《2026年中國企業AI轉型洞察》報告從應用、業務、人才、組織、價值五大維度全景呈現中國企業AI轉型現狀，構建轉型決策象限與落地范式框架，并前瞻AI原生組織的演進趨勢，為不同規模、不同行業的企業提供可落地的轉型行動指南。
報告系統詳細的梳理目前世界模型的進展，技術層面，行業已形成聯合嵌入預測（JEPA）、物理仿真、3D空間、生成式視頻等六大模塊。應用端，智能駕駛、人形機器人成為核心落地場景，元宇宙、氣候預測、醫療仿真等領域快速滲透，商業化曙光初現。世界模型目前整體仍處早期，面臨物理建模精度不足、算力成本高昂、高質量數據稀缺、可解釋性缺失等多重挑戰，技術成熟度與規模化落地仍有較大差距。
《2026全球及中國算力芯片產業市場研究報告》聚焦全球算力芯片產業的市場格局與發展趨勢。報告指出，2026年上半年全球算力芯片市場規模達1.39萬億元，其中GPU占比超70%，美國占據94%份額，而中國僅占6%但消耗全球20%-30%的需求。
《2026中國通用伺服產品市場白皮書》系統性地解答了“市場有多大”、“競爭格局怎樣”、“未來增長點在哪里”等核心問題。報告內容詳實，結構清晰。
量子科技正經歷從實驗室到產業化的關鍵躍遷。作為“十五五”規劃未來產業之首，其戰略價值在于突破經典計算極限，為密碼學、材料科學等領域提供指數級算力提升。中國在量子計算和量子通信領域取得重大進展，已形成“局部領跑、整體并跑”的全球競爭格局。當前，量子技術已進入商業化探索和規模化應用階段，預計2035年全球市場規模將超9000億美元，中國有望占近30%份額。 腦機接口正從“功能修復”邁向“人機融合”。“十五五”規劃將其列為未來產業方向之一，國家層面已出臺政策、支付、標準三位一體的頂層設計，推動其從前沿研究邁向規模化發展。技術路線包括侵入式、半侵入式和非侵入式，已形成“侵入式重醫療，非侵入式普民生”的應用格局。未來2-3年將是監管完善和醫療產品獲批的關鍵期，預計2025年我國市場規模將突破38億元。
智能執行器已成為人形機器人進化的核心技術，它們集高效、精準、緊湊、柔順性及本質安全等關鍵特性于一身。要實現類人運動，執行器不僅須滿足上述標準，還需應對嚴苛的熱管理、高精度與快速響應等獨特挑戰。與工業自動化系統不同，人形機器人運行于高度動態的環境中，必須協調眾多關節、維持平衡，并在非結構化空間里與人類安全互動。其中，手部靈巧度尤具挑戰性，電機驅動器的小型化是實現精細操控的關鍵。
報告指出人工智能正從單點突破走向系統性進化，圍繞“協同進化”主線提出十大趨勢：技術進化層面，模型從訓練一次成型走向部署后持續在線學習（強化學習RLVR向科學領域擴散、上下文學習與記憶鞏固興起、AI加速AI研究），多模態AI從渲染器進化為能理解世界、具備規劃和記憶能力的創作者，AI for Science形成“基礎模型+科研智能體+自主實驗室”三位一體范式；落地層面，競爭前沿從模型內部移到模型外部的“駕馭工程”（Harness），AI編程能力外溢使全民構建成為現實、Agent范式向千行百業滲透，智能體安全從自主執行邁向可信執行；社會重組層面，智力成為可交易的服務（Token退居幕后、按結果和崗位定價），Agent成為互聯網新主體催生“智聯網”和從注意力經濟到效果經濟的轉變，組織從固態結構走向液態編排，人的職業角色從監督者上移為架構師——四條線索彼此咬合，共同構成AI與人類、模型與環境、商業與組織協同進化的全景圖。
隨著AI從技術探索走向實際應用，新的問題也逐漸出現：AI應該從哪里開始？哪些場景真正值得投入？如何避免AI項目停留在試點階段？如何讓AI持續創造業務價值？未來制造業將邁向以AI為核心驅動力的AI Factory新模式，通過智能決策、自動化執行和持續優化，推動全球化智造運營模式持續演進。白皮書系統梳理領先制造企業邁向AI Factory過程中的關鍵路徑與方法，為探索全球化智造運營新路徑提供參考。
本章系統講解數字工廠與數字孿生工廠的構建方法。內容從智能制造三個基本范式演進切入，指出數字化制造是智能制造的關鍵起點，數字孿生工廠也應從數字化工廠起步。在數字化工廠部分，梳理數字化工廠概念的源流與VDI 4499、IEC/TR 62794、GB/Z 32235-2015等標準體系，闡述其面向工廠全生命周期（規劃設計、工程建設、運行維護）的仿真優化作用，介紹工廠數字模型（工廠DMU）與BIM支撐的數字化布局、以工廠對象為核心的數字化交付，以及以MES/MOM為主體、遵循ISA-95功能層次模型的數字化工廠管控和"自動化設備、MES管控系統、設備物聯網"三條主線建設的數字化車間。在數字孿生工廠部分，解析基于模型的定義（MBD）、基于模型的企業（MBE）與數字孿生的相互支撐關系，梳理產品模型、工廠資源模型與生產管理模型三類模型，總結多領域交互、數據—知識混合驅動、服務驅動管理、柔性、"人—機—物—信息"協同共融五大特征，給出由實體工廠、虛擬工廠、數字孿生引擎和數字孿生服務系統構成的總體架構，并闡述其"由虛切入"的構建路徑與系統生命周期。
本文件規定了算力網的安全保護要求，包括通用安全要求、算力網資源安全要求、算力網調度安全 要求、算力網監測安全要求、算力網運營安全要求和算力網數據安全要求。 本文件適用于算力網的安全能力規劃、建設、運營、改造與評估。
AI大模型憑借其強大的數據處理、數據分析和智能決策能力，為工程行業帶來了全新的發展機遇。從工程設計優化到施工過程管理，從項目風險評估到運維監測，AI大模型正逐步滲透到工程全生命周期。白皮書系統梳理國內111個工程類AI大模型，全景展現我國工程AI從概念驗證走向深度落地的發展現狀。業務覆蓋基建、軌道交通、水利水電、能源電力、礦山地質、工程監理、建材、房屋建筑等十一大領域，為方便工程AI從業人員了解中國工程行業的應用現狀、挑戰與未來趨勢提供參考與指引。
具身智能作為人工智能與機器人學交叉的前沿領域，旨在使智能體通過與物理世界的動態交互來感知、推理并執行任務。然而，傳統基于深度學習的級聯式感知—控制模型在開放、動態環境下泛化能力不足，且高度依賴大規模標注數據。近年來，視覺—語言—動作模型（vision-language-action models，VLA）通過融合視覺感知、語言理解與動作生成，為具身智能的研究與應用提供了新的推動力。本文系統梳理了基于VLA的具身智能研究進展，從發展歷程、模型架構、系統分類、訓練與評估等方面展開綜述。
2026年"算電協同"寫入政府工作報告，《關于有序推動多用戶綠電直連發展有關事項的通知》明確優先支持算力設施。報告系統梳理了全球及我國在算力設備、算力載體、算能協同與算用協同四個維度的綠色化發展動態，涵蓋政策、技術、產業和市場等多方面，希望為政府、企業及研究機構把握綠色算力趨勢、優化資源配置、推動低碳轉型提供重要參考。
本藍皮書圍繞“如何構建滿足人工智能規模化應用需求的工業測控基礎設施”這一核心命題，系統闡述全網絡化工業測控系統的技術理念與實踐路徑，深入剖析其體系架構、核心特征與關鍵功能要求，并結合行業發展實際提出建設性建議，以期為新一代工業測控系統的技術革新與產業應用提供參考。
報告圍繞具身智能產業，從產業背景、全球與國內政策、市場驅動、產業鏈格局、技術成熟度、商業模式、標桿企業案例以及行業現存痛點多維度展開分析，研判產業處于規模化驗證、全球競賽的發展階段，國內產業處在跨越爆發的前夕，距離大規模商業化仍存在數據、高端零部件、盈利模式等多重挑戰。
本文件確立了人工智能安全能力成熟度評估模型，描述了以數據、模型和應用為對象的安全能力成 熟度等級及評估方法。 本文件適用于對組織的安全能力成熟度進行評估，也可作為監管部門對組織進行評價的參考依據。
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