将赋予人们执行新任务的能力，或使现 有任务完成得更加出色。我们需要思考，随着 AI 不断普 及、涉足更多的陌生领域，会有哪些创新可能与机遇出现。 为真正了解并充分利用 AI 的潜力 ，企业应当创建符合自 身需求的 AI 认知数字大脑，彻底重塑技术在整个组织中 扮演的角色及其与员工互动的方式。AI 将颠覆数字生态 系统的设计、使用和运营方式；出任品牌的形象大使； 并通过为实体机器人注入“灵魂”，使其在物理世界中 大显身手。而当 助手），再到机器人、汽车、医疗保健等行业的广泛 应用。 4,5,6,7,8,9,10 高度先进的 AI 融入了我们生活的方 方面面，随时可用，几乎无处不在。 技术展望 2025 | AI 自主宣言 5 什么是认知数字大脑？ 认知数字大脑通过四个相互连接的层次，实现对信息的组织、处理和行动，成为企业决策和持续学习 的中枢神经系统。它支持企业的未来战略目标，例如意图式架构推动企业运营的智能化和高效化。 知识层：通过 作流程中，实现可重复性，确保解决方案能够一次创建多次复用。 概要 这才是企业领导者真正需要关注的颠覆性变革。 当前许多企业领导者可能只关注 AI 的局部应用，而 未能从全局视角认识到 AI 技术的整体变革能力。AI 正在构建“认知数字大脑”，这将彻底重塑技术在企 业运营和人们生活中所扮演的角色。 企业领导者须充分认识到，AI 最突出的特性在于 学习能力。当 AI 实现泛化并应用于企业和个人生活 中时，它的潜力远不止提供新功能和新服务。企业用

样本：N=1056，于2024年9月通过艾瑞智研平台-消费洞察数据库调研获得。 5.0 认知 态度 价值 意愿 期待 3.2 3.6 2.9 3.8 3.8 0.0 认知 态度 价值 意愿 期待 超70%的消费者对Robotaxi有所了解，消费者对于Robotaxi 的认知壁垒逐渐减轻，而对于相关服务企业的认知仍需提升； 消费者对Robotaxi产业发展表达了积极态度，技术的进步和 全性更为关注，当然，这与目前产业发展 现状相一致。五个评价维度的平均为3.46分，其中认知和价值层面的得分相对滞后。一方面，认知是一切的开始，体现出消费者对 于Robotaxi认知水平的不足影响着他们对于价值的判断；另一方面，Robotaxi企业也需要在技术、安全等层面持续提升，加强市场 教育，促进消费者的认知提升。 2024年9月，艾瑞采用RoboAccept市场接受度评估模型对于中国Robo 02，于2024年通过艾瑞调研社 区调研获得。 来源：艾瑞消费者调研。 市场机会：持续品类教育，提高渗透 加强对质感效果的消费者沟通，帮助建立品类价值认知 受整体而言，目前家装消费者对艺术涂料的认知仍很缺乏。如何提升消费者对艺术涂料品类认知，是全行业面临的共同课题。根据 此次消费者调研发现，艺术涂料消费者在选购墙面材料时，在各涂料品牌都强调环保的市场环境下，比起绿色环保无异味、易清洗 等基础

挥“智慧”和“服务”，实现信息互联互 通的关键。利用云计算、大数据等技术，整合路网静态交通设施、动态交通流和交通参与者的时空信息，并基于 GIS/ 高精地图构建完整的数字孪生平台，在此基础上提供认知、决策、仿真、评估等算法模型，是提升交通安全 和效率的关键。 构建多应用多层次服务体系 公众出行服务是智慧公路建设的最终目的，公众出行信息服务水平更是衡量智能交通现代化程度的重要标志。 服务 系统。考虑称谓的全球适用性，本白皮书中所指的智慧公路涵盖开展智慧化交通建设的高速公路、普通公路和城市 道路三大类。 世界范围内对于智慧公路内涵尚未形成共识。不同国家与组织对于智慧公路概念认知的核心集中在利用前沿 技术与设备和公路需求进行适配，对公路信息进行感知、分析，实现动态管理与高水平服务方面。整体来讲，智 慧公路可以包含三层内涵，即空间连通、信息互通、要素融通。 智慧公路技术白皮书 感知，到路网认知，最终达到智慧路网来分步实施。第一阶段重点关注路网监测感知体系建设，在重点路段、桥 隧边坡、收费站、服务区等通过视频、雷视拟合、健康监测、气象传感等技术手段实现交通流、结构状态、机电 设备等数字化。第二阶段应引入 AI、大数据、云平台等技术，实现路网监测感知由看得见升级到看得懂，能够基 于监测感知实现事件识别、态势研判、交通预测等路网认知。第三阶段要基于路网感知、认知体系打造公路“建设、

饮用水安全意识方面存在显著差距，下沉市场健康认知水平有限，导致净水器尚 未形成稳定的刚性需求特征；（ii）低线市场用户对价格高度敏感，传统整机销售 模式较高的初期投入及后续维护成本加大了消费阻力；(iii)渠道建设及服务网络 覆盖仍不完善，难以有效支撑产品或服务的广泛推广与及时售后服务，进一步制 约市场渗透率的提升。消费结构仍处于从“非刚性需求”向“核心需求”转变的过渡 阶段，市场认知度偏低、使用习惯尚未形成，整体发展仍面临一定挑战。 现精准用户画像与高效用户管理，提升了服务的复购率及用户依赖性。当前，市 场正处于快速成长期，按收入计，2024 年中国智能净水服务行业市场规模达到 8.8 亿元。 资料来源：弗若斯特沙利文 随着用户对智能净水服务认知的持续深化，其整体渗透率有望实现显著提升。 用户对产品便捷性、智能化水平及服务品质的综合需求不断提升，为智能净水服 务的发展提供了坚实的基础。展望未来，随着 5G 和人工智能等前沿技术的广泛

通过⼤量视觉数据构建 了模拟道路交通系统的 世界模型，且可以获得 来自真实世界的反馈， 不断提升精度 • 通过⼤量视觉和其他传 感器数据构建最接近真 实世界的世界模型，覆 盖各种物理条件和环境， 有类⼈的完整认知能⼒， 可获得真实世界反馈 空间智能 空间智能概览 自动驾驶 3D⽣成 具身智能 扩展现实（XR） 世界模型 空间智能玩家图谱 26 信息来源：量⼦位智库 自动驾驶 具身智能 3D生成 XR 关于量子位智库： 量子位旗下科技创新产业链接平台。致力于提供前沿科技和技术创新领域产学研体系化研究。 面向前沿AI&计算机，生物计算，量子技术及健康医疗等领域最新技术创新进展，提供系统化报告和认知。 通过媒体、社群和线下活动，基于专题技术报道及报告、专项交流会等形式，帮助决策者更早掌握创新风向。 关于量子位： 量子位（QbitAI），专注人工智能领域及前沿科技领域的产业服务平台。 全

精细操作误差<0.1mm、8小时续航，提 升机器人实用性。 短期技术目标实现将使机器人在工业制 造、物流配送等领域应用更加广泛，满 足多样化需求。 短期技术目标 2028- 2030年实现类人环境认知图灵测 试、多机协作5台以上协同误差<5%，拓 展应用场景。 中期技术突破将推动机器人在复杂场景 如智能工厂、智慧城市等领域深度应用， 提升智能化水平。 中期技术展望 2030+脑机接口融合，神经拟态芯片普

而，这两件事件并未颠覆本报告中分析的宏观趋势 ——这正是宏观趋势的本质所在：气候变化、社会老龄化或技术创新等趋势不会失去其动力、方向或重要性。为了应对这些挑战并把握由此产生的机遇，我们对宏观 趋势的认知和理解至关重要——尤其是在寻求可持续解决方案方面。 • The 罗兰贝格趋势汇编 2050 是一项全球趋势研究 ， 由 罗兰贝格研究所 (RBI) ， 罗兰贝格的智囊团。我们的趋势汇编 2050 描述了 由于高访问差异 前期成本 生物打印和 异种移植 “打印 ” 生物零件的增材制造 医学测试或组织替代 ， 培养人类 - 动物移植的相容器官 人类认知过程的机器增强 机器人和人手的握手 自动生成说明 计算机 - 人类 接口 神经系统的新治疗方法 障碍; 增强认知 和扩展的感知 增强之间的张力 和非增强个人 ； 新的网络 / 生物漏洞 生物制造 生物设计和生产增强或高度 指定材料、药品和食品 增加滥用的可能性 如图像识别 (2015 年实现) ， 基本 阅读理解 (2017) 、视觉推理 (2020) 和自然语言推理 (202 1) • 尽管如此, 人工智能仍落后于人类能力的某些领域 ； 这 些包括更复杂的 认知任务 ， 如 视觉常识推理 and 以竞争标准解决高级 数学问题。 尽管 AI 尚未达到人类竞争水平数学的基准 ， 但它 超过大多数人 ， 因为这个基线 代表专业的数学知识 技术与创新 • AI

样性以及地理数据的不完备 性等关键问题。 以“模型+知识”智能驱动的AI CITY不是简单地在城市叠加技术元素，而是以AI为核心，融合联 接、计算、云、区块链等新一代信息技术，构建从感知智能到认知智能的全新技术体系，直接通过 由AI驱动的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动，打造数据驱动、具有深度学习能力 的城市级一体化智能协同体系，将推动城市走向更高效、更可持续、更有温度的新时代。 续进化，上下文窗口长度不断扩展，知识密度增强，带动专业大模型持续创新，在金融、医疗、教育、零售、能源等 多个行业实现初步应用，提供更加精准、高效的解决方案。 多模态大模型推动人工智能从单一感知向全场景认知跃迁 大模型发展已经进入多模态融合阶段，多模态大模型融合了多种感知途径与表达形态，能够同时处理文本、图 像、语音等多种数据，并进行深度语义理解和交叉模态处理，是实现通用智能的重要路径。大模型从早期简单的子任 升级，改变未来数字发展的底层逻辑，通过“大模型+知识库”的方式重构传统数字化应用、赋能千行百业。 03 AI CITY 发展研究报告 AI Agent成为人机交互和产业应用的关键载体 AI Agent依托大模型在感知、认知、推理等方面的优势能力，结合智能体工具调用、智能体工作流、智能体人机 交互等方式，可以更好实现意图理解、任务分解、任务规划并完成具体任务，有效解决了大模型“有脑无手”的问 题。随着行业对AI应用

场，难以提升效益，具体表现如下： 配煤方案优化能力弱，没积累、没模型、没改进 配煤方案及数据积累的问题：纸面化、个人化是普遍现象，导致关联散乱、脉络不清、缺 乏连续性。 配煤方案制定基于人为认知的问题：分析模型、比对模型、预期模型都没有构建，导致工 作过程没有自动化、智能化要素。 配煤方案评价机制缺失的问题：没有评价或评价不能数字化，就没有改进依据，时常另起 炉灶，导致此项工作效率低下。 化、智能化趋势日渐清晰。 洗选企业经济效益认知向社会效益认知跃迁带来的认知层次提升 目前行业内对配煤专家系统研究不够、投入不足、应用不深的原因在于认知不足，实践案 例多停留在试验阶段或为了智能化而智能化建设，部分是因为当前系统普遍存在原煤配比 值稳定性差、对人工经验依赖性较强、难以满足配煤现场生产需求等问题，更深层原因是 行业内对系统价值认知不足。应看到多煤层复杂煤质配洗入选已成为我国洗煤厂智能化建 智能矿山与信息安全协同发展所遇到的问题 • 无人化、少人化的智能矿山，让本就缺乏专业安全人员的矿山安全更加岌岌可危。矿山 信息安全管理、信息安全应用和常态化信息化安全防护，应当逐步提升到作为智能化矿 山建设的重要基石的认知高度。 • 有些传统矿山企业之前只关注矿山生产，而忽视了矿山信息安全防护，在国家智能化矿 山建设指导中为缓解这一问题，特意增加了智能化矿山等级保护的技术建设要求。伴随 着国家不断完善网络安全法

了数字设计不可或缺的部分。参数化与生成式设计可以将人工智能算法引入建 筑形态或结构体系的自动化生成，从而加快方案比选并优化设计结果。基于 VR/AR 技术的可视化漫游，可提升决策人员对设计方案的空间认知与准确评估。 3. 协同设计平台 由于涉及专业庞杂，需要协同设计平台将所有专业的模型和数据进行整合， 形成云端化、标准化与轻量化的协同环境。平台能够统一管理参与数字设计的 所有角色及其操 统化方法进行。内部环境分析 首先需进行全面的数据资产盘点，梳理各类设计文档、施工记录、运维数据等资产情 况；其次进行数据流图绘制，识别各部门间数据流转的断点和冲突点；最后评估员工 对数据治理的认知与技能现状，发现能力短板。外部环境分析则需构建法规监测体系， 定期更新建筑行业数据合规要求；同时进行市场分析，了解竞争对手数据应用案例及 效果；还需关注技术趋势，评估新兴技术如区块链、数字孪生对建筑数据治理的潜在 （一）认识数字化转型的战略意义 在当前数字化浪潮席卷之下，建筑行业正处于深刻变革的关键时期，数字化转型 已成为企业谋求生存与发展的核心战略选择。然而，当下众多建筑企业的高层管理人 员对数字化转型的认知尚停留在较为浅层次的技术层面，未能充分领悟其对企业运营 模式、管理架构、决策机制以及商业模式创新等方面的深远影响和重塑作用。 实际上，数字化转型对于建筑企业而言，蕴含着巨大的价值和机遇。在运营管理