投资建议： 看好国内数据中心建设带来的电源国产替代机会，以及技术迭代加速后 HVDC 以及巴拿马电源和 SST 的发展机遇。产业链标的包括：欧陆通，中 恒电气，明阳电气，伊戈尔。最后，我们重申于《新型电力系统成本篇：多 维解决消纳问题，新能源迈入 2.0 时代》（2024.10.25）中对于配网建设， 储能平价和风电发展的看好，我们认为数据中心建设将加速国内能源转型和 提升新能源有效需求，绿色电源和数据中心耦合将成为趋势。 ................................................................................. 8 智能算力需求上行催化供配电系统迭代 ................................................................................................ .................................................................... 11 巴拿马电源：降本增效的 HVDC 集成方案，供配电系统的“巴拿马运河” .................................................... 13 SST：更适配分布式电源的灵活接入，数据中心的“能源路由器” .

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 2.5 比亚迪：智驾平权加速，边际变化可期 3.智能驾驶产业链 3.1 车端：电子电气架构向中央计算迈进 3.2 感知层 3.2.1 传感器数量减配、性能提升 3 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 3.4.6 线控制动：EHB One-Box当前是主流方案 3.4.7 伯特利：线控制动持续攀升，全面打造XYZ三轴汽车底盘 控制系统供应商 3.4.8 线控转向：L4级及以上自动驾驶必备，尚处市场导入期 4.投资建议 5.风险提示 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 端到端发展进入加速期，基于 规则长期护航 1 请务必阅读正文之后的免责条款部分 征。 传统智驾系统的感知层、决策规划层和控制执行层之间 相互独立，信息传递容易积累误差，且智驾方案依赖于 工程师通过代码制定的规则，难以处理所有复杂场景， 边际效应随着智驾能力的提升呈现几何式骤减。与基于 规则的传统自动驾驶算法结构相比，端到端算法基于数 据驱动，可以实现信息的无损传递。同时，端到端架构 将感知、预测和规划结合为一个可以共同训练的单一模 型，整个系统都针对最终任务进行优化，并且共享的骨

........................................................................................30 2.2.2 动力系统................................................................................................... .................. 42 2.2.7 大模型训练系统.....................................................................................................................45 2.2.8 仿真训练系统................................. ........................................................................................46 2.2.9 操作系统...................................................................................................

者必须通 过确保AI的准确性、可预测性、一致性和可追溯性，以 及负责任地使用AI，在客户和员工中建立对数字系统和 AI模型的信任。人们相信AI能够如预期和公正地运行— —超越任何技术方面——这是我们必须做对的一个基本 要素。 我们相信我们能够做到。我们将这个技术新时代视 为一个机会，通过系统化地注入对人工智能的信任 ，使企业和人们能够实现其不可思议的革新潜力。 共同合作，我们现在可以为人工智能自主且帮助我 虑一下，随着人工智能进入新的和陌生的领域，重新构 想的可能性与机遇。为了真正理解和利用这种潜力，企 业将创建他们自己的、独特的AI认知数字大脑，这将彻 底改变技术在其企业以及与员工之间所扮演的角色。这 将极大地颠覆企业技术系统的设计、使用和运营方式； 充当品牌大使；并通过为机器人身体提供动力而在物理 世界中存在。当人工智能在组织中普及时，它使人们和 人工智能能够彼此发挥最佳状态。 卡吉克·纳赖恩 集团首席 执行官兼首席技术官 你的面孔，在未来 04 新的学习循环 在不同界面看似相同的情况下进行差异 化。 人们与人工智能如何定义一个学习、领 导和创造的正向循环。 03 当大型语言模型 出现时 他们的身体 当人工智能呈指数级扩展时，系统 将会被打乱。 如何基础模型重新定义机 器人学 信任是否是人工智能无 限可能性的极限？ 引言 人工智能：自主 宣言 人工智能的泛化 人工智能竞赛的热潮无可否认。 引言 4

AI 自动识别数据关联关系。价值穿透层面，企业基于知识图谱技术建立跨域语义关联。 为破除流程割裂建立统一流程，企业需遵循闭环原则。一方面是端到端流程闭环的建立，企业通过 流程挖掘技术识别跨系统断点。另一方面是决策闭环的建立，企业通过引入实时数据驱动的分析引 擎，实现“感知-认知-决策-执行”的闭环。 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 10 关键成功要素 标拆解为可量化的 业务指标，并基于流程价值贡献度模型明确资源投入优先级。 同时，企业需建立跨职能变革管理委员会，通过战略对齐度看板实时监控部门协同状态，确保组织 变革与流程重构同步演进。这种系统化治理模式能够突破传统机制下的决策迟滞，在战略层构建起 “目标-资源-行动”强关联的敏捷响应体系。 关键成功要素 2，流程梳理 流程智能化的基础在于流程梳理，其作为成功关键主要体现在五个维度。 与价值创造路径精准对齐。第三，企 业需要建立数据治理底层规则。通过明确数据采集点、流转路径及质量标准，形成"数据-流程-决策 "闭环治理框架。第四，识别流程熵增的优化靶点。企业通过拓扑关系分析揭示跨系统断点与冗余环 节，为 AI 提供明确的优化约束与决策依据。第五，沉淀持续改进的机制框架。企业构建包含流程责 任制、绩效评估体系及 PDCA 循环的运营机制，保障流程智能化的自适应进化能力。

应用的探索与创新。 在政务领域，DeepSeek 展现出了巨大的潜力与价值。多地政务系统纷纷接 入 DeepSeek，积极探索其在民生服务、城市治理、公文处理等方面的应用场景。 特别是在政务热线中，DeepSeek 发挥了重要作用。以 12345 政务服务热线为例， 通过接入 DeepSeek，热线系统拓展了智能文本机器人应答、智能辅助填单、智 能工单分类和智能工单转派等功能，充分展现了人工智能大模型在提升政府服务 （一）政务热线的发展历程 早在 20 世纪 90 年代，美国巴尔的摩市就开通了 311 非紧急救助热线，成为 全球第一个专门开通市民热线的城市1。此后，巴尔的摩的市民热线不断升级， 尤其是 CitiStat 系统的研发和启动，不仅将市民热线数据进行实时汇聚整理，而 且赋能市直部门进行高效管理，通过建立健全政府绩效评估机制，对政府回应公 民的速度和质量进行有效评估。1997 年，美国达拉斯市将二十多条热线和多个 一个总台受理、处置复合事项。此外，随着大数据分析技术的成熟，政务热线数 据背后的社会价值开始得到重视，并用以发现社会问题，辅助政府科学决策。其 “用数认知、循数决策、依数施策”的特征明显地区别于信息化阶段，并演化为 政务热线系统的深层本能和基础能力。 三是智能化升级阶段。当前，人工智能在社会各领域的日益深入，对国家与 社会治理创新提供了新的机遇，推动政务热线从数字化阶段向智能化阶段转变。 在这一阶段，政务热线出现融通

应用的探索与创新。 在政务领域，DeepSeek 展现出了巨大的潜力与价值。多地政务系统纷纷接 入 DeepSeek，积极探索其在民生服务、城市治理、公文处理等方面的应用场景。 特别是在政务热线中，DeepSeek 发挥了重要作用。以 12345 政务服务热线为例， 通过接入 DeepSeek，热线系统拓展了智能文本机器人应答、智能辅助填单、智 能工单分类和智能工单转派等功能，充分展现了人工智能大模型在提升政府服务 （一）政务热线的发展历程 早在 20 世纪 90 年代，美国巴尔的摩市就开通了 311 非紧急救助热线，成为 全球第一个专门开通市民热线的城市1。此后，巴尔的摩的市民热线不断升级， 尤其是 CitiStat 系统的研发和启动，不仅将市民热线数据进行实时汇聚整理，而 且赋能市直部门进行高效管理，通过建立健全政府绩效评估机制，对政府回应公 民的速度和质量进行有效评估。1997 年，美国达拉斯市将二十多条热线和多个 一个总台受理、处置复合事项。此外，随着大数据分析技术的成熟，政务热线数 据背后的社会价值开始得到重视，并用以发现社会问题，辅助政府科学决策。其 “用数认知、循数决策、依数施策”的特征明显地区别于信息化阶段，并演化为 政务热线系统的深层本能和基础能力。 三是智能化升级阶段。当前，人工智能在社会各领域的日益深入，对国家与 社会治理创新提供了新的机遇，推动政务热线从数字化阶段向智能化阶段转变。 在这一阶段，政务热线出现融通

与企业的创新和变革目标相互契合, 为提升运营效率和变革 - 业供给侧结构性改革的核心动力源。 企业实现智能化转型之路并非平坦,必然要经历规划、 实践、再迭代的循环 上升阶段。这需要一套经过验证的、系统化的智能化转型框架, 以及能够帮助企 业清晰识别现状、科学指导转型路径的方法论。企业基于自身的转型经验和众多 客户的服务案例, 总结出一套企业智能化转型框架。这套框架来源于实践, 最终 又要回归实践 在企业自身转型实践基础上,广泛吸收业界已有研究成果, 参考来自政 府、行业协会、行业研究机构、媒体、战略和业务咨询机构, 以及服务和解决方 案提供商等多方面的成熟度研究体系, 进行系统化的补充和提炼。 对于企业而言, 智能化转型是一个系统性和复杂性的工程,不仅要具有行业 普适性,还要符合企业自身发展的规律和模式。 由于不同行业、不同企业在数据 治理、经营模式、技术应用、组织结构、人才积累等方面存在显著差异 且在智 能化发展水平上呈现出整体差距,因此企业在进行智能化转型时还受到规模、 资 源投入、业务范围等内在因素的影响。基于此,企业智能化转型框架必须在普遍 规律和企业特性相结合的基础上,建立起系统性、 客观性、可迭代、且具备量化 能力的分析框架和评估体系。 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 8 图 2-2 企业智能化转型框架图（2024 版） 与 2023 年版企业智能化转型框架相比