1 2026趋势报告：数据与人工智能 2026趋势报 告：数据与 人工智能 2 报告概览 2026行业特定趋势 2026年数据与人工智能趋势 2026趋势报告：数据与人工智能 简介：大（的）脱节 各行业人工智能雄心与实际运营之间的差距不断扩大 如何为2026做准备 构建准备状态并避免常见陷阱的关键行动 2026年AI的成功将由数据基础设施驱动，而非新模型 1. 为什么现代 组织如何从早期错误中学习 航空、零售、媒体、医疗保健和科技行业的部门预测，以及人工智能如何重塑运营、创新和 人才 3 转化与现代化的区别被模糊了。许多 2026趋势报告：数据与人工智能 简介：大（的）脱节 2026趋势报告：数据与人工智能 DataArt专家就人工智能实际应用领域、阻碍企业发展的 常见问题以及未来18个月将决定成功的优先事项提供的 见解。 文化产业，例如，生动地揭示 其特定的业务和客户需求。 组织对AI的预期与实际交付所需之间存在一个基本差距。决策者追求低成 本转型性胜利，而忽视了使这些胜利成为可能的基础性工作。 4 2026趋势报告：数据与人工智能 点状实施 关键基础，常常缺失 2026年数据与人工智能趋势 公司关注点在哪里 人工智能应用层次 GenAI飞行员与POCs GenAI飞行员与POCs 流程自动化与分析 流程自动化与分析 数据平台与治理 数据平台与治理

2026年智能车载光领域十大产业趋势 -2- Part1. 2025年智能车载光领域十大产业趋势回顾 -3- 趋势一： AR-HUD将成为智驾第一屏，智驾系统从“感知+ 决策+执行”转变为“(感知+决策+执行)*显示 趋势二：智驾的快速发展及AR引擎能力的提升驱动AR- HUD体验代际升级 趋势三：业界将推出更多人驾/智驾场景下的AR安全特性， 提升驾驶过程中的安全性 趋势四： AR-HUD持续保持高速增长，越来越多的中高端 小鹏P7&G7 领克900 深蓝S09等 2025年HUD产业发展趋势回顾 -4- 趋势五：高像素智能大灯搭载下探中级车型，规模商用 趋势六：高像素车灯解决方案将与整车智驾/座舱融合， 进一步丰富功能场景，提升用户体验 趋势七：更多车企围绕安全，打造智能车灯智能照明、 安全交互价值场景，让人驾和智驾更安全 趋势八：汽车不只是出行代步工具，智能车灯丰富整车 个性化表达方式，让整车成为户外娱乐中心 哨兵模式 M9照明光毯，精准贴合车道， 帮助识别风险，提升行车安全 ES8/EC7 HDPL，配合激光雷 达，精准防眩目，保障安全 2025年智能车灯产业发展趋势回顾 -5- 趋势九：后排共享大屏会在中大车型中占据主流，成为标配 趋势十：新显示技术竞争加剧，多种新显示技术将在2025 年逐步上车商用 ◼ 2025年上海车展较于2024年北京车展，吸顶屏/投影与椅背屏的占比实现反 转，体现主机厂对于后排共享大屏的青睐

年值得关注的供应链技术的主要趋势 唐隆基博士 （06/22/2025） 技术进步将为供应链技术领导者和首席供应链官 (CSCO) 提供机遇，帮助他们实现数字化价 值、提升员工生产力并创新运营模式。在这些新兴机遇中，有名的研究咨询公司 Gartner 于 2025 年 2 月发布了《2025 年最重要的供应链技术趋势》的研究报告【1】。列出了 2025 年 最重要的供应链技术趋势，旨在帮助领导者实现这些目标。Gartner 些目标。Gartner 在【1】 已经确定了未 来几年最具影响力的供应链技术趋势，这些趋势与供应链职能相关并跨越供应链职能。跟踪 它们将有助于供应链技术领导者通过负责任的创新塑造组织的未来。 Gartner 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 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 Gartner 关于战略性供应链技术趋势的研 究，并指出顶级供应链技术趋势的新特征。 1. 2025 年顶级战略性供应链技术趋势概述 1.1 供应链组织的新机会 【1】指出供应链组织需要考虑以下新机会：  技术的

从 DeepSeek 探讨大语言模型 在建筑及能源行业的应用趋势和技术方法 汇报人：赵阳 浙江大学能源学院制冷与低温研究所 2025.2.14 报 告 提 纲 临近奇点： AGI 将带来颠 覆 结论和展望 DeepSeek 等带来的新范 式 大语言模型应用的科研案例 能源领域传统 Al 发展困 境 当下 Al 到了哪种程 度 John J.Hopfield 长期以来，能源领域人工智能止步于信息化阶段，发展范式陷入困境 15/80 口能源领域智能化目前大多停留在数据采集和信息展示阶段，尽管研究成果丰富，但 实际应用有限，尤其难以突破落地应用的瓶颈 期待发展趋势 — - 现有发展趋势 口主要解决数据采集和信息展示，停 留在“展示大屏”阶段 口学术发表算法成果很多，实际应用 极少，落地“最后一公里”很难 智个 能 化 程 度 → 时 间 范式困境主 人工智能模型的智能水平，大致与训练和运行它所消耗的资源量 ( 取对数后 ) 成正比。 这些资源主要包括训练所需的算力、数据和推理算力。看起来，只要持续投入资金， 就 能获得持续且可预测的智能提升； 2. 预测这一趋势的规模定律，在多个数量级上都得到了验证。使用同等水平人工智能的 成 本，大约每 12 个 月 下降 10 倍。价格降低显著促进了使用量的增加。从 2023 年初 GPT-4 的 token

得破碎，因此，针对每一个问题的解释 回答，不仅要聚焦一个重要的因素，同时在一些必要阶段需要进行升维/抽象化，使得最终的问 题具有通用性。在这个例子中，最终可能会将问题抽象聚焦为：“看不清楚未来的趋势和规律” “缺乏明确的定位”“无法有效识别机会”等。 挖：洞见问题本质 在当前不确定的环境中，保险 企业在经营上面临的挑战之一 是消费者行为的不断变化，这 些变化都包括什么？ • 数字化互动增加：消费者 • 行业趋势：分析行业的长期趋势，如 保险产品的多样化、服务数字化等。 • 竞争格局：研究市场上的主要竞争者、 市场份额分布和竞争策略。 法规与政策环境 02 市场与行业动态 01 技术发展趋势 03 消费者行为与需求 04 风险管理与合规 05 长期视角 06 • 监管框架：了解影响保险行业的法规 和政策，如合规要求、消费者保护法 律等。 • 政策变化：跟踪政策的变化趋势，预 测这些变化对行业的潜在影响。 与技术阶段更适宜，将会释放出技术变革的最 后潜能。 构建保险行业的技术发展趋势参考系（宏观） 通过分析科技周期和文化适应度，可以分析出目前保险行业处于怎样的发展期，从而面向宏观视 角制定出更加明智的策略。 目前，构建的保险行业参考系，需关注六大方向。一是市场行业动态，聚焦保险公司市场表现及 行业发展；二是法律法规，金融行业不容忽视的维度；三是技术发展趋势，紧跟时代步伐；四是 消费者行为变化，洞察市场风向标；

野。基于下游细分 行业的发展趋势，GGII 认为，未来几年，协作机器人在各行业的渗透率将持续提升，整体需求将会延续增长态势。 本蓝皮书以协作机器人为核心，重点阐述了重点核心零部件的发展态势，其中包含减速器、无框力矩电机、关节模 组、力传感器等，结合协作机器人产业链各环节的技术特点，剖析协作机器人市场和技术脉络，同时对协作机器人的 应用行业、应用场景和应用趋势进行分析，旨在厘清协作机器人的发 34 第四章 协作机器人技术发展分析 36 第一节 协作机器人技术发展现状分析 36 第二节 协作机器人核心技术分析 39 第三节 协作机器人产品技术趋势与方向 43 第五章 协作机器人行业投融资概况分析 46 第六章 协作机器人下游应用分析 48 第一节 协作机器人应用场景分析 48 第二节 全球协作机器人市场发展分析 在工业自动化技术日趋成熟的当下，制造业对生产自动化升级与人机协同作业的诉求持续增强，与此同时，对机器 人在安全性能、部署便捷性、结构轻量化及运行稳定性等维度的标准也不断提高。在此趋势下，越来越多制造企业正 通过引入协作机器人，精准适配生产流程中对柔性化生产的高规格需求，推动生产模式向更灵活、高效的方向转型。 GGII 数据显示，2024 年全球协作机器人（含四轴）销量 11

设计的工具与设备，实 现从纯粹信息处理到与物理世界通用交互的本质跨越，为人工智能提 供了理解和改造物理世界的最佳“身体”，进而实现真正的“知行合 一”。我们将聚焦人形机器人产业发展的前瞻和最新趋势，深度洞察 这一技术的应用探索与未来图景，希望可以助力人形机器人产业的高 质量发展。 世界互联网大会智库合作计划系列成果 编写组 组长： 李红五 中国联合网络通信有限公司研究院 陈辉 金砖国家未来网络研究院（中国·深圳） 化，23-43关节电机支 持单腿跳跃等高阶动作，三指灵巧手结合多传感器适应复杂地形，由世 界模型UnifoLM驱动的自主学习能力瞄准救援与人机协作应用。 06 来源：全球人形机器人技术演进趋势.2025年5月29日.https://mp.weixin.qq.com/s?__biz= MzU2MTg0NjE0Mg==&mid=2247591656&idx=1&sn=e0eeac7b407d687cea6ef （三）小脑模型迭代优化，实现拟人化运动控制 1.“小脑”运动控制路线：基于模式和基于学习 （二）多模态模型算法赋能“大脑”层级进步 1.大模型是机器人“大脑”最为理想的选择 2.多模态大模型技术发展呈现多元路径共存的演进趋势 人形机器人“大脑”技术以大模型为核心，提供任务交互、环境感知、 任务规划及决策控制能力。需具备四大关键能力,实时交互能力，能与人 类进行任务级交互；多模态感知能力，整合多感官信息；自主可靠决策