湿电子化学品渐入佳境—— AI 赋能化工之三 相关报告 《新材料产业周报： 小米发布首款新能源汽车 SU7 中国移动宣布 5G-A 正式商 用（推荐） * 基础化工 * 李永磊， 董伯骏》 —— 2024-04-01 《新材料产业周报： 1-2 月我国集成电路制造业增加值增长 21.6% ， 全球首列 氢能源市域列车成功试跑（推荐） * 基础化工 * 李永磊， 董伯骏》 —— 整体行业增速快 湿电子化学品是微电子 、光电子湿法工艺制程中使用的各种电子化工材料 ，具有技术门槛高 、资金投入大 、产品更新换代快等特点 ，广泛应用于 集 成电路 、显示面板 、太阳能光伏领域 ，据中国电子材料行业协会 ， 2021 年应用于三大领域的比例为 33% 、 36% 、 31% 。据我们测算 ， 随着集成电 路国产化进程加快 、显示面板产能持续增长， 国内湿电子化学品需求量有望从 、日韩企业主导了全球湿电子化学品市场 。据中国电子材料行业协 会 ， 2021 年 我国集成电路用湿电子化学品整体国产化率达到 35% 。高端湿电子化学品主要由国外厂商垄断 ，半导体用高端湿电子化学品主要由 欧美 、日本厂商 把控 ；平板用湿电子化学品领域， 国内高世代线主要由韩国东进世美肯和韩国 ENF 供货， 国内企业国产化空间较大。 受益标的 随着国内湿电子化学品市场持续增长以及半导体行业国产化进程加快，

延加工业，化学原 料及化学制品制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，造纸及纸制品业，化学纤 维制造业，纺织业，非金属矿物制品业等工业行业中。 0 10000 20000 30000 电力 、热 力生 产和 供应 业 黑色 金属 冶炼 及压 延加 工业 化学 原料 及化 学制 品制 造业 计算 机、 通信 和其 他电 子设 备制 造业 造纸 及纸 制品 业 化学 纤维 制造 黑色金属冶炼及压延加工业，化学原料及化学制品制造业，造纸及纸制品业，化学 纤维制造业 南京市 黑色金属冶炼及压延加工业，化学原料及化学制品制造业，石油加工、炼焦及核燃 料加工业，非金属矿物制品业 无锡市 化学原料及化学制品制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，黑色金属冶炼 和压延加工业，非金属矿物制品业 南通市 化学原料及化学制品制造业，化学纤维制造业，造纸及纸制品业，纺织业 镇江市 化学原料及化学制品制 有色金属冶炼及压延加工业，金属制品业，纺织服装、服饰业，黑色金属冶炼及压 延加工业 扬州市 化学原料及化学制品制造业，化学纤维制造业，黑色金属冶炼及压延加工业，造纸 及纸制品业 连云港市 化学原料及化学制品制造业，黑色金属冶炼及压延加工业，农副食品加工业，非金 属矿物制品业， 宿迁市 化学纤维制造业，有色金属冶炼和压延加工业，化学原料和化学制品制造业，纺 织业 2.3 江苏省减煤控碳重点园区 识别 在筛选出江

），一期实施 1000 吨 / 年现已投入运营。项目产品主要有 JHT 电子流体系列、 JHLO 润 滑油系 列以及 JX 浸没式冷却液等产品） 、 II. 新宙邦（六氟丙烯下游的含氟精细化学品，含氟冷却液（氟化液）顺利通过行业知名客户认证，实现批量交付）、 III. 永和股份（ 1 万吨 / 年 硅片 / 化合物半导体、光刻胶、湿电子化学品、电子气体、掩膜版、 CMP 抛光液 和抛光垫、溅射靶材等）及封装材料。其中， 半导体几大核心耗材我国国产率均较低， 国产替代需求旺盛，有望在 AI 快速发展中实现 需求大增与技 术突破。涉及标的： 1) 光刻胶：彤程新材、晶瑞电材、久日新材、万润股份、雅克科技、容大感光、南大光电等； 2) 湿电子化学品：江化微、格林达、晶瑞电材、飞凯材料、多氟多、兴发集团等； 脂肪族化合物、有机硅类物质、碳氟类化合物等。其中氟化液是一种无色无味绝缘且不燃的化学溶剂，最开始是用作线路板的清洗 液；加上其不燃和绝缘的惰性特点，目前下游应用领域已经涉及半导体冷却板的冷却、数据中心的浸入式冷却、航空电子设备的喷雾 冷却等。氟化液的优点包括： 1 ）具有优异的电绝缘性和热传导性； 2 ）理想的化学惰性和热稳定性，能广泛使用于各种温控散热场 合 ； 3 ）良好的材料相容性，与绝大多数金属、塑料和聚合物不反应；

目录 现状分析回顾 1 应用架构规划 2 技术架构规划 4 建设路线及投资预算 6 信息化治理规划 5 数据架构规划 3 3 . 化工产业发展战略解读 愿景使命  成为功能化学品领域的全球 顶尖专家，员工因为引领产 业、成就客户而自豪幸福  经济深度调整、行业产能过剩、 节能环保日益趋紧、效益下行、 压力加大的严峻挑战  化工产品销售增长放缓，大宗原 料仍将延续下行态势，石油及衍 20 % 1.80 % 2.80 % 4.40 % 0.09 13.80 % 0.40 % 3.50 % 11.00 % 5 . 国际发展 国内运营 资源整合方面：化学在产业集团层面，面临加强企 业资源整合，提升内部管理能力，迈向国际化的诉 求 • 通过数字化的互动平台，实现产在线经营，拓展销售和采购渠道 数字化运营 • 公司通过战略投资，整合收购业务能够带来 通过研发创新扩大专利池的规模，不断 拓展产品组合和市场 化学整体业务能力处于基础水平 决策分析 财务共享及服务支持 战略投资 企业资源管理 数字化运营 研发创新 产品定制化 产品品牌专利 业务能力对标分析 领先企业 ( 标杆 ,DOW ， BASF) 科莱恩 企业平均水平 基础 中级 高级 平均 7 . 针对八项业务能力，结合化学实际，进行差距并总 结未来信号化的提升方向

技术对比探讨 STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o- series) 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及 Takeaways PRM & MCTS 的作用 从文本模态到多模态 其他讨论： Over-Thinking 过度思考等 未来方向分析探讨 模态穿透赋能推理边界拓展： 和 Train-Time Scaling 提升模型的推理能力？ 得益于纯大规模强化学习 ， DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 DeepSeek R1-Zero 和 R1 的出现再次证明了强化学习的潜力所在： R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（ SFT ）； 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； Laws [1] 。 DeepSeek-R1 Zero: 无需监督微调 SFT ，纯强化学习驱动的强推理模型 DeepSeek-R1 技术剖析： DeepSeek-R1 Zero 8 大规模推理为中心的强化学习，提升模型数学代码能力 RL 驱动下自然涌现长文本推理能力

技术对比探讨 ➢ STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o-series) ➢ 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及Takeaways ➢ PRM & MCTS 的作用 ➢ 从文本模态到多模态 ➢ 其他讨论：Over-Thinking 过度思考等 ➢ 未来方向分析探讨 和 Train-Time Scaling 提升模型的推理能力？ ➢ 得益于纯大规模强化学习，DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 ➢ DeepSeek R1-Zero 和 R1的出现再次证明了强化学习的潜力所在： ➢ R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（SFT）； ➢ 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； DeepSeek-R1 Zero: 无需监督微调SFT，纯强化学习驱动的强推理模型 DeepSeek-v3-Base (671B) DeepSeek-R1-Zero 基于规则的奖励 Rule-Based Reward 推理为中心的大规模强化学习 Large-Scale Reasoning-Oriented RL 大规模推理为中心的强化学习，提升模型数学代码能力 RL驱动下自然涌现长文本推理能力

0.95 1.42 - 62.92 42.06 买入 688639.SH 华恒生物 169.25 1.70 2.84 3.88 76.03 59.60 43.64 买入 601117.SH 中国化学 10.56 0.84 0.89 1.07 14.29 8.92 9.85 买入 002140.SZ 东华科技 10.46 0.46 0.52 0.48 31.61 23.57 21.59 未评级 0.55 0.59 7.19 7.69 10.79 未评级 601857.SH 中国石油 7.34 0.50 0.82 0.71 9.82 6.62 10.28 未评级 600309.SH 万华化学 97.27 7.85 5.17 6.71 12.87 17.92 14.49 买入 002984.SZ 森麒麟 31.35 1.16 1.23 2.12 30.66 25.03 14.81 买入 重点公司代码 股票名称 投资评级 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 3 资料来源： Wind 资讯，国海证券研究所（未评级标的采用 wind 一致预期，中国化学、东华科技、中国石油、中国石化、万华化学、森麒麟、华大智造、中 控 技术、容知日新、川仪股份 2022 年数据为真实值，其余为预测值） 重点关注公司及盈利预测 核心提要 人工智能未来有望赋能化工“研发 - 设计 -

再循环空气系统和机房空调应用气相和颗粒过滤。 对气态污染物的最佳控制将允许机械系统中为颗粒物和气态分 子级污染物控制设置单独的部分。然而，机械系统受到的物理限制， 如尺寸和压降的限制，以及持续的预算约束，都要求开发新型化学过 滤产品。 本白皮书旨在全面剖析数据中心空气治理的需求、现状、检测 手段、现存问题及治理方法，结合国内外标准、实际案例和最新研究 成果，为数据中心行业提供科学、有效的空气治理解决方案，助力数 据中心实现绿色、高效、可靠运行。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11 5.2 物理化学检测方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (Cl2)：不仅腐蚀设备，还会通过呼吸道侵入 人体，导致中毒。例如，H2S 浓度 >10ppb 时，可能引发嗅觉疲 劳；>100ppb 时，短时间内可致人昏迷（T/NIISA 004-2022 表 A.3）。控制要求：数据中心需通过化学过滤装置将 H2S 控制在 <3ppb，Cl2 ＜ 1ppb（ANSI/ISA-71.04-2013 G1 等级要求）。 • 氮氧化物（NOx）：柴油发电机运行时排放的 NOx（如 NO2）可 形

DeepSeek教育应用的立体图景。本讲座内容比较多，分为上中下三部分课件，学习和讨论三天时间： n 第一天：DeepSeek技术重塑教育。 n 第二天：教-DeepSeek贯通教学流程。学-DeepSeek实现个性化学习。 n 第三天：研-DeepSeek赋能学术科研。管-DeepSeek提效学校管理。 三、在技术学习的道路上，优质学习资源至关重要。推荐大家参考《人工智能通识教程（微课版）》这本系统全面的入门教 教师模型的训练：先训练一个性能强大但计算成本高的教师模型。 生成软标签：教师模型对数据进行预测，得到每个样本的概率分布，这些就是软标签。 训练学生模型：用软标签和硬标签共同训练学生模型。 优化与调整：通过调整超参数，优化学生模型的性能。 蒸馏技术的优势 模型压缩：学生模型参数少，计算成本低，更适合在资源受限的环境中部署。 性能提升：学生模型通过学习教师模型的输出概率分布，能够更好地理解数据的模式和特征。 球大模型赛道的重要领跑者。 多Token预测 MTP 混合精度训练 FP8 混合专家 MOE 多头潜注意力 MLA 通讯优化 DualPipe 并行训练框架 HAI 强化学习 GRPO 直接硬件编程 PTX 测试时计算 TTC 能力突破 开源、低成本、国产自主 n 基础能力：进入推理模型阶段，并跻身全球第一梯队 1. 推理能力跃升： D