本报告以中国科技论文为研究对象，从世界论文引用中国论文这一关系，开展国际引用和中国被引两个方面全面扫描。其中,国际引用指引用中国的国际论文,可以揭示世界上“谁关注中国的科学研究及其关注程度;中国被引指被国际引用的中国论文，可以展示中国“哪方面”研究影响到世界及其影响程度
AI 成為美國政策上的基本方針，0BBBA法案刺激企業加大投資AI算力，AAAP計畫掃除建置AI算力的瓶頸和主權AI方針的確立。
数字经济时代，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，而公共数据因其规模大、质量高、覆盖广的特点被视为最具开发潜力的战略资源，但公共数据的开发利用却长期面临着“不敢共享、不愿共享、不能共享”的三大难题。
我们正站在一个历史性拐点:生成式人工智能(Generative Al)以革命性力量重塑商业底层逻辑。流量为王的时代渐行渐远，传统增长模式面临前所未有的挑战--注意力碎片化成为常态，数据孤岛难以打通，而更深层次的变革正在发生:根据世界银行在2025年10月发布的报告显示，生成式A1的使用量正呈现爆发式增长。该报告以 ChatGPT为例，指出其在2025年4月的月访问量激增至44.6亿次，独立用户数量达到5.55亿。这标志着一个根本性转变:品牌竞争的主战场正在从“流量入口”转向“认知入口”
德国机械设备制造业联合会(VDMA)软件与数字化协会代表500余家软件制造商的利益，并聚焦工业制造领域的数字技术。信息技术部与VDMA软件与数字化协会紧密协作，在 VDMA 内部作为单一部门共同管理。两大部门的共同目标是促进软件行业与机械工程之间的合作，从而推动数字化转型不断前行。
2022年1月，国务院印发《十四五旅游业发展规划》。《规划》明确， 打造一批智慧旅游城市、旅游景区、度假区、旅游街区，培育一批智慧 旅游创新企业和重点项目，开发数字化体验产品，发展沉浸式互动体验、 虚拟展示、智慧导览等新型旅游服务，推进以“互联网+”为代表的旅游 场景化建设。
当前，以人工智能为核心驱动力的智能时代正加速到来，以生成式 A1、具身智能等为代表的前沿技术取得突破性进展，深刻重塑生产方式、生活方式与治理模式。互联网作为数字经济的关键底座，正面临前所未有的机遇与挑战。
在人类可持续发展理念不断演进的历史进程中，从“可持续发展目标(SDGs)”到“人与社会全面发展目标(CDGS)”，全球发展思想始终致力于实现经济增长、社会包容与生态安全的平衡。然而，既有理念在实践层面仍存在碎片化、指标繁杂、执行力不足等问题，难以有效应对城市现代化与全球气候危机的双重挑战。对于中国而言，城镇化进程、经济结构转型与“双碳”目标交织加，发展模式面临减排与增长、公平与效率、治理与创新的多重压力，战略正在进行转向。从“末端治理”逐渐转向“系统治理”，从“减污降碳”转向“降碳减污”
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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。
内容交换模块(CSM)一将高级内容交换集成入Cisco Catalyst6500系列，提供了缓存、防火墙、Web服务器和其他网络设备的高性能、高可用的负载均衡。
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。
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