1 0 三、世界级先进制造业集群的推进路径 1 1 集群作为一种新的产业组织形态 ， 最鲜明的特征和功能就是“链接”。 推动国家级集群向世界级集群 迈进过程中 ， 要充分聚焦集群“链接”功能的实现 ，推动集群综合竞争力加快提升。 n 链接“产学研” ， 激发技术创新“协同效应”。 推动 集群各 主体间信息交流、技术合作、成果共享

度融合，优化重大生产力布局，促进各类要素合理流动和高 效集聚，畅通国内大循环。针对东强西弱、南强北弱、产业 同构性同质化等问题，建议：一是以世界级先进制造业集群 为抓手优化产业布局。推动国家级集群向世界级迈进，加快 培育发展一批专业化特色化省级先进制造业集群。制定专项 CCID D CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID

广的中小企业加快推进数字化转型，走好专精特新发展道路。三是推动 制造业与生产性服务业深度融合。围绕制造业转型升级需求，加强研发 设计、技术转移转化、检验检测认证、知识产权等服务供给，推动制造 业向价值链中高端加速迈进。 （四）提升企业服务，改善未来发展预期 一是支持企业创新发展。继续提高关键领域重点企业的研发费用加 计扣除比例，引导企业构建全流程、全员参与的质量管理体系，提升企 业创新力和竞争力，增强盈利能力。二是做好新型生产要素保障。加快

出，面对更复杂的内外部环境和更多样的转型需求，数字化场景培育、成 效评估、智能技术赋能和生态构建成为必答题，数字化转型将真正成为制 造业高质量发展的核心引擎，助力我国从制造大国向制造强国稳步迈进。 一、对2026年形势的基本判断 （一）场景驱动精准深化：从“大水漫灌”到“精准滴灌” 2025年，我国制造业数字化转型工作不再追求全面铺开，而是聚 焦于能直接满足业务需求、创造显著价值的特定场景。工信部印发《场

区中9月份使用量占比63%，开源鸿蒙操作系统搭载设备种类超1300款、 总量超12亿台、开发者超730万。 展望2026年，随着数字技术加速演进和实数融合持续深入，数字经 济发展重心将从“数字化”向“数智化”快速迈进。一是以用促建引领 数据价值化加速拓展。数字基础设施和数据要素建设重心将从“平台建 设”向“解决行业痛点、释放数据价值”转变，更加注重多源异构数据 的共享融合、模型训练和融合应用，发展数据驱动型商业模式和新兴服

0大银行中有7家使用，并助力40多家金融机构完成核心系统自主创新升级。在医疗、 传媒、交通等诸多领域，国产软件也经过了广泛的考验。 三是用户体验的优化：国产软硬件从可用、能用，向好用、易用、爱用迈进。早期融合创新产品被常被诟病生态不全、响应慢、稳定 性差、成本高，如今主流国产软件性能、稳定性、性价比显著提升；基于融合创新环境的应用也更加人性化和智能化，基于国产人工 智能训练平台和智能体开发 LLM+RAG、Workflow到Multi-agent等多种智能体开发框架，实现深圳市算力资源的集约化管理、大模型服务的统一部署、大模型场景的规范开 发，助力IT基础架构向智能化的融合创新体系迈进。 2.数据库国产落地：有效支撑政数局、应急局、教育局、工务署、卫健委、公积金管理中心、交通运输局、民政局等关键部门的核心业务系统运行， 累计支撑超 60个业务系统使用TDSQL数据库实例，切实

精准地把握行业脉搏，切实地服务于整个人形机器人行业发展，为政 府决策提供科学依据，为企业研发提供明确导向，为市场应用提供规 范准则，为各方提供更具价值与前瞻性的指引与参考，最终共同推动 人形机器人行业向着更加稳健、高效的方向大步迈进，开启人机共融 的全新篇章。 编委会 2024 年 12 月 4 一、人形机器人概述 1.1 概念 1.1.1 定义及本文范畴 人形机器人这个概念一经提出，就在学术界、科技界和产业界引 机器人失稳，且其智能性仍较为薄弱。 2020 年伊始，以特斯拉 Optimus、Optimus 二代人形机器人为代表， 人形机器人进入了智能化的发展阶段，朝着高度集成、感知环境、运 动自如、精细操作的方向迈进。人形机器人能够自主执行更复杂的任 务，如从传送带上捡起电池单元并精确放入托盘中。Optimus 配备五指 灵巧型机器人手，具备触觉感知和 11 个自由度，展现出强大的稳健性， 可以在无需持续 通过标准化，促进产业合法合规，提升市场信心。未来，人形机器人 产业将在技术创新、标准引领和市场需求的三重驱动下迅速发展，实 现商业化和全球化的突破，推动社会向更加智能化、协同化和高效化 的未来迈进。 2.2 技术发展现状与趋势 人形机器人由大脑、小脑、机械臂、灵巧手、腿足、一体化关节 等关键部分组成，集成实现对环境的感知交互、运动控制、任务执行 等功能，涉及整机、传感器、执行器、控制器和动力能源等关键部组

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

在数字经济蓬勃发展以及各行业数字化转型持续深化的当下，分 布式算力感知与调度系统的技术演进已是大势所趋，旨在契合日益繁 杂的业务需求，从容应对激烈的市场竞争。 从硬件基础层面来看，算力基础设施朝着异构化与分布式方向加 12 速迈进。不同类型的计算芯片，诸如 CPU、GPU、FPGA 以及新兴的 ASIC 芯片等，在性能、功耗以及适用场景等方面呈现出显著差异，共同构 建起复杂的异构计算环境。与此同时，计算节点的分布范围不断拓展， 群的整体竞争力和市场 响应速度。此外，分布式算力调度还可以支持供应链中的风险预测和 应急响应，提高供应链的稳定性和可靠性。 4.8 自动驾驶 自动驾驶技术正朝着 L4/L5 级别的高度自动化迈进，这使车辆需 要实时处理海量的环境感知数据、进行复杂的决策规划与控制计算， 对算力的需求是海量、瞬时且不容出错的。一辆高级别自动驾驶汽车 每小时产生的数据量可达 TB 级别，其内部的计算平台需要在毫秒级

400G 系统中，SD-FEC 使得 16QAM 等高阶调制得以实用化，尽管这 会带来 15%～20%的开销，但相比其带来的性能提升而言是值得的代 价。 随着光通信速率向 800G/1.6T 迈进，开放前向纠错（OFEC）技 术逐渐成为研究热点。它的重点在于灵活性和开放性，允许多种不同 的纠错算法和结构来适应不同的应用场景。SD-FEC 一般采用软判决 技术以提升纠错性能，而 OFEC 易盛则在自研 DSP 与模块封装上形成多点突破。整体来看，美系厂 商聚焦高性能高可靠应用场景，自研 DSP 领先；中系厂商则在封装 灵活性与速率覆盖广度方面持续发力，正加速向核心技术自研与高速 率领域迈进，全球相干模块市场格局正在逐步多元化与本地化。 主流相干光模块厂家对比 厂商 国家/地区 封装类型 DSP 类型 典型速率 Acacia (Cisco) 美国 CFP2-DCO, QSFP-DD