2025全球人形机器人企业能力画像 [人形机器人整机企业能力评估模型2.0] M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 目录 2 1. 出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 Reserved. 目录 7 1. 出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 5. M2具身智能研究院 - 赋能具身智能全产业链企业持续增长 M2 2025 Proprietary and Confidential Reserved. 目录 12 1. 出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 5. M2具身智能研究院 - 赋能具身智能全产业链企业持续增长 M2 2025 Proprietary and Confidential

精准可靠的信息 应急供应链——需求端分析 2013 年 4·20 芦山地震物资发放统 计 P8 基于网络灾情数据建筑物倒塌与 人员死亡动态评估 基于共享数据平台应急响应 信息流快速整合 实时动态应急物资调度决策 方案优化与更新 解决思路 灾情评估 需求 供给 交通 供需配置 动态决策 数据 数据 智能 信息 决策 智能 决策 表达模糊 语义冲突 动态更新 屋受损情况不太严重 基于网络数据的应急灾情动态评估 当前阶段已获取的 网络灾情数据 网络灾情数据 1 网络灾情数据 2 - - 网络灾情数据 n 下阶段即将获取的 网络灾情新数据 网络灾情新数据 1 网络灾情新数据 2 - - 网络灾情新数据 n 网络灾情数据的量化表达 建立评估对象损失的识别框架 灾 糊模 情词数量据 量化 确定每条灾情数据所对 应的可能倒塌比例的 BPA 例 倒 基于融合后的 BPA 折扣 动态信息更新 动态更新 最新的融合结果 确定评估结果 当前阶段融合结果 表达模糊 语义冲突 动态更新 冲灾 融合 基于 BPA 重分配 模型的 BPA 修正 网 络 灾 情 数 据 融 合 框

面向业务 面向客户 材料 商城 订单 收发货 供应商 分 类管理、 评估管 理 —— ↓ 合约规划、合同 管理、超级清单 管理、成本动态 管理、成本结算 设计前提、设计 费用、设计日志、 设计成果管理 总账 费用 收付款 固定资 产 智慧建造解决方案 四、技术样本介绍 CONTENTS 目录 ICP 设计 采筑 运维平台 VBIM 平台 业务功能 ICP 工程 匠心 系统 ICP 成本 ICP 采购 服务家 评估 BIM 智慧建造解决方案 规划设计 生产运输 v 施工建造 v 竣工交付 v 运营维护 BIM 算量工具 GIS 地理信息系统 大数据 分析平 台 管理更高效 数据从模型文件中抽离，集 中进行存储、叠加、流转、 共享，数据管理更高效，能 发挥更大的价值 数据价值挖掘 积累设计问题数据、处理流 程数据，可进一步用于设计 审查和供应商评估等工作 与软件解绑 ! 数据通过接口与模型对应 数据从模型抽离 模型线 业务赋能 深化设计 模型 设计模型 运维模型 降低模型使用难度 普通的手机、笔记本、平板 都可以轻松打开和浏览大体

3 战略 评价标准的意义 标准 体系 工具 方法 途径 智能制造评价体系 智能制造是复杂的系统工程 评估现状 明确目标 分步实施 了解差距 制定规划 效果评价 新起点 4 起点 评价标准的价值 掌握企业的智能制造水平；培 育智能制造重点项目；树立智 能制造试点示范标杆；辅助政 策分析决策。 评估智能制造基础，识别差距；明确 发展目标；制定实施路径：对项目建 设效果进行。 掌握企业实际情况；梳理项目需 求；明确实施范围；统一技术实 现的路径和方法。 标准体系、结构、技 术和规范 成熟度模型、评价要 素和方法 业务、流程和应用场 景 《智能制造能力成熟度模型白皮书 1.0 》 《智能制造能力成熟度模型》（国标立项） 《智能制造能力成熟度评估方法》（国标立项） 《国家智能制造标准体系建设指南（ 2015 年版） 》 《国家智能制造标准体系建设指南（ 2025 版）》

..........................................................................................36 4. 风险评估与管理................................................................................................ ....................................................................................162 10.3 项目监控与评估................................................................................................... 大模型的应用为行业带来了全新的 解决方案。通过 AI 大模型，保险公司能够更精准地评估风险、优 化客户体验、提升运营效率，并在竞争激烈的市场中占据先机。本 方案旨在探讨 AI 大模型在保险行业中的具体应用场景，为实现业 务数字化转型提供切实可行的实施路径。 在保险行业中，AI 大模型的核心价值体现在以下几个方面：首 先，在风险评估与定价方面，AI 大模型能够通过海量数据的分析与 建模，提升精算的准

1 数据驱动决策.............................................................................36 2.3.2 教学效果评估.............................................................................38 3. 系统设计........... 68 4.2.2 在线作业与测验.........................................................................70 4.3 学习评估.............................................................................................72 4.3 .....................................................................................91 5.3.1 学习效果评估.............................................................................93 5.3.2 教学策略优化......

AI处理大量信息，生成新内容，并通过预测分析辅助决策。在 教育领域，AI已将传统的教师-学生关系转变为教师-AI-学生的 动态关系。 作为全球参考，该工具指导国家人工智能能力框架的发展，影响教 师培训项目，并帮助设计评估标准。它还提供了教师构建人工智能 知识、应用伦理原则和支持其职业发展的策略。 教学方法，以及专业学习中的AI应用。这些能力被划分为三个进 阶层次：获取、深化和创造。 The AI能力框架针对这一缺口，通过定义教师在AI时 . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.4 设计和简化人工智能能力培训和支持计划 . . . . . . . . . 48 5.5 开发基于上下文 的绩效评估工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 方框 2 ： 《大韩民国人工智能国家战略》.............................. 方框 4 ： 针对教师的人工智能培训和支持计划的示例 48 表 5. 基于 AI CFT 设计评估工具的实例 50 框列表 12 首字母缩略词和缩写列表 教师的 AI 能力框架 - 首字母缩略词和缩写列表

.....................................................................................64 5.1.1 现有模型评估................................................................................................... .......................................................................................136 10. 测试与评估................................................................................................... .........................................................................................145 10.2 评估指标.................................................................................................

• 知识体系缺失构建 • 面子工程多 • 预警算法 &机制不完善 • 数据保鲜机制欠缺 • 缺少监管的支撑手段 • 现场救援手段缺乏 • 总结评估机制不健全 • 平时不启用 • 监测网络复杂 • 缺少数据保鲜的机制 • 前后端指挥调度弱 • 实用情景应用缺少 • 战时用不起 急需构建 AI+ 高点实景监控 视频会商 城市云 一体机 坐席 高点 • • • — 产品解决方案 建设内容 建设背景 报告主题 总结评估 信息发布 案例推演 建设内容归纳 02 预防 准备 03 监测 告警 04 响应 救援 05 总结 评估 01 融合 AI + 通信 音频视频数据一体化 应急指挥体系管理 应急保障 结构化预案 指挥演练 AI 预警 值班值守 综合分析研判 协同会商 应急大模型 指挥调度 AI 辅助决策 专题研判 业务应用移动化 融合通信 预防准备 监测告警 响应救援 总结评估 部门数据融合 消防 安监局 应急办 地震局 三防办 国土局 转隶部门 智慧 AI+ 应急大模型 AI+ 风险监测预警 应急指挥联动 联动委办局 公安交通 水利气象 自然资源 视频数据 监测数据 业务数据 视频数据 监测数据