部门：企业服务三组 ©2025 iResearch Inc. 2024年中国人工智能产业研究报告 2 前言 PREFACE 研究背景： 作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，人工智能产业在2024年被中央及各地政府确立为 重点发展方向，陆续出台了一系列针对性强、力度大的政策措施，旨在推动产业创新，提升区域经 济的科技竞争力。经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应 化提升模型推理能力， 同时加速跨模态融合，并在推理效率优化和新型注意力机制等方面持续探索，推动AI产业向更 高水平迈进。 宏观环境 产业动态 发展趋势 1）市场规模增速略低于预期：2024年中国AI产业规模为2697亿元，增速26.2%，略低于预期。 主要原因为大模型在实际业务场景的表现未完全满足客户需求，且建设成本较高，较多项目仍 处于探索阶段。 2）算力需求结构性转变：2024年部分 齐放的发展态势。” 数据 算力 规范 标准 技术 ◆ 2024年1月4日，十七 部门印发《“数据要素 ×” 三 年 行 动 计 划 （2024—2026年）》 ◆ 2024年5月29日，中 央网信办等三部门印发 《信息化标准建设行动 计划(2024—2027年)》 ◆ 2024年9月9日，全国网 络安全标准化技术委员会 发布《人工智能安全治理 框架》1.0版。 ◆ 2024年6月19日，四部

部门：企业服务三组 ©2025 iResearch Inc. 2024年中国人工智能产业研究报告 2 前言 PREFACE 研究背景： 作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，人工智能产业在2024年被中央及各地政府确立为 重点发展方向，陆续出台了一系列针对性强、力度大的政策措施，旨在推动产业创新，提升区域经 济的科技竞争力。经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应 化提升模型推理能力， 同时加速跨模态融合，并在推理效率优化和新型注意力机制等方面持续探索，推动AI产业向更 高水平迈进。 宏观环境 产业动态 发展趋势 1）市场规模增速略低于预期：2024年中国AI产业规模为2697亿元，增速26.2%，略低于预期。 主要原因为大模型在实际业务场景的表现未完全满足客户需求，且建设成本较高，较多项目仍 处于探索阶段。 2）算力需求结构性转变：2024年部分 齐放的发展态势。” 数据 算力 规范 标准 技术 ◆ 2024年1月4日，十七 部门印发《“数据要素 ×” 三 年 行 动 计 划 （2024—2026年）》 ◆ 2024年5月29日，中 央网信办等三部门印发 《信息化标准建设行动 计划(2024—2027年)》 ◆ 2024年9月9日，全国网 络安全标准化技术委员会 发布《人工智能安全治理 框架》1.0版。 ◆ 2024年6月19日，四部

驾驭AI浪潮 释放下一朵云潜能 ⸺ � � � � 中 国 企 业 多 云 战 略 白 皮 书 CONTENTS IDC观点 第一章 三大变量驱动，企业云战略向“创造业务价值”方向演进 �.� 新技术、新环境、新业务，催生企业高质量发展新需求 �.� 从“获取资源”到“创造价值”，企业云战略与业务目标协同演进 第二章 多云发展战略，持续扩展企业未来高质量增长空间 �.� 多云战略落地的应用场景 发展的新动力源 泉，让企业能够始终保持积极的竞争姿态，在数字化新环境中打造可持续发 展格局。IDC预测，到����年，已经建立数字业务平台的组织将拥有比竞争 对手高出��%的数字化市场份额，并拥有更强的追踪投资回报率和执行数字 收入举措的能力。 一系列的变革将给企业的云战略演进带来强劲冲击。企业应努力思考如何构 建与业务协同发展、适度超前的IT架构，基于技术优势带动业务创新和商业 模 划、建设新的云环境，利用技术的更新和IT架构的迭代，获得新的发展动 力，并通过引入新的合作对象，解决企业当前云环境下存在的问题。多云策 略已经在企业众多应用场景中实现了深度普及与广泛应用，成为企业重要的 云发展战略组成部分。IDC多云战略调研发现：目前，��%的中国企业已经构 建多云/混合云环境，被访企业平均拥有�个公有云服务商，�个私有云服务 商；��%的中国企业将在当前和未来�-�年持续选择多云部署模式，有意识地

与非研究院 资深行业分析师 张慧娟 2024中国智算产业全景调研： 技术重构与演进 SupplyFrame Media + E-Commerce 2 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 智算产业现状总览 , 智算产业运行状况 , 智算中心核心驱动力 , 智算产业关键技术 迭代 技术体系全景 ｜ 覆盖芯片器件层（CPU/GPU/TPU）、硬件设施层（AI服务器/液冷）、平台调度 层（弹性调度/绿色节能）、应用场景层（AI训练/边缘智能） 规模与增长 ｜ 2024年中国智能算力规模达725.3EFLOPS，同比增速74.1%，市场规模190亿美 元，增速超通用算力3倍 未来趋势 ｜ 2026年智能算力规模将达2024年两倍（1,460.3EFLOPS），市场规模增至337亿 EFLOPS，为2024年的两倍。 中国人工智能市场规模： 2025年将达到259亿美元，较2024年增长36.2%； 2026年将达到 337亿美元，为2024年的1.77倍。 数据来源：《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》 11 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 2

第 1 页 数字化转型与 人才体系建设指南 2025 年 1 月 北京中培伟业管理咨询有限公司 BEIJING ZHONGPEI WEIYE MANAGEMENT CONSULTING CO.,LTD ·洞察企业数字化转型现状 ·解读数字人才发展与培养 ·构建数字化人才建设体系 ·赋能企业数智化升级突破 目录 一、引言 ---------------------------- ------------------------------------------ 25 2.数字化赋能平台功能介绍 ------------------------------------------ 32 七、中培伟业标杆客户案例实践 ------------------------------------------ 35 案例 1：AI 大模型技术及开发应用实践培训 ------------------------- ------------------------------ 40 八、关于中培伟业 ------------------------------------------------------- 43 1.发展历程 --------------------------------------------------------- 43 2.中培优势 ----------------------------

为贯彻落实《住房城乡建设部等部门关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导 意见》（建市〔2020〕60 号）、《四川省住房和城乡建设厅等部门关于推动智能建造与建 筑工业化协同发展的实施意见》（川建建发〔2021〕173 号）等文件精神，积极推动成都 市建筑行业的数字化、信息化、智能化转型，进一步加快建筑机器人在智能建造中的应用， 提升建筑施工效率与质量，由成都市住房和城乡建设局组织，会同成都市各大建筑集团及 个章节，内容包括：1.总则；2.术语；3.基本规定；4.安全规定及维护 要求；5.建筑机器人场景选用导则。 本导则由成都市住房和城乡建设局审核，由编制组负责具体技术内容的解释和说明。 执行过程中如有意见和建议，请发送反馈成都蓉筑智能建造创新研发与产业促进中心（地 址：成都市锦江区柳荫路 9 号，邮编：610023，邮箱：cdrzic@163.com），以便进一步修 改和完善。 主编部门：成都市住房和城乡建设局 中国五冶集团有限公司 佛山奥卡机器人有限公司 成都环境工程建设有限公司 成都建工集团有限公司 中国建筑一局（集团）有限公司 眉山环天建设工程集团有限公司 重庆智能建造研究所 中建三局云构机器人有限公司 西南数智机器人科技（重庆）有限公司 四川建瓴建设项目管理有限公司 电子科技大学 主要起草人员：易富民 林 伟 吴佳晔 何 伟 陈 浩 龙飞宇 谢 军 刘万里 曾宏亮 沈宇豪 高 宇 贺 斌 毛 伟 周献华

受各⽅关注的⼈形机器⼈⽅向，建⽴⾯向⼈形机器⼈的多维观察和动态研究框架，从 ⽣态演进的总体特征、技术体系与产业链、产品与企业、产业经济、场景与应⽤等⻆ 度，观察⼈形机器⼈在中国的年度进展，以资各⽅参考。 1 ⼈形机器⼈⽣态演进年度特征 特征之⼀，⼈形机器⼈进⼊规模化量产元年。2025 年下半年尤其是验证相关技术 产品商业价值的关键阶段。以优必选、宇树科技、特斯拉、Figure AI 等规模产线的建 成投 加速了该领域技术的产业化、⽣态化进程。 特征之三，⼈形机器⼈的具⾝智能⽔准从“开始试⽤”⾛向“初步可⽤”。国内多次机 器⼈⽐赛展现了⼈形机器⼈的场景感知、运动协调、交互能⼒。⾏业应⽤重点也开始 转向解决复杂场景中的实际任务的执⾏能⼒。从表演、⽐赛等基础运动能⼒展示，开 始快速向⼯业、商业、家庭、应急、教育等潜⼒领域拓展。 特征之四，AI ⼤模型对⼈形机器⼈的赋能⽅⾯进展明显。⼤脑、⼩脑和肢体分⼯ 协作 部分，⽽反馈机制通常内嵌于控制环路中，不完全单列为独⽴模块。系统环节通常包 括环境感知、决策规划和运动控制三个环节，形成感知→决策→执⾏的闭环控制。 感知模块作为具⾝智能的“信息采集和处理器”，通过建⽴对外部环境的感知和理 解，为决策和⾏动提供⽀持。感知模块主要⽤于对象识别、位置定位、场景理解等⽅ ⾯，通过摄像头、激光雷达等多种传感设备的输⼊数据进⾏处理，进⽽从不同模态的 数据中获得多维环境信息。humanoid

⾏着持续的多学科对话 - 获取信息，分析数据，制 定⻅解和提出建议。作为我们的⾸要思想引领产品，花旗全球展望旨在帮助我们的读者应对全球经济⾯临的最具挑战性的问题，并预测⼀个快速变化且相互关 联的世界中的未来主题和趋势。花旗全球展望汇集了我们全球对话的最佳要素，并整合了我公司各个⾼级专业⼈员的思想领导⼒。本⽂不是研究报告，也不构 成对投资的建议或要约购买或出售任何⾦融⼯具。有关花旗全球展望的更多信息，请访问我们的⽹站www 经济-机器⼈可以解决劳动⼒短缺问题。随着⼈⼝⽼龄化和更为严格的移⺠政策加剧，短 缺问题变得更加棘⼿ 此外，对于功能强⼤的机器⼈来说，投资回报周期相对于⼈类的吸引⼒越来越⼤。劳动 ⼒在全球国内⽣产总值中占⽐超过50%。因此，市场机会可能是巨⼤的 3 改善-技术进步使⼈们摆脱了单调的任务，增加了休闲时间。继续这⼀趋势，⼈⼯智能机 器⼈将为⼈们提供机器⼈清洁⼯、管家、司机、助⼿和护理⼈员等服务 通过分析这些动因，本报告分为3个主要部分： 技术-我们在第1章突出了9个变⾰。其中最重要的变⾰来⾃⼈⼯智能的进步，使 机器⼈可以看、学、动、说话、将指令转化为代码然后执⾏。最近才有了多模 式⼈⼯智能使所有这些元素相互配合。⼈⼯智能逐渐具有具体形体和物理⾝体 。在此过程中，灵巧性也在不断提升。⼀些机器⼈现在能穿针引线或缝合⽟⽶ 粒。机器⼈正在由理论⾛向现实，由⽆⽤变得有⽤ 2 ⽤例-静态机器⼈也在增⻓，但本报告的重点是在AI- 启⽤移动的机器⼈。第2-8章探讨了AI机器⼈的潜在⽤例，从清洁、驾驶、交

动力减弱，老龄化人口占比增长，我国已全面步入中度老龄化社会并且老龄化仍在 加速中。蓝领群体规模达四亿，但劳动力仍存在较大缺口。相对于白领工作，蓝领存在很多繁重、危险的工作场景，年轻人对进入蓝领工作岗位的意愿较低。这 亟需机器人进厂进行岗位的人力替代、协作、补充。 • 目前AI平民化成为大趋势，人工智能融入国民生产生活中，民众对于AI相关应用的关注呈指数级增长，民众对于人工智能的接受度也逐渐上升。 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 人口出生率(‰) 人口死亡率(‰) 人口自然增长率(‰) 65岁及以上占比(%) 2015年-2024年中国人口数据 30,000 32,000 34,000 36,000 38,000 40,000 42,000 44,000 46,000 48,000 2023-01 形机器人。 7 驱动因素 技术驱动：关键硬件实现国产化自研或大幅降价，大模型的 爆发降低开发成本，共同促进机器人落地通用场景 资料与数据来源：公开资料 数据收集与预处理 在智能机器人开发中，大模型 可整合来自摄像头、传感器等 设备采集的图像、声音、物理 信号等数据，将原始数据转化 为适合模型训练的高质量数据 集，极大提升数据准备效率与 质量。 1 大模型 模型训练环节

➢ 以环京地区为典型，得益于AI训练需求的持续增长，行业下游需求迅速扩张。在各地区中，环京地区有望率先步入供不应求阶段。预计到2025年， 环京地区将率先迎来区域性价格拐点，为算力中心行业的高质量发展注入新动力。 资料来源：灼识咨询 报告研究方法论（1/2） 5 研究方法论 • 在编制本报告的过程中，我们秉持严谨的研究态度，综合运用多种研究方法，旨在深入剖析算力中心行业定制批发业务的现状与未来趋势。以下是对我 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建：从专业的行业视角出发，我们将一手调研获取的、来自超40家具有代表性的需求厂商与供给服务商的数据，整合融入供需 模型，以此反映当下市场的实际供需格局。同时，我们吸纳从专家访谈中的关键信息，如需求侧的服务器规模及业务增长情况、供给侧的 运营容量及区域布局规划等，为模型的未来预测提供依据。在此基础之上，我们亦吸纳案头调研收集的大量资料，如宏观政策文件、市场 报告等，从宏观政策导 容量情况，并综合考虑各厂商的土地资源、 能评资源、资金实力等多方面因素。结合信通院等权威机构统计披露的算力中心服务商历史市占率等相关行业数据，模型中所选取 的20家第三方算力中心服务商占据当前市场中绝大部分在运营容量的份额。随着AI技术取得的突破以及需求方对算力基础设施的要 求不断提升，上述的头部第三方算力中心服务商凭借技术、资金及资源等优势，其市场份额将逐步扩大。 ➢ 需求端：我们详细梳理了