.............................16 （二） 数字人 ..................................................18 （三） 仿真业务数据 ............................................20 （四） 智能运营 ..................................... 染服务，指根据通过建模服务得到的模型进行渲染，从而得 到一个与物理实体等价的虚拟实体。仿真服务，指在建立虚 拟实体上进行各类运算，从而对实际物理实体的运行决策进 行支撑。 数据层：包含支撑服务层各类服务的各类数据，包括从 物理实体各处采集和监测的数据，以及对数据中间集和物理 实体历史数据仿真的生成孪生数据。同时，数据层能够运用 机器学习，大模型技术等 AI 技术对数据集进行各类预测及 可视化渲染能力，应用逻辑可视化渲染能力等。 2.仿真技术 工程仿真传统上一直被用于新产品设计和虚拟测试。 虚拟仿真技术（CAE）是实现工业产品及制造过程模拟仿真 与优化的核心技术，是支持工程师进行产品创新设计最重要 的工具和手段，在保证产品质量的同时能大幅度缩短产品研 5 发周期，节省产品研发成本。在数字化设计技术和虚拟仿真 技术发展和集成应用的过程中，产生了 Digital Mockup（DMU，

..........................................................................................45 2.2.8 仿真训练系统............................................................................................... 随着人形机器人技术的不断发展，其构型以及感知、控制、决策 等能力日益复杂，基础软件体系也经历了从简单到复杂、从低级到高 级的演变。 23 图 7 基础软件发展历程 人形机器人基础软件逐渐涵盖了操作系统、核心算法、大模型及 仿真软件等多个方面，且各环节的标准化已成为推动产业发展的关键。 目前，操作系统的国产化程度中等，国际上以 ROS 为代表的开源 操作系统为产业提供了通用框架，国内天鹤 OS 和 kaihongOS 等本土系 真软件的国产化程度正在逐步提高，国外软件如 Gazebo 和 MATLAB 等 在仿真领域被广泛应用，而国内则正在加大力度发展自研仿真工具， 并推动其标准化与推广。通过建立统一的建模规范、仿真精度和接口 标准，国内仿真软件逐渐具备更高的适配性，推动数字孪生系统的发 24 展。 未来，应加快基础软件的标准化进程，通过制定接口标准、算法 评估标准、数据集标准、仿真性能标准及开发工具和协议标准等，为 不同厂商和研发团

资料来源：量子位智库、浙商证券产业研究院 具身智能的数据采集可分为基于仿真环境数据和基于真是世界数据两种路线。 基于仿真环境的数据采集（Sim2Real） 基于真实世界的数据采集 Sim2Real（Simulation to Reality）—— 在仿真环境中学习技能和策略，并迁移到现实世界中。 • 优势：数据可大规模获取，成本低 • 劣势：对仿真器要求高，仿真环境与真实世界存在差 异；迁移过程中存在性能下降 单臂自由度：7 建图方式：VSLAM+激光SLAM 身高：170cm 单臂负载：3.5kg 单臂自由度：6 垂向作业空间：0-2m 传感器：7*相机+1激光雷达 产品特点 丰富工具链，可视化开发界面， 自主仿真平台支持 支持VR遥操控，高效数据采集， 多模态融合，真实环境感知 教育科研、工业物流、家庭康养、 零售药店等领域应用 具有大脑大模型，理解三维场景， 与人自然语言理解，并将长线程任 务分解，自主决策所需操作

地图定义了自动驾驶系统的运行设计域（ODD），并用 于验证系统能否在特定区域安全运行，是L2+及以上功能部署和安全保障 的关键。 离线训练数据 源 ★ ★ ★★ ★★ ★★★️ 新兴价值： 高精度、富含语义的地图数据成为训练和仿真自动驾驶算法 （尤其是BEV、占用网络等模型）的重要数据源，其价值随AI模型发展而 提升。 定位辅助 (几 何特征) ★★ ★★★️ ★★ ★★ ★ 重要性逐步下降： 早期高精定位依赖地图特征，未来多传感器融合定位 持，验证了“轻地图+重感知”混合路 线的现实需求 FSD入华的鲶鱼效应 • 英伟达、蔚来（NWM）、理想 （MindVLA）等布局‘世界模型’ • 进一步弱化静态地图依赖，但对地图作为 “先验知识库”与仿真训练数据需求提升 端到端大模型普及、世界模型兴起 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， 4D时空理解与预测 多模态融合 (训练端)： • 视觉、行为、车辆状态等 音频感知 (探索)： • 识别紧急车辆警报声 数据引擎： • 海量车队数据采集 (影子模式) • 自动化标注与仿真 Dojo超级计算机：加速端到端大模型训练 OTA持续进化：快速部署模型更新 FSD V13.2功能突破： 新增停车场直启、三点掉头、纯视觉 倒车及自动停车，提升复杂场景自主 决策。”

2021年左右，端到端自动驾驶迎来重要转折点。随着传感器配置在合理计算预算内普及，研究重点转向融合更多感知模态和先 进架构（例如Transformer），以捕捉全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 度上强化了车企的马太效应。 真实数据中，长尾场景覆盖率低。长尾场景（暴雨、积雪或施工复杂环境中事故高发区域）中，车辆的行为决策需要 高度鲁棒的模型支持，然而，这些场景在真实数据中占比极低，难以通过传统的路测覆盖全面。现有的仿真测试技术 只能生成部分场景，而针对动态交互场景（如复杂的多车协同避让）的模拟能力有限，导致验证结果难以完全反映真 实情况。因此，调整长尾场景在训练数据中的分布比例有很大的探索价值。目前的普遍解决方案是采用合成数据来模 中罕见场景的不足。同时基于生成对抗网络（GAN），包括生成多样化的行人、车辆行为模式，提升模型对复杂交通 场景的适应能力，使模型提前学习应对策略，避免实际路测中的安全隐患。同时，通过云端协同的方式，将数据合 成和仿真训练放在云端完成，车端仅需加载轻量化模型，避免占用车端算力。这种提升极端路况的表现尤其适用于 城市NOA。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图10、11：模型蒸馏技术原理 资料来源：Pyth

技术支持平台 1 2 3 3 1 4 7大平台 数字研发(研） 安环园区（环） 工艺优化(法） 1 2 3 6 7 9 1朵云 数据治理平台 N个场景 4 材料仿真(料） 8 人工智能平台 组织协同平台 5 6 区块链平台 设备运维(机） 5 组织人才(人） 1 0 先进 制造 智能制造(产） 供应链追溯(供) 数字营销(销） 智慧服务(服）

除了传统数据，融入能源场景的图像、视频等多模态数据，如利用卫星图像分析能源设施分布、利用监控 视频识别能源设备状态，结合文本数据，能让DeepSeek更全面地理解能源场景中的复杂逻辑。 4、模拟与仿真结合：将DeepSeek与能源系统模拟软件集成，利用模拟软件对能源系统的物理过程进行精确模拟，DeepSeek基于模拟 结果进行逻辑分析和决策优化，如在电力系统规划中，结合模拟软件的潮流计算结果，

reproduce or distribute. 1. 智算产业现状总览 智算中心技术体系全景图 应用场景层 ｜ • AI训练 • 实时推理 • 边缘智能 • 科学仿真 算力资源层 ｜ • 基础算力 • 智能算力GPU集群 • HPC • 边缘算力 平台调度层 ｜ • 异构资源管理 • 弹性调度系统 • 数据湖仓

化工具来提升业务效率和创新能力尤为重要。具体而言, 主要包括: (1) 智能产品创新: 通过产品研发创新体系的数字化, 提高研发效率。依 托统一的协同研发管理平台, 企业可实行敏捷开发模式,应用虚拟仿真、 AI 算法 等技术进行辅助决策,从而实现快速响应、 动态优化, 降低研发成本、提升研发 质量。例如, 企业可利用生成式 AI 进行产品的概念设计; 或者通过整合内外部 数据 (如销售数据、客户需求数据) 企业可以从以下角度探索: 是否实现了研发流程的数字化贯通? 是否搭建了统一协同的研发管理平台? 是否开始搭建或应用"产品开发智能体"等基于生成式大模型的高级自动化工具? 是否运用 AI 算法与虚拟仿真技术辅助研发? 是否建立了基于行业特点的定制化智能研发体系? 针对智能产品研发 软件, 企业可从以下角度探索: 是否形成了贯穿需求、设计、开发到测试全生命周期的数字化管理? 是否引入 "生成式代码助手" 实现了生产数据的全面整合与智能化处理, 实时监测、 预测风险、优化流程, 提升效率与质量。基于数据资产价值模型, 更进一步面 向棒纤缆产业链以及工业制造业开发了多项数据产品服务。 三是工艺过程仿真实现 AI 学习与预测分析。基于过程能力和 AI 深度学 习, 结合多种融合分析模型和算法, 自主识别光棒生产过程能力的薄弱环节, 靶向探查不稳定的生产要素, 对控制计划中识别的特性进行过程能力分析

保障算力设施平稳运行。强化算力网络保障，对重要网 络设施采用双节点、双路由配置，避免出现单点故障。加强物 理设施保护，定期开展巡查巡检，制定应急预案，提高应急处 置能力。对重要系统和数据，建立热备双活机制，应用仿真灰 度测试、混沌工程等新技术，发掘并消除软件系统潜在隐患。 专栏 6 算力安全保障行动 一是基于算力数据生产和消费需求，进行数据全生命周期 保护和管理，实现算网一体的数据高效流转和数据安全防护、计