報告立足新能源產業發展實際，通過剖析國內外前沿實踐，系統闡述行業大模型如何賦能新能源資產運營、規劃投資、系統調度、市場交易與用戶服務，為企業智能化轉型提供可操作的路徑指引。我們期待這份報告能為政策制定者、產業同仁和學術研究者提供有價值的參考，助力產業高質量發展。
《領航工廠案例集》深入剖析15家領航工廠在制造模式變革、關鍵技術創新、產業鏈協同賦能等方面的典型實踐，全景展現其作為核心技術策源地、新型裝備試驗場和標準規則輸出中心的巨大價值。這些工廠在制造模式變革、前沿技術應用與價值效益創造方面成效顯著，生產效率平均提升29%，產品不良率平均降低47%，并成功構建可復制的“母工廠”模式，向全球輸出“中國方案”，成為我國制造業數智化轉型升級的標桿典范。
報告面向機器人企業、產業方、投資機構及政策決策者，聚焦具身智能從技術驗證到規模化落地的核心痛點，破解技術路線選擇、場景優先級、商業模式轉型等關鍵問題。報告基于產業數據與標桿企業實踐，明確當前行業處于技術驗證末期、商業化轉型拐點；指出輪式機器人優先落地、混合技術架構更務實、RaaS為長期趨勢，預判2026-2027年垂類場景縱深發展，工業半結構化與服務場景將率先規模化，為產業鏈提供清晰的商業化路徑與決策參考。
近日，IDC中國制造業分析師杜雁澤在“2026 IDC中國CIO峰會”上做了題為《工業AI驅動的中國制造新范式——從工業軟件到工業智能體》的主題演講分享，部分核心觀點：? 工業AI正走向智能體時代，工業智能體是當前階段最大共識；? 工業軟件的核心角色正在從“流程固化的工具”轉變為“目標達成的智能伙伴”工業軟件從“界面+邏輯”，變為Agent調用的能力集合；? 預測到2030年，核心工業軟件市場中AI部分的占比將達到46%，年復合增長率達到48%；? 到2030年，62%的Agent將基于平臺開發。
本文旨在探討具身智能技術在智能制造領域的應用與發展，為具身智能在智能制造領域的落地應用提供理論支持與實踐指導，促進制造業高質量發展與轉型升級。按照基于規則的自動化制造、數據驅動的數字化智能制造、具身智能賦能的智能制造的三階段劃分，系統回顧了智能制造的技術演進過程；從交互模型、技術要素、技術框架3個層面出發，構建了具身智能驅動的智能制造技術體系，重點闡述了多模態制造業數據融合感知、基于大模型的具身智能制造、力控制、機器人運動規劃等技術要素。具身智能對智能制造在生產制造、倉儲物流、檢測維護、人機協作等方面具有直接的賦能作用，但也面臨多模態數據缺乏制約實際應用成效發揮、復雜制造環境增大感知理解難度、人工智能幻覺導致應用安全風險、軟硬件結合問題影響智能能力提升、倫理法律缺失帶來標準合規挑戰等應用難點。研究建議，加強技術攻關、突破關鍵瓶頸，完善產業生態、推動應用落地，制定標準規范、保障生產安全，拓展應用場景、開辟市場空間，推動具身智能驅動的智能制造應用發展。
本文系統梳理了新型算力體系的發展現狀與關鍵特征，指出當前算力體系正呈現“云 ? 邊 ? 端”一體化演進的趨勢，智能算力正成為算力結構升級的核心引擎，區域算力布局逐步形成了差異化與協同并重的格局，虛實融合驅動下的算力應用模式亦呈現出多樣化、泛在化與自主化的特征；在虛實融合應用背景下，進一步分析了支撐新型算力體系構建的關鍵技術，包括虛實融合驅動的算力體系架構設計、面向虛實融合場景的關鍵技術要素，從體系架構與算力編排兩方面揭示了算力供需匹配的邏輯基礎；通過對混合計算架構的研究，重點探討了虛實融合的算力體系在異構協同、低延遲高帶寬保障、多源數據安全與隱私保護等方面面臨的挑戰；針對上述挑戰，提出了構建泛在智能算網、發展可信算力體系、突破異構協同壁壘、完善安全治理機制與培育虛實算力生態等新型算力體系發展重點方向，為未來虛實算力體系的建設、產業生態優化以及算力資源配置策略提供理論參考與戰略支撐。
《報告》系統梳理了城市可信數據空間的建設邏輯與落地經驗。報告提出“3+9”實施框架，并總結了首批13個試點城市的差異化實踐，為正在規劃或啟動建設的城市提供了一份可參考的“操作手冊”。
從半個多世紀前的“感知機”到如今的Transformer，深度學習走過了一段跌宕起伏的旅程。它像人腦一樣層層抽象，靠損失函數、梯度下降和反向傳播學會“思考”。卷積神經網絡讓AI看懂圖像，循環神經網絡讓AI理解語言，而Transformer的誕生更是一舉顛覆了序列建模的方式。再加上各種生成式模型，AI不僅能識別，還能創作。這篇帶你一口氣理清深度學習的前世今生，讀完就能看懂AI的大腦是怎么工作的。
本白皮書圍繞燃氣行業數字化轉型的政策與需求驅動因素，系統介紹了智慧燃氣的總體架構設計與核心技術支撐，并通過泰能天然氣“揭榜掛帥”項目的實踐案例，展示了智慧燃氣安全生產大模型和智能體開發平臺從落地到推廣的全過程，驗證了安全提升、效率提升、成本降低、行業示范的階段性成效。
2026年被業內視為“企業Agent上崗元年”和“人形機器人量產元年”。AI技術競爭邏輯從“參數量軍備競賽”轉向“效率優先”，中國AI產業正從“拼規模”轉向“拼密度”，精煉高效成為大模型演進的核心邏輯之一。中國依托完整的工業門類、龐大的消費市場和前瞻性的算力布局，形成了“應用優先+產業協同”的獨特路徑，有望在智能經濟時代占據先發優勢。
報告系統闡釋了智能原生這一以AI為系統設計底層邏輯的新型范式。在技術層面，梳理大模型、算力基座、數據與智能體等使能技術，揭示技術棧從“外掛式”向“內嵌式”重構的內在邏輯；在應用層面，調研智能原生終端、軟件和行業場景，分析智能原生對交互范式與能力邊界的重塑；在產業層面，探討產業鏈協同、商業模式轉型以及伴生的治理與安全挑戰。
本PPT系統介紹機器學習的基礎知識與核心方法。第3.1節概述機器學習的定義、監督與無監督學習的基本概念；第3.2節講解線性回歸、支持向量機（SVM）、K-means聚類等經典算法；第3.3節聚焦模型評估與選擇，包括誤差分析、過擬合與欠擬合、留出法、交叉驗證及性能度量（如MSE、P-R曲線、ROC曲線）；第3.4節簡要介紹深度學習、強化學習、圖學習、聯邦學習和遷移學習等當代前沿方向。適合作為人工智能通識課程的入門材料。
白皮書聚焦企業AI智能體全生命周期安全，構建五層縱深安全體系，明確20類具體安全威脅，形成閉環治理方案。
為進一步確保人工智能安全可控，統籌人工智能發展與安全，保障強化人工智能對國家經濟、社會、生態等方面的持續推動作用，幫助人工智能應用相關方在各應用場景開展相關活動時，更好地兼顧發展、安全以及倫理各方面影響，本文件給出了人工智能應用倫理安全的理念與原則，提出了開展相關活動的基本要求，提供了各方實踐的應用指引。本文件為原則性、參考性技術文件；涉及個人信息、自動化決策、內容標識、算法治理、知識產權等事項時，應與現行法律法規和部門規章協調適用。
近年來，具身智能研究已成為多模態感知、大模型推理、智能決策等研究方向交匯融合的重要領域，在拓寬智能邊界與賦能現實世界問題求解方面展現出巨大潛力。然而，由于具身操作的復雜性與任務場景的多樣性，具身智能研究面臨著高質量數據難采集、具身大模型難構建、訓練與推理難優化等嚴峻的挑戰。這些挑戰阻礙了具身智能向規模更大、通用性更強、應用面更廣的方向發展。本文首先介紹通用大模型與具身大模型之間的演進關聯，并探討具身智能在“數據—模型—優化”三方面的關鍵挑戰。隨后，本文系統性梳理具身智能的核心技術，包含具身數據與仿真、具身大小腦模型、具身訓練與推理三條脈絡，重點剖析技術發展趨勢。最后，本文對開放問題與未來發展方向進行討論與展望，包括虛實結合的規模化數據采集、通用具身推理與操控、少樣本快速適應與實時決策等角度，旨在推動具身智能的技術突破與應用落地。
報告以《面向人工智能的數據集質量通用評估方法 總體要求》《人工智能關鍵技術 大模型基準測試總體技術要求》等系列標準為參考，系統梳理了人工智能模數共振體系的具體定義與內涵、三大核心要素、五大核心基礎能力支撐以及三大協同運行機制，并提出模數共振下一步落地發展的具體建議。
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