推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，提升产业创新能力是我国战略性新兴产业迈向全球产业链中高端，实现高质量发展的关键。本文通过系统分析战略性新兴产业高质量发展的本质要求及内涵特征，研判全球战略性新兴产业发展格局变化及趋势，分析我国战略性新兴产业发展现状、问题及挑战，提出“创新驱动、企业主体、开放融合”的战略性新兴产业高质量发展思路和“体系融合、协同发展，自主可控、开放创新，企业主体、市场机制，前瞻布局、高端引领”的发展原则，研究提出各领域重点发展方向及“系统性提升、融合式创新、市场化推动、引领性发展”的发展策略，以期为战略性新兴产业高质量发展提供参考。
新一代信息技术作为战略性新兴产业的重要组成部分，对经济社会全局和长远发展具有重大的引领带动作用；是培育新质生产力的基石，是开辟发展新领域新赛道、塑造发展新动能新优势的重要依托。本文从新一代信息技术产业的内涵出发，系统梳理了新一代信息技术产业典型领域的全球发展态势，总结了我国新一代信息技术产业的整体发展现状和典型领域发展态势，分析了新一代信息技术产业发展面临的机遇与挑战。着眼于高质量发展的要求，提出了新一代信息技术产业发展的对策建议：坚持运用体系工程思维，巩固提高一体化战略体系和能力；加强关键核心技术攻关，强化产业基础能力；构建产业融合集群发展，突出以企业为主体；以场景驱动的创新为牵引，促进开放式创新生态构建；推动“产学研用金”协调发展，培育高水平人才队伍。
新材料是新兴产业和未来产业发展的根基，是抢占科技和经济发展制高点的重要领域，也是我国推进新型工业化的重要驱动力。本文梳理了新材料在信息、能源、生物、深空与深海探测等领域的发展趋势，发现新材料联用或与其他学科、领域的深度融合正在成为新材料发展的重要特点；系统分析了我国新材料产业在规模、技术创新能力、企业和集群等方面的发展现状，总结了新材料产业发展存在的关键原材料依赖进口、核心装备尚未实现自主可控、高端产品自给率不高、部分重点产品缺乏应用迭代、标准和评价体系不完善等问题；提出了面向新兴产业亟需发展的9 个重点方向以及面向未来产业亟需布局的7 个重要方向。为推动新材料产业的高质量发展，研究建议：着力筑牢新材料产业发展根基，扎实提升新材料产业链水平，营造良好的产业发展生态环境，完善产业发展配套政策。
虚拟现实（VR）技术以高度沉浸感为用户带来全新的多感官交互体验，推动产生新兴服务业态并以新服务模式促进传统行业转型升级，推动高附加值、高层次和多元化服务产业体系建设。本文梳理了VR产业链结构和关键技术发展现状，剖析了VR与服务业融合应用的前景、方法与场景分类，分析了VR产业的发展趋势以及我国VR产业在产业链供给、应用落地、行业规范和专业人才培育等方面面临的主要问题。研究建议：加强基础研发投入，突破核心技术难点；培育领头试点项目，打造示范应用平台；构建配套服务体系，营造良好的产业发展环境；健全高技能人才队伍建设，提升我国在全球VR产业布局中的竞争优势，加速服务业的智能化、交互性、定制化发展。
“车能路云”融合发展将汽车、能源、交通、互联网云有机地融为一体，有利于加速形成智能、低碳、安全、高效的全新出行与生活生态体系，高质量推进汽车产业发展；在新技术形势下，进一步形成“智能的车+互动的能+数字的路+协同的云”的良好生态，充分发挥其价值优势是未来我国“车能路云”融合发展的重要任务。本文结合新能源变革、智能网联汽车发展、人工智能以及碳中和等新技术形势，分析了我国汽车产业发展的形势；从车端、能源节点、路端、云端与产业融合5 个方面，介绍了“车能路云”的系统构成、发展现状、相互关系与总体框架，并对我国“车能路云”融合发展面临的挑战进行了总结。在此基础上，提出了“车能路云”融合发展的建议，涵盖坚持应用导向、推动正向创新、城市级应用示范、多元化撬动投入以及促循环产生成效5 个方面，以期为我国“车能路云”高质量发展提供参考，推动汽车强国、交通强国、制造强国的建设。
绿色环保产业兼具带动经济增长和应对环境问题的双重属性，“四链”深度融合是绿色环保产业实现高质量发展的重要支撑，是实现“双碳”目标的重要抓手。本文通过深度分析企业不同发展阶段“四链”融合特征，结合产业发展现状，发现在企业创立初期，资金链是关键，创新链与人才链驱动，逐步形成产业链；在企业成长期，主要靠资金链驱动，人才链与创新链支持，拓展产业链；而对于成熟期的企业，可依据产业链进行战略布局，维持创新链。研究发现，绿色环保产业“四链”融合主要存在创新链与产业链衔接不紧密、资金链对各链的支撑度较弱、人才链与创新链和资金链融合度不够等问题。研究建议，制定低碳创新战略路线图，明确“四链”融合发展路径；提高创新链与产业链适配度；优化资金链，提高与各链融合度；完善人才链，注重人才培育；企业根据自身发展阶段，明确驱动链，保障“四链”有效融合。
在国家“双碳”战略目标、欧盟碳排放交易体系改革的双重驱动下，我国制造业实施节能、减污、降碳协同增效，尽快实现低碳和零碳转型，成为关注焦点和发展亟需。本文重点探讨了欧盟碳边境调节机制（CBAM）对我国制造业的影响，基于此梳理了近零碳制造体系的概念特征，从关键技术、计量基础、市场驱动力等主要维度出发，详细阐述了近零碳制造体系的核心内容。分别从产品制造、电力供应两方面，提炼了近零碳制造体系的技术发展方向，建议形成“源网荷”碳计量系统以细化碳排放责任；借鉴国外碳市场发展经验并分析我国碳市场发展格局，在理论层面探讨了未来我国碳市场构建路径以促进近零碳制造体系发展。提出的近零碳制造体系实践方案，可为深化“双碳”背景下我国制造业高质量发展、开展CBAM背景下我国制造业低碳转型建设研究提供先导性和基础性参考。
固废资源化利用可以节约大量的资源和能源，具有循环利用、节能减碳的优势，对于推动加快形成绿色低碳生产方式和生活方式、实现“双碳”战略目标、促进美丽中国建设具有重要意义。本文结合典型案例分析，梳理了国内外固废资源化利用产业的发展现状，分析了我国固废资源化利用产业在产业化进程、资金投入、技术创新等方面存在的主要问题。在此基础上，提出了我国固废资源化利用产业的发展建议，推动产业化进程，促进“产业链、创新链、人才链、资金链”融合赋能；加大激励支持力度，夯实金融保障基础；打造科创资源高地，强化项目示范引领；集聚人才优势，搭建高水平合作平台，全面推进固废资源化利用产业的高质量发展。
群体智能是新一代人工智能的重要组成部分，在激发汇聚创新力量、耦合集成大规模智能系统方面发挥决定性作用，对于促进人工智能与传统产业的深度融合、推动国民经济持续发展都具有重大意义。本文凝练了群体智能的技术体系，总结了其主要的技术方向，包括：多智能体系统与优化决策、无人集群系统、开源群智软件和群智联邦学习等；论述了这些核心技术面向应用场景，形成感知 ‒ 认知 ‒ 决策 ‒ 行动的智能化回路，以分布式数智化模式支撑平台经济，重塑产业发展和数字经济产业生态。根据上述技术体系的赋能对象和应用模式，深入分析了与群体智能相关的核心产业，特别是软件服务产业、智慧城市产业群、基于无人集群的智慧农业和智慧港口产业等对群体智能技术的不同需求和赋能路径。最后，提出了群体智能赋能相关产业的发展建议：持续推动群智开源社区的建设，打造人工智能科技创新生态系统的智力内核，加速无人集群系统的国产化替代、集成攻关和推广应用。
多个自主智能系统通过信息、行为交互构成的多机协同智能，代表着未来智能系统的必然发展趋势，是我国新一代人工智能规划部署的主攻方向，也是支撑国防、社会安全的核心技术和推动制造业由大到强的必由之路。开展突破多机协同智能技术发展研究，对于推动我国军事智能、智能产业高质量发展、加快工业转型升级具有重要意义。本文基于多机协同智能系统当前面临的难以适应复杂任务这一挑战，从基础理论和核心关键技术两个层面出发，系统地梳理了多机协同智能的研究现状，分析了制约基础理论与关键技术发展的主要瓶颈性问题，并以多机协同智能制造为典型应用，剖析理论与技术发展中存在的问题。研究认为，多机协同智能将朝着人机群组智能的方向发展，为抢占发展先机，需及早布局人机群组智能的基础理论探索，加速核心技术突破，并加快应用示范。
随着智能化技术和无人系统技术的快速发展，智能无人集群系统跨域协同的概念应运而生并得到了广泛关注与深入研究，智能无人集群系统跨域协同技术逐渐成为世界各国抢占无人系统技术竞争中的制高点。本文从我国智能无人集群系统跨域协同技术的发展需求出发，梳理了海空、空地以及海陆 / 海陆空等典型无人场景跨域协同技术的研究现状；深入分析了智能无人集群系统跨域协同技术的发展现状、技术需求以及未来的重点研究方向。最后，从总体思路、体系架构、理论创新和技术攻关4 个层面，提出了推动智能无人集群系统跨域协同技术稳健与快速发展的对策建议，以期促进我国无人系统应用能力的持续提升。
端云协同智能计算是大数据、云计算、边缘计算发展的产物，可在保护用户隐私的前提下显著提升数据利用率，实现智能计算实时响应能力与服务鲁棒性的优势互补，而相应技术研发和实践应用具有复杂性。本文剖析了端云协同智能计算的应用价值，凝练了端学习效率优化、端少样本过拟合、端模型定制化、分布差异下虚假关联学习、通信开销与计算效率平衡等方面的技术难题；系统梳理了端云协同智能计算中主流方法研究进展，涉及作为应用基石的高效计算硬件、以端为中心的协同计算、以云为中心的协同计算、端云双向协同计算、可信端云协同智能计算等主要方向；总结了推荐系统、自动驾驶、安防系统、教育模式等端云协同智能计算的垂直领域应用情况。着眼端云协同智能计算的未来发展，需重点研究云资源在端模型个性化中的应用策略、端云协同多目标优化算法、端 ‒ 端与云协同计算的优化策略。
具身智能是新一轮科技革命与产业变革中的战略性技术，是当前世界各国重点竞争的前沿高地之一；移动操作机器人系统因其优秀的运动、规划、执行能力成为具身技术首选的硬件载体；基于具身智能的移动操作机器人系统作为实现跨领域、多场景、多功能的自主具身智能平台，将成为引领未来新一代信息技术和人工智能发展的关键。本文从基于具身智能的移动操作机器人系统发展的需求出发，总结了基于具身智能的移动操作机器人系统的发展现状，分析了该领域发展面临的问题和挑战，提出了涵盖多模态感知技术、世界认知与理解技术、智能自主决策技术、运动与操作联合规划技术等基于具身智能的移动操作机器人系统的关键共性技术。基于此，本文从国家政策倾斜、共性技术突破、交叉学科建设与人才培养、综合验证平台构建等方面提出了对策建议，以期助力具身智能发展浪潮下我国移动操作机器人领域的长足发展。
空间机器人能够适应空间极端环境，突破人类太空探索的极限，极大地提高空间操控的安全性和经济性，是提升空间科学技术水平的核心装备，可为航天事业发展提供重要支撑和有力保障。本文详细阐述了发展航天器自主维护空间机器人技术对于推动我国航天强国建设、促进国防科技发展以及引领变革性技术创新等方面的重大价值；从政策、技术、市场等角度，分析了国内外空间机器人的发展现状及趋势；剖析了目前我国航天器自主维护空间机器人的技术挑战与面临问题；基于国家重大战略需求、研究基础及发展方向，论证了面向航天器自主维护空间机器人的发展体系和突破路径。研究建议：加快科技创新2030—在轨服务重大专项实施，加大空间机器人智能操控基础研究支持力度，加速构建政府 ‒ 企业 ‒ 高校协同发展创新机制，加强空间机器人国际合作、引进国际高端人才。
自动驾驶是计算机视觉重要的研究方向，具有广阔的应用前景。纯视觉感知方案在自动驾驶场景中具有重要的研究价值。不同于传统相机，脉冲视觉传感器能更加灵敏地感受光子，具备比传统视频快千倍以上的成像速度，具有高时间分辨率、高动态范围、低数据冗余和低功耗等优势。本文面向自动驾驶场景，总结了脉冲相机的成像原理、感知能力与优势；围绕自动驾驶相关视觉任务，详细介绍了脉冲视觉影像重建原理与方法，讨论了基于传感器融合的影像增强技术路线；归纳总结了基于脉冲相机的运动光流估计、目标识别检测分割与跟踪，以及三维场景深度估计算法进展及技术路线；梳理了脉冲相机数据及感知系统的发展现状，分析了脉冲视觉的研究挑战；研究提出了潜在解决方案及未来研究方向。脉冲相机及其算法和系统在自动驾驶领域具有巨大潜力，是未来计算机视觉的主要研究方向之一。
近年来，我国自动驾驶研究逐步从聚焦于单车智能技术向车路协同技术转变，为智能交通产业发展带来了重大机遇；我国在车路协同感知领域的研究虽处于起步阶段，但注重技术推动，未来发展前景广阔。本文致力于深入探讨车路协同感知技术的发展动态，梳理了车路协同感知基础支撑技术的特性和发展现状，厘清了车路协同感知技术的研究进展，探讨了其技术发展趋势，并针对推动车路协同感知技术发展提出了一系列建议。研究表明，车路协同感知技术正朝着多源数据融合方向发展，主要集中在纯视觉协同感知技术优化、激光雷达点云处理技术升级、多传感器时空信息匹配与数据融合技术发展以及车路协同感知技术标准体系构建等方面。为进一步促进我国车路协同自动驾驶产业的迅速成长，研究建议，加大对多模态车路协同感知技术的研发投入、深化行业间的合作、制定统一的感知数据处理技术标准并加速技术应用普及，以期推动我国在全球自动驾驶竞争中赢得主动，推动自动驾驶行业稳定持续发展。
环境司法审判是生态环境治理体系的重要组成部分，基于生成式人工智能（AI）技术的突破而形成的AI 大模型为环境司法审判工作转向更高水平的智能审判体系提供了重大机遇。本文围绕推进AI 大模型技术与环境司法审判工作融合、实现环境司法审判工作创新发展的主旨，探讨了AI 大模型在环境司法智能审判中的赋能作用和应用实践，凝炼了当前环境司法AI 大模型存在的数据质量“低劣”“算法黑箱”引发偏见、深度应用能力不足等突出问题；以生态环境保护类案件应用为例，构建了基于AI 大模型的环境司法智能审判系统，阐述了相应系统的架构设计以及涉及的技术要素。进一步提出了注重顶层设计、建设环境司法高端智库，建设环境司法数据中台、健全司法数据标准及规范体系，构建算法治理机制、促进环境司法审判公平正义，完善环境司法多元问责机制、筑牢司法监督管理体系等发展建议，以期丰富环境司法审判工作的前沿技术认知，加快环境司法的智能化、智慧化、现代化转型进程。
In the era of big data, the widespread adoption of Internet applications and information services has resulted in the extensive collection of individuals' sensitive biological information, increasing the risk of privacy breaches. Event cameras, as novel bio-inspired sensors, exhibit characteristics such as low latency, high dynamics, and texture independence. They offer a fresh technological approach to addressing privacy protection issues on the data side, making them suitable for private applications like home monitoring. This study thoroughly analyzes the research background of using event cameras for privacy protection, focusing on the privacy leakage issues of the big data era and the advantages of event cameras in privacy protection. It systematically reviews traditional methods for protecting sensitive bioinformation privacy, including face-template-based privacy protection, deidentification-based privacy protection, and privacy protection based on point cloud chaotic encryption. Additionally, it has examin the research progress in privacy-preserving event perception methods, including pedestrian re-identification, gesture recognition, and facial analysis. Further, the study also summarizes advancements in event-based image reconstruction and restoration, including intensity image reconstruction, image restoration, and video reconstruction, based on six algorithms. The results demonstrated that existing reconstruction algorithms have limited capability in recovering texture information, and the feasibility of the privacy protection technology based on event cameras is confirmed. For the future scaled-up application of event cameras, development recommendations are proposed, including reducing hardware costs, improving algorithm networks, and driving initiatives from a market perspective, aiming to provide a foundational reference for the deepened application of privacy protection using event cameras.
智能制造是推动我国制造业转型升级、提升产业竞争力的系统工程，也是实施制造强国战略的关键环节，深入推进智能制造需要坚持思想创新，从哲学根源出发制定科学发展战略。本文采用现象学还原论和本体论的透视方法，从技术哲学视角出发，集成系统辩证逻辑推理，识别智能制造人机协同技术“难问题”，基于科学知识论的立场洞察相应哲学本质。研究发现，显性知识和隐性知识普遍存在于制造技术活动中，而长期以来的技术发展忽略了隐性知识的重要性；对人类主体存在不合理的“理性人”假设，忽视了其在制造系统中发挥的关键作用。为此，通过本体技术反思，提出了基于“物联网、知联网、身联网”的笛卡尔式智能制造技术发展路径，进而建立了基于“行为导向、指示表征、具身嵌入”的海德格尔式智能制造系统架构；由此溯源推因，构建了面向“难问题”消解的“数据驱动、功能表征、具身融合”三阶段递进发展的人机协同知识范式。为了高效推动新一代智能制造发展，可构建知识工程分类评估体系，应用理论认知模型来推动技术难题解决并制定产业扶持政策，建立多侧应用型智能制造公共服务平台以强化知识流通与整合应用。
空间资产是国家的重要战略资产，有效控制其所面临的各类风险将有助于推动空间资产效益最大化，提高对国家安全与发展的贡献率，推动航天强国建设。本文首先讨论了空间资产的定义与内涵，认为从狭义来讲空间资产主要包含我国所有的在轨航天器，广义来讲还包括与其相关的一些关联资产和无形资产。其次，从多个维度梳理了空间资产的潜在风险源，并划分为技术、军事和管理三大类风险，其中技术类风险包括碰撞解体、爆炸解体、载荷故障、凯斯勒效应等；军事风险包括将航天器作为武器或武器平台等风险；管理风险主要指管理制度不匹配、无形资产流失等；之后针对技术类风险初步讨论了空间资产风险量化评估方法，建立空间资产价值的量化评估模型，并简要分析可能的风险控制方法。最后，面向空间资产风险事件的处置应对问题，提出初步的风险事件分级模型及处置应对需重点考虑的几个方面，如体制机制的建立、应对预案的制定、责任主体的划分、处置行动的落实与监督等。
平陆运河是西部地区陆海新通道骨干工程，其建设过程将产生涵盖23 种岩土类型、成分杂且分布散的土石方约3.39×108 m3，因而土石方资源化利用是建设平陆运河绿色工程的重要组成部分；正在实施的土石方利用途径以抬填造地为主（占50%以上），存在高品质的资源化利用率低、产品应用需求研究滞后、创新技术少、数字化程度低、碳排放评价缺失等基础问题，阻碍了平陆运河土石方的多路径高效利用。本文针对相关基础问题，着重从资源化、数字化、低碳化的角度出发，提出了平陆运河土石方利用创新解决途径：挖掘工程自身及周边地区的潜在应用需求，根据不同岩土的类型分别形成利用途径，实现多场景应用和多路径利用；构建开挖区土石方地质信息模型、土石方信息数据库等，形成土石方的数字化“挖 ‒ 运 ‒储 ‒ 用”技术；建议针对多利用路径的碳排放进行生命周期评价，结合土石方数据库开展碳排放的动态评价，研发模块化移动式处置装备、原位利用技术以支持实现降本减碳。在平陆运河工程的现状基础上，资源化、数字化、低碳化的有机结合将为平陆运河绿色工程建设提供坚实支撑，也可为后续其他工程的土石方多路径利用提供技术参照。
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近年来，全球人工智能进入快速发展的新阶段，相关技术正在不断取得突破性进展。我国把人工智能作为战略性新兴产业培育的重要方向，加快推进重大应用场景创新布局，积极推动新一代人工智能与经济社会各领域的深度融合。中国工程院“新一代人工智能及产业集群发展战略研究”咨询项目，从多机协同智能系统、端云协同智能、具身智能、自动驾驶和无人集群系统等角度，讨论了当前人工智能的技术、系统以及应用，分析了我国人工智能重点领域和创新平台的发展情况，并结合全球人工智能产业集群发展趋势，着重围绕人工智能核心技术形成的产业、赋能的产业和潜在重塑的新产业进行深度研究，提出了未来我国新一代人工智能发展的关键技术和重点方向。（封面图片为“机器狗”四足巡检机器人在巡检）
