作为我国“双碳”领域的重要研究成果，蓝皮书系统梳理全球“双碳”发展态势，以“场景”和“产业”为双主线，整合政策、技术、产业和实践经验，为政府、行业及企业提供科学参考与行动指引，助力破解“认知碎片化、路径模糊化、工具方法缺位”等核心难题。
报告认为，AI的普及将为企业带来无限的创新和增长机会，同时也带来了新的挑战，尤其是信任的建立。报告围绕AI自主性的发展，探讨了其在技术开发、客户体验、物理空间和工作组织四个维度上的商业转型和信任重塑。
《工业大模型白皮书（2025年）》从多维度系统梳理了工业大模型的前沿技术、产品解析、应用场景、实施策略、产业生态与人才需求等，并预测了未来几年的发展趋势，从技术融合、生态共建、政策协同等角度，为工业大模型的未来发展提供了战略指引。
目录 1、为何数字化 2、何为数字化 3、如何数字化 4、数字化的价值
2024中国信创+AI趋势洞察报告是一篇主要面向信创行业从业者以及AI行业从业者的研究报告，旨在帮助从业者分析AI与信创的协同发展趋势，梳理AI技术如何赋能信创行业的各个环节，国家政策面对信创+AI的支持，大型国央企的投入力度，AI应用在八大行业的落地情况，未来发展的技术难点以及方向。
《技术展望2025》是由埃森哲公司发布的关于未来技术发展趋势的报告，重点关注人工智能（AI）的自主性及其对企业和社会的深远影响。报告认为，AI的普及将为企业带来无限的创新和增长机会，同时也带来了新的挑战，尤其是信任的建立。报告围绕AI自主性的发展，探讨了其在技术开发、客户体验、物理空间和工作组织四个维度上的商业转型和信任重塑。
目前人形机器人的发展提速，国内外厂商开展了军备竞赛，传感器作为人形机器人必不可少的部件，有望需求迎来较快增长，且技术路线有望持续迭代，国内技术实力较强的企业有望迎来快速发展。
物理人工智能即将到来。我们正在进⼊⼀个新时代，人工智能机器⼈和⼈形机器⼈将在我们周围移动。报告分析表明，到2035年，可能会有13亿个人工智能机器⼈，到2050年将达到40亿个。
双碳战略目标的实现是一项跨领域、多维度的系统工程，涵盖战略规划、政策法规、技术创新与产业转型等多重挑战。自国家双碳战略实施以来，政产学研各界积极探索实践，但整体进展滞后于预期，根源在于行业认知碎片化、实施路径不清晰、落地抓手缺位——究其根源，既有系统性知识图谱的缺失，亦缺乏全景式行业洞察与可复用的方法论支撑。 为此，工业互联网产业联盟碳达峰碳中和工作组联合中国互联网协会网络绿色发展工作委员会，凝聚产业生态合力，组织30余家企业和科研院所，系统梳理2024年前后国内外双碳发展态势， 跟踪政策动向与技术创新方向，提炼规律性认知，构建兼具理论深度与实践价值的体系化框架，为产业界提供可参考的行动坐标。
为加快推动制造业数字化转型智能化升级，打造智能制造“升级版”，工业和信息化部装备工业一司在《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》基础上，结合智能制造发展实践，进一步修订形成了《智能制造典型场景参考指引（2025年版）（征求意见稿）》。 根据智能制造多年探索实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练出8个环节的40个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。这份文件不仅是未来两年智能制造的“行动地图”，更是对过去五年政策成果的总结与升级。
具身智能是机器人与人工智能发展的交汇点。机器人的通用性取决于泛化性的发展程度，自20世纪50年代以来，经过多轮发展，机器人开始从传统的自动化工业场景机器人，向通用泛化场景的机器人方向发展。而人工智能在几十年发展过后，在今天迎来了智能程度、通识程度更高的生成式大模型时代。在当前时间点，人工智能可以真正为机器人赋予“大脑”，机器人也可为人工智能提供“身体”，两者深度融合，而融合的交点——具身智能，则是人工智能与机器人相互促进发展而形成的必然的产业趋势。 作为机器人的“大小脑”，在硬件已达到较高工艺水平的情况下，具身智能的技术能力或将成为机器人发展的天花板。当前多家领军机器人企业均已各自的方式在具身智能领域投入较多资源与精力，以提升自家机器人的泛化行为能力。
本报告从新技术革命引发的经济社会发展变革和历史经验出发，在“以人为本、智能向善”理念指引下，基于供应链条、价值链条全生命周期链条等底层逻辑，从What、Why、Who、How 四个维度搭建了人工智能治理体系框架。
集团企业数字化转型未来五年实施方案
GB/T 45341-2025《数字化转型管理 参考架构》是我国研制发布的首项数字化转型领域奠基性的架构类国家标准，对数字化转型领域标准化建设具有重大里程碑意义。 该架构聚焦数字化转型“做什么”“怎么做”和“路线图”等问题，按照价值体系重构的要求提出数字化转型的主要视角，以新型（数字）能力建设为主线提出数字化转型的过程方法，围绕数据要素驱动作用的逐步发挥，提出分阶段分档次的分步实施要求和成熟度等级（数字化转型成熟模型DLMM），帮助企业明确数字化转型的体系架构、主要方向、关键任务和发展路径，从而更加务实有效推进数字化转型，实现螺旋式创新转型发展。
大模型技术已进入与业务深度融合的阶段，64%的中国企业预计对AI的投资将增长10-30%。大模型在企业落地的周期和应用速度超出预期，平均部署周期已缩短至6-12个月。企业正致力于深化业务场景探索，以释放大模型落地带来的价值。选择合适的大模型产品和服务以及技术伙伴，能让企业落地大模型事半功倍。
5G技术的普及和物联网的广泛应用，正推动计算需求从传统的云端向终端设备转移。功耗低、响应快的小型模型逐渐成为各行业的重要技术支撑。DeepSeek的成功实践便是最好的例证：小型AI模型不仅具备强大的智能处理能力，还能直接在手机、工业设备以及物联网终端上运行，大大减少了对云端超级计算的依赖。这种趋势使得AI应用更加灵活、实时，契合了边缘计算时代的发展需求。曾经大模型在云端的“算力统治地位”，正逐渐受到边缘设备轻量级模型的挑战，AI应用也将变得更加分散和高效。
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