新兴前沿概述 059 2.2 重点新兴前沿⸺“AI 驱动的生物分子复合物结构预测与设计新突破” 060 化学与材料科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 063 1.1 化学与材料科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 063 1.2 重点热点前沿⸺“废旧聚烯烃塑料的化学回收” 064 1.3 重点热点前沿⸺“用于全固态电池的卤化物固态电解质” 068 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 个热点前沿，合计 110 个热点前沿 和 18 个新兴前沿。 005 ② 11个大学科领域分别为：1. 农业科学、植物学和动物学；2. 生态与环境科学；3. 地球科学；4. 临床医学；5. 生物科学；6. 化学与 材料科学；7. 物理学；8. 天文学与天体物理学；9. 数学；10. 信息科学；11. 经济学、心理学及其他社会科学。 ③ 核心论文出版年的平均值。 ④ 引用至少两篇核心论文的施引论文。 2. 不可逆的环境变化风险。框架提出了调节地球系统稳 定性和恢复力的 9 个关键的地球系统过程，量化了部分 过程的阈值。这 9 种关键的地球系统过程包括气候变化 （Climate change）、生物地球化学循环（Biogeochemical flows）、淡水变化（Freshwater change）、土地系统变 化（Land system change）、生物圈完整性（Biosphere

1320 万千瓦。 截至 2024 年底，新型储能装机规模 288 万千瓦，同比增长 8.3%，排名华中第 1 位。储能深度调峰电量 6.3 亿千瓦时，占比 8.5%，最大负荷日电化学储能供电量为 173 万千瓦，占电化学储能总装机规模 60%。 截至 2024 年底，湖南省煤电机组平均最大调峰深度达到额定容量的 30%，即最大 调节能力达到 2181 万千瓦。调峰辅助服务市场合计提供调峰电量 图 2-2：压缩空气储能站址初选分布图 2.2.4 电化学储能发展规划 截至 2024 年底，全省电化学储能的发电功率已达到 288 万千瓦，已超额完成 “十四五”建成电化学储能装机 200 万千瓦的规划目标。“十五五”期间，考虑抽水蓄 能装机短期内无法大规模投产等实际需求，电化学储能将有进一步增长空间。 9 图 2-3：湖南省电化学储能电站现场图 综上，系统调节能力是决定湖南省新能源消纳上限的刚性约束。为平抑新能源出力 ：表示电源初始投资； r：表示残值率； T：表示折旧年限。 结合实际运行情况调研，本研究的煤电、气电、风电残值率均取 3%，折旧年限均取 20 年。核电残值率取 0，折旧年限取 30 年。电化学储能残值率取 5%，折旧年限取 10 年。压缩空气储能残值率取 5%，折旧年限取 30 年。抽水蓄能残值率取 10%，折旧年限 取 30 年。 主要电源造价按表 3-1 选取。 表 3-1：主要电源初始投资成本

临床医学领域，生物科学领域，天文学与天体物理学 领域，数学领域；在其他 6 个领域均排名第二，基础 研究活跃程度整体仍然最强。 中国在 6 个领域排名第一，分别是：农业科学、 植物学和动物学领域，生态与环境科学领域，化学与 材料科学领域，物理学领域，信息科学领域，以及经 济学、心理学及其他社会科学领域，展现出鲜明的相 对领先优势；中国在地球科学领域、生物科学领域和 数学领域等 3 个领域排名第二，在临床医学和天文学 十一大学科领域整体层面研究前沿热度指数 Top20 国家 / 地区在分领域层面的研究前沿热度指数得分和排名 十一领域 农业科学、植 物学和动物学 生态与 环境科学 地球科学 临床医学 生物科学 化学与 材料科学 物理学 天文学与 天体物理学 数学 信息科学 经济学、 心理学及其 他社会科学 国家 / 地区 得分 排名 得分 排名 得分 排名 得分 排名 得分 排名 得分 排名 得分 排名 得分 个前沿排名第一， 此外澳大利亚、埃及、印度、意大利、日本、巴基斯坦、 韩国等国也各有 1 个研究前沿排名第一（表 3）。 十一大学科领域中，中国在农业科学、植物学和 动物学领域，生态与环境科学领域，化学与材料科学 领域和信息科学领域等 4 个领域，排名第一的前沿数 远远超过美国；在物理学领域和经济学、心理学及其 他社会科学领域等 2 个领域，中国排名第一的前沿数 与美国差距不大；在临床医学领域、数学领域、天文

......................................................................................223 11.1.1 强化学习应用................................................................................................ 新闻舆 情、卫星图像等），AI 系统能够发现人工难以捕捉的微观市场规 律，并在毫秒级响应时间内完成交易决策。 当前 AI 量化交易系统的核心价值体现在三个维度：  风险控制精度提升：基于强化学习的动态仓位管理系统可使最 大回撤降低 40%-60%  策略迭代效率突破：遗传算法优化的神经网络策略研发周期从 传统数周缩短至 72 小时内  收益稳定性增强：集成学习模型在标普 500 年的 2.8 万亿美元，年复合增 长率达 18.5%，AI 策略占比从 12%提升至 34%。这一趋势背后是 金融机构对交易效率、风险控制和收益稳定性的持续追求，而 AI 技术通过深度学习、强化学习等方法，能够处理海量非结构化数 据，识别传统方法难以捕捉的市场微观模式。 然而，AI 量化交易的广泛应用仍面临三大核心挑战：首先，模 型的可解释性不足导致监管合规风险，2022 年 SEC 针对黑箱算法

RNN 决策树 LSTM GNN 合成数据 利用模型、仿真生成 虚拟现实 自动驾驶 生态 PyTorch TensorFlow MindScope 训练算法 无监督预训练 强化学习 前沿探索阶段 底层计算库： CUDA 、 CANN( 华为 ) 有监督微调 对比学习 * 互联网爬取、规模大 LLM 预训练 多维并行算法 状态监测、任务调度 统一预训练框架 电力通用任务 布 式 并 行 训练 提 供电 力多模 态 基 础 模 型 模型并行 流水线并行 支持分布式并行训练 后训练：能力增强与偏好对齐 指令微调技术 人类反馈强化学习 多模态统一编码 关键特征抽取 图保始码算法 动态分辨率 视须关睫帧态知 多场景协间增强 真实龄据感知 电气信号始码 高雌特征映射 电气词表扩充 提 供 统 一 的 多 模 循人类指令的能力 人工反馈强化学习显式地将人类反馈引入训练过程 通过人类反馈将模型输出对齐到人类的价值观和偏好，提高模型的回答质量与可靠性 20/37 回答 1 回答 2 回答 奖励模型 PPO 参数更新 收集人工标注多模态数据 指令微调 预训练模型 指令微调 模 型 3 、模型训练：后训练技术——指令微调 + 强化学 习 步骤 1: 有监督指令微调

多种技术手段，包括地面监测站、无人机、气象 balloon 以及卫星 遥感等，形成一个覆盖广泛的监测网络。 低空监测不仅仅是对常规空气质量指标（例如 PM2.5、PM10、NOx、SO2 等）进行监测，还包括对特定颗粒物 和化学物质的追踪，以识别污染源与来源。通过对低空环境中污染 物的实时监测，相关部门可以及时作出反应，采用针对性措施，减 少有害物质的排放。 低空监测的关键特点包括实时性、覆盖面广、数据精确性和可 PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3 等主要污染物进行实时监 测，确保数据的及时更新，以便及时预警。 2. 水质监测：通过在河流、湖泊等水体中布设水质监测设备，实 时监测水中的溶解氧、化学需氧量、重金属含量等指标，确保 水源的安全和生态的健康。 3. 土壤污染监测：建立土壤监测网络，重点监测重金属及有机污 染物的含量变化,以评估土壤的健康状况和农业产品的安全 性。 4. 噪 体传感器，适用于多种气体检测，例如：  二氧化硫(SO₂)  氮氧化物(NOx)  一氧化碳(CO)  臭氧(O₃)  挥发性有机物(VOCs) 这些气体的浓度变化将对环境质量产生重要影响。我们通常采 用电化学传感器和半导体传感器，其特点为低成本、体积小且易于 集成。 其次，对于颗粒物监测，我们需要选择能够准确测量 PM2.5 和 PM10 等颗粒物浓度的传感器。推荐使用激光反射和光散射原理 的颗

10 架 32 320 3.2 智能管理系统 低空运营平台：对接民航 UTMISS 系统，实现飞行计划自动报备、审 批状态实时跟踪；支持多用户权限管理，保障数据安全。 AI 调度中枢：基于强化学习算法，动态规划最优飞行路径，避开禁飞 区与拥堵空域；支持多无人机协同作业，提升任务执行效率。 电子围栏系统：划定园区内禁飞区、限飞区，无人机超出边界时自动 触发返航或悬停，保障飞行安全。

无人机搭载热成像、可见光一体化摄像机、环境监测传感器等，可执行危险性大的任务 （如毒气和放射线污染区域），可以帮助消防指挥人员快速评估现场的火情、判断遇火 人员的位置、指挥消防员的扑火的方向、掌握火场附近爆炸物和化学物品的分布、预警 浓烟和火星漂移的方向、转移火场周边人员与财产、查找扑救后火场中的残火，对迅速 扑灭大火避免额外的损失提供强有力的情报支持。 2. 森林防火巡查覆盖面积大、巡查精度高和超视距自动驾使，快速反应，应急机动性强，

低谷时段储存电量 （消纳） ， 高 峰时 段关闭负荷 （削峰） ， 大大降低 了负 荷对电网的冲击 ， 起到消纳电能 / 削峰 填谷 / 降低燃料污染排放 。 相比电 化学 储能 ， 是一种更为环保与经济的 储能 方式。 ) W⃞� i e r s t i e i e s e i e r g y 安全 、环保 、 无污染 、 无噪音 ，

传感器采集：在新材料研发实验室和生产车间， 部署大量 高 精度传感器， 如温度传感器 、压力传感器 、应变传感器 、成 分分析仪等 。这些传感器能够实时 、精准地采集材料 在不同 状态下的物理和化学参数， 如材料合成过程中的温 度变化 、 压力波动， 材料性能测试中的应力应变数据， 以 及材料成分 的实时分析数据等 。传感器通过有线或无线传 输技术， 将采 集到的数据实时发送至数据采集平台 。 • 收集大量的新材料实验数据 、模拟计算数据以及已 有的材料性能数据， 对这些数据进行预处理和特征 工 程， 提取与材料性能密切相关的特征参数， 如原 子结 构特征 、化学键参数 、晶体结构参数以及材料 的化学 成分比例等 。 • 运用机器学习算法， 如随机森林 、梯度提升树 、 支 持向量机等， 对预处理后的数据进行建模训练 。 在训 练过程中， 通过交叉验证等方法优化模型参 数，