AI 前沿 1. 从大语言模型走向自主智能体 2. 具身智能 3. 脑机接口 4. AI 内生安全 第三章 数学 1. 基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 1. 合成生物学 2. 医学 3. 神经科学 4. 医疗 5. 演化 构建普适理论，但难以在复杂系统中实验验 证。计算科学以科学模型为基础，通过数值 方法模拟复杂系统，但需要简化模型以及提 高模拟精度，以解决模拟系统精度低且计算 成本高的挑战。随着技术的发展和数据规模 的增长，出现了数据密集型科学的研究范式。 这一范式利用机器学习方法，自动从数据中 发现统计关联，一定程度上避免了提出科学 假设，但无法发现因果关系，且难以分析低 质量数据和发现复杂系统中的规律。当前的 科学研究主要面临系统复杂性的挑战，相互 关联的自然、技术和人类系统受到跨时间和 空间尺度作用力的影响，导致复杂的相互作 用和涌现行为 1。传统科学研究方法难以应 对这些复杂性挑战，迫切需要新的科学研究 方法。针对复杂数据中的因果关系，发展了 一系列新的因果推断方法。针对高质量科学 数据缺乏问题，如大气数据、天文数据等， 发展了生成式人工智能技术，如扩散模型和 大语言模型。针对处理复杂系统的局限性，

英特尔工业控制白皮书 2026 版 负载整合特刊 软件定义自动化 驱动产业数智转型 前言 智能制造正步入一个全新的发展阶段。传统工业自动化以提升生产效率和质量控制 为核心目标，而今天的制造业正面临着更加复杂和动态的挑战。市场个性化需求的 激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 统一平台上的协同优化。 新一代计算平台的异构架构优势在此背景下显得尤为重要。通过整合高性能 CPU、 GPU 和专用 AI 加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时 控制任务和复杂 AI 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 分配，显著提升了系统的整体性能和可靠性。从智能质检到自适应加工，从协作 自动化发展 趋势与挑战 01 02 随着软件定义自动化技术在工业领域的深入应用，以及基于 PC 架构的运动控制器广泛部署，特定的技术需求和行业趋势逐 渐显现： • 多轴协同控制需求激增：生产流程的复杂化和精细化推动了对更多电机和执行器同步控制的需求增长，以实 现精确的多点协调和同步。传统的单一控制解决方案，如独立的 PLC 或微控制器，在处理大规模轴控任务时 面临性能瓶颈，难以满足现代工业对高度集成和协调性能的要求。

忽视的挑 战。各个行业对智能应用产品的依赖性显著增强，从智慧医疗、智能制造以及智慧城市等领域，核心技术栈的自主可 控性直接关乎产业安全命脉。针对智能应用开发、运行、运维全生命周期的攻击手段正日益复杂和隐蔽，给安全防护 带来了新的挑战。供应链安全威胁尤为突出，软件供应链攻击已能穿透传统防御体系，直接影响国家关键基础设施的 安全。开源生态的漏洞、第三方组件的不可控性，更放大了系统性风险。 随 应用全生命周期智能化白皮书 05 单机系统智能化、智能系统群体化、人机交互语言化、复杂系统模块化正在人机协作新范式。硬件革新与算法突 破推动单机系统从“工具执行者”进化为“智能决策体”，能够自主感知环境，分析数据，做出决策，甚至进行自我 优化和升级。物联网与 5G 技术催生智能系统的群体化演进，形成协同工作的群体，共同完成复杂的任务，实现资源的 优化配置和高效利用。自然语言处理与多模态交互技术的突破 ，则加速重塑人机协作的认知界面，使得人机协作更加 便捷和高效。复杂系统向“组装式”模块化架构演进则为人机协作提供了灵活可扩展的载体，不同的功能模块可以独 立开发、测试和部署，然后根据需要进行组合和配置，以适应不同的应用场景和需求。 未来，随着智能技术的持续进步和应用场景的裂变拓展，人机协作理念将贯穿应用智能化发展的全生命周期，不 仅将提升生产效率和服务质量，还将改变人们的生活方式和工作模式

LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实时渲染能力、自动化模型构建能力、大模型算法能力在数字孪生中的应用做了深度的技 术剖析。 同时，本白皮书围绕智慧城市、智慧水 深度展现数字孪生技术的场景化价值。 目录 一、数字孪生核心技术：智能算法的融合应用................................................................ 1 （一） 复杂数据处理与孪生场景应用...................................................................... 1 1、 气象数据处理与应用.. 驱动的设备故障预警系统减少非计划停机 30%。 智能算法的融合应用还体现在多源异构数据的实时处理与动态适应上。通过集成传感 器数据、遥感影像与业务日志，大模型可动态优化城市内涝模拟、港口物流调度等复杂场 景。黄河流域泥沙冲淤模型即通过无人机测深数据与智能插值算法，实现水下地形的高频 更新，防洪调度效率提升 40%。此外，基于强化学习的智能决策系统在电网负荷平衡、交 通信号优化中展现出自主进化潜力。

AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 商业智能向智能化引擎升级。 的响应 速度，还可能导致错失市场机会，影响竞争力。 批 处 理 和 静 态 报 告 传统BI系统往往需要专业的技术人员来进行开发、部署和维护，操作和使用难 度较大。对于非技术人员而言，系统界面复杂、操作难以理解，且通常缺乏自 助式的数据分析功能。这使得企业中非技术岗位的人员难以有效利用这些工具， 从而无法更高效地进行数据分析和决策。因此，企业的数据分析能力受限于技 术人员的支持，导致数据驱动决策的普及性降低。 术人员的支持，导致数据驱动决策的普及性降低。 传统BI系统通常使用预定义的查询和固定的指标模板，这些模板无法灵活应对 不同业务场景和变化的需求。用户无法根据自己的需求自由创建自定义的报表 和分析模型，导致无法灵活应对多变的市场需求和复杂的业务环境。因此，企 业在面对快速变化的市场和多样化的业务需求时，往往无法及时调整分析方法， 导致决策支持的灵活性和实时性大打折扣。 复 杂 性 和 缺 乏 用 户 友 好 性 固 定 指 标

速应 对， 很大程度上也限制了医疗的突破发展。 面对这些挑战，人工智能技术，特别是以大型模型为代表的生成式 AI 的迅 猛 发展，为医疗健康注入了新的机遇。 AI 的应用能够快速分析海量且复杂的 医疗信息， 从而支持更加精准的医疗决策，协助医生做出更为科学合理的诊断 与治疗规划，有效减轻医护人员的工作压力，并缓解医疗资源紧张的局面。此 外 ， AI 技术正在推动医疗服务向自动化和智能化转变，优化包括预约挂号、诊 现突出。通过深度学习算法， AI 能够快速准确 地识别 X 光、CT 等图像中的异常，辅助医生提高 诊断效率和准确性。例如，国内外已有多个 AI 影像 辅助诊断产品获批上市，如肺结节、乳腺癌筛查等。 然而，AI 在复杂疾病诊断（如罕见病或多病共存） 中的表现仍有限，且其应用效果高度依赖于高质 量、标准化的医疗数据。 此外，电子病历自动化处理技术实现了关键信 息的自动提取和结构化存储，方便医生查阅调用，优 化了 化了诊疗流程。智能分诊导诊系统也通过分析患者症 状，合理引导就诊，减少了等待时间，提升了服务体 验。电子病历自动化处理和智能分诊导诊系统在逐步 推广，但实际落地效果因医院信息化水平和数据质量 而异。 在复杂疾病个性化治疗方案推荐上，由于疾病的 多样性和个体差异， AI 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。

适应性提出了新的要求，需要通过高质量司法供给，保障数据要 素价值的有序释放。数据产生于工业现场、管理运营、产品消费、 供应链协同等多个环节，并贯穿于设计、生产、管理、服务全生 命周期。这一进程不仅涉及复杂的法律客体，更因其技术应用的 深度与广度，衍生出一系列有待厘清的法律问题。 1．产业反映 在智能制造领域，数据已成为一种核心的生产要素与驱动智 能化的基础资源。它贯穿于产品设计、生产制造、供应链管理、 据存储、远程通 讯与分析的能力，实现产品的可追溯、可追踪、可定位。企业通 过线上线下多渠道采集消费者使用产品的行为数据与反馈信息， 可以构建相对精准的消费者画像，进而洞察市场需求变化。四是 复杂的供应链数据。这类数据涉及供应商、承运商、仓储、物流 直至终端客户等全链条环节间的信息协同。五是传感器数据。随 着具身智能技术的发展，机器人通过其物理身体上搭载的各类传 5 感器，在与真实物 6 据难以互联互通，降低了产业链协同效率。 （2）数据侵权责任认定复杂，传统纠纷解决机制较难适应。 当前，数据要素市场的快速发展，也使其法律责任的认定与纠纷 解决机制面临一些新的课题。这集中表现为，传统法律框架在适 应数据驱动型经济的复杂性与动态性方面，存在一个逐步调适的 过程。一方面，数据侵权的责任认定日趋复杂，对传统侵权法理 论提出了挑战。在算法“黑箱”、数据安全保障义务边界不清、第

练场景下，网络性能已成为制约智算中心整体效率的关键瓶颈。当前 普遍部署的纯电交换网络在互联规模、带宽密度、端到端时延与能效 比等方面逐渐逼近物理与经济的上限：算力芯片的通信需求远超传统 网络承载能力，高功耗、高成本和复杂布线问题愈发突出。 在此背景下，光交换技术凭借超大带宽、超低延迟与低功耗等特 性，正与电交换形成互补融合的“光电协同”架构，成为新一代智算 中心网络的重要发展方向。光电协同不仅能够在物理层显著提升链路 ................................. 20 2.1 应用层：集合通信与网络拓扑的失配挑战...........................21 2.2 传输层：复杂功能的协议设计与流量调度挑战...................21 2.3 网络层：路由收敛滞后挑战.............................................. 大模型参数量达到万亿，迭代训练需使用数据并行、流水线并行、 张量并行和专家并行等技术。并行推理将每个模型层的计算任务拆分 到各个服务器中多卡 GPU 上执行。各 GPU 无法独立完成计算工作。 在训练的过程中需要进行频繁且复杂的通信。这就要求构建 GPU 之 间的全互联高速数据通道，以确保数据的高效传输，最大限度减少 GPU 间通信耗时。那么，如何满足大规模 GPU 之间的高效通信，构 建超大规模、超大带宽、超低时延、超高可靠的智算网络，已成为当

协作机器人行业的最新态势，把握市场机会，做出正确经营决策。 特别说明：本报告中的大量市场及技术资料，仅供企业经营参考用，望企业不要用于其 他商业用途，由此产生的一切后果高工咨询（GGII）将不予承担！ 宏观外部环境的不确定性和复杂性加剧，高工咨询（GGII）和所有参编企业真诚地祝福 每一家志向远大的企业都能制定出高质量经营决策，不断获得新的成长和成功！ 2025 年协作机器人产业发展蓝皮书 对简单的特点，适用 于各种需要与人类进行互动的轻型作业任务，例如装配、拾取和放置、质量检测等。 双臂协作机器人拥有两个相互独立或协同工作的机械臂，能提供更高的灵活性和功能性。 它们通常用于更复杂的任务，比如需要双手协调操作的应用场景，能够模拟人类双手的工作 模式，实现更高程度的自主性和适应性。双臂设计允许在有限空间内完成多自由度的动作， 并具备处理更大范围工作空间的能力。 较大的自重和刚度 辅助设施 传感器种类多样 外接传感器少 7 投资回报 价格低、易集成、投资回收快 集成复杂、投资回收周期长 作业方式 人机协同作业 耐疲劳、连续作业 操作环境 快速编程、操作简单、可拖动示教 操作复杂、专家编程、专员维护 常用领域 精密装配、检测、包装、上下料、抛光 打磨、医疗辅助、教学培训等 搬运、码垛、焊接、喷涂等