在全球數字化轉型加速的大背景下，感知技術早已超越了單純的技術進步范疇。它成為了實現智慧城市、智能制造、精準醫療以及人機交互全新模式的重要支撐力量。未來五年，隨著技術標準的不斷完善，硬件性能的持續提升以及跨領域協同創新的不斷深入，感知技術將逐步從實驗室走向大規模應用。它將如同春風化雨般，滲透到各個產業領域，成為推動產業升級與社會變革的重要推動力量。本報告基于近年來技術研發的最新進展、業界前沿的技術路線以及各大科技企業在商業落地方面的豐富實踐，精心歸納出 2025 年感知技術的十大趨勢。報告不僅將詳細介紹每一趨勢的技術原理、關鍵算法和實現方式，還會結合國內外領先企業的實際應用案例，深入分析各趨勢對未來商業生態所產生的深遠影響。這份報告旨在為技術研究者提供全面、深入的參考，同時也為決策者、企業管理層和投資人指明未來技術發展的明確方向。
報告以“數智化驅動發展效能提升路徑探索”為主題，剖析當前數字政府建設時代內涵，梳理當前數字政府建設與發展現狀，研提數智化驅動政府數字化轉型效能提升框架從組織、用云、聚數、賦智、提效、評價等方向積極探索我國政府數字化轉型發展實踐路徑，同時給出政府數字化轉型未來發展建議，以期給產業內各方提供建議參考，加快整體型、服務型政府建設，進一步推進中國式現代化。
制造業數字化轉型已經如火如荼的開展多年，需求端市場的需求是否發生變化、供給端的服務與競爭格局是否發生變化等都值得關注。《2025年中國制造業數字化轉型行業發展研究報告》從需求端宏觀情況、需求端轉型現狀、供給端產品及服務特點等幾個層面來分析當前制造業數字化轉型市場的發展特點。 調研結果發現：需求端中生產制造管理相關、供應鏈等依然是重點，也是離散制造業的核心訴求，需求端整體呈現理性與聚焦并行的特點；供給端的整體競爭格局未變，但逐步呈現產品體系更加清晰、產品更加豐富、解決方案更加系統化等趨勢。總之，經過幾年的發展，制造業數字化轉型整體呈現出走向深水區的特點。
本技術文件規范了可信數據空間技術架構，明確了可信數據空間在國家數據基礎設施中的定位，描述了可信數據空間作為一種數據流通利用基礎設施的核心技術特征、最小功能集合以及關鍵業務流程，適用于指導地方、行業、領域、企業開展可信數據空間的規劃、建設、運營和管理。
近日，《未來產業新賽道研究報告》在2025中關村論壇年會未來產業創新發展論壇上發布。中國電子信息產業發展研究院未來產業研究中心所長蒲松濤對報告內容進行詳細闡述，通過梳理未來產業的514個細分賽道，未來產業研究中心構建了面向2035年的未來產業重點賽道目錄，并研判形成了2025年未來產業十大賽道。
本報告探討了模型風險管理在AI模型應用任開發、部署和使用方面的重要性，適用于對該主題有興趣的讀者群體，包括直接參與AI開發的從業者以及專注于AI治理的業務和合規監管機構。
DeepSeek 具備應用于工業場景的潛力，尤其在自動化質檢、預測性維護、智能調度等領域，但其直接部署的可行性高度依賴場景適配度、定制化支持及系統集成能力。對于工業應用所需的時序數據、非文本結構化數據，DeepSeek 并不具有直接處理的能力。其基于通用互聯網的預訓練知識不包含復雜的工藝生產技術、企業內部私有數據，故而不適合直接作為獨立的的工業大模型。因此，依托于DeepSeek的底層分析能力，構建工業大模型框架成為一個必然的趨勢。
2025年4月22日，工業和信息化部、國家標準化管理委員會聯合印發了《國家智能制造標準體系建設指南（2024版）》（以下簡稱：2024版《指南》），為下一階段智能制造標準化工作提供指引，旨在全面提升智能制造標準化水平，引領制造業加快智能化升級，助推新型工業化建設。 2024版《指南》在延續前期成果基礎上，突出了人工智能前沿性標準布局，拓展了智能裝備、工業軟件等工廠要素標準，將"智能服務"升級為"智能制造新模式"，補充了智能場景、產銷一體化運營等標準化新內容。《指南》明確提出，到2026年，制修訂100項以上國家標準、行業標準，通過以高質量智能制造標準支撐現代化產業體系建設。
推進人工智能賦能新型工業化，是加快建設制造強國、構筑產業競爭新優勢的關鍵技術路徑。本報告從虛擬與現實、時間與空間、供給與需求三大維度剖析人工智能對制造業技術創新、生產制造和組織管理三大范式變革作用。同時，DeepSeek帶動我國人工智能走出了一條“低成本、高性能”的發展路徑。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。
隨著人工智能技術的快速發展，人機交互正朝著更自主、更高效的方向演進。在中心化云機器學習的基礎之上，發揮端側人機交互情境下機器學習實時理解、自主響應、動態適應的優勢進行互補，形成“端云協同”機器學習的計算框架，已成為產學研的焦點。本報告將分享大小模型協同基礎算法、端云高效協同學習推理方法，以及在用戶行為意圖理解、圖形界面自主智能體等典型人機交互場景的應用。
1. 背景 2. 洞察：人形機器人落地場景順序與評估模型 3. 聚焦：工業場景落地（新能源汽車制造） 4. 縱覽：國內外人形機器人落地場景順序 5. 展望：人形機器人產業關鍵節點識別（工業、家庭）
2025年為人形機器人量產元年，更是人形機器人通用能力躍升的起點，全球將有數千臺人形機器人進入工廠場景訓練。工廠訓練是破除具身智能數據不足與實用性低下之間“引力束縛”的關鍵，也是積累高質量、大規模應用數據的必要手段。
本報告分為研究背景、技術趨勢分析、應用現狀分析和前景展望四個部分。首先，從技術突破、大國競爭和市場前景三個角度，分析“機器人+人工智能”工業應用的發展背景；其次，從技術趨勢的角度，回顧人工智能與機器人融合的三大技術方向，分析在人工智能大模型推動下，以人形機器人為代表的具身智能技術的前沿進展；接著，從應用場景的角度，通過全球88個案例分析“機器人+人工智能”在典型場景、行業中應用情況；最后，從技術、產品和應用三個方面，展望“機器人+人工智能”在工業場景中的應用前景。
《先進計算暨算力發展指數藍皮書（2024年）》系統跟蹤研究了全球先進計算和算力發展情況，全面剖析了我國先進計算和算力總體發展態勢，并對我國算力發展情況進行客觀評估，并結合當前我國算力發展現狀和評估結果提出了我國算力發展建議。
目錄 人工智能大模型發展現狀 DeepSeek破圈后的大模型發展趨勢 大模型重點應用場景 DeepSeek能力賦能個人發展
工業大模型作為新一代人工智能技術與工業場景深度融合的結晶，正以前所未有的速度重構制造業的智能化體系。隨著第四次工業革命的推進，工業大模型憑借其卓越的數據處理能力、出眾的跨模態融合特性以及高效的智能決策效能，日益成為推動工業智改數轉的核心驅動力。然而，尚處于初級發展階段的工業大模型，仍面臨工業數據多模態復雜性、模型可解釋性不足以及應用成本較高等挑戰。為此，行業迫切需要系統性的解決方案，以促進工業大模型技術的有效落地與廣泛應用。
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