行业概况 - 上半年钢铁行业在国家政策调控和行业自律共同作用下产量同比减少3%利润合理回升 [1] - 全国粗钢产量5.15亿吨同比下降3%表观消费量4.52亿吨同比下降5.6% [2] - 行业自律控产是利润改善核心原因保持钢材库存低位供需平衡钢价平稳 [2] 经济效益 - 重点统计钢企营业收入29985亿元同比下降5.79%利润总额592亿元同比增长63.26% [2] - 平均利润率1.97%同比上升0.83个百分点 [2] - 钢材库存1891万吨处于近4年最低水平 [3] 产品结构升级 - 高端制造业用材绿色低碳用材新能源用材需求增长 [3] - 首钢汽车板电工钢镀锡镀铬板保持较好盈利水平 [3] - 宝钢全球首发极薄规格无取向硅钢河钢推出2GPa超级抗氢脆热成型钢 [3] 绿色低碳发展 - 重点钢企节能环保投资占比28.9%同比提高4.3个百分点 [4] - 总能耗同比下降1.5%吨钢可比能耗同比下降0.6% [4] - 193家钢企完成超低排放改造中天南通基地实现固废综合利用率99.8% [4] 数智化转型 - 首钢冷轧成为全球第7家钢铁"灯塔工厂" [5] - 沙钢部署AI大模型南钢发布"元冶·钢铁大模型" [5] - 行业面临高质量数据采集难复合型人才缺乏等挑战 [5] 政策与展望 - 工信部印发《钢铁行业规范条件（2025年版）》提升基础指标要求 [6] - 下半年需持续自律控产防止恶性竞争转向内部挖潜 [6] - 超大规模市场优势将为行业发展提供良好环境 [7]

数据要素价值释放 - 数据要素正加快融入千行百业，赋能效应日益凸显，推动经济高质量发展 [1] - 数据能驱动物资、人才、技术、资金等传统生产要素高效配置，提升经济社会运行效率 [1] - 数据多场景应用、多主体复用的特点促进知识交叉碰撞，变革生产研发和科技创新范式，催生新业态新模式 [1] 需求导向与产业生态 - 数据价值需以需求导向为牵引，通过应用场景实现，海量数据资源与丰富应用场景协同推进能产生极大收益 [1] - 企业应用模式从基础统计分析转向智能决策，赋能产品研发、精准营销、风险评估等业务环节 [2] - 近10年我国涌现超过100万家服务型、应用型、技术型数据商，在盘活数据要素价值中发挥重要作用 [2] - 需构建良好产业发展生态，培育数据商和第三方专业服务机构，鼓励创新运营模式，开发多样化数据产品和服务 [2] 安全合规与市场建设 - 企业数据涉及核心竞争力，个人数据关乎切身利益，安全合规使用数据是各方关切重点 [3] - 龙头企业应带头建立场景驱动、技术兼容、标准互通的行业可信数据空间，行业协会发挥纽带作用 [3] - 需加强安全评估体系建设，强化数据基础设施和技术创新，保障数据高效合规使用 [3] - 需完善数据基础制度体系，解决数据壁垒、供给质量不高、流通不畅等问题，形成高效配置、合规有序、公平合理的数据市场 [3] 应用场景与产业融合 - 公共数据开发利用需平衡公益性与市场化关系，注重示范效应，激发经营主体参与热情 [2] - 聚焦无人驾驶、低空经济等数据密集型产业，布局前沿技术，推动数据要素与产业深度融合 [2]

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]