2025全球人形机器人企业能力画像 [人形机器人整机企业能力评估模型2.0] M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 目录 2 1. 出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展 电气设备/3C For Roundtable M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 反观中国企业出海，如何构建本地化能力——REGAL Model 深度出海/本地化的本质：基于资源、生态、公司治理的全面本地化，构建敏捷的组织，从而构建稳固的本地化根基 6 Governance 治理 Ecosystem 生态 Resources Localization Agility 敏捷组织 REGAL Model *REGAL，象征权威与高贵，寓意企业在Resource, Ecosystem, Governance, Agility方面具备卓越能力，最终获得深度Localization本地化的成功 销售与市场 本地化 生产组装 本地化 供应链 本地化 产品研发 本地化 公司治理 本地化 Step 1 Step 2 Step 3

华为混合云现代化运维体系 核心能力及最佳实践 政企而言，IT架构建设作为组织战略目标实现和业务创新发展的核心引擎，是一项战略 性、系统性工程，然而IT架构的建设往往不会一蹴而就，而是会随着技术革新逐渐引入 新的平台、新的产品和技术。因此，政企IT架构的发展演进进程中普遍存在不同架构、不同代 际、不同厂商平台并存的情况。运维人员需要全面了解不同平台的部署、升级、维护等操作，这 台运维经验，以及服务数千家政企客户的数字化转型实践，持续积累面向现代化的核心运维能 力，并沉淀构筑了一套全面构建稳定可靠的现代化运维能力的路径和方法。通过运维现代化核心 能力，期望能够帮助政企客户从传统架构运维到云化架构运维转型，以数字化和智能化为驱动， 构筑混合云现代化运维新体验。 其中，运维体系作为混合云运维能力建设的基础性、系统性工程，面临着对技术、组织、制度需 进行系统性重构的巨大挑战，其核心在于通过数智化的运维体系实现“效益”、“效能”、“效 率”、“效果”的最大化。 效益：指经济效益，包括可盈利或其他与盈利相关的要素。运维要以效益为目标，对准业务价 值匹配业务发展和架构演进，实施运维改进和提升。 效能：指服务能力，是支撑运维活动顺利进行并达到预期效果和效率的保障。在运维活动中不 断提升服务能力，包括对新技术的掌握、新的工具的使用等，及时应对新技术架构的挑战。 效率：指在运维活动中，得到的结果与所使用的资源之间的关系。在运维工作中，要不断提升 作业效率，用更少的资源交付更好的结果。

..1 5 成熟度等级 ...........................................................................2 6 能力域 ...............................................................................3 7 成熟度要求 .... 。 其 中 ， 注 日 期 的 引 用 文 件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于 本文件。 GB/T 36073—2018 数据管理能力成熟度评估模型 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 数字化技术 digital technology 数字化转型过程中用到的信息技术及其组合。 注：包括但不限于云计 assessment domain 用于开展数字化转型成熟度评估的能力域或能力子域集合。 [来源：GB/T39117—2020,3.1, 有修改] 4 模型框架 数 字 化 转 型 成 熟 度 模 型 框 架 见 图 1 , 模 型 框 架 由 成 熟 度 等 级 、 能 力 域 和 成 熟 度 要 求 描 述 ， 其 中 能 力 域由能力子域构成。 2 GB/T 43439—2023

RY 目录 02 安全 GPT 能力介 绍 03 部署形态与展望 01 安全困境 网络边界安全能力 企业一般都会划分了多个网络区域，如总部办公大楼、运维管 理中心、居家 / 出差等远程办公区域、分支机构、各地办事处等 边界处，通常已部署防火墙、网络入侵检测、 WAF 、流量探针 等边界防护等安全能力 办公 / 计算环境安全能力 针对办公终端或数据中心的计算 针对办公终端或数据中心的计算 / 存储等环境，通常已部署了终 端 / 主机防病毒、防火墙、网络入侵检测、流量探针、上网行 为 审计等能力，核心资源如数据库，还会考虑数据库防护、操 作 审计以及数据备份等机制 通信网络安全能力 主要针对外部网络接入， 通常已部署 IPSEC/SSL VPN 等技术， 实现网络接入与业务访问的安全控制， 保障网络数据传输的机 密性和完整性 EDR/CWPP 数据存储 / 分析计算 /… … 数 据库 防 护 安全 流 量探 针 FW/IPS/IDS 运维管理安全能力 通常会部署了防火墙、态势感知、安全漏洞扫描 / 基线核查、运 维堡垒机、日志审计管理、上网行为审计等安全能力 安全建设基础相对完备， 能力的聚合和运营将成为关键 AV/ EPP/EDR 上 网 行 为 审 计 安 全 流 量 探 针 FW/

和智能终端产生的数据 » 数据传输 ：光纤、4G/5G 网络、骨干基础设施 以及 IPv6 部署的传输和联接质量 » 数据处理与存储 ：数据计算和存储基础设施及 相关能力，包括云投资、人工智能 Token 消耗 以及业务连续性能力 » 数据应用 ：企业数字化、人工智能应用、电子 商务和数字政府服务等多个领域的数据使用 » 数字能源 ：支持数字系统的可持续能源基础设 施，包括可再生能源投资和绿色发电的经济效率 初创企业、开源贡献者以及在线社区参与度的 人才与创新生态 我们希望向政策制定者传递以下明确信息 ：数据和 智能正在成为决定国家竞争力的关键因素。在基础 设施、人才和数字化技术应用领域，敢于投资的国 家将有能力挖掘新的增长机会，在全球智能经济中 赢得一席之地。犹豫不决的国家可能将面临落后风 险，不仅会失去经济发展动力，也难以获得数智化 带来的更广泛的社会利益。 我衷心希望这份 GDII 报告中的洞察能启发全球领 部署至今已超过五年时间，5G 独 立组网和 5G-Advanced 已成为推动智能联接新时 代的核心技术。 联接作为数智化转型的技术基础，通过满足时延、 速度和网络能力的要求，支持云智融合、大规模物 联网和边缘计算，将联接能力延伸至终端设备或网 络边缘，实现本地智能。 联接在数智化中发挥以下两大关键作用。首先，在 企业层面，85% 的企业认为 5G 对其数智化转型具 有“非常重要”或“极其重要”的推动作用。联接

架构和安全、合规等标准的完善 数据来源： OpenAI ，公开资料、甲子光年智库总结整理 2025 年， AI Agent 风口已至：基础能力成熟，推动 AI 迈向新阶 段 L3 智能体 —— 目前阶段 能思考，还可以采取行动的 AI 系统 L1 聊天机器人 具有对话能力的 AI 来源： OpenAI 对于 AI 的分级 www.jazzyear.com 生态系统成熟度 产业生态与应用场景 近半年在推理侧实现大幅进步 AI Agent 大规模语言模型（ LLMs ） GPU 算力供 给 3 02 以“自主规划与工具使用”响应“复杂任务”要求： Agent 的核心能力——自主规划、记忆、使用工具 （网页、软件、 API ）使其天生就擅长处理需要与 外部环境交互的复杂、多步骤流程，完美解决了传 统 AI 在“流程自动化”上的短板。 jazzyear.com 任务复杂度 从“单点技能”走向“综合流程” Agent 满足市场需 求 部署模式 从“实验室”走向“生产线” 01 潜力契合 机制契合 能力契合 4 产品名称 底层模型 核心技术 自主性 多模态能力 高（网页交互） 强（视觉理解） 高（跨领域任务） 强（文本、图像、代码） 高（软件开发） 中（主要文本和代码） 中（辅助编码） 弱（主要代码处理） 高（自主执行）

域网的网络架构、网络能力及服务模式等方面提出了新的要求。中国 电信在 2024 年发布了《算力城域网白皮书》，首次提出算力城域网 概念，获得业界的广泛关注，引领了城域网络发展新方向。伴随着产 业生态与技术的发展，以及算力城域网研究与部署的深入，中国电信 推出《算力城域网白皮书（2025）》，进一步明确城域网络在面向算 力业务新场景、新需求下需具备的网络架构和关键技术能力。 本白皮书首先从 本白皮书首先从算力产业发展、宏观政策以及服务模式等角度分 析了算力发展态势，引出了算力城域网的概念；然后，针对算力业务 需求展开分析，明确了算力城域网应具备的网络能力；其次，分析了 算力城域网设计目标，阐述了算力城域网的总体架构、关键技术和设 备能力；最后，给出了算力城域网面向具体业务场景的技术方案，以 及演进路径建议。 本白皮书旨在通过对算力城域网的网络架构、关键技术、应用场 景及发展策略的探讨 需求总述......................................................................................6 3.2 网络能力需求..............................................................................7 四、算力城域网总体架构.....

Scaling 提升模型的推理能力？ ➢ 得益于纯大规模强化学习，DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 ➢ DeepSeek R1-Zero 和 R1的出现再次证明了强化学习的潜力所在： ➢ R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（SFT）； ➢ 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； ➢ 随着推 随着推理路径增长，模型表现出自我修复和启发式搜索的能力； 4 DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ 得益于强大的推理能力与长文本思考能力，DeepSeek R1在复杂任务上表现卓越，成为开源领域的又 一里程碑，标志着开源社区在与闭源大模型（如 OpenAI o1 系列）的竞争中迈出了关键性一步。 ➢ DeepSeek-R1 在数学代码任务上表现突出 ➢ Deepseek Law ➢ Post-Training 阶段，随着训练时计算量（来自RL的Training阶段）和 Test-Time 计算量 （例如Test-Time Search）的增长，模型性能（例如数学推理能力）也会随之提升 ➢ Post-Training Scaling Laws 下 训练时计算量 多了一个新的变量：Self-Play 探索时 LLM Inference 的计算量 [1] https://openai

高校专家学者、中国大地财产保险股份有限公司、众惠财产相互保险社等共同调研并撰写完成。 《报告》通过保险、法律、医疗等相关领域常规知识问题，测试大模型的基础能力，同时针对部分主要典型的应用能力设计 了保险业务场景设定及问题，以测试大模型的实际应用能力。区别于以底层专业性能指标为评测维度的大模型评测报告， 《报告》以应用场景的视角和维度进行测评，向保险行业呈现更为实用和直观的信息，更具现实层面的指导意义。 保险垂直领域大模型评测从常用的保险业务场景中抽离三大主要应用能力，细分为十大能力测试维度， 71 个评测任务。通 过 不同任务上大模型的性能表现，挖掘其基础能力的优势和特点。 产品设计 销售营销 保险领域大模型评测框架 运营管理 客户服务 办公辅助 专业知识问答 保险常识 法律知识 医疗知识 应用能力 业务场景 基础能力 多模态 文生图片 图像识别 交互性 多轮对话 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 保险常识问答能力指数 应用能力评测：保险专业知识问答 知识问答主要评测大模型的交互性、准确性等基础能力。国内外头部大模型在基础知识问答能力上的表现整体较好，国内头 部大模型基于中文语境优势，能力指数已实现超越 法律知识问答能力指数 医疗知识问答能力指数 文心一言 清华智谱 GPT- 4 ** 大模型 ** 大模型 **