固定区域 3 全场景避障 交互理解 复杂程度 大小脑配合：任务拆解 1 单一重复任务 2 同类型任务 3 全场景长链条任务 交互深度 1 语音交互，与动作无关 2 语音指导行动，动作不接触 3 语音指导行动，动作接触/长时间配合 工 作 环 境 复 杂 程 度 任 务 复 杂 程 度 场景与任务对人形 机器人的要求评估 感知 决策 运控 交互 从人形机器人面临的环境、任务的复杂程 工作环境：范围局限（100~200m2） + 布局 与周边物体类型局限（桌椅电器等） • 工作任务：“交互”为基础，由简单搬运类 工作开始，在“指导下”逐步胜任复杂工作 • 工作任务演进逻辑： ✓ 有意义：情绪识别，递送物品，车辆充电 ✓ 有价值：拓展综合型家务，在语言+动作 指导下复刻动作，如平面清洁等 ✓ 有收益：替代清洁工/保姆 • 工作环境：高标准化环境+高标准化工具/零部件 • 工作任务：从单 ✓ 找复杂工作：工作能力提升后，向其他精细度高，链条长的任务逐步演进 • 工作环境：环境广阔，需识别物品多， 可自主移动的目标多（人，宠物等） • 工作任务：由基础搬运、巡场类工作开 始，在“指导下”逐步胜任复杂工作 • 工作任务演进逻辑： ✓ 由可胜任的单一工作开始，向复杂 长链条工作演进 2030+ M2 2025 Proprietary and Confidential All

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 持续发展具有深远意义。 本白皮书的编撰工作紧密围绕《人形机器人创新发展指导意见》 《关于推动未来产业创新发展的实施意见》等一系列国家政策对人形 机器人产业的战略规划与具体要求，旨在深入贯彻《十四五机器人产 2 业发展规划》中关于机器人标准化工作的重要部署。其核心目标在于 委员会成立人形机器人 标准工作组，制定标准体系，规范产业发展，并前瞻性布局未来的标 准化方向。 表 2 中国国家层面出台的人形机器人产业政策 政策文件 发布时间 内容 《人形机器人创新发展指导意见》 2023 年 提出了国内人形机器人发展目标和任务 《新产业标准化领航工程实施方案（2023— 2035 年）》 2023 年 前瞻布局人形机器人产业标准研究 《关于组织开展 2023 2023 年 提出加紧布局人形机器人。对标国际 领先人形机器人产品，支持企业和高 校院所开展人形机器人整机产品、关 键零部件攻关和工程化 上海市 《关于推进本市元宇宙标准体系建设的 指导意见》（上海） 2022 年 提出要规范和引导人形服务机器人、 仿生机器人等代理机器设备的接口、 数据交换、性能、功能等 上海市 《上海市推动制造业 高质量发展三年行 动计划（2023—2025

化升级、数智化发展提供经验，推动“人工智能技术+政务热线”应用实践的持 续创新与深入发展，助力构建高效、智能、便民的政务服务新模式。 2 一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁 国务院《关于加强数字政府建设的指导意见》（国发[2022]14 号）强调“要 主动适应经济社会数字化转型趋势，充分释放数字化发展红利，全面开创数字政 府建设新局面”。政务热线作为我国数字政府建设最为成功的实践之一，不仅发 挥着 整体治理水平 的提升。 二、大模型驱动政务热线的创新趋势 自 2021 年以来，在中央政府的大力推动和各地政府的积极实践下，政务热 线数智化发展进入快车道。一方面，国务院颁布了政务热线的专项指导文件，对 新时期政务热线的定位功能、发展方向、实施方案提出了具体要求，驱动政务热 线提升为企便民服务水平。另一方面，各地政府积极响应中央指示精神，从政务 热线的归并优化工作入手，主动引入数字化和智能化技术，驱动政务热线的升级 能化技术，驱动政务热线的升级 优化，涌现出一批优秀实践案例。 8 （一）政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽” 2021 年 1 月国务院办公厅《关于进一步优化地方政务服务便民热线的指导 意见》（国办发〔2020〕53 号）（以下简称《意见》）对各地政务热线提出了 “接得更快、分得更准、办得更实”的发展目标，要求各地加快热线归并、优化 热线运行机制、加强热线能力建设。在此背景下，我国政务热线迎来新一轮的发

化升级、数智化发展提供经验，推动“人工智能技术+政务热线”应用实践的持 续创新与深入发展，助力构建高效、智能、便民的政务服务新模式。 2 一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁 国务院《关于加强数字政府建设的指导意见》（国发[2022]14 号）强调“要 主动适应经济社会数字化转型趋势，充分释放数字化发展红利，全面开创数字政 府建设新局面”。政务热线作为我国数字政府建设最为成功的实践之一，不仅发 挥着 整体治理水平 的提升。 二、大模型驱动政务热线的创新趋势 自 2021 年以来，在中央政府的大力推动和各地政府的积极实践下，政务热 线数智化发展进入快车道。一方面，国务院颁布了政务热线的专项指导文件，对 新时期政务热线的定位功能、发展方向、实施方案提出了具体要求，驱动政务热 线提升为企便民服务水平。另一方面，各地政府积极响应中央指示精神，从政务 热线的归并优化工作入手，主动引入数字化和智能化技术，驱动政务热线的升级 能化技术，驱动政务热线的升级 优化，涌现出一批优秀实践案例。 8 （一）政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽” 2021 年 1 月国务院办公厅《关于进一步优化地方政务服务便民热线的指导 意见》（国办发〔2020〕53 号）（以下简称《意见》）对各地政务热线提出了 “接得更快、分得更准、办得更实”的发展目标，要求各地加快热线归并、优化 热线运行机制、加强热线能力建设。在此背景下，我国政务热线迎来新一轮的发

RL 来进一步优化性能 DeepSeek-R1 系列跳过对于大规模人工标注数据的依赖 无需构建和维护高质量的 SFT 数据集，而是让模型直接在 RL 环境中进行探索 类比：初学者在没有老师指导的情况下，通过不断的尝试和错误来掌握一门新的技能。 这种自主学习的方式，不仅节省了大量的标注成本； 更重要的是，它让模型能够自由地探索解决问题的路径，而不是被预先设定的模式 所束缚。 DeepSeek-R1 。随后，奖励通过减去组内均值并除以标准差进行归 一化。结果监督将 归一化后的奖励分配给每个输出的末尾词元，并将所有词元的优势设为该归一化奖励； 基于过程监督的 GRPO: 结果监督仅提供输出末尾的奖励，对复杂数学任务的策略指导不足 对问题 q 和采样输出 {o1, o2, o3, … , oG } ，过程奖励模型为每个步骤生成奖励 : R = { r1 index 1 , r1 index 2 , … 的过程中进行隐式的规划、反思和修正，无 需 显式的搜索树或价值函数。 长文本能力是关键：核心洞察是长文本能力是强化学习训练 LLM 的关键，而不是更复杂的训练技巧。 长文本到短文本：通过长文本 CoT 模型来指导短文本 CoT 模型的训练，从而在有限的计算资源下 获 得更好的性能。 技术对比讨论： Kimi K1.5 Moonshot

效能治理具有重要意义。为加强计算、网络、存储和应用协同 创新，推进算力基础设施高质量发展，充分发挥算力对数字经 济的驱动作用，制定本行动计划。 一、总体要求 （一）指导思想 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻 党的二十大精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新 发展理念，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展。以构 建现代化基础设施体系为目标，面向经济社会发展和国家重大

1 AI 在医疗健康行业的应用 2.1.1 医疗咨询：提升健康意识，初步诊断建议 以通俗易懂的方式回答患者问题，增强患者的健康素养 根据患者的症状描述和询症医学知识库，提供初步的健康建议和就医指导 AI 在零售行业的应用 2.1.2 辅助诊断：提高诊断效率，减轻医生负担 分析患者的电子健康记录 (EHR)、医学图像 (如 X 光、CT、MRI) 和医学文献等 数据，辅助医生识别疾病特征 AI 力高阶工作坊和全球线上研讨会，行业 TOP 级导师解析前沿趋势 加入高净值精英社群，与行业标杆企业交流 AI 应用和转型的成功案例 限时体验 UMU 赋能业务的 AI 工具，同时享有专属技术指导 配置可视化管理后台，实时记录和分析学习数据 获得 UMU 官方认证的证书，打造职场竞争力，助力职业晋升发展 定价：199元

）。作为GDP百分比，研发支出也普遍增加，至少在大多数发达经济体中如此。这一 增长大部分是由私营部门驱动的，但一些国家也大大扩大了它们的公共研发拨款。 数字技术的演变和全球经济的变化重塑了发展中国家追求赶超战略的机会。国家竞争 力以及指导性产业政策应越来越多地集中于提升技术、创新和知识密集型服务。 关于前沿技术和人工智能的政策为产业政策提供了新的合理性。它们可以解决市场失 灵问题，并考虑研发以及新技术在经济中的扩散、方向和影响的不确定性。 要。 平衡的人工智能 政策应促进采纳 ，同时规划长期 技术发展。 表 3 国家人工智能政策的案例研究 数字包容性和连接性（巴西）（日本） 移动数据空间（德国）在人工智能项目（哥伦比亚） 伦理指导原则应用于人工计算数据分析的实施 智能在生物医学研究以及（新加坡）中的应用 全国初级中学计算数字劳动力竞争力法案 课程（加纳）（菲律宾） 国家数字技能规划（西班牙）（尼日利亚） 21

银行拥抱新兴人工智能代理 人工智能代理将在提高运营效率的同时，带来高效、流 畅的超个性化客户体验，从而让银行业发生翻天覆地的 变化。 此类智能体可以充当全天候的虚拟顾问，用于提供量身 定制的财务指导，自动执行日常交易，并基于实时数据 和前瞻洞察主动管理客户需求。在运营中，人工智能代 理能够以无与伦比的速度和精度分析大量数据，从而简 化后台的欺诈检测、合规监控和风险评估等流程。 价值蓝图 资，而有57%则对与人工智能相关的巨量信息和炒作感 到不知所措。 缺乏人工智能专业知识 缺乏相关专业知识也拖慢了银行的人工智能应用步伐。 只有19%的受访银行具备高度专业的人工智能团队为推 动整体实施战略提供指导。此外，只有18%的受访银行 在多个领域中将人工智能作为产品和服务开发的核心驱 动力。 准确性不足 准确性不足是人工智能在银行业规模应用的一大阻碍， 因为金融行业必须严格遵守风险和监管要求，几乎没有 资料来源：“生成式人工智能机遇量化”（Quantifying the GenAI opportunity）研究，毕马威美国，2025年2月 在深入研究了 家企业进行了评估。 为了向客户提供人工智能战略和投资指导，毕马威美国最近完成了为期18 个月的名为“生成式人工智能机遇量化”（Quantifying the GenAI opportunity）的研究；该研究评估了全面部署和应用生成式人工智能的现 实价值。

需要满足的真实需求。 1.1 政策主导下的 AI 购置动力 图表 1 2016 年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策（上 政策制定者通常会根据医疗卫生领域的发展现状和未来趋势，制定具有前瞻性和指导性 的政策文件。这些政策文件不仅明确了医疗信息化建设的总体目标和阶段性任务，还规 定了建设内容、技术要求、实施路径等关键要素。因而对于公立医院，政策需求是他们 需要考虑的首要需求。 为了树立 室。 1 病理 AI、心电 AI、部分内镜 AI 虽不属于影像 AI 范畴，但技术内核与影像 AI 相似，绝大部分使用的同样是基于深度学习的计算机视觉，且都可 基于《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》进行划分，因而我们在此章节将其合并讨论。 7 2.1.1 产品梳理 统计有过融资记录的人工智能初创企业与公布产线的上市公司，蛋壳研究院总计对 64 家企业进行梳理，调研总计 436 个产品，覆盖了几乎所有脏器。 之中商业化最快的场景。 如今大模型介入，信息学 AI 的能力再被数倍放大。在这背后，一个新的千亿级市场正 在孕育。 2.2.1 乘着 AI 迈向高等级评级 国内医疗 IT 的建设工作长期围绕政策指导展开。以电子病历系统为例，《关于进一步 推进以电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作的通知》发布之后，4 级电子病历在 很长一段时间成为驱动医院开展信息化建设的主要动力。 直至 2022 年度