定，适应数智化转型，覆盖从在线金融到自主 金融等多个阶段。 » 轨道交通 ：依托人工智能与云平台，提升安全 保障和运营效率，优化乘客体验，推动向自主 运营转型。 » 物流 ：聚焦可视化、预测性分析以及绿色物流， 开展人工智能优化，推进数字化生态建设。 行动建议 加快数智经济增长的举措包括 ： » 重视网络、计算、存储协同一体的数智基础设 施建设。 » 利用智能应用赋能各行各业。 15）。实际上，回归分析结 果表明，数据传输对数据应用的影响更大，其贡献 系数为 +0.6，而算力的贡献系数仅为 +0.5。 这一发现印证了一个简单的道理 ：要想富，先修 路。正如现代经济离不开高速公路和物流网络，人 工智能生态的繁荣发展离不开强大的数字高速公 路。数字高速公路是实现计算节点、数据中心、企 业和用户之间高速、低时延互联的关键基础设施。 如果没有数字高速公路，再强大的单点算力也将难以 大核心能力域和 1 项可持续发展使能要素。 3. 数智化指标 ：选择可量化指标，用以跟踪进展。 4. 25 国行业数智化评估 ：基于选定的指标生成对比分析结果。 该评估框架不仅可用于电力、金融、轨道交通和物流行业的数智化评估，也可推广至其他行业，为政府、投 资者及行业利益相关方提供洞察，帮助他们了解各国数智化转型的现状和亟需取得进展的领域。 66 全球数智化指数（GDII）2025 电力 行业需求

本报告中的“机器人+人工智能”指的是建模优化、机器视觉、 语音交互、机器学习、深度学习等人工智能技术应用于机器人上的智 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 ................. 10 （一）应用场景：从生产操作向其他高附加值场景拓展 ..... 10 1、生产操作：从操作精度提升到自适应学习 .............. 11 2、物流配送：“识别+导航”模型组合适用于封闭生产场景 . 12 3、质量管理：机器视觉检测大量取代人工检测 ............ 12 4、安全管理：在部分重化工业存在一定需求 ......... ..... 13 5、试验验证和产线优化：仅在部分龙头企业开展探索 ...... 13 （二）应用行业：重点用于汽车、电子、金属三大行业 ..... 14 1、汽车：关注精细生产、高效物流和外观检测 ............ 15 2、半导体：重点在质量管理和柔性操作 .................. 18 3、钢铁：聚焦质量管理和安全管理 .....................

移动通信 LPWAN 工业以太网 卫星通信 原材料体系 生产加工体系 供应链体系 金融体系 工艺 软件 数据 金融 虚拟资源 操作顺序 操作决策 人 原料 辅材 生产原料 加工设备 物流设备 机械设备 温湿度 运行环境 Project Content 整体架构 ERP 智慧运营 CRM 智慧生产 任务令、生产、工艺、设备、 物料、操作、环境等管理 智慧控制 数据收集、设备控制 的良率分 析提高制造能力 OA SRM SPC DFS BI 基于大数据实时离线日志 分析，提高工艺能力 基于大数据缺陷大数据分析， 改善工艺流程 为企业发展提供决策数据 LAS 智能物流 工艺制程控制 设备数据采集 环境能源监控 水电气的收集、监控、分析预测 生产制造 制造分析 实现对生产线设备工控电脑监 控，实时监测，实现无人化管 理，提高人员效率，减少人员 数量 BOM 信息 数据统计汇总 物料需求计划 物 料 配 送 至 仓 库 物料及工 装需求 半 / 成品入 库 配送物料及工装 第三方物流 产品需求 工艺及工时 加工设备 工控机 数字化控制中心 物流管理 TMS 企业运营 & 研发 物流信息 成品出货 客户 产品交付 订单信息发送 检测设备 工单信息 生产报工 生产制造执行 MES 设备管理 品质管理 质检数据

向员工提供引人入胜的分步说明。  在物流领域，有可能出现针对生产力、安全和人体工程学的解决方 案，例如卡车和货车司机的虚拟 AI 助手或使用扫描、文本、交易 和对话语音的多模式语音。 行动建议  优先考虑多模式 UI 的价值，以提供更安全、更可靠、更愉快的工 作、培训、入职和处理环境。  首先确定可以从多模式 UI 技术中受益的特定用例（例如，现场服 务、物流、仓储、制造、维护或设计）。  增强型浏览器到人工智能工作空间和通用界面，这些创新使人工智能更易于访问、更直观， 并更容易融入日常生活。随着人工智能的发展，这些界面将在塑造人机交互方面发挥关键作 用，推动各个领域的生产力、创造力和效率的提升。 现代供应链和物流本身就是多模式的，它釆用多模式的技术和管理系统，处理多模式数据， 特别是许多供应链组织己经或正在釆用人工智能和智能机器人技术，因此釆用新兴的多模式 UI 技术将有助于改善供应链的人机交互方式及用户体验，提高生产力，创造力和效率。 具备语音识别、自然语言处理和先进的 移动能力，可以协助完成从护理到互动式客户支持等各种任务。 12 图 6： 人形多功能机器人（来源：【11】） 将多功能机器人融入全球供应链，彻底改变了传统的物流和制造流程。这些机器人提高了订 单履行的准确性，缩短了交货时间，并使企业能够快速响应市场需求。通过自动化重复性任 务，并促进供应链内部的创新和敏捷性，企业可以将人力资源重新分配到更具战略性的角色。

，在各种复杂应⽤场景表现优异。 公司的RFID标签芯⽚涵盖超⾼频UHF�RFID（ISO18000-6C），�频HF�RFID（ISO15693/14443A）频段，产品规模 应⽤于全球的鞋服、物流、零售、航空、医疗、资产管理、智能制造、智慧农业、防伪溯源等领域。 RFID�标签�� 万物互联的神经元 产品选型表 让世界，不触可及！ www.kiloway.com 400-0550-570 中国国内品牌用户 UHF RFID 标签细分市场分析 ·············· 26 1 鞋服快消品与商超零售 ······································· 27 2 快递物流 ··················································· 30 3 图书档案 ··················································· ······························ 29 图表 22 中国快递物流应用场景 RFID 标签需求潜力分析 ·········· 30 图表 23 中国快递物流市场 RFID 标签渗透率分析 ················· 31 图表 24 中国快递物流市场 RFID 标签出货量分析（单位：亿个） ··· 31 图表 25 中国图书档案市场

人形机器人率先重构工业制造人机协同范式............................11 （二） 人形机器人探索构建普惠、精准、有温度的医疗未来................12 （三） 人形机器人将重塑交通物流生产力范式 ..................................13 （四） 人形机器人将重构家庭生活的效率与体验...............................14 AI通过OpenAI大模型赋能人形机器人，推出Figure 02机器人，能 完成叠衣服、餐桌清理、购物袋包装等相对复杂任务，并在宝马汽车 工厂中测试开展零件装配等工作。优必选推出Alpha和Walker系列 机器人，为教育、物流、消费及其他产业定制，是全球合作车厂最多 的人形机器人企业。杭州宇树推出的Unitree H1、Unitree G1人形 机器人性能佳、价格低，可用于工业、家庭服务等多重场景。 图3 国外企业融资情况概览 Gen2实现重大突破，重量降至63公斤，步行速度提升30%，新增颈 部自由度显著增强平衡性，可应对爬楼梯等非平坦地形；其配备触觉 传感器的灵巧手能精准抓取鸡蛋等易碎物。该系列计划于2026年以2 万-3万美元量产，目标覆盖工厂、物流及家庭服务场景。 波士顿动力Atlas作为行业运动能力标杆，2024年推出电动版新 款Atlas机器人，具备三指灵巧手，可搬运14kg物体，能完成行走、跳 跃、爬楼梯等复杂动作。核心技术模型预测控制器（MPC）推动其从

的最后障碍。在这些基础设施的加持下，具身智能将成为可能，促进制造机器人、家庭助手等物理 实体以自主性、适应性和目标导向的方式行动。 这将对我们的星球产生深远积极的影响。以道德框架为指导、以清洁能源为动力的智能体将在 农业、物流和电网中发挥积极作用，优化资源配置并大幅减少浪费和碳排放。在 AI 增强传感器和无 人机的支持下，精准农业不仅能提高产量，还能在保护生物多样性方面发挥作用。智能电网将通过 实时分析系统的安排，实 居家：从生活空间向懂你的智慧空间演进，让生活更舒适 制造：设计即制造，制造即智能，制造即服务 金融：AI 重构金融生产力，打开智慧金融服务新纪元 电力：新能源主导电源格局，成为主力力量，推动电力系统革命性重构 物流：AI 驱动全球物流供应链实现智慧化赋能与高品质精准交付 矿业：“智探矿脉，office mining”重塑矿区生产 城市：AI 让城市焕发自进化的生命力 37 47 53 57 59 61 知等一系列的技术鸿沟，业界尚未研发出具备 长序列任务强泛化能力的模型去实现手部的精 细操作，主要原因是真实数据匮乏以及触觉能 力有待提升，在模型层面还存在一些理论突破 的难题。因此我们看到，目前的智能机器人主 要在工业工厂、物流等半结构化场景中执行特 定任务，比如搬运、分拣等，离机器人真正能 进入千家万户还有一定距离。 机器人想要走进家庭做各种家务活，还有 较长的路要走，需要更高自由度与更类人的灵 巧手，去完成难度更高的厨房烹饪、衣物护理、

产业链数字化协同的现状及痛点 产业链数字化协同是数字经济时代产业发展的重要趋势。产业链数字化协同核心在于借 助数字技术，将产业链上的各个环节，包括上游供应商、中游制造商、下游销售商以及与之 相关的金融机构、物流企业等关联方紧密连接起来。通过这种连接，实现全链条数据贯通， 使得信息能够在整个产业链中高效、准确地流动，以实现智能决策共享，最终有助于实现资 源高效配置。产业链数字化协同的核心特征主要体现在数字技术驱动、数据链路贯通、生态 民币作 为“智能协作节点”，整合物流、物权、保险、价格以及基本信息等。其核心价值不仅是提 升支付效率，更是通过规则嵌入实现包括供应商、运输商、产业企业、仓储方、经销商等在 内的全产业链的数字化协同（图 3）。 基本 信息 保险 信息 价值 信息 上下游全产业链数字化 供应商 经销商 产业企业 运输商 仓储方 供货 运输 入库 应用 物权 信息 物流 信息 - 6 - 图 4 全生产过程的数字化协同 通过整合产业链上下游企业的交易数据、物流数据、资金流数据等多维度信息，形成完整的 数据链，从而积累信用资产。其核心在于打破市场主体之间的“信息孤岛”与“数据壁垒”， 实现从个体优化到全局最优的升级。 构建数字金融生态。数字人民币具有跨行业协同创新能力，能够打破行业壁垒，促进不 同行业之间的资金流动和业务协同。数字人民币构建的不仅是支付工具，更是数字经济时代 的金融操作系统。依托流程环节从订单、物流、仓储、发票到付款等全生产过程数字化协同（图

......................................................................................73 案例二：人形机器人在物流场景的应用..............................................................................................77 角，成为连接未来理想与现实生活的关键桥梁。它有望继计算机、智 能手机和新能源汽车之后，成为重塑全球经济产业格局、改变人类生 活与生产方式的又一强大驱动力，其在智能制造、家庭及商业服务、 仓储物流、特种作业等诸多领域的广泛应用潜力，彰显了作为未来科 技变革核心驱动力的巨大价值，人形机器人无疑是开启人类未来无限 可能的一把关键钥匙。 随着人形机器人技术的迅猛发展，其在国际科技舞台上的竞争愈 丰富教学内容，为教育注入更多创新元素，激发学生的创造力和想象 力。 7）物流运输场景 人形机器人可以在仓储、装卸、分拣、包装、配送等环节提升工 作效率和管理水平。亚马逊正在测试 Agility Robotics 开发的双足机 器人 Digit，提升仓库作业效率，包括卸货、搬运和管理货架等任务。 人形机器人在物流运输行业的运用将助力物流产线的智能化升级，实 现低成本、高效且智能化的物流运输体系。 8）其他场景 人形机器

的赋能下，展现出更强的决策自主化能力。零售 商与物流服务提供商已开始部署自主仓库机器 人和智能调度系统，旨在更高效地管理库存流转， 并缩短订单履约时间。 最终，“生产制造”集群有望达到最高水平 的自主化成熟度，这得益于诸如“黑灯工厂”等 最新创新成果⸺这类工厂运用机器人技术与 先进的增材制造技术，快速生产定制化产品。紧 随其后的将是“质量与生产控制”和“客户与现 场支持”等集群，在这些领域，物流企业正部署 自主无人机和数字助理，以加快响应速度并提 各行业当前及未来自主化水平概览 化工 5 零售 8 生命科学 9 汽车 1 半导体 2 航空航天和国防 3 6 高科技消费与企业技术 7 工业设备 金属与采矿 11 石油与天然气 12 10 运输与物流 消费品与服务 4 行业 0 5 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 自主化 增强型人工决策 主要为自动化 主要由人工驱动 16 27 42 生产健康监测 系统，通过根据生产周期、产品质量及能耗成本预测最优批次性能，成功实现了吨均成本下降。 在该公司的新项目中，每次派送的平均距离已缩短了15%，卡车利用率提升了近10%，显著增强 了物流效率。 此外，该公司还通过竞争性采购和价值链优化举措，例如，针对物料进行全球招标，以及在棕榈油 和棕榈仁油领域实施“后向整合”项目，节约了物料成本并提升了采购效率。 预测算法和优化器等AI工具