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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。
本報告聚焦智算云時代人工智能的發展脈絡。首先，從政策導向、技術需求、市場表現等方面，系統闡釋智算云作為人工智能底座的戰略意義與發展動力；其次，剖析數據、算法、算力、資本、應用、人才六大人工智能核心要素的發展態勢，展現各要素在智算云時代的創新路徑；再次，探討人工智能對人類生產生活帶來的變革，通過時間和空間的擴展賦能產業生產，促進數字世界與物理世界的融合滲透，重塑人類生活與工作方式；最后，針對智算云時代人工智能發展的關鍵方向，提出加快超大規模智算集群建設、強化人工智能應用落地、推進全球化進程等切實可行的建議。
2026年，人工智能正在從“技術創新”走向“產業融合”的新階段。隨著“云+AI”模式的不斷成熟，各行業企業有望以更低成本、更高效率實現智能化轉型。AI行業云平臺作為連接技術與業務的關鍵橋梁，正推動產業智能化從“可選”走向“必需”。本報告系統性闡述了“云+AI”融合如何成為推動產業智能化升級的關鍵路徑。報告指出，AI行業云平臺正通過提供高質量數據供給、可信運行環境、生態協同機制和商業化路徑，為行業大模型應用落地提供最佳載體。
報告系統梳理零碳工廠的發展背景、發展階段、核心含義，針對政府引導型、市場驅動型兩類零碳工廠的實踐模式與實施成效開展量化統計分析，對比剖析當前主流零碳工廠認證標準與遴選評價體系的核心指標；總結分析零碳工廠典型建設案例，提煉可復制、可推廣的核心建設路徑與實施要點，剖析當前零碳工廠建設面臨的評價標準體系不統一、技術瓶頸等關鍵問題，提出優化策略與發展建議，為政府完善政策體系、企業制定轉型方案、行業推進綠色低碳發展提供理論支撐與實踐參考。
出海企業的網絡安全已從“成本項”轉化為“核心競爭力”。面對動態演進的威脅環境與監管格局，企業需摒棄短期應對思維，轉向體系化、前瞻性的安全能力建設。唯有將合規內化為戰略基石，技術升級為防御盾牌，人才與文化鑄為內生動力，方能在全球化的浪潮中行穩致遠。
為進一步提高工業領域能源利用效率，降低工業領域碳排放，工業和信息化部、國家發展改革委、市場監管總局聯合發布煤制焦炭、燒堿、聚氯乙烯、純堿、子午線輪胎、鋼鐵、鐵合金冶煉、銅冶煉、鉛冶煉、鋅冶煉、電解鋁、工業硅、水泥熟料、聚酯滌綸等14個行業能效“領跑者”企業名單。為充分發揮能效“領跑者”企業的引領帶動作用，引導行業企業全面對標達標優標、趕超能效“領跑者”。
本報告采用行業研究、企業調研、壓測實驗、技術分析等方法，系統梳理分析大模型推理與部署的技術體系、市場格局與實踐路徑。旨在為產業界提供一份兼具技術洞察與商業參考價值的實踐指南，通過分析不同技術路徑的適用場景，總結實踐經驗，為產業界提供參考，對未來發展提出建議，助力構建更加完善的大模型推理部署服務生態。
報告系統回顧分析我國工業投資取得的成效和存在的問題，立足“十五五”時期新形勢新要求，提出“把握四個轉變、用好三個策略、盯緊四類投資”的投資思路。通過定量與定性結合的方法，分類識別出工業領域重點投資方向，提出對策建議，旨在為擴大有效投資、加快構建現代化產業體系提供決策參考。
大模型能力的不斷提升為企業帶來了無限想象力，但也面臨著戰略規劃、數據治理、算力資源、場景適配等方面的挑戰。企業需要構建覆蓋頂層設計、技術選型、數據治理、應用開發、運維運營及安全保障的全棧AI能力體系，并根據自身情況選擇合適的落地路徑，例如快速應用成熟的智能體、引入通用基礎模型、構建外部知識庫、持續提升模型能力和專業性，以及自主訓練基礎大模型等。本白皮書主要探討了在GenAI時代，企業如何利用大模型技術實現智能化轉型。
機器人離線編程系統是機器人編程語言的拓廣，是利用計算機圖形學的成果，在電腦里建立起機器人及其工作環境的模型，自動生成機器人的運動軌跡，然后在軟件中仿真與調整軌跡，最后生成機器人程序傳輸給機器人。
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