上周(9.11-9.15,下同)第一财经数字中国100指数(下称“数字中国100”)下跌2.11%,沪深300下跌0.83%;年初至今,数字中国100上涨9.64%,沪深300下跌4.21%。
整体看,上周数字中国100指数近八成个股下跌。易华录(300212.SZ)、人民网(603000.SH)等数据要素概念股出现大幅回调,上周分别下跌12.6%、10.3%,华为鲲鹏概念股同方股份上周累计上涨12.5%。
从细分来看,上周数字化处理、数据要素、数字基建子指数分别下跌4.29%、3.76%、1.43%,年初至今分别上涨11.84%、7.13%、8.93%。
元宇宙|工信部启动创新任务揭榜挂帅工作,面向元宇宙脑机接口等方向
9月13日,工信部下发《关于组织开展2023年未来产业创新任务揭榜挂帅工作的通知》,面向元宇宙、人形机器人、脑机接口、通用人工智能4个重点方向,聚焦核心基础、重点产品、公共支撑、示范应用等创新任务,发掘培育一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的优势单位,突破一批标志性技术产品,加速新技术、新产品落地应用。
揭榜挂帅工作和相关任务榜单的出台,为发展哪些未来产业、如何发展未来产业明确了时间表和路线图,有利于调动企业、金融机构、科研院所等主体的积极性,推动中国未来产业创新发展。
智能驾驶|政策密集落地,智能驾驶迈入L3关键节点
9月11日,工信部装备工业一司副司长郭守刚在“2023世界智能网联汽车大会”新闻发布会上透露,今年上半年,我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车市场渗透率近一步提升,达到了42.4%,L2级自动驾驶车型广泛应用,多家车企已做好量产L3级车辆准备。工信部表示将坚持车路云一体化发展路线,强化创新驱动、优化政策供给,加快智能网联汽车产业化进程。支持重点龙头企业牵头、大中小企业参与,鼓励引导跨行业、跨领域的协同创新,加快关键芯片、高精度传感器、操作系统等新技术、新产品的研发和推广应用,增强产业发展的内生动力。
9月11日,据“苏州发布”消息,国内首条L4级别的智慧高速公路即将建成。9月11日,据“深圳发布”消息,深圳智能网联汽车测试示范路段不断“扩容”,累计开放智能网联汽车测试示范道路771公里,同比增长20%。
政策密集落地,多地尝试开发测试路道,推动自动驾驶市场向好,产业链正经历步入高阶阶段的重要环节。信达证券指出,L3作为辅助驾驶迈向自动驾驶的关键节点,当前国内行业正处于L2向L3过渡的重要阶段,L3阶段代表功能如高速、城市NOA(Navigate On Autopilot,自动辅助领航驾驶)已逐渐开始落地。
VR|广电总局:开展广播电视和网络视听虚拟现实制作技术应用示范有关工作
9月14日,广电总局决定组织开展广播电视和网络视听虚拟现实制作技术应用示范。其中提到,鼓励具备条件的企事业单位,开展虚拟现实制作关键技术攻关、重要标准研制、应用场景创新、业务流程示范、研发成果推广等,形成若干创新联合体,在一定区域内开展技术应用示范,形成虚拟现实制作实验区。推动广电行业虚拟现实生产、传播、呈现产业链快速成熟,促进广播电视和网络视听行业高质量发展。
通用计算|中国电子与华为联手,鹏腾生态伙伴计划在长启动
9月15日,在2023世界计算大会开幕式上,“鹏腾”生态湖南创新中心正式成立,中国电子与华为联合启动“鹏腾”生态系列计划。华为轮值董事长徐直军表示,只有大规模使用才能拉动计算产业的进步和发展,计算芯片要构筑在实际可获得的芯片制造工艺基础之上,坚定不移地打造自主地计算产业生态,实现可持续发展,算力基础设施要构筑在可持续获得的计算芯片和生态之上。为此,中国电子与华为将启动鹏腾生态计划,将把鲲鹏生态与中国电子的PKS生态相融合,促进通用计算产业可持续发展。
通过构建统一的“鹏腾”生态,简化生态伙伴的软硬件适配和认证,赋能伙伴开发更多形态的产品,可覆盖云、数据中心、边缘、PC终端等全场景,伙伴基于“鹏腾”生态的产品与解决方案也将更加丰富。
阿里巴巴|确认两大战略重心:用户为先、AI驱动
9月12日,阿里巴巴集团新任CEO吴泳铭发布全员信,宣布确立两大战略重心:用户为先、AI驱动。这是吴泳铭9月10日上任后第一次全员沟通,明确了阿里面向未来的战略重点方向和行动指南。吴泳铭提出,在此基础上,阿里将对互联网平台业务、AI驱动的科技业务、全球化的商业网络做战略性投入。
此举被认为阿里巴巴正式从“张勇时代”进入“吴泳铭时代”的标志,此前张勇掌舵期间,阿里集中发力推进全球化、内需、大数据和云计算三大战略。吴泳铭认为,传统互联网模式严重同质化已走向存量竞争,AI人工智能为代表的新技术正成为全球商业发展的新动能。
金域医学|国内首个医检人工智能开放创新平台正式上线
9月12日,由金域医学(603882.SH)承建的临床检验与病理诊断人工智能开放创新平台正式上线。这也是中国医检行业首个人工智能开放创新平台,可满足开发者从数据管理到应用部署的一站式AI研发需求,具备全栈式、全流程、全场景的特点。
医检人工智能的发展,面临数据、算法、算力三大挑战,开发者可以在该平台上使用公开数据集进行模型训练;也可获得普惠价格的算力,支撑数据处理、各类模型的开发,最大限度地降低研发成本,吸纳产业创新资源集聚。
金域医学副总裁梁小丹表示,希望通过这一平台,带动数据、技术、产业链资源整合,输出医检人工智能核心研发能力和服务能力,以海量医检数据服务和开放AI技术服务,推动形成医检领域人工智能产业集群。