的“奇 点”，迎来突然的爆发，就如同过去十年的卷积神经网络和大模型。当前的我们不得不思索：未来 十年的“奇点”可能出现在哪里呢？ 正如华为《智能世界 2035》所言，迈向通用人工智能，关键在于走向物理世界。其机遇可能 有三： 第一，更有效地感知世界。便携式拍摄设备（如手机）的普及，创造了丰富的电子图片，为 ImageNet 的构建及卷积神经网络的出现打下了基础；电子显微镜对蛋白质结构进行了高精度解析， 智能的本质，并非仅仅是数据模式的识别与归纳，更在于其对物理世界的理解、互动与重塑能 力，因为对物理世界已有的认知汇聚了人类的重要的知识和智慧。《智能世界 2035》敏锐地捕捉 到了这一核心，即“走向物理世界是 AGI 形成的必由之路”。当前基于大模型的人工智能在感知和 生成上取得了重大成就，但其认知模式仍困于基于多重线性统计关联的框架内，因此，普遍认为它 仍缺乏对复杂物理现象以及因果关系的 耕文明，从工业文明到数字文明，每一次文明的 跃迁都源自人类对未知的不断探索。没有探索，就没有创造；没有创造，就不会有文明的进步。这 份深植于人类基因的探索精神，推动我们不断突破认知与技术的边界，走向更加繁荣的智能文明。 2021 年，华为发布了《智能世界 2030》报告，从医、食、住、行和企业数字化转型等领域做 了展望。这些年我们欣喜地看到一些展望逐步变成了现实，比如：智能和宽带正在普及每个人、每

是重点领域“人工智能+”激活新质生产力发展新动能。以“智能+”为 代表的赛道创新正在从行业试点与单环节应用向流程重构与规模化推广 加速升级，科研、制造、金融、医疗、教育等领域的“人工智能+”应用 将逐步走向工程化落地，AIGC与行业模型将深度嵌入研发、生产、供应 016 中国工业和信息化 发展形势展望系列 链、服务等全链条，不断催生新模式、新应用、新场景，加速形成数智 经济新形态。三是重点地区适数化改革激发数字化变革新动力。上海、 自主调度、无人配送、智慧农场等一批高成长性新产业新赛道。二是行 业“人工智能+”技术创新将由试验探索走向规模化应用，基于“大模型 +小模型”协同的智能应用将有可能突破模型“幻觉”、事实性错误、理 解力局限等瓶颈，加速在实际场景中落地，“数据+模型+场景”协同部 署将推动数字仿真设计、柔性生产线、精准供应链、人机协作智能体等 应用走向成熟示范，催生新企业新业态形成。三是数字产业集群梯度培 育将深入探索，在数字技 育将深入探索，在数字技术赋能下，“数据+技术”深度嵌入数字产业 集群活动，推动集群发展模式走向数据化共享、网络化协作、平台化运 营、链群化共治，京津冀、长三角、粤港澳大湾区等区域将布局形成一 批具有国际竞争力的数字产业集群，在创新策源能力、大规模产业化能 力方面形成全球领先优势。 019 （三）数据要素化探索“破局”，数据与场景培育双向赋能 2025年，我国围绕数据供给、流通、应用全链条推出一系列新举

然环境中行走、奔跑、跳跃，还能在雪地、草地等不同地形上保持平 衡。 2022年至今，为产业应用普及阶段。以ChatGPT为代表的大语言 模型为人形机器人实现智能感知、自主决策乃至拟人化交互，正逐步 走向产业应用。涌现了宇树、优必选、Figure、Optimus、波士顿动 力等一批独角兽企业，推动人形机器人应用深入生产实践。 02 世界互联网大会智库合作计划系列成果 （二）全球人形机器人市场前景广阔 机器人能够同步解析视觉、语音与环境反馈信息，从而在动态场景中实 现“感知-决策-行动”闭环的高效运行。从成本视角看，高精度传感器、 仿生关节驱动器的微型化与成本下降，使人形机器人从“奢侈品”走向 “平民化”，产品转化周期大幅缩短，具备规模场景应用的经济基础。 10 来源：产业前沿 | 2025人形机器人产业发展十大趋势。2025年6月13日。 https://mp 器人应用于精密电子组装产线，探索高精度拧螺丝、元件贴装等微操作 场景。 11 1. 典型场景及成效 （二）人形机器人探索构建普惠、精准、有温度的医疗未来 人形机器人在医疗领域的应用探索正从实验室迅速走向临床实践， 其核心价值在于结合人类形态的灵活性、人工智能决策能力以及多模态 交互技术，从而解决医疗资源短缺问题，提升诊疗精准度和个性化服务 水平。2023年以来，一些通用人形机器人也开始用于医疗场景的试验。

我们坚信，超节点是未来构建高效可靠算力优势的关键抓手。超节点的成熟与普及，对于提升整 体智算能力、促进 AI 赋能千行百业具有至关重要的意义。我们期待本报告能凝聚产业共识，推动超 节点技术从“技术探索”走向“落地应用”，加速我国智算基础设施发展，为全球智算产业创新贡 献中国智慧。 中国信息通信研究院副院长 魏亮 序言 3 超节点发展报告 05 人工智能高速演进背景下，算力需求呈指数级增长，大模型竞争已进入 了超节点技术架构的国内外演进路径 与生态发展格局，清晰界定了超节点需具备的技术特征与系统属性，为产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 然而，这些看似分散的挑战，其根源几乎都可以追溯到一个核心的驱动理论——“规模定律”。 “规模定律”的提出是 AI 发展的里程碑，揭示了模型性能与参数、数据量、计算投入的关系，促使 训练从“赌注”走向“可量化投资”（Kaplan et al., 2020） ；钦奇拉法则（Chinchilla Law） [2] 大模型对基础设施的挑战 2.0 AI 大模型正以前所未有的速度发展，行业呈现出模型加速迭代、算力大规模投入和商业化进程

400G/800G ZR+）实现 IP 业务直接出彩光进入波分系统，减少两级 OEO 过程，大幅减少中间设备和机房能耗。在架构层面，通过 CPO （共封装光学）、硅光集成、动态光层调度等新技术，推动网络走向“极 简转发+按需编排”的绿色形态。最终目标是在保障高性能承载的同时， 实现每比特传输能耗最小化，构建面向 AI 时代的低碳智联网络。 （4）切片保障 带宽切片保障是通过将网络带宽资源进行划分，为不同业务或用 BGP-LS、NETCONF + YANG 等 更轻量、模块化、可编程的协议体系，来实现 IP 与光层的有效联动 与自动化编排。 3.硬件层融合 在底层网络中，报文转发方式历经多个阶段性技术迭代，体现出 从光电分离走向光电融合的演进趋势，尤其在硬件层面上，体现为模 块形态、接口模式、能效设计与可运维性的持续优化。以下是从硬件 层融合角度出发的五个主要发展阶段： （1）IP over WDM（1999—2009 在硬件层面，实现了更进一步的光电统一平台。系统具备开源操 作系统、SDN 北向控制接口及确定性编排能力，支持国产化、白盒 化，适配于未来工业互联网、低时延 AI 集群等场景，代表光电融合 从“功能叠加”走向“性能协同”的质变阶段。 确定性技术是在以太网的基础上为多种业务提供端到端确定性 服务与质量保障的一种新的网络技术，它可以实现路径确定性、资源 确定性、时间确定性，尤其在时间确定性技术上，可以实现微秒级别

时在巨量数据的加持下，AIGC在发现、认识、运用规律上有着明显的优势，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应， 突破了人类能力的边界；而AIGC的问答式交互、无需下载和配置等特性，使得AI技术的使用门槛大大降低，AI技术走向平权化；同 时，联网后的实时海量数据支持，模型开源及插件生态的开放，结合用户无限的创造力，AIGC的影响力渗透进各行各业的每个角落， 影响力无限泛化和扩大。 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 专有数据变为大数据，可能性无限 接受个人或企业私有数据投喂 OpenAI托管插件 第三方海量插件 不同参数、厂商的模型逐渐开源 用户主观能动性得以发挥 人工智能与人类智能共创 AI技术走向平权化、社会化 AIGC技术的生产力革新 传统AI工具 AIGC工具 传统AI工具 AIGC工具 人脑智能 AIGC人工智能 计算、思考、 判断、学习能力 通过模拟人类大脑，具备了思考、判断、学习能力 当前全球AIGC+教育投融资集中在早期阶段，全球资本普遍关注用 少量资金布局早期创业项目。虽然当前成熟项目较少，但相较种子及天使轮，VC的单笔融资金额更高。可以预见，随AIGC在教育领 域的应用发展走向成熟，资本将切入对成熟、优质项目的关注之中。 来源：dealroom、IT桔子，汇率按照2023年平均汇率折算，未披露金额融资事件未纳入融资金额统计范围，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2023年全球AIGC+教育投融资情况

极端天气高频 区域、夜间物 流/矿区专用 车辆 参考文献 [1]研报：《从特斯拉迭代历程看智能驾驶算法升级趋势》，未注明发布者，参 考页码26。 [2]研报：《汽车电子系列报告之二：高阶辅助驾驶走向标配，自动驾驶域前景 广阔》，未注明发布者，参考页码6。 [3]新闻：《全球第一，他才是顶流车型们的“安全密码”》，媒体名称未注明 ，发布时间2025-12-10。 [4]新闻：《告别双手方 媒体名称未提供，2025-12-10。 [2]新闻：《向高同行！地平线集结全球产业链，破解智驾规模化落地难题》， 媒体名称未提供，2025-12-10。 [3]研报：《汽车电子系列报告之二：高阶辅助驾驶走向标配，自动驾驶域前景 广阔》，发布者未提供，参考页码18。 [4]新闻：《【报告】2025智能驾驶行业深度分析：市场现状、竞争格局、发展 展望及相关公司深度梳理》，媒体名称未提供，2025-12-10。 体响应机制。这种协同机制直接引导产业链资源配置转向—车企加速布局城区 NOA（领航辅助驾驶）量产，地平线HSD系统已实现规模化装车，征程6系列 商业生态持续落地，印证政策正有效撬动技术从实验室走向规模化商业场景[4] 。与此同时，政策演进也倒逼企业战略调整：传统Tier1供应商如德赛西威、经 纬恒润加大域控制器研发投入；地方政府平台公司（如杭州钱塘区）在制定《 智能网联汽车产业政策》时

第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 IV 建设，并探讨了算电协同面临的技术挑战和未来发展方向。我们期 待本白皮书能够为政产学研各界提供系统性参考，推动算力网络与 新型电力系统从简单叠加走向深度融合，最终实现“绿色算力赋能 数字经济，高效能源驱动算力革命”的美好愿景。 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 V 目 录 一、算电协同发展背景 .......................................................................... 51 5.2.3 边缘计算与微电网从独立部署走向深度耦合，构建区域性 能电自平衡单元 ............................................................................... 1.3 行业实践进展，加速算力电力协同创新 政策引导下，行业组织、产业界和学术界正在形成协同创新的合 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 6 力，推动算电协同从理论走向实践。 行业组织与机构在算电协同领域开展了系统性工作，中国电力发 展促进会于 2023 年 12 月成立电力与算力协同发展专业委员会，联合 国家电网、南方电网、中国信通院等 20 余家单位编制《电力与算力

. 2 （三）工业领域将成为短期内智能机器人应用落地的主战场 .. 2 二、全球“机器人+人工智能”技术趋势分析 .................. 3 （一）工业领域的机器人正在从中等智能走向高度智能 ...... 3 （二）三大融合方向及其组合推动智能机器人产品涌现 ...... 5 （三）具身智能尤其是人形机器人前沿研究持续火热 ........ 8 三、“机器人+人工智能”在工业领域的应用 替代进程加速，当前机器人核心零部件在多个关键领域已取得突破， 如减速器、伺服电机、传感器等，未来，机器人行业的差异化竞争将 更多聚焦于软件。 二、全球“机器人+人工智能”技术趋势分析 （一）工业领域的机器人正在从中等智能走向高度智能 机器人智能化的发展呈现出五个明显的阶段，每个阶段都标志着 人工智能技术的进步和机器人应用的扩展（图 1）。第一阶段是无智 4 能阶段，机器人只能执行简单的预设任务，缺乏自主性和适应性；第

投一体 车灯或将上车 ➢ 根据用户调研结果，99%的用户认为智能车灯在驻车场景下的娱乐功能升级成彩色是必要的，业界也开始有厂家陆续发 布彩色智能车灯的产品样机。 ➢ 随着彩色智能车灯的整体方案走向成熟，其在亮度、清晰度上快速提升，预计2026年照投彩一体的智能车灯将会上市， 并将智能车灯的价值推上新高度。 81 5 13 1 您认为智能车灯是否有必要增加彩色投影的能 力，以满足您的个性化、娱乐化需求