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。
本白皮書從發展趨勢、競爭格局等維度出發，基于中國汽車、機械、環保、半導體、計算機、通信、消費電子和農業機械等行業，總結和分析了專精特新細分領域的發展現狀和行業特征。本白皮書聚焦于熱門賽道，關注垂直行業的專精特新企業培育情況及出海現狀，研究專精特新“小巨人”企業競爭力及其在推動產業突破“卡脖子”問題上發揮的重要作用，并以此洞察中國未來產業發展走向。
在軟件開發的智能化能力建設和應用過程中，仍面臨諸多挑戰，如代碼大模型選擇困難、開發工具的工程化建設復雜、智能化能力建設無參考、開發場景選擇和落地難，以及與現有開發工具或流水線的集成難等問題。為此，本指南旨在為正在進行軟件開發智能化轉型的企業提供一份實用指南，為企業制定落地策略、建設智能開發能力體系提供有力參考。本指南系統梳理了智能化軟件開發的發展歷程、現狀和面臨的挑戰，結合大模型和軟件開發特點，提出了具體的落地方向、路徑和框架，詳細闡述了落地所需的核心能力和使能能力，并對多個行業的落地案例進行了深入剖析，最后對智能化軟件開發的發展趨勢進行了展望。
《2024制造業數字化現狀調查白皮書》仔細詢問了制造商有關數字化轉型的工作情況、2024 年的優先事項和可持續性。研究結果清楚地表明，在數字化方面處于領先地位的制造商轉型項目比那些沒有規劃或剛剛起步的項目實現的價值要大得多。通過白皮書可了解數字化實施的成熟度如何影響其業務的多個領域。
01 發展歷程及現狀 02 中美AI關鍵競爭能力對比 03 產業鏈發展
根據中國上市公司協會行業分類及中證指數行業分類統計，2023年末我國A 股市場高端制造業上市公司共計2,445家，占A股上市公司總數的45.74%。總體來看，近年來受益于政策支持和我國產業結構轉型升級的歷史機遇，我國高端制造業上市公司數量持續增加，經營成果顯著。尤其自2018年以來，隨著自主可控理念的加速推進，半導體、高端機械制造行業迎來爆發式增長；受雙碳目標提出、國際能源短缺、能源革命等因素的驅動，風電、光伏、儲能、新能源智能汽車、交通裝備電氣化等行業上市公司高速發展。
為期5天，歷史最長、規模最大、最具影響力的國家級、綜合性、國際化的工業領域盛會將于明天在國家會展中心盛大開幕！如何更加高效的觀展？這份超全超實用的攻略請你收好！
為貫徹落實黨中央、國務院決策部署，加強對推動工業領域設備更新和技術改造工作的指導，依據《大規模設備更新和消費品以舊換新行動方案》和《推動工業領域設備更新實施方案》，工業和信息化部組織編制了《工業重點行業領域設備更新和技術改造指南》。
當下，智能機器人這類戰路性新興產業和未來產業，正是推動產業優化升級、引領產業發展的重要方向，這份報告所揭示的機器人技術在各個領域的應用，以及它們對改善人們生活質量、提高工作效率的巨大貢獻，讓我們深刻感受到機器人對人類生產生活環境的巨大影響，也讓我們機器人工作者深感責任重大。“機器人友好的適應性改造“則為人類整合科技創新資源，形成新質生產力提出了非常新穎的解決思路。
本文件給出了網絡安全試驗平臺的參考體系架構，包括總體架構、組件功能和安全性設計，并提供了組件間工作過程參考。本文件適用于網絡安全試驗平臺的設計、建設、運維。
本報告從“碳中和”出發，深入分析了中國主要雙碳產業的發展現狀、未來發展趨勢和關鍵驅動因素，助力各方參與者把握行業發展中的挑戰與機遇。白皮書不僅體現了中國綠色發展路徑下的雙碳產業崛起，還詳細探討了雙碳產業所面臨的多元化挑戰和應對措施，從而支持中國企業在全球“碳中和”浪潮中捕捉先機、應對挑戰，并助力產業的持續升級與創新。
人形機器人是新質生產力的重點領域，集成人工智能、高端制造、新材料等先進技術，有望成為下一個顛覆性產品，引領新的產業變革。該報告對人形機器人產業發展歷程、宏觀環境，產業鏈進行分析，對人形機器人的場景應用情況以及需求進行梳理分析，并對應用落地短、中、長期情況進行總結，最后提出對未來趨勢的研判。
現代化建設，信息化先行。2023 年，全國網絡安全和信息化工作會議召開，習近平總書記作出重要指示，強調要“堅持發揮信息化驅動引領作用”，為做好新時代新征程信息化發展工作指明了方向。各地區各部門深入貫徹落實黨中央、國務院決策部署，強化頂層設計、統籌協調、整體推進、督促落實，推動信息化關鍵能力建設取得新突破，信息化驅動引領經濟社會發展取得新成效，信息化發展環境建設邁上新臺階，全國信息化發展整體水平得到新提升，為強國建設、民族復興偉業注入新動能。
導讀：（1）報告主要面向的群體為智能工廠產業鏈服務商、產業投資人、智慧設備用戶、智能工廠； （2）本報告基于高端裝備制造、電子元器件、消費電子三大大行業對新質生產力技術的應用價值進行了梳理；（3）政策的扶持、標準化的建立、商業模式的革新是未來新質生產力滲透進生產制造的關鍵。
人工智能的變革潛力在很大程度上源于其大規模分析數據的能力，以及在數據中發現并內化人類（或完全確定性算法）難以識別的模式和相關性的能力。簡單地說：如果現代人工智能可以在大量數據上進行訓練，并且在與大量數據相關的情況下使用，那么它們就會更加蓬勃發展。
報告聚焦數字經濟賦能新質生產力發展進行全方位深度研究，系統解讀數字經濟對培育壯大新質生產力的支撐作用，對新質生產力的科學內涵、理論框架進行梳理總結，深入研究數字經濟賦能新質生產力發展的作用機理和實現路徑。
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