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。 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 g Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved.  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 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

4.5系列模型，进一步加大模型参数，主要通过无监督训练提升了模型通用能力，在模型准确 率及幻觉率方面达成显著优化。但Altman同样表示这将是最后一代“非思维链”模型，后面GPT 5将采取融合技术路径，纳入推理侧思考。 • 以OpenAI为例，在GPT 4o模型中将视觉理解模型GPT4V、视觉生成模型Sora、声音模型Whisper等模型模态融合，通过GPT 4o模型在文本、语音、图像等多维 ，且在多模态能力融合上完成持续突破。但受限于高质量数据、训练资源（算力、 电力等）的可获取性及模型资源投入的ROI评估，一些大模型厂商已减缓或停滞了对新一代超大模型的训练投入，此外也在尝试多途技术 路径提升大模型能力，如后训练的思维链优化，将Scaling方法由预训练转移到了强化学习推理优化阶段，为大模型能力扩展提供新道路， 也对未来大模型的训推参数部署、AI推理算力需求等潜在方案布局带来新变数。 智能服务器 智算软件平台 闭源 开源 大语言模型 多模态大模型 视觉大模型 语音大模型 智能体开发平台 模型平台/模型服务 大模型开放平台 工 具 层 AI开发平台 按模型路径 按模型模态 AI+政务 AI+医疗 AI+工业 AI+零售 AI+交通 计算机视觉 大数据智能 视觉检测+安全生产 运维决策 信贷风控 营销客服 视觉产品 智慧管理 自动驾驶 便民办公 政务大数据

4.5系列模型，进一步加大模型参数，主要通过无监督训练提升了模型通用能力，在模型准确 率及幻觉率方面达成显著优化。但Altman同样表示这将是最后一代“非思维链”模型，后面GPT 5将采取融合技术路径，纳入推理侧思考。 • 以OpenAI为例，在GPT 4o模型中将视觉理解模型GPT4V、视觉生成模型Sora、声音模型Whisper等模型模态融合，通过GPT 4o模型在文本、语音、图像等多维 ，且在多模态能力融合上完成持续突破。但受限于高质量数据、训练资源（算力、 电力等）的可获取性及模型资源投入的ROI评估，一些大模型厂商已减缓或停滞了对新一代超大模型的训练投入，此外也在尝试多途技术 路径提升大模型能力，如后训练的思维链优化，将Scaling方法由预训练转移到了强化学习推理优化阶段，为大模型能力扩展提供新道路， 也对未来大模型的训推参数部署、AI推理算力需求等潜在方案布局带来新变数。 智能服务器 智算软件平台 闭源 开源 大语言模型 多模态大模型 视觉大模型 语音大模型 智能体开发平台 模型平台/模型服务 大模型开放平台 工 具 层 AI开发平台 按模型路径 按模型模态 AI+政务 AI+医疗 AI+工业 AI+零售 AI+交通 计算机视觉 大数据智能 视觉检测+安全生产 运维决策 信贷风控 营销客服 视觉产品 智慧管理 自动驾驶 便民办公 政务大数据

： RL 加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 DeepSeek-R1 社会及经济效益 技术对比探讨 STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o- series) 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及 Takeaways PRM & MCTS 的作用 从文本模态到多模态 的出现再次证明了强化学习的潜力所在： R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（ SFT ）； 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； 随着推理路径增长，模型表现出自我修复和启发式搜索的能力； DeepSeek-R1 开创 RL 加持下强推理慢思考范式新边界 环境中进行探索 类比：初学者在没有老师指导的情况下，通过不断的尝试和错误来掌握一门新的技能。 这种自主学习的方式，不仅节省了大量的标注成本； 更重要的是，它让模型能够自由地探索解决问题的路径，而不是被预先设定的模式 所束缚。 DeepSeek-R1 Zero 的关键启示 DeepSeek-R1 技术剖析： DeepSeek-R1 Zero

性和可操作性的 经验总结来引领方向。 第一章深入洞察了食品饮料行业的变化趋势，并简述了AI技术 的演变路径、大语言模型的技术原理，以及现阶段应用大模型 技术的主流路径，和未来通用人工智能的趋势。第二章遴选了 食品饮料行业的典型十大场景，用具体案例，详细描述了需求 场景、解决路径、应用成果和经验反思，为行业企业实践提供 参考。受限于篇幅和案例落地时间，已经在行业内深度应用的 决策式A 决策式AI、小模型算法等案例在白皮书中仅占据较少的篇幅， 择机再做专题。第三章提供了一套从战略、执行及组织三个维 度的综合实践指南，为行业企业制定AI转型策略和路径提供思 维框架和工具。第四章就仍在高速发展的新一代人工智能技术 以及与其他数字科技的可能融合做了展望，期待给读者以更多 启发。 我们深知，技术创新永无止境，推动行业日新月异，期待更多 行业伙伴、技术伙伴加入探索与实践，推动食品饮料行业向着

但行业之间差异显著................................................................... 38 四、共赴智能化实践: 探索最适合自己的升级路径 ......................................................................... 45 4.1 筑基底座, 助力 AI 行稳致远 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,对智能化价值的 认知将不断提升,对价值量化的需求将更加迫切,企业将持续关注量化价值 的相关工作, 并将其作为推动智能化转型的重要手段。 造数字经济新优势" 、 "加快数字化发展, 建设数字中国" 、 "促进数字经 济发展, 加强数字中国建设整体布局" 。2024 年 3 月, 数字经济再次被写 入政府工作报告中,并有了更具体的发展路径和目标,将 "大力推进现代化 产业体系建设,加快发展新质生产力" 作为 2024 年政府工作的首项任务, 强调了要 "深入推进数字经济创新发展" , 指出今后一段时间我国数字经济 发展工作将主要围绕创新开拓

具体的场景选择，企业应遵循“痛点优先、价值可测”原则。比如，场景价值度高低的评判应当交 由业务专家定夺。业务专家组成评审团，定量打分与定性讨论相结合，评定场景价值度。 实践方法论 2，技术选择与整合 技术路径的选择需兼顾适配性与前瞻性。企业应当基于流程智能四层架构理论，在感知层、认知层、 决策层和执行层找到合适的技术路线。同时，流程智能化必须突破数据孤岛与流程割裂。 企业可以通过构建穿透式数据治理 义基础，确保机器可理解与执行。其次，企业需要实现战略与执行的动态映射。基于业务架构与流 程架构的贯通，将战略目标拆解为可执行的流程组件，确保 AI 与价值创造路径精准对齐。第三，企 业需要建立数据治理底层规则。通过明确数据采集点、流转路径及质量标准，形成"数据-流程-决策 "闭环治理框架。第四，识别流程熵增的优化靶点。企业通过拓扑关系分析揭示跨系统断点与冗余环 节，为 AI 提供明确的优化约 流程智能化实践报告 19 3. 结语 本报告深入探讨了企业进行流程智能化改造的必要性，以及落地实践过程中的关键方法与成功要素。 流程智能化作为企业数字化转型的核心驱动力，其未来技术演进与供给侧厂商的发展路径已呈现清 晰的脉络。 从技术视角看，流程智能将进一步深化 AI 与大数据的融合应用，实时分析将愈加重要。例如在制造 场景中，结合边缘计算与流程挖掘算法，系统可实时识别生产线瓶颈并触发资源重组指令。值得关

个环节。在运动控制方面，优化类模型能够加强机器人的控制精度， 比如在拾取操作中，当传感器检测到力量过大的时候，机器人可以利 用贝叶斯优化算法及时纠正；又如在平面移动中，快速探索随机树 （RRT）算法能够先构建一条复杂但可行的路径，然后对其进行优化 来避免碰撞。另外，蚁群算法、粒子群算法等群体算法能够通过模拟 自然界生物群体的行为，实现群体优化协调。在感知交互方面，基于 机器视觉技术的识别类模型应用比较成熟，在机器人的操作取物、移 机器人。一是操作优化类，传统焊接、打磨机器人通过对机器人的运 动轨迹进行计算并转化到关节空间，提高机器人的稳定性，转变成高 精度操作机器人；二是移动优化类，具有平面活动需求的移动机器人 能够感知到障碍物优化移动路径，成为自动避障移动机器人；三是协 同优化类，单一的机械控制转变为群体控制，包括机器人群体的高效 协作、任务分配和调度、无人物流机器人系统、多种机器人协同系统 等等。 感知交互类模型使得机器人“能看见”或“能听见”从而实现与 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

2.1.1.2 国内相关政策 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 灵活处理各类复杂问题的能力。 2.2.4 自主任务规划与决策 人形机器人自主任务规划与决策技术是指人形机器人能够在没有 40 人类直接干预的情况下，根据预设的目标和任务，自主进行任务规划、 路径选择、决策制定以及执行的能力。这一技术是人形机器人智能化 的重要体现，也是其能够高效、自主地完成各种复杂任务的关键。 目前，人形机器人正逐步展现出强大的自主决策和智能规划能力。 这得益于人工智 和目标状态之间，为人形机器人找到一条符合约束条件的路径或轨迹。 这些约束条件可能包括无碰撞、路径最短、机械功最小等。人形机器 人的运动规划通常需要考虑机器人的动力学特性、环境障碍物以及任 务需求等多个因素，通常需要利用传感器获取周围环境的信息，如障 碍物位置、地形特征等。然后，基于这些信息，机器人会运用各种算 法和策略来规划出一条最优或可行的运动路径。这些算法可能包括 A* 搜索算法、Dijkstra

中上市企业超百家、高新技术企业超四千家。“十五五”时期， 中国机器人相关企业数量仍将保持增长态势，工业机器人、服务 机器人、人形机器人等环节市场竞争将更加激烈，找准机器人发 展机遇、精准布局新产品赛道是机器人企业迅速扩张的关键路径。 减速器。近年来，自主品牌谐波减速器核心指标达到国际先 进水平，自主品牌 RV 减速器产品系列已覆盖小、中、大、重等 各种负载能力。“十五五”时期，自主品牌减速器产品的一致性、 可靠性有 应用。近年来机器人应用模式逐步从单一应用向集群部署转变， 这使多台机器人之间能够协同作业，共同完成更复杂的任务，提 升整体任务执行效率、提高容错性。目前该技术中的协调控制、 动态任务分配和协调路径规划已经较为成熟，已经在仓储物流系 统、无人机群等领域开展应用。“十五五”时期，该技术将进一 步升级，从“由一个大脑统一指挥”逐步向群体智能发展，即形 成一种去中心化、自组织、群策群力的统一行动的能力，该技术 人类工作和生活环境，能够与人类进行自然交互、协同配合也成 为了机器人的必要能力之一。近年来，人工智能大模型技术持续 快速进化，为机器人增强环境感知、行为控制和人机交互等能力 提供了更加高效、实用的技术路径，有效缩短了创新型、颠覆性 机器人产品开发周期。“十五五”时期，机器人大模型将助力机 器人与人类自然交互与协作，快速学习和掌握多种专业技能，快 速在非结构化场景中部署和执行实际任务的能力，极大提升机器