标准设备网络 全球有数百种各具特色的设备网络——有线、无线、基于IP、非IP、全栈式、LAN、PAN、 LP-WAN、蜂窝网络、卫星网络等等，连接着数十亿台设备。这些网络在过去30年中不断发 展演变，每一种都有其令人信服的应用场景和商业模式。起初，网络的快速创新让嵌入式设 备制造商能够基于能效、覆盖范围、mesh网络技术、安全性、易用性、设备功能、成本和 产品兼容性等方面来打造差异化产品，而无需等待繁琐复杂的全行业标准化流程。然而等待 器。因此，应用可以使用相同（或相似）的消息有效负载与通过Wi-Fi、Thread、卫星或蜂 窝网络连接的IoT设备进行通信。基于IP的通信链路是实现设备连接标准化的首要条件。第 二个条件是一个应用层—同一种通用语言—同一种设备语言，用于IP网络上传输的消息有效 负载内容的标准化。 应用层安全和隐私 应用层可在任何IP网络上实现安全、私密的端到端通信。由于网络流量很容易被“窃听”， 所以应用层 载对所有已连接设备都是可见的。同样，以太网消息对于任何接入网络的设备来说也是公开 的。应用层会对设备和应用之间的消息进行加密，这样网络中的其他节点就无法读取这些消 息。HTTPS就是我们日常使用的一种应用层案例，它利用传输层安全协议（TLS）来维护互 联网流量（如网页）的安全。Matter等IoT应用层也具有相同的功能，能在任何网络（或网 络组合）上实现私密、安全的端到端通信，而且很多都和您的网络浏览器一样，采用了

入理解人工智能。为何？因为人工智能技术扩散的速度 前所未有，且仍在加快——在企业层面创造新的创新机 会，包括实现效率的新方法、经营企业核心的方式，以 及与客户互动的新商业模式。 我们将AI视为新的数字革命，因为它既是一种技术， 也是一种新的工作方式。我们相信它将在企业运营的 每个领域得到应用，并对所有相关的人和事物产生网 络效应。其影响已经显现，随着公司继续扩大AI规模 ——并将生成式AI作为变革的催化剂——它将解决新 的 学习能力。当人工智能变得通用，并且企业将其扩散到 业务中，人们将其融入他们的生活中时，它有可能成为 比它提供的新功能和能力多得多的东西。企业并不仅仅 是赋予员工力量，创造新的客户服务渠道，或自动化部 分业务运营。他们正在采用一种带有广泛通用知识的技 术，这种技术本质上是由于其学习能力而定义的，并且 他们正在 教学 这与业务的一部分有关。当人们使用它 时，他们通常是... 进一步 教授它关于它们的喜好、偏 好和需求。 InSilico 政策和治理。而且，只有采取补充措施来解决信任的认 知维度：系统是否可靠、专业，能否应对挑战并在既定 的轨道内以预期的行为行事，这些努力才能取得成功。 这对于任何具有自主性的系统都是一个关键方面，尤其 是在人工智能领域，它本质上是一种基于意图学习、成 长和行动的体系，而不一定是基于明确指令的。支持这 一方面将会 首先，企业需要加强其数字系统的网络安全和信任。好 消息是，对于系统和数据来说，建立这个新的基础并不 意味着从头开始。许多先前的技术和战略投资现在可以

标签来 包 裹推理过程，使用 和 标签来包裹最终答案。 语言一致性奖励：惩罚在推理过程中使用了多种语言的输出，鼓励模型尽可能地使用一种目 标语言进行推理，从而保证模型输出的语言风格一致性 DeepSeek-R1 Takeaways 总结 Part II 31 二者都关注 RL 的方法带来的提升， MCTS 和 PRM 没有被使用 (Reward Hacking 的考虑 ) MCTS 是一种 Structure, A* 也是 Structure, 人为加入 Inductive Bias 强求 LLM 按照结构化 先验进 行思考可能会限制模型的能力； PRM 容易被 Reward Hacking 39 Kimi K1.5 中 Long2Short 方法指的是将长文本 CoT 模型的知识迁移到短文本 CoT 模型，本质上是一种「蒸 馏」， 不过目标和策略更多样，不仅要性能，还要 token 效率；更多地关注对教师模型推理策略的学习，而不仅 是输出。 S1 模型通过少成本获得超过 o1-preview 的表现：

AI，具备语义理解、人机交互、自主决策等能力，并利用人 机交互实现任务理解与反馈，需要强大的感知计算与运动控制能力 （《创业邦》）； 2）人形机器人是一种仿生机器人，指形状与尺寸与人体相似，能 够模仿人类运动、表情、互动与动作的机器人，并具有一定程度的认 知和决策智能（《高工咨询》）； 3）人形机器人是一种模仿人类外形的机器人，除具备人形和模拟 人类动作外还兼具智慧化和可交互性等特点。 人形机器人主要包含三 大核心技术 部 特征的人形和运动特征的双足直立行走，而没有强调智力特征。从目 前人形机器人的发展状态来看，这是有一定道理的，否则将会把人形 机器人的范畴压缩过窄。 此外，在关于人形机器人的众多观点中，有一种颇具代表性的看 法，即认为人形机器人应当是：外观、行动与人类相似，具有部分或 全部人类特征的机器人。人类特征包括躯干、头、肢体、语言、动作 和智力等。而该观点争议较大的地方是“具有部分或全部人类特征的 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

人工智能的使用有潜力加速实现可持续发展目标，但如果分布不均且缺 乏伦理监督和透明度，其扩散可能会加剧现有的不平等。报告分析了在 从开发到采用的所有阶段所需的必要要求和政策，以促进可持续发展的 包容性技术进步。 这需要一种多维和基于证据的方法。为此，确定了三个关键杠杆点—— 基础设施、数据和技能，提供了一个广泛的社会经济视角，并突出了构 建有弹性的基础设施和促进包容性和可持续工业化和创新的需求。 v Rebeca 能治理的需求，以引导人工智能走向包容性和公平的发展，强调了国际 合作的重要性。 版权所有 © Adobe Stock vi 本报告探讨了五个核心主题： 第七章 第七章 人工智能是历史上第一种能够自主做出决策和产生想法的技术。这使得 它与传统技术区分开来，并挑战了技术中立的观点。人工智能的快速发 展也超过了政府有效应对的能力。2025年科技与创新报告旨在引导政策 制定者穿越复杂的AI景观 来源：《2023年欧盟工业研发投资排行榜》（联合研究中心，2023年）。 全球前100大企业研发投资占比，按国家分布；（百分比） 图3 美国 美国 中国 德国 日本 大韩民国 瑞士 英国 作为一种通用技术，人工智能与其他技术相互作用，正在改变研究和创新的方式，在各 个活动领域有着广泛的应用。人工智能为企业和国家提供了显著的增长机会，并有助于 实现可持续发展目标。然而，它也带来了各种风险和伦理问题。决策者需要更多地了解

推产业转型升级、赋能我国科技创新、满足人民美好生活和实 现社会高效能治理具有重要意义。 2. 计算力（Computational Power，CP） 是数据中心服务器对数据处理并实现结果输出的一种能 力，是衡量数据中心计算能力的一个综合指标，包含通用计算 能力、超级计算能力和智能计算能力。常用计量单位是每秒执 行的浮点运算次数（FLOPS，1EFLOPS=10^18 FLOPS），数值 比、碳排放因子、排放量，进行 CO2 当量转换，获得碳排放总 量，单位是 kg。 PIT—数据中心中 IT 设备耗电，单位为 kWh。 18. 源网荷储 是一种包含“电源、电网、负荷、储能”整体解决方案的 运营模式，是数据中心实现碳中和的一种重要方式，能够提高 电网安全运行水平，可解决清洁能源消纳过程中电网波动性等 问题。 18 附件 2 算力基础设施高质量发展指标 序号 指标 2023

端到端发展进入加速期，基于 规则长期护航 1 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图1：端到端与模块化自动驾驶 资料来源：电动车公社，国元证券研究所 4 端到端的定义：基于数据驱动的深度学习 在广义语境中，端到端是一种研发范式，指在一个任务中，从输入端到输出端，中间不经过任何其他处理环节，由 一个模型完整实现输入到输出的全过程。在智能驾驶领域，端到端架构是指车辆将传感器采集的信息直接输入统 一的深度学习神经网 、 高效地处理信息并作出反应。业内典型代表为特斯拉、Momenta、理想等。这种架构取消了模块划分，减少信息损 失的同时，对数据标注的需求也更少，同时具有更强的泛化性。从模块化端到端到一体化端到端是一种相对平滑 的过渡形式。随着算法优化，技术将逐步向一体化端到端或端到端+多模态大模型的冗余双系统架构演进。 感知“端到端”： 当前的主流感知算法路线 模块化“端到端”： 决策规划控制模块升级“端到端”并且两模块间的的数据传递 局上下文和关键特征，例如TransFuser及其变体。这些设计结合对仿真环境的深入理解， 使模型在CARLA基准测试中显著提升性能。 为提高自主系统的可解释性和安全性，一种解决方案是引入各种辅助模块以更好地监督学习过程，另一种则采取注意力可视化。 2023-2024年，研究重点聚焦生成安全关键数据、预训练策略学习的基础模型或骨干网络，推动感知与规划模块的端到端整合。 同时，更具挑战性的CARLAv2和nuPlan基准测试也被引入。

提高企业数字人才相关知识和技能水平，开展数字化大规模培训和发展的易于使用的通用 参考模型。它提供了企业数字化相关角色所需要的 6 大专业能力域、67 个能力项及对应 的水平等级组成的集成能力视图。每一种能力的呈现都是一致的，67 个能力项中的每一 项均有一个能力卡，卡中列示一些必要的要素，包括所属能力域、能力项名称和通用描述、 能力水平级别，以及需要具备的知识和技能示例。 维度一（6 大专业能力域） ， 已经明确了国家推进数字化的目标和决心。 2020 年因疫情的出现注定是一个重大的转折点。世界范围内的环境、经济等越发低迷和 萎缩，造成企业方订单取消、停工、裁员等，再一次促使企业不得不寻求一种新的出路、转型 或者变革的内生动力。在此情形下，数字化的优势就愈加明显，加速企业数字化转型的步伐、 推进其进程，对数字化人才的迫切需求变得更加明显。 企业数字化转型，归根结底是要解决企业效益问题，数字化人才的培养因此要紧密结合一 度看待问题，提升全局意识。  赋能企业： 帮助企业提升决策效率、降低项目风险、促进跨部门协作和优化资源配置， 增强企业的市场竞争力。  国际证书： 掌握一种架构方法（TOGAF®）掌握一种架构语言（ArchiMate）掌握一种 架构工具（Archi），并顺利通过 TOGAF 考试获得证书。 三、培训模式及实施架构 协会对中培伟业的公开课方案非常认可，培训大纲参考标准化课程，并为学员提供电子版

亿元，到 2030 年中国工业机器人产业规模 将增长至 1052.6 亿元。  服务机器人将针对更深层的需求精准开发产品服务。近年来 中国服务机器人产品品类和实用性不断提升，但目前更多为 一种人类的“辅助工具”执行简单任务，2023 年中国服务机 器人产业规模为 253.2 亿元。“十五五”时期，中国服务机器 人将针对用户更深层的需求精准开发产品和服务，持续提升 智能化水平、着力开发生态集成、持续提升自主品牌影响力， 的协调控制、 动态任务分配和协调路径规划已经较为成熟，已经在仓储物流系 统、无人机群等领域开展应用。“十五五”时期，该技术将进一 步升级，从“由一个大脑统一指挥”逐步向群体智能发展，即形 成一种去中心化、自组织、群策群力的统一行动的能力，该技术 的发展将使机器人能够进一步深入复杂多变的场景，执行应急救 7 援、野外勘探等任务。 仿生机器人已成为创新焦点，“十五五”时期有望规模化应

， 而判别器则变得越来越擅长识别真伪。这个过程最终导致生 成器能够产生高质量的假数据。 （2） 变分自编码（Variational AutoEncoder，VAE） 变分自编码器（VAE）是一种基于概率的生成模型，它 通过学习输入数据的潜在表示来生成新的数据。VAE 的核心 组成包括两个主要部分：编码器（Encoder）和解码器 （Decoder）。 编码器：VAE 的编码器负责将输入数据映射到一个潜在 Radio-Frequency Identification，射频识别）是一种利用无线电波进行自动 8 识别和跟踪标签附着物体的技术，对物品更主动、更精准地 感知和管理。计算机视觉，以摄像机为常见载体，能感知物 理世界并能获取丰富的信息，在日常生活中已得到普遍地使 用，即使恶劣环境，已有基于太阳能发电、无线网络回传、 自动补光的高端摄像机。声波雷达又是一种高效且普遍的感 知技术，特别适用于对移动、变化的事物通过声波的测量和 术将为金融机构获客营销、提升客户体验提供新的解决方 案。获客方面，在面对流量红利逐渐削弱和元宇宙蓬勃发展 的大背景下，围绕“数字孪生场景、虚拟场景和虚拟数字人” 打造的创意玩法和个性化互动方式，已经成为一种新兴的获 客渠道。作为新消费经济浪潮下的产物，以智能人机交互， 虚拟形象的驱动技术以及未来感十足的场景为代表的数字 化技术将会成为流量增长的“良药”。营销方面，金融机构 可以利用数字孪生技术创建具备足够历史数据和其他客户