本期速览
【 1 】国家发展改革委等四部门：联合发布《关于做好2024年降成本重点工作的通知》
【 2 】工信部：印发《工业互联网专项工作组2024年工作计划》
【 3 】工信部：印发《服务型制造标准体系建设指南》
【 4 】国家数据局：印发《数字中国建设2024年工作要点清单》
【 5 】国家数据局：发布《数字中国发展报告（2023年）》
【 6 】国家工业信息安全发展研究中心：发布《全国数据资源调查报告（2023年）》
【 7 】山西：印发《山西省制造业领域设备更新工作方案》
【 8 】腾讯研究院、赛迪研究院：联合发布《数据要素赋能新质生产力：数据要素场景创新发展报告（2024）》
【 9 】阿里研究院等：联合发布《大模型训练数据白皮书》
国家发展改革委等四部门：联合发布《关于做好2024年降成本重点工作的通知》
近日，国家发展改革委、工业和信息化部、财政部、人民银行等四部门联合发布《关于做好2024年降成本重点工作的通知》，明确2024年降低实体经济企业成本的七个方面任务。一是提高税费优惠政策的针对性、有效性，重点支持科技创新和制造业发展。二是提升金融服务实体经济质效，重点引导金融资源精准滴灌，继续对涉农、小微企业、民营企业提供普惠性、持续性的资金支持，引导金融机构持续加大对乡村振兴、科技创新、制造业、绿色发展等重大战略、重点领域和薄弱环节的金融支持力度；持续优化金融服务，健全全国一体化融资信用服务平台网络，扩大涉企信用信息共享范围，发挥国家产融合作平台作用，强化金融服务供给，精准对接企业融资需求。三是持续降低制度性交易成本。四是缓解企业人工成本压力。五是降低企业用地原材料成本，重点提高能源资源安全保障能力，推动矿产相关行业健康有序发展。六是推进物流提质增效降本。七是激励企业内部挖潜，重点支持企业建设智能工厂和智慧供应链，推进传统产业高端化、智能化、绿色化转型，加大对重点产业链中小企业支持力度。
工信部：印发《工业互联网专项工作组2024年工作计划》
近日，工业和信息化部印发《工业互联网专项工作组2024年工作计划》，部署了十四类任务。一是优化网络基础能力，重点打造“5G+工业互联网”升级版，推动边缘计算、工业算网等新技术在矿山、电力、轨道交通等重点行业应用。二是实施标识“贯通”行动，重点发挥石化、钢铁、有色、建材等行业“链主”企业带动作用，推动产业链供应链上下游数据互通和信息共享。三是深化平台中枢功能，重点打造高水平的能源工业互联网平台，推动产业链数字化生态体系搭建，实现基于工业互联网的产业链协作和供应链预警。四是释放数据内生潜力，重点促进平台间数据互联互通。五是加快标准研制推广。六是增强技术创新能力，重点加快工业5G、工业算力、TSN等新型工业网络产品核心技术攻关和研发应用。七是壮大新模式新业态，重点面向能源资源、交通等重点行业，打造行业大模型并推广应用，加快行业大模型与工业互联网融合，助力行业数字化、智能化转型。八是深化行业融通应用，重点加强工业互联网与重点产业链融合，加强大中小企业融通发展，带动中小企业应用工业互联网。九是推进产业协同合作。十是健全安全保障机制。十一是推进开放合作发展。十二是加强组织协调保障。十三是拓宽资金来源渠道，重点深化银企合作，优化相关金融产品和服务，精准对接工业互联网企业信贷需求，并加大对工业互联网领域相关企业投资融资力度。十四是加大人才保障力度。
工信部：印发《服务型制造标准体系建设指南》
近日，工业和信息化部印发《服务型制造标准体系建设指南》。《指南》提出，服务型制造是制造与服务融合发展的新型产业形态，是制造业转型升级的重要方向，是产业融合化发展的重要路径。《指南》明确了服务型制造标准体系建设的思路及内容，并要求，到2025年，基本形成能够支撑服务型制造创新发展的标准体系，基本覆盖基础通用、核心要素、业务类型及融合业态应用相关标准，逐步建立起较为完善的服务型制造标准体系，提升服务型制造标准公共服务能力，满足服务型制造健康规范发展需要，促进服务型制造新模式新业态加快发展。
国家数据局：印发《数字中国建设2024年工作要点清单》
近日，国家数据局印发《数字中国建设2024年工作要点清单》，围绕高质量构建数字化发展基础、数字赋能引领经济社会高质量发展、强化数字中国关键能力支撑作用、营造数字化发展良好氛围环境等四个方面部署重点任务。《工作要点》主要包括以下内容，即加快推动数字基础设施建设扩容提速、着力打通数据资源大循环堵点、深入推进数字经济创新发展、构建普惠便捷的数字社会、加强数字技术协同创新运用、稳步增强数字安全保障能力、不断完善数字领域治理生态等。下一步，国家数据局将会同有关部门抓好各项任务落实，促进数字经济和实体经济深度融合，进一步赋能经济发展、提升社会治理现代化水平。
国家数据局：发布《数字中国发展报告（2023年）》
5月24日，在第七届数字中国建设峰会上，国家数据局发布了《数字中国发展报告（2023）》。《报告》显示，2023年我国数字经济保持稳健增长，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。数据基础制度建设步伐加快，上下联动、横向协同的全国数据工作体系初步形成。数字基础设施不断扩容提速，算力总规模达到230EFLOPS，居全球第二位；先进技术、人工智能、5G/6G等关键核心技术不断取得突破，高性能计算持续处于全球第一梯队。数据要素市场日趋活跃，数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%。展望2024年，数字中国建设将与我国加快发展新质生产力同频共振、协同发力，成为推动质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。
国家工业信息安全发展研究中心：发布《全国数据资源调查报告（2023年）》
5月24日，国家工业信息安全发展研究中心全国数据资源调查工作组发布《全国数据资源调查报告（2023年）》。报告指出，我国数据资源“产-存-算”规模优势基本形成，数据“供-流-用”各环节主体逐渐丰富，总体而言具备四个特点。一是数据生产总量大，但有效供给不足。2023年，全国数据存储总量为1.73泽字节（ZB），其中一年未使用的数据占比约4成，数据加工能力不足导致大量数据价值被低估、难以挖掘复用。二是算力存力规模增长，还需适度超前布局。2023年，全国2200多个算力中心的算力规模同比增长约为30%；全国数据存储总空间为2.93泽字节（ZB），存储空间利用率为59%。三是数据流通交易需求旺盛，多元流通模式待完善。中央企业和平台企业发挥枢纽作用，探索数据交互机制；数据交易机构建设加速，产品成交率为17.9%；数据供给难以满足旺盛需求，急需建立和完善多元流通模式。四是数据应用场景加速落地，数据价值有待释放。公共数据成为引领数据开发利用的催化剂，公共数据开放量同比增长超16%；数据多场景应用、多主体复用难度大，样本企业中，96%的行业重点企业已实现数据场景化应用，但实现数据复用增值的大企业仅占8.3%，数据价值有待释放。
山西：印发《山西省制造业领域设备更新工作方案》
近日，山西省工业和信息化厅等七部门联合印发《山西省制造业领域设备更新工作方案》。《方案》要求，到2027年，山西省制造业领域设备投资规模较2023年增长25%以上，重点行业创新产品加快推广应用，先进产能比重持续提高。为此，一是要实施设备更新行动，重点推动人工智能、云计算、大数据、区块链等工业领域适用性技术应用，培育打造智能车间工厂；规模化部署工业互联网、物联网、5G、千兆光网等新型网络基础设施，支持企业建设各具特色的工业互联网平台，实现全要素、全产业链数据的有效集成和管理。二是要实施重点设备和产品供给行动，聚焦煤炭、电力、化工、焦化等重点行业，推动生产企业扩大生产规模、提升设备产品质量。三是要加强保障，重点引导金融机构加强对设备更新和技术改造的信贷支持，常态化开展政银企对接，引导金融机构扩大制造业中长期贷款投放。
腾讯研究院、赛迪研究院：联合发布《数据要素赋能新质生产力：数据要素场景创新发展报告（2024）》
5月25日，腾讯研究院联合赛迪研究院发布《数据要素赋能新质生产力：数据要素场景创新发展报告（2024）》。报告指出了高价值数据要素场景的八个应用领域，即人工智能、工业制造、交通运输、双碳治理、社会治理、农业领域、惠民服务、金融服务。同时，高价值数据要素场景呈现五大发展趋势：一是新型数据基础设施向绿色协同发展，算力电力融合演进，形成相互支撑、协同发展的新态势；二是数据要素技术跨领域多元融合创新，推动数据合规利用；三是数据要素应用向千行百业加速渗透，数实融合持续深化；四是多层级数据要素市场共同发展，数据要素产业加速壮大；五是数据要素基础制度加快总结推广，政策协同效应不断增强。报告还提出高价值数据要素场景创新发展的五个推进建议：一是探索制定包容审慎的数据要素场景创新制度；二是以公共数据开放引领数据融合应用，鼓励市场主体对已有数据资源进行结构优化和深度挖掘，提高数据开发利用水平；三是鼓励人工智能、隐私计算、区块链等技术创新应用，以新技术、新模式激发场景新需求；四是发挥企业在场景识别和创新中的主体作用，鼓励民营企业与央国企等开展场景联合创新；五是在保护数据安全的同时，为数据要素产业发展留足空间。
阿里研究院等：联合发布《大模型训练数据白皮书》
5月24日，由阿里研究院牵头，阿里巴巴集团、数字中国研究院（福建）、阿里云智能集团联合编写的《大模型训练数据白皮书》正式发布。白皮书指出了大模型训练数据的五大特点。一是区别于以往搜索系统、个性化推荐等所需的大量用户行为和偏好数据，大模型所需的数据侧重于知识性内容。二是中文语料短缺不是制约我国大模型发展的重要因素，但中式价值观类语料的短缺可能会成为制约我国大模型发展的短板。三是高质量数据在大模型训练和应用中起到不可替代的作用，它可以提升模型的准确性和稳定性、同时降低模型对特定数据集的依赖。四是合成数据作为应对训练数据短缺的新方案，将有利于平衡数据需求与合规要求，推动AI技术的可持续发展。五是政府与社会力量应加强协同，共同推动数据要素的有效流通与应用，为大模型的训练提供充足、高质量的数据支持，进而促进人工智能技术的健康发展与广泛应用。
