报告分析了政策法规、市场等因素为云安全发展带来的新变化，从云平台安全、云安全防护、云安全责任共担三大维度，对我国云安全产业的发展情况与关键举措进行观察和分析，最后从技术理念、创新方式、产业供应、应用建设方面对我国云安全发展提出展望。
《白皮书》共分为7 个部分，首先明确了工业机器人的统计范围，并从工业机器人分类标准，中国工业机器人市场发展历程及政策分析，中国工业机器人市场规模，竞争格局，上游核心零部件、以及下游典型应用行业等六大内容章节对中国工业机器人市场进行了深入的分析及解读。
为贯彻落实《制造业数字化转型行动方案》，引导广大制造业企业深刻认识数字化转型的重大意义，调动激发企业实施数字化改造的积极性，交流互鉴实施数字化改造的成功经验做法，工业和言息化部组织开展了 2024 年度制造业数字化转型典型案例征集。未来一段时期是我国制造业数字化转型的关键攻坚期。希望通过本案例集的编制，能够推广一批制造业数字化转型的典型做法及经验成效，为各地方、园区、企业的数字化转型提供参考。
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。
工业机器人控制由计算硬件、软和一些专用电路构成，其包括控制器系统软件、机人专用语言运动学力软件、机器人自诊断保护功能等，它处理工作过程中的全部信息和控制其全部动作。如同计算机的操作系统一样，机器人控制系统在整个工业机器人产业中，扮演了最基础的软件平台的角色。
周济院士表示，推进人工智能赋能新型工业化，是推进新型工业化，加快建设制造强国的技术路线。
《实践介绍》解构了华为如何通过两个阶段的数据工作来实现数字化转型，其中第一阶段聚焦于数据治理、业务数字化和数据流打通以提升业务效率和质量，第二阶段则侧重于建设数据底座、汇聚联接数据和数据服务化以支持数字化运营。
《指南》的编制，不仅是工业互联网在传统工业制造领域之外应用的梳理和总结，更是跨领域推动工业互联网大规模创新发展的积极探索，为促进一二三产业、大中小企业融通发展，持续注入强劲动力。同时，工业互联网与绿色可再生能源及新型储能等方向的融合应用，将推动工业领域节能降碳措施的优化升级，加快能源消费低碳化转型。
《报告》显示，国内企业软件项目，开源软件使用率达100%。目前，开源软件漏洞指标仍处于高位，软件供应链的安全问题并没有得到根本性的改善，20多年前的开源软件漏洞仍然存在于多个软件项目中。《报告》建议，软件供应链安全保障应加强顶层设计，持续推进和落地相关保护工作。
报告基于800多名云安全和网络安全专家的见解，指出61%的组织在过去一年遭受过云安全事件，较前年显著增加。数据安全漏洞攻击成为最常见的云安全事件，而零日威胁是组织最担忧的安全问题。尽管安全事件增多，但许多组织的安全策略未能充分预防，仅21%的组织优先采用预防措施。云原生应用程序保护平台（CNAPP）的采用率上升，反映了组织趋向于整合安全措施的战略转变。报告强调，组织应采用基于人工智能的高级安全解决方案，以预测和缓解潜在威胁，实现更主动的安全策略。网络安全人才短缺也是一个普遍问题，76%的受访者表示面临这一挑战。报告建议，组织应提升人工智能在网络安全战略中的作用，并通过培训和发展现有员工来填补技能缺口。
报告从经济学角度出发分析数据要素市场类型、特征和价值释放路径，梳理数据资源化、资产化、资本化价值释放现状，分析数据要素赋能经济及产业发展路径和能力，为未来加快完善数据要素市场体系，释放数据要素价值提出政策建议。
腾讯在最新发布的《人工智能与制造业融合创新之路》报告中描绘了制造业数字化转型的宏伟蓝图。报告指出，中国正通过“十四五”智能制造发展规划，推动制造业的数字化、网络化、智能化变革，并计划到2025年实现70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化。
人工智能大模型的迅猛发展推动算力需求的高速增长，占据数据中心GPU市场98%这一绝对份额的英伟达，已经从曾经游戏显卡之王华丽转身成为人工智能时代“卖铲人”，英伟达的野心绝不仅限于此，英伟达致力于成为人工智能计算领域的领导者，创造下一个工业革命，用算力来驱动智能时代的到来，驱动整个社会的智能化转型，让算力渗透到所有的社会领域，成为人工智能时代基础设施的提供商。
本白皮书将对制造业发展历程、现状、趋势与核心难题做深入解读，并在此基础上提出了相应的制造行业解决方案，结合业内实践成功的客户案例来详析信息化转型的有效方法，以供生产制造行业的从业者参考交流。
目录 01 隐私计算产业发展概况 02 2024隐私计算产业图谱 03 隐私计算技术演进和融合 04 隐私计算产业应用分析 05 隐私计算与人工智能 06 隐私计算未来展望
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