品生产专用设备制造、头豹分类/制造业/专用设备制造业/印 刷、制药、日化及日用品生产专用设备制造/其他日用品生产 专用设备制造 Copyright © 2025 头豹 2 智慧养老设备：智能化、个性化引领养老设备产业新风向 头豹词条报 告系列 尚美含 · 共创作者 2025-07-29 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 制造业/印刷、制药、日化及日用品生产专用设备制造 制造业/其他日用品生产专用设备制造 ，伴随2017年相关行动计划出台，政策引导下向管理软件与智能硬件转变，应用场景拓 展，推动产业与信息技术融合；高速发展期（2021年至今），在系列政策支持下，人工智能等技术广泛应用，产品服务更智能个性化，市场规模 快速扩大，为应对老龄化提供科技支撑。 适老化改造智能设备 行业特征 行业特征 1 2 3 发展历程 萌芽期 2007-01-01~2017-01-01 2007年上海市政府 不断涌现，如智能监测设备、陪伴机器人等，投融资领域活跃， 多家智慧养老服务平台完成融资，市场规模快速扩大。 技术创新驱动明显，人工智能等先进技术广泛应用于养老设备和服务中，产品和服务更加智能化、个性化。产业生态逐渐完善，形成 了包括设备制造商、服务提供商、技术研发企业等在内的完整产业链，智慧居家、智慧社区、智慧养老机构相互融合，实现多信息多 领域资源的有效对接。 产业链分析 智慧养老设备产业链的发展现状

理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有 的教育框架，教师作为教学主体的功能性与人文性价值如何取舍？师-生-机三位一体的教育形态意 义几何？以知识传递和测评为核心的教育内容该如何升级？大规模的个性化教学是否真的有可能实 现？AI与人类是否会在社会和教育资源上展开竞争？这些重大问题，因AIGC的到来，再一次冲击了 现有的教育体系。 在微观层面上，教育的各场景和环节，都因AIGC技术的应用而有所助益，如教师侧的备课规划、作 应的，便是分专业的学科式架构、分级分班的规模化教学。AIGC技术应用下，大规模的通用数据与教育各学科的垂类数据并存，通识 教育和专业教育所需的内容均可满足。同时，AIGC资源不像教师资源具有时空上的独占性，有望实现大规模的个性化教学。值得一提的 是，在交互方式上，口语面授是主流的、学生习以为常的教学交互方式，而AIGC技术的独特之处也在于多轮自然语言交互能力，有来有 回的问答式相比于知识的单向灌输，更接近孔子《论语》的对 交互自然化 交互方式 按照合理的师生比例、不同阶段学生 的学习进度，进行分级、分班教学， 解决师生资源矛盾 分班、分级教学 大规模的因材施教，更高效地解决师 生资源矛盾，有望做到真正的个性化 教学 一对一教学 效益规模化 师资配置 现代教育的特征与AIGC技术吻合 现代教育的突出特征 AIGC的技术吻合 11 ©2024.2 iResearch Inc.

键驱动力。Z世代（1995-2009年出生）作为数字化原生代，习惯于通 过互联网获取信息并表达个性。他们强调个性化、社会责任感和环保 意识，注重品牌文化、情感价值及购物体验的互动和社交。这一代消 费者偏爱能传递价值观和情感故事的品牌，并倾向通过数字化渠道完 成消费决策。 珠宝行业正在重新定义自身定位，传统的奢华与高价象征正逐步转变 为个性化自我表达的载体。Z世代不仅关注珠宝的材质与价格，更注重 品牌背后的文 展现个人风格与生活 态度的方式。为了迎合这一变化，全球珠宝品牌加速数字化转型。例 如，某珠宝品牌通过电商平台、社交媒体互动和数据驱动的个性化推 荐，成功吸引了大量年轻消费者，并建立了强大的品牌影响力。 未来，Z世代的消费行为将深刻影响珠宝市场的发展。个性化定制、环 保和可持续发展已成为核心议题。如何通过数字化升级和创新营销策 略，更高效地满足这一群体的需求，将是珠宝品牌的关键挑战。本白 “新宠”。 这与Z世代的消费趋势密切相关，他们更愿意追求个性化和多元化的珠宝选择，而非传统 意义上的高端奢侈品。同时，线上平台的快速发展也为珠宝品牌提供了更多展示和销售 的机会。 6 珠宝行业的新机遇 随着全球技术的革新，珠宝行业面临着以下新的技术及机遇： · 技术赋能消费体验：虚拟试戴技术（AR / VR）、AI驱动的个性化推荐和区块链技术， 正在重塑消费者的购物体验。 · 年

能化转型的强大驱动力。 随着技术的不断进步，消费者对汽车的期望已远远超越了简单的交通工具 范畴，转而追求更加安全、高效、舒适且个性化的出行体验。在此背景下，人 工智能技术在汽车领域的广泛应用已成为必然趋势。从智能驾驶技术的逐步成 熟，到智能座舱和智能客服提供的个性化服务，再到车企内部各生产经营环节 的持续优化，AI 的应用场景在汽车行业不断拓展与深化，为汽车赋予了超越传 统的功能与价值。 海量数据，企业能够预测市场和客户 需求、生产线智能预测与维护、车辆实时监控和诊断等，并提供更加个性化的客户服务体验。 而云计算平台则为海量数据的存储及实时处理提供了强大支持。借助云服务，车企能够轻松处理来自全 球各地的用户反馈和行驶记录，并利用这些数据优化产品设计和服务流程，从而为用户提供更加个性化的服务， 如智能导航、远程维护等。更重要的是，云端计算能力使得复杂的 AI 模型算法训练成为可能，加速了新功能 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，提供更加个性化、智能化的产品。智能驾驶是汽车具身智 能的核心体现之一，通过集成先进的传感器（如激光雷达、摄像头等）和高性能计算平台，汽车可以实时感知 周围环境，并作出相应的辅助决策，这种智能化的驾驶体验提升

DeepSeek教育应用的立体图景。本讲座内容比较多，分为上中下三部分课件，学习和讨论三天时间： n 第一天：DeepSeek技术重塑教育。 n 第二天：教-DeepSeek贯通教学流程。学-DeepSeek实现个性化学习。 n 第三天：研-DeepSeek赋能学术科研。管-DeepSeek提效学校管理。 三、在技术学习的道路上，优质学习资源至关重要。推荐大家参考《人工智能通识教程（微课版）》这本系统全面的入门教 ”（小模型），让“学生” 变成“学霸”。 正式定义：模型蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型） 的技术。 模型蒸馏的原理 教师模型的训练：先训练一个性能强大但计算成本高的教师模型。 生成软标签：教师模型对数据进行预测，得到每个样本的概率分布，这些就是软标签。 训练学生模型：用软标签和硬标签共同训练学生模型。 优化与调整：通过调整超参数，优化学生模型的性能。 DeepSeek的教育应用 02 DeepSeek对教育行业的影响 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第40页 人工智能对教育的直接影响 从工作 到工具 外部驱动力 AI作为教育工具 个性化学习系统 教学方法变革 更丰富的教学资源 内部驱动力 人才需求的变化 产业结构的变化（无人化） 工作流重塑 新的AI技能需求 老旧技能的更替 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）

报告从技术、社会与教育三个维度深入审视机遇与挑战：在技术层面，算力、数据与算法的突破孕育创新红利， 但面临安全、伦理、偏差与治理等现实约束；在社会层面，发展契机与潜在风险并存；在教育层面，知识去中 心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导向与能力结构。基于深入分析，报告提出推动高等教育走向 智能、高效、开放、可持续发展的总体目标，涵盖升级智慧教育环境建设、创新人才培养模式、促进跨学科和 人机协同科研 协同优化为抓手，支撑模型从训练、推理、部署、协同到应用增强的全链路落地。 面向教育新范式，报告深入分析教育大模型赋能高等教育创新发展的具体路径，总结了九个重构方向：提供精 准适需的教育内容、实现个性灵活的教学方式、支持沉浸互动的学习体验、重塑教育主体的角色与能力、助力 数据驱动的教育评价、推动智能高效的教育治理、构建安全可信的伦理治理体系、配置优质均衡的教育资源、 强化智能协同的科研创新。 大模型的高算效和高能效。 应用层面，报告系统归纳教学、管理、科研与社会服务等主要应用场景，汇聚典型案例包括 DeepSeek 助力数 字化实训、大模型赋能智慧教室、人工智能数智化学习新模式、师范生实践教学能力提升、在线个性化学习、 全栈人工智能科研创新等，验证了智能导学、人工智能助教、智慧教室、数字化实训与科研助手等应用的实践 成效，充分展现了教育大模型在提升教学质量、优化学习体验、促进科研创新等方面的显著价值。

son医疗助手是一个著名的专家系统案 例，该系统通过学习大量的医疗文献和病例数据，能够辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定。在实际应用中，Watson已经成功辅助医生诊断出了多种复杂疾病，并 提供了个性化的治疗建议。 （2）机器学习 20世纪80至90年代，随着统计学习和神经网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主流技术，使机器能够从数据中自动学习并改进其性能。典型应用场景有“图像 识别与 这些智能助手能够理解并回答用户的问题，执行各种任务，如设置闹钟、查询天 气、播放音乐等；通过分析用户的观影历史和偏好，Netflix能够为用户提供个性 化的电影和电视剧推荐，亚马逊也利用机器学习算法为用户提供个性化的商品推 荐；Knewton等教育技术公司使用机器学习来个性化设计学生的学习路径，通过分 析学生的学习数据和表现，其系统能够提供定制化的学习资源和反馈。 （3）深度学习革命 21世纪10年代至 必会影响教 育领域。如图1-3所示，人工智能可以提供精准与个性化的学习支持。 图1-3 人工智能提供精准与个性化的学习支持 在教育领域，AI和AIGC为个性化教育提供了可能。通过对学生的学习数据进行分析 和挖掘，教师可以更加精准地了解每个学生的学习需求和学习进度，AI可以提供定 制化的学习资源和路径、实时的学习支持和反馈，从而提供个性化的教学辅导，使 学习变得更加高效和便捷，实现真正的因材施教。AIGC技术可以创建虚拟的教师和

这些压力源于不断提升的期望、金融科技颠覆者相继涌现，以及全球监管格局的持续变化，企业正专注 于使其运营实现转型，以继续保持竞争力。 对于部分企业而言，这方面的努力包括测试生成式 AI，以为成千上万客户提供 � 对 � 的大规模个性化服务。与此同时， 在经济方面的考量也推动着企业谋求更精益的运营和更高的流程效率，这两方面对于充分利用 AI 而言至关重要。本报 告探讨了行业领导者如何以不同于其他企业的方式应对这些挑战，揭示了可指导其他金融服务公司在转型工作中可以 核心要点 企业需构建数字为先的运营模式，以获得敏捷性、提升效率， 并具备大规模提供个性化体验的能力 个性化与精益运营 驱动转型 众多企业都渴望摆脱其旧有的成本模式与流 程的束缚。在这个数字化的时代，个性化客户 体验被视为关键差异化因素。 ��% 的企业表示，提高运营效率是其转型的核心驱 动力 ��% 的企业表示，改善客户体验是其转型的核心驱 可以减少 人工任务，并增强准确性和敏捷性。 个性化的产品和体验 在选择面日益丰富的市场中，仅提供服务是远 远不够的 — 各企业必须能大规模提供顺畅、 个性化的体验。 转型工作能够利用数据和技术，从而提供定制 化的财务建议、实时交易洞察和顺畅的数字体 验。借助移动应用、聊天机器人和自助服务平台 增强客户参与度，企业能够满足客户对全天候 访问和个性化的日益增长的需求。 此图表显示了将具体目标评

据驱动支持实现业务动态柔性响应的模型。 3. 5 知识模型 knowledgemodel 基于多元异构动态数据,对相关业务对象的运行规律等进行动态归纳、演绎及其知识化、数字化、模 型化,可基于知识驱动支持实现业务个性化按需柔性运行和一体化敏捷响应的模型。 注:知识是对信息进一步提炼和加工形成的关于客体对象原理、规律、机理等的形式化表达。 3. 6 智能模型 intelligentmodel 基于多元异构数据 沿资源链、价值链或产品链(资产链)实现业务的全面个性化按需响应、按 需协同、按需优化的一类企业。 3. 17 智能企业 intelligententerprise 基于相关智能模型(3. 6),沿资源链、价值链或产品链(资产链)实现业务全面智能自主运行、自主协 作和自学习优化/进化的一类企业。 3. 18 数字平台 digitalplatform 基于相关数字模型(3. 4),实现网络化协同、服务化延伸、个性化定制等平台化社会化业务动态响 knowledgeplatform 基于相关知识模型(3. 4),实现网络化协同、服务化延伸、个性化定制等平台化社会化业务个性化按 需响应、按需协同、按需优化的一类供应链/产业链网络平台。 3. 20 智能平台 intelligentplatform 基于相关智能模型(3. 6),实现网络化协同、服务化延伸、个性化定制等平台化社会化业务智能自主 运行、自主协作和自学习优化/进化的一类供应链/产业链网络平台。

二进制大爆炸 02 品牌新门面 03 大模型进入实体 04 人机学习循环 概要 AI自主宣言 可能无限，信任惟先 09-21 04-08 22-33 34-46 47-58 在界面趋同中赋予AI个性 人与AI互学共进，双向赋能 推动技术系统的根本性变革 基础大模型重塑机器人 技术展望 2025 | AI 自主宣言 4 概要 AI 自主宣言： 可能无限，信任惟先 AI 的泛化和普及正在开启技术 领域人才和决策专家组成的专门团队（或是 AI 运维 团队），不断进行测试、评估，确保系统具备准确性、 可预测性、一致性和可解释性，以构建对系统的信任。 这是一个全新的领域，每个企业都需要根据自身情况 制定个性化的信任管理策略。但整体而言，一切的交 汇点，都在于夯实企业对系统与数据、AI 以及人的信 任。 首先，企业需要加强其数字系统的网络安全和信 任。值得庆幸的是，对于系统与数据而言，企业并不 提问和创新规划来明确方向：当许多初级工作都可以 由 AI 完成时，职业发展路径会是什么样子？对于那 些利用 AI 简化工作的员工，如何为其建立职业保障？ 如果“一线”支持工作由智能体接手，如何保留个性 化的用户互动？企业应致力于推动人与 AI 的共生关 系，实现共同成长与进步。正如教育者与学生、导师 与门徒之间的互惠关系一样，人与 AI 的合作也应建 立在互信与共赢的基础上，为未来的智能化社会奠定