可信数据空间全国名录 ——领域（行业）数据基础设施先行先试名单 序 号 领域 名称 申报单位 1 教育 教育数据智能枢纽数据基础设施建设先行先试 教育部教育管理信息中心 2 科学 研究 科学研究领域数据基础设施建设先行先试 中国科学院计算机网络信息 中心 3 信息 通信 中国移动“人时空”数据基础设施建设先行先试 中国移动通信集团有限公司 4 信息 通信 中国联通通信行业数据基础设施建设先行先试 电磁环境数据基础设施建设先行先试 中国电子科技集团公司第二 十二研究所（电波传播全国 重点实验室） 6 信息 通信 时空数据基础设施建设先行先试 中国时空信息集团有限公司 7 装备 制造 船舶领域经济技术数据基础设施建设先行先试 中 国船舶集团有限公司综 合技术经济研究院 8 装备 制造 中汽数据有限公司汽车数据基础设施建设先行 先试 中汽数据有限公司 9 装备 制造 中国检验认证集团汽车数据基础设施建设先行 中能建数智融合创新数据基础设施建设先行先 试 中国电力工程顾问集团有限 公司 1 1 能源 电力 智慧能源应用数据基础设施建设先行先试 国网湖南省电力有限公司 1 2 能源 电力 电力领域数据基础设施建设先行先试 中电联（北京）数智科技有 限公司 1 3 能源 电力 基于可信数据空间的节能环保行业数据基础设 施建设先行先试 中节能数字科技有限公司 1 4 能源 电力

-1- 2026年智能车载光领域十大产业趋势 -2- Part1. 2025年智能车载光领域十大产业趋势回顾 -3- 趋势一： AR-HUD将成为智驾第一屏，智驾系统从“感知+ 决策+执行”转变为“(感知+决策+执行)*显示 趋势二：智驾的快速发展及AR引擎能力的提升驱动AR- HUD体验代际升级 趋势三：业界将推出更多人驾/智驾场景下的AR安全特性， 提升驾驶过程中的安全性 趋势四： 2024年 2025年1-10月 车企品牌 数量（个） 车型数量 （个） 17 22 35 25 33 63 2025年车载显示产业发展趋势回顾 -6- Part2. 2026年智能车载光领域十大产业趋势预测 -7- 趋势一：随着AR-HUD的使用体验不断优化，市场对其价值认可度持续提升。 预计2025年新车AR-HUD装配量增幅超50%，2026年AR-HUD将加速向25万元以下车型渗透 车灯彩色升级 的诉求强烈，2026年彩色照投一体车灯或将上车 趋势十： 车载投影凭借大画幅、多场景、可玩性等优势，高度契合智能化 趋势，将逐步成为中高端车型后排屏的重要选项 2026年智能车载光领域十大产业趋势

人工智能+智慧交通领域应用方案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 人工智能在交通领域的重要性...................................... ...................................................................................131 8.1 人工智能与交通领域的未来发展......................................................133 8.2 技术应用的社会接受度..................... 1. 引言 在当今快速发展的科技环境中，人工智能（AI）正逐渐成为推 动各个领域革新的关键技术之一。交通领域作为国民经济的重要组 成部分，面临着日益增长的出行需求、交通拥堵、环境污染及安全 隐患等挑战。因此，将人工智能技术与交通领域的深度融合，能够 有效提高交通系统的效率、安全性与可持续性。 AI 在交通领域的应用主要包括智能交通管理系统、自动驾驶技 术、交通流量预测与优化、公共交通资源分配等方面。例如，智能

的领域数据 / 企业 数据 / 专业数据； 2. 构建垂直行业领域 信息滞后。 4 大模型微调 （ Finetune) 方案 ： 1. 收集整理垂类相关 的领域数据 / 企业 数据 / 专业数据； 2. 利用这些数据修正 （微调）大模型； 效果 ： 1. 微调后的大模型， 更理解垂类应用要 求，性能更优； 2. 微调后的大模型， 事实性更准确，避 原始训练集 审核后训练集 专用训练集 微调后模型 模型上线 AI Agent 如何解决生成式大模型短板 Embedding 模型 通用大模型 垂直领域文档 5 大模型微调 ( 思维链 CoT) 方案 ： 1. 微调数据中包括领域知识 及解题步骤（思维链）； 2. 利用这些数据修正（微调） 大模型； 效果 ： 1. 微调后的大模型，更理解 垂类应用要求，性能更优；

确了后续的研究方向。 这次会议，标志着人工智能作为一 个研究领域正式诞生，也被后人视 为现代人工智能的起点。 达特茅斯会议 - 首次提出“人工智能 ”术语，标志着学科诞生 3. 人工智能的历史 第一次低谷阶段（ 1974 年 -1979 年） - 项目失败、政府撤资 在 1974 年至 1979 年间，人工智能领域经历了第一次发展低谷，即“ AI 之冬”。 此前， AI 在 1960 年代迎来了黄金时代，得益于符号主义的推动和冷战时期美国政府的资 金支持， AI 研究取得了显著成果。 然而，由于学术界对 AI 的预期过于乐观，加之当时计算机算力和存力有限， AI 系统未能 达到预期效果。特别是机器翻译等领域的失败，导致政府资助减少。 1973 年， 《莱特希尔报告》对 AI 技术提出严厉批评，随后英国政府、美国 DARPA 和美 国国家科学委员会等机构大幅削减对 AI 的投资，使得 AI 研究陷入低谷。 1987 年 -1993 年） - 专家系统遇到瓶颈 在 1987 年至 1993 年间，人工智能经历了第二次发展低谷。这一阶段的原因主要包括：专家系统 （符号主义）在实际应用中遇到能力瓶颈，如应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难等； 同时， 80 年代个人电脑技术革命使得通用 PC 性能超越 AI 专用计算机，导致 AI 硬件市场崩溃。 此外，专家系统维护更新复杂且成本高昂，使得市场和用户兴趣减退。

项目编号： 银行风险防控领域基于 DeepSeek AI 大模 型技术搭建授信审批风控助手应用 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.................................................................................................7 1.1 银行授信审批风控现状与挑战..... ............................................................9 1.2 DeepSeek 在风控领域的应用潜力.......................................................11 1.3 项目目标与预期成果.......................................... 过多维度数据融合分析，使高风险客户识别准确率提升至 92% 以 上；最后，将平均审批时效压缩至 8 小时内，在风险可控前 提下支持业务规模化增长。该系统的实施将显著提升银行在以下关 键领域的竞争力： 1. 数据整合能力：打破传统信贷系统中客户信息、交易数据、外 部征信数据的孤岛状态 2. 实时决策支持：对工商司法、税务缴纳、行业景气度等 15 类 动态指标进行分钟级更新

否涵盖了现实生活中的影响（例如旧金山的自动驾驶汽车试验和挪 威沿海的自主船舶）。试点项目和试验可以作为包容性社会对话的 基础，汇集不同利益相关者的集体谈判和研究投入。 以及人工智能在交通中的应用。 针对性法规应确保人工智能在交 通领域的应用符合用户和社会的需求。需要将人工智能技术的优势 与其他可能性和现有解决方案进行比较，以确定人工智能在哪些方 面表现更优。虽然行人面部检测和利用人工智能系统实现更好的视 觉识别可能有助于自动驾驶汽车提升其“感知”周围环境的能力，但 工智能来简化其运营（例如，目标维护） 尽管人工智能潜力巨大，但其部署也将带来一系列社会经济、制度 和政治挑战。本文包含十条建议，供政策制定者参考，以包容、公 平、透明、安全和负责任的方式设计、使用和监管交通运输领域的 人工智能。 01 明确交通政策要实现的社会目标，评估人工智能如何帮助实 现这些目标，部署人工智能技术的清单采购和使用。 明确界定交 通部等机构旨在实现的社会目标，例如环境可持续性、经济效率、 如何能使政策制定者有效监管和使用人工智能在交 通领域？ 交通监督与控制、执法、采购流程和人员管理）。最后，当局也 可能使用人工智能来提升对公民和相关方的服务交付（例如许可 证申请和交付、审批处理、费用支付或信息提供）。 公共当局应在规范交通中使用人工智能方面发挥什么作用？ 人工智能（AI）正在改变许多行业，包括交通。随着技术的进步，将AI集成到交通领域 可能会彻底改变我们的出行方式。 02 评

重大突破和快速应用正在重塑全球经济结构，改变未来发展 格局。《2025 研究前沿》报告遴选出十一大学科领域的 110 个热点前沿和 18 个新兴前沿，并对重要的前沿进行了解读 分析。在《2025 研究前沿》报告的基础上，《2025 研究前 沿热度指数》报告继续采用研究前沿热度指数来揭示世界主 要国家 / 地区在十一个学科领域的 110 个热点前沿和 18 个 新兴前沿的研究活跃程度，观察世界主要国家 / 地区在这些 施引论文被引频次份额 2025 研究前沿热度指数 01 利用研究前沿热度指数可以针对特定研究前沿、 特定学科或主题领域研究前沿乃至十一大学科领域研 究前沿整体，测度相关国家 / 地区、机构、团队以及 科学家个人等的表现。本报告利用国家 / 地区研究前 沿热度指数，从十一大学科领域整体、各学科领域和 特定研究前沿三个层面，测度揭示了各国在《2025 研 究前沿》报告的 128 个研究前沿的基础研究活跃程度。 次从研究前沿层面、学科领域层面到十一大学科领域 整体层面进行，计算分析方法如下： ①研究前沿热度测度分析：对于一个研究前沿， 根据国家 / 地区研究前沿热度指数和指标计算方法， 分别计算出所有参与国家 / 地区在该研究前沿层面的 国家 / 地区研究前沿热度指数，并进行排名和对比分 析。 ②学科领域研究前沿热度测度分析：对于一个学 科或领域，分别对所有参与国家 / 地区在该领域内所 有研究前沿的国家

发展新动能的重要方 向。量子信息发展已进入科技攻关、工程研发、应用探索与产业培 育相互带动、一体化推进的关键期。全球 30 余个国家和地区制定发 布量子信息领域战略规划或法案，投资总额超 350 亿美元。 近年来，量子信息三大领域科技创新与应用成果不断涌现，企 业数量和市场投融资增长迅速，量子计算明星企业成为市场追捧对 象，突破量子纠错能力是未来竞争焦点，量子计算与人工智能的融 合创 趋势，量子精密测量在能源电力、生物医疗等领域加快应用落地。 我国高度重视量子信息技术发展与应用，加快推动科技创新和产业 创新深度融合，在政策布局、科研攻关、产品研发、应用示范和产 业生态培育等方面，取得了一系列重要进展和成果。 自 2018 年起，中国信息通信研究院连续八年发布《量子信息技 术发展与应用研究报告》，成为管理部门和业界掌握量子信息国内外 发展动态的重要参考。本报告对近一年来全球量子信息领域总体发 展 展态势、最新技术研究与应用进展、行业发展趋势和热点问题进行 分析探讨，为凝聚业界发展共识合力持续贡献力量。 目 录 一、量子信息领域总体发展态势................................................................................1 （一）量子科技为信息技术赋能，引领未来产业变革....................