2012 年深度学习元年以来，AI进入学术和商业界发展新阶段，2017 年大模型路线以“通用智能”思路降低算法边际成本，逐渐成为学界与产业共识。2022 年下半年，AIGC及ChatGPT关注度大幅提升背后，我们认为其本质是弱人工智能到强人工智能的阶跃，海外及国内商业落地处在初期，但我们认为新的产业趋势值得关注。OpenAI的技术进展及投资方向、海外AI独角兽业务进展、国内龙头AI公司的跨模态布局是重要风向标。
通过对历代移动通信系统演进的总结，以及根据用户和业界对6G的期待，本白皮书将6G的愿景概括为:“虚实通感,全域智联”。具体包括以下十个特征:全域泛在、瞬时极速、节能高效、虚实李生、沉浸全息、通感多维、智能普惠、安全可信、确定可靠和柔性开放。
2022年，轻游行业发展有了诸多新变化，用户对于广告的接受度稳定在高位，IAA变现模式有着巨大的成长空间，但流量变得更加稀缺，轻游产品的获客成本水涨船高。此外，用户规模持续扩大，用户的多元化程度和复杂度也在不断增加，这为轻游行业生意经营带来诸多挑战。
在校企共建智慧城市体系下，建设独具特色的智慧校园，集新型信息技术与服务为一体，充分利用领先技术（云计算、 物联网、大数据等）先进理念，改变学校传统环境，创建与社会、城市、社区相融为一体、充分满足用户个性化需求、 辐射和服务社会的智慧校园环境，以实现智慧管理、智慧教学、智慧服务，助推智慧教育梦的实现。为打造地区乃至 全国标杆性智慧校园提供有力支持，促进学校跨越式发展，推进学校信息化水平与国家教育现代化接轨。
我们深度提炼总结了全球约132家灯塔成员的转型故事，其中的宝贵洞见已纳入本期全球灯塔网络最新的白皮书中。我们的调研结果表明，合理规划时间、持续关注资源分配和技术部署是灯塔加速规模化的关键。五年过去，扬帆远航的灯塔企业已为其他追随者照亮变革之路，引导他们在风暴中把握正确航向。制造企业若能充分借鉴灯塔企业的用例与方法，随航标而行，定能乘第四次工业革命之东风，充分释放自身潜力。
集成电路（Integrated Circuit,IC）：一种微型电子器件或部件，采用集成电路加工工艺，将所需的晶体管、电阻、电容和电感等电子元器件按照要求连接起来，制作在同一晶圆衬底上，实现特定功能的电路。
随着“一网统管”“数字化转型”“治理能力现代化”“碳达峰碳中和”等概念和政策的兴起与推广，对相关领域的创新应用场景提出了新的需求，也带来了新的挑战，推进应用场景的升级和扩展，推动应用场景创新更加活跃，主要表现在业务流程再造、数据价值挖掘、应用场景重构和应用模式变革
IaaS（Infrastructure as a Service），基础设施即服务，指把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供，在这种服务模型中，用户不用自己构建一个数据中心，而是通过租用的方式来使用基础设施服务，包括服务器、存储和网络等。IaaS由一组物理和虚拟化资源构成，这些资源为用户提供在云运行应用程序和工作负载所需的基本构建块，因此与传统资源配置相比，IaaS具有可扩展性、灵活性、低成本等优点
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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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