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作為我國“雙碳”領域的重要研究成果，藍皮書系統梳理全球“雙碳”發展態勢，以“場景”和“產業”為雙主線，整合政策、技術、產業和實踐經驗，為政府、行業及企業提供科學參考與行動指引，助力破解“認知碎片化、路徑模糊化、工具方法缺位”等核心難題。
報告認為，AI的普及將為企業帶來無限的創新和增長機會，同時也帶來了新的挑戰，尤其是信任的建立。報告圍繞AI自主性的發展，探討了其在技術開發、客戶體驗、物理空間和工作組織四個維度上的商業轉型和信任重塑。
《工業大模型白皮書（2025年）》從多維度系統梳理了工業大模型的前沿技術、產品解析、應用場景、實施策略、產業生態與人才需求等，并預測了未來幾年的發展趨勢，從技術融合、生態共建、政策協同等角度，為工業大模型的未來發展提供了戰略指引。
目錄 1、為何數字化 2、何為數字化 3、如何數字化 4、數字化的價值
2024中國信創+AI趨勢洞察報告是一篇主要面向信創行業從業者以及AI行業從業者的研究報告，旨在幫助從業者分析AI與信創的協同發展趨勢，梳理AI技術如何賦能信創行業的各個環節，國家政策面對信創+AI的支持，大型國央企的投入力度，AI應用在八大行業的落地情況，未來發展的技術難點以及方向。
《技術展望2025》是由埃森哲公司發布的關于未來技術發展趨勢的報告，重點關注人工智能（AI）的自主性及其對企業和社會的深遠影響。報告認為，AI的普及將為企業帶來無限的創新和增長機會，同時也帶來了新的挑戰，尤其是信任的建立。報告圍繞AI自主性的發展，探討了其在技術開發、客戶體驗、物理空間和工作組織四個維度上的商業轉型和信任重塑。
目前人形機器人的發展提速，國內外廠商開展了軍備競賽，傳感器作為人形機器人必不可少的部件，有望需求迎來較快增長，且技術路線有望持續迭代，國內技術實力較強的企業有望迎來快速發展。
物理人工智能即將到來。我們正在進??個新時代，人工智能機器?和?形機器?將在我們周圍移動。報告分析表明，到2035年，可能會有13億個人工智能機器?，到2050年將達到40億個。
雙碳戰略目標的實現是一項跨領域、多維度的系統工程，涵蓋戰略規劃、政策法規、技術創新與產業轉型等多重挑戰。自國家雙碳戰略實施以來，政產學研各界積極探索實踐，但整體進展滯后于預期，根源在于行業認知碎片化、實施路徑不清晰、落地抓手缺位——究其根源，既有系統性知識圖譜的缺失，亦缺乏全景式行業洞察與可復用的方法論支撐。 為此，工業互聯網產業聯盟碳達峰碳中和工作組聯合中國互聯網協會網絡綠色發展工作委員會，凝聚產業生態合力，組織30余家企業和科研院所，系統梳理2024年前后國內外雙碳發展態勢， 跟蹤政策動向與技術創新方向，提煉規律性認知，構建兼具理論深度與實踐價值的體系化框架，為產業界提供可參考的行動坐標。
為加快推動制造業數字化轉型智能化升級，打造智能制造“升級版”，工業和信息化部裝備工業一司在《智能制造典型場景參考指引（2024年版）》基礎上，結合智能制造發展實踐，進一步修訂形成了《智能制造典型場景參考指引（2025年版）（征求意見稿）》。 根據智能制造多年探索實踐，結合技術創新和融合應用發展趨勢，凝練出8個環節的40個智能制造典型場景，作為智能工廠梯度培育、智能制造系統解決方案“揭榜掛帥”、智能制造標準體系建設等工作的參考指引。這份文件不僅是未來兩年智能制造的“行動地圖”，更是對過去五年政策成果的總結與升級。
具身智能是機器人與人工智能發展的交匯點。機器人的通用性取決于泛化性的發展程度，自20世紀50年代以來，經過多輪發展，機器人開始從傳統的自動化工業場景機器人，向通用泛化場景的機器人方向發展。而人工智能在幾十年發展過后，在今天迎來了智能程度、通識程度更高的生成式大模型時代。在當前時間點，人工智能可以真正為機器人賦予“大腦”，機器人也可為人工智能提供“身體”，兩者深度融合，而融合的交點——具身智能，則是人工智能與機器人相互促進發展而形成的必然的產業趨勢。 作為機器人的“大小腦”，在硬件已達到較高工藝水平的情況下，具身智能的技術能力或將成為機器人發展的天花板。當前多家領軍機器人企業均已各自的方式在具身智能領域投入較多資源與精力，以提升自家機器人的泛化行為能力。
本報告從新技術革命引發的經濟社會發展變革和歷史經驗出發，在“以人為本、智能向善”理念指引下，基于供應鏈條、價值鏈條全生命周期鏈條等底層邏輯，從What、Why、Who、How 四個維度搭建了人工智能治理體系框架。
集團企業數字化轉型未來五年實施方案
GB/T 45341-2025《數字化轉型管理? 參考架構》是我國研制發布的首項數字化轉型領域奠基性的架構類國家標準，對數字化轉型領域標準化建設具有重大里程碑意義。 該架構聚焦數字化轉型“做什么”“怎么做”和“路線圖”等問題，按照價值體系重構的要求提出數字化轉型的主要視角，以新型（數字）能力建設為主線提出數字化轉型的過程方法，圍繞數據要素驅動作用的逐步發揮，提出分階段分檔次的分步實施要求和成熟度等級（數字化轉型成熟模型DLMM），幫助企業明確數字化轉型的體系架構、主要方向、關鍵任務和發展路徑，從而更加務實有效推進數字化轉型，實現螺旋式創新轉型發展。
大模型技術已進入與業務深度融合的階段，64%的中國企業預計對AI的投資將增長10-30%。大模型在企業落地的周期和應用速度超出預期，平均部署周期已縮短至6-12個月。企業正致力于深化業務場景探索，以釋放大模型落地帶來的價值。選擇合適的大模型產品和服務以及技術伙伴，能讓企業落地大模型事半功倍。
5G技術的普及和物聯網的廣泛應用，正推動計算需求從傳統的云端向終端設備轉移。功耗低、響應快的小型模型逐漸成為各行業的重要技術支撐。DeepSeek的成功實踐便是最好的例證：小型AI模型不僅具備強大的智能處理能力，還能直接在手機、工業設備以及物聯網終端上運行，大大減少了對云端超級計算的依賴。這種趨勢使得AI應用更加靈活、實時，契合了邊緣計算時代的發展需求。曾經大模型在云端的“算力統治地位”，正逐漸受到邊緣設備輕量級模型的挑戰，AI應用也將變得更加分散和高效。
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