2021年至今，我國大數據產業迎來了深度應用的關鍵新階段，大數據基礎設施持續完善，為我國的大數據產業發展提供了堅實的保障，5G、云計算、人工智能和區塊鏈等技術與大數據加速融合，推動經濟社會全面創新。隨著國家大數據戰略持續推進，產業結構將更加優化，數據要素市場逐步形成，產業鏈日益穩定高效，產業生態體系更加完善。
隨著大型模型在各行各業的廣泛應用，開源大模型生態正在快速發展。研究開源大模型不僅是人類不斷接近人工通用智能（AGI）的重要探索之一，也是推動人工智能廣泛應用的關鍵。 開源大模型具有更廣泛的用戶覆蓋面和更大的創新自由度，在用戶體驗、技術和產品迭代方面展現出強大的創新動力。隨著基于開源大模型的產品數量不斷增加，未來開源大模型有望成為AI普及應用的重要推動力，覆蓋toC和toB產品等多個領域的各種場景。
本報告聚焦泛在聯接、數字底座、綠色能源、政策與生態四個關鍵維度。它們不僅僅是抽象的概念，更是數字化轉型取得成功，實現普惠、穩健、可持續發展的關鍵。
邊緣AI是云端算力的有效補充，也是AI應用落地的必要工具，長期成長空間巨大，當前已處于爆發前期。伴隨AI應用范圍擴大，整體算力需求日益增長，同時對于算力及時性、安全性等個性化需求凸顯，邊緣端算力增長已經成為趨勢，以PC、手機、汽車等終端作為載體的邊緣算力將對硬件產業鏈產生新一輪革新。
大語言模型發展進入深度推理階段，通用人工智能愈行愈近，AI應用進入爆發前夜。站在當前這一重要的歷史節點，我們從技術、應用、能源三個維度展望了人工智能的未來發展，其中技術是源動力，應用是牽引力，能源是支撐力。對未來的展望中，我們提出推理計算、合成數據、縮放法則、超級智能體、具身智能、AI4Science、端側創新、自動駕駛、人工智能+、能源需求十個方面的重要發展趨勢。
白皮書重點探討“可信人工智能”的內涵，分析其在算法透明度、數據安全、倫理道德等方面所面臨的挑戰。同時，我們也將關注企業在AI 應用中的合規要求以及風險治理這一AI 發展中的重要議題。本白皮書將詳細闡述風險治理架構的構建，以及如何在AI 的生命周期中實施有效的風險管理。此外，我們還將介紹企業AI 治理的進階工具——可信AI 等級標識，為企業構建和完善自身的AI 治理體系提供實用的指導。
通過報告了解2024 年工控安全相關政策法規報告及典型工控安全事件分析。同時報告提供了一個全面的視角來解讀2024年工業控制網絡安全的態勢，包括政策法規、安全事件、漏洞分析、設備暴露情況、蜜罐數據以及安全技術的發展等多個層面，有助于全面了解工控系統安全現狀，多方位感知工控系統安全態勢，為研究工控安全相關人員提供參考。
駕馭復雜形勢，掌舵全球化新航程 人工智能加速滲透，企業蓄力布局正當時 中國制造的全球向“新”力 國際化助力中國企業邁向“世界一流” 突破傳統，面向未來：新質生產力的致勝之道 企業可持續發展轉型與綠色投資新階段
具身智能的應用前景廣闊，涵蓋工業、服務、特種、醫療等多個領域。目前，工業制造場景成為具身智能率先落地的主要領域，在自動化裝配、焊接、噴涂、搬運等方面取得了良好的應用效果，如微億智造等企業已推出面向工業場景的具身智能解決方案。在物流領域，AMR等機器人已廣泛應用于倉儲物流場景，結合其他上層模塊，實現自動化分揀、搬運、配送，顯著提高了物流效率。未來，隨著技術的不斷成熟，具身智能在服務場景，尤其人形機器人在家政服務、陪伴老人、照顧兒童等領域的應用潛力將得到充分釋放，有望極大地解放人類勞動力，讓人類聚焦更有價值的創造性事務。
2025年，我國機器人產業市場規模將持續擴大、技術創新水平不斷提高、應用領域加速拓展，繼續保持快速增長態勢。但產業發展中的一些問題也不容忽視，如市場競爭加劇行業內卷，部分關鍵零部件創新能力薄弱，自主創新能力亟待加強，以及國產品牌占有率亟需提高等。報告建議加強行業自律、提升自主創新能力、加強自主品牌建設等，提高國產機器人應用水平，促進我國機器人產業高質量發展。
本報告深入剖析了工業場景中人形機器人的技術現狀、應用前景和市場潛力。報告指出，隨著人工智能技術的快速發展，感知技術、自主導航及決策能力大幅提升，人形機器人正在加速向工業場景滲透。
大模型基礎設施作為支持大規模人工智能模型訓練、部署和應用的硬件和軟件資源的集合，是AI技術發展的基石。它涵蓋了高性能計算、海量數據存儲、高速網絡連接資源，以及相應的軟件框架和工具鏈，旨在為大模型的開發、訓練和推理提供高效、可靠和可擴展的支撐環境。隨著大模型技術的快速發展，對基礎設施的要求也越來越高，如何構建高質量的大模型基礎設施，成為當前AI領域亟待解決的問題。
2025年我國機器人產業展望報告顯示，在國家政策強力支持與市場需求驅動下，我國機器人產業正步入快速增長期。預計市場規模將持續擴大，工業機器人與服務機器人產量增長顯著，特別是服務機器人市場因新興應用場景拓展而需求旺盛。技術創新方面，核心零部件國產化率不斷提高，多技術融合與跨界合作成為常態，人形機器人等前沿技術加快應用落地。然而，行業內卷、關鍵零部件依賴進口及國產品牌占有率不足等問題仍需關注。賽迪研究院建議加強行業自律、提升自主創新能力和自主品牌建設，以推動我國機器人產業從“大”到“強”的轉型升級，為經濟社會發展注入新動能。
新質生產力的形成，是技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級的必然結果。而在這場變革中，人特別是高素質的產業工人，是最活躍、最具決定意義的因素。作為新質生產力應用型人才中的典型代表，“紫領”人才正在成為帶動制造業轉型的排頭兵。紫領是介于傳統藍領和白領之間的特殊職業群體，廣泛存在于智能制造業的班組長、技術員和質檢員等崗位，既擁有較高的操作技能，又具備創新能力和解決實際問題的能力，能夠在智能制造等領域中發揮重要作用，是推動產業變革的重要力量。
得益于近期具有世界知識的大規模預訓練模型的迅速發展，基于大模型的具身智能在各類任務中取得了良好的效果，展現出強大的泛化能力與在各領域內廣闊的應用前景。鑒于此，對基于大模型的具身智能的工作進行了綜述，首先，介紹大模型在具身智能系統中起到的感知與理解作用；其次，對大模型在具身智能中參與的需求級、任務級、規劃級和動作級的控制進行了較為全面的總結；然后，對不同具身智能系統架構進行介紹，并總結了目前具身智能模型的數據來源，包括模擬器、模仿學習以及視頻學習；最后，對基于大語言模型 (Large language model,?LLM) 的具身智能系統面臨的挑戰與發展方向進行討論與總結。
智算中心作為信息基礎設施的重要組成部分，通過算力的生產、聚合、調度和釋放，能夠為快速增長的人工智能算力需求提供基礎支撐，在推進AI產業化、賦能產業AI化、助力治理智能化、促進產業集群化等方面具有顯著作用，是數字經濟時代促進科技創新、優化產業結構、提升國家競爭力的重要支撐。 本白皮書立足于我國智算中心產業實際，展望未來，為共創智能計算新時代、建設數字中國貢獻力量。本白皮書全面梳理我國智算中心產業發展的現狀、趨勢、機遇與挑戰，系統剖析智算中心建設、運營面臨的新形勢、新要求，希望為智算中心產業相關管理機構、行業協會、產業從業者等提供參考。
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