中国具身智能产业发展规划与场景应用洞察 目录 C O NT E NT S 01 具身智能产业基础理论及战略意义 1.1 具身智能是推动新质生产力建设的重要引擎 1.2 政府报告首提，配套政策不断出台 1.3 地方政府具身智能核心发展需求 02 具身智能产业发展现状 2.1 具身智能市场规模不断扩大，人形机器人资本热度不断上升 2.2 技术泛化能力不足以满足场景需求复杂度，商业回报阈值不足以 阈值不足以 支撑量产成本 2.3 科研与工业制造率先迈入商业化试点， 同时渐进突破其他领域 2.4 产业图谱 03 具身智能应用场景洞察 3.1 科研场景 3.2 工业场景 3.3 商业场景 3.4 家庭场景 3.5 优秀企业案例分析 04 具身智能产业发展关键路径探索 4.1 基于自动驾驶经验的渐进式发展路径与落地策略 4.2 短期、 等 技术并列发展。 北京 2025.02 《北京市具身智能科技创新与 产业培育行动计划》 目标： 2027 年培育核心企业超 50 家，量产规模破万台， 落地科研教育、工业商业等场景。 深圳 2025.03 《深圳市具身智能机器人技术 创新与产业发展行动计划 （ 2025-2027 年） 》 到 2027 年，深圳市具身智能机器人产业集群相关企业 超过 1200

图景。 技术突破是根基，安全落地是底线。自动驾驶技术的核 心在于构建全域要素深度融合的智能系统。需要在感知 算法、决策控制、高精定位、计算芯片等关键领域持续 深耕，同时以更高标准解决复杂交通场景下的长尾问题。 但技术的进步必须以安全为前提，必须将“可解释性”和 “可靠性”融入技术研发的全生命周期，构建覆盖汽车研 发、测试、运行的安全框架，让技术始终服务于人的生 命价值。 产业协同 驶技术作为智能网联汽车发展的关键技术底座，其突破 程度直接决定着产业发展的深度与广度。我国已将智能 驾驶技术发展提升至国家战略高度，通过政策法规创新、 标准体系构建、测试场景开放等多维度推进技术落地。 然而，面对复杂的道路交通长尾场景应对、车规级芯片 性能瓶颈、车用操 作系统自主可控、数据安全与伦理 挑战等关键问题，产业亟需系统性梳理技术路径、研判 发展趋势、凝聚发展共识。 本书中所述的智能驾驶是行业内的一种通俗叫法，涵盖 域控制器 13 2.1.3 执行硬件 18 2.2 车端推理 19 2.2.1 算法架构演进 19 2.2.2 算法场景应用 20 2.3 云端训练 20 2.3.1 训练数据 21 2.3.2 训练芯片 22 第三章 智能驾驶行业赋能与场景创新 24 3.1 主动安全 25 3.1.1 碰撞预警（FCW/RCW） 25 3.1.2 自动紧急制动系统（AEB）

...................................91 5. 场景验证服务...................................................................................................94 5.1 场景选择与设计...................................... .........................................96 5.1.1 场景需求分析................................................................................98 5.1.2 场景设计方案............................................... 5.2.3 验证结果评估..............................................................................110 5.3 场景优化与迭代....................................................................................111 5.3.1

算力演进 比较 来源： techovedas ，国元证 券 来源：中国人工智能系列白皮书 我国高端 GPU 芯片进口从 2019 年以来就一直有被限制，只是之前主要针对的厂商是 AMD ，在应用场景上又以超算中心为主； 2023 年 10 月 17 日，美国加强了面向中国市场的 AI 芯片禁令。其中明确将性能、密度作为出口管制标准，将单芯片超过 300teraflops 算力，以及性能 密度超 ，特别是在构建通用领域大模型的百 科类、问答类、图书贡献、学术论文、 报告杂志等高质量内容 中国科技企业较少开展全球化经营 ， 导致在营收、人才获取、全球化商业 场景方面制约明显 产业研究 战略规划 技术咨询 综合各测评平台的方法论来看，在基础能力的测评维度基本相同，仅测评数据集和评估权重占比不同；而在基础能力之外，各测评平台 侧 重点不同 OpenCompass 2.0 司南 沙利文 IDC To C 通用场景类 Agent To B 特定行业类 Language 特定行业类 超长文本 Agent 道德责任 Knowledge Reason Other Math Code 知识 其他

更稳定，更安全，更智能。 覆盖从总部到工厂的核心业务承载，灾备体系建设 等多种场景，SmartX 榫卯企业云平台全面支持制造 业智慧工厂建设与数字化转型，确保生产就绪与业 务连续。 方案解读 • 制造行业 IT 基础架构现状分析 • IT 架构转型技术路线深度分析 • SmartX 榫卯企业云平台关键能力解读 • 5 大应用场景与 10+ 家客户实践 目录 制造行业 IT 基础架构现状与转型挑战 7 SmartX 榫卯®企业云平台：让企业自建云更简单 一套平台满足企业自建云的各阶段需求 8 为什么选择榫卯®企业云平台 9 多样化产品组合，满足不同阶段转型需求 10 五大典型场景与丰富案例实践 构建具备全栈能力的企业云平台 11 某服装行业龙头集团：从基础替代到全栈升级的企业云建设之路 宝信软件：以超融合和分布式存储双架构驱动宝武集团 IT 基础架构整体升级 信义玻璃 基础设施带来了更为复杂的技术需求。而传统 IT 基础架构使用专用存储硬件、采用集中式存储架构和存算分离架构，导致存储资源分散， 整体架构复杂，难以满足业务需求。通过下表，可以一览业务需求与现有 IT 基础架构之间的矛盾。 业务场景 对基础架构的核心需求 传统基础架构的挑战 核心业务及灾备系统，包括 ERP、 MES、PLM、业务中台等 核心具备高性能且高可靠，RPO = 0，RTO 达到分钟级 控制器架构有性能瓶颈，成本高昂且运维复杂

*单位产值综合 能耗 单位产值碳排 放量 一般固废综合利 用率 水资源重复利 用率 先进制造模式/ 解决方案面向供 应链上下游复制 推广的企业数量 *应用人工智 能技术场景比 例 *工厂应用人工 智能模型数量 *工业总产值 (其他成效指标) 5 结合工厂建设具体情况认真填写，其中*为必填项。 3 二、工厂建设总体情况 2.1 实施背景和基础条件 覆盖上述五个方面，鼓励申报主体强化人工智能等数智技术 应用。同时，申报主体应结合自身实际情况，参考《智能制 造典型场景参考指引(2025 年版)》,按照附件 1、附件 2 要求，充分挖掘并提炼符合条件的典型场景，确保全面覆 盖 核心建设内容，完整呈现智能工厂建设全貌，至少包括 8 个 建设成效突出、推广价值高的场景。) 3.1 工厂建设 (按照《智能工厂梯度培育要素条件(2025 年版)》中 卓越级智 1 每个场景实例描述 环节名称 生产作业 场景名称 人机协同作业 场景实例名称 多机协同的发动机壳体柔性加工与检测 场景解决方案供应商名称 …… 是否成效突出且具备推广价值 □ 是 口 否 联系人及联系方式 …… 场景建设起止日期 …… 场景建设总投资(万元) …… 是否应用人工智能技术 □是(如勾选此项，请描述人工智能技术应用情况，300 字以内) □ 否 场景实例描述(结合要素条件

覆盖从总部到工厂的核心业务承载，灾备体系建设 等多种场景， SmartX 榫卯企业云平台全面支持制 造 业智慧工厂建设与数字化转型，确保生产就绪与 业 务连续。 • 制造行业 IT 基础架构现状分析 • IT 架构转型技术路线深度分析 • SmartX 榫卯企业云平台关键能力解读 • 5 大应用场景与 10+ 家客 户实践 9 多样化产品组合，满足不同阶段转型需求 10 五大典型场景与丰富案例实践 构建具备全栈能力的企业云平台 11 某服装行业龙头集团：从基础替代到全栈升级的企业云建设之路 宝信软件：以超融合和分布式存储双架构驱动宝武集团 IT 基础架构整体升级 信义玻璃：部署分布式防火墙，构建数据中心双活集群 制造行业 IT 基础架构转型方案与实践 4 业务场景 对基础架构的核心需求 传统基础架构的挑战 核心业务及灾备系统，包括 ERP 、 MES 、 PLM 、业务中台等 核心具备高性能且高可靠， RPO = 0 ， RTO

熟，到智能座舱和智能客服提供的个性化服务，再到车企内部各生产经营环节 的持续优化，AI 的应用场景在汽车行业不断拓展与深化，为汽车赋予了超越传 统的功能与价值。这不仅极大地提升了汽车的产品力和用户体验，还在提升汽 车企业的生产效率方面发挥了关键作用，全方位重塑了汽车产业的生态格局。 本白皮书旨在全面且深入地剖析人工智能在汽车行业的多元化应用场景、 价值成效以及未来发展的前景。通过对核心应用领域的详细阐述，展示人工智 优化用户体验、增强车企内部运营效率等方面所带来的创新应用场景及其发挥 的关键作用 ；并对汽车行业在人工智能时代所面临的发展趋势进行前瞻性思考 与展望。本白皮书期望为汽车行业从业者、相关研究人员以及关注汽车产业发 展的各界人士提供具有重要参考价值的信息，助力汽车行业在智能化进程中稳 健前行，共同开创智能汽车的新时代。 前言 目录 总体篇 场景篇 AI为汽车行业带来新机遇 AI助力提升产品力 阿里云全栈AI云，智能汽车的最佳拍档 AI助力提升用户体验 AI助力提升生产力 汽车行业AI应用场景全景图 2 10 7 14 18 6 智能化成为汽车行业发展的核心趋势 AI助力汽车产业智能化升级 智能驾驶 AI基础设施架构：高性能算力与高效资源协同的突破 数据闭环处理：虚实融合与智能治理的能力 大模型技术：低成本与场景化落地的深化 智能座舱 智能客服 研发设计 生产制造 供应链管理