>10年 的洞见，识别落地场景顺序——工业、家庭、商业服务 • 聚焦工业：洞见新能源汽车制造——5大工序 VS 人形机器人适配4大工种（搬运、质检、工站衔接、基础组装） • 真实案例：采集某全球头部企业场景规划——验证人形机器人落地场景、适配工种逻辑 • 产业展望：工业、家庭场景供需端交叉验证，识别关键节点——2027小批量产，2030商业化起点 敬请期待 M2 2025 Proprietary Rights Reserved. 人形机器人应用场景演进逻辑 未来人形机器人落地场景将由工业->家庭->商业演进，主要基于两大核心逻辑：场景的标准化程度、任务的复杂程度由简至繁 5 工 作 环 境 复 杂 工 作 环 境 简 单 任务单一 任务复杂 商业服务 单一动作执行 ✓ 商业演出 ✓ 迎宾引导 ✓ 导览讲解 ✓ … 多动作组合 ✓ 餐盘收集 ✓ 递送物品 ✓ … 长链条复杂机械任务 ✓ 餐饮制作 ✓ 照料护理 ✓ 维修 ✓ … 工业场景 标准化程度最高。 ✓标准化物料数据 ✓标准化场景标签 家庭场景 标准化程度中等。 ✓活动范围相对有 限 ✓交互对象较多元 商业场景 标准化程度较低。 ✓环境最开阔多变 ✓交互对象最多元 Source: M2研究 & 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源 人形机器人落地场景演进逻辑 M2 2025

们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 因此，今年的人工智能报告将研究核心放在了“场景”与“产品”之上，尝试通过洞悉医院、 药企、械企多方的供需逻辑，分析先驱者们的实战案例，为 AI 企业下一步的布局、选 品、研发、商业化提供参考建议。 核心观点 1. 伴随 AI 应用的持续扩展与需方对于 AI 认知的不断加深，“提效”取代“政策”成为需方 ..........................................................................................8 2.1.3 商业化及应用............................................................................................... ..................................................................... 28 2.4 讨论：颇具规模的 AI 产品矩阵，能够破解商业化难题吗？................................. 29 第三章：融资寒冬，医疗 AI 尽力改善现金流..................................

“练兵场” • 根据IFR的机器人数据，从工业机器人的年安装量来看，中国占全球安装总量的51%，本土制造商在国内市场的份额大幅增长。从商业机器人的数据来看，近两年 专业服务机器人的年安装量以约30%的增长率增长，制造商数量位居第二，但相较于第一的下降之势中国商业机器人制造商数量正在逐步攀升。 资料与数据来源：IFR -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 0 10 20 2021 2022 2023 专业服务机器人 消费服务机器人 专业服务-增长率 消费服务-增长率 历年全球主要商业机器人年安装量 （单位：万台） 0 50 100 150 200 250 2021 2022 2023 美国 中国 德国 日本 法国 历年商业机器人制造商数量Top5国家 第二章： 智能机器人产业发展 现状 11 产业图谱 产业图谱：产业链上游包含核心零部件及系统、中游机器人 本体及模型、下游应用 • 机器人的产业图谱逐渐扩展中，无论从零部件、机器人本体还是落地应用上，已逐渐扭转海外垄断的局面。国产品牌扎根技术脱颖而出，带领工业机器人行业从 国外垄断走向国产个性化发展；商业机器人实现国产垄断；医疗机器人仍在提高性能、探索场景，新玩家不断加入中；人形机器人领域“新血液”频出。 资料与数据来源：月狐研究院整理 核心零部件及系统 驱 动 系 统 减速器 电机 绿的谐波、瑞迪智驱、福德机器人、

2025 年 五大趋势 人智共创未来 点燃创新纪元 IBM 商业价值研究院 | 研究简报 2024 年是拥抱变化、把握机遇的一年。冲突和转型的交织令原有假设受到质疑，领导者不得 不重新评估其风险偏好。他们必须平衡速度需求与成熟流程的安全性，然后改变那些束缚发展 的习惯。 生成式 AI 是这一转变的核心，带来了一个充满新机遇和未知风险的世界。智能体 AI 是指自主 执行各种 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。 这绝非易事。为了解领导者如何实现这一目标，IBM 商业价值研究院 (IBM IBV) 与牛津经济研究 院在 2024 年 10 月和 11 月联合开展了一项调研，受访对象涵盖 17 个行业和 6 个地区的 400 名 全球领导者。我们询问他们，必须克服哪些挑战才能在 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” 系列报告的第六期，旨在分享战略性洞察， 帮助组织领导者规划未来。 本报告基于过去 12 个月进行的全面研究，借 鉴了 55 项调研的数据。这些调研涵盖混合 云和 AI、一般业务、金融和技术以及特定行

工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 艾瑞人工智能研究团队延续六年行业研究经验，在第七年聚焦人工智能产业的发展环境、产业 进程及产品动态，深入探讨技术驱动、产业机遇、商业模式及挑战等核心议题，为市场提供前瞻性 数据与深度洞察。 研究方法： 本报告通过业内资深的专家访谈、桌面研究、案例实证研究、行业对比研究、投融资数据统计输出 相应研究成果。 3 摘要 ABSTRACT 工具生态日益完善：分布式AI框架、LLMOps平台和一体机产品等不断发展，深度融合软硬 件优势，加速了大模型的训练与部署，有效支撑了产业侧大模型的应用建设。 4）商业化以项目制与订阅制为主流：政企侧客户以项目制为主，C端产品多采用“免费+订阅 制”的模式。新兴商业模式为按应用效果或功能点收费，创新的模式可在降低客户采购决策成 本的同时，倒逼供应商持续优化产品技术与服务。 5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多 费领域的应用普及。构建面向新一 代人工智能的安全治理体系至关重要，需要在技术、商业、法律、伦理等多个层面协同发力， 以确保人工智能的安全发展。 4 目 录 CONTENTS 01 中国大模型产业宏观环境 政策、经济、社会、技术 02 中国大模型产业价值总览 基础层、模型层、应用层 03 中国大模型产业商业进程 语音、视觉、语言及多模态产品 04 中国大模型产业实践案例 典型产品、标杆厂商

工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 艾瑞人工智能研究团队延续六年行业研究经验，在第七年聚焦人工智能产业的发展环境、产业 进程及产品动态，深入探讨技术驱动、产业机遇、商业模式及挑战等核心议题，为市场提供前瞻性 数据与深度洞察。 研究方法： 本报告通过业内资深的专家访谈、桌面研究、案例实证研究、行业对比研究、投融资数据统计输出 相应研究成果。 3 摘要 ABSTRACT 工具生态日益完善：分布式AI框架、LLMOps平台和一体机产品等不断发展，深度融合软硬 件优势，加速了大模型的训练与部署，有效支撑了产业侧大模型的应用建设。 4）商业化以项目制与订阅制为主流：政企侧客户以项目制为主，C端产品多采用“免费+订阅 制”的模式。新兴商业模式为按应用效果或功能点收费，创新的模式可在降低客户采购决策成 本的同时，倒逼供应商持续优化产品技术与服务。 5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多 费领域的应用普及。构建面向新一 代人工智能的安全治理体系至关重要，需要在技术、商业、法律、伦理等多个层面协同发力， 以确保人工智能的安全发展。 4 目 录 CONTENTS 01 中国大模型产业宏观环境 政策、经济、社会、技术 02 中国大模型产业价值总览 基础层、模型层、应用层 03 中国大模型产业商业进程 语音、视觉、语言及多模态产品 04 中国大模型产业实践案例 典型产品、标杆厂商

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 这三种无线网络的组合几乎能满足所有家用IoT产品的技术连接需求，许多商用和工业IoT产 品也会使用Wi-Fi。尽管Thread在商业应用场景中的效果还有待验证，但Thread Group的 路线图中包含了可实现更大规模部署的增强功能。在对高效的基于IP的mesh网络连接的强 劲需求推动下，Thread已经开始进入商业环境，而且这一趋势在未来几年可能会加速发展。 Zigbee等低功耗mesh网络已经存在了数十年，并且有大量的存量设备，那为什么还要选 Strategy 2024年5月 其变体。拥有大量已安装设备的产品公司通常不愿从这些专用连接方案转向标准网络上的互 联网协议。 然而，出于以下三个原因，向互联网协议过渡具有很好的商业意义。首先，基于IP的产品可 以与许多其他设备和应用程序连接，包括高价值的、由AI增强的生态系统。梅特卡夫定律2 告诉我们，网络的经济价值与连接设备数量的平方成正比，因此与更大的生态系统进行互操

赋能企业变革 人才先行 01 AI 的迅猛发展，正将全球经济推向新一轮技术革命的浪潮之巅。如同 90 年代的互联网 革命和 2015 年后的移动互联网浪潮，这场 AI 驱动的变革预示着规模经济的兴起和商业 模式的深刻变革。 麦肯锡最新研究表明，到 2030 年中国关键产业将通过 AI 创造逾 6000 亿美元经济价 值。然而，这场技术革命所带来的价值红利呈现出显著的"马太效应"。 数据显示，2024 在人力资源领域的应用 11 2024 年被业界公认为“大模型落地元年”。经过 2023 年的技术爆发期，大语言模型正在 经历从“实验室奇迹”到“商业变现”的关键转折： 种种迹象表明，大模型正从“能用”迈向“好用”和“实用，”开启了 AI 真正创造商业价值的 新纪元。在这一进程中，AI 已超越单纯的技术创新，演变为推动组织变革的核心引擎，成 为企业智能化转型的关键驱动力。 中国 AI 市场正在 碍，更为行业的可持续发展提供了制度保障。 政策环境的日趋完善 中国 AI 市场规模不断扩大， 投资及应用 Al 的热情高涨 1.1 05 在全球范围内，中国企业不仅展现出强劲的投资热情，更以实际行动推动 AI 技术的商业 落地，正在快速确立全球领先地位。根据 IBM 最新发布的《2023 年全球 AI 采用指数》 ，有超过 85% 的中国企业在加速其 Al 投入，并有超过 63% 的中国企业在积极应用生 成式 Al，显著领先于其他国家的企业。

完全自主智能）。当前，人形机器人产业正朝着L3级迈进，这一阶段的机器人能够在大量 场景中独立运行，但在复杂情况下仍需人工监督。何小鹏预计，到2026年，具备L3初阶能力的人形机器人将进入适度规模的商业化量产阶段。 结合何小鹏对于机器人分级以及我们对于机器人能力程度的拆解，我们将具身机器人分级进一步细化。 L1 L2 L3 L4 L5 等级分类 完全由人控制 基础辅助智能 具身智能和训练监督 资料来源：浙商证券产业研究院 L4级具身智能机器人-理解世界做任务 • 与人类关系：硅基佣人或硅基工人 • 应用场景：B端为主，少量C端。主要为工业制造，商业服务等。如餐厅务员，清洁工，制造车间工人等 • 智能化能力：在工商业特定活动范围内独立自主完成工作，具有一定的特定场景下的泛化学习能力 • 行动能力：运行环境封闭固定，轮式或者轮足式为主，达到安静稳定与运行效率的平衡 • 主要厂 智能编程。目前遥操作已广泛应用 在医疗领域、极端环境探索如太空与深海场景、防恐防爆应用场景，以及基于工业机械臂的自动化生产中。我们认为遥操作将有助于加速具身智能所 欠缺的数据采集环节，此外在实际商业化领域，通过遥操作，也能在恶劣环境下取代人类，同时降低企业用工成本。 按照遥操作主端设备的不同，主流遥操作方式可以分为以下几类： 主端方案 特点 VR设备 VR设备自带的对手柄和手势的识别功能，能够实现机器人在笛卡尔空间中的位姿

据和人工智能的必要性，他们比以往任何时候更需要深 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 但是这是一个烟幕弹——大多数商业领袖都无法承受的 干扰。总有一天，通用人工智能将会产生巨大的影响， 但今天它仍然遥远，需要解决深层次的技术和伦理挑战 。相反，领导者们看到眼前更为紧迫的问题至关重要： 人工智能的普及，这将在新水平上为企业系统、工作队 伍和运营带来自主性和能力，在通用人工智能发挥作用 之前就已经到来。 在通用人工智能（AGI）方面。 2,3 并且，就像以前 一样，这场比赛吸引了商业领袖、政府和全世界人们 任务，最重要的是，以前所未有的方式与人类混合在一 起。当然，智能体和智能体AI 如果有意构建，企业可以将他们正在追求的所有分布 式人工智能努力整合，构建一个认知数字大脑。他们 可以将工作流程、机构知识、价值链、社会互动以及 关于商业和世界的许多其他关键数据硬编码到一个系 统中，该系统能够以比以往任何时候都高的水平理解 和行动。 这是我们需要真正关注的真正颠覆。因为现在，尽管高 管们竞相实施这一代人工智能，但很少有人能超越各个