每天报装数 5分钟 每套审核时间 70% 标准巡检覆盖比 40% 实际巡检覆盖比 节约综合人力成本 降低隐形成本风险 车辆事故、车辆违章、人员安全 云边协同的智能运维方案帮助新能源场站实现无人运维，智能运维 • 基于分布式云计算和AI等先进技术，通过云边协同架构，实现总部与边缘场站两级资源协同互动，打造新一代无人化智能场站 • 数字化能力下沉场站，提升巡检智能化，降低生产运营风险，推动新能源减员增效 入、API接口、身份认证、安全管理规范 Tencent AI 中心版 任务管理子系统 数据存储及计算 任 务 调 度 异 常 上 报 监视数据 推理结果 数 据 上 传 算 法 下 发 智能运检系统 AI创新中心 算法模型库 第三方算法 模型 模 型 训 练 Tencent AI 边缘版 ⋯ 标 准 化 场 站 2 标 准 化 场 站 N 数 据 采 集 公有云丰富的技术 安环园区（环） 工艺优化(法） 1 2 3 6 7 9 1朵云 数据治理平台 N个场景 4 材料仿真(料） 8 人工智能平台 组织协同平台 5 6 区块链平台 设备运维(机） 5 组织人才(人） 1 0 先进 制造 智能制造(产） 供应链追溯(供) 数字营销(销） 智慧服务(服） 7 创新 科技 音视频平台 云原生体系 + + 敏捷 弹性

环境架构。伴随业务竞争的逐步加剧，企业开始重视大数据对于业务发展的 赋能作用，加大诸如大数据等方面的投入。伴随业务条线不断增加，IT系统 的复杂度也会持续加大，新老系统开始出现技术跨代现象，IT运维和运营难 度激增。 巩固期和新一轮探索期：当业务步入稳定期，企业在着手加固现有业务根基 的同时，会积极挖掘新机会，以期进入新一轮增长。在此阶段，企业往往会 利用中台建设等方式进行资源整合，以迁移、重构等方式更新已有系统，期 ，完善技术能力建设以及弹 性支持业务发展。 �� 企业在采用多云策略时发现，多云环境赋能企业跨越地理界限，强化企业面对变 局的适应力与恢复力，实现成本与效益的精细优化，以及资源使用的最大化与运 营效率的跃升；同时，多云环境通过促进技术体系的健全与升级，为企业的技术 创新之路铺设坚实基石，其提供的灵活性与扩展性极大增强了对业务动态变化的 支持，确保企业能够在瞬息万变的市场中敏捷前行。这一系列价值凸显了多云策 范围的协 作模式也会带来对不同云环境、大数据环境的新需求。一些云服务商提供的 跨云工具和服务，或者第三方多云管理平台，可以满足不同云环境间的数据 同步、应用集成和统一管理需求，简化多云环境下的运维复杂性。 �� 多云环境赋能企业增强业务敏捷性和可扩展性，构筑弹性技术服务架构：有 效的多云环境会进一步加速企业面向业务的敏捷能力，支撑多元业务下的复 杂业务架构，并帮助企业在与多个云厂商的合作中时刻保持主动。这对于一

源及PMM电 源管理系统 精密空调设 备和冷却器 高性能液冷 服务器机柜 钢制布 线系统 光纤布线系统 • 算力中心，是一种集中提供计算能力的基础设施，主要由算力设备、 存储设备、网络设备及管理运维系统四大核心要素构成。 • 算力资源的部署与利用离不开算力中心的支撑。核心使命是提供强 大的算力支持，以应对各类复杂的计算挑战，如数据处理、AI模型 训练等。 • 算力中心通过高速网络连接形成计算集群，提供高性能、高可靠性 市值总额截止2025年2月6日。 AI芯片 大模型 人形机器人 智能驾驶 AI医疗 大模型训练对算力中心提出更高要求 AI大模型的训练对算力中心提出了更高要求，涵盖集群化部署、高效网络通信、大规模电力供应及专业运维管理 等多个维度，促使算力中心的定制批发模式成为承载大模型厂商算力中心需求的主流模式。 20 大模型训练带来的算力中心需求将由定制批发模式承接 • 为保证大模型训练效率，大模型厂商对算力中心提出更高要求 高要求 算力中心 ✓ 网络通信：集群内部节点之间更高的网 络带宽与更低的网络延迟 ✓ 能源供应：稳定的大规模电力供应 • 算力中心定制批发模式有效满足大模型训练需求 ✓ 运维管理：专业的、7*24小时的运维服务 • 训练时间是大模型厂商的关键竞争要素 以训练15TB数据，5,000 亿参数的大模型为例： A100 单卡算力 ~ 0.6 P 1,000P 算力 1,600

1. 智算产业现状总览 影响智算中心满负荷运行的主要因素 市场需求不足，导致算力利用不充分 运维管理能力不足，影响算力发挥 电力消耗大，运营成本高，限制了满负荷运行 硬件资源利用率低，技术问题导致算力未充分利用 不确定 来源：与非研究院 市场需求不足、促成更多商用落地是目前最大障碍，但运维管理、成本控制和资源利用等问题也不容忽视。 9 Supplyframe, Inc. Confidential reproduce or distribute. 4. 未来挑战与趋势 提高智算中心运行效率的途径 优化运维管理，提升硬件资源利用率 提高算力需求，增加使用场景 降低运营成本，如通过绿色节能技术减少电力消耗 加强技术创新，提升智算中心的算力服务能力 不确定 来源：与非研究院 优化运维管理、提升硬件资源利用率是提高智算中心运行效率的关键，同时增加算力需求、降低运营成 本等也是重要途径。

AI 底座”。 企业的混合 AI 数字底座是企业智能化转型的基石。企业迫切需要构建一个 全新的、以 AI 为核心的数字底座。混合 AI 数字底座是一个集成了 AI 基础设施、 AI 技术平台、智能运维和安全保障的综合性系统。 它不仅能够提供强大的计算 能力,还能够实现数据的高效流动和共享,为企业智能化应用提供坚实的底层支 混合 AI 数字底座的核心组成部分包括: • AI 基础设施: 以高性能异构 技术平台:建立、提供构建、训练、部署和优化人智能体与所需的基础 设施和工具, 包括企业模型库、企业工具库、企业知识库、大数据平台、 AI 开发平台、智能体开发平台、元宇宙开发平台。 • 智能运维: 实现对基础设施和应用的自动化运维, 提高系统稳定性、可 靠性, 降低运维成本。 • 全栈安全: 建立全方位的安全防护体系,保障企业在使用 AI 及传统应用 时数据的安全性和隐私性, 抵御各种安全威胁。 其中,智能体开发平台是实 大部分企业的计算设备仅能勉强满足日常 基本业务需求,难以承载复杂的 AI 模型开发与运行。其次, 混合云平台的采用 率进展缓慢,调研数据显示,采用了先进的云原生平台, 支持自动化、编排和智 能运维的企业占比仅增加了 4% , 大多数企业仍处于浅层次的资源租用阶段, 未 深入挖掘其在优化业务流程、提升创新能力方面的潜力,未能将公有云的弹性扩 展与私有云的安全可控有机结合。 (2) AI 智能体正迅速崛起

白皮书按照运动部位、应用领域两个维度对人形机器人进行分类，详 10 见表 1。 表 1 人形机器人产品类型示例 序 号 分类 维度 产品 类型 用途说明/产品特点 产品示例 1 运 动 部 位 上身 运动 型 多强调表情与上半身 肢体动作情感表达，多 与用户（人类）有交互， 机器人脖子、胳膊或手 部等上半身部位可移 动，下半身无法移动 全身 运动 型 现了极高的动态运动能力。尽管 Atlas 的动态运动性能处于领先水平， 并且能够通过二维码进行物体识别，但复杂的搬运任务依然容易导致 机器人失稳，且其智能性仍较为薄弱。 2020 年伊始，以特斯拉 Optimus、Optimus 二代人形机器人为代表， 人形机器人进入了智能化的发展阶段，朝着高度集成、感知环境、运 动自如、精细操作的方向迈进。人形机器人能够自主执行更复杂的任 务，如从传送带上 19~53 23~43 41 41 运行速度 2.5m/s 0.6m/s 1.2m/s 1.67m/s 3.3m/s 2m/s 1.67m/s 未披露 展现能力 行走、上下台 阶、跑酷、搬 运物品 行走、瑜伽、 单腿站立、 物品抓取 泡咖啡、整理 桌面、搬运物 品 搬运物品 行走、上下台 阶、舞蹈、奔 跑 行走、跳跃、 跳高、抓放物 品 行走、舞 蹈、端水 行走、抓放 物品、搬运

之间的协调性。 根据应用场景，对业务人员提 出与业务相关的数字化思维、 素养和专业技能要求。 典型职位 首席执行官、首席数 字官、企业中高层管 理者等 业务架构师、软件工程 师、IT 运维、用户体验设 计专家、大数据专家等。 战略规划、市场营销、财务、 人力资源等业务领域具有数字 化思维和应用意识的核心人 才。 典型职责 1）构建数字化愿 景：推动组织向数字 化方向转型； 数字化内容创作、系统工程、系统&组件集成、硬件设计开发、系统 安装与调试、用户体验分析设计、用户体验评估(12 个能力项) 支付 运营 服务级别管理、用户支持、变更与发布管理、服务交付、问题管理、 技术支持、网络及基础设施运维、应用系统支持、信息和知识管理、 信息安全管理、设施管理(11 个能力项) 赋能 质量 人力资源管理、绩效管理与职业发展、技能设计与测评、学习计划与 交付、技术专长、ICT 质量战略开发、ICT 认证阶段：国际证书+国家级认证 数字化技术人才 认知 | 训练 | 实战 | 认证 数字化产品研发 前端开发 后端开发 系统架构 嵌入式开发 人工智能 数据治理 大数据 数据库 云计算 IT 运维 软件测试 信创 信息安全 网络技术 虚拟化技术 数字化技术人才的重点培养方向涵盖了数字化产品研发、人工智能、信息安全、云计算、 大数据等 16 大模块，既有专业技能提升的技术课又有兼顾能力背书的认证课，从企业的真实

2。多模态性 多模态性涉及整合各种⼈⼯智能技术，以增强机器⼈感知、解释和与环境互动的能 ⼒。这种⽅法涉及不同⼈⼯智能能⼒的融合。这种融合⼤于各部分之和，解决了早 期模型的局限，这些模型通常独⽴运⾏。多模态⼈⼯智能使机器⼈能够更全⾯地理 解其环境并完成更复杂的任务。 © 2024 花旗集团 12 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 图6. 人工智能的故事是逐渐出现和同质化的 除了处理视觉和听觉信号外，机器⼈还必须能够理解和导航三维环境。虽然⼈类依靠 视觉和听觉线索结合来感知三维空间，但机器⼈可以配备专⽤传感器，提供对周围环 境更详细的理解。 ⼀种这样的技术是光探测与测距（LIDAR），在过去⼗年中费⽤⼤幅降低，使其 更易于⽤于机器⼈技术。 LIDAR使机器⼈能够进⾏实时物体识别和导航，处理三 维信号的速度是⼈类的数⼗倍。 3. 灵巧性 机器⼈发展受到⼀个被称为莫拉维克悖论的现象的制约——即“相对容易让计算机表 ⽤物理仿真的三维 环境使得如家庭助⼿等机器⼈系统能以惊⼈的速度进⾏训练。 © 2024花旗集团 15 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 每秒25,000次模拟步骤 这代表与当前模拟⽅法相⽐加速100倍。 根据Gartner的数据，到2030年，预计合成数据在⼈⼯智能模型中完全取代真实数据。 5. 边缘计算 为了使机器⼈能够在现实环境中⾃主有效地运⾏，它们必须能够实时分析数据并做

传感器：7*相机+1激光雷达 产品特点 丰富工具链，可视化开发界面， 自主仿真平台支持 支持VR遥操控，高效数据采集， 多模态融合，真实环境感知 教育科研、工业物流、家庭康养、 零售药店等领域应用 具有大脑大模型，理解三维场景， 与人自然语言理解，并将长线程任 务分解，自主决策所需操作 楼宇畅行，双手可按电梯，刷闸机 交互友好，AI多模态交互 人机安全，触觉传感器+柔顺力控 算法，确保人机安全 360°全方位传感器 的比如 手柄、手机、键盘、3D鼠标等等，这些更多是实验室级别的解决方案，无法应对 双臂、人型等机器人平台。 遥操作-VR+动捕服加速特斯拉Optimus训练 05 30 资料来源：机器之心、映维网、浙商证券产业研究院 2024年5月，特斯拉发布了Optimus人型机器人的演示视频中，展示了二代Optimus学会了分装电池，并且比以前走得更快更远更稳。特斯拉表示， Optimus人型机器人 需求反馈 状态反馈 数据 回传 远程雇员平台通过规模化优势租赁 或者购买具身本体，帮助具身机器 人进入千行百业提前进行商业化运 行。远程雇员经过培训，使用遥操 作进行工作，创造价值同时降低了 雇员通勤、住房等成本，间接降低 了应用企业用工成本。 部署及 运维 风险提示 06 Partone 33

据国联证券测算，2024年用于 ADAS系统的激光雷达均价，将 同比下跌15.56%至3800元。 3D视觉相机 六维力传感器 六维力传感器的生产涉及高精 度的制造工艺和复杂的装配流 程，成本居高不下。国内企业 正在进行技术攻克实现国产化， 如中航电测成功研发六维力传 感器。 集成边缘计算设备、第三方工 具和相关配件提升性能，3D机 器视觉与深度学习融合，使检 测、拣选更加智能化。 人、未来机器人、劢微机器 人、林德叉车、苏州海豚之 星智能 医疗 机器 人 达芬奇、精锋、微创图迈、 思哲睿、术锐、微创鸿鹄、 天智航、佗道、史赛克、美 敦力、键嘉、元化智能、华 瑞博、铸正、捷迈邦美、柳 叶刀、维卓致远 数 据 DROID、 OPEN-X EMBODIMENT、 ROBOMIND、AgiBot World 12 产业链发展现状 上游：传感器、关节执行器成为新增探索高地 • 从人 工业公开资料 以40自由度的机器人为例 传感器 电机 丝杠 减速器 编码器 FSD+芯片+ 摄像头 轴承 电池 其他 平均每台需要26个一维力传感器、10个旋转关节 力矩传感器、4个六维力传感器 2023年，六维力传感器国产化率约30% 力传感器 数量需求大于40个，分布于颈部、手臂、手指、 躯干、腿部等部位，其中灵巧手需要空心杯电机 电机 用于关节和运动机构传动，使用丝杠的解决，特