工業機器人控制由計算硬件、軟和一些專用電路構成，其包括控制器系統軟件、機人專用語言運動學力軟件、機器人自診斷保護功能等，它處理工作過程中的全部信息和控制其全部動作。如同計算機的操作系統一樣，機器人控制系統在整個工業機器人產業中，扮演了最基礎的軟件平臺的角色。
周濟院士表示，推進人工智能賦能新型工業化，是推進新型工業化，加快建設制造強國的技術路線。
《實踐介紹》解構了華為如何通過兩個階段的數據工作來實現數字化轉型，其中第一階段聚焦于數據治理、業務數字化和數據流打通以提升業務效率和質量，第二階段則側重于建設數據底座、匯聚聯接數據和數據服務化以支持數字化運營。
《指南》的編制，不僅是工業互聯網在傳統工業制造領域之外應用的梳理和總結，更是跨領域推動工業互聯網大規模創新發展的積極探索，為促進一二三產業、大中小企業融通發展，持續注入強勁動力。同時，工業互聯網與綠色可再生能源及新型儲能等方向的融合應用，將推動工業領域節能降碳措施的優化升級，加快能源消費低碳化轉型。
《報告》顯示，國內企業軟件項目，開源軟件使用率達100%。目前，開源軟件漏洞指標仍處于高位，軟件供應鏈的安全問題并沒有得到根本性的改善，20多年前的開源軟件漏洞仍然存在于多個軟件項目中?！秷蟾妗方ㄗh，軟件供應鏈安全保障應加強頂層設計，持續推進和落地相關保護工作。
報告基于800多名云安全和網絡安全專家的見解，指出61%的組織在過去一年遭受過云安全事件，較前年顯著增加。數據安全漏洞攻擊成為最常見的云安全事件，而零日威脅是組織最擔憂的安全問題。盡管安全事件增多，但許多組織的安全策略未能充分預防，僅21%的組織優先采用預防措施。云原生應用程序保護平臺（CNAPP）的采用率上升，反映了組織趨向于整合安全措施的戰略轉變。報告強調，組織應采用基于人工智能的高級安全解決方案，以預測和緩解潛在威脅，實現更主動的安全策略。網絡安全人才短缺也是一個普遍問題，76%的受訪者表示面臨這一挑戰。報告建議，組織應提升人工智能在網絡安全戰略中的作用，并通過培訓和發展現有員工來填補技能缺口。
報告從經濟學角度出發分析數據要素市場類型、特征和價值釋放路徑，梳理數據資源化、資產化、資本化價值釋放現狀，分析數據要素賦能經濟及產業發展路徑和能力，為未來加快完善數據要素市場體系，釋放數據要素價值提出政策建議。
騰訊在最新發布的《人工智能與制造業融合創新之路》報告中描繪了制造業數字化轉型的宏偉藍圖。報告指出，中國正通過“十四五”智能制造發展規劃，推動制造業的數字化、網絡化、智能化變革，并計劃到2025年實現70%的規模以上制造業企業基本實現數字化網絡化。
人工智能大模型的迅猛發展推動算力需求的高速增長，占據數據中心GPU市場98%這一絕對份額的英偉達，已經從曾經游戲顯卡之王華麗轉身成為人工智能時代“賣鏟人”，英偉達的野心絕不僅限于此，英偉達致力于成為人工智能計算領域的領導者，創造下一個工業革命，用算力來驅動智能時代的到來，驅動整個社會的智能化轉型，讓算力滲透到所有的社會領域，成為人工智能時代基礎設施的提供商。
本白皮書將對制造業發展歷程、現狀、趨勢與核心難題做深入解讀，并在此基礎上提出了相應的制造行業解決方案，結合業內實踐成功的客戶案例來詳析信息化轉型的有效方法，以供生產制造行業的從業者參考交流。
目錄 01 隱私計算產業發展概況 02 2024隱私計算產業圖譜 03 隱私計算技術演進和融合 04 隱私計算產業應用分析 05 隱私計算與人工智能 06 隱私計算未來展望
為規范學術科技服務平臺數據處理活動，保障數據安全，促進學術科技數據依法合理有效利用，保護個人、組織合法權益，維護國家安全和社會公共利益，根據《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律法規，制定本文件。
本報告從AI 視角切入，致力于厘清具身智能的概念內涵、演進歷程、技術體系，通過梳理當前具身智能技術發展現狀，研判分析具身智能應用潛力與可能影響，提出面臨的問題挑戰，展望思維智能和行動智能融合的未來發展趨勢。
工業和信息化部發布《中小企業數字化水平評測指標（2024年版）》?！对u測指標（2024年版）》延續2022年版整體架構，從數字化基礎、經營、管理、成效四個維度綜合評估中小企業數字化發展水平，并對評測方式進行了調整優化，其中，數字化基礎、管理和成效三個維度采用評分的方式確定等級，數字化經營部分用場景等級判定的方式確定等級。
《2024化工制造企業數字化白皮書》深入分析了當前化工制造行業的市場現狀、發展趨勢以及企業在數字化轉型中的實踐與挑戰。報告還特別強調了智能制造、AI技術在化工制造中的應用潛力，以及綠色生產和安全生產管理的重要性。通過典型企業的數字化實踐案例，展示了數字化轉型對企業競爭力和可持續發展的積極影響。
根據十余年來我國智能制造探索實踐，結合技術創新和融合應用發展趨勢，凝練總結了15個環節的40個智能制造典型場景，作為智能工廠梯度培育、智能制造系統解決方案“揭榜掛帥”、智能制造標準體系建設等工作的參考指引。
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