探讨以深度学习技术为主要驱动力的人工智能发展状况、技术创新重点与产业发展趋势，总结“十三五”期间我国发展情况并提出“十四五”期间的发展方向与机遇，推动我国人工智能的技术创新与产业发展。
针对口腔数字化诊疗中的牙植入体逆向建模过程利用光栅3维扫描的曲面拟合误差影响建模精度，传统 漏洞修补重构的点云数据拼合失真等问题；通过对间接牙模型进行逆向建模及拼接误差对比实验，找出数字化印 模重构特征曲面与有效降噪的曲面重构平顺性弥补方法；得出了优化的实验流程，通过3D数据对比验证不同扫描 方式优劣的3D分析结果，研究结果表明改进的实验对比方法有效找出了间接数字化印模的3DP植人体在临床应 用中存在误差的原因，并验证了提高3维扫描精度的有效方法，降低了逆向建模中点云数据漏洞修补畸变率．
为了有效支持复杂产品的数字化装配设计功能，分析了数字化装配系统中产品装配建模、装配序列规 划、装配路径规划和装配分析等功能模块；提出了数字化装配系统的功能模型，在产品装配建模模块，为了提高装 配过程中的精确度与准确度，考虑了装配公差建模，提出含公差建模的数字化产品装配模型；为了降低复杂产品装 配成本，缩短了装配时间，提高了装配质量，基于复杂产品装配系统的开发需求，提出了基于面向服务架构的开放 式、可重构、可重用、可扩展的集成化数字化装配系统体系结构。
基于丰富的田野研究数据、经验和理论，界定了数字化贫困的范畴，提炼出数字化贫困的八个核心要素，即 数字化物质实体、数字化服务、数字化D理、数字化能力、数字化努力、数字化社会规范、数字化社会支持和数字化影响。 根据数字化贫困现象的典型特征，以八个核心要素为维度识别并描述了中国农村社会中常见的数字化贫困人群：物质匮 乏者、数字化文盲、脆弱的贫困者、孤独的贫困者、懒惰的贫困者、抵触的贫困者、徒劳无益者以及数字化赤贫者。在界定 结构性贫困的前提下，将经济资本、文化资本、社会资本和政治资本作为四个结构性强的成因，并依据田野数据论证其存 在的事实．分析它们对上述常见的不同数字化贫困类型的多重作用机理。本研究强调数字化贫困的个体性成因不容忽 视，但更需要关注结构性成因，并对如何更好地实现数字化脱贫提出战略思考
核安全级数字化仪控系统的软件验证与确认（V&V）的主要任务是查找任何可能存在的缺陷，评 估软件潜在的风险与危害，并提供解决方案以确保和提高产品质量，其中软件V＆V工具和方法的选择 直接影响到V＆V活动的成效。本文从核电站安全级数字化仪控系统的功能出发，针对已有堆型和新 研制堆型两种不同对象的特点，提出其软件V＆V的模型，分析相关的方法和工具，并总结软件V&V 活动的关键因素。
为了在减少人力物力的同时给设计和优化曲柄伺服压力机的机电一体化系统组成提供方案及可行性 参考，采用Simulink语言开发了曲柄伺服压力机的数字化集成仿真系统，并基于该仿真系统进行了虚拟制造的应 用分析。集成仿真系统由运动控制、大功率电驱动、机械传动机构三部分组成。运动控制部分设计了恒速、变速驱 动的工作模式；电驱动部分引入基于电子飞轮的永磁交流伺服系统和电机组合，其中永磁交流伺服系统采用速度 外环、电流内环两环控制结构的矢量控制策略，引入变参数积分分离的PI调节器；机械传动机构采用曲柄连杆机 构。分析结果表明，在同一冲压速度下，伺服压力机的加工效率采用变速驱动工作模式会比恒速驱动模式高，且在 一个工作周期内采用变速驱动时驱动系统更加节能，从而为进一步提高曲柄伺服压力机的制造效率提供了依据。
基于 ＣｓＩ（Ｔｌ）探测器的 α／γ 波形甄别能力 ，采用上升时间法 ，设计了一种波形实时甄别系统 ，系统 由高速 ＡＤＣ 和高性能 ＦＰＧＡ 组成 。 介绍了实时甄别系统的方案设计和甄别算法设计 ，利用６０ Ｃｏ γ 源 、 ２４１ Ａｍ α 源对实时系统进行了甄别测试 。 研究表明 ：设计的数字化实时波形甄别系统体积小 ，能实时 甄别开 α 、γ 粒子 ，甄别品质因子为 ０. ６８７ ５ ，事件计数率可达 ２. ５ × １０５ ｓ － １ 。
经过多年的快速发展,人工智能技术呈现出了对社会与行业巨大的变革能力,已被普遍认为是第四次工业革命的关键技术和主要推力。最近三年,人工智能获得了持续快速的发展,2019年人工智能仍然保持着强势的延续,得到了蓬勃发展。无论是政策、产业,还是关键技术研究、应用场景呈现等，都在全面,快速、深人地推进。
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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。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
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