年中国工业机器人产业规模 将增长至 1052.6 亿元。  服务机器人将针对更深层的需求精准开发产品服务。近年来 中国服务机器人产品品类和实用性不断提升，但目前更多为 一种人类的“辅助工具”执行简单任务，2023 年中国服务机 器人产业规模为 253.2 亿元。“十五五”时期，中国服务机器 人将针对用户更深层的需求精准开发产品和服务，持续提升 智能化水平、着力开发生态集成、持续提升自主品牌影响力，

故障现象，传统排查方式效率 低下，影响重要业务流程。 缺乏端到端追踪能力 现有监控缺乏端到端追踪能力，无法关联前端操作与后端异常，对数据库慢SQL、消息队列堆积、JVM资源耗尽等深层问题缺乏有效分析 手段。 背景分析 1 全栈监控覆盖与多维拓扑可视化 覆盖中国铁塔580台主机、1353个实例及43套核心业务系统（含财务系统/OA系统/4A系统等），基于监控数据自动生多成多维拓扑视图 高效的前置通知与预警机制 将问题发现化被动响应为主动预防 全栈监控解决方案 对各类实体对象的纳管与深层次观测，优化服务 器资源配置，实现业务系统的深度重构 应用效果 对各类实体对象纳管观测，优化服务器资源配置 依托Bonree ONE对各类实体对象进行纳管和深层次观测，中顺洁柔能够精准监控并剖析每个应用服务的生命周期、资源消耗情况及使用 频率，从而了解每个应用的实际

2%，可再生能源投资占比跌至能 源总预算的 19%。这种集体性政策倒退已产生连锁反应——全球碳价体系出现割 裂，发展中国家清洁技术引进进程延缓，国际气候治理陷入“高承诺-低执行” 的信任危机。深层次矛盾在于，碳中和目标与短期经济利益的结构性冲突在能源 通胀周期中被急剧放大，政治短视正侵蚀《格拉斯哥气候公约》奠定的多边协作 根基。 欧美绿色贸易壁垒加速升级，对中国高碳产业链形成系统性压制。欧盟《电 月美商务部启动“气候倾销调查”，对中 国光伏组件、电解铝等产品征收临时性“碳边境调节费”（税率 4.6%-7.2%）， 并联合 G7 国家推进“碳俱乐部”认证互认，进一步挤压中国高碳产品国际市场 2 空间。深层冲击在于，中国出口导向型产业被迫加速“绿色断链”——头部企业 三年内需投入至少 8%营收用于碳足迹管理体系建设，而中小型供应商因无力承 担核查成本面临订单流失。此轮博弈标志着全球贸易规则从“关税壁垒”向“碳 足经济社会系统性绿色变革，通过健全碳排放双控制度、强化数字技术赋能绿色 转型等创新机制，加速构建资源集约型空间格局、培育绿色低碳产业体系、革新 清洁化生产模式和倡导简约适度生活方式，推动我国生态文明建设向更深层次、 更广维度迈进。 表 1 2024 年全局性主要双碳政策列表 时间 相关政策 主要内容 2024 年 3 月 国务院印发《推动大规 模设备更新和消费品 以旧换新行动方案》

够提取出图像中的边缘、纹理等特征；RNN 则在处理序列数据方面表现出色，如语音和 时间序列数据。利用多模态融合网络（如多层感知机、注意力机制），将多个模态的信息 进行融合。多层感知机可以对不同模态的特征进行非线性变换和组合，挖掘出更深层次的 特征信息。注意力机制则能够根据不同模态的重要性，动态分配权重，突出关键信息，从 而提取出更高层次、更具判别力的特征。 决策与自适应学习是多模态感知融合的另一个重要方面。基于融合后的特征，系统通 歌的 PaLI-X 等模型已证明，跨模态预训练可提升小样本场景下的泛化能力，加速技术普 惠化进程。 从感知到认知的跃迁：融合因果推理、神经符号 AI 等技术，多模态系统将从浅层特 征融合转向深层次语义推理。例如，结合物理规律模型（如刚体运动方程）优化机器人操 作策略，或基于多模态因果图诊断医疗影像中的病理关联，实现“感知 - 理解 - 决策” 全链条智能化。 四、 面临挑战 数 备）取得突破，但其大规模应用仍面 临技术瓶颈： 侵入式 vs. 非侵入式技术路径争议：前者需攻克生物排异反应与长期信号稳定性问 题，后者需突破低信噪比限制。 伦理与隐私边界：脑电数据包含深层意识信息，需建立数据脱敏标准与神经隐私保护 法规。 跨学科协同需求：推进神经科学、材料学与 AI 算法的融合创新，例如开发柔性电极 材料以提升植入安全性。 第四章 5G/6G 赋能的超低延迟感知

模式， 包括晶泰控股、英矽智能、Recursion Pharmaceuticals、Relay Therapeutics 等。 ❑ 单纯提供 AI 软件服务很难满足客户需求，同时市场空间有限，更深层次参与 新药开发过程提供 CRO 服务或者自建研发管线成为 Techbio 企业成为普遍 选择。对于 AI+SaaS 和 AI+CRO 为核心服务模式的企业，我们建议重点关注 公司平台能力的建设， 择同时兼容多种经营模式，比如 Biotech+SaaS、CRO+SaaS 等。 敬请阅读末页的重要说明 12 行业深度报告 单纯提供 AI 软件服务很难满足客户需求，同时市场空间有限，更深层次参与新 药开发过程提供 CRO 服务或者自建研发管线成为 Techbio 企业成为普遍选择。 当然目前 AI 制药仍处于发展的早期阶段，国际上仅有 Schrodinger 在 2023 年实 现首

在吸引客源基础上，培育更良性的开发者生态， 并在产品侧获得更多相关用户数据，如用户偏好、 行为趋势等，更好优化模型技术与应用产品。 • 面对落地实践需求，尤其是To B产业端需要模型 能力与业务需求的深层适配，大模型往往会通过 微调、定制化策略提供产品服务，国内各家大模 型厂商的平台方案支持多类微调方案，Open AI 也于8月份开通了最强大模型GPT 4o的微调功能。 大模型能力成熟 商业化步伐加快 www.iresearch.com.cn 深层产品洞察：AI Coding 强化推理提升可靠coding能力，coding for everyone将改变什么？ 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 AI Coding产品是指利用人工智能和 www.iresearch.com.cn 深层产品洞察：AI Agent 弥合大模型能力与场景应用的鸿沟，多元化厂商生态驱动产品应用创新 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 AI Agent是一种能够自主感知环境、作出决策并执行行动的智能

在吸引客源基础上，培育更良性的开发者生态， 并在产品侧获得更多相关用户数据，如用户偏好、 行为趋势等，更好优化模型技术与应用产品。 • 面对落地实践需求，尤其是To B产业端需要模型 能力与业务需求的深层适配，大模型往往会通过 微调、定制化策略提供产品服务，国内各家大模 型厂商的平台方案支持多类微调方案，Open AI 也于8月份开通了最强大模型GPT 4o的微调功能。 大模型能力成熟 商业化步伐加快 www.iresearch.com.cn 深层产品洞察：AI Coding 强化推理提升可靠coding能力，coding for everyone将改变什么？ 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 AI Coding产品是指利用人工智能和 www.iresearch.com.cn 深层产品洞察：AI Agent 弥合大模型能力与场景应用的鸿沟，多元化厂商生态驱动产品应用创新 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 AI Agent是一种能够自主感知环境、作出决策并执行行动的智能

国内外工业软件巨头已依托平台开展全链条工业软件云化重构， 加快上云迁移，变革型技术产品不断涌现，并持续向高价值场 景适配验证。数据集成能力进一步加强，工业互联网集成技术 向更深层次的模型集成和更广范围的数据主线演进，为数据和 模型融合决策提供底座支撑，使更深层次的互联互通互操作成 为可能。识别类、数据建模类、知识推理决策类以及组合优化 类等传统工业智能由简单感知识别向深度认知演进，随着应用 认知水平依次递升，应用范围加速由质检、巡检等外围环节向

产业 链配套能力。 - 2025 年，政策强调深化金融供给侧改革，推动“科技-产业-金融” 良性循环。 - 目标：从“普惠”向“精准”深化，强化风险分担机制，打通政策落地“最 后一公里”，解决融资的深层次结构性问题。 2.2 核心政策工具箱解析 当前，我国已形成一个多层次、多维度的专精特新企业融资支持政策“工 具箱”，形成覆盖全周期的政策供给体系，主要涵盖三大板块： （1）财政直接支持体系： 作、产业洞察能力，能够为企业提供从信贷支持到并购重组、上市规划等一站式 服务。 3.3 融资困境的根源性剖析 专精特新企业的融资“痛点”是多重因素交织的结果，根源在于传统金融逻辑 与创新经济规律的深层冲突。 （1）信息不对称的“黑箱”：金融机构普遍缺乏对前沿技术和细分行业的深度 理解，难以穿透复杂的技术壁垒，准确判断企业的技术领先性和市场前景。企业 拥有的“独门绝技”在金融机构眼中可能是一个无法估值的“黑箱”，导致“不敢投、不

行 处理能力有望彻底改变药物设计的传统模式，在未来药物发现领域 量子信息技术应用案例集（2024） 24 具有巨大优势。这不仅能够显著提高分子对接的效率，降低研发成 本，还能够在更深层次上探索分子间的相互作用，为发现新的活性 分子和药物靶点提供可能。随着量子算法的不断优化和量子硬件的 快速发展，量子计算机在处理分子对接问题上的优势将更加明显。 (二) 现状/需求/痛点 为深度学习中的一种基础架构，以其出色的表示能力、快速的推理 速度和灵活的网络连接方式，成为众多研究和应用的首选。例如， AlexNet 作为早期的突破性模型，开启了深度学习在图像识别领域的 新纪元；ResNet 通过残差连接解决了深层网络训练中的退化问题； DenseNet 通过密集 连接提高 了网络 的信息流 和参数 效率； 而 Transformer 模型则以其自注意力机制在自然语言处理领域取得了革 命性的进展。 深度学习中一种经典的训练技术，它通过计算损失函数相对于网络 参数的梯度来调整这些参数。这种方法在过去的几十年里在各种应 用中都显示出了显著的效果，但随着深度学习模型的复杂性增加， 它也暴露出了一些严重的局限性。在深层网络中，梯度可能会随着 层数的增加而变得非常小（梯度消失）或非常大（梯度爆炸），这不 仅会导致训练过程的不稳定，还可能使得模型难以达到全局最优解， 而只是陷入局部最小值。特别是在损失函数是非凸的情况下，这种