50% 60% 70% 80% 90% 100% 智能手机出货量同比 中国移动4G用户渗透率 发售新机中4G机型渗透率 阶段2：4G导入期 （2014年） 阶段3：4G替换期 （2015~2016年） 阶段4：4G成熟期 （2017年~2018年） 15到16年，4G用户渗透率从 10%提升到65%，国内手机出 货量连续两年增长超过10%， 在此之前和之后，手机出货量都 出现了负增长，换机效应明显 Inteligence，国泰君安证券研究 全球范围来看，美国和欧洲在4G LTE网络的部署方面 早于中国，4G用户渗透率的提升期主要在2010年 ~2013年，渗透率从10%提升到70%经历了3年左右的 时间，中国由于建设晚且建站速度快，只用了2年时间 就实现了用户渗透率从10%到70%的提升。 1.1 9 预计5G换机潮2020年到来并持续5年 4G阶段 Pre-4G期 4G导入期 中国移动4G用户渗透率 0% 0%→10% 10%→65% 65%→76% 4G机型占比 0%→10% 10%→70% 70%→95% 95% 国内智能手机渗透率 70%→90% >90% >90% >90% 4G对国内手机出货量影响 这一阶段高增长来自智 能手机渗透率提升，4G 没有明显影响 4G进入导入期，4G新机 型占比大幅提升，但是出 货量出现下滑 4G换机周期到来，用户 渗透率大幅提升，手机

最不发达地区）市场总规模，然后为每种⽤例和每个地区应⽤不同的渗透率。 我们假设不发达市场的渗透率是发达地区的⼀半，最不发达地区的渗透率是不发达市 场的⼀半。我们分析了每个地区的数据直⾄2050年。 我们认识到增补与替代的担忧既不⼀致也不直接。例如，AVs可能会替代⼀些驾驶 职业（例如出租⻋），但⼀些驾驶职业涉及其他任务/服务（例如配送）。 配送）。 采⽤和渗透率将基于经济情况⽽变化。我们发现清洁领域的机会看起来很⼤（表1中 我们估计到2050年，在发达地区的⼯业设定中，⼈形机器⼈的渗透率将达到30％ / 2 0％ / 10％，较少发达和最不发达地区将分别为22％ / 11％ / 5％。我们的家庭估计受 到80岁以上的⽼年⼈⼝数量和有清洁⼯的影响。考虑到护理和清洁机器⼈可能会惠 及其他许多⼈，我们的渗透率假设可能过低。 我们还注意到，我们尚未分析⼏个潜在的巨⼤市场——如军事、安全、教育、农业。 虽然预计对⼤多数发达地区采⽤率将会更⾼，但我们认为到2050年，较不发达地区 动的机器⼈。2017年，微软的语⾳识别系统达到了5.1%的词错误率（WER），与 ⼈类抄录员的表现相匹敌。更近期的模型，如Google的WaveNet，在某些场景中 ⽐⼈类更准确。 ⼈⼯智能在计算机视觉领域取得了显著进展，使机器⼈能够在其物理环境中导航 和互动。2012年，引⼊了AlexNet，这⼀深度学习模型⼤幅降低了图像分类错误率 ⾄15%，有效地拉开了计算机视觉领域的现代深度学习时代的序幕。这⼀进展在2

.................................................................. 16 需求侧：看好 HVDC 在 AIDC 需求驱动下突破渗透率瓶颈 ......................................................................... 16 供给侧：AI 数据中心相关设备厂商投资机会涌现 ............................................................................. 6 图表 5： 我国算力中心地图及上架率（截止 2023 年） ........................................................................................ ................................................................... 17 图表 27： 2021 年国内数据中心各供配电方案渗透率 ............................................................................................... 17

智能机器人历经数十年技术革新与应用探索，仍在持续突破 资料与数据来源：公开资料，月狐研究院整理 5 驱动因素 社会驱动：人口老龄化加速、蓝领工作人力缺口大、高科技 平民化共同驱动智能机器人渗透 • 根据国家统计局最新数据与联合国有关老龄化的划分标准显示，我国人口增长动力减弱，老龄化人口占比增长，我国已全面步入中度老龄化社会并且老龄化仍在 加速中。蓝领群体规模达四亿，但劳动力仍存在较大缺 12 14 16 18 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 人口出生率(‰) 人口死亡率(‰) 人口自然增长率(‰) 65岁及以上占比(%) 2015年-2024年中国人口数据 30,000 32,000 34,000 36,000 38,000 40,000 专业服务机器人的年安装量以约30%的增长率增长，制造商数量位居第二，但相较于第一的下降之势中国商业机器人制造商数量正在逐步攀升。 资料与数据来源：IFR -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 0 10 20 30 40 50 60 2020 2021 2022 2023 中国 日本 美国 韩国 德国 其他 总量 增长率 历年全球工业机器人年安装量（单位：万台）

.. 22 （一）具身智能机器人将进一步变革工业生产形态 ......... 22 （二）工业人形机器人规模化应用仍需经历长期技术迭代 ... 22 （三）行业应用将从汽车电子向其他制造业领域渗透 ....... 23 附：苏州市“机器人+人工智能”工业应用案例 ............... 24 （一）智能产品案例 .................................. ...... 31 5、乐聚人形机器人在电缆行业的应用 .................... 32 1 一、研究背景 （一）大模型正在加速通用机器人的全面爆发 随着人工智能向物理世界的渗透，大模型正在推动机器人向通用 化方向发展。当前，人工智能正在由虚入实，国际数据公司（IDC） 发布的最新数据显示，2023 年，中国的“机器流程自动化（RPA）+AI” 解决方案市场规模已达 24 应用的主要目标是优化生产或研发流程。在产线优化方面， 宁德时代“灯塔工厂”构建了以 MES 为核心的集成制造系统，借助机 器人实现了生产过程无人化，并引入了人工智能技术，在三年内就将 劳动生产率提高了 75%；在试验验证方面，晶泰科技生物医药“AI+ 机器人丛林”实验室，结合量子物理和计算化学产生大量的“干试验” 数据，并通过机器人获取“湿试验”数据，建立垂直 AI 模型以预测 化学结

性能更 适应未来趋势 3.3.6 地平线：软硬结合是必由之路 3.3.7 黑芝麻智能：依托技术创新，构建自动驾驶芯片产品矩阵 3.4 执行层 3.4.1 线控底盘结构及优势 3.4.2 智驾渗透加速线控底盘国产放量，行业格局集中，主机厂 粘性高 3.4.3 线控底盘技术在自动驾驶领域的应用正逐渐普及 3.4.4 拓普集团：业务体系多元化，已形成XYZ三大系列产品线 3.4.5 线控制动发展历程 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 只能生成部分场景， 针对智能网联汽车搭载的3级和4级驾驶自动化功能。 2024.1.15 工信部等五部 门 关于开展智能网联汽 车“车路云一体化”应用 试点工作的通知 推动智能化路侧基础设施和云控基础平台建设，提升车载终端装配率，开展智能网联汽车“车路云一体化”系统 架构设计和多种场景应用，形成统一的车路协同技术标准与测试评价体系，健全道路交通安全保障能力，促进规 模化示范应用和新型商业模式探索，大力推动智能网联汽车产业化发展。

R1在零广告投入下7天增长1亿用户，创最快应用破亿里程碑  把人工智能从不可用、凑合用，变成大家都能用、都爱用  推动市场加速发展，在中国用户、企业和政府彻底普及了一次AI  中国可能成为全球AI普及率、渗透率最高的国家， 加速了中国爆 发AI产业革命的步伐 DeepSeek颠覆式创新——用户体验 32 ——掀起新一轮AI科普教育 认知决定行动，这场全民AI科普对推动中国AI发展功不可没 政企、创业者必读 况下各国 政府、企业、云厂商纷纷接入，获得全球最大影响力  改变中美竞争格局：美国是闭源封闭垄断思路，中国领导开源 文化，加速中国领先地位  中国人民使用的AI工具先进性已超过美国，普及率超过美国， 使用AI人口超过美国总人口，且直接用上最先进的DeepSeek-R1 DeepSeek颠覆式创新——开源 33 政企、创业者必读 新时代下的集中力量办大事  每个企业都可以直 增效，企业应用爆发  所有产品都值得被DeepSeek重构，产品应用爆发  创业公司得到DeepSeek加持，创业者拥有便宜领先的大模型，迎来 机遇，带来“iPhone时刻” 中国变成AI渗透率最高的国家，率先实现AI工业革命 37 政企、创业者必读 人人智能 万物智能 数转智改 未来产业 科学研究 安全 应用爆发的六大方向 38 政企、创业者必读 DeepSeek的开源和

到优”的跨越、向世界第一梯队迈进。  工业机器人渗透率有望大幅提升。近年来中国工业机器人应 用范围不断拓展，但由于其操作和部署存在一定门槛，目前 适用场景仍相对有限，2023 年中国工业机器人产业规模为 510.7 亿元。“十五五”时期，在关键技术持续突破、质量标 准持续优化、应用创新不断推进的支持下，中国工业机器人 渗透率有望大幅提升，预计到 2025 年中国工业机器人产业规

倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网 （OTN）覆盖率达到 80%，骨干网、城域网全面支持 IPv6，SRv6 3 等创新技术使用占比达到 40%。 存储力方面，存储总量超过 1800EB，先进存储容量占比达 到 30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到 100%。 应用赋能方面，打造一批算力新业务、新模式、新业态， 工业、金融等领域算力渗透率显著提升，医疗、交通等领域应 用实现规 面向重大区域发展战略实施需要有序建设算力设施；贵州、内 蒙古、甘肃、宁夏等节点推进数据中心集群建设同时，着力提 升算力设施利用效率，促进东西部高效互补和协同联动。加强 数据中心上架率等指标监测，整体上架率低于 50%的地区规划 新建项目应加强论证。支持我国企业“走出去”，以“一带一 路”沿线国家为重点布局海外算力设施，提升全球化服务能力。 2. 推动算力结构多元配置。结合人工智能产业发展和业务 先进存储（Advanced Storage，AS） 指应用全闪存阵列、SSD 等先进存储部件，采用存算分离、 高密等先进技术，单位容量数据操作能力达到万 IOPS（每秒读 写次数）以上的存储模块。 12. 算力渗透率 指在一个地区或者行业中，应用算力的广度和深度的综合 值，反映了算力在该地区或行业的普及程度及应用深度，是评 估算力赋能的重要指标之一。 13. 算力资源 指数字社会发展所需要的具有信息计算、传输、存储与应

数、数据规模和算力资源的投入，延续大力出奇迹的大 模型训练之路。2025年2月，OpenAI推出GPT 4.5系列模型，进一步加大模型参数，主要通过无监督训练提升了模型通用能力，在模型准确 率及幻觉率方面达成显著优化。但Altman同样表示这将是最后一代“非思维链”模型，后面GPT 5将采取融合技术路径，纳入推理侧思考。 • 以OpenAI为例，在GPT 4o模型中将视觉理解模型GPT4V、 2022 2023 2024 2025e 2026e 2027e 2028e 2029e 市场规模（亿元） 增速（%） 中国人工智能产业规模 2029年中国人工智能产业规模破万亿，未来五年复合增长率32.1% 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 2024年，大模型驱动的人工智能市场增长低于预期，主要因为大模型在真实业务场景中的表现未能完全满足部分客户的需求，且建设成本 较高，企业需在数据基础 托大模型的生成式AI产品也推动着传统小模型的落地应用，基于大小模型 协同，为客户构建兼具效果与成本优势的理想方案。总结以上分析，艾瑞测算2025至2029年中国AI产业将保持32.1%的年均复合增长率， 在2029年突破1万亿的市场规模。 2022-2029年中国人工智能产业规模 CAGR=32.1% 16 ©2025.3 iResearch Inc.