形机器人新品。 > 2025 年，挪威公司 1X Technologies 发布仿人体骨骼结构 Neo Gamma 机器人。 > ■ 具身智能的发展演进 □ 具身智能的爆发背景 > 一方面， Al 浪潮爆发 ，出现了功能强大的大模型和智能体，能够对大量的感知数据进行高效学习和处理。 Al 越来越强， 但想要将 Al 能力真正用起来，就必须让它在物理世界落地。这肯定需要一个物理载体。 入强大的 AGl ( 通用人工智 能 ) 大脑，能够提升泛化能力，让机器变得真正聪明，扩大应用场景和范围 , > Al 需要身体，机器人需要大脑。两者双向奔赴，刺激了具身智能的全面爆发 , 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；

本没必要怀揣期待，因为微软纽约研究院的经 济学家大卫 · 罗斯柴尔德在此前就宣布，他预 测最佳男主角花落《达拉斯买家俱乐部》主演 马修 · 麦康纳的概率高达 90.9% 。 谷歌也曾利用大数据预测流感爆发的时间、 Farecast 票价预测工具可以预测飞机票的价格， 亚马逊可以预测用户喜欢的商品，这些都是大 数据的杰作。 大数据时代，惊喜都去哪了？ 4 目 录 一、入门知识——数据分析是什么

注入、防篡改、 防木马、防黑客攻击等；支持 Web 漏洞扫描功能，可扫描检测网站是否存 在 SQL 注入、 XSS 、跨站脚本、目录遍历、文件包含、命令执行等脚本漏 洞；可提供最新的威胁情报信息，能够对新爆发的流行高危漏洞进行预警和 自动检测，发现问题后支持一键生成防护规则；支持对终端已被种植了远控 木马或者病毒等恶意软件进行检测，并且能够对检测到的恶意软件行为进行 深入的分析，展示和外部命令控制服务器的交互行为和其他可疑行为； 暴力破解检测 违规外联监控 防 护 检 测 响 应 SAVE 引擎 广告弹窗拦截 ✛ 终端威胁防御、响应场景 可及时定位已经失陷的终端，响应已 知、未知终端威胁，避免组织内部大面积终端安全事件的爆发， 如勒索病毒全网蔓延。 ✛ 等级保护建设合规场景 全面满足在等保 2.0 标准中针对主机防 病毒 \ 补丁、漏洞管理 \ 集中管控等安全控制点的合规要求，帮 助用户实现等级保护二、三级建设。 监测和云沙盒检测等功能。 第 78页 产品介绍： 对所有应用系统进行 WEB 攻击防护，包括防跨站、防 SQL 注入、防 篡改、防木马、防黑客攻击等；可提供最新的威胁情报信息，能够对新 爆发的流行高危漏洞进行预警和自动检测，发现问题后支持一键生成防 护规则。 符合 OWASP TOP 10 满足监管要求 符合 Web 防护标准 云端攻防威胁情报 智能语义分析引擎 持续对抗提升检出

与 特斯拉 Autopilot 系统将人工智能与机器人的融合推向了新的高度， 具身智能成为焦点领域，其核心在于实现感知-决策-执行的闭环协同。 从 2023 年开始，中国机器人市场迎来了真正的爆发。过去十年，销 量十倍增长，全球足足一半的市场都在中国。我国的自主品牌竞争力 也显著增强，市场份额从 5%、10%增长到了 53%。最值得一提的是， 服务机器人无论从销量还是产值上，已经全面反超工业机器人。

缺乏采购（物料、产品、服务）基线 Benchmark/ 差异化优势的监控组织。原因：缺乏监控基础（品类划分不清晰，编码管理 水平较差），难以按周期量化评估采购业绩。 7 • 2019 年交付和自有产品发货，爆发式增长，项目非常集中，需求短时间浪涌，突发性强，单一定单量大，极大挑战采购供应弹性 • 由于采用项目式定价，（非工程类）成本在项目启动前或项目初期被集中确定。 • 我司由于业务类型，导致采购品类

AI 时代的核心竞争壁垒构建能力。 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 21 （2）通用大模型的直接能力调用路线 随着以 LLM 为代表的生成式 AI 技术的爆发，基于 API 调用通 用大模型的新型 AI 集成模式正在 CRM 领域兴起。从技术架构看， 该路线采用 API 驱动的云端大模型核心实现范式：CRM 应用将用户 自然语言指令、待处理文本（如电子邮件、通话记录）或需分析的数

——牢牢把握信息革命历史机遇、抢占国际竞争新优势 的战略选择。网络信息技术是全球研发投入最集中、创新最 活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域，是 全球技术创新的竞争高地。人工智能进入新一轮技术爆发 期，迭代升级速度日益加快，重大技术应用创新不断涌现， 影响深刻深远。要牢牢把握新一轮科技革命和产业变革机 遇，紧紧围绕推进中国式现代化加快推动信息化发展，提升 12 信息技术创新能力和产业生态水平，推动我国由网络大国向

模能力，形成了涵盖风、光、储等 多业务领域的统一算子库，目前算子库中已沉淀了数百个新能源业务算子。 随着新能源行业快速发展，产业规模迅速膨胀，生产设备类型与数量急剧增加，实时计算业务需求 呈现爆发式增长，对新能源计算平台计算性能与系统稳定性提出了更高的要求。为了进一步提升计算平 台的计算能力，我公司携手华为鲲鹏平台进行了原生开发的创新实践，借助鲲鹏平台原生开发流水线和 工具包，将新能源计

掉不必要的库和安装包，对镜像进行精简、加固，以减少可被攻击 面。  镜像构建完成后，应对镜像进行漏洞扫描以及时发现潜在 的风险；同时，应该对 Registry 中的镜像进行周期性扫描，这些镜 像中有可能存在近期新爆发的漏洞。 3.3.2.5.2 镜像分发阶段安全防护  在镜像传输阶段，启用 Docker 的内容信任机制，保证镜 像内容的可信。内容信任机制为向远程镜像仓库发送和接收的数据 提供了数字签名