《面向绿色算力的人工智能应用研究报告》聚焦算力产业面临的能源消耗与算力增长矛盾，提出以AI技术为核心的绿色算力解决方案，涵盖数字孪生设计、能效优化控制、算电协同调度及智慧运维四大关键技术体系。
六维力传感器是实现机器人力控、行走稳定和安全交互的核心部件。本报告系统梳理了中国人形机器人六维力传感器产业的发展现状、市场格局及竞争态势，其中多项数据首次披露行业关键拐点——2025年中国人形机器人六维力传感器销量首次突破万颗，市场规模迈入亿元级体量，国产厂商已实现对国际品牌的市场份额反超。
《国家人形机器人产业标准体系建设指南（2026版）》是我国首个针对人形机器人全产业链的国家级标准体系，由工信部发布征求意见稿。该指南旨在通过构建基础共性、类脑与智算、肢体与部组件等六大标准体系，推动行业规范化发展。
今天为大家分享东南大学汤奕教授关于算力、电力与碳排放协同优化的学术报告，重点分析了数据中心等高载能负荷与新能源电力系统融合的路径。报告指出了碳中和下算力爆发成城市级高密度负荷，与新能源波动、绿电稳供形成"算—电—碳"三角矛盾；按SLA/价格/主权约束将算力负荷分三类建模，揭示内外生及跨域风险；提出由被动供能到一体化运营的协同路径，推动算力随绿电时空优化、碳电双信号结算。
本报告立足于中美重启AI政府间对话的时代背景，从安全合作、AGI发展路径、军事应用、虚假信息治理五大板块，剖析两国竞合现实。报告指出：AI既是大国博弈新赛场，同时网络风险、生物威胁、军事误判、深度伪造等挑战具备跨国外溢属性，很多风险无法靠一国独力化解，竞争不应当完全封锁合作空间。
《2026年中国企业AI转型洞察》报告从应用、业务、人才、组织、价值五大维度全景呈现中国企业AI转型现状，构建转型决策象限与落地范式框架，并前瞻AI原生组织的演进趋势，为不同规模、不同行业的企业提供可落地的转型行动指南。
报告系统详细的梳理目前世界模型的进展，技术层面，行业已形成联合嵌入预测（JEPA）、物理仿真、3D空间、生成式视频等六大模块。应用端，智能驾驶、人形机器人成为核心落地场景，元宇宙、气候预测、医疗仿真等领域快速渗透，商业化曙光初现。世界模型目前整体仍处早期，面临物理建模精度不足、算力成本高昂、高质量数据稀缺、可解释性缺失等多重挑战，技术成熟度与规模化落地仍有较大差距。
《2026全球及中国算力芯片产业市场研究报告》聚焦全球算力芯片产业的市场格局与发展趋势。报告指出，2026年上半年全球算力芯片市场规模达1.39万亿元，其中GPU占比超70%，美国占据94%份额，而中国仅占6%但消耗全球20%-30%的需求。
《2026中国通用伺服产品市场白皮书》系统性地解答了“市场有多大”、“竞争格局怎样”、“未来增长点在哪里”等核心问题。报告内容详实，结构清晰。
量子科技正经历从实验室到产业化的关键跃迁。作为“十五五”规划未来产业之首，其战略价值在于突破经典计算极限，为密码学、材料科学等领域提供指数级算力提升。中国在量子计算和量子通信领域取得重大进展，已形成“局部领跑、整体并跑”的全球竞争格局。当前，量子技术已进入商业化探索和规模化应用阶段，预计2035年全球市场规模将超9000亿美元，中国有望占近30%份额。 脑机接口正从“功能修复”迈向“人机融合”。“十五五”规划将其列为未来产业方向之一，国家层面已出台政策、支付、标准三位一体的顶层设计，推动其从前沿研究迈向规模化发展。技术路线包括侵入式、半侵入式和非侵入式，已形成“侵入式重医疗，非侵入式普民生”的应用格局。未来2-3年将是监管完善和医疗产品获批的关键期，预计2025年我国市场规模将突破38亿元。
智能执行器已成为人形机器人进化的核心技术，它们集高效、精准、紧凑、柔顺性及本质安全等关键特性于一身。要实现类人运动，执行器不仅须满足上述标准，还需应对严苛的热管理、高精度与快速响应等独特挑战。与工业自动化系统不同，人形机器人运行于高度动态的环境中，必须协调众多关节、维持平衡，并在非结构化空间里与人类安全互动。其中，手部灵巧度尤具挑战性，电机驱动器的小型化是实现精细操控的关键。
报告指出人工智能正从单点突破走向系统性进化，围绕“协同进化”主线提出十大趋势：技术进化层面，模型从训练一次成型走向部署后持续在线学习（强化学习RLVR向科学领域扩散、上下文学习与记忆巩固兴起、AI加速AI研究），多模态AI从渲染器进化为能理解世界、具备规划和记忆能力的创作者，AI for Science形成“基础模型+科研智能体+自主实验室”三位一体范式；落地层面，竞争前沿从模型内部移到模型外部的“驾驭工程”（Harness），AI编程能力外溢使全民构建成为现实、Agent范式向千行百业渗透，智能体安全从自主执行迈向可信执行；社会重组层面，智力成为可交易的服务（Token退居幕后、按结果和岗位定价），Agent成为互联网新主体催生“智联网”和从注意力经济到效果经济的转变，组织从固态结构走向液态编排，人的职业角色从监督者上移为架构师——四条线索彼此咬合，共同构成AI与人类、模型与环境、商业与组织协同进化的全景图。
随着AI从技术探索走向实际应用，新的问题也逐渐出现：AI应该从哪里开始？哪些场景真正值得投入？如何避免AI项目停留在试点阶段？如何让AI持续创造业务价值？未来制造业将迈向以AI为核心驱动力的AI Factory新模式，通过智能决策、自动化执行和持续优化，推动全球化智造运营模式持续演进。白皮书系统梳理领先制造企业迈向AI Factory过程中的关键路径与方法，为探索全球化智造运营新路径提供参考。
本章系统讲解数字工厂与数字孪生工厂的构建方法。内容从智能制造三个基本范式演进切入，指出数字化制造是智能制造的关键起点，数字孪生工厂也应从数字化工厂起步。在数字化工厂部分，梳理数字化工厂概念的源流与VDI 4499、IEC/TR 62794、GB/Z 32235-2015等标准体系，阐述其面向工厂全生命周期（规划设计、工程建设、运行维护）的仿真优化作用，介绍工厂数字模型（工厂DMU）与BIM支撑的数字化布局、以工厂对象为核心的数字化交付，以及以MES/MOM为主体、遵循ISA-95功能层次模型的数字化工厂管控和"自动化设备、MES管控系统、设备物联网"三条主线建设的数字化车间。在数字孪生工厂部分，解析基于模型的定义（MBD）、基于模型的企业（MBE）与数字孪生的相互支撑关系，梳理产品模型、工厂资源模型与生产管理模型三类模型，总结多领域交互、数据—知识混合驱动、服务驱动管理、柔性、"人—机—物—信息"协同共融五大特征，给出由实体工厂、虚拟工厂、数字孪生引擎和数字孪生服务系统构成的总体架构，并阐述其"由虚切入"的构建路径与系统生命周期。
本文件规定了算力网的安全保护要求，包括通用安全要求、算力网资源安全要求、算力网调度安全 要求、算力网监测安全要求、算力网运营安全要求和算力网数据安全要求。 本文件适用于算力网的安全能力规划、建设、运营、改造与评估。
AI大模型凭借其强大的数据处理、数据分析和智能决策能力，为工程行业带来了全新的发展机遇。从工程设计优化到施工过程管理，从项目风险评估到运维监测，AI大模型正逐步渗透到工程全生命周期。白皮书系统梳理国内111个工程类AI大模型，全景展现我国工程AI从概念验证走向深度落地的发展现状。业务覆盖基建、轨道交通、水利水电、能源电力、矿山地质、工程监理、建材、房屋建筑等十一大领域，为方便工程AI从业人员了解中国工程行业的应用现状、挑战与未来趋势提供参考与指引。
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