美国启动国家级AI4S战略平台 - 美国总统签署行政令启动Genesis Mission 由能源部牵头 17家国家实验室参与 建设覆盖AI 量子计算 先进实验装置与联邦科研数据的国家级发现平台 明确将AI4S提升至国家战略层级 [2] - 平台旨在打破数据孤岛 建立一套由数据 算力 实验构成的闭环系统 [3] 平台核心架构 - **数据层**：汇聚联邦政府数十年来积累的涉密及专有科研数据 构建高质量科学基座模型 以解决AI缺乏高质量训练数据的痛点 [3] - **算力层**：深度捆绑科技巨头 NVIDIA AMD Microsoft Google AWS等有望提供GPU 云平台和工程团队 [4] - **物理层**：部署机器人化学家与自动化合成设施 形成干湿闭环 使AI生成的配方能被自动合成与验证 [5] 激进实施时间表 - **60天内**：能源部须提交不少于20个国家级挑战清单 覆盖先进核能 电网现代化 关键材料 半导体 高端制造等 [6] - **90天内**：完成全美联邦算力与数据资源的彻底清查 [6] - **9个月内**：拿出完整实施方案和预算路径 定义平台架构 数据接入规则 对产业和高校的开放方式 [7] 重点应用领域 - 利用AI与高性能计算加速聚变与先进核能研究 包括堆型设计 燃料和结构材料开发等 [8] - 在电网现代化框架下 用AI优化电网运行与规划 提升在用电需求快速上升和可再生能源占比提高背景下的供电效率与稳定性 [8] - 在关键材料安全框架下 用AI参与关键材料替代方案设计 资源利用与回收工艺优化 削弱对境外供应链的依赖 [8] 计划旨在解决的行业痛点 - 打破数据孤岛与合成瓶颈 AI4S面临的最大障碍是缺乏高质量 标准化的实验数据以及验证速度慢 [9] - AI模型与科研超算消耗巨量电力 却缺少把算力规划 电网投资和能源结构统一建模的国家工具 [10] 计划的不确定性 - 行政令反复写明一切以国会拨款为前提 预算规模 节奏尚未落地 [11] - 科学界担心公共科研基础设施演变为少数科技巨头的数据与算力飞轮 [11] - 数据质量 保密分级等也将决定这一平台能否真正改变科研范式 [11] 对产业竞争格局的潜在影响 - 该计划的影响可能并非突然发明某个超材料 而是在需求结构 技术路线优先级和评价体系上重排棋盘 [12] - 对于全球电池产业而言 AI4S提供的是从依赖制造优势转向依托研发创新的战略机遇 AI4S正因范式转移而带来挑战 [13]

智源研究院的战略定位与行业角色 - 智源研究院作为非营利性中立机构，旨在成为具身智能时代的“安卓”操作系统提供者，而非直接制造机器人[5][6] - 通过建立互惠契约解决行业数据孤岛问题，承诺数据贡献越多，其训练的“具身大脑”在该厂商机器人上表现越好[4][6] - 以“不争利”的生态共建者姿态聚拢行业，吸引包括银河通用、智元、优必选等主要机器人公司CEO参与[2][6][31] 行业核心痛点与智源的解决方案 - 行业存在严重数据孤岛问题，轮式、足式机器人及机械臂、灵巧手之间的数据无法通用，导致重复开发[7][8] - 智源开源百万级高质量真机具身数据，并提供全流程开发平台RoboXstudio与数据软件框架CoRobot，降低创业公司底层工具开发成本[15][16][17] - 联合10家合作伙伴推出真机评测标准RoboChallenge，解决行业缺乏统一、可量化评测标准的问题[18][20] 技术平台与基础设施布局 - 发布RoboBrain 2.0 Pro通用大脑升级版，引入多巴胺模型使机器人能通过奖励机制学习，并提升空间理解能力[23] - 推出世界模型Emu 3.5，基于海量视频学习物理世界规律，减少对真机采集数据的依赖[23] - 提供FlagOS-Robo多芯片训练与推理一体化框架，解决异构芯片适配难题，目标是让机器人开发像搭积木一样简单[23][24] 生态影响与行业信号 - 智源通过提供标准接口和基准评测，正成为具身智能时代的基础设施“水电煤”[26] - 其做法标志着中国具身智能产业从单打独斗转向抱团作战、集体突围的发展阶段[31]

文章核心观点 - 人形机器人行业面临因硬件参数碎片化、控制协议封闭等导致的"数据孤岛"问题，这成为行业规模化落地的最大阻碍 [1][8][10] - 灏存科技提出"运动数据通用化"的破局思路，通过构建从数据采集到跨品牌适配的全栈技术体系，试图用一套标准化的人类动作数据驱动不同品牌的灵巧手 [2][4][5] - 该方案的核心价值在于不改变各企业硬件技术路线，而是将人类手部运动规律转化为全行业能共用的资源，以降低研发成本，加快产品落地速度 [4][8] 行业难题分析 - 硬件参数碎片化导致数据"水土不服"：不同品牌灵巧手的关节自由度、扭矩输出、运动范围差异显著，传统动捕数据映射到机器人时易出现动作僵硬或机械损坏 [8] - 控制协议封闭引发"重复造轮子"：主流企业多采用私有自研协议，研究者更换设备需重新开发接口，单款灵巧手完整适配周期长达1-3个月 [10] - 采集场景受限导致泛化数据"源头枯竭"：传统光学动捕系统依赖固定场地，难以覆盖工业、户外、家庭等真实复杂环境 [10] - 个体差异导致数据"千人千面"：人类操作员手型尺寸、运动习惯不同，原始数据若未经标准化处理会切断跨场景复用可能 [10] 灏存科技的解决方案 - 打造"运动数据通用化"系统：将人体动作解耦成不依赖硬件的通用运动参数（如手部21个关键关节旋转角度），再根据预设硬件信息自动完成运动映射和参数调整 [4][5][14] - 系统已实现让通用数据精准适配灵心巧手LinkerHand、傲意ROHand、强脑科技Revo、因时RH系列、灵巧智能DexHand等主流灵巧手 [14] - 设备端到端传输延迟进入毫秒级，确保人体动作与灵巧手执行同步响应，并支持多设备协同（如全身动捕+数据手套联动） [15] 核心硬件产品 - MOTCAP G6s数据手套：聚焦手部精细动作精准采集，具备低延迟同步和即穿即用特点，能自适应不同手型，支持全无线连接 [16][20] - MOTCAP M11全身便携式动捕系统：摆脱对固定摄像头和专业团队的依赖，支撑全身协同动作数据采集，可适配不同身材操作员，原生支持Windows、Ubuntu系统，能与ROS、MuJoCo无缝对接 [18] 行业先驱实践对比 - 特斯拉Optimus路径：通过垂直整合与数据规模构建通用性，其灵巧手控制依赖端到端神经网络，形成高度复杂的"内部通用语言"，试图以硬件统一带动数据统一 [21][22] - Figure AI路径：追求语义层面通用性，通过训练"行为基础模型"使机器人能理解自然语言指令并自主规划动作，试图摆脱对特定硬件底层编程的依赖 [22][23]

AI Agent在供应链领域的应用前景与核心价值 - AI Agent被视为推动人工智能深入业务场景、实现效率跃迁的核心抓手[1] - 行业需要全链条协同智能以释放供应链最大价值，而非单点优化[1] - 供应链领域是AI场景落地最关键领域之一，挑战在于将技术转化为跨企业、跨行业、跨领域的协同行动[1] 当前AI应用落地的主要挑战与“影子AI”现象 - 尽管90%的企业员工高频使用通用大模型，但仅5%的企业能获得可量化的商业回报[2] - 95%的企业AI投入陷入“打水漂”境地，核心症结在于通用大模型与企业实际业务需求脱节[2] - 通用大模型难以完成从“提供思路”到“解决问题”的转化，例如在仓库运营中仍需大量人工介入[2] 供应链智能体的具体实践与效率提升 - 神州控股旗下科捷发布供应链智能体“小金”，致力于破解通用大模型与企业个性化需求之间“最后一公里”难题[3] - 该应用可覆盖80%以上的数据查询场景，将日常查询效率提升90%[3] - AI与大数据技术能促进跨境电商、国际物流、金融结算等环节无缝衔接，推动服务贸易全链条提质增效[3] 市场规模与企业需求 - 全球生成式AI市场规模未来将触及10万亿美元，各行业对智能化转型存在迫切需求[4] - 供应链正成为私域领域的可信大数据风口，需要汇聚过去形成的信息孤岛数据[3] - 企业面临外部环境不可预测与客户需求急迫的双重压力，供应链从弹性变得越来越紧绷[5] 行业对AI解决方案的具体期望与现状 - 企业需要从响应式解决方案转向可预测性方案，这必须依赖大数据或AI强力支持[5] - 供应链计划准确率即便达到70%以上依然不够，企业希望有一键解决的AI方案进一步提高效率[5] - 未来行业竞争主战场将聚焦于“AI应用工艺”，尤其是能解决实际业务问题的工业化落地能力[5] 人才培养与产学研合作 - 高校正加快培养数字加交通的复合型人才，例如设立供应链管理、大数据管理与应用等专业[6] - 产学研合作推动打破数据孤岛，构建跨部门、跨区域、跨行业的数据流通机制[6] - 合作旨在攻克共性技术，在交通与物流等领域形成自主可控的技术体系，推动数字技术从实验室走向实际应用[6]

文章核心观点 - 宠物智能用品市场面临数据孤岛和同质化竞争问题 但行业焦点正从硬件创新转向生态协同[1][2][5] - 行业形成三大生态阵营竞争格局 包括星宠联盟、新瑞鹏医疗集团和小米为代表的跨界企业[7][8][9][10] - 未来行业赢家将是能打破数据隔阂、构建完整服务生态的平台型企业 而非单一硬件厂商[13][14][16] 市场规模与竞争格局 - 宠物智能用品市场规模达102亿元 占整体宠物用品市场20%[4] - 行业同质化竞争激烈 价格战压缩利润空间[5] - 数据孤岛现象严重 设备间缺乏有效互联 用户需切换多个APP[1][5] 主要生态阵营分析 星宠联盟（以小佩PETKIT为代表） - 联盟成员包括小佩、爱宠医生、摸摸哒等五家企业 从智能硬件切入市场[8] - 纵向延伸至智能用品和宠物食品 布局超100家线下宠物生活馆[8] - 小佩PETKIT年销售额突破10亿元 已实现盈利 成为中国宠物品牌出海第一梯队[8] 新瑞鹏医疗集团 - 以"医疗+生态"为核心 通过润合集团实现药品器械集采降低成本18%[9] - 与平安保险合作开发宠物医疗险 覆盖300+疾病种类 2024年保费收入突破10亿元[9] - 2023年整体毛利率仅5% 2024年亏损收窄至5亿元 面临合规与信任危机[9] 小米为代表的跨界企业 - 通过开放物联网平台和供应链能力赋能生态链企业[10][11] - 2024年东南亚市场销售额增长近2倍 菲律宾宠物喂食器类目增长超30倍[10] - 2025年7月多款智能宠物喂食器销量达数千至上万台[10] 行业发展趋势 - 企业盈利模式从硬件销售转向后续服务订阅、保险佣金等高毛利业务[14] - 资本市场评估标准从产品功能转向生态融合性[15] - 行业最终赢家将是能构建数据联合和商业联盟的生态系统主导者[16]

AI在药物研发中的应用 - AI技术改变靶点发现模式，从传统假设驱动转向数据驱动，大幅提升数据分析规模和研究效率 [2] - AI蛋白结构预测和虚拟筛选技术能快速预测有效药物分子，在48小时内筛选1亿个化合物 [3] - AI在临床试验中优化患者招募标准，使入组速率提升超30%，准确率较传统模式提高3倍以上 [5] - AI临床试验预测引擎"inClinico"已准确预测多项临床试验Ⅱ期至Ⅲ期的转化结果 [5] - AI优化临床试验方案，缩短转化周期，临床研究报告初稿生成时间减少90%，总体节省45%时间 [5] AI药物研发的市场前景 - 2025年全球AI临床试验市场规模预计达26亿美元，2034年预计超过2236亿美元 [6] - AI临床试验市场处于爆发式增长前夕，技术革新将极大提升行业运行效率 [6] - 监管框架滞后性与数据隐私保护、技术滥用等伦理风险是制约行业发展的关键瓶颈 [6] AI药物研发的技术突破 - 复旦大学利用云上科研智算平台CFFF发现帕金森病全新治疗靶点并筛选出候选药物 [1] - 从7000余种小分子化合物中快速找到可有效抑制FAM171A2蛋白和病理性α-突触核蛋白结合的小分子 [3] - 从6361种脑脊液蛋白中筛选出4种与阿尔茨海默病高度关联的蛋白，提前15年预测发病风险且精度超987% [3] AI药物研发的挑战 - "数据孤岛"问题制约"AI+医药"技术潜能释放，未来5到10年需在高质量数据生成方面投入更多精力 [7] - AI药企普遍使用公开数据发展算法技术，未来将形成大量标准化数据缺口 [8] - 更深层挑战在于信任机制及AI工具与临床工作流的融合程度 [8]

战略篇 - AI战略成功的关键在于与业务的深度融合而非技术领先 技术领先但缺乏业务场景融合的项目易失败 银行业通过成熟AI技术强化风控降低坏账率 零售业通过AI优化供应链预测减少库存积压提升门店坪效 [2] - 并非所有问题都适合用AI解决 传统统计方法或自动化脚本可低成本高效解决的问题无需强行上AI 某公司曾用AI处理销售报表分析导致资源浪费且效果不佳 [3] - 追求长期价值的AI战略更易成功 短期ROI不明显但战略价值高的AI应用如用户画像和个性化推荐可提升用户粘性构建竞争壁垒 亚马逊早期推荐系统投入虽未直接盈利但长期形成护城河 [4] - AI项目成功标志是业务价值提升而非技术先进性 不以业务价值提升为目标的AI项目均被视为无效 企业需以实际业务提升评估AI投入产出 [5] 技术篇 - 影响AI落地的最大因素是"数据孤岛"而非人才或资金 数据分散标准不一导致AI模型训练和部署困难 大型企业需先进行数据治理和流程再造 [6] - 购买现成AI解决方案比完全自研更适合大多数企业 除非AI是公司核心竞争力否则无需从零研发 成熟AI平台和行业工具可快速实现AI能力 [7] - 模型实用性和可解释性比参数规模更重要 复杂深度学习模型可能成为"黑箱" 简单模型如决策树和逻辑回归更易理解信任和排查问题 [8] - 模型安全性、伦理与责任是红线 AI系统需建立完善数据治理和隐私保护机制 多层级安全防护和数据权限管控确保系统安全性 [9] 人才与组织篇 - 企业更需要既懂业务又懂AI的复合型人才而非单纯AI科学家 AI产品经理和解决方案架构师是连接技术与业务的关键桥梁 [10] - 提升全体员工AI素养比依赖个别AI精英更重要 全员AI培训可形成学习应用AI的整体氛围 类似丰田"改善"文化的"AI赋能"文化更有效 [11] - AI落地失败主因是组织文化和沟通问题而非技术 业务部门不配合需求不明确或缺乏高层支持导致项目失败 [12] - AI时代需要跨多领域人才而非单一技能人才 融合不同专业知识的跨领域人才能更好应对复杂多元业务需求 [13] 实施运营篇 - AI落地需持续运营优化而非一次性投入 数据变化和业务需求调整要求AI模型持续监控评估和迭代 需专门MLOps流程和团队支持 [14] - 专注于边界明确的小问题比颠覆行业更易成功 解决具体小问题如优化门店补货效率比构建"工厂大脑"更现实 [15][16] - AI工具的员工体验比模型智能更重要 操作复杂界面反人类的AI工具难以推广 简洁易上手的设计可提升采纳率 [17][18]

网络安全体系挑战 - 企业在推进网络安全体系落地时面临数据孤岛问题，根源在于安全设备"万家造"以及业务、安全"两张皮"的现状 [1] - 过去10年间数据对安全的重要性呈指数级增长，但由于缺乏统一体系或体系割裂，形成"数据孤岛"，严重阻碍安全体系落地 [3] - 安全设备"万家造"导致数据格式不统一、接口不兼容、采集能力参差不齐，安全运营中心汇集的数据杂乱无章、彼此孤立 [3] 安全设备碎片化问题 - 某头部金融机构部署的防火墙涵盖数十种型号，涉及国内外不同品牌，形态包含硬件、软件及云部署等多种模式 [3] - 设备、平台、能力、中心难以统筹纳管，碎片化问题严重，影响全域态势感知和快速研判、应急响应能力 [3] - "万家造"的劣势在印巴冲突中体现，印度装备因标准不一、数据流通不畅、控制协同不好导致实战能力大减 [3] 业务与安全脱节案例 - 某企业财务系统收到大量疑似正常行为的访问请求，因数据未同步安全部门，导致敏感财务数据泄露 [4] - 安全人员需结合财务系统日志、网络异常访问、流量告警等综合分析才能还原数据窃取事件 [4] 安全体系建设制约因素 - 企业安全投入不足、产品新旧难兼容是制约整体安全体系建设成效的重要因素 [4] - 三大障碍（数据孤岛、投入不足、兼容性问题）关乎客户经营和产业发展，需全局思考突围之道 [4]

网络安全行业现状与挑战 - 数据孤岛问题突出 根源在于安全设备"万家造"以及业务、安全"两张皮"的现状 导致安全体系难以落地 [1] - 过去10年间数据对安全的重要性呈指数级增长 但缺乏统一体系或体系割裂 形成数据孤岛 [1] - 某头部金融机构部署的防火墙涵盖数十种型号 涉及国内外不同品牌 形态包含硬件、软件及云部署等多种模式 [1] - 安全设备数据格式不统一、接口不兼容、采集能力参差不齐 导致安全运营中心汇集的数据杂乱无章、彼此孤立 [1] 企业安全实践案例 - 某企业财务系统收到大量疑似正常行为的访问请求 由于数据未及时同步安全部门 导致大量敏感财务数据泄露 [2] - 安全人员结合财务系统日志、网络异常访问、流量告警等综合分析 才还原了数据窃取事件 [2] 制约安全体系建设的因素 - 安全投入不足、产品新旧难兼容 是制约整体安全体系建设成效的重要因素 [2] - 三大障碍（数据孤岛、安全投入不足、产品新旧难兼容）不仅关乎技术 更关乎企业经营、产业发展 [2] - 内生安全体系落地亟需全局思考 [2]

政务数据共享条例核心内容 - 我国首部政务数据共享行政法规《政务数据共享条例》将于2025年8月1日施行 共8章44条 填补立法空白 [1] - 条例系统建立共享管理制度 破解数据共享障碍 提升政府数字化治理能力 [1] - 政务数据定义为政府部门履职中收集产生的非国家秘密数据 [3] 管理体制创新 - 构建覆盖各级政府的共享工作体制 明确部门主体责任 设立专门工作机构 [3] - 改变数据部门单方担责模式 压实业务部门责任 奠定高质量数据共享基础 [4] - 建立统一目录体系 推动全量覆盖 互联互通的全国一体化政务数据目录 [4] 数据共享规则 - 数据按共享属性分为无条件共享 有条件共享和不予共享三类 [6] - 明确工作时限：无条件共享1个工作日内答复 有条件共享10个工作日内答复 [6] - 细化数据收集 共享申请 数据回流等操作流程 提升共享效率 [5] - 规定同意共享后20个工作日内完成数据共享 材料不全需一次性告知 [6] 平台支撑体系 - 整合构建全国一体化政务大数据体系 实现各级平台互联互通 [6] - 建立"1+32+N"立体化框架 破解条块分割难题 [7] - 通过统一平台推进跨层级 跨地域 跨系统 跨部门数据共享 [7] 数据安全保障 - 按照"谁管理谁负责 谁使用谁负责"原则明确安全责任主体 [9] - 数据使用中出现安全问题由需求部门承担责任 缓解提供部门担忧 [9] - 设置投诉举报机制保障公民和企业合法权益 [9]