的机器人、自动 驾驶系统，还是数字世界的虚拟智能体）像人类一样理解、推理并主动 与三维物理世界进行交互的能力，使智能系统能够精准地感知环境、理 解空间关系与物理规律、预测场景演化，最终做出合理决策并与环境互 动。这正是我们这些在物理人工智能领域深耕探索的学者们所期望的愿 景：让智能系统真正拥有“物理直觉”和“空间心智”。这种转变不仅意 味着数字系统从“计算工具”向“智能主体”的跃升，更标志着数字世界 、实现万物智联的底层 基础能力。无论是智能制造中对生产系统的高效协同与柔性生产，智慧 城市中对复杂环境的精细化治理与公共服务优化，抑或是低空经济、具 身智能等新兴领域对全域感知、精准定位与自主决策的迫切需求，都无 不指向空间智能这一核心能力。可以预见，谁能够率先形成完善的空间 智能技术体系和产业生态，谁就将掌握未来人工智能产业竞争的战略主 动权，占据更为有利的制高点。 当前，空间智能 关键问题有待深入探索，例如如何构建高可信、全覆盖的空间感知体系， 如何实现大规模、实时、动态的空间建模与语义理解，如何赋予机器更加 稳定可靠的“物理直觉”，以及如何在开放复杂环境中实现安全、鲁棒的 智能决策。这些挑战，正是驱动下一阶段技术突破与产业创新的强大动 中国电子技术标准化研究院 中国电 国电子技术标准化研究院 中国电子技术标准化研究 标准化研究院 中国电子技术标准 空间智能发展报告 力，也是我们科研工作者义不容辞的使命。

信技术为核心支撑，通过整合路侧感知设备 ( 如摄像头、雷达 ) 、智能控制终 端、数据传输网络和云端管理平台，构建起 “感知 –分析 - 决策 –控制 - 反馈” 的闭环系统。其核心目标是实现对路口车辆、行人、非机动车及环境的全域实时 感知、智能数据分析、动态决策调度，最终提升交通效率、保障安全，并为车路 协同和自动驾驶提供路侧支撑。 ■ AI 大模型通过深度语义理解、复杂场景推理、全局协同优化三大核心能力，正在 SCOOTL 我国在 1978 年 北京前门试点首个交通信号自动控制系统 视频监控引入 (1990s) 闭路电视 (CCTV) 开始用于路口监控，交警可远程查看路况， 但仍需人工干预决策。 2 、智慧路口的发展历程 智能化起步阶段 (21 世纪初 - 2010 年代 ) : 数字化与自适应控 制 智慧路口的发展 二、智慧路口总体思 路 人工智能 + 智慧路口建设需遵循 “顶层统筹、数据驱动、 Al 核心、场景落地、协 同共生、持续迭代” 的总体思路，以破解传统路口痛点为导向，构建从 “ 感知 - 决策 - 执行 - 反馈” 的全闭环智能体系，同时衔接城市交通整体规划与未来出行需求，具 体可拆解为以下六大核心方向。 一、锚定核心目标，衔接顶层规划：避免 “碎片化建设 9 · 以 “高效、安全

..................... 104 三、 加强数据治理与决策支持系统建设 ................................. 105 （一） 强化数据治理能力 .......................................... 105 （二） 构建数据分析与决策支持系统 ................................ 106 不仅是一 种软件工具，更是一种信息集成和协同工作的方法论，通过构建虚拟的建筑信 息模型，实现对建筑全生命周期的数字化管理。BIM 技术的核心在于建立一个 包含建筑物物理特性和功能特性的数字化表达，作为决策的可靠基础。 BIM 模型包含建筑物的几何信息、空间关系、地理信息、各建筑构件的属 性以及工程量等多维度信息。通过参数化建模，BIM 能够自动关联和更新设计 变更，确保模型中的信息始终保持一致性和准确性。BIM Autodesk 的 Construction IQ 平台利用机器学习 分析历史项目数据，预测安全和质量风险；英国 BAM 集团开发的数据湖（Data Lake）整合各类项目数据，支持多维度分析和决策优化。 在中国，建筑业大数据分析起步较晚，但随着数字化转型加速，发展势头 迅猛。中国建筑、中铁建等大型企业纷纷建立企业级数据中心，开发定制化的 大数据分析系统。如中国建筑"智慧工地"平台整合项目管理数据、传感器数据

消费市场正随数智浪潮迭代升级，食品饮料的场景化营销、服饰运动的个性化体 验，皆在数智技术赋能下焕发新活力。这本手册深度拆解消费领域营销变革，从 内容共创到私域运营，从 AI 工具到全域布局，为行业提供全景式参考。 当消费决策被“种草”与“验证”重构，当圈层崛起击穿大众渠道，数智化不是选择 题，是必答题。这份手册收录了全球已验证的打法，帮助企业在新市场逻辑下， 找对路径，少走弯路。 白鲸出海见证了中国企业从“产品出 ，深知在日益复 杂的全球市场中，系统性方法论与生态协同的重要性。这本《2026 全球数智营 销生态手册》全景式地梳理了从内容战略、用户资产到 AI 应用的前沿实践，为出 海企业在数智时代的营销决策提供了极具价值的“作战地图”。无论行业潮向何方， 对长期价值的坚守与对专业能力的构建，始终是我们与优秀品牌共同的追求。 随着 AI 技术的发展与企业数字化转型的加速，数字营销已迈入“深水区”；这份白 型、体验” 四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术 型模型具有鲜明的 “渠道导向 + 经验驱动” 特征：核心逻 辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依 赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策；运营 上呈现 “前端重、后端轻” 的割裂状态，市场部门负责引 流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数 据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环；核心目标 是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖

结合当前标准发展和产业实践，从数字人直播、5G-A 等业务发展、云网算智融合的网络演进、以及大模型 /Agent，数字孪生等新技术和应用方面，进行深度洞 察，分析自智网络产业的发展趋势及面临的挑战，并提 出解决策略与建议。 成功案例分享 列举自动化、智能化、能效优化的高阶自智网络实践 案例，为全球运营商及合作伙伴提供宝贵参考与借鉴 资源。 产业协同倡议 倡议广大合作伙伴携手共进，在共创共赢的理念下推动 型在复杂推理任务 中表现卓越 ，开启了“慢思考”的大模型新范式，为通 信网络的运维与运营提供了全新解决方案。例如，O1 模型及其推理增强技术能够在复杂业务场景中实现任 务编排、问题分析、灵活决策和优化执行。通过自动化 识别问题根因并生成解决方案，这些技术有效减少了 人工干预，提高了运维自动化率。 各种传统AI算法和小模型，在数据分析、数据预测等 方面，短期内依然具备精度高、成本低等优势，因此 据集成、全生命周期管理、自适应优化、智能决策支持和高度协同等新特点。 在通信行业数字孪生的应用主要集中在网络建设、优化和运维方面，意图通过构建虚拟网络模型，运营商能够模拟真 实网络环境，进行故障预防、性能优化和资源调度，提升网络自适应能力。 数字孪生技术在通信行业的发展演进中也存在诸多挑战，例如： 应对建议 针对感知、分析、决策、执行闭环等各部分，研究应聚焦于为精准的评估和决策赋能，提升网络的智能化水平，加强网

懂，是智慧公路全息感知体系的发展方向。 应用智慧云控平台决策道路运行 智慧云控平台是智慧公路建设成功的根本，是决定智慧公路能否发挥“智慧”和“服务”，实现信息互联互 通的关键。利用云计算、大数据等技术，整合路网静态交通设施、动态交通流和交通参与者的时空信息，并基于 GIS/ 高精地图构建完整的数字孪生平台，在此基础上提供认知、决策、仿真、评估等算法模型，是提升交通安全 和效率的关键。 等现代化信息技术，全面感知、分析、整合和处理公路路网运行信息，以数 据资源驱动公路规划、建设、管理和服务创新发展。智慧公路的核心是交通要素的感知化、互联化和智能化，具体 表现形式包括智能设施、智能决策、智能管控和智能服务等，从而形成智慧化交通运输综合管理、控制和运营服务 系统。考虑称谓的全球适用性，本白皮书中所指的智慧公路涵盖开展智慧化交通建设的高速公路、普通公路和城市 道路三大类。 世界 进运输组织管理。提高车辆实载率和里程利用率，大大提高路网运行效率。 需求和挑战 智慧公路技术白皮书 12 新技术赋能传统交通工程，是智慧公路的主要挑战 3.3 全球智慧公路的建设在智能感知、智能联接、智能决策和智能应用方面都存在一定的挑战： 道路基础设施信息化程度低，交通信息感知获取不够全面 比如，高速交通事故或异常事件发生后不能及时快速发现，容易引起二次事故再次发生，导 致更多事故伤亡。当前一些

深度理解业务逻辑、承载组织文化、并 持续提升员工专业能力的组织，而非仅仅依赖技术堆砌或人力精简。 具体来说，在实践中该如何落地？接下来的内容提出五项核心预测，揭示 2030 年最具竞争力组织的核心特征，同时为决策者提供切实可行的行动指南，助力 他们把“AI 为先”战略转化为转型成功的实践路径。 Mohamad Ali IBM 咨询高级副总裁 | 前言 | 摘要 | 预测 1 | 预测 流程，以实现任务自动化和工作流程优化。此类做法虽能带 来渐进式改进，却难以形成颠覆性影响，并且从根本上偏离 了关键方向。 未来的组织不能只满足于优化既有流程。在 AI 驱动的全球经济新格局下，制胜 关键在于实时决策与动态调整。实现这一目标需要对组织进行重构，从单一封 闭的架构转向模块化、可组装的形态，从硬件般的固化转向软件式的灵动。 试想软件何以如此强大：局部可重构，整体可持续；功能迭代能按小时乃至分 钟为单位规模化推进，而非以年计缓慢演进。当 AI 将这些能力深度融入组织体 系，静态架构将演进为动态智能，刚性结构将让位于柔性适应。 一种更智能的组织形态由此浮现。传统组织依赖于固定流程、线性决策与阶段 性复盘，而未来的组织将转型融入其运营基因。组织将每次交互、每项交易与 每个结果转化为学习燃料，持续提升智能水平、响应速度与适应能力。 更智能的企业曙光破晓 摘要 “‘资源优化’这一概念已经过时。生成式

电子信息产业 智慧物流 智慧旅游 智慧制造 电子商务 推 进 机 制 智慧民生服务平台 社会保障 医疗卫生 出行服务 教育文娱 食品安全 智慧政府管理平台 政府办公 行政审批 政务公开 决策支持 监察监管 云 计 算 中 心 广 播 电 视 网 络 物 联 网 无 线 宽 带 网 络 有 线 宽 带 网 络 智 慧 公 共 安 全 智 慧 水 利 智 慧 环 境 智 慧 防汛抗旱指挥智能决策系 统 水资源智能管理系统 水环境智能治理系统 智能感知 智能调度 1.2 国内外发展——国内情况 1 ）无锡市感知太湖智慧水利试点 建设内容 实 现 » 一、 智慧水利发展背 景 1 个中心 （运行服务中心） 2 个平台（信息 管理平台、 指挥调 度平台） 4 大支撑体系（信息采集 业务支撑体系 防汛抗旱决策支持、 水资源管理、 水利网络 安全 、 水利信息化保障 环境 五大体系。 强化整合、 促进协同 ， 着重加强水利综合决策 ， 注重提升水利公共服务 ， 建设协同智能的水利综 合应用体系 ，使水利管 理从分散粗放向集约精 细转变、 从被动响应向 主动预警转变、 从经验 判断向科学决策转变。 » 一、 智慧水利发展背景 1.3 水利信息化发展 水利信息化初步形成了水利业务应用、

业务报告 自助分析 实时可视 智能决策 运营监控 …… 数据计算（规则、算法、模型 等） 分摊 智能运维模型 销售 收入预测模型 业务平台 数据服务 数据开发 主题联接 数据服务 指标数据 运营指标 运维指标 中台核心资产 云服务运营大屏 销售毛利成本中心 技术保障全景 数据运营平台 DAYU 数据呈现与决策 数据智能服务 销售毛利成本中心 云服务运营大屏 技术保障全景 数据实时可视 诊断预警 数据接入服务 数据湖 源数据 大数据服务 数据产生 数据可视与分析 数据服务 - 云服务建设全流程明细 研发效率大盘 智能扩容推荐 数据调优诊断 智能扩容推荐 数据调优诊断 研发效率大盘 安全态势感知 智能决策中心 故障智能预警 故障智能预警 安全态势感知 智能决策中心 运营数 据 销售数 据 DWS ES DLI OBS Ccloud Table 财务数 据 项目数 据 收入触 发 故障数 据

（以下简称“《意见》”）。《意见》中明确指出煤矿智能化是煤炭工业高质量发展 的核心技术支撑，将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等 与现代煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动 态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运输、通风、洗选、安 全保障、经营管理等过程的智能化运行，对于提升煤矿安全生产水平、保障煤炭稳定 供应具有重要意义。 《 设技术规范 与标准体系，实现开拓设计、地质保障、采掘（剥）、运输、通风、洗选物流等系统 的智能化决策和自动化协同运行，井下重点岗位机器人作业，露天煤矿实现智能连续 作业和无人化运输。 到2035年，各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系 统，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系。 为保证上述目标的不断落地实现，需要持续深化煤炭行业工业化和信息化的两化融 矿智能化建设技术规范与标准体系，实现开拓设计、地质保障、 采掘（剥）、运输、通风、洗选物流等系统的智能化决策和自动 化协同运行，井下重点岗位机器人作业，露天煤矿实现智能连续 作业和无人化运输。到2035年，各类煤矿基本实现智能化，构 建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系统，建成智能感知、智 能决策、自动执行的煤矿智能化体系。 19 20 通过研读国家层面关于煤炭矿山行业的各类政策方针，可以发现，各项政策中频频的提到