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本文件給出了個人使用者部署使用 OpenClaw 類智能體的安全指引，并提出了組織對內部人員部署使用 OpenClaw 類智能體進行管理的安全措施指引。
報告系統勾勒了“十五五”時期我國智能制造發展的戰略藍圖，明確提出以智能化、綠色化、融合化為導向，全面賦能新型工業化，引領新質生產力加速成長。核心內容包括：推動產業數智化深度轉型，攻關核心技術與裝備，超前布局新型基礎設施，深化“人工智能+制造”融合應用，構建自主可控的產業生態。同時強化人才、金融與政策協同保障，夯實發展根基。展望2030年，我國將基本形成新質生產力蓬勃涌現、智能制造廣泛滲透、動能持續強勁的新型工業化格局，邁向制造強國新征程。
藍皮書進一步加強了全球和我國先進計算和算力技術產業發展態勢的研究，并從算力規模、計算產業、計算技術、發展環境和計算應用五個維度選取相關指標建立先進計算暨算力發展指數3.0框架，全面客觀評價我國各省份算力發展水平，結合當前我國算力發展現狀和評估結果提出了我國算力發展建議。
“十五五”規劃通過頂層設計與系統布局，為傳統產業轉型升級、新興產業戰略培育提供了清晰路徑，不僅指引未來五年關鍵發展期，更為我國產業體系的長遠競爭力奠定制度基礎。有鑒于此，本報告聚焦金融、科技、工業制造、汽車、醫療和生命科學、能源、消費、房地產、交通等重點行業，在深入解讀“十五五”規劃對各領域工作部署和戰略思路的基礎上，分析其對各行業帶來的機遇和挑戰，并展望“十五五”期間行業發展的前景。
本報告基于開源創新發展推進中心的研究成果，立足2025 年產業新局，全景式解析人工智能開源生態的演進態勢。報告緊扣五大核心環節與三大驅動引擎，深入剖析技術、商業與治理的互動邏輯，旨在為我國人工智能開源生態建設、產業布局優化及政策制定提供科學化、前瞻性的決策依據。
根據《醫療裝備行業數字化轉型場景需求清單（2025）》，關鍵需求包括：醫療裝備控制系統的安全性、可靠性及自主供給能力亟待提升；研發與供應鏈中的數據安全、知識產權保護及跨境數據協作存在風險；多級供應商管理、物料溯源及UDI關聯不足，影響質量追溯；設備通信協議私有化、上云比例低，遠程診斷與預測性維護能力薄弱；平臺間數據互通不足，配件追溯困難。亟需強化工控安全、數據治理與供應鏈安全，構建可信產業生態。
先進制造是衡量國家科技發展水平的重要標志，世界主要工業強國均將其作為戰略重點。人工智能作為科學研究的第四范式，正深刻重塑制造全生命周期技術體系。報告將AI模型按參數量級分為三類：大模型參數量達十億至萬億級，通用性強但訓練成本極高，適用于智能工廠和多機協同。小模型參數量為百萬至數億級，專用性強、響應快，適用于裝備監測和數字孿生。微模型參數量在百萬以下，高度定制化、極低延遲，適用于邊緣側實時控制和優化設計。
2026年3月，畢馬威發布《騏驥啟新程——“十五五” 規劃宏觀趨勢與展望》報告，聚焦2026-2030年中國“十五五”規劃開局與實施的關鍵階段，結合國際復雜環境與國內發展挑戰，從四大核心篇章系統解讀中國經濟社會發展的宏觀趨勢、重點任務與產業機遇，明確“十五五”是中國基本實現社會主義現代化夯實基礎、全面發力的關鍵期，核心圍繞高質量發展主線，兼顧發展與改革、安全與開放，為市場主體提供發展指引。
報告進一步討論了數據要素的理論認識，系統梳理了過去一年我國數據要素發展在供給、流通、應用和安全等方面的最新動態，并在總結發展特征、研判核心挑戰的基礎上，對未來發展趨勢提出展望，以期為各方深入推進數據要素市場化配置改革、全面釋放數據要素價值提供有益參考。
這一路線圖圍繞電化學儲能、機械儲能、電磁儲能、儲熱蓄冷及氫儲能等五大細分領域，對18類重點產品、33種關鍵材料的88個關鍵指標進行了預測，提出了面向2035年各領域發展的重點產品、關鍵材料和零部件以及發展目標。
在全球數字經濟蓬勃發展的浪潮中，存儲芯片作為信息社會的"核心記憶單元"，其重要性不言而喻。它不僅是智能手機、個人電腦、數據中心和智能汽車等終端設備的"大腦"與"倉庫"，更是支撐人工智能（AI）、云計算、邊緣計算、物聯網（IoT）等前沿技術落地的關鍵基礎設施。2026年全球存儲芯片行業迎來由AI驅動的 “超級周期”，成為半導體領域最大細分市場，行業格局、技術路線與產業鏈布局均迎來深度變革，中國作為全球最大消費市場，正從技術跟跑向并跑、部分領跑邁進，國產化進程加速重塑全球競爭格局。
白皮書立足數據視角，系統剖析了具身智能行業的發展全貌，梳理了數據采集核心路線，借鑒自動駕駛發展經驗評估了數據發展價值，推演了商業化路徑并總結了行業機會與風險。
工業傳感器作為工業智能化的“感知神經”，深度賦能制造全流程，從產線精準測控，到智能決策支撐，構建起數據驅動的核心底座。本白皮書聚焦工業傳感器領域，從市場定義分類、政策影響、市場分析、重點企業及技術趨勢等維度，全方位展開深度研究。
本白皮書提出一種面向具身智能的新型操作系統設計——EAIOS（Embodied AI Operating System），試圖以操作系統范式重構具身智能的工程基礎。EAIOS采用“原語–服務–技能–任務”對機器人的行動進行抽象，采用“對象”為基本單元構建映像外部世界的虛擬表征空間，引入世界模型（World Model）與安全內核作為核心運行時支撐，自底向上統一異構硬件抽象，并向上提供標準化的行動接口。在執行層面，EAIOS通過世界模型對大模型生成的規劃與行為進行推演與驗證，在物理執行前確保其滿足安全約束與價值倫理要求，提升系統的可靠性與可控性。
隨著車聯網技術的進步，由網聯人駕車與網聯自動車組成的混行車群規模正逐漸增大，導致混行車群間的協同與交互難度增加，進而影響混行車群行駛狀態的一致性。為解決此問題，提出一種云?邊?端協同下考慮多車影響的混行車群集中式協同控制方法。
視覺語言動作（Vision–Language–Action，VLA）模型正日益成為構建通用具身智能的關鍵技術路徑。
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