............................................................................... 1 1.1 人工智能技术持续突破, 引领数字底座重构升级............................................................................. 1 1.2 AI 创新成为企业普遍共识 ................................. 3 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 1 —、企业加速迈进智能化转型 2.0 时代 1.1 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 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” 2 体的广泛应用,不仅为企业带来了前所未有的效率飞跃, 更开启了企业智 能化发展的新纪元, 引领新一轮的数字底座重构升级。 随着技术创新的不断突破, 以算力和数据要素为代表的数字底座迎来结 构性变革。AI 新型基础设施建设的需求正在增长,依托坚实的智能化基座, 数字技术和实体经济深度融合。智算中心、深度学习平台和大模型等

的整个流程。一 方面，加快推进热线整合，通过搭建统一的在线平台，努力实现跨区域、跨部门、 跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理， 为热线整合提供有力支持，从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组，促进 资源配置的最优化。另一方面，强调部门联动。在热线整合基础上，大模型能够 打破传统政府部门结构限制和冗杂热线的识别困扰，助力各级平台及其成员单位 之间横向 即办”改革可称之为政务热线发展的标杆典范。无论是从热线自身的运营体系， 还是从热线数据延伸出的对政府治理和决策施政的提升作用，北京市“接诉即办” 5 本部分参考自《北京接诉即办改革发展报告（2021~2022）》 中《北京党建引领接诉即办改革报告》，第 1-22 页， 文字略有调整。张革 、张强，北京接诉即办改革发展报告（2021~2022）[M]，北京：社会科学 文献出版社，2022。 11 改革已实现“传感器”、“接 2 月，北京市委出台《关于党建引领街乡管理体制机制创新实现 “街乡吹哨、部门报到”的实施方案》，将平谷探索实践提升为“街乡吹哨、部 门报到”，作为 2018 年全市“1 号改革课题”，在 16 个区 169 个街乡进行试点。 2018 年 11 月，习近平总书记在中央深改委第五次会议上对北京市党建引领“街 乡吹哨、部门报到”改革给予了充分肯定，对推进党建引领基层治理体制机制创 新提出了明

的整个流程。一 方面，加快推进热线整合，通过搭建统一的在线平台，努力实现跨区域、跨部门、 跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理， 为热线整合提供有力支持，从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组，促进 资源配置的最优化。另一方面，强调部门联动。在热线整合基础上，大模型能够 打破传统政府部门结构限制和冗杂热线的识别困扰，助力各级平台及其成员单位 之间横向 即办”改革可称之为政务热线发展的标杆典范。无论是从热线自身的运营体系， 还是从热线数据延伸出的对政府治理和决策施政的提升作用，北京市“接诉即办” 5 本部分参考自《北京接诉即办改革发展报告（2021~2022）》 中《北京党建引领接诉即办改革报告》，第 1-22 页， 文字略有调整。张革 、张强，北京接诉即办改革发展报告（2021~2022）[M]，北京：社会科学 文献出版社，2022。 11 改革已实现“传感器”、“接 2 月，北京市委出台《关于党建引领街乡管理体制机制创新实现 “街乡吹哨、部门报到”的实施方案》，将平谷探索实践提升为“街乡吹哨、部 门报到”，作为 2018 年全市“1 号改革课题”，在 16 个区 169 个街乡进行试点。 2018 年 11 月，习近平总书记在中央深改委第五次会议上对北京市党建引领“街 乡吹哨、部门报到”改革给予了充分肯定，对推进党建引领基层治理体制机制创 新提出了明

现推广应用，基于此机器人将更好地代替人类在极端和危险环境 中执行作业，在工厂中进行装配、包装等作业，在家庭中进行家 务劳动、帮扶老人残障人士生活等。 机器人大模型正改变传统机器人开发模式，“十五五”时期 有望引领机器人跃升突破。随着机器人不断进入新的应用场景， 8 其面临的任务和环境复杂性快速提升，传统上由技术人员进行编 程控制的模式以难以满足实际需求。同时，随着机器人逐步走入 人类工作 、在细分市场中 占据主导地位。三是根据产业需求补强零部件元器件及软件，深 入摸排机器人企业的共性配套需求，积极引培零部件、元器件及 软件企业，加强对产业发展的支撑。 第三梯队地区：突出应用引领，发扬资源优势 一是探索应用场景、开拓新业务新模式新业态，结合实体经 济需求深入挖掘应用场景，通过开展示范应用和供需对接促进机 器人规模化应用，在应用中积极探索新模式、新服务、新业态。 二

人形机器人产业仍处于快速发展的初期阶段，面临着诸多挑战与机遇。 在这一个新兴而充满潜力的领域，标准化建设成为推动人形机器人产 业稳健前行的关键动力。建立系统完善的标准体系，不仅能够及时跟 踪行业快速发展的步伐，引领产业迈向更高层次，更能在维护市场秩 序、促进技术创新交流、加速成果转化、降低企业研发成本与技术门 槛等方面发挥不可替代的作用，进而全面提升行业整体技术水平与国 际市场竞争力。因此，积极推进标准化建设对于人形机器人产业的可 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 系统的安全保障技术与标准化支持，以满足不同交互环境下对机器人 安全性、互操作性和环境适应性的需求。提升人机交互的安全性，不 仅能够推动技术在特定应用领域的推广，还将引领机器人技术的规范 发展，为人形机器人在多元化场景中的普及奠定基础。 二、人形机器人产业与技术发展现状 2.1 产业发展现状与趋势 2.1.1 产业政策 2.1.1.1 全球产业政策特点 心环节，也是实现 人形机器人功能集成和商业化应用的关键。近几年，国内外涌现了一 批优秀的整机系统企业和极具代表性的人形机器人整机产品。 表 5 全球人形机器人整机代表企业 代表企业 特点 引领者 波士顿动力（Boston Dynamics）、特斯拉 （Tesla）、本田（Honda）等 技术实力雄厚，拥有核心技术专 利，产品具有较强的竞争力，具 有较高的知名度和影响力 追随者 Figure

展的关键命题。 本白皮书旨在为食品饮料行业的AI转型提供一份前沿的、真实 的、本土化的落地指南。我们深知，在AI转型的道路上，企业 面临着诸多困惑和难题，需要有一份具有针对性和可操作性的 经验总结来引领方向。 第一章深入洞察了食品饮料行业的变化趋势，并简述了AI技术 的演变路径、大语言模型的技术原理，以及现阶段应用大模型 技术的主流路径，和未来通用人工智能的趋势。第二章遴选了 食品饮料行业

期波动， 定制批发业务遭遇需求收缩与供给过剩的双重压力，行业陷入供需失衡与资本退潮的转型期。 • 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 22.0% 移动视频 移动社交 新闻资讯 手机游戏 移动购物 其他 云计算技术的持续升级迭代加速了云算的融合，算网云调度机制促进了算力、网络与云计算的协同发展，同时AI 技术与云计算的融合引领算力结构变革，智算成为核心竞争点，智能云服务的技术与应用呈现蓬勃发展态势。 11 中国云服务市场规模 亿元 资料来源：中国信通院，公司公告，灼识咨询 2015 2016 2017 2018 未来三年 腾讯 阿里 百度 200% 117% 144% 38% 23Q4 24Q1 69% 24Q2 24Q3 24Q4 % BAT资本开支季度同比变化 2022年ChatGPT的出现引领全球科技领域的核心聚焦于人工智能产业，随着AI大模型的技术突破与应用场景拓 展，"AI+"战略将全面赋能推动千行百业加速迈向全面智能化与数字化转型的新纪元。 13 资料来源： 灼识咨询 AIGC时代到来

40%，主要为人形机器人及四足机器 人 减速机市场规模约 12 亿元，销售数量约 105 万台（不含家用扫地机器人 / 农业机器人 一 般而言，减速机与电机配置数量基本一致。） 电机与减速机市场将呈现 “人形机器人引领增长、工业 AGV/AMR 稳健扩容、商用服务 机器人快速渗透”的格局。预计到 2030 年，人形机器人将占据绝大部分市场。这一格局的形 成主要源于人形机器人对电机数量与性能的双重高需求。 未

技术/信息技术架构 并且转型 人工智能在汽车领域的机遇 Strategy& 注意：1）我们的图书馆包含一份超过100个AI在不同成熟阶段的汽车价值链上的应用案例列表（从想法到真实世界案例）。 合伙人， 汽车实践引领汽 车行业转型 评估您的AI成熟度并提供初步 建议 在一场免费的在线测试中 乔纳斯·赛弗特 主任 AI/技术驱动 移动性创新 2 受我们行业特定人工智能用例 库的启发 1) 在初次对话中 联系方式

。 d 用户与场景增加：推动大模型普及，带动智算中心、边缘及端侧算力建设。 d 算力需求增长：算力需求持续攀升。 2. DeepSeek的算法创新 d 算法核心：算法成为AI发展的核心动力，引领算力发展。 d 架构变革：驱动计算架构和智算中心变革。 3. 计算架构变革 d 单节点性能提升：满足大模型高计算资源需求。 d 横向扩展：增加节点数量，提高互连效率。 d 推理需求：面向应用和推理需求的芯片和系统架构设计。