报告从工业大模型在智能制造落地应用过程中面临的瓶颈出发，对比了工业大模型与通用大模型的差异，明确了智能制造与工业大模型的关系，分析了工业大模型现状与挑战，提出了工业大模型定义、特点、技术架构和部署架构，详细梳理了工业大模型应用场景。在此基础上，研究报告进一步分析了国际国内标准化进展与挑战，研究了工业大模型标准体系框架，提出了重点标准化方向，并给出了趋势展望与建议。
本次调研围绕“含新量、含数量、含金量”的三维模型，重点发掘以场景需求为牵引、探索数据要素价值释放的优秀应用案例，结合专家评审意见，产生了“2024数商典型应用场景‘乘数榜’”，并形成行业观察和建议，旨在为推动发挥数据要素乘数效应提供借鉴和参考，推动各地聚焦优势产业和重点场景，强化数据应用和数商产业生态建设，释放数据要素价值。
在全球数字化转型加速的大背景下，感知技术早已超越了单纯的技术进步范畴。它成为了实现智慧城市、智能制造、精准医疗以及人机交互全新模式的重要支撑力量。未来五年，随着技术标准的不断完善，硬件性能的持续提升以及跨领域协同创新的不断深入，感知技术将逐步从实验室走向大规模应用。它将如同春风化雨般，渗透到各个产业领域，成为推动产业升级与社会变革的重要推动力量。本报告基于近年来技术研发的最新进展、业界前沿的技术路线以及各大科技企业在商业落地方面的丰富实践，精心归纳出 2025 年感知技术的十大趋势。报告不仅将详细介绍每一趋势的技术原理、关键算法和实现方式，还会结合国内外领先企业的实际应用案例，深入分析各趋势对未来商业生态所产生的深远影响。这份报告旨在为技术研究者提供全面、深入的参考，同时也为决策者、企业管理层和投资人指明未来技术发展的明确方向。
报告以“数智化驱动发展效能提升路径探索”为主题，剖析当前数字政府建设时代内涵，梳理当前数字政府建设与发展现状，研提数智化驱动政府数字化转型效能提升框架从组织、用云、聚数、赋智、提效、评价等方向积极探索我国政府数字化转型发展实践路径，同时给出政府数字化转型未来发展建议，以期给产业内各方提供建议参考，加快整体型、服务型政府建设，进一步推进中国式现代化。
制造业数字化转型已经如火如荼的开展多年，需求端市场的需求是否发生变化、供给端的服务与竞争格局是否发生变化等都值得关注。《2025年中国制造业数字化转型行业发展研究报告》从需求端宏观情况、需求端转型现状、供给端产品及服务特点等几个层面来分析当前制造业数字化转型市场的发展特点。 调研结果发现：需求端中生产制造管理相关、供应链等依然是重点，也是离散制造业的核心诉求，需求端整体呈现理性与聚焦并行的特点；供给端的整体竞争格局未变，但逐步呈现产品体系更加清晰、产品更加丰富、解决方案更加系统化等趋势。总之，经过几年的发展，制造业数字化转型整体呈现出走向深水区的特点。
本技术文件规范了可信数据空间技术架构，明确了可信数据空间在国家数据基础设施中的定位，描述了可信数据空间作为一种数据流通利用基础设施的核心技术特征、最小功能集合以及关键业务流程，适用于指导地方、行业、领域、企业开展可信数据空间的规划、建设、运营和管理。
近日，《未来产业新赛道研究报告》在2025中关村论坛年会未来产业创新发展论坛上发布。中国电子信息产业发展研究院未来产业研究中心所长蒲松涛对报告内容进行详细阐述，通过梳理未来产业的514个细分赛道，未来产业研究中心构建了面向2035年的未来产业重点赛道目录，并研判形成了2025年未来产业十大赛道。
本报告探讨了模型风险管理在AI模型应用任开发、部署和使用方面的重要性，适用于对该主题有兴趣的读者群体，包括直接参与AI开发的从业者以及专注于AI治理的业务和合规监管机构。
DeepSeek 具备应用于工业场景的潜力，尤其在自动化质检、预测性维护、智能调度等领域，但其直接部署的可行性高度依赖场景适配度、定制化支持及系统集成能力。对于工业应用所需的时序数据、非文本结构化数据，DeepSeek 并不具有直接处理的能力。其基于通用互联网的预训练知识不包含复杂的工艺生产技术、企业内部私有数据，故而不适合直接作为独立的的工业大模型。因此，依托于DeepSeek的底层分析能力，构建工业大模型框架成为一个必然的趋势。
2025年4月22日，工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合印发了《国家智能制造标准体系建设指南（2024版）》（以下简称：2024版《指南》），为下一阶段智能制造标准化工作提供指引，旨在全面提升智能制造标准化水平，引领制造业加快智能化升级，助推新型工业化建设。 2024版《指南》在延续前期成果基础上，突出了人工智能前沿性标准布局，拓展了智能装备、工业软件等工厂要素标准，将"智能服务"升级为"智能制造新模式"，补充了智能场景、产销一体化运营等标准化新内容。《指南》明确提出，到2026年，制修订100项以上国家标准、行业标准，通过以高质量智能制造标准支撑现代化产业体系建设。
推进人工智能赋能新型工业化，是加快建设制造强国、构筑产业竞争新优势的关键技术路径。本报告从虚拟与现实、时间与空间、供给与需求三大维度剖析人工智能对制造业技术创新、生产制造和组织管理三大范式变革作用。同时，DeepSeek带动我国人工智能走出了一条“低成本、高性能”的发展路径。技术进步带来的降成本、降门槛效果以及开源开放的发展方式，将为赋能千行百业打开新空间。下一步，应不断夯实算力-算法-数据三位一体赋能底座，围绕行业、产品纵横两大方向，开展一系列重点场景建设和应用推广，强化政策组织和支撑体系两大保障，推动人工智能赋能新型工业化走深向实。
随着人工智能技术的快速发展，人机交互正朝着更自主、更高效的方向演进。在中心化云机器学习的基础之上，发挥端侧人机交互情境下机器学习实时理解、自主响应、动态适应的优势进行互补，形成“端云协同”机器学习的计算框架，已成为产学研的焦点。本报告将分享大小模型协同基础算法、端云高效协同学习推理方法，以及在用户行为意图理解、图形界面自主智能体等典型人机交互场景的应用。
1. 背景 2. 洞察：人形机器人落地场景顺序与评估模型 3. 聚焦：工业场景落地（新能源汽车制造） 4. 纵览：国内外人形机器人落地场景顺序 5. 展望：人形机器人产业关键节点识别（工业、家庭）
2025年为人形机器人量产元年，更是人形机器人通用能力跃升的起点，全球将有数千台人形机器人进入工厂场景训练。工厂训练是破除具身智能数据不足与实用性低下之间“引力束缚”的关键，也是积累高质量、大规模应用数据的必要手段。
本报告分为研究背景、技术趋势分析、应用现状分析和前景展望四个部分。首先，从技术突破、大国竞争和市场前景三个角度，分析“机器人+人工智能”工业应用的发展背景；其次，从技术趋势的角度，回顾人工智能与机器人融合的三大技术方向，分析在人工智能大模型推动下，以人形机器人为代表的具身智能技术的前沿进展；接着，从应用场景的角度，通过全球88个案例分析“机器人+人工智能”在典型场景、行业中应用情况；最后，从技术、产品和应用三个方面，展望“机器人+人工智能”在工业场景中的应用前景。
《先进计算暨算力发展指数蓝皮书（2024年）》系统跟踪研究了全球先进计算和算力发展情况，全面剖析了我国先进计算和算力总体发展态势，并对我国算力发展情况进行客观评估，并结合当前我国算力发展现状和评估结果提出了我国算力发展建议。
电话：010-62669087 控制网版权所有未经许可不得转载
地址：北京市海淀区上地十街辉煌国际5号楼1416室(100085)
版权所有 控制网 京ICP备14036844-2号 
北京市公安局海淀分局备案号：11010802023656号
今日头条
官方微信
官方抖音
资讯频道