术素养要 求；在学习主体方面，引发近乎科幻但并不遥远的哲学思辩：教育人类还是训练大模型，二者可 能存在着广义上教育资源的竞争。 AIGC技术在教师、学生、管理者多角色中，在学术科研、备课规划、作业生成和批改、自主学习、 辅助练习、测试评估的多场景中，都发挥着一定效力。从落地速度来看，表现为C端>B端>G端， 成人教育>高等教育>K12>幼教，教师>学生>管理者。具体到细分场景中，师生应用的全流程 作为成长培训和课程推荐类工具，为教师提供 前沿的教育理论、教学方法和行业动态等内容 给传统评价体系带来压力：传统评价体系难以甄别学习者利用 AIGC进行作弊的作业反馈，从而影响评价的公平性和准确性 倒逼评价体系的变革：从传统的作业和考试成绩考评向围绕学习 者知识与素养的多元化综合性能力评价进行转变 为综合性评价提供技术支持：基于AIGC的评价工具可以根据学 习者的个性化表现，生成更具准确性和针对性的评价和反馈 来源：基于AIGC相关工具生成及展示，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 应用场景—教师—作业生成及批改 在作业生成方面，可分为选择题、连线题等典型题目和基于模板的作业任务。对于AI易于理解的经典题目而言，教师提供试题范围 及标准，AI即可批量生成标准化题目，并给出对应答案，需要教师进行下一步的试题合成等动作。而对于写作任务等作业模板，教 师勾选、填充作业要求后，即可发布给学生。在作业批改方面，内容上，AI可实现语法、错字、标点等一键识别与修改。数量上，

业务数据化 数据管理 数据资产 数据 数据业务化 基础设施 应用支撑资源 资金 资源 知识 数字化营销 数字化财务 数字化运营 数字化供应链 产品设计 工艺设计 计划调度 生产作业 质量管控 设备管理 数字化生产 仓储配送 服务产品 服务交付 服务能力 数字化服务 服务运行 - 7 成熟度要求 7.1 组织 组织能力域包括组织建设、转型战略、流程管 适用时，应建设云平台， 实现组织在全球层面的 供应链协同和供应链风 险监测 GB/T 43439—2023 后 7.6 数字化生产 数字化生产能力域包括产品设计、工艺设计、计划调度、生产作业、质量管控、设备管理、仓储配送7个能力子域。各能力子域的成熟度等级要求， 应符合表7的规定。 表 7 数字化生产的成熟度要求 成熟度等级要求 能力子域 一级 二级 三级 四级 五级 产 关规范，并通过信息技术 手段记录 a) 应基于信息技术手段开 展工艺设计和工艺优化； b) 应支持工艺设计过程的 追溯，实现对工艺信息记 录和查阅； 示 例 ：工艺信息包括工艺过程 卡、作业指导书、图纸、 配方 a) 应基于典型产品或特征 建立工艺模板，实现关键 工艺的封装和复用； b) 应支持工艺设计文档或 数据的结构化管理、数据 共享、版本管理、权限控 制和电子审批；

家长辅导时间不足： 89% 的家长每天辅导孩 子 的时间少于 30 分钟 学习辅导能力不足： 72% 的家长遇到“ 四年级 数学题不会做 ”的窘境 。 亲子冲突频发： 65% 的家庭因辅导作业问题 爆 发亲子冲突 。 家长焦虑情绪普遍： 80% 的家长对孩子的学 业 表现感到焦虑， 60% 的家长时刻担忧孩子 出现 意外 。 杠杆点：教育需求的演进 从标准化教学到个性化培养 。 外部交互 家校协同（作业反馈机制） 、社会影响（短视频对注意力的冲击） 。 特点维度 技术支撑与实现方式 典型应用场景 解决的核心问题 个性化学习路径 机器学习算法分析学 习数据， 动态调整难 度 数学分步拆解 、作 文智能润色 传统教育“一刀切 ” 模式与个体差异不 匹配 实时反馈与迭代 自动化评估系统 + 即 时纠错机制 作业进度跟踪 、辩 论观点攻防训练 家长的两大疑问 1.“ 孩子会不会因此变懒？ ” 2.“A I 会不会影响孩子的独立思考能力？ ” 家长行动指南： 1. 设定边界： 明确 AI 工具使用场景（如仅用于思路 拓展而非作业代劳） 2. 混合学习： 每周安排 AI 辅助与传统学习交替任务 （如 AI 润色作文后手抄加深记忆） 3. 能力审计： 每月用非 AI 环境测试核心能力（如关 闭分步提示做数学题检测真实水平）

角，成为连接未来理想与现实生活的关键桥梁。它有望继计算机、智 能手机和新能源汽车之后，成为重塑全球经济产业格局、改变人类生 活与生产方式的又一强大驱动力，其在智能制造、家庭及商业服务、 仓储物流、特种作业等诸多领域的广泛应用潜力，彰显了作为未来科 技变革核心驱动力的巨大价值，人形机器人无疑是开启人类未来无限 可能的一把关键钥匙。 随着人形机器人技术的迅猛发展，其在国际科技舞台上的竞争愈 发激 减速器、传感器、控制器、芯片，以及基础软件等核心技术支持；中 游主要由整机系统制造商构成，负责机器人本体的研发设计、组装、 测试和系统集成；下游聚焦于终端应用场景，覆盖工业制造、家庭服 务、医疗康养、高危作业、教育培训等多个领域。 图 6 人形机器人产业链图 21 2.1.3.2 上游 1)核心零部件（硬件） 人形机器人本体的核心零部件包括感知器件、运动器件、灵巧手、 芯片和动力模块，这些部件构成了机器人实现环境感知、精确控制和 将成为商业服务领域最先落地的场景。当前，商业服务人形机器人产 品应用在展览展厅、商超酒店、网点大厅等场合，主要用于迎宾接待、 导览讲解、需求解答、舞蹈表演等。 5）高危作业场景 人形机器人在核、危、化、害等高危环境下的应用实现对人力替 代、能力互补，降低作业人员危险性，在应急救援场景的应用是与人 协作共融，提高救援效率，两类场景下的地形复杂、环境极端，人形 机器人在高危/救援下的应用成为最有价值的场景，也对机器人的性能

率的保障。在运维活动中不 断提升服务能力，包括对新技术的掌握、新的工具的使用等，及时应对新技术架构的挑战。 效率：指在运维活动中，得到的结果与所使用的资源之间的关系。在运维工作中，要不断提升 作业效率，用更少的资源交付更好的结果。 效果：指运维活动达成的结果，衡量是否达到需求或者预期的目标。运维要达到流程、服务或 活动的目标，并有切实的成效。 围绕这“四效”目标，政企客户需要围绕运维制 应用运维现代化 高可用 架构设计 高可用SLA规划 应用高可用设计 高可用治理 端到端 应用运维 应用数据治理 运维故障分析 安全运维现代化 无死角 安全管控 用户授权可控制 作业过程可信赖 合规遵从高等级 体系化 租户安全 云原生安全 全栈端到端安全 智能安全管控 混合云现代化运维设计参考架构 数字资产&运维能力迭代 云运维团队组建 运维团队管理流程经验 云平台档案、应用管理 运维平台治理 统一CMDB 运维数据接入 统一故障处理 运维可视化 运维自动化 运维组织治理 组织架构 岗位职责 人员绩效 人才管理 组织协同 数据安全 人员安全 IT安全 作业可信 物理安全 最后，通过对目标用户的战略意图、业务现状、技 术演进等方面进行全面的调研，作为统一的业务输 入，对运维体系进行规划和设计。 此外，运维体系的实施也不是一簇而就的，而是在

识获取从被动接受转变为兴趣驱动的主动探索。 依托 AI 智能体与多模态数据分析学生学习 情况，智能助手推荐学习内容可精准补齐学习 短板，全方位提升学习效率。系统通过课前课 中课后实时采集学习者的答题准确率、作业耗 时、知识掌握图谱等数据，运用智能分析模型 深度解析学习弱点，如智能助手通过学习行为 分析，精准定位到学习者在数学函数章节存在 概念混淆的认知短板，随即动态生成并推送适 配性学习资源包，从学习到测验帮助学习者快 学育人发挥各自优势，将成为教育场景的日常 形态。孪生智能教师可以提供教学建议，教什 么、怎样教学生，老师仍具备决定权。 孪生智能教师智能化接管课件生成、作业 批改等繁重工作，真人老师转而聚焦教学深度、 情感沟通与价值引导等核心育人环节，让教学 过程更有“温度”。如孪生智能教师在作业批 改中分析出学生“逻辑推理能力薄弱”，真人 教师设计专项辩论活动培养思辨素养；依据班 级“合作学习参与度低”的统计结果，策划团 给支持学生学习的活动 [26]。 孪生智能教师对学生学习状态精准分析，为 精细化教学提供了硬核支撑，让大规模因材施 教成为可能。依托物联网传感设备与计算机视 觉技术，实时分析学生的课堂表现、作业情况、 进步轨迹等，整合为可视化报告，并制定专项训 练方案反馈给教师，教师据此调整教学策略，并 提供更有针对性的指导和帮助，进而更大规模地 促进学生的个性化学习和全面发展。这种双师协 同的教学模式，既把老师从繁重的基本教学任务

及汽车企业对国产替代的重视和国货国用的支持，国产工业机器人逐 步渗透到汽车整车的生产制造中。如埃夫特实现了国产喷涂机器人在 汽车整车领域“零的突破”。华数机器人在长安汽车整机厂中实现了 批量应用，进行焊点检测、侧围涂胶、车身弧焊等作业，标志着国产 机器人在整车领域的新突破。 “移动机器人+协同优化模型”在汽车行业仓储物流环节应用广 泛，占比约 23%。汽车总装车间生产节奏快，零部件种类繁多，精细 化操作要求高。为保障生产连续性，对物流配送的高效性与精准性要 机器人能与多样的半导体生产设备准确对接， 精准上下料，可针对多种尺寸及多种物料抓取。更有捷螺的自动换电 站，2 分钟高效完成机器人电池自动更换，全程机器人不断电、不离 线。保障捷螺智能机器人 7*24 小时不间断作业，提高在线续航能力 和工作效率,期间无需人员操作。 图 12 捷螺智能 AMR 自主移动机器人用于半导体封装智慧制造产线 29 2、珞石机器人在消费电子行业的应用 珞石机器人（ROKAE）是一家成立于 5N，配合先进力控搜索规 划技术，可实现人手般精准、柔顺的装配过程。 30 图 13 珞石柔性装配产线 手机主板检测。电子产品要经过一系列严格的检测环节，传统人 工作业成本高、效率低，且会出现误检，影响良品率。高精度机器人 与视觉系统协同作业，有效保证取放手机主板的准确性。1 台机器人 轻松应对 6 台检测工位的上下料需求，同时采用双夹爪设计，将产能 提升至每小时 480 件，大幅提升生产效率。

用 服 务 商用及家用服务场景 1.3.2 具身智能应用场景：智能制造与特种作业 资料来源：开普勒官网，新浪科技，华西证券研究所  在工业生产的领域，人形机器人的运动能力适合所有的工厂环境，决策能力更强，灵巧手的抓取能力也更强，几乎可以完成人类能进行的所 有非标任务，在自动化流水线上也可以配合传统设备进行作业。  在特种领域，比如说救灾、救援等具有急迫性的任务，人形机器人可以直接使用 水下、太空作业：水下/深海资源勘探、维修卫星、空间作业 等； 军事作业：侦查、排爆、反恐、安防巡逻等； 国家级重大工程：核电站、空间站、探月工程等。 汽车制造：车身外观检测、零件翻转、个性化零件组装、装 配质量检测、零件搬运等； 3C电子制造：智能分拣、精密装配与操作、质量检测、电路 检测等； 仓储物流：精准定位抓取货物、质量检测、搬运装卸、应急 处理与异常检测等。 智能制造场景 特种作业场景 仓储管理：利用机械手臂实现仓储管理，如货物分拣、库存管理、订单处理等。提高仓储操作的速度及 准确性。 特种行业 • 防辐射：赋能人类进行爆炸性气体环境或辐射区等危险环境监测与处理。 • 危险环境作业：代替人工从事有毒有害实验室的工作，如配备各种传感器和监测设备，用于监测实验室 内的气体浓度、温度、湿度等参数。当监测到有毒有害物质超过安全阈值时，机器人可以自动发出警报 并采取相应的措施，保障实验室的安全。

一梯队，1X、Digit等欧美产品紧随其后。这些企业在硬件上追求轻量 化、高自由度，软件上借助AI大模型实现多模态感知与推理，部分产 品已进入场景测试阶段，展现了人形机器人在工业生产、民生服务、特 种作业等多元场景的应用潜力，预计2025年将成为人形机器人的量产 元年。 特斯拉Optimus系列展现了快速迭代能力。2022年10月发布 Optimus Gen1身高173cm，重73kg，搭载汽车级FSD系统，凭借 Surgeon X1系统，配 备原子力显微镜探针和量子纠缠触觉传感器，可识别细胞膜刚度差异， 用于早期肿瘤边界定位。 12 2. 未来发展趋势 在技术方面，工业人形机器人将从单机作业到“机器人班组”进化， 实现群里智能协同，支持“一脑多机”调度。在应用方面，虽然人形机 器人在工业制造领域已经有了一些较为成熟的应用，但要大规模进入工 业应用场景，还需要一定的适配时间，工业制造场景的可靠性要求以及 控材料与 微小型磁性物体影像追踪设备等研发，以及可视化微纳操作技术与磁控 微纳游动机器人生物体内靶向给药技术的发展，纳米机器人可以完成细 胞内的靶向治疗工作，实现血栓清除、药物递送、癌症治疗等作业，构 建普惠、精准、有温度的医疗未来。 在物流运输领域，物流机器人具备较强的自主决策和学习能力，能 够适应更复杂、多样化的任务，是有望降低流通成本、辅助构建高效、 快捷、智能化物

用数字化与智能化技术提升新材料研发效率也是近年来政策层面鼓励的发展方向之一。  《“十四五”原材料工业发展规划》指出“鼓励企业开发应用基于数据驱动、机理模 型、经验模型、仿真模型的先进工艺控制系统，优化生产作业设备运行参数。建立面 向原料进料、反应过程、冶炼过程、质量控制、污染物排放、能源消耗等重点环节的 实时监控、异常工况预警、全流程动态调度、智能处置。构建面向主要生产场景、工 艺流程、关键核心设备的数字孪生模型”。 提高生产智能化水平：鼓励企业开发应用基于数据驱动、机理模型、经验模型、 仿真模型的先进工艺控制系统，优化生产作业设备运行参数。建立面向原料进 料、反应过程、冶炼过程、质量控制、污染物排放、能源消耗等重点环节的实 时监控、异常工况预警、全流程动态调度、智能处置。构建面向主要生产场景、 工艺流程、关键核心设备的数字孪生模型。鼓励劳动强度大、作业环境恶劣、 安全风险较大、精度要求高的岗位应用机器人。建立集成客户服务、经营管理、 和判断，特殊情况发出预警，在排除故障方面，便于人员检修和管理。 实现自动化操作控制 基于 AI 技术，赋予自动化控制系统机器学习、智能计算功能，在大量数据和经验基础上智能化分析，满足自 动化设计和作业需要，提升作业管理效率，有效规避单机指令操作的系统冲突问题，将系统故障几率降到最低。 实现专家控制系统 ①知识库。化工生产中，将生产所产生的数据集中存储和记录，具有准确性、实用性和完整性特点。②数据库。