1.1 天文学与天体物理学领域 Top 10 热点前沿发展态势 085 1.2 重点热点前沿⸺“基于超新星光变曲线数据约束宇宙学参数” 086 1.3 重点热点前沿⸺“通过直接探测实验寻找低质量暗物质候选粒子” 089 数学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 095 1.1 数学领域 Top 10 热点前沿发展态势 095 1.2 重点热点前沿⸺“现代机器学习中的双降曲线与泛化现象研究” 120 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 123 2.1 新兴前沿概述 123 2.2 重点新兴前沿⸺“生成式人工智能在商业领域的应用实践与风险治理” 123 附录 研究前沿综述：寻找科学的结构 124 报告研究团队 134 2025 ① 引用核心论文的论文，也称引文。 1. 背景 科学研究的世界呈现出蔓延生长、不断演化的景 象。科研管理者和政策制定者需要掌握科研的进展和 的高温超导特性研究 43 1757 2023.6 2.2 重点新兴前沿――“双层镍氧化物 La3 Ni2 O7 的高温超导特性研究” 超导研究一直是凝聚态物理领域的重要前沿方 向，科学家持续致力于寻找具有更高超导转变温度的 超导体和揭示超导机理。目前，常规超导体常压下的 超导转变温度纪录为 39K，非常规超导体的超导转变 温度纪录保持者是铜氧化物，常压下为 133K。非常规 超导体主要包括铜氧化物高温超导体、铁基超导体和

精益现场规划价值点 ① 消除库存浪费，腾出空间，空间活用； ② 分区规划，减少搬运及多于动作浪费； ③ 设备、工具定位，消除寻找等待时间； ④ 工作场所一目了然，防止误用、误送； ⑤ 消除赃污，稳定品质，防止制造不良； ⑥ 快速收发，减少搬运、等待寻找时间； ⑦ 快速盘点校正库存数据，提高准确率； ⑧ 做到一物一卡一账的清晰、规范管理； ⑨ 培养员工好习惯，营造团体文明精神。

逐一重做一遍........................................................................19 2.3 制药 AI：下行时期，在变化之中寻找新的机遇...........................................................23 2.3.1 技术变化...................... 划合理制定等方面的战略管控工作。 目前，熙软医疗的医院运营管理智能已在多家医院落地，并在其中部分医院实现商业化， 成为医疗 IT 大模型落地的典例。 2.3 制药 AI：下行时期，在变化之中寻找新的机遇 自 2020 年制药 AI 在一级市场迎来爆发性增长后，大量创业公司将其管线推至临床阶段。 此前，AI 主导的进入临床试验阶段的创新药项目仅为个位数。2021 年这一数字已迅速 增长至 日成功在港交挂牌上市。 3.3 讨论：逆市之下，人工智能如何自救 如果将时间放得足够长远，AI 必然能够颠覆式的生产力，从每一个细节重塑医疗体系。 但在当下，医疗 AI 必须控制成本，同时尽可能寻找一些能够快速制造现金流的路径， 在下行期中活下去。  选择合适的商业模式 在经济下行时期，一味追求商业模式的创新性，可能错失一些好的、传统的盈利机会。 在第二章中，我们曾对影像 AI 的商业化模式进行了盘点，特殊时期下，AI

验者。 而审美 体验则要求真实性，以此呈现其本质，触动顾客的心灵。 • 同时，不仅要满足客户的期望，还需要超越客户的期望，采用使人惊喜 的 方式把一般的服务转化为难忘的体验。 分析需求：寻找独特点 推出体验：体验丰富化，使顾客产生惊喜 跟踪实施：建立学习关系 娱乐的 教育的 审美的 逃避现实的 典型场景分析【营销】—— com 泛用程度 企 业 价 值 落地思索 = 场景 （数据 + 流程 + 算法） AI 能力的突破依然能带来惊喜 应用核心：专注于场景的细分需求，结合业务问题，寻找可 实现的最佳落地点，更快地提供商业价值 Know Why • 基于用户的细分 行业属性，熟悉 细分行业的需求 价值 • 基于用户的业务 • …… 风险管控 资源匹配 技术需求 目标规划 不唯“大模型”论：带着行业理解，在具体场景中寻找答案 深入理解业务需求，在细化需求中寻找到核心矛盾并解决 • 在不同阶段和层面对 项目的工作内容从主 项、分项、子项甚至 单体的各个部分进行 拆分（例如采用 WBS ），实现项目关

Wen 等在 Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni 系统中搜索高硬度的 HEAs 时，仅用 155 个初始样 本，经 7 轮主动学习迭代，就获得了硬度提升显著的合金；Yuan 等运用主动学习策 略，在寻找新型无铅 BaTiO₃基压电材料时，通过 5 轮迭代就筛选出性能优异的材料， 使研发进程大大加快。小样本学习使研究人员突破数据限制，探索更多材料可能性。 少样本学习和虚拟样本生成技术可在少量数据基础上拓展研究边界，挖掘新的材料 并导致较长的迭代周期时间。而得益于高通量筛选技术、开放材料数据库等的发展， 现在可以筛选数十万种材料，以识别有前景的候选材料。然而，基于筛选的方法仍然 受到已知材料数量的根本限制，并且无法高效地引导寻找具有特定目标属性的材料。 随着数据和计算能力的提升，深度学习模型预测能力不断增强，能够达到前所未有的 泛化水平，应用于材料领域，可以使发现效率获得非常明显的提高。例如 2023 年 11

应用试点落地 • 选取一个部门 产品技术验证 • 通过一个部门 的试运行完善 应用场景（如 知识问答） 更多试点应用 • 完成业务全流程应用 升级（如信贷，销售 管理、投顾等） • 寻找其他Agent应用场 景，带来更多价值 建设运营体系 • 建设运营体系和运营 组织 • 引入对已有业务流程 挖掘和治理 • 培养更多数智化转型 人才 完善全流程应用 制定技术合规标准

的区域性绿电缺口，以及如何提高跨区域的绿电消纳能力。 与其他负荷相比，计算具有独特的灵活性，能够将其能源消耗迁移到远距离。 计算还可以利用多种基于软件的容错技术。因此，计算的多个维度的灵活性， 让它可能去“寻找”到稳定和便宜的绿电。 第三章： 中国省级电力碳排因子下降预测 来源：生态环境部及其环境规划院，未尽研究，环球零碳 说明：2035 年各省碳因子强度为预测值 0.8 0.7 0.6 0 投入的重要领域。与数据中心热联动也是对减排有益的补充。 智算加速建立新型电力系统 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 19 虚拟电厂 在可再生能源为主的电力系统中，计算是一种灵活的负荷，可以寻找到在空间 上和时间上合适的绿电，“荷源互动”，让算力参与需求响应，发挥出类似储 能的调节功能。服务器、CPU、GPU、硬盘等硬件资源都具备不同程度的响应潜力。 鉴于数据中心运营成本的六成以上在电费，在适当价格机制的驱动下，数据中

的区域性绿电缺口，以及如何提高跨区域的绿电消纳能力。 与其他负荷相比，计算具有独特的灵活性，能够将其能源消耗迁移到远距离。 计算还可以利用多种基于软件的容错技术。因此，计算的多个维度的灵活性， 让它可能去“寻找”到稳定和便宜的绿电。 第三章： 中国省级电力碳排因子下降预测 来源：生态环境部及其环境规划院，未尽研究，环球零碳 说明：2035 年各省碳因子强度为预测值 0.8 0.7 0.6 0 投入的重要领域。与数据中心热联动也是对减排有益的补充。 智算加速建立新型电力系统 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 19 虚拟电厂 在可再生能源为主的电力系统中，计算是一种灵活的负荷，可以寻找到在空间 上和时间上合适的绿电，“荷源互动”，让算力参与需求响应，发挥出类似储 能的调节功能。服务器、CPU、GPU、硬盘等硬件资源都具备不同程度的响应 潜力。 鉴于数据中心运营成本的六成以

DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 9  模型的开发和构建。企业模型解释在优化模型的期间，是一个优化 模型的一个非常重要的手段。在实际的模型构建的过程中，这种 bad case 分析寻找模型优化方向还是一个比较困难的问题，如果模型可 解释，可以对出错的样本采取针对性的措施对模型进行优化。  我们的模型试运行上线期间。模型的可解释性能够提升模型的可信 度，同时有利于业务的推广。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 68 中缺乏正常用户的行为数据，很容易可以识别到为非真人发布而进行拦截。后续， 对方也会逐渐升级手段，寻找可突破点，诸如采用按键精灵，通过浏览器进行提 交，用模拟点击的方式。我们解决方案则是通过寻找相似点以及用户行为时间序 列来发现非真人操作，之后采用动作随机化，这时从单一用户的角度已经很难着 手，我们开始从单一用户转向群体用户行为的分析，挖掘某时间段内存在大量异 少量交易造成巨大损失（例如：网络舆情事件，诈骗，网络攻击等） o 大量交易造成巨大损失（例如：拼多多事件，上万个账号薅优惠券， 然后快速的变现） 黑灰产的主要特征： o 逐利性（不断升级，不断寻找漏洞）：由于他们是在为自己牟利， 没有 kpi 没有 996，甚至一天可以更新迭代 4 个版本，他们自己 干的很起劲。 o 群体性（短期，快速，大量获利）目前成熟的电商，基本上不会让 一个账

攻击，可以直接撕破防守方的正面防线，大大缩短了攻击路径，快速取得战果。 三是互联网信息泄露严重。攻击方通过踩点与信息搜集，在百度文库、 Github 、 fofa 、求职 APP 第三方共享 平台发现大量敏感信息，为寻找攻击突破口提供了便捷，进而成功拿下多个重要成果。 四是网络暴露面过宽且漏洞大量存在。很多防守方互联网暴露面点多面广，老旧系统大量存在，攻击者可以通 过基层单位防护薄弱、管理存在缺陷等问题进入内网。