投资评级与核心观点 - 报告对圣泉集团维持"增持-A"评级 目标价31 57元 对应2025年22 6倍PE [2][7] - 核心观点认为公司作为全球合成树脂龙头 在电子化学品 生物质 新能源板块具有显著成长潜力 [2] - 预计2025-2027年归母净利润复合增长率达24 5% 对应EPS分别为1 40/1 71/1 99元 [7] 市场与财务数据 - 2024年公司实现营收100 20亿元 同比增长9 87% 归母净利8 68亿元 同比增长9 94% [2] - 2025年预测营收117 86亿元 同比增长17 6% 毛利率提升至24 7% [7][8] - 当前流通市值246 53亿元 每股净资产12 43元 [1] 主营业务分析 酚醛树脂业务 - 产能65万吨/年 国内市占率第一 2024年销量52 86万吨 [3][18] - 技术领先开发10大系列800多个品种 毛利率19 79%高于行业水平 [3][18] - 当前价格处于低位约1 1万元/吨 预计产能出清后价格将回升 [3] 铸造材料业务 - 呋喃树脂产能超15万吨 产销规模全球第一 [3] - 一体化布局"玉米芯-糠醛-糠醇-呋喃树脂"全产业链 [3] - 2023年营收15 99亿元 受风电景气带动需求持续增长 [3] 新兴业务增长点 电子化学品(PPO树脂) - 算力升级驱动需求 预计2027年全球PPO需求量达6121吨 CAGR38 32% [4] - 公司已建成1300吨产能 获生益科技等头部客户认证 [4][97] - 产品应用于AI服务器 5G/6G通讯等领域 [4] 新能源(多孔碳) - 硅碳负极放量带动需求 预计2030年市场规模72 82亿元 [4][114] - 公司技术领先 产品已批量供应头部手机厂商 [4] - 现有产能1300吨 规划万吨级产线 [4][117] 生物质化工 - "圣泉法"技术实现秸秆高值化利用 大庆项目满产后可贡献7亿毛利 [5][7] - 2023年投产50万吨秸秆处理能力 预计年收入17亿元 [5]

报告核心观点 按照自上而下的逻辑，梳理出 10 只个股与 3 只 ETF 作为 2025 年 8 月金股推荐 [1] 个股推荐 能源开采-潞安环能 - 现货煤比例高，业绩弹性大 [1][8] - 煤价反弹启动，需求有望超预期 [1][8] - PB 估值较低 [1][8] 有色金属-华友钴业 - 一体化布局优势显著，湿法镍产能增长贡献稳定增量盈利 [1][8] - 政策托底镍钴价格中枢抬升，6 月钴进口环比显著下降进入去库节奏指引钴涨价机遇，印尼镍钴产能布局规模领先显著受益 [1][8] - 绑定优质海外头部客户，积极布局海外前驱体正极材料产能 [1][8] - 大股东增持彰显公司未来发展信心 [1][8] 汽车-吉利汽车 - 极氪计划私有化，将成为吉利全资子公司并退市，利于整合资源、消除决策障碍，增强与吉利品牌协同，落实《台州宣言》，助力降本增效与竞争力提升 [2][8] - 银河品牌有望受益竞争缓解，A7 已预售、8 月上市，M9 预计 2025 年三季度推出 [2][8] - 集团将年销量目标从 271 万辆上调 11%至 300 万辆，技术降本与规模化有望推动主品牌盈利 [2][8] - 极氪发布浩瀚 - S 架构，高端 SUV9X 两小时盲订 1 万台，8 月底预售，光辉版车型超百万元，有望加速争夺高端市场份额 [2][8] 计算机-寒武纪 - 国产算力景气度持续提升，国内智算中心加速建设，互联网大厂对 AI 芯片的采购需求持续释放 [2][8] - 公司发布定增预案，拟重点布局硬件平台与软件平台建设，有望从技术底座与生态协同维度，为公司长期发展全面赋能 [2][8] - 政策端持续加码支持国产算力发展，公司作为国产算力龙头企业，有望受益于行业红利释放 [2][8] 电子-中芯国际 - 国产算力基石，先进制程持续推进，N + 2 良率稳步提升 [2][8] - 成熟制程受益半导体周期上行，后续环比改善 [2][8] 国防军工-北方导航 - 公司是远火产业链龙头，隶属于兵器工业集团，是国内“导航控制和弹药信息化技术”核心供应商 [3][8] - 制导装备技术先进，是精确打击和非对称作战核心装备，同时耗材属性强，今年以来需求快速恢复，增速在军工中十分稀缺。作为低成本制导装备的代表产品，公司远火充分受益于需求恢复，弹性大 [3][8] - 公司实施股权激励，是集团改革先行者。随着不良资产的剥离聚焦主责主业，提升自动化生产能力，利润率呈稳步提升态势 [3][8] 化工-圣泉集团 - 公司是高速高频树脂领域的领先供应商，其 PPO、OPE、ODV 等树脂产品应用于 AI 服务器的 PCB 领域，受益于下游 PCB 行业需求带动，公司业绩有望快速增长 [3][8] 非银金融-中信证券 - 全球股市共振回温，上证指数创年内新高，市场交投持续活跃 [3][8] - 公司自营、经纪与资管等业务龙头地位稳固，IPO 储备项目充足，2025 年下半年业绩或持续增长，国际业务也有望取得亮眼表现 [3][8] 交通运输-嘉友国际 - 公司是跨境矿产物流头部运输企业，沿“一带一路”沿线国家进行业务布局，未来业务方向重点发展非洲，保障非洲跨境矿产运输安全自主可控高效 [3][8] 房地产-中国金茂 - 减值计提充分，千亿销售额目标完成过半，销售拿地力度加大 [3][8] 个股重点财务数据 | 证券简称 | 行业 | 2024A EPS（元） | 2025E EPS（元） | 2026E EPS（元） | 2027E EPS（元） | 2024A PE（倍） | 2025E PE（倍） | 2026E PE（倍） | 2027E PE（倍） | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 潞安环能 | 能源开采 | 0.82 | 0.65 | 0.75 | 0.83 | 18 | 23 | 20 | 18 | | 华友钴业 | 有色金属 | 2.5 | 3.11 | 3.61 | 3.71 | 19 | 15 | 13 | 13 | | 吉利汽车 | 汽车 | 1.65 | 1.61 | 2.19 | 2.58 | 11 | 11 | 8 | 7 | | 寒武纪 | 计算机 | -1.08 | 3.04 | 5.43 | 7.66 | / | 234 | 131 | 93 | | 中芯国际 | 电子 | 0.46 | 0.64 | 0.83 | 0.94 | 200 | 144 | 111 | 98 | | 北方导航 | 国防军工 | 0.04 | 0.17 | 0.25 | 0.33 | 441 | 104 | 71 | 53 | | 圣泉集团 | 化工 | 1.03 | 1.53 | 2.13 | 2.93 | 31 | 21 | 15 | 11 | | 中信证券 | 非银金融 | 1.46 | 1.56 | 1.69 | 1.83 | 21 | 19 | 18 | 16 | | 嘉友国际 | 交通运输 | 1.31 | 1.49 | 1.72 | 1.98 | 9 | 8 | 7 | 6 | | 中国金茂 | 房地产 | 0.08 | 0.12 | 0.16 | 0.22 | 17 | 11 | 8 | 6 | [9] ETF 推荐 | ETF 代码 | ETF 名称 | 2025/7/29 份额 (亿份) | 2025/7/29 单位净值 (元) | 2025/7/29 总净值 (亿元) | 7 月复权净值增长率(%) | 2025 年以来复权净值增长率(%) | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 159870.OF | 化工 ETF | 54.16 | 0.62 | 33.81 | 9.22 | 8.22 | | 159909.OF | TMT50 ETF | 6.59 | 0.76 | 5.02 | 10.67 | 12.27 | | 512660.OF | 军工 ETF | 143.95 | 1.19 | 171.45 | 4.07 | 14.33 | [10]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：电子树脂行业 - **公司**：未提及具体公司名称，涉及客户包括华为、生益、南亚、台光、台耀、盛宏、建涛、深蓝、英伟达、斗山电子等；潜在竞争对手包括佳盛德、特风、东财、宏昌、东台、通宇等；合作公司为徐州博康；海外厂商有沙比克、日本旭化成和三菱瓦斯等 纪要提到的核心观点和论据 1. **产品出货与客户结构** - PPO 月出货量 60 - 70 吨，含 OPE 总出货约 80 吨，OPE 约 10 吨 [1][4] - 核心客户有华为、生益、南亚等，生益占 40%，南亚、台光、宏盛各占 10%，其余客户分配剩余份额，直采占整体供货 20% - 30%，难攻克客户通过代理商合作 [1][5][7] 2. **产品价格与毛利率** - 大型代理商 PPO 单价 70 - 120 万元，小型零散客户 80 - 120 万元；生益 M6 高速板 50 - 60 万元，低于台光等 M8 以上产品 [1][8][9] - 公司整体毛利率 45% - 50%，预计 2026 年 M6 价格或降至 50 万元以下，毛利率不低于 35%，M8 毛利率 40% - 45% [1][14] 3. **产能规划** - 2025 年底 PPO 总产能达 700 - 800 吨，2026 年增至 2000 - 2300 吨，2027 年底扩至 3000 吨 [1][13] - 2024 年 OPE 产能 260 - 300 吨，2025 年底计划扩至 500 吨左右 [16] - 2025 年 ODV 计划产能 100 - 120 吨，截至目前完成一半左右 [17] 4. **市场需求与增长预期** - 生益与华为联合研发引入 M8 产品，2025 年需求 800 - 1000 吨，2026 年增至 1500 吨，其中 200 - 300 吨为 M8 产品，2025 年采购量约 50 - 80 吨 [1][10][11] - 2025 年国内高端树脂需求量 800 - 1000 吨，2026 年预计达 1500 吨 [25] - 2026 年 ODV 预计保持平稳，约 200 吨，2027 - 2028 年或增长；PPO 市场表现良好，产能可能不足 [19][24] 5. **国产化替代** - 国内高端树脂国产化替代率约 40%，海外厂商占 60%份额，预计 2026 年国产化率显著提升，公司产品电介指数与沙比克持平，价格低 10% - 20% [2][28] 6. **市占率情况与目标** - 生意中市占率天花板 55% - 60%；台光市占率 10%，计划 2026 年翻番至 20%；台耀市占率 3%，预计可提至 12%；南亚接近 20% [31][32] - 电介损耗小于 0.001 的高端产品领域，公司供应英伟达基板，2025 年预计需求量 500 吨，可提高到 60% - 70%市场份额；2025 年 OPE 销售额预计 80 吨左右，市场份额提升至 70%以上 [20] 其他重要但可能被忽略的内容 1. **树脂应用情况** - PPO 用于 M8 和 M9 级别产品，M7 级别因价格高使用少；BMI 和环氧树脂在 M7 级别用量大；OPE 和碳氢树脂（ODV）在 M9 级别不同厂家选择不同 [3] - AI 服务器以 PPO 为主、OPE 为辅，每台 AI 服务器使用 PPO 从 1.6 公斤增加到 2.1 公斤，使用 OPE 从 0.34 公斤增加到 0.4 公斤 [17] 2. **合作与市场策略** - 与徐州博康合作，通过 OEM 增加 M6 系列产品产能，目标 2026 年达 70%国内市场份额 [15] - 碳氢树脂主要供给建涛、鲁电股份等企业，进入台湾系企业有困难，倾向直供 [33] - 已向斗山电子提供约 50 吨 PPO 产品，基本进入其体系，送样 OPE 结果未出 [34] 3. **成本与技术优势** - 公司在业务、销售和财务成本控制方面有优势，依托生物法制造产品，与中石化合作使价格稳定，不受原材料价格波动影响 [21][22] 4. **行业发展因素** - 电子树脂行业发展得益于资本和技术人才流动，人才流动使新产品市场渗透速度加快 [23]

2025年VLA领域RL算法发展综述 核心观点 - VLA领域RL算法在2025年5月迎来技术爆发，传统算法（PPO、GRPO、DPO）被迁移至VLA场景，并涌现大量针对性创新技巧 [1] - 主流技术路线为双阶段训练范式（监督预训练+在线RL微调），结合稠密奖励设计、工程优化等提升性能 [25][26] 算法创新与实验 iRe-VLA - 采用PPO算法，提出双阶段训练：监督学习预训练→冻结VLM backbone进行在线RL→混合数据迭代优化 [2][3] - 实验环境覆盖Meatworld仿真、Franka Kitchen及真实机械臂任务，消融实验显示解冻VLM backbone可提升效果 [5] GRAPE - 引入DPO偏好对齐机制，轨迹级奖励设计包含三部分：成功奖励（1/0）、自我奖励（轨迹生成概率对数）、外部奖励（VLM+GPT-4o生成的动态cost函数） [6][8][9] - 在Simpler-Env和LIBERO环境中超越SFT及传统DPO基线 [10] LOOP/RIPT-VLA - 结合RLOO（留一法优势估计）与PPO，解决稀疏奖励+长序列+多任务不平衡场景的Critic训练难题 [13][14] - 动态拒绝机制跳过无效梯度更新，多任务群体采样缓解数据不平衡 [15] RL4VLA - 将VLA动作生成建模为多模态对话过程，设计Robotic Process Reward Model提供稠密伪奖励 [19][20] - 关键工程优化：GPU负载均衡矢量化环境、分布式训练框架（PyTorch FSDP）、bfloat16精度加速 [25][26] 技术趋势与挑战 - PPO仍是当前VLA-RL最优算法，但需探索新算法适配VLA特性（如LOOP） [17][30] - 稀疏奖励问题通过子任务分解、关键帧伪奖励、课程学习等策略缓解 [22][23][30] - 工程瓶颈包括采样效率低、显存开销大、非自回归结构适配等 [30]

DPO与PPO的对比研究 - 论文指出当前开源榜单上DPO占据领先位置，但顶级闭源模型如GPT4和Claude仍采用PPO方案，引发对两者实际优势的探讨[1] - DPO存在与PPO类似的reward hacking问题，即可能产生不符合人类偏好但能获得高奖励的解决方案[2] - 理论分析表明PPO导出的策略是DPO导出策略的真子集，DPO可能产生偏离参考策略的解[3] - 实验数据显示在编程比赛等硬核任务上PPO显著优于DPO，如Code Llama 34B模型在APPS测试集上PPO达到44.4%通过率，而DPO-Iter为34.2%[11] DPO的缺陷分析 - DPO在偏好数据集未覆盖的数据点上可能分配过高概率，导致无法预期的行为[6] - 表格数据显示DPO在安全相关指标上表现较差，如Helpfulness为-4.19，Harmfulness为-0.97，Safety Rate仅55.4%[7] - 通过SafeSFT、迭代DPO和数据过滤等方法可提升DPO性能，但仍无法超越PPO[8] PPO性能提升关键因素 - 采用优势函数规范化、大Batch训练和参考模型滑动更新三项技术可显著提升PPO性能[9] - 实验显示当batchsize太小时PPO性能甚至差于SFT[9] - 在编程任务中PPO刷新了SoTA，如Code Llama 34B模型在测试集上达到22.4%通过率，显著高于DPO的0%和DPO-Iter的3.2%[12] 编程任务实验结果 - 在APPS测试集上，Code Llama 34B模型PPO方法在Intro、Inter和Comp三个难度级别分别达到44.4%、18.0%和9.1%通过率[11] - PPO在编程任务中直接利用测试用例结果作为奖励信号，无需人工标注或训练奖励模型[13] - 对比实验显示DPO训练失败产生无意义结果，而PPO刷新了该领域的最高水平[13]