2024年全球经济仍处于慢增长周期，增长新动能从G20加快转向G2+。
2011年全球进入慢增长周期以来，到2022年，美国人均GDP相对于G20均值增加了74个百分点，G20其他发达经济体均出现了不同程度的下降，美国之外相对值上升的国家主要来自新兴市场，包括中国（31.9个百分点）、印度（3.3个百分点）和印尼（1.2个百分点）。
美国高利率和我国房地产转型增加宏观不确定性。
彭博一致预期认为，发达经济体今年有望实现软着落。但高通胀、高利率是今年美国经济的最大风险。在经历了美联储快速加息和2023年利差深度倒挂之后，如果美国经济仍能避免衰退，这将是二战以来的第二次例外。我国经济正处在新旧动能转换阵痛期，房地产由周期性力量转变为结构性力量，需高度关注房地产调整的“尾部风险”。
数字化与AI+产业确定性高，规模优势显著，或带动全球经济重回快增长周期。
数字技术是当代最重要的通用技术，特别是人工智能技术的广泛应用，将显著提升全要素生产率和劳动生产率，形成创新驱动的新增长周期。人工智能技术具有明显的规模优势和先发优势，中美两国可能是最大的受益者。相对而言，美国已形成产业集群优势，我国需加快缩小与领先国家的差距。
以产业确定性对冲宏观不确定性。
中美具备良好的经济增长基础和难以媲美的规模优势，有条件将产业确定性转化为宏观经济确定性。AI人工替代总体有利于发达国家，但技术进步也创造新就业机会，长期有利于增加就业。中美上市科技企业存在明显的盈利能力（ROE）差距，且差距有扩大的趋势，提升我国科创企业核心竞争力是当务之急。我国资本市场也需提升定价能力，加快发掘具成长性的科技企业，推动规模化发展。
重点关注美联储减息和我国稳增长、高质量发展组合式政策。
通胀反复背景下，美联储减息低于市场预期的可能性较大。我国仍有减息空间，以降低实际利率；同时需加快出台稳增长与高质量发展兼顾的政策，包括适度提高财政赤字率、落实大规模设备更新和技改、提升我国科技企业创新力和竞争力等。
（1）外部环境超预期振荡：美国通货膨胀压力持续上升，美联储减息明显不及预期，经济陷入滞胀负循环。地缘政治加剧产业脱钩风险。（2）国内房地产超预期调整：房地产调整持续，带动相关行业超预期出清。地缘政治风险加大出口压力。
2023年最大的意外，是美国经济没有出现预期中的衰退或者软着落。2022末，彭博一致预期对美国2023年GDP增速的预测为0.4%，然而到2023年末时，这一预测已提升到2.4%（图1）。根据最新初步测算，美国经济2023年实际增长2.3%，受益于好于预期的美国增长，欧元区和日本的经济增长均超出2022年底的预期。相对而言，市场对发达国家的通胀水平和新兴市场的GDP增速的预测更贴近现实。
2024年会有另外一个意外吗？目前，按照彭博一致预期，2024年包括美国在内的主要发达经济体将呈“软着落式”增长，同时CPI在2023年回落的基础上稳步下降，接近各国央行的目标区间（图2）。这个一致预期隐含着两个基本假设：一是发达国家之前的极端量化宽松，并没有导致严重的“滞胀”或者像六、七十年代那样的反复“滞胀”，经济能够实现平稳着落；二是美联储快速加息和接近美国史上最严重的利差倒挂，并没有带来美国经济衰退，如果属实，这将是二战以来12次利差倒挂之后“唯二”的例外，上一次例外发生在上个世纪六十年代。
作为全球最大的经济体，美国增长变动对其他国家的长短期增长均将产生重大影响。1960年以来的经验显示，每当全球经济进入慢增长阶段，美国人均GDP相对于G20平均水平趋于上升，反之则反是。世界银行数据显示，全球名义GDP分别于1980、1995和2011年开启慢增长阶段，对应的分别是美国人均GDP相对于G20均值的低谷，之后开启反弹新周期（图3）。2011年以来，美国从359.7%的低位，已上升至2022年的433.7%，同期除美国外，G20发达经济体的人均GDP相对值多出现不同程度的下降，仅韩国略有上升（3.9个百分点），此外其他有上升的国家主要来自新兴市场，包括中国（31.9个百分点）、印度（3.3个百分点）和印尼（1.2个百分点）。与前两个周期明显不同的是，这一轮美国人均GDP的相对上升比较缓和，到目前为止还没有其他发达国家跟随，除了澳大利亚和加拿大等资源型国家之外，包括德国和日本在内的其他发达经济体人均GDP相对值，在2022年甚至创下近40年新低。
从相对增长的角度看，全球增长新动能已从G20加快转向G2+。二战以来的经验显示，全球慢增长阶段的结束通常以美国之外的其他发达经济的参与为标志，即这些国家人均GDP相对于G20平均水平开始上升。这很可能是建立在过去新兴市场经济参与度有限的基础之上的，历史上，主要新兴市场经济体的人均GDP很少能够达到或超过G20平均水平。2011年以来，美国之外发达经济体人均GDP水平的相对下行，是包括我国在内的更多新兴市场经济体参与的结果。目前，我国人均GDP相对值与俄罗斯和阿根廷接近，已处在G20新兴市场经济体的前列。
长期而言，我国实现现代化的下一步目标，应该是接近和超过G20人均GDP平均水平。历史上，这不是一项一蹴而就的任务，G20中仅有韩国于1989年成功实现了可持续的超越，其他如阿根廷和俄罗斯分别于上个世纪九十年代和十年前实现过超越，但均未能稳稳地站住脚跟。
2024年，全球经济仍处于慢增长周期，宏观经济不确定性因素仍然较多。高通胀、高利率是今年美国经济的主要风险，美联储短期快速加息，使得消费者和企业的消纳能力面临考验；高通胀能否如预期的那样放缓，仍然存在很大的不确定性，美联储减息或明显慢于目前市场预期。我国经济增长的关键在于提升周期性因素的动能，用于对冲结构性因素的不确定性，降低房地产转型和调整过程中的“尾部风险”。从周期的角度看，我国增长有两大有利因素，一是全球贸易复苏，二是国内“稳增长”和“高质量发展”兼顾的政策组合更加积极，包括减息和大规模设备更新在内，可以增强周期性复苏的动力。
（一）美国：关注高利率风险
二战以来的经验显示，美国利率倒挂低位出现后约15个月左右，美国经济通常会陷入衰退。自1953年以来，美国共发生过11次（不包括最近这次）利率倒挂，其中仅六十年代出现过一次利率倒挂后经济未衰退的例外（图4）。本轮美联储加息节奏之快史无前例，利差倒挂的幅度之深也已接近历史极值，且低位出现在2023年6月，据此推算，今年美国经济出现衰退的概率应该非常高。然而，无论是彭博一致预期，还是美国2023年第四季度的GDP增速，均没有传递出美国经济即将衰退的信号。
这次美国经济能够避免衰退，成为二战以来的第二次例外吗？以前每次利率倒挂时，都会出现“这次不同”的声音，但都被证伪了。不过，这次很有可能是真的不同了？确实，除了以前经常会提到的一些因素之外，这次有不同的理由，尽管这些理由也没有完全排除美国经济衰退的风险。
其一，到目前为止的高利率，对美国消费者和企业的影响还有限。截至2023年11月，美国居民存量房贷中，75%为利率水平低于4%的固定利率贷款，与市场7%以上的抵押贷款市场利率相距甚远（图5）。同时，美国高收益企业债中，约29%需于2025年年底前完成再融资，另有43%则需在2026年完成再融资，但到时的利率水平可能已明显低于当前，这也是市场高度关注美联储利率变化的主要原因（图6）。
其二，通胀得到有效控制，美联储会及时减息。市场原本预期今年3月美联储会开启加息周期，但今年1月数据显示，通胀反弹幅度全面超越市场预期，住房价格、服务类价格环比均有所回升，增加了美国去通胀的难度。市场对美联储减息时点的预期继续延后，目前已从3月推迟至6月，但我们认为，这一预期仍可能过于乐观。
其三，美国再工业化取得实质性突破，特别是数字化、人工智能（AI）技术的发展和广泛应用，是此次美国经济成功对冲高利率，避免经济陷于衰退的主要原因。AI产业发展的确定性，正提升美国生产效率，延缓经济下行速度。过去十年，AI的普及推广已经带来三方面重要影响：一是通过辅助与替代人工降低人力成本，二是提升生产效率与产出能力，三是创造新的应用场景并带来新的工作岗位。从生产率走势看，自2021年末起，美国劳动生产率、全要素生产率出现了新一轮显著上行。2023年4季度，美国劳动生产率较上季环比年化增长3.3%，为2011年以来第6高季度增速，同时全要素生产率增长2.6%，与AI技术大规模应用的时点基本吻合。AI广泛应用不但可以帮助美国避免衰退，甚至有可能开启新的增长周期。
需要补充说明的是，从历史数据比较来看，美国经济或已经进入由技术驱动的新一轮上行周期。测算数据显示，上个世纪五、六十年代，美国全要素生产率年均增长2.2%（简单算术平均，下同），之后到现在，年均增速放慢至0.83%，即使在1990-2009年互联网技术爆发的二十年里，年均增速也只有0.9%。从劳动生产率角度看，美国五、六十年代处于高速增长期，年均增速高达3.2%，之后到现在的53年，年均增速仅为1.9%，1990-2009年间为2.4%，2010年到2022年的13年则只有1.4%。
（二）中国：关注房地产调整的“尾部风险”
各方面数据显示，我国已进入后房地产经济时期。2023年我国房地产投资增长率为-9.6%，这是继2022年-10%之后，连续第二年负增长。过去10年中，我国房地产投资增速有7年低于名义GDP增速，年均低4.2个百分点，而在这之前的10年中，房地产投资增速每年均超过名义GDP增速，年均高7.6个百分点。从增速表现看，2022年是我国房地产发展的转折年，房地产已不再是我国经济增长的主要支柱，即房地产投资增速将长期低于名义GDP增速。
未来我国房地产调整幅度将有所收窄，但房地产投资增速在2-3年甚至更长时间内仍有可能维持负增长。据中国人民银行调统司原司长盛松成测算，我国住宅销售面积有可能继续下探，从2021年峰值的15.7亿平米下探至2025、2026年前后的8.5亿平米（图8）。房地产销售面积是房地产投资的领先指标，叠加低通胀影响，如若政府出台包括“三大工程”在内的更多稳地产政策措施，我国房地产投资有望避免长时间负增长。
房地产调整影响到经济的方方面面，除对经济总量的负面影响之外，主要体现在地方政府债务压力和产业结构分化等方面。
首先，从总量上看，我们的研究显示，房地产及其上下游构成了我国经济最长的产业链，基于投入产出表数据测算，房地产及其产业链至少覆盖我国三分之一的经济活动。在没有找到可以替代的新增长点之前，房地产业深度调整，将对我国经济产生压制性的影响，这是我国近期低通胀的重要原因之一，也对我国工业企业利润和上市企业盈利增长产生负面影响。
其次，从地方政府财政压力看，房地产调整对土地财政的影响在2023年已逐步显现。我国房地产投资增速放慢，已经制约了地方政府财政开支增速，地方政府债务压力加大（图9）。
再者，从产业影响看，房地产调整理论上将对产业链上高相关性的行业产生不利影响，但这一点目前为止还未在统计数据上得到验证。2023年，房地产高相关性行业增加值占GDP的比重约为37.4%，与过去十年的水平基本相当，也就是说到目前为止的房地产调整还没有带来房地产高关联度行业的相应调整，是否存在调整的滞后期或通常所说的“尾部风险”，值得高度关注。
从国际经验来看，我们不能低估房地产深度调整对经济可能带来的长期负面影响。有关研究显示，各国房地产危机发生之后，对经济的影响不只表现在危机发生后的1-3年，还可能持续5年甚至更长时间，且经济受拖累后有可能需要3年甚至更长时间才会触底
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以日本为例，尽管我国与日本经济发展阶段不同，人均GDP差异较大，不具有直接可比性，但从房地产对经济的影响看，仍可能存在一定的相似性。1965年，日本住宅投资占GDP的比重为6.0%，之后持续上行，1973年达到8.7%的峰值，之后于1982年回到6.0%，前后共持续17年。2006年，我国住宅投资占GDP的比重为6.2%，到2020年达到10.3%的峰值，2023年快速回落至6.6%，前后也是17年。根据日本经验，从1982年房地产投资占比下台阶，到上世纪九十年代初房地产价格泡沫破灭，日本用时约10年，从房地产投资与名义GDP的5年移动平均增速差看，日本在1976年后经历了四轮房地产周期性调整，每次深幅调整后均出现反弹，直到1991年房价见顶回落。
2024年及以后，房地产业调整对我国行业的后续影响，很大程度上取决于其下一步回调的幅度。日本1982年后的房地产市场仍保持相对稳定，对产业的负面影响有限，但从1991年起，破坏性的调整则对相关行业产生幅度深、持续时间长的负面影响，与房地产相关性较低的电气电子设备与仪器行业，增加值实际增速用时约10年才见底，而与房地产相关性高的行业，如建筑、水泥等，则经历了长达20年的回调。
从技术在产业的应用层面看，我们通常可以把技术分为三个层级、三大类，即通用技术（General Purpose Technologies）、共性技术（Generic Technologies）和专用技术（图12）。通用技术对全球经济和产业的发展起着基础性作用，代表了一个时代的技术发展方向。历史上，蒸汽机作为关键通用技术，引领了第一次工业革命，使全球进入了机械化时代，也将英国经济推到全球巅峰。电的发明开启了第二次工业革命，全球进入了电气化时代，美国崛起成为全球最大经济体。计算机和互联网推动了信息通信技术的快速发展，是第三次工业革命的主要标志，人类进入信息化时代，造就了一批超高市值龙头企业。目前，全球已经进入了以数字技术为核心的智能化时代，第四次工业革命方兴未艾。相比之下，共性技术为覆盖若干产业的核心技术，其突破将颠覆企业层面专用技术的创新和应用。
继蒸汽机、电力和信息通信技术之后，当代最重要的通用技术是数字技术或与数字技术高度相关的人工智能技术。对每个企业、科研人员和政府部门而言，数字技术不是要不要参与的问题，而是怎么参与的问题。除了覆盖面广之外，数字技术还具备规模收益递增和无形资产投资占比高两个基本特征。数字技术的规模特征正好可以与我国市场规模大的优势相结合，形成小国经济无可比拟的规模红利。同时，无形资产占比高不一定代表该企业数字化程度高，但反过来一定成立。关键共性技术的发展同样具有正的外部性，可以为相关产业的创新和发展带来乘数效应，我国新型举国体制和中央与地方政府的产业政策也应该建立关键共性技术的概念、聚焦关键共性技术的研究和攻关，为企业层面专用技术的发展打开空间。
通用技术的规模优势，很可能惠及大国经济。由此已经衍生出了“主权人工智能（Sovereign AI）”这样一个新术语，即一个国家需要开发符合其核心价值观的人工智能，维护其数字主权和安全。不过，从过去10年的实践看，国别规模优势仍然十分明显，美国创投企业对AI初创企业的投资总规模为2500亿美元，居首位，我国为950亿美元居其次，欧盟排第三（图13、14）。
值得注意的是，相对于我国和其他任何国家而言，美国AI初创企业数量最多，超过获融资AI初创企业数量前10大国家的其他9个国家之和。大多数国家AI初创企业获得的创投投资平均规模在2000万美元之下，我国的平均规模则较大，在很多年份是美国平均规模的3倍左右，但近年来规模呈下降趋势。同期，美国AI初创企业获得的平均投资规模随着产业的发展由小到大，2023年或已超过我国（图15）。
人工智能的广泛应用将会为经济带来革命性的变化，并通过自动化、智能化缓解劳动力短缺，降低通胀压力，带来史无前例的生产率提升。当然，AI在替代人工的同时，也为信息技术、科技服务、制造业等创造新的就业场景和机会。
大多数机构乐观看待AI对经济产生的正面影响。高盛预测，未来十年，AI将为全球GDP带来7%或7万亿美元的增量。美银美林更为乐观，预测AI到2030年将为全球带来15.7万亿美元的经济增量。对美国而言，AI有可能将美国的潜在GDP增速倍增至3%。美银美林预测，与AI有关的软件、硬件、服务和销售等收入未来年均增长将高达19%，到2026年可以为全球带来9000亿美元收入，到2030年更可能增加到2万亿美元
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美银美林认为，美中两国是AI智能最大的受益者。到2030年，在全球AI的经济影响中，美中约占70%的份额。普华永道的研究认为，到2030年，AI将提升中国GDP约26%以上，提升美国GDP约14.5%。
麦肯锡通过模拟分析认为，到2030年，AI有潜力为全球经济活动带来额外13万亿美元的收入，比现在的GDP高16%，相当于年均增加1.2百分点的增长（图16）。如果能实现，其规模将与历史上任何一项通用技术的突破相媲美，如蒸汽机、电和通信信息技术等。
人工智能的规模优势也将转化为显著的先发优势。麦肯锡的分析认为，先发优势主要体现在产出增长和市场份额的扩张，尽管这意味着新的资本支出，但总体而言，收益远大于支出（图17）。这一分析结果，是基于这样一个基本假设，即10%左右的企业为人工智能领跑者，20-30%为追随者，其他60-70%为落后者。随着人工智能的快速发展，人工智能将不再局限于“生产者兼用户”的范围，更多用户友好的技术使更多企业参与数字化和人工智能大潮，从而成为技术进步的受益者。
2024年AI+产业的确定性将继续改变全球生态，部分对冲宏观经济不确定性。中美两个大国具备良好的经济增长基础、难以媲美的规模优势以及先发优势，可以将部分产业确定性转化为宏观经济的确定性，甚至有潜力推动全球经济再次进入“快增长”轨道。人工智能、科技金融、数字金融等，是我国发展新质生产力、实现高质量发展的核心动力。
从中美比较的角度看，我国可以从以下四个方面着手，把握AI+产业新机遇，缩小与领先国家的差距。
第一，宏观而言，人工智能替代人工更有利于发达国家。人工智能具有明显替代人工的特征，对降低发达国家制造业的人工成本、抑制通胀更为有利，但技术进步可以创造新就业机会，长期有利于增加就业。
通过对900余个职业进行分析，高盛预计美国约三分之二的职业或在某种程度上受人工智能自动化影响；在受影响的职业中，约四分之一到一半的就业岗位可能被人工智能替代。IMF研究AI在替代人工方面对人均GDP的影响显示，在人工替代程度较低的情景下，发展中国家与发达国家差距并不明显，而随着新一代人工智能技术的发展和人工替代能力的提升，发达国家的优势将逐步显现（图18）。
当然，技术进步不仅仅体现在人工替代方面，更重要的，是创造新的就业机会。MIT经济学教授David Autor的研究表明，技术进步为美国带来了新的就业机会。美国现在60%的职业在1940年还不存在，过去80年85%以上的就业增长来自于技术创新产生的新岗位（图19）。
第二，相对而言，美国已形成AI+产业集群优势，我国需加快缩小与领先国家的差距，迎头赶上。上市企业代表了一个经济中相对具有竞争力的群体，我们对中美上市企业的盈利能力分析发现：
其一，美国上市科技企业相较于非科技企业，具有明显的盈利优势，我国的优势则不明显。初步统计，美国上市企业中，科技企业净利润的占比从2005年的30%左右上升到了2022年的45%左右；与此同时，非科技企业的整体ROE总体平稳，2022年为14.1%，而科技企业呈上升趋势，达到24%，差距在10个百分点左右（图20）。相比较而言，我国科技股的整体ROE低于非科技股，且在非科技股ROE下行的同时，科技股ROE没有展现升势。当然，由于中美经济处于不同发展阶段，绝对额的比较可能有偏差，比如我国的科技企业大都还处在发展的早期，盈利能力的提升需要时间。尽管如此，中美上市科技企业盈利趋势仍然值得关注。
其二，进一步的分析显示，近年来，我国科技企业的ROE水平不仅整体长期低于美国，且差距还在扩大。从上市企业表现看，中美科技企业ROE差距显著。2012年以来，我国科技企业ROE总体平稳，在8%左右变动，在2017年以前落后美国约8个百分点左右，之后除2020和2022年外，则扩大至约12个百分点左右（图22）。
其三，中美科技企业ROE差距扩大，信息技术行业盈利分化是主因。中美上市科技企业主要来自半导体与半导体生产设备、技术硬件与设备、软件与服务、医疗保健设备与服务、制药及生物科技与生命科学五大领域，其中前三大均归属于信息技术行业。分行业数据显示，2017年以前，我国信息技术行业的上市企业ROE仅落后美国约9个百分点，2017年后这一差距迅速拉大至14个百分点左右（图23）。与此同时，中美非信息技术类科技企业的ROE水平差距较小，且在过去十年有所收窄。进一步拆分可见，我国软件类企业盈利不足以及美国技术硬件与设备类企业盈利上升，是导致我国科技企业ROE扩大的主因。
第三，提升资本市场对新型产业的定价能力，加快发掘具成长性的科技企业，实现规模化发展。资本市场的本质，是通过债券和股权投资、IPO等形式，实现非标资产标准化，进而推动优质上市企业规模化发展的过程。在这个过程中，企业要向投资者公开（面向公众投资者）或非公开（面向私募投资者）披露基本信息，建立风险和收益对称的定价机制，以规范化运作为规模化发展奠定良好的基础。因此，完善资本市场枢纽功能，建设金融强国，其中一个关键指标就是要培育一批具国际竞争力的制造业上市企业。
资本市场要提升对盈利前企业的定价能力。当前，我国主板上市明确要求企业盈利，双创板块的部分标准未强制施加盈利要求，但2023年以来未盈利企业上市暂停受理。美国资本市场，即使上市门槛最高的纳斯达克全球精选、纽交所等，亦未强制要求企业盈利。数据显示，2023年全年，我国新上市的312家企业中，仅有9家净利润为负，占比不足3%；而美国上市亏损企业的家数占比则超过50%，生物医药、软件服务等高科技产业的亏损上市比重甚至超过90%（图24）。
资本市场要为更多迭代能力强的企业创造机会。在企业和技术发展的历史长河中，能够保持迭代式创新动力的企业并不多，随着技术迭代速度的加快，能够成功跟上迭代步伐的企业更少。以美国标普500指数为例，1965年，成分股企业的平均寿命为32年左右，之后虽有波动，但总体呈下降趋势，到2020年，已下降至21年左右，其中有不少企业被并购、合并甚至破产，未来企业的平均寿命仍有继续下降的趋势（图25）。
第四，应对不确定性、增强确定性，政策是关键，需重点关注美联储减息和我国稳增长、高质量发展组合式政策。从宏观政策角度看，美联储货币政策是稳定美国宏观经济的关键变量，而我国除货币政策之外，财政政策、结构性改革政策和资本市场发展都将对产业和经济发展产生重要影响。
通胀反复背景下，美联储减息低于市场预期的可能性较大。受2024年初超预期通胀数据影响，市场对美联储首次降息的判断已明显延后。芝商所“美联储观察（FedWatch）”数据显示，市场预计3月美联储不降息和降息25bp的概率分别为90.0%和10.0%，5月不降息和降息25bp的概率为61.6%和35.2%，首次降息的预期时点已延后至今年6月。因此，市场对全年降息次数的中性预期，也由年初的6次降至目前的3-4次。
我国政策调整的空间大，仍可以通过减息以降低实际利率，同时加快出台稳增长与高质量发展兼顾的政策，包括适度提高财政赤字率、落实大规模设备更新和技改、提升我国科技企业竞争力等。
春节后第三个工作日，我国央行即启动LPR不对称减息，传递稳增长信号。2月20日，中国人民银行授权全国银行间同业拆借中心公布，1年期LPR为3.45%，与上月持平；5年期以上LPR为3.95%，较上月下降25BP，这是2019年LPR改革以来单次最大降幅。在低通胀的大背景下，仍需进一步减息，而美联储减息将打开我国央行减息的空间。
同时，我国出台了大规模设备更新计划，新政策同时兼顾了高质量发展与稳增长的双重需求。2月23日，中央财经委员会第四次会议强调，要鼓励引导大规模设备更新和消费品以旧换新。提升先进产能比重，推动各类生产设备、服务设备更新和技术改造，有利于推动通用装备、下游长周期行业、产业结构升级的运输装备行业和科研仪器行业进入新的资本开支周期。
我国信息技术上市企业盈利能力弱，与大多数企业处在行业下游、技术偏传统且迭代较慢，积极开展对我国信息技术产业关键共性技术的研究，实现产业升级换代具有紧迫性。为此，需加强对关键共性技术的研究，梳理“卡脖子”核心技术和关键产业链环节，集中资源优势实现攻关突破。就中央政府而言，在方向已知的共性技术领域，通过新型举国体制集中力量攻关具备明显的赶超优势；就地方政府而言，基于对关键共性技术的理解布局国家与地方实验室，达到事半功倍的效果；就企业而言，了解下一代关键共性技术的发展方向，可以为企业拓宽产业赛道和应用场景，逐渐向共性技术靠拢的过程，就是企业规模化发展的过程。
