9月11日，沪指盘中弱势下探，再创2月初以来新低；创业板指强势拉升；两市成交额再度萎缩，全日成交不足5000亿元。行业板块涨少跌多，能源金属、电池、光伏设备等新能源赛道走强，教育、铁路公路、银行、商业百货、电力行业跌幅居前。今日的热点包括锂电池、抗癌药等。

【锂电池】“宁王”突传锂矿停产 碳酸锂期货、现货双双大涨

9月11日早盘，碳酸锂期货主力合约一度大涨超7%，午间收盘涨幅5.85%，报76950元/吨。现货方面，上海钢联发布数据显示，今日电池级碳酸锂价格较上日上涨1000元，均价报7.35万元/吨。

碳酸锂期货现货双双大涨，主要受传闻影响——网传宁德锂选矿厂将停产，据估算其三个冶炼厂月产量为5—6kt LCE。

而根据宁德时代方面的最新回应，确认了其拟对宜春碳酸锂生产安排进行调整。

机构分析称，碳酸锂新增项目产能释放暂缓，预计锂板块最快于2026年前进入上行周期。在建项目中，Sal de Vida原计划两处扩建项目改为依次完成，建设放缓；PPG盐湖项目建设工作尚未展开，投产进程推迟；Galaxy项目建设暂停。整体来看，当前供给侧已经有收缩迹象，锂矿行业资本开支下行明显，对未来2—3年的新增供给有压制预期。

从需求端来看，长期新能源需求仍维持每年15%—20%同比增长，其中储能锂电需求快速增长，对碳酸锂需求当前起主要承托作用。高成本矿山开始陆续减产，伴随价格进一步下跌甚至或将停产。下游行业高景气持续背景下，碳酸锂价格有望于2026年—2027年迎来上行周期，锂板块通常先于商品价格6—9个月启动上涨。

【UTG玻璃】华为三折叠首发业内最大UTG玻璃 国产化供应空间广阔

华为首款三折叠屏手机--华为 Mate XT非凡大师日前正式发布，而其中最超预期的亮点就包括业界最大的超薄柔性玻璃（UTG）、非牛顿流体材料等。

UTG厚度通常在1.3毫米以下，是折叠、弯曲电子显示的理想材料，其凭借多种性能优势，已逐渐取代CPI材料，成为当前市场主流的折叠屏柔性盖板材料。

从产能规模来看，国内本土UTG减薄加工企业的产能足以满足折叠屏终端市场对UTG的需求。但目前UTG原片供应仍然以海外厂商为主，包括肖特、康宁、NEG等，国产化供应空间广阔。

相关概念股

长信科技：主营触控显示器件材料，在减薄UTG方面已具备全部制造工艺流程，为京东方独供可折叠UTG产品。

凯盛科技：主营显示及应用材料，包括超薄电子玻璃、UTG、ITO导电膜玻璃；自主研发30微米超薄柔性玻璃并持续深入，实现UTG产业链覆盖。

【抗癌药】顶级肿瘤学会议召开在即 多家A股公司参展

9月13-17日，2024年欧洲肿瘤内科学会（ESMO）年会将于西班牙巴塞罗那举行，届时一批A股上市公司将在现场披露已上市或在研药品最新进展和数据。

该会议与美国临床肿瘤学会（ASCO）、美国癌症研究学会（AACR）并称为世界三大顶级肿瘤学会议，创新药产品在ESMO发布的临床研究结果，往往被认为具有权威性。

从年会参展商名单来看，包括恒瑞医药、百济神州、百利天恒、药明康德在内的A股上市企业赫然在列，同时也不乏诸如阿斯利康、GSK、卫材等知名国际巨头。

附相关A股公司

百济神州：已上市产品替雷利珠单抗，此次大会上将分别从这款PD-1机制药物的胸腺癌、非小细胞肺癌等3项瘤种展开讨论。

恒瑞医药：将首次公布自研ADC药物SHR-A1904相关临床数据，去年10月该产品以14亿欧元的价格被授权给Merck Healthcare（默克公司）。研发进展上，目前该产品正在美国开展一项1/2期临床研究，以评估其在晚期实体瘤患者中的安全性、耐受性、药代动力学和初步疗效。

百利天恒：自主研发的BL-B01D1（伦康依隆妥单抗）是全球首个进入临床试验阶段的EGFR/HER3的双特异性ADC。去年年底，公司将此产品以高达84亿美元的潜在总价值授权给百时美施贵宝（BMS）。研发进展上，该药品已在非小细胞肺癌、鼻咽癌、三阴性乳腺癌等6项瘤种上布局开展了Ⅲ期研究，相关数据将于此次会议上报告。

荣昌生物：将于ESMO研讨会上交流ADC药物维迪西妥单抗，该药物目前已实现上市。

微芯生物：将于ESMO研讨会上交流ADC药物西达本胺，该药物目前已实现上市。

【其他消息】

我国半导体制造核心技术突破

近日，国家电投所属国电投核力创芯（无锡）科技有限公司暨国家原子能机构核技术（功率芯片质子辐照）研发中心，完成首批氢离子注入性能优化芯片产品客户交付。这标志着我国已全面掌握功率半导体高能氢离子注入核心技术和工艺，补全了我国半导体产业链中缺失的重要一环，为半导体离子注入设备和工艺的全面国产化奠定了基础。

OpenAI“草莓”模型或两周内发布

OpenAI计划在未来两周内发布名为“草莓”的最新人工智能产品，作为ChatGPT所提供服务的一部分。据了解，“草莓”模型凭借增强的推理能力，能够更好地处理复杂科学和数学问题，不仅能让大语言模型（LLM）根据用户的复杂查询生成答案，甚至还能提前规划，以便自主、可靠地浏览互联网，进行OpenAI 定义的“深度研究”（deep research）。

(文章不构成投资建议，投资者据此操作，一切后果自负。市场有风险，投资需谨慎。)

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