大模型能力的不断提升为企业带来了无限想象力，但也面临着战略规划、数据治理、算力资源、场景适配等方面的挑战。企业需要构建覆盖顶层设计、技术选型、数据治理、应用开发、运维运营及安全保障的全栈AI能力体系，并根据自身情况选择合适的落地路径，例如快速应用成熟的智能体、引入通用基础模型、构建外部知识库、持续提升模型能力和专业性，以及自主训练基础大模型等。本白皮书主要探讨了在GenAI时代，企业如何利用大模型技术实现智能化转型。
机器人离线编程系统是机器人编程语言的拓广，是利用计算机图形学的成果，在电脑里建立起机器人及其工作环境的模型，自动生成机器人的运动轨迹，然后在软件中仿真与调整轨迹，最后生成机器人程序传输给机器人。
在全球数字经济竞争从技术转向制度与生态的今天，数据要素的高效流通与市场化配置已成为国家竞争力的核心。可信数据空间作为数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，也是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。
《白皮书》整合全球技术动态、资本动向、政策脉络与典型案例，深度剖析具身智能与人形机器人产业的发展现状、核心矛盾与演进路径，为人形机器人产业链上下游的企业、有志于涉足该领域的潜在企业、投资机构、各级地方政府及产业园招商部门提供权威、前瞻性的战略参考。
智能工厂作为制造业数字化转型与智能化升级的核心载体，是实现智能制造的关键抓手，是制造业数字化转型、智能化升级的主阵地。近期，中国信息通信研究院发布《智能工厂发展报告（2025年）》，系统梳理了我国智能工厂发展的总体态势、行业路径、区域特色、技术支撑与未来图景，为把握产业变革趋势、科学制定发展策略提供了权威参考。
本报告集合算力产业专家资源和产业链力量，从全球视角出发，系统梳理全球算力竞争整体格局，深入剖析各区域在算力综合体系各维度的发展态势与核心优势，揭示算力竞争背后的多维博弈逻辑，为政策制定者和企业决策者提供战略参考。
报告从四个维度全面展现了AI技术的发展图景：在基础设施部分，算力基建化和芯片A化正在重构产业基石；在模型进化部分，预训练创新和应用落地推动着技术边界的不断拓展；在应用版图部分，A9entic互联网和多模态应用开启着人机交互的新时代;在中国时间部分，开源生态的发展和自主可控的技术路线彰显着中国AI力量的崛起。这份报告不仅是对技术趋势的精准把握，更是对产业未来的深度思考。
本文件确立了城市可信数据空间的总体架构，给出了城市可信数据空间基础设施、数据资源、接入连接器、服务平台、场景应用、共识规则、安全保障等相关要求。本文件适用于城市可信数据空间的规划、建设、运营和管理。
本报告系统梳理了当前产业需求与技术发展现状，分析工业物联网网络融合的需求与挑战，明确关键能力要求与发展路径，提出物联网网络融合架构，研究工业物联网网络融合关键技术，分析工业物联网网络融合标准化现状，探讨工业物联网网络融合标准化方向。
本《指南》以“Data for AI”与“AI for Data”的双向赋能模式为主线，总结了人工智能发展的“三起两落”和数据发展的“三代技术”演进历程，明确了人工智能时代下数据治理的新使命，以及人工智能如何促进数据治理“范式升级”。并结合运营商的优秀实践和实践成效，总结出体系化建设路径。包括高质量数据集建设管理规范、技术路径与评测标准，以及智能化数据标准、质量、安全、元数据、资产管理治理变革实践。
本蓝皮书就制造业场景AI应用分类分级展开。通过对制造业AI应用场景采用分类、分级的方式，试图解决制造业领域AI难以匹配企业需求、供需双方认知差异大的问题，制定一套按照应用领域、场景进行智能化分类、分级的方法论，切实促进人工智能与制造业的结合落地。
2026年1月13日，工业和信息化部印发《推动工业互联网平台高质量发展行动方案（2026—2028年）》。方案指出，到2028年，工业互联网平台高质量发展取得积极成效，“专业型+行业型+协作型”多层次平台体系持续壮大，具有一定影响力的平台超450家；平台的要素资源连接能力大幅增强，重点平台的数据增值、模型沉淀和人工智能开发应用能力显著提升，工业设备连接数突破1.2亿台（套）；平台普及率达到55%以上，基本建成泛在互联、数智融合、深度协同、开源开放的新一代工业互联网平台生态。
训练数据是人工智能发展的核心要素之一。训练数据清洗是保证模型训练质量的关键步骤。通过保障训练数据的清洗活动安全，确保所有直接用于模型训练的数据的质量，不包含违反社会主义核心价值观的、歧视性的内容，不存在商业违法违规、侵犯他人合法权益的现象，提升模型抵御对抗性风险、满足特定服务类型的安全需求的能力。本文件给出了训练数据清洗活动的安全原则、风险识别维度、清洗方法和实施流程，适用于各类需要对训练数据进行清洗活动的主体。
本《实践指南》属于通用文件。行业领域开展人工智能应用活动，在符合本《实践指南》的基础上，还应进一步满足行业领域文件相关内容。
本文从网络架构、网络设备、通信协议到网络故障等方面，深入研究现有技术路径与解决方案，并结合实际集群建设经验，提出面向自主可控、高效可靠智算集群网络基础设施的未来发展趋势，为国产化大规模智算集群建设提供理论支撑与实践参考。
展望2026年，网络空间多边治理与大国博弈将深度交织，网络安全产业迈入高质量增长新阶段，AI智能体成为攻防对抗核心引擎，算网融合安全防护体系加速成型，量子安全过渡进入规模化落地期；同时，地缘政治驱动的网络对抗加剧、产业内生动力不足、AI智能体安全风险凸显、新兴技术融合带来全新挑战、数字化转型对防护能力提出更高要求等问题仍需高度关注。赛迪研究院建议从强化网络安全防护体系建设、推动网络安全产业发展、加强AI智能体安全风险监管、完善数字化转型安全保障支撑等方面入手，全方位稳固我国网络安全防护堡垒。
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