Rights Reserved. 人形机器人产业链出海现状（上游零部件） 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 & 控），通常以硬件/装备制造为传统业务，具备一定的市场力基 础（工业场景及生产数据）。未来能否“破局”关键之一在于 能否突破软性实力（大脑决策层AI与泛化） 软件型企业，产品力决策操作 AI算法/互联网/科研高校背景，软性实力（产品力-决策操作） 是优势，但对硬件机械、实际工况场景的理解相对短板。潜在 “破局点”在于加强与硬件/全栈企业联合开发，贴近场景 全栈型企业，综合实力 掌握着充足的资源、供应链号召力，在全行业中通常具备较强 全栈型企业，稳中求进 商业化元年的关键“破局者”。 掌握着充足的研发资源、资金池，供应链资源、工程化能力、 自有场景与客户群可复用，是其穿透研发-量产-商业化的底气 Progress 2030+ 软件型企业 硬件型企业 全栈型企业 … 人形机器人企业成长曲线展望 （示意图） 2025 2027 全栈型企业较强话语权是商业化元年关键“破局者”；硬件型在技术收敛前获客户优先买单；软件型具备弯道超车的潜力。

人工智能）在央企的应用现状、应用趋 势，竞争环境等，为行业进入者提供全景式的分析和洞察。 本报告以国资委下属 100 家央企为研究锚点，即能精准把握国内 AI 赋能 央企数智化转型的核心脉络，也可以为下游服务商提供清晰的破局路径。 AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 4 第一章：AI 赋能央企数智化转型发展概况 一、AI 赋能央企数智化转型政策导向 主要结论 明确将人工智能列为战略性新兴产业重点方向，要求 央企加大在新一代信息技术、AI 芯片等领域的投资 力度，同时加快 5G、人工智能、数据中心等新型基础 设施建设，促进数字经济与实体经济深度融合，推动 平台企业引领发展 布 局 AI+ 新基建 2023.7 中央企业负责人研讨班 将人工智能列为加快建设现代化产业体系的核心技 术，要求央企通过 AI 赋能传统产业升级，如推动制 造业与互联网、大数据等深度融合。鼓励央企在能源、 容，支持国产芯片、软件及算力平台自主创新，在工 业、能源等领域打造 AI 融合应用场景，如要求围绕 工业、金融、能源等重点领域，各打造 30 个以上 AI 应用标杆 AI 算 力 + 场 景 双 布 局 2024.2 中央企业人工智能专题推 进会 要求央企将 AI 发展纳入全局规划，开展“AI+专项行 动”，10 家央企签署倡议书开放 AI 应用场景，明确 央企在“AI+”行动中的核心地位。

DeepSeek 赋能政务效率提 升 DeepSeek 大模型正以“低成本、高性能、开源化 ” 的创新路径，打破技术垄 断壁垒，推动 AI 从巨头专属走向全民共享。其技术突破不仅重塑了全球 AI 竞争 格 局，更通过生态赋能为发展中国家提供了技术追赶的新机遇。 2 、技术普惠：让 AI 不再是巨头的专属工 具 DeepSeek 通过“技术穿透、数据觉醒、模式重构 ”的三重跃迁路径，其核心 价值不仅在于单点效率提升，更在于通过 知识聚库——本地知识库建设 7. 智能铸魂 —— AI Agent 构建 三、 四横三纵应对策略路径 智绘之路 ®deepseek 四横三纵七步谋， 智算筑基夯根基。 筑牢安全破瓶颈， 智识赋能启新章。 应对 DeepSeek 浪潮的策略路 径 安全筑盾 基座选型 算力赋能 智才筑基 场景深耕 知识聚库 统一行使全民所有自然资源资产所有者职责 统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职责 5 、场景深耕—— 业务痛点突 破 规划 开发 调查 保护 自然资源部门工作定位 两统 DeepSeek 被集成至规划和自然资源政务系统，用于智能问答、政策解读、公文起草、 智能校对等政务服务场景。 5 、场景深耕—— 业务痛点突 破 内蒙古、江苏、湖北、湖南、广东、广西等地不动产登记机构接入 DeepSeek ，通

AI离我们越来越近，越来越密集的“加速”信号 4 “AI”概念⾯世 1950s 2012 CNN,$⼈脸识别 Alpha, ⼤战李世⽯ 2017 2022 Chatgpt,/C端破圈 DS,$“Aha”时刻 2024 数据来源：1.(甲⼦光年智库梳理，2023年； DeepSeek-R1 • 1987-2020年之前的主导是“⼤数据、⼩算⼒、专⽤决策范式”。 • 20 RLHF 强化学习 Nvidia A100（A800） ⾼性能卡 SFT 监督微调 RDMA 解决数据处理的延迟 顶尖的AI⼈才 数⼗TB⾼质量数据 数万对⾼质量prompt 增长：破圈，两个⽉到⼀亿⽤户的速度 “创新落后”的机会成本被不断放⼤ 体验： 哎哟 不错噢 低成本，超出⽤户预期的“智能” 产品：典型的2B能⼒集合 ‰ 快速推出全家桶和云服务矩阵 市场：典型的B端商业模式 1% • 研发回报率低 研发回报下滑6 医疗⾏业⾯临前所未有的挑战 新⽣产要素在数据，“问数据，要数字” 数据来源：1. 甲⼦光年智库梳理，2023年；2医疗保障事业发展统计快报，国家医保局; 3. 《解读财务分析报告：透视公⽴医院财务状况》，医院管理论坛报，2024年12⽉; 4. 《2023年药品流通⾏业运⾏统计 分析报告》, 国家商务部; 5.求解集采制度改⾰⽬标：“降价”是集采的惟⼀考量

全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 随时面临挑战。 ➢ 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 我们认为：化工新材料研发面临“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点。类似 Deepseek 等顶尖 AI 工具有望通过以下方案突破瓶颈： 1.跨尺度建模误差控制 2025/2 石油石化 沪深300 2025年02月14日 请务必阅读报告末页的重要声明 3 / 29 行业研究|行业深度研究 正文目录 1. 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 ............... 5 1.1 跨尺度建模误差控制 .......................................... 6 1.2 ............................ 27 请务必阅读报告末页的重要声明 5 / 29 行业研究|行业深度研究 1. 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算 法的双重赋能 化工新材料研发面临“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点： 多尺度复杂性：材料的特性往往源于跨多个尺度的相互作用——从电子在量子层面 的行为到我们在宏观层

视 频领 域 的想 象 力。 · GPT-40 、 CIaude3.5 、 Gemin11.5 、 Llama3 发 布 ， 海 外 进 入“一超 多 强 ”的 竞 争 格 局 。 · 国 内 多 模 态 领 域 进 展 迅 速 ， 在 部 分 领 域 领 先 海 外 。视 频 生 成 模 型 可 灵 AI 、 海螺视频、 Vidu 、 PixVerse 等 模 的甘油磷酸头部与 Arg3.28 结 合 (Kd=2.3 nM vs LPA 的 Kd=8.4 nM) 2. 构 象 调 控 ：诱 导 TM6 向外位移 2 .7A, 破 坏 Gaq 蛋白偶联所需的构象变化，抑制下游 Rho/ROCK 通路激活 2 3. 动态稳定性： 分子动力学模拟显示结合自由能△ Gbind=-42.6 kcal/mol 结合模式的关键发现 2. 构象调控：诱导 TM6 向外位移 2.7 A, 破 坏 Gaq 蛋白偶联所需的构象变化，抑制下游 Rho/ROCK 通路激活 2 1. 双重作用机制：同时阻断 LPA 结合和 G 蛋白偶联，实现信号通路双重抑制

理和战略执行。这些是划分保险公司 优势能力的重要方向。 在评估和考察公司在技术应用方面的优势，常使用到的方法论是这个成熟度评估框架，以技术应 用维度中的AI应用为例，可以设立如下评估维度。 破：找到本质解 如何找到本质中的那个“一”，核心的思路大致如下： 规律带来的趋势 企业的优势能力 “——” AI价值创造的主战场：保险领域场景大揭秘 市场定位 1 • 评估公司 在目标市 场中的份 ►另外在公司日常运营和项目风险管控也有潜力。 3 13 本质解：面对问题领域的指导思想、底层逻辑或内心定见。 破局点：想清楚下一步行动的准确切入核心，一举撬动全 局的关键点。 放大器：让努力效果不断放大、持续加速的机制或资源。 仪表盘：对于产出结果是否达到预期的衡量与矫正。 破局点 放大器 仪表盘 本质解 保险公司在开发新的保险产品时需要收集大量数据，这些数据的汇集和统计需要耗费大量时间和

GPT-3 模型训练耗电达 128.7 万千瓦时，相当于 430 个家庭一年的用电量；而 GPT-4 的能耗预计是 前者的 3-5 倍。 与此同时，我国电力系统正经历深刻变革，新能源装机占比已突 破 50%，但消纳问题日益突出。2024 年一季度，西藏光伏利用率仅 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 2 为 68.6%，青海、甘肃等新能源大省也面临类似困境。在此背景下， 年实现算力规模超过 300EFLOPS、智能算 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 4 力占比达 35%、新建数据中心 PUE 低于 1.25 等具体目标。同月，国 家数据局等五部门出台《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全 国一体化算力网的实施意见》，首次将"算力电力协同"作为独立章节， 要求建立算力电力协同调度机制，支持算力企业参与电力市场化交易。 2024 年）》，算电协同被列为七大试点方向之一，明确要求 在国家枢纽节点和青海、新疆等能源富集区，通过“绿电聚合供应” 模式提升数据中心绿电占比，并探索算力负荷与新能源功率联合预测、 柔性控制等技术，以降低电网保障容量需求。国家能源局 2025 年 5 月发布的《新型电力系统建设第一批试点通知》进一步细化实施路径， 提出通过余热回收、光热发电协同等技术提升能源利用效率，并要求 试点项目在 2024 年 8 月后开工，2025

）连接 外部的资源和工具。 ACP 协议： 智能体通信协议 (Agent Communication Protocol) ，由 BeeAI 与 IBM 联合提出的开放标准， 用于支持在同一局部或边 缘环境中运行的 AI 智能体 之间的结构化通信、发现 和协作。 ANP 协议 ANP （ Agent Network Protocol ） 是一种专为分布式智能 体设计的 开源通信协议。 ANP 投研决策实时穿透数据迷雾，保险产品借智能触达长尾用户 。 另一方面，依托通用场景释放人力，推动服务体验从 “流程驱动” 转向 “供需适配”。其本质是以 “效率提级（降本） + 能力扩容（增效） + 模式创新（破界）” 三重推力，打破传统金融服务的供需壁垒，重构 “智能普惠、动态风控、高效运营” 新范式，成为撬动万亿金融市 场进化 的核心支点。 AI Agent 在金融领域具体应用场景示例，跨越多个场景 智能客服 27 典型行业分析【制造】——制造 AI Agent 应对复杂性的智能解决方案 工业场景复杂多变，涵盖研发、生产、质量管控等多环节，传统管理方式难以为继。 Agent 技术应运而生，成为破局关键。在研发设计阶段， Agent 助力智能选型与优化，加速智能工业设计进程；生产制造中，它支持柔性生产与智能排程，提升生产效率与灵活性；面对质量管控难题， Agent 实现设备状态监控与

混合专家系统：遇到问题自动召唤“专业团队”，比如数学题找数学专家模 块，写诗找创意模块 ⚫ 强化学习驱动：通过“试错+奖励”机制自我进化，类似游戏 AI 自学通关 2.划时代意义：中国 AI 的破局之战 DeepSeek 的诞生不仅是技术突破，更是国家战略级的里程碑： 成本革命： ⚫ 训练成本仅 558 万美元（仅为美国同类模型的 1/20） ⚫ 推理速度提升 3 倍，生成文字速度从 医疗诊断：输入症状自动关联相似病例，生成检查建议（需医生复核） ⚫ 投资分析：对比财报数据→预测企业风险→生成可视化报告 ⚫ 学术研究：自动标注论文参考文献，检测实验数据矛盾点 模块 3：联网搜索——实时情报局 数据引擎： ⚫ 抓取最新政策文件（如半小时前发布的医保新规） ⚫ 追踪社交媒体热点（分析微博热搜背后的情绪图谱） 创新用法： ⚫ 竞品监控：自动生成友商产品功能对比表 ⚫