当作字处理软件的一个必然后果就是太多的演讲者站在那里，读幻灯片上的内容。这就产生了一个误区：演讲者忘记了他们的听众绝大部分是有文化的，完全可以自己阅读。如果你想要为人们朗读，那么就去参加本地图书馆举办的读书活动吧。陈述的目的是为了向听众解释那些他们不能够从幻灯片中了解的内容。如果不是这样，他们完全可以把你的幻灯片带回去，在他们自己的办公室、家里、船上、甚至盥洗室里舒舒服服地阅读 LHJ+FHX 。 把 PowerPoint 当作字处理软件的一个必然后果就是太多的演讲者站在那里，读幻灯片上的内容。这就产生了一个误区：演讲者忘记了他们的听众绝大部分是有文化的，完全可以自己阅读。如果你想要为人们朗读，那么就去参加本地图书馆举办的读书活动吧。陈述的目的是为了向听众解释那些他们不能够从幻灯片中了解的内容。如果不是这样，他们完全可以把你的幻灯片带回去，在他们自己的办公室、家里、船上、甚至盥洗室里舒舒服服地阅读 LHJ+FHX 。 —— 学习解 当作字处理软件的一个必然后果就是太多的演讲者站在那里，读幻灯片上的内容。这就产生了一个误区：演讲者忘记了他们的听众绝大部分是有文化的，完全可以自己阅读。如果你想要为人们朗读，那么就去参加本地图书馆举办的读书活动吧。陈述的目的是为了向听众解释那些他们不能够从幻灯片中了解的内容。如果不是这样，他们完全可以把你的幻灯片带回去，在他们自己的办公室、家里、船上、甚至盥洗室里舒舒服服地阅读 LHJ+FHX 。 把 PowerPoint

银河通用抓取基础大模型 GraspVLA 04 17 资料来源：银河通用公众号，浙商证券产业研究院 2025年1月，银河通用发布抓取基础大模型GraspVLA。GraspLVA的训练包括预训练及后训练。其中预训练完全基于合成大数据，训练数据 达到了有史以来最大的数据体量——十亿帧「视觉-语言-动作」对，掌握泛化闭环抓取能力、达成基础模型；预训练后，模型可直接 Sim2Real 在未见过的、千变万化的真实场景 具身机器人智能化分级及能力展望 05 26 资料来源：小鹏汽车官网，浙商证券产业研究院 今年两会上，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏认为机器人可分为五个智能等级：L1级（完全由人控制）、L2级（基础辅助智能）、L3级（具身 智能和训练监督）、L4级（自成长智能）和L5级（完全自主智能）。当前，人形机器人产业正朝着L3级迈进，这一阶段的机器人能够在大量 场景中独立运行，但在复杂情况下仍需人工监督。何小鹏预计，到2026 结合何小鹏对于机器人分级以及我们对于机器人能力程度的拆解，我们将具身机器人分级进一步细化。 L1 L2 L3 L4 L5 等级分类 完全由人控制 基础辅助智能 具身智能和训练监督 自成长智能 完全自主智能 代表产品 传统机械产品 工业机器人、AGV、扫地机 器人 现有人形机器人 尚未出现 尚未出现 拥有的能力 被人类完全操控的能力 基于人类制定规则进行执行 的能力，需要人类监督 基于人类指定的规则及训 练的成果进行一定的自主

“自力更生”方法称为“去风险”， 以区别于更广泛的自力更生运动。“自给自足”的目的是使一个国家能够在其境内采购和生产所需的一切。这就涉及“脱钩”——换句话说，“自给自足”要求各国发展与世 界其他地区完全隔离的本土供应链。 新质生产力 2023 2024 科技基础条件“自主保障” 该术语于2023年9月提出，指的是“因科学 技术不断突破而涌现出来的新生产力，其将在 智能信息时代推动可能带来颠覆性技术进步的 导，但随着中国自主建造的第一艘大型邮 轮下水，有迹象表明这一局面开始出现变 化。 先进轨道交通装备 中国的高铁技术已实现高度自力更生， 只有少数列车零部件仍需进口。然而，这 也提醒我们，从高度自力更生到完全自给 自足的最后一步即便有可能，也会极其艰 难。 节能与新能源汽车 中国已经实现包括电池在内的大部分新 能源汽车供应链本土化，但汽车芯片仍主 要依赖进口。 技术领先 技术领先 技术领先 。随着拥有可比 产品的中国企业比例不断上升，各个领域的外资企业可能会面临更多市场准入限制。轨道交通行业就是最 突出的实例，在《商业信心调查 2025》中，该行业 29% 的受访企业表示其特定产品完全失去了市场准入 机会。这在很大程度上归因于中国在轨道交通技术方面实现了高度自力更生。 面临失去整个产品类别市场准入机会的企业，通常会在可能的情况下继续在其他领域运营。在某些领 域，这意味着外资

设备跟随着应有系统的增加而增加的模式，对现有应用系统进行整合，实现IT服务的快速 交付，节能响应国家号召，提升业务系统安全。 1) 国产硬件自主可控 数据存储硬件采用我国完全自主研发的存储服务器，硬件和软件设计完全自主可控。 存储服务器采国产化架构的高可靠性硬件平台和国产睿思操作系统，从根本上保证数据的 安全性。 第 12 页 XXXX 税务大数据中心建设方案 2) 海量数据高效管理 源整合、优化、共享的成熟高新技术，是实现云计算最基础的支撑技术。它可以有效增加 组织的灵活性和效率，同时又可以降低其成本。虚拟化技术以其系统的先进性、高可用性、 系统的灵活扩展能力、开放性以及高可管理性等可完全满足当前和未来几年内云数据平台 信息系统的发展需求。 4.1.2 系 统 总 体 架 构 通过部署虚拟化软件、服务器、存储设备、网络设备，内部搭建虚拟化环境，通过虚 拟化技术构建新一代的数据中心，形成统一的云计算信息系统平台。 群存储系 统内各类可能出现的故障，如磁盘损坏、系统宕机、网络中断等。该软件一旦发现了软硬 件故障就会立刻启动相应的故障处理恢复流程对数据进行相应的恢复保护，确保数据的完 整性，并且整个恢复过程完全不影响业务连续运行。而且由于故障自动恢复软件能够提供 的是整个集群全局的数据恢复，充分的利用了集群内的空闲资源进行相应的处理，能够高 出RAID 技术五倍的数据恢复速度确保数据完整性，为业务长期稳定运行打下基础。

数据要素的边际收益。 2.数字经济加强生产要素可替代性 工业经济时代，劳动力、资本和土地等生产要素的投入组合受限 于特定的配比。数字经济时代，要素之间的可替代性大大提高，企业 的等产量曲线从完全互补形态向完全替代形态方向移动，这意味着企 业可以采取更低成本的要素组合方案来满足相同的生产需求，也可以 在相同成本约束下进一步优化要素组合方案，实现更高产量。 要素可替代性增加，企业实现同等产量所需的成本降低。传统生 题来看，生产要素之间完全不可替代时，列昂惕夫生产函数（即完全 互补生产函数）描述了生产要素需要以固定的比例投入，当一种生产 要素的数量不能变动时，其他生产要素的数量再多，也不能增加产量。 与之相对的，完全替代生产函数中，生产要素之间可以相互完全替代， 企业可以选择价格较低的要素，以最低成本完成生产。通常情形下， 生产函数形式介于二者之间，要素之间可替代性提高时，生产函数形 式向完全替代函数靠拢 数字经济减少要素市场信息不对称。劳动力市场的搜索和匹配， 商品市场上下游企业的部件适配和价格磋商等问题，往往导致要素难 以在市场机制下实现最优配置。一般均衡状态下，要素价格由市场出 清决定，在供需双方不能完全获知市场信息时，市场出清存在摩擦， 成交价格下资源并未实现最佳利用，造成无谓损失。数字经济时代， 数据共享、流通、应用步伐加快，平台经济、工业互联网、数据空间 等应用能够实时捕捉和整合海量市场数据，为参与者提供前所未有的

于基础设施的阶段性建设目标，目标千亿级产业规模的省市地区包括：广东省、江西省、湖南省、湖北省、山东省、北京市、广州市、 武汉市等。产业层面，我们统计2024年至今低空经济领域达亿级的公开招投标项目（不完全统计）预算金额合计已超过120亿元，基 建相关项目扮演主要角色，比如：湖北荆州经开区低空经济产业基础设施建设（8.80亿）、广东深圳低空智能融合基础设施建设项目 一期工程（5.18亿）、四川“智慧巴中”低空数字综合应用系统建设（1 设（1.20亿）、天津北辰低空空域信息网系统工程（1.06亿）等。  低空经济基建先行，全方位保障低空飞行安全。低空经济中的低空飞行具有异构、高密度、高频次和高复杂度等特性，传统基础设施 并不能完全满足低空飞行需求，本文我们主要对低空经济发展所涉及的基础设施建设进行梳理，可以将低空基础设施大致分为三类： 1）起降场地构成低空飞行底层支撑，低空基建规划至关重要。根据中国信通院预测，预计到2035年通用机场及各类起降平台总投入 金方面，据 钛媒体不完全统计，全国已有20个省市成立低空经济产业基金，总规模超千亿元。 低空经济等新兴产业基础设施纳入专 项债券用作项目资本金范围 低空经济产业基金梳理 强调政府投资基金定位：加快培育发 展新质生产力 8 地方积极布局，多省市地区明确低空经济产业规模目标 资料来源：各地政府官网，平安证券研究所 地方政策层面来看，截至2025年1月，据我们不完全统计， 已经有超过5

组网、切片和边缘计算等技术，采用专有无线设备和小型化核心网设备， 为行业用户构建一张增强带宽、低时延、物理封闭的基础连接网络，实现用户数据与运营商公众 网络数据完全隔离，且不受公众网络影响。 该模式下行业用户网内业务数据及终端 / 用户行为信息完全保密，物理专网与运营商公众网络端 到端完全隔离，从无线接入网、承载网，到核心网用户面 + 控制面，端到端均为行业用户单独建设， 提供物理独享的 5G 专用网络，满足行业用户大 fow）的 QoS 框架下，指示业务属性和传输要求的 QoS 属性和参数都是在核心网静态配置的，以保证 用户发起业务时能获得相应的 QoS 保障。在行业应用的场景中，因为涉及的业务类型多，差异大，变化快，完全通过切片 +5QI 静态配置 QoS 属性和参数不能实现高效且精准的业务保障，为此，需要考虑动态业务流特征识别，以及更进一步的包 特征识别。 静态匹配业务流：针对部分已在核心网签约中明确配置的业务流，一般会使用特定 基于时延调度 如下图所示，根据等待调度的时间，动态选择按优先级 排队，或直接调度分配资源。 在保障业务时延要求的基础上，优化无线资源利用效率。 行业应用 99.999% 甚至更高的可靠性要求，完全依赖保守的调制编码参数，会导致无线频谱效率过低，影响无线网络的 商用价值。 时延 允许重传 增加重传 降低MCS/BLER 提升可靠性 时延敏感业务 普通业务 基于时延调度 基于优先级调度

们开始更多地信任他们。他们过马路时不需要你牵着 他们的手，但你仍然会陪在他们身边。他们可以自己 在外面玩耍，但只能在围栏内。随着我们的信任不断 增强，我们绘制的护栏边界也越来越宽。直到有一天 ，他们完全成长为了成年人。我们还会检查他们的情 况——但现在，他们是独立个体，拥有做出自己决定 的自主权。 关键在于，这个例子展示了信任和自主性是如何密不可 分的。但它也表明了信任领导者现在需要考虑的细微差 其员工手 中的这项技术，确保自主决策与企业目标一致的管理， 以及保持系统安全和弹性的网络安全和测试实践，对于 企业在涉足的新领域至关重要。 二进制大爆炸将感觉混乱。前所未有的定制化机会， 以及拥有完全适合的... 第三支柱是自主性，它正处于最显著的位置。今天的 架构设计是为了执行单一且严格规定的操作。 竞争对手也将以同样的速度移动，并且新的颠覆者可 能以更少的摩擦出现。 021 生成式UI是利用AI技术生成用户界面的概念，通常旨在 提供个性化的体验。其长期愿景是一个能够根据个人的 环境和需求实时动态生成界面的系统。这不仅仅是用用 户特定的内容填充预定义的布局，而是完全改变结构、 流程和交互方式。这些能力可以应用于网站、应用程序 ，甚至代理系统，并可能依赖于文本、语音或其他直观 的交互。 代理系统和可组合的数字核心将彻底改变我们对用户界 面的看法，并解开当今软件范式的一个核心组成部分。

中心、物流承运商和客户，并共享数据。但这还远没 有成为常态，已具备这些能力的受访企业仅占16%， 而只有十分之一的企业具备了近乎实时的报警能力。 对于大部分受访中国企业来说，仍然需要至少一周时 间才能完全了解冲击造成的影响，并需要两到三个月 才能从影响中恢复。 希望缩短恢复时间的企业应当部署以下能力：需 求预测能力包含结构化分析和客户趋势洞察，能够 促进推出新产品与服务，并在出现短缺时帮助权衡需 业需要能够跨部门工作的员工（参见图四）。 当企业因冲击事件面临人员和技能短缺时，技术 可以有效助力企业提高敏捷性。例如，企业可以充分 利用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，以助力 拥有必要技能的员工，由他们帮助完全处于另一地点 的同事成功完成任务。 确保持久的韧性取决于人机协作的技能提升和 技能再培训战略。企业应当创建定制型干预措施， 即个性化的学习路径（参见图五），以一种可行、可扩 展且具有成本效益的方式弥合技能差距。借助这一战 83% 17% 67% 33% 部分采用新 模式的试点 项目 目前 未来 三年 完全采用的 项目 68% 83% 32% 17% 部分采用新 模式的试点 项目 目前 未来 三年 完全采用的 项目 69% 86% 31% 14% 部分采用新 模式的试点 项目 目前 未来 三年 完全采用的 项目 企业正在更多地利用数据分析 和技能体系进行需求管理 （受访者的比例）

但⼤部分驾驶操作由自动驾驶 系统完成 • 有条件的自动化，由AI来完成 所有的驾驶操作，驾驶员仅在 系统提示介⼊时⼲预操作 • 在限定范围内⽆需⼈类任何⼲ 预，所有的驾驶操作由AI完成 • 不限地域范围 • 完全由AI完成驾驶操作 权责 划分 算法支撑 • 真实数据积累量（本质是模仿学习）对模型 能⼒的增益呈现边际递减的情况，优秀的模 型会增加长尾数据的收集难度，模型越好依 赖真实数据进⾏提升越困难 机器⼈数据来源 真实 数据 描述 • 机器⼈遥控操作 收集动作、场景 及环境数据 • VR第⼀视角+动 作捕捉数据 效果 成本/速度 分析 • 优，可以直接端 到端采集数据， 且物理环境完全 真实精确，没有 误差积累 • 成本⾼速度慢， 需雇佣⼤量数采 ⼈员，搭建采集 环境，以⼈/天 为单位采集数据 • 基于虚拟场景模 拟现实中的物理 规则或特定任务 环境（如⼯厂、 家庭） (AR) 和触觉警告提供视觉反馈，以指导用户收集⾼质量的演示 • ARCap 能够收集与机器⼈运动学相匹配的机器⼈可执⾏数据，帮助训练机器⼈在 杂乱的环境中进⾏操作和长视野跨具身操作，ARCap 完全开源且由现成产品构建 具体实践 空间智能概览 自动驾驶 3D⽣成 具身智能 扩展现实（XR） 世界模型 世界模型是从⼤量数据中构建理解世界运作⽅式的内部表征，可以推理 ⾏动后果预测未来，精确完备的世界模型是空间智能发展的终局状态