本報告重點研究人工智能與機器人技術融合的具身智能領域，從數據、技術、場景、資本、政策五個維度拆解，分析了產業鏈關鍵環節（如世界模型、靈巧手、數據閉環），并指出成本、泛化能力等是行業瓶頸。報告指出：具身智能從能力展示，走向能力兌現；資本正在從“看本體”轉向“看控制點”；AI發展線和機器人發展線正在交匯；模型架構正在從VLA向WAM演進；數據正在從附屬服務升級為獨立定價的基礎設施。
2026年的數字化轉型，已不再是單一技術的比拼，而是圍繞"價值精準化、路徑輕量化、管理敏捷化、風險可控化"的綜合能力較量。大企業聚焦核心技術自研與產業生態構建，中小企業依托開源軟件與輕量化工具聚焦核心業務場景突破——兩條路，指向同一個目標：讓數字化真正成為驅動企業高質量發展的核心引擎。
目的在于提出安全一體化生命周期的整體要求，以及實現安全一體化的基本原則。
目的在于提出開展安全一體化風險評估的流程和要求。
目的在于針對智能工廠制造執行層、過程監控層、現場控制層和現場設備層提出系統協同設計的要求。
目的在于提出安全一體化生命周期的整體要求，以及實現安全一體化的基本原則。
本文在延續以往工控安全研究主線的同時，也將結合具體研究對象與應用語境，對部分OT相關場景與問題進行分析。讀者可以通過報告了解2025年工業互聯網安全相關政策法規標準報告及典型相關安全事件分析。同時報告提供了一個全面的視角來解讀2025年工業控制網絡安全的態勢，包括政策法規、政策報告、安全事件、漏洞分析、OT通信機制暴露情況、工控蜜罐觀測數據以及安全技術的發展等多個層面，有助于全面了解工業互聯網安全現狀，多方位感知工業互聯網安全態勢，為相關安全研究人員提供參考。
白皮書由GCC和PCL聯合牽頭編制，首次完整厘清超節點核心定義、架構特征與核心技術體系，明確三大技術特征、梳理十大核心價值場景、匯集全產業鏈標桿落地案例，為全球下一代智能計算基礎設施建設劃定技術標準、指明演進方向、提供實踐范本。
在多品種、小批量、高精度、快速換產與質量一致性要求并存的高精密制造場景下，制造企業已步入物理AI的工程化探索階段。2026世界人工智能大會（WAIC）現場，ABB機器人攜手NVIDIA英偉達發布行業白皮書《工業級物理AI賦能高精密制造》，深度拆解物理AI給精密制造業帶來的顛覆性升級。白皮書提出一套可復制、易落地的標準化工程方法論：打通機器人視覺、數字仿真與實體產線作業全鏈路，構建一體化實施流程，從根源解決AI模型 “仿真好看、上線難用” 的行業通病。
《2026全球技術報告》圍繞兩大核心主線展開：一是分析科技創新如何成為中國經濟增長換擋期的核心引擎；二是基于全球調研，洞察技術演進的現狀、趨勢及企業面臨的挑戰與機遇。該報告全面展示了在人工智能與數字經濟浪潮下，中國如何以科技創新為引擎，應對經濟轉型挑戰。同時，也揭示了全球企業（尤其是中國企業在金融、制造、汽車等領域）在擁抱AI過程中面臨的機遇（代理式AI、具身智能）與挑戰（技術負債、人才短缺、架構升級、價值證明）。
企業級智能體是以大模型為底座，具備自主感知、規劃、決策、記憶與行動能力的自動化實體，通過分層技術架構、記憶增強、多智能體協同和私有化部署等核心能力，深度融入金融、政務、工業、教育、醫療等行業的業務場景，實現從輔助工具向業務核心引擎的轉變，助力企業降本增效、優化決策與創新服務，推動組織向“智能原生”演進，并正朝著自主智能、人機超級協作和開放生態融合的方向持續發展。
《2026年中國新一代信息技術產業深度分析報告》是由中投產業研究院發布的年度產業研究報告，系統梳理了中國新一代信息技術產業在“十四五”期間的發展成就、當前格局及“十五五”前景。報告指出，2025年我國新一代信息技術產業總規模達36.9萬億元，占GDP比重提升至28%，其中電子信息制造業、軟件和信息技術服務業、電信業三大板塊合計營收36.7萬億元。產業呈現區域集聚特征，已形成珠三角、長三角、環渤海和中西部四大產業集群。未來五年，政策將重點推動人工智能、6G、量子科技等前沿技術發展，并加速算力基礎設施建設，預計2030年智能經濟核心產業規模將達12.6萬億元。
本文件提出了人工智能應用安全分類分級方法。本文件適用于人工智能應用開發者、運營者等開展應用安全分類分級活動。
在硬件和運控技術成熟后，數據已成為制約機器人規模化落地的核心瓶頸。當前行業存在20倍數據缺口，高質量真實物理交互數據總量僅約50萬小時，遠低于1000萬小時的可用需求。數據正從成本項轉向獨立資產，市場價達500-1000元/小時，2026年Q1行業融資規模近300億元。報告提出四類采集技術路線（遙操作、第一人稱、便攜UMI、仿真），并形成“底層支撐-采集-加工-應用”四層產業鏈架構。未來商業化將從“賣數據”轉向“賣服務”，垂直場景數據積累成為關鍵競爭點。
2026年，隨著“東數西算”工程深化落地、智算中心規模化部署，以及大模型技術的持續迭代，算力已成為數字經濟的核心生產要素，GPU作為算力釋放的核心載體，AI服務器作為算力落地的核心硬件，三者深度綁定、協同發力，支撐起人工智能、高性能計算（HPC）、智能制造等各類高算力需求場景。
告別“紙上談兵”的離身智能，具身智能讓AI擁有物理“軀體”，像生物一樣主動感知、交互與適應環境。本章從核心要素（本體、智能體、數據）講起，拆解具身感知、行為模塊、強化/模仿學習及Sim2Real遷移等關鍵技術，并通過機器人操作、視覺語言導航等案例展示其落地應用。展望未來，具身智能大模型將持續進化，但也面臨環境適應、群體協作與倫理安全等挑戰。智能，正從“思考”走向“身體力行”。
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