政策引导下的技术融合创新，不仅催生了智能仓储、绿色运输、全球化网络等新业态，更推动中国从“物流大国”向“物流强国”发展。
随着工业4.0战略的全球推进，工业物联网(IIoT)已成为制造业数字化转型的关键推动力。传统工业控制系统面临着数据量激增、实时处理需求提高以及云计算带宽和延迟限制等挑战，边缘计算技术应运而生。
在全球科技浪潮风起云涌的当下，新质生产力已然成为重塑经济格局、推动社会跃升的核心动力。它绝非传统生产力的简单迭代，而是一场由创新主导，深度融合前沿科技，全方位突破传统发展范式的生产力革命。新质生产力以其高科技、高效能、高质量的鲜明特质，完美契合新发展理念，为各行业带来了改天换地的机遇与挑战。
产业是生产力发展的重要载体，发展新质生产力，必须建设现代化产业体系。这就要求改造提升传统产业，培育壮大新兴产业，布局建设未来产业；聚焦发展新质生产力科学布局产业链，推动战略性新兴产业融合集群发展，在人工智能、生物技术、新能源、新材料等领域培育新的增长引擎；促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群；围绕推进新型工业化和加快建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国和农业强国等战略任务，科学布局科技创新、产业创新，形成以高新技术产业、现代农业、先进制造业、现代服务业等为代表的现代化产业体系。
在瞬息万变的数字时代，随着人工智能（AI）、物联网（IoT）、大数据和5G技术的快速发展，边缘计算作为连接物理世界与数字世界的“神经末梢”，正逐渐成为推动智能化转型的 关键力量。
随着边缘计算的兴起和持续发展，以工控机为代表的部署在各类边缘现场的算力设备市场，如工控机等，也正在迎来新的变化。国际数据公司（IDC）于近日发布了的《中国设备现场级边缘算力设备/泛工控机市场份额，2023：新变局》报告。报告显示，多方势力正在冲击传统工控机厂商主导的83.2亿元人民币市场，相关产品也在向着AI化、行业化、软硬一体等方向发展。
随着工业控制系统（ICS）信息化和智能化的推进，信息安全问题日益凸显。本文全面分析了类脑智能技术在ICS信息安全领域的应用现状，并深入探讨了其在智能机器人定位、决策算法优化、异常检测等关键领域的实际应用，同时讨论了该技术在隐私保护、数据安全和系统稳定性方面所面临的挑战。本文旨在为ICS信息安全领域提供新的视角和解决方案，推动类脑智能技术的实际应用和产业发展。
工业控制系统是推动制造业数字化转型的重要基础，是实现新型工业化的重要动能。近年来，随着计算机技术、通信技术和控制技术的飞速发展，传统的控制领域正经历着一场前所未有的变革，工业控制系统从封闭独立逐步走向开放互联，从软硬件深度捆绑到软硬解耦，边界不断扩大，面临的安全形势日益严峻。本文详细分析了工控安全面临的新形势、新变化、新问题、新挑战，提出了推进我国工业控制系统网络安全的相关建议。
在当今时代，人工智能正以前所未有的速度深度渗透到工业领域，重塑着传统工业的面貌，成为推动产业升级的关键力量。从智能工厂的自动化生产线到供应链的智能优化，人工智能的应用场景广泛且意义深远。
在当今时代，人工智能正以前所未有的速度深度渗透到工业领域，重塑着传统工业的面貌，成为推动产业升级的关键力量。从智能工厂的自动化生产线到供应链的智能优化，人工智能的应用场景广泛且意义深远。
智能制造是迈向制造强国的必经之路。围绕工业企业的五大要素——技术、物料、制造、装备、管理，怎样通过新一代信息技术，通过智能化、网络化、信息化等等技术手段，最终提高企业效率与质量，降低企业成本，最终使企业获得更好的效益，这是搞智能制造的根本目的。
随着生成式人工智能技术的逐渐成熟与广泛应用，全球大模型市场规模迅猛增长。各国政府高度重视人工智能大模型，围绕人工智能关键环节加强政府投资，促进产学研合作，并强调全球对话，加强人工智能治理的国际合作。
人工智能深蕴于计算机科学、脑科学、类脑科学、认知科学控制论等基础科学之中，直接表现为机器学习、计算机视觉自然语言处理、智能语音、知识图谱、大模型、智能体、群体智能、具身智能等技术形态，外化为人形机器人、数字人、智能终端、智能运载工具、智能软件等产品形态。人工智能通过类脑计算增强脑力劳动的新能级，通过“机器换人”培育体力劳动的新动能，带动农业、工业和服务业中的脑力劳动与体力劳动的第四次变革，形成新兴的人工智能产业。
技术进步带来的降成本、降门槛效果以及开源开放的发展方式，将为赋能千行百业打开新空间。下一步，应不断夯实算力-算法-数据三位一体赋能底座，围绕行业、产品纵横两大方向，开展一系列重点场景建设和应用推广，强化政策组织和支撑体系两大保障，推动人工智能赋能新型工业化走深向实。
报告从智能制造的定义与核心价值出发，介绍了中国智能制造发展背景，重点讲解了2024年发展现状与关键数据以及核心技术突破与场景落地，详细说明了对未来趋势与核心挑战的研判，并对中国智能制造的发展进行了总结与策略建议。
人形机器人是当今世界科技领域最具潜力和前景的产业之一。随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展，人形机器人作为未来产业的新赛道和经济增长的新引擎，将深刻变革人类生产生活方式，重塑全球产业发展格局。《2025年人形机器人产业发展蓝皮书》深入剖析了人形机器人产业的现状、发展趋势、面临的量产及商业化挑战，并提出了针对性的策略建议，旨在推动人形机器人产业的高质量发展，加速其从技术创新向产业化应用的转变，为行业内外人士提供了详尽、权威的参考与洞见。
“8+9”新产业是应用新技术发展壮大的新兴产业和未来产业，具有创新活跃、技术密集、发展前景广阔等特征，关系国民经济社会发展和产业结构优化升级全局。2023年8月工业和信息化部等四部门印发的《新产业标准化领航工程实施方案（2023-2035年）》将新产业划分为8大新兴产业和9大未来产业。8大新兴产业包括新一代信息技术、新能源、新材料、高端装备、新能源汽车、绿色环保、民用航空、船舶与海洋工程装备，而9大未来产业包括元宇宙、脑机接口、量子信息、人形机器人、生成式人工智能、生物制造、未来显示、未来网络、新型储能等领域。
当前，全球科技创新空前密集和活跃，科技和产业形态正在发生体系性变革，工程科技的颠覆性创新和体系创新已经成为战略竞争的焦点。鉴于此，中国工程院“中国工程科技未来20年发展战略研究”总体项目组发布《愿景驱动的中国工程科技2040发展战略研究》，基于我国工程科技发展需求和世界发展趋势，提出“经济预测-需求分析-技术预见-愿景分析-战略架构-技术路线图-政策选择”战略研究方法体系，预测了我国2040年经济社会的发展态势，描绘了2040年我国社会发展的九大综合愿景。
制造业数字化转型不仅需要政策环境的支持，还需要工业互联网、数字技术、数字基础设施等关键要素的协同发展。未来，制造业数字化转型将呈现智能制造、互联网与制造业融合、数字化工厂等十大趋势。制造业数字化转型的路径选择包括实现三个转变：由软件向硬件转变、由单体向互连转变、由网络向垂直大模型转变。同时，注重链接、算力、数据和标准的四个要素。
智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元，面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节核心问题，通过新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，部署智能制造装备、工业软件和系统，实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。十余年来，工业和信息化部会同相关部门深入实施智能制造工程，通过新模式应用探索、智能工厂建设、解决方案攻关等，总结形成了一批智能制造典型场景，为制造企业数字化转型、智能化升级提供有益参考。
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