近日，美国发布了2022版《先进制造业国家战略》（以下简称“《战略》”），与2018年版相比，《战略》突出强调了为美国制造业注入新活力的重要性以及构建制造业供应链弹性的紧迫性。《战略》指出，美国仍是先进技术的领导者，但在一些高科技制造领域的生产能力以及就业吸纳能力急剧下降。《战略》提出了七大愿景、三大支柱、十一项具体目标，以确保美国先进制造业的全球领导地位。
近日，美国发布了2022版《先进制造业国家战略》（以下简称“《战略》”），与2018年版相比，《战略》突出强调了为美国制造业注入新活力的重要性以及构建制造业供应链弹性的紧迫性。《战略》指出，美国仍是先进技术的领导者，但在一些高科技制造领域的生产能力以及就业吸纳能力急剧下降。《战略》提出了七大愿景、三大支柱、十一项具体目标，以确保美国先进制造业的全球领导地位。
中国“智造”崛起的背后，其实是企业研发创新、科技加持的产品因素，和用户家国情怀、民族自信的感性因素的双结合。“制造”到“智造”，一字之差的背后是中国制造业从“被接受”到“被青睐”，从“满足国内用户需求”到“获得海外用户口碑”，也是从“跟随者”到“领跑者”的角色转化。
到2030年，人工智能将有望在中国的交通运输和其他关键产业中撬动巨大经济价值。若要把握这一机遇，须在多个维度进行战略合作和能力建设。
数字政府秉持“以人民为中心”的核心理念，通过运用数字技术和发挥数据价值，实现政务机构的业务与组织的连接、赋能、协同与重构，从而提升对市场、社会以及自身的治理能力。当前实践中的种种协同困境制约着数字政府能力提升，使其难以应对主体多元化、诉求复杂化、场景多样化的治理挑战。
《网络安全产业人才发展报告》（2022年版）由工业和信息化部人才交流中心、工业和信息化部网络安全产业发展中心、中国网络安全产业创新发展联盟、中国电信、中国移动、中国科学技术大学、北京航空航天大学、西安电子科技大学、南京邮电大学、浙江工业大学、杭州电子科技大学、浙江机电职业技术学院、安恒信息、拉勾招聘共同编写，对于引导产业规模稳步扩大，完善产业人才能力标准，逐步构建人才成长体系具有重大的参考意义和价值。
中国的新型储能产业，目前还处在从研发示范到商业化发展初期的一个过渡时期。目前已经在整体解决方案、配套关键技术和装备的研发、落地示范项目的建设、商业模式的探索、以及相关政策体系建设方面取得了实质性的进展，并且新型储能的市场应用规模在稳步扩大，对能源转型的支撑作用在初步显现。
随着“东数西算”工程的逐步建设，大数据、云计算、高性能计算技术、新一代网络技术、端到端安全技术，以及其相关产业和政策法规的快速进步与完善，创新开放的业态和场景不断涌现。《东数西算下新型算力基础设施发展白皮书》就“东数西算”工程落实中算力基建面临的诸多挑战进行详细分析，并对2030年算力设施的趋势进行展望。
本白皮书聚焦于工业、安防、体验交互三大领域，从应用场景及业务需求、发展趋势和面临的挑战出发，提出未来构建边缘计算视觉基础设施的技术框架，并结合标准研究、产业实践进行论证。
本白皮书着眼于6G时代的网络特点和发展趋势， 详细地分析了终端的发展现状、基本特征和发展趋势，具体阐释了端侧算力网络的概念、 体系架构、功能架构及其主要特征，总结了端侧算力网络的各项关键使能技术， 并展望了端侧算力网络在智能家居、智慧医疗、智慧教育、智慧农业等领域的潜在应用场景。
2022年5月，国家启动第四批专精特新“小巨人”企业培育认定工作。同时，围绕产业链促进大中小企业融通发展，形成协同、高效、融合、顺畅的大中小企业融通创新生态，激发涌现一批协同配套能力突出的“专精特新”中小企业。
2022年6月，联合国务院国资委、全国工商联印发《关于征集大企业与专精特新中小企业对接需求及大中小企业融通创新典型模式的通知》，广泛征集有典型性、代表性和特色性的大中小企业融通创新模式。
供应链当下面临三大挑战：一是如何在复杂国际环境下，保证供应链的可靠服务。其次是，如何实现物流全程可视化，有效提高供应链风险控制能力。第三，如何保证供应链各环节高效协同，以提高供应链竞争力。供应链中的商流、信息流、资金流和物流，都将通过数字化联系起来，并通过人工智能进行优化配置和决策赋能。随着工业 4.0 的快速发展，供应链数字化需要配套升级为智慧供应链。《智慧供应链白皮书 - 数智世界·链通全球》，带来供应链行业发展趋势、数字科技和人工智能等前沿技术应用、智慧供应链未来前瞻等方面的深刻洞察和重磅解读。
本报告分析了中国到2035年非化石能源发电量占比提高到80%时，对成本、可靠性、排放量、公共健康和就业等方面的影响。电力行业对于中国的全经济脱碳至关重要，因此实现2035年非化石能源、无碳排放发电占比达到80%，将助力中国达成2060年碳中和目标。
案例集旨在推进安全、有序的企业数字化、网络化、智能化转型，为工业数据空间深度应用寻找“中国样本”，主要围绕工业数据应用及数据智能、工业数据采集及平台管理、工业数据治理及数据资产三个维度，就工业、制造业数字化转型过程中面临的数据管理与治理实践，进行案例分享，共同探讨工业互联网数据安全与管理的经验和未来趋势。
一、工业互联网七大关键技术的关系梳理 二、工业互联网七大关键技术介绍 三、工业互联网应用行业分析 四、工业互联网综合案例分析
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