随着新技术的不断涌现，汽车产业正迎来前所未有的发展机遇。特别是人工智能与云计算技术的融合应用， 为汽车行业的转型升级提供了强有力的技术支撑。智能化不仅改变了汽车的设计和制造方式，还重新定义了驾 驶体验和出行模式，推动整个行业向更加高效、安全和环保的方向发展。 近年来，随着人工智能、大数据分析以及云计算等前沿数字技术的迅猛发展及其在汽车工业中的深度应用， 汽车产业正经历着前所未有的转型升级。 在智能驾驶领域，AI 2021-2026 全球自动驾驶车销量及预测 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 4 AI 助力汽车产业智能化升级 在当今科技飞速发展的时代，汽车行业正经历着前所未有的变革。传统的汽车已经逐渐演变为集成了多 种先进技术的超级智能体，不仅能够实现智能驾驶，还能通过人工智能技术进行自我学习和优化。这种具身智 能特征使得汽车能够更好地理解和适应用户的需求，提供更 生产经营创新 ：重构汽车研产供销服全生命周期的价值创造模式 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 6 随着人工智能技术的迅猛发展，汽车行业正经历着前所未有的变革，AI 技术在汽车行业中的应用已经涵 盖了提升产品力、提升用户体验和提升生产力等多个场景。 从技术成熟度和产业化空间来看，智能座舱和智能客服技术成熟度较高，主要用于提升用户体验，为用

4 第四章 典型数字化转型案例 精密冲压件行业 精密注塑件行业 21 23 5 在汽车产业核心技术快速演进和供应链格局重塑的大背景下，我国汽 车零配件行业稳步发展的同时，也正经历着前所未有的变革。作为汽 车产业的基础和支撑，汽车零部件行业的数字化转型已成为提升产业 竞争力、实现高质量发展的关键路径。 本白皮书旨在深入分析汽车零部件行业的发展现状、趋势和挑战，探 讨汽车零部件 实现从接收工单到制成最终成品全过程的生产活动的数字化、透明化管理。 第四章 典型数字化转型案例 结语 CONCLUSION 传统的汽车零部件行业正站在一个历史性的转折点 上，既面临着前所未有的挑战，也拥抱着前所未有的 发展机遇。数字化转型不仅给企业带来了压力，也为 企业的发展开辟了新的可能性。在这一转型浪潮中， 本报告通过剖析汽车零部件企业数字化转型的多个方 面，力求为行业内众多企业的数字化选型提供一份全

电子技术的飞速发展，第一代电子计算机应运而生，它们虽体积庞大、运算速度有 限，却为后续的信息化革命奠定了基础。随后互联网的发展将世界连接在一起，20 世纪90年代，互联网的普及使得信息的传递变得前所未有的迅速和广泛，搜索引 擎、电子邮件、社交媒体等代表性应用的出现，极大地丰富了人们的日常生活，推 动了全球化的进程。 5 进入21世纪，移动通信与人工智能成为数字化技术新的前沿，已经渗透到社会的各 学中，我们应该充分学习、利用数字化技术，尤其是AI的优势，为学生提供更加优 质、个性化的教育服务。 1.3 AI时代的“知”与“识” 在AI迅猛发展的时代背景下，我们对于“知”与“识”的理解正经历着前所未有的 变革。传统意义上的知识及知识观都将在AI技术的冲击下被重新塑造。 1.3.1 AI技术对知识与知识观的影响 15 在AI技术尚未兴起的时代，知识通常被理解为人类通过学习和实践所获得的对世界 （4）AI时代知识的特征和知识观 随着AI技术的快速发展，尤其是机器学习、深度学习等领域的突破，知识的特征和 知识观也将发生显著变化。 AI时代，知识表现出以下几种新特征。 ❍ 知识获取的便捷性：AI技术使得知识的获取变得前所未有的便捷。通过搜索引 擎、智能推荐系统等工具，人们可以迅速找到所需的信息和资源。此外，自然语言 处理技术的进步也使得人与机器之间的交流更加自然和高效，进一步提升了知识获 取的效率。 ❍ 知识结构的

需求案例—毫米波雷达 l 需求案例—认知障碍筛查软件 l 需求案例—AI陪伴机器人 目录 x x 01 中国适老化智能 科技行业现状 x x x 宏观背景：中国步入深度老龄化社会 Ø 中国正以前所未有的速度迈入深度老龄化社会。国家统计局数据显示，截至2024年底，中国65岁及 以上人口已超2.2亿，占总人口的比重达15.6%，预计到2030年将突破20%，步入超级老龄化社会。 庞大的老年群体 图4：中国适老化产品区域分布 数据来源：市场监管总局，三个皮匠报告网研究绘制 x x 政策东风：从顶层设计到落地执行的全面护航 Ø 政策是驱动中国适老化智能产品行业发展的首要和最核心的因素。自“十三五”以来，国家以前所未有 的密度和力度出台了一系列相关政策，为行业发展构建了清晰的路线图和坚实的保障。 Ø 中国的政策体系呈现出 “顶层设计日趋完善、实施路径日益清晰、支持力度持续加大” 的特点。政策的 演进逻辑从

知识的监测技术弥补可靠性降低的影响。 报告中提到的愿景既广泛又宏大，与科技巨头截然不同。科技巨头通常依赖机器学习并推崇超 大规模化发展，需要对高耗能基础设施进行巨额投资。 这一愿景的实现需要前所未有的技术突破，还需要全球范围的努力。在该愿景的推动下，相关 领域可以形成合力，共同开发特定的基础设施和数据平台，进而发展出可信的行业 AI。 此外，这种协同效应对按应用领域收集和清理数据至关重要。事实上，构建强大的行业 人机的支持下，精准农业不仅能提高产量，还能在保护生物多样性方面发挥作用。智能电网将通过 实时分析系统的安排，实现可再生能源发电与需求的平衡，开启零碳城市生态系统的时代。此外， 基于 AI 的气候建模将提供前所未有的预测能力，帮助决策者采取预防措施，应对极端天气事件和海 平面上升，这对像香港这样易受影响的沿海地区来说至关重要。 人类生产将经历场景跃升，重塑工作的本质和创造力。在制造业，具身智能将催生出自我优 承载一切创新的基石，决定了人工智能发展的速度和高度。没有高性能计算、高速网络和高质量数 据所构建的坚实基础，再先进的算法也无法高效运转，再广阔的应用场景也无法落地实现。 人工智能技术的迅猛发展，正以前所未有的速度推动算力需求的增长。我们预测，2035 年全 社会的算力总量跟 2025 年相比，将增长 10 万倍。计算领域将迎来历史性变革——技术演进路径将 逐步脱离传统冯 • 诺依曼架构的框架束缚

销与管理的各个方面，并将重新定义汽车产品与服务体验。这份白皮书有望助益产业界描绘新 地图、探索新大陆。 北京大学光华管理学院 组织与战略管理系副教授 王铁民 近年来，全球汽车产业正在经历着前所未有的百年变革。随着新一轮科技革命和产业变革的蓬 勃发展，智能化已经成为全球汽车产业转型发展的主要方向之一，同时，中国汽车产业已经成 为全球汽车产业的重要创新策源地。AIGC是当今人工智能发展的前沿，对汽车行业的影响是全 PAGE 前言 近年来，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）技术以其惊人的 潜力和发展速度，迅速渗透至各行各业，展现出前所未有的变革力量。在智能化浪潮席卷全球的今天， AIGC被视为推动汽车智能化乃至整个汽车行业全领域的基石性技术，其深远的影响力和巨大的发展 潜力，正迅速成为汽车产业从业者关注的焦点。 在此背景下， 门店介绍 …… 选择模态 文本 图片 视频 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 48 PAGE 5.3 客户端经营能力升级 随着汽车行业从增量市场向存量市场的转变，经销商面临巨大前所未有的的营销压力。数据显示， 62.6%经销商无法完成年度考核目标，部分经销商任务完成率甚至不足70%。在这一背景下，全国范 围内数万家经销商及其一线员工和管理层急需专属化、个性化、可视化的BI大数据分析及针对性的提

化手段驾驭网络的复杂性，探索构建坚如磐石、安全可靠且能效优化的智慧运营 体系。同时，智能超表面、通感算融合、大语言模型、深度学习、图智能、智简 通信、量子通信等新一代信息技术的探索应用，为专网注入了前所未有的进化动 能，为突破传统瓶颈、开拓新场景开辟了广阔空间。本白皮书与案例集基于国家 政策及国内外专网发展情况的梳理，系统解构专网落地方法论：从性能指标、架 构选型 （独立/混合/虚拟专网），到

洞见和系统标准参考，助力行业在算力发展中找准技术方向，推动算力从规模堆砌走向效率跃迁。 国家超级计算广州中心主任 卢宇彤 当前，千亿乃至万亿参数的大模型与 MoE 等先进架构的兴起，对计算基础设施提出了前所未有 的苛刻要求。传统的硬件堆叠模式已难以满足其对于算力规模、通信效率及系统稳定性的需求。《超 节点发展报告》深刻阐述了，必须从单纯的硬件聚合，迈向以“系统工程”思想为核心的创新构建。 超节点通 技术正从单点能力突破，迈向更通用、更智能的未来。全球 AI 大模型正朝着更大规模、更高效率、 更强自主性的方向迈进，这意味着人工智能大模型的发展已进入一个系统性竞争的新阶段。这不仅 定义了技术的前沿，也对底层基础设施提出了前所未有的要求。人工智能大模型对计算基础设施的 挑战是系统性的，涵盖了算力、通信、功耗和运维等多个维度。 然而，这些看似分散的挑战，其根源几乎都可以追溯到一个核心的驱动理论——“规模定律”。 “规模定律”的提出是 系，促使 训练从“赌注”走向“可量化投资”（Kaplan et al., 2020） ；钦奇拉法则（Chinchilla Law） [2] 大模型对基础设施的挑战 2.0 AI 大模型正以前所未有的速度发展，行业呈现出模型加速迭代、算力大规模投入和商业化进程 加快的特点。全球科技巨头与新兴力量纷纷布局，推动技术边界不断拓展。以 OpenAI 为首的美国 公司持续引领潮流，其 GPT-5

在零售行业经历百年未有的变革浪潮中，服装企业深刻体会到数字化转型不是选择题，而是生存 题。当消费场景从单一门店延伸至电商、社交、直播等全渠道矩阵，当客户需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 —— 这些痛点的本质，是企 业 道融合的每一次技术浪潮。从超市、百货、专卖店到 PC 电商、移动电商、社交电商，在改革开 放红利加持下，零售行业的业态伴随着科技以惊人的速度发展迭代。而今天，我们正面临前所未 有的挑战：人工智能大模型的爆发式发展，以前所未有的速度重构消费者行为、企业运营模式与 行业竞争格局。这场变革的本质，是零售企业从粗放式流量争夺转向用户价值深度挖掘的生死竞 速——而胜负的关键，取决于能否构建支撑实时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 量为王”三个发展阶段后，正在向“体 验为王”演进。消费者日趋理性且重视体验，消费市场分层重构，让零售业竞争从粗放式流量争 夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。 与此同时，人工智能技术正以前所未有的速度重塑零售消费品行业市场格局，深刻影响着消费者 行为、企业运营模式乃至整个行业的竞争态势。零售企业正在完成从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁， 智能化转型是大势所趋。人工智能已贯穿零售行

· · · · · · · 14 2.1 全球保险行业的发展趋势· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择· · · · · · · · · · · · · · · 2023年被誉为“大模型元年”，在这一年里，中国见证了超过200个大模型的竞相涌 现，正式拉开了“百模大战”的序幕。这一年标志着大模型技术的飞跃式发展，行业格局与 趋势瞬息万变，整个领域经历了前所未有的百花齐放与创新浪潮。 大模型技术在数据积累、算力支撑、模型精进及应用拓展四大维度上，均实现了显著 突破。合成数据的应用，有效克服了现实世界数据在获取难度、规模限制及多样性不足等 方面的挑战 16系列是苹果为AI打造的新一代iPhone。2024年，AI PC市场迎来了 快速发展时期，头部厂商如联想和华硕正在积极推动AI与PC的深度融合，以满足市场对智 �� 大模型技术的持续创新与更迭，为众多行业应用场景注入了前所未有的活力与可能。 （1）视频生成模型的进步 视频生成模型是大模型技术中的一个新兴领域，它允许从文本描述直接生成视频内 容。过去一年，这一技术取得了显著的进展，生成的视频质量大幅提高，应用场景也更加广