与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通量机器人实验优化生产，降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒，“白痴指数”高的材料受冲击大。化工企业需加强 AI 研发、引进人才、推动数字化转型， 工具可以在粗糙尺度、中间尺度以及全原子尺度建模，在耗时和精准 性上相较于传统方法显示出显著优势。 2.分子动力学加速：分子动力学需要模拟分子在不同条件下的行为，比如温度、压力下的动 态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大 幅加速分子动力学的研究。例如 AI 2BMD 系统在精度相同的情况下，实现了超过 100 万倍的 模拟加速，并将误差减少了 的破局方案：数据+算法的双重赋能 ............... 5 1.1 跨尺度建模误差控制 .......................................... 6 1.2 分子动力学加速 ............................................. 10 1.3 小样本强化学习 ...............................

估创新技术。  通过建立明确的治理流程来吸引利益相关者并验证机会，征求有关使用创新技术并确定 其优先级以改善和转变供应链的建议。  通过不断评估和采用数字技术，例如环境隐形智能、增强的互联劳动力、多模式用户界 面 （UI） 和多功能机器人，帮助扩展连接。 2  确定培养“智能”的机会，其中对规模和效率和适应性有很大的需求。这包括代理 AI、 自主数据收集、决策智能 （DI） 和智能仿真。 1-2）。 2.1 连接（Connectivity）主题 该主题包括以下四个旨在利用新兴技术来增强连通性的趋势： 环境隐形智能（Ambient Invisible Intelligence） 增强互联劳动力（Augmented Connected Workforce (ACWF)） 多模式用户界面（Multimodal UI） 多功能机器人（Polyfunctional Robots） 2.1.1 环境隐形智能（Ambient 运行环境中的盲点，从而改善供应链运营。因此 Gartner 将其列入 2025 年顶级的八大供应 链技术趋势之一。 2.1.2 增强互联劳动力（Augmented Connected Workforce (ACWF)） 技术趋势 增强互联劳动力 战略规划假设 到 2027 年，一半的财富 500 强制造商将通过增强互联劳动力 （ACWF） 战略支持的新参与模式创造 15% 的新职位。 分析师 Simon Jacobson 趋势基本描述

无源物联网的市场分析引入了“市场驱动力模型”与“市场需求度模型”，对 UHF RFID 各 个主要的细分应用市场进行了归纳，而在今年的版本中，我们根据之前的两个模型，推导出一个“行业市场机会模型”。 行业市场机会模型主要从五个维度进行评判，并且为了更好的量化市场，我们对每个维度进行打分（1-10 分）： 1、行业确定性程度：综合各个细分行业的政策，产业巨头的布局，行业的市场需求等驱动力与需求度，评估出该细 某些场景，很明显 则是读写器类厂家在推动，之所以有这样的现象，最核心的区别在于不同市场读写器与标签数量的比例差异。 当某个领域读写器的比例相对较大，则读写器厂商有驱动力拓展该市场，当某个领域标签占绝对大头，则标签厂商有 驱动力拓展该市场，根据市场调研的信息，我们建立了一个分析模型，见下表： 图表 5 标签型市场与读写器型市场分析模型 读写器数量 / 标签数量 典型的场景 标签型市场还是读写器型市场？ 外业务），所以我们对该市场的预期增长比较快。 5、在“其他”市场上，未来的预期增长是最快的，主要原因是，根据我们的调研了解，未来有几个潜在量很大的市场正在逐渐突破，第一个是“食品 与药品”，主要驱动力来自于美国食品药品监督管理局的监管政策，第二个是欧盟的 DPP（数字产品护照），这样的政策落地对于 RFID 标签的普 及都是很利好的，未来当这些市场达到一定的使用量了，我们会单独分拆分析。 当然

..........................................................................................30 2.2.2 动力系统................................................................................................. 角，成为连接未来理想与现实生活的关键桥梁。它有望继计算机、智 能手机和新能源汽车之后，成为重塑全球经济产业格局、改变人类生 活与生产方式的又一强大驱动力，其在智能制造、家庭及商业服务、 仓储物流、特种作业等诸多领域的广泛应用潜力，彰显了作为未来科 技变革核心驱动力的巨大价值，人形机器人无疑是开启人类未来无限 可能的一把关键钥匙。 随着人形机器人技术的迅猛发展，其在国际科技舞台上的竞争愈 发激烈， 发激烈，已然成为各国角逐未来产业制高点的关键领域。然而，当前 人形机器人产业仍处于快速发展的初期阶段，面临着诸多挑战与机遇。 在这一个新兴而充满潜力的领域，标准化建设成为推动人形机器人产 业稳健前行的关键动力。建立系统完善的标准体系，不仅能够及时跟 踪行业快速发展的步伐，引领产业迈向更高层次，更能在维护市场秩 序、促进技术创新交流、加速成果转化、降低企业研发成本与技术门 槛等方面发挥不可替代的作用，进而全面提升行业整体技术水平与国

和技术创新 的核心力量。然而随着全球化竞争的加剧和消费者需求的多样化， 制造业正面临着成本上升、效率低下和创新能力不足等多重挑战。 近年来，人工智能技术的兴起为制造业转型升级提供了强大的动力， 其在制造业全流程的落地有助于提升我国制造业的整体竞争力，使 其在全球市场中占据更加有利的地位。 自党的十八大以来，我国高度重视制造业与人工智能的融合， 正加速制造业与人工智能的融合进程， 挑战，包括技术更新缓慢、劳动力成本上升以及市场竞争加剧 等问 题。人工智能的引入为制造业带来了新的机遇和可能性，赋 能制造 业的转型升级。我国在这一领域积极布局，通过政策支持 和技术研 发，推动人工智能与制造业的深度融合。此外，全球主 要经济体也 高度重视人工智能在制造业中的应用，纷纷采取措施 促进相关技术 的发展与应用。 （一）制造业是国民经济重要支柱，发展面临挑战 制造业是经济增长的关键驱动力。中国的制造业崛起已经成为 的制造业大国，在全球制造业市场中占据重要地位，下 面针对我国 制造业面临的挑战做出分析。 首先，制造业面临着劳动力短缺和技能差距的问题。随着人 口 老龄化和技术进步，制造业面临着技术工人短缺的问题。新技术的 应用需要更高的技能水平，而现有的劳动力培训体系和教育资源不 足以满足这些需求。从规模结构看，制造业劳动力总量在逐步下 降。 其次，许多传统制造企业的生产技术落后，难以适应现代制 造业高 效、灵活

等，形成了相对完整的学科分支。 2011年—2020年，进入技术突破阶段。深度学习技术的快速发展 为其注入了新的发展动力。出现大量仿生、类人机器人，帮助机器人 适应自然环境。比如本田的升级版ASIMO机器人能够精确完成抓取物 体和倒液体等精细任务，波士顿动力推出的Atlas可以在复杂的户外自 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 各国科技巨头已宣布推出多款人形机器人。特斯拉发布“擎天柱” (Optimus)二代的人形机器人。2024年6月，Optimus二代已经被 应用在特斯拉工厂，进行电池的分拣训练。波士顿动力（Boston Dynamics）发布了人形机器人Atlas，同样在汽车工厂得到应用， 实现汽车支柱搬运等工作。敏捷机器人公司（Agility Robotics）发 布了人形机器人Digit （来源：中国联通研究院） 05 来源：中金公司《具身智能：AI下一站》 二、人形机器人的技术演进 （一）整机“智能化感知决策水平”不断提升 在全球人形机器人领域，特斯拉、Figure AI、波士顿动力处于第 一梯队，1X、Digit等欧美产品紧随其后。这些企业在硬件上追求轻量 化、高自由度，软件上借助AI大模型实现多模态感知与推理，部分产 品已进入场景测试阶段，展现了人形机器人在工业生产、民生服务、特

美、日厂商占据主导地位。我们认为人形机器人成本在快速 下降过程中，而对精度、稳定性、定制化等的要求低于工业需求，中国厂商未来有望利用成本优势开拓市场。  投资建议：受益标的：控制（云天励飞、软通动力、智微智能），传感（奥比中光、虹软科技、奥普特、思特威、联创电子），灵巧手（兆威机 电、捷昌驱动、曼恩斯特）, HW、SLS链（祥鑫科技、秦安股份、豪能股份、隆盛科技），小米链（金杨股份、金博股份），宇树链（长盛轴承、  巨头纷纷入局，创业公司百花齐放，众多厂商快速迭代。如特斯拉三次发布Optimus性能更新迭代视频；DeepMind与斯坦福大学联合推出的Mobile Aloha也 两次迭代更新；沉寂许久的波斯顿动力放出Atlas拾起并搬运汽车零部件的视频；宝马将Figure AI的人形机器人投入工厂试用；华为全球具身智能产业创 新中心正式运营，与乐聚机器人等16家企业签署了合作备忘录，正式入局人形机器人领域； 早期发展阶段 （2000年以前） 商业化落地阶段 （2022年至今） 该阶段机器人运动能力及智能化 明显提升，重点是使机器人能够 进行复杂的决策和任务处理，并 开始应用于实际场景。如2016年 波士顿动力发布的Altas具有较强 的平衡性和越障碍能力，能承担 危险环境搜救任务。 2022年起，依靠大模型等技术赋 能进，人形机器人不仅在外形和 行为上与人类相似，更具有强大 智能、思维和类人的语言能力，

：湖北省襄阳市襄州区农业农村局 湖北随县——小香菇撑起乡村振兴“大产业”………………………………………………………………72 推荐单位 ：湖北省随县农业农村局 郁南无核黄皮“五动并举”注入产业强劲动力………………………………………………………………73 推荐单位 ：广东省郁南县农业农村局 数字技术在文昌鸡全产业链中的应用………………………………………………………………………73 推荐单位 “强城”“兴村”“融合”三篇文章，推动缩小城乡差距、地区差距、收入差距，也是实现全域共富的关 键之举。要推动资源在城乡之间合理流动，打破城乡二元结构，形成城乡发展共同体，为乡村人口提 供更多的就业机会和发展空间，充分激活乡村的内生动力。 2. 基础设施完备水平持续提升 国务院新闻办公室 2024 年发布的《新时代的中国农村公路发展》白皮书数据显示，农村公路总 里程增长到 460 万公里，实现了具备条件的约 3 万个乡镇、超过 社会保障体系。 具体数据指标 1. 外出务工仍是农村劳动力就业的重要支撑 根据 2024 年对 472 个村庄的调查数据，农村劳动力中以外出务工为主要收入来源的群体占比达 36.04%，其中湖南（45.22%）、安徽（43.64%）和山西（42.82%）位列前三。 2024 年村庄收入以外出务工为主要收入来源的劳动力所占比重省份分布（单位：%） 2. 乡村旅游构建城乡融合发展新动能

实时控制并主动响应大量数据。分析和操作这些数据所需的速度和规模都远 远超出了人类的能力。 以上变化要求保险公司必须改进其产品设计和客户服务，而人工智能将在其 中发挥决定性作用。事实上，根据埃森哲对于未来劳动力的调查，63%的人 认为，智能技术将彻底改变这个行业。 大多数保险公司都表示，与两年前相比，它们在人工智能技术上的投资有所 增加，并计划在未来增加投资。保险公司发现，它们最初的投资已经取得了 人力资源：通过科技提高工作效率，人机协作成未来发展趋势 许多保险公司已经在深度学习、视频分析和自然语言处理等技术上投入巨资。 尽管智能技术的发展十分迅速，但除非保险公司能够使现有劳动力适应人工 智能带来的改变，否则它们将无法充分挖掘人工智能的潜力，这其中包括培 养正确的企业文化和技能基础。 保险公司需要制定策略，以适应新技术的发展并提高员工的工作技能。虚拟 客服 的活动，因此有针对性的培训仍是必不可少的。承销和定价等功能也将越来 越依赖于机器学习算法，而不是人类的经验和判断。 企业员工必须明白，技术是强大的推动者，而不是他们工作的替代者。人工 智能将为人类劳动力创造新的工作——甚至可能是全新的工作类别。例如， 保险公司需要更多的员工，来执行控制和管理的工作，因为虚拟工作者和算 6 法需要人工监督。事实上，根据埃森哲的研究，68%的保险公司高管预计，

末端配电母线的优势 3 动力母线 → 数据中心末端配电母线 → 机柜PDU 分级供电体系 3.1 新型数据中心机房末端配电架构 在当今数据中心对高密度、高灵活、高可靠供电需求日益增长的背景下，传统的电缆+远程 PDU方式暴露出多种局限性：供电扩展复杂、占用宝贵地面空间、频繁的布线改造，以及对冷通 道气流组织效率的影响等。为解决这些问题，现代数据中心正逐步采用“动力母线供电到数据中心 末端配电 末端配电母线，再到机柜”的三级母线分级供电架构，构建更加高效、灵活、安全、可视化的供电 系统。 机柜配电PDU 末端配电母线 动力母线 17 大 母 线 作 为 机 房 内 第 一 级 配 电 设 备 ， 典 型 额 定 电 流 范 围 在 1250–2500A，主要承担UPS到机房这段距离的电力传输任务。 通常采用密集型母线系统，支持水平吊装、跨楼层部署或双排桥 架安装，较传统电缆敷设方式更加整洁有序，施工效率高、后期维护 此外，大母线可结合智能配电系统，光纤测温系统，实现温升、 电流、电压、绝缘等多参数的实时监测与预警，提升系统整体可视化 水平和电力运维能力。 3.1.1 动力母线 小母线作为母线架构中的第二级配电设备，是大母线与终端机柜 之间的过渡与分配桥梁，通常布置在机柜上方通道内，由动力母线通 过分接单元下接供电。 每根小母线配备多个插接箱模块，可根据机柜布局灵活选点插 接，实现快速上电、免停电扩容、在线维护等功能，大幅缩短部署周