人工智能的发展目标是使机器像人类一样思维和行动，不仅能求解复杂问题，更重要的是能在一个复杂、动态、不确定的物理世界中进行交互。具身智能强调智能体通过物理载体与环境的动态交互，在感知、决策与行动中不断学习和进化，从而突破传统静态数据训练模型的局限，展现出更强的环境适应性与泛化能力，已成为实现人工智能发展目标的关键路径之一。本文深入探讨了具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现，在此基础上进一步梳理了具身智能的发展现状、演进趋势与面临的挑战。同时，特别指出，生成式人工智能，尤其是大语言模型、多模态大模型以及正在演进的“信息 ‒ 物理 ‒ 认知”三域融合大模型等技术在加速具身智能演进中的关键作用。面对全球人工智能竞争日益加剧的态势，总结与分析了我国在具身智能领域发展取得的进展和面临的风险，并提出了我国应重点布局的研究方向和针对性的对策建议，助力我国在全球具身智能竞赛中占据领先地位。
下一代信息网络技术是具有协同感知、泛在通信、算力辅助等增益特征的智能化信息网络技术，事关信息网络基础设施、服务、运维、生态的产业化升级，成为推进网络强国、数字中国建设以及促进数字经济发展的核心要素；随着新兴信息技术加速演进，信息网络底层范式与安全架构趋于重塑，全球竞争焦点由规模扩张转向标准、算法与工程化能力主导的结构性竞争。在此背景下，本文系统梳理了全球下一代信息网络产业发展态势，认为通信网络产业进入多维分化阶段、物联网产业迈入智能化2.0时代、卫星通信产业进入星座体系化竞争阶段；从通信网络、物联网、卫星应用方面出发，识别了我国信息网络产业的发展现状、研判了面临的关键挑战、阐述了发展提升的主导思路。可在统筹技术研发布局、支持重大专项实施，完善积极的财税政策支持、促进产业集群规模化发展，建立公共服务平台、加强标准制定和安全保障能力，提升国际交流层次、务实开展国际合作等方面采取行动，保障我国下一代信息网络技术应用与产业发展。
人工智能（AI）技术正深度融入关键基础设施，其韧性对保障系统安全稳定运行至关重要。本文将AI韧性定义为稳健性、防御力、复原力和进化力4个核心维度，系统梳理AI韧性研究的现状，围绕上述4个核心维度综述国内外关键技术进展，并特别关注大语言模型等新技术带来的新挑战与新方案。在此基础上，研究提出了当前AI韧性发展面临的能力建设缺乏顶层规划、评测体系缺少真实场景、大模型韧性重视不足等突出问题。研究建议：加强战略引领，构建系统化韧性框架；建设高保真、多维度、可复现的韧性评测体系；重点挖掘大模型潜力，推动其在“训练 ‒ 部署 ‒ 运行 ‒ 更新”全生命周期的多层级韧性能力提升，以构建更可靠、可信且持续的智能系统。
人工智能（AI）有望催生第四次工业革命，凸显我国信息技术自主发展的紧迫性和重要性。光电融合为AI发展提升硬件支撑能力，是领域内需要重点发展的新质生产力技术。本文分析了光电融合的重要意义，总结了光电融合的内涵、演进路径，并介绍了相关技术的研究进展，剖析了AI浪潮下信息技术光电融合发展面临的机遇和挑战。光电融合是AI基础设施发展的内在要求，AI赋能可有效促进光电融合技术进步与突破。研究建议，善用AI促进光电融合技术攻关、实施光电融合重大创新工程、营造充满活力的光电融合创新生态、培育和壮大有国际竞争力的光电融合创新主体，多措并举协同发力，把握住AI浪潮下信息硬件技术变轨机遇，有效提升我国信息科技自主发展能力。
随着数字孪生、工业物联网、边缘智能与元宇宙等虚实技术的快速演进，虚实融合已成为推动智能社会构建与产业体系重塑的核心驱动力。算力作为虚实融合的底层支撑要素，正在从单一集中式计算资源向多层协同、智能调度与安全可信的复杂系统加速演化。本文系统梳理了新型算力体系的发展现状与关键特征，指出当前算力体系正呈现“云 ‒ 边 ‒ 端”一体化演进的趋势，智能算力正成为算力结构升级的核心引擎，区域算力布局逐步形成了差异化与协同并重的格局，虚实融合驱动下的算力应用模式亦呈现出多样化、泛在化与自主化的特征；在虚实融合应用背景下，进一步分析了支撑新型算力体系构建的关键技术，包括虚实融合驱动的算力体系架构设计、面向虚实融合场景的关键技术要素，从体系架构与算力编排两方面揭示了算力供需匹配的逻辑基础；通过对混合计算架构的研究，重点探讨了虚实融合的算力体系在异构协同、低延迟高带宽保障、多源数据安全与隐私保护等方面面临的挑战；针对上述挑战，提出了构建泛在智能算网、发展可信算力体系、突破异构协同壁垒、完善安全治理机制与培育虚实算力生态等新型算力体系发展重点方向，为未来虚实算力体系的建设、产业生态优化以及算力资源配置策略提供理论参考与战略支撑。
近年来，以大语言模型（LLMs）和多模态大模型（MLLMs）为代表的生成式人工智能取得了显著进展。这些超大规模和复杂的大模型对计算资源提出了极高的要求，推动了高密度算力发展的迫切需求。本文从人工智能大模型技术发展的视角，探讨了大模型开发阶段和计算优化技术及其对算力需求的特点。围绕大模型对算力的需求，进一步剖析高密度算力的内涵与特征、发展现状及关键组成，并识别了我国高密度算力发展面临的五大关键挑战，包括供应链安全风险、物理硬件层瓶颈、软件栈不完整及高度依赖性、算力功耗与能源安全、网络安全风险等方面。对此，研究提出了未来我国高密度算力的主要发展策略，包括强化产业链自主可控、坚持自研与标准并举、构建开放统一软硬件生态、完善绿色算力创新体系、优化“学研”一体化创新体系等，以为我国高密度算力安全及发展提供参考。
随着网络空间的边界不断扩张，由信任缺失引发的安全事件逐年增加，网络空间信任体系面临严峻挑战，目前研究多聚焦于宏观政策研判及信任模型的应用探索，对可信发展需求与特征要素的系统性探究相对不足。为此，本文首先梳理了世界各国网络空间信任的政策演进过程，分析了信任体系模型发展需求。在此基础上，从通信层、网络层、系统层、应用层构成的网络空间技术体系出发，逐层剖析各层面临的信任问题及应对技术，提出一种基于技术视角的网络空间信任体系模型框架，凝练出网络空间信任应具备的五大核心功能特征：身份认证、授权管理、责任认定、数据可信、供应链与服务可信。为进一步验证模型的适用性，选取了极端条件下网络空间、大模型、数据流通及车联网四个典型场景，深入分析信任风险与关键技术的应对路径。最后，提出构建我国网络空间可信生态的发展建议，为相关政策制定与技术架构设计提供理论支撑。
大语言模型（LLM）安全风险的认知碎片化、治理策略滞后现象凸显，亟需融合风险机理分析、量化评估、治理实践的综合框架。本文在辨析全球治理实践的演变与挑战、现有LLM风险分类分级框架呈碎片化与割裂化的基础上，揭示了LLM风险源于模型内部复杂性、外部交互的二元触发机制，将风险剖析为内生安全、应用安全两个维度，据此提出了“双维驱动”的风险分析与治理框架；引入了“风险标签卡片”作为标准化工具，采用“人工智能+人类专家协同”范式进行了真实安全案例的结构化解析，结合改进的DREAD风险矩阵模型，建立了从定性识别到定量分级的完整评估方法论；最终构建了LLM安全风险分类体系以及覆盖主要风险类型的高、中、低三级风险图谱，并从实施“双维驱动”的风险管控核心策略、健全系统性的治理保障体系两方面形成了LLM安全风险治理建议。研究提出的“双维驱动”的风险分析与治理框架，具有良好的理论兼容性与动态特性，为精准评估和治理LLM安全风险提供了理论工具，有效弥合了LLM安全风险治理实践存在的“理论 ‒ 操作鸿沟”，为持续追踪和理解LLM安全风险并制定安全政策提供了直接参考。
在数字金融快速演进的背景下，人工智能（AI）模型深度嵌入风险评估、资产定价与反欺诈等关键业务环节，其可解释性不足逐渐演化为制约金融安全与信任的重要风险源。本文旨在探索AI模型可解释性风险的成因、危害、识别与治理。研究发现，AI模型的可解释性风险主要源于算法结构的高复杂度、数据样本的隐性偏倚、建模目标与可解释监管目标的不一致以及模型迭代导致的解释失效。基于此，本文从金融稳定、社会包容、法律监管与技术安全4个维度系统揭示了AI模型可解释性风险的多层次危害，同时基于透明性量化、偏见识别、合规验证与安全检测为核心的识别思路，构建了AI模型可解释性风险的识别框架。最后，提出了一种涵盖模型工程优化、数据治理与特征管理、多方审计与监管协同、标准体系建设与责任界定的综合治理体系，以期在数字金融与AI的协同发展中实现技术效率、监管可控与社会信任的动态平衡。
随着关键信息基础设施物联网加速向规模化应用迈进，其在能源、交通、工业等关键领域的广泛部署，正带来前所未有的安全挑战。物联网技术在推动行业智能转型的同时，也带来了系统性安全隐患，直接关系国家安全、经济运行和社会稳定大局。本文从通用风险与专属场景威胁两个维度切入，系统剖析传统物联网“云 ‒ 管 ‒ 边 ‒ 端”架构中的安全问题，并针对新兴趋势带来的风险展开探讨，覆盖具身智能等五大典型应用场景的安全议题。基于物联网安全现状与发展趋势，本文进一步阐释了关键信息基础设施物联网的安全内涵与核心风险，结合其架构特点与实际应用需求，提出“通域统一保障 + 专域定制增强”的防护理念，倡导构建覆盖全域、动态协同、智能自适应的新一代安全防护体系与治理路径，并从战略、制度、技术、人才与国际合作五个方面系统推进，以实现可持续演进的安全治理能力。
密码作为保障国家信息安全、数字经济健康发展的核心战略资源，是维护关键基础设施、政务数据、金融交易等领域安全的核心防线。当前，量子计算技术快速发展对现有公钥密码体系带来颠覆性挑战，对全球信息安全格局构成致命威胁，开展抗量子公钥密码技术的研究与部署必要且紧迫。本文详细阐述了抗量子公钥密码中格、编码、杂凑签名、多变量、同源5条主流技术路线的发展现状，并发现5条技术路线各有侧重但都处于持续迭代与验证阶段。研究发现，抗量子公钥密码技术发展存在的主要问题包括性能瓶颈、生态兼容性差以及安全评估困难等，我国抗量子公钥密码发展面临理论研究基础薄弱、标准制定滞后、产业生态不完善以及人才短缺等挑战。为保障我国在量子计算时代的信息安全，研究建议，加强基础研究、提升自主创新能力，加速标准制定、提升国际话语权，完善产业生态、推动抗量子分阶段迁移，强化人才培养，打造专业人才队伍，助力我国构建起多维度、强韧性的数字安全新生态，推动我国网络空间安全能力实现从经典安全向量子安全的能力跃升。
新材料是支撑经济转型、国防安全与科技革命的核心物质基础，其研发效率与工程化水平直接决定国家竞争力；材料基因工程融合多领域前沿技术，变革新材料研发模式，引发了新一轮材料科技创新和产业创新。本文旨在深入开展面向新材料产业的材料基因工程发展研究，从强化工程化应用、打通“产学研用”瓶颈、重塑产业链和市场格局等方面剖析了材料基因工程对推动新材料产业发展的重要意义，探讨了集成计算材料工程、材料大数据技术、材料智能体、数字线程和数字孪生技术等与产业创新密切相关的新材料产业基因工程关键技术及其发展趋势，分析了包括材料高效计算设计平台、材料自主实验研发平台、材料数据库及数据中心、新材料中试平台、材料智能技术创新平台等新材料产业基因工程应用平台的功能及未来走向。面对全球新材料产业的未来竞争格局，研究提出了面向2030年和2045年的新材料产业基因工程发展思路，并从重视顶层设计、布局发展新材料全产业链加速创新项目、发展关键技术和平台建设、推进材料数据标准化、加强人才培养与国际合作等方面提出了发展建议，助力提升新材料产业的核心竞争力。
合成生物学作为一门新兴前沿交叉学科，正逐渐成为驱动新材料绿色创新的关键引擎。合成生物学方法依托“设计 ‒ 构建 ‒ 测试 ‒ 学习”（DBTL）循环体系，通过基因路线重构、代谢途径优化与高性能酶设计，构建可预测、可调控的微生物细胞工厂，为材料制造开辟了向生物基材料跨越的新路径。本文系统梳理了合成生物学赋能新材料的技术基础，重点分析了微生物细胞工厂合成新材料的机理、生物合成的优势，以及关键生物元件在新材料合成中的功能。在此基础上，综述了合成生物学在生物基材料、智能与功能材料、材料循环与生物降解材料等领域的典型应用，揭示了合成生物制造在材料绿色化和智能化转型中的重要作用。最后，展望了该领域的未来发展趋势并提出发展建议。合成生物学驱动新材料创新需进一步加强多学科交叉融合、加速科技成果产业化转化、推进平台化与模块化开发策略，从而为我国实现“双碳”目标与新材料产业的高质量发展提供科技支撑和战略保障。
二氧化碳捕集、利用与封存（CCUS）技术作为我国实现碳中和目标技术组合的重要组成部分，不仅是我国化石能源近零排放的必由之路，也是钢铁、水泥等难减排行业深度脱碳的现实选择。发展高效低成本CCUS技术是实现碳中和目标的关键路径，关键材料的性能直接决定了碳捕集与碳转化技术的效率、经济性和适用性，开发具有高效分离与催化转化功能的新型材料是当前技术迭代与产业化的核心任务。本文围绕碳捕集与碳转化技术机理、关键材料的结构特征、应用场景与技术发展路径四个维度展开研究，针对吸收剂、吸附剂、分离膜等碳捕集材料体系，以及热催化、电催化、光催化等碳转化材料体系，系统梳理了国内外工业应用示范项目的研究进展与面临的技术瓶颈，指出材料性能提升与成本控制并重是产业化推广的关键挑战。同时分析了关键材料结构设计单一、工艺集成复杂、产业链协同不足、政策支持力度欠缺等共性问题。基于此，提出分领域实现材料体系创新突破、开展颠覆性技术的规模化示范、加强产业链上下游协同联动、完善政策支撑体系等发展建议，以推动碳捕集与碳转化关键材料的规模化应用，加速低碳流程再造与负碳体系构建，为实现碳中和目标奠定坚实基础。
生物医用弹性体材料作为医疗器械和耗材的关键材料，在改善居民健康和生活质量方面发挥着重要作用，相关产业应用前景广泛、附加值高、增长快速；在技术迭代加速、临床需求升级的新形势下，开展系统性的产业发展研究尤为迫切。本文按照生物医用聚氨酯弹性体及其医疗制品、生物医用硅橡胶及其医疗制品、其他生物医用弹性体（医用天然橡胶、医用热塑性硫化橡胶、医用热塑性弹性体、医用杜仲橡胶弹性体、可降解生物医用弹性体、水凝胶生物医用弹性体）及其医疗制品的分类，全面总结了相关材料的基本情况、产业现状、发展方向等。研究认为，我国生物医用弹性体材料应用范围快速拓宽、市场规模持续扩大、产业发展水平稳步提升，但在材料性能优化提升、关键技术创新突破、行业标准体系构建等方面存在明显不足。为此建议，在攻关临床广泛应用和亟需的复杂医疗制品、推动原材料及其制品创新和工程应用转化、增强原材料及其制品的安全性和市场竞争力、以协同创新加速技术攻关与产业化等方面采取切实行动，推动我国生物医用弹性体材料产业高质量和可持续发展。
硅能源是以硅材料为基础支撑、半导体技术为核心驱动的新型能源形态，硅能源材料是促进绿色低碳转型、高端制造业跃升的战略性基础材料，相关产业成为重塑全球能源与材料格局的重要力量。本文在全面梳理我国硅能源材料产业发展现状的基础上，从资源端、冶炼端、材料端、循环端出发精准识别了我国硅能源材料产业技术发展态势，进而剖析了我国硅能源材料产业发展的新形势与面临的新问题。研究认为，我国硅能源材料产业拥有可观的发展潜力，表现在资源禀赋雄厚、产业基础支撑牢固，产业布局优化、协同集聚效应显现，应用场景拓展、需求增长潜力良好；可针对性采取强化原料保障、构建多极支撑格局，协同“产学研用”、精准攻关行业关键技术，发挥绿色低碳引领、构建绿电循环体系，加快智能转型步伐、筑牢制造核心优势等产业提升路径。相关内容可为构建具有全球引领性的硅能源材料产业体系提供理论支撑，促进能源体系重构、制造体系升级和核心竞争力跃升。
高端磁控溅射靶材（简称溅射靶材）是制备集成电路、平板显示用关键功能薄膜的核心基础材料，我国在此领域对外依存度较高，长期面临基础研究薄弱、高纯材料制备技术滞后、核心装备依赖进口等结构性挑战。本文系统梳理了半导体芯片、平板显示两类主要领域中高端磁控溅射靶材的应用现状，辨识了原材料及溅射靶材的微观成分与组织均一性、溅射靶材制备与检测装备、智能制造转型等方面的共性问题，提出了开展超高纯溅射靶材成分与组织的微观均质化研究、产业链合力攻关溅射靶材加工和检测关键设备、以数智融合驱动溅射靶材研发范式变革、聚焦前沿布局关键领域溅射靶材等产业重点发展方向。着力在攻关高纯度材料提纯与加工技术、深化“产学研用”协同创新机制、完善产业链与标准体系、兼顾人才自主培养与精准引进、重塑溅射靶材产业创新生态等方面采取务实行动，推动我国溅射靶材产业从“设备引进 ‒ 工艺模仿”的跟随发展模式向“数据驱动 ‒ 标准引领”的创新范式跃迁，保障集成电路、平板显示等战略性新兴产业的发展需求。
液流电池作为支撑新型电力系统的关键长时储能技术，已成为全球能源转型的战略焦点，其产业化进程高度依赖关键材料的性能突破与成本优化。本文系统梳理了液流电池关键材料的全球技术研究进展与产业发展现状，探讨了关键材料对液流电池经济性与市场需求的影响，总结了我国在液流电池关键材料领域面临的长寿命与低成本难以兼顾的瓶颈、高端材料对外依存度高的供应链短板、市场接受度与商业模式挑战以及支撑材料创新的政策标准体系不足等多重制约。为此，研究提出了面向2050年的液流电池关键材料分阶段发展目标与路径，推动关键材料体系由当前的“全钒 ‒ 全氟”主流路线，向“新型 ‒ 非氟”方向迭代演进。研究建议，通过强化产业链协同、创新与材料特性匹配的商业模式、完善材料标准与评价体系，共同加速液流电池在零碳能源体系中的规模化应用，助力我国在全球能源战略博弈中占据主动地位。
塑料污染已成为全球性的环境挑战，其中，聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）作为应用最广泛的合成塑料之一，其高效降解技术的开发对推动塑料废弃物管理和资源化利用至关重要。近年来，研究表明，以PET降解酶为核心的生物催化降解策略可实现PET废弃物的闭环处理。因此，PET降解酶的性能优化已成为该领域的研究重点。本文系统解析了PET降解酶与底物之间的相互作用机制，在此基础上，从定向进化、半理性设计、理性设计和机器学习驱动设计四个方面，综述了PET降解酶的分子改造技术进展，特别强调了机器学习在PET降解酶分子改造中的重要作用，并分析了当前研究面临的重要挑战，包括PET降解酶在低温条件下催化活性不足，限制了其在堆肥等低温环境中的应用；PET降解酶对高结晶度PET的解聚效率较低，难以满足工业化降解需求。针对上述问题，机器学习与酶工程深度融合是未来发展的重要趋势，从而加速高效PET降解酶的开发，突破生物降解技术的产业化瓶颈，推动绿色循环经济的高质量发展。
在全球气候变化与快速城镇化叠加的背景下，中国城市极端暴雨洪涝事件趋多增强，城市洪涝风险已演变为系统性城市公共安全威胁。本文基于文献资料、灾情数据、统计年鉴等，系统总结了我国城市极端暴雨及灾害损失的历史演变特征，揭示了极端暴雨洪涝事件呈现的四大新特征：极端性持续增强且刷新历史极值；突发局地性加剧，夜发性特征凸显；灾害空间向高脆弱性区域转移，城市立体承灾体暴露度激增；洪涝风险向风暴潮洪“四碰头”等复合性灾害演化，多灾种叠加效应持续升级。基于城市安全“风险源 ‒ 承灾体 ‒ 减灾力”理论框架剖析了城市洪涝防御面临的核心问题与挑战，并将韧性理念融入规划、建设与管理全周期，最后提出了城市极端暴雨洪涝灾害的科学应对路径，为构建气候适应型城市提供理论支撑。
本文旨在系统分析全球气候变化背景下我国主要极端天气的新特征、演变趋势及成因，评估当前预报预警与防御能力并提出系统性提升策略。综合现有观测数据、科研成果、业务实践，梳理了台风、暴雨、强对流、高温干旱、低温雨雪冰冻等极端天气的变化规律：气候变化正在引起我国极端天气的强度、频次、持续时间、地理分布等出现显著变化，核心因素是全球变暖导致的大气持水能力增加、北极升温引发“北极放大”效应所致的大尺度环流调整；台风强度增强、移速减慢，内陆影响加深；暴雨总频次略有减少，但极端性、影响范围、北移趋势增强；强对流天气突发性更强、碎片化趋势更加明显；高温干旱复合事件增多；低温雨雪冰冻事件单次危害加大。我国气象现代化水平显著提升，极端天气防御工作取得积极进展，体现在“地空天”立体监测网初步建成、自主研发的数值模式和人工智能模型水平明显提升、预警系统和信息发布渠道逐步完善，但在观测数据分布均匀性、极端天气精准预报、链式灾害防御等方面依然面临严峻挑战。建议在加强核心技术攻关、提升防灾减灾硬实力，实施跨部门数据共享、构建智能协同预警平台，完善递进式服务与全链条响应机制、提升韧性基础设施科技支撑能力，提升公众参与度、加强社会保障体系建设等方面采取切实行动，同步开展从技术突破到社会赋能的系统性转型，全面提升我国极端天气防御能力。
海岸带是陆地与海洋的交界区，面临着因气候变化带来的海平面上升、风暴潮加剧等威胁；提升海岸带生态屏障防护能力已成为全球海岸带治理与生态安全构建的共同趋势。本文从原始自然状态、农业、工业到生态文明等不同文明发展海岸带生态屏障的演变入手，回顾了国内外关于海岸带韧性、受损机制与恢复的认识过程，揭示了未来海岸防护工程向韧性提升方向发展的趋势；基于此，构建了韧性海岸带生态屏障体系，涵盖概念与理论基础，结构、功能与类型，工程技术标准框架以及工程实施保障；探讨韧性海岸带生态屏障工程难点，提出了优化海岸带空间配置、应用智能终端设备构建感知网络、实现以海岸带韧性提升和生态产品价值实现为核心的完整闭环等对策。最后，本文还展望了海岸带防护工程的未来发展趋势，包括从单一防护要素到陆海统筹的系统防护、从静态评估到动态响应、从工程韧性到自然 ‒ 社会复合系统韧性转变，更好推动海岸带防灾减灾，实现生态保护修复与海洋经济协同发展。
森林生态系统在维系全球水循环和生态安全中发挥核心作用，其生态水文过程的精确建模是森林管理、流域调控与生态工程设计的重要基础。针对传统方法难以高精度量化森林结构空间异质性与水文过程非线性耦合关系的问题，本文综合评述了激光雷达（LiDAR）与人工智能（AI）融合技术在森林生态水文过程建模中的发展进展和工程应用潜力。分析了传统森林生态水文建模面临的均质化假设局限及数据时空覆盖不足的挑战，重点梳理了地基与空天LiDAR在构建高保真森林三维结构方面取得的技术突破以及AI在点云叶木分离、复杂水文过程模拟及物理机制融合中的关键作用。以海南热带雨林国家公园为例，本文系统评估了“LiDAR+AI”融合技术在基于精细三维结构的森林冠层降雨截留估算、不同林龄与结构特征对蒸散发与径流的定量影响分析以及森林水生态系统服务的精细化核算3个关键领域的应用表现；结果表明，“LiDAR+AI”融合技术显著提高了模型的空间分辨率与预测精度，能够有效反映森林垂直结构对降雨再分配和蒸散过程的微调节机制。最后，提出了面向森林生态水文过程的“数据 ‒ 模型 ‒ 平台 ‒ 反馈”一体化融合建模框架，探讨了多元数据与机理模型深度融合的实现方式，并指出了当前在数据标准化、机理融合难度及计算成本等方面的挑战。该研究为构建高精度、可解释、具有工程应用潜力的森林生态水文过程模型提供了技术路径，为我国森林水生态系统服务评估与生态工程管理提供了科学支撑。
非二氧化碳温室气体与CO2的物理化学性质差异明显，排放总量大、来源分散、跨行业特征明显；在我国承诺2035年全经济范围温室气体减排国家自主贡献目标的背景下，开展非二氧化碳温室气体排放管控兼有挑战性和紧迫性。本文梳理了我国非二氧化碳温室气体排放管控形势，辨析了非二氧化碳温室气体的排放过程与形成机理、排放监测与核算方法、减排与资源化利用技术及措施、减排路径与治理策略等关键管控要素。提出了以系统治理为导向的管控思路，将非二氧化碳温室气体纳入统一治理范畴，构建“一体、两翼、三层架构、四类支撑”的总体治理框架，实施涵盖各类气体、主要行业、减排与经济社会发展、国内与国际等维度的一体化协同治理策略，关注人工智能技术赋能治理的路径创新。可在加强顶层设计与制度建设、强化科技创新与人才支撑、激发市场活力与产业创新、布局全球议程与国际合作等方面采取积极行动，加快完善我国非二氧化碳温室气体治理体系，推动全面温室气体减排并深度参与全球气候治理。