本期速览
【 1 】工信部：支持新型工业化，持续深化产融合作
【 2 】中国人民银行：全国中小微企业资金流信用信息共享平台上线试运行
【 3 】广东：印发《广东省5G轻量化（Redcap）贯通行动 助力“百县千镇万村高质量发展工程”工作方案（2024-2025年）》
【 4 】中国信通院何伟：数字经济发展的四个重点方向及三个新阶段
【 5 】IDC：中国AI大模型解决方案市场进入增长快车道
【 6 】Gartner：发布2025年十大战略技术趋势
工信部：支持新型工业化，持续深化产融合作
10月23日，在国务院新闻办举行的新闻发布会上，工业和信息化部新闻发言人、运行监测协调局局长陶青表示，下一步将从三方面发力，持续深化产融合作。一是抓紧制定出台金融支持新型工业化的政策文件，加大科技金融、数字金融等支持力度，引导更多金融资源用于促进科技创新、先进制造、绿色发展和中小微企业；推进数字技术在金融领域的创新应用，增加数字赋能。二是积极发挥国家产融合作平台的纽带和汇聚效应，加强跨部门涉企信息共享机制，优化平台功能服务，不断延伸平台为企公益服务能力。三是深入实施“科技产业金融一体化”专项，优化实施“一月一链”中小企业融资促进全国行活动，推动产融更加精准对接。
中国人民银行：全国中小微企业资金流信用信息共享平台上线试运行
10月25日，中国人民银行宣布，全国中小微企业资金流信用信息共享平台上线试运行。该平台有利于解决金融机构跨行共享资金流信用信息的堵点难点，促进资金流信用信息共享，进一步支持中小微企业融资。平台主要服务于中小微企业和个体工商户等经营主体。参加平台的金融机构目前主要是具有结算账户服务资质的银行类机构，包括国有商业银行、股份制银行、城市商业银行、信用联社等。目前共有31家金融机构参与试运行服务。下一步，中国人民银行将加快金融机构接入资金流信息平台，逐步实现全国范围内资金流信用信息共享全面覆盖。
广东：印发《广东省5G轻量化（Redcap）贯通行动 助力“百县千镇万村高质量发展工程”工作方案（2024-2025年）》
近日，广东省通信管理局、广东省工业和信息化厅联合印发《广东省5G轻量化（RedCap）贯通行动 助力“百县千镇万村高质量发展工程”工作方案（2024-2025年）》，部署了六方面重点任务。一是攻关核心技术，重点运用专项资金，鼓励全产业链企业协同技术攻关。二是推动网络升级，重点完善5G物联能力，适配行业特点和场景需求。三是完善产品体系。四是打造示范应用，重点深化在数据采集、视频监控等公共服务领域的应用创新。五是赋能区域协调。六是保障网络安全。
中国信通院何伟：数字经济发展的四个重点方向及三个新阶段
近日，在山东省“产业课堂暨数字经济专题辅导报告会”上，中国信息通信研究院副总工程师何伟就《数字经济发展的总体态势与重点方向》进行发言。他表示，数字经济发展主要集中在四个重点方面：一是数字技术与数字产业要突破核心技术，加强布局未来产业；二是适度超前部署数字基础设施建设，筑牢数字经济发展根基；三是深化数实融合，推进传统产业数字化转型，提高全要素生产率；四是充分发挥数据要素价值，重构生产要素体系。展望未来，我国数字经济正加速转向三个新阶段：一是数字技术与产业融合的重点从消费向生产拓展；二是监管政策倒逼行业规范化发展，推动数字经济规范健康持续发展成为常态；三是各地发展特色数字经济，助力消弭“数字鸿沟”。
IDC：中国AI大模型解决方案市场进入增长快车道
近日，IDC发布报告《中国模型即服务（MaaS）及AI大模型解决方案市场追踪，2024H1》指出，2024上半年中国AI大模型解决方案市场规模为13.8亿元人民币，预计在2024-2028年期间年均复合增长率为56.2%，到2028年整体市场规模将达到211亿元人民币。大模型解决方案市场呈现三大特征：一是越来越多的企业和开发者开始利用大模型来支持复杂的数据分析和决策过程，从而加速了服务的商业化和市场化；二是多个省市陆续推出了政策措施，进一步促进人工智能产业创新与发展；三是智能客服、企业搜索、市场营销和垂类行业场景成为大模型在企业中的主要应用。未来，大模型的发展将集中于四个趋势：一是大模型将拥有更多参数，以提升其处理复杂问题的能力和精度，并通过大模型训练小模型，实现更高效的任务分配；二是大模型将逐步从单一模态（如文本、语音、视觉）向多模态融合的方向发展，实现多模态输入与输出的统一架构，增强模型的适应性和灵活性；三是商业模型与开源模型将共存并互补，为企业提供更多选择；四是随着移动设备和智能硬件的处理能力提升，轻量化和广泛的端侧部署将成为一种重要趋势。
Gartner：发布2025年十大战略技术趋势
近日，Gartner发布了2025年企业机构需要探索的十大战略技术趋势，覆盖了人工智能的必要性和风险、新领域计算以及人机协同三大前沿领域。一是代理型AI（Agentic AI），它通过自主规划并采取行动来实现用户定义的目标，预计到2028年，至少15%的日常工作决策将由代理型AI自主做出。二是AI治理平台（AI Governance Platforms），它将有效控制与AI相关的伦理事件。三是虚假信息安全（Disinformation Security）。四是后量子密码学（Postquantum Cryptography），它将保护数据免受量子计算解密风险。五是环境隐形智能（AmbientInvisible Intelligence），它可以低成本地实现实时物品追踪和感知。六是节能计算（Energy-Efficient Computing）。七是混合计算（Hybrid Computing）。八是空间计算（Spatial Computing）。九是多功能机器人（Polyfunctional Robots）。十是神经增强（Neurological Enhancement）。
