个新兴前沿，并对重要的前沿进行了解读 分析。在《2025 研究前沿》报告的基础上，《2025 研究前 沿热度指数》报告继续采用研究前沿热度指数来揭示世界主 要国家 / 地区在十一个学科领域的 110 个热点前沿和 18 个 新兴前沿的研究活跃程度，观察世界主要国家 / 地区在这些 研究前沿中的研究产出贡献和影响力表现，描绘全球科技前 沿发展和竞争格局。 18 新兴前沿 110 热点前沿 1. 方法论 研究 究前沿整体，测度相关国家 / 地区、机构、团队以及 科学家个人等的表现。本报告利用国家 / 地区研究前 沿热度指数，从十一大学科领域整体、各学科领域和 特定研究前沿三个层面，测度揭示了各国在《2025 研 究前沿》报告的 128 个研究前沿的基础研究活跃程度。 （1）国家 / 地区研究前沿热度指数的定义和计算 方法如下： ① 国家 / 地区研究前沿热度指数 国家 / 地区研究前沿热度指数 = = 国家 / 地区贡献 度 + 国家 / 地区影响度 ② 国家 / 地区贡献度和国家 / 地区影响度 国家 / 地区贡献度是一个国家 / 地区对研究前沿 贡献的论文数量的相对份额，包括该国参与发表的核 心论文占前沿中所有核心论文的份额，以及施引论文 占前沿中所有施引论文的份额，具体计算方法如下： 国家 / 地区贡献度 = 国家 / 地区核心论文份额 + 国家 / 地区施引论文份额 国家

按类型预测的机器人单位数量（百万） 来源：Citi GPS 我们的⽅法包括估计覆盖全球⼤部分地区的三个地区（发达地区、不发达地区、 最不发达地区）市场总规模，然后为每种⽤例和每个地区应⽤不同的渗透率。 我们假设不发达市场的渗透率是发达地区的⼀半，最不发达地区的渗透率是不发达市 场的⼀半。我们分析了每个地区的数据直⾄2050年。 我们认识到增补与替代的担忧既不⼀致也不直接。例如，AVs可能会替代⼀些驾驶 我们估计到2050年，在发达地区的⼯业设定中，⼈形机器⼈的渗透率将达到30％ / 2 0％ / 10％，较少发达和最不发达地区将分别为22％ / 11％ / 5％。我们的家庭估计受 到80岁以上的⽼年⼈⼝数量和有清洁⼯的影响。考虑到护理和清洁机器⼈可能会惠 及其他许多⼈，我们的渗透率假设可能过低。 我们还注意到，我们尚未分析⼏个潜在的巨⼤市场——如军事、安全、教育、农业。 虽然预计对⼤多数发达地区采⽤率将会更 虽然预计对⼤多数发达地区采⽤率将会更⾼，但我们认为到2050年，较不发达地区 由于其⼈⼝规模和劳动⼒市场规模的原因，将占整体市场的相当⼤部分。下图显⽰ ，到2050年，较不发达地区将占⼈形机器⼈市场的三分之⼆。 图3.按发展组别细分的人形机器人分析（单位：百万） 来源：Citi GPS 我们还注意到，亚洲对机器⼈的⻛险投资正在增加，根据专利数据，机器⼈创新在亚 洲蓬勃发展。美国可能在⼈⼯智能领域处于领先地位，但我们的专有分析显⽰，过去

量 发展的新征程！ 邬贺铨 中国工程院原副院长 算力产业发展方阵指导委员会主任委员 综合算力指数 前 言 近年来，AI 快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同 发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计 算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输， 模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。如何更科学的评估 我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动 升级；夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进；构建绿色低碳 体系，加速基础设施绿色升级；深度开展融合创新实践，助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状，挖 掘各地区综合算力发展问题，并给出发展建议，为我国算力产业“点、 链、网、面”体系化发展提供参考，为数字中国建设实现跨越式发展 筑牢根基。 时间仓促，报告仍有诸多不足，恳请各界批评指正。后续我们 将不 前，全球超过 70%的组织开始对生成式人工智能技术进行投资或处 于初步测试阶段，已经有 17%的组织将生成式人工智能应用和服务 引入生产环节，保障国家的科技话语权与产业安全。美国、日本等 发达国家和地区也持续加大在智算、超算等算力相关领域的投入， 力求巩固其领先地位。美国“网络与信息技术研发计划”(NITRD)人工 智能研发投资预算增长至 31 亿美元，占整体年预算的近三分之一， 相比于上一年提高

收支统计查询.....................................................................................31 3.4.4 地区排行查询.....................................................................................34 3.4.5 多年对比查询 次的数据分析、 数据挖掘。 生产系统数据源可以是已建立的容灾备份池，也可以是原始生产库，甚至是非 基于平台的第三方系统或外部文件等资源。数据资源目录依据标准存储建立后， 还可提供多地区多年度收支统计、地区排名、多年对比等初步的数据查询比较 主题。当然，进一步的主题分析、深层挖掘，还需要基于形成的标准存储数据 仓库进一步进行抽象分类提取。 2.1.1 数据资源目录总体结构 数据资源目 12 页 3.1.4 多维度资源目录展现 为满足不同资源目录使用者的使用要求，对于数据资源目录的展现应实现多维 度的展现方式，例如： 第 13 页 图 2-5 年度维度展现 图 2-6 地区维度展现 第 14 页 3.2 ETL 功能 通过元数据管理将数据源及数据进行分类登记，按照登记之后的数据源采集数 据，对初采的数据不做任何处理，按照原有数据的格式进行数据的迁移存储。 对

定位为低空物流载体，以无人货运设计为核心，当前主流产品的载重量可达2–3吨， 续航半径在70–300公里之间，时速130–200公里/小时，适用于“最后一公里”急件 配送（如医疗物资、高价值电商包裹）与特殊地区物资运输（如海岛、山区）。 个人飞行eVTOL 出行eVTOL 载物/货运eVTOL 应用场景 近期主流 产品特征 产品用途 长距离空中出行 • 以1–2人座机型为主 • 最大起飞重量： 500–1 更多高等级配套设施，这类基础设施仍需较长的建设周期，预计将在未来三到五年内逐步 成熟（参阅图5）。 整体而言，中国eVTOL基础设施已初具雏形，以深圳为代表的先行城市正在为全栈式 低空运行体系提供验证样板，为更多地区的推广应用提供了路径参考。 深圳在导航、协调与通信等领域率先推进eVTOL基础设施建设 • 将空域划分为可飞区、管控区和禁飞区 • 用户可以通过平台直接提交无人机飞行申请 UTMISS系统 复杂 • 预计在五年内逐步成熟，深圳等领先城市正在 积极试点 来源：国际民航组织；中国民航局；中国民用机场协会；专家访谈；BCG分析。 注：FATO = 最终进近和起飞区；TLOF = 接地和离地区；GNSS = 全球导航卫星系统；RTK = 实时动态载波相位差分技术；SBAS = 星基增强 系统；PBN = 基于性能导航；VHF = 甚高频。 图5 | 个人飞行eVTOL与出行eVTOL基础设施需求对比

助 中国缓解算力“卡脖子”问题。 全国智算中心用电量，同时也等于各省智算中心用电总量，包括因为时延等要 求下必须在当地完成的推理需求，也包括由绿电丰富地区额外承担跨省训练与 非本地推理的需求。因此，当前面临的突出问题是如何解决东部地区本地推理 的区域性绿电缺口，以及如何提高跨区域的绿电消纳能力。 与其他负荷相比，计算具有独特的灵活性，能够将其能源消耗迁移到远距离。 计算还可以利用多种 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 12 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 从 2023 年以来，中国的智算中心数量激增，其中多数都建在绿电资源相对匮乏 的东部地区，而且基本不受绿电占比要求的约束。短期内将产生大量的碳排放。 由于数字经济相对欠发达、资金、人才与技术缺乏等，绿电资源丰富的西部， 智算中心的发展相对迟缓。 根据中国生态环境部和生态环境部环境规划院发布的数据，中国省级电力碳排 因子将在十五五、十六五时期大幅下降。绿电比例的上升与电力碳排因子（生 产单位电力过程中平均排放的二氧化碳量）的大幅下降，是中国建立绿色算力 网络的基本前提。 从区域碳排因子的分布上看，中国西部地区水电、光伏及风力发电等资源丰富， 具备发展绿色智算中心、承接东部算力需求的潜力。智算中心的建设，应当充 分利用不同区位的清洁电力。国家的东数西算项目提出了八大枢纽与十大集群 建设规划，其中八大

帮助中国缓解算力“卡脖子”问题。 全国智算中心用电量，同时也等于各省智算中心用电总量，包括因为时延等要 求下必须在当地完成的推理需求，也包括由绿电丰富地区额外承担跨省训练与 非本地推理的需求。因此，当前面临的突出问题是如何解决东部地区本地推理 的区域性绿电缺口，以及如何提高跨区域的绿电消纳能力。 与其他负荷相比，计算具有独特的灵活性，能够将其能源消耗迁移到远距离。 计算还可以利用多种 南 青 海 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 12 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 从 2023 年以来，中国的智算中心数量激增，其中多数都建在绿电资源相对匮 乏的东部地区，而且基本不受绿电占比要求的约束。短期内将产生大量的碳排 放。由于数字经济相对欠发达、资金、人才与技术缺乏等，绿电资源丰富的西部， 智算中心的发展相对迟缓。 根据中国生态环境部和生态环境部环境规划院发布的数据，中国省级电力碳排 因子将在十五五、十六五时期大幅下降。绿电比例的上升与电力碳排因子（生 产单位电力过程中平均排放的二氧化碳量）的大幅下降，是中国建立绿色算力 网络的基本前提。 从区域碳排因子的分布上看，中国西部地区水电、光伏及风力发电等资源丰富， 具备发展绿色智算中心、承接东部算力需求的潜力。智算中心的建设，应当充 分利用不同区位的清洁电力。国家的东数西算项目提出了八大枢纽与十大集群 建设规划，其中八大

随着数字经济的迅猛发展，数据量呈爆发式增长，对算力的需求 也日益迫切。然而，我国东部地区经济发达，数据需求旺盛，但面临 ●土地 、能源等资源紧张的问题，算力供给受限；而西部地区资源丰富， 具备发展数据中心的天然优势，但数据需求相对不足。在此背景下， 我国“东数西算”工程应运而生。“东数西算”就是将东部地区产生 的数据传输到西部地区进行计算和存储，促进东西部算力协同联动。 1.2 目标及意义  目  意义：从经济角度看“东数西算”工程带动了数据中心建设、 网络通信、IT 设备制造、软件等相关产业的发展，促进了产业结构 优化升级，为经济增长注入新动力。在资源利用方面，充分发挥了西 部地区的能源优势，提高了能源利用效率，实现了东西部资源的优势 互补。同时，有助于缩小东西部数字经济发展差距，推动区域协调发 展，提升我国整体数字经济竞争力，为数字中国建设提供坚实支撑。 2 1.3 在我国数字化发展的进程中，东部地区凭借其人口密集、经济发 达的优势，成为了数据的“高产田”。大量的数据如潮水般不断涌现， 20 涵盖了金融、电商、社交等各个领域，这些数据的处理需求极为迫切。 然而，东部地区在数据处理过程中面临着严峻的挑战——电力紧张且 成本高昂。电力作为数据处理的关键支撑，其短缺和高成本严重制约 了东部数据中心的发展。 与之形成鲜明对比的是，西部地区拥有丰富的电力资源，且电价

均不变的前提下，进行净利率对人效提升的敏感性分析，人效提升 10%， 可以给企业带来 8%的净利率增长。 扩大管理半径，率先开展 AI 的龙头，市占率有望持续提升。结合 AI 技术 能够打破地域限制，快速掌握某一地区的建筑特性，增强方案与当地特质 的适配性，推动企业异地业务拓展，龙头企业异地业务增速有望提高。AI 的介入有望改变建筑业市场布局，通过提高行业核心技术门槛从而提升行 业集中度。 ⚫ 投资建议： 的市占率提升缓慢 ...................................................................... - 6 - 表 2、龙头上市设计企业分地区收入占比情况梳理 .............................................. - 7 - 表 3、工程数字化设计等相关政策 ................... 应用的市场渗透率较低。根据中国产业信息网，我国建筑企业信息化投入占总产 值比例（渗透率）逐渐提高，由 2011 年 0.04%提升至 2021 年 0.13%，然而仍低于 全球平均水平 0.30%。具体到建筑设计环节而言，涉及多地区、多专业、多环节， 目前协同管理方式低效、信息化程度低制约了设计行业人均创收、人均创利等指 标提升。 图 9、传统模式点对点、理想模式同步协同 图 10、我国 2021 年建筑信息化渗透率仅为

和布局。国家对卫星互联网承载网的战略需求聚焦于数字边疆守护、 应急通信保障及“一带一路”互联互通三大场景。在数字边疆守护中， 我国通过天基与地面融合网络实现边境地区通信覆盖，如新疆 34 个 边境县城 5G 和千兆光网覆盖、西藏阿里地区中星 16 号高通量卫星 提供 20Gbps 通信容量，构筑“数字国界”的天基防线。应急通信保 障方面，卫星互联网承载网在灾害中发挥关键作用，2024 年甘肃积 支撑，还与卫星互联网承载网形成控制信令与业务流量的双向交互， 共同完成端到端业务的传输与管理。在与地面承载网的关系中，卫星 互联网承载网起到互补与增强的作用，在地面光缆发达地区可以作为 低时延的跨洲通道或高可靠冗余链路，在偏远或基础设施受限的地区 则可独立承担骨干通信任务。此外，在空天地融合的网络架构中，卫 星互联网承载网还可与高空平台网络、无人机中继网络协同工作，构 建多层次立体化的通信体系。 卫星网络时，双连接技术发挥作用。在切换过程中，移 动终端同时与 LEO 卫星和 GEO 卫星建立连接，先通过 LEO 卫星 链路保持当前业务的持续进行，同时逐渐将业务转移到 GEO 卫星 链路上。例如，在偏远地区的应急通信场景中，一开始通过 LEO 卫星提供高速率的通信服务，满足应急救援初期对大量数据传输 的需求。随着救援工作的持续推进，当 LEO 卫星即将离开覆盖区 域时，通过双连接技术，平滑地将通信切换到