可以预见，随着AI技术的持续演进和行业实践的深入，将会有更多创新应用场景 被开发，为食品饮料行业带来更大的发展机遇。企业唯有主动拥抱变革、持续创 新，才能在数字经济时代占据竞争优势，实现高质量可持续发展。 值得强调的是，这场转型的本质并非机器取代人类，而是通过人机协同释放更大 的创新势能。当算法持续优化生产流程，人类得以聚焦于产业创新、体验设计和 可持续发展等更高维度的价值创造。面对这场深刻变革，行业需要构建开放协同 的创 的创新生态，在技术研发、标准制定、伦理规范等领域深化跨界合作。 站在产业智能化的转折点，我们将持续以牛客松系列活动为纽带，深化“业务场 景开放+技术能力共享”的双向驱动。我们期待更多企业以战略远见拥抱转型， 用技术温度守护食品本质，共同探索推动供应链效率与消费者体验的几何级提升。 未来的食品饮料行业，必将是科技创新与人文关怀交织的舞台，而今天的选择， 将决定我们在未来生态中的坐标。让我们以AI为桨，驶向更具韧性、更可持续的

Prediction 中，通 过 反复自我迭代和监督微调 基于 STaR 可以进一步将这种思路扩展到思考过程是搜索过程的特例，比如 rStar-Math, SoS 都可以用类似的思路来理解。 本质上， STaR 一类的方法是希望模型能够学习到 MetaCoT, 即问题到答案 映射 过程背后的深入规律 但是对于问题的结构要求性高，对于复杂数学推理任务可能难以自我 迭代 难以融入 Rule-Based 39 Kimi K1.5 中 Long2Short 方法指的是将长文本 CoT 模型的知识迁移到短文本 CoT 模型，本质上是一种「蒸 馏」， 不过目标和策略更多样，不仅要性能，还要 token 效率；更多地关注对教师模型推理策略的学习，而不仅 是输出。 S1 模型通过少成本获得超过 o1-preview 的表现： 可以基于抽像出的先验进行深入的细粒度反馈； Fast-but-maybe-wrong Judgements ； 尽管可以完成复杂的推理，但是仍然受限于一些对于人类 来 说很简单的任务（例如， 逆转诅咒）， 泛化能力较弱： 本质上在于 LLM 的思考范式仍然是静态，非过程性的； 一些看似复杂的任务，实则在互联网上有相近的解决办法， 在训练语料中有所蕴含（ Hypothesis: Depends purely on

自动化、 智能化的方向不断发展。 5.感知类技术 感知类技术包括常见的物联网 IoT、射频识别 RFID、计 算机视觉和声波雷达等。IoT（Internet of things，物联 网）本质上是互联网从人向物的延伸，物联网是将“物”和 互联网相互连接的技术，涉及对于“物”的感知、信息采集、 传输和控制，用于实现物与物、人与物之间的信息交互。具 体而讲，就是通过温度、湿度、压力、振动等传感器实时收 知技术，特别适用于对移动、变化的事物通过声波的测量和 监测。感知技术作为构建数字孪生的源头，针对不同环境、 场景和诉求，综合运用各种不同感知技术更全面、更多层面 地获取数字信息是非常重要的。 6.云计算技术 云计算技术本质是按需灵活地提供各种类型的算力存 力运力服务给需求方，提供跨地域跨渠道接入的计算、存储、 网络服务并按用户使用量使用率计费，通常包括通用计算算 力服务，智算算力服务，通用存储服务，通用网络服务，数 基础设施转化为数字化基础设施，实现与物理设施的互联互 通和互操作，进而通过模拟、仿真和预测优化，确保物理实 体在整个生命周期中的安全、可靠和高效运行。 （二）数字孪生面临的挑战 1.数据安全方面的挑战 数字孪生技术的实施过程本质上涉及物理实体的全面 数字化映射，其核心机制在于确保物理实体与其数字副本之 间实现实时双向数据同步与交互。这一过程必然伴随着广泛 的数据采集和高效传输，同时也面临着数据泄露的风险。 在数据采

50%。在企业层面，这种差异更为明显：率先布局 AI 的企业通过业务创新实现了利润 增长，而迟滞转型的企业则面临被市场淘汰的风险。这种持续扩大的"数字鸿沟"，正在重 构产业竞争格局。 值得注意的是，AI 转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作模式的重构与组织能 力的重塑。在这场变革中，人才既是 AI 的使用者，更是推动企业转型的核心引擎。唯有将 人才置于 AI 转型的核心，构建组织和人才系统化应用 AI 的能力，才能实现 时代实现持续创新与发展。只有打破认知偏差的束缚，企业才能真正释放人 才潜能，在 AI 转型的浪潮中占据先机。 高管低估了员工学习和接纳 AI 的意愿 3.3 75% 60% 5% 16 AI 转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作的重构与组织能力的重塑。在这场变 革中，人才既是 AI 的使用者，更是推动企业转型的核心引擎。面对 AI 的快速发展，企 业对 AI 人才的需求已经发生质的转变，从早期单纯的技术人才扩展到具备

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 政策和治理。而且，只有采取补充措施来解决信任的认 知维度：系统是否可靠、专业，能否应对挑战并在既定 的轨道内以预期的行为行事，这些努力才能取得成功。 这对于任何具有自主性的系统都是一个关键方面，尤其 是在人工智能领域，它本质上是一种基于意图学习、成 长和行动的体系，而不一定是基于明确指令的。支持这 一方面将会 首先，企业需要加强其数字系统的网络安全和信任。好 消息是，对于系统和数据来说，建立这个新的基础并不 意味着 现。 代理商是这个观点的关键体现。目前，他们代表了人工 智能创新的顶峰，因此，许多公司都在竞相利用代理商 来改进他们的产品和服务。但如果领导者只关注代理商 如何增强软件，而不关注它们如何挑战软件的本质，他 们将错过关键的机会和颠覆性变革，这些变革定义了这 个转型期。 当然，认识到我们今天所拥有的机遇只是第一步。目 前还没有定义的最终状态或明天新技术范式已被证实 的最佳实践。虽然代理是目前最好的新架构，但我们

流程智能化实践报告 8 落地实践 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 9 2. 落地实践 流程智能化实践本质上是企业运营范式的结构性变革。其实践落地过程中遵循场景锚定、技术整合 的方法论。其成功要素取决于高层战略支持与深入的流程梳理。本章将阐述实践落地方法论与关键 成功要素。 实践方法论 1，需求诊断与场景锚定

 大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了少数科技巨头，大多数公司都专注于做专业大模型  MoE架构盛行，本质是多个专家模型组成一个大模型  Deepmind的Alpha系列产品是这一趋势的最佳诠释 16 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之四 模型越做越小 17  大模

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.  两者本质区别在服务对象（机器 vs. 人），区别于传统导航为人类驾驶员提供路径规划和导航提示， 智驾地图则面向自动驾驶系统，提供机器可读的多元结构化环境要素数据，支撑AI感知、路径计划与决 策。 6 资料来源：公开资料、泰伯智库

代效率，有效降低了维护成本。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图2：端到端技术演进 资料来源：辰韬资本，Ai fighting，国元证券研究所 5 从模块化方案向一体化端到端模型过渡 端到端架构的本质是深度学习的全面使用与数据驱动。根据感知模块与决策模块之间的贯通程度，可分为模块化 端到端与一体化端到端。 模块化端到端将感知模块和决策规划模块视为两个独立部分，分别使用神经网络，但模块之间仍存在人工设计的 汽车的零部件逐步变成标准件，彻底实现软件定义汽车功能。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图44：汽车电子电气架构发展趋势 资料来源：博世，CSDN，国元证券研究所 车端：电子电气架构向中央计算迈进 42 从本质上来看，电子电气架构的演进是算力逐渐集中的过程，也是功能实现主体由ECU、功能域控迈向区域域控、中央 计算平台的过程。分硬件架构、软件架构、通信架构三方面看，硬件架构从分布式向域控制/中央集中式方向发展，软件 器整合为紧凑的智能底盘控制单元，以实现更 精准的转向与制动协同。软件层面，统一的底盘控制软件平台有望诞生，通过算法实时处理和分析传感器数据，协 调各部件分工，提升整体性能。 图75：制动技术的发展本质是对供能、控制、传动装置的电子化升级 资料来源：智能底盘之家，国元证券研究所 执行层：智驾渗透加速线控底盘国产放量 72 高阶智能驾驶落地进行加快下，线控底盘重要性凸显。 随着高阶智能驾驶技术的进步，机器驾驶比例不断提

筑、桥梁等钢结构项目。 22 四、“机器人+人工智能”工业应用展望 （一）具身智能机器人将进一步变革工业生产形态 目前，部分先进的工业机器人已经能够通过学习视频、图像的等 完成各种复杂操作，但本质上依然是基于先验设计和既有数据训练的 结果，难以适应训练场景以外的复杂环境。而具身智能是在开放环境 中涌现的产物，能够通过“感知-推理-行动-反馈”的闭环，形成对 物理世界的深刻理解，在复杂的场景中做出更加精确和灵活的响应。