本文件確立了由數據安全過程、安全能力、能力成熟度等級構成的數據安全能力成熟度模型，給出了數據安全能力過程域體系，規定了每個能力過程域在各等級、安全能力維度的特征。 本文件適用于對組織數據安全能力進行評估，也可作為組織開展數據安全能力建設的依據。
本文件規定了工業控制系統安全管理基本框架及相關要求。 本文件適用于工業控制系統建設、運行、使用、管理等階段的安全規劃和執行。
本文件規定了工業控制網絡安全監測產品的安全技術要求，描述了對應的測試評價方法。 本文件適用于工業控制網絡安全監測產品的設計、開發及測評等，同時也可為工業控制系統設計、建設和運維方開展工業控制系統安全防護工作提供指導。
本章面向智能制造場景解析數字孿生生態。內容從智能制造的內涵演進與德國"工業4.0"（一個系統、兩大主題、三大集成）、RAMI 4.0參考架構及我國智能制造標準體系講起；進而闡述產品全生命周期信息閉環中數字孿生的作用，梳理產品數字孿生、生產系統數字孿生與供應鏈數字孿生三類應用場景，涵蓋布局規劃、工藝仿真、生產調度、供應鏈協同與應急管理；最后提出由產品、生產系統與供應鏈數字孿生系統構成的"制造數字孿生生態"，解析多域融合架構下數字孿生種群的模型治理與協同演化，為制造企業實施智能制造提供系統參考。
2026年，具身智能產業正站在一個關鍵分水嶺上。當行業注意力仍被大模型參數和炫目Demo所牽引時，一份由火星加速器、云啟資本與無限基金聯合發布的62頁研究報告，將鏡頭對準了更具決定性的底層邏輯：數據產業鏈與新基礎設施。報告的核心判斷是：具身智能的競爭已從“模型對模型”升級為“系統對系統”，而產業鏈的價值重心，正在從“賣數據集”向“賣閉環”遷移。
人形機器人正從科幻概念落地為工業現實。若當前行業發展趨勢延續，人形機器人將釋放巨大經濟價值。作為實體人工智能賽道的核心分支，人形機器人有望成長為萬億級產業。羅蘭貝格測算：2035年整機原廠市場規模最高可達7500億美元，2050年整體市場規模或將突破4萬億美元，市場體量對標當前全球汽車行業規模。對于汽車、電子制造等工業企業，人形機器人蘊藏巨大增長機遇；人形機器人每小時運營成本僅約2美元，可大幅提升企業生產效率。
白皮書提出以"場景驅動、數據先行、小步快跑、閉環驗收"為原則，為企業提供從單點試點到全流程智能化的分階段AI落地路徑，覆蓋智能設計、加工、檢測等五大場景。白皮書特別強調數據治理的重要性，指出當前行業AI應用多處于試用階段，2028年目標是規上企業具備2個以上閉環場景。中長期愿景到2032年實現行業協同智能，AI將從工具演變為貫穿業務的能力體系。
2026年AI智能體在制造業的應用趨勢主要體現在智能體從輔助工具進化為生產流程的核心驅動力。根據本報告數據，56%的制造商已將AI智能體投入生產環境，主要應用于質量控制（54%）、生產規劃（48%）和供應鏈管理（47%）。
本標準規定了數據基礎設施數據沙箱公共服務平臺的技術要求，包括公共數據、企業數據、個人數據在存儲、流通、利用場景的安全使用和共享，并提出了數據導入導出、空間隔離、透明訪問、數據加密、泄露防護、使用控制、遠程映射、用后即焚、數據核驗、數據共享、聯合開發、身份認證和API對接等安全能力要求、使用要求、服務要求及審計要求。數據沙箱公共服務平臺可部署于數場、可信數據空間、數據元件、數聯網等多種基礎設施路線中，用于數據托管、數據聯合開發、數據使用、數據共享、數據流轉、數據治理和數據交付，也可作為數據基礎設施獨立部署，用于數據安全內控及數據安全流通。
本文件明確了可信數據空間的用戶角色及其活動，規范了可信數據空間的業務流程。本文件適用于指導可信數據空間業務節點內部的業務實施活動，參與方均直接接入該可信數據空間，協同完成各項活動。跨可信數據空間完成的業務實施，將在后續版本中予以規范。
本文件規范了隱私保護計算公共服務平臺作為數據基礎設施公共支撐能力組件的部署方式、數據服務能力、功能架構、接入方式、互通和安全要求。本文件適用于適用于隱私保護計算公共服務平臺的設計、建設、運營，以及連接器的接入與協同，為平臺開發者、使用者和第三方評估機構提供參考。
本章系統講解數字孿生的技術基礎與系統架構。首先回溯建模仿真、虛擬制造與數字樣機三大技術基礎，梳理物理模型、形式化模型與仿真模型的構建方法；繼而解析信息物理系統（CPS）、工業互聯網與工業互聯網平臺、大數據、云計算、3R（VR/AR/MR）與數字主線等新興信息技術對數字孿生的驅動作用，辨析CPS與數字孿生的聯系與區別；最后給出數字孿生系統的通用參考架構——由物理實體、虛擬實體、數字孿生引擎與數字孿生服務四部分組成，并闡述數字孿生引擎中交互驅動模塊與智能模塊的構成，為構建數字孿生系統提供整體技術框架。
《2026中國企業數字化轉型指數》是埃森哲連續第九年發布的中國企業數字化進程研究報告，主題為“引領價值躍遷”。該指數顯示，2026年中國企業數字化轉型指數達59分，創近年最大漲幅，但僅10%企業具備自主智能、價值密度、多極經營三大未來核心能力。報告指出，生成式AI和智能體AI在營銷、研發等場景快速普及，但多數企業仍停留在單點提效階段，未實現系統性價值轉化。領先企業通過AI卓越中心統籌跨職能應用，重構業務流程，而大部分企業面臨成本、架構、治理三重瓶頸。
《中國具身智能數據采集產業發展藍皮書2026》聚焦具身智能（如人形機器人）發展中的數據采集瓶頸，指出行業急需百萬至千萬小時的高質量真機互動數據，而當前供給僅滿足需求的5%。報告詳細分析了全國64座數據采集訓練場的建設布局、三大技術路徑（動捕采集/三維重建/仿真合成）、三大應用場景（人形/工業/服務機器人），并提出"數據工廠"新基建模式。核心觀點強調數據采集是決定產業發展的"卡脖子工程"，其戰略地位堪比芯片之于半導體。報告還收錄了京東、智元等企業的典型案例，為技術路線選擇和投資布局提供參考。
《Token Factory技術與產業發展白皮書》聚焦AI產業化轉型關鍵路徑。白皮書提出Token（詞元）作為AI最小處理單元，兼具算力消耗、信息承載和計費單位三重屬性，標志著產業從參數競賽轉向"電力+芯片+數據"的工業化生產模式。報告指出，Token Factory通過提升算力利用率（最高達85%）將毛利率從傳統算力租賃的20%-30%提升至40%-60%，并預測2030年全球詞元市場規模將達2.5萬億美元。
本報告聚焦人工智能與工業深度融合的落地路徑，提出"數據勘查→模型訓練→智能體賦能"五步方法論，按設備、產線、企業等六級架構分層推進，并強調高質量數據集建設、工業智能體評測體系構建等基礎工作。
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