為加快推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能化升級，打造智能制造“升級版”，工業(yè)和信息化部裝備工業(yè)一司在《智能制造典型場景參考指引（2024年版）》基礎(chǔ)上，結(jié)合智能制造發(fā)展實(shí)踐，進(jìn)一步修訂形成了《智能制造典型場景參考指引（2025年版）（征求意見稿）》。 根據(jù)智能制造多年探索實(shí)踐，結(jié)合技術(shù)創(chuàng)新和融合應(yīng)用發(fā)展趨勢，凝練出8個環(huán)節(jié)的40個智能制造典型場景，作為智能工廠梯度培育、智能制造系統(tǒng)解決方案“揭榜掛帥”、智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)等工作的參考指引。這份文件不僅是未來兩年智能制造的“行動地圖”，更是對過去五年政策成果的總結(jié)與升級。
具身智能是機(jī)器人與人工智能發(fā)展的交匯點(diǎn)。機(jī)器人的通用性取決于泛化性的發(fā)展程度，自20世紀(jì)50年代以來，經(jīng)過多輪發(fā)展，機(jī)器人開始從傳統(tǒng)的自動化工業(yè)場景機(jī)器人，向通用泛化場景的機(jī)器人方向發(fā)展。而人工智能在幾十年發(fā)展過后，在今天迎來了智能程度、通識程度更高的生成式大模型時代。在當(dāng)前時間點(diǎn)，人工智能可以真正為機(jī)器人賦予“大腦”，機(jī)器人也可為人工智能提供“身體”，兩者深度融合，而融合的交點(diǎn)——具身智能，則是人工智能與機(jī)器人相互促進(jìn)發(fā)展而形成的必然的產(chǎn)業(yè)趨勢。 作為機(jī)器人的“大小腦”，在硬件已達(dá)到較高工藝水平的情況下，具身智能的技術(shù)能力或?qū)⒊蔀闄C(jī)器人發(fā)展的天花板。當(dāng)前多家領(lǐng)軍機(jī)器人企業(yè)均已各自的方式在具身智能領(lǐng)域投入較多資源與精力，以提升自家機(jī)器人的泛化行為能力。
本報告從新技術(shù)革命引發(fā)的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展變革和歷史經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，在“以人為本、智能向善”理念指引下，基于供應(yīng)鏈條、價值鏈條全生命周期鏈條等底層邏輯，從What、Why、Who、How 四個維度搭建了人工智能治理體系框架。
集團(tuán)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型未來五年實(shí)施方案
GB/T 45341-2025《數(shù)字化轉(zhuǎn)型管理? 參考架構(gòu)》是我國研制發(fā)布的首項(xiàng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域奠基性的架構(gòu)類國家標(biāo)準(zhǔn)，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)具有重大里程碑意義。 該架構(gòu)聚焦數(shù)字化轉(zhuǎn)型“做什么”“怎么做”和“路線圖”等問題，按照價值體系重構(gòu)的要求提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要視角，以新型（數(shù)字）能力建設(shè)為主線提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程方法，圍繞數(shù)據(jù)要素驅(qū)動作用的逐步發(fā)揮，提出分階段分檔次的分步實(shí)施要求和成熟度等級（數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟模型DLMM），幫助企業(yè)明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型的體系架構(gòu)、主要方向、關(guān)鍵任務(wù)和發(fā)展路徑，從而更加務(wù)實(shí)有效推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)螺旋式創(chuàng)新轉(zhuǎn)型發(fā)展。
大模型技術(shù)已進(jìn)入與業(yè)務(wù)深度融合的階段，64%的中國企業(yè)預(yù)計對AI的投資將增長10-30%。大模型在企業(yè)落地的周期和應(yīng)用速度超出預(yù)期，平均部署周期已縮短至6-12個月。企業(yè)正致力于深化業(yè)務(wù)場景探索，以釋放大模型落地帶來的價值。選擇合適的大模型產(chǎn)品和服務(wù)以及技術(shù)伙伴，能讓企業(yè)落地大模型事半功倍。
5G技術(shù)的普及和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，正推動計算需求從傳統(tǒng)的云端向終端設(shè)備轉(zhuǎn)移。功耗低、響應(yīng)快的小型模型逐漸成為各行業(yè)的重要技術(shù)支撐。DeepSeek的成功實(shí)踐便是最好的例證：小型AI模型不僅具備強(qiáng)大的智能處理能力，還能直接在手機(jī)、工業(yè)設(shè)備以及物聯(lián)網(wǎng)終端上運(yùn)行，大大減少了對云端超級計算的依賴。這種趨勢使得AI應(yīng)用更加靈活、實(shí)時，契合了邊緣計算時代的發(fā)展需求。曾經(jīng)大模型在云端的“算力統(tǒng)治地位”，正逐漸受到邊緣設(shè)備輕量級模型的挑戰(zhàn)，AI應(yīng)用也將變得更加分散和高效。
大模型本地化部署及微調(diào)
本報告針對智能化醫(yī)療裝備領(lǐng)域的跟蹤研究成果，基于全球發(fā)展態(tài)勢，重點(diǎn)分析智能化醫(yī)療裝備的技術(shù)進(jìn)展、產(chǎn)業(yè)進(jìn)展及相關(guān)典型應(yīng)用，對我國智能化醫(yī)療裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展所面臨的問題進(jìn)行分析并給出下一步建議。
本報告旨在全面分析當(dāng)前量子安全領(lǐng)域的發(fā)展動態(tài)，探索量子密鑰分發(fā)和抗量子密碼學(xué)技術(shù)的結(jié)合前景，深入剖析各國在量子安全領(lǐng)域的技術(shù)路線選擇與產(chǎn)業(yè)布局，展望未來全球量子安全的格局演變，并提出相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議。
本《實(shí)踐指南》給出了人工智能生成合成內(nèi)容服務(wù)提供者和網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容傳播服務(wù)提供者的編碼結(jié)構(gòu)和賦碼規(guī)則，可為人工智能生成合成內(nèi)容服務(wù)提供者和網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容傳播服務(wù)提供者開展人工智能生成合成內(nèi)容的文件元數(shù)據(jù)隱式標(biāo)識活動提供參考。
2024年，工業(yè)軟件行業(yè)延續(xù)了2023年的積極發(fā)展態(tài)勢，并出現(xiàn)新一代AI與工業(yè)軟件融合、新場景新模式涌現(xiàn)、打造平臺實(shí)現(xiàn)連點(diǎn)成線等新亮點(diǎn)。同時，我們看到國產(chǎn)工業(yè)軟件行業(yè)的問題依然突出：大多數(shù)企業(yè)“小弱散”、部分產(chǎn)品低水平重復(fù)建設(shè)、中小企業(yè)融資困難，應(yīng)當(dāng)加大并購整合力度以推動行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。伴隨著人工智能、人形機(jī)器人、低空經(jīng)濟(jì)、商業(yè)航天、新型儲能等新興產(chǎn)業(yè)大放異彩，我國的新型工業(yè)化邁出堅實(shí)步伐。作為新型工業(yè)化的重要支撐，中國工業(yè)軟件的發(fā)展任重而道遠(yuǎn)。
報告是關(guān)于中國工程機(jī)械設(shè)備出海國別機(jī)會的洞察報告，面向的群體主要包括工程機(jī)械行業(yè)的企業(yè)決策者、行業(yè)分析師、投資者以及相關(guān)政府部門。報告深入分析了中國工程機(jī)械產(chǎn)品在全球市場的出口機(jī)會與國別差異，旨在幫助這些群體更好地理解全球市場動態(tài)，制定相應(yīng)的市場策略和投資決策。報告提供了詳細(xì)的出口數(shù)據(jù)，包括挖掘機(jī)、裝載機(jī)、叉車和起重機(jī)等主要設(shè)備的出口數(shù)量、金額、市場分布和增長趨勢。
強(qiáng)制性國家標(biāo)準(zhǔn)丨GB 45438-2025《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù) 人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識方法》
德勤《2025科技、傳媒和電信行業(yè)預(yù)測》通過五大篇章的20個前沿主題，涵蓋生成式AI革新，傳媒、娛樂及體育變革，電信和科技的最新進(jìn)展，引人注目的新興趨勢，以及對過往預(yù)測的回顧。此外，在全球化與本地化融合發(fā)展新格局下，還密切關(guān)注了中國市場在生成式AI、量子科技及可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域的動態(tài)，旨在幫助企業(yè)融合全球視野與本土智慧，精準(zhǔn)施策，靈活應(yīng)對不同國家和地區(qū)市場的多元化需求。
報告回顧了人工智能技術(shù)發(fā)展，分析了大模型應(yīng)用的兩大誤區(qū)，介紹了DeepSeek認(rèn)知與影響，深入分析DeepSeek模型訓(xùn)練過程中的關(guān)鍵技術(shù)細(xì)節(jié)，還列舉了金融行業(yè)應(yīng)用案例。
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