试验设计优化 • 执⾏效率提升 • 交叉证据⽹络 构建 • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 内容⽣产辅助 • 管理营销素材 • 营销内容策划 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源 • 互动性、个性化 患者流程 • 多重购买渠道 患者服务 多渠道营销 ⽣产与 供应链 新药研发与 临床试验 学术化推⼴ • 65岁以上⼈⼝占⽐从 ⼤模型语义理解加速医学数据治理和流通 • 医院数据开放和流通 数据价值在⼤模型背景下进⼀步被凸显 • 精细化运营管理（DRG/DIP） Ds推理思考能⼒以及医保控费压⼒ 医院 • 学习/培训模式发⽣改变 • 医⽣临床决策影响模式发⽣改变 • 科研与学术⽅式和效率 医⽣ • 数据驱动的精细化监管：⽐如药占⽐/集采 vs&药品经济学 • 数据安全和合规重构 • 多元⽀付体系（商业参与度更强） • 电⼦病历和数据管理⾰→构建专病知识库， 为药物研发和精准医学提供⽀持 ⼤模型语义理解加速医学数据治理和流通 • 医院数据开放和流通→数据要素商业化变 数据价值在⼤模型背景下进⼀步被凸显 • 精细化运营管理（DRG/DIP） DS推理思考能⼒以及医保控费压⼒（需求⾼，难度⼤） →药品定价策略 医院 • PR先⾏，但过去“纸⾯数据、 ⾮标数据”等困境能得到极⼤ 缓解，医院数据的应⽤价值可

4、安全管理：在部分重化工业存在一定需求 .............. 13 5、试验验证和产线优化：仅在部分龙头企业开展探索 ...... 13 （二）应用行业：重点用于汽车、电子、金属三大行业 ..... 14 1、汽车：关注精细生产、高效物流和外观检测 ............ 15 2、半导体：重点在质量管理和柔性操作 .................. 18 3、钢铁：聚焦质量管理和安全管理 .......... 了大规模的算力供给， 为处理复杂、不规则的计算任务（如自然语言处理的长序列数据、计 算机视觉的多尺度图像特征）创造了条件；在软件方面，分布式训练 框架、预训练大模型、多模态数据处理等技术也通过精细化算力管理 提升了大模型的训练和推理速度，为机器人的大规模应用提供了基础 支撑。 2 （二）“机器人+人工智能”是新一轮大国竞争的关键 全球各国纷纷出台相关政策，抢滩布局“机器人+人工智能”产 学习、强化学习的方法，机器人可以通过训练学习数据以模仿人类， 甚至通过与操作对象或环境进行交互实现非结构性的复杂操作和自 主导航。 2、三种应用模型及其组合催生出多种功能的机器人 运动控制类模型推动传统工业机器人升级为“能精细化控制”的 机器人。一是操作优化类，传统焊接、打磨机器人通过对机器人的运 动轨迹进行计算并转化到关节空间，提高机器人的稳定性，转变成高 精度操作机器人；二是移动优化类，具有平面活动需求的移动机器人

高级认知：负责思维、记忆、语言、决策、情感灯 复杂功能 感觉与运动：处理视觉、听觉、触觉等信息、并控 制自主运动 小脑 位于大脑后下方， 紧贴脑干后方， 形似蝴蝶。 运动协调：调节肌肉张力、协调精细动作（如鞋子、 弹琴） 平衡与姿势：帮助维持圣体平衡与空间定位 学习辅助：参与运动技能学习 脑干 连接大脑与脊髓， 由 中脑、桥脑、 延髓 三部分组成。 生命维持：控制呼吸、心跳、血压灯基本生命活动 控制自主 运动 语义理解、环境信息理解、动 作决策等 目前为机器人中央控制器担任此角色， 但目前并未获得相应能力。后续可能 在此基础上进一步增加硬件及算力 小脑 运动协调：调节肌肉张力、协调精细动作（如穿鞋子、弹 琴等） 平衡与姿势：帮助维持身体平衡与空间定位 学习辅助：参与运动技能学习 动作学习模仿、复杂动作控制 等 机器人中央控制器，即现有的机器人 “大脑” 脑干 生命维持：控制呼吸、心跳、血压灯基本生命活动 控制自主 运动 语义理解、环境信息理解、动 作决策等 目前为机器人中央控制器担任此角色， 但目前并未获得相应能力。后续可能 在此基础上进一步增加硬件及算力 小脑 运动协调：调节肌肉张力、协调精细动作（如穿鞋子、弹 琴等） 平衡与姿势：帮助维持身体平衡与空间定位 学习辅助：参与运动技能学习 动作学习模仿、复杂动作控制 等 机器人中央控制器，即现有的机器人 “大脑” 脑干 生命维持：控制呼吸、心跳、血压灯基本生命活动

化 患者流程 • 内容⽣产辅 助 • 管理营销素 材 • 营销内容策 划 • 患者招募 • 试验设计优 化 • 执⾏效率提升 新药研发与 临床试验 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 交叉证据⽹ 络 构建 提升新药研发和 临床管理效率 数字化内部流程 提效 更个性化、 互动 ⾏业学术化推⼴ ⽣产与 供应链 数据驱动的 元⽀ 据安 药品 据 驱 多 数 vs 数 • • • 与学术⽅式和效率 临床决策影响模式 发 / 培训模式发⽣改 变 研 ⽣ 习 科 医 学 ⽣ • • • 精细化运营管理（ DRG/DIP ） 患者 电⼦病历和数据管理⾰→构建专病知识库， 为药物研发和精准医学提供⽀持 ⼤模型语义理解加速医学数据治理和流通 • 医院数据开放和流通→数据要素商业化变 数据价值在⼤模型背景下进⼀步被凸显 • 精细化运营管理（ DRG/DIP ） DS 推理思考能⼒以及医保控费压⼒（需求⾼，难度⼤） → 药品定价策略 • PR 先⾏， 但过去“纸⾯数据、 ⾮标数据”等困境能得到极⼤ 缓解，

强企业韧性，优化成本效益，提高资源利用率和效率，完善技术能力建设以及弹 性支持业务发展。 �� 企业在采用多云策略时发现，多云环境赋能企业跨越地理界限，强化企业面对变 局的适应力与恢复力，实现成本与效益的精细优化，以及资源使用的最大化与运 营效率的跃升；同时，多云环境通过促进技术体系的健全与升级，为企业的技术 创新之路铺设坚实基石，其提供的灵活性与扩展性极大增强了对业务动态变化的 支持，确保企业能 多云环境下的迁移、备 份、API服务过程的风险管理能力。企业在寻找新的云服务商过程中，不仅需要 将云服务商视为多云管理不可或缺的合作伙伴，还应着重考量其是否具备全面、 立体的高级安全保障体系和精细运作的风险管控机制，确保该服务商能在安全威 胁面前，为企业提供强有力的支持与保护。 �� 除传统意义上的云安全保障体系外，企业和云服务商还应特别注意以下能力的构 建： 跨云的整体安全态势感 级安全措施确保数据 安全，同时满足合规性要求。企业可实现跨云数据保护，满足业务连续性要 求，减少数据丢失风险，提高管理效率，并降低运营成本。 多云资源效能：面向云原生场景提供资源成本优化和资源精细化管理能力， 包括规格推荐、资源超分、潮汐混部、智能HPA、在离线混部等，满足云原 生架构下不同阶段提升资源利用率的业务诉求，推进降本增效目标的达成。 多云智算管理：在云上，可实现面向 AI 负载（训练、推理、工作流等）场景

路线涉及物体机械移动 3 路线涉及生物自主移动 操作工具 1 不使用工具/使用固定工具 2 使用某类特定工具 3 使用多种不同工具 一级指标 二级指标 能力等级 指标定义 动作 复杂程度 上肢：精细度 1 允许误差范围较大 2 允许厘米/牛米级误差 3 毫米/毫牛米级动作，柔性操作 下肢：寻路移动 1 固定线路 2 固定区域 3 全场景避障 交互理解 复杂程度 大小脑配合：任务拆解 找简单工作：在现在已经能够实现的任务中积累行动数据，提高识别准确性 ✓ 拓展上下游：向已实现任务的上下游拓展，形成较长工作链条，在此期间，积累的 数据能够不断提升机器人的工作能力 ✓ 找复杂工作：工作能力提升后，向其他精细度高，链条长的任务逐步演进 • 工作环境：环境广阔，需识别物品多， 可自主移动的目标多（人，宠物等） • 工作任务：由基础搬运、巡场类工作开 始，在“指导下”逐步胜任复杂工作 • 工作任务演进逻辑： 直接替换（如涂装、焊接）。 • 在新能源汽车制造场景，人形机器人在替代人工工序上相对较有优势，能够在长时间工作状态下保持效率，且人形机器人标准化动作能力强，能够保持操作精确 程度，但暂时无法适应精细操作或复杂长链条任务。未来将逐渐通过泛化学习能力补齐短板。 搬运类 质检类 工站衔接 基础组装类 工 序 工 作 步 骤 已实现 测试中 无规划 工种 人形机器人功能规划: *Logo:已规划落地在该工种的人形机器人公司

共管理学报,2021, 18(02):1-12+164. 5 一阶段强调智能算法的赋能，对政务热线大数据进行聚合分类、关联分析、回归 分析、预测分析和可视化呈现，充分释放数据红利，推动传统城市治理向精细化、 精准化和智能化全面升级。 （二）大模型在政务热线中的全新价值 随着大模型、人工智能、物联网等新一代数字技术的突破性发展，技术赋能 呈现出智能化与场景化深度融合的特征，为政务热线从数字化向智能化跃迁提供 进行分析和比较，探究群众诉求的时空分布规律。三是颗粒缩放，政府在数智化 技术的支撑下可以实现对特定区域的“放大”和“缩微”（譬如点位、小区、社 区、街道、市辖区、全市，甚至是跨区域），从而更加精细和精准地理解社会治 理问题的集聚和离散状态。 第二，政务热线是协同治理的“接驳器”。政务热线承担着“上挂下联”的 职责，可与政府部门（含同级政府职能部门和上下级政府）“接驳”联动，及时、 高 色。很大程度上，政务热线的 诉求承载水平、诉求接听效率和诉求识别能力，决定了公众对政务热线的初步印 象。然而，许多城市的政务热线建设，在诉求承载能力的科学分配、诉求接听的 科学管理和诉求识别的精细规范等多个方面仍然存在一系列挑战与不足。 1.诉求承载 诉求量的快速增加对政务热线诉求承载能力提出了挑战。尤其是在一些城市， 大量热线诉求集中在单一渠道，造成信息过载，弱化了城市政民互动能力。

共管理学报,2021, 18(02):1-12+164. 5 一阶段强调智能算法的赋能，对政务热线大数据进行聚合分类、关联分析、回归 分析、预测分析和可视化呈现，充分释放数据红利，推动传统城市治理向精细化、 精准化和智能化全面升级。 （二）大模型在政务热线中的全新价值 随着大模型、人工智能、物联网等新一代数字技术的突破性发展，技术赋能 呈现出智能化与场景化深度融合的特征，为政务热线从数字化向智能化跃迁提供 进行分析和比较，探究群众诉求的时空分布规律。三是颗粒缩放，政府在数智化 技术的支撑下可以实现对特定区域的“放大”和“缩微”（譬如点位、小区、社 区、街道、市辖区、全市，甚至是跨区域），从而更加精细和精准地理解社会治 理问题的集聚和离散状态。 第二，政务热线是协同治理的“接驳器”。政务热线承担着“上挂下联”的 职责，可与政府部门（含同级政府职能部门和上下级政府）“接驳”联动，及时、 高 色。很大程度上，政务热线的 诉求承载水平、诉求接听效率和诉求识别能力，决定了公众对政务热线的初步印 象。然而，许多城市的政务热线建设，在诉求承载能力的科学分配、诉求接听的 科学管理和诉求识别的精细规范等多个方面仍然存在一系列挑战与不足。 1.诉求承载 诉求量的快速增加对政务热线诉求承载能力提出了挑战。尤其是在一些城市， 大量热线诉求集中在单一渠道，造成信息过载，弱化了城市政民互动能力。

机器人失稳，且其智能性仍较为薄弱。 2020 年伊始，以特斯拉 Optimus、Optimus 二代人形机器人为代表， 人形机器人进入了智能化的发展阶段，朝着高度集成、感知环境、运 动自如、精细操作的方向迈进。人形机器人能够自主执行更复杂的任 务，如从传送带上捡起电池单元并精确放入托盘中。Optimus 配备五指 灵巧型机器人手，具备触觉感知和 11 个自由度，展现出强大的稳健性， 视觉传感器、惯性传感器和力矩传感器，用于采集外部环境信息和机 器人的自身状态数据； 运动器件——包括减速器、丝杠、电机及运动控制器等，负责驱 动机器人完成精确、稳定的动作； 灵巧手——作为精细操作的关键部件，对结构设计、反馈系统和 尺寸规格要求极高； 芯片——主要涵盖 CPU、GPU、NPU 等计算芯片和各类控制芯片， 是机器人执行复杂算法和智能决策的“大脑”； 动力模块——包括 成为商业化灵巧手主流驱动方式，具有高效能、低噪音、易控制等特 点。按照手指数量分为 2 指、3 指、多指（3/4 指）和 5 指，按照主动 自由度分为小于 6 自由度、6-12 自由度以及 12 自由度以上。灵巧手能 够执行精细的操作任务，如抓取、搬运、操作工具等，通过集成各种 传感器，具备触觉、视觉等多模态感知能力，能够实时感知环境变化 和操作对象的状态。当前灵巧手的技术方案尚未完全收敛，在传动方 式和传感器方案上

率稍低。农林牧渔业因其开放场景、多样地形在技术实现与落地上难度较高，渗透率较低。 • 针对探测救援、采矿、建筑等危险作业场景，智能机器人的用户需求程度较高，但因其技术实现难，应用案例仍在开发中。对于养老、医疗等劳动力稀缺的精细 化、人性化工作场景，如人形机器人等高新技术正在逐步落地。 各场景应用成熟度：工商农业等生产场景渗透率较高，医疗、 教育、陪护、危险作业等场景受技术与伦理影响渗透率较低 16 工业：从汽车与 BabyAlpha A2/Chat、BabyAlpha Dev、Alpha Dog、 BabyAlpha S 陪伴、运输、安防、巡检 资料与数据来源：宇树科技 19 产业典型案例 医疗场景：精细化智能手术机器人与康复机器人推动医疗服 务的智能化和高效化发展 资料与数据来源：MedRobot，华科精准 • 据MedRobot统计，2016年至2023年12月25日，已有56个手术机器人产 人形机器人的保有量仍有待提升，未形成规模化使用导致人形机器人在多样化应用 场景的训练经验与数据积累有限。人形机器人结合数字孪生场景，可实现在不同地 形和环境中进行不同环境的数据采集。目前，数字孪生模型的精细度、准确度与感 知数据的准确性等有待提高。 数字孪生 大模型 群体智能是实现人形机器人在工业、商业服务等重要场景规模化应用的关键。目前, 软件架构的优化是推动群体智能发展的核心动力。例如，优必选在极氪5G智慧工厂