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 提 升客户体验；同时，一些企业还坚定地贯彻“走出去”战略，向外追求增量 空间。未来，数字化创新业务和数字化商业模式将成为企业发展的新动力源 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 面对业务和技术发展新需求，越来越多的企业开始在已有云设施之外，规 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；��

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 ----------------------------

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

端到端的定义：基于数据驱动的深度学习 在广义语境中，端到端是一种研发范式，指在一个任务中，从输入端到输出端，中间不经过任何其他处理环节，由 一个模型完整实现输入到输出的全过程。在智能驾驶领域，端到端架构是指车辆将传感器采集的信息直接输入统 一的深度学习神经网络，经过处理后直接输出驾驶命令。深度神经网络赋予端到端模型强大的学习能力，使其能 从大量驾驶数据中自动学习复杂的驾驶模式和场景特征。 传统智 2016年，英伟达开发了端到端CNN原型系统，推动了这一概念在GPU计算时代的发展。随着深度神经网络的进步，端到端自动驾 驶在模仿学习和强化学习方面取得突破，LBC中的策略蒸馏方法通过模仿优秀专家，提升了闭环性能。 为增强系统的泛化能力，尤其是针对专家策略和学习策略之间的差异，业内研究提出了在训练过程中聚合在线数据的策略。 2021年左右，端到端自动驾驶迎来重要转折点。随着传感器配置在合理计算预算内普及，研究重点转向融合更多感知模态和先 态和先 进架构（例如Transformer），以捕捉全局上下文和关键特征，例如TransFuser及其变体。这些设计结合对仿真环境的深入理解， 使模型在CARLA基准测试中显著提升性能。 为提高自主系统的可解释性和安全性，一种解决方案是引入各种辅助模块以更好地监督学习过程，另一种则采取注意力可视化。 2023-2024年，研究重点聚焦生成安全关键数据、预训练策略学习的基础模型或骨干网络，推动感知与规划模块的端到端整合。

分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源 全球主流人形机器人落地场景及规划 纵览全球主流人形机器人产品应用场景规划，Top3应用场景为工业、家庭、商业服务。 *排名不分先后 已公布 规划中 典型企业 国家 机器人名称 企业/产品概况 产品形态 Figure AI 1X Tesla Agility Robotics Boston Dynamics 国家地方共建人形机器人创新中心 Phoenix 人形 类人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 类人形 类人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 乐聚 中国 Kuavo夸父 人形 里工智能 广汽 PNDbotics 众擎机器人 小鹏 普渡机器人 中国 中国 中国 中国 中国 中国 SE01 Iron 里掂F1 GoMate Adam 闪电匣Arm 人形 人形 人形 人形 人形 类人形 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 人形机器人胜任工种识别 …未来人形机器人将作为新质生产力在多种场景中替代低效人力。工业场景中配合机械手优先胜任4大工种（搬运、质检、工 站衔接、基础组装）。逐步胜任家庭、商业场景中部分工种（健康监测、娱乐演出、巡场等） 8 各类生产力优劣势对比 VS VS 人工 机械臂 人形机器人

材料等关键行业加速落地，展现出广阔的应用前景。 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 大 模型推动下，以人形机器人为代表的具身智能技术的前沿进展；接着， 从应用场景的角度，通过全球 88 个案例分析“机器人+人工智能”在 典型场景、行业中应用情况；最后，从技术、产品和应用三个方面， 展望“机器人+人工智能”在工业场景中的应用前景。 牵头编写单位： 信通院（江苏）科技创新研究院有限公司 参与编写单位： 苏州市机器人产业协会 苏州拓斯达智能装备有限公司 苏州钧舵机器人有限公司 5、艾吉威全球首台 AI 语音交互 AGV 小千斤 ............... 26 （二）行业应用案例 ................................... 28 1、捷螺在半导体关灯工厂中的应用 ...................... 28 2、珞石机器人在消费电子行业的应用 .................... 29 3、追觅配送机器人在装备制造行业的应用 ......

随着舱驾一体化架构成为主流，智驾地图成为连接座舱体验与驾驶功能的关键枢纽，如何实现从导航指 引到更优的出行体验的全面升级？  中国智能驾驶企业正积极布局国际市场，地图厂商如何赋能国内智驾企业实现"出海"并在国际竞争中建 立技术与商业优势？  报告将探讨这些关键问题，剖析智能驾驶地图的技术演进路径与商业价值新机遇。本报告聚焦中国智驾 地图市场，重点分析面向车端智能驾驶系统的地图，不涉及手机导航地图。 4 旨在实现成本与功能的最佳平衡。 • 高新鲜度: 对影响驾驶决策的道路变化要求近乎实时的更新能力， 依赖高效的自动化（含众源）更新机制。对于城市NOA，关键要 素的“天级/周级”更新成为普遍预期。 核心特征（动态演变中） 智驾地图形态演进示意图 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights 提供超越传感器视距的先验信息和环境理解能力。  其在路径规划优化和作为AI模型训练数据源方面的价值日益凸显，但其具体作用随智驾系统能力提升而动 态演变。 7 市场概述 智驾地图在智能驾驶系统中的核心作用 地图功能 \ 自 动驾驶级别 L2 (辅 助驾驶) L2+ (高 速NOA) L2+ (城市 NOA) L3 (有条件 自动) L4 (高度自 动) 趋势解读 & 核心观点