Engineering）、微调（Fine-Tuning）和 检索增强生成（RAG）这三项关键技术手段，即可以有效实现通用大模型的专业化适配。如果进 一步采用“大模型集成小模型”“建立混合专家模型”以及“开发大模型智能体”等进阶路径， 则可以提高大模型技术的应用水平。无论采取哪条路径，建筑企业立足自身业务特点，构建高质 量数据集是最为关键的。在此基础上，充分利用各种工具系统，就可以最小投入快速构建具备实 用价值的专业化大模 三、价值驱动：建筑企业AI能力的系统性打造 （一）“节本降耗”是建筑企业AI应用的价值目标 （二）AI+设计一体化 （三）AI+成本精细化 （四）AI+施工精细化 四、把握节奏：建筑企业AI应用推进策略与路径 （一）三步进阶推动企业智能化跃迁 （二）构建从规划到落地的AI行动路径 结束语 01 02 02 03 04 05 06 07 09 17 19 20 21 22 25 31

AI+医疗健康应用趋势展望 ............................................................................ 34 多模态数据融合驱动精准医疗进阶 ............................................................................................... 35 医疗健康领域的融合正不断深化，催生出一系列具有广阔前 景的应用趋势，引领医疗健康行业走向智能化、个性化和服 务高效化。 总体篇 场景篇 趋势篇 多模态数据融合驱动精准医疗进阶 伴随大模型及医疗技术的持续进步，多模态数据融合已成必然之势。通过整合影像、病历、检验报告等常见数 据，并融合基因测序、蛋白质组学等前沿数据，多模态大模型能够构建起多维度跨模态理解的患者画像特征图谱，

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图 10. 工业机器人系统结构 图 11. 工业机器人系统结构 图 12. 中国工业机器人产量与销量 BEST CONSULTING 10 工业机器人六大发展趋势 工业机器人正朝多方向进阶： 1、 以 AI + 多模态感知实现智能化，适应复杂环境； 2、 瞄准精密电子、芯片封装需求提升超高精度； 3、 强化人机协同提效并严守安全标准； 4、 模块化设计支持柔性生产与场景快速适配；

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其应用场景呈现出阶梯式拓展的特征，可系统划分为三大发展阶段：第一阶段为 基础应用层，主要涵盖搬运、码垛、上下料等标准化、重复性劳动场景，通过替 代人工完成高频次、规律性作业实现生产效率提升。第二阶段为进阶应用层，协 作机器人聚焦于组装、测试、熨烫、锁螺丝等需精密操作与流程配合的环节，协 作机器人凭借高精度控制与灵活部署优势，显著优化产品质量与工艺稳定性。第 三阶段则是高难度应用层，该阶段协作机器人逐步适用于一些高柔性应用场景， 些高柔性应用场景， 涉及曲面涂胶、打磨、焊接、喷涂、柔性线束插拔等高复杂度任务，此类场景对 机器人的动态路径规划、力控精度及环境自适应能力提出严苛要求。当前，协作 机器人的实际应用仍以基础层与进阶层场景为主，两者凭借技术成熟度高、部署 成本可控等优势，占据市场应用的主导地位。展望未来，随着机器视觉、力控传 感、���算法等核心技术的深度融合，协作机器人将加速向高难度、高附加值的 生产环 发到实机运行全流程提 效。� ���� 年 � 月，集中发布 ����� �� 双臂人形、��� 轮式人形及 ��� 足式人形等多形 态具身智能产品，标志着其在具身智能领域的战略布局实现阶段性进阶。� ���� 年 � 月，节卡机器人作为牵头起草单位，主导制定的国家标准 ����� ������ ����《机器人智能化视觉评价方法及等级划分》正式获批发布。� ���� 年 � 月，节卡机器人发布

大模型平台，推进人工智能技术与仓储业务场景的有机结合。 解决痛点 1.通过AI助手，企业员工可随时了解产品特性与功能，助力 其快速熟悉系统与应用。 2.AI助手能解答系统操作、故障排查与数据维护等进阶问题， 帮助用户深化使用。 价值体现 1.使用简单：用户只需要简单输入关于系统的问题，系统就 会从上传的产品手册、培训材料、FAQ等资料中检索答案， 就和网上聊天一样简单高效。 2.数据实时更新：我们可以不断上传和更新最新的产品资料，

750-930MHz，最高传输速率 32.5Mbps，集成百兆以太网 /USB 等多接口，空旷环境 1.2 公里可传 4 路 1080P 视频，应用于婴儿监视仪、低功耗 NVR、智能割草机等； 2. 进阶款 TXW8301S（2025 年发布）：封装尺寸从 17×15×2.4mm 缩小至 10×10×1.35mm，适配紧凑型智能终端； 3. 未来款 TXW8311（待推出）：Wi-Fi HaLow/Wi-SUN 等，与红外技术相比，其核心差异 不仅体现在信号传输不受环境干扰及障碍物阻隔、方向性限制大幅降低，更在于射频技术的拓展性支撑了功能创新——能 够进一步集成智能语音交互、智能触摸操控、智能指向识别等进阶功能，突破了传统遥控的功能边界。 从市场需求端来看，随着用户对遥控功能的多元化、场景化要求持续提升，红外遥控领域内，具备跨品牌、跨设备适 配能力的万能遥控器，以及可自主学习不同设备指令的学习遥控 这种多方案并存的格局，本质是短距通信技术与“高清化、无源化”产品趋势的精准匹配。 智能摄像头未来展望 未来消费级智能摄像头市场将呈现“技术深化 + 生态融合”的双重增长逻辑。从产品端看，五大发展方向将持续进阶： 多样化将向“多形态组合”延伸，枪球联动、全景云台等机型占比预计进一步提升；高清化将加速向 1200 万像素迈进，配合 WiFi 7 的 320MHz 带宽实现超高清传输；智能化则聚焦垂直大模

年发布 星思半导体 CS6601、CS6610 2024 年发布 必博半导体 BlueWave U560 2024 年发布 移芯通信 EC800 研发推进阶段 芯翼信息科技 XY5100 研发推进阶段 创芯慧联 萤火 LM800 研发推进阶段 智芯微 SCT505 2024 年完成商用验证 中移芯昇 CM9610 2024 年发布 归芯科技 GX50x 2023 年流片成功 企业 模组型号

30%的非计划停机损失。 2）核心技术 数据驱动模型是一类通过分析大量数据来自动发现规律、建立预测或决策规则的数学 模型。其核心特点是以数据为主导，而非依赖先验的物理定律或理论假设，其方法论涵盖 从基础到进阶的多层次技术体系： ①机器学习基础 监督学习：回归分析，适用于连续值预测（如河流流量预测），常用线性回归、 支持向量回归（SVR）。分类模型，解决离散标签问题（如水质等级判定），典型算法包 括逻辑回归、随机森林。 强化学习：通过环境反馈优化策略（如动态水资源调度），典型案例为 Q-learning、 深度强化学习（DRL）。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 51 ②深度学习进阶 卷积神经网络（CNN）：擅长空间特征提取（如卫星影像中的水域识别）。 循环神经网络（RNN）：处理时序数据（如逐小时降雨量预测），LSTM 与 GRU 有效缓解长期依赖问题。 Transformer