“6G在2025年迎来了里程碑时刻，今年既是6G全球统一标准制定的起始年，也是6G与AI融合发展的关键之年。”4月10日，在2025全球6G技术与产业生态大会开幕式上，科技部五司副司长、一级巡视员邱钢表示，在人工智能（AI）加速创新应用的同时，6G与AI融合成为极具潜力的发展方向，有望催生出前所未有的新产业、新业态、新模式，为未来社会的数智化发展注入强劲动能。

分拣物料、搬运料箱、精密装配……近日，记者走进吉利汽车位于浙江宁波的极氪5G智慧工厂，只见数十台人形机器人——Walker S1，分布于总装车间、仪表区、质检区及车门装配区等多个复杂场景，成功实现分拣、搬运和精密装配等多任务协同作业。

近期，人形机器人赛道持续升温，广汽集团、小鹏汽车、比亚迪等多家车企加速布局这一前沿领域。业内专家指出，人形机器人与汽车产业存在诸多契合，随着技术突破与场景验证的推进，人形机器人有望在汽车等工业领域率先实现规模化应用，并成为新质生产力的重要引擎，但产业发展仍需突破数据采集、实训场景有限、底层应用生态搭建等落地瓶颈。

近日，工业和信息化部等三部门联合印发《轻工业数字化转型实施方案》，提出到2027年，重点轻工企业数字化研发设计工具普及率达到90%左右，关键工序数控化率达到75%左右，打造100个左右典型场景，培育60家左右标杆企业，形成一批数字化转型成果；到2030年，规模以上轻工企业普遍实施数字化改造，形成“智改数转网联”数字生态，行业高端化、智能化、绿色化发展水平显著提升。

1至2月，我国规模以上电子信息制造业增加值同比增长10.6%；“两新”政策加力扩围成效显著，手机购新补贴效果尤为亮眼，限额以上单位通讯器材类商品零售额同比大幅增长26.2%……近期发布的多项数据显示，今年以来我国电子信息制造业生产增长较快，行业整体发展态势良好。

工业和信息化部近日印发2025年工业和信息化标准工作要点，提出今年将围绕健全构建现代化产业体系，实施《新产业标准化领航工程实施方案（2023—2035年）》，持续完善新兴产业标准体系建设，前瞻布局未来产业标准研究，制定行业标准1800项以上，组建5个以上新兴产业和未来产业标准化技术组织。围绕筑牢产业发展安全底线，编制工业和信息化强制性国家标准体系建设指南，组织编制强制性国家标准100项以上。围绕推动产业全球化发展，支持100项以上由我国企事业单位牵头制定的国际标准，全行业国际标准转化率达到88%。提升行业治理能力现代化水平，为推进新型工业化，加快建设制造强国和网络强国提供坚强保障。

2023年8月以来，网信部门会同有关部门按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，持续开展生成式人工智能服务备案工作，国内人工智能大模型产业蓬勃发展，在各行业领域加快落地应用，呈现出良好的发展态势。

当前，全球数字经济已迈入以人工智能为核心驱动力的数治时代。平台生态系统作为资源整合与价值共创的核心载体，正从消费端的流量竞争转向产业端的数智赋能。然而，平台经济的快速扩张也暴露出一系列治理难题：数据垄断加剧市场失衡、算法黑箱侵蚀用户权益……如何构建开放、公平、可持续的治理框架，成为各界关注的重大问题。王节祥教授等著的《平台生态系统治理：边界开放度、参与者能动与数字化新情境》一书，立足中国实践，系统回应了这一时代命题。该书以“边界开放度、参与者能动性、数字化新情境”为锚点，构建了平台治理的立体分析框架，对人工智能平台生态治理具有重要启示意义。

记者8日从工业和信息化部获悉，根据日前印发的2025年工业和信息化标准工作要点，今年将围绕健全构建现代化产业体系，持续完善新兴产业标准体系建设，前瞻布局未来产业标准研究，制定行业标准1800项以上，组建5个以上新兴产业和未来产业标准化技术组织。

人类和人形机器人共跑半程马拉松——这个连科幻电影都未曾上演的场景，将于4月13日在北京亦庄变为现实。历史性的“人机半马之约”背后，有哪些核心看点？为何让人形机器人“跨界跑马”？机器人完赛将面临哪些挑战？近日，新华社记者独家采访赛事主办方和参赛企业。

日前，联合国贸易和发展会议发布《2025年技术与创新报告——以包容性人工智能促进发展》，报告分析了人工智能技术的发展现状及其对各国尤其是发展中国家带来的机遇和挑战，并呼吁各国要更好利用人工智能技术，实现可持续发展目标。

近期，中国创业公司Monica发布的全球首款通用Agent（自主智能体）产品Manus的问世，为AI领域注入了强大动力。作为“全球首款自主执行复杂任务的AI智能体”，它标志着人工智能体从实验室迈向真实应用场景的时代已经开启。这不仅是技术上取得的重大突破，也预示着人工智能将在更多领域融入日常生活，为经济社会发展带来新的机遇和挑战。

推动低空经济安全健康发展，必须正确处理好“飞起来”和“保安全”的关系，从技术、政策、生态协同等维度深化对两者辩证统一的认识。

“AI+科研”模式的兴起，在提高科研效率、拓展研究边界方面展现出巨大潜力。从海量天文数据的智能清洗，到蛋白质结构的秒级解析；从文献海洋的知识图谱构建，到药物研发的虚拟仿真实验……AI技术正以惊人的渗透力重塑科研全链条。那么，“AI+科研”要真正实现从“工具辅助”到“范式革命”的跨越，还要迈过几道坎？

当前，我国在人形机器人领域已展现出与发达国家相当的先发优势，但仍面临技术创新能力不足、制造工艺水平相对落后、整机成本较高等问题，需从科技创新、场景牵引、产业组织和生态营造等方面综合施策，尽快打造竞争新优势。