我国人工智能产业正处于快速发展阶段，生成式 AI 技术引领着产业变革。然而，大模型应用仍面临场景结合、数据集成、算法适配等挑战。研报提出了四种潜在布局策略：直接集成通用大模型、微调通用大模型、外挂知识库增强专业知识与实时性、以及从零开始构建垂类工业大模型。每种策略都有其优劣势，企业需根据自身情况选择合适的方案。
数据合规环境建设方面，我国已初步形成“3+N”管理架构，数据要素流通规则逐步厘清，数据跨境合规监管进入2.0阶段。但数据合规监管存在模糊边界、数据权属界定不明确、数据跨境流动合规管理实操层面存在难点等三大难关。研报建议划定“差异化”监管红线，推动实施灵活有效的数据合规与监管机制；基于“三权分置”，进一步建立健全数据合规政策体系；推进构建开放有序的数据跨境合作体系，助力中国企业数据跨境有序流动。
数字化转型背景下，国有企业业务创新路径探究显示，近七成国有企业已开启数字化转型，但仍处于起步或初期转型阶段，面临数字化战略方向不清晰、多重内外部因素影响、自主可控技术能力不足等挑战。研报建议加强数字化战略规划部署，推动内外部因素协同，协同攻克技术短板，打破数据孤岛，建立资源共享合作共赢新生态。
1688平台通过搭建产业互联网平台，为中小企业提供采购、销售、物流等全方位支持，并通过数据分析、智能推荐等技术手段，帮助企业提升运营效率、降低成本。未来，1688将继续深化平台功能，优化用户体验，推动产业互联网的普惠发展，助力更多企业实现数字化转型。
生成式 AI 驱动工业智能化：应用现状与布局策略表明，生成式 AI 在工业设计、生产优化、故障预测等领域已展现出显著成效，但应用仍面临数据集成、算法适配等挑战。研报建议制定科学的布局策略，加强技术研发与人才培养，推动数据共享与标准化，以构建完善的生成式 AI 工业应用生态。
生成式人工智能的应用与治理探讨了大模型在办公、教育、政务等场景的应用，并总结了发展堵点与风险挑战，提出了构建协同治理体系、完善制度约束体系、优化数据标准体系、推进国际合作体系等治理体系建议。
人工智能产业科技成果转化现状、特征与建议分析了人工智能产业科技成果转化的现状与特征，并针对存在的挑战与问题，提出了加强产学研用深度融合机制建设、完善科技成果转化资金支持体系、推动跨界融合创新发展、加强科技成果转化人才队伍建设等建议。
钢铁行业人工智能大模型应用展望指出，大模型可优化钢铁生产流程、提高质量预测与控制水平，实现故障检测与维护的智能化以及能源消耗的优化。未来，钢铁行业将借助人工智能大模型实现更高效、更安全、更环保的生产，推动行业全面升级，迈向智能化发展的新篇章。
智算革命：重塑未来计算分析了计算方式的不断演进，指出大模型的崛起标志着人类迈入了计算密集型时代。研报建议软件定义算力，以满足不断增长的 AI 需求，并展望了智算中心或集群在未来计算中的重要作用。
零售行业中的 AI 应用探索与观察从新视角审视 AI 大模型，关注其特性与功能，探讨实际应用与潜在价值。研报建议将 AI 大模型视为“答案引擎”，并关注其与行业数据的结合，以实现更精准、高效的智能补货。
利用私域大模型生成政府工作总结的探索与实践介绍了利用天云数据 Elpis 大模型将某委各月月报自动生成半年报的案例，展示了 AIGC 技术在政府公文写作、报告生成方面的应用潜力。
打造数据安全新质生产力破解数字经济安全密码分析了数据安全产业发展面临的困局，并对探索构建数据安全新质生产力的属性、涵盖和领域等问题加以探讨。研报建议发展数据安全产业，将其作为新质生产力的重要有机组成部分，为数字经济高质量发展保驾护航。
数字化科普创新发展路径研究提出了数字化科普的经验探索、原理机制、创新思路和发展路径建议，以推动科学知识的普及和传播。
