.................................2 （三）加强跨区域合作与协同创新................................. 3 （四）聚焦关键技术和颠覆性创新................................. 5 二、美国........................................................ 年在集群发展方面有重要部署的 相关国家地区，对政策治理、技术创新等最新动态进行梳理 分析，总结其发展特征。 一、欧盟 欧盟国家通过系列措施和倡议强化集群跨区域协作，持 续关注净零脱碳等能源战略问题，以关键性技术和颠覆性创 新创造欧洲在全球竞争中的新优势，并为中小企业提供全方 位支持，助力营造和优化集群创新创业发展环境。 （一）积极推动绿色能源转型 欧盟国家通过出台各项计划、法案强调集群绿色能源战 略的发 家、区域和地方的创新主体间的合作，支持初创企业、创新企业在欧 洲市场扩大规模。 （四）聚焦关键技术和颠覆性创新 欧盟国家明确支持发展涉及绿色转型、数字化、生物健 康等领域的关键技术，加速集群实施颠覆性创新。2024 年 9 月，欧盟委员会发布《欧洲竞争力的未来》，指出当前的研 发投资对颠覆性创新的关注度不高，提出要缩小在人工智能、 量子计算等先进技术方面与中美的创新差距，并将制定脱碳

排放最集中的领域，其低碳转型对于实现 双碳 目 标具有决定性意义。碳中和目标驱动全球产业链和生产模式的重大重构，工业碳中和技术的系统研究与 战略部署，不仅关系中国工业领域脱碳进程，更关乎中国产业竞争力的重塑。唯有加快布局颠覆性与引领 性的低碳技术，才能在新一轮产业变革中占据战略主动。 工业部门在生产工艺与排放结构上的高度复杂性，使其碳减排技术的发展面临巨大挑战，因此全球碳 中和实现路径上的难减排领域往往都在工业部 域碳排 放率先整体达峰，为电力、交通等部门的低碳转型和终端需求增长释放排放空间。能效提升和短流程技术 发展是该阶段的核心减排手段，将贡献约 55% 的工业碳中和技术减排量。（2）工艺颠覆性技术爆发应用期 （2036—2050 年）：该阶段是打破高碳路径依赖、推动工业体系深度重构的关键期。氢能技术、电气化耦合 清洁电力替代以及 CCUS 等技术规模化部署，持续扩大在重点行业中的应用覆盖。（3）碳移除托底技术深 建立专项基金用于支持氢能利用、电气化等关键碳中和技术 发展，推动减排责任与技术创新良性互动。（3）设立科技专项加快碳中和共性技术的研发突破与示范推 广。 将氢能利用、电气化、CCUS、原料替代等颠覆性技术纳入国家重大科技专项或重点研发计划， 前瞻 性布 局核心技术攻关与示范，推动关键环节率先突破成本瓶颈，实现环境效益与经济效率的同步提升。 （4）构 建有利于碳中和技术发展的财税政策支持体系。

排放最集中的领域，其低碳转型对于实现 “双碳” 目标具有决定性意义。碳中和目标驱动全球产业链和生产模式的重大重构，工业碳中和技术的系统研究与 战略部署，不仅关系中国工业领域脱碳进程，更关乎中国产业竞争力的重塑。唯有加快布局颠覆性与引领 性的低碳技术，才能在新一轮产业变革中占据战略主动。 工业部门在生产工艺与排放结构上的高度复杂性，使其碳减排技术的发展面临巨大挑战，因此全球碳 中和实现路径上的难减排领域往往都在工业部门 电炉、再生铝）替代传统高碳路径，推动工业领域碳排 放率先整体达峰，为电力、交通等部门的低碳转型和终端需求增长释放排放空间。能效提升和短流程技术 发展是该阶段的核心减排手段，将贡献约 55% 的工业碳中和技术减排量。（2）工艺颠覆性技术爆发应用期 （2036—2050 年）：该阶段是打破高碳路径依赖、推动工业体系深度重构的关键期。氢能技术、电气化耦合 清洁电力替代以及 CCUS 等技术规模化部署，持续扩大在重点行业中的应用覆盖。（3）碳移除托底技术深 建立专项基金用于支持氢能利用、电气化等关键碳中和技术 发展，推动减排责任与技术创新良性互动。（3）设立科技专项加快碳中和共性技术的研发突破与示范推广。 将氢能利用、电气化、CCUS、原料替代等颠覆性技术纳入国家重大科技专项或重点研发计划，前瞻性布 局核心技术攻关与示范，推动关键环节率先突破成本瓶颈，实现环境效益与经济效率的同步提升。（4）构 建有利于碳中和技术发展的财税政策支持体系。在国家

择有限；端到端学习能力有限；训练策略难以定制 第三代：深度学习算法 （CNN，RNN，Attention） 前景：轻松克服左边的全部技术局限；深度学习在CV、 NLP、搜索&推荐&广告等领域先后取得颠覆性突破 1. 准确性：较高 2. 稳定性：很低 3. 可调整性： 高 （特征、超参、模型结构、训练策略） 4. 可解释性：低（黑盒算法，只能解释输入输出） 5. 执行效率：低（模型较重，GPU训练成本较高）

这些资源能够被快速提供 ，只需投 入很少的管理工作 ，或与服务供 应 商进行很少的交互。 4. 信息化和智能化技术发展对智慧能源的影响 4.2 大数据和智能数据 大数据带给我们三个颠覆性观念转变 全量数据 ，而不是随机采样 ； 大体方向 ，而不是精确制导 ； 相关关系 ，而不是因果关系。 4. 信息化和智能化技术发展对智慧能源的影响

当前，我国国民经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、新旧 动能转换的攻关期。在“两化”深度融合的大形势下，工业领域正迎来产业发展的巨大变革。互联网、人工智能 技术飞速发展，给许多传统行业都带来了颠覆性变革。将高新技术与传统技术装备、管理融合，实现产业转型升 级正成为越来越重要的发展趋势。智慧矿山正是在这样的背景下提出和快速发展起来的。 2016年3月以来，国家发改委、国家能源局、自然资 源

——2018 年 3 月 5 日 李克强总理《政府工作报告》 以“互联网 +” 为基础的新技术新模式新业态不断涌现，将对传统烟草生产、销售、 消费模式产生越来越大的影响，在某些方面甚至产生颠覆性的影响。 “ 要对网络电商对传统卷烟零售的影响，对“互联网 +” 、云计算、大数据、人工智能 等在烟草行业的应用，加强基础性、前瞻性的研究”。 着眼效率变革，推进烟草制造业向数字化、网络化、智能化转变，不断提高劳动生 ——2019 年 3 月 5 日 李克强总理《政府工作报告》 以“互联网 +” 为基础的新技术新模式新业态不断涌现，将对传统烟草生产、销售、 消费模式产生越来越大的影响，在某些方面甚至产生颠覆性的影响。 “ 要对网络电商对传统卷烟零售的影响，对“互联网 +” 、云计算、大数据、人工智能 等在烟草行业的应用，加强基础性、前瞻性的研究”。 着眼效率变革，推进烟草制造业向数字化、网络化、智能化转变，不断提高劳动生

高临床试验招募的效率和准确性方面的潜力。 大语言模型作为一种基于深度学习的AI技术，已经在许多领域展现出了惊人的能 力，比如大语言模型为自然语言处理（NLP）领域的文本生成、文本摘要、问答系 统等任务带来了颠覆性的突破，也为计算机视觉（CV）领域的文生图等多模态任 务提供了新的思路。简单来说，大语言模型是一种可以理解给定的上下文，并根据 上下文做出回应的生成模型。大语言模型首先在一个包含数万亿单词的大型语料库

现有的AI模型同样严重依赖已知结构的蛋白质家族，对于那些并没有实验得 到结构的蛋白质家族，AI模型通常表现较差。 写在最后： 毫无疑问，人工智能的发展对药物靶点的鉴定起到了一定帮助。但需要注意 的是，这些帮助并非是颠覆性的，而是一种在目前技术框架下的优化和增强。无 论是大语言模型推动的新颖靶点发现还是AI辅助的蛋白质结构预测，在医疗行业 的应用都会严重受限于深度学习的可解释性和训练数据的质量。 总的来说，AI在药