報告重點圍繞智能體發(fā)展概述、關(guān)鍵技術(shù)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、問題挑戰(zhàn)、發(fā)展建議五大方面，通過梳理智能體技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀，呈現(xiàn)行業(yè)應(yīng)用成效，分析當(dāng)前問題挑戰(zhàn)，旨在為智能體產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)提供系統(tǒng)性參考。
本文件規(guī)定了操作系統(tǒng)的安全技術(shù)要求，并描述了相應(yīng)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(wù)器、虛擬機等操作系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)、測試和評價。本文件不適用于嵌入式操作系統(tǒng)。
本文件規(guī)定了嵌入式操作系統(tǒng)的通用安全技術(shù)要求，并描述了相應(yīng)的測試評價方法。本文件適用于指導(dǎo)嵌入式操作系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)、測試和應(yīng)用。本文件不包括部署在臺式機、筆記本電腦、工作站、服務(wù)器等上的操作系統(tǒng)。
本文件給出了工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力成熟度模型，規(guī)定了核心保護(hù)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(yè)控制系統(tǒng)設(shè)計、建設(shè)、運維等相關(guān)方進(jìn)行工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力建設(shè)，以及對組織工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力成熟度等級進(jìn)行核驗。
本報告以提升需求側(cè)資源靈活性為切入點，基于需求側(cè)可調(diào)節(jié)資源實施運行調(diào)控的“感-傳-算-控”技術(shù)路線，設(shè)計了需求側(cè)可調(diào)節(jié)資源參與電網(wǎng)互動的全流程數(shù)智化實施路徑。報告系統(tǒng)分析了各場景下數(shù)智化技術(shù)提升需求側(cè)靈活性的創(chuàng)新支撐作用與應(yīng)用案例。同時，在評價數(shù)智化技術(shù)應(yīng)用效果時，報告提出了一系列核心指標(biāo)，包括響應(yīng)率、響應(yīng)速度、經(jīng)濟性、可靠性、用戶體驗和環(huán)境效益，并對寧夏和重慶的虛擬電廠平臺建設(shè)情況作為數(shù)智化提升需求側(cè)靈活性典型案例進(jìn)行了分析，展示了數(shù)智化技術(shù)在實際應(yīng)用中取得的成效。最后，報告指出了數(shù)智技術(shù)在提升需求側(cè)資源靈活性方面面臨的挑戰(zhàn)與機遇，并提出了發(fā)展建議。
在AI飛速發(fā)展的今天，我們正站在一場技術(shù)革命的風(fēng)口浪尖。MIT科技評論洞察（MIT Technology Review Insights）發(fā)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(nèi)容，通過對Arm、Meta、三星和亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）等公司高管的多輪深度訪談，揭示了AI技術(shù)從云端訓(xùn)練向設(shè)備端推理的重大轉(zhuǎn)變。強調(diào)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(hù)并提高能源效率。這份報告不僅為技術(shù)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(lán)圖。
人工智能技術(shù)正呈現(xiàn)多點突破、交叉融合的發(fā)展態(tài)勢。算法層面，大模型技術(shù)突破推動生成式AI實現(xiàn)質(zhì)的飛躍，深度推理、多模態(tài)融合等技術(shù)不斷突破認(rèn)知邊界；算力層面，AI芯片能效比持續(xù)提升，極致的工程優(yōu)化讓算力持續(xù)釋放；數(shù)據(jù)層面，高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集以及合成數(shù)據(jù)為模型訓(xùn)練以及應(yīng)用構(gòu)建提供新動能。技術(shù)迭代催生AI產(chǎn)業(yè)化，并推動各行業(yè)智能化應(yīng)用全面開花：在文化傳媒領(lǐng)域，AIGC大幅提升創(chuàng)作效率；醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能加速藥物研發(fā)創(chuàng)新，并提升輔助診斷的精確度；制造業(yè)中，人工智能 助力產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)排程優(yōu)化、提升質(zhì)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(dāng)前，人工智能技術(shù)正加速“創(chuàng)新-轉(zhuǎn)化-應(yīng)用”的迭代過程，為各行各業(yè)注入新質(zhì)生產(chǎn)力，促進(jìn)技術(shù)經(jīng)濟系統(tǒng)的協(xié)同進(jìn)化，重構(gòu)產(chǎn)業(yè)價值網(wǎng)絡(luò)。
《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(shù)、產(chǎn)業(yè)趨勢的長期觀察，通過10個關(guān)鍵趨勢勾勒出2025人工智能發(fā)展的三大主題基礎(chǔ)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(guān)鍵躍遷。
當(dāng)?shù)貢r間2025年7月23日，特朗普政府正式發(fā)布了《AI行動計劃》。這份長達(dá)23頁的計劃文件，標(biāo)志著美國政府在人工智能這一前沿科技領(lǐng)域，開啟了全新的政策布局，其背后的戰(zhàn)略考量與實施細(xì)節(jié)，引發(fā)了全球的廣泛關(guān)注。
世界經(jīng)濟論壇與埃森哲共同發(fā)布的《2030年生產(chǎn)力發(fā)展白皮書》，聚焦全球生產(chǎn)力發(fā)展趨勢，通過情景分析等方法，探討了技術(shù)、人力資本等因素對生產(chǎn)力的影響，并提出未來生產(chǎn)力戰(zhàn)略。 未來生產(chǎn)力受技術(shù)、人力資本、勞動力市場等多因素影響，顛覆性技術(shù)產(chǎn)業(yè)化和人力資本開發(fā)是關(guān)鍵，高收入經(jīng)濟體在人工智能應(yīng)用上領(lǐng)先。報告構(gòu)建了四大情景：生產(chǎn)力飛躍（技術(shù)與人力資本良性循環(huán)）、自動化過載（技術(shù)進(jìn)步快于人力資本，差距擴大）、人力優(yōu)勢（人力資本發(fā)展超越技術(shù)，增長緩慢）、生產(chǎn)力枯竭（兩者發(fā)展同時放緩）。不同情景下各行業(yè)受影響不同，信息技術(shù)和數(shù)字通信、金融等行業(yè)受技術(shù)和人力資本影響較大。
目錄 01 事故過程回顧與分析 02 源網(wǎng)荷實時模型構(gòu)建 03 主配微有序協(xié)同控制 04 內(nèi)外生系統(tǒng)態(tài)勢推演 05 極端場景的主動防御 06 新能源助力快速恢復(fù)
目錄 01 發(fā)展與挑戰(zhàn) 02 創(chuàng)新實踐 03 未來展望
本報告旨在為各行業(yè)企業(yè)在建設(shè)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(guī)模化落地。本報告系統(tǒng)性梳理了大模型平臺的發(fā)展背景、歷程和現(xiàn)狀，結(jié)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(xì)分析了大模型平臺的關(guān)鍵能力及其建設(shè)要點，并對多個行業(yè)的落地案例進(jìn)行了深入剖析，最后對大模型平臺的發(fā)展趨勢進(jìn)行展望。
報告以“芯模端智一體化”主題串聯(lián)起中國端側(cè)AI產(chǎn)業(yè)鏈全景，深度剖析端側(cè)AI發(fā)展現(xiàn)狀，詳細(xì)解讀當(dāng)前端側(cè)AI整個產(chǎn)業(yè)鏈以及細(xì)分垂直賽道發(fā)展情況，并對端側(cè)AI上下游主要供應(yīng)商進(jìn)行全面評估，旨在為推動端側(cè)AI行業(yè)發(fā)展以及增強企業(yè)競爭力提供有益參考借鑒和指導(dǎo)。
為系統(tǒng)梳理我國數(shù)字政府建設(shè)面臨的主要問題，本報告從整體性視角出發(fā)，構(gòu)建“兩層四維五點”的數(shù)字政府建設(shè)問題分析框架，提出我國數(shù)字政府建設(shè)面臨的五個主要問題：一是制度體系建設(shè)針對性時效性較為欠缺，二是數(shù)據(jù)資源“乘數(shù)效應(yīng)”尚未充分激活，三是平臺建設(shè)集約化程度有待進(jìn)一步提升，四是新技術(shù)供需對接難限制履職能力升級，五是全流程數(shù)字政府評估及應(yīng)用亟待加強。針對五類問題報告提出數(shù)字政府建設(shè)的綜合性發(fā)展建議：一是構(gòu)建專業(yè)性長效化制度體系，二是深化公共數(shù)據(jù)資源開放共享，三是加強數(shù)字政府平臺集約建設(shè)，四是推動需求牽引創(chuàng)新應(yīng)用落地，五是推動全流程績效評估及應(yīng)用。
目錄 01 中企出海數(shù)據(jù)合規(guī)問題背景 02 企業(yè)出海數(shù)據(jù)合規(guī)能力體系化建設(shè) 03 基于騰訊云的數(shù)據(jù)合規(guī)解決方案 04 客戶案例分享
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