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本文件給出了工業數據處理者開展工業領域重要數據識別的基本原則、流程和考慮因素。 本文件適用于工業數據處理者開展工業領域重要數據識別工作，也可為行業監管部門制定工業領 域重要數據目錄提供參考。
本文件規定了工業領域數據安全風險評估的基本原則、要素、流程及方法等內容。 本文件適用于工業領域重要數據和核心數據處理者在中華人民共和國境內開展數據 處理活動的數據安全風險評估。工業領域一般數據處理者對其數據處理活動的數據安全風 險評估，也可參照本文件。
工業和信息化部等八部門印發《機械工業數字化轉型實施方案》，目標到2027年，數智技術在產品研發設計、生產制造、經營管理、運維服務等環節廣泛應用，智能制造能力成熟度二級及以上企業占比達50%，建成不少于200家卓越級智能工廠，帶動機械企業研發設計、生產制造、供應鏈管理數字化智能化水平穩步提升；培育一批既懂行業又懂數字化的系統解決方案供應商，形成不少于200個優秀場景化解決方案，服務能力顯著增強。
本白皮書從低空安全現狀入手，結合低空經濟安全面臨的諸多挑戰，圍繞安全和可信的目標，構建了“三層兩翼”低空安全技術體系架構，對支撐低空安全架構的關鍵技術進行了深入闡述，并列舉了低空安全實踐案例，最后給出了低空經濟安全的發展建議。期望能夠為低空安全研究提供可參考的技術方向，推動業界對低空安全達成共識，保障低空經濟安全、穩定和可持續發展。
展望未來，伴隨人工智能的新技術不斷突破、新業態持續涌現、新應用加快拓展，人工智能立法將更趨理性且更加全面系統，人工智能風險治理與倫理考量不斷深化。與此同時，面對漸趨白熱化的全球人工智能競爭態勢，各國支持人工智能創新與發展的政策力度或將只增不減。單邊主義、地緣沖突、機制分歧等不利因素制約全球人工智能治理合作的廣度與深度。打造一個全方位、多層次、匯聚廣泛共識，具有真正的包容性、平等性、多元性的全球性治理框架仍是未來各國合作努力的重要方向。
2025年，是中國經濟和企業的重要節點――全球貿易與經 濟 秩 序 在 加速 重 構；國內“十四五”規劃收官與“十五五”規劃即將啟幕，新舊動能轉換進入新階段；同時，人工智能（AI）技術突破加快，正在重新定義企業競爭力。站在時代的十字路口，中國企業積極重塑，發展新質生產力，與世界新格局接軌。
海外市場正成為中國新能源企業尋求擴張和增長的重要抓手，為了更好地把握這一趨勢，報告通過專業的市場洞察和深入的數據分析，揭示了企業關注的海外區域在新能源領域的發展潛力和商業機會。本報告作為《新能源企業“出海”系列報告》收官之作，旨在通過深入分析歐美新能源市場的特點，為企業提供前瞻性的市場洞察和戰略建議，幫助企業捕捉歐美市場的機遇，書寫與歐美綠色能源合作的新篇章。
1、綠證發展背景及意義 2、我國綠證的發展成效 3、面臨的新形勢與挑戰 4、綠證市場的發展建議
人工智能工具在工業領域應用廣泛，是推動現代制造業發展的關鍵要素。制造商在其生產流程中既是人工智能技術的使用者，也是開發者和部署者。人工智能在制造業的應用前景廣闊，能助力行業領導者提升生產效率、優化產品開發、加強安全管理、實現預測性維護以及改善供應鏈物流。
報告重點圍繞智能體發展概述、關鍵技術、產業應用、問題挑戰、發展建議五大方面，通過梳理智能體技術和應用發展現狀，呈現行業應用成效，分析當前問題挑戰，旨在為智能體產業生態建設提供系統性參考。
本文件規定了操作系統的安全技術要求，并描述了相應的測試評價方法。本文件適用于部署在臺式機、筆記本電腦、一體機、工作站、服務器、虛擬機等操作系統的設計、開發、測試和評價。本文件不適用于嵌入式操作系統。
本文件規定了嵌入式操作系統的通用安全技術要求，并描述了相應的測試評價方法。本文件適用于指導嵌入式操作系統的設計、開發、測試和應用。本文件不包括部署在臺式機、筆記本電腦、工作站、服務器等上的操作系統。
本文件給出了工業控制系統網絡安全防護能力成熟度模型，規定了核心保護對象安全和通用安全的成熟度等級要求，提出了能力成熟度等級核驗方法。本文件適用于工業控制系統設計、建設、運維等相關方進行工業控制系統網絡安全防護能力建設，以及對組織工業控制系統網絡安全防護能力成熟度等級進行核驗。
本報告以提升需求側資源靈活性為切入點，基于需求側可調節資源實施運行調控的“感-傳-算-控”技術路線，設計了需求側可調節資源參與電網互動的全流程數智化實施路徑。報告系統分析了各場景下數智化技術提升需求側靈活性的創新支撐作用與應用案例。同時，在評價數智化技術應用效果時，報告提出了一系列核心指標，包括響應率、響應速度、經濟性、可靠性、用戶體驗和環境效益，并對寧夏和重慶的虛擬電廠平臺建設情況作為數智化提升需求側靈活性典型案例進行了分析，展示了數智化技術在實際應用中取得的成效。最后，報告指出了數智技術在提升需求側資源靈活性方面面臨的挑戰與機遇，并提出了發展建議。
在AI飛速發展的今天，我們正站在一場技術革命的風口浪尖。MIT科技評論洞察（MIT Technology Review Insights）發布了一份由Arm贊助的報告《AI處理的未來》（The Future of AI Processing）。報告共有18頁內容，通過對Arm、Meta、三星和亞馬遜網絡服務（AWS）等公司高管的多輪深度訪談，揭示了AI技術從云端訓練向設備端推理的重大轉變。強調了AI處理從云端向邊緣的遷移如何提升性能、降低延遲、增強隱私保護并提高能源效率。這份報告不僅為技術愛好者提供了前沿洞察，也為普通讀者勾勒出AI如何改變我們生活的藍圖。
人工智能技術正呈現多點突破、交叉融合的發展態勢。算法層面，大模型技術突破推動生成式AI實現質的飛躍，深度推理、多模態融合等技術不斷突破認知邊界；算力層面，AI芯片能效比持續提升，極致的工程優化讓算力持續釋放；數據層面，高質量行業數據集以及合成數據為模型訓練以及應用構建提供新動能。技術迭代催生AI產業化，并推動各行業智能化應用全面開花：在文化傳媒領域，AIGC大幅提升創作效率；醫療領域，人工智能加速藥物研發創新，并提升輔助診斷的精確度；制造業中，人工智能 助力產品設計、生產排程優化、提升質量檢測與缺陷識別效率等，推動制造的全流程智能化升級。當前，人工智能技術正加速“創新-轉化-應用”的迭代過程，為各行各業注入新質生產力，促進技術經濟系統的協同進化，重構產業價值網絡。
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