本文件给出了工业数据处理者开展工业领域重要数据识别的基本原则、流程和考虑因素。 本文件适用于工业数据处理者开展工业领域重要数据识别工作，也可为行业监管部门制定工业领 域重要数据目录提供参考。
本文件规定了工业领域数据安全风险评估的基本原则、要素、流程及方法等内容。 本文件适用于工业领域重要数据和核心数据处理者在中华人民共和国境内开展数据 处理活动的数据安全风险评估。工业领域一般数据处理者对其数据处理活动的数据安全风 险评估，也可参照本文件。
工业和信息化部等八部门印发《机械工业数字化转型实施方案》，目标到2027年，数智技术在产品研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节广泛应用，智能制造能力成熟度二级及以上企业占比达50%，建成不少于200家卓越级智能工厂，带动机械企业研发设计、生产制造、供应链管理数字化智能化水平稳步提升；培育一批既懂行业又懂数字化的系统解决方案供应商，形成不少于200个优秀场景化解决方案，服务能力显著增强。
本白皮书从低空安全现状入手，结合低空经济安全面临的诸多挑战，围绕安全和可信的目标，构建了“三层两翼”低空安全技术体系架构，对支撑低空安全架构的关键技术进行了深入阐述，并列举了低空安全实践案例，最后给出了低空经济安全的发展建议。期望能够为低空安全研究提供可参考的技术方向，推动业界对低空安全达成共识，保障低空经济安全、稳定和可持续发展。
展望未来，伴随人工智能的新技术不断突破、新业态持续涌现、新应用加快拓展，人工智能立法将更趋理性且更加全面系统，人工智能风险治理与伦理考量不断深化。与此同时，面对渐趋白热化的全球人工智能竞争态势，各国支持人工智能创新与发展的政策力度或将只增不减。单边主义、地缘冲突、机制分歧等不利因素制约全球人工智能治理合作的广度与深度。打造一个全方位、多层次、汇聚广泛共识，具有真正的包容性、平等性、多元性的全球性治理框架仍是未来各国合作努力的重要方向。
2025年，是中国经济和企业的重要节点――全球贸易与经 济 秩 序 在 加速 重 构；国内“十四五”规划收官与“十五五”规划即将启幕，新旧动能转换进入新阶段；同时，人工智能（AI）技术突破加快，正在重新定义企业竞争力。站在时代的十字路口，中国企业积极重塑，发展新质生产力，与世界新格局接轨。
海外市场正成为中国新能源企业寻求扩张和增长的重要抓手，为了更好地把握这一趋势，报告通过专业的市场洞察和深入的数据分析，揭示了企业关注的海外区域在新能源领域的发展潜力和商业机会。本报告作为《新能源企业“出海”系列报告》收官之作，旨在通过深入分析欧美新能源市场的特点，为企业提供前瞻性的市场洞察和战略建议，帮助企业捕捉欧美市场的机遇，书写与欧美绿色能源合作的新篇章。
1、绿证发展背景及意义 2、我国绿证的发展成效 3、面临的新形势与挑战 4、绿证市场的发展建议
人工智能工具在工业领域应用广泛，是推动现代制造业发展的关键要素。制造商在其生产流程中既是人工智能技术的使用者，也是开发者和部署者。人工智能在制造业的应用前景广阔，能助力行业领导者提升生产效率、优化产品开发、加强安全管理、实现预测性维护以及改善供应链物流。
报告重点围绕智能体发展概述、关键技术、产业应用、问题挑战、发展建议五大方面，通过梳理智能体技术和应用发展现状，呈现行业应用成效，分析当前问题挑战，旨在为智能体产业生态建设提供系统性参考。
本文件规定了操作系统的安全技术要求，并描述了相应的测试评价方法。本文件适用于部署在台式机、笔记本电脑、一体机、工作站、服务器、虚拟机等操作系统的设计、开发、测试和评价。本文件不适用于嵌入式操作系统。
本文件规定了嵌入式操作系统的通用安全技术要求，并描述了相应的测试评价方法。本文件适用于指导嵌入式操作系统的设计、开发、测试和应用。本文件不包括部署在台式机、笔记本电脑、工作站、服务器等上的操作系统。
本文件给出了工业控制系统网络安全防护能力成熟度模型，规定了核心保护对象安全和通用安全的成熟度等级要求，提出了能力成熟度等级核验方法。本文件适用于工业控制系统设计、建设、运维等相关方进行工业控制系统网络安全防护能力建设，以及对组织工业控制系统网络安全防护能力成熟度等级进行核验。
本报告以提升需求侧资源灵活性为切入点，基于需求侧可调节资源实施运行调控的“感-传-算-控”技术路线，设计了需求侧可调节资源参与电网互动的全流程数智化实施路径。报告系统分析了各场景下数智化技术提升需求侧灵活性的创新支撑作用与应用案例。同时，在评价数智化技术应用效果时，报告提出了一系列核心指标，包括响应率、响应速度、经济性、可靠性、用户体验和环境效益，并对宁夏和重庆的虚拟电厂平台建设情况作为数智化提升需求侧灵活性典型案例进行了分析，展示了数智化技术在实际应用中取得的成效。最后，报告指出了数智技术在提升需求侧资源灵活性方面面临的挑战与机遇，并提出了发展建议。
在AI飞速发展的今天，我们正站在一场技术革命的风口浪尖。MIT科技评论洞察（MIT Technology Review Insights）发布了一份由Arm赞助的报告《AI处理的未来》（The Future of AI Processing）。报告共有18页内容，通过对Arm、Meta、三星和亚马逊网络服务（AWS）等公司高管的多轮深度访谈，揭示了AI技术从云端训练向设备端推理的重大转变。强调了AI处理从云端向边缘的迁移如何提升性能、降低延迟、增强隐私保护并提高能源效率。这份报告不仅为技术爱好者提供了前沿洞察，也为普通读者勾勒出AI如何改变我们生活的蓝图。
人工智能技术正呈现多点突破、交叉融合的发展态势。算法层面，大模型技术突破推动生成式AI实现质的飞跃，深度推理、多模态融合等技术不断突破认知边界；算力层面，AI芯片能效比持续提升，极致的工程优化让算力持续释放；数据层面，高质量行业数据集以及合成数据为模型训练以及应用构建提供新动能。技术迭代催生AI产业化，并推动各行业智能化应用全面开花：在文化传媒领域，AIGC大幅提升创作效率；医疗领域，人工智能加速药物研发创新，并提升辅助诊断的精确度；制造业中，人工智能 助力产品设计、生产排程优化、提升质量检测与缺陷识别效率等，推动制造的全流程智能化升级。当前，人工智能技术正加速“创新-转化-应用”的迭代过程，为各行各业注入新质生产力，促进技术经济系统的协同进化，重构产业价值网络。
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