81 4.1.2 宇信科技：基于鲲鹏原生开发金融软件，让金融信息处理更高效 83 4.2 电信 86 4.2.1 浩瀚深度：鲲鹏原生赋能 DPI 采集系统，网络数据可视化处理更加高效 86 4.2.2 恒安嘉新：基于鲲鹏原生开发安全采集分析平台，保障企业信息系统安全稳定运行 89 4.3 政府 91 4.3.1 超图软件：基于鲲鹏原生开发地理信息系统，让自燃资源评估更高效 广州海颐：基于鲲鹏原生开发高性能、高可靠电力系统软件，加速电网数字化转型 95 4.4.2 国能信控：基于鲲鹏原生开发新能源计算平台，为电力系统提供高效算力支撑 97 4.5 医疗 99 4.5.1 卫宁健康：基于鲲鹏原生开发新一代医疗信息系统WiNEX，让医疗服务更便利 99 4.5.2 东华软件：构建鲲鹏原生医疗经营管理系统，让医院运作更有序 101 4.6 水平软件 103 4.6.1 1 星环科技：基于鲲鹏原生大数据基础软件，让企业数据流转更快捷 103 4.6.2 深信服：联合鲲鹏共同推进企业级分布式存储EDS原生开发创新实践，让数据管理更可靠 105 01 鲲鹏原生开发的 机遇和挑战 鲲鹏计算产业聚焦计算架构创新和开源基础软件的研发，致力于推动鲲鹏生态发展。 通过战略性、长期性的研发投入，吸纳全球计算产业的优秀人才和先进技术，持续 推进全栈计算技术的创新发展，加

无框力矩电机、谐波减速器等国产化优势品牌进“T链”；短板环节近3年加速突破-空心杯电机、行星滚柱丝杠、六维力传感器等2025有望破40% 3 部件 硬件Bom价值量占比 2025E 应用部位 头部企业技术成熟度（TRL） AI/软件 导航 NA - 操纵 NA - 交互 NA - 电机 无框力矩电机 ~12% 直线 & 旋转关节 空心杯电机 ~6% 手 执行器 行星滚柱丝杠 ~15% 直线关节 滑动梯形丝杠 ~3% 规模：数十台 × 设计：SOP设计未冻结 ✓ 产品：商品机 ✓ 产线：量产线 ✓ 规模：百台~千台 ✓ 设计：SOP设计冻结 ✓ 交付：部分商业化交付 硬件型企业 全栈能力型企业 软件型企业 2025 头部企业小批量测试 2027 2026 行业小批量产元年 2030 行业商业化元年 2026 2025Q4 头部企业小批量产 2027 标杆企业商业化冲刺 M2里程碑预测 盘点全球典型企业2025量产进程，全栈型、硬件型企业相对领先，头部进入百台~千台阶段； 软件型企业略缓，个别头部企业进入小批量试制阶段。 11 Source: M2研究分析；量产/商业化进程、场景信息基于企业公开信息/视频及行业专家访谈所得，最新进展持续更新中；转载引用内容请标明来源 已公布 规划中 软件型企业 硬件型企业 全栈型企业 典型企业 企业/产品概况 形态 双足 双足 双足

Spring Cloud平台服务，从1到 N拓展VS Code Java工具包以及开源软件和微软云计算平台Azure的集成 (如Spring、Kubernetes、Ansible、FreeBSD)等。 研发经理： 职业生涯始于英特尔，担任开发者后晋升为研发经理，负责Linux驱动和开 源虚拟化软件开发。 开源软件的爱好者： 在2016-2018年担任FreeBSD基金会董事。 ” 讲师简介 束。 • 产品关注长期的市场价值，需要持续优化和更新，以满足用户持续变化的需求。 产出(Output) vs. 成果(Outcome) • 产出(Output)指项目或产品的直接可交付成果，如软件系统功能、代码、文档等。 这是团队的直接工作结果。 • 成果(Outcome)关注交付后的影响效果，如提升的业务指标、用户体验、带来的商 业价值等。这是交付作用的最终体现。 一次性交付 持续输出客户价值 束。 • 产品关注长期的市场价值，需要持续优化和更新，以满足用户持续变化的需求。 产出(Output) vs. 成果(Outcome) • 产出(Output)指项目或产品的直接可交付成果，如软件系统功能、代码、文档等。 这是团队的直接工作结果。 • 成果(Outcome)关注交付后的影响效果，如提升的业务指标、用户体验、带来的商 业价值等。这是交付作用的最终体现。 一次性交付 持续输出客户价值

一方面，国产数字化升级正在通过底层技术的自主创新，为人工智能 和数字化转型提供坚实基础：国产云基础设施，为智能计算提供算力 保障，国产操作系统、数据库和中间件，支持AI训练、推理和部署， 全栈国产软件生态，确保数据安全和系统可控，为智能应用提供可靠 环境；另一方面，国产数字化升级正通过与政府、金融、企事业单位 发展所需的数字化转型高度协同，显著提升各领域的效率，这包括了 流程智能化、资源协 择。拥抱国产数字化升级，既是企业降本增效的理性之选，更是迈向 高质量智能化发展的关键一步。 近年来，以腾讯为代表的一批中国科技企业围绕国产数据库、操作系 统、大数据平台等基础软件不断开拓创新，构建完整的国产生态链， 为数字经济提供安全可靠的基础软件支撑。在产业落地方面，融合创 新正从党政、金融等典型领域，向电力、交通、医疗等各大关键行业 以及其他领域加速渗透，涌现出一批成功实践，并正在进入规模化复 制阶段。 国产数字化升级标杆实践报告 05 - 随着DeepSeek引爆全民AI热情，2025年被普遍认为是AI应用的爆发年。人工智能的快速发展，不仅对计算硬件体系提出了更严峻 的效能挑战，也对底层软件平台的资源调度能力形成了考验，同时还要求具备更强的大模型架构设计与生态应用能力。面对当前人工 智能大模型迅猛发展所带来的计算资源需求急剧攀升以及人工智能技术的跨越式进步，为了在激烈的市场竞争中赢得优势并保障关键

药监局技术器械审评中心《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点及相关说明》  旨在为相应医疗器械软件的注册申报提供专业建议。该文件主要介绍了深度学习技术带来的监管挑战以及相应的审批要点说明。  文件从深度学习技术的特点和风险出发，对医疗器械软件的全生命周期管理方法进行了考虑，并制定了相应的软件技术审评要求。该文件的目 的是帮助医疗器械企业了解审批要求，加快软件注册审批的进程，保证医疗器械软件的质量和安全性，促进医疗器械行业的健康发展。 在优化医疗器械重点任务的标准体系内容时，其中的第三项任务是要加快推进医用机器人、人工智能、有源植入物、医用软件、5G+工业互 联网以及多技术融合等新兴领域的共性技术研究和标准制定工作。 2021.7.8 药监局《关于发布人工智能医用软件产品分类界定指导原则的通告》  加强对人工智能医疗软件类产品的监管管理，促进该产业的高质量发展。该指导原则对人工智能软件进行了定义，并提出了管理属性的确定与 管理类别的界定指导。 2022 影像主要功能实现图谱 资料来源：艾瑞咨询，西南证券整理 AI医疗影像产品广泛应用于医技科室，包括超声影像、放射影像和病理影像等领域。AI医疗影像辅助诊疗软件集成了CV技术和深度 学习，嵌入至医技科室的医疗器械设备中，以实现各种功能。这些软件的应用可帮助医生快速出具诊断结论和治疗方案。在AI医疗 影像产品中，疾病筛查和辅助诊断产品是最早应用和竞争最激烈的品类，而辅助治疗类产品的进展较慢。因此，开发辅助诊断和为

以及行业企业需加强协作，推动跨界融合，解决技术与市场的问题， 确保产业健康有序地发展。 2.1.3 产业链分析 2.1.3.1 总体情况 人形机器人上游产业链涵盖零部件和基础软件供应，包括电机、 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。 企业在全球产业中树立技术标杆，提升国际话语权和市场竞争力。 2)基础软件 随着人形机器人技术的不断发展，其构型以及感知、控制、决策 等能力日益复杂，基础软件体系也经历了从简单到复杂、从低级到高 级的演变。 23 图 7 基础软件发展历程 人形机器人基础软件逐渐涵盖了操作系统、核心算法、大模型及 仿真软件等多个方面，且各环节的标准化已成为推动产业发展的关键。 目前，操作系统的国产化程度中等，国际上以 ChatGPT、PaLM-E）同台竞技；仿 真软件的国产化程度正在逐步提高，国外软件如 Gazebo 和 MATLAB 等 在仿真领域被广泛应用，而国内则正在加大力度发展自研仿真工具， 并推动其标准化与推广。通过建立统一的建模规范、仿真精度和接口 标准，国内仿真软件逐渐具备更高的适配性，推动数字孪生系统的发 24 展。 未来，应加快基础软件的标准化进程，通过制定接口标准、算法 评估标

在优化医疗器械重点任务的标准体系内容时，其中的第三项任务是要加快推进医用机器人、人工智能、有源植入物、医用软件、5G+工业互 联网以及多技术融合等新兴领域的共性技术研究和标准制定工作。 2021.7.8 药监局《关于发布人工智能医用软件产品分类界定指导原则的通告》  加强对人工智能医疗软件类产品的监管管理，促进该产业的高质量发展。该指导原则对人工智能软件进行了定义，并提出了管理属性的确定 与管理类别的界定指导。 2022 影像主要功能实现图谱 资料来源：艾瑞咨询，西南证券整理 AI医疗影像产品广泛应用于医技科室，包括超声影像、放射影像和病理影像等领域。AI医疗影像辅助诊疗软件集成了CV技术和深度 学习，嵌入至医技科室的医疗器械设备中，以实现各种功能。这些软件的应用可帮助医生快速出具诊断结论和治疗方案。在AI医疗 影像产品中，疾病筛查和辅助诊断产品是最早应用和竞争最激烈的品类，而辅助治疗类产品的进展较慢。因此，开发辅助诊断和为 上海商汤善萃医疗科技有限公司 肺结节CT图像辅助检测软件 2024-12-23 2029-12-22 Ⅲ 国家局 上海市 国产 语坤（北京）网络科技有限公司 冠脉钙化积分辅助评估软件 2024-12-17 2029-12-16 Ⅲ 国家局 北京市 国产 长沙慧维智能医疗科技有限公司 肠息肉电子下消化道内窥镜图像辅助检测软件 2024-12-17 2029-12-16

为何成为趋势 2025 年 Gartner 供应链技术用户愿望和需求调查的洞察表明，除了功 能和满足财务目标之外，可用性是影响供应链组织选择新兴技术的两个 首要标准之一。多模式 UI 往往是供应链软件和硬件高级细分市场的默 认界面。眼动追踪、手势、语音识别和生物传感技术的创新，以及它们 在供应链解决方案中的采用，正在加速多模态 UI 的采用。 趋势基本影响  多模式 UI 的使用引起了人们的兴趣，部署表明，与现有方法相比， 更改。这导致公司维护着庞大的异构机器人队列，每个机器人都是 为特定任务而设计的，这与可以接受多种角色训练的人类不同。  多功能机器人甚至可以作为灵活的劳动力，自主适应各种任务。由 于新颖的外形和智能软件。他们可以在一天中扮演多个角色，并最 终在初始编程之外自学新任务。  多功能机器人必须在人类环境中安全运行，在非传统机器人设计的 空间内导航。这需要新颖的外形尺寸，并注重故障安全作安全，以 适应不同的环境，包括有人的环境。 代理在生态系统中自主执行决策。 趋势基本描述 代理 AI 系统有望建立 AI 代理的虚拟劳动力，这些代理可以协助、卸 载和增强人类工作或传统应用程序。代理 AI 系统承诺提供适应性更强 的软件，能够完成未在域中明确编程的各种任务，而不仅仅是那些设计 13 到软件中的任务（参见 AI 和生成式 AI 案例研究快照）。这些系统可以 根据其环境进行规划、行动和调整，以满足复杂环境中的目标，从而显 著提高 AI 对运营环境执行的潜力。这基于在

用于数据中心等计算密集领域。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 复盘英伟达的 AI 发展之 路 英伟达业务模式拟打造成类似于计算堆栈或神经网络，包含硬件、系统软件、平台软件和应用四层，公司结合芯片、系统和软件的全栈创新能力构建加 速计算平台，并且完善针对 AI 加速计算及数据中心的 GPU 、 CPU 、 DPU 三种芯片产品结构。 AI 布局方面，早在生成式 AI 变革初期就已参与并与 低 通过算法固化实现极致的性能和能效、平均性很强；功耗很低；体积小； 量产后成本最低。 前期投入成本高；研发时间长；技术风险大。 当客户处在某个特殊场景，可以为其独立设计一套专业智能 算法软件。 l 当前主流的 AI 芯片主要包括图形处理器（ GPU ）、现场可编程门阵列（ FPGA ）、专用集成电路（ ASIC ）、神经拟态芯片 （ NPU ）等。 其中， GPU 、 FPGA 年处理器出货量累计超 1 亿台， 2006 年累 计出货超 5 亿 台， 2011 年累计出货超 10 亿台。 l2006 年，公司推出用于通用 GPU （ GPGPU ）计算的 CUDA 平台。软件开发者可以通过 该平台 使用 C 语言编写 GPU 片上程序来完成复杂的计算。从 G80 开始，英伟达 GPU 体 系结构已经全面 支持通用编程， GPU 实际脱离图像处理的单一用途，成为了真正的通用

基础硬件层面，昇腾持续引领技术架构，打造领先产品，实现业界最大规模的 384 超节点产品，并 在下一代将扩展至 8192，持续领先；在基础软件层面，通过一套架构满足不同代际产品的持续演进， 同时秉承开源开放的策略，将核心计算架构 CANN、Mind 系列应用使能软件全面开源开放，同时 结合对 PyTorch 等主流框架的全面兼容和体系化工具链，旨在最大限度地降低开发门槛，加速开发 者和社区的融入。如今，昇腾 6 趋势四：AI 正迈向多模态与智能体的“复杂性”涌现 大模型技术正从单一模态向多模态融合，从简单的问答工具向具备复杂行为能力的智能体演进。 Gartner 预测到 2030 年 80% 企业软件与应用将是多模态 。多模态打通文本 / 图像 / 音频，智能体 具备目标设定—推理—规划—工具调用能力，计算从可预测的“蛮力”转向动态、异构、有状态的“认 知计算”，多模态打通文本 / 图像 / 基础设施的核心，围绕其构建的产业生态也呈现出两种截然不同但又相互竞 争的发展模式。 第一种是“垂直整合”模式。其核心战略是通过对整个技术栈——从底层的 AI 处理器芯片，到 核心的互联技术，再到上层的编程模型和软件库——端到端控制，来实现最优的性能和效率。在这 种模式中，互联协议本身是闭源的，用户面临严重的厂商锁定风险，选择和灵活性受到极大限制， 并且通常需要承担高昂的成本。 第二种是由其他芯片巨头、云