1 2026趋势报告：数据与人工智能 2026趋势报 告：数据与 人工智能 2 报告概览 2026行业特定趋势 2026年数据与人工智能趋势 2026趋势报告：数据与人工智能 简介：大（的）脱节 各行业人工智能雄心与实际运营之间的差距不断扩大 如何为2026做准备 构建准备状态并避免常见陷阱的关键行动 2026年AI的成功将由数据基础设施驱动，而非新模型 1. 为什么现代 组织如何从早期错误中学习 航空、零售、媒体、医疗保健和科技行业的部门预测，以及人工智能如何重塑运营、创新和 人才 3 转化与现代化的区别被模糊了。许多 2026趋势报告：数据与人工智能 简介：大（的）脱节 2026趋势报告：数据与人工智能 DataArt专家就人工智能实际应用领域、阻碍企业发展的 常见问题以及未来18个月将决定成功的优先事项提供的 见解。 文化产业，例如，生动地揭示 其特定的业务和客户需求。 组织对AI的预期与实际交付所需之间存在一个基本差距。决策者追求低成 本转型性胜利，而忽视了使这些胜利成为可能的基础性工作。 4 2026趋势报告：数据与人工智能 点状实施 关键基础，常常缺失 2026年数据与人工智能趋势 公司关注点在哪里 人工智能应用层次 GenAI飞行员与POCs GenAI飞行员与POCs 流程自动化与分析 流程自动化与分析 数据平台与治理 数据平台与治理

2026年智能车载光领域十大产业趋势 -2- Part1. 2025年智能车载光领域十大产业趋势回顾 -3- 趋势一： AR-HUD将成为智驾第一屏，智驾系统从“感知+ 决策+执行”转变为“(感知+决策+执行)*显示 趋势二：智驾的快速发展及AR引擎能力的提升驱动AR- HUD体验代际升级 趋势三：业界将推出更多人驾/智驾场景下的AR安全特性， 提升驾驶过程中的安全性 趋势四： AR-HUD持续保持高速增长，越来越多的中高端 小鹏P7&G7 领克900 深蓝S09等 2025年HUD产业发展趋势回顾 -4- 趋势五：高像素智能大灯搭载下探中级车型，规模商用 趋势六：高像素车灯解决方案将与整车智驾/座舱融合， 进一步丰富功能场景，提升用户体验 趋势七：更多车企围绕安全，打造智能车灯智能照明、 安全交互价值场景，让人驾和智驾更安全 趋势八：汽车不只是出行代步工具，智能车灯丰富整车 个性化表达方式，让整车成为户外娱乐中心 哨兵模式 M9照明光毯，精准贴合车道， 帮助识别风险，提升行车安全 ES8/EC7 HDPL，配合激光雷 达，精准防眩目，保障安全 2025年智能车灯产业发展趋势回顾 -5- 趋势九：后排共享大屏会在中大车型中占据主流，成为标配 趋势十：新显示技术竞争加剧，多种新显示技术将在2025 年逐步上车商用 ◼ 2025年上海车展较于2024年北京车展，吸顶屏/投影与椅背屏的占比实现反 转，体现主机厂对于后排共享大屏的青睐

年值得关注的供应链技术的主要趋势 唐隆基博士 （06/22/2025） 技术进步将为供应链技术领导者和首席供应链官 (CSCO) 提供机遇，帮助他们实现数字化价 值、提升员工生产力并创新运营模式。在这些新兴机遇中，有名的研究咨询公司 Gartner 于 2025 年 2 月发布了《2025 年最重要的供应链技术趋势》的研究报告【1】。列出了 2025 年 最重要的供应链技术趋势，旨在帮助领导者实现这些目标。Gartner 些目标。Gartner 在【1】 已经确定了未 来几年最具影响力的供应链技术趋势，这些趋势与供应链职能相关并跨越供应链职能。跟踪 它们将有助于供应链技术领导者通过负责任的创新塑造组织的未来。 Gartner 供应链业务副总裁兼首席研究官 Christian Titze 表示：“今年的趋势凸显了供应 链中互联互通和智能化的变革潜力，使领导者能够提升运营效率和适应能力。通过评估和整 合代理人工智能和 并获得长期竞争 优势。” 本文首先概述 Gartner 2025 年顶级战略性供应链技术趋势， 然后逐一介绍和解读 2025 年 及以后的顶级战略性供应链技术趋势。最后回顾了 Gartner 关于战略性供应链技术趋势的研 究，并指出顶级供应链技术趋势的新特征。 1. 2025 年顶级战略性供应链技术趋势概述 1.1 供应链组织的新机会 【1】指出供应链组织需要考虑以下新机会：  技术的

设计的工具与设备，实 现从纯粹信息处理到与物理世界通用交互的本质跨越，为人工智能提 供了理解和改造物理世界的最佳“身体”，进而实现真正的“知行合 一”。我们将聚焦人形机器人产业发展的前瞻和最新趋势，深度洞察 这一技术的应用探索与未来图景，希望可以助力人形机器人产业的高 质量发展。 世界互联网大会智库合作计划系列成果 编写组 组长： 李红五 中国联合网络通信有限公司研究院 陈辉 金砖国家未来网络研究院（中国·深圳） 化，23-43关节电机支 持单腿跳跃等高阶动作，三指灵巧手结合多传感器适应复杂地形，由世 界模型UnifoLM驱动的自主学习能力瞄准救援与人机协作应用。 06 来源：全球人形机器人技术演进趋势.2025年5月29日.https://mp.weixin.qq.com/s?__biz= MzU2MTg0NjE0Mg==&mid=2247591656&idx=1&sn=e0eeac7b407d687cea6ef （三）小脑模型迭代优化，实现拟人化运动控制 1.“小脑”运动控制路线：基于模式和基于学习 （二）多模态模型算法赋能“大脑”层级进步 1.大模型是机器人“大脑”最为理想的选择 2.多模态大模型技术发展呈现多元路径共存的演进趋势 人形机器人“大脑”技术以大模型为核心，提供任务交互、环境感知、 任务规划及决策控制能力。需具备四大关键能力,实时交互能力，能与人 类进行任务级交互；多模态感知能力，整合多感官信息；自主可靠决策

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 小结 CONTENTS 目录 超节点发展报告 02 当我们站在人工智能大模型技术飞速发展的十字路口，一个清晰的趋势已然浮现：大模型正沿着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变 级数据 让传统以太网带宽难以承受；同时，伴随算力规模扩大，万级处理器带来的故障常态化，对自动化 运维与 RAS 能力提出了更高要求。在这样的背景下，超节点的出现成为了面向大模型未来发展的必 然趋势。 超节点并非简单的硬件堆砌，它的实现离不开基础技术、系统能力与可落地性的三方协同。基础 技术是超节点的根基，其具备超高带宽互联、内存统一编址等技术特征，通过近乎无阻塞的高带宽 互联，将数百上千个 入软硬协同、全局优化的超节点阶段，旨在有效破解超大规模 AI 训练与推理中所面临的扩展性瓶颈、 效率损耗与能耗墙难题，为 AI 的持续创新提供坚实、高效、绿色的算力基座。 为系统分析超节点技术的发展逻辑、技术创新、产业价值以及未来趋势，我院与华为及相关单位 共同开展研究，编制《超节点发展报告》。报告以 “需求—技术—应用—展望” 为主线，从大模型 对智算基础设施的机遇与挑战入手，深入剖析超节点技术的发展动因，对超节点技术的发展历程及

基础上主要提升了语言模型方面的能力，并添加了多模态功能，在 不同语言情景和内部对抗性真实性评估的表现都显著优于 GPT-3.5，在 各种专业和学术基准上已经表现出人类水平。智能终端接入人工智能大 模型的趋势是明确的，预计很快在下游应用层面将出现 AI 百花齐放的 景象。国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感 知、存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。 ◼ AI 拓宽 C 安防：AI+安防智能化变革，推进创新业务发展 ................................................................ 22 3.1.1. AI 助力传统安防，智能化转型成必然趋势................................................................ 22 3.1.2. 安防解决方案正在向云+边缘的方案演进 .... ........................................................................... 24 图 53： 智能化已成为全球制造业发展趋势....................................................................................... 25 图 54： 机

拥抱智能体，赢得好未来 中小城商行数字化转型实践中的若干思考 从探索到落地：福建海峡银行 AI 大模型的轻量化实践 证券公司数字化转型的系统性规划与实践：从战略设计到落地攻坚 资本市场数字化趋势相关思考：技术跃迁与场景裂变 零信任架构在证券公司数字化转型中的应用实践 证券公司集约化运营的几点思考——数字化浪潮下的服务效能革命 信托公司数字化转型要“尽力而为、量力而行” 略价值。 俄罗斯自然科学院外籍院士 吴永飞 一、量子科技作为新质生产力代表已成为国 内外关注焦点 俄罗斯自然科学院外籍院士 吴永飞 02 强量子科技发展战略谋划和系统布局，把握大趋势，下 好先手棋”。2024 年全国两会《政府工作报告》中强 调要“开辟量子技术、生命科学等新赛道”。2025 年 全国两会《政府工作报告》中指出“人工智能、量子科 技等领域取得新成果”。量子科技作为新质生产力的典 更是处处挨打，用“依附互联网巨头开展业务”形容也 不为过。凭借牌照、网点优势、强大队伍、资金成本低、 风控合规能力强，银行如何在 AI 时代赢得未来，答案 是全员拥抱智能体。 经过近年来的发展，AI 就是未来的趋势已无争议， AI 几乎无所不能，带给决策者的焦虑可能是如何落地、 能否见效？带给员工的焦虑是自己是否或何时被 AI 取 代？以下措施或可部分缓解焦虑。 银行赢得未来的唯一途径是全员拥抱智能体

科对话 - 获取信息，分析数据，制 定⻅解和提出建议。作为我们的⾸要思想引领产品，花旗全球展望旨在帮助我们的读者应对全球经济⾯临的最具挑战性的问题，并预测⼀个快速变化且相互关 联的世界中的未来主题和趋势。花旗全球展望汇集了我们全球对话的最佳要素，并整合了我公司各个⾼级专业⼈员的思想领导⼒。本⽂不是研究报告，也不构 成对投资的建议或要约购买或出售任何⾦融⼯具。有关花旗全球展望的更多信息，请访问我们的⽹站www 此外，对于功能强⼤的机器⼈来说，投资回报周期相对于⼈类的吸引⼒越来越⼤。劳动 ⼒在全球国内⽣产总值中占⽐超过50%。因此，市场机会可能是巨⼤的 3 改善-技术进步使⼈们摆脱了单调的任务，增加了休闲时间。继续这⼀趋势，⼈⼯智能机 器⼈将为⼈们提供机器⼈清洁⼯、管家、司机、助⼿和护理⼈员等服务 通过分析这些动因，本报告分为3个主要部分： 1 技术-我们在第1章突出了9个变⾰。其中最重要的变⾰来⾃⼈⼯智能的进步，使 ，⽐如农⽥或灾难区域， 那⾥⾼速互联⽹的接⼊可能有限。 机器⼈边缘计算的⼀个关键因素是神经处理单元（NPUs）的发展，这是专⻔设计⽤于加速⼈⼯智能计算的硬件。 NPU技术的快速增⻓是近年来的发展趋势。这些改进使得直接在机器⼈上部署复 杂的AI模型成为可能。 6.⼩型语⾔模型（SMLs） 与边缘计算相关的是，在人工智能不断发展的格局中，焦点越来越多地转向小型语言模型（SLMs）的开发和部署。