这两天，大数据技术领域看似平静，实则暗流涌动。如果你只盯着那些日涨日跌的K线图，可能会错过真正的“富矿”。真正的技术突破，往往不是横空出世的爆炸新闻，而是像春雨一样，悄然渗透到产业肌理的每一个角落。我们梳理了近期的技术动态与政策风向，发现两条清晰的主线正在交汇：一是以“数据要素”为核心的产业基础制度加速构建，二是人工智能技术正以前所未有的深度与行业大数据融合。这不仅仅是技术的迭代，更是一场关于生产力与生产关系如何被数据重新定义的深刻变革。

  就在几天前，国家数据局印发的《关于加强数据科学技术创新的实施建议》为未来几年的技术发展指明了方向。这份文件的核心目标非常明确：到2027年，初步建立数据驱动的产业创新体系。这绝非一句空泛的口号，它意味着数据将从辅助工具，升级为驱动产业升级、商业模式创新的核心生产要素。

  《意见》提出了具体的技术攻关路径：聚焦数据供给、流通、利用、安全等关键环节，并要研制一批关键软硬件设备。这直接指向了大数据产业链的“硬骨头”——如何让数据在安全可信的前提下，像水电一样自由流动、高效利用。同时，文件强调要“加快全国一体化算力网建设”，打造高性能算力体系。这为所有上层的大数据与AI应用提供了“高速公路”和“发电厂”，没有强大的底层算力支撑，一切智能都无从谈起。

  这一政策信号，为整个大数据产业注入了长期发展的确定性。它预示着，围绕数据采集、治理、分析、交易、安全的全链条技术，将迎来新一轮的国家级投入和市场需求爆发。

  如果说政策搭建了舞台，那么AI，特别是大模型技术，就是舞台上最耀眼的明星。近期的技术突破显示，AI正在从“感知智能”大步迈向“认知智能”和“行动智能”，其处理和分析海量非结构化数据的能力发生了质变。

  首先，是模型架构的持续进化，追求更高性能与更低成本。 例如，小红书开源的千亿级MoE（混合专家）模型，在推理时仅激活少量参数，在保持高性能的同时大幅度降低了成本。华为开源的盘古720亿参数混合专家模型，同样体现了这一趋势。这种“大模型、小激活”的路径，让企业以更经济的代价获得强大的数据分析能力成为可能。

  其次，是模型能力的专业化与垂直化。 通用大模型固然强大，但要在具体业务中创造价值，必须与行业知识深度结合。百度智能云发布的“千帆慧金”金融大模型，就是向“行业深度定制”的战略升级。网易有道推出的“子曰3”模型，则专注于数学教育领域，还可以在单块消费级GPU上运行，为“AI+教育”提供了低成本方案。这标志着，大数据分析正从通用的报表和可视化，进入基于行业大模型的深度洞察与决策辅助阶段。

  更值得关注的是，AI正获得“主动行动”的能力。 智谱AI上线的企业级超级助手Agent CoCo，能够无缝嵌入企业现有系统，融合企业数据资源和工具去达成目标。阿里巴巴开源的MaskSearch框架，则让AI学会通过“主动搜索+多步推理”来处理问题。这在某种程度上预示着，大数据系统不再仅仅是呈现“发生了什么”（描述性分析），而是能够基于数据“预测将会发生啥”（预测性分析），并“自主执行该做什么”（规范性分析）。

  这些技术进展共同指向一个未来：企业的大数据平台将逐渐演变为由多个专业化AI智能体驱动的“数据大脑”，自动完成从数据清洗、分析到生成报告、甚至触发业务流程的全链条工作。

  技术的生命力在于应用。上述两大趋势——数据要素价值化和AI深度赋能——正在A股市场催生明确的结构性机会。我们大家可以从大数据产业链的所有的环节，来寻找潜在的受益者。

  政策推动数据资产入表，直接持有或运营高价值数据资源的企业是首要关注对象。例如，在学术数据领域，中国科传、同方股份（旗下知网）拥有国内顶尖的学术资源库。在政务和公共数据领域，拓尔思的数据产品已入驻上海数据交易所，并为其他AI公司提供数据服务；久远银海深耕医保信息化，其数据产品已在广州数据交易所挂牌。这一些企业坐拥“数据富矿”，其资源价值正随着数据要素市场的完善而被重估。

  当数据成为原油，需要强大的工具进行提炼。这包括数据治理、分析平台和垂直行业应用软件商。

  行业应用：在金融、政务、工业等垂直领域，科大讯飞（智能语音与认知）、东方国信（工业网络站点平台）、久其软件（财务数据分析）等公司，正将AI与大模型能力融入其解决方案，帮助客户从数据中挖掘业务价值。

  视频数据处理：随着多模态AI发展，图像、视频数据价值凸显，海康威视、大华股份等安防龙头拥有海量的视觉数据和处理能力。

  IT基础设施与运维：天玑科技、银信科技等提供大数据IT基础设施和服务。

  数据安全：数据流通的前提是安全可控，启明星辰、卫士通等网络安全厂商的角色至关重要。

  算力支撑：虽然未在近期新闻中直接提及，但全国一体化算力网的建设，离不开服务器、芯片、数据中心等硬件厂商的支持，这是一个更底层的赛道。

  回顾大数据技术的发展历史，我们经历过Hadoop点燃的技术信仰，也经历过数据中台等概念过载后的落地焦虑。今天，在数据要素和AI大模型的双重加持下，大数据似乎迎来了“第二春”。但我们仍需保持一份清醒。

  技术的突破是显性的，但数据治理的挑战是隐性的、长期的。数据质量、权属界定、隐私保护、利益分配，这些非技术性问题往往成为项目成败的关键。此外，大模型的“黑箱”特性带来的可解释性、伦理偏见等问题，也亟待解决。

  对于投资者而言，识别哪些公司是“真金不怕火炼”至关重要。比起追逐单纯的概念，更应关注那些具备真实数据资产、能将技术与具体业务场景深层次地融合、并已产生稳定现金流或清晰商业模式的公司。例如，在工信部公布的软件业运行数据中，云计算、大数据服务收入保持了12.8%的同比增长，这从宏观层面验证了市场需求的真实存在。

  2025年，我们见证了DeepSeek-R1在推理能力上的突破，也看到了国家层面对于数据科学技术创新的顶层设计。这告诉我们，大数据技术的未来，不再是单一技术的炫技，而是“数据要素化”与“AI智能化”的深度融合。

  对于码农和开发者而言，这在某种程度上预示着技术栈需要更新：不仅要懂分布式计算、数据仓库，还要理解大模型的原理、微调与应用，更要关注数据合规与伦理。对公司而言，这在某种程度上预示着竞争维度已经改变：从比拼IT预算，到比拼数据资产的质量与利用效率。

  这个周末，当别人在讨论市场短期的涨跌时，不妨将目光放得更远一些。看看哪些公司正在默默地构建自己的数据护城河，哪些公司的技术产品正在从“项目制”向“平台化”、“服务化”演进。因为，当数据驱动的产业创新体系真正建立起来时，今天的布局，将决定明天的位置。大数据的故事，远未结束，而是进入了最激动人心的新篇章。

  青海省人民政府办公厅关于印发《青海省主要污染物排污权有偿使用和交易管理办法》的通知青政办〔2025〕26号青海省主要污染物排污权有偿使用和交易管理办法第一章 总 则第一条 为进一步规范排污权有偿使用和交易行为，优化环境资源配置，提升企业自主减排意识，推动环境质量改善，根据《排污许

  ◎ 科技日报记者 张晔 通讯员 彭常青2025年12月31日，全球首艘24000标准箱甲醇双燃料集装箱船在南通下水。该船是目前全球载箱量最大、技术最先进的绿色清洁能源集装箱船之一，标志着我国在船舶人机一体化智能系统与绿色航运领域实现重大突破。

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  今天（1月1日）是2026年的第一天2026年元旦假期来了好消息：2026年法定节假日放假调休天数比2025年增加5天！

  天津市人民检察院消息，2025年12月31日，天津市检察院召开全市检察机关总结表彰大会。公开简历显示，王光辉，男，汉族，1967年11月生，安徽岳西人，1990年7月参加工作，1992年5月加入中国，中国人民大学法学院法律硕士专业，研究生学历，法律硕士学位。

  12月25日，郑州华骏技术有限公司负责人通过“郑好办”APP郑东新区分厅发起咨询，数智政务服务员“郑小东”经过思考后响应，不仅清晰列出创新创业团队、重大科学技术专项、小微企业园扶持等高频补贴政策的申报条件与流程，还精准标注了郑东新区科学技术人才局的相应政策咨询科室，让企业对接无忧。

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