变 等多重挑战，培育支撑中国经济长期高质量发展的“新质生产力”， 已成为一项紧迫的时代课题。 具身智能，作为人工智能与物理世界深度融合的典范，正步入以 “AI+高端制造”为核心的黄金发展期，有望成为驱动未来经济增长的 核心引擎。它不仅将重塑制造业价值链，更将催生“制造服务业”、“现 代服务业”、“消费新物种”等新业态，并广泛赋能于国防无人系统、生 物科技设备等领域，展现跨行业的辐射力与生态带动力。 正是这一战略升级的底层支撑。 具身智能引领“自动化→智能化”的范式跃迁。传统机器人依赖 硬件与固定编程，而具身智能融合 AI 大模型、多模态感知、端到端 控制，实现感知—认知—决策—执行的动态闭环。应用场景有望从商 用、工业扩展到医疗、家庭、教育等，推动“软件定义硬件，硬件产 品承载软件剩余价值”的产业趋势发展。 国家逻辑×市场逻辑双轮驱动，开启 20-30 年黄金期。具身智能 已被纳入国家战略， 学习推理及决策”。尤其在未 来十年的产业大赛道（包括：AI+芯片/大模型/数据、AI+制造/能源/ 生产资料、AI+生物医美/抗衰老/创新药、AI+现代服务业、AI+国防 无人系统），具身智能有望成为这些高潜方向的重要支撑。 （二）从传统机器人到具身智能：产业演化分析 回望历史，具身智能的“前身”——人工智能与机器人技术是彼此 交织、并进发展的。从二战后的跨学科交叉融合到如今的智能浪潮，

CICD 知识库以及 RAG 技术形成了“经验积累-知识 复用-能力提升”的良性循环，这种机制有效实现了知识的有效传承。 3.智能测试体系：形成知识驱动的测试优化闭环 AI for Testing 有望解决测试自动化的“最后一公里”问题。 大模型（LLM）通过自然语言理解、场景生成与推理能力，打通全链 路智能化测试闭环。 图 6 测试智能化建设示意图 （1） 大模型与知识驱动解决测试需求分析“最后一公里”问题 平台通过整合需求分析、代码生成等全流程能力， 有效缩短了行业研发周期。低代码平台与 AI 的深度融合更具突破性， 实现了桌面端智能开发的跨越，大幅压缩特定系统开发周期。这种模 式革新直指“目标定义-智能执行”的新型分工，有望带来产业生产 率的跨越式提升。 （二）行业纵深：垂直领域适配突破，可信智能成为刚 需 行业大模型与智能体将向垂直领域深度渗透，开发范式从功能优 先逐步转向“可信原生”。智能化技术正从互联网、金融等先行领域 溯源与 漏洞扫描标准以及企业治理办公室的规范化审计流程，将共同构筑起 软件在产业落地中坚实的合规与安全基石。面对地缘政治带来的潜在 生态挑战，持续壮大的本土根社区与不断深化的国际标准互认机制， 有望成为筑牢产业安全防线的重要支柱。这种共生治理模式的演进， 不仅将持续促进产业生态的繁荣，也将为标准化体系注入不竭的创新 活力，两者相互促进、协同发展，为产业智能化升级提供坚实支撑。

日发布《中国低空经济发展研究报告 (2024) 》显示， 2023 年中国低空经济规模达 5059 .5 亿元，增速达 33.8% 。 乐观预计，到 2026 年，低空经济规模有望突破万亿元。 10,644.6 32.5% 28.2% 8,591.7 6,702.5 2024-2026 中国低空经济规模与增长预测 蕴含巨大市场价值

针对特定行业或岗位设置不同的筛选权重，进一步提升匹配精度。 通过上述流程，Deepseek 技术能够高效完成简历筛选任务， 并为 HR 提供清晰、可操作的筛选结果。未来，随着技术的不断迭 代和优化，Deepseek 有望在更多领域得到应用，成为企业人力资 源管理的核心工具之一。 2.1 Deepseek 技术简介 Deepseek 技术是一种基于人工智能的智能筛选系统，其主要 功能是通过对大量数据的快速处理和分析，实现高效、精准的信息 资源配置方面的潜力。 综上所述，Deepseek 技术在简历筛选方面的应用是技术上可 行的，并且具有显著的优势，能够有效提升招聘效率和质量。通过 进一步的技术优化和应用推广，Deepseek 有望成为人力资源管理 中不可或缺的工具。 4.1.1 技术成熟度 在探讨 Deepseek 技术在人力资源管理中筛选简历的技术成熟 度时，首先需要评估其在数据处理、自然语言处理（NLP）、机器 引入 Deepseek 后，企业可以通过自动化筛选简历来大 幅减少人力成本。根据初步估算，一个中等规模企业每 年用于简历筛选的工时成本约为人民币 10 万元，而使用 Deepseek 后，这一成本有望减少 50%以上。 o 此外，Deepseek 的高效筛选还能提高招聘质量，长期 来看可以减少因人员不匹配产生的再招聘和培训成本。 综上所述，尽管引入 Deepseek 需要一定的初始投资，但从长

范，保障技术发展与社会接纳度协调统一。 展望未来，具身智能系统将呈现“多形态协同”的 发展态势，标准体系和评测机制将成为引导其高质量 演进的关键基础。通过制度先行、技术协同与全球合 作，有望在具身智能标准化进程中发挥引领作用，构 建具有国际影响力的具身智能方案。 参考文献： ［1］ BROOKS R A. Intelligence without representation［J］

梯形、滚珠、行星滚柱等 ) 驱动器 大脑 本体 小脑 ■ 具身智能的产业链 □ 硬件产业链 → 具身智能产业的基础，主要涉及各类硬件组件： · 芯片：提供强大计算能力，支持复杂算法运行，未来有望集成到机器人本体，具备端侧计算能力。 · 传感器：负责收集外部环境多维数据，如力传感器 ( 六维力传感器技术壁垒和价值量高 ) 、 IMU 惯性 传感器 ( 用于自主导航与姿态平衡 )

40%提升。此外，随着算网协同技术完善，负 载均衡技术未来将从流级进一步向包级技术演进。包级负载均衡 是端侧（即服务器）将业务流量分割成多个大小相当的小包后发 出，以数据包的颗粒度在网络中均衡转发，有望将网络负载提升 90%以上。转发过程如图 5 所示： 图 5 包级负载分担 值得一提的是，使用包级负载均衡技术，需要解决报文在网 络中乱序的问题。当接收方接收到的报文顺序与发送方发送的报 16

预先规划 多级逆向 光学 仓库管 理系统 我们了解到， XX 国家石油公司（甲方）政府伙伴关系（ GP ）运营模式目前处于电子化与数字化之间，短期内可能升级为“数字化”模式。该 模式未来还有望进一步发展为“数字即服务”模式，助力其他地方政府推动新能力发展。 17 实现这一数字抱负的推动因素和主题是什么？ 问题 2 18 2. 实现这一数字愿景的推动因素和主题是什么？ 数字“推动者”

了数据仓库技术的进一步革新，也促进云原生技术在数据管理和应用领域的广泛应用。 随着云计算、大数据和人工智能技术的不断发展，随着技术的不断成熟和应用的深入，云数仓技术 将逐渐成为数据处理和分析的主流模式。 在未来，云原生数据仓库有望实现更高效的资源管理和更灵活的数据处理能力。通过持续优化云原 生架构，云原生数据仓库将能够支持更复杂的数据应用场景，满足企业对于实时性、可扩展性和安全性 的多样化需求。此外，云原生数据仓库还将与 信任系统构建以及无缝兼容能力塑造等关键方面 均达成创新突破。尤其依托芯片级机密计算技术，成功达成数据全流程“可用不可见”的卓越 成效，有效提升数据安全性并优化性能表现。从长远发展视角审视，该技术有望有力推动数据 安全可信空间架构的顺利落地实施，逐步破除数据要素流通壁垒，助力数据达成高度集聚与规 模化高效应用，为千行百业的数据全生命周期保护提供坚实保障。 comments from eDitorial

从而减少客服人员的响应时间。根据初步估算，单次客户交互时间 可缩短 30%至 40%，这将大幅提高客户满意度和服务效率。 - 响应时间缩短 30%至 40% - 客户满意度提升 20% 其次，销售转化率有望提高。利用 DeepSeek 的个性化推荐能 力，系统能够根据客户历史行为和偏好，推送定制化的产品或服务 建议。数据显示，个性化推荐可将销售转化率提高 15%至 25%， 从而直接增加企业的收入。