报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 三大下游行业对工业硅总需求呈放缓趋势，今日工业硅涨停因煤炭和能源价格上行，当前现货利润丰厚、市场情绪高昂，操作上建议短期观望，中长线高空思路 [2] 根据相关目录分别进行总结 期货市场 - 主力合约收盘价9655元/吨，环比395；主力合约持仓量380961手，环比 -2335；前20名净持仓 -49932手，环比20525；广期所仓单50141手，环比 -252；8 - 9月工业硅价差 -20，环比 -25 [2] 现货市场 - 通氧553硅平均价9700元/吨，环比200；421硅平均价9950元/吨，环比200；Si主力合约基差45元/吨，环比 -195；DMC现货价10860元/吨，环比0 [2] 上游情况 - 硅石平均价410元/吨，环比0；石油焦平均价1720元/吨，环比0；精煤平均价1850元/吨，环比0；木片平均价490元/吨，环比0；石墨电极(400mm)出场价12250元/吨，环比0 [2] 产业情况 - 工业硅产量305200吨，环比5500；工业硅社会库存55.2万吨，环比1；工业硅进口量2211.36吨，环比71.51；工业硅出口量52919.65吨，环比 -12197.89 [2] 下游情况 - 有机硅DMC当周产量4.49万吨，环比0.07；铝合金ADC12长江现货平均价20300元/吨，环比0；光伏级多晶硅海外市场价15.75美元/千克，环比0；未锻轧的铝合金出口数量25770.18吨，环比1590.89；有机硅DMC当周开工率71.38%，环比1.97；铝合金产量166.9万吨，环比2.4；铝合金出口量20187.85吨，环比 -337.93 [2] 行业消息 - 国家数据局将发挥有效市场和有为政府作用，推进数据要素市场化配置改革和“人工智能 +”行动；国家能源局综合司发布开展煤矿生产情况核查通知 [2] 观点总结 - 供应端，西北伊犁化肥补贴政策稳定，大型企业无减产停产消息，西南区域成本下降，保山复产积极，怒江、德宏未达预期，四川厂家保供应、依托自备电厂生产，开工率无明显增长；需求端，下游集中在有机硅、多晶硅和铝合金领域，有机硅价格走高、利润下滑、成本上涨、开工率上行，支撑工业硅需求，多晶硅主流企业减产、行业降负运行、下游光伏需求下滑，对工业硅需求下降，铝合金企业按需补库、库存增长、价格下滑，对工业硅需求难拉动 [2] 重点关注 - 今日暂无消息 [2]

市场表现 - 上证科创板人工智能指数(950180)下跌0.75%，成分股涨跌互现，萤石网络领涨2.69%，寒武纪上涨2.13%，威胜信息上涨0.60%，优刻得领跌6.79%，合合信息下跌4.64%，亚信安全下跌3.62% [3] - 科创AIETF(588790)下跌1.01%，最新报价0.59元，近1周累计上涨3.48%，涨幅排名可比基金2/7 [3] - 科创AIETF盘中换手3.44%，成交1.63亿元，近1周日均成交3.05亿元，排名可比基金第一 [3] - 科创AIETF近6月净值上涨8.12%，自成立以来最高单月回报为15.59%，最长连涨涨幅为26.17%，上涨月份平均收益率为9.71%，历史持有6个月盈利概率为100.00% [5] - 科创AIETF近3个月超越基准年化收益为1.97%，排名可比基金1/6 [5] 资金流动 - 科创AIETF最新规模达47.77亿元，创成立以来新高，位居可比基金1/7 [4] - 科创AIETF近2周份额增长3.18亿份，新增份额位居可比基金1/7 [4] - 科创AIETF最新资金净流入4980.63万元，近5个交易日内有3日资金净流入，合计1.64亿元，日均净流入3288.75万元 [4] - 科创AIETF连续3天获杠杆资金净买入，最高单日获得1.48亿元净买入，最新融资余额达4.66亿元 [5] 行业动态 - 国家数据局将推进数据要素市场化配置改革和"人工智能+"行动，打造"数据标注+高质量数据集+模型+应用场景+市场化价值化"的闭环生态 [3] - 英伟达恢复对中国的特供芯片H20销售，AMD恢复MI308对华出售，短期内国内市场算力短缺问题将得到阶段性缓解，长期看国内AI芯片自主可控进展提速仍是大势所趋 [4] - 台积电2025Q2营收同比增长44.4%，净利润同比大涨60.7%，7nm及以下制程营收占比74%，高性能计算营收环比增长14%，预计2025全年营收同比增速近30% [4] - IDC数据显示2025Q2全球智能手机出货同比增长1%，中国智能手机出货同比下滑4% [4] 指数与ETF详情 - 上证科创板人工智能指数从科创板市场选取30只为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为样本 [6] - 上证科创板人工智能指数前十大权重股分别为寒武纪、澜起科技、金山办公、芯原股份、石头科技、恒玄科技、晶晨股份、复旦微电、中科星图、道通科技，前十大权重股合计占比68.03% [7] - 科创AIETF管理费率为0.50%，托管费率为0.10%，费率在可比基金中处于较低水平 [5] - 科创AIETF近1月跟踪误差为0.014%，在可比基金中跟踪精度最高 [5]

国家数据局工作进展 - 指导合肥 成都等7个城市建设数据标注基地 形成数据集524个 规模超过29PB 服务大模型163个 [2][3] - 构建部门协同 央地联动工作机制 加速高质量数据集建设和应用落地 推动数据要素市场化价值化 [2] - 开展生态培育专项行动 包括案例征集 技术交流活动 供需对接平台搭建 [3] 标准化建设与产业规划 - 发布《高质量数据 建设指南》等系列技术文件和标准草案 组织开展试点验证 推动转化为国家标准 [3] - 计划布局建设数据产业集聚区试点 打造协同互补特色鲜明的产业集聚区 [4][5] - 开展全国数据产业规模测算工作 研究成果计划在数博会期间发布 [5] 行业发展态势 - 数据资源规模持续扩大 开发利用活动日益活跃 数据要素市场化价值化进一步提速 [3] - 推动数据产业从单点突破向全域发展转变 探索多元化数据产业培育发展路径 [4][5]

国家数据局首批可信数据空间试点 - 广州金域医学成功入选首批可信数据空间创新发展试点名单，成为医疗健康行业唯一获此资质的民营企业和第三方医检行业唯一入选企业 [1] - 本次共有63个试点项目入选，包括13个城市、22个行业和28个企业可信数据空间，同批入选的还有中国邮政、中国人寿、南方航空、工商银行、蒙牛乳业等单位 [1] - 可信数据空间被比喻为"数据安全屋"，可实现数据共享并保障数据安全 [1] 医疗数据行业影响 - 试点有望打破医疗行业长期存在的数据"不愿用""不会用""不敢用"的信息孤岛困局，推动医疗数据合规流通 [2] - 在全球高质量医学数据资源封锁加剧的形势下，可信数据空间试点对医疗健康行业数据产业落地构成重大利好 [2] 金域医学数据优势与战略 - 公司深耕医检行业30余年，拥有超30亿例医检数据核心资产，服务网络覆盖中国90%以上人口所在区域，服务医疗机构超2 3万家 [2] - 2024年公司率先完成首个数据产品/资源上架、数据产品场内交易和数据资产入表，成为医疗数据要素市场化先行者 [2] - 可信数据空间是公司"数据+AI"战略的关键基础设施，计划未来5年内强化平台属性和公共服务职能，吸引医院、医生、个人加入并升级为医检行业数据空间 [2]

数据流通交易合同示范文本发布 - 国家数据局与市场监管总局联合印发数据流通交易合同示范文本 聚焦数据提供 数据委托处理 数据融合开发和数据中介4类典型场景 [3] - 示范文本包含数据产权安排 安全保密要求 违约责任等通用条款 并对各方权利义务 数据交付标准等做出针对性安排 [4] - 数据提供合同适用于API 数据集等多种提供方式 涵盖有偿交易 无偿共享等场景 [3] - 数据委托处理合同规范受托方按指示进行数据处理的活动 [3] - 数据融合开发合同适用于共建AI训练专区 行业数据平台等场景 [3] - 数据中介服务合同规范交易撮合 市场推广等媒介服务 [3] 行业现状与问题 - 数据流通交易缺乏标准合同范本 导致协商成本高 合同条款不完备 易引发纠纷 [4] - 企业合同谈判成本居高不下 存在"千奇百怪"的合同形式 不利于稳定交易预期 [5] - 上市公司财报显示数据采买支出普遍存在 行业关注点从"能否交易"转向"如何合规交易" [5] 政策影响与预期效果 - 示范文本预计可降低协商成本 提升30%交易效率 [4] - 将优先在北京 浙江 安徽等数据要素综合试验区落地应用 [4] - 有助于风险厌恶型机构(如国企 金融机构)更积极参与数据要素市场化 [6] - 企业可基于示范文本快速完成常见交易 复杂交易也可在其基础上调整 [5]

报告行业投资评级 - 看好丨维持 [6] 报告的核心观点 - 随着示范文本等数据流通交易便利化举措推出，政策端或聚焦全国一体化数据市场建设并加速进程，数据要素产业或进入落地阶段，有望迎来数据要素价值重估，惠及全产业链 [2][9] - 建议关注具备海量数据资源的企业，以及在数据处理、管理和分析方面具备深厚积累的企业 [2][9] 根据相关目录分别进行总结 事件描述 - 国家数据局、市场监管总局联合印发数据流通交易合同示范文本，目的是推进数据基础制度建设，降低数据流通交易成本，促进数据合规高效流通使用 [4] 事件评论 - 示范文本聚焦数据提供、数据委托处理、数据融合开发和数据中介 4 类典型场景，4 种类型合同约定通用条款，并围绕各方权利义务等进行针对性和差异化安排，有望解决数据流通交易效率不高难题，加速数据要素市场化流通进程 [5] 试点城市与市场建设 - 北京、浙江、安徽等数据要素综合试验区有望率先落地示范文本应用场景，数据交易机构、行业龙头企业等或优先将其作为标准模板，推动广泛应用并形成典型案例，降低数据流通交易成本，预计可提升 30%的效率 [9]

政策支持与法律环境 - 《中华人民共和国民营经济促进法》将于2025年5月20日施行，是我国首部专门关于民营经济发展的基础性法律，为科技型民营企业发展注入强劲动力 [1] - 近年来我国连续出台多项支持民营经济发展的政策，从优化营商环境、减税降费、融资支持、创新驱动、市场准入等多个方面为民营企业提供全方位支持 [1] - 政策对自动驾驶行业支持力度很大，但要实现完全无人的商业化应用和规模化应用，还需进一步完善相关法律法规，包括自动驾驶立法、政府监管、准入牌照设计、事后管理及自动驾驶车辆保险规划等 [2] 自动驾驶行业发展现状 - 我国是全球最大的汽车市场之一，自动驾驶技术作为新兴领域市场潜力巨大，我国自动驾驶行业在全球范围内已具备显著的竞争力和影响力 [2] - 自动驾驶产业是典型的跨领域、融合性产业，涉及汽车、交通、能源、通信、大数据与云计算、人工智能等多领域融合 [2] - 目前L4级别自动驾驶尚处于以城市为单位不断扩大试点的阶段，高级别自动驾驶企业测试和示范应用量级均在数百辆规模 [2] - 国内已开放的测试区域如广州南沙、北京亦庄、上海临港和嘉定、武汉经开、深圳坪山等区域，最大面积不超过1000平方公里，最多覆盖人口在百万量级 [2] 公司发展情况 - 小马智行研发人员占比达85%，长期保持高研发投入 [3] - 最新推出的第七代自动驾驶软硬件系统方案是全球首个基于车规级芯片实现L4级全场景无人驾驶能力的系统方案 [3] - 以100%车规级零部件为基础，通过平台化设计实现自动驾驶套件总成本较前代下降70% [3] - 目前拥有近300辆Robotaxi及190多辆Robotruck，累积全球自动驾驶路测里程超4500万公里，其中全无人驾驶路测里程超800万公里 [4] - 已率先在四大一线城市落地自动驾驶出行服务，做到全无人的常态化运营服务 [4] 未来发展展望 - 建议推动南沙与粤港澳大湾区其他区域开展道路测试运营的互通互认，带动无人商业化试点场景覆盖主要流量节点，形成国内最大范围的跨城市级"连片"应用实践 [3] - 随着工信部逐步开放L3以上级别自动驾驶产品准入和商业化，高级别自动驾驶即将迎来千辆、万辆级规模化应用阶段 [3] - 建议推动城市道路和高快速道路场景的全面开放，为更大规模的高级别自动驾驶车辆提供场景支持 [3] - 未来希望携手更多合作伙伴打造自动驾驶生态圈，通过规模化实现自动驾驶商业化落地 [4] - 通过自动驾驶物流车辆和智能物流调度平台助力干线物流转型升级，同时深度参与车路云一体化建设 [4]

数据规模预测 - 2025年全球数据量预计达到213.56ZB，2029年将增长至527.47ZB，实现翻倍以上增长 [1] - 中国市场2025年数据量预计为51.78ZB，2029年增长至136.12ZB，增速显著高于全球平均水平 [1] 国家数据要素综合试验区部署 - 中国部署10个数据要素综合试验区（北京、浙江、安徽、辽宁、山东、河南、湖北、湖南、海南、贵州），覆盖京津冀、长三角等核心区域 [2][3] - 试验区目标为培育数据经营主体、繁荣数据市场，推动实体经济与数字经济融合 [2] - 试验区联动可建立初步数据要素市场生态，覆盖工业、农业、商贸等多行业 [3] 北京试验区发展 - 北京实施"一区三中心"框架，打造国家数据管理中心、资源中心、流通交易中心 [5] - 公共数据体系汇聚超7000亿条数据，共享数据2.4万亿条，开放1.8万个数据集 [5] - 金融数据专区服务60余家金融机构及70万市场主体，累计服务超3.7亿次 [5] - 推动京津冀数据协同，签订战略协议，构建三地数据互信互认机制 [6] 贵州试验区发展 - 贵阳大数据交易所2024年交易额73.95亿元，同比增长超200% [7] - 贵州算力规模超77EFLOPS，智算占比98%，为全国一体化算力网络枢纽节点 [7] - 颁布《贵州省政府数据共享开放条例》等法规，优化数据流通环境 [7] 海南试验区发展 - 2024年数字经济核心产业营收突破2000亿元，为2022年的1.7倍 [10] - 建成海底智算中心集群，利用海水冷却降低能耗，打造"陆数海算"模式 [10] - 设立数据跨境服务中心，完善跨境海缆布局，推动数据安全流动 [11] 数据要素市场挑战 - 跨区域数据流通需解决安全问题，区块链和隐私计算技术为潜在解决方案 [13] - 地方数据制度差异大，需建立通用规则以促进跨省互认 [14] - 数据确权制度尚不完善，"三权分置"产权机制需细化规则 [15] 行业影响与前景 - 试验区探索为全国数据统一大市场建设提供经验，推动数字经济"中国模式" [16] - 生成式AI用户达2.5亿，数据要素流通加固AI发展基石 [15]

公司业务发展 - 公司成立于2014年，2015年获得国家企业征信备案，是一家数字科技企业 [1] - 公司打造的科技金融解决方案"科企贷"已服务超万家科技企业 [1] - 公司产业金融解决方案"票链贷"运用知识图谱技术，已助力17家银行实现"去中心化"授信，累计为2万家链上中小微企业提供超300亿元融资 [1] 政策影响 - 新政支持深圳探索数据交易、可信流通机制，与公司推动的"企业涉税数据转化为信用资产"实践不谋而合 [2] - 公司正积极参与深圳公共数据分级分类开放试点，将多维场景数据纳入风控模型 [2] - 新政重点提及人工智能领域，公司从创立之初便开始应用人工智能技术突破传统征信数据覆盖窄、采集成本高等瓶颈 [2] 技术创新 - 公司近年来积极拥抱大模型，强化多模态数据的联合分析能力 [2] - 公司搭建知识图谱平台，提升欺诈识别准确率 [2] - 未来依托新政对人工智能等领域的规则探索，公司的AI信用引擎可延伸至更多新兴业态 [2]

行业趋势与数据增长 - AI时代数据进入黄金时代，全球数据以每年36%的速度爆发式增长，2030年数据总量将突破1YB [3] - 中国年数据产量高达41.06ZB，但仅有5.1%被有效保存，约95%的数据因存储能力不足无法充分利用 [4] - 多模态数据（文本、视频、图像等）的涌现使传统数据孤岛架构难以应对，需通过数据汇聚和统一治理发挥规模效应 [4] 政策与基础设施发展 - 国家各部委推动建设行业和区域数据归集平台，促进数据从"碎片化"向"集约化"转变 [4] - 存力中心作为新型数据基础设施，通过全流程管理（规模聚数—高效治数—安全供数—产业用数）实现数据资源到资产的闭环 [4] - 广东省发布省级先进存力中心，标志着数据资源整合与价值释放进入新阶段 [5] 技术解决方案与实施 - 华为Omini-Dataverse全局文件系统支持跨数据中心、城市、区域的数据高效流动，实现全局数据可视、可管、可用 [5] - 华为ModelEngine工具链通过数据使能、模型使能、应用使能提升数据预处理效率，降低模型成本，缩短AI应用上线周期 [5] - 华为在存力中心构建软硬协同的可信数据空间，通过统一信任机制、30+数据控制策略及全流程日志记录确保数据流通安全 [5] 未来发展方向 - 需提升先进闪存应用比例，鼓励新型温冷介质研发 [5] - 加强AI存储设施统筹部署，提高高性能AI存储使用比例 [5] - 推动"数据+行业+场景"深度融合，形成数据从采集到应用的正循环 [5]