期待保险行业 数据 + AI开启经验规 模化复制时代 19 December 2023 数据 + AI开启经验规模化复制时代 目录 焦点透视：AI狂潮中的大变革 • AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 • 可能问题头脑风暴 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问 题都有哪些 • 定义核心问题 • 洞见问题本质 洞察问题，探寻本源 • 找到本质解 • 制定解决方案 设定锚点，行动实践 Agents支持平台，结合第4代人工智能 模型与专业语料库以实现业务创新。AI Agents有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力 和商业价值。随着平台的发展，新的AI Agents涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持 续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业 面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 • 保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对 行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营 模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技 术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。 • 保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提

器智能已达到前 所未有的成熟水平。与过去试图模拟人类智能不同，现在的机器被赋予了专业智能，能够在信息 物理系统中胜任复杂的生产任务；二是在产业应用层面，领军企业正重新定义“试点”的范围。为 了推动规模化应用，这些企业不再局限于单个用例，而是将视野拓展到整个生产网络，通过全面 布局推动转型升级。 围绕该话题，我们拟发布系列文章（共三篇），将立足于全球制造业的发展实际，深入探讨领军 制造商对AI的战 系列文章的开篇，本文将重点诠释为何AI的成熟标志着4IR拐点的到来，解码领先制造商如何利用 AI重塑竞争优势，并列举制造商在行业竞争日益激烈的当下，需要考虑的三种战略对策——创 新、加速以及追赶。后续两篇文章将分别聚焦AI对制造业的规模化影响，以及推动AI应用所需的 基本能力。 新技术采用的S曲线 通过对历史上多次工业革命的回顾与分析，我们不难发现，它们的发展轨迹均呈现出一种S型的 曲线特征。一阶段是“学习曲线”，往往历时较长， 员工 等多个来源，生成和收集海量数据。数据是灯塔企业领跑行业的重要原因之一。他们领先一步， 更早地投资建立了数据基础设施，虽然在早期承担了一定的风险，但在后期成功释放了AI的潜 力。 走出规模化的低谷 从灯塔企业身上我们不难看出，AI拥有的新用例不计其数，有望带来难以想象的绩效提升。 用例启迪能力，能力引领规模。2018年，前沿用例的具体表现还是高级分析和自动驾驶汽车的本 地化应用、高

本报告聚焦“十五五”（2026—2030 年）关键窗口期，立足低空经济由“点状示范”向“网络 化、规模化、常态化”跃迁的中观治理议题。不同于市面上强调技术路线或单一应用的研究，本报告以 规则先行—协同共治—稳步扩容为主线，将国家顶层设计与地方差异化实践贯通，围绕“规则从何而 来、如何落地可执行、谁来协同治理、怎样形成规模化供给”四个核心问题展开系统分析。在审视欧洲 U-Space 强调市场化服务和美国 UTM . 2 1.2 核心矛盾：释放经济潜力与保障绝对安全的平衡博弈 ....................................................... 3 1.3 规模化发展的前提：规则是产业腾飞的唯一跑道 .............................................................. 4 1.4 本报告研究范畴、核心问题与分析框架 是与中央经济工作会议等顶层设计紧密衔接的“阶段性平衡”，其底层 逻辑为“安全边界前置、产业扩容后置”，即治理能力的提升速度决定 空域开放的广度与深度。 ⚫ 核心论点：与地面经济不同，低空经济规模化发展的前提是一套清晰、 完备、高效的天空规则。天空不是可以随意驰骋的旷野，而是需要被精 确管理的公共资源。本报告的研究将围绕规则这一核心展开，探究其如 何从顶层法规、运行规章到技术标准，共同构筑产业腾飞的唯一跑道。

近年来，人形机器人正以超出预期的速度渗透到人类生产与生活的核 心场景中，这一进程的加速得益于两大关键驱动力：其一为人工智能、物 联网等底层技术的跨越式突破；其二是硬件成本下降与算法效率提升所 带来的规模化应用可行性。从技术视角看，深度学习框架的演进显著强 化了多模态数据的实时处理能力，例如基于Transformer架构的模型使 机器人能够同步解析视觉、语音与环境反馈信息，从而在动态场景中实 现 一是技术突破驱动场景扩展，多模态大模型与持续学习技术的融合 将提升机器人在复杂家庭环境中的适应能力，推动从清洁、搬运的单一 任务向健康管理、教育陪伴的综合服务升级。二是成本下降与规模化应用， 随着供应链成熟和量产技术突破，家庭机器人价格有望大幅降低，加速C 端普及。三是生态协同与跨界融合，家庭服务机器人将进一步融入智能 家居、医疗健康等生态，形成“硬件+服务+数据”的全链条价值网络。 互规范，借助标准化框架降低跨平台协作成本，推动行业厂商数据集的通用 共享，推动形成覆盖技术研发、生产制造、运维服务全流程的国际协作网络。 二是扶持上游零部件厂商，聚焦底层硬件技术攻关与泛化规模化应用。 建立跨国合作机制，支持引导人形机器人上游零部件厂商泛化发展，先“生 存活下来”，确保稳定可靠的部件交付能力，与人形机器人整机厂有效协同。 在芯片领域，场景定义硬件能力，重点突破异构计算架构的能效比瓶颈，通

年中国服务机器人产业规模将增长至 1413.8 亿元。  特种机器人将从试点示范阶段转入规模化应用阶段。近年来 中国特种机器人作业边界不断扩展，被更多用户单位熟知和 认可，2023 年中国特种机器人产业规模为 94.4 亿元。“十五 五”时期，中国特种机器人将向硬件载体模块化、控制算法 智能化方向发展，并从试点示范阶段转入规模化应用阶段， 3 预计到 2025 年中国特种机器人产业规模将增长至 成一种去中心化、自组织、群策群力的统一行动的能力，该技术 的发展将使机器人能够进一步深入复杂多变的场景，执行应急救 7 援、野外勘探等任务。 仿生机器人已成为创新焦点，“十五五”时期有望规模化应 用。中国仿生机器人与欧美国家相比起步较晚，长期处于“跟跑” 状态。近年来，中国在该领域的研发投入持续加大，涌现出一批 创新实力突出的高校院所和新型研发机构，取得了一批高质量论 文和专利等 文和专利等创新成果。“十五五”时期，随着整机性能不断突破、 智能化水平持续提升，仿生机器人将充分发挥其环境适应力强、 执行任务通用性突出等优势，有望在应急救援、抢险救灾、资源 勘探、航空航天等领域规模化应用。特别值得一提的是，人形机 器人有望进入工厂和家庭环境，承担起更多的工作角色，这无疑 是行业发展中的一大亮点。 机器人灵巧手将替代部分传统末端执行器，“十五五”时期 有望推广应用。当前机器人装配的夹爪、吸盘、焊枪等末端执行

化AI（agentic AI）这类新兴系统而言，这一点尤为 关键，因为它们并非简单遵循固定指令，而是需要 统筹协调复杂的任务流程。 其二，简化流程。那些善于精简运营、标准化 流程的企业，将能更快地规模化应用技术，更迅 速地适应变革，并加速AI的学习周期。在当今的市 场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。 我们对全球1000名企业高管的调研进一步 印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明， 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 成果。近四成（39%）受访企业表示， 得益于更优的再利用、再循环和资 源效率，自主化运营将显著推动供 应链的循环性。 实现自主智能供应链 7 1. 构建坚实且安全的数据基础 2. 投资关键AI技术，加速规模化 战略布局 3. 重构人与技术的协作模式 图1 企业应对中断的反应时间与恢复时间 敏捷性 4天 11天 从中断或变更中 恢复的时间： - 60% 应对中断的 反应时间： - 62%

。在技术方面。当 前，数字创新企业面临的核心挑战已从“试点困境”转向“规模 瓶颈”——成功试点难以转化为可持续的规模化应用。灯塔工厂 通过本地化投入（优化流程、培养能力、按需部署场景），并整 合可复用的资产组合，打破知识共享壁垒，以通用化模式推广经 验，实现跨网络的规模化效应。 在人才方面。灯塔工厂的转型方法深深植根于“人”这一要 素：针对一线人才管理的五个优先领域，即安全防护、技能发展、 百分点 三、坚持数字化转型的心态 在不断变化的技术环境中竞争，需要一种专注于赋能转型一 线人员的思维模式和投资策略。 灯塔工厂摒弃盲目技术堆砌，以 2:3:5 的比例分配技术、流 程优化与规模化投入（普通企业仅 1-2 倍）。其核心策略为：预 防流程债务、夯实人/流程/技术能力、资产化推广（如模块化工 具）、本地化适配方案，确保技术实效落地（见图 4）。 - 9 - 图 4：灯塔工厂实施和保持大规模影响的方法 如何为一线人员提供推动数字化变 革的工具？ - 设计以人为本的流程 - 投资一线 - 制定推广计划以巩固数字化成果 通过资产化实现规模化 在整个网络范围内推广解决方案需 要什么？ - 部署可组合资产（模块化、可重复 使用的组件，以实现可扩展性） - 为员工提供低代码或无代码工具 采用 规模化推广 创新能力 内部技术路线图 “流程债务” 对于灯塔工厂而言 ，应用案例与可持续投资的区别在于一份明确界定优先事项的内部技术路线图

力，让智能机器人能理解人类 语言指令，实现流畅对话。在 物流、医疗等复杂场景，大模 型可整合多方面信息，辅助智 能机器人完成复杂任务。 4 激光雷达 激光雷达随着在智能驾驶系统 中的规模化落地，已大幅降价。 据国联证券测算，2024年用于 ADAS系统的激光雷达均价，将 同比下跌15.56%至3800元。 3D视觉相机 六维力传感器 六维力传感器的生产涉及高精 度的制造工艺和复杂的装配流 细的运动控制系统也称为研究的主要方向。 大模型 人形机器人的保有量仍有待提升，未形成规模化使用导致人形机器人在多样化应用 场景的训练经验与数据积累有限。人形机器人结合数字孪生场景，可实现在不同地 形和环境中进行不同环境的数据采集。目前，数字孪生模型的精细度、准确度与感 知数据的准确性等有待提高。 数字孪生 大模型 群体智能是实现人形机器人在工业、商业服务等重要场景规模化应用的关键。目前, 软件架构的优化是推动群体智能发展的 止对人无意或恶意产生影响等。 在安全层面，人形机器人面临功能安全、网络安全、 个人信息安全、数据安全、国家安全等诸多安全问题。 为应对这些问题，应首先加强技术研发，确保机器人 的可靠性和安全性。在研发验证到规模化落地的阶段 内逐渐完善法律法规，明确人形机器人的权利与义务 边界，同时开展伦理教育，引导公众正确看待人机关 系，推动人形机器人在符合人类价值观的前提下健康、 可持续发展。 目前人形机器人行业仍面临大规模商业化难题。受技术发

发展概况：随着消费市场需求的快速变化，实体商业正经历深刻的变革。传统模式下的选址、营销、运营等环 节面临诸多痛点，而数字化技术的渗透正在重塑行业格局与增长逻辑。  发展路径：实体商业的数字化转型，是一个从单店模型到规模化扩张的系统工程。涵盖了品牌选址、租铺开店、 经营扩张等全流程的数字化服务，在此基础上，品牌商户可以实现全链条优化。  优秀实践：作为商管领域的引领者，珠海万达商管以其深厚的行业经验和广泛的资源整合能力，打造了覆盖全 构和提升服务体验为核心，结 合数字化工具提升经营效率 经营特点： 在经济发达区域率先布 局，通过开设中小型门 店灵活调整选址策略 发展诉求： 注重数据化精准选址，通过线 上流量赋能线下门店，逐步形 成全国化、规模化连锁 经营特点： 以中小规模形态为主， 选址集中在年轻消费群 体聚集的高流量商圈 发展诉求： 通过快闪店、主题推广活动提 升品牌热度加速扩张，同时加 码线上商城，实现多渠道获客 美容美发 精品超市  租铺开店 数字化赋能品牌全国落位，减少租铺信息差，利用高效 协同工具提升开店速度，降低成本，实现快速布局。  经营扩张 通过智能化和标准化管理工具，推动经营流程优化，支 持品牌从单店模式向规模化扩张发展。 运营数字化 品牌 选址 经营 扩张 租铺 开店 服务生态化 内外 协同 生态 扩张 数据资产化 数据 采集 监测 分析 实体商业品牌 数字化转型 18 ©2025

二、不同技术路径呈现出多样发展态势 智算中心液冷散热系统主要有三种形式，分别为：冷板式液冷系 统、浸没式液冷系统和喷淋式液冷系统。从工程应用进展来看，冷板 式液冷系统与浸没式液冷系统均已实现规模化部署，呈现良好发展态 势。喷淋式液冷系统受限于喷嘴结构设计等硬件因素，以及冷却液射 流或喷雾在温度均匀性和传热特性等微观层面的局限，实际工程实践 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 导热金属构成的封闭腔体，服务器芯片等发热元件通过导热界面材料 与冷板贴合，热量经导热界面材料传递到冷板上，并通过冷板内部冷 却液循环带走热量。系统的各部分组件多由常规材料制成，生产工艺 较为成熟，利于工程实施与规模化应用。此外，IT 设备与冷却液工 质采用间接接触方式，不必过多考虑服务器设备材料与冷却液的兼容 性问题，进一步降低了系统应用门槛。 来源：中国信息通信研究院 图 1 冷板式液冷系统原理图 报告》等多项研究成果，积极推进《冷板式液冷手插快接头测试方法》 的编制工作，持续推动解耦交付模式的发展，旨在通过统一接头接口 与技术标准，实现多厂商产品的互换适配，为行业构建有序的竞争环 境、推动液冷技术的规模化应用奠定坚实基础。 4.冷量分配单元 （1）领域全景 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 14 来源：中国信息通信研究院 图 8 冷量分配单元（CDU）领域 （2）发展态势