超级智能阶段：理论上将具备超越人类的智能水平，能够进行创新和自我意识的决策。 ■ 具身智能的核心技术 □ 具身智能的三大核心要素 > 本体：智能体的物理载体，具备感知、运动和操作能力。本体的形态和功能直接影响智能体的任务执行能力。 > 智能：负责感知、理解、决策和控制的核心模块，通常由多模态大模型 ( 如 LLM 、 VLM) 驱动。通过整 合视 觉、语言、触觉等多种模态数据，生成适应环境的行动策略。 ) > 人形机器人 > 固定式机器人 > 轮式机器人 / 履带式机器人 > 多足机器人 > 仿生机器人 智能汽车 / 无人机 / 无认船 □ 具身智能的分类 ( 按形态 ) —— 人形机器人 > 人形机器人是目前最常见，也最引人瞩目的类别。 > 人形机器人的最大优势——通用性强 , > 人形机器人因为有类似人类的身体结构，可以更方便地使用门把手、 楼 流，比如点头、挥手，甚至模仿人类的情绪，更容易被用户接纳。 ■ 具身智能的核心技 术 ■ 具身智能的核心技术 □ 具身智能的分类 ( 按形态 ) —— 固定式机 器人 > 通常安装在固定位置执行任务。 常用场景：安装在工业生产线上 ( 如焊接、装配、搬运 ) 。 □ 具身智能的分类 ( 按形态 ) —— 轮式机器人 > 轮式机器人主要依靠轮子进行移动，常见于仓储物流、巡检安防等领域。 > 为了方便工

地，实现从静态能力到动态演化的全景化评价框架。 a）多模态感知与语义建模能力。具身智能体需 图1 具身智能核心技术与关键评估维度 伦理合规与功能安全机制 任务驱动的分层决策与动作控制 形态驱动的行为生成与低功耗控制 系统集成与跨平台软硬件协同 智能体通信协议与互操作机制 多模态感知与语义建模 自适应学习与知识迁移 多模态人机交互与社会行为感知 具身智能 核心技术 语义同步成功率 能体的泛化能力与场景适应性。该核心技术的代表 性标准及评测指标包括任务规划成功率、因果推理准 确率、路径最优性、响应时延、推理链完整度等，典型 场景包括服务机器人、自主巡检系统等。 c）形态驱动的行为生成与低功耗控制。具身智 能强调形态结构与控制策略的耦合，例如通过柔性材 料、可变刚度结构实现的顺应行为控制 ［18］。该类技术 实现了行为生成过程中的能耗优化与鲁棒性增强，是 软体机器人与生物仿生设计中的关键方向。该核心技 ISO、IEEE、ITU 等体系；四是关注新兴技术融合，如大模型、数字孪生 与具身智能的耦合标准；五是同步推进伦理法律规 范，保障技术发展与社会接纳度协调统一。 展望未来，具身智能系统将呈现“多形态协同”的 发展态势，标准体系和评测机制将成为引导其高质量 演进的关键基础。通过制度先行、技术协同与全球合 作，有望在具身智能标准化进程中发挥引领作用，构 建具有国际影响力的具身智能方案。 参考文献：

梳理并以企业网络拓扑为基础，全面识别和 梳理企业现有信息资产，为企业构建清晰的资产地图，并对靶标资产防护措施进行综合评估，指导加强内网关键路径 的安全防护，切断攻击方从隐形资产突破的路径。 资产安全梳理服务 交付形态 交付物 服务：远程 / 现场 《资产安全梳理报告》 —————— 核心特色—————— 靶标防护 体系梳理 安全防护 体系梳理 梳理靶标系统及其防护体系，除 明确相应的归属人、位置、中间 支持按需自由组合编排配置  支持自定义检测场景周期巡航 丰富的 原生情报库  基于 14W+ 白帽子，拥有业内领 先的攻防情报数据库。  可基于资产指纹自动识别风险标签 和关联漏洞 交付形态 交付物 远程 《攻击面测绘报告》 资 产 测 绘 云端 SaaS 平台（外部攻击面管理） 企业组织架构 EDR 路由器 负载均衡 CMDB HIDS 攻击面 分析 策略关联 数据推送 系统的钓鱼页 面、伪造发件人信息等内容  支持警示页面定制，可提供配 套安全意识培训材料  纵向对比员工及部门每次演练 情况，多维统计，综合评分  可提供 PDF 和 EXCEL 报告 交付形态 交付物 服务：远程 / 现场 产品： SaaS 服务、私有化部署 《钓鱼邮件演练服务报告》 攻防实战预演练 流程磨合预演练 预演练准备 01  召开预演练启动会议

在全球科技浪潮席卷而来的当下，创新驱动已成为推动经济稳 健增长、重塑产业竞争格局的关键。2025 年政府工作报告着重强调， 要 “深入实施创新驱动发展战略，推动经济实现质的有效提升与量 的合理增长”。无线经济作为新经济形态中的重要组成部分，依托 无线技术持续创新突破的特有优势，在加快建设制造强国、网络强 国、构建现代化经济体系的进程中发挥着重要作用，更是构建新发 展格局的重要内容。​ （一）无线产业是支撑经济社会创新发展的重要载体​ 独特的佩戴体验，出货达 2492 万台，同比增长 212%，远超颈戴、 头戴等形态式耳机 7。 AI 智能终端产品加速落地，AI 大模型正加速向终端侧渗透。 6 中国信息通信研究院统计整理 7 IDC：中国无线耳机市场月度跟踪报告 无线经济发展研究报告（2025 年） 18 AI 手机、AI 平板、AI 主机、智能眼镜等多形态 AI 终端不断丰富。 2025 年，海信发布全球首款会议智能体接入

息。在机器视觉应用中是 非常基础且核心的功能， 主要基于定位算法实现。 将图像像素信息标 定成常用的度量衡单位， 在图像中精确的计算出几 何尺寸。优势在于对高精 度、高通量以及复杂形态 的测量。 检测产品外观缺陷， 包括表面装配缺陷（漏装、 混料、错配等）、表面印 刷缺陷（如多印、漏印、 重印等）以及表面形状缺 陷（如崩边、凸凹坑等）。 准确识别图像中的 人体相关信息，包括人体 5G 本地分流，数据不出场；  超低时延：可支持现场级 RTT 1~5ms 超低时延。  5G 能力协同：借助 MP2 接口，可集成 5G 大网能力，打造行业边缘生态；  云边协同：拉远部署形态支持与一致的云服务体验、实现远程配置和资源管理；同时 支持与 EISP 结合实现云服务按需下沉，使用户在边缘云使用云端服务。  多种产品规格：支持融合型、 GPU 型、国产化型供用户灵活选择； 上传、运算、控制下发、数据存储等需求。 边缘智能小站 EIS 边缘智能小站 EIS 是部署在用户侧，具备资源独占、超低时延、数据不出场等特性的边缘一体化交付产品，具备独立部署和拉远部署 两种形态，满足用户多种运维管理及投资要求；可集成 5G UPF 及 MEP 能力，实现类似于网络边缘云 5G 私有化交付能力； 同时可与 EISP 结合实现云边协同，将服务按需下沉至客户现场；亦可与全栈

年代，日本和欧洲确立了六轴机 器人的通用基本形态，这一设计后来成为工业自动化的标准配置。同 一时期，人工智能技术在专家系统（Expert System）领域取得了一定 进展，但通用智能的“灵感”仍未出现。 3. 多元发展与国家战略（1980s-2000s） 随着电子技术与传感器的不断进步，机器人技术开始从“理想中 通用”到“现实中专用”再到“现实中形态通用”的方向发展。此后，Scara 机器人、Delta 机器人、Delta 并联机器人、移动复合机器人等新形态相继问世，与 产业端的 3C 电子装配、食品/药品分拣包装、跨工位作业等需求相呼 5 应，同时仿生与特种机器人逐步兴起。在此背景下，中国也于 1986 年通过“863 计划”将机器人技术列为国家战略任务。然而，这个时期 的产业化进程相对缓慢，国内市场需求大量依赖进口产品。 4. 高速发展与深度融合（2010s 至今） 自 2014

术 支 持 部 财 务 部 商 务 部 供应 链部 （采 购职 能） 2.6 我司采购组织架构（ 2021 年最终形态） 2.6 我司采购组织架构设置——优势 1. 运作管理团队 + 分品类的采购商务组织 + 采购执行组织，完善的平台层 + 策略层 + 执行层的组织形态，专 业化分工，有利于采购业务能力的持续聚焦和提升。有利于持续支撑分区域、产品化、项目化的交付模式。 2. 采购商务 2019Q4 2020Q4 2021Q4 39 2.10 采购管理集中度（规则清晰，按流程和授权有效执行且无绕过）  梳理现有采购业务分工方式。  明确采购体系集中管理方向和中期集中 采购形态。  选择合适的场景和项目，对合适的品类 （项目），建立适度集中的采购模式， 并进行试点项目运行，总结分析。  通过实际项目牵引的方式推动组织整 合。 2019 年（下半年）集成类采购

P12 监测图斑与面图层做相交性分析 模拟无人机全覆盖拍摄像片，组成 面图层 泰州市张桥村土地整治核查工作验证 经算法优化后 无人机航飞路线智能规划 ( 土地整治核查 ) 实现面向多形态零散分布图斑的最优航飞路线智能规划，显著提升数据采集效率。 图例 节约 60% 采集时间，减少 72% 照片数 量， 节约 45% 影像存储空间。 GISTC 资源监测图 斑 拟相机拍摄面

大数据平台数据管控整体解决方案 元数据系统应用模型 大数据平台数据管控整体解决方案 元数据管理系统功能构成图 大数据平台数据管控整体解决方案 技术架构图 大数据平台数据管控整体解决方案 庞大的数据资产如何管理？ 形态万千、散落在企业各处的数据资产如何管理？ 数据资产之间的关系怎样？ 如何让数据资产正确、有效的被使用 并产生价值？ enterprise ASSET 元数据管理 - 现状分析 企业数据资产管理的困惑

环境异构、业务系统繁多 • 无法快速适应复杂环境设备 的监管 • 运维人员能力层次不齐，服务 范围广 • 缺少规范的、自动的 IT 运维 流程化管理 • 业务负载逐年增加，无法确定功能完整可用性 • 业务形态更加多种多样，部署环境愈加复杂 • 为了适应发展的需求，业务调整日趋频繁 • 大数据、云计算、物联网、人工智能等技术的 快速演进以及应用，对运维团队提出了更高的 要求 7 IT 运维挑战