而积累，目前统计显示近年引用数据趋势下 降有所失真，但大体不影响国别间比较趋势 分析。 第一章 序言 3.3 AI4S 国别优势各异，中美仍是最 重要科研合作伙伴 2024 年 AI 出版物领域构成揭示了不 同 国 家 / 地 区 在 AI4S 研 究 方 向 上 的 优 势 和 特 点（ 图 1.5）。 美 国、 欧 盟 和 英 国 聚 焦 工 程 科 学（ 美 24.8%， 欧 盟 29 学定理证明及物理模拟等复杂场景中占据主 导地位。计算机视觉技术在生命科学和地球 环境领域渗透显著。此外，分布式学习、图 神经网络、可解释 AI 和边缘智能在不同学 科中均得到广泛应用。AI 技术图谱揭示了一 个根本性转变：AI 不仅是科学研究中可用工 具集的扩展和创新，更是推动科学范式变革 的“元技术”。一场 AI4S 革命，正在重塑 人类科学发现的未来图景。 图1.8｜科学智能中最获青睐的AI技术（2015-2024） 法推动人工智能理论的发展，其研究可分为 三大层面：人工智能基础理论、模型设计以 及算法实现。 在人工智能（AI) 基础理论方面，核心 问题之一是分析深度学习模型的表达能力。 数学工具如函数空间、逼近论和数值分析为 揭示神经网络内在的非线性结构提供了方法 论支持，并奠定了模型稳定性和泛化能力的 理论基础。研究者借助这些工具构造出如巴 伦空间、变分空间等由神经网络诱导的函数 空间，从而量化网络表达能力。同时，通用

平台架构由基础层、数据层、服务层、应用层和表 现层等5个层级组成。 基础层。作为底层数据支持，负责数据采集、协 议转换及数据隔离，实现系统间的数据通信。 数据层。对采集数据进行处理、分析、存储，运用 大数据技术揭示数据规律与趋势，为上层服务和应用 提供支持。 服务层。以技术能力支撑园区综合能源智慧管 理，进行数据挖掘、多维度统计分析，定时更新结果至 数据库。 应用层。以平台能力为基础，将各模型与功能的 ，呈现 整体能源的运行态势。 2) 能源流向图。采用数据流图和 GIS 地图形式， 动态展示电、水、冷、热、汽等能源的产生、传输、消耗 过程，以及储能设施、新能源发电设备的接入与互动 情况，直观揭示能源流动路径与供需关系。 3) 实时监控。实时显示各类能源供量、耗量等数 据，实时更新用户用能情况、能源各系统运行情况等， 确保管理者实时掌控能源管理。 4) 决策支持。结合大数据、人工智能等技术，提 Technology电脑知识与技术 本栏目责任编辑：李雅琪 第20卷第20期 (2024年7月） 系统的调峰压力及潜在的储能应用价值，分析新能源 发电在削峰填谷、平滑负荷等方面的贡献[3]。 3) 能耗分析。运用数据分析，揭示各区域、各时 段的能耗特征和规律，识别异常消耗、峰谷失衡、资源 浪费等问题，分析可能的影响因素（季节、昼夜、工作 日/周末/假日等），结合业务特性和外部环境因素，提 出针对性的节能措施、设备升级、负荷调控、需求响应

来越由价格和价值驱动 的市场趋势。 其中最主要的挑战在于难以找到并实施员工 能够有效运用的技术。鉴于 CPG 制造业在制 造业总就业中占据相当大的比重，与其他行 业相比，该问题对 CPG 制造商的影响尤为严 峻。这揭示了一个更深层的问题 ：企业引进 的技术与现有员工技能水平之间存在脱节。 CPG 行业的挑战与未来展望 2025 2024 1 2 3 4 5 外部障碍 竞争 人员 通货膨胀和经济增长 这些发现与我们综合报告结论一致，不过 CPG 行业 对利用数据赋能人工智能表现出更高热忱，相关评 分超出综合平均值 5%。这些研究结果在印证 CPG 行业高度重视人工智能、并认可其技术竞争优势的 同时，也揭示了制造商数据收集能力与数据决策应用 能力之间的断层。 CPG 正借助人工智能弥合数据洞察缺口 45% 37% 38% 35% 34% 人工智能 / 应用人工智能 / 生成式人工智能 /

技术以及模型可解释性工具，揭示对结果 具有关键预测作用的模式和规律。⑥ 专家反馈与进化：引入专家经验和领域知识，建立反馈机制，持 续优化模型与假设。 数据和物理规律驱动的智能科学计算的未来发展呈现以下三个主要趋势。首先，跨学科融合解决关键 科学问题。为应对复杂科学挑战，跨学科融合变得尤为重要。通过与各领域专家深度合作，能够总结出大 量物理规律和专家知识，进而揭示潜在科学问题。其次，基础设施建设与数据平台搭建。随着各学科领域 确主 – 客体作用与靶向识别机制；② 建立共伴生体系中相似元素的多尺度分离新方法；③ 开发相似元素 分离过程动力学原位表征新技术；④ 设计基于人工智能和分子动力学模拟的相似元素分离的新萃取剂； ⑤ 揭示相似元素深度分离过程中杂质元素迁移规律，建立痕量杂质定量分析新方法与新标准。 （4）超低温锂离子电池电极材料设计及反应机理研究 锂离子电池由于能量密度高、使用寿命长等优点在电源领域占有巨大的市场份额，然而商用的锂离子 破解冶金行业资源、环境瓶颈问题具有重要意义，亟须完善非常规金属资源冶金过程基础理论体系。该领 域的研究主要集中在以下几个方面：① 研究多源复杂原料组分冶炼过程反应机制，揭示多金属迁移分配规 律及定向调控原理；② 揭示非常规原料中多金属与造渣剂的反应机制及调控原理，形成复杂原料多金属选 冶富集及高效分离提取方法；③ 研究非常规资源冶炼烟气形成及迁移转化过程，形成高分子气体、二噁英 等特殊冶炼气态污染物源头抑制方法；④

置，提升教学效率，促进个性化学习，从而全面提升中小学教 育质量。  教育公平的促进：通过人工智能技术的普及，可以缩小城乡教 育差距，促进教育资源的均衡分配，推动教育公平。 此外，本研究还将通过数据分析和案例研究，揭示人工智能技 术在中小学教育中的应用效果与挑战。例如，通过对某地区中小学 人工智能应用试点项目的评估，分析其在提升学生学习兴趣、改善 教师教学效果等方面的具体成效。同时，本研究还将探讨人工智能 文章结构如下：首先，引言部分将介绍研究背景、研究意义、 研究方法及文章结构。其次，第二部分将详细阐述教育信息化 2.0 的内涵及其与人工智能技术的融合路径。第三部分将通过对国内外 中小学人工智能应用政策的比较分析，揭示我国政策的优势与不 足。第四部分将重点分析我国中小学人工智能应用政策的主要问 题，包括政策制定与实施的脱节、资源配置不均、教师培训不足 等。最后，文章将提出针对性的政策建议，包括加强政策顶层设 教育中的实际影响，并为后续政策的优化提供依据。首先，评估应 涵盖多个维度，包括学生的学习效果、教师的教学能力提升、学校 的信息化建设水平以及教育资源的均衡分配情况。这些维度的评估 不仅能够反映政策的直接效果，还能揭示政策在实施过程中可能存 在的问题和挑战。 在学生学习效果方面，评估可以通过对比实验组和对照组的学 生成绩、学习兴趣、创新能力等指标来进行。例如，可以通过标准 化测试、问卷调查、课堂观察等方式收集数据，分析人工智能技术

1 经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机理 如何从理论上揭示经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机 理，在保证经济发展和践行"双碳"的前提下，实现科学发展、绿色发 展与可持续发展的平衡 这是突破零碳园区形态模式、路径优化和关键技术需解决的首要问题 2 多能流-碳平衡机制与全生命周期碳循环机理 能否从理论上揭示多主体联合和多环节融合形态下园区多能流-碳平衡 机制与全生命周期碳

- 碳平衡机制与全生命周期碳循环机理 能否从理论上揭示多主体联合和多环节融合形态下园区多能流 - 碳平衡 机制与全生命周期碳循环机理，研究多主体联合和多环节融合形态下 园区多能域物理量和碳的传递、耦合和转换的普遍规律 这是实现零碳园区规划配置和能源高效管控的又一科学问题 经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机理 如何从理论上揭示经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机

告探讨了行业领导者如何以不同于其他企业的方式应对这些挑战，揭示了可指导其他金融服务公司在转型工作中可以 使用的优秀策略。 我们希望提供一份路线图，指导企业实现在拥抱新技术的同时，保持以客户为中心，并有效管理风险和复杂性。希望您 能有所收获。 — Christopher Young，Adobe 全球行业战略高级总监 转型现状 本章重点在于诠释业务转型的关键驱动力，揭示了我们调查的企业将精力聚焦于哪些方面，并强调了其所面临的阻碍。

链潜力。 这种基于城市发展指数的政策引导，有助于各地高效利用资源，推动低空经济产 业链的完善和发展。 另外，城市发展指数还可以促进区域协同与产业链整合。通过对各地发展情 6 况的评估，可以揭示区域间的协作机会。例如，长三角地区可以通过共享低空物 流网络，提高跨区域物流效率，而西三角（如成都、西安）则可以依托科研优势， 聚焦空管技术研发。区域协同不仅能够提高资源利用效率，还能推动产业链上下 区域特点和 发展潜力。例如，杭州市和苏州市在政策赋能和市场开拓方面具备较强优势。各 地的表现虽存在差异，但整体上呈现出较为均衡的发展态势，预示着低空经济在 各地均具备较强的成长性。这一测评结果揭示了我国低空经济发展的区域性差异， 为未来的政策制定和资源配置提供了科学依据。特别是在加强政策赋能、推动技 术创新和促进市场拓展方面，各地应根据自身特点制定更具针对性的战略。同时， 这也为提升低 救援物资投送。在火灾、地震等突发事件中，无人机能够迅速穿越复杂地形，将 急需的物资送达现场，为救援争取宝贵时间。这种“基础设施即应急”的模式不 仅提高了救援效率，更展示了重庆在低空经济领域的创新实力。 重庆的实践揭示，低空经济的真正价值不仅在于飞行器的轰鸣声，更在于将 基础设施转化为城市安全的动态冗余。这种“基础设施即防御”的模式，或许为 多山城市提供了安全与发展的全新解答。 3.3.6 海口市——“制度引领型”