--- 35 案例 1：AI 大模型技术及开发应用实践培训 ------------------------- 35 案例 2：企业数字化转型顶层设计与 TOGAF 认证培训 -------------- 38 案例 3：B 端数字化产品设计实战培训 ------------------------------ 40 八、关于中培伟业 --------------------------- 经济提供强有力的人才支撑。 2022 年 6 月 12 日 上海市人民政府办公厅 《上海市数字经济发展“十四五”规划》 落实本市集成电路和软件产业研发设计人 员奖励政策，支持和鼓励基础软件、工业软 件、新型技术软件、信息安全软件等企业研 发设计人员在沪发展，用好应届毕业生和留 学生进沪就业以及外籍人才永久居留等相 第 6 页 关便利服务政策，加大力度引进数字经济领 军和青年人才。依托“基础研究特区”试点， 术，如大数据、AI 算法、 数字化系统架构等技术 能力，同时能理解企业业 务场景，进行相应的数字 化技术的搭建和维护。 1）实施数字化解决方案：分析 业务需求并选择适当的数字化 解决方案，设计和实施数字应 用和业务流程； 2）协调不同部门的数字化应 用：与不同部门合作确保数字 应用的整合和顺利实施，解决 部门间的数字化协同问题； 3）应用深化和推广成果：评估 和优化数字应用的效果和业务

其核心目标在于 充分发挥标准化在支撑产业发展中的关键作用，着重强化产业链上下 游的协同创新能力，推动科技成果向实际应用的高效转化，构建完备 的产业技术创新生态链，推动软硬件系统的标准化与模块化设计，大 幅提升新产品开发效率，助力应用场景的落地生根，并持续提升我国 标准在国际舞台上的影响力。 白皮书全面且系统地梳理了人形机器人领域标准化工作的现状， 深入剖析了当前面临的问题与挑战，精准把握标准化建设的迫切需求 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 了膝关节角度与刚度的精确控制，将为复杂任务和交互场景提供更加 灵活和仿生的解决方案。 1.2.2 国际人形机器人发展历程 国际上对人形机器人的研究起步较早，得益于 1）国家政策 我国从标准化规划引导、产业战略布局、激发创新活力等维度， 出台了一系列人形机器人相关政策。 通过制定人形机器人产业发展规划和实施方案，明确发展路径并 提升产业战略地位，推动了产业的顶层设计和方向指引。同时，借助 “揭榜挂帅”制度激发企业与研究机构的创新活力，推动关键核心技 16 术突破。在此基础上，全国机器人标准化技术委员会成立人形机器人 标准工作组，制定标准体系，规范产业发展，并前瞻性布局未来的标

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 业将创建他们自己的、独特的AI认知数字大脑，这将彻 底改变技术在其企业以及与员工之间所扮演的角色。这 将极大地颠覆企业技术系统的设计、使用和运营方式； 充当品牌大使；并通过为机器人身体提供动力而在物理 世界中存在。当人工智能在组织中普及时，它使人们和 人工智能能够彼此发挥最佳状态。 卡吉克·纳赖恩 集团首席 执行官兼首席技术官 现有的工作流程中，并实现可重复性，因此解决方案可以一次性制作并重复使用。 模型： 大型生成式AI模型以及经典机器学习和深度学习模型执行批判性思考和推理功能，以将数 据转化为可行的成果。 代理商： 设计为问题解决者，以最小的人为干预处理任务，并在时间推移中学习和成长，人工智 能代理将规划、反思和适应性融入其中。 一个人可以利用这种力量做什么？一家企业如何在 全体员工中部署它呢？ 在我们的生活的每一个维度上扩散，即时可获取，并且 2025科技愿景趋势 9 01 技术愿景2025 | 人工智能：自主宣言 组织正进入一个定义时代的转型时刻：二进制大爆炸。 当基础模型打破了自然语言障碍时，它们启动了我们技 术系统的转变：我们如何设计它们、使用它们以及它们 如何运行。它们正在推动软件和编程的极限，增加公司 的数字产出，并为企业DNA中深深植入人工智能的认知 数字大脑奠定基础。我们现在正站在技术系统前所未有 的丰富性、抽象性和自主性的边缘，企业今天所做的决

2、能源技术创新：在能源新技术的研发过程中， DeepSeek可以作为智能助手，帮助科研人员进行 数据分析、模型建立、方案设计等工作，加速能 源技术的创新和突破。例如在新能源电池设计中， 让DeepSeek生成多个设计概念和初步方案，通过 模拟分析发现新的材料组合和结构设计。 4一、能源生产与管理 （一） 4二、能源市场与交易 （一） 13 ◼ 市场供需分析与预测： 1、需求预 易市场，制定交易策略，提高企业的碳资产价值。 ◼ 可再生能源资源评估与开发： 除了在新能源开发的设计阶段提供支持外，Deepseek还可以对可再 生能源资源（如风能、太阳能、水能等）进行更精确的评估和分析。 例如，分析不同地区的风能资源分布和变化规律，为风电场的选址 和建设提供更科学的依据；评估太阳能资源的时空分布，优化太阳 能光伏电站的布局和设计，提高可再生能源的开发效率和利用水平。 4五、案例--2024年国网电力市场发展状况 -部分地区省间送出能力与新能源装机不匹配，影响新能源利用率。 2.系统调节能力： -新能源的快速发展需要更多的系统调节能力，但现有调节能力可能不足以应对新能源的波动性和间歇性。 -需要通过技术创新、市场机制设计等手段提升系统调节能力，以保障新能源的有效消纳和电力供应的稳定。 3.市场机制完善： -市场机制在促进新能源消纳、激励灵活调节资源、疏导调节成本等方面仍需进一步完善。 -需要深化中长期市场连续

行业变局：需求多元、龙头集中、周期减弱 3.1 供需格局：库存主导行业短期景气波动 3.2 大陆半导体行业：贸易战和库存短期扰动不改加速发展大趋势 3.3 产业链分析：建厂潮拉动设备材料、5G+AI带来设计领域新机遇 3.4 PCB：内资大厂加速崛起，5G拉动新需求 4 行业变局：行业集中度提升，加速向大陆转移 4.1 供需格局：主要原料价格震荡回调，创新应用带来新需求 4.2 通信板：4G扩容+5G推进，通信板迎来加速发展期 5G对终端射频器件影响：需求增加、技术升级、集成度提升 新频段 • 滤波器需求倍增 • 频谱重新划分增加射频前端复杂性 高频率 • BAW将成为滤波器主流 • 终端天线将发生重大变革 大带宽 • PA设计复杂度提升 • 滤波器、天线开关/调谐设计难度 加大 4x4 MIMO • 射频前端用量翻倍 • 终端天线数量增加 双连接 • 射频器件数量增加 • 器件性能要求提升： 射频前端及终端 天线量价齐升， 并且由于射频内 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 1.2 iPhone初代 iPhone 3G/3GS iPhone 4/4S iPhone 5/5S iPhone 6/6S/7

出决策，通常是在新的和动态 的环境中。 2017年由Google引⼊的“transformer”架构的出现，“ 为AI领域带来了⾰命性的变⾰，并且有望为机器⼈技术做出相同的贡献。它代表了AI 系统设计和训练⽅式的根本变⾰。 transformer 不依赖于带标签的数据集，可以从⾮结构化和⽆标签的数据中学习，使其更 加多功能且强⼤。 这⼀创新使得AI模型能够迅速扩展，这些模型的规模在不到5年的时间⾥增加了32000倍 ”。 从历史上看，机器⼈的⼿和臂受限于执⾏简单重复的任务，但最近的突破已经开始缩 ⼩这⼀差距，使机器⼈更接近实现类似⼈类的灵巧性。 ⼀个值得注意的例⼦是⿇省理⼯学院的⼀个团队领导的项⽬，他们最近设计了⼀只 ⾼度灵巧的机械⼿，能够轻松重新定位2,000个不同形状的物体。这代表着在操纵各 种形状和⼤⼩的物体⽅⾯迈出的重⼤进步。 近年来最具代表性的机器⼈灵巧⽰例之⼀是达芬奇⼿术机器⼈。这个系统在2019年 使机器⼈能够继续独 ⽴于云端运⾏。这对于在偏远地区操作的机器⼈尤为重要，⽐如农⽥或灾难区域， 那⾥⾼速互联⽹的接⼊可能有限。 机器⼈边缘计算的⼀个关键因素是神经处理单元（NPUs）的发展，这是专⻔设计⽤于加速⼈⼯智能计算的硬件。 NPU技术的快速增⻓是近年来的发展趋势。这些改进使得直接在机器⼈上部署复 杂的AI模型成为可能。 6.⼩型语⾔模型（SMLs） 与边缘计算相关的是，在人工智能不断

包容性人工智能与发展 技术与创新报告 内容 第7页 《2025年技术创新报告》 包容性人工智能与发展 概述 iiiiii 前言 第4页 引言 第7页 页面 17 设计人工智能的国 家级政策 第1页 人工智能技术前沿 第11页 准备抓住人工智能 机遇 利用人工智能提高生 产力和员工赋权 第23页 全球合作 为了包容和公平的 人工智能 ©2024联合国贸易和发展会议 人工智能是历史上第一种能够自主做出决策和产生想法的技术。这使得 它与传统技术区分开来，并挑战了技术中立的观点。人工智能的快速发 展也超过了政府有效应对的能力。2025年科技与创新报告旨在引导政策 制定者穿越复杂的AI景观，并支持他们设计促进包容性和公平技术进步 的科学、技术和创新（STI）政策。 世界已经存在显著的数字鸿沟，随着人工智能的兴起，这些鸿沟可能会 进一步扩大。为此，报告主张基于包容性和公平性的人工智能发展，将 重点从 否会加速实现可持续发展目标，还是会加剧现有的不平等，使弱势群体 进一步落后？发展中国家如何利用人工智能实现可持续发展？ A 人工智能在技术前沿 B 利用人工智能提高生产力和工人赋权 C 准备抓住人工智能机遇 D 设计人工智能国家政策 E 全球合作，实现包容和平等地使用人工智能 引导人工智能走向共同繁荣 人工智能正在重塑 经济和社会——它 将推动可持续进步 还是加深现有不平 等？ 全球协作是确保人 工智能的益处惠及

端到端架构的本质是深度学习的全面使用与数据驱动。根据感知模块与决策模块之间的贯通程度，可分为模块化 端到端与一体化端到端。 模块化端到端将感知模块和决策规划模块视为两个独立部分，分别使用神经网络，但模块之间仍存在人工设计的 数据接口。例如，华为乾崑ADS 3.0由GOD感知网络和PDP决策规划网络组成，GOD负责感知障碍物，PDP则根据感知 信息迅速做出决策。一体化端到端则将感知与规控模块全部打通，形成一个统一的大模型，使系统能够更直接、 有望由人为定义的结果抽象为特征向量 0ne Model/单一模型“端到端”： 原始信号输入到最终规划轨迹的输出直接采用单一深度神经网 络实现 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图3：UniAD架构设计概览 资料来源：Hu Y, Yang J, Chen L, et al，Planning-oriented Autonomous Driving，国元证券研究所 6 端到端的发展历程 • 早期探索阶段（2016-2018年） 2021年左右，端到端自动驾驶迎来重要转折点。随着传感器配置在合理计算预算内普及，研究重点转向融合更多感知模态和先 进架构（例如Transformer），以捕捉全局上下文和关键特征，例如TransFuser及其变体。这些设计结合对仿真环境的深入理解， 使模型在CARLA基准测试中显著提升性能。 为提高自主系统的可解释性和安全性，一种解决方案是引入各种辅助模块以更好地监督学习过程，另一种则采取注意力可视化。 2023-

整，以达到最佳的焊接效果；装配机器人利用强化学习算法，在装配 过程中自主学习轴孔装配技能，通过在线辨识控制器的最优参数，提 高装配操作质量。二是自主导航类，随着激光地图建模技术不断成熟， 基于地图开展移动路径设计的自主导航功能也实现广泛应用，发展出 各类清洁、搬运机器人。 在传统模块化机器人中，多种模型的组合配合也大大拓展了机器 人的应用场景。其中，以工业视觉为代表的感知交互技术在软硬件层 面都趋于 在工业领域，机器人被广泛应用于多个关键环节，包括生产操作、 质量管理、安全管理、物流配送、试验验证以及产线优化等（表 1）。 表 1“机器人+人工智能”在工业领域的应用场景 环节名称 六大重点环节 细分场景 研发设计 试验验证 —— 生产制造 生产操作 焊接、喷涂、冲压、切割、组装等 质量管理 表面检测、综合质检 安全管理 安全巡检 产线优化 —— 运营管理 物流配送 码垛、上下料、仓储、分拣、配送等 早出现在生产过程中的重复性、封闭性的操作场景中，在多个行业已 经实现了大规模应用，在市场效率竞争和小批量柔性生产趋势下，企 业普遍存在对智能化机器人的升级需求；二是机器人功能的拓展，随 着机器人模块化设计和柔性控制技术的成熟，工业机器人的精细化程 度和灵活性显著提高，原本无法被取代的喷涂、焊接场景也逐步开始 应用机器人。 此类场景主要包括两种“机器人+人工智能”融合应用模式。一 是“机械臂+操作优化模型”模式，AI

可视化渲染能力，应用逻辑可视化渲染能力等。 2.仿真技术 工程仿真传统上一直被用于新产品设计和虚拟测试。 虚拟仿真技术（CAE）是实现工业产品及制造过程模拟仿真 与优化的核心技术，是支持工程师进行产品创新设计最重要 的工具和手段，在保证产品质量的同时能大幅度缩短产品研 5 发周期，节省产品研发成本。在数字化设计技术和虚拟仿真 技术发展和集成应用的过程中，产生了 Digital Mockup（DMU， 来生成新的数据点。 4.建模技术 建模技术是将物理世界中的对象、过程或系统转化为数 学模型或计算机模型，为数字孪生提供一个虚拟的“骨架”。 几何建模是最基础的一环，通过 CAD 计算机辅助设计软件创 建物体的几何形状及物体间行为框架，通过一系列可变参数 控制模型。针对复杂场景，可基于点云的建模技术通过 LiDAR （光检测和测距）或其他 3D 扫描设备获取大量空间坐标点， 然后使用表面重建算法如 同业数的增加，导致了客户获得成本和企业营销成本的上 升。 同时，随着客户对金融产品个性化需求上升，传统市场 划分和客户画像可能因无法满足客户需求，导致金融机构获 客率下降。而客户需求分析准确度不足，也在对客产品设计 和营销策略上给金融机构带来了挑战。 数据分析工具普遍应用的当下，海量的客户数据仍是金 融业市场洞察的难题。日益精细化的客户需求，导致同类金 融机构间产品同质化严重，增加了产品开发压力，同类产品