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产业数字金融观察 | 一周要闻(2024.4.17-4.23)

2024.04.23

本期速览

【 1 】国家金融监督管理总局等三部门:联合发布《关于深化制造业金融服务 助力推进新型工业化的通知》

【 2 】中央网信办等三部门:联合印发《深入推进IPv6规模部署和应用2024年工作安排》

【 3 】中国人民银行:发布一季度金融运行情况及下一步工作部署

【 4 】工信部:印发《关于开展2024年度5G轻量化(RedCap)贯通行动的通知》

【 5 】北京:印发《北京市加快建设信息软件产业创新发展高地行动方案》

【 6 】深圳:五大重点任务推进物流业高质量发展

【 7 】广东:印发《2024年广东省数字经济工作要点》

【 8 】广东:印发《广东省推进工业设备更新和技术改造提质增效工作方案》

【 9 】艾瑞咨询:发布《2023年中国人工智能产业研究报告》

【10】南京大学任保平:数据+算力+算法,形成数字经济时代的新质生产力


国家金融监督管理总局等三部门:联合发布《关于深化制造业金融服务 助力推进新型工业化的通知》

近日,国家金融监督管理总局、工业和信息化部、国家发展改革委联合发布《关于深化制造业金融服务 助力推进新型工业化的通知》。《通知》围绕金融支持制造强国建设、推进新型工业化等工作提出五方面要求。一是围绕重点任务、加大制造业金融支持力度,着力支持产业链供应链安全稳定、支持产业科技创新发展、支持产业结构优化升级、支持工业智能化绿色化发展。具体而言,规范发展供应链金融,通过应收账款、票据、仓单和订单融资等方式促进产业链条上下游企业协同发展;强化对智能装备、数字基础设施、工业互联网新业态等领域的金融服务,支持制造业“智改数转网联”。二是优化金融供给、提升制造业金融服务质效,优化制造业信贷结构,丰富制造业金融产品供给,加强金融服务对接。三是完善服务体系、增强制造业金融服务能力,健全多层次金融服务体系,完善制造业金融服务机制,优化制造业金融激励约束,提升制造业金融专业水平。具体而言,深入挖掘制造业企业无形资产、数据资源等潜在价值,稳妥开展质量融资增信,将相关要素探索纳入信贷评价和风险管理模型。四是加强风险防控、营造良好金融市场秩序。五是强化组织保障、凝聚支持制造业工作合力。

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中央网信办等三部门:联合印发《深入推进IPv6规模部署和应用2024年工作安排》

近日,中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《深入推进IPv6规模部署和应用2024年工作安排》。《工作安排》明确,到2024年末,IPv6活跃用户数达到8亿,物联网IPv6连接数达到6.5亿。《工作安排》还部署了十个方面重点任务。一是增强IPv6网络性能和服务质量。二是提高应用设施IPv6部署水平。三是提高终端设备IPv6连通水平。四是强化先行先试和示范引领,在北京市开展重点城市IPv6专项行动。五是推进IPv6单栈部署演进。六是深化行业融合应用,重点深化中央企业行业系统IPv6改造、提升金融机构IPv6创新应用水平、拓展工业互联网IPv6应用。七是扩大IPv6内容源规模。八是推进创新生态和标准体系建设。九是强化网络安全保障。十是加大宣传推广力度。

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中国人民银行:发布一季度金融运行情况及下一步工作部署

4月18日,在国新办举行的新闻发布会上,中国人民银行相关领导指出,一季度,金融机构对实体经济发放的人民币贷款增加9.11万亿元,新增贷款主要投向制造业、基础设施业、服务业等重点领域;新发放企业贷款利率为3.75%、同比降0.22个百分点。3月末,高技术制造业贷款、普惠小微贷款、涉农贷款和民营经济贷款同比增速分别为27.3%、20.3%、13.5%和10.7%,均明显高于全部贷款增速9.6%。下一步,人民银行将充分发挥结构性货币政策工具,支持中小科技企业和重点领域数字化、智能化、高端化升级改造,引导更多金融资源精准投向普惠领域。

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工信部:印发《关于开展2024年度5G轻量化(RedCap)贯通行动的通知》

近日,工业和信息化部印发《关于开展2024年度5G轻量化(RedCap)贯通行动的通知》,部署七方面重点工作,以扎实有序推进5G RedCap商用进程。一是标准筑基、实现5G RedCap技术标准贯通,协同推进5G RedCap与工业、电力等行业融合应用标准制定,促进5G RedCap赋能产业数实融合。二是网络先行,完成5G RedCap网络贯通。三是能力升级,加快5G RedCap芯片模组贯通。四是产品丰富、推动5G RedCap终端贯通,满足电力、工业、安防等领域的应用需求。五是示范带动、强化5G RedCap应用场景贯通,探索5G RedCap在数据采集、视频监控、电力负荷调控等重点场景的创新应用。六是安全护航,促进5G RedCap安全能力贯通。七是强化保障,确保5G RedCap全面贯通。

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北京:印发《北京市加快建设信息软件产业创新发展高地行动方案》

4月19日,北京市经济和信息化局印发《北京市加快建设信息软件产业创新发展高地行动方案》。《方案》提出,到2027年,北京市信息软件产业营业收入达到4.8万亿元,打造具有国际竞争力的信息软件产业集群。为此,《方案》提出六个重点任务。一是全面拥抱大模型,重点培育大模型应用生态,推动大模型在教育、医疗、科技、文化、金融、政务、工业、能源、生物医药等场景落地。二是筑牢关键技术底座,重点夯实工业软件根基,推动行业用户与制造业企业智能化升级,促进工业互联网深化应用,加快数据自动化收集。三是抢抓新业态培育先机,重点布局软硬件协同的新软件,发展互联网3.0新业态,提升互联网平台治理能力。四是探索数据驱动新机制,重点前瞻引领数件(即基于数据自主决策的新型软件)创新,在教育、医疗、科研、文化、金融及制造业等领域挖掘行业数件应用案例。五是推动中国软件全球布局。六是深化区域间协同联动,推动京津冀协同发展。

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深圳:五大重点任务推进物流业高质量发展

4月18日,在深圳市政府新闻办“推动高质量发展”系列主题新闻发布会第三场“建设具有全球重要影响力的物流中心”上,深圳市提出五大重点任务,以推进深圳物流业高质量发展,建设具有全球重要影响力的物流中心。一是立足低空经济、智能网联、智慧物流等新的产业增长点,持续加强物流业创新驱动。二是持续推动物流业降本增效。三是不断提升航运枢纽能级。四是大力发展航空物流。五是创新发展物流新兴业态,重点开展“高铁+物流”“地铁+物流”“公交+物流”“平台+物流”,推动“物流上楼”和物流各环节智能化升级改造,力争深圳市物流业增加值2025年突破4000亿元。

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广东:印发《2024年广东省数字经济工作要点》

近日,广东省工业和信息化厅、政务服务和数据管理局联合印发《2024年广东省数字经济工作要点》,并提出七大重点任务。一是大力推动数字产业化,重点发展新一代电子信息产业、硅能源产业、软件与信息技术服务业、人工智能产业、“数字低空”产业。二是大力推动产业数字化,重点推动制造业数字化转型,培育一批跨行业跨领域、专业型、特色型工业互联网平台,发展数字农业、数字贸易、智慧交通、数字金融。三是推进数据资源开发利用,重点加快完善数据要素市场体系,强化数据资源汇聚。四是加快数字技术创新,重点促进大中小微企业协同创新、产业链上中下游有效衔接。五是优化升级数字基础设施。六是健全完善治理和安全体系。七是营造数字经济良好发展环境,重点持续推动银行业金融机构加大对数字经济重点领域信贷投放,优化信贷结构。

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广东:印发《广东省推进工业设备更新和技术改造提质增效工作方案》

近日,广东省工业和信息化厅印发《广东省推进工业设备更新和技术改造提质增效工作方案》。《方案》提出,广东省2024年将推动超过1万家工业企业开展技改数字化转型,到2027年,工业领域设备投资规模较2023年增长25%以上。为此,《方案》提出四大主要任务。一是实施扩能增量行动,重点在航空、光伏、动力电池、生物发酵等行业更新升级高端先进设备,壮大技术改造优质企业群体。二是实施提质增品行动,重点围绕国家大规模设备更新提出的重点行业,在广州、深圳、佛山等地推行细分行业提质升级整体解决方案试点。三是实施降本增利行动,重点推行“政府贴息、银行让利、保险增信、租赁补贴、风险共担”的技改金融政策,支持低空装备制造企业探索创新低空物流新场景新模式。四是实施提效增值行动,重点推动智能制造深入发展,深化数字赋能整体增效。

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艾瑞咨询:发布《2023年中国人工智能产业研究报告》

4月19日,艾瑞咨询发布《2023年中国人工智能产业研究报告》。报告指出,中国人工智能产业规模2023年已达到2137亿元,2028年将超8000亿元,五年复合增长率达到30.6%。中国人工智能技术产业具有六大主要特点,一是大模型加持AI技术赛道革新发展,“大小模型融合赋能”是当下核心应用落点,“集大一统”的多模态模型是未来发展要点。二是人工智能产品实现有序应用,生成式AI产品率先落地于营销销售与产品开发等场景。三是中国对AI的关注与应用位于全球前列。四是智能算力产业规模高速增长,上层模型应用需求带动AI基础数据服务市场。五是中国人工智能产业发展呈现“倒三角”特征,数据层的规模质量、算力层的规模性能制约着模型层及应用层的飞速发展。六是AI原生应用重塑人类生产生活的质变节点尚未到来,其对B端的生产重构值得期待。

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南京大学任保平:数据+算力+算法,形成数字经济时代的新质生产力

近日,南京大学数字经济与管理学院特聘教授任保平在《技术经济》杂志发表文章《数字经济浪潮下新质生产力的实现路径》。文中指出,数字经济时代新质生产力的核心价值归结为“数据+算力+算法=服务”,数据、算力、算法相结合形成了数字经济时代的新质生产力,引起了生产力革命。一是决策革命,通过数据驱动的决策替代经验决策,形成实时、低成本决策能力。二是工具革命,可以实现生产全流程、全产业链、全生命周期管理数据的可获取、可分析和可执行。三是劳动力革命,大量体力和脑力的重复性劳动正在被智能机器和人工智能所替代。四是生产要素革命,工业时代的劳动者转型为知识创造者,能量转换工具升级为智能工具,数据成为新的生产要素。

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