核心观点 - 益海嘉里金龙鱼制定了2050年净零排放目标，致力于通过优化能源结构、提高能源效率、减少逸散排放、践行低碳运营、逐步实现碳中和、开展供应商管理、推广低碳物流及传播低碳理念等8个方向，推动全价值链的绿色低碳转型 [5][11][14] - 报告详细阐述了益海嘉里金龙鱼在自身运营和价值链上下游的减排行动，包括优化能源结构、提高能源效率、减少逸散排放、践行低碳运营、逐步实现碳中和等具体措施 [11][14][15] - 益海嘉里金龙鱼通过构建绿色低碳的全价值链体系，推动粮油食品行业的低碳转型，助力全球气候目标的实现 [5][14][19] 2050净零目标及行动路径 - 益海嘉里金龙鱼设定了2030年减排量超过基准年排放量的38%，2040年减排量超过基准年排放量的104%，2050年实现温室气体净零排放的目标 [11] - 通过优化能源结构、提高能源效率、减少逸散排放、践行低碳运营、逐步实现碳中和、开展供应商管理、推广低碳物流及传播低碳理念等8个方向，推动全价值链的绿色低碳转型 [14][15] - 2030年太阳能光伏项目装机功率达到200MWp，2040年清洁电力使用比例达到100%，2050年燃煤的生物质替代比例达100% [11][40] 价值链碳足迹 - 益海嘉里金龙鱼的价值链碳足迹涵盖原料生产与运输、产品制造及加工、产品运输与分销、产品处置及回收等环节 [19][20] - 报告详细分析了价值链上下游的温室气体排放来源，重点包括购买的产品和服务、上游运输和配送等 [24][25] - 益海嘉里金龙鱼致力于构建绿色低碳的全价值链体系，从全生命周期的维度审视产品的碳足迹影响，助力2050净零目标达成 [19][20] 基准年排放量 - 益海嘉里金龙鱼的基准年温室气体排放量为8490万吨CO2e，其中自身运营排放（范围1+范围2）为490万吨CO2e，价值链上下游排放（范围3）为8000万吨CO2e [24][25] - 自身运营排放中，煤占比45%，外购电力占比38%，天然气占比5%，外购热力占比8% [25] - 价值链上下游排放中，购买的产品和服务占比94%，上游运输和配送占比4% [25] 减排行动 - 益海嘉里金龙鱼通过优化能源结构、提高能源效率、减少逸散排放、践行低碳运营、逐步实现碳中和等具体措施，推动全价值链的绿色低碳转型 [11][14][15] - 2024年检测出约6600个泄漏点，减少泄漏量约3500万m3压缩空气，减少温室气体排放约2500吨CO2e [46] - 2023年采购和使用清洁电力360036MWh，较2022年增长15%，减少温室气体排放约205万吨CO2e [44][45] 价值链减碳倡议 - 益海嘉里金龙鱼呼吁价值链上下游的所有合作伙伴携手并进，共襄净零排放之举，共同探索可持续农业实现途径，推广低碳物流，创新循环经济模式 [83][84] - 通过持续开发低碳/零碳产品和服务，提升消费者低碳意识，激发低碳消费潜力，引导消费者践行低碳消费理念 [84] - 益海嘉里金龙鱼将基于设定的路线图，持续升级生产工艺、商业模式，鼓励所有利益相关方共同努力，共促中国粮油食品行业迈向净零之路 [83][84]

北交所新股表现 - 2024年北交所新股首日平均涨幅达217.69%，6个月平均涨幅达129.12%，大幅超越2023年的35.21% [2] - 2024年新股上市时间集中于1-3月和10-12月，4-9月为发行低潮期 [13] - 以铜冠矿建为界限，此前上市新股首日平均涨幅为111.34%，之后跃升至383.12%，其中铜冠矿建首日涨幅达731.41% [19] - 2024年新股6个月涨幅前五名分别为铜冠矿建（352.66%）、方正阀门（324.50%）、聚星科技（282.72%）、万达轴承（224.98%）、科力股份（222.40%） [26] 打新参与情况 - 2024年北交所新股网上冻结资金规模大幅提升，1000亿元以下仅占4%，3000亿元以上占26% [30] - 2024年新股网上发行有效申购户数显著上升，30万户以上有8只，而2020-2023年10万户以下占58% [32][36] - 2024年新股中签率下降至0.10%，为近年最低 [37] - 2024年23只新股共有183家/次战配记录，私募基金占70%，为战配主力机构 [39][42] 战配参与机构 - 私募基金作为战配主力，整体盈利达63578.70万元，占比60% [43] - 券商参与34家/次战配，其中保荐券商跟投13家/次，占比38% [50] - 2024年有限合伙私募机构参与战配32家/次，总盈利达14058.9万元 [51] 2025年战配展望 - 截至2025年1月3日，北交所上市排队企业108家，其中12家已过会，均为利润体量较大、基本面较好的企业 [55] - 已受理/问询阶段企业中，2023年归母净利润达8000万元以上的有24家，杰理科技营收29.31亿元，归母净利润6.23亿元 [58]

清洁能源示范项目的核心观点 - 清洁能源创新在实现长期能源和气候目标中发挥关键作用 到2050年 尚未商业化的技术将贡献35%的减排量 在重工业和长途运输领域 这一比例分别达到50%和70% [7] - 示范阶段面临巨大挑战 包括时间跨度长 风险高 资本需求大 单个项目资本需求可能超过10亿美元 [7][27] - 政府支持至关重要 每投入1美元政府资金 行业匹配同等金额 北美 欧洲和中国占总资金的95% [8] - 目前资金更多集中在供应侧技术 如氢气和氢基燃料生产 发电项目 而对需求侧技术如重工业 航空和航运的关注较少 [8][40] 清洁能源示范项目的资金分布 - 2022-2035年间活跃项目总资金支持约为600亿美元 其中约310亿美元为公共资金 [7][29] - 60%的资金用于尚未开始建设的项目 40%用于已达到最终投资决策的项目 [33] - 氢气和氢基燃料生产项目吸引了近一半的资金 约270亿美元 发电项目吸引了约160亿美元 工业领域吸引了约110亿美元 [47][50][53] - 交通领域资金较少 仅占总额的2% 约15亿美元 其中70%用于航空 30%用于道路运输 [54][55] 清洁能源示范项目的技术重点 - 氢气生产项目吸引了近190亿美元 氨生产超过60亿美元 甲醇生产接近20亿美元 [47][49] - 核能项目吸引了90亿美元 可再生能源项目吸引了40亿美元 储能和化石燃料CCUS项目各吸引了约10亿美元 [50] - 工业领域 水泥生产项目占45% 钢铁生产占25% 化学品生产占15% 铝生产仅占5% [53] - 交通领域 航空项目集中在合成燃料 道路运输项目集中在氢燃料加注和电动车辆充电基础设施 [55][57] 清洁能源示范项目的区域分布 - 北美占总资金的近60% 欧洲占25% 中国占10% [64] - 北美在建或运营项目资金约90亿美元 即将启动项目资金接近350亿美元 [66] - 欧洲在建或运营项目资金约80亿美元 即将启动项目资金约80亿美元 [66] - 中国项目资金可能被低估 由于数据可用性限制 [69][71] 清洁能源示范项目的融资工具 - 每个项目的平均资金需求在4-5亿美元之间 [92] - 融资工具包括优惠贷款 贷款担保 赠款 标准商业贷款等 [100] - 政府 发展金融机构 银行等多方参与 共同分担风险 [98][99]

中国与印尼能源合作现状 - 中国与印尼在新能源汽车、锂电池、光伏和数字经济等领域加强合作，致力于能源转型伙伴关系 [13] - 中国对印尼的总投资额超过350亿美元，其中约四分之一流入能源产业 [13] - 芝拉塔漂浮光伏发电项目和卡拉旺100兆瓦光伏项目等新能源项目对印尼经济增长产生积极影响 [13] 印尼能源转型目标与挑战 - 印尼承诺在2060年前实现净零排放，需将可再生能源发电装机提高到786GW，投资需求为1.108万亿美元 [14] - 印尼计划建设国家级"绿色赋能超级电网"，新增可再生能源发电厂，发展电动汽车和电池产业 [14] - 印尼面临巨大的资金缺口，尤其是在加速发展可再生能源方面 [14] 中国在印尼的可再生能源投资 - 中国-东盟投资合作基金累计完成投资超80亿美元，计划筹资300亿美元，支持东盟区域基础设施和能源资源项目 [15] - 中国企业在印尼推动能源转型，通过技术创新和绿色发展理念支持印尼经济可持续增长 [13] 印尼的可再生能源资源与需求 - 印尼的镍储量占全球40-45%，铝土矿储量占全球4%，铜储量占全球3%，银储量占全球2% [17] - 印尼未来五年对太阳能模块和其他组件的需求将迅速增加，以实现2030年可再生能源占比34%的目标 [17] 中国与印尼未来合作建议 - 建议建立中国-印尼高级别可再生能源伙伴关系，拓展绿色项目融资渠道，打造"一带一路"示范项目 [18] - 深化太阳能光伏等新能源技术交流，提升产业链本地化能力，加强绿色金融标准对接 [18] 印尼的低碳转型路径 - 印尼计划到2025年将可再生能源在一次能源消费中的占比提升至23%，到2050年提升至31% [56] - 印尼需要扩大可再生能源装机规模，逐步淘汰燃煤电站，以实现2060年净零排放目标 [57] 印尼的能源转型融资 - 印尼通过JETP和ADB ETM等融资机制支持能源转型，计划在2030年实现电力产业碳达峰，2050年实现净零排放 [90][92] - 印尼需要大量资金支持可再生能源项目，预计到2050年年均投资需求为250亿美元 [96] 印尼的可再生能源技术发展 - 太阳能光伏将成为印尼实现净零排放的主要技术，预计2018-2030年间投资规模将达到440亿美元 [105] - 印尼需要建设智能电网和输电设施，适配波动性较大的风、光等新能源 [106]

核心观点 - 中国碳排放权交易市场的启动和CCER机制的重启为林业碳汇发展提供了机遇，但部分地区和企业存在开发过热和不规范开发的问题，导致林业碳汇交易面临信用危机 [8][9] - 高质量林业碳汇的开发应坚持科学有序的原则，避免盲目开发，确保碳汇项目的真实性、唯一性和保守性 [9][10] - 林业碳汇交易的高质量发展面临认知偏差、合格土地供给有限、林地权属复杂、开发成本高等挑战 [9][100] 高质量林业碳汇与应对气候变化 - 林业碳汇通过植物光合作用将温室气体积累在植被和土壤中，可用于抵销碳排放，但其使用应作为直接减排的辅助手段 [19][20] - 高质量林业碳汇需满足额外性、真实性、唯一性和保守性等原则，并确保项目对环境和社区的正面效益 [25][28] - 国际林业碳汇市场近年来遭遇信用危机，部分碳信用项目被质疑夸大减排量，导致市场信任度下降 [22][23] 中国林业碳汇政策与市场回顾（2005-2021） - 中国林业碳汇交易始于2005年的CDM机制，随后转向国内CCER机制，但早期CCER林业碳汇项目签发量仅占CCER总签发量的1.07% [37][43] - 地方碳交易试点中，林业碳汇交易初具规模，但存在认知不清、政策体系和监管机制不健全等问题 [47][52] - 林业碳汇项目开发过程中，林地权属不清、项目质量参差不齐等问题影响了项目的实施效果 [53][54] CCER重启后林业碳汇供给、需求及挑战分析 - CCER重启后，地方和企业对林业碳汇项目的开发热情高涨，但部分地区存在盲目开发的现象 [60][74] - 全国碳市场对CCER的需求预计为每年2.55亿至3.5亿吨，但林业碳汇的供给量有限，2017年CCER林业碳汇签发量仅为82.3万吨 [77][79] - 林业碳汇的需求主要来自履约需求、企业社会责任和司法碳汇等领域，但高质量林业碳汇的有效需求有限 [77][95] 减碳绿途-中国高质量林业碳汇交易的建议 - 政府应科学评估林业碳汇在应对气候变化中的定位，坚持能源结构转型优先，林业碳汇抵销为辅 [10][11] - 加强对林业碳汇交易的规范与监管，确保碳汇项目的信用质量，避免过度依赖林业碳汇 [10][11] - 建立协调机制，确保林业碳汇项目开发所需的林地确权和数据支持，支持社区利益分配协调 [11]

2024年A股市场走势回顾 - 2024年A股市场总体呈现巨幅震荡走势，市场情绪一度陷入低迷，年初受雪球产品、量化基金抛售以及两融市场强制平仓等影响，小微盘风格指数一度快速杀跌 [9] - 9月下旬市场发生重大变化，中秋假期后A股房地产板块率先反弹，市场对国内降准降息以及相关政策进一步强化展开定价，9月24日央行释放降准降息、房地产相关政策以及创设两项结构性货币政策工具支持资本市场发展等积极信号 [10] - 第四季度市场总体处于震荡整理期，国庆假期后A股市场各大指数普遍大幅跳空高开，但大量场内资金选择获利了结，A股止住前期快速上涨势头 [11] 不同板块/类别分析 - 2024年金融行业涨幅领先，消费类板块表现偏弱，全年有四个行业涨幅达到或超过25%，分别为银行、非银、通信和家电 [27] - 上市央企全年表现相对强势，全年央企上市公司上涨家数比例达到57%，领先地方国企及民企板块 [37] - 各类战略新兴产业全年股价表现总体偏弱，除新一代信息技术产业以外，其余高新产业上市公司年内平均涨跌幅普遍为负 [41] - 北证板块个股年内表现占优但普遍呈现较大波动，北证板块内个股上涨家数比例接近60%，中秋节后至2024年末北证个股平均涨跌幅远远领先其他上市板块 [48] 估值分析 - 截至2024年末，上证、沪深300、上证50、科创50、中证500、大盘价值、中盘价值等多只宽基指数PE分位已突破近10年各自中位数水平 [53] - 多数行业PE分位显著超过2023年末水平，其中约半数行业2024年末PE分位已突破近10年各自中位数水平 [59] - 通过中证央企、中证地企、中证民企PE以及PB倍数变化看，三项指数2024年末PE倍数与近10年各自平均值相差不大，但三项指数2024年末PB倍数低于近10年各自平均值 [64] 市场分析与展望 - 政策转向背后或存多重因素，9月下旬以来A股成交活跃度较前期有了明显提升，尽管进入12月市场情绪有所降温，但市场总体满足了2023年7月政治局会议提出"要活跃资本市场，提振投资者信心"的重大部署 [68] - A股中期走势仍然值得期待，但需要耐心等待更好时机，2025年有关财政、地产、消费等宏观增量政策值得期待 [72] - 宽基指数方面，在"扶优限劣"的政策引导下，对大盘成长、沪深300、上证50、中证A50、大盘价值等A股核心资产指数中期走势相对乐观 [74]

工业市场概况 - 2024年第三季度美国工业建设完成面积为760万平方米，为2021年初以来最低 [2] - 空置率上升19个基点至6.6%，是自空置率开始上升以来最小的季度增幅 [2] - 新租赁活动增加将推动2024年第四季度及2025年的需求增长 [2] - 开发活动较2022年峰值下降53%，预计2025年初将降至300万平方米以下 [2] 市场供需分析 - 2024年第三季度新供应总量为7600万平方英尺，同比下降54% [4] - 净吸纳量达3900万平方英尺，年初至今总需求达1.15亿平方英尺 [4] - 预计未来几个季度新供应和租户需求将达到平衡，空置率将开始回落 [4] 租金趋势 - 2024年第三季度平均加权租金上升至每平方英尺11.08美元，同比增长9% [12] - 仓库/配送设施租金同比增长8%，至10.26美元/平方英尺 [28] - 预计2025年和2026年租金将保持增长，接近历史平均水平 [28] 区域市场表现 - 西部地区空置率增幅最大，达256个基点；中西部地区增幅最小，为57个基点 [19] - 南部地区净吸收量最高，达1909万平方英尺；西部地区最低，为373万平方英尺 [17] - 凤凰城在建面积最大，达2623万平方英尺；大洛杉矶地区次之，达1957万平方英尺 [13] 行业展望 - 美国经济2024年第三季度同比增长2.8% [29] - 美联储9月降息50个基点，为疫情以来首次降息 [30] - 预计工业市场将在选举后及新政府建立后产生正面影响 [32] 重点市场数据 - 休斯顿净吸收量最高，达574万平方英尺 [13] - 奥斯汀在建面积占现有工业库存的18.7%，为全美最高 [15] - 大洛杉矶地区工业库存最大，达17.8亿平方英尺 [17]

核心观点 - 报告提出了Cosmos World Foundation Model Platform，旨在帮助开发者构建定制化的物理AI系统世界模型，通过预训练和后训练的世界基础模型（WFM）来适应不同的下游应用需求 [1][3] - 该平台通过开源和开放权重的模型，提供宽松的许可途径，帮助物理AI建设者解决社会面临的关键问题 [1] - 物理AI的发展相对缓慢，主要原因是训练数据的扩展挑战，尤其是需要包含交错的观察和行动序列 [2] 世界基础模型（WFM）平台 - WFM平台通过预训练和后训练的范式构建，预训练阶段使用大规模视频数据集，后训练阶段则通过微调适应特定物理AI环境 [3] - 平台提供了视频筛选流程、预训练的世界基础模型、预训练后生成的例子以及视频分词器，帮助开发者构建高效的物理AI系统 [1][3] - WFM平台的核心组件包括视频策展人、视频分词器、预训练的世界基础模型、后训练样本以及边界防护 [18] 数据整理与处理 - 平台使用视频数据整理管道，从200万小时的视频中提取了约1亿个2到60秒的片段，并通过视觉语言模型（VLM）生成视频字幕 [4] - 数据处理步骤包括分割、过滤、标注、去重和分片，确保数据的高质量和多样性 [25][27] - 平台使用了约2000万小时的原始视频数据，分辨率为720p至4k，最终生成了约10^8个用于预训练的视频剪辑和10^7个用于微调的视频剪辑 [29] 预训练与后训练模型 - 预训练的WFM通过大规模视频数据集进行训练，使其成为通才模型，后训练则通过微调适应特定物理AI设置 [3][9] - 平台提供了基于扩散模型和自回归模型的WFM，分别用于生成连续和离散的视频表示 [9][20] - 后训练的WFM可以应用于自动驾驶、机器人操作和摄像头控制等场景，展示了其在物理AI系统中的广泛应用 [7][11] 分词器与模型架构 - Cosmos Tokenizer提供了连续和离散的分词器，支持图像和视频的联合训练，并在多种压缩率下表现出色 [56][60] - 基于扩散的WFM通过去噪任务生成视频，而基于自回归的WFM则通过下一个标记预测生成视频 [95][100] - 平台使用了最先进的变压器架构，确保模型的可扩展性和高效性 [9][20] 应用场景与未来展望 - WFM可以用于政策评估、政策生成、规划或模型预测控制以及合成数据生成，帮助物理AI系统在未见过的环境中进行测试和优化 [13][16] - 尽管平台在多个领域展示了潜力，但仍需进一步研究以推动世界基础模型的进步 [12][17]

美国经济表现与预测 - 2024年四季度美国GDP同比增长约2.5%，高于预测的2%和市场普遍预期的0.8%，主要原因是移民激增对劳动力增长的提振作用被延迟计入预测 [2][4] - 2024年四季度核心PCE价格指数同比上涨约2.8%，高于预测的2.2%和市场普遍预期的2.4%，主要受业主等价租金计算方法变化、股市上涨对金融服务类别的影响等因素驱动 [2][11] - 2024年高盛对13个重要经济指标的预测准确率为67%，略高于过去八年63%的均值，其中失业率、核心PCE、零售控制组等指标表现尤为突出 [2][16] 经济增长与通胀的意外表现 - 2024年美国经济增长超出预期，GDP增速从年初的0.8%预测上调至2.5%，主要因移民潮对劳动力市场的积极影响 [4] - 通胀下降进展慢于预期，核心PCE通胀为2.8%，高于预测的2.2%，主要受金融服务类别价格上涨和业主等价租金计算方法变化的影响 [11][14] - 2024年市场对经济数据的敏感性显著上升，尤其是通胀数据，股市对其敏感性为正常值的2.2倍，债市为5.5倍 [2][35] 经济指标预测表现 - 2024年高盛对失业率、核心PCE、零售销售等关键指标的预测准确率分别为100%、91%和86%，主要受益于替代数据和专有指标的使用 [16][22] - 平均时薪和费城联储制造业指数的预测表现较差，准确率分别为33%和45%，主要因技术性干扰因素未被充分纳入预测 [2][23] - 对次级指标（如汽车销售、工厂订单等）的预测准确率为59%，其中汽车销售和工厂订单的准确率分别为75%和75% [24][27] 市场对经济数据的反应 - 2024年美国国债市场对增长数据的敏感性比正常值高出50%，反映出市场对美联储政策的高度依赖 [31] - 股市对增长数据的反应从“坏消息就是好消息”转向“好消息就是好消息”，表明市场对通胀控制的信心增强 [33] - 通胀数据对债市的敏感性为历史平均的5.5倍，股市敏感性为2.2倍，但随着通胀水平下降，股市敏感性有所减弱 [35][39]

核心观点 - 报告分析了全球90%人口所在的120个经济体，并将这些国家分为低收入、中等收入和高收入三个群体，分别以人均GDP低于5000美元、5000至20000美元和超过20000美元为划分标准 [1] - 报告提出了“赋权线”概念，用于衡量个人获得基本生活需求（如食品、住房、医疗等）所需的最低支出，并估计了各国消费水平低于该线的人口比例 [2][3] - 报告通过分析劳动力市场指标（如劳动参与率、失业率等）和支出结构（如住房、食品、交通等），探讨了如何通过提高收入或降低生活成本来实现经济赋权 [5][7][8] 经济赋权与赋权线 - 赋权线基于WageIndicator基金会的数据，估算了个体获得营养食品、住房、医疗等基本需求所需的私人现金支出，并额外分配10%用于娱乐和5%用于储蓄 [2][3] - 赋权线的计算考虑了各国基本商品的生产成本、利润率和补贴等因素，但由于数据限制，未细分这些组成部分 [2] - 报告使用牛津经济研究院的消费数据和世界数据实验室的分配数据，估算了各国消费水平低于赋权线的人口比例 [2] 收入与劳动力市场分析 - 报告将国家分为低收入、中等收入和高收入三个群体，并分别分析其收入回报递减现象 [6] - 对于人均GDP低于10,000美元的国家，正式就业比例被视为收入稳定性的关键指标 [7] - 报告通过改进劳动力市场指标（如劳动参与率、失业率等），估算了各国能够实现全面赋权的人口数量 [7][19] 支出结构与成本分析 - 报告优先分析了赋能篮子中最大的五个支出组成部分：住房、食品、交通、医疗保健和教育，这些部分占经济赋权所需消费的80% [8] - 通过计算“最低成本线”，报告估算了各国在实现赋权线所需成本方面的潜力，并识别了表现最佳的国家 [10][12] - 报告指出，税收和转移支付在减少贫困和收入不平等方面发挥关键作用，但本研究主要关注私营部门可影响的领域 [7] 成本效益分析 - 报告提出了“成本影响比率”概念，用于衡量公司承担的总成本与其产生的赋能效益之间的比率 [11] - 通过外部信息和学术文献假设，报告评估了一系列倡议的成本效率，并指出成本效益比可能因假设不同而变化 [11] - 例如，支持低工资员工的住房项目假设59%的员工处于未被赋能状态，其成本效益比为0.33，若所有员工均未被赋能，则成本效益比可提高至0.19 [11]