促进产业结构转型，突破传统业 态 ——“ ” 智慧城市 系列一 目录 一、关于“智慧农业”的思考 农业信息化背景、需求分析、建设目标 二、“智慧农业”总体规划 “ 智慧农业”建设内容、技术架构、关键技术 三、“智慧农业”按需实施 综合运营支撑平台、应用子系统建设方案 一、关于“智慧农业”的思考 1 、农业信息化背景 2 、智慧农业需求分析 3 、智慧农业建设目标 4 、智慧农业指导思想、建设原则

术弥补可靠性降低的影响。 报告中提到的愿景既广泛又宏大，与科技巨头截然不同。科技巨头通常依赖机器学习并推崇超 大规模化发展，需要对高耗能基础设施进行巨额投资。 这一愿景的实现需要前所未有的技术突破，还需要全球范围的努力。在该愿景的推动下，相关 领域可以形成合力，共同开发特定的基础设施和数据平台，进而发展出可信的行业 AI。 此外，这种协同效应对按应用领域收集和清理数据至关重要。事实上，构建强大的行业 模型必须从这些极为罕见的事件中学习。 历史表明，开放的生态系统和国际合作是技术进步的重要加速器，对于复杂且具有变革性的 AI 领域更是如此。开放的工具和平台将有效推动我们在系统互操作性和集成方面取得突破。 此外，国际合作对于达成监管框架共识、控制 AI 产品相关风险至关重要。以阻碍创新为由公 开反对加强监管，实际上是一种只顾短期利益的做法，长远来看不利于未来的发展。 因此，在这一背景下，我们需要开发更可靠、更能适应实体经济需求的 人工智能 带来全新的模型与算法突破，使之如人的智能一般高效、可信、灵活、全面。因而，向物理世界中 最复杂的智能系统——脑智能——学习，也可能是未来的重要“奇点”。 戴琼海 第三，更高效的算力芯片。计算能力与智能水平息息相关，当前人工智能的发展也是伴随着 算力的不断提升。但是，线性提升的算力如何带来智能水平的跨越式突破呢？这个问题似乎很难回 答。真正的突破口可能是算力的革命性飞跃，例如较

生“制造服务业”、“现 代服务业”、“消费新物种”等新业态，并广泛赋能于国防无人系统、生 物科技设备等领域，展现跨行业的辐射力与生态带动力。 目前，我国具身智能产业生态，亟需产业协同与基础研究突破创 新，而当前仍处于发展的混沌期。广发证券与智友·雅瑞科创平台依 托“金产学研”的资源优势与洞察研究优势，于一年前成功组建由产 业专家、科研领军者、企业家和投资人构成的“具身智能技术与产业 成这份《2025 中国具身智能产业星图》。 具身智能发展日新月异，本报告所呈现的数据与分析均基于一定 时间内的调研与检索结果，如有疏漏与不足，恳请各界批评指正。我 们期待本报告为中国具身智能领域的创新与突破提供有价值的参考！ 具身智能技术与产业战略研究小组 2025 年 9 月 10 日 摘 要 中国制造业的全球压倒性优势为具身智能奠定产业土壤。2023 年，中国制造业增加值达 32.38 万亿元，已超过美、德、意、英制造 已被纳入国家战略，既服务于国家安全和“卡脖子”突破（无人装备、 航空航天、工业机器人），也顺应市场逻辑，满足老龄化社会、消费 升级和产业升级的需求。政策、资本、产业与学术界的协同作用，正 在为中国具身智能产业奠定 20-30 年的黄金发展周期。 技术创新（人类智能 VS 智能定界），是影响本轮具身智能产业 变革的直接变量。预计具身智能的下半场，将主要由“智能定界”牵 引突破。该路线的核心在于将复杂、时变、不确定的世界模型构建难

此 同时，北京、上海等多地率先在脑机接口领域展开布局与探索，展现 出强劲的发展动能与蓬勃的发展活力。 从技术发展态势审视，脑机接口技术向实际应用领域迈进的进程 显著提速，与之相关的热点事件、突破性重磅成果等不断涌现，出 现频次明显加大。在技术演进进程中，人机交互的友好性得以提升， 与此同时，在医疗健康领域，针对癫痫、抑郁症、脊髓损伤等疾病 的精准治疗案例持续涌现。这一系列现象表明，脑机接口已步入技 进，且展现出融合化与智能化的发展趋势，具体表现为技术手段深 度融合、功能模块有机整合以及多学科交叉渗透融合，进而使得脑 机接口系统在解码、控制与校准等关键环节的智能化水平显著提升。 从产业发展格局审视，全球脑机接口企业数量已突破 800 家， 这些企业主要集中分布在美国和中国。在业务布局方面，近八成的 企业聚焦于无创脑机接口的研发工作，有创占比约为两成且多集中 在美国。就当前产业生态而言，龙头企业相对匮乏，上市企业占比 集聚态势，近七成企业集中分布在北京、广东、浙江、江苏和上海 这五个地区。从市场规模发展趋势研判，脑机接口技术受到技术创 新突破、政策支持引导、资本投入增加等多重利好因素的驱动，展 现出广阔的应用前景。一旦在医疗健康、生活消费等众多领域的市场 需求得到释放，市场规模有望实现更大突破。 从趋势与展望看，技术创新方面，脑机接口将深化人机融合探索， 通过算法优化、精准调控、深度协同等实现智能交互升级。产业格

14 15 全球产业的演进路线：从硬件聚合到系统构建 技术特征 支撑大模型创新及云服务场景 加速人工智能科学计算，服务算法创新 助力行业企业智能化升级 系统特征 AI 技术从单点能力突破迈向系统能力创新 超节点技术产业生态发展格局 基础特征：大带宽、低时延、内存统一编址 超大规模 扩展特征：多级缓存池化、资源灵活配比 超高可靠 灵活切分 大模型计算基础设施的挑战 小结 互联，将数百上千个 AI 处理器编织为一个逻辑统一的高密度计算体，为高效计算提供了底层支撑。 系统能力则是超节点高效运转的保障，它需要具备大规模、高可靠、多场景等系统特征。大规模的 组网能力突破了单机扩展的硬件限制，为大规模算力聚合提供架构支撑；高可靠的运行特性化解了 网络、计算、存储等子系统的故障风险，保障集群作业的连续性；多场景的适配能力则能通过精细 化资源调度等机制，满足不同业务需求，最大化释放算力价值。 在未来计算的下一个十年，超节点无疑将成为推动 AI 技术发展的关键力量。这份发展报告为我 们提供了宝贵的理论指导和实践参考，相信在产业界的共同努力下，超节点将不断成熟完善，为人 工智能的持续突破和广泛应用奠定坚实的算力基础。 中国工程院院士、清华大学计算机系教授 郑纬民 序言 1 超节点发展报告 03 大模型正以不可逆转之势为全球计算领域带来跨越式变革。从生成式 AI 到 Agentic

Intelligence）会加速推动各行业特别是 传统行业的颠覆性变革和提升。具身智能作为人工 智能领域的前沿方向，正从理论研究阶段迈向实际应 用，开启人机深度协同的新纪元 ［1］。 2023 年以来，具身智能在技术突破和应用拓展方 面取得了显著进展。计算机视觉中激光雷达、深度相 机等感知技术的进步，使具身物理本体能够实现毫米 级环境感知 ［2］；强化学习、模仿学习、自适应控制等人 工智能算法的发展，让具身智能在虚拟仿真环境中通 摘 要： 具身智能作为人工智能领域中的前沿方向，正从技术验证走向实际应用，展现 出产业革新潜力。阐述了具身智能的核心概念与技术架构，探讨了其在多领域 的应用案例和边界，特别是工业应用实践、挑战和突破点；同时关注其发展所面 临的关键问题与挑战，展望了未来可能的演进路径。此研究表明，具身智能不 仅是技术发展的必然趋势，更是推动社会智能化转型的重要力量，将在全球范 围内掀起新一轮科技革命，为全球高质量发展注入强劲动能。 具身智能技术演进、工业应用实践与未来展望［J］. 邮电设计技术，2025（7）：35-40. 35 2025/07/DTPT 力 ［6］。尽管具身智能得到了一定程度的应用，但现阶 段并没有实现技术的全面突破，也没有形成规模化市 场，其发展仍面临诸多挑战。数据获取与仿真鸿沟、 硬件限制、软件生态标准化缺失以及伦理与安全等问 题，制约着具身智能的进一步发展和广泛应用 ［6］。因 此，深入研究具身智能的技术架构、应用案例、发展挑

年我国算力总规模已达 230EFLOPS，智能算力增速高达 45%。然而，这种增长也带来了严峻的能源问题，全国数据中心年 耗电量突破 1500 亿千瓦时，占全社会用电量的 1.6%，单次 AI 大模 型训练的能耗相当于数百个家庭年用电量。与此同时，我国电力系 统正在经历深刻变革，新能源装机占比已突破 50%，但“弃风弃 光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 .................................................................... 53 5.2.5 量子计算与 AI 大模型赋能调度系统，突破传统优化算法 的算力瓶颈 ..................................................................................... 230EFLOPS，同比增长约 35%，其中智能算力增速更是高达 45%，显示出强劲的发展势头。然而，算力产业的爆发式增长也带来 了巨大的能源消耗问题。以数据中心为例，2023 年全国数据中心用电 量突破 1500 亿千瓦时，占全社会用电量的 1.6%，相当于三峡电站全 年发电量的 1.5 倍。更值得关注的是，随着大模型技术的快速发展， 单次训练能耗屡创新高——OpenAI 的 GPT-3 模型训练耗电达

网络七层模型的基础上，通过在网络传输层之上构建新型互 联协议，提出一种面向 Web3.0 的数字实体网络创新技术路径。 本白皮书1首先分析了网络中的数据对象，探讨了网络发展与数 据传输的本质、现有架构的局限性以及下一代网络的关键突破方向； 其次梳理了现有 Web3.0 技术演进路径；在此基础上，提出了“数 字实体互联网络”的概念与内涵，并阐述了其核心价值、关键技术要 素及相关标准化情况；最后对未来发展进行了展望。 1 ..... 5 （三） 当前网络的局限性.............................................................. 8 （四） 下一代网络的关键突破点................................................ 10 二、 现有 Web3.0 演进路径............................ 和端口的 浅层优化，导致缓存命中率等性能指标下降 40%以上。这种现状与 OSI 模型标 准化的初衷形成鲜明对比，亟需在网络架构中引入统一的数据抽象层，在保持格 式灵活性的同时实现语义互操作，从而突破当前"数据管道"式传输的局限性。 4) 跨平台数据可信保障技术缺乏 数据的流通和利用面临着可信、隐私保护和数据安全等多重挑战。为了确保 数据的可信，当前互联网通过平台为数据提供方和使用方建立信任关系。平台除

具身智能市场规模不断扩大，人形机器人资本热度不断上升 2.2 技术泛化能力不足以满足场景需求复杂度，商业回报阈值不足以 支撑量产成本 2.3 科研与工业制造率先迈入商业化试点， 同时渐进突破其他领域 2.4 产业图谱 03 具身智能应用场景洞察 3.1 科研场景 3.2 工业场景 3.3 商业场景 3.4 家庭场景 3.5 优秀企业案例分析 04 家，关联产业规模达到 1000 亿元以上。 上海 2025.04 新一代通用人工智能 " 揭榜挂帅 " 计划 具身智能被列为五大核心攻关方向之一。项目要求揭 榜单位在两年内完成技术突破，政府将通过资金支持、 产学研协同等方式加速技术落地。 国家层面： 抢占全球科技竞 争制高点，支撑 制造强国与数字 中国战略。 产业层面： 驱动千行百业智 能化升级，培育 理治理先行 加快实现具身智能科技创新和产业创新深度融合，培育人工智能发展新赛道。 同时提及提出到 2027 年，突破百余项关键技术，产出不少于 10 项国 际领先的软硬件产品；支撑不少于 100 家创新主体开展技术创新； 实现不少于 100 项规模化应用，量产总规模率先突破万台，培育千亿级产业集群； 建设不少于 2 个具身智能特色产业集聚区，打造具身智能领域产教融合基地，营造具有国际影响力的具身智能产业生态。