美国CPI今晚来袭，拐点将至？美联储还能嘴硬多久******
对于美国政府和美联储而言，通胀依然是眼前最重要的经济问题。外界正在密切关注周四将发布的2022年12月消费者价格指数CPI数据，超预期降温的数据可能让有关提前结束加息周期的猜测进一步升温，从而加剧风险资产的波动性。
不过美联储态度明面上尚未发生变化，多位官员连番发表鹰派言论，市场与美联储之间有关政策路径的博弈正在展开。
CPI月率或意外转跌
作为2月决议声明前为数不多的重磅数据，即将公布的通胀数据重要性不言而喻。华尔街最新预计，去年12月美国CPI同比增长从此前的7.1%放缓至6.5%，不考虑能源和食品的核心CPI同比增长5.7%。值得注意的是，CPI环比增速可能降至零以下，如果成为现实将是2020年5月以来的首次。
能源价格回落被视为物价降温的主要动力。美国汽车协会AAA数据显示，去年12月美国汽油价格下跌逾12%，燃料价格是过去一年CPI上行的重要推手。与此同时，受供应链瓶颈缓和及全球经济下行压力影响，上月工业金属等原材料价格也呈现调整态势。
上游原材料价格变动减轻了企业的成本压力。随着消费需求降温，去年底美国工厂活动持续承压。供应管理协会(ISM)12月制造业活动指数进一步回落至48.4，创2020年5月以来最低水平。分项指标中，生产价格指数已经回落到疫情以来的最低水平。
作为通胀的另一大组成部分，住房通胀压力也在缓解。抵押贷款利率飙升打压了房地产市场销售，房价涨幅迅速收窄，也影响了租房市场。美联储主席鲍威尔在去年12月议息会议后的新闻发布会上也提及了房租问题，认为只要租赁通胀指标持续下降，住房服务通胀会在某个时候开始回落。
根据Realtor.com的数据，全美租金涨幅已经连续十个月放缓，11月同比增速降至3.4%，这是19个月以来的最小涨幅。克利夫兰联储近日公布的研究指出，租金数据走势往往比CPI中的住房指标领先一年左右。
高盛首席经济学家哈齐乌斯(Jan Hatzius)本周发布报告表示，抵押贷款利率提高导致美国住房市场疲软，这将有助于将今年的核心通货膨胀率降至3%以下，低于联邦公开市场委员会FOMC 3.5%的预测。
相比之下，服务业通胀依然棘手。服务业从业人员占据美国就业的大部分，去年10月，服务业通胀一度增长超7%，这是自1982年以来的最快速度。嘉信理财指出，目前劳动力市场最紧张的行业基本都集中在服务业，这也推高了薪资压力和潜在的通胀风险。不过经济放缓已经开始冲击服务业，在连续扩张30个月之后，美国ISM非制造业指数在2022年年末跌破荣枯线，消费需求在经济不确定性下大幅萎缩，并开始影响包括科技在内的部分行业的就业岗位。
牛津经济研究院高级经济学家施瓦茨(Bob Schwartz)此前在接受第一财经记者采访时表示，服务价格对经济降温的抵抗力更强，与劳动力成本的联系更为紧密。尽管就业市场有所降温，但整体依然火热，低失业率环境下不少企业依然面临招聘困境和用工成本的挑战。
结合去年的市场情况，最新通胀数据可能会引发市场巨震。摩根大通分析师泰勒(Andrew Tyler)预计，任何显示美联储抗通胀行动取得进展的迹象都会刺激美股。“通胀降温应该有助于熊市反弹，因为现有的仓位部署可能导致市场对空头回补反应过度。如果CPI跌破6.4%，标普500指数或将上涨3%至3.5%。”他写道。
美联储保持嘴硬
与上周类似，本周以来多位美联储官员在讲话中继续传递“鹰派情绪”。旧金山联储主席戴利(Mary Daly)和亚特兰大联储主席博斯蒂克(Raphael Bostic)均暗示利率不仅需要继续上涨至5%以上，而且可能在一段时间内保持不变。美联储理事鲍曼(Michelle Bowman)认为，加息将持续到有令人信服的迹象表明通胀已经达到顶峰，并处于明显下降趋势，然后才会调整货币政策。
然而紧缩政策正在让经济不确定性升温。考虑到仍处于激进的紧缩周期中，周二世界银行预计今年美国经济增长将大幅放缓，落后于全球扩张的步伐。数据显示，美国内生产总值(GDP)增长率预计为0.5%，比此前的预测大幅下修1.9个百分点。
根据CME FedWatch工具，当前市场预计美联储在2月、3月分别加息25个基点的可能性徘徊于70%，而本轮加息周期的终端利率目标区间指向4.75%至5%，同时四季度有望降息。受此影响，美元指数震荡回落，目前已经较去年9月创下的20年高位跌去近11%，投资者押注通胀降温和经济风险将让美联储提前转向。
施瓦茨向第一财经记者表示，美联储离考虑政策转向还很遥远。但从强调考虑货币政策的累积效应的角度看，经济压力下未来逐步放缓加息步伐是合理的。他预计未来可能还有50-75个基点的加息空间，随后将保持一段时间，目前降息显然还不在美联储内部的讨论范围内。
而摩根大通CEO 戴蒙(Jamie Dimon)认为，加息到5%的水平可能还不够，美联储可能需要加息至超出当前预期的水平，有50%的概率升至6%。他在接受美媒采访时表示，虽然美联储之前的步伐有点慢，现在正在迎头赶上。风险依然存在，比如俄乌冲突和量化紧缩的影响。因此他赞成美联储考虑暂停加息，以了解加息的全部影响。
物联网集群擦亮“城市名片”******
2400台工业触摸屏的订单，紧急要求3天内交货，可企业该产品产能只有每天600台。这样的订单，接还是不接？
“以前遇到这种订单，工厂接不了。”无锡普洛菲斯电子有限公司生产运营负责人石勇说，按照以往生产组织模式，临时搭建生产线要向装备厂商订货，周期基本是3到6个月，还要调试、安装，“不过，今年3月，这样的单子我们不仅接了，而且按时保质保量交付了。”
底气来自“5G+积木式柔性生产单元”和“5G+柔性生产执行系统”。由协作机器人以及组装、耐压测试、激光打标、洁净单元等组成的六边形工作台，只用15分钟，就完成了硬件组装。石勇说，经过软件调试，半小时内，每天350台产能的5G柔性生产线就正式投入生产。“新老产线合力，原本4天才能完成的生产任务被压缩到2天半完成，获得了客户的称赞。”
无锡普洛菲斯电子有限公司，是5G与物联网赋能制造业数字化转型的标杆企业。自2009年获批全国唯一国家传感网创新示范区以来，无锡以应用带产业、以示范拓市场、以模式促推广，物联网已成为这座城市的产业地标和城市名片。在工信部2019年组织的国家级先进制造业集群竞赛中，无锡市物联网集群成为首批国家先进制造业集群。2021年，无锡物联网产业以26%的同比增速、3563亿元的产业规模，展现出强劲的发展后劲。
应用先行
完善产业生态，物联网促进生产、走进生活、造福百姓
初冬时节，位于江苏宜兴丁蜀镇的无锡市茶叶研究所山地茶园里，工作人员正在为茶树修剪枝叶、追加有机肥。绿油油的山坳里，4根10多米高的杆子，格外醒目。
“春节前后，茶树开始抽芽。这时无锡的最低温度可能降到零度左右，山坳里湿气大，容易形成霜冻。抽芽期的茶树遭遇霜冻，芽就毁掉了。”技术员董奇说，最近几年，借助茶叶物联网平台，无需安排人工半夜巡视，茶园也没再遭受霜冻的侵害。
奥秘就在那4根高高的杆子上。“上面装着温度传感器等物联网设备和风扇。传感器检测到茶园上部气温低于3摄氏度时，平台系统会自动启动风扇，将山坳里的冷空气吹走，防止结霜。”董奇介绍。
茶叶物联网，只是丁蜀农业物联网小镇众多应用案例中的一个。
“有了物联网，稻田的温度、降雨量、光照强度、风速风向等气象指标能随时查询，还可以通过肥情监测设备收集农作物叶面反射的光谱，分析出农作物的生长指数，获得最优施肥方案。”无锡莲花荡农场技术员许冠华介绍，通过大田物联网平台以及手机应用，坐在办公室，远程遥控水肥一体机灌溉的同时完成精准施肥，不仅一亩地能节约5%的氮肥，出产的“莲花荡”牌大米更是多次获得中国绿色食品博览会金奖。
江苏中农物联网科技有限公司打造的农业物联网总平台，已建成水产养殖、畜禽养殖、大田作物、茶叶种植和设施园艺等农业生产主要领域的物联网示范工程。其中，水产养殖物联网已覆盖宜兴市主要水产养殖乡镇，建成标准化示范区5万亩，并在23个省份推广，取得明显的社会效益和经济效益。
物联网技术与传统农业擦出火花，让农民从田间走向“云端”， 同样的转变在其他行业不胜枚举。
“物联网产业发展初期，无锡坚持典型引路、以点带面，建立了‘试点—示范—推广’的长效激励机制。”无锡物联网创新促进中心理事会秘书长崔健敏说，无锡在全国率先部署电力、食品溯源、水利、车联网等重大应用示范工程22个，涵盖工业、交通、环保、医疗健康、公共安全、城市管理等重点领域，并逐步拓展到全市300多个细分行业，形成一系列“促进生产、走进生活、造福百姓”的智慧解决方案和商业运营“无锡模式”，为全国乃至全球物联网规模化应用提供了示范样板。
应用市场的开拓，离不开生态体系的完善。
——在基础设施方面，无锡在全国率先实现商用NB—IoT窄带物联网全域覆盖，部署全国首个IPv6规模商用网络，5G建设密度、流量驻留比全国领先；建成全球首个城市级车联网LTE—V2X网络，获批建设全国首个国家级车联网先导区。
——在金融方面，建立了“产业基金+银行信贷+保险服务”的综合性金融服务体系，物联网领域基金规模超600亿元，总量全国领先。
——在人才方面，立足“太湖人才计划”，建立了开放、包容、共享的人才机制。截至目前，无锡已集聚物联网各类人才20万人。
创新驱动
培育链主企业，物联网领域超半数的国际标准由无锡主导制定
走进缝纫机生产企业杰克科技股份有限公司浙江台州工厂，原先需要1000多名工人的机壳加工车间里只有30人，复杂的26道加工工序被合并成一个智能机壳加工中心，加工一台缝纫机机壳的时间从1小时缩短至1分钟。
“通过实施‘未来工厂’建设，杰克科技的生产效率提升20%，产品不良率降低20%，企业产品研发周期缩短30%，能源利用率提高10%。”数字化解决方案供应商瀚云科技有限公司工程师宋雅军说，好成绩源自数字化，而数字化的基础是准确采集企业各种机器的生产数据。与不少企业一样，杰克科技的生产设备大多是国外品牌，种类繁多、接口和通信协议不统一，给数据采集和制造执行系统推进带来不小的阻力。瀚云科技独立研发的4G/5G网关、数控网关、多功能开发板等硬件设备，帮助杰克科技解决了350余台高端CNC机床的数据采集难题，并提供了“一键上云”的能力。
作为朗新科技集团的子公司，瀚云科技开发的瀚云HanClouds工业互联网平台，目前已连接5000余家企业、1600余万台设备/产品，先后获得工信部工业互联网产业联盟评定的五星级平台、APP优秀解决方案等国家级奖项60余项。
瀚云工业互联网平台，是无锡物联网产业集群坚持创新驱动、不断增强产业升级动能的一个典型代表。
崔健敏介绍，通过探索建立“技术+模式”自主创新体系，集群内部应用和行业领域高端创新资源加速集聚，获批创建国内首个芯片封装测试领域国家先进制造业创新中心，国家超算中心、国家智能交通综合测试基地、国家物联网感知装备产业计量测试中心等178家“国字号”创新载体相继建成投用。面向行业市场需求的高性能制造执行系统传感器、异构感知数据融合、物联网终端安全防护等一大批创新成果达到国际领先水平。物联网领域超半数的国际标准由无锡主导制定。
创新驱动下的内涵式发展，引导物联网步入量质并重的新阶段。
“截至目前，无锡企业承接的物联网工程已遍及全球78个国家和地区的830多座城市。”无锡市工信局有关负责人介绍，2020年，无锡物联网企业已达3657家，涵盖关联芯片、感知设备、网络通信、智能硬件、应用服务等全产业链条。以卓胜微、先导、信捷为代表的物联网相关领域上市企业高达79家，国家级专精特新“小巨人”企业和制造业单项冠军企业33家，涌现出一批以远景智能、朗新科技、中科微至、航天大为等为代表的行业领军企业，一批“生力军”正在奋力长成“主力军”。以雪浪工业大数据、南山车联网、慧海湾先进感知为特色的差异化产业布局基本形成。
政策保障
注重规划引领，健全市场化、强融合、跨区域的协同体系
初冬时节，一个特殊的车队行进在无锡市锡山区先锋中路上。前向碰撞预警、异常车辆预警、弱势交通参与者碰撞预警、限速预警、闯红灯预警、协作式自适应巡航……“驾驶”这些车辆在全长6.3公里开放道路上平稳行驶的，是一张车、路、云协同的智能网络。
2020年以来，锡山区先后实施了车联网一期、二期示范工程，实现45平方公里内智能网联路侧设施全覆盖。如今，在“车联网小镇”里，一辆辆自动驾驶小巴，悄无声息地接送着居民；一台台造型别致的无人驾驶清扫车，自动洒扫着路面……
融合“聪明的车”“智慧的路”，赋能“智慧的城”，离不开政策先行。仅半年时间内，无锡就发布了《智能网联道路基础设施建设指南第1部分：总则》、起草完成《无锡市车联网发展行动计划(2022—2025年)》，“1个地方法规+1个行动计划+N个标准规范”的车联网规划体系基本形成。
政府与车联网运营主体同步推进、统一运维的常态化建设模式，吸引近300家车联网及智能网联汽车相关企业聚集无锡，其中近65%为智能网联汽车零部件及自动驾驶相关企业，去年核心产业产值已近300亿元。
车联网产业的快速发展，是无锡物联网产业集群发展中强化政策保障、持续优化产业发展环境的缩影。以《无锡国家传感网创新示范区发展规划纲要(2012—2020年)》《无锡市“十四五”物联网产业发展规划》为引领，无锡已滚动实施4轮物联网产业发展三年行动计划，通过“精准滴灌”形成具有系统性和迭代性的推进体系。
把服务落实落细，2018年无锡成立了专门的集群促进组织——无锡物联网创新促进中心。崔健敏介绍，促进中心采取“事业+企业”双轨运营的模式，统筹推进“攻研发”与“建生态”。促进中心建立以来，引进中科院微电子所领军团队研发产业链急需的关键共性技术，创立省级制造业创新中心和产业创新中心，构建了市场化、强融合、跨区域的系统性协同体系，打造了涵盖载体、投资、展会、联盟、智库等多元能力的综合赋能体系。
“1家促进机构+10家专业协会+12家行业联盟”的系统性协同服务网络，让产业集群内企业受益良多。据介绍，无锡每年开展技术研讨、应用推广、合作配套等交流活动500余场，其中尤以供给侧、需求侧对接成效最为突出。注重激活创新“存量”，实施“一所一策”计划，充分释放公安部交研所、中船702所、中电58所等在锡“大院大所”的创新优势，促进技术与资本、成果与市场的有效对接，推动产学研用深度融合，让集群内企业协同创新效率大大提升。
“数字产业集群的一大特点是打破地域界限。”崔健敏说，去年，无锡与上海嘉定、合肥、杭州共建长三角面向物联网领域“感存算一体化”超级中试中心，就是纵深推进跨区域协同、激活产业发展动能的新尝试。
依托先发优势，近三年无锡物联网产业营收平均增速超20%，一场实体经济与数字经济的深度融合正在无锡的产业沃土上生发激荡。记者 王 政
