流密度已达到优异的 2 A/mm 2。 英飞凌将其领先的低压硅基 MOSFET 技术（例如，OptiMOS™ 7 系列）与芯片嵌入封装技术及专利 3D 集成工艺相结 合，在垂直供电方案中实现了前所未有的功率密度和能效表现。 7 图 3：采用集中发电和配电并在服务器主板进行本地功率转换的高压直流架构示例 预测二：服务器主板将采用高压直流供电架构 随着现代 GPU 功耗的持续攀升，以及每个机架中 输入，进一步 减少因多级功率转换而带来的损耗。 的输出功率预计可达 2-10 兆瓦。这种固态变压器在效率、功率密度以及——特别重要的——可扩展性方面，都将 带来显著优势，使吉瓦级数据中心具备前所未有的灵活性。 通常，固态变压器采用输入串联 / 输出并联（ISOP）系统，中压电网的每一相都连接着一串由多个串联功率转换模 块组成的模块链。中压交流电网的电压等级因国家与地区而异，一般在 10 kV

行业人工智能代理）自主交互为代表的商业模式突破，同时，广泛的市场教育与繁荣的开源生态，正共同驱动着 从教育主管部门到各级院校的AI部署需求集中涌现，一个以数据为基础、AI为引擎的全新教育革命，已非遥远愿 景。在此背景下，AI正以前所未有的深度与广度融入教育的核心场景，系统性的重塑着传统的教育装备产业。 我们看到智慧黑板、智能录播、AI学习终端等设备，其核心价值已不再是单纯的硬件功能，而是转变为承载AI能 力、提供智能化服务的 与AI技术结合的、具体的、能解决教学痛点的场景化 应用，从卖设备转向卖服务、卖体验，从而在激烈的 市场竞争中找到新的增长曲线。 建议二：重视沉淀数据，单体智能走向多模协同 AI时代数据的价值前所未有地凸显，已成为驱动教育 智能化升级的核心燃料，对于装备企业而言，短期内 最宝贵的资产并非自研一个通用大模型，而是通过部 署的硬件，合法、合规、有效地采集和沉淀高质量的、 多模态的、贯穿教学全流程的真实教学数据。先发优 设施建设的步伐，以 全面支撑各类教育资源高效获取和共享，保障数字化教育目标顺利实现。 从理念到政策，从产业侧看国家教育数字化教育战略 作为产业观察者，我们注意到，国家层面的教育数字化战略正以前所未有的力度和系统性稳步推进。这并非一项 孤立的行业规划，而是在数字中国与教育强国宏大背景下的一次深刻产业结构调整。对于身处其中的教育装备与 技术企业而言，深刻理解这一战略的顶层逻辑、实施路径与价值

1 第一篇 · 构建新型制造系统，融入世界级制造 前 言 全球制造业处于转型关口 当今全球制造业正处于前所未有的转型关口。世界经济论坛在多份报告中指出，制造业正经 历一场“双重重构”：一方面，技术革命带来生产方式、供应链和产业组织方式的重塑；另一方面， 全球价值链在地缘政治、绿色转型和市场格局的叠加影响下，也在加速重组。对中国而言，这既 是挑战，也是历史性机遇。 过去四十年， 言 结 语 图 1 中小制造企业“积木式”数字化转型方法论 1 第一篇 · 构建新型制造系统，融入世界级制造 构建新型制造系统，迈向世界级制造 第一篇 中国制造业发展正置身一个前所未有的“临界期”，众多行业出现流 程再造和系统重构，中国的龙头企业开始在价值链网络中占据主导地位。 未来十年是变革的关键窗口期，对中小制造企业来说，既提供了跃升的 机会，也存在落后的风险。为在未来实现领先，走向专精特新发展，企 疾速奔跑：“专精特新”需要越来越快的移动速度 市场需求变化日益频繁和多样化，促使制造业从过去冗长滞后的供给响应模式，转向高敏捷、 高响应的新模式。无论是在工厂内部还是产业链上下游，信息流通的速度和广度前所未有，为快 速响应创造了技术基础。中国新能源汽车平均 1.3 年进行一次车型更新，较传统车企快了 3 倍。 在消费电子、小家电领域，中国企业更新时间是 6~12 个月，显著快于国际竞争对手。机工智库

企业能够在合规前提下安全获取并利用外部数据资源，开展 跨组织、跨领域的数据协同计算与分析，在不泄露敏感信息 6 的情况下充分释放数据价值，推动数据的高效流通与创新应 用。 （二）人工智能技术 目前，人工智能技术正以前所未有的速度革新各领域。 AIGC 能够产生包括文本、图像以及音视频在内的多种形式 的数字内容，结合区块链等技术进行权属认证，生成的内容 可转化为高价值数字资产。 此外，人工智能的数据分析能力同样值得关注。机器学 对数据资产进行识别、持续监测与价值分析，推动其在业 务场景中有效变现的过程。 11 四、数据资产在制造业的典型应用场景 在制造行业，数据资产的应用正日益广泛，为企业的生 产、管理、决策等各个环节带来了前所未有的变革，以下列 举了部分典型应用场景。 （一）生产过程优化 在现代制造业企业中，通过实时采集生产线上的关键数 据，并结合物联网技术，利用机器学习算法对数据进行深入 分析，可有效实现设备故障的预测预警。根据麦肯锡全球研

经过清晰的沉淀，算法可以通过重新编排、 组合，成为服务接口响应业务的基本需求。由 于具备快速编排、组合数据服务的能力，企业 可以以较小的成本投入来构建出一个创新的前 端业务。这是传统模式构建的系统中前所未有 的，容许快速试错，更适合今天具有互联网精 神的轻公司模式。 需要相应的组织架构与激励机制 任何完善的体系建设依靠的不仅是技术工 具，缺乏完善的组织结构及激励机制便不可能 令中台顺畅运行。多年来的经验证明了技术架

成为社会生产力的关键支撑，尤其是以GPT-4、Llama和DeepSeek为代表的大语言模 型（Large Language Models, LLMs）在人工智能领域取得突破性进展，引发了对算力 资源前所未有的需求。 在数字经济加速发展的背景下，算力已成为新型基础设施的重要支撑，是推动经济社 会高质量发展的核心驱动力。作为数字经济的关键组成和引领性领域，算力正加快成为培育 新质生产力、赋能产业升 在数字经济时代制胜的关键能力基石。谁能率先完成网络从“业务保障通道”向“智能韧 性运营枢纽”的跃迁，谁就将在未来激烈的数字化和智能化竞争中占据先机。 2.3 智算数据中心网络发展趋势与挑战 AI产业正迎来前所未有的快速发展期，呈现出几大显著趋势变化。 1）大模型规模指数级增长，头部OTT大模型持续摸高，大模型训练带动网络发展 模型性能竞赛白热化: 2025年上半年，OpenAI的GPT-4.5、Google的Gemini 随着人工智能迈入大规模时代，其赖以生存的“神经网络”——AI智算网络，正以前所 未有的速度和复杂度急剧膨胀。数以万计的GPU/NPU集群通过高速互联构成庞大的计算实 体，处理着PB级的数据洪流。然而，这种规模的扩张也带来了前所未有的“黑盒”挑战：错 综复杂的网络链路、瞬息万变的流量模式、以及分布式训练中同步与通信的微妙状态，都变得 难以用传统工具洞悉。因此，对网络可视化的诉求已从“锦上添花”演变为“不可或缺的生命 线

intelligent manufacturing; production process; energy storage components 随着能源结构的转型，能源电池制造行业正在 面临着前所未有的挑战和机遇。为了满足能源市场 对高安全性、高性能水平、低生产成本电池元件的 需求，全流程数字化智能制造技术成为了生产与制 造过程中的关键因素。未来光伏、风电等新能源装 机占比将快速提升，可再生能源的消纳问题亟待解

人工智能技术的深入应用 随着科技的飞速发展，人工智能技术已逐渐成为智 慧电厂发展的核心驱动力；在智慧电厂的未来发展中， 人工智能技术的深入应用将是一个显著的趋势。（1）人 工智能技术为智慧电厂带来了前所未有的智能化水平。 传统的电厂运营往往依赖于人工操作和判断，而现在， 通过引入人工智能技术，电厂的设备将具备自学习、自 适应和智能决策的能力。这意味着电厂的运营将更加精 准、高效，并且能够更好地应对各种突发情况。（2）

度。同时，多模态 AI 将不仅局限于感知层面，而是深入到认知、推理、决策等更高层次的智能活动中， 真正实现机器对物理世界的全面理解和智能交互。这将为 AIoT 产业开辟全新的应用空 间，创造前所未有的价值机会。 · 6 洞察 3 确定性网络与垂类 AI 模型：面向工业/车路云的"确定性时延+端到端可靠"， 与"可解释+可审计"的垂类 AI 模型并行进化 2026 年，预计确定性网络技术和垂直领域 产业"通感为基，智值成环"的核心架构，通信板块作为双基座之一， 其内涵和外延都发生了深刻变化。通信不再是单纯的数据传输管道，而是与感知深度 融合，成为智能决策和价值创造的使能器。 而且，2026 年的 AIoT 通信板块将呈现出前所未有的技术融合与创新活力。通信技术 正在从单一的连接功能向"连接+感知+计算+智能"的综合能力平台演进，成为数字经 济时代的核心基础设施。这种演进不是简单的功能叠加，而是在底层架构、技术路线、 商业模式等多个维度的系统性变革。 模多频、降低功耗、集成 AI 等方面取得了显著进展。 5.2 射频前端器件 射频前端连接基带芯片和天线，负责信号的放大、滤波、切换等功能。5G 时代频段数 量激增、载波聚合复杂度提升，对射频前端提出了前所未有的挑战。 5.3 通信 SoC 芯片 系统级芯片（SoC）将通信、计算、存储等功能集成在单一芯片上，是智能终端的核 心。2026 年的通信 SoC 正在向通感算一体化方向演进。 5.4 通信模组

3.9% 10 瑞士 64 3.1% 10 科罗拉多大学 美国 79 3.8% 1.3 重点热点前沿――“全切片病理图像的弱监督深度学习框架” 数字病理学的快速发展为人工智能辅助诊断提供 了前所未有的机遇。全切片图像（Whole Slide Images, WSIs）作为病理诊断的基础，通常具有极高的分辨率， 但同时也带来了巨大的计算挑战。传统的深度学习方 法需要像素级或区域级精细标注，需要病理专家投入 的全面升级版⸺AlphaFold3。第二篇 是华盛顿大学 David Baker 团队的 2024 年新进展，与 AlphaFold3 功能类似的全原子 预测模型 RoseTTAFold All-Atom（RFAA）以及前所未有的设计工具（RFdifusionAA）。 AlphaFold 3 和 RoseTTAFold All-Atom（RFAA）突破了仅针对蛋白质的局限，进一步 将能力扩展到蛋白质、核酸、小分子等广泛的生物分子复合物预测和设计，准确 瑞士 意大利 荷兰 英国 077 2025研究前沿 物理学 1.3 重点热点前沿――“拍瓦级激光器及其应用” 拍瓦级激光器，是指输出功率达到 1000 万亿瓦以上的高功率激光系统， 可创造出前所未有的极端光场条件。拍瓦级激光器对基础科学、能源、医疗 等领域具有重要意义，它为量子电动力学、暗物质探测等提供极端实验平台， 驱动惯性约束聚变或激光尾场加速产生高品质带电粒子束，产生高能粒子用 于肿瘤治疗和医学成像。