8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 企业 政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI  从擅长理解的认知型AI，发展到擅长文字生成的生成式AI  从语言生成式AI，发展到可理解和生成声音、图片、视频的多模态AI  从生成式AI，发展到推理型AI 多模态AI 推理式AI 9 政企、创业者必读 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI  从解决现实问题的AI，走向解决科学问题的科学型AI 大模型AI 智能体AI 物理AI 科学AI 10 政企、创业者必读 面对全球大模型产业之争，要打赢「三大战役」 AGI之战 应用场景之战

安全治理也从原则走向实践。尤其是 2024 年下 半年,在应用维度, AI 大模型的发展轨迹已悄然转变,不再将目光局限于单 纯的文字生成领域,而是以破竹之势向视觉理解、 视频生成、智能搜索以及 AI Agent (智能体)等一系列新兴应用场景深度渗透。 其中, "AI Agent" 更是如星火燎原般被广泛应用于各个领域,以 AI 智能体为代表的 AI 应用正 在助力 AI 技术从实验室走向生产环境和商业化 通过智能算法优化生产流程,减少资源浪费, 大幅 提升了生产效率。从垂直融合到泛化应用, 人工智能正凭借全面连接、信息 共享、上下联动和资源整合等优势, 正深度激活各行各业的 '脉络' , 推动 千行百业的智能化水平走向纵深。 各行业已普遍启动 AI 转型,智能成为一种生产力被认同并发挥作用 AI 创新文化逐渐形成。可预见的是,价值量化将成为企业识别差距、 路径规 划与战略更新的重要抓手。随着企业不断深入智能化转型 供务实可行的经验案例、趋势预判和对策建议。 再次强调的是:本调研仍然在持续进行中,越来越多的企业正在或即将参与 到智能化成熟度评估中。报告会以年度迭代更新的方式,持续跟踪和监测行业发 展状况。粗放式发展时代渐行渐远, 在走向不确定的未来道路上, 企业非常荣幸 能在行业的转型变革中贡献一份力量,在推进中国数字经济高质量发展方面发挥 更大的价值。 本章基于各行各业智能化成熟度的分析,从成熟度的价值追求、 整体表现以

激光雷达市场快速增长，格局集中 3.2.3 高阶智驾需要激光雷达提供安全冗余 3.2.4 前视摄像头市场分散 3.2.5 从全量感知到按需感知的算法演进 3.3 决策层 3.3.1 域控制器构成 3.3.2 智驾域控市场逐渐走向合作定制化 3.3.3 德赛西威：高算力智驾域控行业的领军企业 3.3.4 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 32线激光 雷达相当，与目前主流的百线以上激光雷达差距较大，且角分辨率较低。数据量对于多模态大模型的落地至关重要，因 此短期内高线束激光雷达仍无法完全被毫米波雷达取代。随MEMS、FLASH逐步走向市场，激光雷达技术从机械式向全固 态升级，分辨率和探测范围也持续提升，成本随着大规模量产将处于下降通道中，进一步拓展其在自动驾驶领域的应用 空间。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图47： 为自动驾驶的发展终局。基于人类先验知识定义的感知任务会约 束模型的上限，而去除人为定义的可学习的感知模块，将极大减少模型对于标注资源和训练资源的需求，且按 需感知的高效推理速度能使得端到端模型更快地走向大规模量产部署。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 决策层：域控制器构成 50 智能驾驶域控制器的结构较为复杂，其功能实现依赖于主控芯片、软件操作系统、中间件及应用算法软件等多层次 软硬件的

食品饮料行业的专业强化及流程优化 市场细分五 食品饮料行业的商业模式创新 AI运动营养师 AI营养专家 AI育婴师 …… AI 研发助手 AI转型趋势展望 突破·智变·融合，企业正主动 走向“创新深水区”      SmolLM 27B Llama 3.2 1B Danube21 8B Phi-2 3B Phi-1.5 Gernma2 2.6B Llama3

HERE是全球少数已向获得认证的 L2+、L3级及更高级别自动驾驶系 统提供高精度地图数据的供应商。 L3级量产 供货 坚持高精度地图是实现高级别自动驾 驶（L3及以上）的必要路径，认为 HD Map在自动驾驶走向市场的过程 中扮演不可或缺的角色。 技术 领先性 其高精度地图相对精度可达20cm范围内， 包含丰富的车道级信息、道路几何、曲率、 坡度及路标等静态要素，为车辆精准定位 和环境理解提供基础。 线的成本与效益。 数据价值、权责与合作模式的重构: 众源数据是鲜活地图的生命线。未来大量智能汽车本身就是数据采集车。 但这引出了数据归属、价值评估等复杂问题。车企与图商的关系，正从 简单授权走向深度数据合作，但如何建立公平、高效的共赢模式仍在探 索。 安全红线、法规壁垒与公众信任: L3/L4的商业化，安全是底线，这需要海量数据（千亿公里级）验证。 同时，数据安全法规（尤其在中国）是高门槛，任何安全事件都会引发

各国内部的不平等。接着，它探讨了生产率和劳动力动态，重点关注经 济增长和体面工作。从国家层面看，报告分析了支持人工智能的采用、 适应和发展所需的要求数和政策。从国际角度看，它考虑了全球人工智 能治理的需求，以引导人工智能走向包容性和公平的发展，强调了国际 合作的重要性。 版权所有 © Adobe Stock vi 本报告探讨了五个核心主题： 第七章 第七章 人工智能是历史上第一种 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 每个人的关键，从 而将重点从技术转 移到人。 第八章 1 1 人工智能技术前沿

产业图谱：产业链上游包含核心零部件及系统、中游机器人 本体及模型、下游应用 • 机器人的产业图谱逐渐扩展中，无论从零部件、机器人本体还是落地应用上，已逐渐扭转海外垄断的局面。国产品牌扎根技术脱颖而出，带领工业机器人行业从 国外垄断走向国产个性化发展；商业机器人实现国产垄断；医疗机器人仍在提高性能、探索场景，新玩家不断加入中；人形机器人领域“新血液”频出。 资料与数据来源：月狐研究院整理 核心零部件及系统 驱 动 系 统 减速器 化、人性化工作场景，如人形机器人等高新技术正在逐步落地。 各场景应用成熟度：工商农业等生产场景渗透率较高，医疗、 教育、陪护、危险作业等场景受技术与伦理影响渗透率较低 16 工业：从汽车与3C电子走向全环节多领域，从单点智能到多 设备互联 产业典型案例 资料与数据来源： MIR睿工业，CRIA ，埃斯顿机器人 • 中国工业机器人市场相对成熟，从“四大家族”垄断发展到如今国产化品牌突出重围、

2014 – 2022 – • • • 4 现实的AI演变场景需要首席执行官们立即采取行动 人工智能预期影响的演变 人工智能正从炒作走向现实，尽管采取行动的紧迫性仍然很高。 预期 影响 物理/类似人类的AI 生成式/代理式人工智能 狭窄/敏锐的AI 颠覆性的 情景 新一代 人工智能作为最高发展阶段 人工智能（AI）策略所需以应对风险

. 2 （三）工业领域将成为短期内智能机器人应用落地的主战场 .. 2 二、全球“机器人+人工智能”技术趋势分析 .................. 3 （一）工业领域的机器人正在从中等智能走向高度智能 ...... 3 （二）三大融合方向及其组合推动智能机器人产品涌现 ...... 5 （三）具身智能尤其是人形机器人前沿研究持续火热 ........ 8 三、“机器人+人工智能”在工业领域的应用 替代进程加速，当前机器人核心零部件在多个关键领域已取得突破， 如减速器、伺服电机、传感器等，未来，机器人行业的差异化竞争将 更多聚焦于软件。 二、全球“机器人+人工智能”技术趋势分析 （一）工业领域的机器人正在从中等智能走向高度智能 机器人智能化的发展呈现出五个明显的阶段，每个阶段都标志着 人工智能技术的进步和机器人应用的扩展（图 1）。第一阶段是无智 4 能阶段，机器人只能执行简单的预设任务，缺乏自主性和适应性；第

升模型在生成领域的涌现能力。 • 目前主要以DiT为技术架构的模型有Stable Diffusion 模型、Sora模型、Flux模型等 ControlNet 条件控制 对大扩散模型做微调， 控制扩散生成走向 动作姿势 深度 边缘检测 柔和边缘 涂鸦乱画 …… • 与LoRA风格预设类似，ControlNet可以 通过插件预设模型，进一步精细控制人物 姿势动作、面部表情、手部动作等，“有 条件方向”的创作让模型生产力大幅跃升。 4年11 月Anthropic发布MCP（模型上下文协议）以来，已超1100个社区服务器与官方集成落地。未来，在模型能力、工具生态、市场需 求的协同共振下，AI Agent将向复杂任务持续演进，加速走向“决策-执行-反思”的自主闭环能力顶点。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 AI Agent进阶：向着通用场景升级 感知力 高阶智能体雏形示例： 主动感知实 时响应 记忆联系 上下文