数字化时代背景下，金融科技正在以前所未有的方式和速度改变银行业服务格局，随着科技的不断突破 与发展，一系列技术为商业银行带来全方位革新。那么，当前数字金融领域最显著的突破是什么？又是 如何重塑银行服务模式的？本期《财富领航征程》对话中央财经大学商学院教授、博士生导师、商业银 行管理研究所所长郭建鸾。 随着数字经济的持续演进和人工智能技术的迅速发展，商业银行正面临着一场深刻的变革。面对改革挑 战，郭建鸾认为，商业银行需从宏观环境、内部资源与能力、风险管理以及市场机遇四大维度综合考 量，制定差异化且灵活应变的战略路径。 郭建鸾强调，在战略选择上，银行既不能盲目国际化，也不能忽视深耕本土市场。一方面，深耕本土市 场的优势在于银行对本地客户需求、监管环境和文化习惯的深刻理解，更容易形成稳固的客户关系和品 牌认知。同时，随着数字技术的应用，本土市场的细分和定制化服务能力显著提升；另一方面，国际化 布局能够帮助银行拓展增长空间、分散单一市场风险。特别是随着政策的不断推动，跨境金融需求日益 增长，国际化成为银行全球资源配置和市场扩张的重要方向。 此外，在他看来，区块链、生成式AI等是未来最有可能颠覆传统信贷与支付体系的关键 ...

在生成式AI深度融入银行业的日常运营后，高盛合伙人Kerry Blum称，AI助手虽大幅提升效率，但"最 大风险是员工对其过度依赖"。 报道指出，节省的时间让Blum能够将更多精力投入到与同事和客户的互动中。 9月14日，据报道，高盛今年6月向约46000名员工全面推出生成式AI助手平台高盛AI 助手，已深度融入 银行业务的日常运营中。该行合伙人Kerry Blum表示，她每天使用AI工具处理多达10项任务。 据她透露，AI助手在四个关键领域提升了工作效率：快速回答复杂技术问题、总结密集文档要点、编 辑和完善书面工作以及头脑风暴。她估计这项技术每周为她节省数小时工作时间。 然而Blum强调，银行家必须认识到AI"是工具而非真理源泉"。她表示： "AI工具最重要的局限性可能是过度依赖的风险。我们必须承认它是一个工具，而不是真理 的来源。" AI助手的四大应用场景 Blum详细描述了AI助手在日常工作中的具体应用。当她在向员工沟通新项目时遇到写作障碍时，决 定"与AI助手进行头脑风暴"，这次互动加速并改进了她的工作。 在一个具体案例中，她上传了一份关于高盛结构化产品业务的详细演示文稿，要求AI助手为具有不同 业务 ...

自动驾驶技术范式演进 - 端到端技术直接映射传感器输入到驾驶操作，跳过人为感知标注和层级信息损失，但现有方法面临多模态分布处理不足、生成平均化动作导致不安全行为的问题[2] - 强化学习方法能在不确定性下优化策略，但对数据需求极高、训练不稳定且难以扩展到高安全性真实道路场景[2] - 大模型如视觉-语言模型和视觉-语言-动作模型在场景理解和泛化能力表现不错，但实际连续控制中受推理速度慢、动作不连贯和安全性保障难度大的限制[2] 扩散模型在自动驾驶中的应用 - 扩散策略将动作生成视为逐步去噪过程，能更好表达多种驾驶选择并保持轨迹时序一致性和训练稳定性[3] - 扩散模型通过直接建模输出动作空间，为生成平滑可靠驾驶轨迹提供更强大灵活的思路，适合解决驾驶决策多样性和长期稳定性问题[3] - 在机器人控制领域，扩散策略已证明比传统模仿学习和强化学习方法更鲁棒稳定，将轨迹生成问题转变为生成式建模问题[12] 专家混合技术集成 - 专家混合技术通过按需激活少量专家，使模型在保持计算效率同时具备更强扩展性和模块化能力[3] - 在自动驾驶中，MoE被尝试用于多任务策略和模块化预测，但多数设计面向具体任务，限制专家复用性和灵活组合能力[3] - 将MoE融入扩散策略可构建抽象驾驶知识模块，实现真正面向端到端自动驾驶的知识驱动策略框架[15] 知识驱动扩散策略框架 - KDP框架结合扩散模型和MoE优点：扩散模型保证生成轨迹多样性和稳定性，MoE将专家组织成结构化知识单元如纵向控制、交互处理和横向规划[4] - 框架注重知识灵活复用和组合而非任务中心设计，实验证明在多样性、稳定性和泛化性上具有优势[4][6] - 采用端到端思路直接将驾驶环境观测生成控制动作，输入包括自车状态、LiDAR点云和高层导航指令，提供完整环境理解[18] 模型架构与性能 - 模型规模研究表明参数量与驾驶性能正相关：Giant模型1.559亿参数推理延迟81.61毫秒，成功率最高但仍满足实时要求[44][46][48] - 在匝道场景成功率100%零碰撞，交叉口场景成功率94%，环岛场景成功率90%，全面优于PPO-Lag、RPID和IBC基线模型[51][57] - 消融实验显示去除MoE路由器导致成功率下降约6%，移除知识正则化使80%计算集中在两个专家，减少扩散步数从100步到20步使成功率下降3%[54][55][56] 专家激活模式分析 - 时间维度激活呈现稀疏阶段性特点，激活峰值与驾驶任务关键阶段吻合：匝道场景中Expert 3负责纵向控制，交叉口场景Expert 1和5负责交互决策[62] - 场景层级专精与复用显示非均匀但非排他分布：Expert 3专精匝道、Expert 5专精交叉口、Expert 6和8专精环岛，Expert 1和4在多场景复用[64] - 稀疏专家路由机制具备较强环境适应性和知识组合能力，在未调优情况下能在多种复杂路况中平稳运行[70] 典型案例表现 - 匝道合流场景在卡车加塞前成功预判并平稳减速保持安全间距，展现稳定纵向控制能力[69] - 无保护左转场景在交叉口平稳减速等待安全间隙后完成左转，轨迹平滑自然[69] - 直行交互场景面对多车高速抢行动态调整策略确保安全通行[69] - 环岛三出口场景精准控制横向位置和角度，在高复杂度环岛中选择正确出口[69]

近日，谷歌在一场持续5年的反垄断案中取得阶段性胜利，成功避免被强制拆分。令人关注的是，在这 场危机中"救局"的，恰恰是被视为谷歌竞争对手的OpenAI等生成式人工智能（AI）公司。谷歌一案的 判决让业界更清晰地看到，AI正在重塑全球搜索引擎市场的竞争格局。 传统搜索引擎还掌握着生成式AI发展的关键资源——算力与数据。例如，OpenAI训练ChatGPT需依赖 庞大算力，而谷歌云位居全球前三；模型优化需要海量数据，其中大量仍存储于谷歌服务器中。而这些 AI公司若想跳过这一枷锁，自建数据索引库，不仅技术门槛高，也意味着巨额成本。 无论如何，随着AI技术不断发展，全球搜索业务已站在转型的十字路口。新兴AI搜索能否突破成本与 技术壁垒，开辟新格局？传统搜索巨头又能否摆脱固有商业模式的束缚，成功实现AI化转型？答案尚 未揭晓。可以确定的是，AI不再只是技术革命的推动者，也正在成为塑造市场竞争与监管走向的关键 力量。谷歌一案的判决，被业内称为"本世纪科技行业最具深远影响的法院裁决之一"，将为同样面临反 垄断诉讼的Meta、亚马逊和苹果提供重要参考和借鉴。 （文章来源：经济日报） 谷歌能够避免被拆分，生成式AI意外成了"救 ...

机构调研关注点 - 产品研发、技术储备及市场拓展成为机构高频关注的三大议题 [1] 核心产品表现 - 曙光数创上半年营收同比增长43.23%，浸没液冷收入同比增长212.82%，冷板液冷收入同比增长42.36% [1] - 开特股份执行器类产品营业收入较上年同期增长77.41%，销售占比由上年同期的36.67%提高至44.91% [2] - 万通液压境外收入同比增长41.24%，三大产品出口收入均实现增长 [2] - 威贸电子多个汽车类项目实现量产，并获得多个新项目定点 [2] 研发与技术进展 - 曙光数创推出相变冷板液冷解决方案，解热能力比单相冷板液冷方案提升15%以上 [3] - 万通液压研发费用同比增长15.93%，布局人形机器人关节用高精度高可靠性行星滚柱丝杠等新产品 [3] - 远航精密推进极薄镍基材料研发，厚度要求突破至10微米以下 [3] - 开特股份现有管路温度传感器等产品应用于新能源汽车液冷场景，并推动向计算中心、储能系统等场景拓展 [4] 市场拓展与订单情况 - 曙光数创在手订单充足，四季度收入通常占全年60%以上，全年收入增速有望维持上半年水平 [4] - 浸没液冷收入占四成左右，冷板液冷收入占五成左右，浸没液冷客户以政府、国有企业为主，冷板液冷收入主要来自互联网、金融、运营商及IDC厂商 [4] - 佳先股份子公司英特美在稳固原有大客户同时开拓其他客户，预计四季度有望取得订单结果 [4][5] - 开特股份推进募投项目建设与云梦电子扩能项目产线设备安装调试，力争尽快投产，并获新客户认证批量供货 [5] - 无锡晶海积极拓展特医食品和微电子清洗用氨基酸市场 [5]

OpenAI与微软合作及发展前景 - OpenAI与微软发布非约束性合作备忘录 涉及云服务托管 知识产权归属和AGI控制权等核心问题 但最终合作条约仍未确定[1] - OpenAI预计成立估值超1000亿美元的公益公司(PBC) 非营利机构将持有股权并保持控制权 成为全球资源最充足的慈善组织之一[1] - OpenAI面临巨大成本压力 预计2029年前烧掉1150亿美元 仅2030年就需花费1000亿美元租赁服务器 未来几年几乎没有容错空间[1] AI影视内容创作突破 - 前谷歌X团队创立全球首家AI原生影视工作室Utopai 两部电影项目已带来1.1亿美元收入 锁定戛纳电影节[2] - Utopai突破AI视频生成三大难题：一致性 可控性和叙事延续性 实现毫秒级精准对口型 模型内置物理规律的3D数据训练[2] - 公司定位为内容+AI而非纯工具供应商 已获好莱坞顶级资源支持 为电影《科尔特斯》邀请奥斯卡提名编剧 八集科幻剧《太空计划》成功预售欧洲市场[2] 音乐生成技术进展 - MiniMax发布新一代音乐生成模型Music 1.5 支持长达4分钟的完整歌曲创作 具备强控制力 人声自然饱满 编曲层次丰富和歌曲结构清晰四大突破[3] - 模型支持"16种风格×11种情绪×10个场景"自定义音乐特征 能生成不同声线唱腔 并支持中国民族乐器生成 真正实现Intro/Verse/Chorus段落分明[3] - 基于MiniMax多模态自研能力积累 同步面向全球开发者提供API 适用于专业音乐创作 影视游戏配乐 虚拟偶像单曲和企业品牌专属音频内容多种场景[3] 本地生活AI应用发展 - 美团首个AI Agent产品"小美"开启公测 通过自然语言指令点咖啡 找餐厅 规划早餐菜单 大幅简化点餐流程[4] - 小美基于美团自研Longcat模型(5600亿总参数) 能根据用户口味偏好和地理位置实现从选品到支付的全自动操作 并记忆用户习惯[4] - 与Agent热潮相呼应 但目前仍有局限性：无法处理复杂模糊需求 无法进行语音回复 未来将在个性化和主动服务能力上进一步优化[4] 语音合成技术创新 - 小红书智创音频技术团队发布新一代对话合成模型FireRedTTS-2 解决现有方案灵活性差 发音错误多 说话人切换不稳定和韵律不自然等问题[5] - 模型在数百万小时语音数据上训练 支持逐句生成与多说话人音色切换 能够通过一句语音样本模仿音色和说话习惯 流式解码可实时输出音频[6] - 在主客观评测中均达行业领先水平 开箱即用支持中文 英语 日语等多语言 是AI播客等对话合成应用的工业级解决方案 已开源代码与模型权重[6] 开源语音合成技术突破 - 哔哩哔哩开源新一代零样本语音合成模型IndexTTS2 实现毫秒级精准时长控制 让AI配音能严丝合缝对上口型[7] - 模型采用"通用且兼容自回归架构的语音时长控制方法" 达到0.02%的时长误差率 同时通过两阶段训练策略实现情感和说话人身份的"解耦"[7] - 系统由T2S(文本到语义) S2M(语义到梅尔频谱)及BigVGANv2声码器三大核心模块组成 支持用大白话控制情绪 在跨语言产业应用上具有重大意义[7] 小型高效模型发展 - Meta AI发布MobileLLM-R1系列小参数高效模型 包括140M/360M/950M三种规模 专为数学 编程和科学问题优化[8] - 最大的950M模型仅使用约2T高质量token预训练(总训练量不足5T) 性能却与使用36T token训练的Qwen3 0.6B相当或更佳[8] - 在MATH基准上比Olmo 1.24B高五倍 比SmolLM2 1.7B高两倍 Token效率和性价比极高 完全开源模型中创造新标杆[8] AI数学研究突破 - 名为"Gauss"的AI Agent仅用三周时间完成了陶哲轩团队18个月未能完成的数学挑战——在Lean中形式化强素数定理(PNT)[9] - 该Agent由Math公司开发 生成约25000行Lean代码包含上千个定理和定义[9] - Gauss能协助顶级数学家进行形式验证 突破了复分析核心难题 团队计划在未来12个月让形式化代码总量提升100到1000倍[9] AI产业格局演变 - OpenAI推出GPT-5 首次真正让人感觉与博士级专家对话 内置"思考"能力 统一模型取代复杂选择界面 显著减少幻觉[10] - 发布前其他玩家也纷纷推出战略性新品：Anthropic推出Claude Opus 4.1瞄准高风险企业场景 Google推出Gemini 2.5 Deep Think和Genie 3分别强化推理和模拟能力[10] - 新AI版图已重新排布：OpenAI同时占据开放与封闭AI生态主导地位 Anthropic专注企业级精准稳定 Google专注基础研究长期布局 Agentic AI 先进推理和端侧能力已成顶尖模型核心特性[11] 科研AI战略布局 - DeepMind科学团队只瞄准三类问题：具有变革性 公认5-10年内无人能解 但DeepMind有信心快速攻克的"不可能任务"[12] - 团队从专用模型到通用智能的进化：将AlphaProof等专用数学模型的能力成功转移到Gemini通用模型 使DeepThink实现IMO金牌水平[12] - 未来目标是打造"科学API" 让全球科学家共享AI能力 从AlphaFold数据库到AI Co-scientist 降低科研门槛 使普通人也能做出诺贝尔奖级贡献[12]

行业投资评级 - 新材料行业评级为"推荐"且维持 [1][3][15][118] 核心观点 - 新材料是化工行业未来发展的重要方向 正处于下游需求迅速增长阶段 随着政策支持与技术突破 国内新材料有望迎来加速成长期 [3] - 新材料产业属于基石性产业 是其他产业的物质基础 筛选了支撑人类社会发展的重要领域 包括电子信息、新能源、生物技术、节能环保等 持续挖掘并追踪处于上游核心供应链、研发能力较强、管理优异的新材料公司 [3] - 深空经济概念首次提出 标志着我国深空探测从技术突破、科学探索阶段 迈向经济赋能、产业驱动的新阶段 [8][43] - 国内功率最大的国产商业投运重型燃气轮机"太行110"首台套商业机组出厂 标志着我国自主研制的110兆瓦级重型燃气轮机正式迈入商业化应用新阶段 [9][44] 电子信息板块 - 重点关注半导体材料、显示材料、5G材料等 [4] - OpenAI与Oracle签订价值3000亿美元的算力购买订单 为期5年 预计从2027年开始 是截至目前全球规模最大的云服务合同 [5][23] - 甲骨文CEO预计未来几个月还将签订几份价值数十亿美元的合同 届时积压的合同就有望超过5000亿美元 [5][23] - 2025年上半年中国AI云市场规模达223亿元 阿里云占比35.8%位列第一 [6][24] - 生成式AI带来AI云市场爆发 2025年预计增长148% 到2030年将达1930亿元规模 [6][24] - 2025年到2030年中国AI云市场复合年增长率为26.8% MaaS层预计增长最快 复合年增长率将超72% 2030年将达177亿元规模 [6][24] - 寒武纪拟向特定对象发行A股股票募资不超过49.8亿元 用于面向大模型的芯片平台项目、面向大模型的软件平台项目、补充流动资金 [22] - 星钥半导体在武汉光谷的Micro LED生产线正式通线 成为国内首条8英寸硅基氮化镓Micro LED芯片中试线 具备年产1.2万片晶圆能力 [25] - Micro LED于消费性电子产品的渗透率正加速提升 预估于2029年提升至4.61亿美元的规模 [25] - 全国累计建成5G基站459.8万个 千兆端口数达3053.2万个 实现"县县通千兆、乡乡通5G、村村通宽带" [26][27] - 特斯拉CEO埃隆•马斯克称已与特斯拉AI5芯片设计团队完成设计评审 称这款芯片将成为"史诗级"产品 [34] - 英伟达Rubin芯片已经在为进入市场做准备 Rubin架构将会有6个芯片 这些芯片都已经流片 [34] - 中芯国际拟发行股份购买其所持有的中芯北方49.00%股权 交易完成后将持有中芯北方100.00%的股权 [35] - TCL科技拟建设一条月加工2290mm×2620mm玻璃基板能力约2.25万片的第8.6代印刷OLED显示面板生产线 [37] 航空航天板块 - 重点关注PI薄膜、精密陶瓷、碳纤维等 [7] - 我国在文昌航天发射场成功组织实施长征十号系列运载火箭第二次系留点火试验 全面检验了火箭一级七机动力系统性能和回收段工作程序设计的正确性和可靠性 [40][41] - 长征七号改运载火箭在中国文昌航天发射场点火起飞 将遥感四十五号卫星顺利送入预定轨道 本次是长七改火箭首次执行中轨道发射任务 将长七改火箭中轨道运载能力从7吨级提高到8吨以上 [41] - 捷龙三号运载火箭在山东日照附近海域点火升空 采用一箭11星海上发射方式 将吉利星座05组11颗卫星送入预定轨道 [42] - 长征六号改运载火箭在太原卫星发射中心点火起飞 将遥感四十号03组卫星发射升空 当前已进入高密度发射阶段 [42] - SpaceX首席执行官埃隆·马斯克宣布星舰V3版本将于2026年实现完全可重复使用目标 具备将超过100吨有效载荷送入实用目标轨道的运输能力 [48] - 中简科技推出2025年员工持股计划 资金总额不超过6331.05万元 首批参加员工人数不超过103人 [51] 新能源板块 - 重点关注光伏、锂离子电池、质子交换膜、储氢材料等 [9] - 北京市印发《北京市氢能产业标准体系》 包括5个一级子体系 22个二级子体系 73个三级子体系 覆盖氢能"制储输用"全链条 [10][54] - 该标准体系涵盖338项标准 截至2025年9月已发布202项 待制定136项 [10][54] - 2020-2024年我国装备制造业和高技术制造业增加值分别年均增长7.9%和8.7% 占规上工业比重分别提升到34.6%和16.3% [55] - 新能源汽车去年产量突破1300万辆 产销量连续10年保持全球第一 [55] - 福斯特股东同德实业减持3252.36万股公司股份 占公司总股本1.25% [65] 生物技术板块 - 重点关注合成生物学、科学服务等 [11] - 中国农业大学廖小军教授团队发表论文 系统梳理了细菌芽孢展示系统的基本生物学原理、构建策略、应用现状以及优化方法 [12][13][69] 节能环保板块 - 重点关注吸附树脂、膜材料、可降解塑料等 [14] - 上海市生态环境局牵头组织制订长三角区域地方标准《制药工业大气污染防治技术规范（征求意见稿）》 [15][73] 行业表现数据 - 基础化工行业最近1个月表现6.2% 最近3个月表现17.4% 最近12个月表现51.0% [2] - 沪深300指数最近1个月表现9.1% 最近3个月表现16.2% 最近12个月表现42.5% [2]

浙江省数字贸易发展概况 - 浙江省数字贸易进出口额达4149.5亿元且同比增长13.2% [1] - 数字贸易额连续6年实现两位数增长 [1] - 数字技术、数字服务、跨境电商等业态蓬勃发展 [1] 数字贸易政策与布局 - 构建"1+3+N"发展布局包括1场全球数贸会、杭州宁波义乌3个中心及N个特色项目 [1] - 政策制度、平台载体、规则标准取得全方面进展 [1] - 第四届数贸会将聚焦数字贸易头部企业及生成式AI、具身智能机器人等尖端技术 [1] 杭州市数字贸易建设 - 杭州构建以数贸会为牵引、3个自贸区块为产业承载区、6个特色基地为核心区的布局 [2] - 萧山区块成为首批浙江省数字贸易示范区并培育数字贸易示范企业 [2] - 钱塘区块围绕跨境电商、生物医药实施综保区建设等五大提升工程 [2] 数字贸易发展目标 - 杭州力争到2027年实现数字贸易额4400亿元 [2] - 打造集数贸高端会展、总部经济、数字博览、数贸服务于一体的数字贸易创新港 [2] - 数贸会作为国家级展会成为浙江数字贸易发展的金名片 [1]

文章核心观点 - 生成式AI领域长期面临生成速度与生成质量难以兼得的技术矛盾 现有扩散模型和Few-step模型分别受限于局部动力学监督和全局端点映射 存在固有缺陷[1][2] - Transition Model (TiM) 提出全新训练范式 通过建模任意两时间点间的完整状态转移 实现任意步长采样和多段细化轨迹 从根本上解决速度-质量矛盾[3][4][5] - TiM在数学本质上统一了扩散模型和Meanflow模型 作为更通用的框架可退化为两者的特例 在保持少步生成速度的同时达到更高保真度[16][17] - 实验验证TiM-865M参数模型在多项指标上超越FLUX.1系列12B参数模型 尤其在多分辨率、多横纵比生成场景展现显著优势[20][34] 技术方法创新 - 放弃传统瞬时速度场或端点映射学习 直接建模任意时刻t与r间的状态转移 通过"通用状态转移恒等式"描述任意时间间隔内的具体转移[4][11][12] - 设计多段细化轨迹生成路径 将生成过程转化为任意状态与前状态间的转移动态 实现采样步长的灵活调整[13][14] - 提出差分推导方程(DDE)替代雅可比-向量乘积(JVP) 计算效率提升约2倍(24.14G FLOPs vs 48.29G FLOPs) 且原生兼容FSDP和FlashAttention等分布式训练框架[22][24][25] - 引入正切空间变换的时间重参化加权策略 优先短间隔转移训练 有效控制梯度方差并提升稳定性(加权函数w(t,r)=(σ_data+tan(t)-tan(r))^{-1/2})[29][31] 性能表现 - 在Geneval数据集测试中 TiM-865M在NFE=1时FID达49.91 明显优于基线SiT-B/4的309.5 在NFE=50时FID进一步降至17.99[22][32] - 少步生成能力突出：NFE=8时FID为26.09 超越FLUX.1-Schnell(12B参数) 多步生成上限超过FLUX.1-Dev(12B参数)[20][32] - 架构优化贡献显著：解耦时间嵌入(De-TE)和间隔感知注意力(IA-Attn)使NFE=1的FID从56.22降至48.30 结合时间加权后进一步优化至47.46[32] 行业影响 - 提供可扩展的十亿参数级基础模型训练方案 突破传统JVP方法的内存瓶颈(内存占用从14.89GiB优化至15.23GiB)[22][24] - 原生支持多分辨率与多横纵比生成 适应实际应用场景的多样化输出需求[20][34] - 为生成式AI建立统一框架 将局部解拓展到全局生成路径的解流形 推动生成模型向更通用、稳定方向发展[16][33][35]

数字贸易发展态势 - 浙江省数字贸易进出口额达4149.5亿元 同比增长13.2% [1] - 数字贸易额连续6年实现两位数增长 [1] - 数字技术、数字服务、跨境电商等业态蓬勃发展 数字音乐、数字影视、数字游戏等产品远销海外 [1] 政策与战略布局 - 构建"1+3+N"发展布局 包括1场全球数字贸易博览会、杭州宁波义乌3个中心、N个数字贸易标志性项目 [1] - 杭州规划数贸港核心区布局 以萧山滨江钱塘3个自贸区块为产业承载区 6个数字贸易特色基地为重点 [2] - 萧山区块成为首批浙江省数字贸易示范区 钱塘区块围绕跨境电商生物医药实施五大提升工程 [2] 平台建设与产业促进 - 全球数字贸易博览会作为国家级展会 聚焦数字贸易头部企业及新技术 展示生成式AI和具身智能机器人等尖端技术 [1] - 杭州打造数字贸易创新港 集成数贸高端会展、总部经济、数字博览等功能 目标2027年数字贸易额4400亿元 [2]