研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 2 前言 在当今时代，人工智能、大数据、物联网以及新型通信技术正以前所未有的速度蓬勃发展。 这些技术的不断进步，犹如一股强大的推动力，为感知技术的发展带来了前所未有的机遇。感知 技术，作为科技领域的关键一环，正站在变革的十字路口。 传统的单一传感模式，在智能化时代的浪潮下，逐渐暴露出其局限性。它已难以满足环境认 知、精确定 市场前景以及丰富的商业落地案例。我们力求为读者呈现一幅全景式的未来感知技术图谱，让读 者能够清晰地了解感知技术的发展脉络和未来走向。 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 3 目录 前言...................................................................................... .................................................................... 23 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 4 二、 商业案例 ....................................................................................

9 ◼ 新能源发电优化： 1、精准的功率预测：DeepSeek可构建更精准的新能源发电预测模型，对太阳能、风能等发电功率进行提前预测。例如，针对某风光装 机占比达58%的省级电网，DeepSeek通过构建考虑新能源场站波动特性的动态安全域模型，将弃光率从19%降至3.2%，日前预测精度提高 至94.7%。 2、优化调度决策：基于精准的发电预测，AI 大模型可以综合考虑电网的负荷需求、不同 市场供需分析与预测： 1、需求预测：根据经济发展、人口增长、产业结构变化等因素，Deepseek可以对能源的市场需求进行准确预测。例如， 通过分析城市的人口增长趋势、工业发展规划以及居民生活方式的变化，预测城市未来的电力需求增长情况，为电力企 业的规划和投资提供依据。 2、供应分析：对于能源的供应端， Deepseek可以分析能源生产 企业的产能、设备运行状况、资源储备等信息，预测能源的供应 能力和供应稳定性。例如，在石油和天然气行业，模型可以根据 油田的产量数据、设备的维护情况以及新的勘探开发计划，预测 未来的油气供应情况，帮助交易商和供应商提前做好应对措施。 3、供需平衡分析：综合考虑能源的市场需求和供应情况， Deepseek可以对能源市场的供需平衡进行分析和预测。有助于市场监管部 门及时发现供需失衡的情况，并采取相应的调控措施，如调整能源价格、增加能源供应或引导需求侧管理，以维护能源市场的稳定。

将会产生巨大的经济效益。 本文 以重型装备制造企业的节能减排为需求， 介绍了重型装 备制造企业能源管理系统的设计与实现。 该能源管理系 统主要对能源介质、 能耗设备、 计量设备、 计量数据、 能耗统计、 能源消耗预测进行管理。 1 系统设计 1.1 系统设计思想 （1）能源消耗统计。 本系统以能耗设备为统计单位， 对能耗设备基础数据进行统计分析， 可以实现车间、 能 源介质、 设备等统计对象在任意（年、季、月、日）时间单 C# 和 SQL Server 数据库的交互通过 ADO.NET 实 现。 （2）能源消耗预测。 在能耗统计基础上可以进行能源 消耗预测， 能源消耗预测是基于历年各个产品的产量和 当年的能源消耗量来进行的， 给定预测年份各个产品的 产量， 采用最小二乘法， 即可得到该预测年份的能源消 耗预测值。 矩阵 A 为 6×5 维度的由 a11～a65 组成， 即为往年各个 产品数量矩阵， 矩阵 天然气/ 煤气使用累积量 （EnergyConsume） x1～x5 为产品一到产品五在预测年份（如 2013 年）的产品 单耗， 通过矩阵计算求出矩阵 X， 得到 x1～x5 的值。 矩 阵 P 为 1×5 维度的由 p1～p5 组成， p1 到 p5 为产品一到产 品五在预测年份的产品数量， 预测年份的总能耗为 E： E=p1x1+p2x2+p3x3+p4x4+p5x5。 矩阵计算如下：

目录 甲方供应链未来情景 客户 分公司 S&OP 供应可视 一致性需求计划 可承诺量 (ATP) 供应约束 端到端同步计划 终端客户销售 甲方供应链网络 供应商 交付计划 PO / 预测协 同 及时交付 及时供应 及时交付 周主计划会议 需求管理 供应管理 关注长周期决策 集中型供应链管理组织 - 形成统一的一致性需求计划，根据计划执行生产 1 2 3 4 财务整合 物流网络政 策 11 PO / 预测协同 4 2. S&OP 一级流程 : 供应链计划流程 供应链计划一级流程 输入 输出 装运 装运 生产 生产 采购 采购 供应商 物料 原材料 1.1 需求计划 [ 营销 ] [ 每周 ] [IBP ] 1.2 需求冲减 和优先级 [ 每周 ] [APO-DF ] [ 营销 ] 需求 净预测 销售订单 周生产目标 1.3 原材料装运 原材料接收 成品入库 成品出库 装运 入库 半成品入库 出库 供应监控 计划 vs 执 行 成品每日目标完成 OTD2 OTD1 供应商 OTD OTD0 需求满足 订单 vs. 预测 半成品每日目标完成 主计划 vs. 成品生产计划 成品 vs. 半成品生产计划 生产计划 vs. PO / DN ATP 装运目标 生产目标 采购目标 1. 一级流程设计及未来场景 2.

............................................................................. 9 图 5 使用有限元和 PINN 方法预测的温度分布热力图对比.............................. 11 图 6 利用人工智能方法实现后处理过程中的特征识别............................. .......................... 51 图 19 预测仿真对比............................................................................................... 52 图 20 CAE 仿真结果数据与代理模型预测结果.................................. 如机器学习、深度 学习）与工业仿真技术进行深度融合，通过数据驱动、智能决策和动 态优化，实现对工业全流程的虚拟化建模、实时模拟与自主优化的一 种新型技术范式。其核心在于利用人工智能的自主学习与预测能力， 提升仿真的精度、效率与智能化水平，推动工业系统从传统模拟向自 适应决策演进。人工智能赋能工业仿真不仅覆盖产品研发阶段，还延 伸至制造、运维等全生命周期管理，构建“设计-验证-优化”的闭环体

......................................................................................50 5.4 质量检测与预测性维护................................................................................................ 艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 化，进一步提升企业的运营效率。然而，AI 技术在新能源汽车制造 中的应用也面临诸多挑战，如数据安全、技术标准化、人才短缺等 问题，需要通过产学研合作和技术创新逐步解决。因此，研究新能 源汽车 随着人工智能技术的快速发展，其在制造业中的应用已从概念 验证阶段逐步走向规模化实施。当前，AI 技术在制造业的核心应用 领域主要涵盖预测性维护、质量控制、供应链优化和生产调度等关 键环节。据麦肯锡 2023 年全球制造业 AI 应用报告显示，全球领先 制造企业中已有 67%实施了 AI 解决方案，其中，预测性维护的成 功实施使设备非计划停机时间减少了 30%-50%，维护成本降低了 20%-40%。 在质量控

� 亚洲零售数字化行业市场规模，按收入计（����-����预测） � 中国零售数字化行业市场规模，按收入计（����-����预测） � 零售数字化产业链生态图谱 � 亚洲零售行业市场规模，按照地区进行细分（����-����预测） �.� 亚洲实体零售行业市场规模（����-����预测） �.� 亚洲零售行业的痛点分析 �.� � 全球零售行业市场规模，按零售额计（����-����预测） � 全球零售行业市场规模，按照大洲进行细分（����年） � 中国零售数字化企业出海趋势分析 � 中国零售数字化企业出海的机遇和挑战 � AI技术赋能中国零售数字化企业出海 � 中国零售行业市场规模，按零售额计（����-����预测） ····························· 下，产品质量问题追溯也常因信息滞后引发消费端的不满，难以迅速处理诸如门 店库存和产品质量等问题。零售企业，尤其是大型零售企业，需要通过数字化系统 提升供应链整合能力，对供应商进行统一优化管理，并利用销售预测等技术打破 门店需求与供应商供应之间的壁垒，从而降低零售企业的运营成本，提高业务效 率。 �.� 零售行业的复杂性 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive

数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 在数字化变革与能源变革的交汇点上， 我们正见证当下世界的深刻变迁。在国 家“加快规划建设新型能源体系”的目 标下，新一代数字化智能化技术以其全 面感知、高效协同和精准预测能力，正 在助力清洁能源实现“安全、清洁、经 济”的平衡，并逐步成为能源体系中的 主导力量。纷繁复杂的能源体系也为数 字化智能化技术提供了广阔的应用场 景，促进其在不断的探索与验证中完成 其有效运营。长久以来，数字化工具主要作为能源管理的辅助 工具，但随着能源系统的规模扩大和复杂性提升，以人工智能 为代表的数字化智能化技术成为能源体系运转的核心引擎。例 如，人工智能技术用于能源预测、能耗优化、智能电网管理或 储能系统管理，以其快速响应、精准预测、情景优化的能力， 显著降低运营成本，并增强系统安全性和稳定性，助力打破能 源清洁、经济、安全的“不可能三角”。据全球移动通信系统 协会（GSMA）估算，到2050年，仅通过构建智慧化能源体 气行业绿色低碳发展以及构建数字能源生态系统中的关键作 用。这一规划的发布标志着中国能源战略正向智能化和自动 化的深层次发展迈进，旨在通过新一代信息技术，如人工智 能、云计算、区块链、物联网和大数据，实现能源系统的高 效预测、预警、联合调度和远程控制。2024年7月，随着《加 快构建新型电力系统行动方案（2024—2027年）》的发布， 新型电力系统的建设目标被进一步细化。该方案围绕“清洁 低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能”的总体

数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 在数字化变革与能源变革的交汇点上， 我们正见证当下世界的深刻变迁。在国 家“加快规划建设新型能源体系”的目 标下，新一代数字化智能化技术以其全 面感知、高效协同和精准预测能力，正 在助力清洁能源实现“安全、清洁、经 济”的平衡，并逐步成为能源体系中的 主导力量。纷繁复杂的能源体系也为数 字化智能化技术提供了广阔的应用场 景，促进其在不断的探索与验证中完成 其有效运营。长久以来，数字化工具主要作为能源管理的辅助 工具，但随着能源系统的规模扩大和复杂性提升，以人工智能 为代表的数字化智能化技术成为能源体系运转的核心引擎。例 如，人工智能技术用于能源预测、能耗优化、智能电网管理或 储能系统管理，以其快速响应、精准预测、情景优化的能力， 显著降低运营成本，并增强系统安全性和稳定性，助力打破能 源清洁、经济、安全的“不可能三角”。据全球移动通信系统 协会（GSMA）估算，到2050年，仅通过构建智慧化能源体 气行业绿色低碳发展以及构建数字能源生态系统中的关键作 用。这一规划的发布标志着中国能源战略正向智能化和自动 化的深层次发展迈进，旨在通过新一代信息技术，如人工智 能、云计算、区块链、物联网和大数据，实现能源系统的高 效预测、预警、联合调度和远程控制。2024年7月，随着《加 快构建新型电力系统行动方案（2024—2027年）》的发布， 新型电力系统的建设目标被进一步细化。该方案围绕“清洁 低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能”的总体