息平台会出 于商务、成本、合作对象的考虑，独立选择云服务商，这导致企业集团范围 内会形成不同平台同时运行的复杂局面。子公司之间的数据互通要求往往不 高，但集团处于统筹管理的需要，会考虑构建多云统一管理的平台，并对数 据进行一体化管理。 场景六：满足其他特殊要求。一些企业出于行业特殊性或技术发展要求，会 对特殊软件、硬件存在需求，例如对高性能计算服务、视频编解码等，因此 会选择多家云服 流通，以及数据不出域前提下的联邦学习、隐私计算等。这些更大范围的协 作模式也会带来对不同云环境、大数据环境的新需求。一些云服务商提供的 跨云工具和服务，或者第三方多云管理平台，可以满足不同云环境间的数据 同步、应用集成和统一管理需求，简化多云环境下的运维复杂性。 �� 多云环境赋能企业增强业务敏捷性和可扩展性，构筑弹性技术服务架构：有 效的多云环境会进一步加速企业面向业务的敏捷能力，支撑多元业务下的复 杂业务架 挑战一：安全与风险管理挑战 新的云环境带来新的不确定因素，各云厂商的资源构成、服务架构、管理策 略都不尽相同，可能带来更大的漏洞和入侵风险。同时，由于不同云产品的 身份管理、权限管理、账号管理不统一，也给统一安全运营带来挑战，容易 造成多云之间的账号泄漏、权限滥用问题。更为关键的是，数据在多云之间 的流动难度加大，极容易造成服务过程中的数据泄漏问题，使数据资产的合 �.� IT复杂性攀升，安全、效率、创新、

SpringCloud Prometheus/ Grafana 端侧接入层 负载均衡CLB 域名解析 DNS 网络加速 CDN 鉴权 OAuth2.SAML2 系统接入层 轻联IPAAS 统一身份认证 鉴权 OAuth2.SAML2 连接产品 连接客户 连接员工 连接伙伴 公有云 私有云 分布式云 企业 微信 腾讯 文档 腾讯 乐享 腾讯 电子签 腾讯 会议 ⋯ ⋯ ⋯ 业务挑战 AGV、物流设备与载具缺乏有效管理，频繁出现问题。调度系统不具备追溯功能； MES非实时性致使AGV无法及时切换，临时工单需要人工参与清料处理。 方案效果 数白天AGV设备与载具进行统一物联与管理，大幅降低故障率，避免产线因AGV调度 停产造成的百万损失。支撑电池片生产追溯与产线工艺流程的优化改进。 智化创新平台帮助企业打造灯塔工厂和行业云 12 Z市 集团工业互联网平台 交付效果/客户价值 业务需求/挑战 � 长鑫在支持应用软件快速构建、部署及运营方面，尚未形成应用云平台的 支撑能力 � 计划通过微服务+容器技术构建长鑫PaaS应用云平台，实现长鑫应用软件 技术栈统一标准及规范，加强应用软件研发的自主可控能力，支撑应用软 件快速构建部署及运营 � 支持应用快速交付和快速部署 � 优化资源利用率，支持弹性扩容 云 资 源 管 理 云 原 生 底 座 PaaS

首先，大模型驱动资源整合，强化数字政府协同联动能力。 政务热线数智化注重资源整合，借助大模型的强大能力，能进一步提升数字 政府协同联动能力。数智化秉持整体性思维，贯穿从接诉到反馈的整个流程。一 方面，加快推进热线整合，通过搭建统一的在线平台，努力实现跨区域、跨部门、 跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理， 为热线整合提供有力支持，从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组，促进 资源配置 类政府部门专线整合的基础上，进一步重塑政府服务流程，大模型可以对业务办 理流程进行优化和监督，实现对热线承办单位的统一管理、监督和考核，发挥政 务热线在业务办理全流程的“指挥棒”作用，引导承办单位落实好主体责任。一 方面，在厘清承办单位职责，精准分类来电诉求的基础上，数智化进一步规范了 政务热线统一受理、按责转办的业务办理流程，大模型能够对流程进行实时监控 和评估，强调了业务办理的核心地位，有助于提高承办单位的工作认识，调动各 项民生大类事项作为改革重点， 持续深化改革。 二是在促进协同治理方面。在改革过程中，北京市形成了党委领导、政府负 责、民主协商、社会协同、公众参与、法治保障、科技支撑的工作体系，建立起 市委统一领导，各区、街乡镇、社区村和各部门各单位闻风而动、接诉即办的群 众诉求快速响应机制。一方面，在顶层设计上，北京市坚持党建引领，于 2021 年市委深改委增设“接诉即办”改革专项小组，负责全市接诉即办改革工作的统

首先，大模型驱动资源整合，强化数字政府协同联动能力。 政务热线数智化注重资源整合，借助大模型的强大能力，能进一步提升数字 政府协同联动能力。数智化秉持整体性思维，贯穿从接诉到反馈的整个流程。一 方面，加快推进热线整合，通过搭建统一的在线平台，努力实现跨区域、跨部门、 跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理， 为热线整合提供有力支持，从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组，促进 资源配置 类政府部门专线整合的基础上，进一步重塑政府服务流程，大模型可以对业务办 理流程进行优化和监督，实现对热线承办单位的统一管理、监督和考核，发挥政 务热线在业务办理全流程的“指挥棒”作用，引导承办单位落实好主体责任。一 方面，在厘清承办单位职责，精准分类来电诉求的基础上，数智化进一步规范了 政务热线统一受理、按责转办的业务办理流程，大模型能够对流程进行实时监控 和评估，强调了业务办理的核心地位，有助于提高承办单位的工作认识，调动各 项民生大类事项作为改革重点， 持续深化改革。 二是在促进协同治理方面。在改革过程中，北京市形成了党委领导、政府负 责、民主协商、社会协同、公众参与、法治保障、科技支撑的工作体系，建立起 市委统一领导，各区、街乡镇、社区村和各部门各单位闻风而动、接诉即办的群 众诉求快速响应机制。一方面，在顶层设计上，北京市坚持党建引领，于 2021 年市委深改委增设“接诉即办”改革专项小组，负责全市接诉即办改革工作的统

枢 整合异构数据源，形成全域数据资产池。逻辑穿透层面，企业可以建立动态数据血缘图谱，利用 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。 在新的智能 BPM 建设过程中，中集集团构建了集团级一体化流程平台，通过四大核 心能力重构企业运营体系。第一，打造标准化流程引擎底座，实现跨组织流程统管。 第二，构建多端协同的移动审批门户，形成全集团统一的交互体验。第三，贯通异构 系统的流程链路，实现流程集成。第四，通过智能流程分析平台，实现端到端流程效 能分析。该平台通过全生命周期管理闭环，实现中集集团流程标准化、数字化、可视 化运营。 验、管理水平和降本增效三方面优化目标。 用户体验优化体现在，移动端审批效率大幅提升，以及流程个性化推荐和自动化发 起。 管理水平优化体现在，各流程业务统一到新的蓝凌 BPM 平台，集团可以持续优化适 配各级企业管理要求。同时，集团层面业务数据治理水平也得以增强，物料、供应 商、客商信息数据在统一平台实现数据归集和调用。通过数据分析，员工效能和集 团决策也得以提升。 降本增效优化体现在，复杂流程建设效率大幅提升，从原来的

智能业务运营 智能业务运营作为企业价值创造的核心活动,直接关系到企业的实际收益和 “ ” 发展的需求。智能业务运营的主要内容是搭建敏捷柔性的数字化业务中台,推动 —— 此外, 它还要求建立企业内部统一的智能运营管理体系, 贯穿整个价值链流程。 在智能业务持续深入的背景下, 伴随着企业 AI Agent (企业智能体) 的逐步落 地, 企业甚至可以重新设计其价值创造过程,从而创新业务模式。 对于企业价值链中的各业务部门来说 对于企业价值链中的各业务部门来说,探索新的应用场景, 利用最新的智能 化工具来提升业务效率和创新能力尤为重要。具体而言, 主要包括: (1) 智能产品创新: 通过产品研发创新体系的数字化, 提高研发效率。依 托统一的协同研发管理平台, 企业可实行敏捷开发模式,应用虚拟仿真、 AI 算法 等技术进行辅助决策,从而实现快速响应、 动态优化, 降低研发成本、提升研发 质量。例如, 企业可利用生成式 AI 进行产品的概念设计; 依据行业和场景的不同, 划分为硬件研发、软件研发成熟度模型。 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 13 针对智能产品研发 硬件, 企业可以从以下角度探索: 是否实现了研发流程的数字化贯通? 是否搭建了统一协同的研发管理平台? 是否开始搭建或应用"产品开发智能体"等基于生成式大模型的高级自动化工具? 是否运用 AI 算法与虚拟仿真技术辅助研发? 是否建立了基于行业特点的定制化智能研发体系? 针对智能产品研发

资料来源：公开资料、泰伯智库 “一张图”的内涵 “舱驾一体”架构下，理想状态是座舱的导航显示、HMI交互（如AR导航、3D环境渲染）与 智驾系统的环境感知、定位决策（如车道级导航、路径规划）能够基于统一的地图数据源和动 态信息层。例如，腾讯地图的“智驾地图8.0”提出实现“人驾-车驾”无缝切换，共用一张图以 降低算力需求。 现状与实践 目前，多数宣称“舱驾一体”的方案，尤其是在量产初期，更多是实现了“舱泊一体”或在同 用中。这不仅能增强导航的实时校正能力，还能极大丰富座舱的安全预警信息，提供比传统基 于轨迹计算更准确的、贴近现实场景的‘Agent’体验。  “舱驾一体”趋势的核心诉求是降本增效下的系统集成与体验一致性，它推动智驾地图向“统一数据基 座、分层服务应用”的“一张图”方案演进，但当前二者的深度融合仍处于早期阶段。 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing 地图’的环境理解与地理空间信息，在其FSD系统 中依然扮演着重要角色，尤其是在其本土化落地的过程中。 纯视觉为主：HW4.0高分辨率 ISP图像处理器增强感知能力 BEV+占用网络： • 统一鸟瞰视角三维空间表征 • 4D时空理解与预测 多模态融合 (训练端)： • 视觉、行为、车辆状态等 音频感知 (探索)： • 识别紧急车辆警报声 数据引擎： • 海量车队数据采集

随着模态数量增加，传统二元偏好或规则奖励是否能够捕捉人类意图的多元偏好或层次 化偏好？ 当多模态扩展到全模态空间，模态交互更加复杂， RL 方法需要做哪些改进？ 不同模态下，模态特有与模态共有的信息如何统一在奖励信号建模中？ 技术对比讨论：从文本模态到多模态 模态数量增加，传统二元偏好是否能够捕捉人类意图的多元偏好或层次化 偏好？ 当多模态扩展到全模态空间 ，模态交互更加复杂 ， RLHF 以及 DPO 是否 还奏效？ 不同模态下，模态特有与模态共有的信息如何统一在偏好建模中？ 出发点： 我们如何在全模态场景中， 实现 any-to-any models 与人类意图对 齐 未来技术方向展望 : 模态扩展 + 模态穿透进一步拓展强推理边界 Redundant content After Alignment - Correct shape - Clean layout 利用信息更丰富的多模态偏好数据实现更准确且细粒度的人类偏好对齐 模态统一范式：从语言反馈中学习 Learning from Language Feedback （ LLF ） 算法：从语言反馈中 学习范式，提升任意 到任意模态生成与理 解任务的对齐表现 The

年）》 2023 年 为人形机器人发展提供资金援助、技术创新、 标准化工作和国际合作等资源 欧洲 《欧洲机器人技术民事法律规 则》 2022 年 通过制定有效的伦理指导框架、成立欧盟统一 的机器人技术和人工智能的监管机构、明确损 害赔偿的严格责任、建立适用于智能机器人的 强制保险制度、建立赔偿基金、为复杂自动化 机器人创设“电子人”的法律地位等内容 18 欧洲 《地平线欧洲》 未来，为推动人形机器人产业高质量发展，应加速制定上游核心 零部件的技术标准，以提升国产化水平和全球竞争力。标准化不仅是 实现模块化设计和部件互换性的关键，也是优化生产流程、提升系统 集成效率的重要手段。统一的技术规范和接口标准将有效降低企业在 研发和制造环节的成本，同时促进产业链上下游企业间的协同创新与 资源整合，进一步优化供应链效率。同时，建立标准化体系并营造良 好的技术创新环境，可以加速核心零部件的技术攻关与国产化进程， 在仿真领域被广泛应用，而国内则正在加大力度发展自研仿真工具， 并推动其标准化与推广。通过建立统一的建模规范、仿真精度和接口 标准，国内仿真软件逐渐具备更高的适配性，推动数字孪生系统的发 24 展。 未来，应加快基础软件的标准化进程，通过制定接口标准、算法 评估标准、数据集标准、仿真性能标准及开发工具和协议标准等，为 不同厂商和研发团队提供统一的规范和框架，提升基础软件的互操作 性、可扩展性和效率，降低研发成本，推动技术创新，并促进产业链

能够通过自然语言与机器人交互完成任务。 大模型是强化学习的辅助工具，为具身智能提供了开展统一决策 的“大脑”。在传统的“感知-推理-控制”模块化框架之下，智能机 器人通过单个或多个“小模型”结合人工介入来完成相应的任务。大 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 完全端到端的运动控制系统；智元机器人采用云端超脑、大脑、小脑 等多层次架构，分别负责任务级、技能级和指令级的操作任务。 部分人形机器人头部厂商开展了端到端架构的探索。端到端架构 融合“大脑”和“小脑”功能，通过统一的神经网络，直接将任务目 10 标转化为控制信号。比如特斯拉的 Optimus 机器人能通过搭载的 2D 摄像头以及集成的触觉和压力感应器所收集的信息，直接生成用于驱 动关节的指令序列，能完成分拣、放置、叠衣服等任务；谷歌的 试验验证和产线优化场景处于价值链的两端，附加值较高、应用 难度大，占比均为 5%。近年来，随着设备标准化和自动化程度的提 高，各类搬运、测量、焊接机器人及其他生产设备实现互联互通，并 通过统一的控制平台和模型算法开展协作，为产线和研发的智能化创 造了基础条件，但是由于前期投入大、回报周期长，目前这两类场景 14 的探索主要集中在部分高科技行业的龙头企业。 此类场景“机器人+人工智能”主要是“多智能体+协同优化模型”