本期速览
【 1 】中共二十届三中全会：审议通过《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》
【 2 】国家数据局：打造竞争有序、繁荣活跃的数据产业，促进中小企业数字化转型
【 3 】中国信通院：发布《工业互联网赋能产业链供应链发展的路径和策略研究（2024年）》
【 4 】IDC：发布《中国政府数据要素化技术评估》
【 5 】腾讯研究院：发布《一文看遍AI行业大模型》
中共二十届三中全会：审议通过《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》
7月18日，中国共产党第二十届中央委员会第三次全体会议通过《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》，对十四个方面作出全面部署。一是构建高水平社会主义市场经济体制。其中，要完善民营企业融资支持政策制度，破解融资难、融资贵问题；加快建立民营企业信用状况综合评价体系，健全民营中小企业增信制度。二是健全推动经济高质量发展体制机制。其中，要健全促进实体经济和数字经济深度融合制度，加快推进新型工业化；发展工业互联网，打造具有国际竞争力的数字产业集群；健全提升产业链供应链韧性。三是构建支持全面创新体制机制。四是健全宏观经济治理体系。五是完善城乡融合发展体制机制。六是完善高水平对外开放体制机制。其中，要创新发展数字贸易，建设大宗商品交易中心。七是健全全过程人民民主制度体系。八是完善中国特色社会主义法治体系。九是深化文化体制机制改革。十是健全保障和改善民生制度体系。十一是深化生态文明体制改革。十二是推进国家安全体系和能力现代化。十三是持续深化国防和军队改革。十四是提高党对进一步全面深化改革、推进中国式现代化的领导水平。
国家数据局：打造竞争有序、繁荣活跃的数据产业，促进中小企业数字化转型
7月22日，国务院新闻办公室举行“推动高质量发展”系列主题新闻发布会，国家数据局介绍了近期工作重点。一是更好地发挥市场机制作用，培育壮大数据企业，完善数据流通交易服务生态，打造竞争有序、繁荣活跃的数据产业。二是促进中小企业数字化转型，强化解决方案和服务供给，支持龙头企业和第三方数字化服务商搭建数字化转型综合赋能平台，促进产业链协同；支持开发适合中小企业的“小、快、轻、准”数字化产品、服务和解决方案，打造供需对接、全链协同、价值驱动的数字化转型生态。三是扩大公共数据供给，持续做好公共数据开放工作，并将授权运营作为共享开放的重要补充，重点解决好数据供给和使用管理权责不清、供数动力不足的问题。四是持续推进“东数西算”工程，以算力高质量发展赋能经济高质量发展为主线，加快推动全国一体化算力网建设。
中国信通院：发布《工业互联网赋能产业链供应链发展的路径和策略研究（2024年）》
近日，中国信息通信研究院政策与经济研究所发布了《工业互联网赋能产业链供应链发展的路径和策略研究（2024年）》报告。报告指出，工业互联网赋能产业链供应链有三个关键着力点，即畅通信息循环、优化资源配置、连结网状生态。工业互联网在赋能产业链供应链发展的实践中形成了三大主要路径：在企业层面，助力龙头企业带动产业链整体数字化转型，支撑大中小企业融通发展；在产业层面，以集群为载体，依托数字底座共建共享，推动实现群体创新和产业链条升级；在区域层面，以数字化的跨区域资源配置为抓手，推动相关联的区域实现共同价值提升。持续深化工业互联网赋能效用，有三点策略建议：一是以高质量解决方案推动产业链整体数字化水平提升，二是以强化基础设施部署与服务能力支撑集群提质升级，三是以体制机制创新和战略性合作深化跨区域协同能力。
IDC：发布《中国政府数据要素化技术评估》
近日，IDC发布了《中国政府数据要素化技术评估，2024》报告。报告指出，数据要素化核心能力包括三大领域：一是要素技术，包括数据汇聚、数据治理、数据处理、数据分析和数据安全；二是流通运营，包括数据流通、数据运营和数据要素服务；三是数据应用，包括产业发展、普惠金融等。在数据要素化趋势下，技术供应商应从五个方面发力：一是开发基于地域、分类场景下的数据空间相关产品，二是提供隐私计算等服务，满足敏感数据流通场景；三是集成大模型能力；四是关注数据资产入表，提供资产价值评估等服务；五是关注数据要素相关专业服务，帮助政府和企业实现数据的资源化、资产化和价值化。
腾讯研究院：发布《一文看遍AI行业大模型》
近日，腾讯研究院发表文章《一文看遍AI行业大模型》。文中指出，行业大模型是AI+落地最后一公里。当前，行业大模型应用分为四个阶段：一是探索孵化期，以农业和能源等行业为代表；二是试验加速期，以教育、金融、游戏与出行为代表；三是采纳成长期，以广告与软件行业为代表；四是落地成熟期，目前还没有行业达成。行业大模型的优势和发展方向集中在三个方面，一是内容生成与创意设计，二是信息提炼与专业辅助，三是任务调度与智能交互。评估行业大模型，应关注三类价值、构建一个模式，即关注降本提效、业务创新、体验增强，且一开始就把高质量的数据环境纳入其中，让大模型能够与应用相关的机构自有数据源建立连接，以支持后续持续不断获得有效数据，形成数据飞轮。
