輪胎行業(yè)系列深度報告之制造篇：依托智能制造優(yōu)勢中國輪胎全球化加速
輪胎行業(yè)具備市場規(guī)模大、技術(shù)壁壘高、品牌屬性強(qiáng)的特點(diǎn)，2023 年全球規(guī)模超萬億元，硫化技術(shù)及產(chǎn)品配方構(gòu)成進(jìn)入壁壘，消費(fèi)品屬性帶來品牌溢價。中國輪胎企業(yè)在人工成本端、智能制造端優(yōu)勢顯著，短期憑借人口紅利已實現(xiàn)規(guī)?？焖贁U(kuò)張、中期正憑借智能制造優(yōu)勢加速全球化進(jìn)程，長期有望憑借技術(shù)實力獲得品牌溢價，兌現(xiàn)成長屬性、劍指全球消費(fèi)巨頭。本篇為《輪胎行業(yè)系列深度報告之制造篇》，中國輪胎企業(yè)憑借自動化實力、加速全球化拓展。
鎂行業(yè)深度報告：低空經(jīng)濟(jì)建設(shè)持續(xù)推進(jìn) 鎂材料有望打開低空商業(yè)化之路
低空經(jīng)濟(jì)建設(shè)如火如荼，鎂材料有望在低空經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮重要作用：低空經(jīng)濟(jì)涵蓋基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和低空航空器。國家推動基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，“十四五”規(guī)劃支持金屬零部件制造和低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展，地方政府積極擴(kuò)展市場。非管制空域的明確將擴(kuò)大低空經(jīng)濟(jì)活動范圍，通用機(jī)場建設(shè)和低空航空器滲透率預(yù)計將快速增長。
輕工制造行業(yè)周報：中國女裝集中度較低 市場規(guī)模穩(wěn)步增長
周專題：中國女裝 集中度較低，市場規(guī)模穩(wěn)步增長女裝市場規(guī)模穩(wěn)定增長，競爭格局較為分散，集中度低。2020-2022年受疫情影響，女裝行業(yè)波動較為明顯，2023 年開始恢復(fù)。2016-2023 年中國女裝市場規(guī)模基本保持穩(wěn)定增長，從2016 年的9011 億元增長至2023 年的10443.2 億元，CAGR 為2.49%；女性消費(fèi)者對服裝的需求呈現(xiàn)出多樣化的特點(diǎn)，對于品牌的忠誠度較低，不同年齡層、風(fēng)格傾向和經(jīng)濟(jì)能力的人群有著各自獨(dú)特的需求，因此我國單一品牌市場占有率低，女裝市場競爭格局分散，集中度低。
交通運(yùn)輸行業(yè)周報：快遞要求“反內(nèi)卷” 中通Q2實現(xiàn)高質(zhì)量增長
1）中通快遞2024Q2 經(jīng)調(diào)整凈利潤同比+11%，重申2024 年件量15%-18%指引。中通快遞發(fā)布2024 年Q2 財報，2024H1 實現(xiàn)收入約206.86 億元，同比增長10.5%，實現(xiàn)調(diào)整后凈利潤50.3 億元，同比增長13.0%。
造船行業(yè)2024年7月訂單總結(jié)：船價上漲持續(xù) 歷史減持?jǐn)_動不改上行趨勢
造船觀點(diǎn)回顧：我們21年提出的《中國船舶：站在造船新一輪周期2021-2038的起點(diǎn)上》得到驗證，2024年不是周期高點(diǎn)，是上行周期初期，市場擔(dān)心的宏觀壓力未阻止船價上漲，更新及環(huán)保邏輯是船價上漲的主導(dǎo)因素，行情進(jìn)入船價預(yù)期引領(lǐng)階段。
光刻機(jī)行業(yè)：國之重器 路雖遠(yuǎn)行則將至
光刻機(jī)被譽(yù)為半導(dǎo)體工業(yè)皇冠上的明珠，光刻是半導(dǎo)體芯片生產(chǎn)中最復(fù)雜、關(guān)鍵一環(huán)。光刻機(jī)是芯片制造流程中的核心設(shè)備，其光刻的工藝水平直接決定芯片的制程、性能，被譽(yù)為半導(dǎo)體工業(yè)皇冠上的明珠。光刻是半導(dǎo)體芯片生產(chǎn)中最復(fù)雜、關(guān)鍵步驟，耗時長、成本高。光刻機(jī)原理類似相機(jī)照相，發(fā)出光通過具有圖形的光罩對涂有光刻膠的薄片曝光，光刻膠見光后發(fā)生性質(zhì)變化，使圖形復(fù)印到薄片上，使薄片具電子線路圖作用。其中分辨率直接決定制程，是最重要的指標(biāo)；套刻精度影響良率；生產(chǎn)效率影響產(chǎn)能及經(jīng)濟(jì)性。
生活用紙深度報告：生活必需品 成本下行盈利或改善
當(dāng)前市場對生活用紙行業(yè)擔(dān)憂主要在于行業(yè)產(chǎn)能供給不斷增加、需求端穩(wěn)定發(fā)展，導(dǎo)致行業(yè)競爭加劇，此外，木漿價格高位，行業(yè)盈利水平或持續(xù)低位。鑒于此，我們從需求端、供給端以及原材料端等三方面進(jìn)行詳細(xì) 分析，探討生活用紙行業(yè)短期變化以及發(fā)展機(jī)會。
生豬養(yǎng)殖專題系列126：如何看待豬價的強(qiáng)現(xiàn)實與弱預(yù)期？
豬價呈現(xiàn)強(qiáng)現(xiàn)實與弱預(yù)期，綜合分析產(chǎn)能去化與二育、壓欄影響，我們認(rèn)為本輪豬價上漲主要是由供需關(guān)系驅(qū)動。產(chǎn)業(yè)預(yù)期弱則意味著壓欄、二育、大幅補(bǔ)欄等行為將更少發(fā)生，這有利于持續(xù)性。此外，旺季需求環(huán)比增加也有望在四季度進(jìn)一步推升豬價，當(dāng)前階段對養(yǎng)殖板塊可以更加積極樂觀，全面看好生豬養(yǎng)殖板塊，重點(diǎn)推薦牧原股份、溫氏股份，巨星農(nóng)牧與神農(nóng)集團(tuán)。
智能汽車系列深度(十九)：從小鵬、理想、蔚來布局 看自動駕駛發(fā)展趨勢
算法端，小鵬已量產(chǎn)國內(nèi)首個端到端大模型，其模型采用分段式結(jié)構(gòu)，分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)XNet、規(guī)控大模型XPlanner 以及大語言模型XBrain 三部分。數(shù)據(jù)閉環(huán)方面，小鵬的全棧數(shù)據(jù)閉環(huán)能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)的清晰處理以及高效的挖掘和解讀，測試階段實車測試與仿真測試并重，加快迭代節(jié)奏。云端算力方面，小鵬云端算力儲備已達(dá)到2.51EFlops。
傳媒行業(yè)點(diǎn)評：《黑神話：悟空》持續(xù)出圈 有助于國產(chǎn)游戲精品化、IP影響力全球化
事件：8 月20 日10:00，《黑神話：悟空》全球同步上線，登陸PS5、Steam、EpicGames Store、WeGame 平臺。截至20:00 Steam 同時在線人數(shù)突破200 萬，成為歷史最高在線第3 位。
重卡行業(yè)7月跟蹤月報：總量符合預(yù)期 天然氣及新能源表現(xiàn)亮眼
行業(yè)總量：7月重卡批發(fā)銷量符合預(yù)期，終端及去庫幅度超我們預(yù)期：1）產(chǎn)量：7月重卡產(chǎn)量5.1萬輛，同環(huán)比分別-14.5%/+0.0%；2）批發(fā)：7月重卡批發(fā)銷量5.8萬輛，同環(huán)比分別-5.0%/-18.3%；3）上險：7月重卡終端銷量4.6萬，同環(huán)比分別+8.6%/-1.3%。4）出口：7月重卡行業(yè)出口2.2萬輛，同環(huán)比分別-12.9%/-8.7%。5）庫存：7月重卡企業(yè)庫存-0.7萬輛，渠道庫存-0.97萬輛，去庫幅度高于我們預(yù)期。
軌交行業(yè)動態(tài)分析：第二批動車組高級修招標(biāo)超預(yù)期落地 客貨運(yùn)量維持增勢
動車組高級修招標(biāo)大幅增長：24 年第二批四、五級修招標(biāo)較第一批分別+20.6%、45.9%。8 月16 日，國鐵集團(tuán)發(fā)布2024 年第二批動車組高級修招標(biāo)采購公告，其中，五級修招標(biāo)302 組（較第一批+45.9%），四級修招標(biāo)146.625 組（較第一批+20.6%），合計448.625 組（較第一批+36.5%）。整體來看，24 年兩次招標(biāo)，四級修268.25 組，五級修509 組，合計777.25 組。
原油周報：美國經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)緩解衰退預(yù)期 油價反彈回升
1）原油價格：本周Brent/WTI原油期貨周均價分別80.7/78.0美元/桶，較上周分別+2.7/+3.2美元/桶。
鈦白粉專題：國內(nèi)外龍頭成本差異幾何？
全球鈦白粉行業(yè)2023年盈利分化，海外企業(yè)普遍虧損，國內(nèi)龍頭企業(yè)普遍盈利2023 年全球鈦白粉企業(yè)盈利情況顯著分化，四大海外鈦白粉龍頭企業(yè)，特諾（Tronox）、科慕（Chemours）、康諾斯（Kronos）均虧損，泛能拓（Venator）因破產(chǎn)重組退市，未公開披露業(yè)績。
AI系列深度報告(四)大模型篇：大模型發(fā)展邁入爆發(fā)期 開啟AI新紀(jì)元
技術(shù)：大模型發(fā)展呈現(xiàn)“規(guī)模定律”，Transformer為技術(shù)基座。大模型（LLM）發(fā)展普遍呈現(xiàn)“規(guī)模定律”特征，即：模型的性能與模型的規(guī)模、數(shù)據(jù)集大小和訓(xùn)練用的計算量之間存在冪律關(guān)系。當(dāng)前主流大模型普遍是基于Transformer模型進(jìn)行設(shè)計的，Transformer由Encoder（編碼器）和Decoder（解碼器）兩類組件構(gòu)成，而OpenAI的GPT是Transformer演化樹中Decoder-only架構(gòu)的代表。
風(fēng)電行業(yè)8月月度報告：風(fēng)電的核心矛盾仍是國內(nèi)市場 海外訂單提供邊際增量
風(fēng)機(jī)出海專題研究：風(fēng)機(jī)出?？韶暙I(xiàn)一定的利潤彈性，2028年出海空間預(yù)計32GW以上，核心矛盾仍在國內(nèi)市場