iEMS 打造双碳智慧大脑云领能源未来 Computing WISE-PaaS INDUSTR94.0 ADANTECH WISE-PaaS AloT Solutions&Marketplace ADANTECH TEdge M Enabling an Intelligent Planet WISE-PaaS Allianc 国 际 层 面 巴黎协定减碳 · 巴黎协定目标控制全球升温不超

农业数字大脑解决方案 “ 一图全面感知” “ 一体运行联动” 数据驱动，普惠共享 “ 一中心统一支撑” “N 个管理、服务、运营应 用” 全领域、全流程线上覆盖 推进数据融合、挖 掘与应用 实现农业农村数据互联 互通、资源共建共享、 业务协作协同 催生数字农业农村新产 业新模式新业态 让农民群众有 获得感和幸福感 “ 统一入口、统一决策” 数字农业农村解决方案整体框架 大数据应用 农业保险大数据应用 公众大数据应用 畜牧大数据应用 政务大数据应用 质量安全大数据应用 科教大数据应用 产业规划与咨询 补贴服务平台 产业生态集聚 交易服务体系 信用服务体系 农业数字大脑 云基础服务 计算 存储 网络 安全 数据库 人工智能 乡村治理 乡村政务管理平台 乡村人居环境管理平台 物联网平台 区块链平台 AI 平台 安全防护 服务 Elements 智慧应用 Smart APPs  便民服务  专题应用  精细化管理 农业“数字大脑” 农业数字大脑  预测预警  应急指挥  产业调控  智能决策 产业云图 数据中台 物联网平台 大数据中心 AI 平台 区块链平台 农业数字大脑 - 能力服务链 业务数据 1 业务服务 1 业务服务 2 政务服务 业务数据 1 业务数据 2 业务服务

1 “十五五”乡村全面振兴农业 产业大脑与供需匹配 详细设计方案 2 目 录 第一章 项目概述.................................................5 1.1 建设背景................................................6 1.1.1 政策与业务环境...................... 微服务与云原生架构................................13 2.2.2 技术标准与规范....................................14 第三章 农业产业大脑数据底座设计................................17 3.1 数据资源目录与采集.....................................18 3.1 建设目标 1.2.1 核心量化指标 本项目建设目标旨在通过构建多维量化指标体系，确立农业产业大脑的工 程基准与业务效能边界。通过对数据汇聚规模、算法推荐精度、系统响应时延 及业务覆盖深度的硬性约束，确保系统建设具备可验证的工程质量与业务价值。 在数据资源构建与治理层面，项目将部署 1 个市级农业产业大脑作为全域 涉农数据的集成中枢与逻辑路由中心。依托统一的元数据标准体系与分布式 ETL（抽

1 某省"十五五"双碳大脑与能耗双 控数字化监测指挥平台 建设方案 2 目 录 第一章 项目概述............................................................................................6 1.1 建设背景.......................................... ..............28 4.2.2 云端计算与存储资源配置......................................................28 第五章 双碳大脑数据中台设计....................................................................31 5.1 数据治理体系........... 响应国家“双碳”战略的具体实践，更是推动区域经济绿色低碳转型、提升政府 治理现代化水平的关键举措。 1.2.1 总体业务目标 本项目将构建“一脑、一网、一图”的业务格局，全面提升全省碳管理效能。 1. 一脑：双碳大脑决策中枢。作为数字化转型的核心，集成大数据、人工 智能与数字孪生技术，建立覆盖全省各行业的碳核算模型体系。通过对海量能 源数据的深度挖掘，实现碳排放总量的实时计算与动态预测，为碳达峰、碳中 和

。 本报告研究主体仅限尚未上市的创业公司。 本报告采集数据仅限公开已披露投融资事件。 「大脑」 「本体」 「供 应链」 代表 企业 定义 赋予机器人“ 思考” 能力 的技术，如VLM大模型 等，是具身智能区别于 传统自动化设备的根本。 具身智能的落地硬件及 运动控制系统，与大脑 协作完成物理世界具体 任务。 行业基础设施与上游供 应链生态，如关键零部 件、数据供应商等，是 件、数据供应商等，是 行业不可或缺的基石。 载体层｜Shell 本体 基石层｜Foudation 供应链 核心层｜Core 大脑 三位 一体 2 「投融资分析」 Investment Analysis 6 资金总体水位暴涨 447 起 173 起 投资事件数量｜增长率超「250%」 2024年 2025年 ¥554 亿元 ¥137 亿元 投资总金额｜增长率超「400%」 注：同一企业2025年内有多次融资事件的，分别计入不同轮次融资事件计数 新玩家涌入，亿元级融资成赛道入场券 20 40 60 80 100 融资事件计数 企业分类 本体 本体+供应链 大脑 大脑+本体 供应链 种子轮 天使轮 天使+轮 Pre-A轮 A轮 A+轮 B轮 B+轮 C轮 C+轮 D轮 E轮 Pre-IPO 并购 战略投资 2025年具身智能赛道融资轮次分布情况*

INDUSTRY REPORT 2026 行业分析报告 行业研究｜市场分析｜深度洞察 2026脑机接口技术发展现状、全球格局 及中国相关公司分析报告 正文目录 一、脑机接口是实现大脑与外部通信的桥梁 ...................................................... 4 1、BCI 可“读取”脑信号，实现实时闭环控制 ....... ...................................................................... 4 图 2：脑机接口电生理信号记录位置以及三种不同的大脑电活动检测方式 ........ 5 图 3：脑机接口发展关键里程碑 .............................................................. .... 25 一、脑机接口是实现大脑与外部通信的桥梁 脑机接口（Brain-computer interface，BCI）是一种建立大脑与外部设备之间 直接通信通路的技术，通过解读大脑活动产生的意图或状态信息，将其转化为控 制外部设备的指令；或将外部信息编码为特定的神经刺激信号输入大脑，从而对 神经功能进行调控，实现神经功能修复或增强。 1、BCI 可“读取”脑信号，实现实时闭环控制

行业|深度|研究报告 四、具身智能技术路线 具身智能系统通过“大脑”（感知、理解和规划，基于大语言和视觉语言模型）、“小脑”（运动控制 和动作生成，基于运动控制算法和反馈控制系统）和“身体”（动作执行，由机器人本体支持）三个层 级协同工作。 1、算法：大模型是现阶段“大脑”的最佳解决方案 让机器人“大脑”实现突破最核心的推动力是大模型实现涌现、成为真正的生产力。大模型的能力与机器 的机器人应用工程师介入。 12/42 2025 年 5 月 26 日 行业|深度|研究报告 目前，具身大模型可以分为两大流派。一类是端到端大模型，一类是分层具身大模型。 从人体“大脑-小脑-肢体”的架构来看，分层大模型通过不同层次模型协作，利用底层硬件层和中间响应 快的小模型弥补上层大语言模型的不足，推动机器人在实际场景的应用，并越来越多地采用基于学习的 控制方法。 VLA PaLM-E，它的速度只能达到 1～3Hz，对应机器人的反射弧长达 0.3 秒甚至 1 秒。 （2）分层端到端大模型 分层决策模型通过将感知、规划决策、控制和执行各模块分解为多个层级，分别突破“大脑”和“小脑”， 利用不同的神经网络进行训练，最终再整合起来。 一个典型案例如 Figure02。Figure02 采用三层级方案：1）顶层集成了 OpenAI 的大模型，负责视觉推 理和语言理

ROI，自主泛化能力提升后可向更多工序拓展。 搬运与质检类任务普遍具有半柔性特征、人工参与度高，又为短链条、工序相 对独立，在具身大脑的发展现状下能够胜任；基础组装类任务仍在初步测试阶 段。ROI 决定商业化落地，要实现 2 年回本的最低目标，机器人售价需降低至 十万元级别，且效率提升至人工同等水平。具身大脑发展仍然滞后，处理复杂 长链条任务能力不足，泛化性能提升后人形机器人可向更多工序拓展。预计到 2035 年，中 柔性特征、人工 参与度高，又为短链条、工序相对独立，在具身大脑的发展现状下人形机器人 能够胜任；对于基础组装类任务，人形机器人在初步测试阶段。 商业化核心卡点是 ROI，仍需降本提效，泛化性提升后可向更多工序拓展。 ROI 决定商业化落地，要实现 2 年回本的最低目标，机器人售价需降低至十万 元级别，且效率提升至人工同等水平。具身大脑发展仍然滞后，处理复杂长链 条任务能力不足，泛化性能提升后人形机器人可向更多工序拓展；精细操作能 池组装产线为例拆解工作流程，分析工序步骤，人形机器人将优先胜任搬运类、 质检类任务。这些任务普遍具有半柔性特征，人工参与度高，尚未被传统自动化 设备全面替代；另一方面又具备短链条、工序相对独立的特征，在具身大脑的发 展现状下人形机器人能够胜任；对于基础组装类任务，如螺丝预拧紧、零件预安 装、车标安装、线束插接等基础装配步骤，人形机器人在初步测试阶段。ROI 决 定商业化落地，要实现 2 年回本的最低目标，机器人售价需降低至十万元级别，

| 标签 | 算 子 基 础 层 服 务 层 应 用 层 NB-IoT 一窗汇民生， 一库汇万数， 一屏视全城， 一云汇应用， 一图合多规，以数字为驱动、城市大脑为核 心的设计理念将使高平走上一条“化繁为简”的数字城市建设道路，全面提升其政府社会治理效率和社会服 务能力，真正做到政务互通、通达民生 ! 更优模式 √ 数字城市三分建设七分运 营 ，需要长 全要素、全时空、全态势的无处不 在的智能感知体系，有后发优势； √ 城市机能的打造，为未来数字城市 建设奠定能力基础，可以平滑演进； 更全数据 √ 以业务数据化、数据智能化为手 段 打造城市大脑； √ 政府各部门间数据融合，驱动业务 协调联动，实 现“一网 、 一门、 一 次”。 √ 政府数据、互联网数据、社会数据 融合，助力大众创业万众创新。 更高智能 √ 构建人工智能平台，智能引擎，为 √ 与战略投资者深化资本、业务合作， 集成业界领先的人工智能技术。 “ 数字政府” 规划亮点特色 实 施 方案 ● 以“业务化向数据化迈进，以数据化向 智能化提升”为驱动，构建以城市大脑为核 心的新型数字城市体系； ● 以智能化应用为核心的政府数字化转型升级， 即提供“能力平台 + 场景应用”的服务模 式， 利用人工智能、大数据技术赋能政务服务 领 域，推进政务服务模式从“被动服务”转向

层 设计思路，以“降本增效、提高效率”为目标，为亿博基业集团建立一套智慧物流管理平台，真正 实现对货物进出、运输以及仓库的科学管理。 N 大系统 多点仓库管理系统 物流运输管理系统 物流智能大脑系统 客户服务管理系统 智慧园区业务系统 张网络 有线业务专网 无线 VPDN 网 物联网 工业互联网 2 大业务系统 智慧物流业务系统 智慧园区业务系统 个 平 台 亿博基业云平台 联通移动网络 GPS 定位导航 驾驶行为监控 车辆安全监控 后 台 调 度 指 挥 中 心 车辆定位 运费管控 3.1.3 物流智能大脑系统 通过数据采集和大数据抓取，提前分析、预测、决策、调控物流行为，实现运输线路、车型、 载配货和人员的智能化运营管理 。通过供应链智能大数据管理体系，实现了市场预测、智能 仓、智能调拨和智能分拣等应用功能。 指 2 整 8 · 多维度市场销售趋势研判模式 · 相关电商平台等数据进行关联分析 · 用户 360 画像分析运营商等数据资源融合后的综 合研判 3.1.3 物流智能大脑系统——需求管理及资源协同优化 根据预警结果提供智能调仓应对方案，规避风险，从而提高配送服务质量。 库存预警 通过手机和平板电 脑等移动设备，实 时查看环境预警信 息，接受主动报警 推