人才培养与课程体系 - 未来区块链与隐私计算高精尖创新中心建立的区块链人才培养范式已覆盖北京大学、北京航空航天大学、北京理工大学等10余所高校的上千名学生 [1] - 我国首套自主可控区块链课程体系计划于明年春季推广至京津冀地区30余所高校 [1] - 该课程体系包括《区块链基础与长安链开发实践教材》、集成丰富模块的云端实训平台以及近百份难度分级、步骤详尽的实验指导手册 [1] - 课程体系由30余位权威专家编纂 [1] 实训平台与特训营 - 高精尖中心打造了“长安链开发特训营”，吸引了北京大学、北京航空航天大学、北京理工大学等高校的300余支队伍报名 [1] - 特训营采用“产业专家引领+真实项目驱动”的模式，由企业导师带领学生体验实际项目的完整研发流程 [1] 发展规划与竞赛活动 - 自主可控区块链课程体系计划在2026年春季学期推广至京津冀地区30余所高校 [2] - 高精尖中心正式启动“长安链开发大赛”，设立“应用实践”与“前沿探索”双赛道，旨在鼓励学生锤炼工程实践能力 [2]

大会基本信息 - 2025全球数商大会将于11月25日至26日在上海国际会议中心举行 [1] - 大会主题为“数联全球商通未来——乘数无界∞” [1] - 大会旨在搭建全球数字经济高水平合作平台，为推动数据要素市场化配置改革贡献上海实践 [1] 大会板块架构 - 大会创新构建“会、商、展、用”四大板块 [1] - 会议论坛采用“1+8+6+X”架构，设置主论坛、主题论坛、闭门会议等多层次交流活动 [1] - 商业转化板块推出“2+365”全时段服务模式，打造永不落幕的合作平台 [1] - 展示板块将全景呈现数据要素生态建设成果 [1] - 应用体验板块通过“全民数字共感计划”，让社会各界亲身感受数据赋能的实际价值 [1] 大会核心亮点 - 赛会深度融合，将举办“数据要素×”大赛全国总决赛颁奖仪式 [1] - 发布70余项重要研究成果和行业标准 [1] - 集中展示上海数字经济创新成果 [1] - 聚焦区块链、隐私计算等前沿技术应用 [1] - 拓展“一带一路”国际合作新空间 [1] - 首次设立主宾单位机制，推动跨区域协同创新 [1] 战略意义与目标 - 举办全球数商大会是深化上海数据要素市场化配置改革战略布局的重要举措 [2] - 旨在将上海的数据资源禀赋和应用场景优势转化为提升城市能级和核心竞争力的新动能 [2] - 大会将加强全球合作共识，促进数字经济领域深度交流 [2] - 为推动数据要素“供得出、流得动、用得好、保安全”提供更多上海智慧 [2]

文章核心观点 - 具身智能的发展使人机边界动态模糊，对现有治理方式提出新需求，需构建系统化、前瞻性的伦理治理框架以提供清晰导向并增强社会信任 [1] - 科研界与产业界需协同构建有效治理体系的中国方案，为具身智能规范发展提供理论支撑和实践指导 [1][5] 具身智能引发的伦理挑战 - 大模型的"黑箱"特性使决策过程不易完全解释和预测，对传统基于人为设计、机器执行模式的责任认定机制提出挑战 [2] - 具身智能系统高度依赖环境数据进行决策，可能涉及个人敏感信息，现行隐私保护法律法规对其规制能力有限 [4] - 具身智能渗透到体力与认知结合的劳动场景，形成人力替代，对部分传统岗位构成压力并引发就业结构调整 [4] 应对挑战的探索与方案 - 学界和业界提出建立AI保险制度、设立算法透明度要求、创建多方共担责任机制等多种方案以解决责任划分问题 [2] - 技术层面，隐私计算技术正逐步应用，力求在数据利用与隐私保护之间实现平衡 [4] - 多国政府与企业正通过职业培训体系更新、岗位结构优化与终身学习机制建设，应对就业结构转型 [4] 构建治理体系的中国方案 - 建议建立分级授权的治理模式，根据应用场景重要性、决策后果严重性及技术成熟度界定系统自主决策权限 [6] - 低风险决策可交由系统自主完成，中等风险决策需人类监督确认，高风险决策必须由人类主导 [6] - 可引入技术成熟度评估标准，在技术相对成熟、错误率较低领域给予系统更大自主权 [6] - 提倡采取社会实验方式探索有效治理模式，例如在多个城市开展试点，推行人机协作职业认证体系 [7] - 应建立政府、企业、学术机构、社会组织多方参与的协调机制，形成多元共治模式 [7] - 中国应积极推动将隐私计算、伦理约束等治理理念纳入国际标准化组织的相关标准，引领全球治理规范 [7][8]

大会基本信息 - 2025全球数商大会将于11月25日至26日在上海国际会议中心举行 [1] - 大会主题为"数联全球 商通未来——乘数无界∞" [1] - 大会由上海市数据局、浦东新区人民政府指导，上海数据集团主办 [1] 大会议程与架构 - 会议论坛采用"1+8+6+X"议程架构，包括1场开幕式及主论坛、8大主题论坛、6场闭门会议、17场特色分论坛和8个分会场 [1] - 主论坛聚焦全国一体化数据市场建设 [1] - 主题论坛和分论坛分会场聚焦"乘数筑基、数聚生态、数链全球、数智未来"四大方向 [1] 大会核心内容与活动 - 大会聚焦数据要素市场化配置、数字技术创新应用等关键领域 [1] - 大会将举办2025年"数据要素×"大赛全国总决赛颁奖仪式，由21家单位联合主办 [2] - 大会将重磅发布研究报告、行业标准、技术成果等70余项权威信息 [2] - 大会以区块链、隐私计算、人工智能、可信数据流通等核心技术为主线，200余家数商企业展示应用成果 [2] 大会参与方与目标 - 大会汇聚全球顶尖数字经济人才、数商企业、科研机构等资源 [1] - 大会集聚跨国科技精英、顶级学者等40余位重磅嘉宾 [2] - 大会旨在搭建产学研用协同创新平台，推动构建数商生态体系 [1] - 大会致力于推动大赛获奖团队与资本、政策、产业深度对接，加速创新成果落地 [2] - 大会将研讨"十五五"时期数字中国建设的战略布局与产业机遇 [2]

城市可信数据空间核心观点 - 城市可信数据空间是由政府主导、多方协作共建的数据基础设施，旨在促进城市数据资源可信、安全、合规地流通利用，是联通数据供给与应用的桥梁[1][2] - 该空间通过整合分散的城市数据资源，一方面支撑城市规划、建设、管理和服务，另一方面为行业和企业的数据可信流通赋能，促进产业发展[2] - 其核心价值在于打破数据流通困境，激活数据要素潜能，推动公共数据开发利用，提升政府公共服务普惠化与城市治理精细化水平，并成为城市全域数字化转型的重要支撑[11] 发展驱动因素 - **政策驱动**：基于数据要素市场化改革的主线，国家出台一系列顶层设计鼓励城市建设可信流通基础设施，如《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》提出鼓励创建城市可信数据空间，并设定了到2028年建成100个以上可信数据空间的目标[4][5] - **技术驱动**：隐私计算技术让原始数据不离开控制，仅允许处理后的"知识"流出，促进数据敢共享；区块链技术通过行为存证的不可篡改和规则自动化执行，建立可信协作机制，推动数据愿共享[5] - **需求驱动**：2024年中国数据生产总量超过40ZB，但存储量仅约生产总量的3%，存储数据中未被使用的数据占比约四成，城市作为数字中国建设载体，面临数据资源开发利用不足的问题，可信数据空间是盘活数据资源的关键[8] 总体架构与核心能力 - **总体架构**：以政务云基础设施为基石，构建包含安全存储、加密传输等能力的数据流通利用支撑底座，包含数据运营管理平台和数据开发利用平台，服务于政务服务、普惠金融、医疗健康等多元化应用场景[13] - **核心能力**：由可信管控、资源交互与价值共创三部分组成，可信管控保障数据流转过程的实时管控与全程追溯，资源交互提供统一的数据发布发现机制与互操作规范，价值共创通过构建安全开发环境、明晰运营规则与收益分配机制，形成数据服务新生态[16] 产业链及竞争格局 - **产业链主体**：涉及运营方、数据提供方、数据使用方、数据服务方和监管方五类主体，运营方通常为各地数据集团或大数据公司[21] - **主要玩家**：技术服务方包括综合型和专业型厂商，ICT背景的云服务商如浪潮云凭借技术、产品、服务、生态和经验等综合实力占据领先地位[24] 应用场景案例 - **政务服务场景**：通过构建可信、安全的运行环境，明确数据共享与流通中的权责规则，为跨部门数据互联互通提供保障，促进"一网通办"与"一网统管"高效落地，并为政务大模型训练提供高质量、合规数据基础[27] - **普惠金融场景**：在空间中设立金融数据专区，融合政府公共数据与金融机构数据，在不共享原始数据前提下支撑金融机构安全调用多方数据接口，构建动态风险评估模型，精准判断企业和个人信用状况，推动普惠金融发展[30] - **实践案例-张家口**：采用"一空间四平台一体系"架构，是河北省内首个城市级数据要素流通基础设施，通过"共识治理"机制促进政府与企业数据在政务、医疗、交通、金融等多场景融合应用[33][35][36] - **实践案例-上海**：作为国家数据局首批试点项目，依托区块链算力底座和共性能力构建，满足超大城市复杂生态需求，已进入试运行阶段，加入企业近300家，汇聚数据资源上万个，开发数据产品超300个，累计数据调用数以亿计[37][39] 未来发展趋势 - **技术趋势**：AI技术正成为驱动数据治理效能提升的关键，AI for Data将传统高度依赖人工的治理方式转变为自动化、智能化、动态化的治理策略，如在数据资源化阶段自动进行数据分类分级和标注[42] - **应用趋势**：当前处在试点先行阶段，未来将遵循"试点-示范-推广"路径实现全国推广，并积极吸引行业和企业入驻，探索垂直领域数据应用，最终建成从城市节点到区域枢纽再到全国网络的一体化生态格局[44][45]

公司技术与成就 - 蚂蚁密算在2025年世界互联网大会上荣获“世界互联网大会杰出贡献奖”，其全链路密态隐私保护计算技术获得认可，服务超千万级用户 [1] - 公司首创的密态计算技术体系基于密码学、可信硬件和系统安全，实现数据可用不可见，并将数据处理成本降至明文分布式计算的1.5倍以内 [1] - 技术已实现规模化落地，应用案例包括支持北京西城区“医保+商保”清分结算中心赋能10余家商保公司，以及“农户秒贷”项目服务超1300万农户 [2] - 在新能源车险项目中，该技术实现75%新能源车主平均保费下降8% [2] 技术应用与行业影响 - 高阶程序（HOP）创新性融合自然语言与编程语言，解决大模型应用可靠性问题，并在数据治理、金融风控等领域落地 [3] - 发布业内首个密态可信数据空间，推动数据流通从“主体信任”转向“技术信任”，保障数据源方高敏感数据安全 [3] - 公司布局“芯片、系统、平台”全体系变革，包括AI密态升级卡、星绽开源操作系统和密态可信数据空间应用层 [4] 产业生态与开源贡献 - 公司通过开源促进产业繁荣，“隐语”开源社区链接全球超2万名开发者、60余所高校及科研机构、70余家产业合作伙伴 [4] - 后续开源“星绽”安全可信系统软件栈，包含星绽OS和星绽机密计算两大项目 [4]

报告核心观点 - ESG数据资产化是将分散、非结构化的ESG相关数据转化为产权明确、价值可量化、可流通交易数字资产的过程 [1] - 该过程是数字经济与绿色金融深度融合的必然产物，旨在释放数据要素价值，赋能实体经济可持续发展 [1][3] - 其核心经济意义在于提升资产定价效率、吸引长期资本、催生绿色金融创新、赋能供应链管理及服务政府监管 [1] 宏观逻辑与时代背景 - 数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，是驱动经济增长和提升全球竞争力的关键引擎 [23] - 中国“双碳”目标引领绿色金融新范式，要求金融体系具备识别和管理环境气候风险的能力，高质量ESG数据是基础 [24] - ESG从合规要求转变为价值创造引擎，例如ESG评级较高的企业债券发行利率平均可降低16.8个基点 [25] - ESG数据资产化可提升资产定价效率、增加投资者信心、创新金融产品、赋能供应链管理并服务政府监管 [28][29] 政策环境与国际趋势 - 国内ESG信息披露政策已完成从自愿指引到强制规范的转型，例如证监会要求特定上市公司强制披露ESG信息 [33] - 国际层面形成欧盟CSRD（双重实质性）、美国SEC气候规则（单一实质性）和ISSB准则（全球基准）三大框架并存的格局 [34] - 全球政策趋势呈现从分散到统一、从定性描述到定量呈现、从末端总结到全流程融合的特点 [2][35] - 中国需构建既与国际标准接轨又能展现中国特色的ESG披露与数据治理体系，例如纳入“双碳”目标落实等指标 [36] 技术架构与实现路径 - ESG数据资产化全生命周期涵盖数据源汇集、采集预处理、治理质控、分析建模、服务应用五个阶段 [38][39] - 隐私计算、区块链、人工智能是关键技术支撑，分别实现“数据可用不可见”、可信存证与追溯、海量数据处理与价值挖掘 [2][40] - 可构建分层解耦的“可信数据流通平台”，通过可信数据空间促进多方参与者在数据安全下的共享与协作 [41][44][47] 风险识别与评估体系 - ESG数据资产化风险可归纳为数据质量风险、技术与安全风险、合规与法律风险、市场与应用风险四大类 [49][50] - 数据质量风险是高频核心风险，主要包括数据漂绿（企业选择性披露或伪造ESG信息）等 [51]

AI在医药行业的颠覆性影响 - AI技术正以颠覆性力量重构医药行业的效率边界和能力边界，为传统上需要“10年研发、10亿元投入”的行业带来突破口 [1] - 人工智能、大数据等新技术以前所未有的速度改变药物研发模式，引领行业变革 [1] 和铂医药的AI战略与平台 - 和铂医药发布其Hu-mAtrIx™人工智能平台驱动的首个全人源AI HCAb模型——全人源重链抗体（HCAb）生成和筛选模型 [1] - 公司发起成立AI+生物医药生态圈联盟，首批成员包括孚腾资本、英矽智能、分子之心、阿惟络医疗科技等机构 [1] - 公司此前已与相关企业开展AI合作，例如今年2月与英矽智能达成战略合作，共同推进AI赋能的抗体发现算法和应用开发 [4] AI在药物研发各环节的具体应用 - AI已应用于靶点发现、分子设计、临床试验等药物研发各环节 [2] - 在分子设计阶段，AI不仅能降本增效，还能实现传统计算工具难以完成的高度复杂且非自然界存在的蛋白设计 [2] - 在靶点发现方面，AI能处理海量病人多组学数据并与健康人数据对比，直接定位致病因素，极大提高研发效率 [2] - 英矽智能一款完全用AI发现和设计的药物已处于临床II期 [2] AI在临床试验阶段的效率提升 - 在患者画像与临床方案匹配时，AI准确率已超过80%，逼近人类专家水平 [3] - AI的介入在加速患者招募方面可节省约40%时间 [3] - AI agent在临床方案设计方面已有许多探索 [3] 全链条协作与数据整合的价值 - 成立AI联盟旨在发挥AI全部价值，解决单一环节深挖应用无法解决的问题 [4] - AI待挖掘的最大潜在价值在于解决新药研发中最具挑战性的“转化预判”问题，提升临床前数据向人体临床数据转化的准确率 [4][5] - 实现全链条数据互通是提升“转化预判”准确率的前提，联盟汇集了药企、医院、科研院所等持有不同类型数据（临床数据、实验数据、研发数据）的机构 [5] - 未来可通过隐私计算等技术推动多机构间的数据打通，打破数据壁垒 [5]

公司股价与市值表现 - 苹果股价周二再创新高，一度上涨至269.98美元，盘中市值首次突破4万亿美元，成为继英伟达与微软之后第三家跨入“四万亿俱乐部”的全球科技巨头 [1] - 自9月9日推出最新一代iPhone系列以来，苹果股价累计上涨约13%，年内首次由跌转升 [1] - 与苹果同日，微软市值也重新升至4万亿美元上方 [3] iPhone销售与产品周期 - 新一代iPhone的销售表现成为苹果股价反弹的核心驱动力，研究机构Counterpoint数据显示，iPhone17系列在美国与欧洲市场的早期销量较上一代增长约14% [2] - iPhone Air的轻薄设计与续航提升，帮助其在高端智能手机市场上稳住优势 [2] - iPhone仍是公司最重要的利润引擎，通过硬件销售扩大长期用户黏性是其估值稳固的关键所在 [2] - 券商Evercore ISI预计，强劲的iPhone需求将推动苹果截至9月季度业绩超出市场预期，并对12月当季发布乐观展望 [2] - 今年第二季度，苹果录得多年来最强劲的季度表现，主要产品线均实现两位数增长，营收与盈利均超出分析师预期 [2] 人工智能战略与布局 - 苹果正通过新产品功能和隐私计算策略逐步修复市场信任，新款iPhone集成的生成式AI功能与更高算力芯片，将为后续软件生态和设备间协同奠定基础 [3] - 与竞争对手主攻云端AI不同，苹果更强调本地化计算与隐私保护，力图在用户体验与数据安全之间取得平衡 [3] - 多家机构解读称，这一“隐性AI战略”虽进展缓慢，但长期或有助于稳固其封闭式生态体系 [3] 市场估值与投资者观点 - 根据伦敦证券交易所集团汇编的数据，苹果市盈率为未来12个月预期收益的33.2倍，明显高于纳斯达克100指数的27.4倍 [3] - 部分投资者担心估值偏高，但机构普遍认为，公司稳健的现金流和产品周期复苏足以支撑这一水平 [3] - 分析人士认为，新产品周期的复苏不仅改善了短期盈利前景，也有助于恢复投资者对苹果增长潜力的信心 [1][2]

公司发展历程 - 公司从16人的银行IT团队起步，现已发展为规模化的全球科技中心 [2] - 2006年正式注册为独立公司——汇丰软件开发（广东）有限公司，开启规模化发展 [6] - 2013年在西安成立分公司，形成广州、西安、上海、深圳的团队矩阵 [6][10] - 业务从服务香港扩展到辐射亚太，最终成为汇丰全球业务的主要支撑力量 [6] 技术与知识产权 - 公司目前拥有130余项知识产权，包括60余项国内外发明专利申请 [7] - 2006年通过CMMI L3认证，2009年获得ISO20000国际认证 [7] - 借助区块链支付项目实现香港、新加坡、英国、卢森堡四地汇丰银行间跨境支付24小时实时结算，交易平均耗时仅30秒，较SWIFT系统提速超千倍 [7] - 该项目入选"2023年服贸会服务示范案例"和"粤港澳大湾区服务贸易优秀案例" [7] 人工智能与新兴技术 - 在人工智能领域投入巨资，重点应用于欺诈检测、网络安全、交易监控、客户服务和风险评估 [9][12] - 2024年在Evident AI Index中排名第7位 [12] - 利用机器学习开发动态风险评估模型和AI市场等 [12] - 截至2025年，有7个生成式人工智能用例全面投产，包括数字信贷平台和客户服务用例 [12] - 运用隐私计算技术于跨境金融服务，促进跨境数据互联互通 [9] 人才战略与校企合作 - 与10所软件科学排名前50的高校共建本科生及研究生联合培育基地 [10] - 通过编程竞赛、学术课题研究项目和金融科技论坛挖掘新兴科技人才 [10] - 未来两年将在软件工程、数据分析和网络安全领域招聘大量应届毕业生 [11] - 公司战略包括持续加码面向应届毕业生的新兴人才计划，构建金融科技人才池 [12] 未来战略方向 - 战略方向为持续扎根中国，加强与政府、高校、企业的合作 [12] - 借助中国科技生态与政策优势，提升创新和数字化服务能力 [12] - 聚焦新质生产力发展，以AI、量子计算、区块链等技术推动金融服务向更高效、安全、普惠的方向升级 [12]