车企知识维护成本低 通过文档解析和切片，减轻客户的知识整理成本 汽车手册复杂，知识 冷启动慢 需要跟传统机器人结合大模型增强，传统机器人无法回答时， 大模型对汽车专业词汇精准理解回复 传统机器人不智能， 应答效果差 客户诉求 产品示例 人工校验入库 在售前/售后服务领域：腾讯乐享帮助打造一站式智慧售前/服务社区 乐享讲好品牌故事，传播好企业文化，让工业企业和零售户感受到有规则，有公平，有信心

务数据模拟可以在系统开发中模拟造数，满足历史业务数据 缺失情况下的系统需求开发，辅助缺少数据支撑的创新业务 场景系统开发。 在模型开发方面，在模型样本获取难度大的情况下，通 过基于数字孪生技术的仿真业务数据对真实业务数据进行 模拟，可以支持机器学习模型无样本或少样本冷启动。 在测试模拟方面，通过基于数字孪生技术的仿真业务数 据可以生成测试数据及案例，辅助大规模批量人工造数，提 升系统开发中数据测试效率。 构获取客户的抵押物数据和经营情况更加及时，将风险降到 最低。 （四）数字孪生与虚拟现实的结合为金融带来了新机遇 通过结合这两项技术，金融机构能够利用 XR 和元宇宙 简化产品开发策略，为团队提供尝试不同设计的机会，并创 造更具沉浸感的员工培训和入职体验。同时，企业可以通过 AR/VR 技术和数字孪生提供更有效的客户体验，利用这些技 术监控产品和系统的运行状况，并远程协助客户解决问题。 40 （五）安全意识提升 案，在此过程中，金融业务数字孪生场景落地、系统开发、 测试及 AI 算法模型构建过程中均需要采集实际业务数据支 撑，由于金融领域数据安全及隐私保护要求极为严格，存在 业务数据无法直接使用，造数成本较高，数据脱敏不彻底易 存在信息泄露等问题，为系统开发、测试及数据挖掘等工作 带来诸多不便。 2.解决方案 中电金信通过整合内部各项资源，将解决业务数据仿真 模拟为目标，组建数据孪生实验室，通过将机器学习、深度

Rights Reserved. 人形机器人 VS 新能源汽车制造场景适配逻辑 人形机器人将作为新质生产力，替代低效人工、协同工业机器人/AGV等自动化设备，优先落地人工参与度高的半柔性工序（如电池制 造、总装），优先胜任的工种具备四类特征（半柔性、短链步骤、物料标准、高频重复），如搬运、质检、工站衔接、基础组装 12 新能源汽车制造 五大工序 人形机器人 适配工种 搬运类 质检类 工站衔接类 。 • 现阶段多胜任质检类，搬运类，工站衔接类工作，三类工作相对基础，分布于各个工序的某一具体步骤中。 • 未来将向上下游逐步拓展。基础组装类主要分布于汽车总装线，能够完成的任务 车 身 制 造 电 池 组 装 汽 车 总 装 • 演进逻辑：非主要替代工序，可替代任务相对零散。 • 工作类型：质检类，搬运类，工站衔接类任务 • 工作任务： • 质检类：在来料检验，冲压质量检查，焊 2022年 推出首款原型机器人Figure 01：Figure AI 由 Brett Adcock 创立，推出了 Figure 01 的原型，具备基本的 人形设计，能初步模拟人类动作，初期目标是解决制 造业和物流行业的劳动力短缺。 2022年5月 A轮融资：公司从Parkway Venture Capital领投的投资者 处筹集了7000万美元 2024年1月 与宝马合作：Figure AI 与 BMW

并将其作为推动智能化转型的重要手段。 1.3 数字经济迎多重政策利好, 驱动数字中国发展提质提速 国家层面陆续发布数字经济相关政策 相继提出 "壮大数字经济" 、"打 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 4 造数字经济新优势" 、 "加快数字化发展, 建设数字中国" 、 "促进数字经 济发展, 加强数字中国建设整体布局" 。2024 年 3 月, 数字经济再次被写 入政府工作报告中,并有了更具体的发展路径和目标 系统导入 MES, 全部 需要手动输入, 不仅速度慢, 且容易出错。为此, 企业在 MES 系统与沃太能源 既有数字化系统之间作了大量适配, 如今系统间的数据已经实现自动打通, 在 工厂内部实现了智造一体化信息流。 其次, 在质量管理方面, 依托 MES 系统落地 AI 抽检体系、Q-hold 质量 冻结、过程巡检和测试设备集成等措施, 沃太能源实现了质量数据的实时采集 和自动反馈。系统还通过标签管理和 MES 系统会基于自身在智造过程中的质量管理经验, 通过 AI 抽检算法, 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 48 为客户提供抽检型号、抽检数量等建议, 大幅提升了客户产品合格率。 第三, 在精益制造方面, MES 系统也为客户带来了显著改善。以往沃太能 源物料系统与制造系统互相独立, 备料计划往往依靠经验, 容易出现物料的堆 积或缺货情况。而依托自身数十年先进智造实践与数据打通, MES

领先、应用广阔，拥有一批机器人本体制造和零部件元器件 龙头企业，并积累了雄厚的生态配套资源。预计“十五五” 时期，广东将凭借强大的研发制造积累和生态配套支撑，加 力育强龙头企业，进一步扩大机器人产业规模优势，加快打 造具有国际竞争力的机器人产业集群。  江苏：领军企业汇聚，“十五五”时期有望在多个领域达到全 球领先水平。近年来江苏机器人产业发展势头迅猛，在机器 人零部件元器件、工业机器人、服务机器人等多个细分领域

难度大，占比均为 5%。近年来，随着设备标准化和自动化程度的提 高，各类搬运、测量、焊接机器人及其他生产设备实现互联互通，并 通过统一的控制平台和模型算法开展协作，为产线和研发的智能化创 造了基础条件，但是由于前期投入大、回报周期长，目前这两类场景 14 的探索主要集中在部分高科技行业的龙头企业。 此类场景“机器人+人工智能”主要是“多智能体+协同优化模型” 模式，AI 应用的主 化 能力上得到了显著提升。目前，双方研发进程已经打通了人形机器人 数据收集、云端训练、部署推理的工作流程，形成了系列工具链。华 为云与乐聚的合作围绕“盘古具身智能大模型+人形机器人”，在制 造业、家庭典型场景下机器人泛化能力的提升进行了市场调研、测试 开发和场景验证，为打造通用场景的人形机器人展开了联合创新。 在制造场景下，华为云与乐聚团队深入亨通线缆车间一线展开调 研，针对工业企业

显示屏：京东方、深天马、华星光电 玻璃：蓝思科技、伯恩光学、比亚迪电子 金属：比亚迪电子、长盈精密、领益智造 替 代 程 度 资料来源：国泰君安证券研究 1.5 64 电子行业2019年春季投资策略 产业升级，功能材料国产替代已经开始 胶带 屏蔽材料 导热材料 磁性材料 防水材料 … 模切厂商：领益智造、迈锐集团等 零组件/EMS厂商：富士康、立讯精密等 下游 下游 国产电子材料步入加速替代期： 驶领域涌现出一批新兴车企，大多从智能电动车起步。公开数据显示， 蔚来汽车、威马汽车、车和家、FMC、爱驰汽车、零跑汽车的融资金额已累计超226亿元。 优势 劣势 传 统 车 企 传统车企掌握着造车的传 统工艺，在技术发展方面 获得了多项专利技术。 成本和时间压力巨大：传统车企为了保证自己品牌的竞 争力，必须出具备自动驾驶功能的汽车。但其作为盈利 组织，需要考虑投入产出比，不能完全以技术作为发展 更懂得消费者的喜好。 车企作为传统玩家，有些企业经历百年才能获得今天的 品牌形象，如果像科技公司一样贸然发布自动驾驶技术， 若出现问题需要承担的责任意义更重大。 传统车企能够很好地将自 动驾驶技术同造车结合起 来，更容易掌握数据。 车企作为传统型企业在面对创新时，公司内部决策机构 较复杂，决策速度较慢，有时会错失良机。 科 技 企 业 完善的软件开发、测试流 程及人才储备。 自动驾驶对互联网公司来说，最直接的问题就是如何控

5 GPT-4o 数据来源： * 仅涵盖预训练成本，不包含研发、推理、后训练、员⼯等其他成本； 2. Sputnik 时刻，指 1957 年 10 ⽉ 4 ⽇苏联抢先美国成功发射斯普特尼克 1 号⼈造卫星，是冷战中的其中⼀个重⼤事件及转 AI 的斯普特尼克时刻 被美国及其盟友列⼊各种限制 7 MLA （多头潜在注意⼒机制） • 注意⼒机制⽐作图书检索系统 • MLA 建⽴⼀个智能分类系统，不记具体

AI的斯普特尼克时刻 被美国及其盟友列⼊各种限制 数据来源：*仅涵盖预训练成本，不包含研发、推理、后训练、员⼯等其他成本；2.(Sputnik(时刻，指1957年10⽉4⽇苏联抢先美国成功发射斯普特尼克1号⼈造卫星，是冷战中的其中⼀个重⼤事件及转捩点 DeepSeek的创新突破 • 每次推理仅激活相关专家，“术业有专攻” • “专事专办、要事要办 ⼩事不办 尽量不跨组解决” • 节省42.5%训练成本

Verifiers 准确评价，从而防止泛化出 一些 reward hacking 和 superficial patterns 的行为 Long-CoT SFT 用 Prompt Engineering 造了一个高质量 LongCoT warmup dataset 包含了准确的 verified reasoning paths for both image and text inputs 涵盖了 planning Master Math Reasoning with Self-Evolved Deep Thinking https://arxiv.org/abs/2501.04519 相比于利用 MCTS 造数据，直接将 MCTS 应用于模型的训 练 可能会限制模型的思考过程？ MCTS 是一种 Structure, A* 也是 Structure, 人为加 入 Inductive Bias 强求