2026 WAIC大会：从展示到实战的AI变革
时间：2026年7月17日—20日 ｜ 地点：上海（世博中心／世博展览馆／徐汇西岸／张江科学会堂）主题：智能伙伴，共创未来本届WAIC在多个方面实现首创，标志着中国AI产业从技术沉淀迈向规模化应用的关键转折：核心定位：今年大会的最大转变是从"看趋势、秀实力"转向"看落地、真实践"。无论是机器人、智能体还是算力，竞争焦点已从单一参数比拼，升级为"芯片—算力—模型—操作系统—终端—行业数据—业务流程"的全栈系统能力较量。国产算力竞争逻辑焕然一新——不再单纯依赖单
重磅|智能体迈入协同新纪元！《人工智能 智能体互联》国标深度解析
智能体作为具有自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的创新型智能系统，已跃升为人工智能产品与服务的主要承载形式。眼下，我国智能体产业正加速实现规模化部署，持续向各行各业纵深渗透，大规模智能体跨系统、跨平台、跨场景的协同作业已成为产业发展的核心方向。为切实贯彻国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》相关要求，有效规范并引导产业实现创新、安全、有序发展，工业和信息化部牵头指导中国电子技术标准化研究院，联合70余家行业重点企业，共同编制完成《人工智能 智能体互联》系列国家标准（标准编号：GB/Z 185—2
2026年企业级AI智能体部署与治理白皮书：突破试点瓶颈、实现规模化应用与安全合规的实战指南
摘要：本报告深入剖析Agent从实验室原型到生产环境应用的关键挑战，揭示当前众多AI项目在试点阶段停滞不前、难以扩展的根本原因，围绕场景甄选、部署条件、组织建设、安全治理、生态整合六大核心领域提供系统性实施方案。报告建立L1-L5企业AI能力成熟度评估体系，推出五维场景价值评估模型，确定客户服务、IT运维、知识管理作为首选低风险切入场景；系统梳理生产级智能体七项核心要素：合规数据支撑、分层身份认证、最小权限原则、流程审批机制、全程链路追踪、异常自动回滚、人工监督保障。构建覆盖内容/工具/系统/组织四层风险
国务院重磅部署：AI 产业加速迈入规模化应用新阶段
6 月 29 日，国务院常务会议专门研讨并部署人工智能产业发展。此消息在科技界引发轰动，但多数人仅关注到"利好"表象，却未能洞察其背后的深层信号。本次会议的核心词并非单纯的"支持"，而是"加力推进"与"加快"。旨在加力推动 AI 创新突破，加速关键核心技术攻关及超大规模智算集群建设，纵深推进"人工智能+"行动。这三个"加"字，标志着 AI 产业已从技术探索的上半场，正式迈入规模化应用的下半场。不少人会疑惑，AI
《人工智能 智能体互联》七项国家标准正式出炉
此次公布的国家标准系列，构建了"身份标识—身份认证—交互协同"完整的技术规范链条。该标准体系与国家相关部门制定的《智能体规范应用与创新发展实施意见》形成呼应，从政策与标准两个维度共同推动产业发展，促进人工智能从单一智能体向多智能体协同方向演进，同时有助于消除行业技术障碍，减少企业间协作成本，推动AI智能体的规模化应用。《人工智能 智能体互联》七项国家标准，完整涵盖总体架构、身份码、身份管理、智能体描述、智能体发现、智能体交互、智能体工具调用等关键领域，系统性构建起"身份标识—能力描述—供需发现—协同交互—
深度解读：绿色转型再提速，新能源重卡新政落地
新华社北京6月18日电 题：绿色转型再提速，新能源重卡新政落地 新华社记者叶昊鸣、张钟仁 近期，交通运输部、国家发改委等十一个部门联合发布了《推动新能源重卡规模化应用实施方案》，从多个维度进行工作部署，助推新能源重卡实现全场景的大规模商业化应用。 “交通行业属于碳排放的大户，其碳排放量约占全国总量的10%，而重型卡车在其中占比高达40%，无疑是减碳降耗的核心地带。”交通运输部综合规划司相关负责人指出，大力推广新能源重卡，有助于提高交通领域非化石能源消费比重，从而为“双碳”目标的顺利达成提供坚实支撑。 在政
十一部委力推新能源重卡，引爆电池与氢能新机遇
近日，交通运输部会同国家发展改革委、工信部等十一部门共同发布《推动新能源重卡规模化应用实施方案》（下称《方案》），设定了到2030年新能源重卡渗透率触及40%、保有量超160万辆、占比约20%的发展目标。行业人士分析，伴随新能源重卡推广提速，动力电池及氢能产业链将迎关键增长窗口。 作为交通运输业绿色转型的关键引擎，新能源重卡市场近年持续扩张。2025年1月至2026年5月，全国累计售出33.7万辆，渗透率超29.5%，我国重卡能源结构正由“柴油主导”向“多元共存、新能源崛起”转变。 本次《方案》首次在国家
工信部与国资委联合推进人形机器人实景实训计划
记者6月9日获悉，近日工业和信息化部、国务院国资委联合印发通知，正式启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动。通知明确，到2026年底，人形机器人等重点产品在一批代表性场景中率先完成应用验证和常态部署，开启“作业模式”；凝练形成百个以上高价值应用场景，进一步丰富具身智能应用谱系，带动形成万台级规模落地能力。 工业和信息化部科技司相关负责人表示，当前，我国人形机器人与具身智能正处于从实验室走向真实场景、从演示验证转向常态化作业的关键阶段，但模型算法、本体性能、场景适配、真机数据积累等仍存在短板。
2026年AI智能体规模化应用时代正式开启
AI智能体规模化应用时代正式开启 2026年AI产业进入大规模商业落地新阶段AI智能体规模化应用时代正式开启2026年AI产业进入大规模商业落地新阶段2026年被业界广泛认定为"AI智能体发展元年"。伴随大模型技术从学术研究走向商业应用，AI智能体正以惊人的速度渗透至各行各业。中国生成式AI用户已跨越3亿门槛，月活跃用户超过1.2亿，超过70%的企业在业务流程中集成了AI功能。这波AI浪潮不再是单纯的技术展示，而是真正开始重塑生产效率、商业模式和社会结构。技术突破：从语言理解到行动执行20
海淀率先成立太空算力产业创新中心
6月1日，北京卫星物联网产业发展大会在海淀区举办。会上正式宣告，北京首个太空算力产业创新中心（以下简称"创新中心"）正式组建。该中心获北京市经信局批准，在海淀区协助下，由北京邮电大学携手行业领军企业共同创建，聚焦六大研发任务打通太空算力完整产业链，加速卫星物联网产业进步。 据悉，创新中心确立六大研发方向：耐高温太空原生算力芯片、高性能太空算力载荷、太空算力卫星平台及标准体系、低功耗太空大模型、天地协同云化测控组网、太空算力服务化Token运营，从底层硬件到商业运营全面攻克关键技术，筑牢产业融合技术根基。创
产业标准助力具身智能加速发展
6月1日，由工业和信息化部批准发布的《YD/T 6770—2026 人工智能 关键基础技术 具身智能基准测试方法》正式施行，这标志着具身智能的评估工作进入有章可循的新阶段。此外，《人形机器人 全生命周期管理规范》也已发布，通过“一机一码”机制，实现产品的全流程可追溯管理。有行业观点认为，当前具身智能正处于从技术验证向规模化应用转型的重要时期。相关标准体系的不断健全，不仅为具身智能能力评估提供了统一的衡量标准，还建立了符合产业实际需要的全生命周期管理体系。该标准《YD/T 6770—0026 人工智能 关键
钠离子电池进入爆发期，宁德时代领跑产业链布局
钠离子电池商业化进程正迎来关键转折点。 5月30日，在"2026装备强国论坛"上，中国工程院院士、宁德时代(424.000, 8.32, 2.00%)首席科学家吴凯明确指出，宁德时代将于今年实现多款钠离子电池产品的规模化生产。这一表态较其4月"超级科技日"上披露的"2026年第四季度进入规模化量产供应阶段"的时间规划明显提前，为整个产业链带来了强劲的市场信心。 吴凯在会上详细阐述了钠电池的战略意义。他强调，与锂离子电池相比，钠电池的核心竞争力在于资源充裕性与成本优势。钠是地壳中含量第六高的元素，储量丰富且
智能体产业迎来爆发期
2026年5月，中国人工智能产业迎来划时代时刻。从国家层面首次为智能体设定"安全基准"，到头部科技企业密集推出能够"实际工作"的热门产品，智能体正从技术概念全面迈入大规模商业应用阶段。5月8日，国家网信办等三部门联合发布《智能体规范应用与创新发展实施意见》，首次系统性地构建智能体产业规范体系。文件创造性地提出"分类分级"管理模式：医疗、金融等敏感行业实行严格备案，生活办公等低风险领域则鼓励行业自主管理。这一政策释放了明确信号：智能体不再是实验室中的概念，而是要真正融入经济社会发展运行的新型生产力。文件划定
Brookfield将斥资5亿美元布局OpenAI部署平台，推动AI应用规模化落地
全球知名另类资管机构Brookfield Asset Management于本周一宣布，已与The OpenAI Deployment Company达成5亿美元投资协议。该平台由OpenAI联合多家国际投资机构共同创建，致力于协助企业将人工智能应用从概念验证阶段推进至大规模商业部署，有效破解当前AI生产力转化过程中的核心难题。 投资模式与合作愿景 Brookfield旗下核心上市平台Brookfield Business Corporation将作为本次投资的主导方。Brookfield私募股权业务负责
广东三大AI国家级中试基地启航，预示工业AI迈入规模化新阶段
摘要：4月27日，广东省人工智能应用对接大会在深圳隆重举行。本次大会上，广东三大国家级人工智能应用中试基地正式对外发布，涵盖了消费品、医疗健康以及能源电力等关键领域。此举表面上是一则区域性的产业动态，但其深层意义在于昭示着人工智能产业的竞争焦点正从“拥有先进大模型”转向“如何将AI技术有效融入实际产业流程”。 过去两年，人工智能行业的热点集中在模型研发、算力提升、参数优化、性能评测以及应用演示（Demo）等环节。然而，在真实的产业应用场景中，企业更关注的并非模型的“智商”，而是其“稳定性、经济性、安全性及