发布单位：清华大学五道口金融学院 金融发展与监管科技研究中心 前言 价值 一、价值：产业链数字化协同痛难点的可能解决方案 3 1.1 产业链数字化协同的现状及痛点 1 应用 二、应用：数字人民币助力产业链数字化协同的创新现状、案例与展望 7 2.1 数字人民币产业端应用的整体现状 7 2.2 数字人民币产业链数字化协同的典型案例 数字人民币产业端应用的展望 14 生态构建 三、生态构建：数字人民币的新型产业链数字化协同生态体系发展建议 16 3.1 数字人民币产业应用生态构建

溅射靶材：江丰电子、隆华科技、阿石创、有研新材等。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 3 AI 浪潮下，化工材料迎来新发展 u AI 带动设备及元器件需求，高频高速 PCB 有望成主流， PCB 产业链有望重塑和受益 印制电路板 (PCB) 是电子产品的关键电子互联件，被誉为“电子产品之母”。 AI 快速发展要求高算力，对设备、电子元器件数量和质量也提出更多更 新的要求，将带动 PCB 需求新增长，高频高速 材料：万润股份、濮阳惠成、瑞联新材、奥来德、莱特光电等； 2)OCA 胶：斯迪克等； 3) 光学膜：东材科技、长阳科技、双星新材、激智科技、三利谱等； 4) 偏光片：杉杉股份、三利谱等。 u 行业评级： AI 大潮有望带动产业链迎来大时代 。化工行业作为各行业的材料根基，有望迎来全新的发展格局。 AI 带动下，相关化工材料需求有 望 保持可持续增长， AI 促进下技术进步与革新的脚步有望加快，同时我国“卡脖子”材料有望加速国产化替代进程。综合考虑 应用层 AI 新一轮产业链发展浪潮渐起 u 人工智能产业链基本分为基础层、技术层和应用层三个层面。 基础层包括 AI 芯片、智能传感器、云计算、数据类服务、 5G 通 信等；技术层包括机器学习、计算机视觉、算法理论、智能语音、自然语言处理等；应用层包括机器人、无人机、智慧医疗、 智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、智慧安防等。在 AI 浪潮带领下，产业链迎来新一轮发展机遇。 图表：人工智能产业链全景图

源）与就 业。 • 提升区域产业竞争力：通过引入产业互联网实现产业链的整合、 延伸和升级，构建产业链新生态，促进创新与协同。 目标：地方产业升级 • 对企业： 提供了宝贵的“续命”资金与真实的产业落地场景， 从“烧钱换规模”转向“价值换增长”。 • 对产业： 推动区域性产业集群的数字化整合，提升全要素生 产率与全产业链协同效率。 • 对技术： 促进AI等新技术与实体产业在采购、生产、供应链 智布的布料信息化解决方案与佛山强大的纺织印染产业 基础完美匹配，驱动产业智能化升级。 • 区域贡献： 强调企业迁移后的税收贡献与对本地产业的提升作用。 投资标的必须与本地优势产业 高度契合，能补强、升级现有 产业链。 产业协同原则 不以财务回报为唯一目标，设 置综合指标（如落地时间、税 收、产业带动效应）以保障国 资安全与产业效益。 多目标对赌模型 通过资本手段吸引企业将总部、 运营中心或核心业务迁入本地， ）、"AI+新材料"创新发展；四川 开放先进制造、应急救援等场景（年发布150+场景） • 政务服务：上海推动"AI+政务服务"改革，实现从"能办"向"好办"转变 生态型支撑 构建产业链与创新链协同生态 • 产业链培育：四川遴选AI链主企业，对技术攻关单个项目最高支持2000万元；广东对国家级制造 业创新中心支持最高5000万元 • 创新生态：广东每年支持不超过5个开源社区，每个最高800万元资助；四川设立“聚源兴川”成

20%以上的公共建筑能耗；交通物流领域利用 AI 优化 运力匹配与路径规划，降低了运输能耗。 （五）生态层：跨央企协同与产业共同体共建 AI 推动央企转型从单一主体推进转向产业链协同共建，形成“资源共享、技术共创、 标准共定”的生态模式。由产业链主央企牵头，联合上下游企业组建创新联合体，共享行 业数据集、国产化算力平台与共性算法模型，共建专利池与联合测试环境。通过专项基金 聚焦 AI 安全、信创适配等共性难题攻关，联合制定行业 ，能源电力方面利用人工智能技术对风 能、太阳能发电量进行精准预测，矿山利用智能系统实现井下无人运输，石油化工央 企优化油气勘探精度和炼化工艺参数，未来将整合分布式电源与储能资源协同，推动 全产业链低碳运营模式落地； • 工业制造类央企瞄准“柔性生产+自主可控+绿色制造”，钢铁厂利用 AI 调控高炉参 数降低能耗，汽车厂实现多车型混线快速换型，未来将推广建筑机器人集群作业，搭 建高端装备生产数字仿真平台，提前规避生产风险； 钢铁全流程智能控制 重型机械规模定制生产 黑灯工厂全自动生产 设备运维 设备健康状态智能监控 大型装备远程诊断 集团级设备运维平台 绿色制造 钢铁生产能效智能优化 工业废水智能循环处理 全产业链碳足迹管控 汽车 研发设计 新能源汽车整车智能集 成设计 车身安全结构 AI 仿真 基于用户行为的智能 车型迭代 生产制造 新能源汽车核心部件智 能装配 柔性产线智能调度

平台企业、行业性 平台企业、金融机构等开展联合创新。构建“生产服务 + 商业模式 + 金融服务”跨界融 合的数字化生态。 3 、机制赋能，强化数字化转型金融供给。鼓励发展供应链金融。鼓励产业链龙头企 业联合金融机构建设产融合作平台，创新面向上下游企业的信用贷款、融资租赁、质 押担保、“上云”保险等金融服务，促进产业和金融协调发展、互利共赢。 《关于实施乡村振兴战略的意见》 ---“ 接； 央行、农业部等五部委《关于金融服务乡村振兴的指导意见》 （ 2019 年 2 月发布） 1. 聚焦产业兴旺，推动农村一二三产业融合发展：支持农业产业化龙头企业及联合体发展， 延伸农业产业链，提高农产品附加值。 2. 重点做好新型农业经营主体和小农户的金融服务，有效满足其经营发展的资金需求：鼓 励发展农业供应链金融，将小农户纳入现代农业生产体系，强化利益联结机制，依托核 心企业 农业大数据服务 通过金融服务平台 控制资金流流向， 从而实现农业生产 投入品、经营性服 务的集约，减少中 间环节，提高产业 链信息、资金等流 转效率，降低成本， 提高农产品附加值， 增加产业链整体收 益； 通过减少中间环节， 控制产出品初步标准 化，结合政府背书形 成特色作物区域统一 交易，从而实现定价 权获取，从交易环节 获得溢价收益，增加 区域农产品竞争力； 通过平台与农业产业深度结合实现全产业服

明， 我国新 材料领域的科研成果转化率仅为 10% - 15%， 远低于发达 国家的 40% - 50% 。新材料产业链上下游企 业之间缺乏深 度的数据共享与协同合作 ，信息壁垒阻碍了 产业链的高效运 作， 降低了整个产业的竞争力 。例如， 在 新能源汽车电池材 料产业链中， 上游原材料供应商与下游 电池制造商之间因数 据共享不及时， 导致原材料供应与生 产需求脱节， 影响了电 池的生产进度和质量。 提高产品质量和 市场适应性， 加速新材料 的产业化进程。 此外， 可信数据空间能够促进新材料产业链上下游企业之 间 的深度协同创新 。通过建立安全 、高效的数据共享与协 同机 制， 实现多级材料供应商数据的实时共享， 加强了企 业之间 的沟通与协作 。这有助于优化产业链资源配置， 提 高产业链 的协同创新能力， 推动新材料产业整体升级， 增 强我国在全 球新材料市场的竞争力。 二 、新材料可信数据空间建设目标 总体目标 致力于构建一个高度安全 、可靠 、高效的新材料数据空间 ， 实现新材料领域多源数据的深度融合与广泛共享 。以数 据驱 动为核心， 全面促进新材料研发创新和产业应用， 显 著提升 新材料产业链的整体竞争力， 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 2.2 具体目标 2.2.1 数据融合与共享 整合实验数据 、模拟计算数据 、产业应用数据等多源数据 ， 制定涵盖数据采集

地方试点陆续起步，关注整体方案商及领先终端/模组/MEC 提供商 随着试点城市车路云建设订单陆续发布，路侧/云端建设有望率先推进，我 们看好具备全栈技术能力的整体方案集成商和领先的终端、模组、MEC 提 供商。产业链相关公司包括：1）整体方案商：千方科技、万集科技、金溢 科技；2）路侧单元及车载终端：高新兴、移为通信、鸿泉物联、中兴通讯、 华砺智行（未上市）等；3）无线通信模组：广和通、移远通信、美格智能； 4 前景可期：车路云产业空间有望突破 2.5 万亿，路侧/云端为最快增长极 ........................................................... 20 产业链：关注整体方案商及技术领先的终端、模组、MEC 厂商 ........................................................................ ...... 20 图表 22： 车路云一体化产业链全景 .......................................................................................................................... 21 图表 23： 车路云一体化产业链重点公司估值表（数据截至 2024 年 7 月 11

数据来源：MedMarket Insight，国信证券经济研究所整理 全球AI制药的市场快速扩张，AI技术布局药物研发全产业链 ◼ AI技术参与药物研发的多个阶段。从靶点发现、虚拟筛选、蛋白质 结构预测、ADMET预测到临床试验等多个研发阶段，AI技术均能参与 其中，全面布局在药物研发的上、中、下游产业链。 ◼ AI制药行业市场规模快速增长。根据MedMarket Insights预测， 2023年全球AI制药行业的市场规模为12 临床阶段 知识图谱 机器学习 深度学习 自然语言处理 大语言模型 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 数据来源：智药局，国信证券经济研究所整理 AI技术深度参与药物研发全产业链 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图：AI制药在药物发现中的时间和效率优势 数据来源：晶泰科技招股书，国信证券经济研究所整理 AI制药给生物医药领域带来极大的突破 ◼ 与传统 结合AI和自动化技术，搭建“DEL+AI+自 动化”一体化平台。 138.1 17.1 144.5 117.3 92.3 300725.SZ 药石科技 83 公司主要从事生物医药中小分子药物研发产业链上从 药物分子砌块设计、研发、工艺优化到商业化生产所 有涉及化学的业务。同时,公司的主营业务还包括技术 服务。 利用AI技术搭建药物发现和优化平台。 47.4 5.3 43.0 36.2 30

人工智能 + 医疗”是人工智能技术对于 医疗产业的赋能现象。当前以机器学习 与数据挖掘为两大技术核心的人工智能， 向医疗产 业赋能，使医疗相关的生产活 动表现出降本增效的效果，并对医疗相 关产业链整体产生影响。 国内医疗产业宏观环境表现出医疗需求 不断上升、医疗资源严重缺乏、卫生人 员整体素质有待提升、卫生支出相对不 足以及医疗资 源浪费严重等特点，急需 新技术的注入；而政策、资本、社会、 表现为生产效 率的 提升和生产成本的降低；在赋能效果方面表现为传统行业的升级、新兴行业的出现，最终导致相关产业链的整体变化；  人工智能在医疗领域的赋能与上述表现一致，各应用场景下的医疗人工智能公司所开发的产品及服务，不仅使传统医疗生产活动成 本 降低、效果增强，而且为医疗相关产业链带来了新变化。 机器学习服务 提供商 硬件 / 软件产 品及药品研发 机构 医疗相关服务 研发与供应商 候选药物的患者临床反应，为新药研发提供数据； C. 新药研发：为特定患者研发个性化药物（这类病人通常属于高收入群体）。 肿瘤早期筛查 个性化药物诊断 新药研发 上游 中游 下游 肿瘤治疗全产业链布局，弥补新药研发的局限 2 典型应用场景 健康管理应用场景 Health Management Application Scenario 2 典型应用场景  场景描述：健康管理，就是运