容 灾预防战争”演进。以国内某大型银行为例，其业务架构从“业务主备、数据灾备”向 “业务多活、数据多活”持续演进，这将推动通算数据中心服务器数量增长10倍，单个数 据中心向“十万级”集约化建设迈进。预计在未来10年内，国内大行将率先在内蒙古、西 安、成渝等地分阶段建设大型数据中心，最终建成50万甚至百万服务器级别的“多地多中 心”数据中心架构，这一趋势将给数据中心的网络架构和运维带来新的变化和挑战。 现如今，业界产生了诸如UEC、SUE、ETHLink等多种基于以太网设计的协议范式，展 现出更好的开放性和适应性，这预示着以太网在AI产业中的重要地位将进一步提升。 8 在数字经济向智能世界加速迈进的进程中，算力已成为核心生产力引擎，而网络作为算 力流通的“血管”，其效率与韧性直接决定数字价值释放。随着AI技术的蓬勃发展以及云化 架构的不断升级，数据中心网络正站在变革的前沿。 AI Fabric 单一技术或产品的创新，而是产业链共同参与的生态工程，推动AI产业从“单点突破”向 “规模化落地” 迈进。 45 综上，AI Fabric 2.0 不仅总结了数据中心网络的演进规律，更明确了AI时代 网络的核心定位，网络架构重构涉及的关键技术路径；未来，随着算网协同的深化 与生态的完善，数据中心网络将成为驱动智能产业发展的关键基础设施，为数字经 济向更高质量迈进提供坚实支撑。 46 扫码了解更多

机器人迈向通用具身智能的新时代。 在这一生态系统中，机器人的学习和适应能力 将不断增强，能够更灵活地应对各种复杂的任 务和环境，实现跨场景任务的泛化性。此外， 该生态还将助力全球各行各业向智能化、高效 化迈进，创造出更大的经济价值和社会效益。 通过跨行业的合作与资源共享，该生态将帮助 细分场景实现全栈式的智能化解决方案，推动 产业的整体智能转型。 同时，该生态的实现需要由产品、技术与商业 模式的多重创新共同驱动，具体来看，需要通 泛化性是实现通用具身服务机器人的重要挑战， 这些挑战涉及到机器人的感知、认知、操作和 学习等多个方面，需要通过人工智能、机器学 习和机器人技术的不断进步逐步解决这些挑 战，推动通用具身服务机器人向更广泛的应用 场景迈进。 全球服务机器人的产业发展正在拓展和深入到 社会生产和人类生活的各个环节， 在此背景下， 保障该行业持续稳健的发展态势， 通过采纳切 实有效的措施推进环境、社会和治理 （ESG）的建设，显得尤为关键。 食习惯，推荐菜单或调整服务方式，提供量身 定制的服务。 • 从被动交互到主动交互： 传统上机器人多采用被动交互模式，即用户主 动发送指令，机器人则被动执行。在R2X生态中， 主动交互的实现标志着机器人向更高层次的具 身智能迈进。例如，在养老场景中，机器人能 够利用跌倒动作识别技术主动监测老年人的健 康状态。一旦发现异常，机器人能够立即发出 警报，及时通知护理人员或家属，从而为老年 人提供更为关怀和及时的服务。这一主动监测

2024年，推出105个量子比特的“威洛（Willow）”量子芯片； • IBM：推出量子计算路线图，2023年发布“Heron”133比特量子处理器、“Condor”1121比特量子处理器，正在向 逻辑比特与纠错量子计算 迈进 • Rigetti Computing：2022年登录纽交所、融资3.5亿美元；推出多款超导量子芯片，2025发布”Aspen-M”88比特量子处理器，已推出上百比特系统； 支持云接入与混合计算

，不仅可以实现工厂虚拟现实参观 、沉浸式培训演习与应急演练 ，还可以通过更强大的信息管理 系统 整合企业的所有生产管理信息，满足公司各级管理人员需要 ，更好的协助对公司的掌控与管理 ，实现企业向数字化与智能化的迈进。 主要模块 PDMS 模块 Instrumentation 与 Electrical 模块 Diagram 模块 Engineering 模块 Net 模块 功能 包括设备、结构、建筑、管道、暖通、桥架 64 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 46 预测指标 资料来源： Wind ，国海证券研究 所 2022A 2023E 2024E 2025E 森麒麟：以智能制造为抓手，向全球龙头迈进 公司轮胎产能为 2800 万条 ，公司泰国二期“森麒麟轮胎（泰国）有限公司年产 600 万条高性能半钢子午线轮胎及 200 万条高性能全钢子午 线轮 胎扩建项目 ”已基本建成 ，预计 2023

辑技术、蛋白质组学和空间转录组学技术。 这四项技术共同构成了 21 世纪生命科学研 究的核心支柱技术，已持续多年入选研究 前沿，它们为生物学发现提供了关键工具 支撑，持续推动生命科学领域向更精准、 更系统化的方向迈进。 微观机制类主要揭示生命活动的分子 基础，包括 1 个热点前沿：“蛋白质乳酸化”， 它揭示了经典代谢物乳酸的全新信号功能， 为理解免疫、肿瘤等生理病理过程提供了 全新的分子视角。 医学应用与转化研究类旨在解决重大 焦“AI+ 网络药理学 + 中药”的跨学科融合，推动中 药研究从“机制解析”向“精准预测”升级。 总之，网络药理学在中医药领域的广泛应用，正 在推动中医药从“经验医学”向“证据医学”和“精 准医学”迈进。 1.2 重点热点前沿――“网络药理学在中医药现代化研究中的应用” 图 14 “网络药理学在中医药现代化研究中的应用”研究前沿核心论文的被引频次分布曲线 1 2 7 3 4 6 8 10 9 在生物分子结构预测与设计领域取得了重大进 展，这些工具将极大地加速新药研发、合成生物学和材料科学的发展，使得“理 性设计”取代“大规模筛选”成为研发的主流范式。未来，AI 将朝着实现动态全 原子模拟和精准功能化设计迈进，最终为药物研发、合成生物学等领域带来根本 性变革。 060 生物科学 2025研究前沿 2025 2025 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 1.1 化学与材料科学领域 Top 10

去很多年间 始终未能进入实质性落地阶段。如今，随着市场要素的日益成熟，中国eVTOL正从概念走 向现实。从初创企业到传统汽车巨头，各类参与者竞相入局，加快推动“飞行汽车”从小 众概念向产业化、规模化迈进。 本轮eVTOL的产业加速并非偶然，而是中国市场四大关键发展要素同步推进的结果： 政策层面中央和地方大力支持，监管逐步从特殊豁免向常态审批转变，关键的基础设施加 速落地，产品及产业链供给能力日

也最大。受限于多种因素，目前此类应用还处在商业落地的早期。 二、人工智能在交通领域的业务应用现状 （一）人工智能在交通领域应用的产业环境趋好 1. 政策面利好 交通信息化和智能化是我国从交通大国向交通强国迈进的重要 推动力，国家及地方政府相继出台一系列文件，对智慧交通的发展给 予顶层指导和政策支持。 2019 年 7 月，交通运输部印发《数字交通发展规划纲要》，提 出数字交通的发展要以“数据链”为主线，构建数字化的采集体系、

施，保障用户隐私和数据安全。  提升技术能力和人才素质，开展相关的培训和技术交流，不断 提升人员在数据管理和分析方面的技能。 通过以上措施，可以为省级可信数据空间的建立打下坚实的基 础，进而推动数据管理向更高水平迈进。 2.2 省级数据共享需求 在当前信息化快速发展的背景下，省级数据共享需求愈发凸 显，尤其是在推动政府部门、企业与社会组织之间的数据互通、业 务协同和资源共享上。省级数据共享需求可以从多个维度进行分

发挥更为关键的作用 。它不仅将成为新材料研发创新 的核心驱动力， 加速新型材料的开发和应用， 还将深 度融入新材料产业链的各个环节， 促进产业协同发 展， 推动新材料产业向更高层次迈进 。同时， 随着数据空 间的成熟和发展， 有望形成具有国际影响力的新材料 数据生态系统， 为我国在全球新材料领域赢得竞争优 势， 助力我国从材料大国向材料强国转变 。未来， 还 需不断探索和创新，

冠疫情下的 “停课不停教 , 停课不停学” 大规模在线教学实践， 进一步推动了信息技术与教育教学深度融合与应用，展现了 信息技术与教学融合创新带来的强大合力，加速了中国教育 信息化进程由 1.0 迈进 2.0 新时代。 以人工智能为代表的新一代信息技术在为各行各业跨越式发展 带来广阔前景的同时，也不断融入教育领域，使得 “人工智能 + 教育” 成为教育行业创新发展的绝对热点，得到高度关注。