2015 年5 5 月国务院发布 《 中国制造 2025 》 ， 明确提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向 ， 并提出力争通过 “ 三步走 ” 实现制造强国的战略目标 。 第一步 ， 到2020 年 ， 基本实现工业化 ， 制造业大国地位进一步巩固 ， 制造业信息化水平大幅提升；第二步 ， 到 2025 年 ， 制造业整体素质大幅提升 ， 创新能力显著增强 ， 全员劳动生产率明显提高 ， 两化 （ 工业化和信息化 ） 融合迈上新台阶；第三步：新中国成立一百年时 ， 制造业大国地位更加巩固 ， 综合实力进入世界制造强国前列 。
2021云网产业发展白皮书
互联网广告市场在第一季度受到疫情影响下降,随着Q2疫情的好转发展,星√“字走势，宜同比增速进一步提升。从广告投放行业看,视频和短视频广告仍为主要品牌商行业重要广告投放渠道，真中，短视频行业广告主集中度进一步提升。
随着智能制造全面推进,工业数字化、网络化、智能化加快发展，工控系统面临安全漏洞不断增多、安全威胁加速渗透、攻击手段复杂多样等新的威胁和挑战。其中新兴智能工业、数字工业的安全问题尤其突出；大量采用标准化、通用IT技术，实现与外部网络互联互通，加速了新兴工业系统发展的同时，工业系统天然的免疫力也逐渐降低，使得各类攻击变得畅通无阻
2020年11月12日，国家广电总局重点针对秀场直播、直播电商两大子领域出台《关于加强网络秀场直播和电商直播管理的通知》（后简称“通知”）。我们分析，通知主要从价值观、备案机制、审核人员比例、标签化分类、黑名单机制、打赏机制（实名制、未成年禁止、限额打赏、延时到账期等方面）、直播电商备案、直播电商资质、技术监督九方面对秀场直播、直播电商行业进行规范指导。我们认为，通知短期将主要对秀场直播在打赏规模、直播场次方面以及直播电商场次方面有一定限制影响，但中长期有利于直播行业的规范化发展。
《中国中小学校智能+教育发展洞察2020》对传统中小学校智能化的背景现状、实践案例进行综合梳理，并基于案例总结出中小学校智能+教育的场景应用以及未来趋势。 在政策支持和技术助推下，中国中小学校智能+教育总体进入深化阶段。AI、大数据、云计算等技术加速进校，发展出更多的智慧校园产品、服务与方案；学校的智能化建设需求和供应品牌选择多元，人工智能概念大单项目频出。目前，智能化已经渗透中小学教育全环节，重塑从教学到管理的六大场景，助力智适应教育实现并增强校园管理的科学性，全面赋能学生、教师、家长与学校。未来，供应商通过综合型解决方案助力中小学校建成一体化、个性化的共享智慧教育生态将成为主流趋势。
近两年，随着人脸识别技术的迅速发展，“刷脸”逐渐成为新时期生物识别技术应用的主要领域。尤其是在进入2017年之后，人脸识别更是迎来了井喷式的爆发，互联网企业面对法律法规以及某些业务上的需求，纷纷推出账号实名认证，并将人脸认证环节在相关App中实现。然而，人脸识别技术在快速发展、深入社会的同时，也给我们带来了诸多安全挑战。个人隐私数据泄漏、技术滥用等造成的信息安全风险问题亟待解决
自2013年起，我国互联网进入行业爆发期。截止到2020年3月，我国网民规模已超9亿，互联网普及率达64.5%。其中手机网民8.97亿，占网民比例的99.3%。除去儿童及老年群体，我国互联网流量已基本触顶。
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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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