AI 转型的核心，构建组织和人才系统化应用 AI 的能力，才能实现 AI 与企业运 营的深度融合，把握智能时代的战略先机。 AI 引言 AI 力，即与 AI 协作、驾驭 AI 的综合能力，正在成为继智商 (IQ)、情商 (EQ)、团队合作力、领导力之后，影响组织和个人发展的关键指标。 面对 AI 的快速发展，企业对 AI 人才的需求已经发生质的转变，从早 期单纯的技术人才扩展到具备 AI 思维和应用能力的复合型人才，我们 AI 更好地互动与协 作，从而提升个体与组织的 生产力。 什么是 AI 力？ 智商 情商 团队合作力 领导力 AI 力 AI 力，即与 AI 协作、驾驭 AI 的综合能力，正在成为继智商 (IQ)、情商 (EQ)、团队合作 力、领导力之后，影响组织和个人发展的关键指标。 就像驾驶汽车需要掌握方向盘操作、路况判断和行驶规则一样，应用 AI 也需要全方位 的技能储备。掌握 AI 力不仅意味着理解

二、行业洞察：数字化转型是刚性需求 1.时代背景 | 中国数字经济成就为人才发展提供时代舞台 数字经济正成为重构全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。 而有着“数字经济时代石油”之称的数据，如今已成为继土地、劳动力、资本、技术后的第五 大生产要素。  中国数字经济成就世界瞩目，连续多年位居世界第二 近年来，数字经济在新冠疫情的冲击下展现出强大的发展韧性和活力，在全球经济发展中 呈现逆势增长 中培伟业特聘金牌讲师 闫老师拥有 15 年+产品经验，10 年+产品团队管理、6 年+移动产品及 5 年+产品运营经验，主导了音乐个性化推荐、旅游门户社区（千万级）、 SNS（亿级）、个性化资讯阅读（百万级）、电商、儿童故事 TOP 1 音频 应用（千万级）、智能音箱及机器人对话 AI 产品、C 端&B 端&G 端 K12 第 42 页 智慧课堂产品等。 闫老师不仅在产品领域有着深厚的积累，还积极参与行业交流与分享。他曾在多个国内外 余年企业业务架构，数据治理、IT 架构、管理咨询、 企业整体信息化解决方案规划经验，尤其在数据管理领域，在数据治理、数据质量、数据整合、 大数据等方面积累了丰富的经验。为中石油、中海油、大唐、华电、双汇、蒙牛、国家电网、 包商银行等多家企业提供过咨询服务和企业整体解决方案的规划和实施工作。致力于利用架构 思想和开发方法为企业提供组织、流程与技术有效结合的企业运营蓝图。 第 47 页 范老师

输入数字资产管理和其他系统，帮助团队遵 守数据隐私、安全和消费者保护等领域现有 和新出现的大量法规。 1 2 3 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 17 生成式 AI 导致传统 IT 预算编制流程难以为继。这给技术和 财务团队带来了冲击，他们正在迫切重新评估支出的优先 级，并将资金投入到最需要的领域。 AI 的快速采用带来了严 峻的 IT 预算挑战，但组 织很快就能自我造血。 2025 年五大趋势：人智共创未来

.91 1 前 言 在全球智能化浪潮风起云涌的时代背景下，人形机器人作为人工 智能、高端制造与新材料等前沿技术深度融合的结晶，正逐渐崭露头 角，成为连接未来理想与现实生活的关键桥梁。它有望继计算机、智 能手机和新能源汽车之后，成为重塑全球经济产业格局、改变人类生 活与生产方式的又一强大驱动力，其在智能制造、家庭及商业服务、 仓储物流、特种作业等诸多领域的广泛应用潜力，彰显了作为未来科 H1 与升级版 G1、小米 CyberOne、浙江人形 NAVIAI 等为代 表的人形机器人，能识别语义和情绪，具备平稳行走和复杂动作能力， 助推我国人形机器人产业步入了智能化发展阶段。同一时期，介电弹 性体、超螺旋聚合物、气动仿生肌肉等柔性材料的快速发展也带来了 人形机器人的驱动器的革新，以北工大研发的气动人工肌肉驱动器、 中国计量大学设计的一种拮抗气动肌肉驱动的人形机器人为例，实现 了 1.2.3 总结与趋势分析 14 随着国家、地区相关政策出台，全球资本大量涌入，龙头企业及 科研院校研发投入等掀起的人形机器人热潮，人形机器人正朝着更高 性能、更强适应性的方向爆发式发展。电驱动、液压驱动以及人工肌 肉和气动技术在人形机器人上的应用将会保持较长时间探索，融合眼 －手－足，结合智能芯片、智能算法，构建形成类人“超级大脑”， 形成机器人元宇宙，未来人形机器人将广泛应用于工业生产、社会服

如何通过有效的 Test-Time Scaling 和 Train-Time Scaling 提升模型的推理能力？ 得益于纯大规模强化学习 ， DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 DeepSeek R1-Zero 和 R1 的出现再次证明了强化学习的潜力所在： R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（ SFT

更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 21 图 2-3 企业智能化成熟度模型 1) L1 单点尝试 这一水平的企业通常仅在部分业务环节中,因应客户和行业的压力被动接触 数字化应用,或是零散地使用单一智能化产品, 比如增加电商功能或投放数字广 告。其核心业务逐步实现信息化和流程标准化,但智能化应用尚未形成整体解决 方案或系统性部署。 此阶段的企业重在通过信息系统提升运营效率,例如借助线上渠道拓展销售, 提高一定程度的运营效率 同时从长期助力品牌建设;建立韧性发展能力有助于企业应对市场不确 定性, 确保中长期稳定发展;推动行业变革则是企业基于长期战略布局, 引领行 业发展趋势, 实现自身与行业共同成长的关键举措。在未来的发展中, 企业应继 续坚定智能化转型的步伐,合理配置资源,充分发挥智能化技术在这三个方面的 作用, 以实现可持续发展的宏伟目标, 在不断变化的市场环境中保持竞争力, 为 经济社会的发展贡献更大力量。 3.2 企业在短暂回调中积极酝酿加速的力量

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 工业/能源 DeepSeek 冲击下，AI 产业对国内电 力行业的变与不变 华泰研究 工业 增持 (首评) 能源 增持 (维持) 研究员 刘俊 SAC No. S0570523110003 SFC No 与海外不同，中国电网更加稳定，并不需要大量分布式电源直连去实现稳定 供应。2023 年发改委、工信部《深入实施“东数西算”工程加快构建全国 一体化算力网的实施意见》首次提出到 2025 年底，国家枢纽节点新建数据 中心绿电占比超过 80%。在十四五期间我国单位 GDP 二氧化碳排放降低 18%的目标约束下，我们预计各地算力中心将积极消纳新能源。对应到数据 中心建设对新能源消纳的拉动，我们估算 2024-26 年每年 6~9GW 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。 风险提示：AI 应用落地不及预期，供应链风险。 (12) (0) 12

Qualcomm（40%）、MTK（20%）、华为海思（20%）、三星、Intel、展讯 等 主要供应商（市占率预估） 滤波器 SAW滤波器：Murata（47%）、TDK（21%）、太阳诱电（14%）等 BAW滤波器：Avago（87%）、Qorvo（8%）等 功放 Skyworks（47%）、Qorvo（26%）、Avago（20%）等 射频开关 Skyworks（33%）、Qo Skyworks（33%）、Qorvo（20%）、Murata（14%）、Avago（10%）等 天线 Amphenol、立讯精密、Murata、信维通信等 1.2 市场竞争格局：行业集中度高，海外厂商占据领导地位，天线大陆龙头 电有 子大 行业机 2遇 019年春季投资策略 18 电子行业2019年春季投资策略 从iPhone看终端天线变革：无线通信技术和外观设计驱动终端天线变革 数据来源：RFsisiter，国泰君安证券研究 Murata 可乐丽 松下电工 东丽 Murata 松下电工 宇部兴产 新日铁 旗胜 Murata 嘉联益 住友电工 臻鼎 东山精密 立讯精密 安费诺 信维通信 电连技术 价值量 PI软板 天线 MPI天线 LCP天线 ASP （美元） 2 3 4~5 1.2 21 电子行业2019年春季投资策略 5G终端天线变革：毫米波频段，AiP天线将成为主流

......40 附录 A：金融业数字孪生应用实践 .....................................41 案例一：中电金信数据孪生实验室 .................................41 案例二：中电金信数字孪生智能运营驾驶舱 .........................44 案例三：交通银行数字人 .................. 动各公司数字化转型的关键因素。随着技术格局的持续发展 和科技公司对数字孪生产品的研发，我们预见该技术将在各 领域内变得更加普遍。 41 附录 A：金融业数字孪生应用实践 案例一：中电金信数据孪生实验室 1.案例背景 在当今飞速发展的数字时代，中电金信作为中国电子旗 下成员企业，为金融机构提供全场景的数字化转型解决方 案，在此过程中，金融业务数字孪生场景落地、系统开发、 测试及 AI 算法模型构建过程中均需要采集实际业务数据支 存在信息泄露等问题，为系统开发、测试及数据挖掘等工作 带来诸多不便。 2.解决方案 中电金信通过整合内部各项资源，将解决业务数据仿真 模拟为目标，组建数据孪生实验室，通过将机器学习、深度 学习、大语言模型等先进技术相结合，逐步探索形成金融领 域垂直场景数据孪生解决方案（见图 10）。 图 10 中电金信数据孪生逻辑架构 数据获取是数字孪生、金融系统开发及测试、AI 算法模 型开发等工

强交互类 餐饮制作 巡场类 演出类 工业 搬运类 质检类 工站衔接类 基础组装类 喷涂类 焊接类 家庭 搬运类 监测类 家务类 娱乐类 高度自动化工序 依然以机械臂为主 (电芯分拣、模 组搬运…) (物品拿取、收取 快递…) (理货拿取、餐 饮递送…) (安装质检、来 料检验…） (血氧血压监测…） （迎宾、导览…） (商业演出…） (结账、导购…） (灌溉、叠衣…） “找能做的工作”->“拓展连续工作任务” 家庭服务 “有意义”->“有价值”->“有收益” 商业服务 胜 任 工 种 落 地 场 景 逻 辑 搬运类 工站衔接类 基础组装类 基础组装类 (如电芯分拣、零 件搬运，扫描质 检等…) (如螺丝预拧紧， 高压线束装配， 座椅装配，中控 仪表盘装配等…) 搬运类 监测类 家务类 娱乐类 (如递送物品， 车辆充电，洗 衣叠衣等…) 搬运类 ，优必选等品牌机器人产品。转载引用内容请标明来源 人形机器人优先适配工序画像 人形机器人优先适配工种画像 半柔性工种 + 短链步骤 + 标准物料 + 高频重复 人工参与度高 + 半柔性工序 (电芯分拣、模组搬运…) (安装质检、来料检验…） (“最后10m”柔性物流…） (螺丝紧固、组装…） M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights