《人工智能賦能應用實踐指南》對多個行業用戶的人工智能應用落地案例進行了深度剖析，闡述了現階段人工智能的應用現狀，提煉了應用方智能化建設面臨的挑戰，根據各行業的人工智能落地案例，總結了企業智能化建設落地路徑，旨在為人工智能的應用提供全面系統、切實可行的實踐指引。
報告系統梳理了從基礎模型到產業應用、從算力底座到安全治理的全棧演進路徑，勾勒出AI從"工具"向"智能體"躍遷的技術圖景。
報告面向企業決策者、行業研究者及投資者，聚焦具身智能產業發展核心命題。報告破解了技術落地難、競爭格局模糊等行業痛點，系統梳理全球及中國產業發展態勢。核心結論顯示，具身智能已進入政策與資本雙輪驅動的加速期，中美歐形成差異化競爭格局。中國憑借完整產業鏈、豐富應用場景與政策支持，在 ToB 領域優勢顯著，頭部企業聚焦 VLA 大模型與硬件創新。未來產業將向規模化量產、場景深度滲透演進，企業需強化產學研協同，以技術突破與場景落地搶占行業先機。
報告首先闡述了算力網絡的定義和功能架構，并進一步介紹了移動算力網絡的概念、目標和架構。接著，分析了6G移動算力網絡在AI拆分推理、聯邦訓練、車路協同和CDN等場景中的應用。詳細介紹了6G移動算力網絡的關鍵技術，包括泛在內生算力、通算感知、通算業務編排管理、融合控制調度、計算會話管控和算力服務的能力開放等。最后，文章提出了6G移動算力網絡的架構和接口協議，并展望了其未來發展方向。
本報告基于中國信息通信研究院前期《可信人工智能白皮書（2021年）》《人工智能治理藍皮書（2024年）》相關研究積淀，面向產業發展凝練2025年人工智能治理宏觀要求，基于《人工智能安全框架（2022年）》《人工智能風險治理報告（2024年）》相關產業積累，進一步提煉當前產業面臨的人工智能安全治理挑戰。報告經過深入研究與實踐總結，立足本土產業實踐，提出“兩橫三縱”的人工智能安全治理產業實踐框架。該框架以“管理”與“技術”雙線協同為橫軸，實現制度牽引與能力支撐的深度融合；以“開發側”“部署側”與“應用側”三側發力為縱軸，實現從模型研發、系統部署到場景應用的全鏈條防護，旨在為產業提供一套系統性、可落地、動態化的安全治理體系。同時，我們呼吁產業各界凝聚共識、形成合力，將分散的治理努力整合為統一的系統屏障，共同構建協同共治、安全可信的人工智能生態。
本報告以“場景化、圖譜化推進兩化深度融合”為核心主線，遵循“背景—理論—方法—實踐”的遞進式邏輯架構，系統闡述以高價值小切口場景為牽引、推進兩化深度融合的理論體系與方法路徑，為政府部門、行業組織、龍頭企業、服務商等各類主體提供全面指引。報告共分為四篇：背景篇系統分析推進兩化深度融合的戰略意義、發展現狀，以及面臨的挑戰；理論篇界定“場景”的概念與價值，給出場景數字化轉型的參考架構和組成要素；方法篇給出場景化、圖譜化推進兩化深度融合的具體方法路徑；實踐篇總結前期在政策、行業、區域、標準及平臺建設等方面的探索成果，并面向“十五五”關鍵窗口期，提出具有前瞻性和建設性的對策建議。
本報告立足消費品工業發展現狀與轉型的迫切需求，系統梳理工業互聯網發展態勢和技術體系，深入剖析工業互聯網賦能產業轉型的核心機制，重點聚焦研發設計、生產制造、供應鏈管理、市場營銷和服務保障等核心場景的實施路徑，并針對政府和企業兩個層面提出差異化對策建議，旨在為推動工業互聯網與消費品工業深度融合、重塑產業競爭新優勢、培育新質生產力、實現產業高質量發展提供實踐參考。
本報告面向企業決策者、行業研究者及科技從業者，聚焦AI技術商業化落地的核心痛點。報告破解了AI應用“落地難、價值模糊”的行業困境，系統分析全球AI市場格局與技術趨勢。核心結論顯示，AI已進入“算力普惠化、場景縱深化、生態開源化”階段，AI Agent與多模態技術成為關鍵驅動力，深度賦能十大行業全流程。全球形成中美歐三大核心陣營，頭部企業主導全棧布局，中小企業聚焦垂直領域突破。未來AI應用將向規模化、深度化發展，企業需以數據治理、技術適配與組織變革為支撐，推動AI從“可用”向“好用”升級，充分釋放新質生產力價值。
報告聚焦AI Agent從自動化到自主智能的演進，涵蓋技術架構、開發框架、應用場景等核心內容，并指出2025年全球AI Agent市場規模預計達76-79億美元，2030年將突破471億美元。報告特別強調多智能體系統（MAS）的技術突破，以及金融、工業制造等領域的商業化落地案例。
本《實踐指南》提出了網絡數據標簽標識技術的術語和定義、屬性格式、生成規則、打標規則、驗標規則、日志留存要求、安全防護要求等內容，可用于幫助網絡數據處理者對數據進行標簽標識，在此基礎上重點對重要數據和個人信息進行分類分級保護，加強數據全周期全過程溯源管理。
報告聚焦過去一年來具身智能產業的新發展新變化新挑戰，總結梳理國內外具身智能產業、技術、應用等方面的發展特點，聚焦“數據-模型-本體”三個關鍵環節，研判分析技術發展路徑及問題，圍繞機器人、智能運載裝備和新型智能產品三大類產品，探討具身智能產品發展情況及應用局限性，最終從技術架構重構、應用場景深化和安全倫理構建三方面對未來發展進行展望。
為貫徹落實《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》《網絡數據安全管理條例》等法律法規，引導規范汽車數據處理者高效便利安全開展數據出境活動，提升汽車數據出境便利化水平，制定本指引。
大模型（LLM）不僅可以提供強大的內容生成能力，還能夠處理復雜的任務，為軟件研發帶來了巨大的潛力和機遇，將軟件工程帶入3.0時代。然而，國內對于LLM在軟件研發中的實際應用情況和潛在價值尚未有系統性的了解和總結。開發團隊普遍缺乏將LLM技術與現有軟件工程實踐深度融合的經驗和方法論指導。如何評估LLM的適用性，并制定有效的集成策略，成為亟待解決的關鍵問題。
報告全面探討了基礎模型演進、具身智能突破、智算基礎設施升級、智能原生應用涌現、安全治理實踐及全球合作進展等，并對邁向通用人工智能（AGI）的路徑進行了前瞻展望，以期與業界分享，共同推動人工智能生態蓬勃發展。
本報告基于全球工業智算產業發展現狀，結合2025-2026年最新行業數據與技術突破，系統闡釋工業智算的核心內涵、技術架構與產業價值，深度剖析美歐等發達國家產業鏈布局與發展路徑，全面梳理我國工業智算在市場規模、技術創新、國產替代等方面的進展與挑戰，精準預判未來發展趨勢。
為加快推廣節能降碳先進技術，加強重點行業領域技術改造升級，工業和信息化部發布了《國家工業和信息化領域節能降碳技術裝備推薦目錄（2025 年版）》，共包括鋼鐵、有色、石化化工、機械、建材、輕工、電子、紡織等重點行業，以及數據中心、通信基站、通信機房等重點領域，涵蓋余熱余壓高效利用、工業綠色微電網、清潔低碳氫制備及應用、工業減碳、數字化綠色化協同轉型等前沿方向165 項技術。為加快相關技術推廣應用，工信部組織編制了《國家工業和信息化領域節能降碳技術應用指南與案例（2025 年版）》，詳細描述了技術的適用范圍、技術原理及工藝、技術功能特性及指標、典型工程應用案例。
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