2025 研究前沿 RESEARCH FRONTS 中国科学院科技战略咨询研究院 中国科学院文献情报中心 科睿唯安 2025 001 2025研究前沿 目录 目 录 Contents 1. 背景 005 2. 方法论 006 2.1 研究前沿的遴选与命名 006 2.2 研究前沿的分析及重点研究前沿的遴选和解读 007 背景和方法论 农业科学、植物学 和动物学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 011 1.1 农业科学、植物学和动物学领域 Top10 热点前沿发展态势 011 1.2 重点热点前沿⸺“利用植物根际促生菌缓解植物的盐胁迫” 012 1.3 重点热点前沿⸺“基于深度学习的植物病害检测” 016 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 019 2.1 新兴前沿概述 019 2.2 重点新兴前沿⸺“花青素在食品智能包装膜中的应用” 生态与环境科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 021 1.1 生态与环境科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 021 1.2 重点热点前沿⸺“行星边界突破与地球系统风险治理” 022 1.3 重点热点前沿⸺“基于生物质的活性多孔炭吸附剂制备及二氧化碳捕集性能” 026 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 029 2.1 新兴前沿概述 029 2.2 重点新兴前沿⸺“污泥厌氧发酵产挥发性脂肪酸的微生物机制研究”

0，累计建成1098座超充站（包括14座兆瓦闪充站），超充站是加油站3.7倍，打造 一公里超充出行服务圈。依托深圳市数字能源产业基础和“超充之城1.0”成果，发力重卡超 充、重卡换电、乘用车闪充三大前沿生态，以高品质充换电需求带动大功率充换电技术和 产业发展，全面开启“油电同速”新时代。 “AI+能源” 数字平台 立足全球最优最好“AI+能源”产业生态，强化人工智能先锋城市、数字孪生先锋城市、极速 、机器学习及深度学习算法，实现超短期、中长期 及极端天气等多场景预测。 （4）AI+钙钛矿技术：通过人工智能算法系统分析加速新材料发现及配方优化，大幅缩短产品研发周期，提升 产线生产效率。 前沿方向 深圳燃气·深圳北站综合交通枢纽分布式光伏绿色能源项目 关键技术 项目充分结合深圳北站综合交通枢纽空间资源及多元化场 景需求，在东、西广场闲置屋顶和风雨连廊建设分布式光 伏，辅以光伏太阳花和储能系统，实现了光伏与建筑的完 况下的电力系统安全稳定运行。 （2）深远海漂浮式风电技术 通过采用适应深水环境的海上漂浮式风机基础结构、动态海缆和智能运行控制等核心装备和技术，突破传统固 定式风电的水深限制，实现深远海风能资源的规模化开发利用。 前沿方向 新一代风电技术 1 （1）风能资源精细仿真评估 通过高精度中尺度气象模拟和计算流体力学微尺度模拟，对风资源进行高时空分辨率的精准量化分析，助力高 效开发低风速区与复杂地形风能资源，提升风电项目经济效益。

展望2026年，全球产业科技竞争将更加激烈，前沿技术加速突破，人 工智能技术加速赋能传统产业，与此同时我国在深化产业科技创新顶层战略、构建产业创 新生态，以及增强企业创新能力等方面持续发力。赛迪研究院认为，面对严峻复杂的国内 外形势，我国需锚定“十五五”时期关键任务目标，牢牢把握新一轮科技革命和产业变革 的窗口期，重点关注高质量科技供给不足、企业前沿技术创新能力不强，以及新兴产业治 理模式滞后等 （一）世界主要经济体持续推进产业科技合作，国际产业科技竞争延 续加剧态势 全球范围加快推进产业科技合作。2025年，美国与英国签署《跨 大西洋“科技繁荣协议”》，以加强两国在人工智能、量子计算和民用 核能等前沿技术领域合作，美国与日本达成双边贸易协定协议，深化在 供应链韧性、技术创新、投资安全和出口管制等领域的合作。同时，我 国与“一带一路”合作伙伴、金砖国家和上海合作组织成员国等经济体 围绕数字经 动计划》，欧盟的《人工智能大陆行动计划》《应用人工智能战略》， 以及日本的《统合创新战略2025》。预计2026年，美国、欧盟、日本等 世界主要经济体大概率将延续做法，持续增强人工智能、量子科技、生 物制造等前沿技术研发，我国将面临国际产业科技创新竞争进一步加剧 的形势。 045 （二）顶层产业科技创新战略持续深化，产业科技创新生态不断完善 创新政策支撑将更加有力。随着“十四五”规划收官和“十五五”

五、 技术应用：技术场景融合不足，前沿技术运用有限................................................. 78 (一) 技术工具与审计实战场景的融合不深..........................................................................78 (二) 前沿技术应用跟进缓慢.......... 2018-2019 年起步，已进入智能化应用阶段； 而第二梯队（五大发电集团等）则多处于从信息化向数字化深化的 探索期。 在具体实践中，电力行业已在高风险领域应用审计模型，并率 先探索大模型等前沿技术，审计模式正加速向持续、远程的智能形 态演进。各单位聚焦财务、物资采购等高风险领域，开发规则、统 计乃至机器学习模型，并实现了常态化批量应用。第一梯队已在审 计智能问答、文书自动生成等场景中应用大模型，并构建了一体化 行则处于“单点应用或起步”阶段，因科技力量薄弱，高度依赖外 部厂商或省联社进行统一建设。 全国内部审计数智化转型发展研究报告（2025） 51 在核心能力建设上，银行业已在模型应用上形成规模，并积极 探索以大模型为代表的前沿技术，但不同类型银行间的应用深度差 距显著。模型应用方面，六大行的模型数量庞大，股份制银行模型 建设活跃，类型已从规则类向统计和机器学习拓展。大模型应用整 体处于早期探索阶段，六大行及领先股份制银行（如平安、招行）

92% 电化学储能 7.51% 抽水蓄能 , 90.30% 数据来源： CNESA 14 技术创新 前 沿 布 局 布局多种前沿 技术路线 CATL 除了保持现有 LFP/NCM 池技术路线外，同时布局固态电 池、钠离子电池等多种前沿技 术。其中，钠离子技术已于 2021 年 7 月份正式发布。 智控 温 无惧寒暑 温度自动调节 智能热管理系统有效避免由于电 芯串联产生的木桶效应，最大程 智能电池管理系 统 25 前沿布局 - 钠离子电池 高能量密度 高充电倍率 良好低温性能 90% @ -20℃ 160 Wh/kg 15min 80% 26 整车使用 整车报废 电池设计 车电分离 健康电池 梯次利用 金属原料 再生处理 前沿布局 - 回收利用 依托

个示范应用 场景，建设 10 个左右“ AI + 制造”示范工厂； 发展 5 家左右综合集成服务商 ，培育一批具有竞争力的专业服务商 ，加快形 成制造业智能化发展生态。 主要目标 02 攻关基础和前沿技术 提升工业智能模型能力 • 推动基础模型开展多模态算法创新 ，加强对流体、 电磁、 真空等物理规律的理解 ，提升物理仿真能力； 加强对工业图 纸、操作手册、 产品缺陷等信息的识别 ，提升视觉处理能力； 边缘化部署 ，提升边侧智 能应用的快速响应能力。 • 攻关工业工具互通协议 ，对标模型上下文协议和智 能体开放协议 ， 开发面向智能体工具调用的工业通 用协议和接口。 （二） 突破工业智能前沿技术 工业数据治理技术发展 • 发展工业数据治理技术 ， 开发面向工业领域非结构化、 半结构化 数据的 “采洗标测用”工具链 ，发展工业数据特征提取、 工艺检索 增强生成等数据标准化治理技术 供应链管理建设动态排产、弹性供应链、库存优化等场景 ，提升供应链协同效率。 • 经营管理与服务建设基于智能体的经营决策分析、智能碳排放管理、数字人营销、智能运维管理等场景 ，提升经营效 率 （八） 打造共性示范场景 （九）探索前沿制造模式 智能制造新模式 • 推动制造企业立足全流程智能化基础 ，探索软件定义工厂、完全按需制造、智能工 厂网络等制造新模式。 • 以“工业大脑”为决策中心 ，实现设计、开发和量产的智慧优化

结构调整、政策引导等因素影响，场景建设在创新性、实用性、可持续 性方面将面临较大考验，高价值场景成为稀缺品，以人为本、“投资于 人”的消费型场景需加大挖掘。一是部分场景建设陷入“伪创新”误 区，过度追捧前沿技术和新兴技术，忽略了技术创新是否触达行业的核 心痛点与人们生活的本质需求，这种创新模式是由技术供给方单向驱 动，而非与用户、市场共同演进。二是部分场景缺乏大规模推广的基础 和条件，数字产业的 （三）数智经济“泡沫论”甚嚣，不确定性增长仍将持续 当前数智经济发展面临“内部泡沫积聚”与“外部环境动荡”的双 重压力，不确定性显著增加。一方面，内部泡沫化风险持续显性。概念 性项目扎堆涌现，元宇宙、量子计算、通用AI等前沿领域部分企业脱离 实际产业需求，仅依托技术概念进行炒作估值，缺乏可持续盈利模式， 导致企业估值与营收、利润水平严重脱节，形成“空转式”产业泡沫。 同时，技术落地转化效率偏低，大量智能技术成果停留在实验室阶段， 透。建立动态迭代机制，保持模式活力。支持企业根据制造业客户生产 数据反馈迭代优化算法，或结合数字消费趋势调整智慧民生服务套餐内 容，紧跟6G研发、AI技术升级等趋势适配技术迭代方向，确保商业模式 始终贴合市场需求与技术前沿。 本文作者：数字经济形势分析课题组 18612033366 hanjian@ccidthinktank.com

越重要的作用[14]。人形机器人有望先在工商业普及，逐步拓展至家用、公共 领域[11]，成为未来智能生活的重要组成部分。 3、人形机器人技术现状与瓶颈 近年来，人形机器人领域受到广泛关注，众多研究机构和企业相继发布前沿创 新和研究成果，标志着该领域的快速发展和崛起[5]。特斯拉 Optimus 作为代 表性人形机器人之一，与波士顿动力的 Atlas、中国优必选的 Walker 系列以及 中国 Unitree 和机械工程的积累，在 Optimus 项目 上取得了显著进展，尤其在运动控制、视觉感知和自主决策方面。然而，与波 士顿动力、优必选等专业机器人公司相比，特斯拉的优势在于其大规模制造能 力和成本控制，而非最前沿的机器人技术。目前行业竞争格局呈现多元化发展 态势，各公司基于自身技术积累和市场定位采取不同策略，未来 3-5 年将是技 术和应用场景快速演进的关键期。 7、人形机器人关键专利解读 系。这种表示方式使机器人能够理解物体的用途、状态和可能的交互方式，从而支持高级 任务规划和执行。 9、人机交互与安全性评估 人形机器人与人类的交互是一个复杂而关键的技术领域，特斯拉人形机器人作 为前沿技术代表，其人机交互与安全性评估尤为重要。随着人形机器人逐步走 进人类生活，在商业导览、表演、教育、科研等场景中的应用日益广泛[19]。 然而，人机交互过程中的安全问题成为亟待解决的关键挑战。

革命 将持续深化，推动制造业向智能化、服务化、低碳化演进。AI服务器、 边缘计算设备等高端领域将需求旺盛，而传统制造领域将面临产能过剩 与需求疲软的双重压力。值得注意的是，生物制造、量子计算等前沿领 域开始进入产业化初期，可能在2026年形成新的增长极。 地缘政治冲突、贸易保护主义抬头以及碳中和目标的推进，将迫使 企业重新评估供应链布局。欧美推行“友岸外包”政策，东南亚、墨西 哥等新 系，提前应对断链风险。四是探索构建亚太区域产供链合作机制，提升 我产供链的国际嵌入度与掌控权。 （二）强化科技自立自强，突破关键领域技术主权障碍 一是实施重点领域研发计划或工程，围绕人工智能等前沿领域设立 国家重大专项，鼓励优势企业牵头组建技术攻关创新联合体。二是加强 基础研究投入，通过税收优惠引导更多企业和社会资本投向原始创新， 形成“应用反哺基础”的良性循环。三是参与国际标准制定，推动我国

程中的工艺参数进行精确采集，实现对生产过程中工单、物料、 -12- 设备等要素的管控，打通生产管控系统与设计、质量、设备等系 统的数据壁垒。 四级：基于 AI 技术的管理优化。运用人工智能等前沿技术 （预测性维护系统、大数据分析平台、人工智能算法平台）建立 电子元器件生产运行监测预警算法模型，实现对精密制造过程中 关键工艺参数、设备状态的在线分析与实时监测预警，通过数据 驱动实现生产过程的闭环优化与智能决策。 行业产品种类丰富，而前沿技术的快速迭代又不断推动生产流程 和设备的定制化和加速升级，数据复杂性不断增加。数据的多元 性对企业管理能力形成明显挑战，易增加质量分析的误差率和延 迟响应风险。二是上下游企业数据协同度低。上游企业以人员密 集型生产模式为主，数据采集方式粗放且颗粒度粗糙；下游企业 面对产品的结构复杂度和质量稳定性，对精细化数据存在刚性需 求，且下游企业前沿技术壁垒显著，数据透明度偏低。上下游企