卫星互联网与国防通信 - 德国企业莱茵金属与不来梅轨道高科技公司计划联合竞标，为德国打造本土版“星链”卫星互联网服务，合同金额可能达数十亿欧元，旨在为德军建立安全的军用级近地轨道通信网络 [1] 数据智能与人工智能产业 - 中国信通院报告指出，数据智能服务产业呈现四大发展趋势，迈向深度融合发展阶段，数据智能服务能力是深入推进“人工智能+”行动的关键基石 [2] - 上海市启动“智算产业高质量发展倡议”，旨在协同推进新一代智算中心建设，构建高水平智算云服务体系，攻坚高能效服务器与高密度机柜技术，共建开放协同的自主可控产业生态 [4] - 上海全市智算规模已突破12万PFLOPS，市级智算调度平台纳管算力近2万P，并计划面向“十五五”适度超前建设一批智算基础设施 [7][8] 前沿技术研发与投资 - 三星电子中国研究院计划投入脑机接口领域研究并进行技术储备，该研究院是三星电子唯一的在华先行研究院，专注于人工智能、下一代通信技术等前沿技术 [3] 能源行业标准化建设 - 国家能源局同意成立7个能源行业标准化技术委员会，涵盖电力安全治理、电力温室气体排放管理、二氧化碳捕集运输利用与封存，以及氢能的基础与通用、制取、储存与运输、应用等领域 [5] 公共卫生体系建设 - 《疾病预防控制领域强基实施方案》印发，目标到2027年底基本健全基层疾控工作网络，到2030年实现体系功能持续优化和数智赋能 [6] 半导体存储器市场 - 机构Yole报告预测，2026年全球DRAM内存容量需求将同比增长23%，其中数据中心领域需求增长28%，贡献超过半数（13%）的整体增幅，预计此轮行情将至少持续到2027年 [9] 体育产业发展 - 2025年中国体育产业总规模达5.12万亿元，体育用品市场规模达2.49万亿元，国产品牌快速崛起，例如某滑雪场国产雪服占比从去年约50%升至今年超80% [10] 期货市场监管 - 上海期货交易所对3组18名在锡、白银期货交易中涉嫌未申报实际控制关系的客户，采取限制开仓1个月及限制出金的监管措施 [11]

报告行业投资评级 * 报告未明确给出具体的行业投资评级（如“买入”、“增持”等）[13][15][16] 报告的核心观点 * 数据智能服务产业是在新一代人工智能技术与数据工程技术深度融合下诞生的新型产业，以“数据”为核心生产要素，以“智能”为关键生产力，以“服务”为价值实现形态，构建新型数智化能力供给体系[16] * 该产业正迎来爆发式增长，对延伸数据产业价值链、驱动人工智能迭代升级、促进产业融合、创造就业具有重要意义，是全球主要国家的竞争焦点[6][27][28][30][31][33] * 中国凭借海量数据资源、超大市场规模与有力政府引导相结合的模式，正快速崛起为全球数据智能产业的应用高地和数据要素化路径的先行实践者[35] 根据相关目录分别进行总结 一、数据智能服务产业整体概述 * **产业定义与内涵**：数据智能服务产业是“数据、智能、服务”的有机融合，数据是核心生产要素，智能是关键能力，服务是价值实现形态[16][18][19] * **与传统产业区别**：与传统大数据产业（侧重信息提取）相比，数据智能服务产业的核心特征是**创造新信息**；与传统人工智能产业（算力、算法、数据协同）相比，数据智能服务产业更强调**数据驱动**和全生命周期价值挖掘[20][21][22] * **产业特征**：具备知识技术高度密集、效应赋能全域、业态模式多元（平台化、场景化、订阅化、协同化）、产业协同紧密等显著特征[23][24][25][26] * **全球格局**：美国凭借技术、资本和生态优势占据主导地位；欧盟通过严格法规和工业底蕴塑造差异化竞争优势；中国结合数据、市场与制度优势，成为应用高地和路径探索者[33][34][35] 二、数据智能服务产业要素 * **技术**：从“单点处理”向“数智融合”演进，如引入大模型和RAG技术后，数据标注成本可降至30%以内[39] * **资源**：从追求规模（ZB级）向“多模高质”转型，高质量数据可显著提升下游模型性能[40] * **产品**：从“软件交付”向“智能体”转型，实现服务价值的直接落地与反向驱动优化[41][42] * **设施**：从“通用算力”向“算存网一体化”智能基础设施集群演进，2025年智能算力占比预计超过60%[43] * **平台**：从“单环节工具”向“开发运维一体化”协同中枢演进，可将构建定制化行业模型服务的时间从数月缩短至数周[44][45] * **模型**：从“能力优化”向“应用评价”发展，是评估服务质量的核心标尺[46] * **工具**：从“手工配套”向“智能自动化”升级，如智能标注工具将手工作坊转变为高效流水线[47][48] * **人才**：从“单一技能”向“复合跨界”跃升，目前产业存在百万级人才缺口[49] 三、数据智能服务产业链 * **全景结构**：产业链由基础层、技术层、应用层和支撑层四环节构成[54] * **上游基础层**：提供算力设施、数据基础设施和数据治理服务，未来将向云边端协同、以数据为中心、智能化治理方向变革[55][56][57][58] * **中游技术层**：涵盖开发框架、工具链、算法模型及服务平台，未来将向全栈式开源、“大小模型协同”、“多智能体协作”方向演进[59][60][61][62][63] * **下游应用层**：涵盖智能产品和行业解决方案，未来智能应用将由工具升级为“伙伴”，流量入口转向端侧智能，价值创造深入业务场景内部[64] * **支撑层**：涵盖人才、标准、资本、载体和安全合规，未来将向精准化、协同化、智能化方向升级[65][66][67] 四、数据智能服务产业载体 * **企业**：作为基础单元，我国企业数量快速增长，覆盖全产业链，区域高度集聚，主要呈现技术驱动型、解决方案型、平台赋能型三种发展模式[68][69][70][71] * **园区**：作为区域性集聚载体，已形成研发孵化型、产业加速型、生态聚合型三种发展模式[72][73][74][75] * **基地**：作为专业化创新平台，首批7个国家数据标注基地已落地，呈现枢纽型协同、特色化资源转化、场景化中试验证三种模式，例如合肥规划到2027年标注数据规模达3000TB，产业规模达30亿元[76][77][78][79][80] * **集群**：作为产业共同体，全国相关企业超40万家，但41%集中于北京、上海、广东、江苏、浙江五省市，形成技术引领、资源驱动、场景驱动三种典型集群模式[81][82][83] 五、数据智能服务产业创新模式 * **平台化生态聚合模式**：以平台为中枢连接数据、技术、需求三方，典型代表如美国Palantir公司[85][87][89][91] * **场景化定制解决方案模式**：提供全流程专属解决方案，典型代表如Scale AI的智能数据标注平台[92][94][95][97] * **智能化产品订阅服务模式**：以标准化产品通过订阅制交付，典型代表如Databricks的“Data+AI”平台[98][100][102][104] * **跨主体价值共创协同模式**：整合多方资源共建生态，典型实践如数据标注基地与AI中试基地的协同建设[105][107][108][110] 六、发展趋势 * **技术架构**：向模块化、松耦合演进，以提升迭代效率、降低成本和复杂度[111] * **应用模式**：向垂直化、价值化转型，垂域模型持续深化落地[111] * **产业发展**：呈高知识密度、高价值赋能特征，高附加值解决方案的市场溢价可达传统产品的数倍[112] * **安全治理**：呈多级化、全域化趋势，并与业务目标深度协同[112]

公司概况与市场地位 - 公司成立于2015年8月，注册于浙江省杭州市滨江区，是国内领先的产业数据智能服务商和科技金融数智底座建设运营者，为国家级专精特新“小巨人”企业 [1] - 公司核心业务是为各级政府、金融机构、园区及企业提供数智化解决方案，以数据智能驱动产业高质量发展，赋能科技金融发展、创新积分制落地、政府精准招商与企服效能提升 [1] - 公司已服务全国80多个城市、300多家园区及众多金融机构，深度参与并打造了一批省市级标杆项目 [1] 核心技术能力 - 公司构建了以“火石星联”数据中心和“火石元擎”产业大模型为核心的技术能力体系 [1] - 公司拥有自主知识产权150余项，其中发明专利50余项 [1] - “火石星联”数据中心覆盖九大战新产业、41个工业门类，整合超过770亿条产业数据，包含工商、专利、融资等18大主题库，可为企业精准上链和“画像” [2] - “火石元擎”产业经济大模型是国内首个获得国家网信办生成式人工智能与算法模型双备案的垂类大模型，确保产业洞察的专业性与准确性 [2] 核心产品“银销智客”与解决方案 - 公司推出“银销智客”产品，旨在破解金融机构对中小科技企业“看不懂、看不准、不敢投”的困境，并解决银行对公业务营销效率低、产业认知不足等痛点 [2] - 该产品以SaaS工具形式为银行提供开箱即用的对公营销数智化能力，赋能银行从“单品-单户”营销模式转向“产业链-产业集群-产业生态”全景式营销 [2] - “银销智客”为银行提供贷前获客、贷中锁客、贷后稳客的全流程赋能 [2] - 该产品已接入科技金融数智底座，成为AI赋能金融数智化转型的特色实践 [4] 市场覆盖与商业成效 - 公司已承建湖北、广东、重庆等多个省级科技金融数智平台 [4] - 公司广泛服务于国有大行、股份制银行及地方性银行，是区域助力科技金融与产业高质量发展的核心数智伙伴 [4] - “银销智客”SaaS账号在半年内服务用户突破1万个 [4] - 以某股份制银行地方行为例，使用该产品后，其普惠贷款规模与中小科创贷款规模实现双增长，分列该银行系统内第一名和第二名 [4]

宏观研究报告核心观点 - 尽管对美出口下降两成，2025年中国出口仍逆势增长5.5%，贸易顺差首次突破万亿美元大关，对经济增长提供正向支撑 [3] - 2025年12月出口同比增速在2024年12月高基数下进一步回升，剔除基数影响后的两年复合同比增速达到8.6%，是2025年4月对等关税宣布以来的最高水平 [3] - 展望2026年，预计中国出口将维持强韧性，有望实现5%左右的偏高增速，主要支撑包括：对外开放力度加码及“一带一路”建设推动对新兴市场出口高增、对美出口可能趋于稳定、AI产业趋势和“新三样”等产品优势拉动机电产品出口高增 [3] 宏观与策略研究 - 美国2025年12月CPI符合预期，核心CPI略低于预期，整体表现平淡，CPI公布后市场对美联储降息预期变化不大，目前预期2026年1月和3月均不会降息、全年降息2次 [5] - 美联储新主席提名出现波折，沃什和哈塞特的提名概率十分接近，同时鲍威尔受到刑事指控引发2名共和党参议员不满并表示将阻止特朗普提名，新主席的最终提名时间和结果存在较大不确定性 [5] - A股市场方面，2026年1月9日当周沪指突破4100点，A股成交额重回三万亿元水平 [6] 行业表现概览 - 截至报告发布时，近1个月、3个月及1年表现前五的行业分别为：传媒（29.0%/25.4%/63.7%）、国防军工（24.0%/27.9%/58.0%）、计算机（22.8%/14.2%/45.1%）、有色金属（21.5%/24.6%/106.8%）、综合（20.5%/26.5%/68.5%） [2] - 同期表现后五的行业分别为：银行（-1.8%/-1.2%/6.2%）、食品饮料（-1.3%/-4.2%/-4.6%）、农林牧渔（-0.0%/-0.6%/22.0%）、公用事业（0.5%/-0.4%/10.2%）、交通运输（2.3%/1.3%/4.8%） [2] 公司研究：第一太平 (00142.HK) - 第一太平是亚太顶尖投资管理公司，业务聚焦民生产业，四大业务板块包括消费性食品、电讯、基建及天然资源 [7] - 2024年公司实现营收100.57亿美元，同比下降4.31%，但归母净利润为6.00亿美元，同比增长19.77%，盈利能力突出 [7] - 公司控股股东为三林集团，管理团队以林逢生和彭泽仁为核心，跨业经验深厚 [7] - 分析师预期公司2025-2027年归母净利润分别为6.49亿、7.08亿、7.67亿美元，同比分别增长8.2%、8.9%、8.4%，首次覆盖给予“买入”评级 [8] 公司研究：鼎捷数智 (300378.SZ) - 公司入选WIM2025中国数据智能服务商TOP20，引领AI制造领域 [9] - 分析师预计公司2025-2027年营业收入分别为24.38亿、26.08亿、28.41亿元人民币，归母净利润分别为1.80亿、2.04亿、2.63亿元人民币，维持“买入”评级 [9] 公司研究：东鹏饮料 (605499.SH) - 公司发布2025年业绩预增公告，预计全年实现营收207.6至211.2亿元，同比增长31.07%至33.34%，预计全年实现归母净利润43.4至45.9亿元，同比增长30.46%至37.97% [10] - 2025年第四季度预计实现营收39.16至42.76亿元，同比增长19.4%至30.3%（中值40.96亿元，同比+24.9%），预计实现归母净利润5.79至8.29亿元，同比-6.5%至+33.9%（中值7.04亿元，同比+13.7%） [10] - 功能饮料是饮料板块增长最快的子赛道，东鹏饮料在传统大单品东鹏特饮基础上，积极布局东鹏补水啦、果之茶等第二产品曲线，同时港股上市有助于拓展海外市场 [11] - 分析师预计公司2025-2027年归母净利润分别同比增长32.7%、23.4%、20.1%至44.2亿、54.5亿、65.5亿元人民币，维持“买入”评级 [12]

合作概述 - 百望股份与蚂蚁数科正式达成合作，旨在推动大模型技术与海量数据的深度融合及创新应用，共同打造AI时代的“数据智能基础设施”新范式 [1] 百望股份业务背景 - 作为国内领先的数据智能服务商，公司已累积处理超231亿张交易凭证，沉淀超千万亿级数据 [1] - 公司服务覆盖2850万企业客户的多元场景实践 [1] - 公司已构建覆盖智能财税、智能风控、智能决策、智能营销等全链路的产品体系，为企业数字化转型提供全方位支撑 [1] 合作具体内容与目标 - 合作将率先聚焦于智能风控场景 [1] - 基于蚂蚁数科的风控智能体技术，旨在助力百望股份的智能风控产品实现从“经验驱动”迈向“智能生成” [1] - 此次合作将推动百望股份的智能体平台，从“数据汇聚与治理”的1.0阶段，跃升至“具备金融级可靠性与业务理解力的数据智能自主生成”的2.0阶段 [2] - 合作目标包括提升企业运营效率，并为客户在合规、风控及经营决策等方面提供更精准高效的智能支撑 [2] 蚂蚁数科技术能力 - 蚂蚁数科是蚂蚁集团旗下科技业务子公司，专注企业级AI及Web3服务 [2] - 其企业级智能体平台Agentar凭借全栈技术能力与丰富产业实践入选IDC中国智能体开发平台领导者 [2] - 蚂蚁数科在风控、营销、数据分析等企业核心经营场景，推出超百个智能体联合解决方案 [2] - 其风控特征智能体能够辅助挖掘海量数据的高价值特征，最高可实现模型性能提升32% [1] - 其风控建模智能体能够依托大模型的意图识别和任务规划能力自主构建建模流程，可将建模耗时缩短30%，且建模效果比肩人类专家 [1]

合作概述 - 百望股份与蚂蚁数科正式达成合作，旨在推动大模型技术与海量数据的深度融合及创新应用，共同打造AI时代的“数据智能基础设施”新范式 [1] 百望股份业务背景 - 作为国内领先的数据智能服务商，公司已累积处理超231亿张交易凭证，沉淀超千万亿级数据 [1] - 公司服务覆盖2850万企业客户的多元场景实践 [1] - 公司已构建覆盖智能财税、智能风控、智能决策、智能营销等全链路的产品体系，为企业数字化转型提供全方位支撑 [1] 合作具体内容与目标 - 合作将率先聚焦于智能风控场景 [1] - 基于蚂蚁数科的风控智能体技术，助力百望股份的智能风控产品实现从“经验驱动”迈向“智能生成” [1] - 此次合作将推动百望股份的智能体平台，从“数据汇聚与治理”的1.0阶段，跃升至“具备金融级可靠性与业务理解力的数据智能自主生成”的2.0阶段 [2] - 合作目标在于提升企业运营效率，并为客户在合规、风控及经营决策等方面提供更精准高效的智能支撑 [2] 蚂蚁数科技术能力 - 蚂蚁数科是蚂蚁集团旗下科技业务子公司，专注企业级AI及Web3服务 [2] - 旗下企业级智能体平台Agentar凭借全栈技术能力与丰富产业实践入选IDC中国智能体开发平台领导者 [2] - 公司在风控、营销、数据分析等企业核心经营场景，推出超百个智能体联合解决方案 [2] - 其风控特征智能体可辅助挖掘海量数据的高价值特征，最高可实现模型性能提升32% [1] - 其风控建模智能体可自主构建建模流程，将建模耗时缩短30%，且建模效果比肩人类专家 [1]

公司融资与股东情况 - 微风企科技完成数千万元人民币B轮融资，由杭州市上城区国有资本运营平台“上城资本集团”领投，老股东华孚时尚持续加注 [1] - 上城资本集团是杭州市上城区唯一的区属国有资本运营平台，注册资本达100亿元，合并资产总额近2000亿元，拥有国内最高信用评级AAA，并在人工智能、智能终端、低空经济等前沿赛道深度布局 [1] - 本轮融资体现了国有资本对公司技术实力、市场前景及社会价值的高度认可，也展现了老股东对企业持续发展的坚定信心 [1] 公司业务与技术核心 - 公司成立于2018年，专注于非公开企业财、税、票等核心经营数据的采集、清洗、分析与建模 [1] - 公司构建了覆盖小微信贷、财税风险、信用评级、融资尽调等多维度的智能解决方案 [1] - 公司依托自研的“深寻”财税垂直大模型，为银行、征信机构、泛金融平台及各类企业服务机构提供精准的数据风控与信用评估服务 [2] 市场地位与运营数据 - 公司合作客户已超5000家，累计服务调用量超过1200万次，稳步成长为行业领先的数据智能服务提供商 [2] - 公司实现了从区域到全国、从产品到平台、从数字基建到AI智能体的全方位布局 [1] 产品平台与最新进展 - 2025年，公司正式推出Wbit企业级AI平台，以“深寻”大模型为核心，为企业搭建持续进化的“超级大脑” [5] - Wbit平台可为企业构建业务决策大脑，生成专属“数字员工”，辅助风控、营销、财务、采购等决策，并能连接产业链上下游构建智能体商业网络 [5] - 在Wbit智能体平台中已生成虚拟数字员工超过50万个，通过智能匹配单笔业务成交周期最快30分钟内完成 [5] 融资资金用途与发展方向 - 融资资金将重点投向财税大模型迭代与Wbit企业级AI平台实践及规模化推广，持续提升数据链接与智能决策的精准度、便捷性、智能化 [7] - 本次融资进一步强化了公司在“合规、专业、稳健”方面的品牌信任度 [7] - 公司正稳步迈向“企业智能决策服务领军者”的新征程 [8]

行业定义与核心特征 - 数据智能服务产业是在新一代人工智能技术与数据工程深度融合下产生的新型数智化能力供给体系和智能生产性服务业态 [2] - 该产业以数据为核心生产要素，以智能为关键生产力，以服务为价值实现形态，覆盖数据汇聚、处理、标注、模型训练和智能应用等环节 [2] - 与传统大数据产业侧重规模化存储和计算不同，该产业侧重数据价值的深度释放和智能技术应用，主要解决数据价值变现与智能决策问题 [2] - 产业当前呈现出数据要素驱动、智能范式引领、服务场景融合、价值循环增益四大特征 [2] 产业发展基础与前景 - 中国拥有全球规模最大、最完整的工业体系，在海量数据资源、超大市场规模及政府合理引导下，具备极强的应用落地与模式创新能力 [1] - 中国有望借助庞大市场规模实现以用促研，成为数据智能服务规模应用高地与数据要素化实践先行者 [1] - 大模型、智能体、具身智能等新一代人工智能技术的快速发展和实践应用，给科学研究、生产制造、生活服务等领域带来巨大影响 [1] - 数据智能服务成为推动数字经济发展和社会智能化转型的关键变量，受到各领域高度重视 [1] 主要业务模式 - 产业已形成平台化、场景化、订阅化、协同化四大业务模式 [3] - 平台化模式以平台为核心枢纽，连接数据供给方、技术服务方及行业需求方，构建高效生态 [3] - 场景化模式提供从需求调研到持续迭代的全流程定制服务，深度契合业务实际需求 [3] - 订阅化模式将成熟的数据智能应用封装为轻量化产品，以低门槛的订阅方式便捷开放使用 [3] - 协同化模式整合政府、企业、高校等核心资源，协同应对复杂问题，实现多方共赢 [3] 未来发展趋势 - 技术架构将向模块化、松耦合演进，架构创新愈加灵活 [3] - 应用模式将向垂直化、价值化转型，垂域模型不断深入 [3] - 产业发展将呈现高知识、高价值特征 [3] - 安全治理将呈现多级化、全域化趋势，业务导向愈加明显 [3] 产业图谱与参考框架 - 同期发布的《数据智能服务产业图谱（2025年）》以“基础层—技术层—应用层—支撑层”为核心架构 [3] - 图谱涵盖数据基础设施、数据治理服务、底层开发框架、模型算法、多行业应用、产业载体等关键环节 [3] - 该图谱为学术研究、政企决策及产业协同提供科学参考 [3]

行业政策与战略方向 - 中国信通院表示数智产业正促进全要素生产率提升并支撑新质生产力发展 [1] - 以工业互联网标识解析网络和区块链为代表的可信数据流通技术底座已在中国初步建成 为数据要素价值释放奠定基础 [1] - 中国信通院未来将围绕四大方向发力 包括建设以数据流通利用底座为核心的数据基础设施 打造以高质量数据集为基础的数智应用体系 构建以全链条标准支撑的多元评估体系 探索以产品数字护照为切入的国际合作体系 [1] 产业研究与生态发展 - 中国信通院发布《数据智能服务产业发展研究报告(2025年)》 系统分析了数智服务产业定义、发展情况、产业链结构、发展模式及未来趋势 [1] - 会上发布了数据智能服务产业图谱 该图谱以“基础层—技术层—应用层—支撑层”为核心架构 涵盖数据基础设施、数据治理服务、底层开发框架、模型算法、多行业应用、产业载体等关键环节 [2] - 同期发布“星火标识×”生态合作产品授权计划(数据方向) 该计划聚焦标识与数据融合领域 将筛选100家企业及500款优质的“标识×数据”融合应用产品 打造覆盖产业链供应链、金融等重点行业和场景的一体化解决方案 [2]

文章核心观点 - 高质量数据供给与场景化AI应用是数据要素价值落地的关键 未来将形成AI驱动的数据开发、价值实现与生态完善的自循环 [1] - 数据要素市场的重心正从“量的积累”全面转向“质的提升” AI技术的普及正在重塑生产关系 推动“人+AI”成为新的核心生产单元 [3][4] 数据要素产业链与高质量数据 - 高质量数据供给不足 特别是在面向AI的高质量数据供给方面尤为紧缺 [2] - 将“微笑曲线”理论迁移到数据要素产业链 上游高质量数据采集供给与下游数据场景变现的附加值最高 中间存储、传输及简单加工环节的价值逐渐降低 [2] - 高质量数据不仅是实现“高水平发展”的核心引擎之一 其本身的发展水平也是衡量“高水平”成色的重要标尺 [2] AI驱动下的数据价值与业务模式 - 推进企业数智化转型的核心在于扎实推进企业的数据工程 尤其是面向AI的数据工程 [1] - 企业能够通过以数据为基础 训练高质量数据集 并打造面向垂类场景的行业智能体 实现业务价值的持续迭代与优化 形成“数据→AI→业务→数据”的反哺循环 [4] - 数字化服务行业正从提供建议的“蓝图设计师”向深度绑定、风险共担的“价值共创伙伴”全面演进 服务厂商需深入客户一线 与企业共担风险 用AI与数据工具敏捷解决生产经营问题 [5] 实践案例与成效 - 以软通AI赋能人力资源招聘为例 通过数字化优化 已落地四个场景的AI技术辅助 平均实现增效20%到30% [5] - AI招聘智能体复面转化率达7% “人机协同”的新工作范式将HR从机械劳动中解放 团队得以聚焦雇主品牌建设、人才发展等高价值工作 [6]