中国是世界上生物多样性最丰富的国家之一，生物多样性保护已取得长足成效，但仍面临诸多挑战。2021年10月19日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于进一步加强生物多样性保护的意见》，明确扎实推进生物多样性保护重大工程，持续加大监督和执法力度，进一步提高保护能力和管理水平，确保重要生态系统、生物物种和生物遗传资源得到全面保护；提出加快完善生物多样性保护政策法规，持续优化生物多样性保护空间格局，构建完备的生物多样性保护监测体系，着力提升生物安全管理水平，创新生物多样性可持续利用机制，加大执法和监督检查力度，深化国际合作与交流，全面推动生物多样性保护公众参与，完善生物多样性保护保障措施等重要部署。
光催化净化技术具有低能耗、无毒性、无二次污染等诸多优势，备受青睐。国际上基于光催化净化技术，研发了具备净化空气功能的建筑装饰材料；而目前我国道路科研人员也致力于路面降解尾气技术的研究工作，且取得了一定的技术成果，并在实际工程中进行了推广应用。本文介绍了光催化技术及其在汽车尾气降解中的机理，并基于室内试验制备了不同TiO2掺量的OGFC－13路面材料试件，分析了TiO2的掺入对OGFC－13路用性能的影响；最后通过尾气降解测评系统进行降解效果分析。
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为落实《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》提出的建立完善温室气体统计核算制度、逐步建立碳排放交易市场的目标，推动完成国务院《“十二五”控制温室气体排放工作方案》（国发［2011］41号）提出的加快构建国家、地方、企业三级温室气体排放核算工作体系，支持实施重点企业直接报送温室气体排放数据制度，确保完成建立全国碳排放权交易市场等重点改革任务，国家发展改革委于2013年、2014年、2015年分别以发改办气候[2013]2526号、发改办气候[2014]2920号、发改办气候[2015]1722号发布了24个行业企业温室气体排放核算方法与报告指南（试行），供开展相关工作参考使用。此后，陆续更新、补充印发了其他行业的企业温室气体排放核算方法与报告指南，北京、上海等地也印发了部分行业的企业温室气体排放核算方法与报告指南地方标准。其中，《国家发展改革委办公厅关于印发第三批10个行业企业温室气体核算方法与报告指南（试行）的通知》（发改办气候[2015]1722号）发布的《陆上交通运输企业温室气体排放核算方法与报告指南（试行）》（以下简称“指南”）对公路运输等陆上交通温室气体排放核算提供了参考方法。
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2020年，突然降临的新冠肺炎疫情使航运业这一传统的人力密集型行业受到极大冲击，散货运价下跌、班轮停航加剧、港口和口岸服务效率降低、代理等航运服务产业“休克”。疫情影响无法避免，但亡羊补牢为时未晚，若能利用无纸化、自动化、智能化等数字化转型手段大幅降低航运业的人力依赖，或能转危为机，促进航运业加快线上服务模式探索和数字化转型步伐。
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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