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报告:全球区域化趋势已基本形成,长三角这项能力需加强
第一财经· 2025-11-10 02:12
全球供应链与产业格局演变 - 全球供应链呈现去集中化、近岸化和回流趋势,区域化、板块化格局基本形成[1] - 芯片等核心领域的供应链回流趋势明显[1] - 工业机器人与智能制造系统高度连接推进硬件发展[1] - 人工智能深度融入多场景应用,多模态运用将加速[1] - 算力集中突破导致能源竞争白热化,能源转型成为全球产业重构关键力量[1] - 技术贸易管控引发部分脱钩与产业分区,产业政策与贸易政策深度结合[1] - 数字基础设施及价值链高端服务能力成为产业基础竞争力[1] 上海及长三角产业竞争力表现 - 上海产业国际竞争力处于结构性升级关键阶段,结构优化效果凸显但需增强动能实现系统升级[1] - 上海及长三角产业效率提升最快,国际国内市场表现是支撑竞争力的重要支柱[2] - 产业集聚度和投入服务化能力是近年政策投入重点,效果将在后期集中体现[2] - 新能源汽车、传统行业、生物医药、集成电路、船舶和海工产业增长显著,成为支撑总指数的重要动力源[2] - 先进材料、人工智能、民航产业贡献度相对较低,但处于技术积累和市场开拓关键时期,有望成为新增长点[2] - 传统产业有巨大提升空间,技术进步和潜能较强[2] - 上海优势在全球市场,需更好联动内需市场[2] 重点产业创新与出口结构 - 新能源汽车、集成电路和船舶海工产业的创新领域转化能力显著[2] - 人工智能、先进材料、生物医药、传统产业的创新转化能力有不同程度下滑[2] - 出口结构正经历深刻变革,未来产业发展将朝向智能化、绿色化和融合化深度发展[2] 全球产业环境挑战与应对 - 全球产业格局经历深度重构,单边主义保护主义抬头,供应链重构与市场分化交织[3] - 国际竞争赛道更宽、规则更复杂、挑战更严峻,技术革命和产业革命加速突破[3] - 需充分利用创新策源引领力、产业安全支撑力、协同开放融合力来提升产业国际竞争力[3]
七部门:到2030年人工智能深度融入交通运输行业 智能综合立体交通网全面推进
智通财经网· 2025-09-26 07:57
总体目标与要求 - 到2027年,人工智能在交通运输行业典型场景广泛应用,综合交通运输大模型体系落地部署,普及应用一批智能体,建成一批标志性创新工程 [1][3] - 到2030年,人工智能深度融入交通运输行业,智能综合立体交通网全面推进,关键核心技术自主可控,总体水平居世界前列 [1][3] 加大关键技术供给 - 开展应用技术攻关,着力突破动态场景感知与理解、实时精准定位与导航、自主决策与群智协同等共性技术,并开展行业应用技术研究 [4] - 加快智能产品创新,包括智能驾驶系统、远程驾驶座舱、智能船用设备、智能船舶、智能巡检机器人及智能搬运装卸设施设备等 [4][5] - 建设综合交通运输大模型,构建涵盖多种运输方式、贯通基础设施与运输服务等业务领域的技术底座 [5] 加速创新场景赋能 - 在组合辅助驾驶领域,支持京津冀、长三角等地区集聚创新资源,依法依规推进智能辅助驾驶技术示范应用,并探索车路云协同感知 [6] - 推动智能铁路发展,支持具身智能列车与自主协同控制系统研发,加速列车智能驾驶、群组运行控制等技术应用,提升智能运维能力 [6] - 推进智慧航运,包括港口智能感知网络建设、码头自动化改造、智能船舶自主航行系统应用及内河航道船闸智慧化升级 [7] - 发展智慧民航,推动航司航线规划、签派决策等智能辅助优化,提升航班运行智能恢复能力,并深化生物识别、智能安检等技术应用 [8] - 加快智慧邮政建设,推广智能收投设备、智能语音客服,推进自动化仓库、自动分拣等技术实现全流程智能化,推动新型快递配送设备规模化应用 [8] - 实施智能建养,加快建设交通基础设施服役性能智能监测和预警系统,推广应用轻量化智能路面检测车、桥梁巡检机器人等智能装备 [9] - 优化联程联运与智慧物流,推动综合运输服务“一票制、一单制、一箱制”,加强智慧供应链管理和智慧物流大数据应用 [9][10] 加强核心要素保障 - 统筹优化算力供给能力,加强行业算力资源统筹,依托高速公路、港口等重大交通基础设施强化算力保障 [11] - 加快高质量数据集建设,推动产学研用各方深化数据共享,建设高质量人工智能大模型训练数据集,促进公共数据开发利用 [11] - 推动泛在网络设施建设,加快建立5G、卫星通信等公共网络和行业专用网络融合的交通数据传输通道,实现交通基础设施信息自动采集 [11] 优化产业发展生态 - 提升产业生态孵化能力,推动组建交通大模型创新与产业联盟,支持建设人工智能交通运输领域重点实验室等科技创新平台 [12] - 持续完善人工智能治理机制,推动交通运输领域人工智能应用制度与标准体系建设,制定应用安全指南,布局交通大模型标准规范体系 [12] - 加快形成人才聚集效应,加快培养人工智能科技领军人才、卓越工程师,鼓励开展“人工智能+交通运输”复合型人才培养 [13]