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 人工智能知识工程指南（1.0）

 
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本报告旨在助力机构开展知识工程实践，推动数智化转型。报告深入探讨了知识工程的概念、发展历程及落地实践的关键要素，提出了构筑知识工程工具链、完善知识管理体系、建设知识服务及应用赋能的系统性框架。结合多个行业案例，展示了知识工程在提升机构核心竞争力、赋能大模型应...
作者：CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会  
发布时间：2025-07-15
关键字：知识工程  人工智能  知识管理  大模型  数智化转型  

 中国人工智能应用发展报告（2025）

 
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本报告系统地总结了当前中国人工智能技术发展和应用现状。报告创新性地提出人工智能的“654”体系，即六大技术创新趋势、五新应用落地场景和产业智能化四力分析模型，旨在构建全景式框架，力求呈现既有理论深度又兼具实践价值的行业图景。
作者：中央广播电视总台视听新媒体中心  阿里云研究院等  
发布时间：2025-07-15
关键字：人工智能+  大模型  应用落地  产业智能化  新质生产力  

 高质量数据集实践指南（1.0）

 
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本报告系统梳理了AI时代下高质量数据集的定义、建设路径与评估体系，覆盖工业制造、医疗、交通等20+场景实践案例。报告提出“场景驱动”与“数据驱动”双模式建设方法论，构建涵盖研发、交付、运维、运营的全生命周期管理框架，并建立五级成熟度评估模型。通过航天紧固件失效案例...
作者：CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会  
发布时间：2025-07-11
关键字：高质量数据集  人工智能  数据治理  场景应用  

 数据标注优秀案例集

 
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本报告深入探讨了云计算与人工智能深度融合背景下的安全挑战与应对策略。报告从产业生态、服务模式、风险分析、防护体系建设等多个维度，系统梳理了云上人工智能在数据、模型、基础设施等方面的安全风险，并提出了全链条的防护框架和治理机制。同时，报告还展望了未来技术趋势，...
作者：国家数据局  数据要素社  
发布时间：2025-07-10
关键字：数据标注  人工智能  高质量数据集  产教融合  智能化工具  

 云上人工智能安全发展研究报告

 
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本报告从云上人工智能安全概述、云上大模型安全风险分析与防护体系建设、云上人工智能安全发展趋势展望等方面进行深入解读和细致分析，全面覆盖云上人工智能的安全现状与挑战。通过剖析大模型在云环境中的安全风险及防护实践，探讨多方协同与技术创新驱动下的安全治理新模式，为...
作者：云计算开源产业联盟  
发布时间：2025-07-10
关键字：云上人工智能  安全风险  防护体系  大模型  协同创新  

 数字原生典型案例集（2024-2025）

 
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本报告精选了10个来自通信、金融、汽车、政务、医药等行业的典型数字化转型案例，展示了“数字原生”理念在企业战略、技术架构、业务流程、AI赋能等方面的深度应用。案例涵盖大模型在客服、知识管理、营销、研发等场景的创新实践，体现了AI技术与业务融合带来的效率提升、成本降...
作者：数字原生推进方阵  
发布时间：2025-07-09
关键字：数字原生  人工智能  大模型  企业转型  智能应用  

 生成式AI应用集（2025）

 
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本报告深入探讨了生成式AI在六大行业（消费品、能源与工业、金融服务、政府与公共服务、生命科学与医疗保健、科技媒体与通信）中的60个高影响力应用场景。报告不仅展示了生成式AI如何通过创新内容生成、个性化服务和高效数据处理推动企业效率提升和业务增长，还强调了在实施过程...
作者：德勤  
发布时间：2025-07-04
关键字：生成式人工智能  应用场景  行业转型  可信人工智能  

 未来的制造——超自动化工厂蓝图

 
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本报告探讨了制造业在2040年的未来愿景，即实现超自动化的智能工厂。报告基于对全球552名工厂管理者的调研，提出了实现这一愿景的四大关键领域：劳动力转型、自动化、AI优化和数字化。报告指出，企业需立即采取行动，重塑员工技能、推广智能自动化应用、将AI融入决策过程，并彻底...
作者：埃森哲  
发布时间：2025-07-03
关键字：超自动化  人工智能  数字化转型  劳动力转型  

 融合生态 拥抱智能：2030中国智能制造及自动化行业发展

 
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本报告深入分析了全球智能制造和工业自动化行业的发展趋势，特别聚焦中国市场的现状与未来。报告指出，到2030年，中国有望实现自动化技术的跨越式增长，推动制造业向智能化转型。报告从自动化延展性、数据分析、生态融合等七个维度展开，探讨了“平台化、敏捷化、智能化”三大技...
作者：麦肯锡公司  
发布时间：2025-06-27
关键字：智能制造  工业自动化  人工智能  数字化转型  

 智能体技术和应用研究报告（2025）

 
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本报告重点围绕智能体发展概述、关键技术、产业应用、问题挑战、发展建议五大方面，深刻剖析当前智能体发展现状及核心问题发展概述层面,梳理了智能体的发展脉络,论述了智能体的概念演进技术及应用优势，分析了智能体的社会价值。关键技术层面，聚焦模型多维能力、“脑手”双轮驱...
作者：中国信息通信研究院人工智能研究所  华为技术有限公司  
发布时间：2025-06-26
关键字：智能体技术  大模型  多智能体协同  产业应用  
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