评估指标：市场力（资金实力、场景落地进展、数据资产能力）；产品力（大脑决策、上肢操作、下肢运控能力），详细定义请见附页 L H H Pre-06 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 全球人形机器人企业能力评估模型 – 指标定义 15 一级指标 能力等级 指标定义 产品力 大脑决策能力 1 暂未展示指令执行能力 2 完成单一指令执行 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 全球人形机器人企业能力评估模型 – 典型企业 16 产品力 市场力 决策-大脑 操作-上肢 运控-下肢 Tesla 2 3 2 Optimus V2 Figure AI 3 3 2 Figure 02 宇树 2 2 3 G1 Agility 2 1 3 Digit Pre-07 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 全球人形机器人企业能力评估模型 – 能力矩阵 17 决策能力（大脑） 运控能力（下肢） 资金实力 数据资产 场景落地进展 操作能力（上肢） 人形机器人企业能力矩阵 全栈型企业 软件型企业 硬件型企业 市 场 力 产 品 力 硬件型企业，市场力基础+产品力运控

“识别类+ 自主导航类”模型的巡检机器人、配送机器人等。 图 2 机器人产品智能化的三个方向及组合 8 （三）具身智能尤其是人形机器人前沿研究持续火热 1、大模型为具身智能提供模拟人类的“大脑” 具身智能是人工智能与机器人技术的结合，是“具身化的人工智 能”。相较于前文提到的特定目标导向的智能机器人，具身智能更强 调在环境中的交互能力，即通过“感知-决策-控制-反馈”的闭环， 在 大型行为模型”，机 器人能够通过观看视频等物理演示学习新动作；二是通过多模态数据 驱动强化学习实现任务泛化，比如若愚科技推出的九天机器人大脑， 能够通过自然语言与机器人交互完成任务。 大模型是强化学习的辅助工具，为具身智能提供了开展统一决策 的“大脑”。在传统的“感知-推理-控制”模块化框架之下，智能机 器人通过单个或多个“小模型”结合人工介入来完成相应的任务。大 模型出现以后，不同 想的应用形态。目前，人形机器人前沿技术百花齐放，形成了大小脑 分层控制和端到端一体化两条技术路线。 由于目前“大脑”受限于平台和数据尚无法形成人类大脑能力闭 环，大小脑分层路线是人形机器人较为主流的形式。通过基于成熟大 模型的“大脑”进行高层次的认知分析和决策，“小脑”进行功能性 的运动路径规划和平衡控制。在大脑方面，谷歌的“LLM（大语言模 型）+VFM（视觉基础模型）”SayCan 通过训练大语言模型对用户指

等分析手段，打造出的神经科学数据平台——Data Biopsy Signatures 和 Precision Phenotypes。Neumora 能深度挖掘神经类疾病的潜在机制，精准定位药物研发靶点，为 大脑疾病患者提供更加精准、安全和有效的药物与整体解决方案。目前，其开发管线覆 盖神经心理障碍与神经退行性疾病等多个领域。 请务必阅读正文之后的免责声明部分 0241.HK 阿里健康 阿里健康启动了 AI 开放平台，联合 12 家医疗 AI 公司，提供智能肺结节 筛查、乳腺癌预测、肿瘤靶区勾画等 AI 医疗服务。此外，阿里健康还与 阿里云共建 ET 医疗大脑 2.0，推动医疗 AI 的临床应用 000710.SZ 贝瑞基因 贝瑞基因通过 AI 技术显著提升了基因检测效率，将基因测试结果解读时 间从数天缩短到一天内处理几十份报告，效率提高了十几倍乃至几十倍 核心算法引擎 YiduCore 已处理超 55 亿份医疗记录，支持精准医疗和区域 健康管理。已将 DeepSeek 人工智能模型整合至公司自主研发的“AI 医 疗大脑”YiduCore 300288.SZ 朗玛信息 升级“39AI 医生大脑”为具备慢思考能力的医学大模型，显著降低疾病 误诊率。公司还通过“39AI 全科医生”小程序提供深度分析和诊断服 务，并接入 DeepSeek-R1 671B

.......................6 （一） 整机“智能化感知决策水平”不断提升...................................6 （二） 多模态模型算法赋能“大脑”层级进步 ...................................7 （三） 小脑模型算法迭代优化，实现拟人化运动控制..........................7 （四） 世界互联网大会智库合作计划系列成果 （三）小脑模型迭代优化，实现拟人化运动控制 1.“小脑”运动控制路线：基于模式和基于学习 （二）多模态模型算法赋能“大脑”层级进步 1.大模型是机器人“大脑”最为理想的选择 2.多模态大模型技术发展呈现多元路径共存的演进趋势 人形机器人“大脑”技术以大模型为核心，提供任务交互、环境感知、 任务规划及决策控制能力。需具备四大关键能力,实时交互能力，能与人 类进行任务级交 类进行任务级交互；多模态感知能力，整合多感官信息；自主可靠决策 能力，分解复杂任务；涌现和泛化能力，在新环境执行任务。 从技术路线演进看，基于大模型的机器人“大脑”正沿着四条并 行路径向端到端智能发展。其一，LLM+VFM融合路线，最成熟方案。 以谷歌SayCan为代表，通过预训练技能的价值函数与大语言模型对齐， 将用户指令分解为可执行任务链，实现交互与规划闭环。其二，视觉- 语言模型（VL

AI率先探索人形机器人实际应用， Figure 01已在宝马美国斯帕坦堡工厂进入试点环节，还与OpenAI合作推进机器人具身智能。  计算机领域：控制与感知 控制系统负责对人形机器人的行为和运动进行规划和控制，相当于“大脑”和“小脑”，视觉则是人形机器人对外感知的主要渠道，二者共同构成人 形机器人的核心领域。机器人控制器市场目前由机器人整机厂商主导。但控制器研发门槛较高，随着规模更小、资金更少的人形机器人创业公司的增 2023年11月国家工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》明确指出 阶段发展目标，强调整机产品批量生产、产业规模化发展、深度落地各 类应用场景 国内政策 2025年 2027年  人形机器人创新体系初步建立  “大脑、小脑、脑体”等一批关键技 术取得突破，整机产品实现批量生产  培育2-3家有全球影响力的生态企业 和一批专精特新中小企业，打造2-3 个产业发展集聚区  人形机器人技术创新能力显著提升， 资料来源：人形机器人产业通，IT之家，科创板日报等，华西证券研究所  据《科创板日报》报道，华为全球具身智能产业创新中心于2024年11月15日正式开始运行，与16家企业签署合作备忘录，计划整合各部门具身智 能相关能力，共建具身智能大脑、小脑、工具链等关键根技术。华为在具身智能领域的角色定位与在智能汽车领域相似，主要提供智能化技术， 包括盘古大模型、云平台、AI芯片、柔性自动化装配/测试等，以支持合作伙伴开发更优质的机器人。例如乐聚夸父人形机器人将搭载盘古大模

育解决方案，强化学员与各类虚拟物品、复杂现象与抽象概念 的互动实操。（责任单位：省教育厅、省科技厅、省发展改革 委、省经信厅） （四）实体经济赋能行动 1.实施“元制造”融合赋能。围绕“产业大脑+未来工厂”，加 快元宇宙技术与先进制造技术的融合应用，推进‘设计—研发 —制造—销售—管理’全生命周期和全要素虚实共生，构建可 视、可管、可预测的数字孪生工厂。打造研发设计、生产优化、 设 、康复护理、 体育运动解决方案，推动健康理念由“事后治疗”向“事前预防” 转变。（责任单位：省卫生健康委、省发展改革委、省科技厅、 省经信厅） 3.集成“元城市”综合应用。强化元宇宙对城市大脑的赋能 提升作用，构建虚拟空间和现实世界全面连接和高度协同的数 字孪生城市，提升厘米级空间计算、多场景大规模用户实时交 互能力，形成城市可视化管理解决方案。加快元宇宙在未来社 区、数字乡村等

器人正朝着更高 性能、更强适应性的方向爆发式发展。电驱动、液压驱动以及人工肌 肉和气动技术在人形机器人上的应用将会保持较长时间探索，融合眼 －手－足，结合智能芯片、智能算法，构建形成类人“超级大脑”， 形成机器人元宇宙，未来人形机器人将广泛应用于工业生产、社会服 务、救援救灾等领域。伴随着人形机器人的多场景实地应用，为确保 机器人能够在多样化环境中安全、高效地运行，安全测评的需求愈发 动机器人完成精确、稳定的动作； 灵巧手——作为精细操作的关键部件，对结构设计、反馈系统和 尺寸规格要求极高； 芯片——主要涵盖 CPU、GPU、NPU 等计算芯片和各类控制芯片， 是机器人执行复杂算法和智能决策的“大脑”； 动力模块——包括电池、充电装置等，为整机提供可靠的能量支 持。 目前，人形机器人核心零部件的国产化程度整体处于中等水平。 部分关键零部件如无框力矩电机、T 型丝杠、滚珠丝杠和视觉传感器件 目前人形机器人尚未在下游终端应用领域实现规模化商业落地， 且部分核心零部件的应用仍未得到充分验证，全球人形机器人供应链 28 仍处于持续构建阶段。然而，随着创新体系的逐步建立以及关键技术 如“大脑、小脑、肢体”的持续突破，未来有望形成高效可靠的人形 机器人产业链和供应链。人形机器人不仅能够将人类从繁重和危险的 劳动中解放出来，提升企业经济价值，还能满足人类情感沟通需求。 随着技术进步和

个简单的“+AI”过程，而是一场深刻 的“AI 原生”化重构。其核心在于，智能体能够深入行业机理，将海量数据、专业知识与物理模型 郑志明 深度融合，形成具有感知、分析、决策和行动能力的行业级“大脑”与“神经系统”，从而极大提 升产业运行的效率、韧性与创新活力。这种赋能是一个复杂的系统性问题，需要技术专家与领域专 家深度协作，共同破解行业特有的复杂性挑战。 尤为重要的是，《智能世界 2035》中“Token 智能体发展的综合 底座。预计到 2035 年，网络将需要支撑 90 亿人口拥有 9,000 亿智能体，通信容量将增长 100 倍。 与此同时，算力需求将激增 10 万倍，催生出全新的范式，如模仿大脑高效能的神经形态处理器与 量子处理器等。存储将迈入尧字节时代，让数据“觉醒”，为持续学习提供有形资源。云边协同共 生将推动 AI 民主化，而能源领域的突破，特别是高密度电池和可持续发电，将消除认知和实现之间 年，医疗不仅治病，更拓展了人 类能力的边界。这一转变源于人机协同、脑机 硅基医疗让生命更蓬勃 42 接口和仿生增强等技术突破。新一代高带宽、 低侵入的脑机接口能够实时读取和回写神经信 号，使大脑直接控制义肢或外部设备：在康复 中心，截瘫患者借助接口驱动智能义肢重新站 立行走；在诊所，失明老人依靠电子视网膜重 获部分视力；在康复训练中，中风患者通过意 念操控机械臂完成动作，促进神经重建。医疗

更贴近人类实际思维 Google 第一阶段：模型规模增大，融合的任务更多 2017-2022 年初 演进动力 : 训练语料 & 模型容量更大 Switch Transformer 1.6 万亿参数（人类大脑皮层参数 10 万亿） 大模型演进过程 1950 图灵《电脑会思考吗？》提出“机器思维“概念； 72 年后， ChatGPT 成为离图灵测试最近的机器人。 第二阶段：利用人工标注引导生成 2021

风控系统建设，加速集团化、智能化风险管控，IT 数字 化管理平台助力流程标准化实施与管理模式转型，获得 两化融合AA级、DCMM3级和CMMI3级等行业权威认证。 （4）在技术创新方面，东方证券以“东方大脑” 人工智能平台为核心阵地，逐步形成“技术创新 + 场景 拓展 + 体系搭建”三位一体的智能化转型驱动力，构建 六大核心应用场景的 AI 能力矩阵，走出一条独具特色 的数智化转型之路。 未 一、获奖案例特征：技术、场景与生态 的三重突破 三、未来展望：数字风控与金融生态的 深度融合 二、行业核心趋势：智能化、自动化与 生态化 3. 生态协同构建可信风控环境 1. 前沿技术赋能，打造“智能风控大脑” 2. 场景化风控覆盖全生命周期 智控未来：数字风控引领金融行业安全新航向 ——数字风控优秀案例奖概述 扫码查看获奖案例 72 在金融行业数智化浪潮中，客户体验升级、服务效 率提升与 陪练、自动化表单 / 抽奖等）。 深度结合业务场景，设计智能体协同矩阵，实现智能体 间高效协作，赋能实际业务自动化。 战略聚焦：“AI 策略大脑”: 将原有的“双中台” 能力（数据中台、营销中台）与 AI 底层能力融合升级， 形成统一的“AI 策略大脑”产品体系。利用 AI 技术， 在金融行业特定的数据标注、分析挖掘、模型训练及应 用场景上实现深度垂直化，提供更智能、更精准的决策 支持和自动化运营能力。