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标签:半导体 第51页

政府投资大幅增加,民间投资占比超50%,优化投资效率,重点关注方向精准、要素配置高效和投资环境便利。

1. 今年中央预算内投资、新增地方政府专项债券规模增加,政府投资规模明显增加。 2. 民间投资占全部投资的比重超过50%,将鼓励和支持民营企业参与重大项目建设。 3. 进一步提高投资效益:"三个更加"(投资方向精准,要素配置高效,投资环境便利)。

人工智能加速生产力,大模型提升智能化,具象人工智能成为未来研究重点。

1. 生成式人工智能可取代脑力劳动,提高各行业生产力,特别是劳动力短缺行业。 2. "人工智能+" 概念旨在促进人工智能在各行业落地应用,提升产业自动化和效益。 3. 中国需突破算力瓶颈,推动国产 GPU 研发或利用超算优势加速人工智能发展。 4. 大模型提升了人工智能智能水平,使通用人工智能成为可能,但距离实现通用人工智能尚需解决意识和情感等根本问题。 5. 下一轮通用人工智能浪潮的研究方向为具象人工智能,着重解决机器人的行为能力。

2022年GDP超126万亿,增长5%左右,就业稳定,通胀缓和,创新驱动,新兴产业快速发展,改革稳步推进,对外开放持续扩大。

1. 国内生产总值超过126万亿元,增速居世界主要经济体前列。 2. 今年国内生产总值增长预期目标定在5%左右。 3. 城镇新增就业1200万人以上,城镇调查失业率5.5%左右;居民消费价格涨幅3%左右;居民收入增长和经济增长同步。 4. 财政赤字率拟按3%安排,拟发行超长期特别国债1万亿元。 5. 推动关键核心技术突破,全面提升自主创新能力。 6. 生物医药、纳米技术应用、人工智能三大新兴产业去年产值超4000亿元。 7. 推进重点领域和关键环节改革攻坚。 8. 主动对接高标准国际经贸规则,稳步扩大制度型开放。

新质生产力以高科技、高效能、高质量为特征,需加强科技创新、体制改革、人才培养,促进产业升级和建设五大强国。

1. 新质生产力符合新发展理念,具有高科技、高效能、高质量特征。 2. 科技创新是发展新质生产力的核心要素,需加强原创性、颠覆性科技创新。 3. 深化体制机制改革,打造新型劳动者队伍,夯实人才基础。 4. 升级改造传统产业,发展壮大战略性新兴产业,前瞻布局未来产业,推进新型工业化和加快建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国和农业强国。

跨境服务贸易负面清单全面实施,外资准入进一步放宽,自贸协定推进中,中国-东盟3.0版谈判开启,力争加入DEPA、CPTPP。

1. 全面实施跨境服务贸易负面清单。 2. 继续缩减外资准入负面清单,放宽电信、医疗等服务业市场准入。 3. 推动落实已生效自贸协定,与更多国家和地区商签高标准自贸协定和投资协定。 4. 已和29个国家和地区签署了22个自贸协定,自贸伙伴贸易额占中国对外贸易总额的三分之一左右。 5. 推进中国—东盟自贸区3.0版谈判,推动加入《数字经济伙伴关系协定》(DEPA)、《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》(CPTPP)。 6. 负面清单试水到全面实施。

中央企业科研投入加大,重点布局基础研究和战略性产业,转型营造新质生产力生态。

1. 中央企业去年基础研究投入达600亿元人民币,占研发投入比重接近6%。 2. 中央企业将加大目标导向的基础研究投入,并融入全球创新网络与国内科研机构等合作。 3. 中央企业将重点发展战略性新兴产业和未来产业,目标2025年战略性新兴产业收入占比达35%。 4. 中央企业转变理念,摒弃短期投资、追求脱实向虚等落后理念,营造新质生产力生态。 5. 中央企业现有120万科技人才,鼓励科技工作者勇于创新攻坚。

中国科技创新集群领先全球,推动高质量发展需重视教育、科技、人才。

1. 我国全球百强科技创新集群数量跃居世界第一。 2. 发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求。 3. 以科技创新引领现代化产业体系建设是战略选择。 4. 传统产业焕新、新兴产业壮大、未来产业培育是推动高质量发展的重要举措。 5. 教育、科技、人才是高质量发展的基础性支撑。

上海孵化器打造千亿级科创“核爆点”,投资百名科学家创业项目,助推技术创新和产业发展。

1. 上海高质量孵化器将打造2-3个千亿级产值规模的“科创核爆点”。 2. 莘泽孵化器将建设一座面积达1400平方米的概念验证中心,用于支持“超前孵化”。 3. 莘泽孵化器计划在未来5-10年投资100位科学家的创业项目,以培育“核爆点”。 4. 中科创星科技孵化器有限公司已投资超过420家硬科技企业,其中90%以上为创业早期的中小企业。 5. 上海高质量孵化器旨在打造更多成功标杆样本,助推长三角技术创新和高端产业发展。

我国计划2025年实现智能汽车规模化生产,但智能驾驶立法存在适用场景有限、标准不统一等问题,建议完善法律法规保障自动驾驶发展。

1. 根据规划,2025年我国将实现有条件自动驾驶的智能汽车规模化生产。 2. 智能驾驶立法文件效力低,适用场景有限,标准不统一。 3. 《道路交通安全法》未将“机器驾驶人”纳入驾驶主体范围。 4. 建议在《道路交通安全法》中明确“机器驾驶人”定义,强制安装黑匣子或云端备份,增加智能驾驶事故认定和产品责任保险等规定。