.................................. 37 7.2 DeepSeek 赋能自智网络场景不足 ............................................................. 38 7.3 DeepSeek 赋能自智网络优化方向 ............................................. 20% 89.20% 80.81% 84.70% 84.70% 85.70% 84.70% 业 务 智 能 编 排 语 义 连 贯 性 业 务 智 能 编 排 准 确 性 业 务 智 能 编 排 完 整 性 业 务 智 能 编 排 识 别 率 业 务 智 能 编 排 语 义 一 致 性 �������� DeepSeek R1 DeepSeek V3 模型C 模型D 模型E 93.00% 94.00% 94.40% 90.20% 90.20% 80.81% 84.70% 84.70% 70.00% 业 务 智 能 编 排 推 断 合 理 性 业 务 智 能 编 排 隐 含 信 息 理 解 业 务 智 能 编 排 因 果 关 系 准 确 性 �������� DeepSeek R1 DeepSeek V3 模型C 模型D 模型E 90.20% 90

赋能企业变革 人才先行 01 AI 的迅猛发展，正将全球经济推向新一轮技术革命的浪潮之巅。如同 90 年代的互联网 革命和 2015 年后的移动互联网浪潮，这场 AI 驱动的变革预示着规模经济的兴起和商业 模式的深刻变革。 麦肯锡最新研究表明，到 2030 年中国关键产业将通过 AI 创造逾 6000 亿美元经济价 值。然而，这场技术革命所带来的价值红利呈现出显著的"马太效应"。 数据显示，2024 的企业通过业务创新实现了利润 增长，而迟滞转型的企业则面临被市场淘汰的风险。这种持续扩大的"数字鸿沟"，正在重 构产业竞争格局。 值得注意的是，AI 转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作模式的重构与组织能 力的重塑。在这场变革中，人才既是 AI 的使用者，更是推动企业转型的核心引擎。唯有将 人才置于 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。 的热情高涨 1.2 AI 在企业中的应用场景持续扩展，正在经历从点到面的深度变革 1.3 AI 在企业应用中"普及度"与"成熟度"的反差 03 01 04 01 02 06 07 AI 赋能企业的创新模式和应用场景 2.1 AI 在重点行业和细分场景的创新实践 2.1.1 AI 在医疗健康行业的应用 2.1.2 AI 在零售行业的应用 02 08 09 09 企业 AI

立数字业务平台的组织将拥有比竞争 对手高出��%的数字化市场份额，并拥有更强的追踪投资回报率和执行数字 收入举措的能力。 一系列的变革将给企业的云战略演进带来强劲冲击。企业应努力思考如何构 建与业务协同发展、适度超前的IT架构，基于技术优势带动业务创新和商业 模式创新，推进企业整体发展目标的达成。以云为核心的IT基础设施规划与 企业业务规划密切相关，在业务发展的每一个阶段都应起到核心推动作用。 力，并通过引入新的合作对象，解决企业当前云环境下存在的问题。多云策 略已经在企业众多应用场景中实现了深度普及与广泛应用，成为企业重要的 云发展战略组成部分。IDC多云战略调研发现：目前，��%的中国企业已经构 建多云/混合云环境，被访企业平均拥有�个公有云服务商，�个私有云服务 商；��%的中国企业将在当前和未来�-�年持续选择多云部署模式，有意识地 将资源、业务和服务能力分散到多个云平台上。 �� 入云服务商时，应关注其是否在关键领域具备符合企业发展需求的领先技术 优势，这对企业未来发展具有显著的现实意义。这些关键优势包括：全面立 体的多云安全保障体系、先进的AI技术能力、高效普惠的数据运营管理能 力、稳定可靠的多云治理和协同、持续优化的成本治理能力、开放合规的全 球服务体系等。IDC调研显示，目前，超过一半的中国企业处于复杂多云阶 段，而处于有序复杂和战略价值实现阶段的企业不到�/�，从整体上看，企业

BEIJING ZHONGPEI WEIYE MANAGEMENT CONSULTING CO.,LTD ·洞察企业数字化转型现状 ·解读数字人才发展与培养 ·构建数字化人才建设体系 ·赋能企业数智化升级突破 目录 一、引言 ----------------------------------------------------------------- 01 二、行业洞察：数字化转型是刚性需求 ----------------------------- 06 2.解决方案 | 重视数字化人才培养 ------------------------------------ 08 四、人才赋能：数字化转型的核心驱动力 -------------------------------- 09 1.数字化人才 -------------------------------------------------------- ---------------------------------- 25 1.数字化转型推进思路策划 ------------------------------------------ 25 2.数字化赋能平台功能介绍 ------------------------------------------ 32 七、中培伟业标杆客户案例实践 ------------------------------------------

进步，使 机器⼈可以看、学、动、说话、将指令转化为代码然后执⾏。最近才有了多模 式⼈⼯智能使所有这些元素相互配合。⼈⼯智能逐渐具有具体形体和物理⾝体 。在此过程中，灵巧性也在不断提升。⼀些机器⼈现在能穿针引线或缝合⽟⽶ 粒。机器⼈正在由理论⾛向现实，由⽆⽤变得有⽤ 2 ⽤例-静态机器⼈也在增⻓，但本报告的重点是在AI- 启⽤移动的机器⼈。第2-8章探讨了AI机器⼈的潜在⽤例，从清洁、驾驶、交 结论 78 相关阅读 79 © 2024 花旗集团 6 花旗GPS：全球视野与解决⽅案 2024年12⽉ 摘要与分析 AI并⾮新领域（1950年代）。机器⼈也并⾮新事物（1960年代）。能移动的AI机器⼈是新兴领域。 过去⼗年中，⼈⼯智能⽅⾯取得了⻓⾜进步，使机器⼈能够看、动、说、学习和执⾏动 作。本报告第1章介绍了其中9项技术进步。第2-8章讨论了AI机器⼈的不同⽤例和发展。 可 、中等教育或点播⾳乐。正如我们在去年的AI助⼿报告中讨论的那样，⼈⼯智能可 以为许多⼈带来个⼈助理、教练、⽆限耐⼼的教育导师和健康教练。正如本报告中 所提到的，AI机器⼈也可以为⼈们提供清洁⼯、男仆、司机和照顾者。在适当的成 本、能⼒和监管条件下，对这些服务的需求可能会⾮常⼤。 最近⽣成式⼈⼯智能的进展正指向认知任务或按需创作艺术。许多⼈真正想要的是 在⽇常任务，如清洁⽅⾯获得帮助，以便能够更多地思考、创作艺术和休闲。⼈⼯ 智能机器⼈可以帮助实现这种乌托邦⻆度。

智能与消费类机器人 80年代，专家系统在医疗、化学领 域大显身手，工业机器人逐渐普及。 1997年，运行在IBM的Deep Blue深 蓝国际象棋专家系统，击败了人类 的国际象棋冠军，被认为是人工智 能历史上的一个里程碑。 1998年由索尼开发出机器狗AIBO， 这是第一个用于娱乐应用的大众市 场消费机器人。 多领域智能机器人 2002 年iRobot公司首次发布第一款 扫地机器人Roomba真空吸尘器。 专精特新“小巨人”企业、制造业单项冠军企业。 培育一批的瞪羚企业和独角兽企业并给予支持。 支持具身智能机器人研发制造企业加强与医疗、教 育、家政、建筑、养老、市政、特种作业等相关领 域合作，开发推广适用性强、规模效益好的具身智 能机器人产品 浙江省人形机器人产业创新发展实 施方案（2024—2027年） 2024年9月5日 浙江省制造业高 质量发展领导小 组办公室 形成具有国际竞争力 的全产业链优势 2027年全省整机年产量 与对抗训练，让生成器生成各 种复杂场景数据，判别器与生 成器对抗，使智能机器人模型 在不同场景下都能稳定运行。 3 落地应用 大模型强大的自然语言处理能 力，让智能机器人能理解人类 语言指令，实现流畅对话。在 物流、医疗等复杂场景，大模 型可整合多方面信息，辅助智 能机器人完成复杂任务。 4 激光雷达 激光雷达随着在智能驾驶系统 中的规模化落地，已大幅降价。 据国联证券测算，2024年用于 ADAS系统的激光雷达均价，将

一、信息收集与调研 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建 • 模型测算逻辑： ➢ 供给端：我们详细梳理了共20家全国性及区域性第三方算力中心服务商的运营容量及规划容量情况，并综合考虑各厂商的土地资源、 能评资源、资金实力等多方面因素。结合信通院等权威机构统计披露的算力中心服务商历史市占率等相关行业数据，模型中所选取 的20家第三方算力中心服务商占据当前市场中绝大部分在运营容量的份额。随着AI技术取得的突破以及需求方对算力基础设施的要 24Q2 24Q3 24Q4 % BAT资本开支季度同比变化 2022年ChatGPT的出现引领全球科技领域的核心聚焦于人工智能产业，随着AI大模型的技术突破与应用场景拓 展，"AI+"战略将全面赋能推动千行百业加速迈向全面智能化与数字化转型的新纪元。 13 资料来源： 灼识咨询 AIGC时代到来 • 2022年12月，OpenAI推出的 ChatGPT展现出了其在逻辑推理和 文本理解上的强大能力，且其生产 目标市场渗透率 探索 孵化期 试验 加速期 落地 成熟期 发展阶段 100% 0% 农业 能源 医疗 建筑 制造 电商 出行 游戏 软件 金融 传媒 教育 广告 AI大模型赋能千行百业 • 随着技术的突破与应用场景的拓展，“AI+”将给各行业、各领域注入发展驱动力，助力千行百业“加速跑”。目前AI大模型在广 告、传媒、教育、金融等领域快速落地应用， AI算力与各行业深度融合，将加速产业升级和数字化转型进程。

随着舱驾一体化架构成为主流，智驾地图成为连接座舱体验与驾驶功能的关键枢纽，如何实现从导航指 引到更优的出行体验的全面升级？  中国智能驾驶企业正积极布局国际市场，地图厂商如何赋能国内智驾企业实现"出海"并在国际竞争中建 立技术与商业优势？  报告将探讨这些关键问题，剖析智能驾驶地图的技术演进路径与商业价值新机遇。本报告聚焦中国智驾 地图市场，重点分析面向车端智能驾驶系统的地图，不涉及手机导航地图。 (如信号灯等关键要素位 置，<50cm) 更新频率 相对较低 要求高，强依赖众源数据实现近实时或高频更新 服务对象 人类驾驶员 自动驾驶系统 (机器) 价值体现 导航功能本身 (相对价值有限) 赋能智驾功能实现与体验提升，亦可作训练数据源 车辆系统融合 主要用于基础导航显示与座舱交互 与感知、规划、控制系统深度耦合，支撑高阶功能 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 用户希望高阶智驾功能（如NOA）能在尽可能多的道路上使 用，实现“全国都能开”的目标，这对地图的覆盖广度和更新 速度提出极高要求。 优质路线规划与驾驶 体验 █████████████ 72% 用户期望智驾系统能规划出合理、高效且符合驾驶习惯的路 线（AP friendly），避免驶入过于复杂或危险的场景，驾驶 过程平顺、舒适、类人化。 无感与信任 █████████ 65% 绝大多数用户不关心底层使用的是何种地图技术。理想状态

坐在每个人的口袋里。图灵测试，曾经被认为是机器智 能的最高标准，现在每天都被人们与大型语言模型（LL M）支持的客户服务机器人和销售人员交流中所打破。 今天的AI模型已经摆脱了过去深度但具体且线性的方法 ，并展示了前所未有的自主性—在他们如何学习、如何 处理任务以及最终能够做什么方面。他们将这种自主性 带到了工作中，75%的知识工作者报告使用生成人工智 能；在如何与技术互动方面，作为编码助手并通过扩展 语音助手功能；以及几乎在一切事物上，从机器人到汽 车，到医疗保健。 4,5,6,7,8,9,10 高度能效的高级人工智能 但是这是一个烟幕弹——大多数商业领袖都无法承受的 干扰。总有一天，通用人工智能将会产生巨大的影响， 但今天它仍然遥远，需要解决深层次的技术和伦理挑战 。相反，领导者们看到眼前更为紧迫的问题至关重要： 人工智能的普及，这将在新水平上为企业系统、工作队 伍和运营带来自主性和能力，在通用人工智能发挥作用 关于商业和世界的许多其他关键数据硬编码到一个系 统中，该系统能够以比以往任何时候都高的水平理解 和行动。 这是我们需要真正关注的真正颠覆。因为现在，尽管高 管们竞相实施这一代人工智能，但很少有人能超越各个 独立的部件，真正理解他们实际上正在构建的范围：人 工智能“ 认知数字大脑 这将会彻底重塑技术在企业以及 人们的日常生活中所扮演的角色。 社会将把世界提升到下一个层次的能力、表现和进步。 它