牵头编写单位： 信通院（江苏）科技创新研究院有限公司 参与编写单位： 苏州市机器人产业协会 苏州拓斯达智能装备有限公司 苏州钧舵机器人有限公司 苏州灵猴机器人有限公司 博众精工科技股份有限公司 苏州艾吉威机器人有限公司 捷螺智能设备（苏州）有限公司 珞石（北京）机器人有限公司 苏州市大族激光科技有限公司 追觅科技（苏州）有限公司 乐聚（苏州）机器人技术有限公司 中国信通院江苏研究院公众号 模型出现以后，不同模块的功能融合到一个统一的框架下，机器人能 够通过与物理环境的实时交互，对语言、视觉、触觉等多种感官信息 进行统一处理，利用大模型对语言和物理世界的理解开展自主决策， 1来源：中国信息通信研究院、北京人形机器人创新中心有限公司《具身智能发展报告（2024 年》 9 并生成编程指令执行具体操作。但是，当前较为成熟的大语言模型对 三维物理世界的理解不足，因此，融合两种或多种输入输出模式的多 ”，在制 造业、家庭典型场景下机器人泛化能力的提升进行了市场调研、测试 开发和场景验证，为打造通用场景的人形机器人展开了联合创新。 在制造场景下，华为云与乐聚团队深入亨通线缆车间一线展开调 研，针对工业企业的普遍性业务痛点，进行技术可行性分析，定义整 体产品形态、任务指标和行动计划，以扫码包装、物流搬运、沾锡工 序等作为典型场景进行验证。 图 15 搭载盘古大模型的夸父在江苏亨通工厂实习

...................55 5.1 深睿医疗：自研多模态 AI 引擎，数智化助力医院数据资产管理........................ 56 5.2 医渡科技：“双中台”助力全线产品升级，盈利能力大幅提升............................... 57 5.3 埃格林医药：“自研管线+AI 服务”双引擎战略，引领国内 AI 制药......... .56 图表 43 医渡科技“大数据+大模型”双中台解决方案......................................................58 图表 44 埃格林自研 AI 分析药物开发精准表型的过程................................................. 59 图表 45 柏视医疗微创手术人工智能平台的肺部重建效果.. 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持下，国内已经孕育了一大批医疗人工智能产品，嵌入了医

具身智能技术-产业-市场-应用的生态进化观察 1 * 智能经济生态观察系列 * 人形机器人生态报告 （2025） 具⾝智能技术-产业-市场-应⽤的⽣态进化观察 [ 出品 ] 上海财经⼤学数字经济研究院 [ 主编 ] 胡延平 上海财经⼤学特聘教授 [ 撰写 ] ⾼⻜ 孙硕 以具⾝智能在技术-产业-市场-应⽤等⻆度的⽣态化进展为基础，本报告聚焦在更 受各⽅关注的⼈形机器⼈⽅向， 转速段配置，可根据客户需求提供不同配置的编码器类型, MS1H1 和 MS1H4 （40/60/80 机座）) 最⾼转速从 6000rpm 提升到 7000rpm。⽲川科技摆线关节模组通 过全栈⾃研+深度协同设计，在核⼼性能上实现质的⻜跃，具备低背隙、超⾼精度，集 成化设计⼤幅降低冗余结构，相同扭矩下重量较传统⽅案更轻，减轻机器⼈肢体负 载。 2.3.4 灵巧⼿ 灵巧⼿是模仿⼈⼿结构 25kg 重物，五指指尖配备阵列式⾼精度 ⾼分辨率触觉阵列传感器，最⼩分辨率 0.05N；灵⼼巧⼿⾯向⼯业场景推出 Linker Hand L6「⼯业⼤师」灵巧⼿，拥有 12 个⾃由度，采⽤⾃研“超强电缸”驱动模块，驱动 效率达 90%，实测寿命超百万次；雷赛智能 6 ⽉发布的 DH2015 灵巧⼿具备 20 个⾃由 度，重量可轻⾄ 670 克，整⼿最⼤负载 15kg、单指最⼤负载 5kg，标配

的自主能力，可在其环境内运动以执 行预定任务的执行机构。以此为基础，极光月狐研究院将智能机器人定义为：加入智能技术，能够实现自主感知、交互、决策、执行等操作的机器人。 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 关于打造消费新场景培育消费新增长点的措施 拓展智能机器人在清洁、娱乐休闲、养老助残护理、教 育培训等方面功能，探索开发基于人工智能大模型的人 形机器人。 7 驱动因素 技术驱动：关键硬件实现国产化自研或大幅降价，大模型的 爆发降低开发成本，共同促进机器人落地通用场景 资料与数据来源：公开资料 数据收集与预处理 在智能机器人开发中，大模型 可整合来自摄像头、传感器等 设备采集的图像、声音、物理 2/3。对于备受瞩目的人形机器人赛道，中国相较于发达国家研究时间较晚， 但有效发明专利数量已达全球第二，如优必选、达闼等中国机器人企业在人形机器人上也尤为突出。 资料与数据来源：市场监管大数据中心，IT桔子，人民网研究院；数据周期：截至2023年5月 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 2020年 2023年 2024年 中国智能机器人产业企业数量 （单位：万）

十分之一。根据 IDC 预测 2025-27 年国内人工智能服务器工作负载中超过 70%将用于推理，仅不到 30%为训练，因此即使 DeepSeek 大幅下降训练算力，对国内冲击相对较小。 根据信通院，截止 2022 年末中国算力规模 302EFlops，结合主要云厂资本开 支和芯片出货预测，我们预计 2024-26 年我国算力规模年复合增速有望达到 44%，带动 2025/2026 年新建数据中心 电力需求快速增长，缩小与海外领先国家的差距。 根据国家能源局，2022 年全国数据中心用电量约 2700 亿度，占全国用电量~3%。根据信 通院，2022 年全国算力规模达到 302Eflops（基于 FP32 等效），其中基础算力、智能算力 规模分别达到 120、178.5Eflops。根据信通院，截至 2022 年末，标准机架 650 万架（按 标准机架功率 2.5kw 统计），对应数据中心装机功率累计 25GW（我们基于 25GW（我们基于 PUE 假设 1.55）。 对于算力、电力和装机的预测，我们基于以下假设： 图表1： 国内 AI 算力对电力需求估算 资料来源：中国信通院，IDC，能源局，华泰研究预测 1. 基础算力部分，我们结合 IDC 预测，假设基础算力规模按 2023-26 年 15%年复合增速 增长，2023/24/25/26 年算力规模达到 138/159/183/210Eflops。假设功耗不变（基础

乘数效应, 提高经济社会发展的质量和效益。 1.2 AI 创新成为企业普遍共识, 赋能千行百业提质增效 在科技迅猛发展的今天,人工智能已成为最具变革性和影响力的核心技 术之一。中国信息通信研究院发布的 《中国数字经济发展研究报告 (2024 年) 》显示,截至 2023 年底,我国人工智能核心产业规模接近 5800 亿元, 核心企业数量超过 4400 家, 居全球第二。 2023 年以来 生成式人工智能 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 3 技术加速迭代,为各行各业创新发展和转型升级提供了新的工具和视角, AI 技术红利加速释放,为各行各业的转型注入了新动力。 中国信通院最新发布 的《人工智能发展报告 (2024 年) 》认为, 当前人工智能应用持续走深向 实,行业大模型已在金融、 医疗、教育、零售、能源等多个行业领域实现了 初步应用,并产生了明显的经济效益和社会效益。 35.8 31.3 27 2. 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 41.5% o 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 5 ——来源：中国信息通信研究院《中国数字经济发展研究报告（2024）》 图 1-1 中国数字经济规模 需要指出的是 人工智能发展之路并非一帆风顺。企业在引入人工智能 技术时, 需直面技术兼容性、数据安全、人才培养等多重挑战。只有克服这

年的政府工作报告，围绕加快发展新质 生产力、深入推进数字经济创新发展这一主 题，提出一系列事关这场数字变革的具体举 措，“人工智能+”这一新行动就是其中之 一。 2024 年 7 月 中国电子技术标准化研究院 《数字化转型数字人才技术能力和培养 要求》 《数字化转型数字人才技术能力和培养要 求》是首项针对数字化转型数字人才培养的 国家标准。本标准聚焦数字化转型数字人才 的技术能力和培养要求，提出数字人才分类 人才的有效供给，形成数字人才集聚效应。 2023 年 2 月 28 日 中共中央、国务院 《数字中国建设整体布局规划》 强化人才支撑。增强领导干部和公务员数字 思维、数字认知、数字技能。统筹布局一批 数字领域学科专业点，培养创新型、应用型、 复合型人才。构建覆盖全民、城乡融合的数 字素养与技能发展培育体系。 2022 年 1 月 12 日 国务院 《“十四五”数字经济发展规划》 提升全民数字素养和技能。实施全民数字素 给，鼓励公共数字资源更大范围向社会开 放。推进中小学信息技术课程建设，加强职 业院校（含技工院校）数字技术技能类人才 培养，深化数字经济领域新工科、新文科建 第 5 页 设，支持企业与院校共建一批现代产业学 院、联合实验室、实习基地等，发展订单制、 现代学徒制等多元化人才培养模式。制定实 施数字技能提升专项培训计划，提高老年 人、残障人士等运用数字技术的能力，切实 解决老年人、残障人士面临的困难。提高公

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 2.2 华为鸿蒙智行：模块化端到端，聚焦生态整合与全域协同 2.3 小鹏：云端蒸馏模型+纯视觉方案，大幅提升车端上限 2.4 理想：双系统并行，VLM规范端到端模型下限 分布多样且高质量的视频片段训练才能正常运作。此外，在大规模数据收 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 为了使大模型具备复杂路况识别能力，需要在大量模拟场景和真实世界数据上进行训练。通常，样本量越大，系 统越成熟，这也推动了对高性能计算芯片和计算模块的需求。目前，特斯拉超算中心的算力支持由其自研的D1芯 片和自研的超级计算机Dojo组成，投资约10亿美元。而国内一些车企的端到端则更多使用了云计算方案，如小鹏 汽车的云计算大模型等。 图8：一体化端到端架构 资料来源：Chib P S , Singh

公开征求对《国家人工智能产 业综合标准化体系建设指南》 （征求意见稿）的意见 ����年�月��日 中共中央 国务院 发布《关于构建数据基础制度更好发 挥数据要素作用的意见》(数据二十条) ����年��月��日 工信部等十六部委 发布《促进数据安全产业发展的指导意见》 ����年�月��日 中共中央 国务院 印发《数字中国建设整体布局规划》 ����年�月��日 网信办等七部委 联合公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》 建智算集群等方式，开展训练和推理业务，满足成本和规模化的考量。 场景三：构建企业创新能力。随着大模型带来的新的AGI场景的兴起，企业需 要引入更多的AI原生开发工具能力，构建“AI+”应用。同时，企业还对研 发、测试、交付过程的效率提出了更高的要求。因此，企业需要不断引入新 的云服务商，基于其在AI、机器学习、大数据分析等领域的显著能力优势和 �� 突出创新服务，例如大数据营销、AI工具链、AI创作等，加速推动新技术的 新的增量收益。例如某流媒体 服务企业，接入多家云服务商的服务后，可根据价格、质量的变化情况，做 实时的动态调整。这些云服务商之间的数据目前尚无法交互，但其所承载的 同一类视频服务规模会由企业自研的多云管理平台进行动态管理。 多云环境加速云原生与AI等能力构建，助力企业构建跨平台灵活应用与智能 化升级：多云环境鼓励企业采用云原生技术和标准（如容器、Kubernetes、 微服务、API等

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 传感器精简 Momenta 4D毫米波雷达替代部分激光雷达，自研80TOPS中端芯片 传感器成本降低，算力/价格比提升 众源数据机制创 新 TomTom 共建开源地图生态，参与Overture开放地图联盟 开发者调用API成本降低 智能驾驶地图领域的降本实践案例 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 头部自研型 (如: 华为ADS, 理想) 轻地图+自研核心 (主) (部分保留HD Map探索) 技术掌控, 差异化 体验 基础数据采购/合作 + 自研 强依赖自身车队 强依赖自身车队 数据 投入大，目标自研搞定核 心能力（含地图相关模 块），对外部依赖相对小 快速追赶型 (如: 小米) 轻地图 (采购+部分自研) 快速落地, 成本效 率 采购 + 深度合作 (特定模块) 依赖合作 + 逐步 自建 寻求捷径，整合资源，采 取混合策略（如基础图+ 自研更新） 传统大厂转型 (如: 比亚迪，吉利, 长安，长城) 多路线并行 (轻/HD/合作)