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 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？ 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 2025 扩展和优化 创新 30% 44% 24% 44% 46% 信息来源：《2025 年五大趋势全球脉动调查》。问：以下哪一项最能 描述贵组织当前和明年采用AI 的方法？ 注：总和不等于 100%，因为“重新评估“和“以上都不是”也是其中 的选项。 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 3 智能体 AI 将变革组织的业务， 但组织首先必须对员工进行再 培训。

Robotics开发人形机器人Sophia获得 沙特阿拉伯公民身份，成为第一个获 得国家公民身份的机器人。2021 年 ， 特斯拉宣布开发机器人Optimus，带 动人形机器人产业发展。 目前，受大模型的技术驱动，人形机 器人概念爆发，宇树科技、优必选、 傅利叶智能、智元机器人等企业频频 发布产品。 • 我国发布的国家标准《机器人分类》（GB/T 39405-2020）将机器人定义为：具 定义及分类：从机械化、单一化向高度智能化、泛在化迈进， 智能机器人历经数十年技术革新与应用探索，仍在持续突破 资料与数据来源：公开资料，月狐研究院整理 5 驱动因素 社会驱动：人口老龄化加速、蓝领工作人力缺口大、高科技 平民化共同驱动智能机器人渗透 • 根据国家统计局最新数据与联合国有关老龄化的划分标准显示，我国人口增长动力减弱，老龄化人口占比增长，我国已全面步入中度老龄化社会并且老龄化仍在 加速中。蓝领 技工的求人倍率甚至达到2以上，蓝领 高级技工的缺口达到了上千万人。 劳动力缺口大 2 蓝领群体的平均年龄也在继续增加，40 岁以上蓝领劳动者占比约50%，年轻群 体进入蓝领工作岗位的意愿较低。 年轻群体意愿低 3 工厂普工、建筑零工等工作环境危险、 任务繁重，工人精神与肉体压力大， 认可度低。许多危险性大或者繁重辛 苦的工种已经面临招工困难的局面。 繁重、危险工种招工难 6 驱动因素

线控底盘结构及优势 3.4.2 智驾渗透加速线控底盘国产放量，行业格局集中，主机厂 粘性高 3.4.3 线控底盘技术在自动驾驶领域的应用正逐渐普及 3.4.4 拓普集团：业务体系多元化，已形成XYZ三大系列产品线 3.4.5 线控制动发展历程 3.4.6 线控制动：EHB One-Box当前是主流方案 3.4.7 伯特利：线控制动持续攀升，全面打造XYZ三轴汽车底盘 控制系统供应商 3.4.8 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、 高效地处理信息并作出反应。业内典型代表为特斯拉、Momenta、理想等。这种架构取消了模块划分，减少信息损 失的同时，对数据标注的需求也更少，同时具有更强的泛化性。从模块化端到端到一体化端到端是一种相对平滑 的过渡形式。随着算法优化，技术将逐步向一体化端到端或端到端+多模态大模型的冗余双系统架构演进。 感知“端到端”： 当前的主流感知算法路线 学习策略的方法。模仿学习中，一种 广泛使用的方法是行为克隆（BC），将问题转化为监督学习问题。另一种方法是逆最优控制（IOC，也称为 逆强化学习），利用专家示范来学习奖励函数。 表1：模仿学习的两大算法类别 类别 简述 优势 挑战 行为克隆（BC） 在行为克隆中，通过最小化规划损失 来实现智能体策略与专家策略的匹配， 其中监督学习中的损失函数用于度量 智能体动作与专家动作之间的距离。 早期应用于自动驾驶的BC，利用端到

2024年中国人工智能产业研究报告 2 前言 PREFACE 研究背景： 作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，人工智能产业在2024年被中央及各地政府确立为 重点发展方向，陆续出台了一系列针对性强、力度大的政策措施，旨在推动产业创新，提升区域经 济的科技竞争力。经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应 用层不断升级优化，实现了人工智能、大数据等数据智能技术与实体经济的广泛融合。2025年2月， 中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平在京出席民营企业座谈会并发表重要讲话，强调 民营企业的关键角色与发展前景，进一步强调了人工智能产业的战略地位。 2025年初，以DeepSeek为代表的国产开源大模型掀起热潮，其高性能、低成本的特点迅速吸 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 方 面 ， Transformer架构依然主导大模型发展，研发侧通过强化学习、思维链优化提升模型推理能力， 同时加速跨模态融合，并在推理效率优化和新型注意力机制等方面持续探索，推动AI产业向更 高水平迈进。 宏观环境 产业动态 发展趋势 1）市场规模增速略低于预期：2024年中国AI产业规模为2697亿元，增速26.2%，略低于预期。 主要原因为大模型在实际业务场景的表现未完全满足客户需求，且建设成本较高，较多项目仍

2024年中国人工智能产业研究报告 2 前言 PREFACE 研究背景： 作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，人工智能产业在2024年被中央及各地政府确立为 重点发展方向，陆续出台了一系列针对性强、力度大的政策措施，旨在推动产业创新，提升区域经 济的科技竞争力。经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应 用层不断升级优化，实现了人工智能、大数据等数据智能技术与实体经济的广泛融合。2025年2月， 中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平在京出席民营企业座谈会并发表重要讲话，强调 民营企业的关键角色与发展前景，进一步强调了人工智能产业的战略地位。 2025年初，以DeepSeek为代表的国产开源大模型掀起热潮，其高性能、低成本的特点迅速吸 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 方 面 ， Transformer架构依然主导大模型发展，研发侧通过强化学习、思维链优化提升模型推理能力， 同时加速跨模态融合，并在推理效率优化和新型注意力机制等方面持续探索，推动AI产业向更 高水平迈进。 宏观环境 产业动态 发展趋势 1）市场规模增速略低于预期：2024年中国AI产业规模为2697亿元，增速26.2%，略低于预期。 主要原因为大模型在实际业务场景的表现未完全满足客户需求，且建设成本较高，较多项目仍

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 大模型是真智能，是人工智能的重大拐点。你相不相信？ 大模型是一场工业革命，将重塑所有产品和业务。你相不相信？ 不拥抱AI的组织和个人，会被拥抱AI的组织和个人淘汰。你相不相信？ 建立AI信仰 6 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 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 国家 产业 个人 企业 政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI  从解决现实问题的AI，走向解决科学问题的科学型AI 大模型AI 智能体AI 物理AI 科学AI 10 政企、创业者必读 面对全球大模型产业之争，要打赢「三大战役」 AGI之战 应用场景之战 大模型安全之战 • 探索超越人类的超级人工 智能AGI

... 1 一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁.......................................................2 （一）政务热线的发展历程.................................................................................... 2 （二）大模型在政务热线中的全新价值 （二）大模型在政务热线中的全新价值..................................................................5 二、大模型驱动政务热线的创新趋势.............................................................................7 （一）政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽”..... ............................................................................................24 四、 大模型在政务热线中的场景化实践..................................................................... 28 （一）智能运营体系构建.

... 1 一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁.......................................................2 （一）政务热线的发展历程.................................................................................... 2 （二）大模型在政务热线中的全新价值 （二）大模型在政务热线中的全新价值..................................................................5 二、大模型驱动政务热线的创新趋势.............................................................................7 （一）政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽”..... ............................................................................................24 四、 大模型在政务热线中的场景化实践..................................................................... 28 （一）智能运营体系构建.

在全球数字化与智能化浪潮交相辉映的当下，人工智能技术，特别是生成式AI与大模型技术的突破性飞跃，正引领一场前所未有的技术革新浪潮，重 塑着各行各业的发展蓝图。在此背景下，算力资源已成为支撑AI技术持续进步不可或缺的基石，而算力中心，作为算力资源的核心承载平台，正迎来 崭新的发展机遇。其中，定制批发业务凭借其高效整合算力资源的能力，为大模型训练提供了稳定、可靠的算力支持，成为推动AI技术革新与应用拓 展的关键力量。 域市场供需关系的深度剖析上，力求提供更为详尽的数据支持与深 入洞察。 主要研究结论 • 从算力中心的定制批发业务发展现状来看，需求端和供给端均展现出积极的发展态势。 ➢ 需求端，随着 AI 大模型的迅猛发展，市场对算力资源的需求呈现出快速增长。这一增长主要源于互联网大厂、云厂商、短视频厂商等行业头部企业 对高性能、大规模算力资源的投入持续增长，这一趋势推动了算力中心定制批发业务的高速发展。 且稳定带来了市场中绝大部分的定制批发需求，预测期 内，假设上述15家需求方定制批发需求在整体市场中的占比将维持当前水平不变。 ➢ 其他考量因素：本报告研究重点为算力中心定制批发业务相关供需研判，三大运营商及部分地方算力运营商在承接批发定制型算力 业务上占比较小，为更好聚焦其供需分析，本供需模型中供给端未直接引入运营商业务情况，而作单独分析，详见附录。 • 模型优化与交叉验证：在模型搭建过程中