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未来产业新赛道研究报告分析（三）2025-05-28我国高度重视未来产业的发展，在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确指出，重点布局类脑智能、量子信息、基因技术、未来网络、深海空天开发、氢能和储能等领域。为推动未来产业的发展，我国采取了一系列重要举措。组织实施未来产业孵化与加速计划，谋划布局一批未来产业，为未来产业的发展提供政策支持和资金保障。在科教资源优势突出、产业基础雄厚的地区，布局一批国家未来产业技术研究院，加强前沿技术多路径探索、交叉融合和颠覆性技术供给。实施产业跨界融合示范工程，打造未来技术应用场景，加速形成若干未来产业。工业和信息化部等七部门颁布的《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，进一步明确了重点布局领域和细分方向。在未来制造领域，智能制造、生物制造、纳米制造、激光制造、循环制造等成为发展重点。智能制造通过引入先进的信息技术和自动化设备，实现生产过程的智能化、高效化，提高企业的竞争力。生物制造利用生物技术进行产品的生产制造，具有绿色、可持续等优势。未来信息领域，6G、卫星互联网、量子信息、量子/光子计算、类脑智能等备受关注。6G技术将引领通信技术的新一轮革命，为智能社会的发... 查看更多 -
未来产业新赛道研究报告分析（二）2025-05-27在全球科技竞争日益激烈的当下，未来产业赛道的布局已成为各国抢占科技制高点、引领经济发展的关键举措。美国、德国、日本、韩国等国家纷纷聚焦前沿技术，加大研发投入，积极布局未来产业赛道。美国在量子科技领域，量子密钥分发、量子中继器、量子模拟、随机数生成器、量子密码学以及优化算法等方面都取得了显著进展。量子密钥分发技术利用量子力学原理实现信息的绝对安全传输，为信息安全领域带来了革命性突破。例如，美国的科研团队在量子密钥分发实验中，成功实现了长距离、高安全的密钥传输，有效保障了通信的安全性。量子中继器则通过纠缠制备、纠缠分发、纠缠纯化和纠缠交换等过程，实现了量子信号的远距离传输，为构建量子互联网奠定了基础。人工智能领域同样是美国的重点布局方向。AI未来算法、类脑智能、人机交互、沉浸式技术以及人机界面等前沿技术不断取得创新突破。类脑智能致力于模拟人类大脑的工作方式，使计算机能够像人类一样进行学习、思考和决策，为人工智能的发展开辟了新的路径。人机交互技术的不断进步，使得人与计算机之间的沟通更加自然、便捷，如智能语音助手、手势识别技术等已经广泛应用于日常生活和工作中。在先进网络和通信技术方面，美国积极... 查看更多 -
未来产业新赛道研究报告分析（一）2025-05-26在全球经济一体化加速的背景下，各国都在积极寻求新的增长点以确保自身的竞争优势。尤其是那些处于领先地位的国家和地区，通过全方位体制机制创新来推动先进制造、人工智能、量子科技和新一代通信等领域的快速发展。这些努力不仅为全球经济注入了新的活力，也为其他国家提供了宝贵的经验借鉴。中国电子信息产业发展研究院发布的《未来产业新赛道研究报告》涵盖了未来产业新赛道发展的背景、国内外布局等信息，下面中国出海半导体网的小编就来对《未来产业新赛道研究报告》关键信息进行梳理。一、未来产业发展的背景美国作为技术创新的领头羊，采取了一系列措施促进相关产业发展，如颁布《芯片和科学法案》、《生物技术与生物制造宏大目标》，并首次提出设立未来产业研究院。此外，美国还在全球范围内建立了31个区域科技中心，并联合英国、澳大利亚、加拿大等十国共同推进“符合共同原则的6G网络研发与标准化”。这些举措无疑将巩固美国在前沿科技领域的领导地位。中国也正处在经济转型升级的关键时期，面临着从传统制造业向高端制造业转变的任务。为此，中国政府加大了对新兴技术的投资力度，并在全国各地设立了多个未来产业先导区。例如，重庆两江协同创新区专注于空天信... 查看更多 -
汽车行业数字化转型白皮书解读（十三）2025-05-23面对日益复杂的市场需求变化与产业链协作趋势，汽车行业对生产排产能力提出了前所未有的挑战。一方面，随着中国汽车市场逐步进入存量竞争阶段，客户订单的波动直接影响上游厂商的供应与生产节奏；另一方面，柔性化设备的大规模部署和供应网络的不断扩展，使得计划排产工作愈发复杂，仅依靠人工已难以高效统筹全局并快速应对异常情况。在信息化程度不断提升的背景下，越来越多的车企开始从传统的Excel手动排产迈向以高级排产系统（APS）为核心的数字化排产决策模式。APS作为工厂“数字大脑”的关键组成，融合运筹学、大数据与人工智能技术，已成为推动生产智能化的关键利器。罗兰贝格基于对汽车行业的深入理解，推出面向主机厂及零部件企业的APS解决方案，致力于打造具备高度敏捷性、透明性与智能化水平的“供应链控制塔”。该系统围绕“从订单到交付”的多层级计划管理体系，通过算法驱动的自动化工具，赋能企业实现从计划制定到执行落地的高效协同。其核心功能涵盖：合理计划：提前布局、精准备货系统可导入年度计划或销售预测，识别产能瓶颈及高峰期，结合BOM信息预判长周期料件的备货需求，提前化解潜在缺料风险。减少在制：订单驱动、全链联动以客户订单... 查看更多 -
汽车行业数字化转型白皮书解读（十二）2025-05-22汽车制造作为最复杂的大规模民用产品之一，涉及众多车间、设备与工艺之间的高度协同。其产业链条长、工艺环节多，加之市场对多样化车型与个性化配置的持续需求，推动生产模式向柔性、小批量方向演进。一线品牌的高端车型配置组合甚至超过千种，进一步加剧了制造的复杂性。在这一背景下，如何高效获取、传输、分析并应用生产数据，已成为提升制造效率、保障质量、优化成本的核心要素。然而，当前汽车制造企业在数字化转型过程中普遍面临三大挑战：数据孤岛严重：不同车间及设备系统各自为政，数据难以实时共享，导致信息冗余、标准不统一、处理效率低下，进而影响生产决策的及时性与准确性。全流程可视化能力不足：缺乏对生产过程的实时监控，难以及时发现质量风险与生产异常，影响生产稳定性和可靠性。关键工艺参数监控缺失：对核心工艺的参数采集与预警机制不健全，导致问题发现滞后、调整优化困难，影响产品一致性和最终品质。针对上述问题，生产数据透明化被提出作为切实可行的解决方案。通过数字技术打通生产环节，实现过程数据、工艺状态及设备运行信息的实时可视与共享，不仅助力提升制造效率和质量，还有效降低运营成本。透明化工厂的建设不仅是技术层面的升级，更是制... 查看更多 -
汽车行业数字化转型白皮书解读（十一）2025-05-21在当前汽车行业的培训体系中，企业在应对新员工培训时面临诸多挑战，主要集中在以下几个方面：首先，一线人员流动频繁，导致企业必须持续开展新员工培训，形成大量重复性工作。传统的线下集中培训方式不仅耗时耗力，还带来高昂的人力与场地成本，尤其对大型车企而言，重复培训负担尤为沉重。其次，培训师队伍稳定性差、水平参差不齐，造成优质教学内容难以沉淀。一旦核心讲师离职，其宝贵经验也随之流失，影响培训质量的连续性与一致性。再次，线下培训缺乏科学的评估机制，培训效果难以量化，使得企业无法有效判断员工的掌握程度，也无法进行精准改进，从而降低了整体培训效率。针对这些问题，罗兰贝格基于大模型技术打造了一套高效、智能的AI培训解决方案，主要包括以下四大核心模块：1. AI对练模块：构建真实销售情境，提升实战能力通过行业数据微调与Prompt工程，AI掌握汽车销售领域知识，能够模拟多样化客户角色，围绕产品特点、用户偏好及竞品异议发起对话。一线员工可在高度还原的销售场景中反复练习，有效提升应变能力与产品表达技巧。2. AI评分模块：精准评估表现，指导改进方向AI运用语义分析技术对对练过程进行智能评分，全面评估话术质量与... 查看更多
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