tal 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 应用提供借鉴和指导。 1 一、数字孪生介绍 （一）数字孪生的概念与发展 数字孪生（Digital Twins）概念于 2003 年提出，最初 拟实体上进行各类运算，从而对实际物理实体的运行决策进 行支撑。 数据层：包含支撑服务层各类服务的各类数据，包括从 物理实体各处采集和监测的数据，以及对数据中间集和物理 实体历史数据仿真的生成孪生数据。同时，数据层能够运用 机器学习，大模型技术等 AI 技术对数据集进行各类预测及 模拟生成，对数据进行虚拟化，实现数据智能孪生。 算力层：支撑以上各层服务的算力基础设施层，包括云 计算、容器化、云原生等技术，通用计算、智能计算、存储、 试图区 分真实数据和生成器产生的假数据。 6 生成器：生成器的目标是捕捉训练数据的分布，以便能 够生成新的、看似来自真实数据集的数据点。它通过接收一 个随机噪声信号作为输入，并将其映射到数据空间中。 判别器：判别器的任务是识别输入数据是来自真实数据 集还是生成器。通过这种方式，判别器指导生成器产生越来 越逼真的数据。 GAN 的训练过程涉及到不断调整生成器和判别器的参 数，使得

更个性化、 互动 ⾏业学术化推⼴ ⽣产与 供应链 数据驱动的 多渠道营销 多渠道营销 学术化推⼴ 患者服务 • 多重购买渠道 重塑患者流程 13 医保捉襟见肘 • 收⽀失衡加剧，控费 边际效应减弱 2 • 职⼯医保：结余稳健但增速 5. 求解集采制度改⾰⽬标：“降价”是集采的惟⼀考量 , 澎湃新闻； 6. 创新药研发周期理论，创新药研发回报率研究，申银宏源；美国数据 14 药品集采 5 • 国家层⾯已开展 10 批集采， 平均降 》 医 《》 ： 与 ⽣改 变 ） 占⽐ / 集 采 监管 度更强 ⽐如药 参 管 业 构 监 商 重 化 元⽀ 据安 药品 据 驱 多 数 vs 数 • • • 与学术⽅式和效率 临床决策影响模式 发 / 培训模式发⽣改

• 收⽀失衡加剧，控费 边际效应减弱2 • 职⼯医保：结余稳健但增速 下滑 • 居民医保：收⽀失衡加剧 医保捉襟见肘 • 收⼊受限与成本攀 • 药品收⼊占⽐从改⾰前的 40%→25%，⽽财政补助仅 覆盖损失的60%3 • 现⾦流危机 • 2023年医疗机构应收账款回 款天数平均为152天，⽐ 2022年增长2天4 医院艰难 • 国家层⾯已开展10 批集采，平均降幅 50%-60%，极端降 50%-60%，极端降 幅超90%5 药品集采5 • 研发成本激增 • 成功率低 • 美国创新药临床成功率仅 5.1% • 研发回报率低 研发回报下滑6 医疗⾏业⾯临前所未有的挑战 新⽣产要素在数据，“问数据，要数字” 数据来源：1. 甲⼦光年智库梳理，2023年；2医疗保障事业发展统计快报，国家医保局; 3. 《解读财务分析报告：透视公⽴医院财务状况》，医院管理论坛报，2024年12⽉; ⽉; 4. 《2023年药品流通⾏业运⾏统计 分析报告》, 国家商务部; 5.求解集采制度改⾰⽬标：“降价”是集采的惟⼀考量, 澎湃新闻；6.创新药研发周期理论，创新药研发回报率研究，申银宏源；美国数据 14 *65+岁% 14.1% 7.9% ⽀出增速 2023 收⼊增速 5.5% 4.4% 2024 14.9% 10.1% 2014 2023 亿美元 11.9% 2010

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 适应未来趋势 3.3.6 地平线：软硬结合是必由之路 3.3.7 黑芝麻智能：依托技术创新，构建自动驾驶芯片产品矩阵 3.4 执行层 3.4.1 线控底盘结构及优势 2 智驾渗透加速线控底盘国产放量，行业格局集中，主机厂 粘性高 3.4.3 线控底盘技术在自动驾驶领域的应用正逐渐普及 3.4.4 拓普集团：业务体系多元化，已形成XYZ三大系列产品线 3.4.5 线控制动发展历程 3.4.6 线控制动：EHB One-Box当前是主流方案 3.4.7 伯特利：线控制动持续攀升，全面打造XYZ三轴汽车底盘 控制系统供应商 3.4.8 线控转向：L4级及以上自动驾驶必备，尚处市场导入期 经网络，但模块之间仍存在人工设计的 数据接口。例如，华为乾崑ADS 3.0由GOD感知网络和PDP决策规划网络组成，GOD负责感知障碍物，PDP则根据感知 信息迅速做出决策。一体化端到端则将感知与规控模块全部打通，形成一个统一的大模型，使系统能够更直接、 高效地处理信息并作出反应。业内典型代表为特斯拉、Momenta、理想等。这种架构取消了模块划分，减少信息损 失的同时，对数据标注的需求也更少，同

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 公有云丰富的技术能力帮助企业建立分布式智能通用电池/充电桩运营系统 SaaS生态 eSPARK BaaS 业务中台 技术底座 通用电池 应用终端 “ 绿电” 随心用： 开放支持产业链上下 边缘设备管理、数据 存储、边缘推理训练 云 边 端 协 同 GPU 服务器 网络 计算 存储 网络 20+ AI 质检项目 1000T 数据存储 X 倍 效率提升 千万/年 成本节省 管控 硬件 AI平台 数据管理 推理训练 模型应用 机房 智 能 云 平 台 点：产线 AI 质检 基于数字底座的智能物流调度确保新能源企业高效不间断生产 业务挑战 AGV、物流设备与载具 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 T工厂-边缘云 J工厂-边缘云 Z工厂-边缘云 某半

位置 功能 大脑 又称为端脑，位 于脑的最上部， 占人脑总体积的 约85%，分为左 右两个半球 高级认知：负责思维、记忆、语言、决策、情感灯 复杂功能 感觉与运动：处理视觉、听觉、触觉等信息、并控 制自主运动 小脑 位于大脑后下方， 紧贴脑干后方， 形似蝴蝶。 运动协调：调节肌肉张力、协调精细动作（如鞋子、 弹琴） 平衡与姿势：帮助维持圣体平衡与空间定位 学习辅助：参与运动技能学习 脑干 智元通用具身基座大模型GO-1 04 20 资料来源：智元机器人官网，浙商证券产业研究院 Latent Planer 隐式规划器 目前全球机器人高质量带动作标签的真机数据量仍然有限， 远少于互联网规模的数据集。智元采用Latent Actions（隐 式动作）来建模当前帧和历史帧之间的隐式变化，然后通 过Latent Planner，预测这些Latent Actions，从而将异构 数据源中真实世界的动作知识转移到通用操作任务中。 模型。视觉-语言模块（系统 2）通过视觉和语言指令来理解环境。随后的扩散转换器模块（系统 1）实时生成流 畅的运动动作。这两个模块紧密耦合，并进行端到端联合训练。英伟达使用真实机器人轨迹、人类视频和合成生成的数据集的异构混合物来 训练 GR00T N1，解决了具身智能所面临的数据稀缺和多样性不足的问题，从而提升机器人在复杂环境中的操作能力。英伟达表示，GR00T N1 在多个机器人实施例的标准模拟基准上优于最先进的模仿学习基线。

集团企业 BPM 流程 管理领域具备的成熟方法论与标杆案例，更看重其数智化办公解决方案的丰富经验与本 土化服务能力。依托蓝凌 BPM 平台先进的架构设计及模块化产品能力，双方通过专业 化项目管控机制，成功实现系统全流程落地，有效提升了集团级流程治理效能。 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 13 在新的智能 BPM 建设过程中，中集集团构建了集团级一体化流程平台，通过四大核 建设亮点二 一张流程地图，精准导航高效协同 中集集团通过在智能流程协同平台上构建流程地图，实现业务流程定位效率与管控能 级的双重提升。基于智能推荐引擎与用户行为分析算法，平台实现了千人千面的流程 精准推荐。流程地图的建设，使得流程发起效率与执行效率都得到提升，有效支撑集 团级业务协同效率提升。 同时，蓝凌还增加了移动端自适应设计、表单流程拖拉拽配置、以及邮件、短信、移 动端等多渠 据的无 缝流动。 除此之外，SAP 系统还通过接口与蓝凌 OA 实时同步关键业务数据，显著提高了数据 交互效率。 建设亮点四 全生命周期项目管理 中集集团构建了项目全生命周期数字化管控流程，通过三大核心模块实现管理能级跃 升：系统自动处理项目信息，实现项目编码自动生成与时间轴协同，确保数据 100% 精准映射；系统实现项目启动、项目上线等关键流程节点状态自动更新，保障执行效

并推动其标准化与推广。通过建立统一的建模规范、仿真精度和接口 标准，国内仿真软件逐渐具备更高的适配性，推动数字孪生系统的发 24 展。 未来，应加快基础软件的标准化进程，通过制定接口标准、算法 评估标准、数据集标准、仿真性能标准及开发工具和协议标准等，为 不同厂商和研发团队提供统一的规范和框架，提升基础软件的互操作 性、可扩展性和效率，降低研发成本，推动技术创新，并促进产业链 协同发展，加速技术自主可控，提升国际接受度与竞争力。 编码器等关键部件集成在一个模块中，可以提高人形机器人的运动精 度、灵活性和负载能力，是实现高效、稳定操作的核心部件。通过采 用精密传动系统、高速通信接口、优化热设计以及标准线束装配等方 式实现精准力控、高扭矩密度、降低功耗和控制发热、提升一体化关 节的可装配性和可维护性。实现一体化关节的集成需要克服一系列技 31 术难点，如驱动器等组件的精密度和可靠性保证、控制算法的开发和 优化、接口的标 逻还是复 杂作业场景，都能展现出出色的表现，这也是人形机器人智能化的重 要体现。控制包括了底层控制、全身控制和模型控制，底层控制主要 是对人形机器人各个关节电机的直接控制，依据从上层传递下来的控 制指令（比如期望的关节角度、角速度、扭矩等参数），通过电机驱 动器等硬件设备精确调节电机的运转，实现关节的精准动作，主要采 42 用运动学分析与建模、动力学分析与建模和控制算法。全身控制是协

江苏省机器人产业创新发展行动 方案 2024年4月17日 江苏省工业和信 息化厅等五部门 培育5家具有国际竞争力的 机器人企业、新增10家以上 省级以上专精特新企业 2025年成为全国机器 人产业创新发展和集 成应用高地，2027年 争创国家级产业发展 集聚区 2025年机器人产业链 规模达2000亿元，核 心产业规模超250亿元 遴选50个标杆示范机 器人应用场景 重点领域机器人密度 达500台/万人 资料与数据来源：公开资料 数据收集与预处理 在智能机器人开发中，大模型 可整合来自摄像头、传感器等 设备采集的图像、声音、物理 信号等数据，将原始数据转化 为适合模型训练的高质量数据 集，极大提升数据准备效率与 质量。 1 大模型 模型训练环节 大模型可实现多任务学习，让 智能机器人同时学习多种技能 与行为模式。借助迁移学习， 在一个任务上训练好的模型参 数可迁移到其他相似任务，加 思岚科技、速腾聚创、禾赛科技、北醒光子、 玩智商、镭神智能、北科天绘、杉川机器人、 星秒光电、科力光电、珐石、力策科技 弓望电子、奥普光电、禾川 科技、昊志机电、伟创电气、 鸣志电器、汇川技术 末端执行器 优傲机器人、苏州淳栋触控 控制系统 埃斯顿、新松机器人、华中数控、新时达、广州数控、汇川技术、固高 科技、英威腾、卡诺普、万讯自控、海得控制 大脑 芯片 英伟达、高通、安霸、英特尔、Mobileye、 地平线、全志科技、瑞芯微、星宸科技、国

1 算力基础设施高质量发展行动计划 算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的 新型生产力，主要通过算力基础设施向社会提供服务。算力基 础设施是新型信息基础设施的重要组成部分，呈现多元泛在、 智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对于助推产业转型升 级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高 效能治理具有重要意义。为加强计算、网络、存储和应用协同 创新，推进算力基础设施高质量发展，充分发挥算力对数字经 软硬件相互适配、协调发展的生态体系。 三、保障措施 （一）加强统筹联动 加强部门协同，分工做好重点任务组织保障，合力推进算 力设施发展。鼓励地方政府结合实际制定针对性强、可操作的 实施方案，探索能耗“双控”向碳排放“双控”过渡机制和算 力应用综合税收考核机制，因地制宜推动算力设施建设和产业 12 发展。成立算力战略咨询专家委员会，开展前瞻性、战略性问 题研究，为算力发展重大决策提供咨询。 （二）加大金融支持 踪工作。探索算网存资源的协同对接，加强优秀示范、典型案 例推广，有效推动产业链上下游技术创新协作、资源共享。 附件：1.名词解释 2.算力基础设施高质量发展指标 13 附件 1 名词解释 1. 算力基础设施 是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型 信息基础设施，可实现信息的集中计算、存储、传输与应用， 呈现多元泛在、智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对助 推产业转型升级、赋能我国科技创新、满足人民美好生活和实