• 是数据在业务流程和 IT 系统 上流动的全景视图 • 识别数据的“来龙去脉” • 是定位数据问题的导航 业务视角 IT 视角 概念数据模型 L1 L2 L3 L4 L5 主题域 业务对象 属性 业务域 逻辑数据实体 数据分层结构 数据标准 业务术语 数据标准 对数据资产目录 中业务对象在企 业内的统一定义 对数据资产目录中属性 描述企业内需共同遵守 机会点 基本信息 投标书 客户合同 基本信息 报价单 UPL 报价单头 报价单行 报价单号 金额 Part 编码 数量 L1 业务域 L2 主题域 L3 业务对象 L4 逻辑数据实体 L5 属性 数据范围 数据特征 （细化设 计） 数据管理 基本单元 • 数据资产目录是企业中有价值、可用于分析和应用的数据进行提炼形成的目录体系，通过数据资产目录可以从业务层面 描述企业所拥有的数据资产，并降低理解系统数据的门槛。 数据字段不标准，数据交互失败导致系统故障，影响 业务运营。例如：组织机构、人员信息、装置名称、 实时数据名称，在各个业务领域叫法不一致，这些数 据来源于不同系统，导致数据获取不准确。 数据资产目录 L5 基于数据资产目录 L5 属性，进行特征抽象与整合， 对共性的属性进行标准定义，最终形成数据标准清 单。建议优先对编号类、代码类、度量类、时间类、 描述类数据进行标准定义。 存量系统界面字段定义 通过存量系统界面字段定义，对已梳理的

3.4 L4 集成推广级 实现数智化向核心系统的推广，围绕数智化产品和体验，推动核心系统数智化，以业务、技术协同 为目标，构建系统间连接机制，通过数据治理规模提升系统和运营效率。 5.3.5 L5 系统部署级 组织内部系统实现数智化，全组织数据实现获取与智能化应用，组织效率与敏捷性得到提升，组织 内部高效运作，可以提供数智化优化的产品/服务体验。但未关注数智化的颠覆性潜力。 5.3.6 产品数字化升级能力指标包括现有产品或服务数字化改造升级、产品或服务数字化改造升级的效 果 2 个评估维度。 表 2 产品数字化升级能力发展等级要求 评估维度 问题 能力发展等级要求 L1 L2 L3 L4 L5 L6 现有产品 或服务数 字化改造 升级 是否对现有 产品或服务 进行数字化 改造升级？ 组织未对产品进 行数字化升级改 造 组织考虑并计划 对试点产品进行 数字化升级改造 （1）组织对部分 数字产品孵化能力指标包括数字新业务的规划与孵化、数字新业务的价值2个评估维度。 表 3 数字产品孵化能力发展等级要求 评估维度 问题 能力发展等级要求 L1 L2 L3 L4 L5 L6 数字新业 务的规划 与孵化 是否建立数 字化相关机 制推动新业 务孵化？ （1）数字化理念 未存在于新业务 孵化 （2）组织未建立 创投部门或团队 推动新业务孵化 （1）组织考虑投

2025 年深度行业分析研究报告 目录 C O N T E N T S 英伟达主导现有大脑方案 01 02 03 大脑能力技术路线 4 04 L4及L5具身智能应用展望 05 从人脑看具身大脑 国内外厂商大模型进展 从人脑看 具身大脑 01 Partone 5 人脑结构拆解 01 6 资料来源：浙商证券产业研究院 了解机器人大脑之前我们不妨先了解一下我们人类的 模型在真实环境下的 执行能力。 L4及L5具身 智能应用展望 05e 25 具身机器人智能化分级及能力展望 05 26 资料来源：小鹏汽车官网，浙商证券产业研究院 今年两会上，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏认为机器人可分为五个智能等级：L1级（完全由人控制）、L2级（基础辅助智能）、L3级（具身 智能和训练监督）、L4级（自成长智能）和L5级（完全自主智能）。当前，人形机器人产业正 ，到2026年，具备L3初阶能力的人形机器人将进入适度规模的商业化量产阶段。 结合何小鹏对于机器人分级以及我们对于机器人能力程度的拆解，我们将具身机器人分级进一步细化。 L1 L2 L3 L4 L5 等级分类 完全由人控制 基础辅助智能 具身智能和训练监督 自成长智能 完全自主智能 代表产品 传统机械产品 工业机器人、AGV、扫地机 器人 现有人形机器人 尚未出现 尚未出现 拥有的能力

ERP的实现方式：信息统一平台全覆盖 二、信息化的发展的几个阶段 决策支持系统 BI/BO 销售 生产 质量 采购 ERP 设备 仓储 财务成本 人事 L5 L4 L3 L2 PCS 生产过程控制系统 PLC 可编程控制系统 生产过程执行管理系统 L1 ERP的实现方式：五级架构模式 三、唐钢的信息化 唐 2014年，信息化平台整体改造。 三、唐钢的信息化 决策支持系统 BI/BO 河北钢铁集团ERP 销售 生产 质量 采购 ERP 设备 仓储 财务成本 人事 客 户 供 应 商 L5 L4 L3 L2 客户关系管理 OA 一冷轧MES PCS 生产过程控制系统 专家系统 PLC 可编程控制系统 生产过程执行管理系统 一钢轧MES 中厚板MES 实时数据库系统 L2.5 三、唐钢的信息化 决策支持系统BI/BO 河北钢铁集团ERP 销售 生产 质量 采购 ERP 仓储 客 户 供 应 商 L5 L4 L3 L2 客户关系管理 PCS 生产过程控制系统 专家系统 PLC 可编程控制系统 各 非 钢 生 产 管 理 系 统 L1 物联宝

悄无声息又快速地填满了企业运营的各个环节 静水流 深地改变了企业的运营模式和人们的生活方式。 在今年的调研中, 我们将企业智能化成熟度量表做了刷新, 针对智能体转型 "领先者们" 的衡量标准 也即 L4 和 L5 水平的要求,进一步明确了企业智能 体的布局、探索、应用的水平,希望在 AI 2.0 时期的新要求、高要求,对企业利 用新 AI 技术实现跨越式发展提供一定面向未来的指引。 作为率先布局全栈 AI 企业智能化成熟度模型 企业智能化成熟度模型,可以帮助企业准确诊断自身智能化转型所处的阶段 水平, 以及应当采取的重点策略。本报告中的企业智能化成熟度具体划分延续去 年的划分标准和原则,共分为 L1 至 L5 共五个水平,包括: 尚处于基础信息化建 设,被动单点尝试数字化/智能化尝试的 L1; 局部数字化建设, 信息化基本完成 (开始搭建数据中台) , 探索尝试智能化应用的 L2; 全面投资规划建设公司级 AI 相关技术逐步在企业落地尝试, 智能化转型成熟度模型也在进一步 迭代。随之而来的,我们对成熟度量表也做了刷新, 主要的变化在于, 针对智能 体转型 "领先者们" 的衡量标准 也即 L4 和 L5 水平的要求,进一步明确了企 业智能体的布局、探索、应用的水平, 希望这些新要求、高要求, 能够对企业利 用新 AI 技术实现跨越式发展提供一定面向未来的指引。 更多干货请关注公众号“管理技术化平台”

自动驾驶是空间智能目前规模最⼤、最成熟的应用，已经接近⼈类⽔平， 技术前沿开始从模仿学习转向强化学习，以保持性能增长 10 信息来源：量⼦位智库 描述 L1 阶段 L2 L3 L4 L5 数据支撑 • 极少 • 以视觉为主的⼤量 车辆驾驶数据，附 加激光雷达等其他 传感器数据 • 在驾驶数据的基础 上增加针对尾部场 景的模拟仿真数据 算⼒支撑 • 端侧的低算⼒ECU/ 进步阶段，当前最⼤瓶颈是寻找具有良好扩展性的3D数据表征 描述 14 信息来源：量⼦位智库 L1 • 基础的⽂⽣3D、图⽣3D功 能，纹理和边缘较为粗糙 阶段 L3 L2 L4 L5 数据支撑 • ⽣成的精度达到基础⼯业 级⽔准，可用于产品设计、 3D打印，可以实现动态化 • ⽣成的3D资产可实现可拆 卸、可组合，⽣成精度接 近实物 • 增加⽣成资产的物理性质， 例如材质、质量、摩擦等 具身智能是空间智能未来规模最⼤的应用，可以和物理世界深度交互， 但目前整体成熟度较低，头部玩家即将开始⽣产环境实验 17 信息来源：量⼦位智库 描述 L1 阶段 L2 L3 L4 L5 数据支撑 • 百万小时真机数据 或⼤量仿真数据 • 百万小时真机数据 加⼤量仿真数据 算⼒支撑 • 千卡集群 • 万卡集群 • 在给定场景范围内有基本的⾏ 动能⼒和操作能⼒，但很难产

系统等协同合作，让电脑 在没有人的主动操作下，能够自动安全地操控机动车辆。智能驾驶技术主要包括网络导航、自动驾驶和人工干预三个部分。  自动驾驶共分为六个等级（L0-L5），其中L5是完全自动驾驶，从L0到L5车辆的自动化逐步提高。 图表1：自动驾驶等级划分 资料来源：懂车帝，中邮证券研究所 6 1.1.2 车路云协同  车路协同：车载通信技术（Vehicle-to-Everything， 降低成本：随着自动驾驶的进阶，从L3级向上，要保证系统的安全可靠，在自动驾驶汽车的感知、算力上的投入将大幅度增 长，需要对硬件设备不断进行升级和增加。以车载传感器为例，激光雷达价格昂贵，尤其是用于远距离、大范围探测的L4/L5 级别自动驾驶主雷达。而受限于成本、零部件开发时间以及车端有限的空间，硬件设备不可能无止尽升级和增加。此时，通 过车路协同技术，在道路端的补充对于降低单车成本将起到十分重要的作用。 8 1.2

技术 / 管 理 基于 SAP 的钢铁企业五级管理信息系统总体设计原则 L4 L3 L2 L1 L5 基于 SAP 的钢铁行业信息化总体架构 mySAP 钢铁行业解决方案 三级 三级 三级 集 成 人 工 输 入 集 成 L2 L1 L3 L4 L5 Level 1 Level 3 Level 2 Level 5 Level 4 SAP MES ERP 生产制 造 物料 采购 仓库 销售 成本 质量 设备 资产 财务 人力 ... PSImetals 解决方案 L2 L1 L3 mySAP 钢铁行业解决方案 L4 L5 案例介绍 : 基于 SAP 与 PSI 的钢铁行业信息化总体架构 案例介绍 : 基于 SAP 与 PSI 的钢铁行业信息化总体架构 ThyssenKrupp Stahl SAP

申请信息自动流转消费环节 L3 初级无需报销 档案完全电子化，实现自动归档 L4 中级无需报销 智能理解口语化业务安排 结合历史偏好个性化推荐消费方案，精准评估预算 系统智能转换为结构化数据，自动填写单据 L5 高级无需报销 嵌入式集成消费供应商 员工无需垫资 系统自动判断消费方案合规性 线上聚合消费，同屏比价 线下专属支付账户，自动记录消费流水 系统自动判断消费方案合规性 统一企业全场景消费账户 下一阶段的发展指引，德勤联合合思与千家企业共同实践，对“内控”“申请”“消费”“报销”“对账”“记账”“归档”“分 析”8 个业务关键环节给出在不同费控管理水平下的业务特征，以“L1 L5”五个阶段做出划分，总结出《无 需报销分级标准 2.0》。 I A 51 ｜终章 在 L1 手工报销阶段，所有的报销流程均通过人工完成，企业采取粗犷的财务管理模式，亦无相关系统辅助。 预 理的一部分。 智能应用推动企业风险管控模型迭代，费用管控转为“数智为核心” L5 高级无需报销 高风险 中风险 低风险 费用支出 AI分类 AI分析 规则引擎 风险分类表 升级人工处理 AI处理，人工复核 AI处理 I A 56 ｜终章 L5 关键指标：形成 AI 组织 L4 L5 管控 硬性的管控规则容易被钻空子，人力检查成本极高 规则不再需要转化成固定表达式后再录入，审核智能体可

业带来的价值、实现路径与关键考量点，为 企业应用现代化升级提供可落地的实施框架。 5.1 应用智能化实现路径 » 5.1.1 应用智能化成熟度技术演进路径 应用智能化成熟度从 L1 至 L5 逐级演进，以交互方式、自主程度、任务复杂度等维度对五个级别进行定义，以中 国信通院人工智能研究所《软件智能化成熟度模型》标准为主要参考依据。 L1 级智能应用以固定内容生成、固定交互方式（如按 领域复杂任务，典型场景如编码智能体、AI 原生应用等，此类应用需要人类参与关键决策（如结果审核）。 L4 级智能应用具备跨领域复杂系统任务处理能力，通过多智能体协同与动态知识库调用，仅需人类设定初始目标。 L5 级代表智能应用的终极形态，能自主完成全领域未知任务（如科学发现），通过全域知识库和自学习实现自我 迭代，人类零干预。 应用智能化的实现路径与关键考量点 应用全生命周期智能化白皮书 37 图 图 应用智能化成熟度分级 12 各个级别存在关键差异，从 L1 至 L2，实现从规则驱动转向自然语言交互，从 L3 至 L4，突破单一领域限制，通过 多智能体协同解决系统级问题，从 L4 至 L5，实现自我迭代与跨领域自学习能力，从而迈向通用人工智能。 表 1：智能应用成熟度分级特征 成熟度等级 技术特征 人类参与度 L1 基础智能化 传统机器学习模型、按钮 / 表单交互 人工主导 L2