深刻推动生产关系变革。当前，全球正加速从化 石能源向清洁能源转型，这一进程不仅是应对气 候变化的关键举措，更成为重塑国际竞争格局的 核心变量。无论是工业生产的流水线，还是日常生 活的照明与交通，能源的高效利用与技术创新，都 直接决定着经济增长的质量与可持续性。在“碳达 峰、碳中和”目标引领下，构建安全、绿色、智慧 的能源体系，已成为各国实现能源高质量发展的核 心议题。 人工智能作为引领未来的战略性技术，正深度融入 ：实现清洁、智能和有韧性的能源系统转 型，满足可持续发展和智能电气化的要求。 » 金融 ：通过敏捷运营和人工智能驱动的决策制 定，适应数智化转型，覆盖从在线金融到自主 金融等多个阶段。 » 轨道交通 ：依托人工智能与云平台，提升安全 保障和运营效率，优化乘客体验，推动向自主 运营转型。 » 物流 ：聚焦可视化、预测性分析以及绿色物流， 开展人工智能优化，推进数字化生态建设。 行动建议 等相关工程和智能计算中心等项目上 投资超过 1000 亿元人民币。地方政府还设立了数 百亿规模的人工智能产业基金，以支持制造业、能 源和交通领域的数智融合。 阿联酋 ：阿联酋于 2017 年任命了全球首位人工智 能部长，并发布了《2031 年人工智能战略》 5，旨 在推动人工智能在政府、教育和交通领域的应用。 阿联酋已投资超过 100 亿迪拉姆（约合 27 亿美 元）用于建设人工智能大学和数据中心，将人工智

工业和服务领域的应用潜力巨大，但这一潜力尚未得到充分挖掘。 《智能世界 2035》及时为我们描绘了 AI 的发展愿景，深入探讨了技术融合将如何推动工业和 服务智能系统的转型。报告展望了物联网可能涵盖的各类工业系统，包括自主交通系统、智能电 网、智能工厂与农场以及自主通信网络等。此外，报告还全面分析了 AI 在医疗、教育、智能家居、 智慧城市和商业创新等服务领域的应用及影响。除了强调 AI 在这些领域的关键作用外，报告还探讨 求，并在症状显现之前提供个性化的治疗干预。教育将转向自适应、沉浸式平台，根据每个学习者 的进度和兴趣定制课程，在高度互联的世界中促进终身学习。家庭将成为一个虚实融合的全息生活 空间，能够响应情绪、健康和生产力需求。在交通行业，AI 驱动的网络将使能安全、高效和零碳的 出行方案，重塑人们对距离和时间的体验。 然而，智能世界 2035 的愿景要建立在 AI 向善的基础上。需建立道德准则来指导每一个算法， 确保公平 年达成大部分场景的 L4+ 级无人驾驶， 同时启动 L5 级的试商用探索。这是一个从试点 到普及，最终迈向完全自动驾驶的关键旅程。 智能机器人的演进预测 20 跨越电池能量密度鸿沟，低空飞行开启城市立体交通 随着电动汽车（EV）技术与航空技术的融 合发展，低空经济已迅速成为全球范围内的新 兴热点赛道，吸引了大量的投资和创新，也是 未来具身智能技术应用的关键方向。 低空经济未来的发展面临多重挑战：1）电

Read:-23 Write:-21 鞋服、机场行李 FM13US02G 96 128 1664 Read:-19 Write:-17 支持 GB/T 29768-2013 高值物资管理、防伪溯源、 证件、交通 FM13UF02G 128 256 1536 Read:-19 Write:-17 支持 GB/T 29768-2013 物流、库管、车辆、人员管 理 上海 坤锐 Qstar-7U (S7U) 因此消耗量非常的大，对标签的价格敏感度比较高。 定制型市场指的是需求量没那么集中，并且使用的环境对标签与读写器的性能、外形等都有定制要求的市场，可复制 程度较低，比较典型的应用有工业、电力、医疗、交通、铁路、洗涤等。 定制型市场从标签消耗量占比来说无法与通用市场相比，但这一市场对于读写器的需求比较大，此外这类市场有更好 的价格与利润，也可以容纳更多的玩家，让整个 RFID 市场更加的丰富与繁荣。 UHF 跟 HF 两个频段进行使用，而 本章节主要关注 UHF 频段。 14.1 市场驱动力与需求度分析 驱动力分析 政策驱动力 在 10 多年前，国内有关于交通票据等支持使用 RFID 技术的政策文件，不过随着技术的演进，国内的交通、公共安 全等领域逐渐用其他的技术。 市场驱动力 大麦网等头部企业在积极使用 UHF RFID 票据。 行业需求度 经济需求 该领域主要是基于管理的需求。

生态链， 为数字经济提供安全可靠的基础软件支撑。在产业落地方面，融合创 新正从党政、金融等典型领域，向电力、交通、医疗等各大关键行业 以及其他领域加速渗透，涌现出一批成功实践，并正在进入规模化复 制阶段。 本报告精选了18个典型的融合创新实践案例，涵盖政务、金融、电 力、交通、医疗、传媒等行业。通过这些标杆实践的解读，可以洞 见各行业推动自主创新的思路和经验，为产业高质量发展提供参考 多个省、500多个市县数字化转型。在金融领域，腾讯云数据库 TDSQL已覆盖超过1000家金融机构，国内前10大银行中有7家使用，并助力40多家金融机构完成核心系统自主创新升级。在医疗、 传媒、交通等诸多领域，国产软件也经过了广泛的考验。 三是用户体验的优化：国产软硬件从可用、能用，向好用、易用、爱用迈进。早期融合创新产品被常被诟病生态不全、响应慢、稳定 性差、成本高，如今主流国产软件性能 TBDS、腾讯云 TI 平台，目前 已适配主流国产软硬件生态系统；应用软件包括腾讯会议、企业微信、腾讯文档、腾讯乐享等，成为企业融合创新发展的核心助力。 不仅如此，腾讯云的全栈融合创新软件体系已经在政务、金融、交通、医疗、能源、传媒等行业中积累了丰富的融合创新落地实践， 并打造了众多国产数字化样板间。 在国产生态方面，腾讯在全国28个省份搭建起融合创新经销商体系。邀请上下游伙伴一起做标准、搞适配、建方案，让体系更稳、

：住房和城乡建设部村镇建设司 “溧阳 1 号公路”交旅融合发展助推乡村振兴………………………………………………………………90 推荐单位 ：交通运输部政策研究室 凿通绝壁天路 建成四美下庄…………………………………………………………………………………91 推荐单位 ：交通运输部政策研究室 建移民美丽家园 创宜居宜业新名片…………………………………………………………………………91 推荐单位 ：水利部乡村振兴办 人保助力共圆富裕梦………………………………………131 推荐单位 ：中国人民财产保险股份有限公司 “皖美驿站”链动乡村产业振兴……………………………………………………………………………131 推荐单位 ：安徽省交通控股集团有限公司 金融助力延安苹果变成“致富果”…………………………………………………………………………132 推荐单位 ：中国农业银行 微博以社交媒体之力 构建乡村振兴共同体……………… -2024 年 12 月 31 日，与“千万工程”相关的全网发文总量 529.11 万，互动 声量 24.27 亿。 乡村振兴领域词云解读 农村基础服务建设被关注 词云体现：服务、数字乡村、交通、农村公路、基层治理、生态建设、农村人居环境整治、乡村 治理 田园综合文旅发展成大势 词云体现：民宿、花田、休闲、旅游、游客、田园、文旅、竹林、田园综合体、景区 “示范村”大量涌现 词

商业清洁机器⼈ ⻝品和杂货配送机器⼈ 餐饮服务机器⼈ © 2024花旗集团 5 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 内容 摘要与分析 6 技术进步 10 清洁与维护 19 交通运输 29 ⼈形机器⼈ 35 ⼯业 42 服务机器⼈ 45 医疗保健 51 安全、安全和军事 56 资本/专利 62 挑战 68 结论 78 相关阅读 79 © 2024 花旗集团 Ozmo将真实世界的危险与数据和传感器相结合  Ozmo是清洁高处窗户的最安全解决方案您认为在未来3-5 年中会面临哪些挑战？  ⾃动化劳动⼒中⼈⼯智能的接受在仓库、送货服务甚⾄交通中使⽤机器⼈的前景令 ⼈振奋。Ozmo虽然是⾃主的，但仍由⼈类使⽤屋顶上的计算机进⾏操作。最终结 果是⼈类和机器⼈共同⼯作，使⼈类远离危险，⽽机器⼈则进⾏清洁。 Ozmo在纽约的部署标志着开始。O ⻓到2050年的2450万（年复合增⻓率：3%）。整体渗透率将在2023年⾄2035年之间从3%增 加到28%，然后到2050年达到36%。 © 2024 花旗集团 29 花旗GPS：全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 交通运输 ⾃动驾驶汽⻋（AV） 我们可以就⾃动驾驶汽⻋撰写⼀份花旗GPS报告，事实上，花旗在过去⼗年中已经发表了四 份《未来汽⻋》报告，但本报告的篇幅允许我们在解释2050年之前的⼀些重点内容之前列

支持，通过建设可信数据空间，可以整合城市规划建设、交通 出行、医疗健康、公共安全等各类数据资源，建立城市运行的 数字孪生系统，实现对城市运行的实时监测、分析和预测，为 城市治理提供科学依据和决策支持，提升城市治理的精细化、 智能化水平，支撑城市建设、运营、治理体制改革。例如，通 过数据融合和智能分析技术，可以实现交通流量的实时监测和 优化调度，提高交通出行效率。 二是推动城市经济高质量发展。建设城市可信数据空间可 空间在公共服务、社会治理等领域应用，从而实现公共利益最 大化。该模式适用于涉及国家安全、公共安全、民生保障等重 要领域，以及需要跨部门、跨区域协调的大型项目。例如，由 政府主导建设城市可信数据空间，整合交通、能源、环保等多 个部门的数据，实现城市资源的优化配置和精细化管理。 2．企业主导模式 由大型互联网企业、科技企业或行业龙头企业发起建设和 运营。企业凭借自身的技术优势、数据资源和市场影响力，构 景和市场需求，各方通过优势互补，共同推动可信数据空间的 技术创新、应用拓展和产业发展。该模式适用于跨领域、跨行 业，以及多元参与创新应用的场景。例如，通过政企联合在金 融风险防控、健康医疗服务、交通出行服务等具体场景建设可 信数据空间，能够充分发挥政府引导以及龙头企业的示范带动 作用，推动数据应用创新，并带动行业领域内中小企业参与和 发展。 63 七、实施路径建议

复杂性、专业性和风险管控需求， 特别适合应用此类结构化思维模型，将抽象的 审计任务转化为可操作的 AI 交互策略。 应用场景：大型基础设施项目财务审计 1. 行动（Action）：审核 2023-2024 年城市轨道交通建设项目财务报告 2. 目的（Purpose）：确保项目资金使用的合规性和透明度，识别潜在财务风险 3. 期望（Expectation）：生成详细审计报告，包括资金使用分析、风险评估和改进建议 。 应用场景：道路桥梁安全定期检测审计 1. 角色（Role）：桥梁工程安全检测审计专家 2. 任务（Task）：评估桥梁结构状况、安全性能和使用寿命 3. 格式（Format）：符合交通部《公路桥梁定期检查技术标准》的标准化报告 提示词模板 作为桥梁工程安全检测审计专家： 1. 角色：请以桥梁结构安全评估师的专业身份 2. 任务：全面评估[桥梁名称]的： - 结构完整性与损伤状况 架。工程项目的全过程审计需要系统化的规划和多维度的评估体系，这使 SCOPE 模型在复杂工程项目的系统性审计中具有广泛应用价值。 应用场景：重大工程项目全过程审计 1. 情境（Scenario）：大型综合交通枢纽项目全过程审计需求 2. 复杂情况（Complications）：项目周期长、参与方多、资金量大、技术复杂 3. 目标（Objective）：确保项目各阶段合规高效运行，实现项目总体目标

面的重点发展智能机器人；2024 年，日本继续推进《社会 5.0 行动 计划》，强调利用人工智能和机器人技术推动经济增长和社会发展， 特别是在医疗、交通、工业等领域；2024 年，韩国公布了《人工智 能国家战略（2024-2025）》，重点投资人工智能研发，推动人工智 能在医疗、交通、教育等领域的广泛应用。 机器人与人工智能的结合在国家政策层面被提出。自 2016 年起， 中国密集出台关于机器人和人工智能的政策，2023 提供的人工智能机器人焊接质检 系统，以比人工快 20 倍的速度，检测、发现和识别仅 22 微米的缺陷。 4、安全管理：在部分重化工业存在一定需求 安全管理类应用占比约为 5%。主要集中在钢铁、化工、电力、 采矿、交通等安全性要求较高的领域，总体需求较小。此类场景“机 器人+人工智能”应用模式主要为“移动机器人+识别类模型+自主导 航模型”，AI 应用的主要目标是识别和预测异常情况，巡检机器人 可以不受时间