《中国人工智能产业应用发展图谱2023》针对主要行业AI应用发展背景、关键价值、挑战和趋势，以及核心环节/场景的典型案例进行深入分析，全面展开产业AI智能化应用全景。
本文件规定了生成式人工智能服务在安全方面的基本要求，包括语料安全、模型安全、 安全措施等，并给出了安全评估要求。 本文件适用于服务提供者开展安全评估、提高安全水平，也可为相关主管部门评判生成 式人工智能服务安全水平提供参考。
数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通等各环节，保障数据安全，事关国家安全大局。
以软件为中心的工业自动化系统，推动工业朝高效节能、灵活敏捷和富有韧性的方向发展。未来工业强调自动化、大数据、人工智能等先进技术的应用，以及对环保、节能、低碳等理念的追求，还强调创新、协作、团队合作和持续学习的重要性。未来工业的发展趋势包括自动化和智能化、绿色和可持续发展、个性化定制和灵活生产等。
《工业供应链数字化白皮书》由五部分组成，第一部分介绍了数字化供应链发展背景、脉络和内涵。第二部分梳理了主要国家战略布局情况。第三部分着眼产业界应用探索，围绕企业层和产业层总结了数字化供应链应用体系，并分析了应用发展趋势。第四部分剖析了支撑产业主体布局及变革方向，对三类核心主体的布局方向、竞合关系进行了介绍和分析，并总结由此驱动的产业生态演进情况。第五部分对我国数字化供应链发展意义、发展情况和发展建议进行了探讨。
本白皮书以基于风险的零信任方法为核心，通过解析以往二元信任的不足，引出新的上下文敏感的安全态势，并指出持续风险监控的重要性，表明了零信任方法的重要特征。除了满足零信任的重要特征，迈向零信任原则还应准确地评估风险。本文就风险评估概括了九条重要的“不信任”，任何的风险评估中都应当包含这九条。云计算也可以与零信任方法结合，它们有着一部分相同的安全优势，并且它们架构上的差异可以帮助零信任更全面地维持安全态势。
案例集遴选了钢铁、建材、石化化工等流程制造业、电子信息、机械等离散制造业和数字产业优秀企业在数字化绿色化协同发展过程中的经验做法，从案例简介、技术应用、赋能效果等方面介绍案例，形成可复制可推广的路径模式，助推数字技术在工业领域赋能场景的应用落地，助力我国新型工业化绿色低碳高质量发展。
展望2030，传统车企和新势力都将面临新一轮关键挑战，有的或将把握机遇顺势而上，有的或将囿于变局黯然离场，整个行业将会呈现由3至5家规模化、实力强的龙头车企主导、若干聚焦特定细分市场和用户的中小型车企参与的竞争格局。本文选取八个中国汽车行业接下来数年可能比较关心的领域，分享初步思考，以供借鉴。
报告显示，2024年数字科技前沿应用主要呈现出十大趋势，涵盖了高算集群、人工智能、交互技术、通信网络等多个领域。
在今年的《预见2024》报告中，罗兰贝格特别加入了针对中国市场热门话题的主题文章，包括对中国企业出海、行业数字化、人工智能等领域的内容探讨，深度关注经济变化和行业发展，希望能为各领域的从业者提供诸多启发。
政府精准施策，为企业数字化绿色化发展营造良好的政策环境。企业积极主动拥抱数字化蓝海，锻造自身数字化绿色化生产力。服务机构发挥技术优势，为企业量身定制数字化绿色化系统解决方案。通过多方联动，智能化、绿色化、融合化发展的良好生态逐渐形成，助力企业绿色出海、扬帆远航。
经标准编制单位的辛勤努力，现已形成国家标准《信息安全技术 云计算服务安全能力评估方法》征求意见稿。
2023年9月，习总书记在黑龙江考察调研期间首次提出了“新质生产力”这一重要概念，强调了传统生产方式、产业结构以及经营模式亟待进行迭代创新、突破再造的必要性，并指明了向战略新兴产业发展的方向，积极培育未来产业的战略任务。这一论述为我国经济的转型升级指明了方向，注入了新的动力。 对此，亿欧智库对新质生产力进行了深度研究，并针对不同产业创新方向进行了前瞻性的预测，并发此研究成果。该成果系统地阐述了在新质生产力的引领下，不同产业领域将迎来哪些深刻的变革，以及这些变革将如何重塑我们的经济和社会生活。
01 全球隐私计算发展概览 02 隐私计算图谱2023 03 全球隐私计算技术进展 04 隐私计算应用和市场动态 05 隐私计算开源选型参考 06 未来趋势
当前，以人工智能、云计算为代表的新一轮科技革命进展迅速，数字技术与实体经济迎来深度融合，建设数字中国成为数字时代推进中国式现代化的重要引擎。作为中国特色社会主义的重要物质基础和政治基础，央国企肩负着推动经济发展和增强社会价值的重要责任，必须在数字化升级中发挥引领作用。 央国企的数字化升级包括数字技术基础平台、关键技术工具、通用及综合型应用、业务场景应用等细分方向，以及数据治理、网络安全、绿色低碳等重要配套建设，本报告侧重于基础平台及关键技术工具、通用及综合型应用、重要配套建设等方面的研究。
《AI视觉赋能智造白皮书》以“视觉赋能，智引未来”为主线，分析了AI赋能智能制造的核心作用、典型模式与场景，以视觉类应用为切入点，系统梳理工业视觉的发展历程、核心技术路径与应用场景，分析产业实施的问题痛点，以深度学习技术路径中的实际案例指明AI视觉方案架构与落地可行的具体模式，并提出未来工业视觉及AI智造深入推广的建议。
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