数据要素×行动成效 - 国家数据局介绍"数据要素×"行动开展一年多来取得阶段性成效，挖掘出一批优秀数据开发利用解决方案，有效推动各行业领域数据要素价值释放 [1] - 行动以试点建设为牵引，部署开展了金融服务、气象、中医药等领域"数据要素×"试点，加快破解行业内数据汇聚、流通、使用等环节堵点卡点难点 [1] - 发布两批共48个"数据要素×"典型案例，促进以数据破解行业发展难题、以数据助力行业焕新提质 [1] - 启动"数据要素×"大赛，去年吸引超过1.9万支队伍约10万人参赛，涌现出一批可复制、可推广、高价值的数据开发利用项目 [1] 各行业数据要素应用进展 - 中国人民银行组织开展金融数字化转型提升工程、金融科技赋能乡村振兴示范工程 [2] - 中国气象局构建覆盖全球、区域、局地的数据产品体系，向社会开放5批12类100余种气象数据，累积向130多万用户提供13PB气象数据，支撑20余个行业和领域创新开发应用气象数据 [2] - 中国证监会稳步推进数据要素在资本市场的深度融合与创新应用 [2] - 国家文物局持续扩大文物基础数据规模，建成文物保护领域首个科学数据中心 [2] 下一步工作计划 - 国家数据局将联合各部门持续深入推进"数据要素×"行动，从典型应用场景入手，加快挖掘更多数据要素价值释放的新模式新路径 [2] - 希望更多企业能够参与到相关试点、案例遴选及大赛活动中来，共同激活数据要素价值，为各行业高质量发展提供新动能 [2]

政务领域垂直大模型的战略意义 - 政务大模型作为核心技术支撑，推动政府服务从"信息化"向"智能化"跃迁 [1] - 通过AI赋能提升政府决策科学性、服务精准性和应急响应能力 [2] - 打通政务数据孤岛，实现跨部门、跨层级数据智能融合与应用 [2] 数据资源与特点 - 企业工商数据量达18,000万+，企业商标数据4,590万+，企业版权数据1,000万+，企业专利数据10,000万+ [3] - 产业政策数据100万+，资质资金数据1,500万+，产业链数据20,000+，材料数据20,480GB+ [3] - 数据覆盖企业、政策、专利、产业，促进通用大模型对垂直行业的应用 [3] 核心技术架构 - 基础层：基于国产算力的政务通用大模型底座 [3] - 领域层：针对政策解读、民生服务、市场监管等场景的专项模型 [3] - 应用层：面向具体业务场景的轻量化微调模型 [3] 关键技术创新 - 多模态政务知识处理技术 [4] - 基于隐私计算的联邦学习框架 [4] - 政策文本结构化解析引擎 [4] - 政务事理图谱构建技术 [4] 典型应用场景 - 智能政策服务：政策精准匹配与推送、申报条件智能预审、政策效果模拟推演 [4] - 城市治理优化：多源舆情智能分析、城市风险预警预测、资源配置优化建议 [10] - 便民服务升级：政务咨询7×24小时智能应答、办事材料自动生成与核验、个性化服务推荐 [10] 科策云的核心业务 - AI产品线：依托亿级参数大模型技术，在中文续写、理解、逻辑拆解及政策分析、企业评价等方面具有国际领先水平 [7] - 政企产品线：提供查政策、查企业、查产业等功能，覆盖政策多维度画像、企业商业数据、产业链图谱等 [8][9] 技术实现与优势 - 大模型采用Transformer改良版基座，具备强大并行处理能力，通过预训练、微调、人类反馈优化交互体验 [7] - 前端采用Nuxt.js框架提升加载速度，后端采用Laravel框架支持高效开发 [11] - 大数据治理系统实现非阻塞数据治理，实时监控与事件驱动机制确保信息及时更新 [8] 未来发展方向 - 政务垂直大模型将推动"数据驱动决策、智能赋能服务"的新型治理模式 [6] - 持续优化AI产品线和政企产品线，提升大模型性能和应用范围 [11]

数据基础设施技术路线 - 核心目标是解决数据"供不出、流不动、用不好"问题，实现数据"供得出、流得动、用得好、保安全" [3] - 衡量成效的两大指标：海量数据流通规模（如滴滴、美团等平台亿级用户数据）及流通过程安全性 [4][5] - 关键技术包括区块链、隐私计算、数联网、数据元件、数场、可信数据空间六种路线，需兼顾效率与安全 [5] 可信数据空间发展 - 国家政策专项支持可信数据空间，计划2028年建成100个以上，社会探索活跃度高于其他技术路线 [9] - 未来技术路线将收敛为统一平台/空间/场，核心需整合供数主体、用数主体和服务主体 [10] - 构建技术可能涉及隐私计算、区块链等，但名称不重要，关键在于实现高效安全的数据流通 [10] 行业应用与数据平权 - 各行业数字化转型需求趋同，国家需填平"数据鸿沟"，优先推动工业制造、现代农业数据应用 [12] - 数据基础设施将支撑人工智能发展，解决数据质量与规模问题，减少大模型幻觉等缺陷 [13][14] - 当前AI发展需突破数据瓶颈，算力与算法已部分解决，高质量数据集是下一阶段重点 [13] 技术挑战与突破方向 - 隐私计算等技术目前效率低、成本高，仅限金融机构高净值客户，需优化联邦学习等以降低应用门槛 [5] - 传统TCP/IP协议等无法保障安全，新兴技术需平衡安全性与流通速率 [5][6] - 数据流通基础设施需融合安全与发展技术，突破历史割裂现状 [5]

文章核心观点 天津获批开展国家数字经济创新发展试验区建设，启建数联网，通过构建统一数据流通底座等举措释放数据要素价值，推动数字经济高质量发展，还将制定行动方案开展重点应用场景建设助力多领域数字化转型 [1][3] 分组1：数联网建设背景与意义 - 天津获批开展国家数字经济创新发展试验区建设，重点任务之一是优化数据基础设施建设布局，启建数联网成为全国数据流通利用基础设施建设先行者 [1] - 数据基础设施为数据要素价值释放提供服务，数联网是数据流通利用设施重要实践方案，可实现数据安全流通，打破“数据壁垒”，赋能千行百业，推动数字经济创新发展 [1][2] 分组2：数联网建设规划 - 未来3年加快数联网先行先试建设的行动方案正加快制定，近期印发实施 [3] - 确定滨海新区和河东、河西等8个区为数联网应用先行区 [3] - 首批46个数联网重点应用场景建设将开展，覆盖医疗健康等17个重点领域，通过隐私计算技术助力多领域数字化转型 [3]

业绩表现 - 2024年公司营收166 57亿元 总资产223 07亿元 净资产95 07亿元 经营性现金流6 00亿元 [2] - 新签约订单113 77亿元 已签未销订单69 44亿元 研发费用7 32亿元 新增专利390项 主导编制国家及行业标准184项 [2] - 员工人数19 268人 较上年增长约15% [4] 战略布局 - 聚焦AI技术与智慧供应链 金融科技融合创新 持续加码数据要素价值释放与AI场景化应用 [2] - 升级燕云DaaS为燕云Infinity 成为数据要素价值释放核心引擎 [3] - 覆盖全国2600多个网点 打造数据智能连锁服务模式 解决跨区域服务响应滞后问题 [3] 技术落地成效 - 供应链控制塔项目实现客户风险预警提示率超90% 发货效率提升超20% 场内物流效率增幅超20% 成本节约超5% 耗材用量减少65% [3] - 连续签约长春一汽和上汽通用五菱 形成可复制的典型案例 [3] 治理体系 - 建立业务风控 合规监督 内部审计三道防线 供应商廉洁协议覆盖率100% [4] - 完善人力资源管理体系 总裁室与核心管理层组成讲师团培养高潜干部 [4] 行业机遇 - 国家推进"数字中国建设"和"人工智能+"行动 《有效降低全社会物流成本行动方案》出台 [4] - 数据智能底层技术与供应链场景深耕契合政策方向 [4]

2 0 2 5年4月2 4日，工业和信息化部等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2 0 2 5—2 0 3 0年）》，政策指引医药全产 业链数智创新，2 0 3 0年将构建全产业链数据体系与创新生态。此次《方案》设计站位高，覆盖范围广，支持力度大，医药工业 数智化落地效果可期。其中，政策引导整合释放医药数据要素价值，有望赋能医疗健康产业发展。同时我们认为，医药工业数 智化全链条传导，利好医药产业链中①医药工业研发和生产、②人工智能工具提供者、③医药行业信息化基础设施建设等环 节。建议持续关注医疗健康产业的投资机会。 文 ｜ 任杰 张斌斌 宋硕 陈竹 2 0 2 5年4月2 4日，工业和信息化部等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2 0 2 5—2 0 3 0年）》（以下简称《方 案》），对未来五年医药工业领域数智化提出了总体要求，明确了重点任务，对于指导医药工业领域实现数智化转型具有深刻 的指导意义。 ▍ 政策指引全产业链数智创新，2 0 3 0年将构建全产业链数据体系与创新生态。 ▍ 事件： 3）利好医药行业信息化基础设施建设： 无论是医药数智产品的研发和应用，还是医药数据资产的开发和利 ...