番茄、花生、芥菜、油菜、棉花等作物耐盐性及生长 发育的影响。 012 农业科学、植物学和动物学 2025研究前沿 其中，被引频次最高的一篇研究性论文是伊朗 的德黑兰大学和加拿大的滑铁卢大学的研究人员合 作 发 表 的，2020 年 发 表 于《 环 境 与 实 验植物学》 （Environmental and Experimental Botany），被引频次 是 160 次（图 2）。该文通过对盐生植物根际微生物 入研究前沿；“mRNA -LNP 疫苗的免疫原 性机制与免疫应答调控研究”聚焦 mRNA- LNP 疫苗研究直接服务于传染病防控；“肿 瘤微生物组”从微生物互作角度为癌症等 疾病研究提供新视角。 宏观交互与健康影响类主要关注机体 与内外部环境的复杂互作及其健康效应， 包括 2 个相关的热点前沿：一是“宿主遗传 与肠道菌群的因果机制及其对代谢与免疫 疾病的影响研究”，探讨内在宏界面与疾病 的因果机制；二是“聚苯乙烯微塑料诱导 热点前沿，当前关于聚苯乙烯微塑料等新 兴环境污染物的研究正从生态环境领域的 现象研究深化到对生物体的致病机制研究。 这些方向共同体现了当前生命科学多 组学研究、技术驱动、精准干预以及关注 复杂系统互作的发展趋势。 051 表 25 生物科学领域 Top 10 热点前沿 序号 热点前沿 核心 论文 被引 频次 核心论文 平均出版年 1 蛋白质乳酸化 35 4865 2022.7 2 网络药理学在中医药现代化研究中的应用

司 中国电力科学研究院有限公司、中国联合网络通信有限公司研究院 指导专家： 刘韵洁 黄 韬 张 鑫 谢人超 田 鹏 王 勇 蒲天骄 曹 畅 邢宏伟 李 勇 李 明 李 宁 严 莉 陈 琛 魏 亮 参编人员： 唐琴琴 贾庆民 文 雯 李 硕 孙思齐 李敏宽 张 岩 绿色任务的凭 证，支持后续在能源积分交易市场中自由流通。 区块链技术为算电资源交易构建了“可信账本+自动履约+多方协 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 25 作”的数字信任基础。未来，基于可信交易机制的算电协同系统将具 备更高的市场弹性、更强的资源流通效率以及更优的绿色发展能力， 成为数字经济与绿色能源深度融合的重要支点。 第九届未来网络发展大会白皮书

编写说明 主要编写单位： 中国电信股份有限公司研究院 华为技术有限公司 全球固定网络创新联盟 中关村超互联新基建产业创新联盟 主要编写人员： 中国电信股份有限公司研究院：朱永庆、胡泽华、龚霞、袁世章、 阮科、陈迅、杨冰、赖道宁、胡家元、张帆、皮谭昕。 华为技术有限公司：任广涛、曾毅、李智、赵浩宾、陈卓、于凤 青、张潇潇。 中关村超互联新基建产业创新联盟：袁博。 算力城域网白皮书（2025

2024年12⽉ 摘要与分析 AI并⾮新领域（1950年代）。机器⼈也并⾮新事物（1960年代）。能移动的AI机器⼈是新兴领域。 过去⼗年中，⼈⼯智能⽅⾯取得了⻓⾜进步，使机器⼈能够看、动、说、学习和执⾏动 作。本报告第1章介绍了其中9项技术进步。第2-8章讨论了AI机器⼈的不同⽤例和发展。 可以说，最复杂的领域之⼀是⾃动驾驶⻋辆（AVs），因为AV以每⼩时70英⾥的 速度⾏驶⽽⽆需监督存在很⾼⻛险，导致监管批准进展缓慢是可以理解的。现在这 最近⽣成式⼈⼯智能的进展正指向认知任务或按需创作艺术。许多⼈真正想要的是 在⽇常任务，如清洁⽅⾯获得帮助，以便能够更多地思考、创作艺术和休闲。⼈⼯ 智能机器⼈可以帮助实现这种乌托邦⻆度。 当然，⼈们对机器⼈取代⼯作的更加悲观担忧，正如在挑战章节中讨论的那样。然 ⽽，本报告的副标题‘AI-机器⼈正在追踪你’则是在暗⽰另⼀个潜在结果。⼈⼯智 能从您的数据中获取信息，学到的越多就能为您提供更多价值。专有数据是竞争优 要障碍。这个类 ⽐可以延伸到机器⼈技术。 开发机器⼈⾃动充电基础设施⾯临的挑战之⼀是不同机器⼈使⽤的电池类型、充电速 率和电压的多样性。这种多样性使得统⼀的充电解决⽅案变得复杂。 然⽽，标准化⼯作已经在进⾏中，像WiBotic这样的公司正在推出技术，为更具凝聚 ⼒的充电⽣态系统铺平道路。 图9. 通用自动充电枢纽 来源：Clearpath Robotics © 2024花旗集团 17 Citi

术 与 合 作 生 态 辅助工具 词云组件（基于意图 实体识别生成） 敏感词辅助提示 前端集成定制 主题及 logo 定制 菜单可配置 子路由及页面替换 后端 API 会话中控 API 知识管理类 API WEBHOOK JS 组件 人机协作助手 聊天对话组件 NLU 分析 系统日志 会话日志 系统操作日志 系统集成合作伙伴 合 作 伙 伴 生 惠 共 赢 模式四：联合运营 模式一：完整产品 模式三：产品分销 模式五： …… 模式二：辅助实施 咨 询 合 作 伙 伴 产 品 合 作 伙 伴 智 能 客 服 合 作 伙 伴 业内领先对话平台 营销 & 服务的多场景覆 盖 金融行业的领先实践 泛场景化 平台化 一体化 云化 百 度 智 能 客 服

、身心健康（情绪管理） 。 3. 系统内容 显性教育 学科辅导 、技能训练（编程 / 乐器） 、规则制定（作息时间） 。 隐性教育 家庭文化（餐桌礼仪） 、情感联结（亲子共读） 、价值观渗透（家长以身作则） 。 4. 系统方法 沟通方式 对话与倾听（非暴力沟通） 、非语言互动（拥抱鼓励） 。 激励与约束 正向强化（积分奖励） 、负向反馈（暂停特权） 。 参与模式 共同活动（家庭运动日） 、自主探索（提供实验工具） 家校协同（作业反馈机制） 、社会影响（短视频对注意力的冲击） 。 特点维度 技术支撑与实现方式 典型应用场景 解决的核心问题 个性化学习路径 机器学习算法分析学 习数据， 动态调整难 度 数学分步拆解 、作 文智能润色 传统教育“一刀切 ” 模式与个体差异不 匹配 实时反馈与迭代 自动化评估系统 + 即 时纠错机制 作业进度跟踪 、辩 论观点攻防训练 反馈滞后导致的认 掌握高效的学习方法， 最终培养出适应未来的能力和韧性 。 家长如何转变角色？ 误区类型 具体表现案例 负面影响 解决策略 1. 过度放手 家长将数学辅导完全交给 DeepSeek ， 孩子连续 3 小时独立操 作 AI ， 期间未 进行任何互动交流 孩子陷入机械操作， 失去人际学习中的 思维碰撞机会， 解题逻辑停留在工具依 赖层面 l 设定单次 AI 使用不超过 45 分钟

音 合 成 与 识 别 、 绘 画 与 图 像 生 成 • 动 漫 制 作 、 视 频 制 作 、 音 乐 创 作 课程实训平台5 数字人实训系统 • 人 物 设 计 与 概 念 开 发 ， 3 D 建 模 与 纹 理 制 作 • 骨 骼 绑 定 与 动 画 制 作 ， 摄 影 与 视 频 制 作 • 语 音 合 成 与 声 音 设 计 ， 系 统 集 成 与 测 试

RAG 生物医药知识中台 智能知识平台的组成 应用平台 自动 ASCO 会 议总 结 NER 关系识别 OCSR 标准字典表 自动医学写 作 protocol 文献、专利 助手 专利数据库 by patsnap 一键生成竞 品报告 SOT 内 部 数 据 新药情报库 bypatsnap ID:7BZ9) 及分子对接模拟： 1. 空 问 构 象 ： BMS-986278 的喹啉环嵌入跨膜螺旋 3/5/7 形成的疏水口袋，与 Val3.32 、 Leu5.42 形成 π- 烷基相互 作 用 ( 结合距离 3.2-3.8 A) 1 2. 关键相互作用： 三氟甲基吡啶基团与 Tyr5.38 形成 π- π 堆叠 ( 距离 4.1 A) 氨基甲酸酯的羰基氧与 Arg3.28 侧链形成双氢键 AZ7550 ( 甲 氧 基 苯 环 氧 化 产 物 ) 1 0 9 . 其 中 AZ5104 对 EG FR 野生型激酶 的 抑 制 活 性 较 高 ， 可 能 导 致 皮 疫 和 腹 泻 等 副 作 用 3 9 . 芽仔与 Deepseek-R1 对接：预测代谢产物场景 智 慧 芽 智 慧 芽 Chemical

开 去接受额外的教育或培训即可成长。在自动化或数字化方面加大投资的 组织看到了对一线员工从事更熟练工作的巨大积极影响。 例如，作为其智能制造计划的一部分，一家消费品制造商将 21 家工厂 的关键标准作程序 （SOP） 以及维护和质量工作说明数字化。这代表 着从手动和纸质流程到一线工作人员的手持和移动设备的全面转变，并 提高了运营效率。整合工作流程自动化和改进对数据和分析的访问，以 寻找有针对性的改进机会。 在物流领域，有可能出现针对生产力、安全和人体工程学的解决方 案，例如卡车和货车司机的虚拟 AI 助手或使用扫描、文本、交易 和对话语音的多模式语音。 行动建议  优先考虑多模式 UI 的价值，以提供更安全、更可靠、更愉快的工 作、培训、入职和处理环境。  首先确定可以从多模式 UI 技术中受益的特定用例（例如，现场服 务、物流、仓储、制造、维护或设计）。  部署、连接和改进数字计划，以提高用户信心、满意度、忠诚度和 拥护度。 变了人们与科技的互动方式。从聊器人、 增强型浏览器到人工智能工作空间和通用界面，这些创新使人工智能更易于访问、更直观， 并更容易融入日常生活。随着人工智能的发展，这些界面将在塑造人机交互方面发挥关键作 用，推动各个领域的生产力、创造力和效率的提升。 现代供应链和物流本身就是多模式的，它釆用多模式的技术和管理系统，处理多模式数据， 特别是许多供应链组织己经或正在釆用人工智能和智能机器人技术，因此釆用新兴的多模式

1、服务台接收事件信息进行记录，包括事件时间、位置、影响等关键事件信 息；事件来源包括服务请求监控告警、主动运维发现故障等。 2、根据事件等级定义，对发生事件进行分级确认：一般事件进行事件分派操 作，重大事件进行重大事件处理流程处理； 3、根据业务类型进行事件分类，根据事件类型进行事件派单，不同的事件类型 派单至不同的处理人员； 4、事件处理人认领、诊断和处理事件，并形成解决方案;如果不能解决则升级 受理一线服务台所派发的工单，对工单反馈的内 容进行调查处理，并配合其他运维小组进行硬件 问题的定位定界。 2、云平台运维组： 云平台和云服务的日常配置管理、变更实施、例 行巡检、日常维护、问题处理、数据备份等工 作； 云平台资源、容量管理，对计算资源池和存储资 跟踪并管理对应领域上升的技术支持请求，快速 有效地识别和解决问题； 对应领域的疑难问题处理和技术攻关，对潜在的 风险进行评估，并制定相应的预防措施； 信 息收集和紧急故障恢复支撑等工作。 3.应用运维组： 业务应用系统或功能模块的可用性维护、日常调 优、例行巡检、问题处理、数据备份等工作； 完成业务应用系统或功能模块的资源监控纳管操 作，输出监控告警清单和处理策略。 运维管理组： 制定运维管理规范，构建运维流程体系和对应组织 结构，确保运维工作的有序开展和日常运维动作的 标准有效。 1.运维组长： 勘察院 远控中心 供应链