行业所验证，未来格 局仍会以有着多类型资源积累的大厂占据主要份额，创新企业可以依据特定场景深入理解而切入， 但若没有自主大模型仍然会受制于人。同时，通用大模型与教育垂类大模型的关系，正向着各司 其职、融合发展的方向持续演化，未来可能呈现出通用大模型与N个专家模型多重组合的形态。 在内容层面，基于神经网络技术的AIGC与素养发展具有天然相似的基因，企业可以发力C端小模 型从而引领行业发展； xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx 问 答 式 交 互 工具可得性提高 工具易用性提高 • 需环境和软件配置 • 人工智能专家使用 • 使用费用高昂 • 无需下载和配置 • 普通用户可使用 • 模型开源及降价 数据来源多样 模型开源及插件应用生态 用户无限创造力 连接互联网，弥补时效性短板 专有数据变为大数据，可能性无限 接受个人或企业私有数据投喂 OpenAI托管插件 教育也进入产业期。近几年大数据、云计算、算力能力提升， 大规模语言模型急速发展，2022年ChatGPT的发布更是引发了海内外LLMs的军备竞赛，2023年各类教育垂类大模型的争相发布， 打开了通向通用人工智能（AGI）之路，帮助师生大幅提升教学效率，推动大规模的因材施教逐步落地。 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 1954 1956 1960 1965 1970 1973 推理期

.......................................................................................62 5.2.1 基础通用标准................................................................................................. 所以，人形机器人在不同的应用背景下，具有不同的概念和含义。 目前，国内主流科技咨询公司对人形机器人概念的观点主要如下： 1）人形机器人是具备人类外形特征和行动能力的智能机器人，以 双腿行走的方式，通过手臂和身体的协调完成功能，基于通用型算法 和生成式 AI，具备语义理解、人机交互、自主决策等能力，并利用人 机交互实现任务理解与反馈，需要强大的感知计算与运动控制能力 （《创业邦》）； 2）人形机器人是一种仿生机器人，指形状与尺寸与人体相似，能 提出打造世界级产业集群，加快人形 机器人创新发展 上海市 《上海市促进智能机器人产业高质量创 新发展行动方案（2023—2025 年）》 2023 年 提出建设人形机器人制造业创新中 心，开发通用人形机器人原型机，打 17 造具有国际影响力的人形机器人产 品等 浙江省 《关于培育发展未来产业的指导意见》 （浙江省） 2023 年 提出发展仿生机器人，开展仿生感知 认知、生机电融等技术研究突破与系

为智能技术突破虚拟边界的关键支点。人形机器人打破传统人工智能 的"离身认知"局限，通过独特的“人形”设计，使人工智能系统能够 无缝适应人类工作与生活环境，熟练操作为人类设计的工具与设备，实 现从纯粹信息处理到与物理世界通用交互的本质跨越，为人工智能提 供了理解和改造物理世界的最佳“身体”，进而实现真正的“知行合 一”。我们将聚焦人形机器人产业发展的前瞻和最新趋势，深度洞察 这一技术的应用探索与未来图景，希望可以助力人形机器人产业的高 成，能够实现模拟人类的行走、抓握等动作。这种类似人类的形态，可 以快速融入人类社会，完成具体的任务，通用性和适应性较强。 人形机器人依据其结构与功能特性，可主要分为轮式人形机器人、 足式人形机器人以及通用人形机器人。轮式人形机器人采用轮式驱动， 搭配机器人手臂与灵巧手，兼具移动能力；足式人形机器人着重腿部 运动能力，手部主要用于平衡；通用人形机器人具备双足、双臂、双 手及各类感知和人工智能功能，有全面软硬件基础，能适应开放环境 1950年—1980年，为人形机器人的概念萌芽阶段，图灵在其论文 中提出了人工智能可能的发展方向，为机器人的概念奠定了基础。现 代机器人的雏形是1954年美国麻省理工学院创造的可预编程机械臂。 美国通用汽车1960年首次将Unimate工业机器人投入生产线进行焊接 工作。斯坦福大学、早稻田大学分别研发了首台移动机器人和可对话 的人形机器人。 1980年—2000年，进入早期探索阶段，得益于计算机硬件和传感

DeepSeek 发展突飞猛进，领跑开源大模型技术与生态， DeepSeek 模型已成为全球现象级模型。 DeepSeek( 深度求索 ) 公司成立于 2023 年 7 月，是一家致力 于实现 通用人工智能 (AGI) 的创新型科技公司。 2024 年 12 月， DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模型。据官方技术论文披露， V3 模型的总训练成本 为 557.6 万美元， AGI(Artificial General Intelligence ，通用人工智能 ) 的创新型科技公司，专注于开发先进 的大语言模型和相关技术。 DeepSeek 由知名量化资管巨头幻方量化创立，幻方量化创始人梁文峰在量化投资和高性能计算领域具有深厚的背景和丰富的经验。 l 2024 年 5 月， DeepSeek-V2 发布，成为全球最强开源通用 MoE 模型。 DeepSeek 独创 Attention 正式上线 ， 展现了 o1 没有 公开的完整思考过程。 DeepSeek VL 发 布 ， 作 为 自 然语言到多模态初探。 DeepSeek V2 发 布 ， 成 为 全 球最强开源通用 MoE 模 型。 DeepSeek Math 发 布 ， 7 B 模 型逼近 GPT-4 的数学能 力。 DeepSeek- V 3 发 布 ， 性 能 对齐海外领军闭源模 型。

生成式人工智能法律和监管的重点领域 ............................ 14 1.1 数据隐私和安全 ............................................ 14 1.2 通用数据保护条例(GDPR）（欧盟） ........................... 14 1.3 《加州消费者隐私法案》/《加州隐私权法案》(CCPA/CPRA) ...... 17 1.4 法律法规及其对人工智能开发、部署和使用影响的高层次概览。我们的目标是 确定立法滞后的领域，并寻求实际的方法部署负责任的人工智能。当前的环境 缺乏完善的立法，在解决日益复杂的人工智能功能的潜在风险方面存在差距。 这导致现有规定，如《通用数据保护条例(GDPR)》和《加州消费者隐私法案(CCPA) 》/《加州隐私权法案(CPRA)》，虽然为数据隐私提供了基础保障，但并未针 对人工智能开发的独特挑战提供具体的指导，而且不足以满足例外情况下的需 、印度的国家政策是“全民人工智能” ● 其他正在制定人工智能政策的国家（加拿 大、英国、澳大利亚） 主要地区性法规: ● 《 加州消费者隐私法案(CCPA)》 ，由《加州 隐私权法案(CPRA)》修订 ● 《通用数据保护条例(GDPR)》 国际组织：正在探索框架的有： ● 经济合作与发展组织（关于人工智能的建 议） ● 联合国教科文组织（关于人工智能伦理的 建议）。 ● 全球人工智能合作伙伴关系（GPAI）

14% ；据前瞻产业研究院 数据，中国 AI 芯片市场规模预计由 2019 年的 122 亿元增长至 2024 年的 785 亿元，对应 CAGR 达 45.11% 。 AI 芯片中 由于 GPU 通用型强，满足深度学习大量计算 的需求，因此 GPU 在训练负载中具有绝对优势。以 GPT-3 为例，在 32 位的单精度浮点数数据下，训练 阶段所需 GPU 数量为 1558 个，谷歌级应用推理阶段所 司股价呈现大幅度反弹；截至 2023 年 4 月 30 日，公司市值为 6854.00 亿美元。回顾历史， 1999 年，公司发明了图形处理器，定义了 现代计算机图形学 ； 2006 年，公司推出用于通用 GPU(GPGPU) 计算的 CUDA 平台。 自 2015 年以后，随着 AI 浪潮迅猛推进，公司业务不断多元化， 向数据中心、游戏、移动设备、 汽车电子等市场发展。公司 GPU 产品能够并行计算的性能优势满足深度学习需求，通过对 资料来源：金十数据，国信证券经济研究所整理 表：不同技术架构 AI 芯片比较 种类 定制化程度 可编辑性 算力 价格 优点 缺点 应用场景 GPU 通用型 不可编辑 中 高 通用型较强、适合大规模并行运算；设计和制造工艺成熟。 并行运算能力在推理段无法完全发挥。 高级复杂算法和通用性人工智能平台。 FPGA 半定制化 容易编辑 高 中 可通过编程灵活配置芯片架构适应算法迭代，平均性能较高；功耗较低； 开发时间较短。

规模到达临界点之后才会迅速增长 GPT-4 模型参数： 1.8 万亿参数 典型的新技能学习曲线 摘自北京大学 AI 肖睿团队团队作品 大模型参数变化三个阶段 摘自复旦大学大数据教学团队作品 智慧涌现的关键 6 通用模型（ System 1 快思考模型） 推理模型（ System 2 慢思考模型） 模型代表 Qwen2.5-Max 、 DeepSeek-V3 、 GPT-4o QwQ-Max-Preview 、 智能用数：支持复杂库表情况下的查询与分析作业，自助取数、经营分析 • 智能开发：需求助手、编码助手、测试助手、运维助手 7 大模型的 “快思”与 “慢想” = “ 通用” + “ 推理”模型 金融机构的大模型策略 ，应结合快思考 + 慢思考两种模式的模型 ，根据场景功能点对模型能力的要求 ，发挥不同模式模型的优 势 在人工智能语境下， “ 问行合一 ”是指一种高效的人机交互理念， Ope nA I 的 o 1 正 式 版 持平 ，并开源 至 1 月 30 日， 示将继续加快 原理 ，并基 于 2 0 2 3 年 1 1 月 2 9 日 推 出 670 亿参数的通用大模型 D e e pSeek L L M ，包括 7 B 和 6 7 B 的 base 及 chat 版 本 2 0 2 3 年 1 1 月 2 日 首个开源代码大模型 Deep

开发语言，编码时能够自动匹配鲲鹏加速库函数字典、智能提示、 高亮、联想字典中可以替换的库和函数。支持以下功能： » 鲲鹏应用工程：只需要在创建鲲鹏应用工程页面进行简单的输入和选择，便可以实现自动化构建鲲鹏应用工程， 包括空工程、通用计算应用工程、安全计算应用工程、高性能计算应用工程、DPAK 应用工程和数据 IO 应用工程。 » 字典管理：支持加速库函数字典管理，可线上（自动）和线下更新。 » 编程辅助：支持鲲鹏加速库函数的悬浮提示、函数搜索，支持 07 / 鲲鹏原生开发技术白皮书 鲲鹏原生开发能力介绍 鲲鹏应用工程 提供场景化的鲲鹏应用工程模板，快速辅助工程环境构建、配置检查、依赖下载、构建文件生成等。 步骤 1 创建鲲鹏应用工程（通用计算应用工程，界面截图以 VS Code 环境为例）。 图 3-2 创建工程 步骤 2 部署 SDK。 图 3-3 部署 SDK 鲲鹏原生开发技术白皮书 / 08 鲲鹏原生开发能力介绍 步骤 毕昇 JDK • GCC for openEuler 3.1.3 编译 31 / 鲲鹏原生开发技术白皮书 鲲鹏原生开发能力介绍 3.1.3.2 毕昇编译器 毕昇编译器是华为编译器实验室针对通用处理器架构构建，增强和引入了多种编译优化技术，致力于打造高性能、 高可信及易扩展的编译器工具链。 » 支持 C11、C++14/17、Fortran 语言标准，OpenMP 4.5/5.0 API

按照应用领域的不同，大模型主要可以分为L0、L1、L2三个层级 是指可以在多个领域和任务上通用 的大模型。它们利用大算力、使用 海量的开放数据与具有巨量参数的 深度学习算法，在大规模无标注数 据上进行训练，以寻找特征并发现 规律，进而形成可“举一反三”的强 大泛化能力，可在不进行微调或少 量微调的情况下完成多场景任务， 相当于AI完成了“通识教育” 通用大模型L0 是指那些针对特定行业或领域的大 模型。它们通常使用行业相关的数 行业大模型L1 是指那些针对特定任务或场景的大 模型。它们通常使用任务相关的数 据进行预训练或微调，以提高在该 任务上的性能和效果 垂直大模型L2 1.4 大模型的分类 大语言模型可以分为通用大模型和推理大模型 推理大模型的概念大规模传播应该开始于 2 0 2 4 年 9 月 份 。 2 0 2 4 年 9 月 1 2 日 ， OpenAI官方宣布了OpenAI o1推理大模 型。 分步计算） 通用的大语言模型（LLM）可能直接输出简短答案（如”180英里”） 推理模型的特点在于显式展示中间推导过程 1.4 大模型的分类 在应用方面二者各有擅长的领域，而不是简单的谁强谁弱问题 n 如果你需要完成数据分析、逻辑推理、代码生成等逻辑性较强且较为复杂的任务，请选择推理大模型 n 如果你面临创意写作、文本生成、意图识别等发散性较强且较为创意多样的任务，请选择通用大模型 特性 推理大模型

行业的爆发式发展奠定了技术基础。  软件方面，大语言模型和多模态大模型的蓬勃发展赋予人形机器人使用自然语言进行交互的能力和自主决策的能力，从而推动了人形机器人的 智能化、通用化进程。如英伟达通过GROOT项目提供通用人形机器人基础模型，降低了具身智能门槛，合作方包括1X Technologies、Agility R obotics、Apptronik、波士顿动力、Figure AI、傅利叶智能、Sanctuary Nester预测医疗健康领域人形机器人市场规模将从2024年的24亿 美元增长至2037年的137亿美元，复合年增长率约16.7%。  智能制造方面，人形机器人更能适应现有的为人准备的生产环境，还具备更强的通用性，可与工业机器人形成互补。宝马在美国斯帕坦堡工厂试点部署了 Figure 01；小鹏自研的Iron被用于组装小鹏P7+汽车的部分组件；特斯拉Optimus在工厂学会了分装电池单元，还能从故障中自主恢复；优必选工业人形 ❌传统机械臂 具身智能PIE方案的3个模块 具身智能三要素 Real-to-Sim 物体知识库 AKB-48 交互式物体感知 SAGCI-System 仿真引擎 RFUniverse 通用物体抓取 GraspNet 具身执行（Execution） Sim-to-Real 具身想象（Imagination） 具身感知 （Perception） 行动 要素1：环境 要能与环境交互