信用信息共享是社会信用体系建设的核心内容，更是当前大数据时代保障社会经济正常运行的必要保障。当前我国的信用建设步伐与经济和社会发展现状不相匹配，在大数据浪潮来临时必将面临诸多障碍和不协调之处。本文拟在分析信用性质和国内外信用体系发展现状的基础上，探讨在大数据环境下信用如何量化，以及对信用信息共享与个人隐私二者的权衡等关键问题进行分析，最后通过比较和借鉴国外经验，对中国当前面临的征信体系建设提出相应对策。

可信人工智能日益受到重视，世界各国和国际组织已经出台了多个准则和规范，但在其内涵、政策、实施路径上存在不同意见，存在诸多难以逾越的困难和矛盾。本报告通过对可信AI理论进行梳理，明确可信AI的六大维度，并以欧盟和美国的可信人工智能政策框架为例，归纳出不同的AI可信度评估方法和实现路径，为我国可信人工智能发展提供思路。

近年来，AI智能体（AI Agent）技术的突破为自动驾驶领域带来了全新发展范式。本文系统分析了AI智能体与自动驾驶技术的融合现状、全球应用实践、面临的挑战及发展路径。研究表明，AI智能体显著提升了自动驾驶系统在复杂场景下的适应性和安全性，美国、欧盟、新加坡、日本等主要经济体已开展规模化应用，中国凭借市场优势和政策支持，在技术研发和商业化落地方面也取得显著进展。然而，该领域在技术层面、安全层面、伦理治理层与产业化推进层面存在系统性难题。为此，应构建分层混合决策架构、强化可解释性建设、建立动态伦理框架、创新商业模式等，为自动驾驶技术与AI智能体的深度融合提供参考借鉴。

人工智能的快速发展给传统科学研究范式带来前所未有的挑战，AI赋能科研成为“第五范式”。本文首先回顾了科研范式的演变和第五范式的兴起，分析其突破人类认知局限、推动跨学科融合和加速科学发现周期三大特征，系统梳理了AI智能体对科研全周期的赋能，包括文献分析与知识发现、假设提出与理论构建、实验设计与数据生成、数据分析与解释，以及学术写作与知识传播等环节，全方面展现第五范式的变革。其次，分析了欧美两大经济体近年来提出的AI智能体赋能科研相关政策的主要内容，并提出其所面临的挑战。最后，对AI智能体赋能科研进行总结，从技术、科研范式、数据与算力、伦理与治理、综合国力竞争等维度进行展望。

内容社交领域的人工智能正从文本生成迈向多模块协作的Agent模式，来自终端用户端的深度社交需求是其商业化发展的关键驱动力。社交智能体具备将人机互动从语言生成扩展为任务执行的能力，在长时记忆与情感计算的基础上实现行为模式分析和任务环境约束，经过多智能体辩论机制提升产出和服务质量，满足用户在情感陪伴、生活服务与专业咨询三大场景中的社交需求。本文详解了三大应用场景中社交智能体的进展以及现有难点，并将市场需求映射至技术路径，强调情绪调制意图落地（ACIG）、任务绑定执行（POB）和结果状态回写（OSA）是提升终端用户社交体验的关键。针对生成式AI的现有局限提出社交智能体的技术改进机制，分析其上下产业链的拓展和由此衍生的经济模式。根据所依托的软件生态差异，将现有社交智能体实现模式分类为依托生态整合的内生型路径和开放多平台接入外源型，并分析两者的代表性案例，深度探讨其形成的现实原因。通过比较两者发展的相对优势并结合统一接口标准发展趋势，认为采用内生型和外源型路径的数字公司将在用户需求的促进下实现融合互补。契合我国互联网生态，匹配人工智能发展模式，提出社交智能体对移动互联网搜索范式产生的重要影响，指出其在我国移动终端软件生态完善和硬件升级方面的应用前景及在零售模式优化和企业客户管理方面的拓展应用。