“数据要素×”三年行动计划征求意见，政策持续落地可期

“数据要素×”三年行动计划征求意见，政策持续落地可期 事件概述 1）12月15日，国家数据局发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》（以下简称《行动计划》），并向社会公开征求意见。 2）12月8日，第二届数字政府建设峰会暨数字湾区发展论坛在广州举行。国家数据局局长刘烈宏出席开幕式并致辞，明确提出加快推进数据要素市场化配置改革，让公共数据“供得出”“流得动”“用得好”。 《“数据要素×”三年行动计划》呈现四大亮点 《行动计划》是国家数据局正式挂牌成立后公开发布的第一个政策文件，意义重大，我们认为呈现了四大亮点：一是基本原则强调：需求牵引，注重实效；试点先行，重点突破。重视需求侧的场景落地，鼓励地方和行业先试先行是应有之义。二是发展目标定量且务实，明确了到2026年打造300个以上的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍。三是覆盖面广，扩散效应强，《行动计划》的重点行动列举了数据要素在12大行业发挥乘数效应的各类场景，兼具广度与深度。四是保障措施和组织手段体现有为政府和安全有序原则，后续政策持续出台可期。 公共数据“供得出”“流得动”“用得好”可期 刘烈宏局长在致辞中强调，针对数据持有者“不愿开放”“不敢开放”“不会开放”的难题，国家数据局将重点做好以下六方面工作。一是落实产权分置制度，让公共数据“供得出”。二是加快建设安全可信的数据基础设施，让公共数据“流得动”。三是针对行业发展痛点堵点，实施“数据要素ｘ”行动计划，让公共数据“用得好”。四是以公共数据为引领，鼓励探索企业数据授权使用新模式。五是大力发展服务型、应用型、技术型数商，优化数据交易场所布局。六是推动数据领域核心技术创新，为激活数据要素价值，赋能实体经济提供支撑。 数据要素四个方向的投资机会梳理 我们建议按照公共数据授权运营、企业数据资产入表、行业和区域数据服务商、数据基础设施（数据交易所、算力及数据安全等）四个方向把握数据要素未来的投资机会。结合《行动计划》重点行动部分列举的12大典型领域，外加数据安全保障和基础设施，我们梳理了部分数据要素相关标的，详见正文。 建议关注 人工智能：金山办公、科大讯飞、中科创达、中科曙光、致远互联、奥比中光 数据要素：德生科技、通行宝、浩瀚深度、易华录、深桑达 基础工具链：普源精电、鼎阳科技、中望软件、索辰科技、华大九天、概伦电子 卫星互联网：创意信息、坤恒顺维、航天宏图、中科星图、霍莱沃、佳缘科技 工业软件：宝信软件、中控技术、容知日新、赛意信息、能科科技、鼎捷软件 网安与密码：启明星辰、安恒信息、深信服、三未信安、信安世纪 风险提示 1）宏观经济变化影响企业信息化支出；2）财政与货币政策低于预期； 3）供应链波动加大，影响科技产业发展。 1.本周行业观点 事件概述 1）12月15日，国家数据局发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》（以下简称《行动计划》），并向社会公开征求意见。 2）12月8日，第二届数字政府建设峰会暨数字湾区发展论坛在广州举行。国家数据局局长刘烈宏出席开幕式并致辞，明确提出加快推进数据要素市场化配置改革，让公共数据“供得出”“流得动”“用得好”。 《“数据要素×”三年行动计划》呈现四大亮点 为深入贯彻落实习近平总书记关于发挥数据要素作用的重要指示精神和党中央、国务院决策部署，发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，国家数据局制定并发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》。《行动计划》是国家数据局正式挂牌成立后公开发布的第一个政策文件，意义重大，我们认为呈现了四大亮点：一是基本原则强调：需求牵引，注重实效；试点先行，重点突破。重视需求侧的场景落地，鼓励地方和行业先试先行是应有之义。二是发展目标定量且务实，明确了到2026年打造300个以上的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍。三是覆盖面广，扩散效应强，《行动计划》的重点行动列举了数据要素在12大行业发挥乘数效应的各类场景，兼具广度与深度。四是保障措施和组织手段体现有为政府和安全有序原则，后续政策持续出台可期。 公共数据“供得出”、“流得动”、“用得好”可期 刘烈宏局长在致辞中强调，针对数据持有者“不愿开放”“不敢开放”“不会开放”的难题，国家数据局将重点做好以下六方面工作。一是落实产权分置制度，让公共数据“供得出”。 二是加快建设安全可信的数据基础设施，让公共数据“流得动”。三是针对行业发展痛点堵点，实施“数据要素ｘ”行动计划，让公共数据“用得好”。四是以公共数据为引领，鼓励探索企业数据授权使用新模式。五是大力发展服务型、应用型、技术型数商，优化数据交易场所布局。六是推动数据领域核心技术创新，为激活数据要素价值，赋能实体经济提供支撑。 数据要素四个方向的投资机会梳理 我们建议按照公共数据授权运营、企业数据资产入表、行业和区域数据服务商、数据基础设施（数据交易所、算力及数据安全等）四个方向把握数据要素未来的投资机会。按照《行动计划》重点行动部分列举的12大典型领域，外加数据安全保障和基础设施，我们将部分典型的数据要素相关标的梳理如下： 2.市场行情回顾 本周板块指数涨跌幅 本周上证综指下跌0.91%，创业板指下跌2.31%，沪深300指数下跌1.70%，计算机行业指数下跌1.80%，跑输上证综指0.89%，跑赢创业板指0.51%，跑输沪深300指数0.10%。横向来看，本周计算机行业指数在中信30个行业指数中排名第24，在TMT四大行业（电子、通信、计算机、传媒）中排名第3。 表1：本周各类指数行情统计 本周各行业涨跌幅统计 本周计算机个股表现 从涨跌幅情况来看，本周计算机板块整体表现一般。展望2023年，我们仍建议关注景气度向上的人工智能、数据要素、智能网联汽车和工业软件等产业的投资机会。 表2：本周计算机个股涨跌幅统计 从陆港通资金持股情况来看，中控技术代替同花顺进入本周持仓市值前十，持仓占比前十保持不变。从增持比例来看，银之杰、万兴科技、柏楚电子增持比例最高。 表3：本周陆港通持股情况统计 3.重要行业新闻 智能网联汽车 预计到2027年，联网汽车市场规模将飙升至超过2150亿美元，为整个汽车产业开辟新的篇章。联网汽车不仅对道路使用者更加安全，而且对环境的危害更小，同时通过远程诊断、预测性维护和在线服务调度等功能，为汽车行业带来了新的收入来源。这一未来趋势将在支持5G的联网汽车成为新常态的背景下不断推进，塑造我们对于汽车的期望，从单纯的交通工具转变为集成的、完全连接的枢纽。（来源：5G创新谷） 《高工智能汽车研究院》预计，到2024年，新能源汽车将迎来发展拐点，预计新车交付占比将首次突破50%，到2030年新能源占比将超过80%。根据《高工智能汽车研究院》监测数据显示，中国智能电动汽车市场渗透率已经从2018年的0.32%（占全部新能源车交付量）快速提升至2022年的41.84%，预计2023全年将突破50%。与此同时，伴随着整车电子电气架构加速迈入中央计算-区域控制架构时代，智能电动汽车将从单一功能升级的1.0时代，迭代升级到新技术加速融合的1.5时代。届时，燃油车智能化时代将终结，新能源汽车和智能化将深度融合发展。（来源：高工智能汽车） 法国政府宣布，从2024年1月起将推出新的电动汽车现金补贴措施，并将于12月公布符合规定的补贴名单。当地时间12月14日，法国正式公布了电动汽车补贴名单，每辆电动汽车最高可获得7000欧元（合7,640美元）的补贴。值得关注的是，法国新的电动汽车补贴规定涉及车辆的碳足迹，但是鉴于中国对煤炭的依赖以及将电动汽车运往欧洲所涉及的物流碳排放，因此，法国电动汽车补贴新规实际上是将中国制造的电动汽车“拒之门外”，更青睐法国和欧洲制造的电动汽车。法国财政部长Bruno Le Maire称赞新规定是对汽车制造商减少碳足迹的激励。他强调，“数亿欧元的公共资金流向了碳足迹非常低的电动汽车。我们将不再补贴排放过多二氧化碳的电动汽车，并鼓励汽车制造商在生产和运输过程中实现脱碳，以获得补贴。”（来源：盖世汽车每日速递） AI大数据应用 Mistral AI发布首个开源MoE大模型。模型具体参数为7B参数x8个专家，对每个token选择前两个最相关的专家来处理。这款开源MoE模型的前身Mistral-7B是开源基础模型里最强的一档，可以越级挑战13B、34B，并且Mistral-7B以宽松的Apache-2.0开源协议发布，可免费商用，此次新模型很可能沿用这个协议。MoE架构全称专家混合（Mixture-of-Experts），也就是GPT-4采用的方案，这意味着开源大模型离GPT-4更近。Mistral AI由前DeepMind、前Meta科学家创办，目前刚刚完成一轮4.87亿美元的新融资，最新估值逼近20亿美元，已晋升独角兽。（来源：量子位） 生成式AI的发展以指数速度推进。截止2023年11月底，中国市场发布的大模型已经超过300个，行业用户也在积极探索和打造生成式AI的应用场景，开发数字化产品和服务，挖掘数据要素的价值，探索数字化商业模式。生成式AI已经开启了智能数字业务新时代。预计到2026年，中国40%的企业将掌握生成式AI的使用，共同开发数字产品和服务，从而实现与竞争对手相比两倍的收入增长。（来源：IDC咨询） 微软发布27亿参数规模的小语言模型Phi-2。经研究人员测试，Phi-2在参数规模小于130亿的模型中展示了最先进性能。从性能表现看，Phi-2在Big Bench Hard（BBH）、常识推理、语言理解、数学和编码基准测试中，其平均性能得分已经超过70亿、130亿参数规模的Mistral和Llama 2，在部分基准测试中超过谷歌的Gemini Nano 2。此外Phi-2因为参数规模足够小，所以能够在笔记本电脑、手机等移动设备上运行。同时Phi-2能为研究人员探索机器可解释性、安全性改进或对各种任务的微调实验上提供帮助，目前，Phi-2已经从Azure AIStudio模型目录中开放给研究人员。微软专注于小模型市场的布局，也印证了大模型时代小模型的价值。（来源：智东西） 谷歌DeepMind实现了数学大模型领域的重要突破。其发布的FunSearch针对诸多历史上经典数学难题给出了新的解法，能力超越了人类数学家，相关研究已登Nature。FunSearch就是一种基于大模型来解决数学问题的新方法，一套新AI技术。FunSearch的研究意味着：历史上第一次有人用大模型对科学或数学中具有挑战性的开放性问题给出了新的发现或解法。 FunSearch不仅可以给出解法，还可以让研究人员看到“解题过程”，提供新的灵感，其输出的程序可以揭示解决方案是如何构建的，而不是仅仅给出一个最终解决方案，这也让FunSearch成为了一个极为强大的科学工具。这一科学工具可以激发科学家们对相关问题进行进一步深入研究。（来源：智东西） 数字经济 国家数据局首个公开文件:《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)(征求意见稿)》。 《行动计划》提出，到2026年底，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍。提出数据要素ד智能制造、智慧农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、智慧城市和绿色低碳”12个领域的重点行动。（来源：国家数据局） 京津冀晋实现公共信用数据跨区域共享。为深入贯彻《京津冀协同发展规划纲要》，促进京津冀晋社会信用体系协同共建高质量发展，推进京津冀晋四地信用数据融合共享，近日，京津冀晋四地在全国范围内率先实现行政许可、行政处罚、行政强制等8类公共信用数据跨区域共享。依托四地信用信息共享平台，采用“内部共享+外部应用”模式，即将四地数据在电子政务外网侧打