价值驱动，AI创新，开启高阶自智网络新篇章 目录 摘要 1 智能化时代洞察 2 2.1 趋势1 数字人直播、元宇宙等新业务蓬勃发展，带来变现新商机 8 2.3 趋势3 智算规模增长，算网深入融合，业界持续提升资源利用率 10 2.4 趋势4 大模型赋能运营商数智化转型，加速高阶自智 11 2.5 趋势5 数字孪生加速网络智能化演进，实现以虚映实，以虚控实 14 3.1 迈向高阶自智的整体思路 19 3.2 选择高阶自智网络L4价值场景

比亚迪：智驾平权加速，边际变化可期 3.智能驾驶产业链 3.1 车端：电子电气架构向中央计算迈进 3.2 感知层 3.2.1 传感器数量减配、性能提升 3.2.2 激光雷达市场快速增长，格局集中 3.2.3 高阶智驾需要激光雷达提供安全冗余 3.2.4 前视摄像头市场分散 3.2.5 从全量感知到按需感知的算法演进 3.3 决策层 3.3.1 域控制器构成 3.3.2 智驾域控市场逐渐走向合作定制化 3 为事故责任认定及原因分 析提供技术支撑。 资料来源：中国政府网，国元证券研究所 近年来，工信部等部门陆续颁布多项智联网汽车相关政策，助推智能驾驶从“小范围测试验证”加速迈入“规模化落地”，加快高阶 智能驾驶的普及应用和商业化进程。随着智能网联汽车技术快速迭代和辅助驾驶的大规模应用，“车路云一体化”正处于转入规模化 应用的关键时期，建成将具有巨大潜在价值：一方面，当车辆大规模接入车路云网络后， 资料来源：焉知人形机器人，国元证券研究所 车企抢滩DeepSeek，AI行业与智能驾驶共振 14 以Deepseek为代表的AI技术进步助推自 动驾驶行业告别硬件堆叠、算力比拼， 一场以AI融合为核心的高阶智能驾驶和 智能座舱新竞赛即将展开。以往在大模 型竞赛中，通常是围绕“数据、算法、 算力”三要素中的算力进行突破，企业 通过不断堆高算力水平来实现大模型训 练和推理的加速。而DeepSeek的出现则

自动驾驶系统 (机器) 价值体现 导航功能本身 (相对价值有限) 赋能智驾功能实现与体验提升，亦可作训练数据源 车辆系统融合 主要用于基础导航显示与座舱交互 与感知、规划、控制系统深度耦合，支撑高阶功能 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved 考虑曲率/坡度/可通行性），在高阶自动驾驶中始终是地图的核心能力。 决策支撑 (规 则/拓扑) ★ ★★ ★★★️ ★★★ ★★★️ 核心价值，高阶关键： 提供复杂的交通规则（如潮汐车道、特殊路口通 行）、道路拓扑关系，是实现安全、合规、高效智能驾驶决策的基础，重 要性随级别升高而凸显。 ODD 定义/验 证 N/A ★★ ★★★️ ★★★ ★★★ 高阶功能关键： 地图定义了自动驾驶系统的运行设计域（ODD），并用 化转型，并催生新型商业模式的关键驱动。 9 市场概述 主机厂降本增效的极致追求：驱动地图方案轻量化 降本方向 代表企业 具体实践 预期效果 推出“智驾平权” 比亚迪 将NOA（导航辅助驾驶）等高阶智驾功能下放至10万元 级别车型，打破了智驾功能以往与高价车型绑定的局面 道路覆盖成本降低，可扩展至6.98万元车型 数据轻量化 腾讯地图 轻量化数据服务，模块化工具链支持车企仅调用必要地

安全性。无人驾驶的需求包括传统的覆盖、容量、时延、可靠性、速率、移动性、安全、 成本、功耗等。 5G 边缘计算和切片技术为自动驾驶提供保障 车联网的 12 个基本场景 5G 使能高阶自动驾驶场景，更高效更安全 4 个高阶场景 5G 使能高阶自动驾驶场景，更高效更安全（续） 目录 1. 5G 关键技术介绍 2. 车联网解决方案  车联网概述  车联网需求分析  车联网解决方案  车联网案例

路径计算等 功能，以此提升网络灵活性与可扩展性的设计方案陆续涌现。 2.2 ZRx 相干光技术 2.2.1 技术概述 光电融合网络技术的发展，得益于相干光通信技术的持续突破。 近年来，基于高阶调制（如 QPSK、16QAM、64QAM）、高速 ADC/DAC 芯片、先进 DSP 算法与低功耗封装工艺的进步，使得相干光模块在 速率、距离、集成度和能效方面大幅提升。从最初的 100G CFP 200Gbit/s，DP-16QAM 则可以传输 400Gbit/s， 对应了 400ZR 的标准速率。 (3)PCS-64QAM 64QAM 是 64 进制正交幅度调制的简称，作为 QAM 技术的 高阶形式，它通过同时调制载波的幅度和相位，在一个符号周期内携 带更多比特信息。在 64QAM 中，信号被映射到由 64 个离散 “星 座点” 组成的二维坐标系统（I 路为同相分量，Q 路为正交分量）， 技术可以实现每个符号承载二进制数据量的灵活 调节，例如 PCS-64QAM 的每个符号承载数据可以为 2 到 6 比特。 PCS-64QAM 相比等概率的 64QAM 通常具备更远的传输距离，以降 低容量的代价克服高阶相位调制的传输性能瓶颈。PCS-64QAM 的出 现为单波 1.6T 及未来光网络铺平道路。 3.硬件的封装与集成 （1）CFP 系列：100G/200G 时代的过渡方案 2010 年前后，CFP（Centum

应用系统（低阶） 教务 学工 人事 科研 一卡通 … 低价值、低质量数据层 低价值、高质量数据层 高值数据 挖掘平台 挖掘工具 挖掘模型 挖掘算法 … 高价值、高质量数据层 应用系统（高阶） 智慧校园、大数据时代 服务化、智能化、移动化、泛在化、融合化 统一 门户 基本 校情 掌上 校园 （第一代） 精华科技致力于教育信息化建设 17 年，河南高校数字校园建设项目占有 第五阶段：智能化应用服务阶段 建设任务 大量高阶应用系统的出现，才意味着真正踏入了智慧校园的时代。高值数 据层是实现高阶应用系统的一个必要条件，但是还需要其它的基础。如：无线 网络的密集覆盖、基于 NFC 技术的精确身份识别、各类感知网络的覆盖…这些 系统在带来直接应用价值的同时，也带来了丰富和重要的基础数据。 建设的成效 通过高阶应用系统的使用，减少人工作业与分析，真正的实现了教学、管 分布式挖掘引擎 挖掘模型 挖掘算法 分布式数据高速缓存 挖掘层 图表生成引擎 知识层 高价值数据、信息和知识 展现层 接口层 标准化服务接口 应用系统（高阶） 2. 设计思路 通过统一的数据交换，实现各个业务应用系统之间、业务应用系统与学校 全量数据仓库之间的数据交换，通过统一接入的方式，简化各个业务应用系统、 学校全量数据仓库之间交互的复杂度，实现各个业务应用系统和学校全量数据

至 APP 或网页版 ④电脑版（专业场景必备） 下载安装： 1.访问官网选择 Windows/macOS/Linux 版本 2.解压安装包后按向导完成部署（建议默认路径） 高阶功能： ⚫ API 接入：开发者可调用接口集成至办公系统（需申请密钥） ⚫ 批量处理：同时上传多个文件进行交叉分析（如对比 10 份合同条款） 2.新手必学操作：3 分钟成为熟练用户 安全提示：建议设置“字母+数字+符号”组合密码，定期更换 ②核心功能切换 ③文件交互技巧 支持格式：PDF（需文字可复制）、Word、Excel、图片（JPG/PNG） 高阶用法： ⚫ 文档对比：上传 A/B 两份文件，输入“分析市场策略差异” ⚫ 数据提取：从实验报告 PDF 中自动整理温度数据表格 避坑指南：超过 50 页的长文档建议拆分处理，避免解析超时 架构优化输出”→普通人难以理解 修正：“让不同专家模块共同解决这个问题” 5.过度依赖 错误：直接使用 AI 生成的医学诊断建议 修正：要求“提供相似病例和检查建议，需医生复核” 4.高阶技巧：解锁 AI 的隐藏能力 ①数据直通车 操作流程： 1.粘贴 Excel 销售数据→输入“分析 Q4 各品类销售额占比” 2.追加“生成可视化代码（Pythonmatplotlib）”

应急指挥决策人员 情景 模拟 + 实际的演练 平（处置程序及操作） + 战（战术部署与资源调度） 应急基础知识培训 各种类专项技能培训 协同联动应急处置 【初阶】 【中阶】 【高阶】 海陆空战术一体化应用 【高阶】 3.2 应急能力提升业务架构  应急预案演练现行存在的问题 & 对应急预案演练的新要求 亟待新型的演练形式弥补不足 传统桌面推演 传统实操演练  演练受时间、场地限制 突发干预 事故分析 推演结束 资源调度 作战部署方案制定 应急救援处置 突发干预 推演结束 推演开始 是 否 检验预案 完善资源准备 完善预案 锻炼应急指挥 完善资源准备  高阶应用案例：现场救援方案推演 / 现场处置方案制 定 4.4 专题专项能力：关于应急队伍专业技能水平提升 预案可视化管理 公共宣教服务 大数据 - 应急知 识库 应急救援队伍专业化 技能水平提升服务