本文目录一览：
- 1 、积极发展工业互联网加快产业转型
- 2 、20CM涨停!百万亿风口来了?六部门出手,打造人工智能重大场景
- 3、100大产业供应链全景图!(国内国际)
- 4 、供给侧结构性改革的内容
- 5 、大数据金融存在的问题
积极发展工业互联网加快产业转型
自工业互联网概念提出以来 ，世界主要制造大国都在积极推动工业互联网的发展和制造业的数字化智能化转型 。随着经济发展水平的提高 ，我国生产要素价格持续上涨，制造业的价格优势逐步削弱 。在世界地缘政治格局剧烈变化、百年疫情冲击的背景下 ，我国劳动密集型制造业面临较大的压力 ，需要重塑制造业的竞争优势。
首先，通过数字化 、网络化与智能化转型 ，企业生产成本降低 。例如 ，实现个性化定制，直接面向用户，避免库存产生 。其次 ，工业互联网促进制造业高端产业发展 ，通过数字化 、网络化与智能化实现产业转型，提升产品质量。
工业互联网是实现生产制造领域全要素、全产业链、全价值链连接的关键 ，是工业经济数字化 、网络化 、智能化的重要基础设施 。加快工业互联网发展 ，促进大众创业万众创新和大中小企业融通发展 。我国工业互联网面临的挑战 当前政产学研共识形成，中国工业互联网产业联盟成立 ，实践热情高涨。但仍面临挑战。
为企业数字化转型助力 随着人口结构变化 ，“人口红利”逐渐消失，制造成本上升 。消费者需求个性化 ，供给侧生产模式由“管道式 ”变为“生态型 ” 。工业互联网为数字化转型提供新型通用基础设施。工业互联网融合各实体经济领域 ，加速数字化进程 。工业企业数字化必须发展工业互联网 。
从互联网角度来看，工业互联网的发展可归纳为以下几点： 发展趋势处于向制造业渗透铺盖阶段 工业互联网目前正处于其发展的第三阶段 ，这一阶段的主要特征是工业互联网正在广泛地向制造业进行渗透和覆盖。这意味着工业互联网不再局限于特定的行业或领域 ，而是逐步成为制造业转型升级的重要驱动力 。
20CM涨停!百万亿风口来了?六部门出手,打造人工智能重大场景
月12日， 科技 部等六部门联合印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》(下称《意见》)， 探索 人工智能发展新模式新路径 ，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展 。
100大产业供应链全景图!(国内国际)
国内国际100大产业供应链全景图的核心内容概括如下：国内产业供应链全景图核心要点 虽然无法详尽列出100个产业供应链 ，但以下是一些关键领域的概览：电子信息产业：智能手机产业链：涵盖零部件供应、研发设计 、生产制造 、销售服务等环节。半导体产业链：包括芯片设计、制造 、封装测试以及下游应用等 。
核电产业链全景图：详细描绘了核电从核燃料开采 、加工、核反应堆建设到电力输出的完整流程 。光伏产业链：光伏产业链全景图：涵盖了光伏电池的制造 、组件生产 、系统集成及应用等各个层面。光伏背板产业链结构图：专注于光伏背板的生产及供应链 。光伏浆料产业链结构图：展示了光伏浆料的制备及应用 。
首先，生产贸易类参与者主要掌控着大宗商品的商流环节。随着行业的发展 ，这一领域已从过去的粗放式经营转型为集约化、规模化的产业集群模式。
餐饮代表性企业经营情况：行业整体毛利率水平较高 关餐饮业务的业绩情况 ，2022年上半年，海底捞(0686HK)的核心业务营收最高；味千(中国)(0053HK)的毛利水平较高 。2021年绝味食品(60351SH)的 ，门店数量最多 。
在中国物流信息化产业中 ，上游技术搭建由华为 、百度 、阿里巴巴以及腾讯等国内龙头IT、互联网企业提供服务。在中游的物流信息化搭建中，科德智能等企业在信息平台领域供应相关产品 。在下游的应用环节中 ，以怡亚通、飞马国际为首的供应链服务企业也将物流信息化技术用于企业自身的发展当中 。
供给侧结构性改革的内容
1 、供给侧结构性改革的目标是优化经济结构 ，实现资源的最优配置，从而提高经济增长的质量和数量。 与需求侧改革主要依靠投资 、消费和出口这三驾马车不同 ，供给侧改革侧重于劳动力、土地 、资本 、制度创造和创新等要素 。
2、供给侧结构改革主要包括以下几方面：去除无效供给：这就像给经济做一次大扫除 ，把那些没效率 、没市场的供给统统去掉，让资源能用到刀刃上 。改造传统落后供给：这就像给老机器升级换代，让传统的供给也能跟上时代的步伐 ，变得更高效 、更环保。
3、供给侧结构性改革旨在调整经济结构 ，使要素实现最优配置，提升经济增长的质量和数量 。需求侧改革主要有投资 、消费 、出口三驾马车 ，供给侧则有劳动力、土地 、资本 、制度创造、创新等要素 。
4、供给侧结构性改革既做“加减法” ，也做“乘除法 ”，其主要内容包括去除无效供给 ，改造传统落后供给 ，增加新供给同时不能简单理解供给仅仅是提供产品或服务，还应包括更加集约化配置的生产要素供给和有效的新制度供给。
大数据金融存在的问题
1 、大数据金融存在的问题：大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题 。大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考 。基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。
2 、数据安全风险。大数据金融依赖于海量的数据信息进行决策 ，数据的安全性和隐私保护成为一大风险点 。随着网络攻击手段不断升级 ，数据泄露、数据篡改等风险事件频发，给大数据金融带来巨大威胁 。模型风险。
3 、互联网金融存在的问题主要有：监管体系不健全 互联网金融作为新兴的金融业态 ，其监管体系尚未完善 。互联网金融的业务和活动往往跨越多个领域和部门 ，导致监管存在重叠和空白地带，容易滋生风险 。由于缺乏明确的监管框架和规范，部分业务操作存在不规范现象 ，甚至存在非法金融活动的风险。
4 、大数据金融是指集合海量非结构化数据 ，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息 ，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯 ，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢 。
5、随着金融行业快速发展 ，金融科技领域数据安全风险逐渐凸显 。大数据与金融风控的结合虽能有效应对风险 ，但数据采集 、质量 、使用、共享及决策过程中的问题，以及无序竞争和征信数据孤岛现象 ，对数据安全构成挑战。本文提出五大应对建议 ，旨在强化数据安全建设和伦理规范 。第一，加强数据立法 ，细化数据安全管理规范 。
6 、增强数据分析能力：大数据处理技术如Hadoop 、Spark等 ，能够处理与分析海量数据，为金融风险管理提供更精准的数据支持。挑战： 数据质量问题：大数据的多样性和来源广泛性可能导致数据质量参差不齐，影响风险管理的准确性 。 算法复杂性：机器学习与深度学习算法虽然强大 ，但其复杂性也可能导致模型难以理解和维护 。
