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8月5日，工业和信息化部、国家发展改革委、财政部等七部门印发《关于金融支持新型工业化的指导意见》（以下简称《意见》）。《意见》提出，到2027年，支持制造业高端化智能化绿色化发展的金融体系基本成熟，产品更加丰富，贷款、债券、股权、保险等各类金融工具在有效防范交叉性金融风险前提下联动衔接更加紧密，服务适配性有效增强。制造业企业有效信贷需求得到充分满足，制造业企业发行债券的户数和规模持续增长，股权融资水平显著提升。《意见》从提升产业科技创新能力和产业链供应链韧性、加快建设现代化产业体系、产业合理布局和拓展发展空间、加强金融支持新型工业化能力建设、加强金融政策和产业政策协同联动等5个方面提出引入长期资金和发展耐心资本；强化数字金融赋能，促进数字经济与实体经济深度融合；发挥绿色金融牵引作用，助力产业绿色低碳循环发展；提升产业转移金融服务灵活性，助力优化产业区域布局；提升跨境金融服务便利性，拓展高水平双向开放发展空间等18条意见。

解读：为加快金融强国和制造强国建设，构建同推进新型工业化相适应的金融体制，《意见》从科技创新、政策协同、绿色金融、数字金融、跨境金融等5个方面提出18条具体意见。

8月4日，亚太经合组织（APEC）数字和人工智能部长会议在韩国仁川召开。

8月4日，亚太经合组织（APEC）数字和人工智能部长会议在韩国仁川召开。中方愿与亚太经合组织各成员经济体携手共进，共谋数字和人工智能等产业发展，促进亚太地区共同繁荣。一是合力推动数字和人工智能创新应用。二是携手加速产业数字化智能化转型，加快利用数字和人工智能技术赋能传统行业，促进工业高端化、智能化、绿色化发展，壮大经济发展新动能。三是协作加强数字技能与人工智能能力建设，积极分享先进技术、最新应用和最佳实践，通过合作促进知识传递和创新赋能，帮助发展中经济体弥合“数字鸿沟”“智能鸿沟”。四是共同营造良好数字和人工智能产业发展生态。本次会议通过了《亚太经合组织数字和人工智能部长声明》。

8月8日，2025世界机器人大会在京开幕。

8月8日，2025世界机器人大会在京开幕。大会以“让机器人更智慧 让具身体更智能”为主题，同期举办世界机器人博览会和大赛，突出“机器人+”应用成效，展现机器人在促进经济社会发展方面的积极作用。开幕式上，“机器人大世界2.0”正式启幕，相较于机器人大世界1.0，创新推出全球首家具身智能机器人4S店和机器人主题餐厅两大消费业态。开幕式现场还发布了“2025人形机器人十大潜力应用场景”。中国科协主席万钢认为，要培育技术应用生态，以应用场景促进技术迭代，推动高端产品从“可用”向“好用”演进，加大算力网络、行业数据集等基础设施建设，加快人形机器人推广应用。

8月9日，河南省人民政府印发《河南省支持人工智能产业生态发展若干政策措施》。

8月9日，河南省人民政府印发《河南省支持人工智能产业生态发展若干政策措施》。该措施从加强模型研发应用、强化算力供给服务、促进数据开发利用、深化应用场景培育、推进关键技术攻关、打造交流合作平台等10个方面部署了具体举措。该措施提到，支持企业、科研院所、高校等建设人工智能领域创新平台，对新创建（重组入列）的国家级平台给予一次性500万元奖励，并根据其研发投入、实施一流项目等情况统筹给予1000万元资金持续支持。对人工智能领域省中试基地，根据其中试基础、中试服务、机制创新等方面绩效考核结果，给予不超过200万元资金支持。

Gartner：到2028年，95%新启动的AI项目，都会选择以Kubernetes（容器编排引擎）为核心的容器技术进行部署。

8月6日，国际市场研究机构Gartner公布2025年度全球《容器管理魔力象限》报告，阿里云连续三年入选“领导者”象限，为亚太唯一。Gartner报告显示，阿里云容器服务在部分应用场景表现，甚至超越了美国领导厂商。容器是一种应用虚拟化技术，它将应用所需的环境和依赖打包封装，为上层应用提供一致的运行环境，方便开发者在云上轻松部署、移植、拓展各种应用，因此其成为当前AI应用的主流选择。Gartner预计，到2028年，95%新启动的AI项目，都会选择以Kubernetes为核心的容器技术进行部署。在AI大模型时代，通过容器技术还可实现GPU资源的高效调度、计算服务的弹性扩缩与自动化运维，进而提升大模型的训练与推理效率。

《2025具身智能机器人发展趋势》：具身智能机器人的发展需要多学科协作。

8月8日，2025世界机器人大会上发布了《2025具身智能机器人发展趋势》：一、物理实践、物理模拟器与世界模型协同驱动的具身感认知。物理实践是具身智能的本质，物理模拟器构建高保真训练环境，世界模型提供环境的内部特征，三者结合可提供丰富、有效、真实的环境，用以训练具身智能机器人与环境的接触、非接触交互感认知能力，为其决策、控制奠定基础。二、多模态大模型等赋能具身决策。受多模态大模型启发、具有数理基础的认知与规划研究，与生命科学融合，并结合实时控制模块，显著增强具身智能机器人在非结构化环境下的任务泛化能力。三、融合模型预测、强化学习和生命科学的具身智能控制。将模型预测控制的动态优化能力、强化学习自适应策略与生命科学的冗余多环路控制机制相融合，构建具身智能机器人控制系统，提升动态环境中具身智能机器人控制的泛化性和适应性。四、生成式人工智能驱动的具身智能机器人设计。生成式人工智能驱动的机器人智能设计通过电机、减速器、驱动器、结构、连接件和材料的统一优化，与机构研发技术相结合，在物理模拟器中实现硬件与控制策略的协同优化，可自动探索任务最优的具身智能机器人设计。五、高度协同与动态适配的具身智能软硬件一致性。具身智能机器人需要软硬件的一致性设计。硬件开发阶段需预置适配算法的接口规范，算法设计中则需内嵌硬件的物理约束，二者通过联合仿真验证达成系统级的一致性优化。六、具身智能机器人大工厂。在仿真环境中实现自然语言交互、环境生成、机器人本体设计、决策－控制算法和软硬件一致性算法等研发，形成有机整体，可根据性能与需求快速设计和实现高质量具身智能机器人系统。七、具身智能大规模高质量数据集。基于物理实体采集与仿真合成构建大规模高质量具身智能数据集，可显著提升具身智能机器人的本体构型优化、多模态训练效率及跨场景策略迁移能力。八、具身智能机器人集群及与人协同的发展。融合多智能体协同机制，构建具身智能机器人集群，同时不断提升具身智能体的安全性和与人的共情能力，助力具身智能机器人走向人类社会，实现与人共融。九、跨学科的具身智能机器人开源社区。具身智能机器人的发展需要信息科学、工程与材料科学、数学物理科学、生命科学等多学科协作，将在全球范围内聚集各领域专家学者，促进具身智能领域的技术研讨，助力产业链上下游深度融合与协同发展。十、面向具身智能机器人的安全评估与伦理建设。通过行为规范验证、决策可解释性分析、数据安全性研究等，建立面向具身智能机器人的安全评估体系与伦理规范，确保在复杂开放环境中的决策可靠性与行为安全性。