地球空间环境是人类航天活动和空间技术应用的重要区域，对其进行持续监测和研究具有重要意义。传统的观测手段主要依赖于地基观测站和地球轨道卫星，均存在一定的局限性。近年来，随着月球探测任务的不断推进，月基对地球空间环境遥感逐渐成为一种新兴的观测手段。综述了月基对地球空间环境遥感的研究进展，包括月基观测平台、遥感技术、应用领域，以及面临的挑战和未来发展方向。月基观测具有长期连续、全球覆盖、独特视角和稳定平台等优势，在空间天气监测和预报、地球空间环境变化研究、行星科学比较研究等领域具有广阔的应用前景。未来，随着月球探测技术的不断发展，月基对地球空间环境遥感将为人类认识地球空间环境、保障航天活动安全、探索宇宙奥秘作出更大的贡献。

月球是记录太阳系形成与演化历程的关键天体，其表面物质成分与特性是行星科学研究的核心。可见−近红外反射率遥感光谱探测因覆盖范围广、对矿物组成变化敏感且受环境影响小等优势，成为探测月球表面物质组成与特性的最有效技术手段，被多次国内外月球探测任务所采用。介绍了20世纪以来国内外具有代表性的月球探测任务中携带的遥感光谱探测载荷及其性能，总结了基于这些载荷获取的光谱数据所取得的科学成果，涵盖全月铁钛含量、月壳及月幔物质组成、月表水含量及分布、月壤成熟度和光学特性等方面。综合这些载荷的技术特点与后续科学研究需求，提出了月球遥感光谱探测的发展建议：拓展谱段探测范围，提升光谱载荷的空间分辨率、波段数量和信噪比，开发基于返回样品“地面真值”与人工智能算法的遥感数据分析方法。这些建议可为中国未来月球遥感探测载荷的设计提供参考。

阐述了月基相对其他观测平台所具有的免受地球大气影响、长连续观测时间基线、稳定且开阔的建设空间等优势；回顾了月基天文观测的发展历程，介绍了从20 世纪70年代美国“阿波罗16号”任务首次实现人工短暂月基远紫外天文观测到21世纪10年代中国“嫦娥三号”任务首次实现无人长期近紫外月基天文观测，再到如今以大规模、超高精度、超长期连续稳定观测运行为目的的多个月基天文观测计划，如中国倡导的国际月球科研站计划、美国主导的“阿尔忒弥斯”计划、欧洲航天局牵头的“新世界”计划。分析了月基天文观测正在面临的由多领域技术突破共同驱动的战略机遇，以及来自月面极端自然环境（昼夜温差、月尘等）和人为活动影响等挑战，并展望了月基天文观测的未来发展前景。

人类月球探测活动正经历从技术验证向科学发现与资源开发并重的历史性跨越，地月空间资源开发利用已成为全球航天竞争的制高点，世界主要航天强国纷纷布局该战略赛道。围绕地月空间的物质、位置与环境资源特性，分析了月壤、水冰、矿物等物质资源和频率、轨道等位置资源，在通信、导航、遥感、运输及原位资源开发体系中的协同价值。地月空间资源的原位转化与制造、天地一体化信息骨干网，以及可重复使用运输系统的成熟，将为新质生产力培育、深空探测模式重塑和地月经济生态构建，提供强大的支撑。最后，提出应通过国际合作与技术集成，构建“资源—技术—工程—商业”闭环，充分发挥国际月球科研站的先行先试功能，推动地月空间可持续利用与大科学工程协同发展。

“宁静中国”建设对环境噪声治理与高品质声环境营造提出了更高要求，声场控制（sound field control, SFC）技术作为主动调控声学环境的重要手段，近年来得到了广泛关注。围绕声场控制领域的研究进展，综述了声场重建、个性化音频系统和主动噪声控制3类关键技术。首先，从基本原理出发，梳理了声场重建中压力匹配、高阶Ambisonics、波场合成及参量阵等经典方法与代表性改进思路；其次，围绕多区域声场调控，综述了个性化音频系统中声学对比度控制及其鲁棒性与宽带扩展方法；最后，从系统结构、控制算法与工程实现角度，总结了主动噪声控制在复杂噪声环境下的关键技术进展与应用现状。结合实际应用需求，讨论了声场控制技术在系统集成、智能化控制及多目标协同优化等方面的潜在发展方向。

噪声控制是成为保障民生“宁静权”的技术刚需。综述了噪声防治技术在研究前沿和在技术应用层面的适用性。噪声源控制主要是减少振动、降低噪声辐射面的法向振速并同时减小噪声辐射效率。在不可能或没有条件去更改设备结构本身，又或者声源在已经优化之后仍然有过量的噪声辐射，就要考虑在噪声传播途径上采取技术手段，如吸声、隔声、消声、隔振、阻尼、主动噪声控制等。针对不同场景，如城市环境、交通、建筑等的噪声防治策略进行分析，并对未来噪声防治技术发展趋势进行展望：一是智能监测技术，二是更加注重产品的声学设计，三是新颖的声学结构和材料的研发，强调噪声源机理研究和源头控制、新的声学结构材料在噪声防治领域的重要作用。

人工智能（artificial intelligence，AI），正与声学中的水声学、超声学和空气声学深度交叉融合，持续推动着声学技术的革新。重点探讨AI在声学，尤其是在空气声学领域中的应用。首先详细阐述其在语音信号处理、声源定位、空间音频、声学环境声检测、分类与智能监测以及声学仿真与优化等方面的应用现状，并分析其相比于传统方法所具备的优势。在语音信号处理领域，AI已实现从特征工程到端到端建模的范式转变。其中，基于深度学习的语音识别、增强和合成技术，不仅在特定任务中超越了人类水平，还通过多模态融合和生成式模型拓展了应用边界。然后，针对应用过程中可能出现并致使其难以满足实际应用需求的核心问题展开讨论，包括泛化性、数据依赖与质量、复杂度、实时性及多模态融合问题。最后，总结了AI在声学应用中所面临的挑战和未来的发展方向。在基础理论层面，声学与AI的交叉研究尚未建立完善的理论框架，需要重点研究以指导模型的设计和性能评估。在技术层面，如何平衡算法复杂度与性能，实现可扩展性的实时处理，仍是亟待解决的关键技术难题。未来，“AI+声学”将在海洋探测、医疗诊断、虚拟现实、环境声学^[69]等领域进一步发挥重要的作用，以最终实现从实验室研究、单点技术落地到大规模产业化应用的跨越。

声超构材料在经历20余年的深度发展后，不仅揭示了大量的新奇声学现象，提供了丰富的声波调控的新机理与新方法，更带来了新的声波调控范式。回顾了声超构材料近年来的重要进展，介绍了其所具有的反常声学性质，列举了人工设计的声超构材料可根据需求实现对声波的多维调控方法，包括声超构材料对波阵面的重构、声超构材料实现声能量的空间分布调控和传播方向操控、声人工系统中的声波时变调控以及基于声超构材料的角动量调控等，并展示了其在噪声控制、房间声场调控、声学检测等重要领域中解决传统难题的潜力。当前声超构材料仍保持着迅猛的发展势头，并正在从基础研究向应用领域加速转变，未来有望在超声诊疗、装备隐身、智能制造等方面发挥关键作用。

次声监测是一种重要的广域自然灾害监测手段，可以使用少量的次声监测站点对广域范围内的自然灾害进行监测与评估。论述了大气中次声传播的物理特性、次声监测站点的硬件组成、次声事件监测算法在次声监测技术中的应用，详细介绍了次声方法在地震、火山、雪崩等自然灾害监测中声源定位、类型识别和灾害损伤评估等的作用。由于次声监测距离远，其在大气中传播距离长，因此容易受到大气中风等因素的影响，造成方位角偏移问题，导致监测结果准确性与稳健性不足。为提高次声监测的性能，将次声数据与地震数据等进行融合处理，使用人工智能技术深度挖掘多模态数据间的关联性，将次声在大气中传播的物理特性与信号处理相结合，提高自然灾害定位、能量估计和事件类型识别的能力。次声手段可以对多种灾害进行监测分析，随着人工智能技术的发展，次声技术也将迈入智能化处理的新阶段。

海洋环境噪声是海洋中自然现象和人类活动产生的声音总和。随着被动声学技术和信号处理方法的进步，这种噪声已从传统干扰源转变为获取海底信息的重要途径，可用于反演海底声速、声波衰减等关键参数。总结了当前利用海洋环境噪声反演海底地声参数的主要方法，根据原理将其分为3类：（1） 基于噪声场空间特性的反演方法；（2） 基于噪声互相关重构信道格林函数的反演方法；（3） 基于数据驱动与智能优化算法的反演方法。分析了现有方法在复杂环境下稳健性不足、适用性受限等问题，并展望了未来研究方向，包括非平稳噪声场建模与特征提取优化、多源异构数据协同反演以及人工智能与物理机制的深度融合等。该研究对促进海底参数反演方法的实际应用、提升海洋环境监测能力具有重要价值。

近年来，除了传统针对飞机发动机与机体噪声源的降噪手段，发动机−机体安装噪声控制与飞行程序降噪技术日益受到关注。在安装噪声控制方面，综述了喷流与风扇安装噪声的形成机理、影响因素和控制技术，以及计算气动声学方法在噪声机理分析与预测中的应用；在飞行程序降噪方面，介绍了标准降噪离场程序NADP 1/2（noise abatement departure procedure, NADP）、连续爬升/下降运行、减推力起飞等措施的原理、适用条件及应用效果，指出基于性能的导航与多目标优化技术的融合，可实现噪声与飞行性能的协同优化。系统梳理了2类降噪途径的进展与相关技术发展趋势，以助力实现“宁静中国”目标。

随着城市化进程加速，设备噪声污染成为社会生活噪声治理的核心挑战。综述了设备噪声污染的治理路径及降噪技术，现在面临被动降噪对低频噪声（<500 Hz）衰减率不足，且增重显著；主动降噪在高频噪声（>1 kHz）控制、实时算力及功耗方面存在瓶颈；声品质优化受限于心理声学参数的个体差异3大核心问题。针对上述局限，提出前沿技术突破方向：声学超材料的低频高效吸声（吸声系数>0.95）、空气动力仿生技术的降噪增效协同、智能降噪的人工智能动态适应等。建议通过“政策−技术−标准”三链融合，构建从物理静音到心理宁静的声景生态，支撑“宁静中国”建设落地。

本文立足世界经济50年长波周期演进规律，聚焦第5个长波周期核心引擎——集成电路产业，系统梳理了中国集成电路产业从“六五”至“十四五”的发展历程、产业体系现状及全球竞争格局。通过分析电子设计自动化（electronic design automation，EDA）、设计、制造、封测、设备、材料、存储器等关键环节的发展成果，明确中国在国家安全领域芯片自主化等方面的突破，以及多家企业跻身全球相关领域前10位的阶段性成就。同时，深入剖析了产业存在的“小散弱”同质化内卷、上下游容错试错机制缺失、数据统计与产业标准不健全、“举国之力”转化不足等问题，并结合后摩尔时代集成电路向延续摩尔、拓展摩尔、超越摩尔、丰富摩尔的发展趋势，提出“十五五”期间要打造头部企业、完善协同机制、加大精准投资、强化基础研究、深化国际合作、优化人才培养。

概述了中国空间科学在“十五五”时期面临的战略机遇与挑战，分析了当前国内外空间科学发展现状与中国存在的卫星数量、科学载荷等方面的差距和不足，阐述了以《国家空间科学中长期发展规划（2024—2050年）》为蓝图，在“十五五”期间通过强化规划落地、夯实人才根基、突破载荷技术瓶颈、培育原创生态等突破路径实现跨越发展，展望了“十五五”期间在宇宙起源、空间天气、系外行星探测等前沿领域实现突破的愿景，强调必须紧抓机遇，发挥新型举国体制优势，加强战略−战术协同，加速布局空间科学基础研究和关键技术攻关与深化研究，切实解决空间科学成果产出的“前后一公里”难题，促进重大成果产出，有力支撑科技强国与航天强国建设。

深海是生命的秘境、资源的宝库和国家安全的屏障，是人类未来可持续发展的重要战略空间。建设海洋强国，必须要向深海进军。2025年政府工作报告首次将“深海科技”纳入新兴产业领域。本文指出了依托“深钻、深潜、深网”技术的突飞猛进，中国已具备国际先进水平的“深海进入、深海探测、深海开发”技术能力，在深海钻探、深潜探索、深网观测等领域取得系列重要进展，“南海深部计划”更斩获低纬驱动等突破性成果。未来，南海探索将向南部海盆拓展，中国深海研究将进一步迈向全海深、全海域，推动深海与极地探索深度融合。深海蕴藏丰富宝贵资源，当前中国正面临从深海出发、创建地球系统科学“中国学派”的历史机遇，亟待以南海为基础，放眼大洋，加快布局深海科技，发展深海资源新质生产力，推动“深钻、深潜、深网”技术智能化融合与多学科协同，借助大数据等新技术与配套技术创新等，为建成海洋强国和世界科技强国提供支撑。

氢能作为零碳、高热值的清洁能源，被视为航空业脱碳的关键路径，主要航空强国已纷纷布局氢能航空技术研发。本文系统阐述了氢能在航空领域应用的必要性与可行性：氢能可助力航空业实现零碳排放、提升飞行性能，并已通过多项历史验证与当代工程研究证实其技术潜力和发展前景。全球氢能航空正从概念研究迈向工程应用，产业链与生态系统加速构建。然而，氢能航空仍面临储氢技术、燃烧控制、燃料电池功率密度、试验设施不足、产业链不完善及缺乏顶层统筹等挑战。对此，建议保持战略定力，打造氢能航空国家战略科技力量，创新科研组织模式，构建全产业链创新生态，并通过国家重大专项推动技术、政策与基础设施协同发展。

全球汽车产业正处于向电动化、智能化、网联化深度转型的关键期，中国依托新能源汽车形成产业先发优势，在电动化基础上发展智能网联汽车。通过系统梳理与对比分析国内外在关键技术突破、网联基础设施部署及规模示范应用等方面的进展，总结了中国在感知决策系统、云控基础平台、测试环境建设与产业化落地等方面取得的领先优势，同时揭示了在高端芯片、车载操作系统、跨域标准协同及融合安全保障等领域仍存在的短板。分析表明，中国汽车产业需要强化车路云一体化架构、车用人工智能大模型等核心技术的自主创新，构建软硬解耦、开放协同的产业生态，加速多场景规模化应用示范，并深化高水平国际开放合作。本文提出以“智能网联深度融合”为核心的高质量发展路径，为推进中国汽车产业转型升级、建设世界汽车强国提供了系统的理论框架与政策启示。

高能中微子与物质相互作用极弱，且在星际传播过程中不受磁场偏转，是研究宇宙极端物理过程、揭秘宇宙线起源、驱动多信使观天的重要信使。论述了以IceCube为代表的第一代中微子望远镜已首次探测到天体起源的高能中微子，获得了来自活动星系核和银盘的弥散中微子辐射的强力证据；指出了受限于当代望远镜的体量、角分辨率以及中微子味识别能力，绝大多数高能中微子来源仍然未知。当下，国际上正加速推进下一代中微子望远镜的建设，中国科学家提出在南海建设性能大幅提升的二代中微子望远镜——海铃计划，以实现天体中微子源的快速定位及中微子味比的精确测量，确切解答宇宙射线起源之谜、深入研究其加速机制，并在天文尺度基线上研究中微子振荡性质与潜在新物理规律。海铃望远镜创新采用彭罗斯密铺的非等距阵列布局及混合型光电探测球舱（hDOM），在兼顾大体积覆盖的同时显著提升角分辨率、能量测量精度与中微子味道识别能力；建成后有望在1年内以高置信度确认迄今IceCube最显著的点源NGC1068，并快速实现中微子天体源的批量发现。海铃团队已完成南海选址验证、核心技术研发及深海施工策略开发，具备项目规模化推进的条件。建议在“十五五”期间启动南海中微子望远镜的建设，抢占中微子天文学重大突破先机。

梳理了2025年全球空间科学与深空探测的亮点成果与重要进展。重点回顾分析了詹姆斯·韦布空间望远镜在早期宇宙、系外行星大气表征等方面的革命性发现，Solar Orbiter等太阳探测器对太阳活动机制的重大揭示，嫦娥六号样品对月球背面演化历史的解密，人工智能在系外行星搜寻与空间天气预报中的深度应用等多维度突破。2025年，中国载人登月稳步推进，空间站持续开展高水平在轨实验，空间科学卫星系列成果丰硕，子午工程在空间环境地基综合监测领域领跑全球。通过不断加强原始创新与关键核心技术攻关，中国正与国际社会共同塑造未来空间科学与探索新格局。

2025年，天文学研究在多个领域取得系统性进展，依托先进观测设备与深度数据分析，显著拓展了对宇宙多层次结构的认知。在银河系研究方面，郭守敬望远镜（Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopy Telescope，LAMOST）结合盖亚（Gaia）天文卫星的数据绘制出高精度银河系三维尘埃消光图，并揭示银河系英仙臂中存在直径超千秒差距的“超泡”结构。中国天眼（Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope，FAST）捕获了罕见的“脉冲星−氦星”双星系统，并首次揭示超高速中性氢云内部由湍流主导的复杂丝状网络。在太阳系探索中，嫦娥六号返回的月球背面样品分析，揭示了月幔的贫水特征、极端亏损的同位素组成以及南极−艾特肯盆地可能的撞击方向，为月球不对称演化提供了关键证据。宇宙学领域，暗能量光谱仪（Dark Energy Spectroscopic Instrument，DESI）巡天数据结合超新星观测数据，对暗能量状态方程是否随时间演化提出了约3σ显著性的观测指征。时域天文方面，“天关”卫星（Einstein Probe，EP）成功捕捉到高红移伽马暴的X射线前兆与新型弱喷流超新星暂现源。此外，盖亚天文卫星完成使命退役，留下宝贵遗产，欧几里得（Euclid）空间望远镜与薇拉·鲁宾天文台发布首批数据开启新时代，人类迎来第3位星际访客并完成立体观测，韦布空间望远镜（James Webb Space Telescope，JWST）直接成像年轻行星，以及事件视界望远镜（Event Horizon Telescope，EHT）揭示M87*黑洞偏振结构的演化。这些成果再次印证了天文学领域地面与空间协同、多波段覆盖、时域监测与静态测绘并重这一综合探索范式的强大威力，并为理解从行星系统到宇宙尺度的形成与演化奠定了更加坚实的基础。

锂电池性能的持续突破对推动新能源交通、智能电网及极端环境装备的发展有重要意义。系统梳理2025年锂电池在能量密度提升、循环寿命延长、工作温域拓展、安全性强化及回收再利用5大关键方向的研究进展。在正极、电解质、负极及界面等材料层面，研究呈现出从“被动应对缺陷”到“主动调控机制”、从“单一性能优化”转向“多目标协同设计”的转变；在系统层面，人工智能预测、智能传感与热管理策略的融合，正推动电池全生命周期管理范式的革新。

系统综述新污染物在水−固环境介质中交互作用的研究进展，重点关注其在污水−污泥、河流−沉积物、畜禽粪污处理、非均相类芬顿体系及污水管网等界面中的迁移转化行为。新污染物的环境行为受吸附、分配及降解等过程调控，并与其物化性质及介质特性密切相关；非靶向分析、分子网络与微流控等检测技术为识别与监测提供了重要手段。然而，目前的研究在跨介质迁移机制、多污染物复合效应和检测−毒性评估衔接等方面仍存在不足。未来需加强机理研究与模型构建，推动治理模式从被动应对到主动预警、精准调控的治理模式转变，为环境风险防控提供科学依据。

在5G 演进（5G−Advanced）与生成式人工智能（artificial intelligence，AI）赋能下，2025年扩展现实（extended reality，XR）产业迈入规模化落地期，中国市场以全球占比29%成为核心增长引擎。综述2025年XR领域关键进展：硬件端，国产5 nm空间计算专用芯片实现高性能与低功耗核心突破，光学显示技术差异化突破推动增强现实（augment reality，AR）眼镜轻量化、高保真升级，多模态交互实现高精度控制；软件端，操作系统形成“开源+闭源”二元格局，生成式AI使3D建模效率提升6~10倍；应用端，数字孪生赋能工业、医疗全流程，下沉市场轻量化方案实现民生普惠。研究发现，产业面临核心元器件进口依赖度超60%、生态碎片化等瓶颈。据此，提出强化核心技术攻坚、统一行业标准、适配多元场景、强化生态保障的建议。XR产业正朝着“硬件自主化−软件标准化−应用全域化”演进，有望实现从规模化落地到高质量发展的跨越。

2025年，原子核物理研究迎来了跨尺度、多学科融合发展的关键节点。从探索核子束缚机制、核力本质、壳层演化，到模拟极端温度与密度下的夸克−胶子等离子体，从追踪重元素起源与致密天体物质的演化，到检验弱相互作用、基本对称性和量子信息应用。这些领域所凝练出的关键挑战，不仅是国际核物理前沿的核心议题，也已成为中国学者深入参与并做出重要贡献的研究方向。回顾了2025年在原子核结构、重离子碰撞、核天体物理、对称性测量等方向上的代表性成果，具体包括放射性核束物理、重离子碰撞与夸克−胶子等离子体、核天体物理、弱相互作用与基本对称性，以及核物理方法学、量子计算、机器学习与跨领域应用。着重介绍了中国团队相关的高水平工作，展望未来10年原子核物理的发展趋势。

在全球绿色低碳转型的背景下，电催化合成技术利用可再生电能驱动化学反应，为温和条件下直接合成化学品提供了极具前景的路径。该技术通过精准调控电极电位来实现高选择性合成，兼具原子经济性与低碳排放优势，正成为连接可再生能源与未来智能制造的关键枢纽。基于“双碳”目标，综述了电催化合成领域的重要进展，在无机分子转化方面，聚焦CO₂还原的界面微环境工程与电解槽设计、氮还原新型催化剂与机制探索，以及高效稳定电解水制氢催化剂的开发；在有机电合成方面，涵盖了通过电位调控实现芳基卤化物精准合成、氨基酸绿色电合成，以及塑料废弃物与生物质分子升级回收等机制创新与工艺强化。电催化合成技术的协同发展为实现“双碳”目标提供了坚实支撑，并为后续电催化合成的研究方向提供相应参考。

摩擦纳米发电机是一项新兴的实现机电能量转换的平台技术，在人工智能、物联网和高熵能源等多个领域都有巨大的应用潜力。综述了2025年以来提高摩擦纳米发电机输出性能的最新策略和方法，包括复合摩擦起电介质材料、解锁界面累积电荷和构建双相对称降压转换器等，并回顾了摩擦纳米发电机在微纳能源、自驱动传感、蓝色能源、可穿戴电子、接触电致催化和工程应用等领域的最新进展，以便更多的科技工作者能了解摩擦纳米发电机的最新发展动态，促进相关领域更快发展。

归纳综述2025年全球环境科学领域的进展与趋势。当前国际环境研究呈现多尺度交叉融合与技术−政策协同的特征，聚焦全球生物地球化学循环核算、极端气候事件归因、生态系统功能响应机制、大气污染健康效应及碳中和路径设计等前沿方向，在碳汇动态认知、数据驱动预测、碳减排技术等方面取得系列突破。中国在应对本土复杂环境问题、推动绿色技术应用等方面贡献突出，尤其在温室气体核算、PM_2.5毒性控制、行业脱碳路径等领域，形成兼具实效性与特色的“中国方案”，但在引领全球性基础科学问题、构建重大原创理论体系等方面仍存在差距。未来，深化全球协同观测、加强学科交叉融合、加速技术产业化、提升环境治理话语权，将是推动中国环境科学研究迈向世界前沿的关键。

水文地质智能计算是融合物理机理与人工智能的新一代科学范式。2025年，水文地质学在地下水资源评价、矿区水害防控及污染迁移修复等核心应用领域，正从传统数据驱动迈向物理信息融合，从局部技术突破转向构建“数据感知−知识挖掘−模拟决策”的完整技术体系。尽管在机理建模、数据质量与标准规范等方面仍存在挑战，智能计算已显著提升了地下水渗流模拟、地表−地下水耦合等复杂问题的预测精度与决策可靠性。未来随着人工智能与大模型技术更深层次地融入机理研究，有望构建更高精度、可解释、可信任的智能模拟系统与预警体系。

情感智能（emotional intelligence，EI）指个体识别、理解、调节与应用情感信息的能力。随着情感计算技术的迅猛发展，基于其情感健康监测与干预已成为公共健康领域的核心议题之一。从多模态情感识别、大模型心理架构、数字化情感调节干预及AI虚拟代理等关键层面，系统回顾了该领域的研究进展及其在心理健康中的垂直应用。此外，从基于多模态情感的理解与规划技术、AI干预伦理、数据隐私与情感数据等方面讨论了面临的挑战，具体包括：群体差异与识别准确性挑战、AI心理干预的伦理与效力挑战、情绪数据隐私与治理挑战。提出了基于多模态情感推理与规划，推动标准化诊疗与家庭个性化支持，构建以数据治理与监管为核心的伦理框架等未来发展方向。

2025年，无人机技术围绕智能化、自主化、体系化和低成本化等方向发展，成为推动低空经济规模化应用与全球智能空域体系建设的核心驱动力。从无人机技术革新、无人机关键技术、无人机应用验证、反无人机战术、无人机管控政策等多个维度，系统阐述2025年无人机技术的发展趋势。技术方面，无人机正经历从单点突破到体系协同的范式跃迁，在航路规划、智能决策、通信组网等关键技术领域呈现出深度交织与协同进化的新特征，无人机关键技术正向更深度的协同与感知演进。应用方面，无人机在军事与民用领域的跨界融合与协同演进已成为显著趋势。在全球低空经济规模化落地的关键阶段，通信组网的效能优化、异构平台的智能协同以及安全可信空域的体系构建，已成为全球技术竞争的前沿焦点，并共同推动形成人机物共融的无人机产业新生态。未来无人机将以分布协同驱动、智能安全空域作底座，持续为低空经济高质量发展与数字化转型注入强劲的新质技术动力。

综述了人工智能（artificial intelligence，AI）在材料成分与结构设计、性能预测、合成优化及工业实践中推动材料研发从经验试错向智能设计范式转型的前沿进展。通过融合数据驱动方法、物理嵌入建模与自主实验系统，AI实现了跨尺度性能高精度预测、极端性能材料的逆向设计、合成工艺智能优化及缺陷无损检测等，显著缩短了研发周期并突破了传统试错研发周期长、实验成本高且难以系统逼近材料性能极限等瓶颈。归纳了AI在稳定晶体高效筛选、辐射制冷材料定向开发等典型案例中的利用晶体图神经网络高效筛选大量稳定化合物，以及通过深度生成模型实现性能创纪录的辐射制冷材料逆向设计等突破，阐述了少样本学习、迁移学习及物理机理融合等技术对数据稀缺和多尺度建模等挑战的应对方案。未来，AI将推进材料研发向数据驱动、自主决策和智能迭代的高阶范式加速跃迁。

基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术的微观组织识别及定量化兼具高精度和高效率的优势，有力推动了高通量组织分析技术的发展。聚焦AI辅助金属材料组织图像分析这一新兴领域，以微观组织由定性分析逐步向精细定量分析的发展为脉络，系统综述了传统机器学习分类算法、深度学习分类算法、目标检测算法、语义分割算法在金属材料微观组织分类、识别以及定量化方面的研究进展，尤其重点论述了广泛采用的语义分割算法的研究现状；同时，针对AI算法在材料微观组织图像分析领域面临的组织复杂度高、标注样本匮乏等瓶颈问题，介绍了数据增强、模型架构改进等方面的创新策略及其应用效果。最后，总结和展望了基于AI的微观组织图像分析方法目前存在的不足以及未来的发展方向。

增强成形性双相钢（DH钢）是在双相钢（DP钢）基础上研发的先进高强钢，以满足汽车复杂形状零件成形对材料塑性的更高要求。目前，抗拉强度980 MPa级别的DH钢已实现规模化生产，抗拉强度1180 MPa级别的DH钢研发受到广泛关注。采用面向性能的机器学习方法，设计了一种1180 MPa级DH钢的化学成分和制备工艺参数，并通过可解释性机器学习分析了材料显微组织特征与力学性能之间的内禀关系。首先，基于文献数据，采用神经网络算法构建成分/工艺−性能预测模型，并采用多目标遗传算法高效设计了新型DH钢的化学成分。然后，基于新型DH钢的制备工艺参数正交实验结果，采用随机森林算法构建了以工艺参数为输入的抗拉强度和断后伸长率（A₈₀）预测模型，通过多目标遗传优化算法得到了较优的制备工艺参数，即卷曲温度510℃、退火温度860℃、退火时间160 s、缓冷温度715℃、过时效温度340℃、过时效时间110 s。设计的新型DH钢具有优异的强塑性匹配，抗拉强度和断后伸长率分别为1214 MPa和15.5%。最后，采用SHAP分析揭示了组织特征对力学性能的影响规律，为先进高强钢的设计和组织性能调控提供理论参考。

随着数据资源获取、深度学习演化和模型推理生成等技术的不断发展，数据驱动方法凭借其在挖掘高维非线性关系、构建代理模型及处理多模态数据方面的独特优势，为纤维增强复合材料的性能预测提供了强有力的工具。系统介绍了该领域的研究进展，对复合材料关键参数的数字化表征方法进行梳理，重点描述了材料本征参数归集、图像驱动特征提取、物理信息特征工程以及跨尺度数据驱动4类数字化表征方法，评述了数据驱动模型在复合材料力学、热学、声学及电学性能预测中的建模策略和预测精度，阐述了可解释性分析与不确定性量化技术在增强模型透明度、量化预测风险方面的工程意义，并展望了构建多尺度融合、物理引导与主动学习相结合的可解释机器学习框架等方向，以期为数据驱动方法在复合材料性能预测领域的深化应用提供从理论基础到工程实践的完整视角。

中国医药工业发展取得巨大进步，但也面临技术革新和产业升级的重大挑战。综述了合成生物制造技术体系，重点剖析了其以可再生原料、绿色工艺与原子经济性为核心的显著优势。在此基础上，详细阐述了合成生物制造在化学原料药、现代中药活性成分及蛋白、抗体等大分子药物合成中的创新应用与实践进展。尽管该领域前景广阔，但仍存在技术转化效率不足、跨学科协同壁垒及全链条整合度不高等关键问题。为此，应加强人工智能辅助的酶设计与代谢路径优化，并深化与材料、工程等学科的融合，以构建新一代生物制造技术平台。总之，合成生物制造是推动中国医药工业迈向更精准、高效、智能发展，构筑全球核心竞争力的关键引擎与必然路径。

生物药体系种类多且组成复杂、目标物含量低且结构多变，分离纯化是生物药制造的核心步骤和关键组成。首先阐述了生物药分离纯化领域的主要方法和现阶段面临的挑战。其次，论述了已上市分离介质和装备种类有限且国产化程度低，难以满足生物药高效制造等问题，介绍了新一代生物分离介质和高效生物分离装备取得的重点进展，包括粒径均一介质、超大孔介质、高载量介质、表面性质可控介质、混合模式介质、亲和介质和多孔膜介质等，还有连续流层析、抗污染膜组件、反应与分离耦合系统和分离与检测耦合系统等，以及相关质量标准的建立情况。最后，针对先进分离介质与集成装备的未来发展提出建议，即拓展分离机制，形成创新材料和装备集群，加强高效分离介质和装备与重大、前沿生物药之间的多重协同作用，重点攻克核心技术难点和产业链发展阻碍，从而确保实现生物药制造国产化、绿色化和智能化。

在科技革命与产业变革深度融合的当下，食品生物制造正以合成生物学技术为引擎，通过基因精准编辑、人工智能（AI）辅助酶工程、智能发酵等前沿手段，重构食品工业的生产范式。综述了蛋白质、糖类、脂质等基础原料及食用色素、甜味剂、酸味剂等配辅料的生物制造进展，展示了微生物蛋白、人造淀粉、功能脂质等在提升生产效率、降低环境负担方面的潜力。如开发出多种新型替代蛋白，作为动物蛋白的潜在替代品；以微生物作为细胞工厂合成淀粉；利用可再生的非粮原料生产油脂。研究发现，当前食品生物制造仍面临技术瓶颈，如蛋白质质地与风味调控难、规模化生产成本高、安全性评价体系不完善等。建议加强AI菌株设计、开发高效固碳底盘、建立标准化营养与安全评价体系，以推动技术落地与产业升级。食品生物制造有望重构全球食品供应链，是实现绿色、高效、可持续食品体系的重要路径。

可再生能源驱动CO₂生物转化利用是一种将清洁能源与生物技术相结合的新型碳中和技术，通过可再生能源（如光能、绿电）提供的能量，驱动微生物或酶催化系统将CO₂转化为高附加值化学品、燃料、材料等，显示出巨大潜力。综述了光能、绿电（光伏、风能等）、地热能/生物质能等清洁能源驱动CO₂的生物转化路径；梳理了自然−人工杂合、光电微生物耦合、微生物电合成、酶−电催化等关键技术的进展和重要案例。研究发现，尽管该领域在提高固碳效率和拓展产品多样性方面不断取得突破，但仍面临能量传递效率低、天然固碳途径局限、代谢网络调控复杂及产物产量低等核心挑战。综述表明，通过优化固碳途径和碳流导向，构建“可再生能源—碳转化—高值产品”可持续产业链，可实现CO₂高值化学品的转化，协同推进降碳减污扩绿增长，推动碳中和的发展。建议未来研究应着力于高效生物−非生物界面的设计、动态代谢调控策略、低能耗且高经济性集成技术工艺创新等。

为实现“双碳”目标，工业生物制造需向绿色可持续转型。高耗水、高灭菌能耗及工艺不连续等瓶颈推动了以极端微生物（如盐单胞菌）为核心的下一代生物制造技术的发展，其免灭菌开放发酵特性可显著降低能耗与操作成本。综述了盐单胞菌作为核心底盘的应用价值与技术进展：通过开发特异性基因调控工具、优化基因编辑与高效进化方法、改造代谢途径及细胞形态等合成生物学手段，盐单胞菌已被成功工程化为高效底盘，能利用淀粉、纤维素、乙酸、餐厨废弃物等多种廉价废弃碳源，低成本合成可降解生物基塑料聚羟基脂肪酸酯（PHA）、高附加值小分子、氨基酸及蛋白质。未来需着力开发通用性更强的合成生物学工具，提升规模化发酵过程的稳定性，强化碳源预处理与工艺环节的整合度。 基于盐单胞菌的下一代生物制造技术，凭借“极端抗感染底盘+合成生物学工具+工艺简化”的综合优势，有效克服了传统制造的固有局限，其突出的经济效益与环境友好性为构建绿色可持续的生物制造体系和实现“双碳”目标提供了重要支撑。

电催化、太阳能电池、燃料电池、锂电池、生物质能5大清洁能源技术正协同构建新型能源体系的核心支柱。电催化作为关键转换技术，聚焦于绿氢制备与二氧化碳资源化利用。太阳能电池技术成熟且成本持续下降，正通过结构创新与效率提升，逐步成为主力电源。燃料电池凭借高效率与零排放特性，在交通动力与分布式供能领域展现出应用潜力。锂离子电池主导电化学储能市场，技术创新围绕高比能材料体系与本质安全展开。生物质能通过催化转化等路径，实现有机废弃物的能源化与高值化利用，是循环经济的重要环节。综上，上述技术共同构成了“发电—储能—转换—利用”一体化的清洁能源生态链，为清洁能源的进一步推广和可持续发展提供参考。