White Paper 企业大脑.AI赋能智慧医院 4.快速落地 1.引入能力 蓝凌LanBots帮助构建企业大脑， 建立企业AI平台能力 基于高频高价值等原则，快速实施 场景应用，并持续迭代 2.升级场景 3.厘清架构 借助AI能力升级企业现有OA、业 务系统，赋能业务场景 构建企业AI应用架构，解决AI技术 碎片化、数据治理等问题 添加标题 企业大脑.AI建设16字方针 2025中国智慧医院白皮书 China Smart Hospital White Paper 企业大脑.AI赋能智慧医院 大模型 领域模型 智能体 数据资产管理（结构化+非结构化） 超级入口（智能门户） ERP OA、KM PLM HR …… 智能办公 智能合同 智能流程 智能公文 …… Deepseek 盘古大模型 通义千问 文心一言 MiniMax GPT 智能问答 智能问数 权限管控 …… 企业大脑 LanBots 碎片化AI场景，必然催生一体化智能AI中台。蓝凌蓝博士，整合多系统及多模型，消除重复对接，内置搜索/问答等能力，打造智能基座。 引入企业大脑：理解企业数据，增加智能化能力，赋能业务场景 2025中国智慧医院白皮书 China Smart Hospital White Paper 企业大脑.AI赋能智慧医院 大模型 LanBots

AI将工单维修记录结构化总结，沉淀为组织资产，便于经验批 量复制与传承 AI提醒工单任务要点 故障解决方案推荐 备件和工具需求建议 维修经验知识总结入库 ShareAI-扩展场景AI产品总览 AI访销大脑Agent • 全场景作业深度穿透 • 增长机会智能雷达 • 意图驱动的人机共创 • 精英销售能力平民化 营销创意Agent • 精准识别目标受众 • 制定多渠道内容矩阵 • 驱动转化效率提升 评分，并提出结合业务的针对性优化建议 MOT营销 活动链接点击提醒 活动营销 活动效果评估 ShareAI-消费品行业：AI访销大脑，消费品营销智慧平权 AI 访销大脑启动 AI 目标追踪 AI 智能排线 01. 业务助手搭建AI访销大脑启动  当业代人员进入每日的路线拜访时，此时AI访销大脑被激活， 开启预判与深度思考....... 02. 知识助手搭建AI目标追踪  AI根据业代人员的工作预期成效，动态规划并设定当日销售目 成 03. 研发助手搭建AI智能排线  AI通过多维度综合分析，确定业代人员每日需拜访的门店，并 智能规划拜访路线，以确保这些拜访能够有效达成每日目标 ShareAI-消费品行业：AI访销大脑，消费品营销智慧平权 AI 机会点推荐 AI 风险防控 AI 智能装车 01. AI机会点推荐  AI整合政策导向、大数据及多渠道信息进行整合并深度分析， 精准挖掘机会点智能推送业务端，助力高效达成目标

1 云智一体：云原生与 AI 的深度融合......................................................................22 3.2 工业大脑：AI 大模型在制造业的落地...................................................................23 3.3 虚实映射：数字孪生从概念走向实践 选型数字化解决方案时，应优先考虑基于云原生和智能化的平台，以确保技术的先进性与 未来的可扩展性。 3.2 工业大脑：AI 大模型在制造业的落地 当通用大模型（LLM）在文本和图像领域掀起革命时，制造业也在期待一个专属于工业领 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 24 页 共 37 页 域的“工业大脑”。这个大模型并非要替代现有的专业工业软件，而是作为一个强大的“副 驾驶”（Copilot），赋能从一线操作工到管理者的每一位员工。 驾驶”（Copilot），赋能从一线操作工到管理者的每一位员工。 生产文档的智能生成与问答 制造业积累了海量的设备手册、工艺规程、SOP（标准作业程序）等非结构化文档。新员 工培训或设备故障排查时，查找相关信息费时费力。工业大脑可以： 构建企业知识库：通过接入所有内部文档资料，形成一个统一的、可自然语言交互的知识 库。员工可以像与专家对话一样提问：“XX 型号设备在报警代码 E-05 时，排查步骤是什 么？”系统能瞬间从千万份文档中定位并摘要回答。

跨越，才能为实体经济注入强劲新动能。 在此背景下，中国移动积极响应国家战略部署，依托自身网络优势与技术 创新能力，提出“5G-A×AI 算网智一体化”解决方案。本白皮书系统阐 述了以“算为引擎、网为根基、智为大脑”为核心的一体化架构理念，重 点介绍了边缘智能核心网、异构算力平台、智能驱动中枢等关键技术体系， 并结合在工业制造领域 的真实案例，展现该架构在提升生产效率、优化 运营成本、增强安全保障等方面的实际成效与价值。 AI 协同创新，推动工业现场网升级，加强典型场景示范，助力智能制造、智慧港口等高价值应用 落地；此外，多部委联合推动的战略性新兴产业数字化转型方案，也强调以 5G-A 和 AI 为核心构建 工业大脑和数字孪生平台，实现生产全流程智能化。 产业多元化发展现状。在 5G-A 与 AI 融合发展的过程中，运营商、设备商和垂直行业参与者需打破 传统角色边界，联合探索“业务 + 连接 + 运维”三位一体的融合理念，释放企业 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 2 面向推动新型工业化、培育新质生产力的核心战略，中国移动创新构建了 5G-AxAI 算网智一体化技 术体系，该体系以“算为引擎、网为根基、智为大脑”作为核心理念，强化“连接 + 算力 + 能力” 深度融合，推动数字基础设施从“被动支撑”向“主动赋能”跃迁，同时助力千行百业实现数字化 转型与高质量发展。 算为引擎：面对 UPF 转发与 AI

PERFACES 引言 当人工智能的“数字大脑”与精密制造的“钢铁身躯”完成历史性融合，一场深刻改变人类生产与生活 范式的产业革命已然启幕。 我们正站在一个历史性的交汇点。一场更为深刻的变革正在发生——这便是“具身智能”的崛起。而作 为其理想载体的人形机器人，已不再是科幻的想象，而正迅速从实验室走向产业前沿，成为全球科技竞 赛的新焦点，以及重塑未来制造业、服务业乃至人类社会基本图景的“新物种”。 进化架构四大核心要素。其中，本体作为物理载体 承担感知环境、执行动作的任务，是智能体与环境的交互接口，一般指机器人、机械臂、轮式底盘等机 械结构，需同时兼顾成本、可靠性与耐用性；智能体作为“决策大脑”，负责多模态感知（视觉、声音 等）、环境理解、任务规划与实时控制，其技术实现主要依赖AI大模型处理复杂数据，提取有效信息并 生成控制指令；数据是智能体进行理解和决策的基础，数据的数量和质量是具身智能实现能力泛化的关 类形态适配现有环境的基础，被 视为通用人工智能（AGI）的终极载体。多模态大模型（MLMs）技术的突破，为机器人注入了强大的感 知和推理能力，使其不再是一个只能执行固定程序的机器，而是开始具备“大脑”，极大地推动了人形 机器人的发展。 具身智能分类与构成 参考文献：Y. Liu, J. Zhang, T. Li, K. Wu, Z. Wang, and L. Zhang, "Aligning

面向未来，车辆智能体构筑联接价值新高地，带来上行流量 4 倍提升。 规划复杂 - 感知车内人员情况 - 预定座位和时间 - 规划路径并导航 自动驾驶 + 云助端 - 自动出库 - 道路巡航 - 自动泊车 云端大脑 车端小脑 22 / 23 构建万物互联的智能世界 迈向智能世界白皮书 2025 AI 能力升级，Agent 深入全场景，全面迈向 Agentverse 世界 趋势二 具身智能主流模型加速向快慢系统 路实时视频流以及包含自身状态和传感器的数据，上行 20Mbps 是刚需。从云端大脑到小脑之间是指令类命令，推理 的时延要求是 x00ms 级别。 通用大模型 + 动作小模型 宇树、乐聚等 通用大模型 + OneModel VLA 智元、PI0 等 通用大模型 + 快 / 慢系统 VLA Nvidia、Helix 等 云端：超脑功能支撑任务规划和复杂场景处理 边端：部分大脑功能分解动作序列 UL ~50Mbps，~20ms@99%，丢包率 ~50Mbps，~20ms@99%，丢包率 < 0.1% 强云弱端 强端弱云 云端：超脑功能支撑任务规划和复杂场景处理 端侧：大脑和小脑的任务 UL ~20Mbps 感 知 规 划 控 制 执 行 传感器输入： 图像/语言/状态等 大脑 MLM / LLM / VLM e.g. 抓取杯子/grasp(cup) 小脑 原子技能/动作策略… 末端执行器目标位姿/轨迹 云 端 边

深圳市蓝凌软件股份有限公司成立于 2001 年，中国领先的数智化办公专家、《知 识管理国家标准》参编单位；首提企业大脑建设 16 字方针“引入能力、升级场景、 厘清架构、快速落地”，基于企业大脑 LanBots.AI，用 DeepSeek 升级传统 OA& 中台能力及协同应用，结合蓝凌智能知识管理平台 aiKM、智能协同 OA、aiBPM 流程、ai 低代码、智能门户 & 数智化工作空间等产品方案，加速各类组织在 时代被放大：场景与应用碎片 化，各部门零散部署 AI 工具，形成“业务孤岛 + 工具孤岛”，转型方向迷失；技术 与架构碎片化，新旧系统烟囱林立，集成成本高企，AI 能力无法复用；数据与知识 碎片化，信息散落于员工大脑与结构化、非结构化数据，AI 缺乏高质量“燃料”， 序言 - 01 - 迈进人与智能体协作新时代 转型难入核心决策层。这些困局的本质，是企业未跳出“传统思维框架”——将 AI 视为“旧流程 决策。 具体表现为：数据层面，数据分散在各系统，格式不统一、质量参差，且缺乏多模 - 13 - 迈进人与智能体协作新时代 态数据整合能力；知识层面，核心知识如专家经验、业务规则等多储存在员工大脑 或非结构化文档中，未形成结构化体系，甚至随员工离职流失。 这种碎片化的核心瓶颈体现在： 一是 AI 应用缺乏支撑，AI 精准度依赖大规模高质量数据，碎片化数据无法提供 全面业务视角，导致 AI

月，是人形机器人和智能服务机器人领域的领先企业。目前，其机器人已应用于六大工业场景， 包括搬运、质检、化学品操作、螺丝拧紧、零件安装和 SPS 分拣。 人形机器人要做好这些精细工作，需要进一步解决“大脑”与“四肢”协同问题，从而为工业生产智能化助力。 * 资料来源：优必选人形机器人产品手册 图 7. 优必选新一代工业版人形机器人 Walker S1 第二章 / 人形机器人：具身智能的先锋载体 ORTHBOT）；创伤骨科手术机器人（HoloSight 知见）；关节手术机器人（元化 智能锟铻） 第四章 医疗骨科手术机器人：生命健康的精准伙伴 骨科手术机器人概述 骨科手术机器人是集成 “大脑”“眼睛”“手臂” 的 复杂系统：“大脑” 即计算机控制系统，借助手术 模拟、图像及深度学习算法辅助医生制定最优术 前方案；“眼睛” 是定位导航系统，通过 3D 可视化 与实时追踪提供精准导航；“手臂” 为机械臂装置，

AIOS 通过世界模型对大模型生成的规划与行为 进行推演与验证，在物理执行前确保其满足安全约束与价值伦理要求，提升系统的可靠性与 可控性。 这种设计有效实现了具身智能中“身体”（硬件系统）与“大脑”（模型与软件系统）的 解耦，使大模型提供者、技能开发者与硬件开发商能够独立分工发展，为构建大规模、可持 续的具身智能产业生态提供基础支撑。白皮书将系统性阐述 EAIOS 的整体架构、关键设计理 了全球制造业与经济格局。自 2023 年起，具身智能（Embodied AI）产业强势崛起，展现出广 阔的应用前景，有望对经济社会多领域产生变革性影响。 何为具身智能？本质上，它是指拥有物理硬件“身体”与人工智能软件“大脑”，并能 与现实物理环境交互以完成复杂任务的智能系统。智能机器人是具身智能最典型的实现形态， 自动驾驶汽车及自主无人飞行器也可被视为具身智能，而人形智能机器人因具备拟人化设计， 在替代人类从事 所高校增设“具身智能”新专业的申请。该专业融合了 具身智能操作系统技术白皮书 8 人工智能、机器人学、控制工程等多学科，旨在培养复合型人才。同期，清华大学成立具身智 能与机器人研究院，致力于突破“强健本体 + 智慧大脑”的全栈技术原始创新。 展望未来，国务院发展研究中心发布的《中国发展报告 2025》预测，中国具身智能产业 规模有望在 2030 年达到 4000 亿元，并在 2035 年突破万亿元大关[1]。报告同时强调，中国具

具身智能是人工智能与物理实体（机器人）深度融合的终极形态，指智能体通过身体 与环境的实时交互产生智能行为，强调智能体的认知和行动在物理环境中的相互依赖，赋 予机器感知、理解、决策并与物理世界进行交互的能力。其核心涵盖“大脑”（负责语义 理解和任务规划等认知智能）与“小脑”（负责高精度运动执行）两大模块，涉及仿真、 VLA（视觉-语言-动作）、diffusion policy（扩散策略）、VLN（视觉语言导航）、世界模 互能力——传统机器人依 赖预编程指令和结构化环境，而具身智能体可在非结构化环境中动态感知、学习与决策， 体现出从“感知+控制”向“感知+推理+行动”的范式跃迁。其技术架构呈现“大脑-小脑” 分层协同特征：云端“大脑”作为认知与规划中枢，融合多源数据构建实时共享空间记忆 体，完成宏观任务分解与多智能体协同调度；边缘“小脑”部署于不同形态本体，依托模 块化技能库将高层指令快速编译为可执行的技能原语，保障低时延、强鲁棒的执行。 想平台。其根本优势在于能够无缝接入为人类设计的既有环境（如使用标准工具、通过标 准门廊、攀爬楼梯），理论上具备最强的场景适应性与任务泛化潜力。自生成式 AI 与大 3 模型技术爆发以来，其“大脑”得到了革命性增强。通过集成视觉-语言大模型（VLMs）， 机器人能够理解模糊的自然语言指令（如“把桌子收拾干净”），并自主进行任务分解与 步骤规划，显著提升了在非结构化环境中的交互与决策智能。