能体。其工业应用包括两个层次，一是嵌入各类智能软硬件的机器人 产品在生产操作、物流配送等典型工业场景中的应用，二是智能化的 工业控制平台通过集成人工智能技术与工业机器人等设备，在产线优 化和试验验证等群体智能场景中的应用。 本报告分为研究背景、技术趋势分析、应用现状分析和前景展望 四个部分。首先，从技术突破、大国竞争和市场前景三个角度，分析 “机器人+人工智能”工业应用的发展背景；其次，从技术趋势的角 用贝叶斯优化算法及时纠正；又如在平面移动中，快速探索随机树 （RRT）算法能够先构建一条复杂但可行的路径，然后对其进行优化 来避免碰撞。另外，蚁群算法、粒子群算法等群体算法能够通过模拟 自然界生物群体的行为，实现群体优化协调。在感知交互方面，基于 机器视觉技术的识别类模型应用比较成熟，在机器人的操作取物、移 动避障等各类功能中应用广泛，部分企业甚至开始了针对表面缺陷、 产品特征识别 动轨迹进行计算并转化到关节空间，提高机器人的稳定性，转变成高 精度操作机器人；二是移动优化类，具有平面活动需求的移动机器人 能够感知到障碍物优化移动路径，成为自动避障移动机器人；三是协 同优化类，单一的机械控制转变为群体控制，包括机器人群体的高效 协作、任务分配和调度、无人物流机器人系统、多种机器人协同系统 等等。 感知交互类模型使得机器人“能看见”或“能听见”从而实现与 操作对象或人类的互动。一是识别类，搭载机器视觉技术的机器人取

工业和信息化部自 2019 年起 ， 实施先进制造业集群发展专项行动 ，组织开展四轮先进制造业集群竞赛 ， 目 前已培育建设 80 个国家先进制造业集群 ， 各具特色、 竞相发力、 梯次发展的先进制造业集群体系初步形成。 国家级先进制造业集群空间分布情况（部 分）审图号： GS （ 2024 ） 0650 号 n 从行业看 ， 高端装备领域集群数量最多。 细分 领 域方面 ， 已实现在工业母机、 激发技术创新“协同效应”。 推动 集群各 主体间信息交流、技术合作、成果共享 ，加快集群技术 外溢和 扩散速度 ，带动技术创新取得群体式突破。联合创新， 2 共同突破集群发展的共性技术难题。 3 n 链接“上下游” ，营 造产业发展的“生态效 1

一是增强居民消费能力。推动重点产业链稳岗扩岗，通过技能培 训、岗位转移和灵活就业支持提高劳动者匹配度与就业稳定性。完善收 入分配格局，提高中低收入群体收入增速，推动劳动报酬合理提升。二 是以新供给创造新需求。围绕“一老一小一新”（老年人、婴幼儿、新 市民）群体，加快开发适老化家居、智能康养设备、安全婴童用品、新 市民平价优质消费品，推动形成消费新增长极。三是以新需求引领新供 给。加快以高标准引领

优势，人造工具突破人类认知和能力的边界，推动教育内容和评价、教学方法的 革新。 来源：原教育部部长陈宝生《从ChatGPT看教育的未来和未来的教育》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 工具 关系 群体 理论 经验 能力 感觉 自然 社会 … … … 词 语 规 模 达 到 某 个 临 界 点 具 体 化 为 概 念 数字语言 自然语言 机器语言 教育 发生 从词语到概念，抽象程度的提高，使得教育得 www.iresearch.com.cn 技术发展影响教育形态 教育的进化在于结合前沿生产技术与教育理论探索“如何实现更好的教学” 教育作为服务于人类群体传承的古老环节，其连续性、稳定性和继承性的本质特征，决定了它不会随着生产技术发展而快速进化。 在传统教育模式的基础上，前沿生产技术主要带来了教育资源类型、教学组织方式以及教学交互方式方面的革新，其影响是累积、 久的将来 可能迎来通用大模型与教育垂类大模型各司其职的阶段，通用大模型凭借强大的基础能力和海量跨领域知识，可解决文本润色过渡、 兴趣科普、基本问答和释义问题，教育垂类大模型根据场景的细化、区域及用户群体的划分，细分为不同垂类模型，各自解决特色 问题。从更长远的视角来看，通用知识是专业知识的基础，通用大模型仍不可被替代。随着技术的累积发展与资源整合，通用模型 与垂类模型的边界逐渐模糊，通用大模型可能

易监测记录） （18）反洗钱内部审计发现问题后，整改措施是否落实到位且经独立部门 验 证有效性？（追踪历年审计报告中的整改项完成情况） （19）是否建立洗钱风险自评估机制，涵盖产品、渠道、客户群体等维度 的 风险识别与缓释策略？（调取自评估报告及董事会审批记录） （20）涉及虚拟货币、第三方支付的创新业务是否纳入反洗钱管控范围并 制 定专项监测规则？（检查新业务风险评估文档及系统规则配置，并随业务发 单跟踪闭环时间，检查监管转办件处理记录） （37）如何发现隐私数据泄露？（如员工私自出售客户名单，可监控批量 查 询日志，设置 100 条以上导出审批预警） （二）大数据审计场景应用问题 1 、如何识别客户群体异常行为？（如老年群体高频大额转账，可应用聚 类 算法划分客户交易模式，发现异常特征，需确保数据脱敏处理） 2 、如何实时监控跨渠道套利风险？（如同一客户多渠道重复申贷，可部 署 流式计算，实时关联手机银行、柜面、ATM 登 记，可对接不动产登记中心查询抵押品状态） （15）如何识别联合贷款合作方违规兜底？（如合作机构未按比例承担风 险， 可审计相关协议与不良资产处置记录） （16）如何核查线上贷款模型歧视特定群体？（如农村地区客户拒贷率异 常 偏高，可分析风控模型特征变量与拒贷人群地域分布相关性） （17）如何发现贷款展期掩盖不良？（如连续三次展期未调整分类，可统 计 展期贷款的五级分类变动情况）

提供社会评分的人工智能系统：根据自然人的社会行为、已知的、推断 出的或预测的个人特征或性格特征来评估或分类自然人的人工智能系统，可能 会导致歧视性结果和对某些群体的排斥。使用此类人工智能系统执行社会评分 是禁止的，因为这类人工智能系统会导致个人或与数据生成或收集的背景无关 的群体受到不利或不平等对待。 ● 用于执法的实时远程生物特征识别：以执法为目的在公共场所对个人执 行实时远程生物特征识别被认为具有侵扰性，可能会影响个人的私生活。这种 2 联邦贸易委员会政策宣传与研究指导: ● 人工智能（及其他）公司：悄悄更改服务条款可能是不公平或具 有欺骗性的 随着数据成为科技和商业创新的驱动力，开发人工智能产品的公司越来越多的 将其用户群体作为主要的数据来源。然而，这些公司必须在获取这些数据与对其保 护用户隐私的承诺之间取得平衡，任何试图偷偷放松隐私政策以使用更多客户信息 的行为都可能导致违法。公司不能回溯性地更改其隐私政策的条款，因为这对可能 议法律摘要： ● 美国《民权法案》（1964年）第七章：禁止基于种族、肤色、宗教、性别 和国籍的就业歧视。如果在招聘、晋升或绩效评估中使用的人工智能系统（包括生 成式人工智能），长期存在对受保护群体的偏见，那么这些系统可能面临《民权法 案》第七章的审查。 ● 美国平等就业机会和民权法案及其执行机构：将第七章的保护范围扩大到 年龄和残疾。基于这些特征的算法偏见也是被禁止的。 美国平等就业

Web 3.0是一个宏大的概念，汇聚了我们对下一代互联网的 美好向往和愿景。 它是一场数据变革，数据“所有权”和身份“自主权”将 从大型平台回归到用户手中，互联网将更加平等，更加开放， 更加符合群体利益。它是一场信任变革，信息互联网将演化为 可信的价值互联网，并衍生出不同于传统模式的分布式经济、 分布式金融。它是一场组织变革，企业的痕迹或将被“抹 除”，没有董事会，没有管理层，没有公司章程……仅依靠算 自治组织将成为一种重要的组织形式，在社会和经济治理中发挥更 为重要的作用。 在传统条件下，组织是以一种中心化的形式运作的。这种运行 方式存在着很多问题，例如，其在决策上很难民主化，因而决策的 正确性主要取决于少数人，“群体智慧”则不能发挥作用。与此同 时，它在运作上主要依靠命令协调，其协调成本非常高。基于以上 问题，曾有很多人设想对中心化的组织运作模式进行变革，建议用 去中心化的方式来运营组织。早在20世纪90年代，就有学者提出了 户的优势地位，不利于对消费者隐私的保护。 平台模式 一些Web 2.0信息服务机构为了吸引更多用户并收集更多用 户数据，采取了平台模式。一类平台模式的核心是双边市场， 即由商品或服务的提供者和需求者两个群体构成，并且这两个 群体之间有着相互加强的作用：在其他条件一样的情况下，提 供者越多，需求者就越能以较低成本获得更多、更好的商品或 服务；同样地，在其他条件一样的情况下，需求者越多，提供 者就越能以更高价格、更多数量出售商品和服务。双边市场的

又对共享顾客消费数据（隐私信息）有担忧时， 就可以使用 DP 对要共享的数据进行处理。处 理后的每一条消费数据已不含有顾客个人隐私 信息；与此同时，一个顾客群体的统计属性（例 如消费能力、购物习惯等）依然被很好地保留 了下来，可以为个人信贷部门基于顾客群体制 定信贷政策提供决策依据。 智能计算：融合业务知识与计算能力 智能计算职能是以业务需求为导向，基于 以机器学习为代表的计算方法，从大数据中挖

⾃1960年以前，较发达地区的家庭规模⼀直在缓慢下降。1960年时，为2.9。到2 050年，我们预计这⼀数字将降⾄1.9。  较不发达地区的家庭规模直到1990年代才开始下降，但在所有发展群体中下降速度最快 。  1992年，平均家庭有4.8⼈，但预计到2050年将降⾄3⼈。 家庭规模在不发达地区开始在21世纪初缓慢下降（2000年平均5.4⼈），预计到2050年将 达到4.6⼈。 对于最不发达地区，家庭数量增⻓最快，尽管基数较⼩。最不发达地区在1960年 拥有4400万⼾家庭，预计到2050年将达到4.2亿⼾家庭（增⻓了9.5倍）。  图16. 发展群体的平均家庭规模 图17. 发展群体的家庭数量（单位：百万） 6 2,000 更发达地区 较不发达 地区 5 1,500 更发达地区 较不发达 地区 最不发达地区 4 1,000 3 500 2 0 GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 2023年的发展中/新兴经济体。我们预测到2035年这将增⾄700万/4300万，到2050年将 进⼀步增⻓⾄800万/5900万。 图23. 各发展群体保洁员人数（以百万计） 图24. 商业清洁/维护机器人总单位预测（以百万计） 40% 25 70 新兴和发展中经济体 ⾼级经济 体 所有新兴和发展 35% 经济 60 20 30% 50 25%

景适配的原则，构建大模型理解任务、小模型精准执行的协同体系，驱 042 中国工业和信息化 发展形势展望系列 动生产流程再造与业务模式创新。深化面向工业场景的智能体产品培育 和应用推广，打造群体智能解决方案，实现从单点应用到全流程赋能 转变。 （五）推动多层次融通发展，构建开放协同新生态 加快完善制造业数字化转型标准体系，重点研制工业数据分类分 级、系统接口互通、跨平台安全共享等关键标准，为数据要素流通和系