报告行业投资评级 - 看好（维持） [1] 报告的核心观点 - 上海数据交易所提出的RDA新范式可加速数据要素市场化和价值化进程，推动数据要素与其他要素联动发展，提升实体资产与资本对接效率，促进新质生产力发展，推动实体经济和数字经济深度融合制度落地 [3] - RDA核心是实数融合，强调数据与其他实体资产交互融合，其底层资产锚定实数融合的实体资产，数据是对实体资产真实性和价值追溯的补充 [4] - RDA是RWA的灵魂和数据价值化的引擎，具有实数融合、真实透明、收益可信、价值重构、生态协同五大特点，正突破实体资产融资核心瓶颈，为资产价值化提供新赛道 [5] - RDA形成的实数融合新型资产形态有利于释放实体资产价值的乘数效应，推荐卓易信息、合合信息等公司，受益标的包括朗新集团、安恒信息等 [6] 根据相关目录分别进行总结 RDA新范式的作用 - 帮助数据要素市场化、价值化进程加速，推动数据要素和其他要素的联动发展，提升实体资产和资本的对接效率，促进新质生产力发展，推动实体经济和数字经济深度融合制度落地 [3] RDA的核心特点 - 底层资产锚定实数融合的实体资产，强调数据的真实性和对其他实体资产的真实性校验和价值增值，强调数据和其他实体资产的交互融合 [4] RDA的特点 - 实数融合，封装数据资产及其依附的实体资产，形成新型资产形态；真实透明，区块链技术实现全生命周期可信追溯；收益可信，智能合约直连真实运营收益，构建透明分配机制；价值重构，依托数据特性和资本市场乘数效应，推动实体资产价值释放；生态协同，整合数据市场和资本市场，形成跨领域协作网络和开放型价值生态 [5] 投资建议 - 推荐卓易信息、合合信息、莱斯信息、中科星图、航天宏图，受益标的包括朗新集团、安恒信息、上海钢联、云赛智联、通行宝、拓尔思、国新健康、中科江南、中远海科、德生科技、卓创资讯、山大地纬、深桑达A、易华录、太极股份等 [6]

数据要素发展论坛 - 论坛主题为"以改革创新加速数据价值释放"，聚焦数据"供、流、用、安"等发展趋势，推动数据要素市场高质量发展 [1] - "数智北京创新中心"共建仪式举行，未来将落户北京城市副中心，支持跨行业数据融合、应用场景创新及市场主体孵化 [1] - 北京市获批创建国家数据要素综合试验区，提出"243"体系框架（两大基础、四大环节、三大体系）深化数据要素市场化改革 [1] 数据流通与标准化建设 - 北京市数据流通利用增值协作网络已接入5000多个数据源，具备数据全网检索、安全计算、全程可溯等技术能力 [2] - 七城市签署《推动国家数据基础设施试点建设合作协议》，启动京津冀区域协同数据标准化行动 [2] - 北京市数据标准化技术委员会工作组授牌仪式举行，强化数据标准体系建设 [2] 人工智能与数据应用 - 论坛发布《人工智能高质量数据集供给图谱》《建设指南》及典型案例，满足AI大模型对高质量数据集需求 [2] - 启动"数据标注产业伙伴计划"，联合多地数据标注基地及企业构建数据集研发、生产、流通、应用的全链条体系 [2]

数据要素价值化趋势 - 2025年上半年数据要素价值化趋势凸显 数据转化为高价值资产的速度加快 金融市场创新为数据资产开辟多元融资渠道 [1] - 2025年一季度91家A股上市公司将数据资产纳入财务报表 合计规模44.02亿元 参与企业数量及入表规模同比分别增长435.29%和5472.15% [1] - 证监会主席表示将继续支持科技企业利用数据资产开展资产证券化、REITs等融资 盘活科技创新领域存量资产 [1] 数据要素行业现状 - 数据要素作为第五大生产要素 战略地位和重要性不断提升 被称为数字经济时代的"黄金"和"石油" [1] - 数据要素核心环节包括七大模块：数据采集、存储、处理加工、流通、分析、应用、生态保障 其中数据存储市场占比22.09% 数据分析21.47% 数据加工19.63% [2] - 2022年我国数据产量达8.1ZB 同比增长22.7% 全球占比10.5% 全国企业数据要素支出规模约3.3万亿元 考虑衍生市场整体规模可能超30万亿元 [7] 数据要素产业链 - 数据采集环节发展最为成熟 代表厂商包括太极股份、深桑达、东方国信、科大讯飞等 [4] - 数据存储代表厂商包括华为、阿里、腾讯等云数据库及达梦、南大通用等传统数据库 [4] - 数据加工需求随AI技术发展快速增加 涉及数据清洗、标注和审核等工作 [4] - 数据确权代表厂商包括人民网、新华网、中文在线等 [4] - 数据要素开发商分为一级和二级 参与数据生成、流通、增值利用等环节 [5] 市场前景 - "十四五"期间我国数据要素流通市场规模预计达5000亿至10000亿元 行业将进入快速发展阶段 [8] 上市公司案例 - 易华录致力于成为数据资产化一级开发商 已服务多个企业完成数据资产评估入表 落地多个数据资产化项目 [9] - 深桑达A推出数据智能平台和"中国电子云数据港" 服务20+企业用户 中标80+数据创新项目 已获得17个省市的公共数据授权 [9]

计算机行业 核心观点 - 2025年上半年计算机行业跑赢上证指数及沪深300，Q1走强后Q2回调，近期金融IT及跨境支付板块受稳定币概念催化走强，上半年涨幅前三子板块为SAAS、云计算和智能汽车；下半年是布局良机，“新供给侧改革”乘法效应将带来十倍以上投资机会 [2] 预期催化剂 - DeepSeek R2版本或于下半年亮相，国内AI全产业链受益度有望提升 [3] 投资机会 - AI Agent智能体经济开启，投资机会包括全球推理算力供需剪刀差扩大、关注字节生态合作伙伴、关注在AI Agent方面布局领先的垂直领域卡位SAAS企业；信创产业进入深水区，国产生态繁荣将提升盈利空间 [3] 投资建议 - 下半年关注国产算力产业链、第三方IDC服务商、信创厂商、AI+应用、云计算服务商、一体机及端侧AI、数据要素产业链中供给流通应用公司、稳定币及RWA [4] 机械行业 核心观点 - 25H1机械板块整体跑赢大盘，细分子板块分化，企业业绩边际回暖但毛利率略有下降，基金增配机器人和工程机械；25H2政策发力促进内需回升和新质生产力是投资主线 [7] 新质生产力机遇 - 人形机器人25年量产元年，关注工业物流等场景落地带来的边际变化；低空经济有望规模化运营，看好轨交控制公司布局低空控制；可控核聚变多家下游企业技术突破，关注核电制造资质壁垒等受益方向 [8] 工程机械情况 - 内需方面4/5月挖机内销波动回落，25H2中央基建投资或保持稳健，政策有望拉动制造业投资；出海方面25年海外需求有望好转，中企市占率有提升空间 [8] 顺周期通用板块 - 5月制造业PMI环比恢复但仍在荣枯线之下，看好下半年顺周期通用板块筑底回升，如机床更新周期向上且库存周期有望见底，检测服务看好布局新兴领域和推进精益管理的龙头 [9] 投资建议 - 2025年下半年关注新质生产力孕育的设备投资机遇、内需复苏叠加出口向好的工程机械、内需复苏下的顺周期通用设备板块 [10] 交通运输行业 核心观点 - 2025H1交运行业顺周期属性凸显，“924”政策后景气向上逻辑有望验证 [12] 航空板块 - 2025年民航出行需求复苏，供给受限优化供需结构，票价有望中枢上移，低油价强化盈利弹性，航司有望开启景气与盈利上行周期 [12] 机场板块 - 机场行业在政策红利与流量复苏驱动下迎来机遇，国际航线年底有望恢复至疫情前水平，货运有韧性，非航领域退税政策或拉动收入 [13] 物流板块 - 需求端业务量增速超预期，无人物流车提供降本增效路径，2025年进入规模化商用爆发拐点，行业集中度提升，快递板块有望盈利修复 [13] 投资建议 - 2025年重点推荐供需格局优化的航空板块和科技降本重塑格局的物流板块 [14] 国防军工行业 核心观点 - 2025Q1军工行业营收和归母净利同比减少，但跌幅收敛；2025H2聚焦国产化、军贸、新质新域三大主线，业绩兑现期渐近 [16] 军贸需求 - 2024年全球军贸市场增长，印巴冲突凸显我国装备“名片效应”，预计2030年中国装备全球市占率达15 - 20% [17] 国产化替代 - 美国对C919技术封锁加速航空产业链自主化，C919国产化率约60%，订单超1500架，带动机体等产业链增量 [17] 新质新域赛道 - 军工主流赛道利空因素出尽，2025年迎来困境反转，新域新质作战力量相关领域α机会涌现 [18] 投资建议 - 内需和军贸共振，军工板块迎投资机遇，短期Q2财报季预期改善，军工元器件6月订单或扭转趋势；中期Q3行业催化剂增多；长期军贸空间打开，2027年建军百年高景气有望延续 [19] 基康仪器 核心观点 - 公司拟更名基康技术，从仪器仪表供应商转变为综合解决方案提供商 [22] 下游行业情况 - 水利方面2025年推进防洪体系建设和水库除险加固；能源方面积极推进水电基地建设；交通方面2025年启动或推进重大项目，下游行业景气将带动公司市场需求增长 [23] 投资建议 - 公司以市场为导向布局，加大研发投入提升竞争力，有望实现高质量发展 [24] ESG策略 核心观点 - ESG筛选策略（沪深300）和ESG舆情整合策略（沪深300）分别采用对应报告中的策略，本周截止6月20日，ESG筛选策略超额收益1.74%，ESG舆情整合策略超额收益3.38% [26][27]

数据要素与资本市场融合 - 数据要素作为新质生产力的重要组成部分正逐步融入资本市场创新体系[1] - 证监会围绕"数据要素×资本市场"等方向推进试点与示范项目[1] 德生科技在政务领域的布局 - 公司深度参与广州数据交易所(天河)服务专区建设运营[1] - 2024年7月专区运营大厅启用形成"天河服务专区模式"闭环体系[1] - 该模式整合数据服务、产品孵化、企业培育等功能[1] 企业服务能力建设 - 公司获得ISO55013数据资产管理体系认证[2] - 完成北京新城热力等企业首批数据资产确权登记[2] - 2024年3月与广州市标准化研究院等机构合作推动ISO55013标准本地化[2] 民生服务产品创新 - 推出职业背景调查、婚恋交友、家政服务等个人数据产品[2] 平台运营成效 - 广州天河数据交易平台累计成交金额超13亿元占全市50%以上[2] - 服务专区配备专业团队提升交易效率与质量[2] 产业生态培育 - 累计培育天河区248家数据要素型企业[3] - 平台上架交易标的达452项[3] - 通过专题培训等形式提升企业数据运营能力[3] 行业协会角色 - 作为天河区数据要素产业协会秘书长单位[3] - 聚焦数据确权、登记、流通等关键环节[3] - 深化政务、产业、民生领域数据应用创新[3]

数据规模预测 - 2025年全球数据量预计达到213.56ZB，2029年将增长至527.47ZB，实现翻倍以上增长 [1] - 中国市场2025年数据量预计为51.78ZB，2029年增长至136.12ZB，增速显著高于全球平均水平 [1] 国家数据要素综合试验区部署 - 中国部署10个数据要素综合试验区（北京、浙江、安徽、辽宁、山东、河南、湖北、湖南、海南、贵州），覆盖京津冀、长三角等核心区域 [2][3] - 试验区目标为培育数据经营主体、繁荣数据市场，推动实体经济与数字经济融合 [2] - 试验区联动可建立初步数据要素市场生态，覆盖工业、农业、商贸等多行业 [3] 北京试验区发展 - 北京实施"一区三中心"框架，打造国家数据管理中心、资源中心、流通交易中心 [5] - 公共数据体系汇聚超7000亿条数据，共享数据2.4万亿条，开放1.8万个数据集 [5] - 金融数据专区服务60余家金融机构及70万市场主体，累计服务超3.7亿次 [5] - 推动京津冀数据协同，签订战略协议，构建三地数据互信互认机制 [6] 贵州试验区发展 - 贵阳大数据交易所2024年交易额73.95亿元，同比增长超200% [7] - 贵州算力规模超77EFLOPS，智算占比98%，为全国一体化算力网络枢纽节点 [7] - 颁布《贵州省政府数据共享开放条例》等法规，优化数据流通环境 [7] 海南试验区发展 - 2024年数字经济核心产业营收突破2000亿元，为2022年的1.7倍 [10] - 建成海底智算中心集群，利用海水冷却降低能耗，打造"陆数海算"模式 [10] - 设立数据跨境服务中心，完善跨境海缆布局，推动数据安全流动 [11] 数据要素市场挑战 - 跨区域数据流通需解决安全问题，区块链和隐私计算技术为潜在解决方案 [13] - 地方数据制度差异大，需建立通用规则以促进跨省互认 [14] - 数据确权制度尚不完善，"三权分置"产权机制需细化规则 [15] 行业影响与前景 - 试验区探索为全国数据统一大市场建设提供经验，推动数字经济"中国模式" [16] - 生成式AI用户达2.5亿，数据要素流通加固AI发展基石 [15]

数字经济与数据要素 - 国家数据局将在北京、浙江、安徽等地部署建设10个国家数据要素综合试验区，支持培育经营主体和繁荣数据市场[1] - 数据要素是指投入生产经营活动、参与价值创造的数据资源，2020年被纳入土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素[1] - 数据已成为数字经济时代的基础性资源，开发数据要素资源是推动经济增长和发展新质生产力的重要新动能[1] 产业数字化与数字技术应用 - 产业数字化是传统产业改造升级的重要途径，例如模具生产企业利用工业互联网平台数据实现精准定价和高效排产[2] - 数字技术是培育新兴产业的有力手段，中国钢研团队通过"材料数据工厂"将高温合金研发周期从10年以上压缩到1年[2] - "人工智能+"成为高质量发展新引擎，数据要素赋能千行百业，推动传统产业转型和催生新业态[2] 数据资源与数字基础设施建设 - 2024年全国数据生产量达41.06泽字节（ZB），相当于1300多万部3D动画电影的数据量[3] - 我国算力总规模达280EFLOPS，八大国家枢纽节点算力规模达175EFLOPS[3] - 全球新公开的4.5万件生成式人工智能专利中，我国占比达61.5%[3]

深圳综合改革试点政策解读 政策核心定位 - 深圳被赋予建设国际科技创新中心的战略定位 重点围绕科技创新与产业发展进行制度性探索创新 [1][4] - 改革目标聚焦提升创新效率与发展新兴产业 提出更细致的制度性改革要求 尤其在产学研协同、新兴领域规则制定等方面 [1][3] 科技创新机制突破 - 强化企业作为科技创新主体和"出题人"角色 探索新型研发机构薪酬市场化管理制度 深化科研经费管理改革 [2] - 深圳医学科学院作为改革范例 采用不定编制、不定级别的社会化用人制度 已吸引丹扬院士等国际顶尖人才加入 [2] - 试点科研项目"经理人"制度 赋予其在团队组建、经费支配等方面更大权限 要求兼具技术、管理、市场三重能力 [2] 产业与人才发展路径 - 推动工程教育与产业深度融合 支持高校企业联合培养复合型工科人才 探索职业技能培训链与先进制造业集群衔接模式 [3] - 重点突破人工智能医疗设备准入、无人驾驶航空器管理制度、数据要素市场化配置三大领域 深圳在场景应用和标准制定方面具备先发优势 [3] 制度创新方向 - 遵循技术变革特征进行顶层设计 探索技术创新与制度创新协同发展的路径 目标形成可复制推广的经验 [4] - 改革突出多学科交叉融合特点 要求统筹推进育人方式、办学模式等教育体系改革 匹配新兴产业需求 [3]

深圳综合改革试点与科技创新 - 《意见》鼓励深圳在破解教育科技人才领域体制机制障碍、强化创新链产业链资金链人才链深度融合等方面继续探索 [1] - 新一轮改革试点目标更聚焦于创新，尤其在提升创新效率与发展新兴产业两大方面提出更细致的制度性改革要求 [1] - 深圳企业和产业在新一轮科技革命与产业变革中面临更多制度性与技术性问题，迫切需要解决产学研高效协同问题 [1] 企业科技创新主体地位 - 《意见》强调企业作为科技创新主体与"出题人"角色，因其处在技术与产业变革前线 [2] - 探索新型研发机构薪酬市场化管理制度与深化科研经费管理改革，以吸引全球顶尖人才 [2] - 深圳医学科学院实行社会化用人制度，已吸引丹扬、陆伟等国际顶尖学者加入 [2] 科研管理机制创新 - 提出科研项目"经理人"制度，赋予其在项目甄选、团队组建、经费支配等方面更大权限 [2] - 该制度要求经理人兼具科研技术素质与项目管理能力，需"懂技术、懂管理、懂市场" [2] 先进制造业与人才培养 - 深圳加快建设全球领先的先进制造业中心，需推动技术、教育与产业深度融合 [3] - 支持高校与企业联合培养高素质复合型工科人才，探索职业技能培训链与产业链衔接模式 [3] 新兴产业制度突破 - 赋予深圳探索人工智能辅助医疗设备准入、无人驾驶航空器飞行管理、数据要素市场化配置改革任务 [3] - 三大产业因缺乏机制与标准阻碍产业化，深圳在技术应用与场景创造方面具有先行优势 [3] 国际科技创新中心定位 - 《意见》突出深圳建设国际科技创新中心的战略定位，围绕科技创新与产业发展进行制度性探索 [4] - 遵循市场规律与技术变革特征，探索技术创新、制度创新与产业协同发展路径 [4]

湖北大数据集团成立 - 湖北大数据集团注册资本50亿元 定位为数字公共基础设施投资建设主体 数据要素汇集流通开发利用主体 可信数据空间建设主体 [1] - 该集团将整合政府 行业 科研和社会数据资源 打通数据要素流通利用的难点堵点 [1] - 有望牵头建立具有湖北特色的数据所有权 交易 流通和治理机制 推动数据成为"类资产"并进入市场流通 [1] 湖北数字经济发展现状 - 湖北数字经济规模从2023年的2 6万亿元增长至2024年的3万亿余元 增长15 4% [1] - 数字经济占湖北GDP比重从47%增长至50% 成为经济发展重要引擎 [1] - 数据流动量每增加10% 将带动GDP增长0 2% [1] - 武汉人工智能产业规模达700亿元 近3年年增速超30% [3] - 武汉聚集人工智能企业逾1000家 [3] 数字技术应用案例 - AI"火眼金睛"实时感应货物重量 协助机械臂装货 [1] - "智慧大脑"协调车辆进出 [1] - AI集群路由器支撑算网升级 构筑数字经济"高速公路" [1] - 数字经济在湖北的工业互联网 数字医疗和光电子信息产业已产生大批成熟应用案例 [2] - 中国光谷拥有包括光纤通信 激光技术 光电显示等在内的全产业链集群 [2] 未来发展计划 - 依托中部数据流通服务中心 打造中部数据要素流通枢纽 [2] - 聚焦政务 制造 交通 医疗 教育等领域 打造一批行业AI大模型 [2] - 推动人形机器人与脑机接口 智能大模型等融合发展 [2] - 武汉将推动20个以上行业大模型赋能应用 打造垂类大模型应用矩阵 [3] - 重点开展制造业 政务 医疗 交通等场景的模型训练和优化 推动模型从"可用"向"好用"转变 [2] - 加强人工智能伦理安全建设 探索脑机接口 仿人机器人等前沿技术监管框架 [2] 关键支撑要素 - 算力支撑是实现从"九省通衢"向"数智通衢"跨越的关键 [2] - 需加快制定区域数据交换协议 接口标准和所有权确认模式 建设"中央数据高速公路" [2] - 人工智能是数字经济的技术基础和增长引擎 [2]