农业、工业作为社会的骨干性行业，尤其工业，对社会 的结构与运行起着巨大的影响作用。自2008年经济危机 以来，人们意识到，只有革命级别的技术发展，才会实 质性的保持经济的健康发展。所谓革命级别，需要影响 的行业、领域非常广泛，影响的人群巨大，并且和日常 的生产、生活息息相关。目前社会基本达成共识-“数 据”将是这一代表性技术。而数字化将是产生数据的直 接手段。 时代演进 信息化是数 平台模式。增加连接的数量，建立平台是一个非常好的方 式，但是与传统商业竞争不同，同质性的平台竞争，一定 是赢家通吃的。与此同时而来的现象就是平台与平台之间 的竞争也呈白热化的趋势，需要具备自己的独特性，至于 利润，当连接足够多的时候，利润一定会有的，这是连接 足够多之后才需要考虑的问题。 参考专题：数字化的意义 为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 10 09 数字化转型的定义 根据数字化时代的特征，以数字化技术为基础，构建和 传统信息化更多的关注的是人和流程；而数字化强调的是人、物理世界、数字世界的连通与联动；这也是为什么近年 物联网技术快速发展的原因。 免费模式。免费模式是对大部分的客户免费提供服务或产 品，是未来重要的一种商业模式。这里并非企业不再需要 利润了，这里面有两种形式，第一种，大部分的客户都是 免费获得服务或产品的，而企业的利润来源于小部分的客 户，例如很多游戏的运营采用的就是这种业务模式。第二 种，企业的利润不再来源与提供的服务或产品，而来源于

睿迪纳（无锡）科技有限公司 目录 CONTENS PART 01 PART 02 PART 03 PART 04 PART 05 中国高精度定位技术产业背景描述 04 1.1 为什么需要高精度定位技术 04 1.2 高精度定位技术有哪些？ 05 中国 UWB 定位技术产业篇 数据传输功能也将会逐渐被人重视 ��������������� 54 12 除了政策驱动之外，市场化需求开始起来 �������������� 54 13 车钥匙已是确定性方向，但是渗透还需要时间 ���������� 55 中国蓝牙定位技术产业篇 56 3.1 蓝牙定位基本介绍 56 3.2 87 关于中国高精度定位市场一些更多的探讨 89 5.1 融合定位趋势的讨论 89 5.2 市场上真的需要高精度吗？ 90 5.3 甲方需求很模糊，方案商如何应对 91 5.4 定位软件如何收费

体，是患者与医院沟通的重要媒介，有着巨大的需求量和广泛的用途。尽管电子病 历等数字化工具逐渐普及，但物理文档在医院之间的信息传递以及患者的个人留存 方面，发挥着电子文档无法替代的作用，例如患者在就诊过程中仍然需要纸质的病 历、检查报告、发票等资料用于报销、转诊等用途，而医生在诊断和治疗过程中也 习惯参考纸质的病历和检查结果，以便更直观、准确地了解患者病情。因此纸质病 历和导诊单等物理文档凭借其直观性、便携性和法律认可性等特点，依然在医疗领 智慧文印作为医院数字化建设的重要组成部分，与医疗信息系统（HIS）紧密承接， 实现文档的集中管理和高效分发。在医院的日常诊疗活动中，HIS占据了核心地位。 医院从挂号到治疗、检查、住院、出院的各个环节都需要依赖HIS来收集、输入、输 出、保存信息。智慧文印能够与HIS无缝对接，承接HIS的信息输出需求，通过与医 疗系统的协同工作，为医生和患者提供便捷的文档支持，实现信息的无缝流转。例 如，在检验 医疗文印系统覆盖了医院的多个关键场景，每个场景都有着独特的文印需求： 02 医疗文印系统： 效率、可靠、适配的全面平衡之道 第二章 方案 大多数黑白打印 打印量大 自助机柜内的打印设备通常需要 持续打印，不能停机 支持大纸盒 设备可靠，稳定性好 打印速度快 耗材容量大，纸盒大 院区 自助打印 A�/A�为主的检验结果、化验单 单台日均打印量500页以上 多集中、自助打印

和社会价值，不断激活数据要素潜能，实现原始数据向知识再向智慧 跃迁的更高层次价值释放。 随着人工智能与实体经济深度融合，智算需求已经呈现爆发式增 长。AIGC 大模型参数量达到万亿，训练阶段需要万卡甚至十万卡集 群支持。如表 1-1 所示，训练万亿级模型（如 GPT-4）已突破万亿（10²⁵） FLOPs，需数千至万块 H100 级芯片，训练成本达上亿美元。 表 1-1 不同规模模型的算力需求估算 大模型参数量达到万亿，迭代训练需使用数据并行、流水线并行、 张量并行和专家并行等技术。并行推理将每个模型层的计算任务拆分 到各个服务器中多卡 GPU 上执行。各 GPU 无法独立完成计算工作。 在训练的过程中需要进行频繁且复杂的通信。这就要求构建 GPU 之 间的全互联高速数据通道，以确保数据的高效传输，最大限度减少 GPU 间通信耗时。那么，如何满足大规模 GPU 之间的高效通信，构 建超大规模、超 的利用率和有效计算时间占比。 以 千 亿 参 数 规 模 的 AI 大 模 型 为 例 ， 数 据 并 行 单 次 迭 代的 AllReduce 集合通信数据量可达数百 GB 级别，如此庞大的数据量在 极短的时间内需要完成传输与同步，对网络带宽提出了极高的要求。 下表展示了不同模型规模单次梯度同步数据量的大小。 模型规模 典型 GPU 数 量 单次梯度同步数 据量 通信敏感度 十亿参数 数十卡 10GB

资产，数据安全面临着严峻挑战。出海企业在全球范围内运营，涉 及不同国家和地区的数据法规，数据合规问题错综复杂。例如，欧盟的 NIS 2 在 2025 年已经全面落地其成员国，中国 的很多企业同样需要满足其对网络及信息安全的要求。再例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对数据隐私和 保护有着严格要求，企业一旦违反将面临巨额罚款。此时，AI 技术可发挥重要作用，通过智能算法对数据进行分类、 拥有较为成熟的法律体系和健全的基础设施，居民消费能力强劲，市场秩序规范，同时也意味着更高的市场准入门槛和 激烈的竞争环境。在这些国家，企业往往需要提供高品质、创新型的产品与服务，以满足消费者对品质的高要求。此 外，合作与合规成为进入这些市场的重要考量因素，需要企业具备良好的国际化运营能力和本地化适应策略。 另一方面，新兴国家包括但不限于东南亚、中东、南亚、中南美洲以及俄罗斯等地区。这些市场的特点是产业基础相对 其是中小企业出海的首选。企业在进入这些市 场时，需要重视本地化战略，深入了解当地文化和消费习惯，同时积极寻求与当地政府和企业的合作，利用当地政策优 惠，把握市场先机。 无论是选择发达国家还是新兴国家作为目的地，企业均需进行全面的市场调研，了解目标市场的消费者行为、市场趋 势、竞争对手情况等，制定科学的市场进入和发展策略。同时，企业还需要评估自身的资源配置能力、国际化团队建设 以及跨境运

动态性、强突发性和强临时性三大特征。 第一，工业协作机器人场景——多机器人动态任务分配与实时协同 高水平智能工厂中，多台协作机器人需要在共享工作空间内完成复杂装配任务。以汽车生产线为例， 当多台工业机器人同时进行车门装配、焊接、喷涂等作业时，每台机器人都需要根据当前工件状态、 其他机器人位置、工艺流程进度等多维信息，实时调整自身的作业策略和运动轨迹。 生产现场的动态变化对传统的预编程控制 划任务分配和协作时序。这种 动态重构需要机器人之间进行高频度、低延迟的状态信息交换，需要新型网络支撑密集的确定性通 信需求。 更为复杂的是，机器人的通信意图往往具有强烈的上下文相关性。同样是发送“位置信息”，在避 障场景下需要毫秒级响应，而在常规巡检时则可容忍秒级延迟；同样是“任务协调”消息，紧急停 机时需要广播给所有设备，而正常作业调整可能只需要通知相邻的数台设备。这种意图的多样性和 第二，人形机器人场景——复杂环境下的多元交互与突发协同 在智能家庭场景中，人形机器人、机器狗作为家庭智能助手，需要在高度动态的生活环境中与家庭 成员、智能设备、外部服务进行复杂交互。家庭环境的时变性和人机交互的突发性，使得此类设备 面临前所未有的通信挑战。 多元任务交互：人形机器人需要同时处理多重任务，例如通过语音交互了解行程规划，通过视觉识 别判断人、宠物的情绪状态，调用天气服务获取实时信息，控制咖啡机和早餐设备，甚至还要走出

清晰、色彩 舒适而协调、动效流畅而生动。同时，界面元素层次清晰，能巧妙地突出界面的重要内容， 并能传达元素可交互的感觉。另外，系统的表现应该是直觉的，用户在使用过程中无需思考。 因此系统的操作需要符合人的本能，并且使用智能化的技术能力主动适应用户的习惯。 Harmonious 一生为二，平衡共生。万物皆有两面，虚与实、阴与阳、正与反... 二者有所不同却可 以很好地融合，达至平衡。 一方面，界面设计/组件设计需要拥有良好的自适应能力，可快速进行不同尺寸屏幕的 开发。 另一方面，我们希望多设备的体验能在一致性与差异性中取得良好的平衡。 ● 一致性：界面中的元素设计以及交互方式尽量保持一致，以便减少用户的学习成本。 ● 差异性：不同类型的设备在屏幕尺寸、交互方式、使用场景、用户人群等方面都会存 在一定的差异性，为了给用户提供合适的操作体验，我们需要针对不同类型的设备进行差异 ⚫ 用户文件：文件所有者为登录到该终端设备的用户，包括用户私有的图片、视频、 音频、文档等。 ⚫ 系统文件：与应用和用户无关的其它文件，包括公共库、设备文件、系统资源文件 等。这类文件不需要开发者进行文件管理，本文不展开介绍。 按文件系统管理的文件存储位置（数据源位置）的不同，有如下文件系统分类模型： ⚫ 本地文件系统：提供本地设备或外置存储设备（如 U 盘、移动硬盘）的文件访问能

时处理百万量级的约束条件，在纳秒级时间内遍历传统管理咨询公司需要耗费数月才能构建的决策树。这正是 DeepSeek 等大模型为管理科学带来的范式革命：将管理者从经验主义的迷雾中解放，让决策真正成为一门精 密科学。 在易路构建的 AI 辅助决策矩阵中，我们验证了这种革命性转变的可行性。以新员工定岗定薪场景为例，传统 HR 需要平衡的 " 外部竞争力 " 与 " 内部公平性 " 双螺旋结构， 可以通过标准化流程和工具进行管理；该类工作的绩效评估方式通常绩效评估相对简单，通常基于效率、准 确性和完成度。典型场景如薪酬计算、考勤管理、简历筛选、员工入职手续办理等。 非标准工作，则指任务内容灵活多变，需要创造性思维、复杂决策和个性化处理。主要特点为：任务不固定， 依赖员工的技能和经验；难以通过标准化流程完全覆盖。该类工作绩效评估更注重结果的质量和创新性。典 型场景如战略人力资源规划、组织文化建设、员工关系调解、高管招聘等。 任务高度重复，每天或每周的工作内 容基本相同 任务多变，每次处理的问题或项目可能 完全不同 流程的标准化程度 有明确的流程和操作指南，员工只需 按步骤执行 流程灵活，需要根据具体情况调整策略 和方法 对技能的要求 对技能的要求相对固定，通常可以通 过培训快速掌握 需要较高的专业技能、经验积累和创造 性思维 绩效评估方式 绩效评估主要基于效率、准确性和完 成度（如处理了多少简历、计算了多 少薪酬） 绩效评估更注重结果的质量、创新性和

杂的动态系统，通过集成机器学习技术实现参 数自调优、故障预测和性能优化。 • 多元化负载整合与资源优化：随着自动化控制与信息化、智能化的深度融合，多任务负载整合成为核心发展 方向。现代工业系统需要在单一平台上同时运行实时控制、AI 推理、数据分析、视觉处理、通信管理等多种 工作负载，通过统一的计算平台实现硬件资源的高效利用和系统成本的显著优化。在这一整合过程中，确保 实时控制任务的确定性 ，实现了更快速的 P-state 切换响应。相比传统的 OS 管理模式，这种硬件级控制能够在微秒级时间内完成性能调整，大幅提升系统实时响应 能力。 技术发展历程中，早期平台为确保实时性能通常需要禁用电源管理功能。Intel® Speed Shift 的技术改进改变了这一 局面，使得英特尔 P-state 电源管理可以在保持启用状态下实现最小化的实时性能影响。 在边缘计算场景下，Intel® 等智能调频技术，处理器能够根据负载需求定制性能优化，进一步提 升系统响应速度和运行效率。 英特尔如何帮助解决 强大的 x86 计算性能 硬件优势 行业挑战 • 更复杂的系统需要超过 100 个轴，传统的 PLC/微控制 器无法满足这一需求。 • 更复杂和精确的控制要求更 短的周期时间，降至 62.5 微秒。 • 希望降低复杂自动化系统中 昂贵 PLC 的物料清

前瞻产业研究院整理 1.3 智慧园区历程/阶段 1.3.1 新质生产力时代，产业园区的重新定义和构建 在新质生产力时代，科技创新成为推动经济发展的核心要素，产业园区也迎来了全新的变革契机， 需要对其进行重新定义与构建。新质生产力时期下，产业园有了新的特征和时代使命，建设运营主体更 注重科技研发的投入，培育创新主体，完善创新服务体系；数字基础设施的持续建设将不断完善产业生 态，园区管理平 主体、运营管理服务方提供更加有 效的决策参考。在这样的时代背景下，产业园区是创新生态系统的培育者、数字经济的引领者、绿色发 展的践行者。 在新质生产力时代，创新不再是单个企业的孤立行为，而是需要产学研各方紧密协作，形成一个有 机的生态体系。此时，数字基础设施推动园区内企业数字化转型，培育数字经济新业态、新模式。新质 生产力时代的产业园区推广绿色建筑技术，提高能源利用效率，实现经济发展与环境保护的良性互动。 的社会生态体系，这种独立的园区社会生态体系也导致了每个园区对于数字化运营的服务需求呈现出明 显的差异化特征。受需求差异化的影响，当前我国智慧园区数字化解决方案供应商在为各个园区提供数 字化运营服务方案时也需要根据园区主导产业、地理位置、用户需求提供具有个性化的方案，并最终呈 现出在园区各类智慧应用如智慧交通、智慧物流、智慧安防、智慧环保、智慧楼宇、智慧金融等领域的 差异化功能。在运营服务上，园区所展