聚焦重点场景，驱动人形机器人应用健康发展.........................18 世界互联网大会智库合作计划系列成果 前 言 Ⅰ 人形机器人作为人工智能与物理世界深度融合的前沿范式，正成 为智能技术突破虚拟边界的关键支点。人形机器人打破传统人工智能 的"离身认知"局限，通过独特的“人形”设计，使人工智能系统能够 无缝适应人类工作与生活环境，熟练操作为人类设计的工具与设备，实 现从纯粹信息处理 Ⅱ 世界互联网大会智库合作计划系列成果 一、人形机器人发展新态势 （一）人形机器人发展现状 1.人形机器人的内涵 人形机器人作为融合了人工智能、高端制造等先进技术的革命性 突破，以颠覆性创新重塑全球科技竞争格局，加速形成数实融合的新 质生产力，催生人机协同的新型生产关系，成为驱动数字经济向自主 经济跃迁的核心引擎，为数字经济的可持续发展提供更强韧性。 人 器设备取得突破，麻省理工学院推出了具有类似人类听觉、视觉和本 体感知功能的机器人Kismet。1991年出现了六条腿机器人Genghis， 实现了自主行走。 2000年—2010年，进入跨学科融合与技术积累阶段，人形机器人 研究开始融合跨学科的方法和技术，如机构学、机器学习、机器人学 等，形成了相对完整的学科分支。 2011年—2020年，进入技术突破阶段。深度学习技术的快速发展

术弥补可靠性降低的影响。 报告中提到的愿景既广泛又宏大，与科技巨头截然不同。科技巨头通常依赖机器学习并推崇超 大规模化发展，需要对高耗能基础设施进行巨额投资。 这一愿景的实现需要前所未有的技术突破，还需要全球范围的努力。在该愿景的推动下，相关 领域可以形成合力，共同开发特定的基础设施和数据平台，进而发展出可信的行业 AI。 此外，这种协同效应对按应用领域收集和清理数据至关重要。事实上，构建强大的行业 模型必须从这些极为罕见的事件中学习。 历史表明，开放的生态系统和国际合作是技术进步的重要加速器，对于复杂且具有变革性的 AI 领域更是如此。开放的工具和平台将有效推动我们在系统互操作性和集成方面取得突破。 此外，国际合作对于达成监管框架共识、控制 AI 产品相关风险至关重要。以阻碍创新为由公 开反对加强监管，实际上是一种只顾短期利益的做法，长远来看不利于未来的发展。 因此，在这一背景下，我们需要开发更可靠、更能适应实体经济需求的 人工智能 带来全新的模型与算法突破，使之如人的智能一般高效、可信、灵活、全面。因而，向物理世界中 最复杂的智能系统——脑智能——学习，也可能是未来的重要“奇点”。 戴琼海 第三，更高效的算力芯片。计算能力与智能水平息息相关，当前人工智能的发展也是伴随着 算力的不断提升。但是，线性提升的算力如何带来智能水平的跨越式突破呢？这个问题似乎很难回 答。真正的突破口可能是算力的革命性飞跃，例如较

14 15 全球产业的演进路线：从硬件聚合到系统构建 技术特征 支撑大模型创新及云服务场景 加速人工智能科学计算，服务算法创新 助力行业企业智能化升级 系统特征 AI 技术从单点能力突破迈向系统能力创新 超节点技术产业生态发展格局 基础特征：大带宽、低时延、内存统一编址 超大规模 扩展特征：多级缓存池化、资源灵活配比 超高可靠 灵活切分 大模型计算基础设施的挑战 小结 互联，将数百上千个 AI 处理器编织为一个逻辑统一的高密度计算体，为高效计算提供了底层支撑。 系统能力则是超节点高效运转的保障，它需要具备大规模、高可靠、多场景等系统特征。大规模的 组网能力突破了单机扩展的硬件限制，为大规模算力聚合提供架构支撑；高可靠的运行特性化解了 网络、计算、存储等子系统的故障风险，保障集群作业的连续性；多场景的适配能力则能通过精细 化资源调度等机制，满足不同业务需求，最大化释放算力价值。 在未来计算的下一个十年，超节点无疑将成为推动 AI 技术发展的关键力量。这份发展报告为我 们提供了宝贵的理论指导和实践参考，相信在产业界的共同努力下，超节点将不断成熟完善，为人 工智能的持续突破和广泛应用奠定坚实的算力基础。 中国工程院院士、清华大学计算机系教授 郑纬民 序言 1 超节点发展报告 03 大模型正以不可逆转之势为全球计算领域带来跨越式变革。从生成式 AI 到 Agentic

工业还存在稳增长面临挑战、 矿产资源供应风险加剧、数字化转型基础能力不足、绿色低碳转型压力加大等问题。针对 以上，赛迪研究院提出精准施策扩大有效需求、构建自主可控的资源供应体系、突破数智 化转型瓶颈、加快绿色低碳技术突破等对策建议。 【关键词】 原材料工业 发展形势 展望 2025年，在全球经济保持相对稳定、国内经济总体平稳的宏观环境 下，我国原材料工业运行继续保持总体平稳态势。预计2026年，全球经 有放缓，大国博弈、 地缘政治冲突以及主要经济体货币政策调整仍是重要变量。这意味着我 国原材料产品面临的国际市场环境不确定性依然较高，传统产品出口可 能持续承压，但高端产品出口有望在部分市场实现突破。二是国内经济 在结构转型中稳中提质，内需支撑基础逐步转换。随着“十五五”规划 开局，一系列旨在培育新质生产力、扩大有效内需的政策措施将继续显 效。大规模设备更新和消费品以旧换新等政策的深入实施，将为原材料 显。2025年化工新材料产业虽快速发展，但锂资源保障仍需依靠扩大 盐湖提锂产能与布局海外权益矿。同时，我国矿产资源综合利用水平 与发达国家相比仍有差距，特别是在复杂共伴生矿综合利用、城市矿 山开发等领域技术瓶颈尚未完全突破。另一方面，全球矿产资源争夺日 趋激烈，主要经济体纷纷加强了对关键矿产的战略布局。美国通过“矿 产安全伙伴关系”等机制加强与资源国的合作，欧盟和日本也制定了各 自的关键矿产保障战略，对我国海外资源获取构成制约。特别值得注意

年我国算力总规模已达 230EFLOPS，智能算力增速高达 45%。然而，这种增长也带来了严峻的能源问题，全国数据中心年 耗电量突破 1500 亿千瓦时，占全社会用电量的 1.6%，单次 AI 大模 型训练的能耗相当于数百个家庭年用电量。与此同时，我国电力系 统正在经历深刻变革，新能源装机占比已突破 50%，但“弃风弃 光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 .................................................................... 53 5.2.5 量子计算与 AI 大模型赋能调度系统，突破传统优化算法 的算力瓶颈 ..................................................................................... 230EFLOPS，同比增长约 35%，其中智能算力增速更是高达 45%，显示出强劲的发展势头。然而，算力产业的爆发式增长也带来 了巨大的能源消耗问题。以数据中心为例，2023 年全国数据中心用电 量突破 1500 亿千瓦时，占全社会用电量的 1.6%，相当于三峡电站全 年发电量的 1.5 倍。更值得关注的是，随着大模型技术的快速发展， 单次训练能耗屡创新高——OpenAI 的 GPT-3 模型训练耗电达

043 2026年我国产业科技创新发展形势展望 【内容提要】 展望2026年，全球产业科技竞争将更加激烈，前沿技术加速突破，人 工智能技术加速赋能传统产业，与此同时我国在深化产业科技创新顶层战略、构建产业创 新生态，以及增强企业创新能力等方面持续发力。赛迪研究院认为，面对严峻复杂的国内 外形势，我国需锚定“十五五”时期关键任务目标，牢牢把握新一轮科技革命和产业变革 的窗口期，重点关注高质量科 入系统深化阶段，阻碍创新的深层次体制机制障碍将得到进一步破解， 各类创新主体的活力得到激发。新型举国体制的优势在关键核心技术攻 坚战中愈发凸显，尤其是在高端芯片、基础软件等战略性领域，有望实 现更多突破性应用，为产业迈向价值链高端奠定坚实基础。创新生态保 障将更加完善。世界知识产权组织发布的《2025年全球创新指数报告》 显示，我国排名首次跻身全球前十，显示我国创新生态建设成效显著， 预计2 趋完 善，资本市场对硬科技企业的包容性和支持力度进一步加大，京津冀、 长三角、粤港澳大湾区等创新极点的辐射带动能力增强，并加快形成各 具特色、优势互补的协同发展格局。 （三）前沿技术呈现多点突破、交叉汇聚态势，人工智能技术加速落 地应用 全球科技将加速交叉赋能。2025年，人工智能、量子技术、生命科 学三大领域交叉赋能正成为新的创新方向。例如，人工智能优化量子计 046 中国工业和信息化

网络七层模型的基础上，通过在网络传输层之上构建新型互 联协议，提出一种面向 Web3.0 的数字实体网络创新技术路径。 本白皮书1首先分析了网络中的数据对象，探讨了网络发展与数 据传输的本质、现有架构的局限性以及下一代网络的关键突破方向； 其次梳理了现有 Web3.0 技术演进路径；在此基础上，提出了“数 字实体互联网络”的概念与内涵，并阐述了其核心价值、关键技术要 素及相关标准化情况；最后对未来发展进行了展望。 1 ..... 5 （三） 当前网络的局限性.............................................................. 8 （四） 下一代网络的关键突破点................................................ 10 二、 现有 Web3.0 演进路径............................ 和端口的 浅层优化，导致缓存命中率等性能指标下降 40%以上。这种现状与 OSI 模型标 准化的初衷形成鲜明对比，亟需在网络架构中引入统一的数据抽象层，在保持格 式灵活性的同时实现语义互操作，从而突破当前"数据管道"式传输的局限性。 4) 跨平台数据可信保障技术缺乏 数据的流通和利用面临着可信、隐私保护和数据安全等多重挑战。为了确保 数据的可信，当前互联网通过平台为数据提供方和使用方建立信任关系。平台除

等加快建设，数据价值化从示范突破迈 向规模扩散。人工智能成为产业转型核心驱动力，“人工智能+”在研发、生产、服务等 环节加速渗透，推动产业高端化、智能化、绿色化升级，实数融合推动产业模式重构。数 字产业加速集聚，算力、数据、算法协同创新体系逐步成型。但同时，高质量数据供给不 足、数字产业投资放缓、数智经济发展不确定性等问题仍然存在，亟需在制度、技术和应 用上取得新突破，继续成为稳增长、促转型的重要支撑力量。 产业集聚化、融合化发展格局加速形成。展望2026年，数字经济将成为 拉动经济增长的重要引擎，人工智能与实体经济融合加速形成更多新模 式、新场景，数字产业创新链、产业链协同重构迈向更高水平，数字经 济将在制度创新、技术突破和应用深化中持续塑造高质量发展新动能。 一、对2026年形势的基本判断 （一）数字经济增长引擎“焕新”，“数智”主脉络加速形成 2025年，我国数字经济以“新”谋“进”，在保持整体规模不断提 字产业集群蓬勃发展，围绕数字领域的国家先进制造业集群、国家中小 企业集群、国家创新型产业集群累计170余个，实现数字经济核心产业全 覆盖。人工智能产业新赛道加快布局，人工智能芯片、算法框架等关键 核心技术上持续取得突破，自主开源大模型正引领全球开源创新生态， 截至2025年9月，人工智能企业数量已超5000家，国家级人工智能专精特 新“小巨人”企业超400家，产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用 等上下游关键环节。

人民银行发布的《金融科技发展规划（2022-2025 年）》 指出要“探索运用量子技术突破现有算力约束、算法瓶 颈，提升金融服务并发处理能力和智能运算效率，节省 能源消耗和设备空间，逐步培育一批有价值、可落地的 金融应用场景”。2024 年 11 月，人民银行等七部门联 合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》也强调“探 索运用边缘计算和量子技术突破现有算力瓶颈，为金融 数字化转型提供精准高效的算力支持”。在此背景下， 业标杆的向心力，吸引更多客户选择与银行合作；另一 方面，银行的成功实践将为客户经营提供借鉴，这种社 会影响力的价值不可估量。 银行在互联网时代已经落后，在 AI 时代，所有企业， 包括科技巨头，都站在同一起跑线上，如何突破简单的 会员费、使用费模式，通过大模型技术构建可持续的盈 利模式？这也是困扰 AI 企业的关键课题。 未来已来，银行业需要以战略眼光把握这一历史性 机遇。那些率先布局、深度应用 AI 智能体技术的银行， 在开展数字化转型过程中，不可避免地会引入新技术、 提出新场景、构建新模式，由于技术成熟度、验证的局 限性以及场景的新颖性，加之一些监管要求或政策条款 可能存在一定的滞后性或空白地带，导致了部分应用或 者个别环节濒临突破政策的边缘或者涉及政策的敏感界 限，从而引起一些合规安全问题或埋下一些安全隐患， 务必要引起足够重视。但是不能因为囿于合规担忧，完 全故步自封、停滞不前，也绝对不能为了效率提升，舍 弃合规底

多年的发展，我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的 资本投入向产业链市场配套和系统化的综合赋能进行升级。借助 AI 工具，我国有望弥补多年历史积淀带来的国内外 材料研发的差距，实现高端材料的加速突破。 投资建议 Deepseek 的出现加速了 AI 智能化在各个领域的实体应用和优化，在化工行业领域，我们认为可能出现的四类关注点：  破除现有限制瓶颈的方向，将有望最开始明显受益：直 配等问题的解决仍需考虑。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 内容目录 一、Deepseek 高效工具，进一步突破化工行业的发展瓶颈 ............................................. 4 1.1、Deepseek 有望加快了实业拥抱 AI 的速度 ......... 率先形成赛道赋能的方向；③从未来的 发展趋势看，化工行业国内外可能出现的格局变化；④落地到具体板块，AI 智能化能够 形成的行业赋能和重点关注的行业机会。 一、Deepseek 高效工具，进一步突破化工行业的发展瓶颈 1.1、Deepseek 有望加快了实业拥抱 AI 的速度 化工尤其是大化工重资产行业，行业变更速度相对缓慢。经过 20 多年的发展，国内化工 行业已经经历了多个阶段的