服务和科技的化学反应将催生出新客服体系，新服务形态 要求服务部门与新技术融合变革，实现数字经济时代的服务价值链。 未来新客服 - 数字时代的价值链突 围 重构价值链 用户 价值 用户链接 DT 驱动 创造 价值 产品 传递 价值 服务 载体价值的大幅提升 价值传递的载体 互联网式的减法 新客服特征 2 全链路数据 （用户声音与产品 / 业务场景的结合） 助力企业 转型互联网 服务预测 • 实时智能调度 • DT 工作台 • 智能质检 • 自学习知识供应链 • 场景式培训平台 • 全链路监控仪表盘 服务数据驱动的 决策能力 • 用户体验驱动产品决策 • 实时舆情监控 / 预警 • 服务用户调研支撑商业决 策 蚂蚁新客服实践： FIELD 场 FIELD ：领域，场地；白话一点就是 “接地气” 个 案例：体验数据驱动产品决策 从体验问题定位 推动优化的全链路 仅需 10 分 钟 I 焦点之四：服务数据驱动的决策能 力 声音 & 反馈 • 触点地图 • 行为关联 • 算法模型 筛选 & 发现 • 数据看板 • 押宝机制 监测 & 运营 • 体验平台 • 体验播报 改善 & 落地 • 画像平台 • 分析工具 分析 & 定位 ：服务数据驱动的决策能力 蚂蚁金服体验管理大图

国标分类/信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技 术服务业/软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术 服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2025 头豹 2 智能软件研发：算力与场景双驱动，智能软件研发进入“平台+服 务”融合新阶段 头豹词条报告系列 饶立杰、饶立杰RLJ 2025-07-11 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 进入了一个全新的大众市场时代，推动了软件技术的普及与应用。 高速发展期 2001-01-01~2021-01-01 2001年，来自极限编程、Scrum、DSDM、自适应软件开发、水晶方法、特征驱动开发、实效编程等领域的17位软件开发领域的教授 和推动者共同签署了《敏捷软件开发宣言》。 2005年，中国上网用户总数达1.11亿，其中宽带上网用户激增至6430万，这一数据标 志着中国互联网用户规模跃升至全新高度。 上海宝信软件股份有限公司 北京超图软件股份有限公司 东华软件股份公司 金蝶软件（中国）有限公司 邦正科技股份有限公司 科大讯飞股份有限公司 渠道端及终端客户 应用与服务 渠道端 上游分析 数据存储需求的增长正驱动存储技术的革新。 预计到2030年，全球每年数据增量将达到惊人的1YB，其中约50ZB的数据具备存储价值。与2020年相比，数据量将激增23倍，预计未 来十年的年复合增长率将逼近40%。面对如此

5%时代，储蓄 险竞争力愈显》 2023-06-09 3. 《专属商业养老保险迎常态化经营， 个人养老金有望快速增长》 2023-05- 27 看好丰富数据积累及应用场景驱动下，保险 +AI 大模型的受益机会 核心观点 ❖ 垂直领域大模型或成细分领域公司 AIGC 发力方向，金融领域已率先 落地。垂直 AI 大模型专注于特定的行业、领域或场景，且能够依托行业数据 ............. 20 内容目录 图表目录 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 4 行业专题报告/证券研究报告 图 11. AI 坐席驱动产品销售规模 ............................................................................................ 大模型落地的商业化场景与现实基础 政策层面，金融科技政策持续推出，为保险机构 AI 大模型的发展提供了良好的 政策环境。近年来，国务院、央行、银保监会、中保协等部门/协会不断推出推动 保险等金融机构数字化转型的政策措施，驱动保险科技快速发展。今年 2 月，中 共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，明确指出在金融等重点领 域，加快数字技术创新应用，人工智能作为数字技术中的核心技术之一，在金融 机构的落地也有望加速进行，AIGC

这一目标的必由之路。我们的研究亦表明，这是企 业缔造长远价值的全新战略。它将是工业发展的 下一个阶段。从蒸汽机驱动的机械化时代到电力 时代，再到计算与数据分析的早期应用阶段，如今 实现自主智能供应链 我们已经步入技术能够支持自主系统的新时代。 供应链本身具备流程驱动和数据驱动的特性，使 其成为自主化AI等技术的理想应用场景。这些技 术能够以前所未有的速度和效率协调复杂的决 策，众多供应链与技术领域的领导者对此深表 实现自主智能供应链 6 我们的调研发现，通过人工监督关键流程节点 （即“人机协同”）来实现自主运营，能够显著提升 效率、敏捷性和可持续性，这对于适应动态环境中 的突发变化至关重要。 这种方法既能充分发挥AI驱动系统的强大 能力，又能保留人工监督，以进行战略决策与必要 干预。 例如，企业可以首先从财务成果入手，进而提 升运营速度、敏捷性，并优化成本。我们的受访者 预计，此举可将息税及摊销前利润提升5%、已动 towards autonomy implies a true transformation along 4 maturity steps 25% 50% 75% 完全自主化 增强型决策 自动化 人工驱动 Autonomy index Maturity scale definitions 自主化指数：0~25% 自主化指数：25%~50% 自主化指数：50%~75% 自主化指数：> 75%

AI+机器人重构化工研发范式：从实验室到工业化的效率革命 我们认为 AI+机器人大概率将带来化工行业的效率革命，尤其是类似 Deepseek 这样的顶尖 AI 工具的广泛应用，或驱动化工行业的研发和生产流程发生数量级层面的跃迁，在不久的将 来，很可能呈现“AI 驱动者胜出，迟疑者淘汰出局”的两极分化格局。传统化工研发依赖“试 错法”，周期长、成本高。如果以第一性原理为基础，一旦将人工智能（AI）和机器人技术融 合，化工 存在错误的记录， 甚至通过推理发现数据之间的逻辑关系，补充缺失的数据。比如潘锋教授团队构建了锂离子 电池正极材料知识图谱，并预测出潜在的正极材料 Li₂TiMn₃O₈。 ➢ 高通量机器人+AI 驱动的生产流程革命：成本与精度双突破 AI 可以对生产流程进行全方位的“管理”和优化。比如原材料的成分、用量，生产设备的运 行参数，环境温度、湿度等，进而通过机器强化学习结合高通量机器人实验，相比“人工试 创建制造智能解决方案，可检测装配线上从 LCD 屏幕和光学薄膜到汽车面料等所有物品的缺陷。AutoML Vision Edge 将缺陷检测准确率提 高了 6%，并将设计和训练 ML 模型的时间从七天缩短到几个小时。 ➢ AI 驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒 我们认为，在 AI+机器人时代，“白痴指数”越高的化工材料面临 AI+机器人的冲击或越严峻。 产品的成本相比制造该产品的原材料成本的比例即为马斯克提出的“白痴指数”，在

握情况， 帮助教师实时生成个性化的教学方案，确保每个学生都能享受量身定制的学习体验。医疗行业将不 再局限于“治病救人”，而是完全融入一个由 AI、数字行为建模、远程医疗和合成生物学等前沿技 术驱动的全球健康生态系统。 这份报告客观阐述了 AI 和 ICT 技术融合将如何推动变革，造福人类和社会。 Joseph Sifakis 序言 为实现上述愿景，我们仍面临诸多超越通用人工智能范畴的技术挑战。我们的目标不仅是创造 一种“能够理解、学习任何人类所能完成的智力任务的机器”，更在于让机器能够整合自身能力， 自主行动，感知现实环境，并以自适应且可靠的方式追求其目标。 智能系统的构建正在颠覆传统的系统工程，需要将基于传统 ICT 模型的开发与数据驱动的 AI 技 术相结合。我们需要通过混合解决方案构建智能系统，确保其能够基于大量已有知识做出安全高效 的决策，还能规避 AI 系统的不可解释性。 在构建智能系统时，如果需要整合一些不可信的 AI 2035》所描绘的十大技术趋势，并非孤立的技术罗列，而是构成了一个相互依存、 协同演进的复杂生态系统。从计算范式的革命（突破冯 • 诺依曼瓶颈）、存储范式的改变（数据即 智能），到网络范式的跃迁（迈向智能体互联网），其底层驱动力是一致的：即为了支撑智能体在 物理与数字融合的“镜像世界”中进行大规模、实时、可靠的交互与决策。智能体（Agent）作为 核心载体，其从执行工具到决策伙伴的演进，标志着人工智能从处理信息的工具转变为能够主动规

角，成为连接未来理想与现实生活的关键桥梁。它有望继计算机、智 能手机和新能源汽车之后，成为重塑全球经济产业格局、改变人类生 活与生产方式的又一强大驱动力，其在智能制造、家庭及商业服务、 仓储物流、特种作业等诸多领域的广泛应用潜力，彰显了作为未来科 技变革核心驱动力的巨大价值，人形机器人无疑是开启人类未来无限 可能的一把关键钥匙。 随着人形机器人技术的迅猛发展，其在国际科技舞台上的竞争愈 发激烈 我国对人形机器人的探索起步于 20 世纪 80 年代末，并且早期的 机器人研究主要集中在高校以及科研院所。自 1986 年开始，哈尔滨工 业大学先后研发出 HIT 系列机器人，HIT 机器人以电机驱动，机身共 12 个自由度，可以实现静态行走。国防科技大学于 2000 年率先自行研 制出我国具有历史意义的第一台仿人机器人“先行者”，这一阶段研 究集中在机器人关节以及简单步态控制上；21 世纪初，伴随着传感技 动作能力， 助推我国人形机器人产业步入了智能化发展阶段。同一时期，介电弹 性体、超螺旋聚合物、气动仿生肌肉等柔性材料的快速发展也带来了 人形机器人的驱动器的革新，以北工大研发的气动人工肌肉驱动器、 中国计量大学设计的一种拮抗气动肌肉驱动的人形机器人为例，实现 了膝关节角度与刚度的精确控制，将为复杂任务和交互场景提供更加 灵活和仿生的解决方案。 1.2.2 国际人形机器人发展历程 国际上对人形机器人的研究起步较早，得益于

国家洞察：关键发现、挑战与机遇 29 行业洞察：趋势与案例 65 宏观洞察：迈向可持续数智经济之路 120 行动建议 128 附录 131 序言 量化数智化发展进程 当今世界，正经历一场以人工智能为核心驱动力的 深刻变革。新一轮科技革命正在重塑全球经济格 局，并持续为数字经济的发展注入强劲动能。据预 测，到 2030 年，人工智能对全球经济的贡献将突 破 22.3 万亿美元，约占全球 GDP 的 源自两类前期指数，即十多年前开始发布的 全球联接指数（GCI）以及近几年的全球数字化指 数（GDI）。这些指数反映了从联接到数字化再到 数智化的演进过程，并且 GDII 指明了下一个前沿 领域 ：人工智能驱动的智能经济即将崛起。 在人工智能时代，数智化不仅将推动经济增长，还 将促进社会进步与环境可持续发展。因此，GDII 提供了一个全面框架，用于评估全球 90 多个国家 （合计占全球 GDP 的 差距。然而，基于必要的投资支持，以及数智化能 力为经济转型创造的有利经济条件，数智化转型同 样为发展中国家提供了一条实现经济追赶的途径。 通过为低收入群体和数字发展滞后地区提供网络连 接，借助人工智能驱动的翻译应用和虚拟导师，可 以有效提升当地教育水平。在医疗领域，医疗应用 及远程医疗服务将为偏远地区带来便利。因此，各 国政府应优先制定政策，促进投资、鼓励创新、保 障市场竞争，并确保可以合理成本获得频谱资源，