1 我国先进制造业集群培育的战略 部署 世界级先进制造业集群的典型特 征 世界级先进制造业集群的推进路 径 2 一、我国先进制造业集群培育的战略部署 3 “ 十四五”规划纲要 培育先进制造业集群 ，推 动集成电路、航空航天 ...... 医药及医疗设备等产业创 新发展。 党的十九大报告 促进我国产业迈向全球价 值链中高端 ，培育若干世 界级先进制造业集群。 界级先进制造业集群。 n 拥有一批具有国际竞争力和影响力的先进制造业集群是制造强国的重要标志。 近年来 ， 美国、 日本、 德国等发达经济体均制定了相应的发展战略和支持政策 ，推动优势领域制造业集群发展壮大。 n 党中央、 国务院高度重视先进制造业集群工作。 党的十九大以来 ，相继出台多个政策文件 ， 对培 育集群工作进行系列部署。 党的二十大报告 加快发展数字经济 ，促进 数字经济和实体经济深度 融合 融合 ，打造具有国际竞争 力的数字产业集群。 党的二十届三中全会 加快推进新型工业化 ，培 育壮大先进制造业集群。 我国先进制造业集群培育的战略部署 4 《关于加快发展先进制造业集群的意见》 ， 明确了集群工作的重点任务， 是开展集群竞赛和谋划落实集群工作的重要参考 ， 总体可以归纳为“一个

个国家，占比 94% 的 GDP 和 83% 的世界人口，能够反映出全球数智化 发展的普遍规律与差异化路径。 研究显示，各国由于资源禀赋和发展阶段的不同， 数智化发展道路呈现多元模式。有的国家依托先进 基础设施推动技术普惠，有的则通过支柱产业的数 智化转型实现跨越发展。我们期待通过 GDII 指数， 帮助各国清晰定位自身现状，识别优势与短板，从 而制定更加精准的产业策略，在数智化浪潮中稳健 可行的洞察，从而支持战略决策，推动可持续的数 智化转型。 国家数智化发展差异化表现 » 高收入国家 数据生成、应用和人才与生态方面表现卓越， 但在扩展数据存储和增强处理方面仍旧面临挑 战，其重点是加强可持续发展并建设先进的计 算基础设施。 » 中高收入国家 数字成熟度存在显著差异。部分国家在数据应 用方面处于领先地位，但受制于政策碎片化和 基础设施投资不均衡，许多国家在数据生成方 面仍旧处于落后地位。 5G覆盖 国际互联网带宽 国家骨干 互联带宽 联接 广度 人均算力规模 企业 云化率 人工智能 应用 渗透率 数字化 应用规模 绿色数据中心 容量 人工智能 Token消耗 存储规模 先进存储规模 业务连续性与 容灾覆盖率 云服务投资 计算 企业 存储 数据处理与存储 数据传输 数据应用 人才与生态 数据生成 数字能源 政策 移动数据流量 ICT 总投资 固定宽带

是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。明确新阶段要 摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，要把产业发展的 基点放在创新上，围绕推进新型工业化和加快建设制造强国、 网络强国等战略任务，加快建设以科技创新为引领、先进制 CCID D CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID C 3 造业为骨干的现代化产业体系，形成与新质生产力相适应的 近平总书记关于推进新型工业化、建设制造强国的系列重要 论述，完整、准确、全面贯彻新发展理念，遵循新时代新征 程推进新型工业化的基本规律，坚持以高质量发展为主题， 以科技创新推动产业创新，以人工智能推进数实融合，加快 构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系，坚定不移推进 制造强国建设，推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现 代化同步发展，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。实 践中把握三个基本原则： 一是统筹高质量发展和高水平安全。以科技创新推动产 协同推进降碳、减污、扩绿、增长，推动发展方式根本性变 革。 三是发展新质生产力并形成与之相适应的新型生产关 系。加快发展新质生产力的同时，必须进一步全面深化改革， 完善新发展阶段产业政策，推动各类先进优质生产要素向发 展新质生产力顺畅流动。推进高水平对外开放，深化产业国 际合作，打好扩内需稳外贸的政策“组合拳”。 到 2030 年，产业科技创新能力大幅提高，重点产业链 自主可控水平显著增强，优势行业形成全球创新引领能力，

供应链业务副总裁兼首席研究官 Christian Titze 表示：“今年的趋势凸显了供应 链中互联互通和智能化的变革潜力，使领导者能够提升运营效率和适应能力。通过评估和整 合代理人工智能和智能仿真等先进技术，企业可以实现特定目标、促进创新并获得长期竞争 优势。” 本文首先概述 Gartner 2025 年顶级战略性供应链技术趋势， 然后逐一介绍和解读 2025 年 及以后的顶级战略性供应链技术趋势。最后回顾了 重大的影响。 今年的主要趋势分为两大主题：  连接 — 在不同领域中发挥关键作用，推动创新、效率以及人机交互。正在进行的数字 化转型以及对集成和协作的日益重视支撑了其重要性。  智能 — 集成先进技术以优化流程、提高成本效益、改进决策，并在快速变化的业务环 境中创建更敏捷、适应性更强的供应链。 Gartner 对主要战略供应链技术趋势的描述并不是一个趋势比其他趋势更重要的排名列表 （见图 年，全球多模态用户界面市场规模达 195 亿美元，预计 2024 年至 2032 年的复合年增 长率将达到 16.5%（见图 4）。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的兴起已成为市场变革 的动力。这些先进的算法可以分析和处理来自语音、触觉、手势甚至面部识别等多种模态的 数据。AI 模型使设备能够更准确地解读人类行为，从而实现更流畅、更直观的交互 图 4：多模式 UI 市场规模（来源：GMI【6】）

图5。人工智能的故事是一个不断增长和同质化的过程 来源：关于基础模型的机会和⻛险 基础模型对机器⼈的影响深远。它们可以接收任务描述，将其转换为可执⾏代码，然后通过机 器⼈将其转化为物理动作。这种能⼒可以使更多⼈接触到先进的机器⼈技术。 2。多模态性 多模态性涉及整合各种⼈⼯智能技术，以增强机器⼈感知、解释和与环境互动的能 ⼒。这种⽅法涉及不同⼈⼯智能能⼒的融合。这种融合⼤于各部分之和，解决了早 期模型的局限，这 图6. 人工智能的故事是逐渐出现和同质化的 来源：关于基础模型的机遇与⻛险 ⼈⼯智能中的多模态概念在过去⼀年中得到了极⼤的主流关注，随着OpenAI的G PT-4和Google的Gemini等先进模型的开发。 早期的⾃然语⾔处理（NLP）模型经常在上下⽂⽅⾯遇到困难，导致句⼦缺乏 连贯性和微妙之处。这在开发能够理解并回应复杂指令或进⾏有意义互动的机 器⼈时是⼀个重要障碍。 2020年，O 器⼈在内的许多⾏业。快速的发 展带来了令⼈难以置信的机遇，但也引发了购买AI-enabled机器⼈的潜在买家的担 忧。 ⽽⽆线更新和⾃我维护的概念提供了有希望的解决⽅案。 投资者担⼼，随着更新、更先进的模型的发布，他们的投资很快就会过时，这可能会阻碍 AI-enabled机器⼈的采⽤。 幸运的是，OTA更新为这个问题提供了⾼效的解决⽅案，使机器⼈能够在不需要进 ⾏物理修改的情况下获得新功能、增强和改进。

了膝关节角度与刚度的精确控制，将为复杂任务和交互场景提供更加 灵活和仿生的解决方案。 1.2.2 国际人形机器人发展历程 国际上对人形机器人的研究起步较早，得益于 20 世纪领先的科研 水平与先进的技术基础设施，人形机器人早期发展主要集中在美国和 日本。 13 1967 年，日本启动了极具影响力的 WABOT 项目，并于 1972 年成功 研制了世界上第一个全尺寸人形“智能”机器人——WABOT-1；2000 抢占科技和产业制高点，并相继出台多项政策，加速推动人形机器人 行业发展。 表 4 国外人形机器人相关政策 国家 政策文件 发布时间 内容 美国 《国家先进制造业战略》 2022 年 强调了机器人技术与太空增材制造相结合，尤 其是在深空探索方面的应用 美国 《先进制造业合作伙伴计划 （AMPP）机器人技术发展（2023 年）》 2023 年 为人形机器人发展提供资金援助、技术创新、 标准化工作和国际合作等资源 2021 年 强调在超级计算机、人工智能、量子、机器人 等未来产业领域，加大科技基础研究与人才开 发力度 日本 《AI 战略 2021》 2021 年 鼓励 AI 与机器人技术结合，以开发更先进的 服务型的人形机器人 日本 新机器人战略 2022 年 旨在使该国成为世界第一的机器人创新中心。 战略提供了超过 9.305 亿美元的支持，重点领 域是制造业、护理和医疗、基础设施和农业

业界提供了具有前瞻性的 洞见和系统标准参考，助力行业在算力发展中找准技术方向，推动算力从规模堆砌走向效率跃迁。 国家超级计算广州中心主任 卢宇彤 当前，千亿乃至万亿参数的大模型与 MoE 等先进架构的兴起，对计算基础设施提出了前所未有 的苛刻要求。传统的硬件堆叠模式已难以满足其对于算力规模、通信效率及系统稳定性的需求。《超 节点发展报告》深刻阐述了，必须从单纯的硬件聚合，迈向以“系统工程”思想为核心的创新构建。 术和产业生态。 3.3 3.2 小结 超节点技术产业生态发展格局 随着超节点概念的逐步成熟，其内涵也从最初聚焦于硬件互联，深化为软硬件一体化的全栈协同 设计。一个现代化的超节点，其强大性能不仅来自先进的芯片和互联硬件，更依赖于一个被深度优 化的、贯穿上下的软件栈，这个软件栈是硬件能力的“放大器”。这个体系包括多个关键层次，如 硬件抽象与驱动层、专门优化的通信库、以及计算、内存等优化技术。这一从硬件到软件的全栈协同， 超节点开展推理性能自动化测试与系统级调优， 5.1 支撑大模型创新及云服务场景 超节点应用案例 5.0 超节点发展报告 22 超节点提升超算中心人工智能计算场景能力，加速 AI 赋能科学研究。通过引入超节点先进技术， 赋能科学研发场景，如在大气海洋环境领域，对大气、海洋等各种活动进行建模和分析，预测气候变化， 防范和减轻气候变化带来的破坏；在生物医药健康领域，帮助用户分析和处理生命科学中的海量数据，

每个智能体在发展和应用过程中，必须严格遵循一 套系统化的策略，即首先实现标准化，确保各项操作和 流程符合统一规范；其次推进自动化，通过技术手段减 少人工干预，提升效率和准确性；最后迈向智能化，利 用先进的人工智能技术，实现自主决策和优化，从而全 面提升智能体的综合性能和智能化水平。这一标准化、 自动化、智能化的三步走策略，是每个智能体实现高效、 稳定、智能运行的关键路径。通过三步走的策略也可以 前沿技术的持续深入探索是证券公司数字化转型的 关键引擎。在实施路径上，一方面，应加速部署经过市 场验证的成熟技术，通过持续迭代保持现有数字化业务 的核心竞争力；另一方面，要前瞻性地布局人工智能、 大模型等先进技术，重点突破智能创新场景，同步建设 适配未来业务发展的算力支撑体系，持续推进技术架构 转型。 在深化创新技术应用方面，东方证券通过“治理 - 算力 - 模型 - 场景”四维联动构建 AI 技术创新体系。在 出的六大能力维度框架，证券公司可以重点围绕以下方 向部署转型举措。 数字化基础设施的稳健性与先进性是证券公司数字 化转型成功的基石。一方面，从稳健性角度出发，需要 保障业务连续性与风险抵御能力，比如科学规划数据中 心利用率并储备中长期资源，避免因突发流量或业务扩 张导致的资源瓶颈，以较为弹性的 资源应对不确定性； 另一方面，从先进性角度出发，可以采用云原生架构和 智能安全体系驱动敏捷创新与效率跃升。

88 个“机器人+人工智能”案例行业分布图 15 图 5 各行业“机器人+人工智能”应用场景分布 1、汽车：关注精细生产、高效物流和外观检测 汽车产业是资本密集型和技术密集型产业，对机器人的算法先进 性和硬件稳定性要求较高，也是当前机器人使用最多的产业。从产业 链来看，汽车产业可分为汽车零部件和整车制造，整车制造又可分为 冲压、焊接、涂装、总装等环节。 生产操作场景的“机械臂+操作优化模型”在所有场景中占比接 智能分类定位技术，能精准定位缺陷位置及种类 （图 6）。 图 6 斯睿特漆面外观检测智能工作站 部分整车企业也开发了用于产线优化的人工智能系统，与机器人 配合提升部分操作场景的精确度，占比约为 9%。如宝马推出的先进 的测量和分析系统，可以针对每一部分材料分别收集数据，智能化调 17 节冲压模式；特斯拉上海工厂压铸车间利用人工智能分析系统，对压 铸工艺参数实现全面的数据统计，并进行参数波动报警功能。 10,000Hz，可实现最高达±0.01N（1‰）的力控精度（图 7）；ABB 机器人的高精度和可靠性使工艺过程中的振动值小于 0.35G，减少了 硅晶圆在操作过程中的的污染和损耗；钧舵电动夹爪引入先进的阻抗 和导纳控制算法，实现精准的力控。 图 7 RM 增广®精密力控型微型夹爪夹持细微易损的芯片 “移动机器人+识别类模型+自主导航模型”的精细化物流取代天 车系统成为半导体物流配送主流，在全部应用种占比接近

西门子（中国）有限公司智能基础设施集团 Smart ECX 智慧能碳管理平台 西门子 Smart ECX 智慧能碳管理平台采用先进的工业 物联网架构，结合云计算、大数据、AI智能等新一代数字 化技术,平台可以采集和存储企业所有能源和碳排数 据，结合内嵌的建筑、典型能源系统用能模型和业务应 用，实现能源系统数据可视化、能源分析与对标、能源 预测与优化、碳盘查、碳减排规划等功能。帮助用户直 位GDP能耗较高等一系列重大现实挑战，使得实现双碳目标的任务紧迫而 艰巨。 西门子作为全球率先宣布碳中和目标的大型科技企业之一，凭借深厚的 技术积累和创新，致力于科学的、系统的“双碳”顶层设计，通过提供先进 的能源和数字化解决方案，助力各行各业高效减碳。 双碳目标大趋势和不同客户面对的挑战 用能侧企业 能源管理平台部署复杂，成本高；缺乏专业的能 源、碳排放对标和诊断 已安装有部分子系统，历史子系统改进难，数据 智能基础设施集团的重要组成部分，主要职能包括软 件咨询、业务拓展、产品管理、软件研发、软件交付和 运维。依托该赋能中心，西门子面向客户提高电力系 统可靠性、优化运营费用、能源结构转型升级、节能减 排等方面的诉求，利用行业知识和先进数字化技术， 提供IT与OT深度融合的数字化解决方案。同时，该中 心承接行业客户的低碳转型规划和能源审计等咨询 服务。 依托数字化赋能中心，西门子将推广智能基础设 施集团整体价值主张，进一步展开与客户的合作共