核心技术的初期高额投资、以数据为中心的质量以 及人才和新技能。在这些挑战中，信任是最主要的 。 人工智能：自主宣 言 信任是否是人工智能无 限可能性的极限？ 今年《技术愿景》探讨了人工智能从自动化向转 型发展的未来。 使人们能够自主行动的推动者——为他们提供执行新任 务和比以往任何时候都更好地执行其他任务的能力。考 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 征是其 学习能力。当人工智能变得通用，并且企业将其扩散到 业务中，人们将其融入他们的生活中时，它有可能成为 比它提供的新功能和能力多得多的东西。企业并不仅仅 是赋予员工力量，创造新的客户服务渠道，或自动化部 分业务运营。他们正在采用一种带有广泛通用知识的技 术，这种技术本质上是由于其学习能力而定义的，并且 他们正在 教学 这与业务的一部分有关。当人们使用它 时，他们通常是... 进一步 教授它关于它们的喜好、偏 识别药物治疗的潜在靶点。为了开发可能的药物组成， 他们使用了一个由500个预测和预训练模型组成的生成 化学引擎。对于Insilico来说，人工智能是他们工作的核 心——塑造围绕它的业务和行业。 首先的想法可能是，这仅仅是使用AI从自动化过渡到数 字系统的自主性。这并不错误，但只是故事的一部分— —AI正在以数十种方式推动自主性。它为人们提供了他 们原本不具备的技能，让他们能够以前所未有的主动性 减少摩擦地行动。它为机器人提供了关于世界的新程度

邮箱：chenyeyao@gyzq.com.cn 智能驾驶行业研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 目录 2 1.端到端发展进入加速期，基于规则长期护航 1.1 端到端的定义、发展历程、实现方法及挑战 1.2 自动驾驶产业支持充足，标志性政策落地 1.3 车企抢滩DeepSeek，AI行业与智能驾驶共振 1.4 10万级别智驾落地推动行业进入智驾平权 1.5 汽车行业加速迈向智能驾驶全面普及时代 2.关注自研核心算法的整车企业 Momenta：提供基于端到端技术架构的自动驾驶解决方案 3.3.5 智驾域控芯片市场的竞争格局呈现多极化，SoC高性能更 适应未来趋势 3.3.6 地平线：软硬结合是必由之路 3.3.7 黑芝麻智能：依托技术创新，构建自动驾驶芯片产品矩阵 3.4 执行层 3.4.1 线控底盘结构及优势 3.4.2 智驾渗透加速线控底盘国产放量，行业格局集中，主机厂 粘性高 3.4.3 线控底盘技术在自动驾驶领域的应用正逐渐普及 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 图1：端到端与模块化自动驾驶 资料来源：电动车公社，国元证券研究所 4 端到端的定义：基于数据驱动的深度学习

21 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具，具有行动能力  调用企业专业知识，更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook，实现流程自动化  通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力 政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 DeepSeek的技术为机器人、智能网联车、无人机、机器狗 等带来巨大改进，降低成本和算力要求  低成本低算力需求使得模型更容易被部署到机器人等智能设 备上，解决物理现实世界的认知、决策和行动问题 政企、创业者必读 赋予自动驾驶复杂物理世界理解能力 从规则驱动到学习驱动 43 政企、创业者必读  人工智能的目标是星辰大海，是为了让人类在科技上有突破  基于DeepSeek的强推理模型，利用科学领域专业知识进行强化学习， 360提出「以模制模」新解法，应对DeepSeek安全问题 DeepSeek六大应用方向之六 AI安全：实现安全的「自动驾驶」 46 政企、创业者必读 大模型的六大能力 47 基本 能力 业务 能力 创新 能力 赋能 未来产业 创意 能力 赋能企业 数转智改 数学计算 语义理解 逻辑推理 语言翻译 文本创作 自动驾驶 具身智能 1 2 4 5 知识问答 代码编程 文本生成 多轮对话

Rights Reserved. 研究背景  智能驾驶技术正加速从早期“功能验证”向“全域场景”突破，头部整车厂与科技公司大规模投入车规 级大模型、“世界模型”等自动驾驶方案，智驾地图作为支撑自动驾驶决策与感知的关键底层能力，如 何成为实现自动驾驶落地和差异化体验的基础保障？  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？ 智驾地图是支撑L2级及以上智能驾驶系统的关键数据基础设施，其核心价值在于补充车载实时感知、提 供超视距信息及优化路径规划。  智驾地图正从重几何精度的高精地图向更注重拓扑、语义与鲜度的轻量化地图演进，其具体形态随自动 驾驶算法需求动态演进，众源更新成为保障鲜度的关键技术。 5 资料来源：公开资料、专家调研、泰伯智库 市场概述 智驾地图的定义、核心特征与要素 高精地图主导 高精几何+语义 - 依赖高精度传感器 语义准确性优先度更高。 • 要素按需: 地图包含要素集根据智驾系统能力与应用场景动态调整， 旨在实现成本与功能的最佳平衡。 • 高新鲜度: 对影响驾驶决策的道路变化要求近乎实时的更新能力， 依赖高效的自动化（含众源）更新机制。对于城市NOA，关键要 素的“天级/周级”更新成为普遍预期。 核心特征（动态演变中） 智驾地图形态演进示意图 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

商业模式与流程 • 重塑整个行业 结合其他技术 5 在汽车行业，人工智能将推动所有以技术驱动创新领域的增长。 人工智能影响及公司在汽车转型领域中的实例 软件定义的 自动驾驶汽车 替代传动系统 并且可持续性 新服务和 商业模式 数字化运营 并且供应链 主要 挑战 升级软件开发 数字客户体验与网络安全 管理需求不确定性， 基础设施与监管 构建以客户为中心的组织机构 特斯拉 自动电动汽车 充电机器人 现代汽车 自动化二手车交易平台 汽车评估 Auto1 宝马 动态路线 定价 高需求 区域预测 移动性 提供商 传感器数据 处理用于AD 威姆奥 增强型电动汽车 充电计划 Free2Move 优步 抢夺 人工智能在汽车领域的机遇 Strategy& 注：示例性公司特定AI解决方案。缩写：SW = 软件，E2E = 端到端，AD = 自动驾驶，EV 价值 链 研究和 发展 生产和 供应链 销售，营销 售后服务 移动性和 金融服务 连接和 自动化服务 数据 资产 产品360° 植物/供应链 360° 客户360° 生态系统360° 车辆360° 使用 病例 自动驾驶汽车软件 生成和测试 自动化视觉工厂 控制和资产配置 自动化营销内容 生成和宣传活动 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

对海量数据进行趋势研判和模拟预测，为市委、市政府的科学决策提供有力支撑。 同时，结合派单目录优化算法模型，智能推荐的精准性得到进一步提升，显著缩 短了工单分派时间。此外，系统新增了诉求人画像功能，能够在受理来电时自动 13 展示同一号码的历史来电频次及问题类别，帮助话务员快速了解诉求人特点，提 供更加精准的服务。大模型的应用，优化了诉求全流程管理，实现了政务咨询的 快速解答、派单推荐的高效精准、群众诉求的智能导办以及回访考核的“零干预” 是标准不清晰，权责清单与事 项分类清单不够明确，容易导致工单归类错误。因工单偏误、数据噪音、信息缺 失以及标准不统一等缺陷导致的数据质量问题使分析结果不准确甚至失真。 第三，自动化分析深度受限。多数城市虽有采购自动化数据分析解决方案， 但其落地运行仍有明显的不足之处。一是分析主题固化，分析工作通常围绕已有 分类体系展开，根据分类体系对某个主题下的问题进行罗列，而当需要开展一些 实验性或 行简单统统计量分析，诸如来电量、解决率、满意率，并配以标准化图表输出， 而对来电内容的分析不足，缺乏能力解释某些现象的原因及其影响。只有部分专 题分析报告可以靠人力查看数据可以下钻一层。三是典型案例缺乏，自动化分析 系统无法选择出具有代表性、典型性的个案以供决策者参考。 2.辅助决策 在对热线数据进行沉淀基础上，政府可以掌握城市运行概况、社会问题分布 和条块部门绩效，从而制定有针对性的政策来提升社会治理能力。一些政务热线

对海量数据进行趋势研判和模拟预测，为市委、市政府的科学决策提供有力支撑。 同时，结合派单目录优化算法模型，智能推荐的精准性得到进一步提升，显著缩 短了工单分派时间。此外，系统新增了诉求人画像功能，能够在受理来电时自动 13 展示同一号码的历史来电频次及问题类别，帮助话务员快速了解诉求人特点，提 供更加精准的服务。大模型的应用，优化了诉求全流程管理，实现了政务咨询的 快速解答、派单推荐的高效精准、群众诉求的智能导办以及回访考核的“零干预” 是标准不清晰，权责清单与事 项分类清单不够明确，容易导致工单归类错误。因工单偏误、数据噪音、信息缺 失以及标准不统一等缺陷导致的数据质量问题使分析结果不准确甚至失真。 第三，自动化分析深度受限。多数城市虽有采购自动化数据分析解决方案， 但其落地运行仍有明显的不足之处。一是分析主题固化，分析工作通常围绕已有 分类体系展开，根据分类体系对某个主题下的问题进行罗列，而当需要开展一些 实验性或 行简单统统计量分析，诸如来电量、解决率、满意率，并配以标准化图表输出， 而对来电内容的分析不足，缺乏能力解释某些现象的原因及其影响。只有部分专 题分析报告可以靠人力查看数据可以下钻一层。三是典型案例缺乏，自动化分析 系统无法选择出具有代表性、典型性的个案以供决策者参考。 2.辅助决策 在对热线数据进行沉淀基础上，政府可以掌握城市运行概况、社会问题分布 和条块部门绩效，从而制定有针对性的政策来提升社会治理能力。一些政务热线

随着数字经济的蓬勃兴起，AI 技术正加速从虚拟空间向实体经 济领域拓展，机器人作为 AI 技术的理想载体，凭借其高度的灵活性 和强大的适应性，正在迅速发展并广泛应用于各个行业，成为推动产 业升级和变革的重要力量。工业领域自动化基础良好、环境结构化程 度高且市场需求大，成为近期“机器人+人工智能”应用落地的首要 方向。凭借其在提高生产效率、降低人力成本、提升产品质量等方面 的显著优势，“机器人+人工智能”正在汽车制造、电子信息、金属 （一）大模型正在加速通用机器人的全面爆发 随着人工智能向物理世界的渗透，大模型正在推动机器人向通用 化方向发展。当前，人工智能正在由虚入实，国际数据公司（IDC） 发布的最新数据显示，2023 年，中国的“机器流程自动化（RPA）+AI” 解决方案市场规模已达 24.7 亿元人民币，同比增长 15.9%，预计到 2026 年，这一市场规模将突破 70 亿元大关。与此同时，2024 年，诺 贝尔物理学奖颁给了 新增长点的措施》， 提到要拓展智能机器人在清洁、娱乐休闲、养老助残护理、教育培训 等方面功能，探索开发基于人工智能大模型的人形机器人。 （三）工业领域将成为短期内智能机器人应用落地的主战场 自动化水平高、结构化、封闭式的工业场景是当前技术条件下智 能机器人最大的应用市场。工业环境相对标准化，生产流程固定，对 机器人的自主性和泛化性要求较低，部分领域如汽车、电子信息等已 3 经率先实

从智能营销到智能制造 邴金友 2025.03.19 营销(CRM)等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑战 易操作 高可用 高可靠 智能化 开放性 高扩展 自动化 高性能 云原生 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 营销云 伙伴云 客户服务云 销售云 现场服务云 智能分析云 微 信 端 企 微 端 云原生计算 虚拟机CVM 容器平台TCS 答对至少需要30人天工作量，现在 用大模型只需要5人天，预计每个手 册知识梳理至少节省了25人天工作 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， 当前方案 未来改善 施工警示牌、安全防护，组件 铭牌、逆变器、并网箱、线缆 线径，接地电阻、组串方案及 电流电压 照片约20张 VS 不变 审核时长 20分钟-1小时 秒级自动审核 整改提示 文字+图片编辑 自动返回带整改说明 标识的图片 针对分布式光伏的现场勘查、安装、巡检，如何利用数字化手段，解决控制人力成本与确保安装质量之间的矛盾？ 分布式光伏 作业APP 腾讯临境 360

存量市场竞争中寻求创新点。技术与商业的共振，昭示着流程智能化已从成为企业重塑竞争壁垒的 核心引擎。 1. 技术拐点爆发，AI 大模型开启流程智能化新时代 AI 大模型在认知层级的突破，使得传统流程自动化执行场景范畴得以扩充。 首先，大模型在非结构化数据的处理与分析能力层面实现了跃迁。过去的 RPA 在合同关键条款自 动提取任务上表现不佳，而 AI 大模型在此任务上准确率接近 100%。其次，多模态交互的升级进 2. 宏观经济承压，流程智能化是降本关键 全球经济增长放缓、通胀压力高企，企业利润空间持续收窄，倒逼企业必须通过流程智能化实现 “刀刃向内”的降本革命。 在显性成本层面，流程智能化通过自动化直接压缩资本开支。例如，美的集团对于供应链流程进行 智能化改造，可以显著降低库存周转天数。在隐性成本层面，AI 驱动的合规与风险审查成为核心 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 程割裂。 企业可以通过构建穿透式数据治理体系，突破数据孤岛。物理穿透层面，企业通过多模态数据中枢 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