1.2 国际标准化动态 随着具身智能技术的快速发展，国际标准化组织 正加速推进相关标准的制定与完善，旨在构建统一的 技术框架和评估体系，以促进全球范围内的协同创新 与应用落地。通过政府、产业和学术界的协同推进， 国际具身智能标准化正逐步从“项目散点”走向“体系 收敛”，各主流组织正加速形成统一的技术语言、能力 指标与安全评估范式，为全球具身智能技术的协同创 新与跨境互认提供基础支撑。 具身智能作为人工智能与机器人技术深度融合 的前沿领域，其标准化工作对推动技术发展、保障系 统安全、促进产业协同具有重要意义。然而，当前具 身智能标准化仍处于起步阶段，面临着多方面的需求 与挑战，需要政府、产业界和学术界的共同努力，构建 科学、合理、可行的标准体系，推动具身智能技术的健 康发展和广泛应用。 2.1 标准化的核心需求 标准化的核心需求主要有以下几个方面。 a）技术规范统一。目前，具身智能系统在硬件构 制评分、合规性规则项通过比，典型场景包括公共服 务机器人、安防系统等。 4 具身智能典型评测方法与现有平台分析 具身智能强调智能体在物理或虚拟环境中通过 感知、决策和行动的闭环交互。为全面评估其能力， 学术界和产业界当前已提出了多种评测方法和平台 （见图2）。 4.1 Tong通用智能评测平台 由北京通用人工智能研究院等提出的 Tong 测试 平台 ［21］，旨在评估通用人工智能（AGI）的多维能力。

20-30 年黄金期。具身智能 已被纳入国家战略，既服务于国家安全和“卡脖子”突破（无人装备、 航空航天、工业机器人），也顺应市场逻辑，满足老龄化社会、消费 升级和产业升级的需求。政策、资本、产业与学术界的协同作用，正 在为中国具身智能产业奠定 20-30 年的黄金发展周期。 技术创新（人类智能 VS 智能定界），是影响本轮具身智能产业 变革的直接变量。预计具身智能的下半场，将主要由“智能定界”牵 推动原始创新。中国融资以国家逻辑为主，近 80% 投资金额来自债权和债券融资，用于支持头部企业扩张发展；美国超 八成依赖 VC/PE，形成“融资—研发—迭代—再融资”的创新循环， 以此颠覆式技术突破。 中国的政府界、学术界、产业界，正以前所未有的态势相互融合、 相互支撑，为具身智能这个从技术到产业再到应用发展的未来行业， 开启下一轮产业变革。 目 录 一、中国具身智能：开启以“AI+高端制造”为核心的 20-30 能与成本迭代。同时，行业还涌现出诸多新动向：“小天才”创业者们 在积极推动从 0 到 1 的颠覆性创新，企业高管离职创业开拓从 1 到 10 的全球市场，上市公司则积极布局“有关制造服务业务”的拆分，以 及产业上下游的收并购。学术界从多元维度推动科技创新：一方面， 依托政府设立的学科专业、科研项目夯实原始创新的基础研究，攻关 关键技术；另一方面，通过产教融合、概念验证、拨转股及耐心资本 等方式，促进科技成果转化，以及新型孵化器与新型研发机构的进一

芯片）、网（路由交换） 串行分析排查周期长、定位效率低。因此需构建面向训练任务的 一体化故障诊断平台，可跨层获取本层故障定位及有效自证所需 数据，实现快速定界定障。 五是 AI 智能运维能力：学术界提出将 AI 技术应用在网络运 维新模式，即网络大模型。其核心方向是通过建立分布式网络性 能框架，为每个监控对象建立丰富的注释与指标，再结合端到端 的检测值，通过模型算法来推断故障组件。该技术为未来构建高

新和发展。 6 智绘工厂，智造未来 离散型行业背景 – 政策和技术环境 5G 、智能制造、工业互联网政策频发，成为新基建重要组成部分  自《智能制造 2025 》发布，工业互联网产业从学术研究层面向场景落地推进，政策体系逐步完善，伴随人工智能、工业互联网、物联网、 5G 等纲领性文件 出台并逐步打破技术瓶颈，各层级积极响应发布发展规划、工作计划、推广指南，试点和示范项目进入常态化，已经连续三年写入《政府工作报告》；

、中医药专 家合作，进行 KOL（关键意见领袖）营销，增强品牌的可信度和影 响力。此外，利用大数据分析用户行为，精准投放广告，提高转化 率。 线下推广方面，可以参与或主办行业展会、健康论坛和学术研 讨会，展示 DeepSeek 在中医药健康领域的应用成果。通过与医疗 机构、药店和健康管理中心建立合作关系，提供技术支持和体验活 动，增强品牌的行业渗透力。在社区层面，组织健康讲座、义诊和 技术创新： o 开发智能中医诊断系统，提升诊断准确率。 o 利用大数据分析，优化中药材的种植和配方。  人才培养： o 与高校合作，设立中医药科技研究基金。 o 定期举办国际中医药科技论坛，促进学术交流。  市场扩展： o “ ” 在 一带一路 国家设立中医药推广中心。 o 利用社交媒体平台，进行中医药文化宣传。 总之，通过持续创新与扩展，中医药健康产业将迎来更加广阔 的发展前景，

字化转型。同时，与监管机构的合作可以确保 AI 技术的应用符合 行业规范和法律法规，避免潜在的法律风险。 在生态系统建设方面，保险公司应积极构建一个开放的创新平 台，吸引外部开发者、初创企业和学术界参与到 AI 技术的研发和 应用中来。通过举办黑客马拉松、创新大赛等活动，保险公司可以 发现和培养新的技术人才，同时也能获取更多的创新灵感和解决方 案。 为了更系统地展示合作与生态系统建设的各个环节，以下是一 和解决项 目实施过程中遇到的技术问题，确保项目顺利推进。 最后，持续跟踪行业发展趋势和技术创新，适时引入先进的 AI 技术和工具，确保项目在技术层面的领先性和竞争力。通过与外部 技术供应商和学术机构的合作，获取最新的技术支持和行业洞察， 推动项目的持续优化和创新。 通过上述措施，确保项目在实施过程中不断优化，提升整体效 率和效果，最终实现业务目标的最大化。 11. 案例分析 在保险行业中，AI

信息技术 创新 ICT相关产业R&D人员及经费投入情况※ 国家统计局 ICT相关高新技术企业情况 工业和信息化部、 国家统计局 数字经济核心产业发明专利情况※ 国家知识产权局 ICT领域学术成果影响力等 中国科学院 信息基础 设施 5G用户普及水平、千兆宽带接入用户情 况、互联网省际出口带宽※、工业互联网 发展情况等 工业和信息化部 IPv6支持水平 国家网信办 驱动引领

企业的合作，提升品牌影响力。通过参与行业峰会、举办技术沙龙 等形式，DeepSeek 将不断积累行业经验，了解企业需求，为企业 提供更加精准的解决方案。同时，DeepSeek 将加强与高校、研究 机构的合作，推动人力资源管理领域的学术研究与实践创新。  持续技术迭代与优化，提升智能化水平  拓展应用场景，覆盖更多人力资源管理模块  探索与人工智能、大数据、云计算等技术的融合  优化用户体验，提升系统易用性与交互性

中台和智能决策系 统，企业可以实现从数据采集到决策执行的全流程自动化，大幅提 升决策效率和准确性。 为了进一步推动业务拓展，企业还需要加强与合作伙伴的协同 创新。通过与技术供应商、行业专家和学术机构的合作，企业可以 不断优化 DeepSeek 大模型的应用效果，探索新的商业模式。例 如，企业可以与技术供应商共同开发定制化的模型工具，以满足特 定行业的需求。 最后，业务拓展还需要注重人才的培养和团队的构建。企业应