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 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” 019 生态与环境科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 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” 029 地球科学 1.

世界的模拟和解释 人类智能 • 抽象（语言）：概念，数字，理念 • 逻辑（理性）：归纳，演绎，类比 • 计算（模型）：科学方法 • 基于观测经验，发现规律 • MIT：一切问题都是模型问题 • 模型：一个映射，一个函数 科学范式 • 用语言逻辑方法获取理论模型：模糊 • 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 • 用机器学习方法获取概率模型：复杂 第二代（知识工程）：知识为核心 3. 第三代（数据模型）：学习为核心 ◼ 从机器学习到深度学习 1. 任务：判别、预测，通过学习数据分布规律 2. 边界：有规律、可以数字化，属于经验科学 3. 要素：机器学习-深度学习 • 模型：神经网络模型（分层；单向） • 策略：损失函数定义 • 算法：反向传播+梯度下降  从感知智能到认知智能 1. 专用任务模型：NLP、CV、Gaming…… 模型、计算数学 2、学习人脑：当前遇到挑战，可能会成为道路1的一部分 • 抽象模型：杨立昆的世界模型+功能分区 • 类脑计算：意识研究、认识论（哲学物理学）、认知神经科学  包括生物计算，不排斥数据科学方法（mortal computation） 3、具身智能：刚起步，研究热点，可能会成为道路1的未来 • 强化学习，环境交互，自我进化 4、集群智能：持续研究，给道路3以启发

为贯彻落实党中央决策部署、 中央农村工作会议精神和 2025 年中央一号文件部署，中央广播 电视总台农业农村节目中心、总 台研究院联合中国社会科学院农 村发展研究所撰写《CMG 乡村 振兴观察报告（2023-2024）》。 中国社会科学院农村发展研究所 始终关注乡村振兴战略实施进 程，2024 年开展了中国乡村振 兴综合调查第三轮追踪调查，覆 盖 14 个省（自治区）、472 ………………………………………55 推荐单位 ：湖南杂交水稻研究中心 油菜“三全高效”打造农业丰收致富新业态…………………………………………………………………55 推荐单位 ：中国农业科学院油料作物研究所 浙江大学深化“1+1+N”农推模式 共谱乡村振兴协奏曲…………………………………………………56 推荐单位 ：浙江大学 “金菊花”造就“金银谷”南京农大助力麻江产业振兴… …………60 推荐单位 ：中国农业科学院 1 CMG 乡村振兴观察报告 2023-2024 中国农科院科技支撑稳产保供 坚定守护大国粮仓…………………………………………………………61 推荐单位 ：中国农业科学院 弘扬“宁陵精神” 支撑果树产业高质量发展…………………………………………………………………61 推荐单位 ：中国农业科学院 渔船多源感知和 AI 一体化智能终

养 多模态生成技术（文 本 / 音频 / 图像协 同） 古诗改编歌曲 、思 维导图创作 学科割裂限制创新 思维 实证思维训练 大数据验证与实验模 拟系统 科学实验漏洞分析 、 对照实验设计 被动接受知识缺乏 批判性 亲子协作新范式 第三方智能中介平台 学习成果兑换规则 生成 、冲突调解方 案 传统权威式教育引 发的亲子对抗 传统家庭教育 系统中设置「情感急救通 道」 l 家长每日查看情绪分析报告 l 每月预留 2 次「系统失效日」 家长可能陷入的四大误区 A I 时代家长需要具备的核心技能 1. 学习策略设计者 • 家长帮助制定科学合理的学习计划。 • 家长需要根据孩子的反馈和学习效果 及时调整策略。 2. A I 工具筛选者 • 家长在关注功能和教育价值外，还需 重点考量数据隐私和使用安全性， ， 帮助学 习者从低能力状态迅速提 升到高能力状态 ，即 AI 根 据 每个学习者的需求和 优势 定制教学内容和方法。 ② 单 能 到 多 能 跨学科学习与综合技能培养 Ø 通过跨学科学习和综合技 能 培养， 帮助学习者从具 备单 一技能状态发展到拥 有多个 成熟技能。 Ø 整合各种领域的知识， 为 学 习者提供更广泛的学习资 源， 帮助其掌握多种技能。 教育大模型：

进行改 造，以满足不同应用场景的需求，为底盘细胞构建提供更为精确的指导，使其在保持 原有功能的基础上更具适应性和稳定性。 图表12：AI 智能化学习能够加速底盘细胞的构建 来源：《生命科学》，国金证券研究所 4.2、Deepseek 赋能农药创制，或将大幅提升研发效率 农药研发流程较长，涉及多个筛选与评价环节。根据《我国创制农药生物测定概述与展望》 相关数据和信息，农药 实时监控、异常工况预警、全流程动态调度、智能处置。构建面向主要生产场景、工 艺流程、关键核心设备的数字孪生模型”。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 16 扫码获取更多服务  25 年 1 月，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会发布《北京市加快 推动“人工智能+新材料”创新发展行动计划（2025-2027 年）》，明确提出若干目标： 到 2027 年，北京“人工智能+新材料”创新能力显著增强，新材料研发服务业态培育 年，北京“人工智能+新材料”创新能力显著增强，新材料研发服务业态培育 取得积极进展，形成国际领先的新材料创新策源与人工智能应用高地。 ——创新能力位居全球前列。产生一批重大原创性成果，突破一批产业亟需关键核心 技术，发布新一代物质科学大原子模型，研发 10 个（套）以上垂类模型和自主核心 软件，形成 15 个人工智能赋能的标杆性新材料产品，实现应用示范。 ——支撑体系基本成型。建成新材料大数据中心主平台服务门户、数据资源节点集群，

营方法论的思考。 同时，指标的不断完善实际上也带动着数 字化运营思维的持续进化。数字化运营的终极 目标是提升企业利用数字化能力变现的效率， 在科学评估指标缺位的时代，企业围绕终极目 标设定评估标准时，很容易陷入唯 GMV 论的误 区。实际上，唯有多维度科学评估和优化各个 重要的单项指标，才能高效地推进数字化运营 整体效能的提升。 今年，阿里巴巴集团董事局主席兼首席执 行官张勇在对外接受采访时不断提及高质量发 展这一关键词，并表示阿里未来的重点已经转 变为用户的留存和用户年度消费额的增长。可 以看到，除了 GMV，用户留存、活跃是推动增 长的重要一环。这样的思路其实也可以启发更 多投身数字化运营的企业，以科学的评估维度 为指引，在全面的能力体系建设下，找到适合 自身产业、行业、企业特色的运营规则与方法， 这将推动企业更好地实现提升变现效率，这一 数字化运营的终极目标。 ｜ 17 多棱镜 │ 了下来，可以为个人信贷部门基于顾客群体制 定信贷政策提供决策依据。 智能计算：融合业务知识与计算能力 智能计算职能是以业务需求为导向，基于 以机器学习为代表的计算方法，从大数据中挖 掘商务智能，赋能科学决策。智能计算以服务 业务为目的，提供所需资源，包括人员配置、 专业知识和计算能力。 基建阶段，企业可能更多关注计算能力的 提升。而进入价值变现阶段，突出的挑战是如 何融合业务知识和智能计算能力。从企业资源

24 26 11 20 22 12 12 13 13 14 14 14 15 全球产业的演进路线：从硬件聚合到系统构建 技术特征 支撑大模型创新及云服务场景 加速人工智能科学计算，服务算法创新 助力行业企业智能化升级 系统特征 AI 技术从单点能力突破迈向系统能力创新 超节点技术产业生态发展格局 基础特征：大带宽、低时延、内存统一编址 超大规模 扩展特征：多级缓存池化、资源灵活配比 全要求差异显著。因此，构建适配全场景的系统能力， 成为超节点释放算力价值、支撑企业数字化转型的必然选择。 单任务场景下的资源独占与性能优化： 针对单用户单任务场景（如千亿参数大模型训练、高精度科学计算）对算力连续性和资源纯度的 高要求，系统应将全部计算、存储和网络资源集中调配至单一任务，避免资源争用与调度损耗。用 户仅需关注超节点域的大小和模型切分策略，利用超节点互联优势即可实现计算性能的最大化释放。 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， 加快我国生命科学的研究进展；在工业设计领域，使工程师能在几分钟或几小时内仿真和测试数千 种设计方案，为我国科技发展提供发展动力。

性解决方案。 本白皮书首先系统梳理了卫星互联网承载网的发展背景与需求 愿景，涵盖国家重大战略、产业经济升级、人民服务保障及全球科技 竞争等维度；其次详细阐述了通信增强、应急保障、产业赋能、科学 研究等典型应用场景，并深入剖析了集中式、分布式、混合式三种卫 星互联网承载网体系架构及星间/星地链路、路由、交换等七大关键 技术；同时，本白皮书分析了全球主要卫星互联网的产业现状与标准 II ..........41 5.3 产业赋能类应用场景................................................................44 5.4 科学研究类应用场景................................................................47 六、卫星互联网承载网产业现状及趋势....... 资源以及成本等多方面因素综合考虑，选择最适合的体系架构。随着 技术的不断发展和应用需求的日益多样化，未来卫星互联网承载网的 体系架构可能会朝着更加灵活、智能、融合的方向发展，以更好地满 足全球通信、军事应用、科学研究等领域对卫星互联网网络的高性能 要求。 12 四、卫星互联网承载网关键技术 卫星互联网承载网作为卫星通信网络的重要组成部分，其性能的 优劣直接关系到整个卫星通信系统的效能。为了实现高效、可靠、灵

用，美国《赢得竞赛：美国人工智能行动计划》鼓励人工智能在医疗保 健、能源、国防、科学等各个领域应用，我国以《关于深入实施“人工 智能+”行动的意见》为重要指引，加快推动人工智能与科学技术、产业 发展等六大重点领域广泛深度融合。可以预见，2026年，全球主要经济 体将继续推动人工智能落地应用，我国也将加速利用人工智能技术改造 提升传统产业，深度赋能制造业、科学研究、医疗健康和金融服务等行 业发展。 （四）我国科技领军企业和独角兽企业队伍将持续壮大

工作 需求也会增加，并同时在教育领域创造出大量专业和学科，对教育课程和专业设置、人才素养评价提出新要求。据世界经济论坛发 布的《未来就业报告2023》显示，未来5年内，人工智能、商业智能分析师、数据科学等大数据相关职位的需求增长最快，且创造性 思维、技术素养、好奇心和学习能力等通识素养是未来最需要培养的技能。智能时代背景下，传统的技能已无法满足社会需求，学 科壁垒不断消融，跨专业人才需求紧俏。 学科壁垒不断消融，数字技 术、人工智能等科创技术能 力与人文素养、通识教育并 重，跨专业人才需求紧俏。 世界经济论坛发布《未来就 业报告2023》显示，未来5 年内，人工智能、商业智能 分析师、数据科学等大数据 相关职位的需求增长最快。 该报告同时指出，创造性、 分析性思维，技术素养、好 奇心与学习能力、韧性、灵 活性与敏捷性等通识素养是 未来最需要培养的技能。 8 ©2024.2 iResearch www.iresearch.com.cn ©2024.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 来源：OECD、UNESCO、美国教育部官网、欧洲议会官网、日本文部科学省官网、英 国教育部官网、澳洲教育部官网等公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 来源：中央人民政府网、中国教育部官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 AIGC+教育的时代瞩目-政策 全球关注