.................... 3 四、行业壁垒 ................................................................................................................................ 4 1、品牌壁垒 ............................ ...................... 4 2、技术壁垒 ............................................................................................................................... 4 3、人才壁垒 ............................. 四、行业壁垒 1、品牌壁垒 目前虚拟电厂行业大多通过招投标方式获得合同，虚拟电厂企业的技术水平、运行业绩、产品质 量、市场信誉、售后服务等所形成的综合品牌是虚拟电厂企业最重要的核心竞争力，也是影响虚拟电 厂企业是否中标的关键因素。因此，对于新进入虚拟电厂行业的企业存在一定的品牌壁垒。 2、技术壁垒 虚拟电厂行业属于技术密集型产业，虚拟电厂行

产品与 企业实际需求的适配度不高等问题。 展望未来，政策的着力点将从“给优惠”向“建生态”转变。核心在于： （1）强化“科技-产业-金融”的深度融合：打破科技企业、产业政策、金融 资源的信息壁垒，建立常态化的信息共享和联动机制。 （2）构建科学的创新价值评估体系：引导金融机构建立区别于传统模式的 、能够有效评估专精特新企业技术价值和成长潜力的风控模型。 （3）大力发展耐心资本：通过政策引导，鼓励更多长期限、风险偏好匹配 理解，难以穿透复杂的技术壁垒，准确判断企业的技术领先性和市场前景。企业 拥有的“独门绝技”在金融机构眼中可能是一个无法估值的“黑箱”，导致“不敢投、不 愿贷”。 （2）风险定价模型的“失灵”：传统信贷风控模型高度依赖历史财务数据和 有形资产抵押。对于一家初期亏损但拥有颠覆性技术的企业，该模型会得出极高 的风险评级，从而拒绝授信。它无法有效衡量和定价企业的未来成长潜力、技术 壁垒和团队价值等关键信息。 （3）缺乏行业洞察：标准化的评分卡无法体现不同行业、不同技术路线的 差异性，容易将“钻石”与“玻璃”混为一谈。 15 （4）评估维度单一：过度关注现金流的“稳定性”，忽视了对管理团队、技 术壁垒、商业模式、政策契合度等决定企业长期价值的关键非财务因素的考量 。 这种评估范式的滞后性，本质上是导致金融资源难以精准滴灌至优质专精特 新企业群体的核心障碍。 4.3 构建新型风险评估框架：从“看过去”到“评未来”

PC 及特殊 装备 但是目前国产 CPU 仍面临发展挑战： 困境Ⅰ：小众路线受制约，生态突破难度大。CPU 在发展的过程中主要面临 两重壁垒，一是技术壁垒，二是生态壁垒。技术壁垒可以通过技术购买、大量的 研发投入进行弥补，但想要打破已有的生态壁垒，难度极大。虽然鲲鹏、飞腾、 龙芯的适配软件数量在不断增长，但与支持 x86 架构的上百万种软件相比仍然存 在巨大差距。 困境Ⅱ：市场应 汽车、新能源等领域尤为显著。未来产业发展重心将从大规模新建转向存量系统 升级改造。面对数十年积累的海量工业系统，如何实现高效智能化升级，已成为 国内 PLC 厂商亟待破解的核心课题。 然而，外资品牌 PLC 长期构建的“生态壁垒”——存量系统迁移成本高企、 异构平台组态软件互不兼容导致的梯形图程序迁移困难、跨品牌技术生态割裂、 系统集成复杂度与成本攀升以及性能瓶颈等系统性难题，始终是国产化替代道路 上的核心障碍。具体而言，存量外资 编程的“算力瓶颈” 某电子厂需在项目中使用 FFT 算法，但传统 PLC 编程需 重新编写代码，导致开发周期冗长；而且 PLC 的指令集 有限，难以高效处理矩阵运算等复杂逻辑。 针对上述技术瓶颈与生态壁垒，国产 PLC 厂商亟需突破性解决方案。 在此背景下，宝信软件天行 PLC 系统精准锚定行业痛点，以全栈自主可控、 全开放互联架构为核心突破点，结合强劲的 CPU 算力、高可靠性、编程语言完全

合，化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验，再到材料基因组学， 全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 随时面临挑战。 ➢ 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 我们认为：化工新材料研发面临“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点。类似 Deepseek 屏幕和光学薄膜到汽车面料等所有物品的缺陷。AutoML Vision Edge 将缺陷检测准确率提 高了 6%，并将设计和训练 ML 模型的时间从七天缩短到几个小时。 ➢ AI 驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒 我们认为，在 AI+机器人时代，“白痴指数”越高的化工材料面临 AI+机器人的冲击或越严峻。 产品的成本相比制造该产品的原材料成本的比例即为马斯克提出的“白痴指数”，在 AI+机器 人时代，高 .............. 19 2.2 AI 赋能制造环节，提升精度与效率............................. 19 3. AI 驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒 ............................. 20 3.1 通过深度学习发现新材料 ..................................... 21 3.2

在政策扶持下，人形机器人、半导体等行业迎来较好的发展前景，相 关化工新材料被我国列为关键战略材料，国产替代进程加速，成为精 细化工企业转型升级方向。 科技赋能转型升级过程中，精细化工企业信用质量核心驱动力主要集 中于技术壁垒与产品竞争力、研发强度与成果转化、环保投入与绿色 生产、信息化覆盖强度。 未来精细化工企业将不断提升技术创新水平，以应对市场竞争和政策 要求。特别是延链提质的精细化工企业有望迎来量利齐升。精细化工 氟化氮（NF3）、六氟化 硫（SF6）等；掺杂气体包括磷烷（PH3）、乙硼烷（B2H6）等；沉积 气体包括如硅烷（SiH4）、六氟化钨（WF6）等。从市场格局来看，由 于电子气体具有较高的技术壁垒，行业市场集中度较高，主要由德国 林德集团、法国液化空气集团、日本酸素控股集团和美国空气化工产 品公司主导，上述四家企业共占全球近 70%的市场份额。近年来受海 外制裁及国内晶圆厂逆周期扩张等因素带来的刺激，我国电子特气国 核心驱动因素主要集中于技术壁垒与产品竞争力、研发强度与成果转 化、环保投入与绿色生产、以及信息化覆盖强度。 (一) 技术壁垒与产品竞争力 精细化工企业的技术壁垒与产品竞争力主要体现在专利技术、生 产工艺、客户认证等。在科技赋能转型升级过程中，一方面企业通过 自主研发打破国际垄断，其核心配方、合成路线或催化剂技术可通过 专利形成排他性优势，难以被模仿，其技术壁垒能优先获得市场份额；

本与产业合作。多种商业模式并存，满足个性化需求。市场 集中度高，由少数头部企业主导。市场规模快速增长，受AI企业增长、政策推动及技术进步影响。未来，技术进 步将深化大模型应用，但高成本也加速行业壁垒形成，市场增速或放缓。 行业定义[1] 工业大模型是以智能制造和工业4.0为背景，通过大模型对工业知识的训练和专业小模型对数据、算力和参 数的优化构成知识智能、业务智能、具身智能和体系智能等产 理、服务和设备五 大场景来解决工业发展过程中的问题与需求的产业新形态。就目前的发展来看，工业大模型还存在面临诸多挑 战，包括工业数据质量和可靠性、模型的复杂性和解释性、应用场景受限以及成本和技术壁垒。 [1] 1：http://kns-cnki-ne… 2：https://www.sohu.… 3：中国知网、搜狐网 行业分类[2] 罗 工业大模型行业基于模型形态的分类 工业大模型行业基于技术特征的分类 强度为2.91%， 在规模以上工业企业中，研究与试验发展（R&D）经费投入超过千亿元的行业大类占全部规模以上工业企 业研究与试验发展（R&D）经费的比重为63.2%。由此可见，工业大模型行业技术壁垒的高度，以及对技 术创新的强烈需求，在这一要求下，行业的准入门槛逐渐提高。 2 高度依赖上中下产业之间的合作 工业大模型的发展不仅依赖于单一企业的技术能力，还需要依靠与上下游企业、科研机构、以及行业联盟

计算与数据平台解决“数据整合”难题，人工智能与机器学习实现“风险智能预判”， 区块链保障“数据真实可信”，可视化技术推动“决策直观高效”。这些技术的协同应 用，不仅能够穿透企业层级壁垒（掌握全级次子公司运营细节）、穿透业务链条（追踪 资金与交易的真实路径）、穿透数据壁垒（消除信息孤岛与滞后性），更推动国资监管 从“事后检查”转向“实时监控”、从“人工判断”转向“智能决策”、从“局部覆盖” 转向“全域管控”，最终构建起 扎实数据底座三个支撑，快速实现数智化穿透式监管的目的。 图 2-2：穿透式监管整体框架 穿透式监管的目标是加强全面内控管理，防范化解重大风险，实现高质量发展。主 要体现在三个层面，一是加强全面内控管理，打破层级壁垒，实现“无死角”管控；二 是防范化解重大风险，从被动响应到主动预警，建立风险指标库，通过智能算法实时评 分，自动触发“红黄蓝”预警，三是实现高质量发展，以监管提效能、促转型。总之穿 透监管不仅 国资国企穿透式监管白皮书 27 3.1.5 数智化监管的技术穿透与系统赋能 监管壁垒的核心痛点在于 “信息割裂、效率低下、隐蔽风险难穿透”—— 跨部门 数据不通导致“各管一段”，人工研判滞后于风险演化速度，复杂交易结构掩盖的违规 行为难以识别。而数字技术正是刺穿这些壁垒的 “利刃”，通过数据融合、智能分析、 流程重构、安全防护四大技术支柱，为 “识别 - 溯源 - 处置

的滞后，以及跨部门协调机制的欠缺。 海上风电方面，其大规模开发面临多重制约，包括繁琐且耗时的审批流程、恶劣自然 环境带来的高昂技术经济成本，以及并网与送出通道的瓶颈。智能微电网方面，其规模化 推广存在多重壁垒，如其发、配、用、储一体化的特性与当前分环节管理的监管体系存在 冲突，导致法律地位和管理职责不清；高昂的初始投资与现行电价机制下的价值回报不对 等；以及缺乏针对不同应用场景的差异化技术标准与运行经验。 。二是数字化 平台整合深度不足。福建正全力打造“闽电数智大生态”，但这些先进的数字化成果在实 际应用中仍面临整合深度不足的挑战。省级新能源云平台、调度系统、需求侧管理系统等 多个平台之间的数据壁垒尚未完全打破，业务协同水平有待提升。三是绿色协同机制有待 发挥。福建正积极推动电力市场与碳市场、绿证市场的协同联动，但当前绿色协同机制尚 处于探索阶段，如何将碳排放成本有效地传导至电力市场价格中，实现绿证交易与碳市场 福建省新型电力系统建设关键问题研究 | 9 | 态平衡调控，推动电力系统全环节高效耦合。实现这一目标，不仅需要健全的政策支持、 市场机制和技术支撑，还需要进一步打破各环节之间的壁垒。 1.4.1 统筹规划的管理壁垒 源网荷储一体化项目的推进，首先面临的是传统条块分割管理体制的制约。一是缺乏 常态化统筹协调机制。在现行管理体制下，电源、电网、负荷、储能等环节分属发改、工 信、住建等不同政

焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务 "三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与 行业适配断层是主要障碍 01BI受限，AI重构决策： ◆ 传统BI受限于封闭架构与技术壁垒，难以满 足实时动态决策需求 ◆ AI通过自动化数据流水线与智能算法重构 全链路效率，推动主动预测式决策 02ABI爆发增长，厂商驱动转型： ◆ 中国ABI市场呈现爆发式增长，未来将持 续高速扩张 400-072-5588 Chapter 1 中国人工智能与商业智能 市场洞察 ❑ 企业数据生命周期贯穿多环节软件服务协同，凸显数据作为 核心生产要素的战略价值，但传统BI因封闭架构、静态处理、 技术壁垒及历史决策惯性，难以支撑从实时感知、多元分析 到预测决策的现代化转型需求，其滞后性不仅削弱企业对市 场动态的敏捷响应能力，更成为全员数据赋能与战略前瞻决 策的关键瓶颈。 ❑ AI赋能通过构建自动化数据流水线释放人力冗余，依托智能 AI赋能BI通过大语言模型（LLM）消除数据分析门槛，使非技术人员能够轻松 获取业务洞察 传统的BI系统往往需要用户具备一定的数据分析能力，尤其是对复杂数据的理解和 操作。然而，AI，尤其是大语言模型（LLM）的发展，正在打破这一技术壁垒。在 预训练过程中，LLM内嵌了大量的通用数据分析知识，并通过精细化的监督微调 （SFT）进一步加入专业领域的知识。通过集成这些具备数据分析知识的LLM，用户 不再需要深厚的数据分析技能，而只需具备一定的业务理解，就能够通过自然语言

亿元(见图1)，到2025年将增至8 000亿~12 000亿 元，到2035年可能达到13 000亿~18 000亿元。 2.2 行业结构变化 行业结构变化 行业结构变化主要体现在市场竞争、产业链 结构、产品差异化、进入壁垒等方面。 1）市场竞争 当前中国各行各业竞相开展综合能源服务相关 业务，市场主体数量增长迅速，从 2018 年 200 家 增长至2022年700多家，如图2所示。 以“综合能源”命名的综合能源服务企业主 值服务。目前，各类能源子系统之间在规划、设 计、建设、运行和管理领域已各成体系，供电、 供热、供冷、供气、供水等不同业务均有各自完 整产业链，但各产业链之间融合性、协同性不强， 存在一定的行业壁垒。二是业务形态和需求多元 化。多能互补的清洁能源基地、源网荷储一体化、 智能微网、虚拟电厂等新模式、新业态呈规模化 趋势，综合能源服务业务内容不断深化。其中在 清洁能源基地国家规划方面，到2030年规划建设 能源解决方案。运营商不仅应关注产品的技术性 能和功能，更应重视如何通过深入了解客户需求， 提供从能源生产到消费全过程的优化服务。 4）进入壁垒 进入壁垒因企而异。综合能源服务运营商首 先需要符合相关政策和标准规定才能进入综合能 源服务市场。当前，物联网、大数据、人工智能 等先进技术迅猛发展，如何突破技术壁垒，实现 能源更高效利用和优化配置是重要的基础条件。 另外，综合能源服务项目的投资规模较大，需要 企业具备充足的资金实力和管理驾驭能力。同时，