广阔的应用前景。在营销上，可以通过模拟客户虚拟业务场 景进行员工培训，提升品牌形象，还可以分析供应链上下游 生产经营情况，评估跨区域业务需求并提供定制化服务。在 12 风控上，数字孪生能帮助机构进行可视化分析及信贷评估， 监控虚拟服务流程是否合规。而在安全领域，数字孪生可以 为测试环境提供仿真业务数据，防止数据脱敏不彻底、生产 取数丢失导致发生大规模数据泄露。 （二）金融业数字孪生需求方向 在金融行业数字化转型的过程中，数字孪生技术在风险 集供应链中各环节数据，可以帮助金融机构更好评价及监控 贷款企业的生产经营情况，提升供应链金融的风控水平。数 字孪生技术在供应链金融的广泛应用，为核心企业、银行和 中小微企业提供了更多发展机会，提高了业务韧性，实现多 方共赢。 2.解决业务问题 （1） 提升供应链信息透明度 数字孪生技术可以通过物联网（IoT）设备收集供应链 中各环节的实时数据，包括生产进度、库存水平、物流状态 等，实现供应链全链条的可视化数据分析。高度的透明度有 数据，用来分析供应链各环节的生产经营状况，同时，实时 获取数据可以帮助金融机构构建针对供应链上下游的动态 风险监控体系，实时收集和分析供应链中的交易数据、物流 信息、市场动态，帮助金融机构实时监测潜在风险，及时采 取应对措施。 （3） 推动跨区域业务发展 数字孪生技术可以帮助金融机构实时监控跨区域企业 的生产经营情况，通过集成物联网设备和传感器，收集企业 的生产数据、物流信息和市场动态，确保金融机构及时获取

能，加速高阶智驾商用落 地。随着端到端大模型优化，头部车企推出“车位到车位”功能，覆盖全场景并具备全程无接管能力，2025年智 驾市场将进入“车位到车位”功能的竞争阶段。 高阶智驾技术进步和规模化生产推动成本下降，10-20万元车型将成为渗透主力市场。预计2025年，智驾市场的车 企之间围绕“车位到车位”功能的成熟度和用户体验，技术角逐将更加激烈；同时，NOA高阶智驾市场将迎来商业 化拐点，消费 阿维塔11（3颗）、哪吒S（3颗）、长安方舟架构（5 颗）。2024年装机量42万台。 / 禾赛科技 自研360°远距激光雷达OT128，在收发模块 上采用芯片化设计，零部件较上一代减少 66%，核心生产工序所需时间缩短95%以上。 主要面向L4级自动驾驶，包括港口物流自动 化、工业机器人等工业物流场景。 理想、小米、比亚迪、奇瑞、 长城、长安、岚图等。 截至2024年末，已经取得22家国内外汽车厂商的120 除完全委托代工以外，主要分为两种合作模式： 模式1：Tier1供应商为主机厂提供域控制器生产，这 是当下最普遍的合作模式。Tier1采用白盒或灰盒模 式，主机厂掌控自动驾驶或智能座舱应用层开发权限， 芯片厂商、Tier1、主机厂往往形成了深度合作，芯 片商提供芯片、开发软件栈和原型设计包，Tier1提 供域控制器硬件生产、中间层以及芯片方案整合。这 一模式的典型合作案例包括德赛西威+英伟达+小鹏/ 理想

方向。凭借其在提高生产效率、降低人力成本、提升产品质量等方面 的显著优势，“机器人+人工智能”正在汽车制造、电子信息、金属 材料等关键行业加速落地，展现出广阔的应用前景。 本报告中的“机器人+人工智能”指的是建模优化、机器视觉、 语音交互、机器学习、深度学习等人工智能技术应用于机器人上的智 能体。其工业应用包括两个层次，一是嵌入各类智能软硬件的机器人 产品在生产操作、物流配送等典型工业场景中的应用，二是智能化的 8 三、“机器人+人工智能”在工业领域的应用 ................. 10 （一）应用场景：从生产操作向其他高附加值场景拓展 ..... 10 1、生产操作：从操作精度提升到自适应学习 .............. 11 2、物流配送：“识别+导航”模型组合适用于封闭生产场景 . 12 3、质量管理：机器视觉检测大量取代人工检测 ............ 12 4、安全管理：在部分重化工业存在一定需求 1、汽车：关注精细生产、高效物流和外观检测 ............ 15 2、半导体：重点在质量管理和柔性操作 .................. 18 3、钢铁：聚焦质量管理和安全管理 ...................... 20 四、“机器人+人工智能”工业应用展望 ..................... 22 （一）具身智能机器人将进一步变革工业生产形态 .......

AI 技术的深度应用, 将其巧妙转 化为自身降本增效的强大生产力工具,也带领众多合作伙伴开启了全新的发展篇 通过 "全栈 AI" 的战略布局, 企业从智能终端领域的 "一体多端" , 到智能 基础设施领域的 "一横五纵" ,再到面向不同客群的智能解决方案领域的 "一擎 三箭" , 全方位勾勒出人工智能蓬勃发展的壮丽画卷, 为新质生产力的茁壮成长 培土施肥。 从企业的实践与探索中, 我们也看到 人工智能技术持续突破, 引领数字底座重构升级 随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,全球科技创新空前密集活跃, 特别是以人工智能为代表的新技术快速发展,正在深刻改变经济社会运行模 式, 创造新的生产方式、生活方式, 成为推动经济发展的重要方向和关键动 力源。 《数字中国发展报告 (2023 年) 》指出, 我国基础数字技术创新能 力持续增强, 在信息技术管理方法、计算机技术和基础通信程序领域 AI Agent (智能体)等一系列新兴应用场景深度渗透。 其中, "AI Agent" 更是如星火燎原般被广泛应用于各个领域,以 AI 智能体为代表的 AI 应用正 在助力 AI 技术从实验室走向生产环境和商业化, 逐渐渗透至各行各业, 成 为推动企业转型升级与智能化变革的关键力量。2024 年, 互联网大厂纷纷 推出了智能体开发平台, "百模大战" 已经来到了智能体对决阶段。AI 智能 更多干货请关注公众号“管理技术化平台”

PNDbotics 众擎机器人 小鹏 普渡机器人 中国 中国 中国 中国 中国 中国 SE01 Iron 里掂F1 GoMate Adam 闪电匣Arm 人形 人形 人形 人形 人形 类人形 工业生产 商业服务 市场化落地——应用场景 特种应用 家庭服务 仓储物流 6 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 人形机器人细分场景落地顺序评估逻辑 Confidential All Rights Reserved. 人形机器人胜任工种识别 …未来人形机器人将作为新质生产力在多种场景中替代低效人力。工业场景中配合机械手优先胜任4大工种（搬运、质检、工 站衔接、基础组装）。逐步胜任家庭、商业场景中部分工种（健康监测、娱乐演出、巡场等） 8 各类生产力优劣势对比 VS VS 人工 机械臂 人形机器人 负重能力 连续作业 作业效率 柔性作业 作业精度 展望：人形机器人产业关键节点识别 M2 2025 Proprietary and Confidential All 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

智能、高端制造与新材料等前沿技术深度融合的结晶，正逐渐崭露头 角，成为连接未来理想与现实生活的关键桥梁。它有望继计算机、智 能手机和新能源汽车之后，成为重塑全球经济产业格局、改变人类生 活与生产方式的又一强大驱动力，其在智能制造、家庭及商业服务、 仓储物流、特种作业等诸多领域的广泛应用潜力，彰显了作为未来科 技变革核心驱动力的巨大价值，人形机器人无疑是开启人类未来无限 可能的一把关键钥匙。 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、 商品分拣、娱乐表演等 服务。 11 工业 领域 目前通常被用于汽车、 电子等生产线上的装 配、操作、维护和检测 等 1.2 人形机器人发展历程 人形机器人的探索始于 20 世纪 70 年代，经历了早期发展阶段 （1970—2000 年）、集成发展阶段（2001—2011 液压驱动以及人工肌 肉和气动技术在人形机器人上的应用将会保持较长时间探索，融合眼 －手－足，结合智能芯片、智能算法，构建形成类人“超级大脑”， 形成机器人元宇宙，未来人形机器人将广泛应用于工业生产、社会服 务、救援救灾等领域。伴随着人形机器人的多场景实地应用，为确保 机器人能够在多样化环境中安全、高效地运行，安全测评的需求愈发 重要。未来人形机器人技术的发展不仅需要持续的技术创新，更需要

360集团创始人 周鸿祎 3 政企、创业者必读 政企、创业者必读 一张图读懂一堂DeepSeek课 政企、创业者必读 AI给了一个比互联网更大的机会  互联网是连接平台，人工智能是生产力  互联网是赋能性技术，生产力属性较弱  人工智能既能单兵作战，也能外部赋能 互联网创造了能写140个字的推特和分享照片的Instagram AI能帮助人解决登陆火星、能源自由的问题 5 政企、创业者必读 大模型不是泡沫，而是新一轮工业革命的驱动引擎 蒸汽革命 电气革命 信息革命 以大模型为代表的 人工智能革命 人工智能是新质生产力的关键支撑技术，人工智能+百业千行将带动新一轮工业革命，为高质量发展注入强大动能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7 政企、创业者必读 8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革  将日常重复性业务流程形成Playbook，实现流程自动化  通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力 政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源  技术开放，吸引广大开发人员和用户使用  很多公司参与开源，帮助改进产品，众人拾柴火焰高， 反哺开源产品，形成正循环

1 企业普遍缺乏对 Al 的专业认知和技能 3.2 AI 人才短缺 3.3 高管低估了员工学习和接纳 AI 的意愿 03 12 13 15 人才是变革的关键 4.1 引入大模型≠提升生产力 04 16 4.2 AI 力的诊断和测评 17 4.3 发展大模型时代的 AI 力 18 22 2.1.3 AI 在销售领域的应用 10 2.1.4 AI 在人力资源领域的应用 11 9.2%，预计到 2025 年这一比例将大幅提升至 20.9%，标志着中国正从 AI 市 各类便捷的 AI 落地工具和解决方案不断涌现，使 AI 应用从少数科技巨头 的"专利"转变为广大企业可及的生产力工具。 04 AI 在企业中的应用现状 1 技术门槛的显著降低 随着算力成本的持续下降和训练效率的提升，越来越多的企业开始构建专 属大语言模型，推动 AI 技术加速普及。 成本结构的根本改善 研发领域：AI 辅助产品设计、智能代码生成 生产领域：智能质检系统、预测性维护 供应链：智能库存管理、需求预测优化 人力资源：AI 驱动的人才筛选与管理 全面推广阶段：AI 的战略化布局 阶段特点： 组织架构重塑 商业模式创新 全域数智化转型 生态系统构建 典型案例： 战略层面：成立 AI 创新中心，设立首席 AI 官 产品层面：推出 AI 原生产品线 运营层面：构建智能化业务中台