合，化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验，再到材料基因组学， 全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 随时面临挑战。 ➢ 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 我们认为：化工新材料研发面临“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点。类似 Deepseek 屏幕和光学薄膜到汽车面料等所有物品的缺陷。AutoML Vision Edge 将缺陷检测准确率提 高了 6%，并将设计和训练 ML 模型的时间从七天缩短到几个小时。 ➢ AI 驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒 我们认为，在 AI+机器人时代，“白痴指数”越高的化工材料面临 AI+机器人的冲击或越严峻。 产品的成本相比制造该产品的原材料成本的比例即为马斯克提出的“白痴指数”，在 AI+机器 人时代，高 .............. 19 2.2 AI 赋能制造环节，提升精度与效率............................. 19 3. AI 驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒 ............................. 20 3.1 通过深度学习发现新材料 ..................................... 21 3.2

大幅提升。 三、“十五五”时期制造业发展需要解决的关键问题 （一）构建产业科技创新体系。习近平总书记指出，要 以科技创新引领产业创新。针对“技术”到“市场”的供需壁垒、 “实验室”到“生产线”的转换壁垒、国产化替代产品“有而不用” 的应用壁垒，建议：一是建立需求导向的技术供给制度。积 极探索技术作价参股、投资孵化产业化公司等模式，实现科 技创新和先进制造“双向奔赴”。依托正在筹建和计划成立的

本和二次开发难度，对创新 更加友好。 二、适配国产 GPU 。为金融机构基础设施信创改造提供了可落地的 AI 改造路径。 三、推动生态重构。通过技术普惠加速 AI 落地，将竞争焦点从技术壁垒转向金融数据价值挖掘，推动 AI 能力与金融场景深 度融合， 以数据闭环体系巩固金融领域的场景化优势。 金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融 本和二次开发难度，对创新 更加友好。 二、适配国产 GPU 。为金融机构基础设施信创改造提供了可落地的 AI 改造路径。 三、推动生态重构。通过技术普惠加速 AI 落地，将竞争焦点从技术壁垒转向金融数据价值挖掘，推动 AI 能力与金融场景深 度融合， 以数据闭环体系巩固金融领域的场景化优势。 金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融 ，在营销 领域的业务 流程中，实现营销生产力效率的全面提升 ，影响并重构营销组织的生产关系 ，进而形成的新型市 场营销产业运 行模式。 在金融领域，生产关系转型则体现为由产品销售到客户中心 ，由部门壁垒到对内协同的转型等。 图表 4: 营销生产力提升推动营销生产关系转型 资料来源 : 复旦 & 明略 & 秒针 2024 《生成式营销产业研究蓝皮书》 ，中信 “ 合伙伙伴关系”更注重建立深度的信任的

企业软件不能是孤岛。它必须能够平滑地与企业现有的、复杂的 IT 生态系统集成，包括企业资 源 规划（ ERP ）、客户关系管理（ CRM ）、人力资源管理（ HRM ）等核心系统。这有助于 消除数 据壁垒，减少业务中断，并形成一个统一的 IT 基础设施。 企业级解决方案必须保证极高的可靠性（例如 99.99% 的正常运行时间），并制定完善的灾难 恢 复计划。此外，供应商必须提供全面的技术支持和维护服务，包括定期的软件更新、漏洞修 Agent 工具调用逻辑。 通用性： MCP 定义 Agent 与 AI 模型间上下文交互标准，像 USB - C 统一设备连接，开发者用一致方式将工具、数据、模型接入 AI 侧，打破平台 / 模型壁垒，推动通用化 AI 应用开发。 低门槛：统一标准降低工具集成与生态构建成本，企业无需重复适配不同协议，用技术标准化推动 Agent 规模化落地。 互操作性： MCP 让 Agent 可便捷对接任意遵循规范的工具，工具开发者仅需支持 实体，以实时数据为感知输入，依托动态知识图谱与强化引擎，实现毫秒级复杂任务自 主 拆解与策略进化。 在金融领域， AI Agent 核心价值显著：通过端到端自动化、实时风控、持续学习优化，打破传统流程壁垒，释放效率红利；以低成本、自动化 服 务触达边缘群体，推动 AI-native 金融产品创新，重构金融服务普惠性。同时，通过融合“业务组织能力”“科技实施能力”，借助工程化治理， 确保 AI Agent

10 1.2.4. 商用服务机器人行业进入下半场阶段 10 1.3. 服务机器人落地面临的机遇与挑战 11 1.3.1. 行业生态的开放性挑战 11 1.3.2. 服务机器人的通用性与泛化性壁垒 12 1.4. 服务机器人行业的ESG实践指引 13 1.4.1. 绿色供应链（E） 14 1.4.2. 全球市场合规认证（S) 15 1.4.3. 信息安全与隐私保护(G) 16 01 述，行业整体规模和需求量增长强劲但服务机 器人在全球主要国家和地区的市场渗透率虽然 处于相对低位，市场潜力巨大。长期以来，由 于服务机器人行业生态不开放使得不同技术、 产品和系统之间的互联互通难以实现。此外， 机器人的通用性和泛化性壁垒很大程度上阻碍 了服务机器人的广泛应用。 图表1-9：服务机器人落地的机遇与挑战 来源：德勤研究 1.3.1. 行业生态的开放性挑战 长期以来，服务机器人行业缺乏统一的协议和 标准规范，导致不同厂商之间的产品和服务难 机器人行业的标准不一，这使得用户在选择和 使用产品时面临不便，影响了用户体验和市场 信任度。另外，标准缺失还可能导致产品间兼 容性问题，从而影响不同机器人实现协同工作 的可能性。 • 增加集成难度：技术壁垒是行业生态不开放带 来的最明显的问题。各个企业往往开发独立的 技术和产品，依赖于各自的技术平台和标准， 导致缺乏统一的技术规范。这种状况导致不同 品牌和类型的服务机器人之间难以实现互联互 通，限制了产品间的协作。例如，在智能建筑

通过整合产业链上下游企业的交易数据、物流数据、资金流数据等多维度信息，形成完整的 数据链，从而积累信用资产。其核心在于打破市场主体之间的“信息孤岛”与“数据壁垒”， 实现从个体优化到全局最优的升级。 构建数字金融生态。数字人民币具有跨行业协同创新能力，能够打破行业壁垒，促进不 同行业之间的资金流动和业务协同。数字人民币构建的不仅是支付工具，更是数字经济时代 的金融操作系统。依托流程环节从订单、物流、仓储、发票到付款等全生产过程数字化协同（图 资金流不再是封闭信息，而是串联交易全流程的关键节点，为高效协同与精准风控奠定数据 基础。 利用智能合约的可编程规则，将核心企业信用沿着供应链逐级传递、拆分和流转，有效 覆盖传统金融服务难以触达的长尾中小微企业，破解信用传导壁垒。 将支付、交易等行为数据在安全合规前提下转化为新型信用资产，并通过隐私计算等技 术实现“数据可用不可见”，在保护商业机密的同时最大化数据价值，为中小微企业增信、 为风险管理赋能。 - 15

一般仅限于直接关联者和专业领域内，而旅游业的一 个重要特点是具有根强的综合性和整体性。目前，从 纵向上看，游客和服务提供者、服务提供者与行业管 理者之间存在不同的信息交互方式，2 种信息交互系 统间存在壁垒，游客、服务提供者、行业管理者间未能 建立起彼此互动有效信息的方式；从横向上看，各景 区及文旅场所间缺乏信息共享、无法统筹管理，各职 能部门间缺少信息互动，旅游与交通、餐饮、消防、安 防、卫 量、客 源结构、驻留时长、出行方式等信息进行大数据分析， 基于负载均衡实现对海量数据高并发请求的快速响 应，提供更高效的数据监测及处理。 2.2.2 跨域的信息共享和联动 纵向打破信息共享壁垒，基于大数据建立“行业 管理者+行业营业者+行业消费者”一体化信息共享机 制，以行业管理者为具备信息安全管理能力的核心， 实现日常信息共享。行业管理者可为消费者提供具 有公信力的旅游信息，消费者可直接向管理者进行反

二是算力调度策略无法完全适配电力系统的调度特点。当前算力调度 主要以算力利用效率为核心，与能源调度的目标不一致，缺乏面向电 力系统友好性的联合优化策略。三是能源系统与算网系统之间的建模 标准存在壁垒。由于能源系统与算力系统之间仍存在数据壁垒与接口 不兼容问题，联合优化过程中容易产生模型冲突，因此制约跨系统协 同能力的提升。 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 28 （2）应用现状 力 能源企业”三方为核心的算电协同体系，实现资源高效调度与能耗动 态控制。在此背景下，算电协同平台建设应围绕资源集约化、能耗优 化和调度智能化三大核心目标展开，打通算力供需与电力供需之间的 壁垒，推动算网与电网的深度融合。 平台总体架构可划分为协同控制层、资源接入层以及数据与服务 层。其中，协同控制层负责调度逻辑的统一与策略制定，涵盖算力资 源与电力资源的协调控制机制。资源接入层实现不同来源的算力节点 平台实现了技术驱动 下的碳减排目标，具备良好的可推广性。 未来算电协同平台的持续发展应聚焦于三方面：首先，在标准制 定方面，需构建统一的数据模型与资源接入接口，打通不同参与主体 之间的技术壁垒；其次，在示范试点方面，应推动园区级、城市级的 协同平台部署，验证关键技术与机制的可行性；第三，在激励机制设 计方面，建议深化碳成本内部化手段，探索算电交易市场与碳交易机 制的融合路径，以市场

服务从“人工 密 集型 ” 向 “数据智能型 ” 转型。 1 、 DeepSeek 赋能政务效率提 升 DeepSeek 大模型正以“低成本、高性能、开源化 ” 的创新路径，打破技术垄 断壁垒，推动 AI 从巨头专属走向全民共享。其技术突破不仅重塑了全球 AI 竞争 格 局，更通过生态赋能为发展中国家提供了技术追赶的新机遇。 2 、技术普惠：让 AI 不再是巨头的专属工 具 DeepSeek Agent 实际应用中各类 API 和数据源差异大， 需单独开发适配接口，导致 开 发周期长、成本高，后期维护难。同时 AI 工具跨系统执行复杂任务困 难。 MCP 协议可衔接 API 与数据源，打破壁垒，提升 AI Agent 效能 。 AI Agent 构 建 7 、智能铸 魂 四、未来展望与思考 三、多模态融合 通过将文本、图像、音频和视频数据一体化处理， DeepSeek 将能够实

Agno 等）也是 AI Agent 。 1. 人工与自动相结合 2. 现有功能升级与新建相结合 3. 现有的问题不解决 ，大模型也难解决 • 数据壁垒 • 应用竖井 ，现有应用扩展性差 • 传统运营方式 • 打通与传统应用的壁垒 大模型探索及实践过程中的困惑与思考 思考 1 ：流程编 排 自 动 人 工 要怎么自动呢？ 保险销售变化趋势 其一 ，产品变了。 随着利率不断下行