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。 4 资料来源：公开资料、专家调研、泰伯智库 市场概述 智驾地图的研究背景与定义内涵 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo 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 - L3/L4 早期探索 - 成本高/更新难 轻地图兴起 两者本质区别在服务对象（机器 vs. 人），区别于传统导航为人类驾驶员提供路径规划和导航提示， 智驾地图则面向自动驾驶系统，提供机器可读的多元结构化环境要素数据，支撑AI感知、路径计划与决 策。 6 资料来源：公开资料、泰伯智库 市场概述 智驾地图与传统导航地图的区别 特征 传统导航地图 智驾地图 主要目的 人类驾驶员路径规划、导航指引 服务自动驾驶系统 (机器)，辅助感知、规划与决策 核心要素

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 在广义语境中，端到端是一种研发范式，指在一个任务中，从输入端到输出端，中间不经过任何其他处理环节，由 一个模型完整 型，整个系统都针对最终任务进行优化，并且共享的骨 干网络大幅提高了计算效率，使智驾方案具备更高的迭 代效率，有效降低了维护成本。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图2：端到端技术演进 资料来源：辰韬资本，Ai fighting，国元证券研究所 5 从模块化方案向一体化端到端模型过渡 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 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）

mamengchen@htsc.com +(86) 21 2897 2228 行业走势图 资料来源：Wind，华泰研究 重点推荐 股票名称 股票代码 目标价 (当地币种) 投资评级 明阳电气 301291 CH 48.60 买入 资料来源：华泰研究预测 2025 年 2 月 10 日│中国内地 动态点评 DeepSeek 5kw 统计），对应数据中心装机功率累计 25GW（我们基于 PUE 假设 1.55）。 对于算力、电力和装机的预测，我们基于以下假设： 图表1： 国内 AI 算力对电力需求估算 资料来源：中国信通院，IDC，能源局，华泰研究预测 1. 基础算力部分，我们结合 IDC 预测，假设基础算力规模按 2023-26 年 15%年复合增速 增长，2023/24/25/26 年算力规模达到 6pct，占全国电力需求比重达到 3.4%/3.6%/4.0%。若推理需求加速带来算力规模增长超预期，则有可能对电力负荷和 用电量形成进一步拉动。 图表2： 国内主要云厂商数据中心资本开支统计 资料来源：华泰研究预测 AI 数据中心有望促进我国新能源消纳 与美国情况不同，我国电力系统当前供需格局趋于宽松，且电网保供能力较强，数据中心 企业尚可以依赖电网供电实现 AI 大模型训练和推理，与核电、气电等稳定电源签订直连保

环京地区将率先迎来区域性价格拐点，为算力中心行业的高质量发展注入新动力。 资料来源：灼识咨询 报告研究方法论（1/2） 5 研究方法论 • 在编制本报告的过程中，我们秉持严谨的研究态度，综合运用多种研究方法，旨在深入剖析算力中心行业定制批发业务的现状与未来趋势。以下是对我 们所采用研究方法的综述及具体说明： • 具体研究方法： 一、信息收集与调研：通过一手与二手资料收集，我们获取了涵盖算力中心行业产业链上、下游 • 行业数据追踪：我们长期追踪算力中心行业上、下游超40家具有代表性的需求方与供给服务商数据，涵盖业务运营、市场份额等关键信息。 • 案头研究：通过收集和分析最新的市场报告、政策文件、新闻报道等公开资料，我们系统地回顾了算力中心行业的发展历程、驱动因素、 竞争格局等基本情况，有效把握当前市场的最新动态和发展趋势，为报告奠定了理论基础。 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建：从专业的行业视角出 关键信息，如需求侧的服务器规模及业务增长情况、供给侧的 运营容量及区域布局规划等，为模型的未来预测提供依据。在此基础之上，我们亦吸纳案头调研收集的大量资料，如宏观政策文件、市场 报告等，从宏观政策导向、行业发展趋势等方面对模型进行校验与补充。 资料来源：灼识咨询 报告研究方法论（2/2） 6 研究方法论 • 具体研究方法： 一、信息收集与调研 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建

03 大脑能力技术路线 4 04 L4及L5具身智能应用展望 05 从人脑看具身大脑 国内外厂商大模型进展 从人脑看 具身大脑 01 Partone 5 人脑结构拆解 01 6 资料来源：浙商证券产业研究院 了解机器人大脑之前我们不妨先了解一下我们人类的人脑。人脑由大脑、小脑、脑干以及间脑组成。其中大脑是人脑核心，其分为左右两个 大脑半球，二者由神经纤维构成的胼胝体相连。脑干又可分为中脑、脑桥及延髓三部分。 位于大脑半球深 部，包裹在左右 大脑半球之间。 丘脑：感觉信息的中转，将视觉、听觉传递至大脑 皮层 下丘脑：调节体温、饥渴、睡眠周期，并控制内分 泌系统 人脑结构与机器人大脑对应关系 01 7 资料来源：浙商证券产业研究院 依照低层次感知到高层次感知逐个来看，人脑的间脑与脑干在机器人中对应的主要是（1）各类传感器及执行器自身部署的嵌入式驱动及算法。 各类传感器及执行器包括旋转执行器、直线执 大脑皮层 下丘脑：调节体温、饥渴、睡眠周期，并控制内分泌系统 电源管理、通信网关控制、执 行器控制器状态管理等 机器人各传感器，执行器，线束，网 关 人脑结构与机器人大脑对应关系 01 8 资料来源：浙商证券产业研究院 人脑的小脑在机器人中对应的主要是动作学习模仿训练以及复杂动作的控制。而在机器人行业中，目前通常被称为机器人“大脑”，这主要 是因为相对于工业机器人，具有“大脑”的人形机

出台相关政策，从宏观角度出发，推动 AI 技术在医疗领域的应用，提高 医疗服务效率和质量，最终实现医疗行业的智能化升级。 ） 2 图表 2 2016 年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策（下） 资料来源：动脉橙产业智库 大势之下，地方政策也希望通过及早布局 AI 产业，把握时代的风口。譬如，山东省发 布的《山东省医养健康产业发展规划（2023—2027 年）》，便提出促进人工智能推广 应 产品的市场空间与购置动力强弱进行了统计（见图表 3），并选 择医学影像、医疗信息化、药物研发三个最为核心的应用场景作为分析对象，用以概括 医疗 AI 的整体发展状况。 图表 3 不同主题对于人工智能的需求差异 资料来源：蛋壳研究院、公开信息 2.1 医学影像 AI：拓宽视野，影像 AI 脱离影像科1 影像 AI 萌芽时，企业主要围绕影像数据集较为丰富、标准程度高的肺结节与眼底疾病 展开，临床价值较为有限。历经近 获批医疗器械三类证，用 AI 深度赋能上述细分 赛道，或在未来改变这一场景的应用逻辑。 2 放疗 AI 通常可处理多种肿瘤，这里统归为“肿瘤（放疗）”。 8 图表 4 产品分布图（脏器分布+病种分布） 资料来源：国家药监局官网、各企业官网 （其中“其它”包括皮肤、口腔、盆底等；“多种”表示含分类疾病中 2 种及以上） 2.1.2 注册准入 截至 2024 年 9 月 30 日，上述产品中总计有 160

定义为：加入智能技术，能够实现自主感知、交互、决策、执行等操作的机器人。 定义及分类：从机械化、单一化向高度智能化、泛在化迈进， 智能机器人历经数十年技术革新与应用探索，仍在持续突破 资料与数据来源：公开资料，月狐研究院整理 5 驱动因素 社会驱动：人口老龄化加速、蓝领工作人力缺口大、高科技 平民化共同驱动智能机器人渗透 • 根据国家统计局最新数据与联合国有关老龄化的划分标准显示，我国 较低。这 亟需机器人进厂进行岗位的人力替代、协作、补充。 • 目前AI平民化成为大趋势，人工智能融入国民生产生活中，民众对于AI相关应用的关注呈指数级增长，民众对于人工智能的接受度也逐渐上升。 资料与数据来源：国家统计局，《中国蓝领群体就业研究报告》，月狐数据 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 2015年 2016年 2017年 2018年 任务繁重，工人精神与肉体压力大， 认可度低。许多危险性大或者繁重辛 苦的工种已经面临招工困难的局面。 繁重、危险工种招工难 6 驱动因素 政策驱动：从国家战略到地方政策培育沃土支持机器人产业 发展 资料与数据来源：公开资料 发布单位 时间 政策 定位 产值 企业 产品/技术 应用场景 密度 北京市机器人产业创新发展行动方 案（2023—2025年） 2023年6月16日 北京市人民政府办 公厅 国内领先、国际先进

2018 量产 富士康 10.5 广州 90 A-si 2019Q4 计划 LGD 8.5 广州 60 OLED 2019Q2 计划 LGD 10.5 坡州（韩国） 30 OLED 2020 计划 资料来源：AVC，国泰君安证券研究 48 电子行业2019年春季投资策略 面板需求端：TV整机销量增速放缓，19年面板需求平稳增长 需求端来看，LCD面板需求维持平稳：TV占到了面板下游需求约80 5%，展望2019年，受全球经济增长放缓等因素制约，TV出货量难有高增长，根据AVC预测，19年TV整机出货量增速为0.9%， 面板平均尺寸有望增加2英寸，达到44.4英寸，需求端将维持平稳增长。 资料来源：AVC，国泰君安证券研究 36.4 37.7 39 39.2 41.2 42.2 42.4 44.4 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019E 全球TV整机出货量，单位：百万台 尺寸面板价格已经逼近现金成本，价格下降空间有限，且三星计划在19Q2停产L8产线（8代LCD产线），改造为QD OLED产线，预计 19年LCD面板价格将会逐步见底，景气能否反转仍取决于供给端实际有效产能释放的进度。 资料来源：群智咨询，国泰君安证券研究 1.4 50 电子行业2019年春季投资策略 面板厂商：厂商盈利水平步入寒冬，大陆市占率进一步提升 18年面板厂商盈利能力下滑，国内厂商持续扩充产能，全球市

法律/监管限制 23% 数据质量较差 22% 缺乏与领导层的沟通和共识 22% 时间和资源限制 22% 数据格式不一致 21% 贵行在应用人工智能时面临哪些挑战？（最多选5项），n=183 资料来源：《智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值》，毕马威国际，2025年 调研结论 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要 引言 打造智慧银行 贵行希望通过使用人工智能实现以下哪些目标？（最多选五项），n=183 资料来源：《智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值》，毕马威国际，2025年 调研结论 打造智慧银行 阶段一 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要 引言 图3a：生成式人工智能给不同职能带来的机遇：银行业 资料来源：“生成式人工智能机遇量化”（Quantifying the 9% 26% 5% 34% 7% 资料来源：“生成式人工智能机遇量化”（Quantifying the GenAI opportunity）研究，毕马威美国，2025年2月 十大机遇：银行业 客户关系管理 运营 业绩提升 数据分析 产品表现分析 运营和供应链资源分配 客户情绪分析 内容生成 数据压缩 质量保证和测试 资料来源：“生成式人工智能机遇量化”（Quantifying

实操问题难以解决 奶牛养殖往往依靠专业知识及实操 经验，通识概念无法完全解决实际 遇到的问题 企业知识碎片化 需要一套领域专家知识库和智能问 答系统，实现企业级知识沉淀 查找资料过程繁琐 养殖员日常工作需要翻阅大量资料 解决操作问题，人工查找过程繁 琐，期望使用自然语言描述自己遇 到的问题 问题回答准确率 90% 奶牛养殖企业级知识库 降低学习成本 提升工作效率 简单快速地搜索相关养殖知识，