400-072-5588 中国：云计算系列 行业研读 | 2025/07 • 云厂商的客户战略，是以技术实力强、直购IaaS算力的核心技术客群 为“压舱石”，以政策驱动、预算充足的政企单位为“稳定器”，并最终 以自动驾驶、生物医药等高价值、高用量场景的垂直行业为“增长引 擎”，构筑其三圈层高价值客户体系 智算产业价值路径——云企业客户价值模型 云厂商的高价值客户三圈模型 来源：头豹研究院 ◼ 云厂商的客户战 取大规模战略性订单；最终，将自动驾驶、生物医药、具身智能等高价值、高用量 的垂直行业客户视为“增长引擎”，通过深度赋能其具体的商业和科研场景，来开拓 未来价值增长的主战场。 公有云GPU主力客群 政企单位 企业出海 特点：技术实力强，需求 明确，IaaS直连，绕过 PaaS中间层 特点：政策驱动、预算 充足、智算中心的建设 先于使用 高价值行业：自动驾驶、具身智能、生物医药、高校科研 o 公有云GPU销售： 面向大模型厂商、 互联网巨头，技 术能力强，直采 GPU； o 政企建设智算中 心：拉动基建 （服务器、存储、 私有数据库等）， 预计贡献百亿； 垂直行业客户（例：自动驾驶、 具身智能）：典型B端大客户， 有强烈算力消费需求 ✓ 目标从20亿营收增长至 50亿，重点产品： MaaS 1个亿不到，25年希望到 2.5亿 MaaS Compute（AI训练于图数 据库产品//数据库类产品）；

5：自我进化 3.3.6 特征 6：智能研发 4 智能应用平台，应用智能化的技术底座 4.1 云原生与 AI 原生双擎驱动，加速应用全面智能化 4.2 智能应用平台的核心定位：应用全生命周期的“智能驾驶” 24 24 26 27 28 29 31 32 34 35 36 36 37 38 38 39 39 39 39 期。以大模型为核心的技术范式变革， 正在衍生出“人工智能垂直化、垂直系统平台化、软硬系统自主化”发展新趋势，加速重构全球产业价值链。大模型 在垂直领域的深度应用，正在重塑金融风控、智能制造、自动驾驶、医疗诊断等各行业领域的工作模式。系统平台化 则促进提升资源整合效率，工业互联网平台、城市大脑等载体将分散的数据、算力、算法资源池化，实现按需调用。 软硬系统自主化是安全可控的基石，其核心在于构 、情感陪伴等。多模态交互（如语音助手、虚 拟形象）进一步增强了用户体验的沉浸感。 新兴场景的拓展 从智能制造到智慧城市，Agent 在复杂环境中的适应性使其成为数字化转型的核心组件。例如，自动驾驶领域的 大模型赋能车辆实现更智能的感知与决策。 » 3.1.4 Agent 技术生态的成熟支撑 开发工具链：如 OpenAI Agents SDK、Dify 零代码 Agent 开发平台、LangChain/LangGraph

年，全球消费电 子市场年复合增长率为 6.6% [6]，人均智能终端数量不断增长。 前沿科技类终端是指近几年出现的智能物联类生活场景用途设备，如可穿戴设备、虚拟现 实设备、智能家居（不含 TV）设备、智能驾驶汽车等。这些终端设备在 AI 技术以及用户对便 捷生活、个人健康管理需求的推动下，持续发展壮大，通过集成高性能计算、大数据分析、机 器学习等先进技术以增强用户体验，为用户提供了更为便捷、高效的服务。 车成为移动的智能生活空间 随着智能驾驶技术的发展，人类注意力逐渐从驾驶行为中释放出来，伴随着车内自由时间 的增加，移动场景下的用户体验将更加多元。在车内，应该和在家里、办公室里一样舒适、方便， 处理工作、娱乐都可轻松实现，智能汽车将真正成为虚实融合的智能生活空间。 预计到 2030 年： ◎ 智能座舱的渗透率将超过 90% [7] ◎ L3 级别以上的智能驾驶将得到普及 随着智能化外设的发展和 随着智能化外设的发展和 AI 感知交互技术的不断进步，智能座舱内的感知交互手段将不 仅仅局限于语音和触觉反馈，透明屏、AR-HUD、全息投影、智能穿戴、毫米波雷达、ToF 摄像头等新型外设的应用，将在驾驶安全、车内通信和娱乐应用等场景带给座舱全新的交互体 验。全息投影技术也将可能出现车内。 面向未来，汽车作为一个全新智慧空间，既可以丰富人们在移动场景下的体验，又可以满 足人们在静止场景中的多样化需求，

（位置、颜色、不透明度、协方差矩阵等），能够精确 捕捉场景的几何形状和光照细节。 动态场景适应能力 尽管目前主要针对静态场景，3DGS 的自适应扩展策略​ （如高斯点分裂与克隆）已 展现出对动态元素的初步处理潜力。例如，自动驾驶仿真平台 aiSim 通过结合 3DGS 与动 态交通流模拟，实现了复杂动态场景的高效重建。未来优化方向包括动态光照和物体运动 建模，这将进一步扩展其应用边界。 计算资源与成本的优化 3DGS 文件导入使用。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 122 EasyBIM 集成 BIM 领域成熟厂商技术能力，从建筑全生命周期信息出发，借助数字孪生可视化 驾驶舱进行信息分析和集成可视化，形成从数据采集、汇总、处理、分析到展示的全过程 流通，助力客户轻量化建立基于 BIM 的数字化管理系统。 EasyBI 帮助企业构建自上而下的决策分析体系，面向企业提供全场景数据消费式 2）解决方案 数字孪生智慧燃气管控一体化平台致力于提供城市燃气运行运营数字化的全面解决 方案，引入包括 AI、数字孪生、云计算，大数据等技术，构建覆盖全业务链的“数据中枢 +决策大脑”，搭建企业级数据驾驶舱，通过支持多维度数据融合与智能分析，实现了从 全局态势感知精准业务管控的闭环管理。助力管理层及相关业务部门快速洞察业务态势， 提升决策效率与管理水平，推动燃气企业向数智化转型。 该数字孪生智慧燃气管控一体化平台建设存在如下难点：

提供了高度可靠的网络连接， 将加快无人配送、远程操作等新 业务的落地。专属化的一对一的 服务、虚实结合的远程加近端服 务将成为新常态。无人化技术包 括了传统的工业自动化技术，以 及新兴的无人驾驶、远程监控、 “遥操作” 等技术。 5G 技术一 方 面能够创造新的服务机会，另 一方面能够让已有的服务降本提 效 © 华润（集团）有限公司 使用加密货币，或通过促进更便宜、 更快的信用支付验证，消除银行目 前产生的成本 交付配送 区块链能提供的信任和安全可以提 供跟踪到指定地点的配送的全过程。 在整个供应链中使用自主车辆和无 人驾驶飞机需要不可变的跟踪系统， 以保证公共安全 端到端供 应链 提供端到端供应链解决方案，使制 造商能在货物到达目的地后进行订 购或销售、跟踪和付款。作为扩展， IOT 传感器和智能设备测量集装箱 分析预测辅助业务决策 机器学习，策略自我优化 仿真模拟，寻找最佳业务策略 策略选择应用 业务策略库管理 策略选择 业务执行 指标管控 数据处理 业务预测 What if 分析 业务风险预警 管理驾驶舱 报表展示 数据管理 数据分析 业务风险预警 业务多维分析 业务流程监控 智慧供应链运营中心 订 单 ASN 消费品企业利用产供销协同有效整合商流、物流、信息流和资金流， 为制

数字化转型实现之道白皮书 06 05 企业 行业主题词：工业4.0、智能制造、机器人、智慧仓储与物流、新零售、工业APP、工业互联 网、预测性维护、云制造、云租赁、大规模网络定制、车联网、无人驾驶； 公共事业 能源主题词：能源互联网、智能网格、多能互补、微电网、4个革命（能源消费、能源供应、 能源技术、能源体制）、冷热电三联供、光伏、智能计量架构； 交通主题词：数字出行 医疗主题词 企业间重组：例如同一个业务方向上，能力互补的公 司，共同投资成立合资公司。 新型的能力生态圈：以某企业为主，以平台为手段，建 立能力生态链；例如车联网，以某品牌车企为主，建立生 态平台，围绕车上娱乐、驾驶安全等业务方向，凝聚特定 能力生态。 新华三数字化转型框架H3C DXF 为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 20 19 业务现场-数字技术 数字化业务现场，是本文提出的框架设计的重要的环节，

等多 品类应用，赋能智慧娱乐、智慧工业、智慧医疗、智慧城市 SIM8262 系列、SIM8260 系列、 SIM8380 系列 高通骁龙 X65、X62 支持 R16，适用工业互联网、远程医疗无人驾驶等多领域物联网终端设 备。 SIM8270 系列、SIM8390 系列 高通骁龙 X75、X72 SIM8270 支持 5G NSA 和 SA 两种模式，SIM8390 在此基础上增加支 持 mmW 工业环境通信，实现全自动化、控制与操作 • 机器人交互、应急服务、远程医疗、输配电监控等应用 泛在连接（新场景） • 物联网通信 • 移动宽带通信 通信 AI 一体化（新场景） • IMT-2030 辅助自动驾驶 • 设备间自主协作，实现医疗辅助应用 • 计算密集型操作跨设备、跨网络下沉 • 创建数字孪生并用于事件预测 • IMT-2030 辅助协作机器人（Cobot） 通信感知一体化（新场景） • IMT-2030 涵盖了高精度定位、V2X、车载蓝牙钥匙、 OTA3.0+、远程诊断等核心功能，同时新增 Autosar 软件架构、欧洲 E-call、BNCM、千兆以太网、Wi-Fi 6、RTK 与惯导、 智能驾驶、多天线数据融合等功能。该款产品定位相对高端，目前已在极氪某车型上实现定点量产。此外，高新兴物联在 2024 年正式发布了基于海思巴龙的 5G RedCap 车规级通信模组 GM870A，该公司对在汽车行业实施

动汽车产品，赢得了全球 消费者的青睐。蔚来则通过其创新的电池换电技术和智能驾驶系统，成为全球电动汽车市场的重要参与者。 o 汽车科技：汽车科技领域也取得了显著的进展。百度通过其自动驾驶技术，向全球汽车厂商提供智能驾驶解决 方案。通过其车联网技术，帮助汽车厂商实现智能化管理和控制。 全球对新能源汽车和智能驾驶技术需求仍在不断增加，中国汽车与汽车科技企业将迎来更多机遇。通过技术创新和国际

价值对齐校准 - 可信评估体系 " 三位一体的技术路径纵深突 破 11。 在应用层面，这些技术的突破正在引领 人工智能迈向爆发性应用期。业界正积极将 大语言模型及其衍生技术推广至办公助手、 自动驾驶、智能教育、智慧医疗等多个领域， 不断拓宽实际应用边界。当前的技术革新和 应用实践预示着未来通用人工智能将不断向 更高层次演进，为全球产业转型和社会发展 带来深远影响。 1.3 前沿科学问题和突破路径 则通过“在轨计算 - 星间组网 - 地面协同” 架构优化分布式部署。边缘分割学习与星地 拆分推理作为两大关键方向，通过大模型的 分割与协同推理，突破资源约束、隐私保护 及实时性瓶颈，为自动驾驶、智慧医疗、灾 害应急等场景提供颠覆性解决方案 4。 4.2 最新进展 4.2.1 无线通信系统边缘分割学习 随着 6G 网络向“AI 原生”演进，边缘 分割学习成为无线通信系统智能化的前沿方 升了工作效率，方便了生活；从中期来看， 智能系统改变了社会运行、价值结构；从长 期来看，超级智能对人类的影响不仅限于表 层的社会活动，更可能触及深层次的生存问 题。 随着 AI 在医疗、自动驾驶和金融等高风 险领域的应用，其潜在风险不断凸显，涉及 隐私和歧视、道德判断差异、自主系统的责 任真空 1,2 等。当下对 AI 伦理治理的探索主 要聚焦于弱 AI 技术，关注公共政策、应用伦

使计算机模拟、延伸人的智能 利用数据分析提供企业决策支持 功能 自动化决策、预测分析、智能控制 数据整合、可视化、业务分析 技术 机器学习、深度学习、自然语言处理等 数据仓库、ETL、数据挖掘等 应用 自动驾驶、智能客服、医疗诊断等 销售分析、市场分析、财务分析等 ➢ AI for BI模式分析 ◼ “AI + BI”的模式并未成为BI市场的主流趋势，相反“AI for BI”的理念逐渐崭露头角 在 值，形成毫秒级响应拦截机制。该 体系通过构建智能化反欺诈防线， 实现非持卡人伪冒交易及盗刷风险 资金拦截率达千万分之0.1的精准 防控水平 零售线条 构建战略经营决策分析平台， 打造移动端数据驾驶舱、总 分机构统一数据可视化门户 及场景化数据应用生态，实 现全岗位、全业务链、全场 景经营分析效能提升 信用评估服务 构建智能信用评估体系，通过利用AI处理多维度数据并捕捉行 为模式，结合BI