www.lhratings.com 研究报告 0 2025 年钢铁行业分析 2024 年，中国粗钢产量同比小幅下降，钢铁行业下游需求疲弱，供给端相对处于 过剩态势，原燃料价格虽有下降，但成本端降幅不及钢材价格降幅，钢铁行业整体盈 利水平持续下行。受供需关系影响，铁矿石和焦炭价格均呈现波动下行态势；房地产 投资持续下滑，但制造业和基建投资对用钢需求提供重要支撑，钢铁产品结构持续调

2 | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 报告编委 报告指导人 张扬 爱分析 联合创始人&首席分析师 外部专家 张杜丽 蓝凌 副总裁 3 | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 特别鸣谢 4 | | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 目录 1. 报告综述! " 2. 落地实践! # 案例: 蓝凌助力中集集团，以智能 BPM 平台重塑流程管理新范式! $$ 3. 结语! $# 关于爱分析! %& 产品服务! %$ 法律声明! %% 5 | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 报告综述 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 6 1. 报告综述 2025 年伊始，推理模型的崛起与 AI Agent 的再度火爆，使得流程智能化领域迎来新的突破机 会。金融、零售、制造等诸多企业在部署 DeepSeek 大模型之后，都在积极探索企业内部的流程 重构与效率提升场景。 企业探索流程智能化，一方面是为了在疲弱的宏观经济形势下取得成本优势，另一方面也是为了在

1 | 2024 爱分析·央国企数字化厂商全景报告 � 1� � |� � 2023 ���·���������� 2 | 2024 爱分析·央国企数字化厂商全景报告 报告编委 报告指导人 张扬 爱分析 联合创始人&首席分析师 报告执笔人 李进宝 爱分析 高级分析师 3 2024 爱分析·央国企数字化厂商全景报告 目录 1. 研究范围定义 5 2. 厂商全景地图 10 3. 市场分析与厂商评估 19 3.1 智慧园区 19 华胜天成 23 4. 入选厂商列表 29 关于厂商全景报告 42 关于爱分析 43 研究与咨询服务 44 法律声明 45 4 | 2024 爱分析·央国企数字化厂商全景报告 爱分析·央国企数字化厂商全景报告 研究范围定义 5 | 2024 爱分析·央国企数字化厂商全景报告 1. 研究范围定义 研究范围 央国企包含中央企业和国有企业，是由国家直接或间接控股的企业实体，承担着国家经济发展、战略 安全和社会责任的重要使命。中央企业由国务院国资委直接监管，如中国石油、中国移动等；国有企

具身机器人行业现状 及 未来趋势分析 CONTENTS 目 录 当前研发状态 01 应用现状 02 未来发展方向 03 商业化挑战与突破点 04 投资逻辑建议 05 总结 06 01 运动控制进展与瓶颈 运动控制基础行走抓取已实现，动态平衡复杂地形适应 受限，如宇树科技春晚表演机器人在复杂舞台环境中需 多次调整才能稳定行走。 运动控制技术瓶颈制约应用场景拓展，复杂环境适应性

医疗:问诊，用药咨询 科研 金融:推荐场景 金融/咨询服务:财报/市场分析 互联网/媒体:文案/海报设计、广告词 创作、视频生成场景 零售/电商:客服问答 IDC测试题目分为基础能力和应用能力两个大类共7个维度 IDC 采取实测的方式，成立产品测试团队，通过多个维度对基础大模型及相关产品进行评测，并邀请外部专家团队深入分析各个产品答案准确性、合理性等，在审 核委员会的监督下，最终得出各厂商的评估结果，供用户选型参考。 形成软硬一体的全栈AI基础设施 工具与 组建 端到端 开发套 件 基础模 型库 核心 框架 ⾃动化深度学 习 强化学习 联邦学习 图学习 科学计算 量⼦机器 学习 ⽣物 计算 可视化分析 ⼯具 云上部署编排⼯具 安全与隐私⼯ 具 低代码开发⼯ 具 预训练模型应 ⽤⼯具 资源管理 与调度⼯ 具 语音理解 文字识别 图像分类 目标检测 图像生成 大模型推训一体 图像分割 已经能够处理超长文本，通过位置编码优化技术，混元大模型对于长文处理效果和性能得到了提升。 内容创作 支持文学创作、文本摘要、角色扮演能力 逻辑推理 准确理解用户意图，基于输入数据或信息进行推理、分析 AI问答 支持AI输入文字内容，然后给出相应的回答，可有效解决事实性、时效性问题，提升内容生成效果。 具有识别“陷阱”的能力，通过强化学习方法拒绝被“诱导”，当用户可能问出难以回答甚至无法回 答

金融科技 36 国际金融 2024-10 INTERNATIONAL FINANCE AI 大模型在金融行业的应用前景及 潜在影响分析 ◎姚泽宇 苏杭 作者简介 ：姚泽宇，中国国际金融股份有限公司研究部执行总经理 ；苏杭，中国国际金融股份有限公司研究部分析师。 摘要：当前，金融机构主要将大模型应用于业 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 和业务场景角度系统梳理 AI 大模型在金融行业的 大模型在金融行业的 应用现状，并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨，动 态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 认为，监管机构、金融机构及技术服务商等各方可 通过加强合作、明确监管合规要求、完善风控制度 等降低大模型带来的相关风险；同时，针对未来大 模型广泛应用所带来的潜在风险也需提前讨论、积 极防范。 关键词：AI 大模型；金融行业；大数据；金融 而在对金融领域专业能力要求较高、涉及提供强金 融投资建议、需要承担核心分析决策任务的业务场 景和业务环节中，大模型的落地应用仍然面临较大 约束和挑战，难以直接替代专业人员完成分析决策 任务，更多作为辅助核心决策人员展业的助手。具 体来看，大模型在金融领域应用的边界和约束主要 包括金融领域专业能力仍有欠缺、难以提供涉及较 严监管领域的复杂金融投资建议、在核心分析决策 环节无法替代人工等。 其中，在金融专业能力方面，由于金融服务存

1 2 The Statement 声 明 本研究报告由高德地图大云图业务 中心数据分析团队撰写，所载全部内容仅 供参考。 报告是基于高德地图及行业浮动车数 据，通过大数据挖掘技术结合交通算法及 交通理论编制，保证报告合理性与科学性。 报告中地面道路交通通行时间计算方法， 是考虑融合道路交叉口延误时间（即信号 灯等待时间），从时间、空间、效率三个 维度客观、综合地反映了城市道路交通健 及相关国际条约的保护。未经高德事先 书面许可，任何组织和个人不得将本报 告中的任何内容用于任何商业目的。经 高德事先书面许可的引用发布，需明确 出处为“高德地图《2024年中国主要城 市交通分析报告》”，不得对报告进行 有悖原意的引用、删节和修改，且引用 本报告的文件发布前应当经高德审核。 “ 交通评价是一个极其复杂的工程，虽然大数据可以反映城市运行规律和特征，但源于数据来源和样本渗透 欲了解您所在城市交通拥堵数据，请访问：https://report.amap.com/diagnosis/index.do • 感谢您的关注，敬请留意后续研究结果的发布 3 联合发布 《中国主要城市交通分析报告》以高德交通大数据发布平台、大数据开放平台、 阿里云MaxCompute及相关数据挖掘方法为支撑基础，描述城市交通现状、呈现演 变规律、预测未来发展趋势，专注拥堵成因及解决对策的研究。本季度报告由高德

出 的具体行为与决策，以及其产生的后果，视觉物联、AIoT 星图研究院、深圳市物联传媒有限公司概不负责。本报告部分素材源于网络公开渠道，如有 侵权，烦请联系分析师，分析师联系方式如下 版权与免责声明 关于视觉物联 商务合作 分析师个人简介 视觉物联主要聚焦 AIoT 产业生态，多光谱 +AI 融合、云边 端协同，推动 AI 多场景化落地，为行业提供合作交流平台： 共建、共享、共赢！ 视觉物联生态圈 2、IOTE 国际物联网展（深圳 / 上海） 3、产业生态报告 4、IOTE 生态行 联系方式： 延科：18922857775 姓名：吴明明 职位：AIoT 星图研究院行业分析师 个人简介： “路虽远，行则将至”，致力于为 AIoT 技术、 产品及解决方案在更多应用场景中更好落地赋能。 IOTE 2025 上海站：6 月 18-20 日 深圳站：8 月 27-29 世界物联网解决方案展 5 月 13-15 日（西班牙·巴塞罗那） 参展联系：18676385933 01 在 2024 年初我们发布了《2024 视觉 iot 消费市场分析报告》，报告对 2023 年视觉 iot 消费级技术、产品及市场做了相对全面的分析及探讨，得到业内非 常多的肯定以及支持，无论是在我们平台的下载量还是行业传阅度都让我们比较惊喜，对行业的发展取到正向作用。 简单回顾一下报告： 2023

术路线以及各大科技企业在商业落地 方面的丰富实践，精心归纳出 2025 年感知技术的十大趋势。报告不仅将详细介绍每一趋势的技 术原理、关键算法和实现方式，还会结合国内外领先企业的实际应用案例，深入分析各趋势对未 来商业生态所产生的深远影响。这份报告旨在为技术研究者提供全面、深入的参考，同时也为决 策者、企业管理层和投资人指明未来技术发展的明确方向。 在全球数字化转型加速的大背景下，感知技 至化学传感器等。这些传感器 各自具有独特的功能和优势，能够从不同角度获取环境信息。例如，视觉传感器可以捕捉 图像和视频，提供丰富的视觉信息；听觉传感器能够接收声音信号，用于语音识别和环境 声音分析；触觉传感器则可以感知物体的接触和压力变化，为机器人操作提供重要反馈。 然而，不同传感器的数据在采样频率、数据格式和精度等方面存在显著差异。这就给 数据的融合带来了巨大挑战。多模态融合技术需要对这些原始数据进行统一的预处理、同 展示了多模态感知融合技术的强大应用。它利用摄像 头、传感器和计算机视觉技术，对顾客行为进行实时监控和多模态数据融合。摄像头捕捉 顾客的动作、姿态和位置信息，传感器检测商品的拿取和放回情况，计算机视觉技术对图 像数据进行分析和处理。通过这些技术的协同工作，系统能够精确判断商品状态，实现自 动结账和无缝购物体验。顾客只需走进商店，挑选商品后直接离开，系统会自动完成结算 过程，无需排队等待，大大提高了购物效率。 小米智能家居