2025 年 五大趋势 人智共创未来 点燃创新纪元 IBM 商业价值研究院 | 研究简报 2024 年是拥抱变化、把握机遇的一年。冲突和转型的交织令原有假设受到质疑，领导者不得 不重新评估其风险偏好。他们必须平衡速度需求与成熟流程的安全性，然后改变那些束缚发展 的习惯。 生成式 AI 是这一转变的核心，带来了一个充满新机遇和未知风险的世界。智能体 AI 是指自主 执行各种 这样个人得以提高生产率 并重新定义工作流程，同时挑战了传统的领导观念。 引言 AI 推动数据普及化， 重新定义决策流程。 领导者如何才能在不给企业带来风险 的情况下增强员工的自主创新能力？ 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 2 事实上，领导者没有时间审查每一项创新。随着智能体 AI 在组织中发挥的作用不断增强，领导 者需要下放更多决策权，才能真正加快步伐。他们仍然需要制定目标并明确前进规则，但必须 2025 扩展和优化 创新 30% 44% 24% 44% 46% 信息来源：《2025 年五大趋势全球脉动调查》。问：以下哪一项最能 描述贵组织当前和明年采用AI 的方法？ 注：总和不等于 100%，因为“重新评估“和“以上都不是”也是其中 的选项。 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 3 智能体 AI 将变革组织的业务， 但组织首先必须对员工进行再 培训。

成为推动国民经济高质量发展，提升国家综合竞争力的重要抓手。 当前，全球机器人产业呈现智能化加速演进、应用加速拓展、生 态加速开放的新形势，各国加速布局以期抢占发展先机，近年来 中国机器人产业从小到大，已经成为全球机器人产业的一支重要 力量，始终稳居全球机器人生产和消费国龙头地位，产业链全面 性、系统性、完整性全球领先。“十五五”时期，中国机器人产 业创新能力、发展基础、应用领域、生态支撑、载体建设等方面 成三大梯队 总体而言，中国机器人产业资源主要集聚于东部地区，在“十 五五”时期将向中高端迈进、打造数个具有国际影响力的机器人 产业集群。同时，在中部、西部、东北地区也有多个省份具有特 色资源，在“十五五”时期具备跃升发展潜力。从产业规模、创 新资源、企业集聚、生态活力、政策保障等维度综合分析，目前 中国机器人产业已形成三大梯队，第一梯队为“领军梯队”，具 体包含广东省、江苏省、上海市、北京市、浙江省等地区；第二 体包含广东省、江苏省、上海市、北京市、浙江省等地区；第二 梯队为“骨干梯队”具体包含安徽省、山东省、辽宁省、湖北省、 福建省等地区；第三梯队是“潜力梯队”，具体包含黑龙江省、 四川省、河南省、陕西省、天津市、重庆市、湖南省、河北省、 4 江西省、广西壮族自治区等地区。  广东：产业基础雄厚，“十五五”时期有望进一步扩大规模优 势。广东机器人产业布局较早，机器人产业链条齐全、技术 领先、应

4 一、AI大模型的技术历史回顾 （一） 4 20 世纪50 ~ 70 年代是人工智能技术的萌芽时期。20 世纪80 年代，专家系统作为一种模拟人类专家决策能力的AI应用开 始出现。20 世纪90年代，随着计算机运算能力的提升，更复杂的智能算法被开发出来，用于生产规划和调度。21世纪初开始， 大数据和云计算兴起，机器学习等算法被提出。2010年，物联网、大数据分析、机器学习、深度学习等技术出现；2020年至今 术出现；2020年至今 AI 大模型出现并得到迅速发展，以Deepseek为代表的语义大模型出现。 4二、AI大模型的核心技术与特点 （一） 5 AI 大模型的成功是多类技术的积累，但其中最为核心的是自注意力 机制和Google 在2017 年提出的Self-Attention、Transformer 架构。 ChatGPT,Deepseek,豆包，Kimi都是基于该架构提出，具有以下三个特 1、参数规模庞大。AI 大模型通常具有数十亿甚至千亿级别的参数， 使得模型能够捕捉到更多的细节和特征，提高了任务的准确性。 2、训练数据海量。AI 大模型需要训练大量数据才能发挥出其强大的 性能，这些数据来自于各种来源，如互联网、企业内部数据等。 3、计算资源需求高。由于参数规模庞大，AI 大模型的训练需要高性 能的计算资源，如GPU 集群、分布式训练框架等。 4能源行业部分大模型 （一）

Robotics开发人形机器人Sophia获得 沙特阿拉伯公民身份，成为第一个获 得国家公民身份的机器人。2021 年 ， 特斯拉宣布开发机器人Optimus，带 动人形机器人产业发展。 目前，受大模型的技术驱动，人形机 器人概念爆发，宇树科技、优必选、 傅利叶智能、智元机器人等企业频频 发布产品。 • 我国发布的国家标准《机器人分类》（GB/T 39405-2020）将机器人定义为：具 定义及分类：从机械化、单一化向高度智能化、泛在化迈进， 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 技工的求人倍率甚至达到2以上，蓝领 高级技工的缺口达到了上千万人。 劳动力缺口大 2 蓝领群体的平均年龄也在继续增加，40 岁以上蓝领劳动者占比约50%，年轻群 体进入蓝领工作岗位的意愿较低。 年轻群体意愿低 3 工厂普工、建筑零工等工作环境危险、 任务繁重，工人精神与肉体压力大， 认可度低。许多危险性大或者繁重辛 苦的工种已经面临招工困难的局面。 繁重、危险工种招工难 6 驱动因素

... 1 一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁.......................................................2 （一）政务热线的发展历程.................................................................................... 2 （二）大模型在政务热线中的全新价值 （二）大模型在政务热线中的全新价值..................................................................5 二、大模型驱动政务热线的创新趋势.............................................................................7 （一）政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽”..... ............................................................................................24 四、 大模型在政务热线中的场景化实践..................................................................... 28 （一）智能运营体系构建.

... 1 一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁.......................................................2 （一）政务热线的发展历程.................................................................................... 2 （二）大模型在政务热线中的全新价值 （二）大模型在政务热线中的全新价值..................................................................5 二、大模型驱动政务热线的创新趋势.............................................................................7 （一）政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽”..... ............................................................................................24 四、 大模型在政务热线中的场景化实践..................................................................... 28 （一）智能运营体系构建.

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，定制批发业务凭借其高效整合算力资源的能力，为大模型训练提供了稳定、可靠的算力支持，成为推动AI技术革新与应用拓 展的关键力量。 域市场供需关系的深度剖析上，力求提供更为详尽的数据支持与深 入洞察。 主要研究结论 • 从算力中心的定制批发业务发展现状来看，需求端和供给端均展现出积极的发展态势。 ➢ 需求端，随着 AI 大模型的迅猛发展，市场对算力资源的需求呈现出快速增长。这一增长主要源于互联网大厂、云厂商、短视频厂商等行业头部企业 对高性能、大规模算力资源的投入持续增长，这一趋势推动了算力中心定制批发业务的高速发展。 且稳定带来了市场中绝大部分的定制批发需求，预测期 内，假设上述15家需求方定制批发需求在整体市场中的占比将维持当前水平不变。 ➢ 其他考量因素：本报告研究重点为算力中心定制批发业务相关供需研判，三大运营商及部分地方算力运营商在承接批发定制型算力 业务上占比较小，为更好聚焦其供需分析，本供需模型中供给端未直接引入运营商业务情况，而作单独分析，详见附录。 • 模型优化与交叉验证：在模型搭建过程中

......................................................................................... 42 2.2.7 大模型训练系统.............................................................................................. 目标在于 充分发挥标准化在支撑产业发展中的关键作用，着重强化产业链上下 游的协同创新能力，推动科技成果向实际应用的高效转化，构建完备 的产业技术创新生态链，推动软硬件系统的标准化与模块化设计，大 幅提升新产品开发效率，助力应用场景的落地生根，并持续提升我国 标准在国际舞台上的影响力。 白皮书全面且系统地梳理了人形机器人领域标准化工作的现状， 深入剖析了当前面临的问题与挑战，精准把握标准化建设的迫切需求 够模仿人类运动、表情、互动与动作的机器人，并具有一定程度的认 知和决策智能（《高工咨询》）； 3）人形机器人是一种模仿人类外形的机器人，除具备人形和模拟 人类动作外还兼具智慧化和可交互性等特点。 人形机器人主要包含三 大核心技术模块：环境感知模块、运动控制模块和人机交互模块（《觅 途咨询》）。 6 从上述对人形机器人概念的主要观点来看，可以归纳为如下三个 主要特征：①外部特征：人形；②运动特征：双足直立行走；③智力

------------------------------------------ 32 七、中培伟业标杆客户案例实践 ------------------------------------------ 35 案例 1：AI 大模型技术及开发应用实践培训 ------------------------- 35 案例 2：企业数字化转型顶层设计与 TOGAF 认证培训 -------------- 38 案例 3：B 端数字化产品设计实战培训 行 各业的运营模式和发展格局。从智能制造到智慧金融，从医疗健康到教育文化，数字化的触角 延伸至社会的每一个角落，重塑着我们的生活与工作方式。 大模型技术的兴起，将企业数字化转型推向了一个新的高潮。DeepSeek、ChatGPT、文 心一言等大语言模型的问世，为企业数字化转型提供了强大的技术支持和智力支撑。从智能客 服到自动化生产，从大数据分析到精准营销，AI 正逐步渗透到企业运营的各个环节，推动着 关便利服务政策，加大力度引进数字经济领 军和青年人才。依托“基础研究特区”试点， 进行稳定集中科研支持，在高校和科研院所 培育一批数字经济优秀人才团队。 2022 年 10 月 24 日 山东省人民政府 《山东省制造业数字化转型行动方案 (2022-2025 年)》 强化人才支撑。聚焦制造业数字化转型需 求，优化提升“揭榜挂帅”核心技术攻关机 制。支持用人单位依托国家、省级重点人才 工程加快聚集数字技术领域高层次人才，加