当地时间 4 月 2 日，美国总统特朗普正式宣布了全球对等关税政 策。此举旨在加速特朗普重塑全球经济的计划，标志着特朗普贸易战 的急剧升级。特朗普宣布，将对所有对美有出口的国家征收至少 10% 的基准关税，并对约 60 个国家实施更高的对等关税，包括中国、欧盟、 日本和越南等美国的主要贸易伙伴，以应对与其他国家之间的巨额贸 易逆差。中国将面临 34%的对等关税，这一税率叠加今年已被征收的 20%关税，意味着许多中国商品面临的美国进口关税将远高于 50%。 需要指出的是，加拿大和墨西哥不在此次对等关税列表中，且符合 USMCA（美墨加协定）规则的合格产品也将继续获得关税豁免，同时 上述新的关税措施也不适用于已经受所谓“232 条款”调查影响的部分 产品，如汽车和汽车零部件、钢铁和铝产品、半导体和木材等。特朗 普同时确认，将从 4 月 3 日开始对全球汽车和轻型卡车征收 25%的关 税，并从 5 月 3 日开始对汽车零部件征收关税。

2025 年 4 月预计有 9 款重磅新车/换代车型上市，其中蔚来、零跑、比亚迪、 吉利及华为系新车对其相关标的股价潜在影响较大，建议重点跟踪关注上市情 况及市场预期变化。

增材制造又称“3D打印” ，是一种基于三维模型数据的先进制造技术。它采用与传统减材制造技术截然相反的逐层叠加材料的方式，利 用激光束、热熔喷嘴等手段，将粉末、树脂等特殊材料逐层堆积黏结，最终叠加成形。与传统精密加工技术相比，增材制造在加工精度、 表面粗糙度和可加工材料方面仍存在差距，但其独特的技术原理在特定应用场景中具有显著优势：1）缩短研发周期降低研发成本，无 需模具即可直接成形；2）高效成形复杂结构，实现一体化、轻量化设计；3）材料利用率高，符合ESG理念；4）快速凝固工艺使制件内 部组织均匀致密，强度提升而不损失塑性。

特朗普发起对所有国家加征“对等关税”，表面上是为了解决财政赤字，使制造业回流美国，但实际上是想以关税作为筹码，以解决美国巨额债务负担问题。随着美国国债偿付风险的增加，美元信用受到较大影响，而特朗普的关税政策更加动摇了美元主要国际货币的地位，国际贸易体系开始瓦解，金融市场动荡加剧，长此以往有爆发经济危机的风险。

4 月 2 日特朗普对等关税落地，一是对所有国家设立 10%的“最低基准 关税”，于 4 月 5 日生效；二是对贸易逆差较大的经济体征收更高的关税，于 4 月 9 日生效。美国对等关税的目的是多重的，包括引导制造业回流、维护美国国家安全、解决贸易失衡、消除所谓“贸易不公平”、增加税收弥补财政缺口等。此外，遏制中国也是重要目的。

本报告全面盘点2024年跨境电商、 B2B外贸等场景下第三方跨境支付市场发展现状及商业模式创新，重点分析拉美、中东、东南亚等新兴区域跨境支付市场的机遇与挑战。并对关税阴霾下跨境支付承压、DeepSeek等在跨境支付场景应用逐一分析。

特朗普政府正式启动“全面对等关税”措施税：美国对贸易伙伴加征 10%的“最低基准关税”，并对与美国贸易逆差较大的国家征收额外的关税。中国被加征 34%的额外关税（总关税为 54%），中国台湾 32%、泰国 37%、欧盟 20%、日本 24%、韩国 26%、印度 27% 等。与特朗普第一任期相比，第二任期更为激进、覆盖范围更广、税率更高、进展更快，同时预计对于产业链以及全球经济冲击也会更为严重。面对关税，企业面临将四种对应策略：内部消化成本，供应链承担，向终端市场转嫁或转移供应链。

20大集团销量方面，1-3月，销量日均值680.1万吨，同比减少3.6%；3月日均值713.2万吨，同比减少3.3%。全国煤炭产量方面，1-3月，产量7.7亿吨，同比增长7.7%。进口煤方面，1-3月，进口0.8亿吨，同比增长2.1%；2月进口3436万吨，同比增长1.8%。

截至 2025 年 4 月 3 日，秦港 5500K 动力末煤平仓价 665 元/吨，周环比持平。晋陕蒙三省煤矿开工率为 82.1%，周环比-0.04pct。本周电厂日耗大跌，电厂库存微涨，动力煤库存指数小跌，秦港库存小跌。 非电方面，甲醇开工率小涨、尿素开工率微跌，仍处于历史同期偏高水平，截至 4 月 3 日，甲醇开工率为 86.2%，周环比+2.1pct，年同比 +4.0pct；截至 4 月 2 日，尿素开工率为 85.9%，周环比-0.3pct，年同比 +0.03pct。

发挥大模型的优势：探索情绪、政策变量的构建。对于生成式 AI，其优势在于更强的文 字理解能力、学习能力，有望帮助我们在传统量化较难处理的情绪、政策方向判断上提供 一定的帮助。本文中，我们将主要采用腾讯元宝搭载的 DeepSeek-R1 大模型对这一方向 进行探索，利用大模型的上下文学习、常识推理能力，从互联网公开信息，例如新闻、政策等，对 A 股市场或特定板块的“情绪”进行推理，观察大模型构建的情绪观点相比于 传统量化情绪指标、政策打分变量的优势与短板。