被定义为与物理产品对应的虚拟数字化模型。2010 年，美国 开始在航天与军事领域推广数字孪生，通过模拟和优化航空 器和航天器的数字化模型以改进其性能。2014 年后，如西门 子、达索等世界知名的工业软件公司开始在各自擅长的工业 领域提出数字孪生的衍生概念与应用方案。 2015 年，国内航空工业领域吸收并应用了数字孪生概 念，通过集成各类传感器采集的数据，使用机器学习等人工 智能算法，建立可实时更新的“拟真”模型，以支撑各类航 经过最初在航空航天领域的应用，逐渐扩展到电力、城市管 理、建筑、制造、金融等多个行业；数字孪生在精确反映物 理对象的虚拟模型中，会给研究对象（例如，风力涡轮机） 配备与重要功能方面相关的各种传感器。这些传感器产生与 物理对象性能各个方面有关的数据，例如，能量输出、温度 和天气等等，然后将这些数据转发至处理系统并应用于数字 副本。一旦获得此类数据，虚拟模型便可用于运行模拟、研 究性能问题并生成可能的改进方案；所有这些都是为了获取 日发布，旨在通过数字技术推动金融业高质量发展，服务数字经济和数字中国建设。 3 服务层：包含支撑数字孪生业务应用的各类技术服务， 包括感知技术类服务，通常有 IoT，5G 等类型服务。建模服 务，指通过技术手段对物理实际业务实体进行建模映射。渲 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

SPARK/FLINK CLICKHOUSE HBASE/HIVE /HDFS 人 工 智 能 大模型 TI平台 知识引擎 主机安全 堡垒机 DDOS WAF 云监控 微 服 务 Dubbo SpringCloud Prometheus/ Grafana 端侧接入层 负载均衡CLB 域名解析 DNS 网络加速 CDN 鉴权 OAuth2.SAML2 行业模型，同时支持第三方算法模型 形成智能场站标准适配 标准化云边运行环境、数据接入、应用接 入、API接口、身份认证、安全管理规范 Tencent AI 中心版 任务管理子系统 数据存储及计算 任 务 调 度 异 常 上 报 监视数据 推理结果 数 据 上 传 算 法 下 发 智能运检系统 AI创新中心 算法模型库 第三方算法 模型 模 型 训 练 Tencent AI 边缘版 音视频平台 云原生体系 + + 敏捷 弹性 数据 智能 端到端价值链 客户需求 竞争环境 产业政策 颠覆技术 智能化 自动化 精益化 数字化 战 略 组 织 技 术 业 务 腾讯工业1+7+N的产品架构和核心能力不仅能够支撑营销服领域的各类应用 也是是助力工业制造行业数智转型升级的核心引擎 在制造领域，云边端协同智能平台助力极限制造创新 私有云 • 场景：密封钉、极耳翻折、电池外观

合。事实上，很多企业已经 采用多云战略或正在思考规划下一朵云的必要性，通过新的云基础设施和云服 务，实现多云统筹下的成本优化、技术能力提升和IT可靠性增强，从而在竞争激 烈的市场环境中构建出新的适应力和竞争力。 IDC认为：多云是关于组织云策略或架构方式的一种描述，针对复杂的数字化业 务而设计，涉及多个云服务提供商。 �� 多云发展战略 第二章 持续扩展企业未来高质量增长空间 � 异构云备份对于故障隔离与切换有很强的现实意义，当某个云平台发生问题 时，多云架构允许快速将流量切换到其他正常运行的云环境中，确保业务服 务不间断。例如，一些互联网游戏企业利用多云服务器实现资源冗余，在多 家云服务商之间基于不同优先级建立冗余机制。 场景二：按需构建最优业务架构。企业，尤其是数字化原生企业，会将云服 务质量和成本等作为重要考量因素，通过在多个云服务商之间实现按需调配 的模式，在企业内沉淀一套资源优化策略，寻求动态最优的业务架构。例 多云环境保障系统可靠性和服务水平，提高企业韧性：具备一定发展规模并 对业务连续性有较高要求的企业，可以通过多云环境的布局，获得更具实践 价值的业务安全收益。例如，某游戏企业会选择接入多个主流云厂商的云服 务，并排定优先级；同一款游戏在高优先级云服务出现故障的情况下，会快 速切换至另一家云厂商的虚拟机服务中，从而保证业务不受单一云服务故障 的影响产生中断。 多云环境下提高资源利用率，促进成本效益最大化，增加企业运营智慧：一

依照低层次感知到高层次感知逐个来看，人脑的间脑与脑干在机器人中对应的主要是（1）各类传感器及执行器自身部署的嵌入式驱动及算法。 各类传感器及执行器包括旋转执行器、直线执行器、力传感器、温度传感器、姿态传感器等，此类部件一般内部配有MCU，其内部的嵌入式 驱动及算法监控部件的各类状态，保证机器人部件的基本运作能力。（2）传递信息的线束及网关，起到各个控制器，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 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 琴等） 平衡与姿势：帮助维持身体平衡与空间定位 学习辅助：参与运动技能学习 动作学习模仿、复杂动作控制 等 机器人中央控制器，即现有的机器人 “大脑” 脑干 生命维持：控制呼吸、心跳、血压灯基本生命活动 反射控制：管理咳嗽、吞咽、瞳孔反射灯原始反应 电源管理、通信网关控制、执 行器控制器状态管理等 机器人各传感器，执行器，线束，网 关 间脑 丘脑：感觉信息的中转，将视觉、听觉传递至大脑皮层 下丘脑：调节体温、饥渴、睡眠周期，并控制内分泌系统 电源管理、通信网关控制、执 行器控制器状态管理等 机器人各传感器，执行器，线束，网 关 人脑结构与机器人大脑对应关系 01 8 资料来源：浙商证券产业研究院

客观现实，进而也容易滋生懒政怠政、推诿扯皮的工作作风。政务热线在实现各 7 类政府部门专线整合的基础上，进一步重塑政府服务流程，大模型可以对业务办 理流程进行优化和监督，实现对热线承办单位的统一管理、监督和考核，发挥政 务热线在业务办理全流程的“指挥棒”作用，引导承办单位落实好主体责任。一 方面，在厘清承办单位职责，精准分类来电诉求的基础上，数智化进一步规范了 政务热线统一受理、按责转办的业务办理流程，大模型能够对流程进行实时监控 社情民意、研判和处置社会风险成为我国政府亟待解决的重要难题。政务热线作 为我国政府感知民生、理解民意的重要渠道，同样面临着上述难题。在此背景下， 《意见》对新时期政务热线提出了新定位和新需求。 第一，政务热线是社情民意的“传感器”。政务热线是感知城市、社会和民 情的重要手段，是政府实现有效治理和提升治理能力的重要方式。随着各地实现 多号归并、一号响应、多渠道融合，政府以政务热线为主渠道，整合微信公众号、 官方微博等多渠 时刻“即联”，实时捕捉民情动向，及时查堵治理盲点。尤其是在疫情防控期间， 市民诉求往往多变和紧急，政务热线发挥着便捷联通的优势，汇聚最新消息，预 警最新风险。 政务热线的数智化转型进一步强化了其“传感器”功能，主要体现在数智化 转型实现了对群众诉求进行“数据穿透”、“时空穿梭”、“颗粒缩放”的分析 处理，增强了政务热线“以数感知”的能力。一是数据穿透，政府借助数智化技 9 术，透过政务热线直

客观现实，进而也容易滋生懒政怠政、推诿扯皮的工作作风。政务热线在实现各 7 类政府部门专线整合的基础上，进一步重塑政府服务流程，大模型可以对业务办 理流程进行优化和监督，实现对热线承办单位的统一管理、监督和考核，发挥政 务热线在业务办理全流程的“指挥棒”作用，引导承办单位落实好主体责任。一 方面，在厘清承办单位职责，精准分类来电诉求的基础上，数智化进一步规范了 政务热线统一受理、按责转办的业务办理流程，大模型能够对流程进行实时监控 社情民意、研判和处置社会风险成为我国政府亟待解决的重要难题。政务热线作 为我国政府感知民生、理解民意的重要渠道，同样面临着上述难题。在此背景下， 《意见》对新时期政务热线提出了新定位和新需求。 第一，政务热线是社情民意的“传感器”。政务热线是感知城市、社会和民 情的重要手段，是政府实现有效治理和提升治理能力的重要方式。随着各地实现 多号归并、一号响应、多渠道融合，政府以政务热线为主渠道，整合微信公众号、 官方微博等多渠 时刻“即联”，实时捕捉民情动向，及时查堵治理盲点。尤其是在疫情防控期间， 市民诉求往往多变和紧急，政务热线发挥着便捷联通的优势，汇聚最新消息，预 警最新风险。 政务热线的数智化转型进一步强化了其“传感器”功能，主要体现在数智化 转型实现了对群众诉求进行“数据穿透”、“时空穿梭”、“颗粒缩放”的分析 处理，增强了政务热线“以数感知”的能力。一是数据穿透，政府借助数智化技 9 术，透过政务热线直

关。 从标准的角度来看，纵观国内外相关资料，机器人的分类大多依 据应用场景、功能特性、控制模式以及移动方式来进行，截至目前， 尚未发现按照机器人形状进行划分的标准或文献。因此，当 “人形机 器人” 这一以模仿生物体形状为主要特征的全新概念首次出现时，引 发热烈讨论与争论也就不足为奇了。 在学术领域，“百家争鸣，百花齐放” 的氛围能够充分激发和调 动每一个人、每一个专业团体的想象力、创造力与积极性，推动学术 双足直立行走；③智力 特征：人类智能。 国际上虽然没有对人形机器人的直接定义，但国际标准 ISO 8373:2021《Robotics - Vocabulary》中有类似人形机器人的仿人机 器人的概念：仿人机器人为“外观和动作与人类相似，并且具有躯干、 头部和肢体的机器人（robot with body, head and limbs, looking and moving like a 动，下半身无法移动 全身 运动 型 多在工业或公共服务 场景中应用，强调单个 实用任务的执行。不过 目前并没有广泛应用， 多见于高校、小学的机 器人教育或企业、科研 机构的研发训练阶段 2 应用 领域 个人 /家 用服 务领 域 目前常用于个人陪伴。 公共 服务 领域 目前主要应用于零售 商超、酒店、餐厅、银 行大厅等场所，为用户 提供问询、递送、导览、

驾驶算法需求动态演进，众源更新成为保障鲜度的关键技术。 5 资料来源：公开资料、专家调研、泰伯智库 市场概述 智驾地图的定义、核心特征与要素 高精地图主导 高精几何+语义 - 依赖高精度传感器 - L3/L4 早期探索 - 成本高/更新难 轻地图兴起 Light Map / SD Pro - 平衡成本与功能 - 支撑城市NOA落地 - 众源更新探索 轻地图成为主流 重语义/拓扑/规划 内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved.  智驾地图的核心作用是作为车载实时感知的补充和增强，提供超越传感器视距的先验信息和环境理解能力。  其在路径规划优化和作为AI模型训练数据源方面的价值日益凸显，但其具体作用随智驾系统能力提升而动 态演变。 7 市场概述 智驾地图在智能驾驶系统中的核心作用 (有条件 自动) L4 (高度自 动) 趋势解读 & 核心观点 感知补充 (几 何/语义) ★ ★★ ★★★ ★★★ ★★ 重要性先升后降： 在NOA阶段（尤其城市）达到峰值，用于弥补传感器 不足；随着L4感知能力增强，对地图几何细节依赖可能降低，但语义信 息仍重要。 路径规划 (AP friendly) ★ ★★ ★★★ ★★★ ★★★ 核心价值，持续提升： 提供更适合自动驾驶系统执行的路径（如车道级、

加焦虑”。AI 技术的发展应用进一步对社会中重复性、规律性强的工作岗位带来 威胁，相较于自动化浪潮对蓝领的冲击，一些初级专业人士和技术人员等职业，如工厂流水线工人、数据分析员、财务法律专员、客户服 务等职业可能会被数字员工、AI Agent所取代。此外，人们对AI展示了“慌张”、“厌烦”等负面情绪，且对AI越了解的人，负面情绪占 比越高。随着AI进一步广泛应用，相关安全隐私事件频出，大模型能力可能 适用于处理空间结构的数据，如图像识别、目标检测、图像分割等。在 这些场景中，CNN能够有效地提取图像的特征，从而实现更好的性能。而 RNN 适用于处理时序关系的数据，广泛应用在自然语言处理、语音识别、机 器翻译等领域。在某些任务中，这两者也可以结合使用，形成更复杂的神经网 络结构，目前 CNN 、RNN 不断演进成熟， 以“小模型”架构被广泛应用。 • 2017年，Google颠覆性地提出了基于自注 网 络 引 入 ； 2012 年 AlexNet ImageNet图像识别 大赛让图像领域飞跃式发展 CNN与RNN架构 GAN架构 Transformer架构 GAN由两个神经网络，判别器与生成器组 成，在生成图像、声音和文本等数据方面表 现优异，应用于样本数据生成、图像生成、 图像修复、图像转换、文本生成等方向。 2015年，扩散概率模型的基本概念与整体 框架被提出，2020-2021年，Diffusion

加焦虑”。AI 技术的发展应用进一步对社会中重复性、规律性强的工作岗位带来 威胁，相较于自动化浪潮对蓝领的冲击，一些初级专业人士和技术人员等职业，如工厂流水线工人、数据分析员、财务法律专员、客户服 务等职业可能会被数字员工、AI Agent所取代。此外，人们对AI展示了“慌张”、“厌烦”等负面情绪，且对AI越了解的人，负面情绪占 比越高。随着AI进一步广泛应用，相关安全隐私事件频出，大模型能力可能 适用于处理空间结构的数据，如图像识别、目标检测、图像分割等。在 这些场景中，CNN能够有效地提取图像的特征，从而实现更好的性能。而 RNN 适用于处理时序关系的数据，广泛应用在自然语言处理、语音识别、机 器翻译等领域。在某些任务中，这两者也可以结合使用，形成更复杂的神经网 络结构，目前 CNN 、RNN 不断演进成熟， 以“小模型”架构被广泛应用。 • 2017年，Google颠覆性地提出了基于自注 网 络 引 入 ； 2012 年 AlexNet ImageNet图像识别 大赛让图像领域飞跃式发展 CNN与RNN架构 GAN架构 Transformer架构 GAN由两个神经网络，判别器与生成器组 成，在生成图像、声音和文本等数据方面表 现优异，应用于样本数据生成、图像生成、 图像修复、图像转换、文本生成等方向。 2015年，扩散概率模型的基本概念与整体 框架被提出，2020-2021年，Diffusion