型可以根据 油田的产量数据、设备的维护情况以及新的勘探开发计划，预测 未来的油气供应情况，帮助交易商和供应商提前做好应对措施。 3、供需平衡分析：综合考虑能源的市场需求和供应情况， Deepseek可以对能源市场的供需平衡进行分析和预测。有助于市场监管部 门及时发现供需失衡的情况，并采取相应的调控措施，如调整能源价格、增加能源供应或引导需求侧管理，以维护能源市场的稳定。 14 ◼ 能源交易的辅助决策： 足够的时间 安排维护人员进行检修，避免设备突发故障导致的生产中断 和经济损失。比如，在核电站中，利用 AI 大模型对反应堆 的关键设备进行故障预测，保障电站的安全运行。 （一） 18 ◼ 能源网络优化与安全管理数字化： 3、智能维护计划制定：根据设备的运行状况、维护历史 和预测的故障信息，AI 大模型可以为能源企业制定个性化 的智能维护计划。该计划能够优化维护资源的分配，确定 最佳的维护时间和维护方式，提高维护效率和设备的可靠 性。 4、能源网络安全监测：能源网络面临着各种安全威胁，如 网络攻击、数据泄露等。AI 大模型可以对能源网络的流量 数据、通信协议、用户行为等进行实时监测和分析，识别 潜在的安全风险。一旦发现异常行为或攻击迹象，能够及 时发出警报并采取相应的防护措施，保障能源网络的安全 运行。 4三、能源数字化转型 4四、能源环保与可持续发展

护理机器⼈ 商业清洁机器⼈ ⻝品和杂货配送机器⼈ 餐饮服务机器⼈ © 2024花旗集团 5 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 内容 摘要与分析 6 技术进步 10 清洁与维护 19 交通运输 29 ⼈形机器⼈ 35 ⼯业 42 服务机器⼈ 45 医疗保健 51 安全、安全和军事 56 资本/专利 62 挑战 68 结论 78 相关阅读 79 © 2024 图10. 机器人即服务（RaaS）的市场规模预测 来源：Statista RaaS模型提供了⼏个关键优势，使其成为各⾏各业企业的⼀个吸引⼈选择：降低资 本⽀出、灵活性和可伸缩性、即插即⽤解决⽅案、⽆忧维护和升级。 除了运营优势之外，与传统⼈⼒相⽐，RaaS还能带来显著的成本节约。 © 2024花旗集团 18 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 例如，RaaS模式中的机器 的关系。在需求⾼峰期，公司可以增加机器⼈的使⽤以提⾼⽣产率，⽽在⽣产需求 减缓期间则可以减少成本。 9. 升级性和自我维护 ⼈⼯智能（AI）领域的快速发展将⼤⼤重塑包括机器⼈在内的许多⾏业。快速的发 展带来了令⼈难以置信的机遇，但也引发了购买AI-enabled机器⼈的潜在买家的担 忧。 ⽽⽆线更新和⾃我维护的概念提供了有希望的解决⽅案。 投资者担⼼，随着更新、更先进的模型的发布，他们的投资很快就会过时，这可能会阻碍

诸多挑战与机遇。 在这一个新兴而充满潜力的领域，标准化建设成为推动人形机器人产 业稳健前行的关键动力。建立系统完善的标准体系，不仅能够及时跟 踪行业快速发展的步伐，引领产业迈向更高层次，更能在维护市场秩 序、促进技术创新交流、加速成果转化、降低企业研发成本与技术门 槛等方面发挥不可替代的作用，进而全面提升行业整体技术水平与国 际市场竞争力。因此，积极推进标准化建设对于人形机器人产业的可 目前主要应用于零售 商超、酒店、餐厅、银 行大厅等场所，为用户 提供问询、递送、导览、 商品分拣、娱乐表演等 服务。 11 工业 领域 目前通常被用于汽车、 电子等生产线上的装 配、操作、维护和检测 等 1.2 人形机器人发展历程 人形机器人的探索始于 20 世纪 70 年代，经历了早期发展阶段 （1970—2000 年）、集成发展阶段（2001—2011 年）、高动态运动与 交互能力提升阶段（2012—2020 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， 可以在无需持续维护的情况下长时间执行物体交互任务。目前，特斯 拉已在其工厂部署了 Optimus 机器人，进行日常工作和任务测试，进 一步加速其智能化发展。 1.2.3 总结与趋势分析 14 随着国家、地区

但在信任成为问题之前，你能走多远？你将如何重新激 发建立信任的关键人类时刻？ 最后，路线图中的第三部分，也是未知的部分，是寻找 一条通往以人为驱动信任的新路径。我们知道我们需要 达到哪里——新的接触点和建立与维护人际信任的方法 ，因为人工智能的普及正在颠覆传统的互动方式。但是 ，每个组织达到那里的方式都将不同，因此，我们应该 从自我引导的问题开始：当许多初级工作可以被人工智 能完成时，职业道路将是什么样子？利用人工智能来简 分析平台的情况下才能实现。换句话说，代理将成为数 字核心的主要使用者，利用它来回答用户请求和构建新 的数字解决方案。而且进一步说，他们甚至可以在构建 、验证和更新组合组件中扮演角色。 今天的代理系统无法构建和维护整个数字核心——但它 们正在处理其各个部分。Salesforce的Agentforce在Sal esforce平台的多部分充当代理系统。 41 表面上，这可 能只看起来像是一个常见的生成式人工智能特征的捆绑 业今天需要的庞大软件工具套件，以及它们如何创建数 据孤岛和复杂的流程。或者看看一些软件试图克服这种 孤岛化，结果却变成了庞大、功能丰富的应用程序，复 杂到完全掌握它们需要花费数年时间。这可能会给企业 带来负担，从安全疏忽，到对过时系统维护和保养的过 度支出，再到人们被迫在多个应用程序之间跳转以完成 单个任务时应用程序疲劳对生产力的严重影响。 45 生成式人工智能可以成为用户界面（UI）的基石。通过 简单的自然语言界面，它可以通过启动一系列数字活动

生成营销文案、个性化推荐 客服领域：智能客服机器人初步应用 运营领域：数据分析和预测性维护 行政领域：智能会议纪要、文档处理自动化 扩展深化阶段：AI 的产品化整合 阶段特点： 系统性应用部署 技术深度集成 跨部门协同 以业务创新为核心诉求 典型案例： 研发领域：AI 辅助产品设计、智能代码生成 生产领域：智能质检系统、预测性维护 供应链：智能库存管理、需求预测优化 人力资源：AI 驱动的人才筛选与管理

键零部件性能和可靠性达到 国际同类产品水平；人形机器人“大脑、小脑、肢体”等关键核心技术取得 突破，大模型等人工智能技术加快发展 服务机器人和特种机器人在家政服务、养老助残、 医疗康复、教育娱乐、维护巡检、安全应急等领域 实现广泛应用 重庆市支持具身智能机器人产业 创新发展若干政策措施 2024年12月5日 重庆市经济和信 息化委员会等七 部门 支持具身智能机器人领域企业创建高新技术企业、 析等功能，能够帮助科研人员规避风 险。目前，中山大学推出生物实验人 形机器人，深圳大学推出可呼吸暖体 假人，模拟人类的呼吸和体温为疾病 传播研究提供了重要实验工具。 人形机器人能够在空间站内部监测环 境、维护设备、进行实验，能够在太 空中行走、修复航天器、进行垃圾清 理、地表探测、样本采集等重复性且 有危险性的工作。近十年来，美国、 俄罗斯等国家在持续推进太空机器人 的研发与落地。中国已推出四款太空 机器人，包含机械臂与飞行机器人。

量，知识构建效率提升83.3% • 已有多款车型接入使用，覆盖车主用户 数百万 1 一键导入汽车使用手册 2 大模型自动提取FAQ对 3 4 大模型问答API调用 汽车功能使用问答和自助排障 车企知识维护成本低 通过文档解析和切片，减轻客户的知识整理成本 汽车手册复杂，知识 冷启动慢 需要跟传统机器人结合大模型增强，传统机器人无法回答时， 大模型对汽车专业词汇精准理解回复 传统机器人不智能，

电池健康状态和 残值估测 电动汽车能源/ 充电优化 机器人/协作机器人应用 生成式车辆 零件设计 虚拟客户服务 中心/助理 视觉检验和残余 二手车价值计算 自动驾驶 优化 生成电池 工程 预测性维护 资产 预测性诊断 并且保修优化 适应性移动即服务 车队管理 车内个人助理 并且经验优化 智能驾驶员关怀 自动化产品 生命周期管理 端到端供应链/ 物质处置RPA 个性化汽车 配置与定价

建立预测到采购、 订单到收款等流程 的高度自动化等。在工业领域, 智能制造具有大展拳脚的空间, 落地智能排产、 智能检测等 AI 应用,端到端的智能决策分析等, 探寻生产过程的精细排程、预 测性设备维护、智能质量检测、 自动物料调配、工业机器人等多种智能化场景, 帮助生产制造的提质、增效、降本、减存。 构建智能供应链重点聚焦以下四个方面: 一是核心环节自动化, 引入 MRP (物料需求计划) 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,并实现有限的降本增效。 然而, 由于缺乏全面的数字 化战略, IT 部门仍以设备采购和维护为主,未能充分利用智能技术来为企业带来 更深层次的效益, 数字化和智能化转型的效果相对有限。 2) L2局部建设 处在这一水平的企业, 通常在生产制造、销售、客户服务等价值链中的各个 业务部门基本完成了信息化建设 这一现象值得深入剖析。 (1) 技术复杂性与高成本。 智能化转型涉及到一系列复杂的技术, 如人工 智能、大数据、物联网等, 对于许多企业来说, 理解和掌握这些技术并非易 事。同时, 购买、部署和维护相关的智能化设备和系统需要大量的资金投入, 这对于一些传统企业而言是沉重的负担。例如, 构建一个完整的大数据分析平 台, 不仅需要购买高性能的服务器和存储设备, 还需要投入专业的技术人员进 行系统搭建和数据管理

加剧同时发生的背景下，数字弱势群体（如老年人和残障人士）对电话式的传统 热线更加依赖。但是，热线归并和网络渠道运用不足客观上加大了热线电话的接 入压力。新冠肺炎疫情期间，涉及日常生活物资采购、慢性病用药、急诊就医、 心理健康维护、妇婴养护等内容的诉求量显著上升，对数字弱势群体的专线建设 需求日益突出。 2.诉求接听 诉求接听是诉求办理的首要环节。整体来看，话务服务供需矛盾、坐席设置 和工作方式机械化等管理问题，使得 并提供精准回复。例如，当市民询问“如何办理居住证”时，系统可自动提取核 心信息，提供详细的政策解读或引导至相关服务部门。 2.统一知识库建设 政务热线需要实时更新各类政策、法规及办事指南，而传统知识库的维护效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线系统能够即时提供最新的政策信息。例如，市民咨询社保缴费 政策时，系统可以自动调取最新政策，并通过智能问答系统进行解读。 联合北京智谱华章科技有限公司研 发形成了“北京政务问答大模型知识中枢”（以下简称“政务知识中枢”或“知 识中枢”）。知识中枢旨在解决政策文件信息公开更新不及时、传统机器人问答 需人工拆解知识、维护成本高等问题。实践证明，政务知识中枢不仅确保了政策 文件的及时更新，还提供了更加智能化的咨询服务，显著提升了政务问答的智能 水平和效率，提高了公众对政务咨询服务的可及性和满意度。 政务知识中枢