报告从四大角度全面复盘2025年国内算力中心产业整体发展现状，聚焦行业变革方向；深度剖析五大产业核心趋势，针对算力服务商未来发展明确实施路径与对策建议；设立建设布局广度、技术创新高度、市场经营能力三维量化评价指标体系，搭建起可量化、可穿透的评价基准。
具身智能通过“身体—环境—任务”闭环交互，被视为迈向通用人工智能的核心路径。然而，与模型参数和训练数据的高速扩张形成鲜明对照，其评测体系仍处于“任务碎片化、指标多元化、平台封闭化”的自发状态，造成同一功能在不同研究中的性能差异超过10%，却无法判定来源是算法创新、数据扩充还是评测偏差，严重阻碍了技术迭代与产业落地。
报告以2035年为坐标，用“变局—命题—行动”的框架，把对未来的判断落实为面向现实的行动方案：既分析人工智能给技术和产业带来的关键变化，也提出迈向智能世界的十个关键命题，进而围绕智能体时代的需求，给出构建智能基础设施、重塑用户体验和生产模式的具体路径。
报告基于世界机器人大会86位嘉宾演讲观点分析，结合场内外重要事件观察，从技术演进、商业落地与产业生态三个层面，提炼具身智能发展的六大趋势。 报告通过高频词统计、十大议题归纳及产学研政多方观点对照，识别产业共识与关键分歧，并提出商业服务、工业及家庭场景的分阶段落地时间表。 报告结合央企需求释放、投融资变化与数据采集模式调整，研判规模化应用的现实约束，为企业技术布局、场景选择、产业投资及政府政策制定提供参考。
本研究报告聚焦智能体时代AI基础设施发展主题，全面且系统梳理了2026年全球AI产业发展新动向新变化，包括国内外政策导向、智能体爆发驱动算力需求激增、AI基础设施行业竞争焦点转移、AI技术及工程范式迭代演进等，前瞻性研判了智能体时代AI基础设施发展及产业七大趋势，聚焦算力、网络、云、模型、智能体、应用、生态等核心维度，结合智能体时代发展新要求，深入分析其底层基础设施供给新变化，以期为推动我国AI基础设施高质量建设、赋能智能体产业蓬勃发展提供有益参考。此外，该报告创新性构建了AI及智能体产业发展潜力评估模型，用于评估我国31省的产业发展潜力，以期为我国AI产业提质升级、AI基础设施科学布局提供量化数据支撑。
《AI智能体在各行业的应用全景白皮书》覆盖制造、能源、医疗、物流等17个领域，详细拆解AI智能体如何嵌入具体业务流程。核心发现是：AI价值不在内容生成，而在替代重复流程，需通过"服务对象、触发条件、输入动作、人工控制点"等十字段验证落地效果。报告将智能体分为五级，建议企业优先落地受限执行型智能体（如合同核验、病历质检），并强调高风险场景需保留人工复核。17个行业案例显示，AI会放大行业差异，需针对专业规则和数据结构定制方案。
“十五五”期间，我国IPv6发展正从“规模部署”迈向“技术创新和融合应用”，面临从“双栈并行”向“IPv6单栈主导”转型、应对算力网络与AI时代网络承载压力等挑战，未来IPv6将在6G、人工智能、算力网络、卫星互联网等新兴领域发挥关键支撑作用。
报告指出，全球具身智能市场正从“技术积累期”迈向“规模化验证与全球竞赛期”，中国市场预计从2026年的28亿美元增长至2035年的662亿美元，全球占比将达55.5%。产业竞争焦点已从“技术炫技”转向“量产交付”与“场景复购”，商业模式向硬件销售、RaaS租赁、解决方案及生态授权等多元混合演进。政策层面，中国已将其提升至国家战略高度，地方如北京、上海、深圳等地密集出台扶持政策；技术上，VLA模型、世界模型及仿真基础设施成为算法大脑主流范式，而数据结构性短缺（真实场景数据仅50万小时，缺口达20倍）是当前规模化落地的核心瓶颈。
智能体系统在自主决策、任务规划、工具调用、记忆管理和多智能体协作过程中，可能面临提示注入、目标偏离、权限滥用、数据泄露、记忆污染、供应链风险和级联失效等安全风险。本文件围绕软件智能体系统开发生命周期，提出准备、设计、实现、测试、发布阶段的安全开发指南，为开发者开展风险识别、安全控制设计、安全能力实现、安全验证和安全发布提供指引，可以为相关评估活动提供参考。
《迈向自适应制造——制造业智能体实践白皮书》立足中国制造业 "由大到强" 的转型关口，提出AI智能体是破解制造业三大核心卡点的新引擎，并系统给出从单点任务到组织级协同的落地方法论与真实案例。
《2026年中国Token工厂发展白皮书》全面梳理了中国Token工厂产业从2022年“东数西算”启动到2026年进入“Token工厂元年”的发展历程与现状，是一部极具洞察力的产业指南。报告数据显示：中国已成为全球最大的Token生产与消费双中心，日均调用量两年增长超千倍，智能算力规模达2185 EFLOPS，国产芯片份额突破41%；但产业面临利用率不足30%、供需错配、价格战与产能过剩等严峻挑战。报告指出，未来竞争将从“建设规模”转向“产能利用率与成本”，西部绿电、推理主导、每瓦Token成为新KPI，建议各方以销定产、以效定价，抓住绿电与模型优势，推动中国从算力大国迈向产能强国。
人形机器人商业化核心脉络围绕“降本、增能、拓场景、创新模式”展开，通过技术突破、成本下降、场景拓展和商业模式创新，逐步实现从工业到家庭、从B端到C端的全面渗透，最终成为新型社会基础设施。
框架秉持以人为本、向上向善理念，坚持和践行强化风险意识、确保安全可控的指导原则，延续“风险分类、技术应对、综合治理”的核心逻辑，与时俱进梳理更新风险分类，优化调整技术应对和综合治理措施，以期进一步凝聚防范治理人工智能安全风险的实践共识。
在新一轮人工智能与机器人技术加速融合的背景下，智能系统正由以算法和算力为中心的“离身”智能阶段，逐步迈向强调感知—认知—决策—执行深度耦合的“具身”智能新阶段。与传统以符号处理或纯数据驱动为核心的人工智能不同，具身智能将智能体置于真实或拟真物理环境中，强调身体结构、运动能力与环境交互在智能生成过程中的基础性作用，正在成为推动人工智能向更高层次发展的重要方向。围绕具身智能的概念内涵、技术体系与发展阶段，学界和产业界尚未形成统一认识，不同研究路径和应用实践并存。
本报告由国家数据发展研究院编制，是在1.0版本基础上结合大模型、智能体、数据要素市场化的新需求完成的升级研究，延续 “安全、高速、合规” 核心理念，重点强化数‑算‑网‑安‑模型协同，定位高速数据传输网络是国家数据基础设施的核心流通底座。
报告聚焦具身智能大脑，也就是机器人、智能实体设备的 “决策中枢”，厘清行业定义、技术架构、产业链格局、落地场景、现存瓶颈以及未来发展趋势。报告着重区分通用大模型与具身智能大脑的差异，区别于纯文本大模型，通用大模型擅长文本，而具身智能大脑必须适配物理世界不确定性，重视物理仿真、世界模型、现实‑仿真双向对齐，需要完成感知‑理解‑决策‑规划‑执行‑反馈闭环，打通数字认知与物理实体行动。
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