........33 （六） 数字社会向普惠化、品质化和协同化升级.....................................35 （七） 数字生态文明呈现全域感知、智能驱动、精准治理新格局.........43 （八） 数字技术安全双轨并进，内外环境深化发展.................................45 三. “十五五”数字中国发展问题....... （五） 数字文化发展效能仍有提升空间.....................................................61 （六） 数字社会面临资源配置不均、服务供给粗放、治理协同不足等系 列挑战 62 （七） 数字生态文明体系亟待进一步健全完善.........................................64 （八） 数字技术发展与安全任务艰巨，国际突破壁垒构建互信挑战巨大 ...........74 （六） 以数智赋能，促进社会普惠协同.....................................................75 （七） 深化以智慧治理和绿色发展为导向的数字生态文明建设.............76 （八） 技术安全双轮驱动，优化内外协同发展环境.................................77 五. “十五五”数字中国领域服务能力

3. 人工智能从测试和试点转向各行业的战略性、生产就绪型应用 组织正从广泛实验转向具体、高价值 2. 用例 从炒作转向专注：经过验证、可衡量的应用取代了漫无目的的实验 5. 语义建模、对话智能和治理正成为关键的不同点 定义可扩展性、信任和负责任的人工智能采用的隐藏促进因素 结论：基础决定未来 前方的三条道路以及为什么坚实的基础决定了你选择哪一条 4. 公司正在重新思考无法扩展的短期、技术优先的人工智能战略 常见问题以及未来18个月将决定成功的优先事项提供的 见解。 文化产业，例如，生动地揭示了这种不匹配。组织热情地采用人工智能和扩 展现实工具用于游客互动，然而，在调查的文化机构中，82%缺乏用于生产 部署的数据治理框架和员工技能。音乐产业承认数据是一项关键资产，但仍 受碎片化及元数据标准化缺乏的限制。 虽然公司声称在拥抱 尖端创新，但其中许 多的工作流程仍未被 其影响。这与其说是 采用生成式人工智能 ，不如说是使日常工 关键基础，常常缺失 2026年数据与人工智能趋势 公司关注点在哪里 人工智能应用层次 GenAI飞行员与POCs GenAI飞行员与POCs 流程自动化与分析 流程自动化与分析 数据平台与治理 数据平台与治理 公司在实际进行现代化时，会谈论转型。他们声称要利用人工智能、数据平 台和自动化来重新创造他们的业务。但在实践中，大多数精力都花在修复旧 系统、清理数据或集成彼此无法通信的工具上。这项工作是必要的，但它不

(二) 技术赋能：内部审计新质生产力的实现路径.............................................................. 2 (三) 需求主导：国家治理体系和治理能力现代化的迫切需求.......................................3 二、 调研目的...................................... .................................................................................31 (七) 协同联动强化，融入监督治理生态...............................................................................39 二、 行业发展特征分析... 76 四、 数据治理：数据零散孤立，治理机制不健全..............................................................76 (一) 数据孤岛问题普遍存在，数据质量偏低.....................................................................76 (二) 数据治理体系尚不完善..

实现飞行轨迹、气象信息等实时数据的脱敏处理与秒级交易，数智低空大脑系统推动 数据清洗效率提升 60%。应用场景向多领域纵深拓展，物流领域形成无人机航线动态 定价模型，农业领域建立病虫害识别数据集交易平台，城市治理领域开发低空安防数 据包产品。2025 年市场规模预计突破 800 亿元，催生空域风险评估、航路数字孪生等 新兴服务，但数据隐私保护和跨境流通规则仍是关键突破点。 一、引言：低空数据交易发展趋势概况 害识别数据集交易平台，应急救援领域开发实时态势感知数据包产品。预计 2026 年低 空数据交易规模将占整体数字经济交易量的 12%。 2 二、行业数据治理痛点与建设必要性 2.1 低空产业数据治理现存问题 在低空产业蓬勃发展的背景下，数据治理却面临着严峻挑战。数据碎片化困境尤 为突出，植保、吊装、物流等垂直场景的数据各自存储于独立系统中，就像一个个孤 立的信息孤岛，相互之间缺乏有效沟通与联系。这种碎片化不仅导致数据难以整合利 清洗入湖区建立数据质量防火墙，对采集到的数据进行清洗和校验，确保数 据质量。 3. 主题汇聚区按场景构建数据立方体，将相关数据进行汇聚和整合，形成主题 鲜明的数据集合。 4. 智能治理区应用知识图谱技术，对数据进行语义分析和关联挖掘，实现数据 的智能治理。 5. 分析挖掘区部署时空数据分析引擎，对数据进行深入分析和挖掘，发现数据 背后的价值。 6. 服务输出区提供标准数据产品，将经过处理和分析的数据以标准化的形式输

上游供应链脱碳等范围三碳排放共性难 题上寻求突破；三是要推动绿色金融与 产业政策的深度融合，为企业转型提供 有力支撑。 中国是全球最大的汽车生产和消 费市场，中国汽车产业的可持续发展不 仅关乎行业自身，更对全球气候治理和 绿色转型产生重要影响。我们欣喜地看 到，越来越多的中国汽车企业正在将可 持续发展置于战略核心位置，通过技术 创新、管理优化和产业协同，积极探索 符合中国特色的绿色发展道路。 本报告的发布，得益于各参与单位 ................ 49 4.5 社区公益：在社区沟通中体现企业社会责任 ............................................... 51 5 治理维度：战略引领与风险管控 5.1 董事会作用：ESG 监管与战略整合的有效性 ............................................. 57 5.2 ESG 重 格竞争力，也降低了美国车企从中国采购电池及关键矿物的积极性。 » ESG成竞争核心，评级能力定发展格局 在国际市场上，ESG评级与披露标准已成为车企竞争的关键标尺。MSCI、标普等主流 评级机构，都将治理水平、劳动力管理、产品碳足迹列为汽车行业ESG评估的核心指标； TCFD与ISSB气候披露框架也被全球市场广泛接纳，A股交易所、港交所、欧盟等地的标准 均采纳其内涵。从实际情况看，中国车企的ES

079 2026年我国网络安全发展形势展望 【内容提要】 展望2026年，网络空间多边治理与大国博弈将深度交织，网络安全产 业迈入高质量增长新阶段，AI智能体成为攻防对抗核心引擎，算网融合安全防护体系加速 成型，量子安全过渡进入规模化落地期；同时，地缘政治驱动的网络对抗加剧、产业内生 动力不足、AI智能体安全风险凸显、新兴技术融合带来全新挑战、数字化转型对防护能力 提出更高要求等问题仍需高度 2025年，我国网络安全领域在政策引导、产业发展、技术创新与全 球治理中取得显著进展，AI安全、算网融合等新兴领域的专项监管框架 初步成型，数据分类分级、跨境流动等实操标准逐步细化，数据安全治 理、车联网安全、低空经济安全等细分赛道发展迅猛，在多极化治理格 局中的话语权与影响力进一步提升。展望2026年，全球网络空间治理将 呈现合作深化与竞争加剧并存的复杂态势，技术革新与安全风险同步升 中国工业和信息化 发展形势展望系列 一、对2026年形势的基本判断 （一）多边合作与大国博弈并行重塑我国网络安全治理格局 2025年，全球网络空间治理呈现“多极化”发展态势。65个国家 及欧盟代表共同签署《联合国打击网络犯罪公约》，标志着全球首个具 有普遍约束力的网络犯罪治理国际法律框架正式进入落地阶段。《全球 数字契约》确立了开放、包容、安全和以人为本等共通原则，为数据跨 境、人工智

能体开放协议 ， 开发面向智能体工具调用的工业通 用协议和接口。 （二） 突破工业智能前沿技术 工业数据治理技术发展 • 发展工业数据治理技术 ， 开发面向工业领域非结构化、 半结构化 数据的 “采洗标测用”工具链 ，发展工业数据特征提取、 工艺检索 增强生成等数据标准化治理技术 ，构建工业符号语义标准化库， 推动形成行业数据字典、 数字主线 ， 支持多源数据统一建模与关 联融合。 • 发展工业数据合成技术 ， 开展复杂环境设备运行、 装配作业、 运维管理等数据合成试点 ， 支撑模拟仿真、 工业机器人泛化抓取 等模型训练与应用验证 （三） 发展工业数据治理和合成技术 03 建设关键要素平台 01 工业云升级与智算云服务 推动工业云企业升级打造智算云 ，攻关低延迟分布式推理架构、 工厂级算力调度等技术 ，研发语料加工、 模型 训 练、 模型管理、 智能体开发等工具模块 探索嵌入式积分等多元利益分享和激励机制 ，促进语料高效汇聚与共享流通。 • 推动链主企业基于行业上下游需求 ，打造工业数据空间 ，实现同行业语料汇聚和跨行业语料共享。 • 引导中小企业提升数据治理能力 ，建立内部知识库 ，应用知识图谱、检索增强生成（ RAG ）等技术 ，在场景端快速应用模型。 （五） 打造工业语料公共服务平台 "AI + 制造 " 融合创新基地建设 • 发挥优质企业引领带动作用

百城百景 模型工厂 军航 政府部门 UOM 平台 民航 ATM 其他区域低空 空管系统 处置时间统计 处置效率排行榜 办结成效统计 治理效果归档 事件区域统计 热点区域频次图 外部接口 事件负责部门选择 事件紧急程度研判 工单业务流转系统 G 红外摄像头 高精度避障 航线规划执行 5G 通信模块 PyTorch OpenMMLab YOLO OpenCV 产品模块 全域数据采集 AI 事件感知 事件业务委派 处置成效统计 治理报告生成 基础 支撑层 技术 驱动层 Java 大疆无人机机场 交钥匙工程 产品 应用层 已有平台系统融合 硬件 支撑层 现有无人机资源接入 国标监控设备 发现、 派发到 处 置、 反馈的全 流 程闭环管理 ，提 升执法与治理效 率。 实现全域治理的 高效流转、 信 息 电脑管理端 部门管理 手机执行端 结果反馈 事件处理 任务接单 工单审核 通过事件追踪、 自动报告和多 维度统计 ， 实现巡检成果的数 据化沉淀、 可视化呈现和智能 化研判 ， 为治理决策提供精准 依据。 各 部 门 成 效 统 计 全域巡检报告生成

(2) 聚焦数据中台建设，持续发挥数据价值 近年来，数据中台作为破解业务协同壁垒、激活数据价 值的核心载体，已成为国企集团数字化转型的重中之重。企 业正通过构建统一的数据中台，实现数据的汇聚、治理与价 值挖掘，如鞍钢集团通过打造企业级国产分布式数仓，实现 了跨系统数据的整合与共享，支撑超 1000 张报表及管理驾 驶舱；某电网集团依托统一数据中台，贯通发电、输电、配 电、用电全环节数据，显著提升了电网调度智能化与新能源 复杂度高、 成本巨大，多数国企面临原有系统无法打通的困境，大量业 务仍依赖分散的 ERP、CRM 等系统，形成“烟囱式”架构，传 统信息系统的历史包袱成为技术升级的最大障碍。另一方面， 数据治理体系缺失，组织机制方面，数据相关组织职责有待 明晰，管理制度和常态化运营机制仍需健全，数据打通方面， 基础数据管理能力有待夯实，数据质量待提升。核心数据汇 7 聚不足，集团层面仅掌握少量数据，大量数据分散在各子公 维度。组织层面，多数国企仍沿用“金字塔式”层级结构，决 策链条长、响应速度慢，数字化部门多被定位为“技术支撑”， 缺乏战略话语权，难以推动跨部门协同与资源统筹，集团与 子公司之间管控模式粗放，缺乏统一的数字化治理架构，导 致“上下脱节”；人员层面，数字人才集中在技术岗位，复合 型人才（懂业务+技术+管理）严重短缺，业务人员普遍缺乏 数字思维，仍将数字化视为“IT 部门的事”，对数据驱动决策 接受度低

......................................61 4.3.1 农业数据资源目录：分类定义基础库、主题库、专题库的数据结构..........61 4.3.2 数据治理体系：阐述数据清洗、转换、加载（ETL）及质量管理机制........64 4.3.3 农业一张图数据库：设计基于 GIS 的农田地块、作物分布、设施状态图层 .............. ....................................................................................123 8.3.3 提升政府治理能力......................................................................................124 9.1 潜在风险识别与评估 该规划明确提出要构建基础数据资源体系，强化生产经营数字化改造。本项目严格按照规 “ ” 划中关于 建设天空地一体化观测网络 的要求，设计了覆盖全区域的农业遥感与地面传感 网，旨在实现农业生产环境的实时感知与精准治理。 3. 《高标准农田建设通则》（GB/T 30600-2022）： 作为本项目基础设施建设的基石，本项目严格执行 GB/T 30600-2022 标准。在田间道 路、灌排工程及信息化配套方