2024-2026年全行业研报合集整理及下载地址分享（共85个主流细分行业，4万份+PDF） 适合行业研究 财经分析 和搭建AI知识库

标签：行业研报｜股票研究｜财经分析｜行业研究｜AI知识库

研报合集下载方式

资料已经整理好，打包为一个完整合集(建议转存 链接可能会失效)：

下载地址：
👉 https://pan.quark.cn/s/4767d143b3e0?pwd=7aVW
提取码： 7aVW

前段时间在做一个跨行业对比研究，需要同时看制造业、金融、能源、科技、消费等多个方向的研报。零散去找，效率极低：

• 有的只给摘要
• 有的年份不全
• 有的行业断档严重

于是干脆花了一个星期把 2024–2026 年近几年的主流行业研报系统性整理了一次，最终形成了一个可直接做行业深度研究、股票研究、AI知识库的完整研报合集。

这篇文章主要分享：

• 这套研报合集包含什么
• 适合哪些人 / 场景使用
• 如何高效利用这些研报

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一、研报合集整体概览

这是一套跨 85+ 行业的完整研报资料库，覆盖时间主要集中在 2024–2026 年。

核心数据规模：

• 📦 总容量：约 87.5 GB
• 📄 研报数量：41,997 份 PDF
• 🏭 行业数量：85+ 个主流细分行业
• 📚 文件格式：全部为 PDF，方便检索、标注、导入知识库

非常适合用来做：

• 行业长期跟踪
• 股票基本面研究
• 财经内容分析
• AI 本地 / 云端知识库训练

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二、覆盖行业一览（按字母分类）

为了方便查阅，我简单按行业字母顺序做了整理（非研报原始顺序）。

A–C

• 玻璃
• 玻纤
• 保险
• 半导体
• 包装材料
• 采掘行业
• 船舶制造

D

• 电子元件
• 电网设备
• 电力行业
• 电子化学品
• 电源设备
• 电池
• 电机
• 多元金融

F

• 房地产开发
• 房地产服务
• 纺织服装
• 风电设备
• 非金属材料

G

• 钢铁行业
• 公用事业
• 工程建设
• 光学光电子
• 光伏设备
• 工程机械
• 贵金属
• 工程咨询服务

H

• 化学制品
• 化纤行业
• 化学制药
• 化学原料
• 化肥行业
• 航天航空
• 航运港口
• 航空机场
• 互联网服务
• 环保行业

J

• 家电行业
• 家用轻工
• 交运设备
• 教育
• 计算机设备

L–M

• 旅游酒店
• 贸易行业
• 煤炭行业
• 美容护理

N

• 酿酒行业
• 农牧饲渔
• 农药
• 兽药
• 能源金属

Q

• 汽车零部件
• 汽车整车
• 汽车服务

R–S

• 燃气
• 软件开发
• 商业百货
• 石油行业
• 塑料制品
• 食品饮料
• 水泥建材
• 生物制品

T

• 通用设备
• 通信设备
• 通信服务
• 铁路公路

W–X

• 文化传媒
• 物流行业
• 消费电子
• 小金属
• 橡胶制品

Y

• 有色金属
• 银行
• 仪器仪表
• 游戏
• 医药商业
• 医疗器械
• 医疗服务

Z

• 综合行业
• 装修建材
• 装修装饰
• 证券
• 造纸印刷
• 专业服务
• 中药
• 专用设备
• 珠宝首饰

基本覆盖了A 股常见行业分类 + 新能源 / AI / 高端制造等热点方向。

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三、这套研报适合哪些人？

从我自己的使用体验来看，下面几类人会特别合适：

1️⃣ 行业研究 / 股票研究

• 做行业对比、产业链拆解
• 看中长期逻辑，而不是短线消息
• 需要横向对比多个行业数据

2️⃣ 财经内容创作者

• 写行业分析、公司研究
• 做数据支撑，而不是“拍脑袋观点”
• 找原始逻辑和图表来源

3️⃣ AI 知识库构建

• 上传到 电脑本地知识库
• 或导入 腾讯 ima、私有化 AI 系统
• 用于行业问答、智能检索、研究辅助

PDF 体量大、行业全，对 AI 来说非常友好。

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四、研报的正确使用方式建议

不是“看得多”，而是“用得好”。

✔ 建议用法 1：按行业建文件夹

• 每个行业一个目录
• 按年份 / 主题拆分
• 快速定位趋势变化

✔ 建议用法 2：结合 AI 工具

• 用 AI 做摘要
• 提取共性结论
• 对比不同机构观点

✔ 建议用法 3：长期跟踪

• 不追热点
• 看连续几年的判断变化
• 找“被反复验证”的逻辑

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研报合集下载方式

资料已经整理好，打包为一个完整合集：

下载地址：
👉 https://pan.quark.cn/s/4767d143b3e0
提取码： 7aVW

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六、写在最后

现在真正有价值的，不是“某一篇研报”，而是系统性、连续性的行业认知。

当你能：

• 横向对比多个行业
• 纵向看 2–3 年变化
• 再结合自己的判断

研报，才真正成为“工具”，而不是“负担”。

如果你也在做行业研究、股票分析，或者想搭一个真正有用的 AI 知识库，这类完整资料，会比零散搜索省下大量时间。