由国家级智库团队——国家矿山安全监察局矿山智能化建设专家委员会牵头编撰的《煤矿智能化发展蓝皮书》正式发布，这是首部系统性研究煤矿智能化发展的权威报告，其系统梳理了当前智能化建设中的政策革新、技术突破、装备升级等关键领域进展，通过详实数据与典型案例全景展现煤炭行业数字化转型的"中国方案"，更为产业升级规划出涵盖13大重点任务的实施路径。
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尽管中国在关键领域的全球地位逐渐加强——生产了占全球销量三分之二以上的电池，及占全球销量60%以上的新能源汽车。但是，汽车领域的价格战、能源领域的基础设施限制，以及国际贸易紧张局势也为这些增长势头带来了考验。成功应对这些转型和挑战的企业将是那些能够整合数字化能力、优先考虑可持续发展、解决人才缺口问题，并开发以客户为中心的服务模式的企业，他们最终将在相互联系日益紧密的产业格局中打造竞争优势。
01 大模型行业发展分析 02 同方计算机大模型能力 03 大模型高阶实施策略与路径 04 大模型行业案例分享
2025年6月3日，工业和信息化部正式印发《工业互联网与石化化工行业融合应用参考指南》，面向石化化工行业生产工艺优化、绿色低碳发展、安全生产管理等转型需求，系统梳理石化化工行业工艺参数优化、危险源监测预警、环保质量评价等137类工业互联网应用场景。旨在为石化化工行业与工业互联网融合过程中的需求场景识别、应用模式打造、关键系统构建和组织实施方法提供参考借鉴。
人工智能与前沿技术产业领域，如先进制造、量子计算、生命科学、新材料、新能源等加速融合，将催生出更多新的科技和产业赛道。本报告旨在梳理人工智能发展现状与趋势，并通过对相关产业领域主要应用场景与典型案例的跟踪研究，深入剖析AI 在行业深度应用中面临的问题与挑战，希望为政府主管部门和相关行业企业提供决策参考，共同探讨AI 如何助推传统产业转型升级，引领未来产业创新发展。
该模型采用大规模强化学习技术进行后训练，在仅有少量标注数据的情况下显著提升了模型性能，并且通过智能训练场动态生成题目和实时验证解题过程来进一步增强推理能力。
根据国家“十四五”规划纲要，传感器与高端芯片、操作系统、人工智能关键算法等并列，是建设数字中国的关键技术。传感器被誉为“万物互联之眼”，可以精确地测量出压力、温度、浓度等各种信息，是数据采集的源头。传感器作为一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
报告深入剖析具身机器人行业现状与未来趋势，从人脑结构拆解入手，类比人脑各部位功能与机器人大脑对应关系，指出人形机器人“大脑”目前多由中央控制器承担，未来有望实现大小脑分离，提升运动控制与认知能力。具身智能算法方案分为分层决策模型与端到端模型，训练方法涵盖模仿学习与强化学习，数据采集则有基于仿真环境与真实世界两种路线。国内外厂商在大模型进展方面各有突破，如银河通用的GraspVLA、Figure AI的VLA通用大模型、智元的GO - 1以及英伟达的GR00T N1，均在提升机器人泛化能力与动作执行精度上取得显著成果。
2025年5月30日，为加快构建算力互联互通体系，实现不同主体、不同架构的公共算力资源标准化互联，提高公共算力资源使用效率和服务水平，促进算力高质量发展，工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》，其中明确提出“标准化封装人工智能、科学计算、边缘计算等任务型应用，构建支持各类新架构芯片的算子库、开发框架等，提高应用开发效率。”
在全球数字化与智能化浪潮交相辉映的当下，人工智能技术，特别是生成式AI与大模型技术的突破性飞跃，正引领一场前所未有的技术革新浪潮，重塑着各行各业的发展蓝图。在此背景下，算力资源已成为支撑AI技术持续进步不可或缺的基石，而算力中心，作为算力资源的核心承载平台，正迎来崭新的发展机遇。 本报告梳理了中国算力中心行业上、下游的相关数据，深入分析算力中心定制批发业务的整体及不同地域市场供需现状、未来供需变化情况，希望为国内相关企业把握市场机遇提供重要参考。
AI不再是科技巨头的专属工具，而是所有企业实现降本增效、创新突围的核心驱动力。AI转型并非简单的技术堆砌，而是一场涉及战略、组织、数据的系统性工程。企业需要从顶层设计出发，结合自身业务痛点，找到最适合的AI落地路径。AI转型没有标准答案，但成功者必有一条清晰的实践逻辑。 本白皮书旨在为行业企业提供一份全面、深入、实用的AI转型指南，助力企业在AI时代抢占先机，实现可持续发展。
虚拟电厂发展模式与技术形态思考
本报告重点对新型人工智能存储的概念范围、面临挑战、关键技术和最佳实践进行了梳理和分析。概念范围上，梳理了新型人工智能存储的基本概念，分析了全球人工智能存储战略。面临挑战上，点明了新型人工智能存储是发力大模型的基础，但同时在海量数据归集、训练数据访问效率、推理实时性等方面存在诸多挑战。关键技术上，阐明了新型人工智能存储需要从存储介质、系统、架构、数据编织、数据范式和数据安全等方面发力。最佳实践上，介绍了医疗、金融、云服务商、AI企业等在新型人工智能存储的实践案例，最后，本报告针对当前人工智能存储发展的挑战，提出了未来我国新型人工智能存储发展建议。
云智算是通过算网基础设施与人工智能核心技术深度融合，提供一体化算网资源、全栈式开发环境、一站式模型服务、多样化场景应用的新型云服务模式。作为云计算的新升级，云智算是以AI为核心驱动力的下一代云计算范式，是未来算网智一体化算力网络的核心载体。 本白皮书详细阐述了云智算的发展背景、内涵，系统性定义了云智算体系架构，提出十大关键技术方向，为云智算发展探索了新的技术路径，旨在号召行业内各相关主体共同推动云智算技术、产业、应用和生态成熟，助力千行百业注智赋能。
在全球能源结构加速转型与“双碳”目标深入推进的时代背景下，数字化转型已成为能源行业突破发展瓶颈、重塑产业生态的核心驱动力。作为国家经济高质量发展的基础性、战略性产业，能源行业正面临清洁化、智能化、高效化的深刻变革。其数字化转型不仅是实现能源供给安全与低碳转型的关键路径，更是构建新型能源体系、引领全球绿色革命的核心引擎。在此背景下，本案例集应运而生，旨在系统呈现能源企业在数字化浪潮中的创新实践与标杆成果，为全行业提供可借鉴、可推广的转型范式。
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