零售业竞争焦点已从粗放式流量争夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。人工智能技术已 深入零售业务场景，贯穿零售业态全链路，成为零售企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的 核心引擎。零售企业正在完成从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁，智能化转型是大势所趋。 打造新一代数据底座是智能化转型的关键支撑 智能化转型对零售企业带来全新数据架构挑战。面对爆炸式增长的业务数据、多模态数据管理要 求、以及数据架构复杂与有限 IT 资源 夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。 与此同时，人工智能技术正以前所未有的速度重塑零售消费品行业市场格局，深刻影响着消费者 行为、企业运营模式乃至整个行业的竞争态势。零售企业正在完成从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁， 智能化转型是大势所趋。人工智能已贯穿零售行业“研、产、供、销、服、管”全链路，成为零 售企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的核心引擎。 传统的数据架构在智能化时代已捉襟见肘。数据底座的革新成为零售企业解锁 POS 机进行收银管理，到建设 ERP 系统管理进销存，零售业的技术范 式经历了信息化、数字化，如今正走向智能化。 表 3：零售业技术范式发展（数据来源：爱分析） 从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁是所有零售企业的必然选择。一方面是传统 ERP 系统无法承载当 前消费需求碎片化和复杂供应链的零售业态，另一方面是人工智能技术持续迭代突破，正成为零 售企业核心增长引擎。 传统 ERP 系统作

焊接区），此类系统的视觉传感器易受干扰导致可用 性下降；对于柔性工件（如布料），触觉反馈缺失可能 导致抓取变形率超标。因此，当前行业正从“感知— 执行”向“全流程自主作业”跃迁，核心突破点在于在 单一工序中实现类人决策能力，实现从“局部优化”到 “全局智能”跃迁。 5 具身智能的未来趋势 5.1 自主学习与泛化能力提升 未来具身智能将通过大模型与强化学习等技术 的深度融合，进一步提升自主学习和泛化能力。智能

AI 赋能汽车行业智能化转型技术创新 报告 价值链。从数字化的研发设计、个性化的用户触达，到颠覆性的座舱体验， AI 已成为推 动 汽车产业向智能化跃迁的核心引擎。 本报告聚焦 AI 重构汽车产业三大核心场景： 研发设计智能化（ AI Driven Design ） ：通过生成式设计、仿真优化、智能测试重 构 正向开发流程 用户运营智能化（ 年《政府工作报告》明确“持续推进‘人工智能 +’ 行动”， 要求将大 模型 深度嵌入智能网联汽车技术体系，工信部随即启动中央计算平台、通用人 工 智能（ AGI ）与自动驾驶一体化研发专项，推动汽车从“规则驱动”向“数 据驱 动”跃迁。这一转变意味着汽车行业将更加依赖数据和算法，通过对海量 数据 的分析和学习，实现汽车的智能化决策和控制。 汽车行业智能化价值 提升企业竞争力 在全球汽车市场竞争日益激烈的背景下，智能化成为车企提升竞争力的 20 智 己 汽 车 X 红 中 国 信 通 院 图 2-3 Agent 评测流 程 图 2- 4 三级能力跃迁 阶段一：技术底座验证期（能力筑基） 构建 AI 基础平台架构，实现关键技术模块验证。此阶段聚焦核心场景 可 行性论证，为后续规模化应用铺陈基座： ● 设计辅助：通过算法引擎将市场需求参数转化为可编辑的设计原型，

运营中心规划方案 目录 The Contents 技术架构 功能介绍 相关案例 拓展应用 系统概述 技术优势 加入维度跃迁（itfangan.com）获取更多更全的数智化解决方案 统一的智慧指挥调度中心 集约化管理 、快速响应调度， 品 质监控，兼顾品牌形象展示。 创新应用带来智慧体验 构建高带宽、低时延、海量连接的智慧

转型升级新范式 安徽省芜湖市：推动数智赋能，加速制造业转型升级 福建省泉州市：完善“政、企、服”转型生态，推进制造业企业数字化转型 江西省鹰潭市：强化生态要素创新，实现鹰潭产业集群式数字化转型跃迁 山东省济南市：实施制造业数字化转型行动 深度赋能新型工业化 河南省洛阳市：以数字化转型释放高质量发展新动能 广东省广州市：“四化”赋能专项行动推进新型工业化 广西壮族自治区柳州市：制造业 合肥新站高新技术产业开发区：数智赋能、产业向“新” 打造“芯”“屏”产业数字化转型新标杆 上饶经济技术开发区：“三维联动”构建制造业数字化转型生态体系 郑州高新技术产业开发区：构筑“算力+大脑”双核驱动 赋能制造业集群系统性跃迁 成都高新技术产业开发区：以“数智券+智造贷”金融工具创新突破中小企业转型困局，务实推进制造业 “智改数转”“点线面”一体化工作 无锡市物联网集群：加快推进数字化转型综合型能力中心建设 深化数智技术应用 要素价值。建立全市统一的数字化水平评估体系。深入开展产品主数据标准建设，大力支持企业开展数据 创新应用，建立中小企业数智化转型公共服务平台，上线“小快轻准”产品及解决方案。 （三）创新“语料”源头供给，加速数据价值跃迁 一是着力引进人工智能高层次人才。瞄准制造业算法模型、系统集成等关键领域，通过“甬江人才工程” 等重大人才计划，大力引进“AI+制造”领域高层次人才。举办人工智能赋能产业相关赛事活动，以赛代引，产

算力。汽车行业的技术变革折射出时代科技发展的巨大变化：从以确定性的规则逻辑为基础的技术路线 为主，转向以概率论为基础的人工智能技术路线为主，其对复杂环境和任务的适应能力更强，并产生了 涌现智能，推动行业跃迁到一个新的阶段。 1 AIGC技术是这场技术变革的核心技术，将重塑企业的整体研发、运营和决策方式，对汽车行业的影响 是全面并且颠覆性的，是一种新质生产力。在汽车行业淘汰赛中，率先应用AIGC的车企将占据显著竞 汽车行业的技术变革折射出时代科技的巨大变化：从以确定性的规则逻辑为基础的技术路线为主，转 向以概率论为基础的人工智能技术路线为主，其对复杂环境和任务的适应能力更强，并产生了涌现智 能，推动行业跃迁到一个新的阶段。 总结来看，汽车行业正在经历一场空前的技术范式转移：以AIGC技术为基石，从软件定义汽车迈向 数据定义汽车。 1.1 从SDV到DDV 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 11

时工况，动态调整焊接参数， 实现自适应控制。持续学习机制使其能积累经验，对新工件和环境做出更精准的判断与调整。 二、焊接质量全链智控体系构建与数智化跃迁 焊接质量控制范式正经历从离线抽检向全流程、高精度、自适应的闭环智控体系跃迁。 该体系深度融合数字孪生、边缘智能与跨域数据融合技术，构建覆盖设计-生产-检测全生命 周期的质量管控闭环，驱动焊接生产向零缺陷目标迈进。 1、该方向的技术演进聚焦于： 呈现的熔池状态，避免了单一信号诊断的局限性，能更精准地实时识别焊接缺陷，为及时调 整焊接参数、改进焊接质量提供有力支持。 三、多模态融合感知是智能焊接的重要发展方向 焊接感知技术正从单一传感器监测加速向多模态智能融合跃迁。通过协同整合电流、电 压、声学、视觉、热力学等多物理场信号，结合材料成形机理与动态工艺模型，构建对焊接 质量的全周期、全维度感知能力，已成为推动焊接智能化升级的关键方向。 1、该方向的技术演进聚焦于： 在产线中可以快速切换作业，满足客户对性能、效率以及柔性化等方面的需求。集萃智造通 过本土化研发与制造，为中国企业构建柔性生产体系提供 “国产方案”，从“设备替代” 到“效率升级”，切实推动 “中国制造”向“中国智造”的转型跃迁。 产品优势： （1）部署灵活：小身量大负载，可叠加在各产线，平均 1 小时快速部署，不影响原产 线运转，而且体积小，便于包装运输，且安装轻松，拆卸简单。 （2）轻便易用：以轻便灵活著

影响力。在新政策、新技术，以及企业发展和效益等多重因素的驱动之下，数字化转型毫 无疑问已成为水行业实现高质量发展的“必选题”。 要从传统的水务工程升级到现代化的水务管理，实现从粗放型资源管理到精细化运营的战 略性跃迁，企业不仅要解决“数据孤岛”的难题，构建数据集成与共享能力，还需要提升水 务设施的智能化水平，强化精准监控和高效管理，并加强网络安全防护，保障基础设施关 键信息的安全。 作为全球领先的工业软件解

从高速控制到泊车优化，从事件处置到风险预判增强， 每个场景都考验感知－决策－执行闭环的无缝衔接。 正是通过高频高危场景锤炼，自动驾驶系统才能建立行 驶全周期安全护城河，推动智能出行向安全承诺的价值 跃迁。 （2）安全保障技术 为了解决自动驾驶车辆的安全问题，与传统安全方法不 同，预期功能安全保障技术从触发条件、系统功能不足 的角度来解决车辆面临的安全风险，瞄准算法正常运行 时的算法自身状态，关注算法或器件运行所在的驾驶环 虚 拟场景中广泛构建驾驶数据，尤其是着重仿真场景更为 丰富的“corner case”（极端或罕见场景），为端到端 大模型提供高质量的训练素材，推动智能驾驶技术从“规 则驱动”向“认知智能”跃迁。 汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书 66 c）行业进入整车级创新时代 华为在高端车智能驾驶领域的创新突破。华为以强大自 研能力，打造高端车型智能驾驶标杆。基于多模态感知 系统（激光雷达、视觉等）与