报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 全球电信卡技术从传统物理 SIM 卡发展到 eSIM，eSIM 凭借优势成为万物智联时代重要技术，已在多国商用落地，但在标准化、数据安全等方面面临挑战；报告分析电信卡技术发展情况、eSIM 产业现状、热点问题，指出我国 eSIM 产业机遇与挑战并展望未来发展 [7][8] 各部分总结 电信卡技术发展情况 - 电信卡历经磁卡、IC 卡、SIM 及 USIM 卡到 eSIM 卡，各阶段伴随技术进步与应用拓展 [15] - 磁卡于 20 世纪 70 年代问世，80 年代在欧美普及，80 年代中期进入中国，存在防伪差等缺陷 [16] - IC 卡于 20 世纪 80 年代末开发，90 年代末取代磁卡，我国原邮电部推动其标准化发展 [19] - 1991 年首张 SIM 卡用于移动电话，后尺寸不断缩小，USIM 卡是其升级版，我国 90 年代末引入 SIM 卡，3G、4G 商用后 USIM 卡普及 [20][21] - eSIM 概念因传统 SIM 卡挑战提出，早期为电子化虚拟卡，后发展为嵌入式卡，在国际市场应用具规模，2018 年我国开启商用探索 [22][23] - 电信卡按物理形态分为插拔式 SIM 卡和嵌入式 SIM 卡；按功能分为通话卡、流量卡等；按网络类型分为 GSM SIM 卡、USIM 卡等；按供电电压分为 5V 卡、3V 卡等；按使用对象分为个人用户卡和企业用户卡；按购买方式分为预付费卡和后付费卡；按应用场景分为手机卡、物联网卡和行业专用卡 [24][28][31][32][35][36][39] eSIM 产业发展现状 - **技术标准**：GSMA 构建 eSIM 完整标准体系，2024 年进行系统性更新；ETSI 与 GSMA 合作，完善 eSIM 标准；我国 CCSA 和 TAF 参考国际标准制定国内标准，CCSA 将开展第二阶段标准制定，TAF 完成多项配套文件制定 [40][44][46] - **应用领域**：消费电子领域，eSIM 技术应用普及，满足跨境人群网络需求；物联网领域，eSIM 技术增长强劲，在智能家居、车联网等行业优势明显 [49][51] - **政策法规**：多国政府制定政策支持 eUICC 技术，欧盟推动其在汽车行业应用，美国 FCC 对 eSIM 持开放态度，日本、韩国促进相关技术发展；我国工信部发布规划促进 eSIM 技术发展，批复运营商开通相关服务 [54][57] - **市场规模**：2023 年全球 eSIM 芯片出货量达 4.46 亿；国际市场消费级 eSIM 持续扩展，物联网 eSIM 持续增长；我国市场消费电子用户数稳步增长，物联网应用快速发展 [58][60][66] - **产业链**：国外 eSIM 产业链布局早，芯片商、卡商、终端厂商和运营商形成成熟商用生态；国内 eSIM 产业链结构完备，各环节企业具备实力，运营商推动技术创新与应用 [68][73] eSIM 热点问题分析 - **技术热点**：eUICC 多应用能力指卡内可下载多个应用程序，全球发展集中在身份认证等方面，技术条件基本具备，但存在权限管理冲突等挑战 [76][78][84] - **Wafer 级别个人化**：指在 WLCSP 过程中对芯片定制编程，国际市场 eUICC 采用该方式，我国处于研究阶段，其具有简化流程等特点，但增加工艺复杂性 [87][88][93] - **多合一 eUICC**：是硬件与软件组合，在多领域有应用前景，具有提升集成度等特点，但存在设计复杂等挑战 [94][96][99] - **多启用配置文件**：允许单个 eUICC 同时激活多个配置文件，GSMA 定义相关功能，安卓 13 版本后支持，具有提升灵活性等特点，但技术复杂性增加 [102][103][110] - **产业热点**：插拔形态 eSIM 卡兼具物理卡与 eSIM 功能，用于特定场景，但存在合规和安全问题；手机和平板电脑应用 eSIM 节省空间，但受多种因素影响未大量普及；境内开通境外运营商 eSIM 卡有市场增长潜力，但存在安全隐患，我国应加强管理 [113][115][117] 我国 eSIM 电信卡产业未来发展展望 - **产业发展迎来新机遇**：新型数字基建需要 eSIM 技术支撑；消费电子与物联网需求推动 eSIM 技术渗透；全球化与跨境互联需求使 eSIM 技术发挥作用 [120][121][123] - **产业未来发展展望**：eSIM 将与其他技术融合，深化应用场景；在新型工业化应用实现突破；参与国际标准制定，实现全球化标准与生态协同 [124][125][126]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 未提及 根据相关目录分别进行总结 国内手机市场总体情况 - 2024年12月国内市场手机出货量3452.8万部同比增长22.1%，5G手机3043.3万部同比增长25.8%占比88.1% [1] - 2024年1 - 12月国内市场手机出货量3.14亿部同比增长8.7%，5G手机2.72亿部同比增长13.4%占比86.4% [1] - 2024年12月国内手机上市新机型28款同比增长7.7%，5G手机5款同比下降54.5%占比17.9% [3] - 2024年1 - 12月国内手机上市新机型421款同比下降4.5%，5G手机207款同比下降3.3%占比49.2% [3] 国内手机市场国内外品牌构成 - 2024年12月国产品牌手机出货量3078.4万部同比增长25.4%占比89.2%，上市新机型27款同比增长3.8%占比96.4% [4] - 2024年1 - 12月国产品牌手机出货量2.69亿部同比增长16.3%占比85.6%，上市新机型396款同比下降2.5%占比94.1% [4] 国内智能手机发展情况 - 2024年12月智能手机出货量3240.8万部同比增长20.8%占比93.9%，上市新机型14款同比下降26.3%占比50.0% [7] - 2024年1 - 12月智能手机出货量2.94亿部同比增长6.5%占比93.7%，上市新机型284款同比下降20.2%占比67.5% [7]

核心观点 报告围绕信息无障碍及适老化相关领域，从中央动态、部委动态、地方进展、企业及社会团体行动等方面，介绍了政策发布、项目推进、服务升级等工作，旨在提升老年人和残障人士生活质量，促进相关事业和产业发展 [5][10][17] 中央动态 - 国家主席习近平发表 2025 年新年贺词，体现为民情怀 [5] - 中共中央、国务院印发养老服务改革意见，健全服务网络，保障近 3 亿老年人权益 [5] - 国务院新闻办介绍新型工业化，工信部 2024 年便民等四方面成效显著，线上渠道业务办理量占比超 90%，同比提升 10 个百分点，3000 余家网站和 APP 完成适老化及无障碍改造 [7] - 国务院客户端上线“老年人服务专区”小程序，含多种功能且完成“大字版”改造，支持语音搜索 [10] 部委动态 - 市场监管总局批准发布重要国家标准，含百姓生活、城市管理等方面，助力适老化和残障人士产品开发 [10] - 中国残联等 9 部门印发科技助残意见，提出 2030 年和 2035 年目标，部署 13 条任务 [11] - 交通运输部等六部门印发通知，加强适老化无障碍出行服务，提出 5 方面要求 [15] - 中央广播电视总台首次推出春晚视障版和听障版无障碍转播，采用多种技术满足需求 [17] 地方进展 - 浙江省印发意见，聚焦 4 方面提出 23 项任务，发展养老事业和产业 [17] - 广东省部署 2025 年工作，强化“一老一小”服务保障，发展养老和银发经济 [22] - 陕西省推进数字技术适老化，通过联动协同、应用改造、探索创新取得成效，电信业务线上办理量占比超 70％，专属套餐惠及老年用户数同比增长 13.3％ [23] - 青海省升级数字技术适老化服务，推动普惠均衡，优化用户体验，传递暖心温度，2024 年底全省 5G 基站总数达 2.3 万个，每万人 5G 基站数达 39.43 个，行政村 5G 网络覆盖率由年初的 43%提升至 90%以上 [27] 企业及社会团体行动 - 中国残疾人福利基金会与阿里公益战略合作，未来五年聚焦多领域开展助残行动 [33] - 全国首次无障碍专场首映礼在杭州举办，近 200 位视障人士参加 [34] - “曹操出行”网约车平台无障碍专车在深圳上线，结合巡游出租车与网约车优势 [34]

报告核心观点 2024年是中国全功能接入国际互联网和互联网法治建设起步30周年，中国互联网法治建设取得历史性成就，迈入高质量发展阶段。这一年，中国和国际社会均持续深化互联网法治建设，中国围绕数据治理、新兴领域发展规范等重点领域完善法律制度，国际社会则在人工智能治理、个人信息保护等方面不断健全规则。未来，需完善互联网基础性立法，促进新兴技术创新发展，健全数据基础制度和网络空间综合治理[4][5][7]。 各部分内容总结 中国互联网法治建设迈入高质量发展阶段 - 1994 - 1999年互联网法治起步，我国推进网络基础设施建设，互联网法律制度建设起步，管理体制机制初步构建[11] - 2000 - 2011年进入加快推进阶段，互联网行业长足发展，我国确立依法治网思路，出台专门性立法，形成多主体治理格局[12] - 2012年以来进入高质量发展阶段，我国将依法治网纳入全局，构建完备的互联网法治体系，在立法、执法、司法、普法、国际交流等方面全面推进[13][14] 2024年中国互联网法治情况 数据法律制度持续完善，发展与安全协同推进 - 出台《网络数据安全管理条例》，更新细化数据安全管理制度规则，涵盖总体要求、个人信息保护、重要数据安全、跨境安全管理等方面[18] - 完善重点领域数据安全规则，涉及自然资源、会计、工业和信息化等领域，拟围绕民航业等制定规则[20][21] - 探索数据要素基础制度构建，出台公共数据资源开发等政策法规，拟对公共数据资源登记等建章立制，地方积极探索数据产权制度立法[22][24][27] - 优化调整数据跨境流动制度规则，通过专门规定优化机制，加强国际合作，完善内地与港澳个人信息传输机制[30][31][33] 新兴技术规范不断健全，推动人工智能向善发展 - 规范引导前沿技术创新发展，完善工业机器人、终端设备直连卫星等技术规范管理[37][38] - 健全完善人工智能标准规范，加强标准建设和标识管理，开展算法综合治理[39][41] - 探索新兴领域法律适用规则，司法机关对涉人工智能等典型案例裁判难点研析，为类案司法和规则发展提供指引[41][43] 平台治理规则逐步完善，营造清朗网络空间环境 - 完善互联网平台治理规则，通过指南细化反垄断规则，完善不正当竞争行为认定标准，制定个人求助网络服务平台管理办法[45][46][48] - 修订信息业务管理规则，修改电信设备进网、非经营性互联网信息服务等管理规定，优化营商环境[49] - 持续强化信息内容治理，出台网络暴力信息治理规定，开展“清朗”系列专项行动[51][52] - 加强网络空间权益保护，出台消费者权益保护法实施条例，加强个人信息保护，完善反电信网络诈骗法律适用规则，推进未成年人网络保护工作[54][55][57] 设施管理制度持续优化，加强公共应用安全管理 - 修订《业余无线电台管理办法》，加强对业余无线电台管理[62] - 出台《铁路关键信息基础设施安全保护管理办法》，保障铁路关键信息基础设施安全[63] - 加强公共场所视频图像安全管理，规范公共场所视频系统建设和图像采集行为[65] - 完善互联网政务应用安全管理，出台安全管理规定和电子认证服务管理办法[66] - 完善网络信息保密管理体系，修订保密法律法规，强化网络信息保密管理[68] 法治研究教育进展显著，广泛开展网络普法宣传 - 互联网法治研究持续加强，编纂发布《中国网络法治三十年》报告，举办第十届中国互联网法治大会主论坛[71] - 完善网络法学教育体系，网络与信息法学列为法学二级学科，多所高校建设相关专业[72][73] - 广泛开展网络普法宣传，“全国网络普法行”系列活动开展，推动网络安全普及，营造网络法治环境[74] 2024年国际互联网法治情况 人工智能立法加速推进，技术应用规范逐步建立 - 加快制定人工智能立法和国际治理规则，欧盟、英国、智利、韩国等出台相关立法，美国多州立法加强治理，推动构建国际治理框架[78][79][80] - 建立人工智能数据合规要求，多国发布隐私保护、数据质量等方面立法及指南[83][84] - 明确人工智能算法使用规则，美国科罗拉多州、英国出台法案规范算法使用[85] - 关注人工智能知识产权保护，日本版权局明确使用版权数据训练大模型相关规定[85] 互联网法治展望 - 完善互联网基础性立法，夯实数字经济安全底座[45] - 促进新兴技术创新发展，完善人工智能发展和治理规则[46] - 持续健全数据基础制度，充分释放数据要素价值[47] - 健全网络空间综合治理，丰富完善内容管理规则[48]

现实意义 - 近6000万户中小企业占企业总数99.8%，全国中小微企业上云率超30%，是实数融合关键主体[14] - 数据流动对各行业利润增长平均促进率约10%，中小企业数字化转型利于新型工业化[16] - 专精特新“小巨人”企业中计算机等电子设备制造业企业数量占比超14%，省级专精特新中小企业集中于软件和信息技术服务业[17] - 我国人工智能核心产业链上企业超4700家，截至2023年底发明专利有效量达37.8万件，同比增速超40%[19] 政策观察 - 2023年巴西拨款约4.19亿美元、西班牙安排30.67亿欧元，2024年马来西亚推出近5000万美元计划支持中小企业数字化转型[22] - 2022 - 2023年我国遴选支持98家数字化服务平台，确定66个试点城市支持3万多家工业中小企业改造[25] 企业转型 - 73.8%、59.8%、25.3%的企业采用ERP、OA和MES工具优化管理流程[36] - 近两成企业未投入数字化转型，轻量级投入企业数量占比40.1%[40] - 1300余家企业调查显示，设备健康管理等四大AI应用场景占比分别为37.2%、36.0%、32.9%和29.9%[59] 行业场景 - 汽车制造业引入PLM等系统，如东莞某公司设计效率提升60%以上[67] - 医药制造业部署MES等系统，如北京某药业实现生产全流程管理与监控[78] - 通用设备制造业采用研发设计仿真工具等，如湖北某公司产品设计周期缩短30%[93] 区域实践 - 2023 - 2024年全国遴选66个中小企业数字化转型城市试点[101] - 浙江、江苏等地工业大县推进中小企业数字化改造，如宁波海曙区建成平台上线86个工业APP，接入326家企业[105][107]

全球经济形势 - 世界银行预测2024年全球经济将增长2.6%，国际货币基金组织预计2024和2025年增速为3.2%[15] - 2024年上半年全球货物贸易量同比增长2.3%，预计全年增长2.7%，出口预计增长2.9%[15] - 2023年全球外国直接投资降至1.3万亿美元，较2022年降低2%，2024年将小幅增长[15] 政策篇 - 英国、澳大利亚、德国、欧盟等出台或更新数字经济战略，提升数字化能力与竞争力[17][18] - 美国、英国、韩国、欧盟等发布行动指南与路线图，推动数字经济发展落地[19][20] 需求篇 - 2014 - 2023年中美数字资本对GDP增速贡献分别为0.71%与0.18%，十年平均贡献百分比分别为9.98%与5.81%[45][47] - 2023年外国数字产业直接投资笔数前五为印度、美国、阿联酋、德国和英国，软件与信息技术服务业投资占比高[51][52] - 2019 - 2023年投资总回报率全球排名前30和前50的企业中，数字资本密集型企业占比分别达86.7%和82.0%[59] 供给篇 - 截至2024年10月，全球固定宽带网络下载和上传速度中位数分别为94.53Mbps和50.26Mbps，较上年提升[88] - 2014 - 2024年，2G占全球移动网络连接比重从59.9%降至5.6%，4G从7.3%提升至58.3%，5G从0.2%提升至23.9%[92] - 预计2023 - 2027年大型数据中心将从1760个增至1955个，超大规模数据中心近四年总容量翻番[95]

政策环境 - 我国数据要素政策呈现“三阶段”发展趋势，从机制建立向探索实践迈进，“1+N”数据基础制度体系初步形成[15] - 2024年1月1日起，企业数据资产入表进入“快车道”，截至10月底，54家上市公司实现入表，入表金额合计10.94亿元[21] - 2024年10月印发《国家数据标准体系建设指南》，计划到2026年底制修订30多项数据领域基础通用国家标准[23] 产业态势 - 2020 - 2023年我国数据产业规模从1万亿元增长至2万亿元，年均增长率25%，预计2024 - 2030年年均增长率超20%，2030年将达7.5万亿元[24] - 我国数据产业链涵盖六类主体，数据应用、资源、服务、技术企业占比较高，区域分布不均衡[28] - 数据要素市场化呈现公共、企业、个人数据三类细分方向，报告聚焦公共和企业数据价值化研究[28] 价值路径 - 数据要素价值化遵循“三化”路径，公共数据资本化在研究阶段，企业数据资本化探索起步[34] 发展趋势 - 公共数据政策体系初步形成，开发利用有共享、开放、授权运营三种方式，授权运营有三种模式[43][49][51] - 企业数字化转型助力数据价值释放，数据治理是资源化关键，产品多元化，资产入表加快，场景应用赋能业务升级[61][63][71][78][85] 建议措施 - 从制度、供给、平台、运营、行动、安全等方面提出促进数据价值化发展的思考和建议[92]

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 大模型基础设施是推动大模型应用落地的关键要素，但目前面临可用性低、稳定性差等问题，需从多层面协同优化 [6] - 大模型基础设施在计算、存储、网络、开发工具链和运维管理等方面存在挑战，同时也有相应的关键技术来应对 [27][49] - 建立大模型基础设施评价指标，可全面评估其运行情况，帮助企业构建高质量基础设施 [68] - 大模型落地需求推动推理侧基础设施发展，绿色低碳将成为未来发展重点 [94][95] 根据相关目录分别进行总结 一、大模型基础设施概述 - 大模型技术推动行业智能化转型，但参数量增加给落地带来挑战，提高基础设施能力是首要任务 [12] - 大模型基础设施是支持大模型训练、部署和应用的软硬件资源集合，具备高可用、高性能、可扩展、可评价等特性 [13][15] - 当前大模型基础设施在技术、产业和政策方面均有发展，如存储和网络技术提升、科技大厂形成生态、各国加大资金投入 [23][24][25] 二、大模型基础设施挑战 - 计算资源分配粗放，利用率低，存在任务排布不合理、推理算力空闲、资源超额申请等问题 [30][31][32] - 海量数据处理低效，数据存储成为瓶颈，包括原始数据归集时间长、预处理时间长、检查点文件读写效率低、推理记忆时间短等问题 [33][34][35] - 并行计算规模攀升，网络通信成为阻碍，训练通信开销大，网络规划需综合考虑多种需求 [37][38][39] - 模型参数急剧增长，开发效率成为约束，训练、调优、压缩、部署推理等环节面临新挑战 [40][41][42] - 基础设施故障率高，运维能力成为挑战，超万卡集群故障频发，运维难度大 [46][47][48] 三、大模型基础设施关键技术 - 高效算力管理调度技术包括虚拟化、容器化、池化技术，异构并行技术和基于预测模型的算力调度体系 [49][50] - 高性能大模型存储技术有KV-cache技术、加速卡直通存储、并行文件系统、近数据向量知识库和数据编织技术 [51][53][54] - 高通量大规模网络技术包括高性能互联技术、网络负载均衡技术和多网络互联 [56][57][59] - 高效能大模型开发技术涵盖训练加速技术、大模型微调技术、模型压缩技术和大模型推理引擎 [62][63][64] - 高容错大模型运维技术包括训前健康检查、全栈全路径统一监控分析、断点续训和智能运维 [66][67] 四、高质量大模型基础设施评价指标 - 建立大模型基础设施评价指标，从技术能力和性能层面，聚焦计算、存储、网络、开发工具链及运维等维度进行评价 [68][70] - 技术能力指标基于大模型全生命周期流程的功能性需求建立，性能能力指标基于其性能需求建立 [72][74][75] 五、高质量大模型基础设施典型实践 - Meta在计算、网络、存储、软件方面进行全面优化，提升了集群性能，实现了大型生成式AI任务的运行 [79][81][82] - 蚂蚁集团构建面向绿色计算的基础设施技术体系，在计算、存储、软件、运维方面取得成效，支撑了千亿参数模型的训练和推理 [84][87][88] - 某科技公司对原有基础设施进行升级优化，在计算、存储、运维和多系统层面提升了性能，发布的商用大模型表现出色 [90][91][93] 六、总结与展望 - 大模型落地需求推动推理侧基础设施发展，需要更强大的算力、高效的算法和快速的数据交互能力，以及灵活的配置和定制能力 [94] - 绿色低碳将成为大模型基础设施发展重点，受企业成本控制和政策推动的影响 [95] 附录 高质量大模型基础设施规划建议 - 计算规划根据模型参数量、训练数据量、训练时长和算力利用率计算算力规模和GPU卡数 [98] - AI存储规划根据算力规模确定存储系统总带宽和存储规模 [99][101] - 高速网络规划包括参数面、样本面、业务面和管理面网络，各自独立组网 [102] - 开发软件规划要求训练微调平台和推理平台具备多种能力 [106][108] - 运维规划要求运维平台具备资源配置、监控管理等多种能力 [111]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 先进计算带动全球算力高速发展，我国算力量质齐升，通过指数评估各地算力发展水平，未来需多方面促进算力全方位发展[7][14][103] 根据相关目录分别进行总结 先进计算兴起带动全球算力高速发展 - 先进计算多元发展，计算技术创新活跃，我国算力规模位居全球第二且需求强劲，预计未来年均增速达45%，呈现多元化创新态势，智能计算带动各层次突破，前沿部分领域进入产业化阶段[15][17][18] - 数字产业稳步推进，算力赋能深化发展，算力是数字产业化重要组成部分，推动计算芯片和云计算市场增长，助力产业数字化转型[20][21] - 算力规模持续增长，智算占比超过六成，全球算力规模高速稳定增长，预计未来五年增速超50%，2030年超16 ZFlops，智算占比超90%，算力多元化发展[23][24][25] - 计算产业快速发展，AI服务器加速增长，通用计算领域服务器市场价值提升，X86份额下滑，ARM提升；智能计算领域AI服务器和芯片市场急速增长；超算积极部署加速处理器；前沿领域产业规模小，处于早期阶段[27][29][31] - 算力竞争不断加剧，国家战略加快布局，算力与国家经济发展水平正相关，各国推进先进计算技术产业布局，竞争加剧，美西方限制出口以维持领先[32][34][38] 多线发展推动我国算力量质齐升 - 算力规模稳定增长，智能算力持续高速增长，基础设施侧数据中心等加快部署，设备供给侧算力规模稳定增长，智能算力增长迅速，预计2026年突破1000 EFlops，超算算力持续提升[41][42][43] - 计算产业占比二成，先进计算创新成果涌现，我国算力供给水平大幅提升，国产品牌在整机市场占主导，产业生态完善，创新能力不断提升，专利申请超三万件，大模型和前沿技术取得进展[47][48][49] - 全光网络加快建设，数据资源体系逐渐完善，网络设施建设提升算力协同能力，算力投资重回稳定增长，数据资源供给和流通体系不断完善[50][51][54] - 赋能作用充分发挥，大模型应用深入千百业，先进计算加快云侧部署，带动行业数字化转型，应用向多行业拓展，智能终端算力提升成新需求[55][59] - 算力助推经济增长，数字经济发展动能强劲，算力与经济发展正相关，我国算力和GDP增速高于全球，“东数西算”带动投资[60][62] 先进计算暨算力发展指数评估 - 指标建立依据：从算力规模、计算产业、计算技术、发展环境和计算应用五个维度选取指标建立指数3.0，遵循科学性等原则[69][70] - 指标体系建立：形成指数体系，确定指标权重，根据实际情况赋值，计算综合指数[71][73] - 我国算力发展评估：京津冀等区域算力发展领先，中西部核心省份快速发展；北京算力规模领先，东部较高；东部省份计算产业领先，差距缩小；广东计算技术领先，东部较高；京津冀等城市群发展环境指数高；东部沿海省份计算应用领先；算力发展指数与经济正相关，各省份分三类发展[74][75][102] 加速体系化创新进程，促进算力全方位多维度发展 - 赋能区域发展，前瞻布局基础设施，科学推进算力设施建设，构建全国一体化体系[104] - 突破核心技术，强化系统技术研发，支持基础共性技术攻关，突破智能算力关键技术，推进前沿计算体系化布局[105] - 深化企业合作，构筑自主产业生态，提升产业链竞争力，深化合作，探索开源发展路径[106] - 优化发展环境，发掘数据要素资源，培养人才，完善测试体系，优化融资，发挥数据要素作用[107] - 应用场景牵引，驱动行业转型升级，发挥优势，鼓励选用国产产品，开展案例征集，加强算力监管调度[108] - 深化国际合作，拓展算力市场蓝海，推进“一带一路”合作，吸引外资，鼓励企业“走出去”，参与国际标准制定[109][110] 算力指数测算框架 - 维度一：算力规模，基于基础、智能、超算算力衡量，采用不同计算能力衡量性能[112] - 维度二：计算产业，基于计算设备、芯片、软件衡量，是算力发展基础底座[113] - 维度三：计算技术，基于创新水平和研发投入衡量，创新是动力源泉[114] - 维度四：发展环境，基于网络环境、算力投入、数据开放衡量，为算力发展提供支撑[115] - 维度五：计算应用，基于数字化水平和行业应用水平衡量，体现计算应用整体水平[117] 各分指数测算方法 - 算力规模分指数：由基础、智能、超算算力加权得出，采用对应规模指标衡量[118] - 计算产业分指数：由计算设备、芯片、软件数值加权得出，分别采用产量和收入指标衡量[120] - 计算技术分指数：由创新水平和研发投入数值加权得出，采用专利和经费指标衡量[121] - 发展环境分指数：由网络环境、算力投入、数据开放数值加权得出，采用对应指标衡量[123] - 计算应用分指数：由数字化水平和行业应用水平数值加权得出，采用产业规模和案例数量衡量[126] 数据来源 基础数据、互联网省际出口带宽、服务器等出货量、超算算力规模、算力投入、数据开放指数、计算发明专利数据分别来自国家统计局等不同机构[128][129]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 随着数字经济发展，车联网数据价值凸显，报告围绕车联网数据赋能主题，诠释车联网数据范畴和特性，阐述其在多领域的赋能应用案例，并提出加速价值释放的举措建议，以助力车联网产业高质量发展[8] 根据相关目录分别进行总结 车联网数据概述 - 车联网数据按产生来源分为车端、路端、云端、网络端4大类，具有涉及主体多、数实融合、多重价值、数据资源丰富等特点[12][16] - 车联网数据是推动汽车、信息通信、交通运输等产业创新发展、实现智能化服务、构建数字经济新应用新业态新模式的重要因素[21] - 美国推动车联网数据开放共享并完善使用法案，欧盟积极推动数据再利用并明确个人数据和隐私保护，日韩构建车联网数据应用基本政策，中国车联网数据开放共享与安全管理并重[23] - 车联网数据在采集阶段形成原始数据，经筛选治理、分析处理后形成数据集和数据服务，赋能各行业，还可实现数据变现和资产入表，不同来源数据赋能场景各有侧重[31] 车端数据赋能汽车研发生产逐步深化，数据流通价值更大释放有待探索 - 2024年前三季度智能网联汽车感知设备装配率提升、网联渗透率增长，加速数据在汽车全生命周期及跨主体应用的赋能[36] - 智能网联汽车数据可赋能汽车产品研发优化创新、生产制造提质增效、后市场效率提升，还能跨企业流通催生新业务模式[39][41][43] - 智能网联汽车数据价值释放面临未通过流通释放多次利用价值、赋能广度和深度不足、厂商推动数据流通意愿不强、需求差异大不利于流通等问题[48] 路端数据赋能交通管理和汽车产品研发效果初显，数据规模和质量有待重点提升 - 我国车联网路侧基础设施覆盖范围扩大、数据质量提升，赋能车联网应用场景丰富，提升交通安全、效率及管理效能，赋能车企产品升级和用户体验，还可开启数据资本化新阶段[50] - 路侧基础设施数据价值释放面临路侧感知系统渗透率和数据质量制约、数据开发及应用市场化路径有待探索等问题[61] 云端数据赋能出行及物流运输相对成熟，赋能智能驾驶的数据质量及其价值释放能力有待加强 - 车联网云平台分为应用平台、云控平台、安全监测平台，可赋能辅助驾驶与自动驾驶、出行、运输、交通治理等应用[64] - 云平台数据价值释放面临平台标准化程度有待提升、覆盖范围和服务对象有待扩展、算法准确性需提升、跨运营主体数据共享和开放机制不明确等问题[78] 网络端数据赋能提升网络连接和用户服务效果显著，多类型通信网络数据价值有待深度挖掘 - 我国车联网通信网络基础设施规模扩大，通信网络数据可提升网络连接服务、赋能车企提升用户服务能力、赋能交通提升管理和服务能力[79] - 通信网络数据价值释放面临高效快速采集汇总庞大网络数据的问题[86] 车联网数据发展下一步建议 - 强化数字化基础底座建设，加快数据资源化进程[10] - 分类推进数据扩大应用，提升数据赋能成效[10] - 加强推动数据流通利用，鼓励跨领域数据资源交互和价值共创[10] - 强化技术研发突破，支撑数据开发应用各环节需求[10] - 构建协同发展环境，培育多元产业发展生态[10]