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 011 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 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 021 1.1 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 2.2 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. 热点前沿及重点热点前沿解读 031 1.1 地球科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 031 1.2 重点热点前沿⸺“中国陆相页岩油类型与重点地区资源潜力研究” 032 1.3 重点热点前沿⸺“骤旱事件成因与风险研究” 036 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 039

全面铺开，而是聚 焦于能直接满足业务需求、创造显著价值的特定场景。工信部印发《场 032 中国工业和信息化 发展形势展望系列 景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引（2025版）》（以下 简称《参考指引》），覆盖钢铁、石化等14个重点行业，为场景优化、 要素匹配、供需衔接、成效评估等提供了系统框架。累计培育“小快轻 准”解决方案超1万个，有效降低中小企业数字化转型门槛。 展望 展望2026年，制造业数字化转型将进一步向纵深发展，更加注重 基于行业特性与企业实际痛点的场景挖掘与培育。行业知识图谱与转型 路径图谱将深度融合，推动形成“一业一策”“一企一策”的精准赋能 机制。未来将重点围绕智能制造、工业智能、服务型制造等核心应用场 景，系统构建场景化解决方案库与评估体系，实现从单点突破到体系化 推进的升级，推动制造业迈向更智能、更高效的新发展阶段。 033 （二）智能设施全面升级：从单点突破到全要素智能化 正逐渐成为重构制造业价值体系、驱动创新与效率革命的核心资产。截 至2025年6月，全国已建成省、市级数促中心近230家，覆盖18个省份， 建成高质量数据集超3.5万个，总体量超400PB，覆盖钢铁、石化、煤炭 等重点行业。企业数据治理能力持续增强，截至2025年9月，8000余家企 业已通过数据管理能力国家标准（DCMM）认证。可信数据空间试点已覆 盖汽车、装备制造、钢铁等制造业领域，为多主体协同创造条件。

碳排放双控指标合理分解到各省份，各省份将进一步细化分解，压实地 071 市及重点企业控排减排责任。绿色能源资源禀赋、产业碳排放强度等低 碳要素正在成为地方政府招商引资、产业扶持的重要考虑因素。从行业 来看，我国正在开展重点行业碳排放核算，将适时建立碳排放监测预警 机制，对碳排放增长较快行业视情况采取新上项目从严把关、碳市场从 严管控、重点用能和碳排放单位从严管理等措施。低碳转型已成为各行 业的必选项 碳市场建设的意见》，到2027年将基本覆盖工业领域重点排放行业，意 味着将进一步覆盖石油、化工、造纸等行业企业。这将倒逼企业加强碳 排放报告与核查，推进节能减排。从项目来看，碳排放情况将有关审查 评价意见作为固定资产投资项目开工建设以及竣工验收和运营管理的重 要依据。从产品来看，我国已在25个省份开展锂电池、光伏、钢铁等10 种重点产品的碳足迹标识认证试点，正在积极拓展产品碳足迹在企业供 （三）工业碳数据短板亟待破解，精准治理与可信溯源成未来攻坚重点 准确可靠的碳排放数据是碳排放双控制度体系有效实施的保障。现 阶段，我国仍面临企业核算能力弱、数据库覆盖范围有限等挑战。企业 075 碳排放核算能力较弱。大部分企业尚未建立涵盖统计核算、计量监测等 方面的碳排放核算体系，普遍缺少专业碳核算人员与有效碳核算工具， 易出现“不会算、算不准”等问题。青岛重点用能单位碳双控调研显 示，70%的单位面

运维等新业态新模式。 （三）动力调整：强国建设步入新阶段，加快形成新质 生产力成为推动制造业高质量发展的内在要求。“十五五”时 期是制造强国“三步走”战略目标的第二阶段，即由“缩小差距、 重点突破”升级为“巩固地位、提升层次”。习近平总书记在二 十届中央政治局第十一次集体学习时强调，发展新质生产力 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 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， 在世界制造业强国第二方阵中的地位更加巩固，新型工业化 支撑构建新发展格局、引领带动经济社会高质量发展的作用 大幅提升。 三、“ 迭代机会。 （二）提高重点产业链自主可控水平。习近平总书记强 调，产业链、供应链在关键时刻不能掉链子，这是大国经济 必须具备的重要特征。产业链供应链安全稳定是构建新发展 格局的基础，针对当前我国重点产业链存在的“断链”“卡脖子” 等问题，建议：一是实施制造业重点产业链高质量发展行动。 聚焦“六基”开展工程化、产业化突破。充分发挥新型举国 体制优势，统筹推进重点领域技术攻关、生产制造、应用推

筑牢硬件根基，推动人形机器人产业标准互通.........................16 （二） 强化感知能力，促进人形机器人技术融合创新.........................17 （三） 聚焦重点场景，驱动人形机器人应用健康发展.........................18 世界互联网大会智库合作计划系列成果 前 言 Ⅰ 人形机器人作为人工智能与物理世界深度融合的前沿范式，正成 正在将机器人纳入社会并使机器人成为其社会基础的关键部分。2022 年日本政府将机器人赋能制造、服务、医疗等应用场景的资金支持提 升至1057亿日元。人口老龄化背景下的机器人替代人类是支持重点， 推出了《社会基础设施用机器人重点领域》和《服务机器人安全操作 国际标准》等政策制度。韩国在机器人产品或服务的技术层面具备一 定的实力，但在机器人核心部件或软件技术方面却相对滞后。因此， 2008年出台《智能 行路径向端到端智能发展。其一，LLM+VFM融合路线，最成熟方案。 以谷歌SayCan为代表，通过预训练技能的价值函数与大语言模型对齐， 将用户指令分解为可执行任务链，实现交互与规划闭环。其二，视觉- 语言模型（VLM）路线，重点弥合语言与视觉语义鸿沟。例如清华大学 CoPa模型，利用GPT-4V等基础模型的常识知识，生成任务导向的抓取 姿态及运动规划方案。其三，视觉-语言-动作模型（VLA）路线，在 VLM基础上增加

设”向“解决行业痛点、释放数据价值”转变，更加注重多源异构数据 的共享融合、模型训练和融合应用，发展数据驱动型商业模式和新兴服 务，面向应用需要的数据治理和数据安全保障能力将持续筑底强化。二 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 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、 江苏、浙江等7个国家数字经济创新发展试验区改革创新先行先试，在数 据要素市场化配置、基础设施建设、区域协同等领域158项改革清单的指 引下，引导各方 2025年6月底，工业企业数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率 分别达到84.0%、66.8%。目前，累计建成3.5万多家基础级、230多家卓 越级智能工厂；重点工业互联网平台设备连接数超过了1亿台（套），大 飞机、新能源汽车、高速动车组等重点领域的智能制造示范工厂研制周 期平均缩短近30。涌现多个达到国际先进水平的通用大模型，行业大模 022 中国工业和信息化 发展形势展望系列 型呈现专

带来了一系列的浪潮，对化工行业也将产生巨大冲击，我们从几个维度进行了方向性 梳理：①从不同赛道的竞争重点出发，挖掘 AI 智能化带来的优化和改善空间；②从实际可落地的角度，梳理可率先 形成赛道赋能的方向；③从未来的发展趋势看，化工行业国内外可能出现的格局变化；④落地到具体板块，AI 智能化 能够形成的行业赋能和重点关注的行业机会。 核心逻辑 从大致的路径看，AI 在化工行业应用更多向着拓品、降本两个 配方产品集合等要求，缩短和国际龙头之间的软实力差距，建议关注新材料领域尚未实现高端产品国产化的赛道， 比如工程塑料、改性材料、辅材供给等领域；  行业领军企业的 AI 智能化推进速度或将较快，重点建议关注央国企的 AI 对接节奏：领军型企业有资金、有要求、 有能力、有需求，有望成为 AI 智能化的先期参与者，能够形成成本和管理的改善，在产品落地兑现方面也有望 获得效率提升，建议关注央国企的 带来了一系列的浪潮，对化工行业也将产生巨大冲击，我 们从几个维度进行了方向性梳理：①从不同赛道的竞争重点出发，挖掘 AI 智能化带来的 优化和改善空间；②从实际可落地的角度，梳理可率先形成赛道赋能的方向；③从未来的 发展趋势看，化工行业国内外可能出现的格局变化；④落地到具体板块，AI 智能化能够 形成的行业赋能和重点关注的行业机会。 一、Deepseek 高效工具，进一步突破化工行业的发展瓶颈 1.1、Deepseek

迭代的过程中，如果失败了，你就快点失败， 不要在损失很大的时候再失败；如果成功的话， 就会快速产生业务价值，这样经过多轮迭代就 会形成比较强大的竞争力。” 这些是友邦在数字化探索中总结出来的经 验。当企业走到数字化中局，关注的重点就不 能仅仅停留在技术层面，而要从企业经营与管 理的角度，学会充分调动内部与外部的一切力 量，来强化自身的数字化运营能力，让精细化 的运营为业绩增长赋能，最终助力企业成为数 字化中场战事上的赢家。 战略：数字化运营的五层能力 从战略规划的角度上看，企业需要围绕数 字化运营的五项基础能力进行优化。并且，在 数字经济进入新阶段，众多企业基本完成数字 化基建的背景下，能力建设需要向上看，开始 注重将投入重点放在更上层的能力建设上。 沿着能力层级依次向上看，数字化运营的 先决条件是数据能力，企业首先需要掌握数据。 如今，不少企业已经开放与各平台的数据合 作，构建自有的数据池。而近年来盛行的 DTC 者购买逻辑，以数据洞察消费者，根据消费者 从战略规划的角度上 看，企业需要围绕数字 化运营的五项基础能力 进行优化。并且，在数 字经济进入新阶段，众 多企业基本完成数字化 基建的背景下，能力建 设需要向上看，开始注 重将投入重点放在更上 层的能力建设上。 数字化运营的五层能力 组织 人才 业务 模型 数据 14 ｜ 数字化运营——新思路应对新周期 在渠道中的流动轨迹，购买相应的渠道资源。 至此，许多企业的数字化运营规划已经进

域实现规模化应用，带动软件和信息服务业、电子信息制造业 创新发展，为我省加快构建未来产业发展体系，全面建设数字 经济强省，打造全球数字变革高地提供有力支撑。 （二）主要目标 到 2025 年，通过实施元宇宙 5 大重点任务和 5 大重点工 程，技术创新、标准研制、应用培育、产业发展和生态构建取 得显著成效，实现 3 个“1050”：引育 10 个行业头部企业，打造 50 家“专精特新”企业；推广 10 个行业标杆产品，打造 年，全省元宇宙产业链 体系基本形成，产业综合竞争力达到全国领先，带动相关产业 规模 2000 亿元以上。 ——创新能力显著增强。在 AR/VR/MR、区块链、人工智 能等元宇宙相关领域建设一批重点实验室、工程研究中心等， 引育 10 家以上行业头部企业，打造 50 家以上细分领域“专精特 新”企业，形成一批重大科技成果和标志产品。 ——应用示范效应显著。在电商、文娱、教育、会展、医 域级元宇宙产业平台，建设 50 个以上元宇宙赋能创新中心， 新增我省主导或参与的元宇宙相关标准 20 项以上，新申请元 宇宙相关专利 500 项以上。 二、重点任务 （一）创新协同攻关行动 1.加快“元平台”布局建设。推进培育元宇宙领域重点实验 室、工程研究中心和技术（产业/制造业）创新中心等，在基础 理论、关键共性技术等方面率先形成突破。积极布局元宇宙公 共技术服务，强化公共算力、模型训练资源库、标准测试数据

新生态，以及增强企业创新能力等方面持续发力。赛迪研究院认为，面对严峻复杂的国内 外形势，我国需锚定“十五五”时期关键任务目标，牢牢把握新一轮科技革命和产业变革 的窗口期，重点关注高质量科技供给不足、企业前沿技术创新能力不强，以及新兴产业治 理模式滞后等问题，从加强重点领域全链条高质量科技供给、夯实企业科技创新主体地位 和提升产业科技创新治理水平三方面出发，推动科技创新和产业创新深度融合，为新型工 业化提供坚实支撑。 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。 “暂停服务”等粗放手段，阻碍技术良性发展。 053 三、应采取的对策建议 （一）加强重点领域全链条高质量科技供给 增强自主创新能力，加快高水平自立自强。深化前沿技术基础理论 研究，推动技术开发原始创新，对长期从事重要领域基础研究的团队给 予稳定资金支持。加强关键核心技术全链条部署、体系化布局，全链条 推动集成电路、基础软件、人工智能、先进材料、生物制造等重点领域 关键核心技术发展。强化科技成果转化，构建“产学研用”协同创新联