2024年1月24日 广东省工业和信 息化厅等五部委 2025年，营收达800亿元：服务机器人营收达200 亿元，无人机（船）营收达500亿元，工业机器人 年产量超18万台（套） 培育一批专精特新企 业，打造一批“机器 人+”应用标杆企业 核心技术和关键零部件自主可控水平大 幅提升，主要技术指标达到国际先进水 平，整机综合指标达到国际领先水平； 发明专利授权量年均增长超过10%。 聚焦重点领域培育典型应用场景， 还难以满足实际需求。规模化落地难的第二个原因是高精 度零部件如先进传感器、高性能电机和减速器等的研发和 制造成本高昂，导致人形机器人售价难以被普通消费者和 中小企业接受。 未来，人形机器人的落地优先选择封闭场景，如工厂、学 校等，从政府侧应用场景为切入点，落地影响用户，逐渐 走入消费侧；出海打造全球影响力，围绕当地用户需求进 行定制化开发，同时建立合规体系。 成本与规模化应用 伦理与安全 发展问题与建议：国产替代、规模化应用、伦理与安全成为

景落地，致⼒于推动智能机器⼈在全球范围内的商业化应⽤。团队来⾃中国第⼀批⾜ 式机器⼈研究与产业落地团队，以及清华⼤学，⾹港⼤学，加州⼤学伯克利分校，卡 耐基梅隆⼤学，苏黎世理⼯学院，加州⼤学伯克利分校等国内外顶尖⾼校。团队具备 13 全栈⾃研能⼒，覆盖从机器⼈本体设计与关键零部件，到运控算法、具⾝智能等核⼼ 技术领域。 全尺⼨⾼动态通⽤⼈形机器⼈ T800，⾝⾼为 173 厘⽶，全场景通⽤。全⾝

政策文件 发布时 间 内容 北京市 《北京市机器人产业创新发展行动方案 （2023—2025 年）》 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、 准化现 状及需求，以及产业/技术与标准图谱等内容，为人形机器人标准化工 作提供了方向和目标。标准化不仅能大幅降低前期试错成本和重复性 资源投入，也将强化产业上下游合作、建立生态协同，带给上下游企 业新的机遇。同时标准是法律法规的技术支撑，标准作为公认的、广 泛接受的、可操作的技术规则，可以促进法律法规的有效实施，从而 保障人形机器人的规范化应用。 6.1 适应新产业发展新需求，提升有效供给

求高的项目，如大 型商业中心、地下 车库、高速桥梁 确保工程质 量；减轻人员 工作强度 11 建筑巡检机器人 在现场项目安全巡查及 应急救援 需要安全及应急处 理的施工及运营场 景。如医院、学 校、工业厂房、地 铁隧道等 即时发现事故 问题，降低安 全风险 12 市政非开挖疏通机 器人 人工无法进入的小径管 道，在不破坏地面，人 不下井的情况下，对管 道内混凝土结晶、砂浆 固结、砖石混合堵塞

将NOA（导航辅助驾驶）等高阶智驾功能下放至10万元 级别车型，打破了智驾功能以往与高价车型绑定的局面 道路覆盖成本降低，可扩展至6.98万元车型 数据轻量化 腾讯地图 轻量化数据服务，模块化工具链支持车企仅调用必要地 图要素（如交通标志） 数据带宽需求降低，处理效率提升 众包更新机制 Mobileye 以REM路径，通过1亿+车载摄像头实时更新覆盖全球 采集成本降低，鲜度达分钟级 加快健全完善智能 网联汽车生产准入 管理和道路交通安 全管理体系 工信部《关于术 语规范与责任绑 定的公告》 2025年 4月16 日 禁用“自动驾 驶”表述，统 一为“辅助驾 驶”；车企对 L2级功能缺陷 承担连带责任。 《关于进一步加 强智能网联汽车 产品准入、召回 及软件在线升级 管理的通知》 （工信部、市场 监管总局） 2025年 2月25 日发布 要求企业健全 安全管理制度， Reserved. 13 资料来源：泰伯智库制作  不同类型的车企基于其自身的技术实力、战略目标和成本考量，在智驾地图的技术路线选择和供应商合 作模式上呈现出明显的差异化。  车企智驾地图策略核心差异体现在自研程度、伙伴依赖度及数据闭环能力上，其中头部追求掌控，追赶 者重效率，外资则受合规强约束。 市场分析 细分市场-按车企类型 车企类型 地图技术路线 核心诉求 供应商合作模式 数据闭环 总体策略

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 2.关注自研核心算法的整车企业 2.1 特斯拉：纯视觉方案+一体化端到端先驱 2023年：特斯拉FSD V12发布。特斯拉正式推出FSD V12版本， 采用端到端架构，实现了感知、决策、规划的一体化，显著 提升了驾驶体验的拟人化和安全性。这一版本成为行业标杆， 推动了全球车企加速端到端技术的研发。 2023年：OpenDriveLab发布UniAD。OpenDriveLab推出了全 栈Transformer端到端模型UniAD，整合感知、预测和规划模 块，进一步提升了复杂场景下的环境理解和决策能力。 集的基础上，需要对海量道路场景的数据进行标注，将其转化为支撑算法训练的数据，这也需要重资产投入。因此， 优质训练数据的体量与企业的自研实力、综合产品力、资金投入、智驾车型销量等因素密切相关，这些因素在一定程 度上强化了车企的马太效应。 真实数据中，长尾场景覆盖率低。长尾场景（暴雨、积雪或施工复杂环境中事故高发区域）中，车辆的行为决策需要 高度鲁棒的模型支持，然而，这些场景在真实数据中占比极低，难以通过传统的路测覆盖全面。现有的仿真测试技术

们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 因此，今年的人工智能报告将研究核心放在了“场景”与“产品”之上，尝试通过洞悉医院、 药企、械企多方的供需逻辑，分析先驱者们的实战案例，为 AI 企业下一步的布局、选 品、研发、商业化提供参考建议。 核心观点 1. 伴随 AI 应用的持续扩展与需方对于 AI 认知的不断加深，“提效”取代“政策”成为需方 市场的繁荣，太美医疗等企业在系统中植入 AI，使其顺势成为药企数字化的关键 要素。 如今 FDA 鼓励药企采用数字健康技术（DHT）进行临床试验申办，间接引导着药企的 进一步开展转型。以 eCOA 为例，美国约 80%的临床研究都以 eCOA 的形式进行，欧 洲也有 60%依照这一路径，而中国只有不到 5%的申办方使用了 eCOA。当出海“欧美” 成为大势所趋，FDA 的政策也将传导至中国的药企。目前，Medidata、Veeva 尤其是在智慧运营、智慧后勤等场景，很多三级医院已经采购了相应的数智化系统，率 先享受到了 AI 赋能后的管理红利。 制药 AI 方面，绝大多数创新药企都对医疗 AI 持积极态度。不过，大多数药企在药物发 现阶段均倾向于自研 AI，而到了临床试验，更多药企习惯于采购成熟的第三方综合解决 方案，降低成本并规避研发风险。 5 6 第二章：自我突破，医疗 AI 形态异变 政策与提效两大购置动力支

AI开发框架，提高大规模模型训练的效率 和可扩展性，并有效降低训练成本。 • LLMOps是面向大模型，提供整个模型生 命周期中加速 AI 模型开发、部署和管理 的专业平台工具。 • 针对大模型的AI开发平台可更好的助力企 业、开发者完成大模型应用的开发、构建 及部署。 • 一方面搭载高性能硬件，提供可灵活配置 的底层算力，一方面可提供大模型训推平 台，或内置开箱即用的大模型场景应用。 • 更多被工业、制造、医药等私有化部署要 2022年底，基于GPT 3.5的ChatGPT 生成式AI产品引爆业界，颠覆众多人们 对AI能力认知，以大模型基座推动AI泛 化、低门槛实践落地，诞生Minimax、 月之暗面、DeepSeek等大模型创企 • 2024年2月，OpenAI发布Sora模 型，为视频生成模型、世界空间模 型打下标杆产品案例 • 2024年9月，OpenAI发布o系列模 型，提出CoT思维链优化的强化推 理路径 www.iresearch.com.cn 语音模态 语音生成类产品涌现更多创新机会，以海外创企为代表进行市场试水 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 传统市面AI语音产品可分为两类，在过往AI产业浪潮中走在产品化与商业化前列，一类是AI语音转写产品，应用在办公、翻译等领域，一 类是AI语音

AI开发框架，提高大规模模型训练的效率 和可扩展性，并有效降低训练成本。 • LLMOps是面向大模型，提供整个模型生 命周期中加速 AI 模型开发、部署和管理 的专业平台工具。 • 针对大模型的AI开发平台可更好的助力企 业、开发者完成大模型应用的开发、构建 及部署。 • 一方面搭载高性能硬件，提供可灵活配置 的底层算力，一方面可提供大模型训推平 台，或内置开箱即用的大模型场景应用。 • 更多被工业、制造、医药等私有化部署要 2022年底，基于GPT 3.5的ChatGPT 生成式AI产品引爆业界，颠覆众多人们 对AI能力认知，以大模型基座推动AI泛 化、低门槛实践落地，诞生Minimax、 月之暗面、DeepSeek等大模型创企 • 2024年2月，OpenAI发布Sora模 型，为视频生成模型、世界空间模 型打下标杆产品案例 • 2024年9月，OpenAI发布o系列模 型，提出CoT思维链优化的强化推 理路径 www.iresearch.com.cn 语音模态 语音生成类产品涌现更多创新机会，以海外创企为代表进行市场试水 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 传统市面AI语音产品可分为两类，在过往AI产业浪潮中走在产品化与商业化前列，一类是AI语音转写产品，应用在办公、翻译等领域，一 类是AI语音

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