具身智能的基础知识 2025 年 9 月 11 日 R1 .0 版 目录 CONTENTS 具身智能 的基 本概念 具身智能 的发 展演 进 具身 智能 的核 心技 术 具身智 能 的产 业链 具身智能的基 本概念 PART ■ 具身智能的基本概念 □ 具身智能的定义 > 具身智能 (Embodied Intelligence) , 是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统。 我们也可以说，具身智能是 Al 发展到一定阶段的必然产物，是一种新的 A 范式。 ■ 具身智能的发展演进 □ 具身智能的五个阶段 > 无智能阶段：只能执行简单的预设任务，缺乏自主性和适应性； 基础智能阶段：开始具备基本的感知能力，能够对外界环境做出简单的反应； > 中等智能阶段：能够进行更复杂的感知和处理任务，如图像识别和语音识别； > 高度智能阶段：展现出较高的自主性和适应性，能够进行自我学习和优化，执行复杂的任务； (VLA) 大模型来驱动。 · 感知，是基于传感器反馈的信息，实时监测自身的位置、姿态、运动速度等状态，避免动作失衡。这是 一 个多模态数据融合的过程，难度极大 . · 在感知的基础上，再进行决策。决策算法需要根据具身智能的结构进行设计，常用的技术包括强化学习 ( 让智能体在交互中试错学习 ) 、模仿学习 ( 模仿人类动作 ) , · 大脑的本质就是计算芯

+智能 见未来 华为云打造企业可落地数字化转型基础模式 演讲人： 胡维琦 华为云中国区副总裁 企业数字化转型面临的主要问题 业务烟囱 资源分散 缺乏全局性 数据孤岛 企业数字化转型需实现广泛的开放和连接 • 连接云上云下，打通企业系统边界 • 连接应用和数据，打通数据边界 • 连接IT与OT，打通物理与数字世界边界 • 连接企业与生态伙伴，打通生态价值边界 企业 API、B2B API、B2B 消息、数据 企 业 核 心 业 务 企 业 上 下 游 生 态 链 供应商 制造 物流 支付 开发者 渠道 华为云打造企业可落地的数字化转型基础模式—— 点->线->面 小步快跑 数据湖:构建数据平面,支撑企业未来数字化运营 协同办公：基于Welink一个APP整合办公OA、产供销主业务流应用等所有应用，打造整个公司协同办公平台 ROMA:统一应用集成平台 整合企业核心应用SaaS生态，优化应用管理模式 整合企业核心应用SaaS生态，优化应用管理模式 匹配有通用性的华为IT内部应用能力，帮助企业构建生产经营管理体系 统一数字底座 应用SaaS化 协同办公 混合云基础设施 • 相同的云服务使用体验 • 相同的技术架构及接口 客户的防火墙内 Huawei Cloud Amazon 私有云数据中心 具 体 问 题 为 切 入 点 逐 步 转 型 集成是数字化转型的关键，华为ROMA集成平台——支撑“ABCD”全面集成

............................ 21 第三章 赋能发展作用日益明显........................................... 24 一、信息基础设施提档升级........................................... 24 二、数据资源开发利用提质扩面............................... .......................... 40 三、电子政务赋能减负增效........................................... 43 第五章 安全发展基础不断夯实........................................... 48 一、网络安全保障有力有序................................... 策部署，积极谋划改革创新举措，凝聚政策资源合力，扎实 推进《“十四五”国家信息化规划》重大任务、重点工程、 优先行动实施，创新发展能力显著增强，赋能发展作用日益 明显，普惠发展效应持续释放，安全发展基础不断夯实，开 2 放发展成果更加丰硕，全国信息化发展水平迈上新台阶，为 开创新时代新征程网络强国建设新局面提供强大动力和坚 实支撑。 一、2024 年国家信息化发展取得显著成效 （一）创

.........................................................................................75 4.5.2 基础数据清洗............................................................................................... ..............................................................................155 5.5.1 工业互联网平台及相关基础设施建设行动...............................................155 5.5.2 数字化企业集约化管控建设行动..................... 藏的巨大价值。数据化、在线化、算法化构成了数据赋能的三大基 石。数据化需要更广泛的数据被记录和分析。在线化是让线下业务 变成线上场景，实现数据的自由流动与汇聚，让数据与业务完整融 合。算法化是在数据化和在线化的基础上通过模型和算法为设备运 4 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 行、经营管理等提供自主决策和精准执行，为企业的员工、机器、 设备和系统全面赋能。 2. 虚实结合 物理世界中所有的一切包括人都将在虚拟世界中得到映射，企

实力的重要平台，是智慧城 市发展的“先行军” 是中国经济的一种特殊产业 形态和经济建设的重要支柱， 虽是高投入、高产出行业， 但也是高能耗、高污染产业， 园区“安全、环保、节能”形势 尤为突出。 以现代通信技术为基础，有 效融合物联网、云计算、大 数据等新兴技术研发而成的 具有专业化、集成化特征的 信息系统。以满足园区运营 需求为中心，通过感知、传 输、整合、分析化工园区的 各类关键信息，对安全、环 保、公共服务以及工商活动 、赢创等多个知名化工企业，主要化学品为硝 化和氯化产品、芳香类产品、精细化学品以及硅化学品。园 区内的高度现代化和比里希废物处理中心，限定一天之内生 产所需的危险化学品的最大值所有工厂执行相同的安全管理 体系。 优势：提供园区管理、基础设施的建设与维护、环境服务、安保、物 流运输、产品分析、专业培训等一系列公共服务，降低了成本，消除 了产业繁杂带来的负面效应。 不足：园区紧邻于居民区和莱茵河，在工业区周围缺少卫生或安全缓 冲区。 地理情况 地下管线数据 高程数据 规划红线数据 数字城管数据 基础地形数据 遥感影像数据 土地资源规划数据 园区地理信息种类较全，包括基 础地形数据、遥感影像数据、规划专 题数据、国土专题数据、数字城管部 件数据等。 13 序 号 数据类型 来源 数据描述 是否满足需求 1 基础地理数 据 基础地形图 规划建设局 2009 年： 1:500 地形图，国 土二调时更新

解决方案及其场景分析 基础能力方案落地 典型案例 3 智绘工厂，智造未来 国务院发布工业互联网指导意见 总体 目标 发展 目标 到 2025 年，基本形成具备国际竞争力的基础设施和产业体系。覆盖各地区、各行业的工业互 联网网络基础设施基本建成。在 2018-2020 年三年起步阶段，初步建成低时延、高可靠、广 覆盖的工业互联网网络基础设施，到 2035 年，建成国际领先的工业互联网网络基础设施和平 产业集聚区落地，推动地方 政府通过财税支持、政府购 买服务等方式，鼓励中小企 业业务系统向云端迁移，实 现大企业建平台和中小企业 用平台双向迭代，互促共进。 夯实网络基础 1. 面向企业低时延、高可 靠、广覆盖的网络需求， 推动工业企业内外网建设。 加快推进宽带网络基础设 施建设与改造，扩大网络 覆盖范围； 2. 支持工业企业以 IPv6 、 工业无源光网络（ PON ）、 工业无线等技术改造工业企 业内网。 1 第十四个五年规划和 2035 年远景目标提出，要“积极稳妥发展工业互 联网”“在重点行业和区域建设若干国际水准的工业互联网平台和数字化 转型促进中心”。  强化顶层设计 工业互联网以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障、产 业为支撑、应用为牵引。从网络、平台、数据、安全四方面，国家先后 印发政策文件。全国 31 个省份累计出台近 5013 项属地工业互联网相 关政策部署工作。

监控中心（集中监控管理）.................................................................................32 3.3.1 基础资源监控............................................................................................... 高，信息技术的运用改 变了传统业务处理的方式，将传统的业务发展带入了一个全新的领域，IT 技术在各行业发 展过程中的推动作用越来越显著。 随着信息化的持续发展，各行业不断加快信息化基础设施的建设，IT 基础架构环境日 益复杂，虽然也有附带的监管工具，但缺乏统一的管理机制，IT 运维工作日益繁重。 然而，大多数用户依然侧重信息化的建设，不够重视信息化的管理，缺乏对 IT 建设的 运维“监 运维管理的初级阶段 我国大部分行业信息化普及率较高，而 IT 运维管理程度还比较低，主要通过建设基础 设施来促进业务发展，但对于信息化成果本身的运维管理，却仍处于初级阶段。  以云计算为代表的新一代技术发展 近年来，随着云计算、虚拟化的发展，IT 架构产生了显著的演进，信息部门需要快速 适应 IT 基础架构的调整，更加灵活地应对整合化运维需求，进一步提升运维服务能力。  “重建设、轻维护”仍为普遍现象

关键技术 1 、数字化的起源 数字化工厂（ DF ）是指以产品全生命周期的相关数据为基础， 在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进 一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。 现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，它的出现给 基础制造业注入了新的活力，主要作为沟通产品设计和产品制造之间 的桥梁。 “ 数字化工厂”提供了全面的制造过程管理，在实际产品生产前，在 训和维修管理，以提升工厂的生产效率、 安全水平和决策能力。 以工程对象为中心，将大量复杂的 工厂资产相关数据转化为容易理解和以业 务导向的信息，以表现资产真实物理状况 的三维工厂电子模型为基础，并且无缝集 成各种工厂企业信息系统，如设计数据、 施工数据、竣工数据、 ERP 、 MES 、实 时数据库、运行、维护以及文档管理等系 统。 以设备位号进行关联 工程建设期： 工程二三维协同设计 • 培训管理 • 设备管理 • 消防管理 • 三维地理信息系统 • 虚拟现实系统 • SCADA • DCS • CCTV • 火灾报警 • 生产数据 • 数字化交付成果 • 设备基础信息 • 地理信息基础数据 静态数据 动态数据 一体化 运营 可视化 数字工厂设计思路 3 、数字工厂 数字工厂架构设计 3 、数字工厂 4 、数字化管道 数 字 化 管 道

Platform / DCU人工智能应用平台） 云原生AI平台 大模型应用平台 光源ModelZoo | 镜像仓库 开发者社区 基础算子层优化 框架工具层优化 模型扩展组件层优化 DAS（DCU AI Software Stack/DCU人工智能基础软件系统） C86 CPU DCU加速卡 存储 高速网络 DTK（DCU Tool Kit/DCU异构计算平台） 全栈优化 软硬协同释放DCU PRIM FFT加速库 BLAS加速库 Thrust DNN加速库 全面兼容的开发环境 基础线性代数库 CUBLAS DCU BLAS 傅里叶变换库 CUFFT DCU FFT 神经网络加速库 CUDNN DCU DNN 数值线性代数求解库 CUSOLVER DCU SOLVER 稀疏基础线性代数库 CUSPARSE DCU SPARSE 支持C/C++/Fortran、OpenM Stack）提供AI算子优化库、AI模版库、AI编译器、基础AI框架、推理框架和三方套件，并通过OpenDAS 以开源方式提供AI扩展套件服务。 DAS与 ModelZoo、镜像仓库、创空间、开发者社区、AI 平台等构成一套完整的人工智能基础设施，全栈全场景赋能用户AI应用研 发，助力千行百业智能化转型，加速新质生产力建设。 DAS人工智能基础软件系统 基础数学库 适配两代产品/全兼容/性能优异 DCC编译器