《ESG数据资产化：风险与治理白皮书（2025）》由清华大学五道口金融学院金融安全研究中心与智通财经联合撰写，聚焦数 字经济与绿色转型交汇下的ESG数据资产化发展，系统梳理其宏观逻辑、政策环境、技术路径与治理体系，为行业发展提供全 面指引。 ESG数据资产化是将分散、非结构化的ESG相关数据，通过采集、清洗、确权、评估、定价、交易等流程，转化为产权明确、 价值可量化、可流通交易的数字资产的过程。在数据成为第五大生产要素、绿色发展理念深入人心的背景下，ESG已从单纯的 合规要求，转变为企业提升核心竞争力的价值创造引擎。其核心经济意义体现在多方面：提升资产定价效率，减少信息不对 称；吸引长期资本，优化企业投资者结构；催生绿色金融创新产品与服务；赋能供应链风险管理；为政府监管与政策制定提供 数据支撑。 政策层面，国内ESG信息披露已完成从自愿指引到强制规范的转型，形成清晰的合规边界。国际上，欧盟CSRD、美国SEC气候 规则、ISSB准则三大框架并存，虽呈现趋同趋势，但在实质性原则、侧重点上存在差异，全球正朝着统一披露标准的方向推 进，且披露要求逐渐从定性描述转向定量呈现、从末端总结转向全流程融合。 技术支撑是ES ...

转自：新华财经 新华财经上海11月3日电（记者 杜康）当传统医药行业还陷在"10年研发、10亿元投入"的"地狱难度"中时，AI以颠覆性的力量撕开了一个突破口，重新构建 行业的效率边界以及能力边界。 和铂医药AI战略再升级，前不久正式发布其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。同 时，和铂医药发起成立AI+生物医药生态圈联盟（下文简称"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。从制药环节 的单点突破，到联盟式的"全链条"创新，AI将为行业带来哪些想象空间？ AI 不仅降本增效 还能"变不可能为可能" 人工智能、大数据等新技术正以前所未有的速度改变着药物研发模式，引领着医药行业的变革。 "抗体药物研发中，AI可以辅助优化抗体的亲和力、特异性和稳定性，从而提高药物的疗效和降低副作用。另外，AI技术还可以帮助我们探索新的药物研发 领域和靶点。一些传统方法难以攻克的疾病，如神经退行性疾病、罕见病等，通过AI的分析和预测，我们可以发现新的治疗策略和药物分子，为这些疾病 的治疗带来新的希望。"和铂医药创始人、董事长兼首 ...

iPhone周期回暖，提振业绩与估值 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%。分析认为，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。 Northlight资产管理公司首席投资官克里斯·扎卡雷利(Chris Zaccarelli)表示，iPhone仍是公司最重要的利 润引擎，"卖出越多的手机，就能让更多用户进入其生态系统。"他认为，苹果通过硬件销售扩大长期用 户黏性，正是其估值稳固的关键所在。 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。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。公司将在当地时间10月30日盘后公布最新财报。 研究机构普遍认为，本轮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。随着硬件销售带动服务业务扩张，其生态体系的商业化能力预计将进一步增强。 苹果股价周 ...

作为全球金融巨头汇丰集团的全资子公司，汇丰科技中国从 16 人的银行 IT 团队，成长为规模化的全球科技中心；从为银行在香港的业务提供技术支持， 到率先使用区块链、AI 等技术为全球跨境交易提速。汇丰科技扎根中国的成长历程，是中国金融科技发展的缩影，更是外资企业与城市共同成长的生动 诠释。 "2000 年，香港正全力打造国际金融中心，汇丰在亚洲地区，尤其是在香港的业务蓬勃发展，对金融科技的需求日益迫切。"谈到起步之初，陈秀云说 到，当时汇丰在内地的 IT 团队正是为香港银行业务提供技术支持。作为最早一批落户广东省的外资金融科技机构，汇丰科技可以说开创了"业内先河"。 2006 年，乘着广州优化外商投资环境的东风，汇丰科技正式注册为独立公司——汇丰软件开发（广东）有限公司，开启规模化发展之路。随着业务扩 张，团队将目光投向西北重镇——西安，并于 2013 年在此成立分公司。西安拥有丰富的高校和科研机构资源，成为缓解运营压力、补充人才储备的重要 选择。 从广州到西安、上海、深圳，从服务香港到辐射亚太，再到如今成为汇丰全球业务的主要支撑力量，25 岁的汇丰科技始终以城市发展特质为锚点，坚定 扎根中国。 技术与创新 ...

事件概述 - 湘潭大学计算机学院教授刘昊霖于2025年10月25日因突发疾病不幸逝世，年仅37岁 [1][4] 个人背景与学术成就 - 刘昊霖于2006年进入四川大学读本科，2010年至2015年在四川大学硕博连读并获得工学博士学位 [4] - 自2015年起执教于湘潭大学，先后在信息工程学院和计算机学院任职，去世前被评为教授不到一年 [4] - 其为湖南省芙蓉青年人才和湖南省青年骨干教师培养对象，主要从事边缘智能、算力网络等研究 [5] - 主持国家自然科学基金面上项目和青年项目在内的纵向项目共计7项，授权发明专利10余项 [5] - 在CCF推荐期刊发表论文20余篇，在2023年度考核中获评优秀等次 [5] 近期工作与反响 - 去世前一天（10月24日下午）仍为学生上Linux课程，被学生评价为非常负责有耐心 [1] - 在2025年9月17日发布的2026年推免生招生工作方案中，担任学院研究生招生工作领导小组成员 [5] - 其逝世消息得到学校官方证实，追悼会将在其老家宁乡市殡仪馆举行 [1][4]

公司战略与业务拓展 - 报告期内公司香港全资子公司正式成立，目标搭建跨境技术协同平台，服务银行、证券、基金等多元客户群体 [1] - 公司已与多家海外机构签署业务合作协议，加速落地出海战略 [1] - 未来公司将全力拓展AI Agent应用于营销、风控、运维等多个金融业务场景 [1] 技术创新与业务探索 - 公司在区块链及智能合约领域，结合隐私计算及量子科技的技术加密能力，持续探索业务机会 [1] - 重点探索领域包括数字资产管理、跨境支付、供应链金融等 [1] - 目标构建安全高效的金融基础设施生态体系 [1]

投资评级 - 维持“买入”评级 [4] 核心观点 - 公司2025年第三季度业绩稳健，营业收入同比增长5.0%至12.5亿元，扣非后归母净利润同比增长17.5%至1.2亿元，盈利能力提升 [2] - 公司通过精细运营实现良好费用控制，销售费用同比下滑16.4%，管理费用增速放缓至7.9% [3] - 公司加速推进出海战略，香港子公司已成立并与多家海外机构签署合作协议，未来将重点拓展AI Agent在金融场景的应用及区块链等前沿技术领域 [3] - 预计公司2025年至2027年归母净利润将持续增长，增速分别为9.9%、17.0%和14.6% [4] 业绩简评 - 2025年第三季度营业收入为12.5亿元，同比增长5.0% [2] - 2025年第三季度毛利润同比增长9.8% [2] - 2025年第三季度扣非后归母净利润为1.2亿元，同比增长17.5% [2] 经营分析 - 软件及IT解决方案业务Q3营收为8.6亿元，同比增长9.9% [3] - 业务数字化运营业务Q3营收为4.0亿元，同比下滑4.2% [3] - 智慧客服及消金营销业务营收为2.5亿元，同比增长11.2% [3] - 数智化运营及服务营收为1.5亿元，同比下滑22.1% [3] - 公司战略聚焦于AI Agent在营销、风控、运维等金融场景的应用，并探索区块链、隐私计算及量子科技在数字资产管理、跨境支付等领域的业务机会 [3] 盈利预测与估值 - 预计2025年营业收入为48.7亿元，同比增长5.0%，2026年为52.1亿元，同比增长7.1%，2027年为56.5亿元，同比增长8.3% [4] - 预计2025年归母净利润为3.4亿元，同比增长9.9%，2026年为4.0亿元，同比增长17.0%，2027年为4.6亿元，同比增长14.6% [4] - 对应2025年预测市盈率为37.9倍，2026年为32.3倍，2027年为28.2倍 [4] 公司基本情况与财务预测 - 预计2025年摊薄每股收益为0.553元，2026年为0.647元，2027年为0.742元 [9] - 预计2025年每股经营性现金流净额为0.67元，2026年为0.76元，2027年为0.88元 [9] - 预计2025年净资产收益率为11.18%，2026年为11.87%，2027年为12.26% [9] 市场评级与历史表现 - 市场中相关报告在过去六个月内共有21次“买入”评级 [12] - 国金证券研究所自2023年10月以来多次给予“买入”评级，最近一次为2025年8月17日，当时市价为24.01元 [12]

在金融、医疗等高度敏感的应用场景中， 拜占庭鲁棒联邦学习（BRFL） 能够有效避免因数据集中存储而导致的隐私泄露风险，同时防止恶意客户端对模型训练 的攻击。然而，即使是在模型更新的过程中，信息泄露的威胁仍然无法完全规避。为了解决这一问题， 全同态加密（FHE）技术通过在密文状态下进行安全计 算， 展现出保护隐私信息的巨大潜力。 然而，FHE 的计算效率始终是其最大的瓶颈，尤其在面对高复杂度操作（如排序、聚合）时， 计算开销会随着客户端数量和数据规模的增加呈指数级增长， 极大 地限制了其在实际场景中的应用。 针对这一挑战， 香港中文大学 AIoT 实验室联合重庆大学、香港城市大学等高校和企业， 首次将 全同态加密（FHE）与拜占庭鲁棒联邦学习（BRFL）深度融 合，提出了全新的 Lancelot 框架。 该框架实现了在加密状态下的鲁棒聚合计算，算法优化和硬件加速设计为其高效性提供了保障，有效解决了传统 FHE 计算开销 高、复杂聚合规则支持不足以及隐私保护与鲁棒性难以兼顾的问题。 论文链接： https://www.nature.com/articles/s42256-025-01107-6 创新点概览 1.掩 ...

城市可信数据空间概念界定 - 由政府主导、多方协作共建的城市数据基础设施，旨在保障数据可信、安全、合规流通利用 [1][4] - 是联通数据供给与数据应用的桥梁，整合分散的城市数据资源，为数据提供可信流通通道 [4] - 应用场景涵盖便民热线、民生档案、智慧交通、数字城管、普惠金融及新兴产业培育等 [5] 城市可信数据空间发展驱动因素：政策 - 国家围绕数据要素市场化配置出台顶层设计，鼓励城市建设可信流通基础设施 [6] - 《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，目标到2028年建成100个以上可信数据空间 [6] - 2025年4月数据局组织开展企业、行业、城市可信数据空间试点工作，首批13个城市试点名单已公布 [6] 城市可信数据空间发展驱动因素：技术 - 隐私计算技术（如多方安全计算、联邦学习）实现数据“可用不可见”，促进数据敢共享 [8][10] - 区块链技术通过分布式账本和智能合约实现数据操作不可篡改和自动化执行，推动数据愿共享 [8][12][13] - 关键技术还包括可信执行环境（TEE）和差分隐私，以解决隐私保护与数据利用之间的矛盾 [11] 城市可信数据空间发展驱动因素：需求 - 2024年中国数据生产总量超过40ZB，但数据存储量仅约生产总量的3%，存储数据中约四成未被使用 [14][15] - 城市作为数字中国建设载体，面临数据资源开发利用不足问题，可信数据空间是盘活数据资源的关键 [1][14] - 城市可信数据空间以公共数据为牵引，撬动行业、企业、个人数据融合应用，提升城市治理效能 [14][15] 城市可信数据空间发展价值与核心能力 - 旨在打破数据流通困境，激活数据要素潜能，促进城市治理现代化升级 [17][18] - 核心能力包括可信管控（身份认证、流通管控、日志存证）、资源交互（数据发布发现、互操作）和价值共创（开发环境、运营规则） [26][28][29][30] - 总体框架以政务云为基础，构建数据流通利用支撑底座，并依托数据运营管理平台和数据开发利用平台服务多元应用场景 [21][22]

行业概念与定义 - 城市可信数据空间是由政府主导、多方协作共建的城市数据基础设施，旨在为数据提供可信、安全、合规的流通利用通道 [8][11] - 该空间是可信数据空间的城市级形态，以公共数据为主、社会数据为辅，核心目标是打破数据流通困境、激活数据要素潜能、促进城市治理现代化升级 [1][11][25] - 其作为联通数据供给与应用的桥梁，整合分散的城市数据资源，并赋能产业发展 [11] 行业发展驱动因素：政策 - 国家层面出台系列顶层设计，如《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）和《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》，推动数据要素市场化改革 [13] - 具体政策如《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》明确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 [13] - 2025年4月，数据局组织开展城市可信数据空间试点工作，首批13个城市试点名单已公布，推动行业规模化落地 [13] 行业发展驱动因素：技术 - 隐私计算技术（如多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、差分隐私）实现数据“可用不可见”，解决数据不敢共享的难题 [15][17] - 区块链技术通过分布式账本和智能合约实现数据存证溯源与规则自动执行，建立可信协作机制，解决数据不愿共享的问题 [15][18][19] - 这些技术共同为数据可信流通提供了关键保障 [15] 行业发展驱动因素：需求 - 2024年中国数据生产总量超过40ZB，但数据存储量仅占生产总量的约3%，存储数据中约四成未被使用，数据价值释放不足 [20][21] - 城市治理面临数据沉睡、协同低效、公共服务碎片化等问题，亟需可信数据空间盘活数据资源 [1][20][21] - 城市可信数据空间以公共数据为牵引，可撬动行业、企业、个人等多维度数据融合应用，提升城市治理效能并赋能数字经济 [20][21] 行业框架与核心能力 - 总体框架以政务云为基石，构建包含安全存储、加密传输等能力的数据流通支撑底座，并配备数据运营管理与开发利用两大平台 [30][31] - 核心能力由可信管控（保障数据流转安全与追溯）、资源交互（促进数据互联互通）和价值共创（构建数据服务新生态）三部分组成 [8][34][35][41] - 最终服务于政务服务、普惠金融、医疗健康等多元化应用场景 [30] 产业链与竞争格局 - 产业链涉及运营方、数据提供方、数据使用方、数据服务方和监管方五类主体 [42] - 技术服务商分为综合型（如浪潮云、华为云）与专业型（如数鑫科技、蚂蚁集团）两类 [45][46] - 在综合型厂商中，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 [45][46] 典型应用场景 - 在政务服务场景中，其打破部门数据壁垒，促进跨部门数据互通，赋能“一网通办”、“一网统管”与政务大模型应用 [2][8] - 在普惠金融场景下，通过融合政府与金融数据，构建动态风控模型，助力解决小微企业等群体的融资难题 [2][8] - 典型案例包括张家口和上海的项目，前者以特定架构支撑数据流通，后者依托区块链等技术满足超大城市多领域数据应用需求 [2] 未来发展趋势 - 技术层面，AI将推动数据治理向自动化、智能化、动态化升级，提升治理效能 [3][8] - 应用层面，行业将遵循“试点-示范-推广”路径，从城市试点逐步向区域枢纽、全国网络的一体化生态演进 [3][8] - 未来将吸引更多行业与企业入驻，探索垂直领域应用，培育数据要素市场生态 [3]