數字科技產業觀察 | 雙周要聞（2025.9.25-10.10）

部委動態 （1）今年起，大企業“發榜”中小企業“揭榜”工作常態化開展 工業和信息化部近日印發通知，明確在總結前兩年工作經驗基礎上，擬自2025年起常態化開展大企業“發榜”中小企業“揭榜”工作。將聚焦制造強國、網絡強國重點領域，通過龍頭企業發布產業技術創新和配套需求，中小企業“揭榜”攻關，由大企業與中小企業自愿基于市場原則進行合作，助力大企業精準對接更多未進入供應商體系的協同創新伙伴，助力更多中小企業融入大企業產業鏈供應鏈，實現創新需求由市場提出、創新主體由市場選擇、創新成果由市場驗證，攻克一批產業技術難題，形成一批融通創新成果，推動科技創新和產業創新融合發展，助力發展新質生產力，提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平。（來源：工業和信息化部中小企業局） （2）62個上榜首批制造業數字化轉型促進中心建設主體名單公布 工業和信息化部近日公布首批制造業數字化轉型促進中心建設主體名單，62個建設主體榜上有名。要求各地工業和信息化主管部門加強對促進中心建設主體的指導支持和常態化管理；各有關單位強化專業導向，按照要求開展促進中心建設。工業和信息化部將依托制造業數字化轉型綜合信息服務平臺，定期對促進中心開展服務能力和服務效果評估，動態優化促進中心體系。（來源：工業和信息化部規劃司） （3）十大重點行業穩增長：機械行業 近日，工業和信息化部等六部門聯合印發《機械行業穩增長工作方案（2025—2026年）》，提出2025—2026年力爭機械行業營業收入平均增速達到3.5%左右，到2026年營業收入突破10萬億元，培育一批具有競爭力的中小企業特色產業集群和具有國際競爭力的產業集群等目標。（來源：工業和信息化部裝備工業一司） 地方行動 （1）上海：第三批元宇宙場景揭榜，XR沉浸式體驗與大空間交互成亮點 9月26日，上海經信委發布《上海市第三批元宇宙重大應用場景“揭榜掛帥”項目發榜的通知》。根據《通知》可知，項目共12個，涉及工業、文旅、醫療、交通、城市治理等領域。其中，無界智聯，中福會少年宮跨學科數字新視界項目利用VR智能終端、空間智能等前沿技術，應用在國家名譽主席宋慶齡創立的中國福利會少年宮，形成集“青少年及親子家庭專屬多人互動VR科普共創體驗、文教旅體展融合應用上海樣板及城市公益性IP活化標桿”于一體的沉浸式VR大空間文旅元宇宙應用場景，賦能K12科創教育和傳播。（來源：上海市經濟和信息化委員會） （2）廣州：最高1000萬元支持，設立元宇宙場景創新項目，建設沉浸式元宇宙體驗中心 近日，廣州市白云區政務服務和數據管理局公開征求《廣州市白云區推動元宇宙產業高質量發展若干政策措施（征求意見稿）》公眾意見?！墩叽胧诽岢?，鼓勵創新研發投入，促進應用場景落地，強化產業載體支撐，支持終端產品生產，吸引專業人才集聚，推動產業生態交流以及落實金融信貸支持。近年來，“元宇宙”已然成為推動全球數字經濟發展、促進數字技術創新的關鍵賽道。在此背景下，廣東積極作為，先后出臺了《廣東省培育發展未來電子信息產業集群行動計劃》《廣州市數字經濟促進條例》《廣州市白云區數字白云建設三年行動方案（2025-2027年）》《廣州市白云區元宇宙產業發展工作方案》等一系列文件，全力加速“元宇宙”產業的發展與應用。（來源：廣州市白云區人民政府） 成員單位動態 （1）夸克、通義App成NBA中國官方市場合作伙伴，將推出賽事AI簡報等系列智能觀賽功能 2025 NBA中國賽開賽前夕，在阿里云成為NBA中國官方云計算與AI合作伙伴，將為賽事開發創新應用以提升球迷觀賽和互動體驗的同時，阿里巴巴旗下面向消費者的AI應用——夸克和通義App，也于10月9日與NBA中國正式達成合作，二者將成為NBA中國的官方市場合作伙伴。 此次合作標志著AI技術與頂級體育賽事的深度融合，后續夸克和通義App將基于AI搜索、AI問答及AI生圖等能力，推出一系列面向球迷的創新互動功能，成為球迷們的“AI看球搭子”。（AI應用工作組成員新聞來源：品玩） （2）2025第四屆中國機器人云棲論壇成功舉行，權威學者、產業領袖共話“下一代生產力范式” 9月26日，由京津冀智能制造裝備產業聯盟與阿里云智能集團共同主辦的2025第四屆中國機器人云棲論壇在杭州成功召開。復旦大學教授陳濤，浙江大學教授王進，優寶特機器人董事長范永，松應科技創始人、CEO聶凱旋，樂聚機器人總經理王松，跨維智能聯合創始人吳迪，智平方科技合伙人、副總裁張鵬等全國學術界、產業界的頂尖專家和企業領袖齊聚一堂，共同探討具身智能的前沿進展、產業化路徑與未來發展趨勢，為推動具身智能產業高質量發展提供了高層次的交流平臺。（AI應用工作組成員新聞來源：京津冀智能制造裝備產業聯盟） 行業動態 （1）騰訊王者歸來：混元圖像3.0登頂LMArena一手實測全球最強圖像AI LMArena最新榜單出爐，「混元圖像3.0」霸氣登頂文生圖任務，C位出道。這波操作，直接把開源AI生圖的天花板拉到全新高度。9月28日，騰訊正式發布并開源了「混元圖像3.0」——業界首個開源工業級原生多模態生圖模型。它的性能直接對標閉源模型，且刷新了開源AI生圖模型的SOTA。發布僅3天，「混元圖像3.0」強勢登頂Hugging Face熱榜，蟬聯一周第一，如今又在LMArena上斬獲亮眼的戰績。這一系列表現，讓業界再次關注到騰訊混元模型的進展。（來源：新智元） （2）國產萬億參數模型開源，FP8訓練，性能超DeepSeek V3.1 10月9日消息，螞蟻集團正式開源Ling 2.0系列中首個旗艦級非思考模型Ling-1T，參數量達到1T（1萬億）！Ling-1T-base基于Ling 2.0架構構建，在超20T token的語料上完成預訓練，支持最高128K上下文窗口。Ling-1T全程采用FP8混合精度訓練，是目前已知規模最大的使用FP8訓練的基座模型。通過“中訓練+后訓練”的演進式思維鏈（Evo-CoT）技術，該模型的高效推理能力得到有效提升。Ling-1T在推理、數學以及編程等基準測試中取得22項SOTA表現，部分基準測試超越DeepSeek-V3.1-Terminus、Kimi-K2-Instruct-0905，復雜推理能力可媲美閉源API。（來源：智東西） 院士觀點 （1）楊善林院士：強化基礎研究，夯實AI“領跑”根基 前不久，搭載天舟九號貨運飛船的長征七號遙十運載火箭在我國文昌航天發射場成功發射。此次任務中，由中國工程院院士、合肥工業大學學術委員會主任楊善林等專家牽頭，聯合相關單位共同研制的非接觸式智能生理檢測裝置隨天舟九號上行中國空間站，正式承擔起航天員在軌生理監測的重要使命。這一創新成果是楊善林院士團隊用人工智能技術服務國家重大戰略需求的典型實踐。楊善林長期深耕智能決策理論、信息系統技術及管理系統工程領域，始終聚焦AI技術跨領域應用。他帶領團隊在AI系統研發中突破多項關鍵技術，產出一系列原創性成果。目前，這些成果已廣泛應用于我國分級診療、應急救援及航空航天等重要領域，為相關行業高質量發展注入強勁技術動能。近日，楊善林接受了科技日報記者專訪，分享他關于AI如何影響經濟社會的思考。（來源：國際高新技術研究院） （2）王堅院士：以計算與人工智能重構未來 中國工程院院士、阿里云創始人王堅博士在“教育綜合體”分論壇發表題為“計算與人工智能”的主旨報告，以歷史縱深為軸、實踐案例為證，系統拆解人工智能作為“百年未遇之科技大變局”的核心邏輯，并圍繞教育體系重構、創新生態培育及杭州的AI定位，提出前瞻性戰略思考。王堅院士開篇即將AI置于歷史維度審視，直指其與“電氣化”同等量級的顛覆性意義。他援引20世紀美國工程院評選結果——“電氣化”被認定為20世紀最偉大工程成就，強調其價值不僅是技術突破，更是重塑社會經濟的“范式革命”；并以“列寧曾言‘共產主義就是布爾什維克加電氣化’”作比，點明當下AI、云計算與數字化的時代分量。核心論斷清晰明確：“數據改變所有問題的本質，計算創造所有問題的未來”，AI絕非簡單技術升級，而是足以改寫發展邏輯的基礎性變革。（來源：天元工學） 行業洞察 （1）Anthropic：追蹤AI的全球滲透與應用格局 本月發布的Anthropic經濟指數報告（Anthropic Economic Index Report）基于Claude.AI的使用情況，首次系統勾勒了AI的全球滲透格局與使用方式。報告不僅量化了AI普及的驚人速度，更揭示了顯著的區域分化：高收入國家在人均使用強度上遙遙領先，反而更傾向于賦能而非替代，且應用場景更為廣泛；而在滲透率較低的地區，應用則相對集中，往往局限在單一的代碼編程任務（coding）。這意味著，全球不平等可能被進一步放大。（來源：羅漢堂觀點） （2）Sam Altman對話斯普林格CEO：AI已超越人類智力，如何應對AI帶來的三大風險 在MD MEETS的首期節目中，阿克塞爾?斯普林格集團（Axel Springer）CEO馬蒂亞斯?多普夫納（Mathias D?pfner）與OpenAI CEO薩姆?奧特曼（Sam Altman）進行了一場坦誠對話，深入探討了人工智能的機遇與風險。從人工智能驅動的戰爭風險，到“不良行為者”對自由與民主構成的威脅，再到新聞業在AI世界中的角色，乃至人類是否應該永生的古老命題——本次對話百無禁忌，無所不談。奧特曼分享了他對自由、民主、超級智能的思考，以及他個人的夢想——當AI接替他的工作后，他想去當一名農夫。這是一次罕見而坦率的訪談，讓我們得以一窺這位正在塑造我們未來的、最具影響力的聲音之一的內心世界。（來源：瓜哥AI新知） 技術與應用 （1）CARE：無需外部工具，讓大模型原生檢索增強推理實現上下文高保真 近日，來自MetaGPT、蒙特利爾大學和Mila研究所、麥吉爾大學、耶魯大學等機構的研究團隊發布CARE框架，一個新穎的原生檢索增強推理框架，教會LLM將推理過程中的上下文事實與模型自身的檢索能力有機結合起來。該框架現已全面開源，包括訓練數據集、訓練代碼、模型checkpoints和評估代碼，為社區提供一套完整的、可復現工作。（來源：機器之心） （2）科學家為圖自編碼器打造普適優化方案，助推圖神經網絡鏈路預測模型規?；? 近日，來自北京大學的馬唯碩和所在團隊總結出了一套針對圖自編碼器（GAE，Graph Autoencoder）或以GAE為基礎的模型的普適性優化方案，并通過實驗來重估性能。結果十分令人驚訝：經過這些優化，GAE這個相對“古老”的模型，竟能以更快的速度達到與最先進模型相當或更好的結果。例如，研究團隊在美國斯坦福大學發布的大規模數據集ogbl-ppa上，取得了排行榜Rank#1的性能?？偨Y來看，本次成果的貢獻主要有兩點：首先，構建了優化版本的GAE模型并取得了SOTA結果，確認了本次基本方法所蘊含的巨大潛力；其次，歸納出了對以GAE為基礎的鏈路預測模型普遍有效的一系列技術，有助于指導AI社區的后續模型構建。（來源：DeepTech深科技）