从战略层面的“大数据”视角来看，AIoT是机器智能与现实世界之间的连接。用于AI训练和 推理的大数据最初是由网络边缘与事物和人交互的设备所采集的小数据。这些IoT传感器和 人类输入设备是真实数据的来源，它们让AI变得实用且有价值。换言之，互联设备构成了神 经系统，并将AI与我们的世界相连。AIoT让AI变得真实且有意义。 AIoT与设备连接的价值 AI对可靠的、现实世界的数据有着无尽的需求 ，以此来推动训练和推理。因此，AI的快速发 展需要大量关于我们所处世界的准确数据，而这种依赖从根本上改变了设备连接的经济价值。 过去，评估一个联网设备的价值往往基于其功能的内在价值，比如恒温器能够测量温度并控 制HVAC系统。但如今，AI拓展了设备的价值主张，使其价值还包括对能源管理等更高级别 系统的贡献。 设备总价值 = 功能价值 + AI贡献价值 - 设备成本 基于 所以AI并不能成为随意提高设备价格的理由。功能价值仍然设定了客户对成本的基本预期， 因此，开发盈利的AIoT设备的关键在于尽可能高效地添加AI功能和生态系统连接——而具有 成本效益的连接正是本文的重点。 1最纯粹的AIoT形式是指在设备上（即在边缘）执行AI，无需外部连接。维基百科，人工智能物联网， 2024年1月7日 第2页 人工智能物联网（AIoT）：将人工智能与现实世界相连

负载均衡CLB 域名解析 DNS 网络加速 CDN 鉴权 OAuth2.SAML2 系统接入层 轻联IPAAS 统一身份认证 鉴权 OAuth2.SAML2 连接产品 连接客户 连接员工 连接伙伴 公有云 私有云 分布式云 企业 微信 腾讯 文档 腾讯 乐享 腾讯 电子签 腾讯 会议 ⋯ ⋯ ⋯ 如针对终端客户：基于大模型和用户手册的智能问答助手 大幅提高客户体验 腾讯公有云 3 朵中心云-TCE 4 朵边缘云-TCS 1 朵腾讯公有云 边缘云-TCS AI平台 数据平台 安全平台 容器平台 智能产线设计与开发 工业物联网 数字化产线应用 泛在网络连接与智能终端 控制台 & 运营门户 企业级应用 行业级应用 某 集 团 工 业 互 联 网 腾 讯 云 G市 集团工业互联网平台 S市 集团工业互联网平台 中心云-TCE 腾讯公有云 分布式混合云

..44 案例三：交通银行数字人 .........................................47 摘要：随着数字经济发展，数字孪生（Digital Twin） 技术成为连接物理世界与虚拟空间的重要力量。本课题围绕 数字孪生技术在金融领域中虚拟厅堂服务、供应链金融、智 能运营等场景的应用，探索了其在提升客户体验、优化流程、 强化风控的潜力。通过具体案例实践，为金融行业数字孪生 感知类技术包括常见的物联网 IoT、射频识别 RFID、计 算机视觉和声波雷达等。IoT（Internet of things，物联 网）本质上是互联网从人向物的延伸，物联网是将“物”和 互联网相互连接的技术，涉及对于“物”的感知、信息采集、 传输和控制，用于实现物与物、人与物之间的信息交互。具 体而讲，就是通过温度、湿度、压力、振动等传感器实时收 集 环 境 和 设 备 的 数 据 。 RFID 业务环节等多维度信息，通过机器学习模型及大语言模型， 进行智能化的分析、预测与总结，构建高度仿真的业务模拟 环境并自动化输出高质量的分析结果，用户可以通过智慧大 屏、智能驾驶舱等系统与模拟环境相连接，对业务运营情况 进行实时跟踪分析，帮助金融机构动态了解各版块业务运营 情况，并快速做出智能化决策。 2.解决业务问题 （1） 优化对客服务流程 数字孪生技术通过构建金融机构及其业务流程的虚拟

，这些认知数字大脑不会在孤岛中运作。当它们开始 在不同层面互动时，它们将创造一股上升的智能浪潮 ，提升所有参与方的能力。 认知数字大脑将成为企业决策和持续学习的中央神经系统。它用于驱动企业的未来抱负，如基于意图的架构 ，由四个相互连接的层次组成，共同组织、处理和作用于信息。 可以看到这一趋势可能会有困难；在每一层规模上，它 都表现出略微不同的形式。但总体而言，AI的下一阶段 将为其触及的每一件事注入增强的能力和更大的自主性 。对于 在兴起——由丰富性、抽象性和自主性定义——并且 它即将推动企业数字足迹的巨大扩张。 企业将很快在一个技术景观中运营，其中新的数字概念 几个小时就能变为现实，而不是几周。它们可以结束一 劳永逸的数字解决方案，因为创建数字系统并将其连接 起来的速度大幅提高，使得前所未有的个性化成为可能 。这将是可定制技术的新时代，其中不受约束的数字实 验和创新不仅将成为可能，而且将成为业务增长策略的 关键特征。 这是我们在人工智能突破语言障碍的那一刻开始迈向的 统、PaaS和SaaS提供商以及其他外部机构。但在所有 情况下，它们都需要独立运行、值得信赖且可验证，并 且可以被作曲家发现和使用。 随着代理和代理系统出现，他们将给组合性带来新的紧 迫性。真正的代理自治只有在公司无缝连接数据源（内 部和外部）与可以分析该数据以推动决策和有益行动的 分析平台的情况下才能实现。换句话说，代理将成为数 字核心的主要使用者，利用它来回答用户请求和构建新 的数字解决方案。而且进一步说，他们甚至可以在构建

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 容大幅增加，而 手机内部射频所 占空间却在不断 缩小，射频前端 集成化趋势将会 加快。 主流材料： ① 电学性能优异，高频段的功率损耗更低（高频损耗LCP＜MPI＜PI），在5G毫米波波段LCP的损耗只有PI损耗的1/10； ② LCP可替代同轴连接线，实现天线模组和射频连接线的整合，且体积更小，LCP厚度仅为同轴连接线厚度的1/4； ③ LCP是多层电路板结构，可实现高频电路的柔性埋置封装，5G时代有望整合射频前端实现集成度更高的模组； 由于LCP材料供应商少、成本高，MP 汽车业务：围绕电动化、智能化布局，打开成长新空间 分类 产品 进展 射频端 基站天线和滤波器等 诺基亚、爱立信5G、4G基站天 线、滤波器重要ODM供应商， 华为射频产品OEM供应商 连接端 高速传输线/连接器、高速 DAC&ACC、光模块等 互联产品以连接器为主，同时 也在布局光模块 终端 手机天线 LCP天线有望成为5G终端天线 主流，立讯已成为LCP天线模 组最大供应商 上市公司：营收10+亿，主要布局 汽车电子、汽车线束、汽车电器、

23 工信部 《汽车整车信息安全 技术要求》、《汽车 软件升级通用技术要 求》、《智能网联汽 车 自动驾驶数据记录 系统》 《汽车整车信息安全技术要求》规定了汽车信息安全管理体系要求，以及外部连接安全、通信安全、软件升级安 全、数据安全等方面的技术要求和试验方法。《汽车软件升级通用技术要求》规定了汽车软件升级的管理体系要 求，以及用户告知、版本号读取、安全保护、先决条件、电量保障、失败处理等车辆软件升级功能方面的技术要 机控制器、传动系统控制器、制动控制器、电池管理系统等。各ECU通过CAN（Controller Area Network，控制器域网络） 或LIN（Local Interconnect Network，局部互联网络）总线连接，按预定义协议交换信息。随着电子电气产品增加， ECU数量快速上升，总线线束长度和重量也随之增加，导致整车成本上升和组装自动化水平降低。 分布式架构存在算力分散、布线复杂、软硬件耦合深、通信带宽瓶颈等缺点。分布式架构的 中央计算+位置域阶段：功能域的深度整合推动了架构向通用计算平台的演进，并从功能域跨入位置域（如中、左、右 域）。区域控制器平台（ZCU）作为整车计算系统的局部核心，承担特定区域内传感器、执行器及ECU的连接任务，同 时处理该区域的初步数据计算和网络协议转换。位置域的布局优化了线束配置，降低了成本，减少了通信接口，提升 了自动化组装效率。传感器和执行器就近接入区域控制器，不仅便于硬件扩展，也简化了结构管理。区域接入与中央

人工智能在汽车产业链中的应用具有潜在价值。 总体和支持功能（例如：战略、规划、并购、IT、财务、人力资源） 价值 链 研究和 发展 生产和 供应链 销售，营销 售后服务 移动性和 金融服务 连接和 自动化服务 数据 资产 产品360° 植物/供应链 360° 客户360° 生态系统360° 车辆360° 使用 病例 自动驾驶汽车软件 生成和测试 自动化视觉工厂 控制和资产配置 自动化营销内容 提升。 AI对汽车产业链影响的评估（按百分比指数化运营利润） 运营利润提升 由于AI的潜在能力 供应链 产量 研究和 发展 支持 函数 销售，营销 售后服务 移动性和 金融服务 连接和 自动化服务 运营利润率 在人工智能之后 运营利润率 在AI之前 （100%指数） 注意：1）对运营利润影响的潜在人工智能影响主要从制造商/供应商的角度进行估计。2）总影响低于单个价

《DeepSeek给我们带来的创业机会》 360集团创始人 周鸿祎 3 政企、创业者必读 政企、创业者必读 一张图读懂一堂DeepSeek课 政企、创业者必读 AI给了一个比互联网更大的机会  互联网是连接平台，人工智能是生产力  互联网是赋能性技术，生产力属性较弱  人工智能既能单兵作战，也能外部赋能 互联网创造了能写140个字的推特和分享照片的Instagram AI能帮助人解决登陆火星、能源自由的问题 通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成慢 思考能力 61 政企、创业者必读 智能体的组成部分 大模型 感知 连接企业内部传感器，感知理解知 识数据 流程 完成复杂繁琐的业务流程或重复的 工作流程 角色 定义智能体应扮演的特定的角色或任务 记忆 短期记忆、长期记忆 知识库 连接内部专有知识库，外部互联网 知识库 复杂推理 基于推理能力制定计划，在过程中 反思 工具 搜索、实时信息、数据请求、业务

Nations Conference on Trade and Development） 版权所有 © Adobe Stock 这三关键杠杆点的相互作用和协同效应可以加速人工智能的进步。这些内容在报告中 作为连接证据和制定政策建议的方式进行了讨论。 人工智能的快速 发展由三个关键 杠杆点驱动—— 基础设施、数据 和技能——这些 可以催化持续创 新。 下一次工业革命可以 通过人机协作、可持 续性和个性化带来一 GitHub上的开发者比例，占总劳动年龄人口的比例。 战略定位以利用人工智能实现可持续发展可以与差距分析相结合，将愿景与实际行动 相联系。非洲和东南亚的一些发展中国家已加强其基础设施以支持互联网使用和跨境 连接。中国在数据获取能力和数量上具有明显优势。印度、中国和巴西已经培养出大 量的AI开发者。可以遵循不同的追赶政策和发展轨迹，以应对人工智能的快速演变而增 强准备。 大型国家可能开发者比例较低，但这可 力增长至关重要 ，并且对于解决由技术扩散带来的其他社会、伦理和环境挑战也至关重要。 平衡的人工智能 政策应促进采纳 ，同时规划长期 技术发展。 表 3 国家人工智能政策的案例研究 数字包容性和连接性（巴西）（日本） 移动数据空间（德国）在人工智能项目（哥伦比亚） 伦理指导原则应用于人工计算数据分析的实施 智能在生物医学研究以及（新加坡）中的应用 全国初级中学计算数字劳动力竞争力法案 课程（加纳）（菲律宾）

中国AI产业向更加高效、开放和自主的 方向迈进，并带动产业链上下游的合作与应用落地。 AI Agent正在重塑大模型的产品应用形态，带领AI产品由简单的对话问答向完成复杂任务的智 能代理演进。作为连接数字智能与物理世界的关键技术，具身智能是下一代AI竞争的战略高地， 其发展需要解决硬件加速和软件优化、跨行业生态协作等一系列挑战。DeepSeek的开源开放， 推动了大模型技术的普惠与平权，将加速大 多模态大模型-理解向 MLLM 技术融合趋势 多模态生成+理解 1 2 MLLM经典架构：LLM是系统的关键连接部分， 直接从外部接收多模态信息，并以更流畅的方式 将指令传递给解码器/生成器。 Diffusion Model 经 典 架 构 ： 采 用 Clip 、 T5 或 MLLM为文本编码器，连接VAE编解码与DiT Block 生成图像或视频。 ... Modality Encoder 基于人工智能技术，向用户提供情感支持、陪伴互动等功能的智能工具 产品。相较于功能性对话，情绪陪伴产品聚焦情感方向，现已和语音模 态紧密结合，未来将进一步结合多模态交互、硬件产品提供更优质体验、 情感连接的AI产品。 ➢ 星野: Minimax旗下产品，提供个性化定制人设、剧情等智能体交互。 ➢ WoW：美团旗下产品，提供角色扮演、虚拟朋友等产品功能。 ➢ 猫箱：字节跳动旗下产品，由内部团队Flow开发，豆包大模型驱动。