1 广州互联网法院课题组 2 目 录 一、司法观察背景............................................................................................. 1 二、智能制造产业反映、问题分析与司法对策.............................................2 （一）数 （三）加快规则供给，以高质量司法裁判稳定市场发展预期..................23 （四）推进协同共治，以系统性思维凝聚产业治理合力.......................... 23 1 一、司法观察背景 党的二十大报告与“十四五”规划纲要明确指出，要“推动制 造业高端化、智能化、绿色化发展”“加快发展数字经济”。在国 家深入推进中国式现代化、构建新发展格局的宏大布局中，以人 工智能、工 1．产业反映 智能制造是信息技术与先进制造技术的深度融合，它催生了 16 新的产业形态与法律关系。在这场变革中，作为生产活动主体的 人，其角色定位、能力要求和思维方式正经历深刻调整。这些产 业观察特征与后续法律问题紧密相关，主要体现在以下 3 方面。 一是生产系统高度集成，产品与服务的边界模糊化。智能制 造的核心特征在于将硬件设备、软件算法、工业数据与网络通信 融为一体，形成了复杂的“

析，帮劣用户判断搜索结果导向。 生成报告：对搜索癿分析结果进行报告生 成，可以保存或进行订阅、推送。 简报观察角度自定义，分析结果实时呈现 自由选择观察角度： 配置观察对象、配置观察领 域、选择观察时间段 内容结果分析：提供多种简报模板，用户可根据 配置癿观察角度自由分析，生成相应癿简报。分 析结果采用图表列表癿展示斱式。 添加对比：分析结果可添加对比，添加其他癿观 察角度即可 . 用户可以自己定义观察视角，自 定义关注对象、关注领域。 . 同一事物，丌同癿人有丌同癿观 察视角，每个用户可以独立配置 自己癿使用习惯。 . 定义癿关注领域，可以是多层级 癿，用户可以定义具有父子关系 癿多层级领域树。 自定义观察领域树 自定义观察对象 自定义观察对象、观察维度 观察对象 4 观察对象 3 ...... 观察对象 1 观察对象 2 人工智能 互联网金 融 风控产品 上市公司 银行业 新产品 用智慧发现信息价值 Discover information 自由定义观察角度 关注对象配置：用户可以自由配置自己所关注 癿对象。 关注领域配置：用户可以自由配置自己所关注 癿领域。 自定义观察对象、观察维度 分类展示用户所关注的重要资讯 内容结果分析： 用户可根据选择配置癿 观 察角度自由筛选结果，展示相应类别癿重 要资讯展示。

月 3 日，国家卫健委发布《关于 加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》，要求积极组 织各级医疗机构借助“互联网+”开展针对新型冠状病毒感染的肺炎的网上义务咨 询、居家-医学观察指导等服务，拓展线上医疗服务空间，引导患者有序就医， 缓解线下门诊压力。 在此前就已大规模展开的智慧医院建设中，智能导诊和分诊作为诊前收集患者 症状基本信息和引导精准就医的重要应用，已在很多公立医院落地。疫情期间， 阴性之后，仍然有部分器 官损伤及症状存在。而能分配给患者诊后康复的医疗资源实在有限，因此如何 在诊后监测患者情况并帮助患者进行康复是目前各方关注较少的环节。 疫情期间，海思瑞格已经推出线上医学观察平台以及可穿戴设备，用以远程监 测患者状态；疫情之后，公司也拟推出新冠肺炎等各类心肺疾病愈后相关的康 复监测与管理服务。同时，多地政府已经推出线上心理疏导服务，以帮助患者 愈后心理健康恢复。 返程高峰的开启，社区防控的任务和社区工作者的压力日益加大。对于卫健委、 民政局等行政部门，需要加强对返工返程人员的监控管理。在这个时候，互联 网医疗的力量起到至关重要的作用。 左手医生的“社区监测及居家观察指导”产品可以为大众提供为期 14 天的隔离指 导，此外还根据医院和社区的需求，升级为医院版的为医院承接患者居家监测 的“院外监测管理系统”和社区版的为社区监测准备的“社区监测管理系统”。目前，

代码供应链安全 • 大模型应用安全 数据服务 • 网络质量分析调优 • 商客市场精准营销 • 互联网投流优化 中资出海 • 出海公有云 • 出海云能力套装 • 轻量化开区合营 云网融合趋势观察：网络演进推动场景化升级 跨境数据传输 需求激增 宽带业务 场景化转型 5G专网驱动 边缘加速 AIoT平台 智能化演进 云网融合解决方案：云边端多级加速，使能全场景连接 大网内容加速 边缘加速与计算 • 边缘上云服务 • 边缘安全加速 • 全球应用加速 • 多网聚合加速 • 异网内容分发 端云协同AIoT • 端云协同视频处理 • 端云协同AI对话 自主创新趋势观察：从技术突破走向全域生态 软件自主创新迈向深水区 可信数据空间加速落地 自主办公软件智能化升级 自主创新解决方案：高兼容灵活解耦，私有化专属部署 新型AI基础设施 • 高性能计算集群 • 大数据平台 • 零信任安全 • 数据风控 办公协同基座 • 企业微信 • 企业邮箱 • 腾讯文档 • 腾讯会议 数据风控 边界防护 可信通道 数据底座 可信数据 技术工具箱 人工智能趋势观察：技术泛化实现多维度赋能 AI原子能力 大模型化 智能体成为 变革引擎 B端模型应用 日趋成熟 多模态AI 丰富C端体 验 人工智能解决方案：共享模型与工具，共创百业智能化 全渠道数智化

息直接融入推理和规划过程中来生成一系列可执行 步骤. 此外, ViLA 能够自然地整合视觉反馈, 使得 机器人能够在动态环境中进行鲁棒的闭环规划: 机 器人执行第一步行动, 并观察结果, 执行行动后, ViLA 会将新的视觉观察作为反馈, 与之前的视觉观察和 已执行的行动步骤一起输入到 GPT-4V 中. GPT- 4V 将根据这些信息更新其对环境的理解, 并调整 后续的行动步骤. 例如, 如果第一次行动没有完全 以对象为中心的具身大语言模型. 研究人员预先定 义了一系列的动作标记 (如选择对象、导航、观察、 触摸、敲击、拿起、放下、环顾四周) 和状态标记 (如 编码获得的对象点云、冲击声、触觉信息和温度信 息) 与环境互动, 其中动作标记指导具身代理在环 境中执行特定动作, 而状态标记则将代理的多模态 状态观察反馈给大语言模型, 以便生成后续的文本 或动作标记, 使得 MultiPLY 能够灵活地在抽象表 其中人类的反馈尤为重要, 因为人类是目标的提出者与整个交互行为的观察 者. 一些方法利用大模型提取人类反馈, 使机器人 不断根据反馈调整目标, 有效地提高具身智能的灵 活性并提高任务的完成度. OLAF[80] 通过使用大语 言模型来改进机器人的行为. 系统包含三个步骤: 用户交互、数据合成和策略更新. 在用户交互阶段, 用户观察机器人执行任务, 并在认为机器人无法完 成任务时停止, 然后提供如何改进的自然语言指令;

3 数据来源及调研样本说明 2025 中国新能源电力标杆企业调研名单 累计装机 累计装机 01 新能源电力行业观察 02 行业组织效能分析 通过顺为五效分析模型，从人 效、元效、费效、资效、市效 五大维度系统分析组织效能 03 主要发现 结合五效分析工具总结提炼关 键发现点，供行业参考 04 年新能源行业数字化白皮书》 ，顺为分 析 新能源电力企业存在的问题 应用 场景 项目投资管理 全系统可视化 智能运维 设备巡检 人 员 设 备 电 站 系 统 01 新能源电力行业观察 02 行业组织效能分析 通过顺为五效分析模型，从人 效、元效、费效、资效、市效 五大维度系统分析组织效能 03 主要发现 结合五效分析工具总结提炼关 键发现点，供行业参考 04 注：部分企业售电均价由上网电量与售电收入计算而得 ；中绿电 2021 年净利润为负 ，影响 3 年 CAGR 值，故进行删除，下 同 顺为 观察 2024 年中国新能源电力标杆企业经营概览 证券代码 证券简称 人均总资产 ( 万元 ) 同比 (%) 3 年 CAGR (%) 人均营收 ( 万元 ) 同比 (%) 3

2025中国新能源电力标杆企业调研名单 资料来源：Ifind，顺为分析 4 ©2025。欲了解更多信息，请联系北京顺为人和企业咨询有限公司。 目录/CONTENTS 01 新能源电力行业观察 02 行业组织效能分析 03 主要发现 04 关于顺为人和 05 附录： 指标定义与使用说明 通过顺为五效分析模型，从人 效、元效、费效、资效、市效 五大维度系统分析组织效能 结合五效分析工具总结提炼关 电站状态评估手段 新能源电力企业存在的问题 宏观经济分析 行业竞争格局 发展趋势预测 24 ©2025。欲了解更多信息，请联系北京顺为人和企业咨询有限公司。 目录/CONTENTS 01 新能源电力行业观察 02 行业组织效能分析 03 主要发现 04 关于顺为人和 05 附录： 指标定义与使用说明 通过顺为五效分析模型，从人 效、元效、费效、资效、市效 五大维度系统分析组织效能 结合五效分析工具总结提炼关 收入仍保持5.1%的同比增长，3年CAGR为13%。但企业利润端承压明显，净利 润平均同比下滑8.5%。其中仅有3家企业实现正增长，龙源电力涨幅最高，为23%，主要因投资收益暴涨46倍所致 顺为 观察 经营概览：2024年行业整体呈现“量增价减”特征，上网电量同比增长18%对冲电价下滑 9.0%，带动发电收入整体增长5.1%，但利润空间受到挤压，同比下滑8.5% 注：部分企业售电均价由上网电

内容触发 拉 进 来 找名单 反馈 在三个接触场景中的消费者，无论新老、 消费还是未消费， 只要与企业有过接触， 企业都应该留下客户数据并对其进行标 签化。简而言之就是观察客户、区分客 户（两个维度：分级和分群）。 客户接触指企业在哪些场景可以遇到客 户。随着商业模式的不断创新，接触场 景由过去的线上、线下转变为在店、在 途、在家。 客户辨识就是企业需要对正在接触的客 Monetary ）代表这名客户每次交易的平均购买金额， 是客户每次的贡献 度大小的指标。 客户数 据标签 生活 风格 客户数据标签及其设计方法 客户数据标签就是观察客户的维度，其目的是分辨不同的客户属性并进行客户分群。 消费 行为 身份 象征 社交 媒体 行为 商品 偏好 RFM 找出有升级机会的客户 从客户金字塔开始，先找出升级概率最高而且对业绩 ， 也可能由多种因素共同影响。 可以观察一年内有哪些场景会出现（比如 四季变换、节日等），也可以观察一周内 消费者所处的场景与心情，还可以细分到 一天内消费者处于哪些不同的场景。 一年：春夏秋冬、春节、情人节、中秋节 一周：周一、周五、周末 • 深入洞察产品与用户的生活关系，了解客户场景信息 与 需求，主要方法是设身处地、现场观察，或头脑风暴、 沙盘推演。 星巴克

任务分解为简单子任务；LLM Planner 为每个子任务规划结构化动作，并根据反馈信息 调整规划，不断总结成功经验；LLM Interface 通过键盘鼠标操作执行结构化动作，并在 与环境交互中获取观察信息。 图42 解锁科技树的成功率（蓝色是 GITM） 资料来源：Xizhou Zhu《Ghost in the Minecraft》，海通证券研究所 图43 各模型完成任务成功率对比 探索学习阶段 资料来源：腾讯云，海通证券研究所 AppAgent 框架的核心是探索阶段。Agent 通过自主交互或观察人类演示来学习应 用程序的功能和特性。在自主交互模式下，Agent 被分配一个任务并开始与 UI 元素进 行自主互动。Agent 尝试不同的动作，并观察应用界面的变化以理解其工作原理。Agent 通过分析每个动作前后的屏幕截图，了解 UI 元素的功能和特定动作的效果。所有这些 元素的功能和特定动作的效果。所有这些 信息都会被记录成文档，详细记录下不同元素所执行动作的效果。如果某个 UI 元素被 多次操作，Agent 会根据之前的文档和当前的观察来更新信息，以提高认知质量。 AppAgent 专注重要操作，提高探索效率。如果当前 UI 页面与应用的主要任务无 关（如广告页面），Agent 会停止进一步探索，并使用 Android 系统的返回功能返回到 前一个 UI 页面。这种目标导向的探索方法，相比随机探索，确保