年中国服务机器人产业规模将增长至 1413.8 亿元。  特种机器人将从试点示范阶段转入规模化应用阶段。近年来 中国特种机器人作业边界不断扩展，被更多用户单位熟知和 认可，2023 年中国特种机器人产业规模为 94.4 亿元。“十五 五”时期，中国特种机器人将向硬件载体模块化、控制算法 智能化方向发展，并从试点示范阶段转入规模化应用阶段， 3 预计到 2025 年中国特种机器人产业规模将增长至 成一种去中心化、自组织、群策群力的统一行动的能力，该技术 的发展将使机器人能够进一步深入复杂多变的场景，执行应急救 7 援、野外勘探等任务。 仿生机器人已成为创新焦点，“十五五”时期有望规模化应 用。中国仿生机器人与欧美国家相比起步较晚，长期处于“跟跑” 状态。近年来，中国在该领域的研发投入持续加大，涌现出一批 创新实力突出的高校院所和新型研发机构，取得了一批高质量论 文和专利等 文和专利等创新成果。“十五五”时期，随着整机性能不断突破、 智能化水平持续提升，仿生机器人将充分发挥其环境适应力强、 执行任务通用性突出等优势，有望在应急救援、抢险救灾、资源 勘探、航空航天等领域规模化应用。特别值得一提的是，人形机 器人有望进入工厂和家庭环境，承担起更多的工作角色，这无疑 是行业发展中的一大亮点。 机器人灵巧手将替代部分传统末端执行器，“十五五”时期 有望推广应用。当前机器人装配的夹爪、吸盘、焊枪等末端执行

。在技术方面。当 前，数字创新企业面临的核心挑战已从“试点困境”转向“规模 瓶颈”——成功试点难以转化为可持续的规模化应用。灯塔工厂 通过本地化投入（优化流程、培养能力、按需部署场景），并整 合可复用的资产组合，打破知识共享壁垒，以通用化模式推广经 验，实现跨网络的规模化效应。 在人才方面。灯塔工厂的转型方法深深植根于“人”这一要 素：针对一线人才管理的五个优先领域，即安全防护、技能发展、 百分点 三、坚持数字化转型的心态 在不断变化的技术环境中竞争，需要一种专注于赋能转型一 线人员的思维模式和投资策略。 灯塔工厂摒弃盲目技术堆砌，以 2:3:5 的比例分配技术、流 程优化与规模化投入（普通企业仅 1-2 倍）。其核心策略为：预 防流程债务、夯实人/流程/技术能力、资产化推广（如模块化工 具）、本地化适配方案，确保技术实效落地（见图 4）。 - 9 - 图 4：灯塔工厂实施和保持大规模影响的方法 如何为一线人员提供推动数字化变 革的工具？ - 设计以人为本的流程 - 投资一线 - 制定推广计划以巩固数字化成果 通过资产化实现规模化 在整个网络范围内推广解决方案需 要什么？ - 部署可组合资产（模块化、可重复 使用的组件，以实现可扩展性） - 为员工提供低代码或无代码工具 采用 规模化推广 创新能力 内部技术路线图 “流程债务” 对于灯塔工厂而言 ，应用案例与可持续投资的区别在于一份明确界定优先事项的内部技术路线图

力，让智能机器人能理解人类 语言指令，实现流畅对话。在 物流、医疗等复杂场景，大模 型可整合多方面信息，辅助智 能机器人完成复杂任务。 4 激光雷达 激光雷达随着在智能驾驶系统 中的规模化落地，已大幅降价。 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 细的运动控制系统也称为研究的主要方向。 大模型 人形机器人的保有量仍有待提升，未形成规模化使用导致人形机器人在多样化应用 场景的训练经验与数据积累有限。人形机器人结合数字孪生场景，可实现在不同地 形和环境中进行不同环境的数据采集。目前，数字孪生模型的精细度、准确度与感 知数据的准确性等有待提高。 数字孪生 大模型 群体智能是实现人形机器人在工业、商业服务等重要场景规模化应用的关键。目前, 软件架构的优化是推动群体智能发展的 止对人无意或恶意产生影响等。 在安全层面，人形机器人面临功能安全、网络安全、 个人信息安全、数据安全、国家安全等诸多安全问题。 为应对这些问题，应首先加强技术研发，确保机器人 的可靠性和安全性。在研发验证到规模化落地的阶段 内逐渐完善法律法规，明确人形机器人的权利与义务 边界，同时开展伦理教育，引导公众正确看待人机关 系，推动人形机器人在符合人类价值观的前提下健康、 可持续发展。 目前人形机器人行业仍面临大规模商业化难题。受技术发

二、不同技术路径呈现出多样发展态势 智算中心液冷散热系统主要有三种形式，分别为：冷板式液冷系 统、浸没式液冷系统和喷淋式液冷系统。从工程应用进展来看，冷板 式液冷系统与浸没式液冷系统均已实现规模化部署，呈现良好发展态 势。喷淋式液冷系统受限于喷嘴结构设计等硬件因素，以及冷却液射 流或喷雾在温度均匀性和传热特性等微观层面的局限，实际工程实践 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 导热金属构成的封闭腔体，服务器芯片等发热元件通过导热界面材料 与冷板贴合，热量经导热界面材料传递到冷板上，并通过冷板内部冷 却液循环带走热量。系统的各部分组件多由常规材料制成，生产工艺 较为成熟，利于工程实施与规模化应用。此外，IT 设备与冷却液工 质采用间接接触方式，不必过多考虑服务器设备材料与冷却液的兼容 性问题，进一步降低了系统应用门槛。 来源：中国信息通信研究院 图 1 冷板式液冷系统原理图 报告》等多项研究成果，积极推进《冷板式液冷手插快接头测试方法》 的编制工作，持续推动解耦交付模式的发展，旨在通过统一接头接口 与技术标准，实现多厂商产品的互换适配，为行业构建有序的竞争环 境、推动液冷技术的规模化应用奠定坚实基础。 4.冷量分配单元 （1）领域全景 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 14 来源：中国信息通信研究院 图 8 冷量分配单元（CDU）领域 （2）发展态势

产业生态化发展将提升行业整体竞 争力，推动技术创新与应用推广， 实现可持续发展。 产业生态化发展 行业发展趋势 04 01 02 03 规模化生产降本 规模化生产BOM成本年均下降18%，2027年工业级人形机器人单价降至$3万，推动市场普及。 规模化生产降本将降低企业采购成本，提高市场竞争力，促进机器人在更多领域应用。 成本控制策略 企业通过优化设计、供应链管理等措施降低成本，如采用

来源：Strategy& 分析 ( ( ( 9 所选成功因素 战略、经验数据以及人工智能框架 每个用例可能需要不同的AI配置 方法 要从起点到规模化成功，对人工智能和数据的全面视角至关重要。 来源：Strategy& 分析 B 用例 什么？（？） 探索 发展 A 影响 D 抱负 （为何？） 路线图 哪种方式？（） 愿景/抱负 • • • • • • • • • • • • • • 10 领先者迅速从人工智能基础转向大项目。 来源：Strategy& 分析 数据与人工智能发展阶段：从起步到规模化 （影响时间）的增幅 从基础开始 短期（1-2年） 与高价商品一起成长 中长期（3-5年） 与重大变革一起扩展规模。 长期（5年以上） 显著的商业价值 数据/模型效率 主 目标 已知、可测量和快速 价值创造与其他 行业领域 内部结构化数据基础 内部非结构化数据基础 多领域和多所有者数据基础 虚拟客户服务 中心/助理 车载个人 助手 生成式车辆 零件设计 协作机器人制造 应用 实现规模化的自动化 驱动 自动驾驶车辆 软件生成 并且测试 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com），由用户Id:349461下载，文档Id:614001，下载日期:2025-02 人工智能在汽车领域的机遇

年以来，中国移动通过广泛合作，推动 OISA 技术 进入产业化快车道。在多样性算力峰会成立“OISA 协同创新平台”，在中国算 力大会发布“OISA Gen1.1”协议，成立“超节点算力集群创新联合体”等都加 速了技术规模化应用进程。2025 年中关村论坛展示的 64 卡“国芯国连”超节点 AI 算力集群，标志着我国在智算基础设施领域开启自主可控的技术革新。 面向近期，以协议标准化与 IP 芯片化为核心，加速推进 OISA 施的需求呈现指数级增长，传统计算与网络架构已难以满足高性能、可扩展和低 成本的综合设计需求。中国移动将“算网一体”作为未来网络演进的新范式，通 过实现网络和算力的深度融合与动态协同供给，正成为支撑 AI 规模化应用的关 键基础设施。 2.4.1 算力路由 面向智算推理的“性能反转”问题以及智算训练对算网资源利用率、服务可 用性等方面的高 SLA 要求，中国移动原创提出算力路由技术。算力路由支持归一 现有模型在复杂推理中普遍存在长链推理成本高昂、规模化推理效能差等挑 战。需采用模型切分、显存分区管理等技术，提升推理并行效能；基于动态路由 等技术，降低推理延迟；通过多维度指标动态感知，支撑推理服务的实时调优， 加速模型应用落地进程。 2.5.3.1 推理并行效能优化 模型推理技术在规模化落地过程中，面临推理延迟高、显存利用率不足、异 构硬件适配复杂等问题，通过合理的模型切分、显存分区管理，提升 AI 规模化 部署效能。

《北京市促进通用人工智能创新 发展的若干措施》 高效推动新增算力基础设施建设，将新增算力建设项目纳入算力伙伴 计划，加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数 字经济算力中心，形成规模化先进算力供给能力，支撑千亿级参数量的大 型语言模型、大型视觉模型、多模态大模型、科学计算大模型、大规模精 细神经网络模拟仿真模型、脑启发神经网络等研发。（2023年8月） 上海市 《上海市进一步推进新型基础设 于承担全国算力资源调配的关键项目，要求PUE达到 1.15以下。” （2022年8月） 自2021年起，算力基础设施相关政策要求出台紧锣密鼓，鼓励算力基础设施集约化、规模化、绿色化、智能 化高质量建设发展，加速了绿色、智能技术创新和产业化落地，加速了集约、高效的工程化技术规模化推广。 2023年8月，工信部、科技部、国家能源局、国家标准化管理委员会等四部门联合发布《新产业标准化领航 工程实施方案（2023─203 整机柜服务器技术特性与产业政策趋势的契合 全球各国政府都在加大对于数据中心绿色节能的关注和投资，美国、中国和一些欧洲国家的政府也在考虑规 划更加绿色高效的 IT 基础设施。 图1-1 Google规模化扩展的数据中心 数据中心绿色低碳、集约高效、智能化建设，对算力基础设施提出了升级转型要求，整机柜服务器以其高 密算力部署、高效供电制冷、便捷部署运维等核心特性，成为新型数据中心建设的理想选择。

考试流于形式：通过⾮正常⼿段完成公司任务 代表⼼⽣抵触情绪：影响⼯作积极性 难以规模化：培训⽼师⼈⼒与精⼒有限 代表学习改进， 在下次拜访中做的更好 新⽅式 AI 辅助实践， 实践中提升能⼒ 反馈更真实：通过真实拜访和⾃讲过程发现问题 激发代表学习的⾃驱⼒：发现问题，⾃发改进 提升代表⼯作效率：代表把⼯作和学习结合在⼀起 可规模化：借助 AI 规模化打分，不再有培训⼈⼒瓶颈限 制 代表培训： AI 辅导，实战中提升专业能

未反映真实⽔平：培训与拜访脱节，实战能⼒难考察 考试流于形式：通过⾮正常⼿段完成公司任务 代表⼼⽣抵触情绪：影响⼯作积极性 难以规模化：培训⽼师⼈⼒与精⼒有限 反馈更真实：通过真实拜访和⾃讲过程发现问题 激发代表学习的⾃驱⼒：发现问题，⾃发改进 提升代表⼯作效率：代表把⼯作和学习结合在⼀起 可规模化：借助AI规模化打分，不再有培训⼈⼒瓶颈限制 线上线下拜访 AI打分与建议 代表学习改进，在下次拜访中做的更好 语⾳⾃动转录拜访⽂字