企业大脑 .A I 赋能低空经济解决方案 White Paper on AI Empowering Low Altitude Economy 01 中国低空经济现状与趋 势 02 / 低空经济企业面临的挑 战 03 低空经济企业数智化 实践 04 / 企业大脑 .A I 赋能 低空经济 目录 CO NTENTS 低空经济是以科技创新为引领 ，以各种有人驾驶和无人驾驶航空器的各 通用航空是低空经济的主体产业 ，无人机产业将是未来低空经济的主 导 产业 ，两者结合的城市空中 交 通 UAM 是 发 展 热 点 ， eVTOL 则 是 UAM 的主流形式。 企业大脑 .A I 赋能低空经济白皮 书 White Paper on AI Empowering Low Altitude Economy 低空经济的概念及发展意 义 2024 年 3 月 27 系统运 行 的通用要求，包括运营人要求和运行要求 2024 年底 ，国家发改委牵头成立低空经济发展司，标志着中国低空经济进入系统性规划阶段，一系列政策红利将推动低空经济快速发展。 企业大脑 .A I 赋能低空经济白皮 书 White Paper on AI Empowering Low Altitude Economy 低空经济的政策支 持 海低空经济作为新兴的融合经济形态

学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 知识管理与应急大脑 龚 晶 1 黄 欢 2，* （1. 暨南大学 公共管理学院/应急管理学院，广州 510632；2. 暨南大学 党委政治保卫部/人民武装部，广州 510632） Applications of 统智能化水平的局限，提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式，在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑，从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升。 关键词 大语言模型，智慧应急，知识管理，应急大脑 引用格式 龚晶，黄欢. 基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 [J]. 指挥与控制学报，2025，11（2）：217-224 DOI 10.20278/j.jc2 融合和创新，预示着知识生产方式正在经历一场深 刻的变革，将引领我们进入了一个人机协作的知识 生产新模式 [7-8]。 1.1 知识获取 1.1.1 联结主义学习 大语言模型的知识获取基于联结主义的学习观 点，该观点认为智能源于大脑神经元的物理结构和 复杂的网络连接，是由大量如神经元的简单元素通 过非线性相互作用产生的集体行为结果，智能行为 的模拟可以通过构建大量简单计算单元组成的大规 模 网 络 ，并 不 断 调 整 网 络

大小脑协同 端到端 8 具身模型的最新进展：代表性新工作 端到端VLA (2024.10) 大小脑 hi robot (2025.02) 混合 (2025.04) 大脑-小脑 端到端VLA 端测SDK （2025.03） 具身大脑 端到端VLA 9 具身大模型离实用还有差距 2023及之前 2025 及之后 2024 大模型 大数据 基本能力 单任务 单本体 单场景 多任务 单本体 Hand-Eye Coordination Robotic Arm 感知 操作 导航 不好用 不易用 不通用 需要“ 聪明 ”的大脑大模型和 跨本体的大小脑协作框架， 实现跨本体、跨场景、可泛化的具身智能 10 模型能力弱, 未达到具身智能的 “ChatGPT时刻” 大脑、小脑、本体 适配难度高 一个模型只适用于 一种本体 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com）,由用户Id:349461下载 模块化：大小脑协同框架赋予具身智能体模块化优势，具备可扩展架构、高效开发 与强适应性三大特性 可泛化：基于VLM开发的大脑具备丰富的多模态认知能力，且不受小脑模型的影响 可解释：决策过程更加透明，提升人机协同效率 大小脑模型协同框架 是当前实现具身智能体更易落地的技术路线 11 传统多模态大模型能够作为“大脑”？ n 传统VLMs在具身智能场景（长程闭环操作、时空智能等）中面临严峻挑战 以‘把锅放到抽屉

大数据应用 农业保险大数据应用 公众大数据应用 畜牧大数据应用 政务大数据应用 质量安全大数据应用 科教大数据应用 产业规划与咨询 补贴服务平台 产业生态集聚 交易服务体系 信用服务体系 农业数字大脑 云基础服务 计算 存储 网络 安全 数据库 人工智能 乡村治理 乡村政务管理平台 乡村人居环境管理平台 物联网平台 区块链平台 AI 平台 安全防护 服务 Elements 智慧应用 Smart APPs  便民服务  专题应用  精细化管理 农业“数字大脑” 农业数字大脑  预测预警  应急指挥  产业调控  智能决策 产业云图 数据中台 物联网平台 大数据中心 AI 平台 区块链平台 农业数字大脑 - 能力服务链 业务数据 1 业务服务 1 业务服务 2 政务服务 业务数据 1 业务数据 2 业务服务 高标准农田管理 • 人居环境管理 ... 技术链 • 支付能力 • 结算能力 • 签章能力 • 人脸识别能力 • 移动支撑能力 • 门户能力 ... 农业数字大脑 - 数据中台 -- 提供多样化历经实践的数据处理平台 … … 委办局 农业企业 合作社 物联网 遥感、 GIS 涉农数据资产 数 据 架 构 数据分类 数据采集 数据分析挖掘 模型管理

深度学习是一种以 人工神经网路为架构，对数据进行表征学习的技术。表征学习的目标 是从大规模数据中学习，以寻求更好的表示方法并建立更好的模型。 该方法来自神经科学，类似于从最基本的单元上模拟人类大脑的运行 机制。深度学习算法的突破，计算能力的大幅提升，海量数据的积累， 共同促成本轮人工智能技术的进步。 目前已有数种深度学习算法，如深度神经网络、卷积神经网络和 循环神经网络等，被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等 业等的协作配合，研发应用的周期相对较长。 与此同时，大量的复杂场景需要综合使用人工智能的不同核心环 节，才能确保良好的赋能效果，比如共享出行、出行即服务、智慧座 舱、智能驾驶/远程驾驶、智慧公交、智慧高速、智慧停车、城市交 通大脑等。相较单一场景，综合应用场景的技术复杂度最高，受国家 和民众的关注度也最高，一旦解决方案成熟，其释放的经济社会效益 也最大。受限于多种因素，目前此类应用还处在商业落地的早期。 二、人工智能在交通领域的业务应用现状 L4 和 L5 级自动驾驶技术。 人工智能在交通领域业务应用白皮书 10 括路网流量预测、交通信息发布、交通信号灯控制等应用。综合类应 用包括近年来关注度非常高的智慧停车和城市交通大脑等。 4. 交通规划 人工智能在交通规划中的应用主要指在综合使用政务数据、互联 网数据、运营数据、物联网数据等的基础上，通过人工智能算法对交 通与土地相关性进行量化分析，并对交通资源进行优化配置。

DeepSeek 系列专题线上公开课（第二季） 从大模型、智能体到复杂 AI 应用系统的构 建 —— 以产业大脑为例 肖俊 浙江大学计算机学科与技术学院人工智能研究所 2025 03 杭州 • 大模型推理能力快速提 升 • 推理模型和思维链 (CoT) • 智能体是什么？ • 四链融合产业大脑案例 提纲 大模型推理能力快速提升 开始模仿人 脑进行大量 数据的标记 和训练 神经网络 (Brain) 的眼 (Observation) 和手 (Tools) 2. 通过智能体 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 小结三： 四链融合产业大脑案例 如何精准科学地识别并批量形成具有战略意义的 " 卡脖子 " 问题清单 ， 是我国实 现关 键核心技术突破要解决的首要任务 ，直接影响国家产业安全战略决策与创新资 源配置 制高点 关键芯片 应用实例：市域四链融合决策应用实践 特色 创新 特色 创新 术建设中国视谷产业大脑，驱动政府、园区、企业、人才等多元创新主体共谋产业发展 产业集群四链融合决策应用实践：中国视谷产业大脑 围绕“政府精准治理、产业生态培育、企业创新服务”的需求，运用知识计算、大数据等技 产业集群四链融合决策应用实践：萧山机器人产业大脑 以夯实基础、高效上线、打造亮点为任务，以机器人产业面临的问题为导向，基于萧山机器人产业发展基础和规

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

算 法库，提升了大模型在工业场景下的精度。目前已在工业设计 与研 发、柔性装配与数字孪生等细分场景落地应用。 目前，基于天智工业大模型形成的企业智能中台已集成至卡奥斯 BaaS 工业大脑，工业企业通过部署工业大脑即可构建一套智能化 转 型所需的平台底座。 信息来源：企业专家访谈、网络公开信息等，由易观分析收集整理 海 尔卡 奥 斯 以 “ 大 连 接 、 大 数 据 、 大 模 型 ” 为 COSMOPlat 工 业 互 联 网 平 台 ， 深 度 赋 能 工 业 场 景 ， 实 现 对 工 业 领 域 的 群 体 智 能 决 策 。 其 中 “ 卡 奥 斯 BaaS 工 业 大脑 ” 、 “ 天 智 工 业 大 模 型 ” 致 力 于 降 低 人 工 智 能 作 为 生 产 要 素 的 使 用 门 槛 及 成 本 ， 实 现 人 工 智 能 以 自 动 化 、 自 适 应 的 AGV 严传感器 工业交换机 提 像 头 工业内窥镜 当 其 他 案例：海尔卡奥斯 AI 工业大脑赋能智能制造全链场 景 基于现代数据堆栈将数据持续汇聚、工业知识持续沉淀，并整合工 业数据算法分析优化，利用 AI 挖掘数据隐含关系、隐性知识，广 泛 应用于供应链优化、工业控制、产能分析等场景。