日前，国家统计局、科学技术部和财政部联合发布了《2024年全😅国科技经费投入统计公报》，国家统计局社科文司首席统计师张启龙😊进行了解读。 一、研究与试验发展（R&D）经费稳定增长🙄，投入强度持续提升 2024年，我国研究与试验发展（R😍&D）经费投入总量突破3.6万亿，达到36326.8亿元，比😡上年增长8.9%，保持稳定增长趋势。“十四五”前四年，我国R😆&D经费年均增长10.5%，增速高于规划目标，在世界主要经济😜体中居于前列。目前我国研究与试验发展（R&D）经费总量位居世😊界第二位，仅次于美国，是日本（第三位）的3.5倍、德国（第四😎位）的3.7倍。研究与试验发展（R&D）经费投入规模持续加大😆，为我国加快推进科技强国建设提供有力保障。 从投入强度😍看，2024年我国研究与试验发展（R&D）经费投入强度（R&😊D经费与GDP之比）为2.69%，比上年提高0.11个百分点🤗[1]，提升幅度快于“十四五”以来年均水平0.03个百分点，😢延续较快提升态势。我国研究与试验发展（R&D）经费投入强度在😊世界上位列第12位，已经连续多年超过欧盟水平（2.13%），🤗并接近OECD国家平均水平（2.70%）。 二、企业创🤯新主体地位稳固，研究机构和高等学校研发投入保持较快增长 🤩 企业、政府属研究机构和高等学校是我国研究与试验发展（R&D😎）活动的三大执行主体。2024年，这三大执行主体研究与试验发🔥展（R&D）经费分别为28211.6亿元、4231.6亿元和🔥3065.5亿元，分别比上年增长8.8%、9.7%和11.3🎉%。企业占全社会经费投入的比重连续多年保持在75%以上，对全😂社会经费增长的贡献率达到77.1%，是拉动我国R&D经费增长😁的主要力量。从重点领域看，规模以上高技术制造业和装备制造业R😁&D经费分别增长10.2%和10.5%，快于全部规模以上企业👏经费增速，为关键核心技术攻关和产业基础能力提升创造条件。 🥳 2024年，政府属研究机构和高等学校占全社会研究与试验发😢展（R&D）经费的比重分别为11.6%和8.4%，占比与上年😴基本持平。从国际比较看，我国企业研究与试验发展（R&D）经费😆占比水平（77.7%）接近美国（79.0%）和日本（79.4😘%），高于德国（67.4%）、法国（65.8%）等欧盟国家。😢 三、基础研究投入取得新突破，占比延续上升势头 🌟分活动类型看，2024年我国基础研究、应用研究和试验发展经费🌟分别为2500.9亿元、4305.5亿元和29520.4亿元🤔，分别比上年增长10.7%、17.6%和7.6%。基础研究经💯费增速高于R&D经费增速1.8个百分点，延续两位数以上较快增😆长势头；总量仅次于美国，位列世界第二位，占研究与试验发展（R⭐&D）经费比重达到6.88%，创历史最好水平。 政府属🥳研究机构和高等学校是我国基础研究的主力军，2024年对基础研🤔究经费增长的贡献率分别为52.0%和40.0%，各类大科学装😎置和实验室体系建设运行顺利，是我国基础研究投入重要增长点。应😅用研究经费增速高于其他类型活动，表明各类创新主体研究活动进一🎉步向创新链条前端拓展，更加重视对底层科学技术问题的研究探索。😜 四、财政科技支出稳步增长，税收优惠政策加力显效 😴 根据全国财政决算数据，2024年国家财政科学技术支出为12😆629.2亿元，比上年增加633.3亿元，增长5.3%，重点⭐保障基础研究、科学研究计划和科研设施建设资金需求。其中，中央🎉和地方财政科技支出分别为4192.5亿元和8436.7亿元，😉占全国财政科技支出的比重分别为33.2%和66.8%。 🔥 展开全文 近年来，国家聚焦支持科技创新部署实施一系列😊税收优惠政策，涵盖创业投资、研发投入、成果转化、人才培育等多💯个环节，为各类创新主体提供资金支持。据税务部门数据，2024🌟年企业享受研发费用加计扣除政策的户数和费用分别比2021年增🎉长16.7%和25.5%，有效激励各类企业持续加大研发投入。😆 五、区域协同发展成效凸显，创新高地引领作用增强 🙌 2024年，我国东、中、西部和东北地区研究与试验发展（R&💯D）经费分别为23773.0亿元、6582.1亿元、4759🤔.8亿元和1211.9亿元，分别比上年增长9.0%、8.4%🤯、9.2%和8.6%，几大区域板块均实现较快增长。京津冀、长🎉三角地区研究与试验发展（R&D）经费分别为4866.8亿元和😅11238.8亿元，分别比上年增长9.2%和10.5%，广东😎研究与试验发展（R&D）经费突破5000亿大关，区域创新高地👏引领作用突出。安徽、湖北、川渝、陕西等研究与试验发展（R&D🔥）经费分别比上年增长10.4%、9.2%、9.1%和9.5%🎉，均高于全国增速水平。长江经济带和黄河流域地区研究与试验发展🤔（R&D）经费分别为17732.3亿元和7152.3亿元，分❤️别增长10.0%和8.4%，科技支撑区域协同发展成效凸显。 🎉 2024年，研究与试验发展（R&D）经费超过千亿元的省😀（直辖市）有12个；超过两千亿元的省（直辖市）有6个，与上年💯持平。研究与试验发展（R&D）经费投入强度超过全国平均水平的😴省（直辖市）有7个，依次是北京（6.58%）、上海（4.35😡%）、广东（3.60%）、天津（3.44%）、江苏（3.36🎉%）、浙江（3.22%）和安徽（2.76%），七个地区的R&😁D经费总量合计占全国比重达55.7%。 总的来看，在以🤩习近平同志为核心的党中央坚强领导下，各地区各部门锚定科技强国🚀建设目标，加快推进科技创新与产业创新深度融合，培育壮大新质生⭐产力，2024年全社会研究与试验发展（R&D）经费保持稳定增😀长，主要结构指标向好向优。下阶段，要进一步拓宽R&D经费筹集🤯渠道，巩固深化税费减免等相关政策成效。大力发展科技金融，健全🔥创业投资、货币信贷、资本市场、科技保险和财政政策等全方位支持🔥体系，聚焦关键技术和重点领域，引导企业和社会力量持续加大研发🤩投入，完善多元化投入新格局。 注：[1]根据2023年😡第五次全国经济普查GDP最终核实数据，2023年研究与试验发🥳展（R&D）经费投入强度修订为2.58%。返回搜狐，查看更多👏

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多