政策引導下的技術融合創新，不僅催生了智能倉儲、綠色運輸、全球化網絡等新業態，更推動中國從“物流大國”向“物流強國”發展。
隨著工業4.0戰略的全球推進，工業物聯網(IIoT)已成為制造業數字化轉型的關鍵推動力。傳統工業控制系統面臨著數據量激增、實時處理需求提高以及云計算帶寬和延遲限制等挑戰，邊緣計算技術應運而生。
在全球科技浪潮風起云涌的當下，新質生產力已然成為重塑經濟格局、推動社會躍升的核心動力。它絕非傳統生產力的簡單迭代，而是一場由創新主導，深度融合前沿科技，全方位突破傳統發展范式的生產力革命。新質生產力以其高科技、高效能、高質量的鮮明特質，完美契合新發展理念，為各行業帶來了改天換地的機遇與挑戰。
產業是生產力發展的重要載體，發展新質生產力，必須建設現代化產業體系。這就要求改造提升傳統產業，培育壯大新興產業，布局建設未來產業；聚焦發展新質生產力科學布局產業鏈，推動戰略性新興產業融合集群發展，在人工智能、生物技術、新能源、新材料等領域培育新的增長引擎；促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群；圍繞推進新型工業化和加快建設制造強國、質量強國、網絡強國、數字中國和農業強國等戰略任務，科學布局科技創新、產業創新，形成以高新技術產業、現代農業、先進制造業、現代服務業等為代表的現代化產業體系。
在瞬息萬變的數字時代，隨著人工智能（AI）、物聯網（IoT）、大數據和5G技術的快速發展，邊緣計算作為連接物理世界與數字世界的“神經末梢”，正逐漸成為推動智能化轉型的 關鍵力量。
隨著邊緣計算的興起和持續發展，以工控機為代表的部署在各類邊緣現場的算力設備市場，如工控機等，也正在迎來新的變化。國際數據公司（IDC）于近日發布了的《中國設備現場級邊緣算力設備/泛工控機市場份額，2023：新變局》報告。報告顯示，多方勢力正在沖擊傳統工控機廠商主導的83.2億元人民幣市場，相關產品也在向著AI化、行業化、軟硬一體等方向發展。
隨著工業控制系統（ICS）信息化和智能化的推進，信息安全問題日益凸顯。本文全面分析了類腦智能技術在ICS信息安全領域的應用現狀，并深入探討了其在智能機器人定位、決策算法優化、異常檢測等關鍵領域的實際應用，同時討論了該技術在隱私保護、數據安全和系統穩定性方面所面臨的挑戰。本文旨在為ICS信息安全領域提供新的視角和解決方案，推動類腦智能技術的實際應用和產業發展。
工業控制系統是推動制造業數字化轉型的重要基礎，是實現新型工業化的重要動能。近年來，隨著計算機技術、通信技術和控制技術的飛速發展，傳統的控制領域正經歷著一場前所未有的變革，工業控制系統從封閉獨立逐步走向開放互聯，從軟硬件深度捆綁到軟硬解耦，邊界不斷擴大，面臨的安全形勢日益嚴峻。本文詳細分析了工控安全面臨的新形勢、新變化、新問題、新挑戰，提出了推進我國工業控制系統網絡安全的相關建議。
在當今時代，人工智能正以前所未有的速度深度滲透到工業領域，重塑著傳統工業的面貌，成為推動產業升級的關鍵力量。從智能工廠的自動化生產線到供應鏈的智能優化，人工智能的應用場景廣泛且意義深遠。
在當今時代，人工智能正以前所未有的速度深度滲透到工業領域，重塑著傳統工業的面貌，成為推動產業升級的關鍵力量。從智能工廠的自動化生產線到供應鏈的智能優化，人工智能的應用場景廣泛且意義深遠。
智能制造是邁向制造強國的必經之路。圍繞工業企業的五大要素——技術、物料、制造、裝備、管理，怎樣通過新一代信息技術，通過智能化、網絡化、信息化等等技術手段，最終提高企業效率與質量，降低企業成本，最終使企業獲得更好的效益，這是搞智能制造的根本目的。
隨著生成式人工智能技術的逐漸成熟與廣泛應用，全球大模型市場規模迅猛增長。各國政府高度重視人工智能大模型，圍繞人工智能關鍵環節加強政府投資，促進產學研合作，并強調全球對話，加強人工智能治理的國際合作。
人工智能深蘊于計算機科學、腦科學、類腦科學、認知科學控制論等基礎科學之中，直接表現為機器學習、計算機視覺自然語言處理、智能語音、知識圖譜、大模型、智能體、群體智能、具身智能等技術形態，外化為人形機器人、數字人、智能終端、智能運載工具、智能軟件等產品形態。人工智能通過類腦計算增強腦力勞動的新能級，通過“機器換人”培育體力勞動的新動能，帶動農業、工業和服務業中的腦力勞動與體力勞動的第四次變革，形成新興的人工智能產業。
技術進步帶來的降成本、降門檻效果以及開源開放的發展方式，將為賦能千行百業打開新空間。下一步，應不斷夯實算力-算法-數據三位一體賦能底座，圍繞行業、產品縱橫兩大方向，開展一系列重點場景建設和應用推廣，強化政策組織和支撐體系兩大保障，推動人工智能賦能新型工業化走深向實。
報告從智能制造的定義與核心價值出發，介紹了中國智能制造發展背景，重點講解了2024年發展現狀與關鍵數據以及核心技術突破與場景落地，詳細說明了對未來趨勢與核心挑戰的研判，并對中國智能制造的發展進行了總結與策略建議。
人形機器人是當今世界科技領域最具潛力和前景的產業之一。隨著科技的不斷進步和人工智能技術的快速發展，人形機器人作為未來產業的新賽道和經濟增長的新引擎，將深刻變革人類生產生活方式，重塑全球產業發展格局。《2025年人形機器人產業發展藍皮書》深入剖析了人形機器人產業的現狀、發展趨勢、面臨的量產及商業化挑戰，并提出了針對性的策略建議，旨在推動人形機器人產業的高質量發展，加速其從技術創新向產業化應用的轉變，為行業內外人士提供了詳盡、權威的參考與洞見。
“8+9”新產業是應用新技術發展壯大的新興產業和未來產業，具有創新活躍、技術密集、發展前景廣闊等特征，關系國民經濟社會發展和產業結構優化升級全局。2023年8月工業和信息化部等四部門印發的《新產業標準化領航工程實施方案（2023-2035年）》將新產業劃分為8大新興產業和9大未來產業。8大新興產業包括新一代信息技術、新能源、新材料、高端裝備、新能源汽車、綠色環保、民用航空、船舶與海洋工程裝備，而9大未來產業包括元宇宙、腦機接口、量子信息、人形機器人、生成式人工智能、生物制造、未來顯示、未來網絡、新型儲能等領域。
當前，全球科技創新空前密集和活躍，科技和產業形態正在發生體系性變革，工程科技的顛覆性創新和體系創新已經成為戰略競爭的焦點。鑒于此，中國工程院“中國工程科技未來20年發展戰略研究”總體項目組發布《愿景驅動的中國工程科技2040發展戰略研究》，基于我國工程科技發展需求和世界發展趨勢，提出“經濟預測-需求分析-技術預見-愿景分析-戰略架構-技術路線圖-政策選擇”戰略研究方法體系，預測了我國2040年經濟社會的發展態勢，描繪了2040年我國社會發展的九大綜合愿景。
制造業數字化轉型不僅需要政策環境的支持，還需要工業互聯網、數字技術、數字基礎設施等關鍵要素的協同發展。未來，制造業數字化轉型將呈現智能制造、互聯網與制造業融合、數字化工廠等十大趨勢。制造業數字化轉型的路徑選擇包括實現三個轉變：由軟件向硬件轉變、由單體向互連轉變、由網絡向垂直大模型轉變。同時，注重鏈接、算力、數據和標準的四個要素。
智能制造典型場景是智能工廠的基本組成單元，面向產品全生命周期、生產制造全過程和供應鏈全環節核心問題，通過新一代信息技術與先進制造技術的深度融合，部署智能制造裝備、工業軟件和系統，實現具備協同和自治特征、具有特定功能和實際價值的應用。十余年來，工業和信息化部會同相關部門深入實施智能制造工程，通過新模式應用探索、智能工廠建設、解決方案攻關等，總結形成了一批智能制造典型場景，為制造企業數字化轉型、智能化升級提供有益參考。
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