（初筛） 外呼机器人 （通用） 智能质检 语音机器人 （收敛） 语音机器人 （通用） 35 万 45 万 22 万 30%-60% 70% 30% 196 亿 84 亿 360 亿 200 亿 126 亿 806 亿 1200 亿 智能客服多场景分批成熟，三到五年内 外呼机器人 （初筛） 智能质检 3-5 年 落地技术 当前 人力规模 附：选自《人工智能时代中国就业的挑战与应对》 等 可节约人力成本 替代人力比例 252 亿 84 亿 54 亿 AI 为客户服务行业带来更多可能性 • 全面捕捉客户数据 • 行业知识库系统的整合建立

状态后,通过调度器会将异常执行体移出服务集,把执行体中 各组件进行重启、复位,并通过之前保存的程序状态来进行执 行体状态恢复[８３].此外,部分拟态系统也会对下线执行体进 行构件重组等深度清洗策略[８４]. (３)上线策略 当执行策略将在线服务集中的异构执行体下线后,需要从 异构执行体池中选择一定数量的执行体补充进入在线服务集. ①随机策略指随机选择异构执行体池中的执行体进入服 务集中.Sang提出一种完全随机调度算法 手动对执行体进行下线操作,替换当前执行体 [２６] 混合策略下线 多种下线方式相结合的下线策略 [８１Ｇ８２] 清洗策略 初始化、清零和 状态回滚 通过不同方式对替换下线的异构执行体进行处理 [８３Ｇ８４] 上线策略 随机策略 随机选择异构执行体池中的执行体进入服务集 [８５] 基于异构体属性 参数的策略 根据异构执行体信任度、安全度、异构度、人工权重、防御能力等相关参数,制定 相应的调度上线策略 etal．ArchitectureofMimicSecurity ProcessorforIndustryControlSystem[J]．JournalofCyberSeＧ curity,２０１７,２(１):５４Ｇ７３． [８４]MA H L,WANGL,HU T,etal．Surveyonthedevelopmentof mimicdefenseincyberspace:from mimicconceptto “mimic＋”

研究前沿热度指数 09 在十一大学科领域的 128 个前沿中，美国研究前 沿热度指数排名前三的前沿数为 109 个，占全部 128 个前沿的 85.2%。中国研究前沿热度指数排名前三的 前沿数为 84 个，占比 65.6%。德国、英国和加拿大 分别有 38 个、35 个和 16 个前沿排名前三，分别占 29.7%，27.3% 和 12.5%（表 4）。 表 4 十一大学科领域整体层面的研究前沿热度指数 在分领域层面研究前沿热度指数排名前三的研究前沿数量和比例 领域 研究前沿数 排名前三前沿数 比例 美国 中国 德国 英国 加拿大 美国 中国 德国 英国 加拿大 十一领域综合 128 109 84 38 35 16 85.2% 65.6% 29.7% 27.3% 12.5% 农业科学、植物学和动物学 11 6 10 2 1 0 54.5% 90.9% 18.2% 9.1% 0.0% 生态与环境科学 5 4 0 90.9% 100% 45.5% 36.4% 0.0% 经济学、心理学以及 其他社会科学 11 7 6 3 5 0 63.6% 54.5% 27.3% 45.5% 0.0% 109 84 38 35 16 美国 中国 德国 英国 加拿大 | 十一领域综合排名前三前沿数 | 2025 研究前沿热度指数 10 分领域来看，美国在十一大学科领域中排名前 三的前沿占比均超过 50%。美国在物理学领域和数

ຂහඔ٢හྡྷ ԅ౥ဈੁ৲ޏ೬ᄆъdߙюᆑ௶ᆇၗক့౥ဈੁ৲࿫ဈޏ೬ᄆъݯ ٲ̝ۤ௦໿ିٹݯٲēนੁ৲ၽᆑ௶ᆇၗ೴࡬ᆇၗͬܙᄯԅ࿫ဈۤ җ໭֟Ⴚඔ٢ݮ҄໿cڟֳ໿ۤࢳ༰໿ᄗӽd — 84 — ¤ ¤ ㅢޡㄖ¤ڛޞᇂ஺ḽ߼㿺㤹։㌱ ถఁᆑ௶ᆇၗۤڳිࣂ޷೴ᆓܤᄭस༓ௐēߙोᆑ௶ᆇၗ೴ᆓ ܤᄭसγᅹ඘ຂēညܤγᅹڟܣϣࡥē႙ަγᅹပ໒٢ٓēஜܤγ ᅹ࿫ဈಬಠēྻγᅹܤߙಁ࿤কᆑ௶ᆇၗ೴ᆓܤᄭसd

、无人机 58 深圳飞马机器人科技有限公司 12 飞行器制造 、无人机 83 北京玮航科技有限公司 3 运营服务、低空应急 59 零重力飞机工业 ( 合肥 ) 有限公司 12 飞行器制造、 eVTOL 84 倍飞智能航（浙江）科技有限公司 60 青岛云世纪信息科技有限公司 12 运营服务、运营巡检 85 辽宁壮龙无人机科技有限公司 3 飞行器制造、 eVTOL 61 西安因诺航空科技有限公司 12

九、数据要素流通类 59 81.数据要素流通的合规前提（如数据确权、分级）？ 59 82.数据交易的合规流程（如挂牌、签约、交割）？ 60 83.数据经纪机构的资质要求与合规义务？ 60 84.数据产品的合规标注（如数据来源、隐私属性）？ 61 85.数据流通中的隐私保护（如匿名化、去标识化）？ 62 86.数据交易平台的合规义务（如审核、监督）？ 63 87.数据流通的反垄断合规要求（如禁止数据垄断）？ 用途、责任的合同；定期开展风险评估并报告，响应个人信息主体 查询、更正、删除等请求；跨境传输需符合安全评估、标准合同要 求。同时需接受网信部门等监督检查，严禁违规滥用或泄露数据。 数据产品的合规标注（如数据来源、隐私属性）？ 84. 数据产品的合规标注是实现数据透明性与合法性的核心环节，需围 绕数据来源与隐私属性构建清晰、易理解的披露框架。其中，数据 来源标注要明确“谁提供、怎么来、合不合法”——比如自研数据需 说明

加拿大 92 4.4% 6 加拿大 181 8.7% 6 国立犹太健康中心 美国 90 4.3% 7 澳大利亚 157 7.6% 7 北卡罗来纳大学教堂山分校 美国 87 4.2% 8 荷兰 84 4.1% 8 阿拉巴马大学伯明翰分校 美国 85 4.1% 9 比利时 73 3.5% 9 哈佛大学 美国 81 3.9% 10 瑞士 64 3.1% 10 科罗拉多大学 美国 79 3.8% 据，有效减轻了对精细标注的依赖，为病理诊断自动 美国 英国 德国 意大利 法国 加拿大 澳大利亚 荷兰 比利时 瑞士 / 施引论文 / 878 297 273 237 208 181 157 84 73 64 045 2025研究前沿 临床医学 图 12 “全切片病理图像的弱监督深度学习框架” 研究前沿中核心论文的被引频次分布曲线 该热点前沿核心论文 Top10 产出国家中，美国贡 9% 7 澳大利亚 154 4.6% 7 斯坦福大学 美国 93 2.8% 8 加拿大 154 4.6% 8 复旦大学 中国 89 2.7% 9 日本 154 4.6% 9 上海交通大学 中国 84 2.5% 10 韩国 144 4.3% 10 南方医科大学 中国 75 2.2% 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 2.1 新兴前沿概述 临床医学领域 2025 年入选 7 个新兴前沿，主要

.....................83 8.1 项目阶段划分................................................................84 8.2 各阶段任务与交付物.....................................................86 8.3 资源分配与进度安排..............

进行数据碰撞比对，快速提供侦查办案人员侦查方向，确定嫌疑人员、车辆等。 分析内容 确定嫌疑人、车辆 分析维度 车辆：车牌号码 分析方法 读取案发区域视频，分析停靠车牌号码，匹配数据平台中是否为涉毒人员、 疑似涉毒人员 84 展现形式 个人信息卡片等 数据来源 警方资源库 关系路径分析 利用大数据平台数据资源，以通讯、交易、同行、同住、同户等纬度，发现 5 层层级 内两元素（人员或号码）的关联关系。 分析内容