尼康相机 佳能相机 智能手机 益达口香糖 绿箭口香糖 网购、王者荣耀 出租车 其他出租车 滴滴打车 凤凰自行车 捷安特自行车 共享单车 扒手、小偷 警察 微信、支付宝 答 案  没有一种商业模式是长存的；没有一种竞争力是永恒的；没有一种资产是稳固的； 科技革命、互联网浪潮、经济危机、地区冲突等等不断加剧，它们争先恐后的给世 界洗牌。 柯达、诺基亚可以一夜间倒下去；索尼、松下可以瞬间在市场上消失； 随着云计算的诞生与发展，人类处理数据的能力在增强 • 商业模式发生巨变：消费者和企业将从“购买软硬件产品”向“购买信息服务”转变 • 云计算的商业视角：云计算＝信息电厂 • 云计算的技术视角：云计算＝虚拟化＋集群管理 电：从购买发电设备到购买电力服务 信息：从购买软硬件到购买信息服务 发电机 现代发电厂 计算 软件 存储 信息服务提供商 云计算是个技术概念，也是一种商业模式 云计算是个技术概念，也是一种商业模式 云计算是个技术概念，也是一种商业模式 云计算是技术和商业模式的双重创新 数字化的顶层设计 03 智慧供应链在企业运营中具有重要意义 消费者 经销商 品牌商 合作牧场 自有牧场 零售商 工厂 仓储 配送 网点 物流商 供应链是链接“奶源”和“消费者”的核心环节，涉及企业核心产能、仓储和物流等资源的配置，通过数字化运营实现降 本增效至关重要！  从牛的“群体”精细化到“个体” 信息，奶源 资源全域信息化整合

3.5 优秀企业案例分析 04 具身智能产业发展关键路径探索 4.1 基于自动驾驶经验的渐进式发展路径与落地策略 4.2 短期、 中期、长期的关键路径推演 4.3 未来商业模式和应用优势 新 质 生 产 力 u 定义：具身智能是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，强调机器与环境的交互能力。人形机器人作为具身智能的典型代表，被视为实现 具身智能的最佳载体之一。 业可转向提供细分场景的解决方案和技术支持，在未 来场景应用成熟、人形机器人规模化量产后，企业可 转为租赁服务商，将人形机器人作为劳动资源进行派 遣，按需收取租赁费用。 u 人形机器人的商业模式目前以销售软硬件一体本体支持算法、数据等研究为主，并趋向提供场景整体解决方案，未来规模化量产后可提供租赁外包 服务。 u 大模型的快速突破让具身智能在各个行业的应用优势不断释放。未来，具身 行现场部署，提供后续技术支持 和系 统集成服务 4.3 未来商业模式和应用优 势 自主进化接近人 类水平 人机共生社会成 长型 家庭服务机器人 渗透率 >15% 人形机器人成本 降至 20 万元 垂直领域规模化应 用 多模态感知突破 消费爆发期 技术整合期 亿欧智库：人形机器人未来商业模式 适应开放交通环境 实现安全可靠智能驾驶 优化仓储物流产线

十一亐”国家科技支撑计划——“江淮汽车数字化综合集 成 技术开发及应用”和安徽省“十一亐”科技攻关计划—— “ 乘用车仿真平台建立”项目 信息化发展与两化融合历程 协同创新阶段 深度融合（包括企业的愿 景、目标、商业模式、管 理体制、文化的融合） 信息化发展概述 3 初步建成数字化企业 全面建成以 ERP 、 BOM 管理、 CRM 、 SCM 、 PLM/CAD/CAE/CAPP 、 OA 为核心的企业信息系统；全 ）建立满足汽车产品定制化服务的可视化的互联网平台，提高线上成交量； （ 2 ）基亍客户行为大数据分析，实现精确营销； （ 3 ）利用智能网联技术，为客户提供个性化增值服务。 七、互联网 + 工 程 28 3 、互联网 + 商业模式创新 （ 1 ）开展汽车产业与金融、保险、出租、分时租赁、电商及 IT 等新业态、新技术的跨 界 融合，挖掘后汽车市场乃至全产业链的商业价值，实现江淮汽车从单纯的生产型制造向服 务型 制造、价值创造转型。

、智能制造是典型的产业互联网与消费互联网双轮驱动  基础设施：蕴藏颠覆性创新的无限可能，主要指数据采集与处理、故障预见、系统自省、自认知和自重 置等基础支持体系； 平台：供应链协 同 与商务生态运行平台，互联网商业模式在制造业的延伸； 渠道：多渠道整合是关键，即客户能够自由选择在何时通过何种渠道获得怎样的产品和服务，其背后是企 业的不同渠道在产品和服务、流程、技术上的无缝对接； 场景：用活动切入客户生 销 售 网 络 研发 网络 德国的定义仅仅体现了制造革命而不是工业革命，当然，没有制造系统的深刻变革，一切商业模式的 创新都无疑于空中楼阁—董明珠批雷军意义所在，但制造系统毕竟只是工业 4.0 的“蛋黄 -6M” ，要在做 好”蛋黄“的同 时 做大”蛋白 -6C“ 。 德国工业 4.0 与美国 CPS ， 以行为数据、生理数据发现需求，以机器（含物品、设备）里获取的数据进行生命周期管理、开发出 客户使用中的增值服务，以产品（服务）使用产生的数据发现并满足客户的需求缺口、创造新价值； 最根本的驱动力是互联网释放了人的天性，拉动企业实施商业模式创新，最终引致产业链和价值链的 革命性变革：收集客户个性化需求所产生的数据（行为数据、使用数据、生理数据），结合机器数据展 开数据分析，满足客户可见与不可见的需求，因此，数据分析才是未来工业界竞争的关键。

术突破拉动生产力形成爆发式增长。工业4.0通 过实时数据采集、工业互联网、智能计算与处理 等多种技术，赋能产品研发、生产制造、供应 链、营销与服务等企业关键经营活动。在面向客 户的前端业务层，新技术持续推动新商业模式实 践，助力企业探索新增长、新机会；并通过精准 用户运营，锁定优质目标客户，提升客户粘性。 核心业务层基于不同行业特征与差异化需求，通 过数字化产品开发提速新产品研发与迭代，并结 合新技术应用，提升生产与供应链运营的自动 业提供分析决策支撑，提升决策效率与质量。 技术角度 智能 终端 生产 连接 智能 设备 智能 机器人 设备 连接 外部 连接 云计算 大数据 深度 学习 智能物流和服务 商业运营与数字化进入市场和新的商业模式 数字化产品开发 智慧工厂 数字化互联供应链 智能化运营支持 面向客户 核心业务 运营支持 新营收与增长机会； 用户粘性 优化成本，设备综合效率， 资本回报率和客户满意度 更好的决策，更高效的交付

支持行业智算数据平台建设，但注重有用性和可持续性。大部分企业和单位 支持行业智算数据平台建设，但对于是否愿意付费使用平台功能持审慎态度，认 为需要平台表现出必要的技术成熟度和服务有用性才愿意付费，因此各方对平台 服务的资金投入和商业模式有所担忧。 3.2 行业需求及解决方案 总体而言，当前行业中对端到端自动驾驶资源要素的需求迫切程度排序为数 据>算力>算法，这也是受调单位期望行业级智算数据平台的优先建设顺序。 数据 而 在数据标注、数据筛选、数据生成和仿真测试等通用基础功能方面需求较高，这 也是各企业期望行业级智算数据平台能够提供的功能服务。 此外，行业级平台建设也存在巨大的资金风险、技术落后风险以及商业模式 风险，大规模的专门性技术开发可行性较差。 因此，建议以数据和服务交易平台为核心，重点突破数据格式等标准规范， 开展数据确权、数据定价、数据筛选、模型测试等轻量化技术开发，并开展国产 化算力卡和 标准政策滞后风险，缺乏统一标准可能导致资源浪费和重复建设；  国际环境变化，芯片制裁容易导致基于国产芯片的大模型出口受限。 （5）市场风险  平台建设初期企业认可度不足的风险；  平台运营及商业模式创新带来的可持续发展风险；  数据来源的可持续性风险；  智能驾驶商业化进程不确定性风险；  市场需求与产品匹配风险。 4.3.2 总体风险评估及预期 总体来看，平台建设

固结构等创新解决方案已应对绿色可持续发展要求。二是多元化形式 的算电协同融合有望加速落地。算力和电力协同发展已成大势所趋， 将围绕算电资源布局建设、算电网络高效调度运行、算电市场交易机 制完善等领域，通过政策机制、技术架构、商业模式等创新，推进绿 电交易、绿电直供、能源循环等形式形成更大范围、更深程度的落地 智算产业发展研究报告（2025） 24 实践。 4、智算平台功能持续升级，服务模式向全栈式、一体化演进 （ 了超 500 个工具链，实现全流程零代码、自动化 AI 应用开发。DaaS 层通过开源数据打造高质量行业数据集，打破数据孤岛。MaaS 层“模 型及服务”将成为主流商业模式，据量子位预测，2027 年 AICG 的各 种商业模式中，MaaS 市场规模最大达 283 亿元、占比最高达 47%；SaaS 层围绕政务、交通、制造等领域，与客户共同挖掘高价值场景、明确 应用导向，提供高效的集成交付和运营服务。 上层行业应用，从运营服务到生态构建，产业链上下游都将显著受益 于此次需求增长的浪潮。 然而，当前我国智算产业仍面临一系列挑战，主要包括算力供给 存在结构性错配、国产软硬件适配生态尚未成熟、传统以售卖裸机与 GPU 为主的商业模式日益难以适应多样化与集约化的客户需求。因此， 构建层次化、可持续的盈利模式，已成为行业亟待突破的关键课题。 面对机遇与挑战，我们倡议通过协同创新与合作共建，推动多方 联合攻关、资源共享，共同打造具有示范意义的标杆应用，以开放、

线 数据上传 数据下载 数据上 传 数据分析 数据决策 数据挖掘 基于工业互联网标识解析体系 物料建模数据 工艺建模数据 数据清洗 高效产品制造模式 智慧企业模式 创新商业模式 物联网技术 数据挖掘 仿真技术 化 工 工 艺 生产管理 质量管理 能源管理 设备管理 安 全 管理 成本管理 生产有序 提升质量 降低能耗 设备可靠 机器对机器（ M2M ） 资源利用效益 网络基础设施 要素 4 ：人的因素 人 - 机交互（ MMI ） 验收与安 全 数据和隐私保护 培训和教育 法律条款 要素 3 ：经济环境 商业模式 服务内容 企业管理软件 要素 5 ：技术因素 系统工程 / 建模 通信技术 智能工程 智能生产技术 传感器和执行器 要素 1 ：智能化工厂 智能生产—智能产品 连网（ / 外部

的智能驾驶技术和独特 的商业模式已成为该领域的标杆企业之一。在中国市场，本土品牌如比亚迪、小鹏、蔚来等正积极布局智能电 动汽车领域，力求抢占未来竞争制高点。 从产业链角度来看，智能化趋势还促进了上下游企业之间的合作与创新。传统汽车制造商正积极寻求与 科技公司的跨界合作，共同研发新一代智能汽车产品。同时，新兴的初创公司也在不断涌现，它们凭借独特的 技术和商业模式，在特定领域内迅速崛起，为整 穿于汽车 产业链的每一个环节，促进了各环节之间的协同效应与优化升级，加速了汽车产业向智能化、个性化和服务化 的转型进程。这不仅催生了技术创新，还显著提升了车企的市场竞争力。 此外，数据驱动的商业模式创新也在不断涌现。例如，基于车辆使用情况的动态保险定价和个性化服务 订阅模式，进一步提升了用户体验。这些创新不仅为用户提供了更加灵活和定制化的服务，也为车企开辟了新 的收入来源，增强了其可持续

替代动力系统、联网车辆和无人驾驶对制造商和供应商提出 了重大挑战。 变革即将到来 因此，除了投资未来技术以外，许多地方也正在推动建立合 资企业和开发伙伴关系。 传统公司部门和技术正被新商业模式、新产品所取代。 但是，仅此一点无法保证长期取得成功。供应商公司如果要 在未来取得成功，就必须要应对高科技组件、软件专有技术 和全球互联开发中心的系统能力和纵向集成方面的进一步 要求。 重新使用现有知识，节省了时间和金钱，加快了新车型上市。 目前，汽车制造商主要投资设计和技术创新 6。 但是，专家们认为，从长远来看，这是不够的：汽车制造商 不仅要测试他们的产品系列，还要将包括既定流程在内的整 个商业模式放入测试范围。从中期来看，整车制造商有可能 发展为交通提供商。 7 加速开发流程 罗森泰耐世隆： 将新理念变为现实 罗森泰耐世隆是电池、电缆和电线，及光纤制造技术领域的 国际供应商，罗森泰耐世隆凭借数字化双胞胎，仿真虚拟空