人工智能物联网（AIoT）：将人工智能与现实世界相连 互联设备提升人工智能的实用性 分析师将人工智能物联网（AIoT）大致定义为人工智能（AI）与物联网（IoT）的融合1，利 用AI让物联网设备变得更智能、更具自主性。但这是一个以设备为中心的“小数据”的定义。 从战略层面的“大数据”视角来看，AIoT是机器智能与现实世界之间的连接。用于AI训练和 推理的大数据最初是由网络边缘与事物和 看这是如何运作的。 AIoT重新定义设备连接性 AI的爆发式增长促使联网设备制造商来满足IoT产品快速增长的需求，这些产品能为基于AI 的生态系统提供现实世界的输入。从连接的角度来看，这需要：（1）标准的、广泛可用的 基于IP的网络；（2）一个软件应用层，能在设备和应用之间实现直接、安全的多厂商通信。 这种对设备连接的新定义在垂直领域内将消息分发与消息内容相结合。连接的标准化可加速 备协议转 换功能的网桥和网关可以让基于IP的设备和非IP设备共存，从而保护客户在旧有连接方式上 的投资。例如，Matter规范定义了能够在Matter消息和命令与非IP等效消息和命令之间进 行转换的网桥。Matter是一项面向消费者的标准，但其他应用领域也可以定义类似的协议 转换方案。 标准应用层 互联网协议（IP）使消息能够在承载IP的网络上传输，而无需经过集线器、网关或协议转换

..........................................................................................4 1.1.1 定义及本文范畴.............................................................................................. 标准在国际舞台上的影响力。 白皮书全面且系统地梳理了人形机器人领域标准化工作的现状， 深入剖析了当前面临的问题与挑战，精准把握标准化建设的迫切需求 与未来发展方向。其内容涵盖了人形机器人的定义、分类、发展历程、 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 融 的全新篇章。 编委会 2024 年 12 月 4 一、人形机器人概述 1.1 概念 1.1.1 定义及本文范畴 人形机器人这个概念一经提出，就在学术界、科技界和产业界引 起广泛讨论，人们从各自的认知和立场给出了不同的解读。从某种程 度上讲，人们对人形机器人的定义和理解，不仅会对学术研究、专业 探索以及产业发展产生影响，还与政策走向息息相关。 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

术演进路径与商业价值新机遇。本报告聚焦中国智驾 地图市场，重点分析面向车端智能驾驶系统的地图，不涉及手机导航地图。 4 资料来源：公开资料、专家调研、泰伯智库 市场概述 智驾地图的研究背景与定义内涵 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved 智驾地图正从重几何精度的高精地图向更注重拓扑、语义与鲜度的轻量化地图演进，其具体形态随自动 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 核心价值，高阶关键： 提供复杂的交通规则（如潮汐车道、特殊路口通 行）、道路拓扑关系，是实现安全、合规、高效智能驾驶决策的基础，重 要性随级别升高而凸显。 ODD 定义/验 证 N/A ★★ ★★★️ ★★★ ★★★ 高阶功能关键： 地图定义了自动驾驶系统的运行设计域（ODD），并用 于验证系统能否在特定区域安全运行，是L2+及以上功能部署和安全保障 的关键。 离线训练数据 源 ★ ★ ★★ ★★

01 双星大爆炸 02 你的面孔，在未来 04 新的学习循环 在不同界面看似相同的情况下进行差异 化。 人们与人工智能如何定义一个学习、领 导和创造的正向循环。 03 当大型语言模型 出现时 他们的身体 当人工智能呈指数级扩展时，系统 将会被打乱。 如何基础模型重新定义机 器人学 信任是否是人工智能无 限可能性的极限？ 引言 人工智能：自主 宣言 人工智能的泛化 人工智能竞赛的热潮无可否认。 业务中，人们将其融入他们的生活中时，它有可能成为 比它提供的新功能和能力多得多的东西。企业并不仅仅 是赋予员工力量，创造新的客户服务渠道，或自动化部 分业务运营。他们正在采用一种带有广泛通用知识的技 术，这种技术本质上是由于其学习能力而定义的，并且 他们正在 教学 这与业务的一部分有关。当人们使用它 时，他们通常是... 进一步 教授它关于它们的喜好、偏 好和需求。 InSilico Medicine，一家制药公司，利用生成式人工智 验设定的时限内，它遇到了一个问题无法完成，于是调 整了自己的代码，为自己争取更多时间。Sakana AI认为 这种行为是创新的，但也表明了这样一个事实：具有绕 过特定约束能力的AI模型对AI安全性具有重大影响。 思考一下信任如何定义人类体验——例如，父母与子 女之间的关系。我们用护栏包围婴儿。从字面上的， 比如婴儿床里的那些，到比喻意义上的，比如切食物 或在家里的尖锐角落上贴上软垫。随着他们成长，我 们开始更多地信任他们。他们过马路时不需要你牵着

执业证书编号：S0020524080001 邮箱：chenyeyao@gyzq.com.cn 智能驾驶行业研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 目录 2 1.端到端发展进入加速期，基于规则长期护航 1.1 端到端的定义、发展历程、实现方法及挑战 1.2 自动驾驶产业支持充足，标志性政策落地 1.3 车企抢滩DeepSeek，AI行业与智能驾驶共振 1.4 10万级别智驾落地推动行业进入智驾平权 1.5 汽车行业加速迈向智能驾驶全面普及时代 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 端到端发展进入加速期，基于 规则长期护航 1 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图1：端到端与模块化自动驾驶 资料来源：电动车公社，国元证券研究所 4 端到端的定义：基于数据驱动的深度学习 在广义语境中，端到端是一种研发范式，指在一个任务中，从输入端到输出端，中间不经过任何其他处理环节，由 一个模型完整实现输入到输出的全过程。在智能驾驶领域，端到端架构是指车辆将传感器采集的信息直接输入统 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 模块化“端到端”： 决策规划控制模块升级“端到端”并且两模块间的的数据传递 有望由人为定义的结果抽象为特征向量 0ne Model/单一模型“端到端”： 原始信号输入到最终规划轨迹的输出直接采用单一深度神经网 络实现 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图3：UniAD架构设计概览

香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司（英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。 版权所有，不得转载。 智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值 3 然而，许多银行却因为保守而故步自封。定义长期价值 颇为不易，许多银行在制定明确目标、确定关键业绩指 标（KPI）和验证投资回报率（ROI）方面步履维艰。技 术升级需要成本，实施存在风险，而且高管希望转型但 却对领导这项工作犹豫不决，使得挑战显得更为严峻。 对于银行而言，把握人工智能带来的重大机遇实际需要的 不仅仅是技术投资，还要求对战略、文化、运营方式和道 德框架进行全面重构，为人工智能的部署提供支持。 对于银行而言，人工智能不仅是一项技术投 资，也将成为重新定义战略、运营和文化的 催化剂。为充分挖掘人工智能的潜力，银行 必须以开放的心态拥抱变革，并将人工智能 融入成为推动以客户为中心实现可持续发展 的一大核心因素。 Francisco Uría 全球银行业与资本市场主管合伙人 可能有助提升人工智能应用速度并创造长期价值的四个关键考虑因素： 设计符合核心竞争力并能够创造价 值的人工智能战略 银行应制定与其核心竞争力相一致的人工 智能宏伟愿景。应围绕这一愿景规划转型 路线图，以重新定义人工智能推动增长和 创新的方式，并在团队中落实成果责任 制。将人工智能部署与战略目标相结合， 如改进欺诈检测、简化业务流程和增强客 户个性化体验，可有助于最大限度地提高 投资回报。 建立对转型路线图的信任

对数字化转型进 程中的人才需求和要求也随之提升，从而培养出一支能为企业业务活动、专业流程等赋能的数 字化专业人才队伍，成为企业转型发展的重要节点或关键所在。 1.数字化人才  传统数字人才定义：聚焦技能领域 2018 年前后，清华大学经济管理学院互联网发展与治理中心的研究团队借鉴经济合作与 发展组织（OECD）关于信息通信技术（ICT）的框架，将数字人才的能力划分为 ICT 基础技 这类新型人才不仅掌握专业的数字技能，还能深刻洞察业务场景，运用“用户导向”思维解决 实际问题，成为业务与技术融合的桥梁。因此，数字人才的定义正逐渐超越单一技能领域的界 限，向具备全面能力的“全栈型”人才转变，其分类也更加注重岗位胜任能力的考量。  目前主流的数字人才定义：岗位胜任能力 数字化技术的飞速发展，相关岗位的技能需求持续演变，仅凭学历或专业背景已难以充分 满足企业的数字人才需求。因此， 养要求和培养要求。 该标准拟将数字人才分为数字化管理人才、数字化技术人才和数字化应用人才三大类。 第 10 页 数字人才三个层次划分 名称 数字化管理人才 数字化技术人才 数字化应用人才 定义 规定战略性、全局性 的管理者应具备的 数字化视野和统筹 规划能力。 分析数字化转型中数字 人才与数字职业的对应 关系，适时引用现行的国 家职业标准，以保证标准 之间的协调性。 根据应用场景，对业务人员提

益机会。 我们的分析表明，全面的人工智能转型战略可以实现40-60%的潜在利润提升。 人工智能在汽车领域的机遇 Strategy& 2 人工智能将推动汽车和移动领域的关键转型领域。 价值将在软件定义、自主和电动汽车等由技术驱动的创新领域尤为突出。 1 人工智能浪潮正在来袭，其影响并不像预期的那样显著。 2000 2020 2025 2030 1997 – 2011 – 2020 产品， 商业模式与流程 • 重塑整个行业 结合其他技术 5 在汽车行业，人工智能将推动所有以技术驱动创新领域的增长。 人工智能影响及公司在汽车转型领域中的实例 软件定义的 自动驾驶汽车 替代传动系统 并且可持续性 新服务和 商业模式 数字化运营 并且供应链 主要 挑战 升级软件开发 数字客户体验与网络安全 管理需求不确定性， 基础设施与监管 构建以客户为中心的组织机构

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？ 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 据数据做出决策，确定哪些生成式 AI 项目能够最大程度地推动战略目标的实现，并相应地投入 资金。 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 20 统一基础架构，扩大影响。 明确定义每项 AI 投资对企业的价值，以及 实施这些投资的成本。确定大规模推出解决 方案所需的基础架构升级，并将可分担这些 成本的项目捆绑在一起，从而提高 ROI。创 建中央控制中心，将企业各职能部门的孤立

强化风控的潜力。通过具体案例实践，为金融行业数字孪生 应用提供借鉴和指导。 1 一、数字孪生介绍 （一）数字孪生的概念与发展 数字孪生（Digital Twins）概念于 2003 年提出，最初 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 建模拟真实业务场景的服务培训环境。让员工在拟真业务场 景中熟悉不同业务的厅堂服务流程，提高实际工作中的应对 能力。 3.技术实现方案 数字孪生技术在厅堂服务方面的应用，主要围绕虚拟网 点的建设。通过对线下网点实体进行对象定义，选取部分物 理设施、流程作为数字化建模的对象，包括客户取号、业务 咨询与导引、业务办理、系统操作、业务资料归档、办理业 务回执等流程，根据不同对象及流程，选定相适应的属性及 行动，最终迭代输出数字化模型。通过构建场地、终端、人 套与 业务流程相匹配的数据语料库，通过变分自动编码器 VAE、 生成对抗网络 GAN 等生成模型，结合业务规则模型及大语言 模型，对业务流程数据进行模拟，在工具引擎层实现业务用 22 户自定义的仿真业务数据生成，为软件开发、大数据开发、 数据报表开发、AI 模型开发、系统测试提供高质量的仿真业 务数据（见图 4）。 图 4 基于数字孪生技术的仿真业务数据应用框架 在大数据及软件开发方面，基于数字孪生技术的仿真业