产业化突破与日本引领（1960s-1980s） 1960 年代末，日本川崎公司率先将通用机器人技术应用于摩托 车和汽车焊接细分领域，推动了专用工业机器人的产业化进程。进入 1970 年代，发那科等企业逐步实现规模化应用，进一步拓展了机器 人在制造业中的使用范围。至 1980 年代，日本和欧洲确立了六轴机 器人的通用基本形态，这一设计后来成为工业自动化的标准配置。同 一时期，人工智能技术在专家系统（Expert 生态与商业化层面各有优势与短板；总的来看，中、美将引领整体风 向标，日、欧存在结构性机遇。美国凭借原创技术、软硬闭环与全球 生态在算力、数据力、通用软实力等环节领先，且在消费领域有先发 优势；中国以极致的硬件供应链、成本优势、规模化交付与本土场景 深度融合见长，在工业、商用场景正加快落地，在特种、消费有一定 优势，而在从 0-1 的颠覆式创新方面偏弱；欧洲在高精度电机、编码 器、轴承等核心部件领域保持领先，但电网并网瓶颈、数据的伦理合 8：“应用”变量：引发下一轮具身智能产业链变革 在具身智能产业中，“应用”作为引发产业链变革的直接变量，通 过“需求拉动技术迭代、场景重塑供应链结构、数据反哺产业升级”的 多层逻辑，贯穿产业从技术落地到规模化发展的全周期。具体来看， 应用变量的作用机制可拆解为以下四个核心维度： 1. 以“场景需求”界定核心部件价值，重塑供应链优先级 具身智能的核心部件（如一体化关节、传感器、电池等）的价值 并非

IMPLEMENTATION RESULTS 客户通过夯实AI中台国产GPU算力底座，在营销、理赔、风控、客服、业 务运营等领域深挖业务价值，并科学系统地开展大模型相关的人工智 能应用，深化推进AI项目应用，形成规模化效益。 某保险公司 构建国产AI集群算力平台 方案亮点 / HIGHLIGHTS 实施效果 / IMPLEMENTATION RESULTS 针对全球金融市场每日产生的交易数据、舆情信息以及企业财报、行 升近10个百分点。 形成“AI+医疗”标准化解决方案，积累了从数据微调到系统集 成的全流程经验，极大提升医生决策的效率与准确率。 “海光C86+海光DCU”在性能、稳定性等方面完全满足医疗业 务需求，为后续规模化部署奠定基础。 自动识别病历中的术语错误、逻辑漏洞及格式问题，一键优化 表述规范性，助力医生高效完成高质量病历书写。 背景需求 / BACKGROUND 北京航天总医院基于海光DCU成功部署DeepSeek医疗大模型，将传 加速推进新能源集控系统国产化 国家能源集团推动“一区域一集控”战略，源于新能源规模化发展带来 的管理挑战与核心技术自主可控的双重需求，系统全栈建设做到安全 可控，硬件设备采用海光DCU硬件平台和解决方案，支撑国家能源集团 整合区域资源，实现大型新能源场站的远程控制，发挥区域的统一调度 能力。 新能源装机规模化与地理分散化的矛盾，新能源场站分布极为 广泛，广阔的分布导致传统管理模式面临多重困境。

足，引发性能瓶颈和 安全风险。同时，工具输出格式不兼容，多源异构数据因协议割裂形 成孤岛，开发、测试、运维等环节数据独立存储，格式互斥，严重阻 碍企业协同与产业合力形成，制约软件工程智能化的规模化发展。最 终形成“智能注入越深，技术债务累积越快”的恶性循环。 2.动态推理能力不足已成为大模型在软件工程领域落 地的核心技术瓶颈 尽管当前大模型的上下文窗口已扩展至数万甚至百万级 token， 技术栈聚焦 AI 驱动的底层技术体系。核心构建层聚焦 AI 驱动的 软件工程底层技术，包括大模型/智能体开发框架、多模态数据工程 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 11 能力等，具备规模化服务支撑能力。适配层/集成层聚焦跨平台工具 链整合方案、社区协作组件及异构系统兼容性技术，重点评估标准化 接口与生态扩展性。 工程域软件工程全生命周期智能化实践。 （1） 项目管理智能化聚焦 构建智能风控、智能营销、智能座舱等场景化解决方案。跨行业共性 能力形成可复用的基础能力模块，通过行业 SDK 与适配层实现技术能 力的“积木式”输出，实现技术能力与行业需求的精准对接，推动软 件工程智能化在垂直领域的规模化落地与质量保障。 四、建设内容：三维一体，构建智能化工程化标准实施 矩阵​ （一）智能基础底座：构建技术赋能可控的数字化基石 1.数据工程：构建全域数据资产化能力 通过标准化数据模型实现端到端数据整合。明确定义需求条目、

开创新时代新征程网络强国建设新局面提供强大动力和坚 实支撑。 一、2024 年国家信息化发展取得显著成效 （一）创新发展能力显著增强。一是网络信息技术创新 加速突破。集成电路研发制造能力不断增强，操作系统加速 规模化应用，开源鸿蒙装机量超 10 亿台，量子信息、脑机 接口、数字孪生等前沿技术创新成果不断涌现。生成式人工 智能大模型技术能力持续跃升，截至 2024 年底，共 302 款 生成式人工智能服务完成备案，注册用户总数超过 流量占比分别达到 65.60%和 24.95%。我国智能 算力规模达 493EFLOPS（FP16）。移动物联网加快向“万物 智联”发展，移动物联网（蜂窝）用户达 26.56 亿户。工业互 联网加速规模化应用，实现 41 个工业大类全覆盖，车联网 基础设施加速布局。北斗规模应用加速推进，北斗终端设备 （不含消费类电子）应用数量超过 2800 万台（套）。二是 数据资源开发利用提质扩面。数据基础制度体系初步建立， 有率稳步提升。第五代精简指令集（RISC-V）生态加快建 设，发布第三代“香山”开源高性能RISC-V处理器核，基于 RISC-V架构的“如意”操作系统和开发工具集，为先进计算 生态提供了开源共享的共性技术支撑。操作系统加速规模化 应用，开源鸿蒙装机量超10亿台，欧拉服务器操作系统、龙 蜥操作系统装机量持续提升。数据库技术创新持续推进， openGauss系数据库累计装机已超10万套。新一代通信技术研 17 发取得

在其加工、贮藏、运输、分销、零售等环节 , 货物始终 保持一定温度的一种物流运输方式 , 由预冷处理、冷链加工、冷链储存、冷链运输和配送及冷链销售几方面构成 , 涉及冷库、 冷藏车、保温盒、 冷藏陈列柜等设施。冷链物流行业需要规模化企业的不断投入 , 通过完整的运输管理信息系统来协调订单处理、运输、 配送、承运商管理、运 力管理、返单管理、应收应付管理以及退货管理等业务环节 , 加强企业的整体联动效应来降低消耗成本 , 从而 ：智慧冷链产业园综合服务平台建设方 案 27 为实现项目综合价值 ，智慧冷链仓储建设是重要步骤 ，智慧冷链仓储能够凝聚冷链核心竞争力、 规范业务流程、 建立标准化体系、 降低成本和费用、 助力规模化扩张 ，为冷链产业化经济赋能。 PART 2 ：智慧冷链产业园综合服务平台建设方 案 智慧冷链仓储管理系统 n 项目建设核 心 28 手持终端 温湿度管理 业务管理 仓库管理 业务报表 财务管理

高可靠网络： 使用授权频谱， 网络干扰小， 抄表成功率大于 99% 。 n NB-IoT 智慧燃气解决方案将帮助气司实现安全预防性维护、 便民、 增加盈利空间等， 使燃气快速走向规模化、 智慧化发展。 手机端缴费界面 2.4 智慧燃气物联网平台 ( 亮 点 ) Thanks

以得到有效保障，最终将削弱系统作为决策支持工具的核心价值，使 其从业务赋能载体异化为单纯的管理负担。 二是交互能力僵化。面对当前客户对深度个性化与即时化服务的 核心诉求，传统 CRM 系统的底层架构难以承载规模化、个性化营销 服务策略的实施，致使企业在客户满意度与忠诚度等关键效能指标的 竞争中日渐滞后，无法有效满足现代市场对定制化体验的战略级需求。 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 59 养禽产业核心场景设计治理路径，形成了全生命周期、分级分类的安 全管控机制。在服务支持与生态开放性上，该模式不仅在该公司体系 内部实现规模化运行，还能够跨企业复用，形成了技术、数据与服务 相融合的可复制模式。 （二）典型案例：赋能招商流程，提升转化效率 本案例选取一家业内领先的酒店餐饮业公司作为研究对象。该公 司业务涵盖酒店营运及管理、食品及餐饮等多个领域。截至 工团队的压力。在沟通质量方面，通过知识库的标准化输出，投资相 关问题的解答准确率得到了显著提升。这一应用不仅优化了资源配置， 提升了招商团队的整体工作效能，也为潜在加盟商提供了更专业、更 及时的服务体验，为集团的规模化扩张提供了坚实的技术支撑。 （三）典型案例：构建智慧大脑，服务提质增效 本案例选取纺织行业内一家权威的综合性技术服务机构作为研 究对象。该公司是一家集标准、检验、检测、计量、认证五位一体的

数据资产评估：建设数据资产管理价值评估模型，健全管理机制 理 论 成本法 + 收益法 + 市场 法 成本法 + 未来收益 法 市场法 + 成本法 市场繁荣，产生竞争与替代数据 “ 规模化、常态化开展，形成一定的趋势和公允价值。 特别是稀缺性数据。 市场培育初期，未形成常态化交易， 市场反管机制尚未建立，公允价值尚未形成 参考财务会计准则，建设数据资产价值评估模型，建立数据价

这已经成为物业管理企业的一个亟待解决的难题。出现这种情况除了进入物业管 理行业壁垒不高、开发商盲目投资外，也是作为新兴行业的必然结果，经过整个行业 激烈竞争“大浪淘沙”之后，物管企业将逐步向规模化集团化方向转变 第 2 章 概述 2.1 建设目标 发挥物业最大的使用价值物业应为人们的工作、生活提供全面的服务，这是物业 管理规划的核心内容。 1.使物业尽可能保值、增值优秀的物业

四是以UEC、Google、AWS为代表的产业联盟及公有云厂商， 持续推动对端侧及传输层协议进行优化。超以太网联盟（UEC）， 致力于开发物理层、链路层、传输层和软件层以太网技术以满足 规模化人工智能等高性能计算需求。2023年10月，谷歌宣布开放 其硬件传输协议Falcon，基于以太网基础实现高带宽、低延时、 大规模工作负载的性能和效率提升。AWS推出SRD数据报文协议， 即基于