自2023年9月总书记首次提出“新质生产力”概念后，以低空经济、商业航天为首的新兴产业得到大力政策支持以及细节规划；核聚变、具身智能、量子、脑机、未来能源等未来产业蓄势待发。
当前数据基础设施正从传统工具转向"湖仓一体"与"AI原生"深度融合的智能化底座，核心目标是实现数据与AI的双向赋能。该报告详细分析了Data&AI一体化基础设施的技术路径、关键能力（如融合开发、资源调度）及典型应用场景，特别强调其在支撑生成式AI和Agentic AI发展中的战略地位。白皮书还提供了国内外厂商的实践案例，如Databricks、Snowflake等企业的技术布局，为中国企业构建智能底座提供了参考框架。
为提升产品的网络安全能力，加强消费者权益保护，维护网络安全和公共利益，根据《中华人民共和国网络安全法》等法律法规，国家互联网信息办公室、工业和信息化部起草了《网络安全标识管理办法》（征求意见稿）和《实施网络安全标识的产品目录（第一批）》（征求意见稿）。
随着新一轮科技革命和产业变革的持续深化，人工智能是新质生产力重要的驱动力，是抢占未来竞争制高点和构建国家竞争新优势的新赛道。2025年9月4日，国家发展改革委国家能源局《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》指出，要抢抓人工智能发展重大战略机遇，突出应用导向，加快推动人工智能与能源产业深度融合，支撑能源高质量发展和高水平安全。
我国软件产业正经历从规模扩张向质量提升的关键跃迁，成为数字经济发展的核心驱动力。在国产基础软件崛起与垂直大模型落地的双轮驱动下，产业结构持续优化，迈入价值深耕的新阶段。同时，智能体技术的爆发式渗透与开源生态的加速繁荣，进一步筑牢了产业智能化根基，推动技术创新从单点突破向体系化演进。
矿鸿操作系统是基于OpenHarmony打造的面向矿山终端的新一代工业物联网操作系统，为不同设备的智能化、互联与协同提供了统一语言，首次实现一套系统覆盖大大小小的设备，一套协议让不同设备数据共享，实现矿山终端、矿工、云端服务之间安全可信的互联互通和智能协作。
具身智能作为推动经济增长和社会发展的新技术新产业力量，近年来在大模型和多模态感知技术的推动下取得了显著进展。本报告从十个角度观察具身智能之技术突破、产业发展、应用场景和治理体系，试图在具身智能发展全景中捕捉一些值得关注的亮点和思考。
当前，推动全球人工智能标准化已成为促进技术健康发展和完善安全治理体系的重要任务。《全球人工智能标准发展报告》立足全球人工智能标准化全景，系统分析了全球人工智能标准化发展的现状与趋势，剖析关键挑战与困难，并为发展负责任的人工智能标准提出了具体建议。《报告》强调，全球合作是构建包容、互联、可持续人工智能标准体系的关键路径。实现这一目标，需要国际组织、政府、产业界和科研机构携手合作、共同应对挑战，持续推动负责任人工智能标准的制定与落实。
机器人编程，就是针对机器人为完成某项作业进行程序设计。工业机器人编程是机器人技术的一个重要方面，它是与机器人所采用的控制系统相一致的。为了用简单的方法描述作业、操控机器人，机器人的语言应运而生。
2025年，中国企业出海之路的机遇与挑战并存。未来，企业需秉持创新、开放、合作的发展理念，积极应对各种挑战，不断提升自身核心竞争力。本白皮书2025版旨在深入剖析企业出海过程中面临的实际问题，总结并分享数字化出海的创新模型与实践经验，为中国企业出海提供全方位的参考与指导。后续章节将结合具体案例和实用模型，深入探讨出海数字化建设的路径与方法，助力中国企业在全球市场实现可持续发展。
报告从AGI特征出发，全面总结全球人工智能产业的主要参与者、典型产品和应用，对AGI发展的关键领域、核心技术进行分析解读，并呈现当前关注度较高的智能体、AI硬件及应用进展。最后，报告对AGI的未来发展方向进行展望。
《AI赋能千行百业白皮书》在系统梳理全球与中国人工智能发展格局的基础上，重点解析AI在金融、政务、 医疗、教育、制造、零售、能源、电信等行业的应用路径与价值创造。报告不仅呈现人工智能在政策驱动、资本投入和技术演进中的宏观趋势，更通过场景化落地案例揭示AI如何深度嵌入产业流程，推动千行百业实现效率提升、模式创新与价值重构，形成新质生产力的核心动能。
中国大模型市场正从技术基础建设转向实际应用阶段，预计2024-2027年产业规模复合增长率达167.3%，2027年市场规模将突破3600亿元。核心驱动力来自政策扶持、技术突破（如MoE架构、轻量化技术）和市场需求变化，其中政务、金融等B端场景因降本增效需求成为主要落地领域。报告特别提到，智能体（Agent）将成为大模型应用的核心形态，而应用层将成为未来增长最快的部分。
报告全面梳理了AI赋能工业仿真的技术路径与实践脉络。一是探讨人工智能赋能工业仿真的必然性及其应用价值。二是聚焦计算机辅助设计（Computer Aided Design，CAD）、计算机辅助工程（Computer Aided Engineering，CAE）两大核心领域，对比分析国内外技术路线与应用现状。三是在关键技术层面，解析数据驱动、物理驱动及融合驱动这三类AI仿真方法的本质区别与适用场景。四是通过轨道交通、航空航天、轻工业、汽车工业及工程建筑等领域的实践案例，验证AI仿真的规模化应用潜力及应用前景。五是分析AI仿真面临的核心挑战，并对其未来发展趋势进行展望。
近日，腾讯云、腾讯研究院联合国际权威研究机构Gartner，共同发布《企业级智能体产业落地研究报告》，报告系统性提出智能体落地场景评估方法、落地挑战与实战解决方案，为智能体从“概念热”走向“产业深”提供关键指引。
蓝皮书回顾了广东电力市场发展历程，系统总结电力市场建设取得的成绩，镜鉴国内外先进经验，展望未来发展方向。
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