（一）创新重点产品进清单。围绕智能制造装备、能源装备、专用 装备、重大装备等高端装备领域推出 50 类标志性产品，发布后定期更新。 推动安全应急监测预警、消防系统与装备、安全应急智能化装备等加快 升级改造。在集成电路、航空航天、船舶海工、汽车制造、能源装备、 先进材料等重点领域推动创新产品应用，推进创新替代计划，提高创新 设备投资规模占比 5 个百分点。（责任单位：市经济信息化委、市发展 改革委、市应急局、各区政府） 新产品和技术”项目的，给予获评企业 30 万元奖励；对首次获评中国半 导体行业协会“IC 独角兽”称号的企业给予 20 万元奖励；对首次获评 中国集成电路创新联盟“集成电路产业技术创新奖”的企业给予 20 万 元奖励。列入国家鼓励重点集成电路设计企业和软件企业清单的，给予 200 万元一次性奖励。 9-2.助力企业快速发展。按年度主营业务收入规模，分类给予奖励： （1）研发设计类企业：对年度主营业务收入首次突破 一、着力推进结构优化，增强新型工业化发展动能 （一）巩固提升主导产业。深入推进产业建圈强链，找准主导产业 和重点产业链“卡脖子”、“掉链子”环节，建立重点产业链“薄弱缺” 环节清单，重点补齐集成电路及专用设备、算力设施等垂直产业链和配 套环节，支持研发薄膜太阳能电池、晶硅钙钛矿叠层电池等高效太阳能 电池及相关电子专用设备，推动能源电子产业融合升级。加快推进产业 基础再造，鼓励引导企业通过增资扩产聚焦核心关键零部件与元器件、

在新片区电网末端及供电能力不足、出现过载情况的区域、输电走廊或 变电站站址资源紧张地区合理布局建设新型储能，降低电网基础设施综 合建设成本，提升电网整体供电能力和运行水平。 3.灵活发展用户侧储能 对于高端装备制造、生物医药、集成电路、数据中心、通信基站等 电力负荷高的用户，根据电力容量要求配置新型储能设施，降低用电费 用。对电能质量要求高的用户，试点建设锂离子电池、探索建设氢燃料 电池等新型储能，提升电力保障能力。 家产业政策规定的产品所取得的收入，在计算应纳税所得额时减按 90% 计入收入总额；充分发挥研发费用税前加计扣除政策作用，对符合条件 的行业企业按 100%比例加计扣除研发费用，对符合条件的集成电路企业 和工业母机企业研发费用加计扣除比例提高至 120%，进一步激励企业加 大“两化”改造关键技术研发投入。对企业投资的单位价值不超过 500 万元的设备器具，允许一次性计入当期成本费用在计算应纳税所得额时 精 特新“小巨人”称号的企业给予 100 万元奖补，对获得国家级单项冠军 称号的企业给予 200 万元奖补。（责任单位：省工业和信息化厅） 21．强化制造业发展服务保障。落实先进制造业企业、集成电路企 业和工业母机企业增值税加计抵减政策。（责任单位：省税务局）保持 全省制造业贷款年度增速高于各项贷款平均增速，提高制造业中长期贷 款占比。新增新型政银担业务放款 1300 亿元以上，平均担保费率不高于

“加快高水平科技自立自强。”高质量发展的另一大重点是科技创新能力的跨越提升。《建 议》 在科技自立自强部分首先提出要“加强原始创新和关键核心技术攻关”，并点出了若干 重点领 域的关键核心技术，包括集成电路、工业母机（高端机床）、高端仪器、基础软件、先进 材料、 生物制造等。这些都是当前制约产业升级和安全发展的“卡脖子”领域，需要国家集 中力量 攻克。《建议》提出“提高基础研究投入比重，加大长期稳定支持”，我们认为未来对

纺织、高端装备和现代物流等赛道，加快传统产业改造提升，支持历 ` EESIATEL：010-58460051EMAIL：eesia@eesia.cn 史经典产业再创新辉煌。聚焦人工智能、集成电路、生物医药、新能 源汽车、新材料、氢能与储能等赛道，推动新兴产业培育壮大。聚焦 脑机接口、人形机器人、高端软件、生物制造、空天信息和低空经济 等赛道，加快未来产业前瞻布局。统筹安排工信财政专项资金支持 重点产业链培育项目追加 2%-6%，（其中智能光伏及新型储能、电动 工具、纺织服装、磁性材料等产业项目追加奖补 2%，新能源汽车及 关键零部件、生物医药及植入性医疗器械等产业项目追加奖补 4%， 集成电路及信创、电子化学品、工业机床、机器人等产业项目追加奖 补 6%）；低空经济、量子计算等产业项目追加 8%。单个项目当年奖 励额最高不超过 2000 万元。 7.对智能工厂（数字化车间）项目实施分档奖励，对新认定的省

人类社会正进入数据要素化发展新阶段 08 > 09 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 在现代经济社会发展史上，任何一项新型事业的发展壮大都离不开背后产业的支撑，正如软件事业背后的软件产业、集 成电路背后的集成电路产业、电子信息事业背后的电子信息产业一样，数据事业的发展壮大也离不开数据产业的发展。当前， 围绕数据资源“采、存、算、管、用”的全生命周期各环节，已形成一大批数据资源、数据技术、数据应用、数据服务、数据安