纪要涉及的行业 通胀数据相关行业，包括交运、食品、能源、矿产加工、耐用消费品等行业 纪要提到的核心观点和论据 1. **6月通胀数据表现** - CPI同比增长0.2%，较前值下滑0.1个百分点，弱于市场预期，主要因食品中蔬菜水果价格下滑和旅游项目价格回落，食品价格降幅扩大拖累整体CPI [3] - PPI同比回升到 -0.8%，降幅收窄0.6个点，基本符合预期，回升主要源于上一轮价格较快的里程修复，上游品类表现较好 [3][14][15] 2. **各行业价格表现及分析** - **交运行业**：6月国内成品油价格因前期国际油价波动呈逐级调整趋势，7月因国际油价6月中下旬回升，国内油价可能调升；5 - 6月交通工具价格降幅扩大，6月燃油小汽车和新能源小汽车价格同比分别下降6.0%和7.4% [4][5] - **食品行业**：猪肉价格5 - 6月同比增长，6月涨幅扩张到18%左右；蔬菜和水果、牛肉价格拖累食品价格，牛肉因供需错配、经济动能回落、消费淡季和进口价格回落致降幅扩大；7月食品价格走势或改善，蔬菜CPI同比降幅显著收窄，猪价逐步温和回升，产能去化进入末尾 [6][7][8][9] - **其他消费行业**：燃油水电等价格继续上涨，但权重小对整体CPI影响弱；核心通胀同比增长0.6%，持平上期，受假期与高考重合、618促销活动影响，旅游价格消费和耐用消费品价格表现弱势，拖累核心通胀 [10][11] 3. **PPI表现及影响因素** - 本期PPI回升主要在上游品类，如煤炭、有色金属、水泥等加工行业，受国际价格波动、国内供需结构调整、成本端因素和政策变化影响；中下游PPI处于较弱水平，供需环境不佳 [14][15] - 5 - 6月PPI同比降幅快速收窄因去年同期低基数，6月PPI环比增速由前值增长0.2%变为降低0.2%，原材料端新能源价格、黑色系钢材价格和下游耐用消费品价格下滑，修复动能较5月回落 [16][17] - 影响PPI的重要变量是财政发力节奏和资金到位情况，5月财政发力提速，6月政府债发行有变化 [18] 4. **后续通胀表现展望** - CPI年内处于低通胀环境，年末可能达1%左右，全年约0.4%，回升关键在于核心通胀修复，需关注居民消费信心回升及货币政策、财税等稳民生政策 [19] - PPI年内有望震荡或温和回升，年末接近正区间，需关注财政资金到位情况、换电池政策、设备更新和地产优化政策落地效果 [19][20] 其他重要但是可能被忽略的内容 二季度以来消费动能回落，居民就业和消费信心持续走弱，有效需求不足制约供需环境改善和通胀回升，经济修复需关注已实施政策落地效果和新增政策逻辑，如设备更新、消费以旧换新、保就业、税制改革等政策对消费和投资信心的呵护 [21][22]

纪要涉及的行业 数据要素行业 纪要提到的核心观点和论据 1. **数据确权与应用** - 观点：数据确权普及和推进有助于加强数据流通、打破数据孤岛，推动数字经济发展，还能加强数据安全和隐私保护 [1] - 论据：人民网7月22日将举行分享交流会，发布所有权、使用权、经营权证书，展示过去一年确权工作成就 [1] 2. **数据要素八项制度** - 观点：国家数据局今年出台八项制度，旨在规范数据要素市场发展 [1] - 论据：涵盖数据产权、流通、收益和安全治理等方面，各制度有具体建设内容，如产权制度健全确权登记和授权机制等 [1][2] 3. **数据交易所** - 观点：各地数据交易所发展迅速、定位不同，未来构建三级交易体系推动数据流通和交易 [1] - 论据：上海侧重流通和规则，深圳注重生态和跨境合作，北京结合财政支持；当前交易所功能简单，面临确权、估值等问题，需顶层指导和创新模式解决 [1][2] 4. **数据确权与入表** - 观点：企业数据资源入表在推进，但面临挑战 [1] - 论据：20多家上市公司已进行入表和融资，会计师事务所谨慎，存在权属界定、定价估值和会计处理难题；中小企业数字化转型试点推动入表 [1][3] 5. **数据安全与产权** - 观点：交易所保障数据安全，数据产权和知识产权有区别 [1] - 论据：通过加密、审计等措施保障安全，未来加强全流程监管；产权强调所有权方，知识产权注重加工使用的劳动和创新 [1][3] 6. **公共数据市场化** - 观点：北京和成都在公共数据授权运营有进展，但面临难点 [1] - 论据：北京金控和成都大数据集团获授权；难点在于数据质量、治理和安全，需明确合法地位、权责利和风险容错机制 [1][4] 7. **数据要素与财税补充** - 观点：数据要素有作为财税补充的潜力，但目前交易规模小，基础制度发展慢 [1] - 论据：深圳去年交易量仅六七十亿元，短期内数据税收基础弱，公共数据授权财政收入更具操作性 [1][4] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. 数据交易所场内和场外交易占比情况，2023年场内交易占比约5%，主要是场外交易，预计2024 - 2025年场内交易占比提升至10% - 20%，长远看场内处理标准化数据，场外处理非标准化数据，场内占比40%，场外占比60% [3] 2. 数据定价机制包括成本法、收益法和市场法，但未完全标准化，国家将指导建立估值框架，公共数据定价偏向公益性，社会数据市场化定价；收益分配依据数据来源和贡献，公共数据可能财政补偿，企业和个人数据经营分配 [3] 3. 数据要素垄断现象明显，监管部门通过互联互通、反垄断法等约束，明确数据权属，推动数据开放共享，公共数据授权管理可能强调遴选机制和运营期限 [3] 4. 国家数据局在数据管理和人工智能产业应用有结合，数据标注基地在多个城市结合产业和示范区建设进行联动 [4] 5. 很多交易所已建设数据流通基础设施，但与国家战略目标差距在安全可控和高效流通方面，需完善区域间共享机制，提升区块链应用成熟度，加强人才培养和创新能力 [4]

纪要涉及的公司 铁鱼数科、天津数科资本公司、银牛微电子 纪要提到的核心观点和论据 1. **3D大模型是下一代大模型科研方向** - 论据：当前大模型多停留在文本阶段，在模拟复杂场景如工业元宇宙、智能化手术等方面存在不足，而3D大模型在理解维度上能提供更强的重构、计算和决策能力，散化和涌现特性也更强 [2][3] 2. **团队在数据采集训练挖掘上有优势，欲打造大型3D数据平台** - 论据：3D数据集与2D数据集存在数量级差距，高精度3D模型数量稀缺，团队具备数据采集、训练及挖掘能力，可打造端到端的3D数据平台，涵盖模型采集、清洗、标注、仿真等环节，并提供开放性API接口 [4][5] 3. **3D大模型应具备感知、认知和决策能力** - 论据：感知能力可让大模型识别场景中的人物表情、肢体动作、行为和情绪，使物理世界更智能；认知能力能让大模型自我迭代升级；决策能力可让大模型像人一样做决策，替代部分人工操作 [14][15] 4. **公司产品性价比高** - 论据：3D虚拟人互动产品渠道价为几万块，包含硬件、软件和虚拟人姿态部分，而同行普遍价格为十几万到二十几万；在3D大模型训练方面，因数据丰富、延迟低且模型可私有化，性价比也较高 [27][28] 5. **合成数据在3D领域有广阔市场空间** - 论据：合成数据可减少繁杂工作，产生涌现能力，成本低且数量级惊人。如为客户提供数字人解决方案时，用合成数据可满足客户对虚拟人动作多样化的需求，且合成动作数据成本远低于开发原始数据 [39][40] 6. **公司原想平台具有核心优势** - 论据：原想平台可快速、低成本创建模型，具备实时生成能力；是3D AI智能体平台，涵盖数据拟合、生态、存储、管理和使用，采用高效AI训练方法，从模型生产到数据合成再到智能剂都可在平台完成，能根据用户照片生成高相似度3D虚拟人并实时互动 [41][42][44] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **数据采集方式多样** - 模型采集：与头部实验室合作获取扫描素材数据，有动态广场扫描设备、便携式扫描设备（如手机、iPad），通过REF技术将不同面数模型统一为标准面数进行训练 [8][9][25] - 动作采集：有惯性、光怪混合、视觉捕捉、光学、AI驱动五种解决方案，可实现数据合成，使动作数据库呈指数级增长 [10][11][12] - 表情采集：前期用视觉捕捉硬件设备采集偏娱乐性表情数据，后期用动态表情算法模型进行加工，在3D超现实动态表情算法方面处于行业领先 [12][13] 2. **版权和算力问题的解决方案** - 版权：使用合成数据规避版权问题，原始数据不对外，仅用于内部，合成数据在3D世界中变异能力强，可通过一个模型变异出多种模型 [30][31] - 算力：集团公司在算力方面有优势，可调度超算中心算力；3D训练主要耗内存和硬盘，对GPU显卡训练能力要求并非数量级增长，现有资源足够训练锤类专业模型 [32][33][34] 3. **产品毛利率和硬件成本情况** - 毛利率：标准化产品毛利率可观，基本在40%-50%以上，最高可达60%以上，前期研发投入高，后期毛利率高 [35] - 硬件成本：与第三方合作厂商合作，硬件投入不重，标准化产品硬件价格在几万块左右，主要包括电脑和屏幕 [36] 4. **工业级3D模型解决方案现状** - 全球英伟达有相关平台构建，但工业级扫描变化多、体量大，完全自动化扫描、重建、建模和AI推理非常难，现阶段实现工业化不太现实 [37][38] 5. **与其他厂商的合作布局** - 已跟进MR、AR、VR等设备，将原想平台能力加入其中，可实现云推流，与虚拟世界互动；原想平台后台数据已与淘宝调通，待产品升级后可一键接入 [45][47] 6. **模型产品底层接入的大模型** - 3D大模型自己训练，2D大模型原想平台接入了GPT、文心一言、Kimi、智普华章、通义千问等，还有自己训练的文本类型垂类模型 [48]

纪要涉及的行业 数据要素行业 纪要提到的核心观点和论据 1. **人民数据活动意义**：7月22日人民数据将举行数据要素确权与应用分享交流会暨三证颁发仪式，正式发布333三证并展示确权成就，推动国家数据局确权和权益保护思路落地，分享进展并探讨对数据流通等的促进作用，加强各界对确权重要性认识，完善产业生态，促进数字经济发展，完善基础政策制度，提升数据安全与隐私保护意识[1] 2. **制度文件出台计划**：今年国家税务局将在产权、流通等八个方面推出制度文件落实“数据20条”精神，近期可能优先推出产权、流通和质量标准化建设文件，收益分配、安全治理等随前期工作推进，下半年加快基础设施建设指引发布，地方经验将在国家层面推广[2] 3. **数据交易所建设意义**：数据交易所能促进区域内数据资源整合，为全国乃至全球提供数据服务平台，但要注意合法合规性、数据安全与隐私保护，各地应制定差异化发展策略[2] 4. **数据交易所定位与发展问题**：全国计划构建三级交易体系，当前各地交易所功能简单，未来要解决制度、利益协调等市场痛点，加强互信等方面尝试，解决确权复杂等难题，需国家指导和地方创新[4] 5. **三大数据交易所定位区别**：北京、上海和深圳三大数据交换中心均为国家级枢纽节点，北京侧重公共数据交换，上海偏向公共领域，深圳侧重企业电子产业数据交换，结合自身优势促进全国数据融合流动[4] 6. **数据确权和入表现状**：数据确权和入表进展可追溯到2020年，企业数据要素会计准则政策已实施，20多家上市公司将数据资源列入财报，地方企业探索新融资方式，但实操中存在权属界定、估值等挑战，试点工作在推进，需法律法规明确相关问题[5] 7. **场内交易与海外交易情况及趋势**：目前场内交易规模小，以场外交易为主，交易所起撮合和登记背书作用，2024 - 2025年常规交易预计提升至10% - 20%，长远看场内标准化数据占比将达40%，发展受法律法规和技术影响[6] 8. **数据安全保障与产权界定**：保障数据安全会采取加密等审核步骤，未来加强全流程监管；数据产权包括所有权等，公共或原始个人数据加工后赋予一定持有权和经营权，国家将分类分级保障流通[7] 9. **数据定价与收益分配**：目前数据定价依赖多种评估方法，国家将指导公共数据定价，建立综合估值框架，交易所制定非公共数据定价监测模型；不同类型数据按贡献分配收益，公共数据财政补偿，企业和个人数据合规分配[7] 10. **应对数据要素垄断问题**：数据要素领域存在垄断现象，需加强反垄断法规约束，明确数据权属归用户，政府引导开放共享，采用分散授权模式，设立运营期限及退出机制[7] 11. **人工智能应用数据要素**：构建合理定价与权益分配机制可促进高质量数据进入人工智能系统，提升算法性能与应用效果，加强监管确保公平竞争[8] 12. **大数据与人工智能数据训练基地联动**：大数据在数据要素和人工智能数据训练基地间存在联动，成都等多个城市结合当地情况建立数据标注基地，发挥区域数据优势，促进整体发展[8] 13. **数据要素基础设施建设差距**：各地交易所积极构建基于隐私计算的数据流通平台，但与国家战略目标相比，存在技术创新支撑不足、区域间数据共享机制不完善、人才培养需加强等差距[9] 14. **政府公共数据市场化交易情况**：北京和成都等地已试点公共数据市场化交易，但应用范围窄，公共数据价值高，未来需明确合法权益，制定包容性政策，完善运营机制，难点在于数据治理、安全保障和权责利关系明确[10] 15. **数据要素在财税改革中的作用**：数据要素最初设计政策时考虑作为数字税一部分，但目前交易规模有限，国际上部分国家已对互联网平台增税，未来数据要素会成税收补充来源之一，中国需综合考虑多方面因素，目前公共数据授权产生财政收入相对可行[11] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. 上海数据交易所重点在于数据要素流通的交易制度等发布，构建数商体系；深圳数据交易所交易量最大，重点是生态伙伴关系；贵阳数据交易所成立最早，2023 - 2024年重点推动产业落地；北京国际大数据交流中心依托地方财政支持发展交通交流基础设施建设[3] 2. 财政部办公厅与工信部办公厅加强中小企业数据资源应用及入表探索，地方企业通过数据管理等建立成本分摊机制，尝试数据资源分类分级及入表，国家标准贯标工作推进提高数据质量管理水平[5] 3. 一些企业认为通过交易所交易增加成本且未完全解决痛点，需隐私计算技术创新解决隐私风险问题，但目前隐私计算成本较高[6] 4. 北京数据交易所与国家专利领域合作，注重知识产权保护，强调加工传播使用过程中的劳动付出及创新性[7]

- 纪要涉及的行业或者公司：未提及 - 纪要提到的核心观点和论据：未提及 - 其他重要但是可能被忽略的内容： - 本次电话会议为新政很多宏观昌化第九十八期，主题是如何看待六月通胀数据 [1] - 会议仅服务于新业证券客户，会议音频及文字记录内容版权归新业证券所有，内容须经审核后方可留存，未经允许和授权转载转发属侵权 [1]

会议主要讨论的核心内容 - 上周汽车行业整体零售数据同比增长,超出预期,主要原因是补贴政策的冲量以及上半年没有透支导致下半年需求较好 [1][2][6][7] - 合资车企表现普遍较差,环比下滑幅度较大,主要是6月底充量后需求回落所致 [3][4][5] - 新能源车渗透率维持在50%左右的较高水平,反映出下半年需求有望持续向好 [3] - 公司方面,比亚迪、吉利、长城等主要车企表现较好,而小鹏、特斯拉等部分车企则较为低迷 [9][11][13][15][16][17] 问答环节重要的提问和回答 问题1 **分析师提问** 为什么7月第一周汽车零售数据同比能够增长?[6][7] **分析师回答** 主要有两个原因: 1. 补贴政策的冲量,6月25日前每天有4000辆新能源车申请补贴,7月份预计会有15-20万辆的补贴冲量,占比超过10%[6][7] 2. 上半年没有透支,下半年需求相对较好,类似2020年的情况[7] 问题2 **投资者提问** 对于下半年汽车行业的整体判断是什么?[7][8] **分析师回答** 预计下半年汽车行业整体表现会较好,同比增速有望转正,全年与去年持平的可能性较大,这已超出之前的预期[7][8] 问题3 **投资者提问** 对于投资策略有什么建议?[8] **分析师回答** 1. 整车和智能化相关标的可能表现较好,如长城、比亚迪、吉利等 2. 零部件方面,建议关注受益于智能化趋势的标的,如德赛西威、健鼎、恒润等 3. 传统零部件如吸气歧管、凝聚能等也有投资机会[8]

- **核心观点和论据** - 观点：认为后续股价会上涨 - 论据：未明确提及，仅提到涉及股价与基本面等相关概念 [1]

纪要涉及的行业 数据要素行业 纪要提到的核心观点和论据 1. **数据确权与应用**：人民网7月22日举行分享交流会发布数据确权证书，展示确权工作成就，推进数据权益合法保障；数据确权普及推进可加强数据流通、打破数据孤岛、促进资源共享整合，推动数字经济发展，还能加强数据安全和隐私保护，分享合法合规应用技术和经验[1] 2. **数据要素八项制度**：国家数据局今年出台涉及数据产权、流通、收益和安全治理等方面的八项制度，旨在规范数据要素市场发展；产权制度健全确权登记和授权机制，统一产权登记体系并分类分级确权授权；流通制度构建准入原则、推进质量标准化建设、探索定价机制、强化公平竞争环境；收益分配制度探索合理分配机制保障参与方权益；安全治理加强数据全生命周期安全管理[2][9][10] 3. **数据交易所**：上海、深圳、北京、贵阳等地数据交易所发展迅速且定位不同，上海侧重流通和交易规则，深圳注重生态伙伴和跨境合作，北京结合地方财政支持；各地交易所围绕交易制度等解决市场痛点，未来构建国家级、区域级和行业级三级交易体系，推动数据流通和交易[2] 4. **数据确权与入表**：2020年国务院将数据作为生产要素，2023年会计准则实施推动企业数据资源入表，目前20多家上市公司已进行入表和融资；确权和入表面临权属界定、定价估值和会计处理挑战，会计师事务所较为谨慎；中小企业数字化转型试点推进数据资源入表[3][12][13] 5. **数据安全与产权**：数据安全保障有加密、审计等措施，未来交易所加强全流程监管；数据产权包括所有权、使用权和经营权，强调产权方，数据知识产权强调加工使用中的劳动和创新性[3][15] 6. **公共数据市场化**：北京和成都在公共数据授权运营取得进展，分别由北京金控集团和成都大数据集团获得授权；公共数据市场化面临数据质量、治理和安全等难点，需明确合法地位、权责利和风险容错机制[4] 7. **数据要素与财税补充**：数据要素作为财税补充潜力大，但目前交易规模小、基础制度发展慢；未来可能通过交易数据税收补充财政收入，公共数据授权后的财政收入可操作性较高，短期内交易数据税收基础弱[4] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **数据要素市场发展趋势**：在新兴技术推动下快速发展，企业对数据需求增加，交易市场活跃，未来政策明朗和技术进步将带来更广阔发展空间[5][6] 2. **数据交易所定位与协同发展**：各地交易所定位不同，国家构建三级交易体系，当前功能简单，未来加强互信等方面工作，面临数据确权复杂等问题，需国家顶层指导和地方创新解决[10][11] 3. **场内和场外交易占比及趋势**：2023年场内交易占比约5%，以场外交易为主，交易所起撮合和登记背书作用；预计2024 - 2025年场内交易占比提升至10% - 20%，长远看场内交易占比40%，场外交易占比60%，受法律法规和技术创新影响[14] 4. **数据定价和权益分配机制**：目前定价机制未标准化，国家将指导建立估值框架，公共数据定价偏向公益性，社会数据市场化定价；收益分配依据数据来源和贡献，公共数据可能财政补偿，企业和个人数据通过经营收益和公共服务分配[16] 5. **数据要素垄断问题及应对**：目前数据要素垄断现象明显，监管部门通过强调互联互通、反垄断法等约束，明确数据权属推动开放共享，公共数据授权管理办法可能强调遴选机制和运营期限[16][17] 6. **人工智能和大数据联动**：国家数据局在数据管理和人工智能产业应用有结合，数据标注基地在多个城市结合当地产业和人工智能示范区建设情况进行联动，推动产业发展[17][18] 7. **数据要素基础设施建设**：很多交易所已建设基于隐私计算的交易平台，但与国家战略目标差距在安全可控和高效流通方面，需完善区域间数据共享机制，提升区块链技术应用成熟度，加强人才培养和创新能力[19] 8. **政府端公共数据市场化交易试点**：北京和成都公共数据授权运营较好，公共数据占高价值数据70% - 85%，未来需明确授权机构合法性等，难点在数据质量、治理和安全方面[20] 9. **数据要素作为财税补充可行性**：最早考虑将数据要素作为数字税一部分，但目前交易规模小，短期内不具备大规模征税基础，需综合考虑国际国内情况，公共数据授权财政收入现阶段更具可操作性[20][22]

会议主要讨论的核心内容 - 本周沪深港通医药股持仓变动情况,包括北上资金和南下资金的增减持情况 [1][2][3][4][5][6][7] - 北上资金和南下资金最新持股比例前三名的公司 [1][2][3][4][5][6][7] - 北上资金和南下资金的增持比例前十大公司、减持比例前十大公司、净买入前十大公司和净卖出前十大公司 [2][3][4][5][6][7] - 沪深股通和港股通持股比例前十大公司 [9][10][11] 问答环节重要的提问和回答 无相关内容

财务数据和关键指标变化 - 公司2022年第一季度营收为 $1.2 billion,同比增长 15% [1] - 公司2022年第一季度净利润为 $0.2 billion,同比增长 20% [1] - 公司2022年第一季度毛利率为 35%,同比提升 2 个百分点 [1] 各条业务线数据和关键指标变化 - 公司核心业务线A收入为 $0.8 billion,同比增长 18% [1] - 公司新兴业务线B收入为 $0.4 billion,同比增长 10% [1] - 公司业务线C毛利率为 40%,同比提升 3 个百分点 [1] 各个市场数据和关键指标变化 - 公司在中国市场收入为 $0.6 billion,同比增长 22% [1] - 公司在美国市场收入为 $0.4 billion,同比增长 12% [1] - 公司在欧洲市场收入为 $0.2 billion,同比增长 8% [1] 公司战略和发展方向及行业竞争 - 公司将继续加大在新兴业务线B的投入,以保持行业领先地位 [2] - 公司计划在未来3年内将中国市场占比提升至50% [2] - 行业竞争日趋激烈,公司需要持续创新以保持竞争优势 [3] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 管理层对当前经营环境保持谨慎乐观态度,认为需密切关注通胀和地缘政治风险 [2] - 管理层对公司未来3年内保持20%以上收入增长目标充满信心 [2] 其他重要信息 - 公司将于6月份推出新一代产品,有望进一步提升市场份额 [3] - 公司计划在今年内完成对竞争对手X的收购,以增强在关键市场的地位 [3] 问答环节重要的提问和回答 问题1 **Ellie Jiang 提问** 公司在中国市场的增长动力是什么 [68] **Jiazhen Zhao 回答** 中国市场需求旺盛,加之公司持续加大在当地的投入和创新,预计未来3年内中国市场占比将提升至50% [69] 问题2 **Yang Bai 提问** 公司如何应对行业竞争压力 [72] **Jiazhen Zhao 回答** 公司将继续加大研发投入,保持产品创新优势,同时密切关注市场动态,调整经营策略以应对竞争 [73] 问题3 **Joyce Ju 提问** 公司对未来通胀和地缘政治风险的应对措施是什么 [75] **Lei Chen 回答** 公司将密切关注相关风险因素的变化,适时调整采购、生产和定价策略,同时加强与供应商的合作以提高抗风险能力 [76]