報告全面剖析了中國企業在全球化趨勢中的機遇與挑戰，涵蓋制造業、科技、服務業等領域。預計到2028年，中國出海企業的市場占有率將大幅提高。報告強調了“一帶一路”倡議對企業國際化的支持作用，并提供了關于法律、文化差異及供應鏈管理的實用建議。同時，結合成功案例，探討了技術創新、品牌升級及數字化轉型對企業出海的助推作用。報告旨在為中國企業全球化提供戰略支持和趨勢預判。
“平臺+雙鏈”——互聯協同將有效促進穩鏈強鏈。平臺進一步發揮串聯作用促進產業鏈上下游各環節協同發展，打破社會資源配置的時空局限。平臺服務能力的不斷完善將強化需求預判和精準管控風險能力，持續推動產業鏈供應鏈的反應速度、協同能力和安全水平。
為貫徹落實《生成式人工智能服務管理暫行辦法》要求，指導生成式人工智能服務提供者等有關單位做好安全應急響應工作，本文件圍繞生成式人工智能服務安全事件給出了安全事件的分類和分級建議，并給出了生成式人工智能服務安全事件應急響應過程，包括應急準備、監測預警、應急處置、總結改進階段的管理措施和技術方法，可用于指導生成式人工智能服務提供者提高安全應急響應能力。
邊緣計算部署在更靠近最終用戶和數據源頭的位置，滿足集中式數據中心所不能覆蓋的低響應時延、敏捷部署、成本控制等業務場景需求。自邊緣計算概念提出以來，其技術的廣度和深度不斷探索擴展，在一眾主流行業中引發了創新實踐浪潮。 本報告以《邊緣計算定義業務新引擎——邊緣典型場景數據價值洞察》為題，深入剖析邊緣計算在技術演進、生態建設、應用場景等方面的最新發展和趨勢，為邊緣計算相關領域下一階段的發展提供參考。
報告立足產業新發展、新變化、新需求，聚焦新形勢下全球人工智能發展重點，總結梳理人工智能技術創新方向、產業升級重點、行業落地趨勢和安全治理進展，展望人工智能發展機遇，以期與業界分享，共同推動人工智能產業蓬勃發展。
為了強化電力監控系統安全防護，保障電力系統安全穩定運行，根據《中華人民共和國網絡安全法》《電力監管條例》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》等法律法規和國家有關規定，結合電力監控系統的實際情況，制定本規定。
新能源產業重要性突出。發展可再生能源對于保證能源安全，實現碳達峰具有重要意義，“雙碳”目標的提出進一步確立了新能源產業的重要性。經過多年的發展，中國的新能源產業在全球市場上已經極具競爭力，“十四五”時期是產業邁入更大的規模化與高質量發展階段的重要時期。近兩年來，風電和光伏成為電源端主要建設對象。
藍皮書系統總結我國電力市場建設取得的成就，深入分析面臨的形勢及挑戰，研究適合我國國情和市場建設客觀要求的發展規劃思路和建設目標，提出下一步深入推進全國統一電力市場建設的路徑和任務。
報告旨在總結梳理人工智能技術創新方向、產業升級重點、行業落地趨勢和安全治理進展，展望人工智能發展機遇，以期與業界分享，共同推動人工智能產業蓬勃發展。
《愿景驅動的中國工程科技2040發展戰略研究》基于我國工程科技發展需求和世界發展趨勢，提出“經濟預測-需求分析-技術預見-愿景分析-戰略架構-技術路線圖-政策選擇”戰略研究方法體系，預測了我國2040年經濟社會的發展態勢，描繪了2040年我國社會發展的九大綜合愿景。
隨著人工智能技術的不斷發展，深度學習模型的規模逐漸增大，性能顯著提升，各行各業迎來了新的發展機遇。通用大模型作為通用技術基座，在多個任務和領域上均表現出較好的性能，但由于缺乏專業知識與行業數據，并不能精準解決某個行業或企業的特定需求和問題，而且通用大模型的構建和訓練成本通常很高，難以實現商用。為更好解決特定行業問題，行業大模型應運而生。行業大模型可滿足特定場景需求，更好地為行業提供優質的服務，促進行業智能化轉型升級。 中國信息通信研究院云計算與大數據研究所聯合騰訊云計算（北京）有限責任公司圍繞行業大模型標準體系及行業大模型構建方式共同開展深入調研和研究，形成《行業大模型標準體系及能力架構研究報告》，內容包括行業大模型的的構建路線圖、標準體系、典型應用案例及未來發展趨勢。
當前，全球科技創新空前密集和活躍，科技和產業形態正在發生體系性變革，工程科技的顛覆性創新和體系創新已經成為戰略競爭的焦點。鑒于此，中國工程院“中國工程科技未來20年發展戰略研究”總體項目組發布《愿景驅動的中國工程科技2040發展戰略研究》，基于我國工程科技發展需求和世界發展趨勢，提出“經濟預測-需求分析-技術預見-愿景分析-戰略架構-技術路線圖-政策選擇”戰略研究方法體系，預測了我國2040年經濟社會的發展態勢，描繪了2040年我國社會發展的九大綜合愿景。
隨著數字經濟的蓬勃發展，算力已成為推動各行各業數字化轉型的關鍵力量。然而，傳統數據中心在算力基礎設施建設過程中面臨著建設周期長、能源利用率低、技術更新換代快等多重挑戰。在此背景下，算力工廠應運而生，以預制化集裝箱數據中心為底座，為用戶提供一體化、高效、環保的算力服務。本報告將深入探討算力工廠的核心要點，展現其在數字經濟時代的重要作用。
報告從算力基礎、數據服務、模型服務、應用開發、運維平臺、運營平臺等六個方面，提出人工智能行業應用建設的共性能力和特性能力。通過構建一套技術架構統一、數據規范統一、標準體系統一的參考架構，擺脫企業服務模式不同帶來的限制，降低供需邊際成本，有效發揮規模效應，促進應用創新，激發市場活力，持續推動產業健康高效發展。本報告旨在研究推進行業應用發展標準化的參考架構，期望為各行業主體明確人工智能應用建設發展的重點和目標，降低應用開發和復制的邊際成本，促進人工智能技術的創新成果與產業深度融合，加快推進人工智能行業應用規模化落地提供有益參考。
本白皮書在梳理工業視覺檢測發展現狀的基礎上，提出了高精度柔性工業視覺檢測技術體系，并從云邊端協同、柔性數采、檢測算法及交互協同等方面分別進行了闡述，最后介紹了基于高精度柔性工業視覺檢測的典型應用實踐，并對高精度工業視覺檢測的發展趨勢進行了展望。
本白皮書以數據要素市場化配置與數字生態體系建設為切入點，在頂層設計層面，構建數據確權、數據定價、數據安全、數據運營“四位一體”的支撐架構作為制度保障；在實踐落地層面，以“基于市場需求驅動的供需雙掛牌與智能撮合交易”數據交易流通解決方案為核心，以數據要素生產加工平臺賦能數據實現資源化—資產化—資本化的演進，以區塊鏈共性平臺構建數據要素可信流轉的環境，以數據銀行作為數據信托服務與數據要素市場化配置的戰略思考，為數據交易流通與高效利用提供落地實施的解決方案。數據要素頂層規劃與落地實施同步推進，為數據要素市場化配置與數字生態體系建設提供指引。
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