布局

晶体管结构创新，形态更加复杂。2011年，英特尔在22nm时引入FinFET，减少横向尺寸，增加单位面积设备密度，同时增加鳍的高度。三星计划于2021~2022引入GAA，应用于其3nm制程。台积电除了GAA晶体管结构之外，也进行其他方向布局。

晶体管结构变化下一代晶体管结构

先进封装技术是高性能芯片的重要基础之一。硅通孔（TSV）的三维封装技术在超越摩尔定律中扮演重要角色。先进封装技术提升了互联密度和信号传输速率。在已经量产的2.5DIC领域，台积电主推CoWoS工艺，英特尔主推EMIB工艺，三星主推FOPLP。未来通过难度更高的TSV技术，台积电将进一步量产SoIC、WoW等3DIC，英特尔推出Foveros技术，三星推出3DSiC。

台积电先进封装技术一览

2.3行业高壁垒、高集中、少进入者

先进制程呈现资金、技术壁垒不断提高的趋势，行业格局逐渐出清。从制造环节而言，行业资金、技术壁垒极高，不仅十多年来没出现新的竞争玩家，而且随着制程分水岭的出现，越来越多的参与者从先进制程中“出局”。格罗方德在2018年宣布放弃7nm研发，联电在2018年宣布放弃12nm以下（即7nm及以下）的先进制程投资，因此保持先进制程研发的玩家仅剩行业龙头台积电、三星、英特尔等，以及处于技术追赶的中芯国际。

晶圆厂制程升级规划

高资金壁垒和技术壁垒，行业十多年没有新的竞争者出现且越来越多现有玩家放弃先进制程追赶。庞大的资金投入使得中小行业玩家望而却步，复杂越来越高的工艺和技术成为行业固有护城河，并且随着“摩尔定律”推进，每一个制程节点都举步维艰，拥有高端制程能力的公司屈指可数。

行业呈现寡头垄断，台积电强者愈强。根据拓璞产业研究，2019年全球十大晶圆代工厂分别为：台积电、三星、格芯、联电、中芯国际、TowerJazz、H-Grace、VIS、PSC、DongbuHiTek。台积电市占率超过50%，在整个晶圆代工行业，台积电不管是技术领先性还是优质客户和订单的选择，都是保持比较大的优势。

目前能够提供7nm及7nm以下先进制程工艺（对应英特尔10nm）的厂商仅有台积电、英特尔和三星。根据拓璞产业研究，2019年台积电先进制程市场份额为52%，英特尔约25%，三星约23%。

先进制程产能分布

晶体管密度不断提升，但不同厂商命名规格有区别。英特尔的10nm工艺晶体管密度介于台积电7nm和7nmEUV之间。2019年，台积电7nm制程投资大概100~110K产能，客户较多。三星7nmLPP（EUV）工艺产能大概10K，三星的晶圆代工业务客户主要是三星、高通、IBM。根据拓璞产业研究，2020年台积电5nm产能预计60~70K，同时三星预计也会推出其5nm工艺。

不同制程节点晶体管密度（标准化工艺节点以intel10nm为参考节点）

台积电积极推动先进制程，引领全行业。根据制程性能提升幅度上看，28nm、16nm、7nm等具有显著提升幅度的节点，一般具有相对较长的寿命；而提升幅度较少的节点一般为过渡节点。台积电6nm预计在2020Q1进行风险试产，预计2020年年底量产；5nm进入爬坡提升良率阶段，预计2020年3月开始量产。台积电的5nm逻辑密度将是之前7nm的1.8倍，SRAM密度是7nm的1.35倍，可以带来15%的性能提升，以及30%的功耗降低。

台积电历代制程PPA（power、performance、Arereduction）环比提升幅度

英特尔在10nm制程上稍微落后，随后7nm预计在2021年量产，并持续进行优化。英特尔制程升级历史一般是两年一次，但从2014年的14nm到2019年的10nm，出现明显的升级放缓。目前，英特尔的10nm工艺已经量产，但存在缺货问题。英特尔预计2020年推出10nm+，2021年推出7nm及10nm++，2022年推出7nm+，2023年推出7nm++。英特尔的晶圆厂主要用于生产自家CPU。

英特尔2020年capex提升至170亿美元，其中一半用于7/5nm和扩大Fab工厂。英特尔的10nm还是采用浸入式DUV设备，7nm才开始导入EUV设备。英特尔的芯片从2018H2开始就供不应求，因此2019年capex为162亿美元，产能增长25%。

英特尔未来制程升级规划英特尔服务CPU产品路线

三星积极投入晶圆代工领域，加快制程升级。三星在2017年将晶圆代工业务部门从系统LSI中独立出来，主要为全球客户制造非存储芯片。截止2019年底，三星晶圆代工专属线包括6条12寸线和3条8寸线。提供包括65纳米、45纳米、32/28纳米HKMG、14纳米FinFET、10纳米FinFET、7纳米FinFETEUV工艺，客户包括苹果、高通、超微半导体、赛灵思、英伟达、恩智浦（NXP）以及韩国本土公司Telechips等。三星计划在2020年底试产3nm工艺，并专用GAAMCFET工艺技术。三星计划在未来十年（至2030年）共投资约1150亿美元，用于争取晶圆代工行业主导权。

三星电子晶圆代工制程发展路径

2.4半导体需求三驾马车共振，国产替代迎来机遇

创新趋势不变：创新是决定电子行业的估值与持续成长的核心逻辑，本轮创新由5G驱动的数据中心、手机、通讯等历史上第一次共振。

中期供需仍紧张：全球半导体投资关注中期供需的核心变量——需求与资本开支，疫情对短期需求会有一定扰动，但中期三大需求不受本质影响，而全球资本开支截止2019Q3末还没有全面启动，并有部分企业由于疫情再次递延资本开支，中期供需缺口有望继续放大。供给方面，全球资本开支除龙头台积电外尚未全面启动，我们预计本次疫情中部分企业将再度进行资本开支递延，中期供需缺口有望进一步放大，中期景气度有望继续保持向上趋势！

国产替代历史性机遇开启，2019年正式从主题概念到业绩兑现，2020年有望继续加速。逆势方显优质公司本色，这是19年行业下行周期中A股半导体公司迭超预期，优质标的国产替代、结构改善逐步兑现至报表是核心原因。进入2020年，我们预计在国产化加速叠加行业周期景气上行之下，A股半导体龙头公司们有望延续高增长表现。

数据中心：数据中心回暖，受益于5G持续发展。在目前服务器均价已经企稳的同时，我们认为在未来随着5G对其的拉动，内部升级将不间断，5G网络带来的传输速度将会较4G有质的提升，服务器将会在应对存储方面呈几何倍数增长的需求的同时，还需要保持高带宽、低时延、高稳定性的要求，对于服务器而言无疑是在性能方面提出了更高的要求。服务器或有望在未来实现更进一步的价值量的提高，达到价量齐升的平台。

全球服务器行业已经历经多年，其出货量从2013年至2018年也经历了起起伏伏。2018年，全球服务器市场出货量再次实现了超越10%的增长，主要源自于云计算、大数据、AI等新一代技术对互联网企业持续拓展基础架构规模的推动，同时也刺激了传统企业用户的采购需求。2019年，企业买家和超大规模公司通过ODM购买的需求比前几个季度减少，这影响了第一季度的市场增长速度，但用户对高配置服务器的需求将进一步支持平均售价的增长。

全球服务器年出货量统计

随着IoT、AI（尤其智能安防）和智能驾驶时代到来，边缘计算的快速成长带来的性能需求将成为中长期半导体的成长驱动！数据中心对服务器的需求成为整体服务器市场出货成长的关键。我们预计近两年来数据中心服务器的需求将在2020年前完成规划，将继续维持每年二至三成的年增率，推动服务器出货量及市场的增长。

IDC服务器装机量增长趋势（千台）

云计算资本开支金额（百万USD）

根据IDC以及Gartner对于过往季度的服务器出货量以及对未来的服务器出货量的预测进行调整后，我们预计在2019年后服务器行业将受到5G时代的冲击，实现长期且稳定的出货量的增长，同时由于服务器产品的不断升级，我们也预计其单价将在未来逐步增长。金准产业研究团队预计全球服务器的出货量将会在2020年达到1220万台，而随着5G的逐步铺设，在2021年将会继续保持约10%的增长，且之后预计将以每年7%~8%的增速稳定且持久的增长。

全球服务器自2019年后的出货量预测（万台）

对于中国内服务器需求及出货量而言，金准产业研究团队认为中国作为5G建设最快国，服务器方面的建设也将遥遥领先，同时由于中国在该方面进度略慢于海外，故在2021年之前服务器出货量将维持高于全球增速的平台之上，之后逐步恢复，与全球的服务器增速趋同。

中国X86服务器出货量及预测中国X86服务器市场规模

数据中心的新SSD储存需求（ZB/年）数据中心对300mm硅片的需求（千片每月）

根据Gartner以及IDC的数据对服务器进行了简单的分类：高性能运算服务器以及传统服务器。根据预测，在接下来数年内服务器市场的增长将主要以可支撑AI计算方面的高性能服务器为主，同时也将带动CPU/GPU、以及Dram的高增长。

手机：5G放量“前夜”，单机硅含量提升。中国手机市场正值5G放量的“前夜”。IDC公布全球2019年Q3手机出货量为3.58亿部，同比增长1%，智能手机的市场正在逐渐回暖。按照市场份额来看，排名第一的为三星，三季度出货7820万，同比增长8.3%。华为排名第二，三季度出货6660万，同比增长28.2%。苹果三季度出货4660万，同比下滑0.6%。

全球智能手机出货量（百万台）全球智能手机按品牌出货量（百万台）

5G芯片备货量超预期，逐渐向中低端渗透。根据IDC预测，2019年5G手机出货量为670万部，份额仅为0.5%。到2023年，5G手机出货量将达到整体手机出货量的26%。各家5G芯片供应商纷纷加足马力备货，金准产业研究团队预计2020年全球5G手机出货量为2-3亿部。

台积电7纳米制程产能在2019年第3季开始全线爆满的盛况，2020年上半年都可能出现产能供不应求的局面。联发科、高通、三星电子及海思等5G芯片供应商，都不断要求上、下游协力厂大举扩充产能，并有效拉高公司内外的库存水平。我们看到5G芯片的备货开始向中低端加速渗透。

5G芯片备货量（百万颗）

移动数据传输量和传输速度的不断提高主要依赖于移动通讯技术的变革，及其配套的射频前端芯片的性能的不断提高。在过去的十年间，通信行业经历了从2G到3G再到4G（FDD-LTE/TD-LTE）两次重大产业升级。在4G普及的过程中，全网通等功能在高端智能手机中得到广泛应用，体现了智能手机兼容不同通信制式的能力。

根据QYR Electronics Research Center的统计，从2011年至2018年全球射频前端市场规模以年复合增长率13.10%的速度增长，2018年达149.10亿美元。受到5G网络商业化建设的影响，自2020年起，全球射频前端市场将迎来快速增长。2018年至2023年全球射频前端市场规模预计将以年复合增长率16.00%持续高速增长，预计2023年接近313.10亿美元。

全球射频前端市场规模预测（亿美元）

随着消费者对高质量拍照、录像的需求日益增加，摄像头模组的进化是智能手机发展的必经之路。伴随着双摄、三摄渗透率的提高，市场将会开启新的成像变革。根据Statista的预测，2018年三摄渗透率仅为1.6%，而到了2020年三摄的渗透率将达到24.5%。在采用三摄的机型上，安卓阵营在今明两年或比苹果更加积极。

全球手机摄像头模组消费量（亿颗）国内手机摄像头模组产量（亿颗）

旗舰机种的像素不断升级，由2000万逐渐升至4000万。前置摄像头也逐渐由800万升级至2400万，拍照效果提升。此外，国内高端机种的镜头也逐渐从5P升级到6P，以便实现超级大广角，大光圈，光学变焦也不断升级至三倍，使得夜拍效果逐渐加强。IDC预计2018年后置镜头的6P渗透率约为40%。

智能手机创新进一步提升单机硅含量。金准产业研究团队预计5G智能手机升级将拉动需求，DRAM、camera硅含量翻倍，Nand硅含量增长至8倍。假设高端手机为4亿部不变，5G升级促进高端手机所消耗的硅片将从430K/M提升至533K/M。

通讯：5G基站建设进入放量期。5G由于需要提供更快的传输速度，所使用的频率将向高频率频道转移，从而无法避免的会将其信号的衍射能力（即绕过障碍物的能力）降低，而想要将其解决的办法既是：增建更多基站以增加覆盖。

基建建设带来的放量降价是每一轮通信周期的必由之路，行业必然经历一波洗礼，回顾2G-4G的历史，具有技术及资本护城河，掌握渠道优势的公司走的更长，需要深入评估每个赛道的竞争格局和公司治理能力。

金准产业研究团队预测，5G宏基站的数量在2026年预计将达到475万个，是2017年底4G基站328万个的1.45倍左右，配套的小基站数量约为宏基站的2倍，约为950万个，总共基站数量约为1425万个。PCB是基站建设中不可缺少的电子材料，如此庞大的基站量，将会产生巨大的PCB增量空间。

宏基站年建设数量预测

结语

金准产业研究团队认为，华为事件加速国产链重塑，几乎所有科技龙头，甚至部分海外龙头也在加快国产链公司导入。过去我们见证了通信、家电、工程机械、光伏、高铁、消费电子等核心战略领域从无到有，从弱到强的过程，半导体行业已经具备市场、系统、下游、技术突破等成长关键要素。可以很乐观的预计，2020年国内晶圆代工-封测产业链将会继续加速发展。