低空經濟的發展依賴于高效、智能、可靠的信息基礎設施，而網絡與數據安全則是保障低空飛行器安全、高效運行的關鍵要素。在這種背景下，針對低空智聯網開展網絡與數據安全的建設已成為行業發展的迫切需求。本白皮書旨在系統梳理低空智能網聯網絡與數據安全的現狀與發展趨勢，分析國內外標準體系建設情況，并提出標準體系建設的建議和框架。通過構建涵蓋安全檢測認證、運行監測、管理體系及防護技術的全生命周期安全體系，為行業提供系統性參考，推動低空經濟的安全可持續發展。
由國家級智庫團隊——國家礦山安全監察局礦山智能化建設專家委員會牽頭編撰的《煤礦智能化發展藍皮書》正式發布，這是首部系統性研究煤礦智能化發展的權威報告，其系統梳理了當前智能化建設中的政策革新、技術突破、裝備升級等關鍵領域進展，通過詳實數據與典型案例全景展現煤炭行業數字化轉型的"中國方案"，更為產業升級規劃出涵蓋13大重點任務的實施路徑。
全覆蓋騰訊研發團隊，騰訊每一款產品包括微信、王者、會議等研發都離不開TAPD的支持。提煉借鑒主流敏捷方法（Scrum / XP / FDD …）， 結合互聯網產品研發的特色，提供研發理念、研發方法/實踐到研發平替的體系化敏捷研發解決方案。
盡管中國在關鍵領域的全球地位逐漸加強——生產了占全球銷量三分之二以上的電池，及占全球銷量60%以上的新能源汽車。但是，汽車領域的價格戰、能源領域的基礎設施限制，以及國際貿易緊張局勢也為這些增長勢頭帶來了考驗。成功應對這些轉型和挑戰的企業將是那些能夠整合數字化能力、優先考慮可持續發展、解決人才缺口問題，并開發以客戶為中心的服務模式的企業，他們最終將在相互聯系日益緊密的產業格局中打造競爭優勢。
01 大模型行業發展分析 02 同方計算機大模型能力 03 大模型高階實施策略與路徑 04 大模型行業案例分享
2025年6月3日，工業和信息化部正式印發《工業互聯網與石化化工行業融合應用參考指南》，面向石化化工行業生產工藝優化、綠色低碳發展、安全生產管理等轉型需求，系統梳理石化化工行業工藝參數優化、危險源監測預警、環保質量評價等137類工業互聯網應用場景。旨在為石化化工行業與工業互聯網融合過程中的需求場景識別、應用模式打造、關鍵系統構建和組織實施方法提供參考借鑒。
人工智能與前沿技術產業領域，如先進制造、量子計算、生命科學、新材料、新能源等加速融合，將催生出更多新的科技和產業賽道。本報告旨在梳理人工智能發展現狀與趨勢，并通過對相關產業領域主要應用場景與典型案例的跟蹤研究，深入剖析AI 在行業深度應用中面臨的問題與挑戰，希望為政府主管部門和相關行業企業提供決策參考，共同探討AI 如何助推傳統產業轉型升級，引領未來產業創新發展。
該模型采用大規模強化學習技術進行后訓練，在僅有少量標注數據的情況下顯著提升了模型性能，并且通過智能訓練場動態生成題目和實時驗證解題過程來進一步增強推理能力。
根據國家“十四五”規劃綱要，傳感器與高端芯片、操作系統、人工智能關鍵算法等并列，是建設數字中國的關鍵技術。傳感器被譽為“萬物互聯之眼”，可以精確地測量出壓力、溫度、濃度等各種信息，是數據采集的源頭。傳感器作為一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并能將感受到的信息，按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。
報告深入剖析具身機器人行業現狀與未來趨勢，從人腦結構拆解入手，類比人腦各部位功能與機器人大腦對應關系，指出人形機器人“大腦”目前多由中央控制器承擔，未來有望實現大小腦分離，提升運動控制與認知能力。具身智能算法方案分為分層決策模型與端到端模型，訓練方法涵蓋模仿學習與強化學習，數據采集則有基于仿真環境與真實世界兩種路線。國內外廠商在大模型進展方面各有突破，如銀河通用的GraspVLA、Figure AI的VLA通用大模型、智元的GO - 1以及英偉達的GR00T N1，均在提升機器人泛化能力與動作執行精度上取得顯著成果。
2025年5月30日，為加快構建算力互聯互通體系，實現不同主體、不同架構的公共算力資源標準化互聯，提高公共算力資源使用效率和服務水平，促進算力高質量發展，工業和信息化部印發《算力互聯互通行動計劃》，其中明確提出“標準化封裝人工智能、科學計算、邊緣計算等任務型應用，構建支持各類新架構芯片的算子庫、開發框架等，提高應用開發效率。”
在全球數字化與智能化浪潮交相輝映的當下，人工智能技術，特別是生成式AI與大模型技術的突破性飛躍，正引領一場前所未有的技術革新浪潮，重塑著各行各業的發展藍圖。在此背景下，算力資源已成為支撐AI技術持續進步不可或缺的基石，而算力中心，作為算力資源的核心承載平臺，正迎來嶄新的發展機遇。 本報告梳理了中國算力中心行業上、下游的相關數據，深入分析算力中心定制批發業務的整體及不同地域市場供需現狀、未來供需變化情況，希望為國內相關企業把握市場機遇提供重要參考。
AI不再是科技巨頭的專屬工具，而是所有企業實現降本增效、創新突圍的核心驅動力。AI轉型并非簡單的技術堆砌，而是一場涉及戰略、組織、數據的系統性工程。企業需要從頂層設計出發，結合自身業務痛點，找到最適合的AI落地路徑。AI轉型沒有標準答案，但成功者必有一條清晰的實踐邏輯。 本白皮書旨在為行業企業提供一份全面、深入、實用的AI轉型指南，助力企業在AI時代搶占先機，實現可持續發展。
虛擬電廠發展模式與技術形態思考
本報告重點對新型人工智能存儲的概念范圍、面臨挑戰、關鍵技術和最佳實踐進行了梳理和分析。概念范圍上，梳理了新型人工智能存儲的基本概念，分析了全球人工智能存儲戰略。面臨挑戰上，點明了新型人工智能存儲是發力大模型的基礎，但同時在海量數據歸集、訓練數據訪問效率、推理實時性等方面存在諸多挑戰。關鍵技術上，闡明了新型人工智能存儲需要從存儲介質、系統、架構、數據編織、數據范式和數據安全等方面發力。最佳實踐上，介紹了醫療、金融、云服務商、AI企業等在新型人工智能存儲的實踐案例，最后，本報告針對當前人工智能存儲發展的挑戰，提出了未來我國新型人工智能存儲發展建議。
云智算是通過算網基礎設施與人工智能核心技術深度融合，提供一體化算網資源、全棧式開發環境、一站式模型服務、多樣化場景應用的新型云服務模式。作為云計算的新升級，云智算是以AI為核心驅動力的下一代云計算范式，是未來算網智一體化算力網絡的核心載體。 本白皮書詳細闡述了云智算的發展背景、內涵，系統性定義了云智算體系架構，提出十大關鍵技術方向，為云智算發展探索了新的技術路徑，旨在號召行業內各相關主體共同推動云智算技術、產業、應用和生態成熟，助力千行百業注智賦能。
電話：010-62669087 控制網版權所有未經許可不得轉載
地址：北京市海淀區上地十街輝煌國際5號樓1416室(100085)
版權所有 控制網 京ICP備14036844-2號 
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號
今日頭條
官方微信
官方抖音
資訊頻道