字化发展红利，全面开创数字政 府建设新局面”。政务热线作为我国数字政府建设最为成功的实践之一，不仅发 挥着政民互动的“连心桥”和社会治理的“连接者”的作用，并且海量热线工单 也逐渐成为辅助政府决策、推动社会治理创新的重要数据富矿。随着人工智能技 术的快速发展，政务热线作为政府与公众沟通的重要渠道，正在经历一场智能化 变革。作为数字政府的“门脸”，政务热线进一步建设发展需要各方的通力合作， 征，表现为多条热线沟通、一个总台受理、处置多种事项，或者是一条热线沟通、 一个总台受理、处置复合事项。此外，随着大数据分析技术的成熟，政务热线数 据背后的社会价值开始得到重视，并用以发现社会问题，辅助政府科学决策。其 “用数认知、循数决策、依数施策”的特征明显地区别于信息化阶段，并演化为 政务热线系统的深层本能和基础能力。 三是智能化升级阶段。当前，人工智能在社会各领域的日益深入，对国家与 社会治理创新提供了新的 整合提炼，将社会问题系统化呈现。一方面，对数据信息进行整合和分析使政府 得以精准把握社会民众的需求。政务热线通过建立社会治理云平台，借助大模型 对群众诉求进行深入发掘和全景刻画，并将分析结果应用于政策决策上，实现了 政府资源配置与民众切实需要之间的精准匹配和有效对接。另一方面，政务热线 数智化以数据融通和智慧服务为主要特征，大模型能够促进医疗、教育等多种社 会服务平台的信息互通，同时通过对大数据等信息技术分析数据的动态演变规律，

字化发展红利，全面开创数字政 府建设新局面”。政务热线作为我国数字政府建设最为成功的实践之一，不仅发 挥着政民互动的“连心桥”和社会治理的“连接者”的作用，并且海量热线工单 也逐渐成为辅助政府决策、推动社会治理创新的重要数据富矿。随着人工智能技 术的快速发展，政务热线作为政府与公众沟通的重要渠道，正在经历一场智能化 变革。作为数字政府的“门脸”，政务热线进一步建设发展需要各方的通力合作， 征，表现为多条热线沟通、一个总台受理、处置多种事项，或者是一条热线沟通、 一个总台受理、处置复合事项。此外，随着大数据分析技术的成熟，政务热线数 据背后的社会价值开始得到重视，并用以发现社会问题，辅助政府科学决策。其 “用数认知、循数决策、依数施策”的特征明显地区别于信息化阶段，并演化为 政务热线系统的深层本能和基础能力。 三是智能化升级阶段。当前，人工智能在社会各领域的日益深入，对国家与 社会治理创新提供了新的 整合提炼，将社会问题系统化呈现。一方面，对数据信息进行整合和分析使政府 得以精准把握社会民众的需求。政务热线通过建立社会治理云平台，借助大模型 对群众诉求进行深入发掘和全景刻画，并将分析结果应用于政策决策上，实现了 政府资源配置与民众切实需要之间的精准匹配和有效对接。另一方面，政务热线 数智化以数据融通和智慧服务为主要特征，大模型能够促进医疗、教育等多种社 会服务平台的信息互通，同时通过对大数据等信息技术分析数据的动态演变规律，

...................................................................................38 2.2.4 自主任务规划与决策................................................................................................... 产业与技术现状、标准化现状与需求、产业/技术/标准图谱、标准体 系建设以及标准全生命周期管理与标准化生态构建等多个关键维度， 致力于为企业、研究机构、投资者以及政府管理部门提供坚实的技术 支撑与决策依据，助力各方深入洞察人形机器人产业发展趋势，加速 技术创新与应用场景的深度融合。 本白皮书凝聚了众多科研人员、企业精英以及行业专家的心血与 智慧，反映了大部分从业者在人形机器人标准化相关领域探索研讨的 挚的态度，欢迎各界人士，不吝指出其中的不当之处。我们期望通过 3 这样的交流与反馈，在未来能够进一步完善与优化本白皮书，使其能 精准地把握行业脉搏，切实地服务于整个人形机器人行业发展，为政 府决策提供科学依据，为企业研发提供明确导向，为市场应用提供规 范准则，为各方提供更具价值与前瞻性的指引与参考，最终共同推动 人形机器人行业向着更加稳健、高效的方向大步迈进，开启人机共融 的全新篇章。

以成事”的生存 智慧，在数字文明时代正演绎出新的战略内涵。 以大语言模型为代表的新一代 AI ，早已突破了简单的效率提升，正在为企业带来全方位 的革新动能和效益提升，涵盖客户体验优化、流程自动化、决策支持、商业模式创新等诸 多方面。未来的商业竞争，比拼的将是企业运用 AI 这一"利器"的战术与策略。 根据 IDC 2024 年 8 月对 100 家 AI 转型企业的调研，大模型正在重塑企业的运营模 的企业实现员工能力定制化提升 14% 的企业优化了员工工作体验 超过一半 (53%) 的企业加速了决策流程，减少重复劳动 超过三成 (34%) 的企业优化了工作流程整合 近一半 (46%) 的企业提升了整体工作效率 优化用户体验 57% 53% 46% 34% 32% 29% 14% 加速企业决策,减少重复劳动 提升员工效率 工作流整合,方便使用多个程序 创新产品形式/业务价值 为员工创造定制化提升 (EHR)、医学图像 (如 X 光、CT、MRI) 和医学文献等 数据，辅助医生识别疾病特征，并提供初步诊断建议，减轻医生的工作负担 临床决策支持：实时数据分析, 减少误诊漏诊 实时分析患者临床数据，结合最新的医学研究成果、临床指南及类似病例处理经 验，为医生提供临床决策支持，辅助医生减少误诊和漏诊的风险，提高医疗安全。 市场分析和趋势预测：精准洞察市场，优化营销策略 利用 AI 分析消费者行为、

传感器数量减配、性能提升 3.2.2 激光雷达市场快速增长，格局集中 3.2.3 高阶智驾需要激光雷达提供安全冗余 3.2.4 前视摄像头市场分散 3.2.5 从全量感知到按需感知的算法演进 3.3 决策层 3.3.1 域控制器构成 3.3.2 智驾域控市场逐渐走向合作定制化 3.3.3 德赛西威：高算力智驾域控行业的领军企业 3.3.4 Momenta：提供基于端到端技术架构的自动驾驶解决方案 3 的信息直接输入统 一的深度学习神经网络，经过处理后直接输出驾驶命令。深度神经网络赋予端到端模型强大的学习能力，使其能 从大量驾驶数据中自动学习复杂的驾驶模式和场景特征。 传统智驾系统的感知层、决策规划层和控制执行层之间 相互独立，信息传递容易积累误差，且智驾方案依赖于 工程师通过代码制定的规则，难以处理所有复杂场景， 边际效应随着智驾能力的提升呈现几何式骤减。与基于 规则的传统自动驾驶算法结构相比，端到端算法基于数 端到端架构的本质是深度学习的全面使用与数据驱动。根据感知模块与决策模块之间的贯通程度，可分为模块化 端到端与一体化端到端。 模块化端到端将感知模块和决策规划模块视为两个独立部分，分别使用神经网络，但模块之间仍存在人工设计的 数据接口。例如，华为乾崑ADS 3.0由GOD感知网络和PDP决策规划网络组成，GOD负责感知障碍物，PDP则根据感知 信息迅速做出决策。一体化端到端则将感知与规控模块全部打通，形成一个统一的大模型，使系统能够更直接、

和优化，执行复杂的任务；第五阶段是超级智能阶段，机器人理论上 将具备超越人类的智能水平，能够进行创新和自我意识的决策。 在工业领域，机器人的规模化应用正在从中度智能向高度智能过 渡。随着深度学习算法的优化以及多模态感知技术的融合，工业机器 人将具备更强大的感知、认知和决策能力，能够更加精准地识别复杂 环境中的物体、声音和图像，理解人类的语言和意图。同时，工业机 器人将具备更强的自主学习能力，能够根据环境变化和任务需求进行 面移动和故障诊断等功能，但不具备决策能力；而深度学习则聚焦图 像、文本和语音等复杂任务的处理，能够帮助机器人实现缺陷检测、 知识问答、人机对话等功能，具有一定的决策能力。 5 图 1 机器人与人工智能融合历程 （二）三大融合方向及其组合推动智能机器人产品涌现 1、根据不同的环节需求形成三大方向的融合应用 人工智能应用于工业机器人的感知交互、推理决策和运动控制各 个环节。在运动控制 学习探索；基于语音 交互技术的语言类模型虽然较为成熟，但是主要用于陪伴对话、教育 辅导、智能家居等服务型场景，而由于可靠性要求高、工业知识积累 6 不足等限制，尚未在工业中大规模应用。在推理决策方面，基于深度 学习、强化学习的方法，机器人可以通过训练学习数据以模仿人类， 甚至通过与操作对象或环境进行交互实现非结构性的复杂操作和自 主导航。 2、三种应用模型及其组合催生出多种功能的机器人

通过为 AI 智能体赋 予相关权限，它们可以自动执行决策、解决问题以及执行其他超出系统机器学习模型训练范围 的任务，这是大多数 AI 助手无法做到的。 另外，随着数字劳动力的发展，变革的力量牢牢掌握在员工手中。 1 这样个人得以提高生产率 并重新定义工作流程，同时挑战了传统的领导观念。 引言 AI 推动数据普及化， 重新定义决策流程。 领导者如何才能在不给企业带来风险 的情况下增强员工的自主创新能力？ 的情况下增强员工的自主创新能力？ 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 2 事实上，领导者没有时间审查每一项创新。随着智能体 AI 在组织中发挥的作用不断增强，领导 者需要下放更多决策权，才能真正加快步伐。他们仍然需要制定目标并明确前进规则，但必须 赋权团队重新思考工作流程，并用新的方式部署 AI 智能体，从而大幅度提高绩效。 在这种环境下，领导者相当于在敏捷性和安全性之间走钢丝，尽力维持韧性与风险之间的平衡。 管表示其组织仍将处于实验。 要将这一势头转化为真正的业务价值，领导者需要赋予员工权力，让他们充分利用这一触手可 及的技术。这意味着要实现决策民主化，并为员工提供成功所需的工具和培训。人才是利用 AI 制胜的秘诀，但如果没有战略性再培训、安全护栏和决策支持，仅凭人才是无法取得成功的。 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 4 本研究是 IBM 商业价值研究院 “五大趋势”

由业务专家定夺。业务专家组成评审团，定量打分与定性讨论相结合，评定场景价值度。 实践方法论 2，技术选择与整合 技术路径的选择需兼顾适配性与前瞻性。企业应当基于流程智能四层架构理论，在感知层、认知层、 决策层和执行层找到合适的技术路线。同时，流程智能化必须突破数据孤岛与流程割裂。 企业可以通过构建穿透式数据治理体系，突破数据孤岛。物理穿透层面，企业通过多模态数据中枢 整合异构数据源，形成全域数据 图谱技术建立跨域语义关联。 为破除流程割裂建立统一流程，企业需遵循闭环原则。一方面是端到端流程闭环的建立，企业通过 流程挖掘技术识别跨系统断点。另一方面是决策闭环的建立，企业通过引入实时数据驱动的分析引 擎，实现“感知-认知-决策-执行”的闭环。 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 10 关键成功要素 1，战略对齐 流程智能化必须纳入企业战略级议程 业务指标，并基于流程价值贡献度模型明确资源投入优先级。 同时，企业需建立跨职能变革管理委员会，通过战略对齐度看板实时监控部门协同状态，确保组织 变革与流程重构同步演进。这种系统化治理模式能够突破传统机制下的决策迟滞，在战略层构建起 “目标-资源-行动”强关联的敏捷响应体系。 关键成功要素 2，流程梳理 流程智能化的基础在于流程梳理，其作为成功关键主要体现在五个维度。 首先，企业需构建结构化流

Rights Reserved. 研究背景  智能驾驶技术正加速从早期“功能验证”向“全域场景”突破，头部整车厂与科技公司大规模投入车规 级大模型、“世界模型”等自动驾驶方案，智驾地图作为支撑自动驾驶决策与感知的关键底层能力，如 何成为实现自动驾驶落地和差异化体验的基础保障？  随着舱驾一体化架构成为主流，智驾地图成为连接座舱体验与驾驶功能的关键枢纽，如何实现从导航指 引到更优的出行体验的全面升级？ 对绝对几何精度要求动态调整，部分场景下拓扑关系与 语义准确性优先度更高。 • 要素按需: 地图包含要素集根据智驾系统能力与应用场景动态调整， 旨在实现成本与功能的最佳平衡。 • 高新鲜度: 对影响驾驶决策的道路变化要求近乎实时的更新能力， 依赖高效的自动化（含众源）更新机制。对于城市NOA，关键要 素的“天级/周级”更新成为普遍预期。 核心特征（动态演变中） 智驾地图形态演进示意图 版权声 6 资料来源：公开资料、泰伯智库 市场概述 智驾地图与传统导航地图的区别 特征 传统导航地图 智驾地图 主要目的 人类驾驶员路径规划、导航指引 服务自动驾驶系统 (机器)，辅助感知、规划与决策 核心要素 道路网络、兴趣点(POI)、基本交通规则 按需提供车道拓扑、关键语义要素、精确道路属性等 精度要求 道路级别 (典型精度5-10米) 按需达到车道级或更高精度 (如信号灯等关键要素位

大脑半球，二者由神经纤维构成的胼胝体相连。脑干又可分为中脑、脑桥及延髓三部分。 部位 位置 功能 大脑 又称为端脑，位 于脑的最上部， 占人脑总体积的 约85%，分为左 右两个半球 高级认知：负责思维、记忆、语言、决策、情感灯 复杂功能 感觉与运动：处理视觉、听觉、触觉等信息、并控 制自主运动 小脑 位于大脑后下方， 紧贴脑干后方， 形似蝴蝶。 运动协调：调节肌肉张力、协调精细动作（如鞋子、 弹琴） 平衡与姿势：帮助维持圣体平衡与空间定位 控制器，传感器信息交互通联的 作用。 部位 在人体中功能 在人形机器人中功能 机器人对应硬件 大脑 高级认知：负责思维、记忆、语言、决策、情感灯复杂功 能 感觉与运动：处理视觉、听觉、触觉等信息、并控制自主 运动 语义理解、环境信息理解、动 作决策等 目前为机器人中央控制器担任此角色， 但目前并未获得相应能力。后续可能 在此基础上进一步增加硬件及算力 小脑 运动协调：调节肌肉张力、协调精细动作（如穿鞋子、弹 大脑算力进一步加强，小脑专注运动控制。 部位 在人体中功能 在人形机器人中功能 机器人对应硬件 大脑 高级认知：负责思维、记忆、语言、决策、情感灯复杂功 能 感觉与运动：处理视觉、听觉、触觉等信息、并控制自主 运动 语义理解、环境信息理解、动 作决策等 目前为机器人中央控制器担任此角色， 但目前并未获得相应能力。后续可能 在此基础上进一步增加硬件及算力 小脑 运动协调：调节肌肉张力、协调精细动作（如穿鞋子、弹