协作、创新资源优势互补。 （三）大力发展新兴产业和未来产业。习近平总书记指 出，要引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质 生产力。当前，各国抢占科技制高点、争夺产业主导权的竞 争加剧。要主动作为，开辟新领域、制胜新赛道，建议：一 是建立技术预见机制。加大对发达国家科技发展战略、全球 顶尖咨询机构权威报告、全球高价值专利等的分析力度，加 强对战略性新兴产业和未来产业战略规划、预见预测与发展

Plan利用GPT-3将任务描述解译为抽象行动序列，通过状态空间嵌 入增强分层强化学习智能体的泛化性能。LOFT、T-EBM等模型实 现语言指令到控制策略的端到端映射。在模仿学习方向，视觉-语言 模型开辟新路径。CLIP-ASAP融合CLIP语义编码与因果语言建模， 基于视觉观察与语言指令预测关键动作帧，支持复杂技能的长时程学 习。当前挑战聚焦于实时计算效率、极端环境鲁棒性及决策可解释性 三大

，调度 器会立即将实时视频流分析任务下沉到最近的路边边缘计算单元，实 46 现低延迟的事故识别与定性，将分析结果而非原始视频推送至交管和 急救中心，同时协同调整周边交通信号灯配时，为救援车辆开辟“绿 色生命通道”，整个过程数秒内自动完成，实现感知、决策与控制的 无缝联动。 对于非紧急但计算密集型任务，调度器策略不同。像城市规划部 门分析全年交通流量数据以模拟新地铁线路影响，这是对时延不敏感 战术网络是现代军事通信系统的核心组成部分，其主要功能是为 战场上的作战单元提供实时、可靠的通信支持和信息共享。随着军事 技术不断发展，战术网络的复杂性和对算力的需求也在不断增加，分 布式算力感知与调度技术为战术网络的优化与发展开辟了新路径。 战术网络需要处理大量的实时数据，以此为根据做出战术决策。 53 例如，在战场态势感知中，需要实时处理来自多个传感器的数据，以 生成准确的战场态势图；在目标识别中，需要快速处理图像和视频数

商品等。这次类商品的消费中，服务能力成为 推动下单的关键，比如能否送货上门、是否提 供安装服务等等。以数字化运营改造服务流程 是这类企业运营的重点。像立邦等企业就在传 统的产品销售业务外，开辟出新的服务型产品， 在后台建立起一套数字化的运营平台，更高效 地管理用户需求、用户触达、下单、服务履约 等各环节。 加速：融入数字化运营的合作生态 数字化的革新性叠加运营的复杂性，让不

。没有商业历史中一直存在的那些基本要素（业务目标、业务能力、洞察 力、行动、再校准），它只是更快地浪费金钱的一种方式 • 我们可能低估了 数据和AI转型带来的社会影响 • 类人机器人将在服务行业中增加存在感，为 应用开发开辟新平台 • 预测认为AI和技术将出现修正。一个行业完全超越整 个经济并永远持续下去是不可持续的。在某个时刻，快速增长领域必须放 缓。这不意味着它们必须崩溃，而是相对于自身近期增长和其他行业必须 放缓

化的能源将完成能量载体的深度变革。其与新能 源主力供电结合，实现 Token 级能量元素的自 主化、能源元素之间的协同化、能量交易可预测 化。人工智能应用于能源领域将彻底改写人类能 源史和能源范式，并开辟未来能源领域与其他领 域技术的进一步融合，如能源与交通，能源与材 料，能源与工业，能源与太空，实现能源安全、 能源普惠与共享，不断提升人类能源自由度。 2035 年可能是人类能源的奇点，但不是 成晨会；也可以在周末为家人选择一辆“亲子 娱乐舱”，让旅途充满欢声笑语。RoboTaxi 将 通勤的“垃圾时间”转化为极具价值的个人或 家庭时光。 与此同时，以 eVTOL 为代表的空中出租 车，则为城市出行开辟了“第三维度”。当 你需要快速跨越拥堵的城区，参加一场重要 的 会 议 时，MaaS 平 台 会 为 你 无 缝 衔 接 一 辆 RoboTaxi 和一架空中出租车，将数小时的地面 交通缩短为十几分钟的空中旅程。这不仅是效 变。在研发设计端，量子计算与生成式 AI 的融合使“所想即研发”成为常态，工程师可通过脑机 接口在分钟级完成传统需数月的仿真验证，AI 更作为“数字发明家”自主发现新超导材料、设计合 成细胞，开辟人类未曾想象的创新边界。生产制造环节，具身智能体通过端边云协同实现“千机百 变”，机械臂秒级切换工艺、AGV 毫米级配送物料，将 90% 任务转化为自动化指令，而人类则升 维为“全局编排者”，以

在训练负载中具有绝对优势。以 GPT-3 为例，在 32 位的单精度浮点数数据下，训练 阶段所需 GPU 数量为 1558 个，谷歌级应用推理阶段所 需 GPU 数量为 706315 个。 l 英伟达开辟 GPGPU 加速计算格局， GPU 架构演进及产品布局赋能 AI 时代。 英伟达 (NVIDIA) 成立于 1993 年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉，是一家人工智能计算公司。据 JPR 数据，

用技术支持来促进更广泛的计划，这些计划更加以人为本并反映不断发 展的 EVP。 行动建议  从简化开始，采用分阶段的方法，消除离线流程并减少人为错误。 可衡量的回报将刺激对这些举措的需求，并揭示短期改进机会，为 员工队伍转型开辟道路。  开始与 HR、职能部门和业务领导者对话，了解在组织中启动增强 型互联劳动力计划的简单方法。收集对技能、角色、方法差距和利 益相关者优先事项的最新理解。  通过让员工参与设计他们的日常活动并激发创造力和独创性，提高

[5]新闻：《第七届全球智能驾驶大会在苏州举行》，新华社，2025-12-02。 6.2.2碳中和目标下的产业机遇 碳中和目标正深刻重塑全球汽车产业价值链，为智能驾驶辅助技术的规模化应 用与系统性升级开辟多维产业机遇。首先，新能源车辆的加速普及不仅带动动 力电池、电驱动系统等核心部件需求激增，更催生对高精度感知、实时决策与 协同控制能力的刚性需求—L2+级ADAS搭载率已超65%，显著领先欧美市场，

与广大的算力需求方实现高效对接，将自身闲置的算力资源进行共享。 这一举措带来了诸多积极影响。一方面，企业自身的计算资源利用率 得以大幅提升，原本闲置的资源重新焕发生机，为企业创造价值。另 一方面，企业成功开辟了全新的经济收益渠道。通过向算力需求方合 理收取使用费用，企业能够将过剩的算力转化为实实在在的货币收入， 有效抵减部分前期在基础设施投资方面的巨大开支。 107 从更宏观的行业视角来看，算力共享有力地促进了整个行业资源