具身智能大模型是人工智能领域的重要发展方向，其发展历程从20世纪50年代的概念萌芽逐步发展到如今的多模态融合与复杂任务规划。                                

2024 年，国内 TLAC 债开启发行 国内 TLAC 债起步偏晚，2024 年 5 月开始发行。2024 年 2 月，五大全球系统 重要性银行中农工建交陆续公布了 TLAC 非资本债券发行计划，总规模合计不 超过 4400 亿元。2024 年 5 月，首批 TLAC 债正式发行，全年共发行 2300 亿 元，发行期限主要为 3+1 年、5+1 年、10+1 年。

DeepSeek部署与蒸馏模型推理评测-量化漫谈系列

“DeepSeek-R1 模型”概念基金筛选 在国金证券金融工程团队 2025 年 2 月 9 日发布的研报《ChatGPT 热点挖票系列：DeepSeek-R1 模型产业链解析》中， 我们给出了“DeepSeek-R1 模型”产业链及概念股。根据此概念股清单，结合基金持仓及指数最新成分股数据，我们 筛选了“DeepSeek-R1 模型”概念基金，包含主动权益基金 32 只及被动指数基金 34 只。

策略：春季行情，科技领涨。宏观政策基调积极、流动性和国内基本面均有 边际改善，这为春季行情提供了有力支撑。从行业维度看，我们回顾历史发 现春季行情中领涨行业无普适性规律，而是得益于当时政策或产业因素催 化。近期 Deepseek 大模型或将加速 AI 应用的落地，引起市场广泛关注。 因此，我们认为随着春季行情的徐徐展开，需重视 AI 等产业趋势迎来积极 催化的领域。

美国货币政策框架在 2008 年金融危机前后经历了显著的变化，美联储货 币政策由稀缺准备金框架转向充足准备金框架。2008 年全球金融危机 前，美联储采用稀缺准备金框架，将联邦基金市场隔夜利率作为操作目 标，通过公开市场操作等手段调控短期利率，进而影响实体经济。银行 体系准备金被控制在最低规模，美联储通过小幅、频繁的公开市场操作 调控短端利率，以维持市场利率在目标范围内。金融危机爆发后，短期 利率迅速降至零，传统货币政策工具失效。为营造宽松的流动性环境， 美联储推出量化宽松政策，大量购买长期国债和机构抵押贷款支持证券 等资产，向市场注入大量流动性，银行体系准备金供过于求，稀缺准备 金框架难以维持。在大量流动性涌入金融体系后，美联储开始对准备金 付息以控制利率，形成充足准备金框架。在该框架下，美联储通过设定 一系列政策利率，如超额准备金利率、隔夜逆回购利率等，来调控短端 利率，确保市场利率在目标区间内。

近日，财政部及各地方财政厅（局）陆续发布了 2024 年财政数据。2024 年全 国和地方一般公共预算收入分别比上年增长 1.3%和 1.7%，增速均较上年大幅 放缓，一方面与有效需求不足、价格下滑因素拖累税收收入有关，另一方面 与房地产行业税收优惠等一揽子增量政策实施造成的财政减收有关。由于 2023 年制造业企业缓税入库抬高基数，多个省份 2024 年增值税收入同比负增 长；受工业企业利润下滑影响，广东、吉林等地企业所得税收入负增长；受 大宗商品价格回调和煤炭生产放缓影响，山西、陕西资源税收入大幅下降； 受房地产市场拖累，多个省份契税、土地增值税收入下滑明显。2025 年要实 施更加积极的财政政策，经济不确定因素和结构性减税降费政策叠加，基层 “三保”压力和城投付息压力仍存，短期看地方财政难言轻松。从长期看， 增量政策效应显现带动宏观经济向好将逐步激发财政增收潜力，促进地方财 政平稳运行

零售： 2025年1月全国乘用车市场零售179.4万辆，同比下降12.1%，环比下降31 .9%。1月零售处于历史低位，环比增速降幅31.9%也是仅次于2023年1月 的41%降幅。 入冬以来，由于“拉尼娜"出现，我国东部地区受偏北风异常影响，降水明 显偏少，气温偏高，用车需求不是很强烈。随着2024年国家汽车报废更 新与置换更新政策年度性结束，2025年1月车市虽然相关政策仍在延续， 1月政策过渡期是2025年购车补贴享受的最佳时间。但由于春节较早，很 多消费者提早在2024年末完成春节前的置换购车计划，因此1月车市稍弱 于往年车市的火爆节奏，加之1月的有效销售时间少4天以上，因此出现零 售负增长是符合预期的。

假期旅游数据是我们观察居民出行、消费升级的重要指标。但在该指标的使用过程当中，经常会 存在一些“疑点”：比如春节长假，有时候是8天，有时候是7天，同比增长如何计算？为什么文旅 局公布的旅游人次绝对数无法直接推测出“恢复至2019年同比口径”的百分比，这其中涉及所谓 “规模以上”调整吗？到底哪些行为算“旅游”，探亲算旅游吗，出差算旅游吗？到底哪些收入属于 旅游收入，除了吃喝玩乐，旅行过程中的购物算旅游收入吗？我们发现，由于上述问题并没有被 系统地解答过，在解读假期旅游数据时经常会出现一些错误，尤其是涉及数据纵向比较之时。带 着这些疑问，本文试图一次性讲清楚假期旅游数据统计的一些要点。