提升的特征。 但目前，产业链数字化协同面临如下结构性障碍。一是互信成本高企与协同效率瓶颈， 多方信任机制缺失下，互信成本高企，业务流与资金流脱节造成协同效率瓶颈。二是信息不 对称放大中小微企业融资困境，中小微企业普遍面临信用信息穿透难，风险识别与管理成本 高等问题。三是金融普惠性不足与服务可得性受限，对公金融服务门槛较高、末端资金触达 不畅，造成开户、结算与融资需求等受限。四是结算效率与成本问题制约协同深化，资金周 的金融操作系统。依托流程环节从订单、物流、仓储、发票到付款等全生产过程数字化协同（图 4）产生的多维数据，金融机构能够更精准地评估企业的信用状况，为上下游企业提供更便捷、 高效的融资服务，缓解中小企业的融资难题。数字金融生态将最终实现了产业数字化的价值。 未来数字人民币有望与更多产业深度融合，形成涵盖支付结算、融资服务、供应链管理等环 节的完整产业应用生态。 此外，数字人民币助力产业数 应用场景不断拓展深化的显著特征，为实体经济发展带来了新的机遇与变革。 （1）中小企业在数字人民币 B 端应用中占据重要地位 中小企业数量众多、分布广泛，如同经济生态中的“毛细血管”，渗透在各个行业和领 域。在传统支付和金融服务模式下，中小企业面临着诸多痛点，如支付手续费高、到账时间长、 金融服务获取门槛高等，对便捷高效的支付和金融服务需求极为迫切。数字人民币为中小企 业提供了新增的安全、低成本且高效的资金流转方式。在资金流转过程中，数字人民币能够

造业高 效、灵活和智能化的要求。制造业企业在智能化转型过程 中会面临 研发投入不足、维护和运营成本高等挑战，造成企业智 能化转型技 术门槛高等问题。更新设备和引进新技术需要大量资 金，这对中小 企业尤为困难。此外，随着供应链复杂性的增加， 我国制造业在应 对物流、供应链风险以及突发事件方面面临着更 大的挑战。市场需 求的变化和波动性使得企业难以精确预测客户 需求，进而可能导致 生产计划与实际需求不匹配。 美国强化制造业根基，引领 A I 创新 美国于 2022 年 10 月 7 日发布的《国家先进制造业战略》标志 着其对国家制造业发展的前瞻性规划与决策。战略指出，制造业是 美国经济实力和国家安全的引擎，该战略针对中小企业投资、教育 体系建设、跨界合作关系、联邦投资及国家研发投入等关键领域设 定了战略目标，并强调工业互联网及人工智能应用的重要性。 目的 在于借助高度发达的工业互联网和人工智能技术基础，刺激经济增 在帮助欧洲工业向气候中立和数字化转型，并提升其全球竞争 力和 战略自主性。其确定欧洲需加大在人工智能的研究和资金投 入，并 推动制造业向绿色和数字化转型， 以应对气候变化和提升 竞争力。 另外还尤其强调中小企业在制造业中的重要性，提出减 少中小企业 的监管负担并提供更多的政策支持。2021 年，欧盟 委员会在工业 4.0 基础上提出工业 5.0，并制定了与之相匹配的一 系列政策框架， 明确将其设定为未来 10 年制造业人工智能发展的

3万亿美元，年复合增长率为5%-8%。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 全球新药研发市场热度高涨 ◼ 全球新药研发投入呈现上升的趋势。2022年全球药物研发投入达到2415亿美元，随着中小型药企的快速发展，研发投入持续增加，预计 到2030年增长至3943亿美元，年复合增长率为6.3%。美国药物研发支出在全球占比较大，2022年占比约为42.6%，中国制药市场的研发 支出占比13 结合AI和自动化技术，搭建“DEL+AI+自 动化”一体化平台。 138.1 17.1 144.5 117.3 92.3 300725.SZ 药石科技 83 公司主要从事生物医药中小分子药物研发产业链上从 药物分子砌块设计、研发、工艺优化到商业化生产所 有涉及化学的业务。同时,公司的主营业务还包括技术 服务。 利用AI技术搭建药物发现和优化平台。 47.4 5.3 43.0 合作框架协议，进一步加强AI方面能力的建设。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 药石科技：开发基于超大成药化学空间的AI药物发现技术平台 24 ◼ 药石科技：公司主要从事生物医药中小分子药物研发 产业链上从药物分子砌块设计、研发、工艺优化到商 业化生产的业务及其相关技术服务。公司从结构多样 性、新颖性、成药性三个关键要素着手，持续优化提 高基于药物分子砌块的三大核心小分子化合物库：结

力的 理性回归。 DeepSeek 高效算法助力华为昇腾、 寒武纪等国产芯片商用，性能达国 际 60% 以上，相关企业股价两月 涨 超 30% 。中游：超算及地方平 台接 入技术，中小企业算力成本降 。下 游：带 AI 功能手机销量涨 120% 。 2 、提振算力产业链：助力国产算力成 长 一、算力产业链：让国产算力 “能用、好用 ” 1. 语言模型概述 2 A100 80GB / H100 80GB 大显存 、 高带宽， 支持 NVLink 多卡互 联 （推荐训练场景） RTX 4090 24GB / RTX 6000 Ada 48GB 性价比选择（适合中小规模推理 / 微调） CPU AMD EPYC 7xx3 / Intel Xeon Scalable 多核（ 64+ 核心） 支持 PCIe 5.0 ， 保障 数 据预处理与多 GPU 通信

行动 培育新经济发展实施方案》（ 2020 年 4 月发布） 1 、搭平台，构建多层联动产业互联网平台。 促进产业数据中台应用，向中小微企业 分享中台业务资源。引导平台企业、行业龙头企业整合开放资源，鼓励以区域、行业、 园区为整体，构建产业互联网平台，为中小微企业数字化转型赋能。 2 、建生态，建立跨界融合的数字化生态。鼓励传统企业与互联网平台企业、行业性 平台企业、金融机构等开展联合创新。构建“生产服务 通过市场需求推动一产环节标准化、规模化种植，撬动 农业二三产业企业向产地集聚，扎实推进农业融合发展， 将税收留在当地；通过产业集聚人才，留住人才，强化 乡村振兴人才支撑。  建立政府－金融机构－平台－中小微企业联 动机制，发展普惠性“上云用数赋智”；  以信息流促进上下游、产供销协同联动，保 产业链供应链稳 定 ，发展产业服务化新生态； “ 一图全面感知” “ 一体运行联动”

害，或者对国家安全造成严重损害。 第五级，信息系统受到破坏后，会对国家安全造成特别严重损害。 等级保护 - 定级 30 实际操作中参考确定信息系统等级： 第一级信息系统：适用于小型私营、个体企业、中小学、乡镇所属信息系 统、县级单位中一般的信息系统。 第二级信息系统：适用于县级某些单位中的重要信息系统；地市级以上国 家机关、企事业单位内部一般的信息系统。例如非涉及工作秘密、商业秘密、 敏感信息的办公系统和管理系统等。 信息系统定级依据 《教育行业信息系统安全等级保护定级指南》（ 2014 年）（教育部办公厅） 学校信息系统可分为： 重点建设类高等学校信息系统（ I 类）、 高等学校信息系统（Ⅱ类） 、 中小学校（含中职中专院校）信息系统（Ⅲ类） ； 一类信息系统的部分系统，定义为三级等保， （学校门户网站、财务管理系统、校园一卡通系统、教务管理系统） 二类信息系统，均定义为二级等保， 三类信息系统，均定义为一级等保，

信用保险、保证保险、短期健康和意外伤害保 险等。 作为中国特色相互保险实践的先行者 ，众惠相互由前海 金 控等 12 家企业及自然人提供初始运营资金， 由天云融 创数 据科技（北京）有限公司等 546 名中小微企业及自 然人共 同发起设立 ，发起会员涵盖产融、投资、科技企 业以及金 融领域专家学者 ，并与北京大学金融法中心、 普华永道等 专业机构建立了长期战略合作关系。 3 透过权威理解相互 中国保险监督管理委员会

业使命，确立安全和AI发展双主线。在安全领域，为解决国家“看见”高级威胁的卡脖子问题探索形成一套以“看见”为核心的数字安 全中国方案，基于安全即服务理念，将这套方案通过360安全云赋能城市、大型企业、中小微企业。在人工智能领域，推出360安全大模 型并率先实现AI实战应用，基于“以模制模”理念，推出数字专家智能体，打造大模型安全卫士解决传统安全和大模型安全问题。 360-360安全大模型夯实智能体发展基石 1. 模型版本迭代极快，评估基线需高频更新 2. 权重与训练细节闭源，黑盒评估可信度受限 3. 高质量攻击语料匮乏 4. 多国法规差异化，合规映射与取证复杂度高 5. 评估与仿真需大量算力，中小企业成本压力 6. 供应链深度依赖第三方API，外部依赖风险 核心能力 关键挑战 应用场景 典型厂商 对抗攻击 数据投毒 模型窃取 隐私泄露 可解释性不 足 。。。 人工智能面临的安全威胁 业使命，确立安全和AI发展双主线。在安全领域，为解决国家“看见”高级威胁的卡脖子问题探索形成一套以“看见”为核心的数字安 全中国方案，基于安全即服务理念，将这套方案通过360安全云赋能城市、大型企业、中小微企业。在人工智能领域，推出360安全大模 型并率先实现AI实战应用，基于“以模制模”理念，推出数字专家智能体，打造大模型安全卫士解决传统安全和大模型安全问题。 360-大模型安全评测平台 方案概况

• 园区更强调基础设施建设（规国房建）、经济建设与企业运营（招商引资、企业服务平台）；由于往 往不是人口聚居区和生活区，服务公众的需求不是很强烈，但是服务于企业工人、员工的需求又是很 典型的。 中小城市是智慧城市建设的关键，智慧城镇 转变观念 按照政府项目的方式运作，还是传统模式，没有从根本上去 通过信息技术支撑政府治理服务创新，没有把公众及服务真 的放到心里，是一种短视的模式，这个方面的突破需要很大

建设 取得巨大成就，国家数字教育公共服务体系建设日趋完善， 教育信息化基础设施建设已全面覆盖，数字化教育资源得到 极大丰富，师生网络学习空间已达 6,300 多万个 3，中小学 网络接入率达 99.7%，拥有多媒体教室的中小学校比例达 95.2%，已接受过不同程度信息技术应用能力培训的教师人 数也超过 1,000 万 4，基于网络开展教与学的大环境已经基本 形成。 在信息技术应用规模快速扩展的同时，K12 与此同时，技术的飞速发展也带来了巨大的人才缺口。有统计 数据表明，目前我国人工智能人才需求缺口达 500 万人 7，在 人才需求结构上，基础层人才需求尤为迫切。 为此，无论是教育行政主管部门，还是科研院校、中小学以及 培训学校等各级各类教育机构，都把打造高质量的人工智能教 育体系做为面向未来人才培养的重要方向和目标之一。国务院 在 2017 年 7 月印发的《新一代人工智能发展规划》中也明确 指出 扩展平台进行人工智能设计，以及利用 OpenVINO ™ 工具套 件开设人工智能推理加速等实用性非常强的课程，使现有学习 内容与未来工作实操对接，让人工智能教育更具实践意义。 在人工智能实训阶段，从零起步的中小学、高校等教育机构往 往缺乏适用于人工智能教育的实训环境，相关的实训实验室通 常是在原有的电教室、微机室基础上改造而成，在应对大规模 学生进行人工智能实操时，往往存在以下问题： • 缺乏规模