/ 空空 协同的自主飞行、军民地协同的安全监管、泛在可信的数据与信息服务”，规划 了系统构成中航空器、起降场、通信、导航、监视、空域管理、飞行服务、安全 监管、信息服务（含气象）等的发展目标及演进路线。可为行业伙伴构建低空 飞行保障体系提供有益借鉴，为地方府高效保障低空飞行活动提供关键支撑，为 国家统筹全局推动低空经济高质量发展提供重要参考。 引 言 INTRODUCTION 2 进传感、智能控制、新材料、新动 力等技术的不断进步，低空航空器正在向着高度智能化、自主化、低成本、集成 化、多功能等方向加快演进，并将推动飞行监管服务模式的不断变革。 15 低空航空器技术演进路线规划如图6所示：  能通过飞行管理数据服 务链路，按照计划申请 空域和航线，自动执行 任务和规划的航线，自 动执行任务，感知周边 环境识别障碍，按照避 障规则绕障  能自主协同空域感知和 能结合任务需求、低空 数据服务系统提供的 GIS地图、气象和空中 交管机构的空域信息， 自动规划最佳路径生成 航线，自动规划避障路 径，交互多样化，指挥 集群化协同 图 6 先进低空航空器技术演进路线  第一阶段（近期）：控制交互的自动化低空航空器 控制交互的自动化低空航空器装配多维感知传感器（雷达、光电）和融合导 航及控制系统，基于网联控制功能技术，按照低空飞行服务单一平台，申请注册

面对井喷式增长的数据量及数据应 用需求，当前数据仓库MPP、大 数据平台Hadoop存在数据孤岛、 处理效率低、流转时间长等问题， 难以敏捷高效地支撑业务发展，陕 西农信开展湖仓一体化平台技术预 言及建设工作。 演进路线（一） 结构化数据 贴源 模型 集市 BI 报表 集市 半/半结构化数据 历史 归档 实时 计算 数据仓库 BI 报表 数据湖 结构化数据 贴源 模型 集市 BI 技术组件直接实现数据共享， 数据共享较文件方式效率更 高。 特点： （1）湖仓部分基础数据集 中存储、数据共享 （2）根据技术组件优势， 适配不同的数据应用场景， 具备不同技术体系的数据协 同 演进路线（二） 计算任务多，运行压 力大 数据库维保支持不足 GP部署架构不合理 数 据 仓 库 使用时间长，组件老 化 资源不足，扩容迫切 历史服务器多，考虑 利久 大 数 据 平 弊端，经历一年时间完成湖仓一体调研、交流、演进路线及 方案制定，再通过一年时间完成项目研发、测试及上线。 01 02 03 • 为了提高原有硬件资源的重复利用，降低演进过程中的应用改造和数据迁移难度，建议在原有技 术体系上进行架构升级。 • 对业界湖仓一体实施案例充分调研，基于行内原有数据平台的基础软硬件，确定湖仓一体的基础 架构和演进路线。 • 根据行内业务数据特点以及湖仓技术

边界，优化学生的学习体验。同时，周期性、 动态性地建立贯穿数字化转型全过程的推进 和考核机制，发挥考核结果的激励作用，持 续推进高等教育数字化转型。 行 动 逻 辑 转 型 的 价 值 创 造 高等教育数字化转型的实践进路： 1. 注重技术赋能，全方位优化升级智能化基础设施 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education 第一，要 新兴技术尤其是生成式人工智能技术的发展与应用，探索人工智能技术赋能高等教育模式变革路径，使高等教育新形态最大化促进教师 和学生全面发展，实现师生的生命质量提升，发展师生智慧。 高等教育数字化转型的实践进路： 2. 强化场景驱动，全过程推动数字技术与高等教育各要素深度融合 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education 生成内容的监管和伦理审核机制，明确数字 标准规范体系，避免生成内容的“幻觉”堆 积迭代，加强对智能化工具应用的全生命周 期治理。 深化治理效能 增强应用服务透明度 高等教育数字化转型的实践进路： 2. 强化场景驱动，全过程推动数字技术与高等教育各要素深度融合 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education

引到更优的出行体验的全面升级？  中国智能驾驶企业正积极布局国际市场，地图厂商如何赋能国内智驾企业实现"出海"并在国际竞争中建 立技术与商业优势？  报告将探讨这些关键问题，剖析智能驾驶地图的技术演进路径与商业价值新机遇。本报告聚焦中国智驾 地图市场，重点分析面向车端智能驾驶系统的地图，不涉及手机导航地图。 4 资料来源：公开资料、专家调研、泰伯智库 市场概述 智驾地图的研究背景与定义内涵 端到端AI模型 世界模型 成熟的众源生态与价值闭环 舱驾一体化芯片与架构 V2X (潜在，中国市场) BEV/Transformer感知 众源数据闭环 AI赋能地图 生产 智驾地图技术演进路线图 资料来源：泰伯智库制作 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， Ltd. All

微电网千亿级市场 仅供机构投资者使用 证券研究报告 | 公司深度研究报 告 u 安科瑞聚焦企业微电网领域，为客户提供综合能效管理等系统解决方案，具备“云 - 边 - 端”完整的产品生态体系。公司的产品演进路线图清 晰、 布局长远，最终实现从能效管理功能到智慧能源数据服务的三级跳： 1. EMS 1.0 分立式子系统阶段：按企业需求打造不同功能的子系统，主要集中在电力监控 / 能效管理 / 2 仪表出身，两次转型，布局长 远 2019 年 成立微电网研究院 硬件电表销售 微电网平台 + 行业 2013 年 获软件企业认定 2003 年 公司成立 . ) u 公司的产品演进路线图清晰、布局长远，最终实现从定制化功能到智慧能源数据服务的跃进： 1. EMS 1.0 分立式子系统阶段：按企业需求打造不同功能的子系统，以能耗管理和用能安全为主要目的，注重电力监控 / 能效管理

2030+脑机接口融合，神经拟态芯片普 及，能耗降至人类基础代谢水平，实现 机器人与人类深度融合。 长期技术愿景将使机器人成为人类生活 工作重要伙伴，重构社会生产生活方式， 创造巨大价值。 长期技术愿景 技术演进路径 制造业应用拓展 制造业汽车装配线2027年渗透率或达15%，单厂部署50- 200台，电子行业微操作成本降至 $5万/台，推动产业升级。 制造业应用拓展将提升生产效率与质量，降低人力成本，增强企业竞争力，促进制造业智能

年起，全球多国相继启动为期十年左右的脑科学研究， 显著加速了脑机接口的技术革新与产业化进程。基于脑计划实施的 时间节点与技术演进特征，可将脑机接口技术在横向上分为脑感知 技术和脑调控技术两条演进路线，在纵向上分为三个时间阶段。1.0 时代（2013 年前）脑感知与脑调控技术各自独立发展，该阶段脑感 知与脑调控技术以单向采集或刺激为主，缺乏双向交互能力与闭环 能力。2.0 时代（2014-2023 反馈等多种神经调控方式，根据实际需求进行单一刺激或组合刺激。 脑调控技术在与脑感知技术融合的演进路径中，主要呈现出三 条主线：其一，传统脑调控技术功能优化，以提升性能与稳定性；其 二，催生出具备全新形态与功能的产品，拓展脑调控技术的应用边界； 其三，将多种现有技术手段组合，创造出更具优势的调控解决方案。 第一条演进路径是在传统脑调控产品基础上进行功能拓展，新 增关键的脑感知功能。在这一进程中，国际与国内企业均取得成果。

“X零X自”是自智网络的愿景目标，比如旨在面向客户提供“零等待、零故障、零接触”的“三零”体验，面向运维打造 “自配置、自修复、自优化”的“三自”能力。匹配这些目标，TM Forum制定了L0-L5的六阶段演进路径，L4自智网络代 表网络自动化运营从传统人工导向到网络自主导向的重大转变。 聚焦高价值场景，构建网络全生命周期的自动化、智能化运营能力，显著发挥提质、增收、降本、增效等商业成效，成为 TM Forum联合中国移动、Vodafone、Telefonica等 产业伙伴发布了《自智网络L4产业蓝图-高价值场景》 白皮书。该白皮书展示了聚焦高价值场景，分阶段实现 L4高阶自智网络的演进路径，为电信运营商向L4级迈 进提供了参考。 端到端的高价值场景是实现L4级别自智网络的重要载 体及核心抓手。明确这些场景有助于界定自治网络的 实践范围，实现业务或运营的潜在改进，提高投资回

建AI框架；另一方面，技术支撑层面则应关注数据平台、AI平台和云平台三大核心要素，它们构成了 融合型AI系统的基础设施。数据作为可再生资源，AI是发电厂，而云网边端则是输电线、变电站与插 座，形成一个完整的AI生态链。最后，明确的演进路线将为AI赋能储能行业提供持续动力。企业应当 从当前开始，建立螺旋上升的循环体系，实现应用、数据和算力三者的协同发展，推动行业持续向前 发展。 （2）典型场景：AI 2.0（大模型）赋能储能高价值场景 线学习实时优化模型参数，并在AI决策不确定性 过高时触发人工复核，确保决策的可靠性和精确性。 （5）演进路线：沿着智能化转型的三大赛道逐阶段演进 企业在AI与储能技术结合的智能化转型过程中，需要围绕三个主要方向——人机交互革命、认知协 作革命和计算范式革命——逐步演进。每个方向的演进路径可分为起步阶段（单一技术应用）、爬坡阶 段（多技术组合应用）和俯冲阶段（规模化融合应用），各方向的典型应用场景及发展路径存在差异。

是人类与生俱来的类人无意识动作基元智能（如器具抓握、设备操作等），其实现难度可能远超高层认知智能的 开发挑战。 在此背景下，遥操作技术及运动捕捉系统构成了现阶段技术研发的关键支撑体系。基于技术演进路径分析，若L5级具身智能体（具备完全自主环境适应能力） 可在未来十年实现突破，遥操作与运动捕捉技术将发挥双重战略价值：短期维度上，该技术可加速具身智能系统的商业化进程，通过虚实融合的混合增强模式