1. 基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 1. 合成生物学 2. 医学 3. 神经科学 4. 医疗 5. 演化 第六章 地球与环境科学 1. 大气科学 2. 环境科学 3. 生态科学 第七章 工程科学 1. 通信 制，解决撕裂不稳定性问题，加速核聚变能 源的实现 5。加州大学伯克利分校和劳伦斯 伯克利国家实验室利用机器人执行实验，机 器学习规划实验并结合主动学习优化实验过 程，研发用于无机粉末固态合成的自动实验 室 A-Lab，显著提高了材料合成效率 6。 2.2 前沿科学问题与突破路径 2.2.1 如何构建跨尺度的科学智能模型 科学研究涉及从原子尺度到宏观系统的 跨尺度建模，但当前 AI 模型通常仅适用于 可以更有效地探索解空间，生成高质量的候 选假设。例如，在纯数学领域，机器学习可 以辅助数学家发现新的猜想和定理 5。科学 研究依赖于实验评估理论。传统的实验设计 和优化方法依赖人工经验和反复试错，成本 高且效率低，如材料合成以及核聚变。人工 智能与机器人技术结合可以实现实验的自动 化设计与执行，并根据实时数据调整实验参 数，优化实验流程和候选对象。 总之，人工智能可以有效整合不同学科 的数据和知识，打破学科壁垒，促进多学科

安全发 展的AI生态。比如，2025年3月14日颁发的《人工智 能生成合成内容标识办法》，明确了人工智能生成合 成内容标识主要包括显式标识和隐式标识两种形式， 显式标识是指在生成合成内容或者交互场景界面中添 加的，以文字、声音、图形等方式呈现并可以被用户 明显感知到的标识；隐式标识是指采取技术措施在生 成合成内容文件数据中添加的，不易被用户明显感知 到的标识。2023年7月，国家网信办等七部门新公布 为系统解决垂直领域数据质量的问题，受访企业主要 通过自动化处理、合成数据生成和模型优化等常用手 段，支持AI模型的高效训练与应用。调查数据显示， “数据清洗与标注自动化”以76%的占比成为最常用 的方法，表明企业普遍采用如DeepSeek-R1等智能清 洗工具以提升数据的准确性和可用性。 数据质量提升： 智能清洗工具成为企业提升垂直领域数据质量最常用的方法 其次，“小样本合成数据生成”以51%的占比位列第 二 二，反映出企业倾向于利用Diffusion等模型进行数据 增强，生成高质量的合成数据，以补充真实数据的不 足。同时，49%的企业选择“模型蒸馏与微调”，通 过将大型复杂模型的知识迁移到轻量化模型，如 BERT-base蒸馏至TinyBERT，进一步提升模型在垂直 领域的适应性。此外，34%的企业选择“领域知识图 谱增强”，例如医疗领域的术语图谱构建以补全数据 在特定领域的知识图谱。相比之下，仅10%的企业采

数据来源的主流，专业 数据生产方式不断向广度和深度拓展是数据要素化发展新阶段的重要标志 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 10 > 11 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 化的数据标注与合成技术正成为海量非结构化数据成为高质量数据集的关键核心技术。第二个方向是向深度拓展，即从公域 数据领域向私域数据领域拓展。随着人工智能大模型的快速发展，全球可供大模型训练的公域数据即将耗尽，而原先由于涉 欧盟2022年启动金融数据空间建设，以开放金融（基于PSD2指令和FIDA框 架实现B2B/B2C数据共享）、ESAP（2027年建成的中小企业信息开放平 台）和数字金融平台（含Data Hub合成数据集）为核心。通过客户数据主权 保障、标准化监管数据共享及AI测试支持，推动金融创新，促进跨境投融 资，强化欧盟数字金融竞争力与监管协同。 通过CELT协调多国构建多模态语言数据生态系统，部署联邦学习与多模态AI 超过100万基因组”项目开展，“超过100万基因组”项目已开发了一个基 因数据的联合可互操作网络框架。2023年6月，GDI入门套件已完成交付，这是一套通用的软件，可以在跨越边界的2500多 个合成基因组和表型数据上进行测试，包括癌症、罕见病和人口基因组。 金融数据空间建设进展 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 22 > 23 健康数据空间建设进展

97% 能效比超钛金电源设计，使单位算力能耗成本显 著下降。阿里云大模型平台的弹性调度系统实现训练推理资源复用，与 ECS GPU 实 例的深度优化形成“云 + AI”一体化降本闭环，模型训练综合成本降幅最高达 85%。 ● 商业模式创新加速 AI 技术普惠化。通义千问模型价格持续下降，配合多款开源模 型构建开放生态。阿里云百炼平台集成上百款大模型 API，支持 serverless 化计费模式， 特定公众人物识别等；音频模态包括音频指纹和自动语音识别等。 3.2.2 生成内容标识 落实内容标识要求，保障生成合成内容显著提示性与可追溯性。阿里云严格遵循《人 工智能生成合成内容标识办法》，落实合规要求，已建立“前端显著提示”和“后端 隐蔽溯源”的双重保障机制。一方面，在图片、视频、虚拟场景等模态，在生成内容 的显著位置添加 "AI 合成 " 显式标识，告知相关内容由人工智能生成，避免公众混淆 和误认；另一方面，通过 和误认；另一方面，通过添加文件元数据隐式标识，将生成者信息等结构化数据写入 文件属性，以定位和溯源生成合成内容的恶意使用行为。此外，阿里云提供商业化标 识能力，帮助用户实现提示及溯源等定制化需求。 3.2.3 部署环境加固 基础设施与运行环境的安全是大模型服务的基础保障。通义大模型服务部署在高可用、 高稳定的阿里云百炼。如本文第三章 AI 基础设施的介绍，阿里云通过网络隔离、访 问控制、容器化安全和数据加密

1%；出口约 880 万吨，同比增长约 19.7%，同比出口额增长约 8.5%。2024 年，我国生物发酵行业主要产品总产值约为 2900 亿元1。 近年来，生物制造产业迎来重大发展机 遇。合成生物学、发酵动力学等前沿科技的 1 来源：智研咨询 突破，带动了整个产业链升级。生物发酵领 域的投资热度持续攀升，许多上游原料供应 商开始布局发酵产业，下游食品饮料、美妆 等企业也纷纷通过投资或合作的方式进入这 管、到小三角瓶、大三角瓶，再到种子罐， 逐步进行过渡。该步骤旨在为后续大规模发 酵提供大量新鲜且具有高活力的菌种，并使 菌种逐步适应发酵环境，从而缩短发酵周 期、降低能耗、减少染菌的风险。 • 发酵阶段 与化学合成相比，发酵过程在常温常压 下进行，反应条件温和，能耗低且安全性 高。但发酵过程涉及复杂的生物化学反应， 不同菌种和目标产物对温度、pH 值、溶氧等 参数要求各异，需要实现参数的精准把控。 同时，工艺参数间存在复杂关联性，在规模

其他交互状态：根据需要设计其他交互状态，如：禁用、选中等。  设计延展：  组件变体：基于基础组件设计不同变体以适应不同的展示需求，如：折线图、 柱状图、饼图等；  组合组件：将多个基础组件组合成更复杂的组件，如：标题、图表、按钮等；  适配不同场景：根据不同的使用场景，调整组件样式和布局，提高适应能力。 图表组件 折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图、翻牌器、时间轴、树图等图表组件。 高斯泼溅是一种基于点云渲染的创新技术，其核心理念是用一组可调参数的“3D 高斯分布”来表达空间中的形状、颜色和透明度。“高斯点”不像传统三角形面片那样拼 接成几何表面，而是通过在相机视角下“泼溅”到屏幕上，再由渲染管线合成最终图像。 (1) 主要特征  位置：点在三维空间中的坐标；  协方差矩阵：控制点在空间中的形状、方向与覆盖范围；  颜色与透明度：点所具备的视觉特征。 数字孪生世界白皮书 95 3D 高斯泼溅的核心思想是用一系列可调参数的三维高斯分布替代传统的三角网格建 模。每个“高斯点”具有空间位置、方向、颜色、透明度和形状等属性，能够在投影到屏幕 后以模糊光斑的形式参与画面合成，从而重建出高保真的视觉效果。 (2) 工程优势  轻量高效：相比其他形式，数据体积能压缩 80%+，更适合在线传输和 Web 应用；  拟真自然：模糊边界与颜色混合机制，更还原真实世界的视觉细节；

制 造 是 一 个 大 系 统 ， 贯 穿 于 产 品 、 生 产 、 服 务 等 制 造 全 生 命周期的各个基本环节，在工业互联网和智能云平台支持下， 人 工智能赋能整体系统优化，集成融合成为智能集成制造系统。 4. 智能制造是第四次工业革命的核心技术，是实现制造业转型升级的主要技术路径， 是制造业高质量发展的核心驱动力。 ( 二 ) 以智能制造为主攻方向，人工智能赋能制造业高质量发 intermet of intelligence 智能制造系统主要由智能产品、智能生产及智能服务三大功能系统 以及智能制造云和工业互联网络两大支撑系统集合而成，人工智能赋能 整体系统优化，集成融合成为智能集成制造系统。 38 ( 二 ) 以智能制造为主攻方向，人工智能赋能制造业高质量发展 智能制造的核心要义 1. 人工智能赋能新型工业化，人工智能技术与先进制造技术深度融合，升华成 为 "

药研发突破、优化个人健康管理等方面呈现出较大 的潜力，为医疗健康行业可持续发展带来机遇。 1. 数据来源：国家统计局 2. 数据来源：国家卫生健康委员会统计信息中心 5 图 2024 年医疗健康领域深度合成服务算法备案清单分布 1 医疗健康行业 AI 应用白皮书 AI 技术加速迭代， 推动医疗向更高效率、更精准服务发展 AI 在医疗健康行业的应用由来已久，从早期 的规则引擎和专家系统引入，到医学影像分析、病 域的应用尚未形成明确的监管框架和注册准入管理制 度，因而很多作用于医学影像和医药研发的大模型与 相关产品功能，一般作为辅助工具使用。 目前在国家互联网信息办公室发布的生成式人工 智能服务备案信息和深度合成服务算法备案清单中， 主要涉及非医疗器械的 AI 医疗软件的对外规模化产 品 应用，患者服务、辅助诊断与决策、质控成为最为典 型的 AI 应用领域。截止 2024 年底，能够对外提供医 疗领域 AI DD-Trial）等，在药物研发的不同阶段为研究人员提 供精准的支持。 在 AI 药物研发方面，强生公司的制药子公司 詹森制药与斯坦福国际研究院合作，使用由人工智能 引 导的、自动化的小分子药物研发合成化学系统— Syn Finiini，加速小分子药物研发过程；赛诺菲与 Exsci- entia 合作开发了 AI 驱动的精准程序化的药物管线， 旨在研发多达 15 种创新的小分子候选药物，用于肿

广西区块链发展白皮书（2025 年） — 2 — 年份 机构 政策文件 主要内容 2024 年 12 月 国 家 发 展 改 革委等 6 部门 《关于促进数据产业 高质量发展的指导意 见》 强化数据标注、数据合成等 核心技术攻关。加快可信数 据空间、区块链、隐私计算 等可信流通技术研发和应用 推广。 2025 年 1 月 国 家 发 展 改 革委等 6 部门 《关于完善数据流通 安全治理 更好促进 数据要素市场化价值 的区块链隐私计算》，成为全球首个区块链隐私保护国际 标准，为链上数据安全提供通用框架，支持复杂金融场景下的高 并发、高安全性需求，并通过开源技术推动全球应用。在技术融 合发展上，“区块链+人工智能”融合成为热点，人工智能技术能 促进区块链应用效率提升。在区块链智能合约 IDE 中融合前沿生 成式人工智能辅助系统，有助于实现自然语言到合约代码的智能 精确转换、编译错误多维分析及自动化修复建议生成等能力，人 项目以区块链技术为“智链”串联成型钢筋生产与供应链全环节， 企业质量合格率达 99.9%，平均质量检验效率提升约 30%，生产 错、漏减少约 20%，每年为工厂节约原材料约 1%—3%，人均产 能提高 2 倍，综合成本较传统钢筋棚加工模式节省约 100 元/吨。 广西壮族自治区信息中心（广西壮族自治区大数据研究院） 广西区块链发展白皮书（2025 年） — 14 — （五）积极拓展东盟合作空间 近年来

数据 产品 行业基础数据 库 包括行业数据集、合成数据集等，行业数据集，包括但 不限于工业数据集（如研发设计、设备运行、设备维 护）、农业数据集（如农作物生长、渔业养殖、农资供 销）、商业数据集（如消费行为、商品交易）、交通数 据集（如路网规划、车流监测）、金融数据集（如支付 交易、风险控制）、医疗健康数据集（如疾病诊疗、健 康档案）等。合成数据集指通过计算机算法、仿真、生 成模型等方法人工创造的数据。 数智企业形态 38 形成颠覆性改变，最典型的莫过于 OpenAI 公司凭借其领先 的大模型技术，一方面赋能 ScaleAI 公司形成 AGI 海量数据 自动标注，另一方面创新出海量的合成数据用于 Sora 等大模 型的训练和对齐，彻底颠覆了数据资源生态格局。OpenAI 公 司还通过不断迭代的大模型技术，彻底改变了原先由谷歌、 亚马逊和 IBM 引领数智产业发展的格局，形成了新的全球数 展数据采集、清洗加工、存储计算、数据分析、数据标注、 数据训练等数据生产服务，支持企业研发建设数据生产线， 推进数据生产自动化。培育人工智能生成内容产业发展，发 展人工智能生成语音、图像和自然语言等内容，丰富合成数 据供给；发展数据安全服务业，支持企业开发数据安全评估、 资产保护、数据脱敏、存储加密、隐私计算、检测认证、监 测预警、应急处置等产品和服务；发展数据流通服务业，培 育一批专业数据流通服务商、数据经纪商和第三方服务机构，