本文件提出了物聯網安全參考模型，包括物聯網安全對象及各對象的安全責任，并規定了物聯網系統的安全通用要求。本文件適用于各應用領域物聯網系統的規劃設計、開發建設、運維管理、廢棄退出等整個生存周期，也可為各組織定制自身的物聯網安全標準提供基線參考。
面向新一代電網需求的電力電子技術與裝備
近日，國家市場監督管理總局（國家標準化管理委員會）發布公告（2025年第14號），批準發布國家標準GB/T 45873-2025《信息技術 車間數字孿生 參考架構》。 該標準在國家智能制造專家委、國家智能制造標準化總體組指導支持下，由全國信息技術標準化技術委員會（SAC/TC28）提出并歸口，物聯網與數字孿生分技術委員會（SAC/TC28/SC41）組織北京航空航天大學、中國電子技術標準化研究院等30余家優勢單位共同起草完成。標準規定了車間數字孿生的參考架構及其核心要素，為企業開展車間數字孿生的規劃、建設和運維提供技術參考。 該標準的發布填補了我國智能制造領域數字孿生基礎性國家標準的空白，標志著國家智能制造標準體系在新技術應用方面取得關鍵進展，對推動數字孿生技術應用落地、支撐數字化車間和智能工廠建設具有重要指導意義。
本文件描述了數據安全風險評估的基本概念、要素關系、分析原理，給出了數據安全風險評估的實施流程、評估內容、分析評價方法等。
數據安全國家標準體系由基礎共性、數據安全技術和產品、數據安全管理、數據安全測評和認證、產品和服務數據安全、行業與應用數據安全六大類標準組成。
近年，隨著勞動力成本不斷上漲，工業領域“機器換人”現象普遍，工業機器人市場與產業也因此逐漸發展起來。那么，世界上第一臺機器人是誰呢？它誕生于哪一年？機器人經歷多少年的發展才到現在的程度呢？工業機器人又是如何定義的呢？
報告聚焦的十大賽道，絕非簡單的產業羅列，而是經過科學研判的戰略選擇。集成電路是現代工業的“糧食”，人工智能為新質生產力的“大腦”，具身智能開啟人機協同新紀元，生物醫藥與醫療器械構筑生命健康屏障，商業航天拓展人類生存邊疆，智能制造重塑工業筋骨新能源與新材料夯實可持續發展根基，低空經濟開辟立體經濟新空間——每個領域都是國家戰略科技力量的具象投射。這些賽道彼此交織、相互賦能，共同構成了面向未來的科技創新矩陣，其發展質量直接關系到我國能否在全球價值鏈重構中占據有利地位。
當前，生成式人工智能技術實現突破性發展，以ChatGPT為代表的大型語言模型在文本生成、語言理解和邏輯推理領域展現的強大能力，不僅重塑了人機交互方式，更推動智能終端從云端服務向端側算力深度融合的方向演進。在此背景下，中國聯通作為國內通信行業領軍企業，積極布局人工智能與通信技術的融合創新，自主研發元景大模型并構建元景MaaS平臺，旨在通過開放算力、通用大模型及行業專家服務，賦能千行百業數字化轉型。 本白皮書系統梳理了AI終端產業的發展脈絡，指出大模型技術正加速向生態體系建設、高性能計算優化等方向演進，同時面臨端側算力瓶頸、性能功耗平衡等挑戰。為應對這些機遇與挑戰，文件詳細闡釋了中國聯通元景大模型的能力體系，涵蓋AI基礎設施、數據集建設、MaaS平臺服務、智能體開發及安全保障五大核心模塊。
數字人才是驅動中國數字經濟高質量發展、塑造國家競爭新優勢的核心戰略資源。隨著“數字中國”建設的深入推進和“新質生產力”概念的提出，特別是數據被確立為關鍵生產要素，對數字人才提出了前所未有的新要求。本白皮書系統分析了當前面臨的嚴峻挑戰：總量缺口巨大、結構性失衡突出（高端研發、復合型、數據駕馭人才稀缺）、區域分布不均，并指出人工智能等新興技術將持續重塑人才能力需求。面對挑戰，白皮書提出了破局之道。
報告首先描述了智能網聯汽車中的基礎要素——數據，作為AI系統運行的基石，數據的高效收集與處理是實現智能網聯汽車的關鍵。接著，分析并研究了車用AI相關術語及安全風險等級分類準則，確定了不同安全等級車用AI系統的管理思路。然后，通過深入分析車用AI 的基礎共性和平臺建設，探討了支撐智能網聯汽車技術的技術平臺與架構。隨后，分析了AI在感知、預測、決策等駕駛任務中的應用，揭示了這些核心技術通過AI算法，提升環境感知的精度、預測交通行為的能力，并優化車輛的自主決策過程。
人工智能技術加速迭代，正迎來爆發式發展；要加強政策支持和人才培養，努力開發更多安全可靠的優質產品。當前，全球智能化浪潮風起云涌，人工智能領域創新呈群體性突破之勢，語言大模型、多模態大模型和具身智能等領域日新月異，推動人工智能向更高效、強智能的方向快速發展。
目錄 1、全球經濟與醫藥市場分析 2、醫藥及裝備產業出海現狀 3、醫藥產業出海機遇分析 4、產業鏈出海策略下的新商機
《2025工業大模型應用進展與展望》報告深入剖析了工業大模型在2025年的應用現狀與未來趨勢。報告亮點如下： （1）應用階段劃分：報告將工業大模型的應用分為“初步興起”“廣泛探索”“少量復制”“規模應用”四個階段，清晰展示了技術從概念到普及的演進路徑。 （2）行業案例豐富：涵蓋電力、采礦、石油、半導體、煙草、消費品等多行業，詳細列舉了如中國寶武2526工程、國家能源集團部署DeepSeek等成功案例，為其他企業提供了實踐參考。 （3）技術趨勢洞察：強調大模型與小模型、機理模型融合，以及智能體在設備運維、工藝優化、安全監控等領域的應用深化，展現了技術的多元發展方向。 （4）供應商格局分析：梳理了包括華為云、金蝶、羚羊工業互聯網等在內的眾多供應商布局，揭示了當前市場混沌競爭、尚未分化的現狀。 （5）未來展望明確：預測未來2年應用場景將先擴展后聚焦，智能體將深度滲透現有業務系統，改造傳統流程，并為用戶提供了從高頻信息查詢、表單審核到復雜過程控制等場景入手的建議。
本白皮書分為總體篇、場景篇和趨勢篇。總體篇指出，智能化成為汽車行業發展的核心趨勢，AI助力汽車產業智能化升級，涵蓋智能駕駛、智能座艙、智能客服、研發設計、生產制造、供應鏈管理、營銷銷售和經營管理等多個領域。場景篇詳細分析了智能駕駛、智能座艙、智能客服等具體應用場景，展示了AI如何提升汽車產品力、用戶體驗和企業生產力。趨勢篇則對“人工智能+汽車”的應用趨勢進行了展望，包括大模型技術、數據驅動創新、澎湃算力、大小結合端云協同、AI智能體快速落地以及安全與隱私保護等。
標準圍繞“如何建設”“如何實施”“如何自我提升”提出一套數字化能力建設的過程方法和通用要求，可有效助力企業體系化推進數字化轉型活動，穩定獲取數字化轉型成效。 標準給出了能力體系建設的總體框架，明確了數字化能力策劃（Plan）、支持、實施與運行（Do）、評測（Check）與改進（Action）的PDCA過程管控機制，提出了各管控環節對應的具體要求，系統性闡述了數字化能力體系建設、運行與優化提升的核心路徑，并給出數字化能力的分級要求及相關配套模型，可引導企業持續推動數字化能力迭代升級，實現螺旋式創新發展。
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。
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