1、綠證發展背景及意義 2、我國綠證的發展成效 3、面臨的新形勢與挑戰 4、綠證市場的發展建議
人工智能工具在工業領域應用廣泛，是推動現代制造業發展的關鍵要素。制造商在其生產流程中既是人工智能技術的使用者，也是開發者和部署者。人工智能在制造業的應用前景廣闊，能助力行業領導者提升生產效率、優化產品開發、加強安全管理、實現預測性維護以及改善供應鏈物流。
報告重點圍繞智能體發展概述、關鍵技術、產業應用、問題挑戰、發展建議五大方面，通過梳理智能體技術和應用發展現狀，呈現行業應用成效，分析當前問題挑戰，旨在為智能體產業生態建設提供系統性參考。
本文件規定了操作系統的安全技術要求，并描述了相應的測試評價方法。本文件適用于部署在臺式機、筆記本電腦、一體機、工作站、服務器、虛擬機等操作系統的設計、開發、測試和評價。本文件不適用于嵌入式操作系統。
本文件規定了嵌入式操作系統的通用安全技術要求，并描述了相應的測試評價方法。本文件適用于指導嵌入式操作系統的設計、開發、測試和應用。本文件不包括部署在臺式機、筆記本電腦、工作站、服務器等上的操作系統。
本文件給出了工業控制系統網絡安全防護能力成熟度模型，規定了核心保護對象安全和通用安全的成熟度等級要求，提出了能力成熟度等級核驗方法。本文件適用于工業控制系統設計、建設、運維等相關方進行工業控制系統網絡安全防護能力建設，以及對組織工業控制系統網絡安全防護能力成熟度等級進行核驗。
本報告以提升需求側資源靈活性為切入點，基于需求側可調節資源實施運行調控的“感-傳-算-控”技術路線，設計了需求側可調節資源參與電網互動的全流程數智化實施路徑。報告系統分析了各場景下數智化技術提升需求側靈活性的創新支撐作用與應用案例。同時，在評價數智化技術應用效果時，報告提出了一系列核心指標，包括響應率、響應速度、經濟性、可靠性、用戶體驗和環境效益，并對寧夏和重慶的虛擬電廠平臺建設情況作為數智化提升需求側靈活性典型案例進行了分析，展示了數智化技術在實際應用中取得的成效。最后，報告指出了數智技術在提升需求側資源靈活性方面面臨的挑戰與機遇，并提出了發展建議。
在AI飛速發展的今天，我們正站在一場技術革命的風口浪尖。MIT科技評論洞察（MIT Technology Review Insights）發布了一份由Arm贊助的報告《AI處理的未來》（The Future of AI Processing）。報告共有18頁內容，通過對Arm、Meta、三星和亞馬遜網絡服務（AWS）等公司高管的多輪深度訪談，揭示了AI技術從云端訓練向設備端推理的重大轉變。強調了AI處理從云端向邊緣的遷移如何提升性能、降低延遲、增強隱私保護并提高能源效率。這份報告不僅為技術愛好者提供了前沿洞察，也為普通讀者勾勒出AI如何改變我們生活的藍圖。
人工智能技術正呈現多點突破、交叉融合的發展態勢。算法層面，大模型技術突破推動生成式AI實現質的飛躍，深度推理、多模態融合等技術不斷突破認知邊界；算力層面，AI芯片能效比持續提升，極致的工程優化讓算力持續釋放；數據層面，高質量行業數據集以及合成數據為模型訓練以及應用構建提供新動能。技術迭代催生AI產業化，并推動各行業智能化應用全面開花：在文化傳媒領域，AIGC大幅提升創作效率；醫療領域，人工智能加速藥物研發創新，并提升輔助診斷的精確度；制造業中，人工智能 助力產品設計、生產排程優化、提升質量檢測與缺陷識別效率等，推動制造的全流程智能化升級。當前，人工智能技術正加速“創新-轉化-應用”的迭代過程，為各行各業注入新質生產力，促進技術經濟系統的協同進化，重構產業價值網絡。
《共生伙伴：2025人工智能十大趨勢》基于騰訊研究院多位研究員對全球技術、產業趨勢的長期觀察，通過10個關鍵趨勢勾勒出2025人工智能發展的三大主題基礎模型的躍遷、智能行動者的崛起以及AI走向物理世界，深入剖析了AI從“智能工具”邁向“共生伙伴”的關鍵躍遷。
當地時間2025年7月23日，特朗普政府正式發布了《AI行動計劃》。這份長達23頁的計劃文件，標志著美國政府在人工智能這一前沿科技領域，開啟了全新的政策布局，其背后的戰略考量與實施細節，引發了全球的廣泛關注。
世界經濟論壇與埃森哲共同發布的《2030年生產力發展白皮書》，聚焦全球生產力發展趨勢，通過情景分析等方法，探討了技術、人力資本等因素對生產力的影響，并提出未來生產力戰略。 未來生產力受技術、人力資本、勞動力市場等多因素影響，顛覆性技術產業化和人力資本開發是關鍵，高收入經濟體在人工智能應用上領先。報告構建了四大情景：生產力飛躍（技術與人力資本良性循環）、自動化過載（技術進步快于人力資本，差距擴大）、人力優勢（人力資本發展超越技術，增長緩慢）、生產力枯竭（兩者發展同時放緩）。不同情景下各行業受影響不同，信息技術和數字通信、金融等行業受技術和人力資本影響較大。
目錄 01 事故過程回顧與分析 02 源網荷實時模型構建 03 主配微有序協同控制 04 內外生系統態勢推演 05 極端場景的主動防御 06 新能源助力快速恢復
目錄 01 發展與挑戰 02 創新實踐 03 未來展望
本報告旨在為各行業企業在建設落地大模型平臺的過程中，提供有效的參考和指引，助力大模型更高效更有價值地規模化落地。本報告系統性梳理了大模型平臺的發展背景、歷程和現狀，結合大模型平臺的特點提出了具體的落地策略與路徑，同時詳細分析了大模型平臺的關鍵能力及其建設要點，并對多個行業的落地案例進行了深入剖析，最后對大模型平臺的發展趨勢進行展望。
報告以“芯模端智一體化”主題串聯起中國端側AI產業鏈全景，深度剖析端側AI發展現狀，詳細解讀當前端側AI整個產業鏈以及細分垂直賽道發展情況，并對端側AI上下游主要供應商進行全面評估，旨在為推動端側AI行業發展以及增強企業競爭力提供有益參考借鑒和指導。
電話：010-62669087 控制網版權所有未經許可不得轉載
地址：北京市海淀區上地十街輝煌國際5號樓1416室(100085)
版權所有 控制網 京ICP備14036844-2號 
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號
今日頭條
官方微信
官方抖音
資訊頻道