1.5 汽车行业加速迈向智能驾驶全面普及时代 2.关注自研核心算法的整车企业 2.1 特斯拉：纯视觉方案+一体化端到端先驱 2.2 华为鸿蒙智行：模块化端到端，聚焦生态整合与全域协同 2.3 小鹏：云端蒸馏模型+纯视觉方案，大幅提升车端上限 2.4 理想：双系统并行，VLM规范端到端模型下限 2.5 比亚迪：智驾平权加速，边际变化可期 3.智能驾驶产业链 3.1 车端：电子电气架构向中央计算迈进 图7：强化学习方法 请务必阅读正文之后的免责条款部分 10 端到端的挑战：数据 由于端到端算法基于数据驱动，大模型依赖大量的高质量数据进行训练。以训练数据为核心，重点关注数据量、数 据标注、数据质量、数据分布、云端存储与超算中心等因素。2023年，特斯拉在端到端神经网络开发初期，就向系统 输入了1000万个经过筛选的人类驾驶视频片段，按每段15秒估算，高清视频的总计时长超过4万小时。根据特斯拉的 测算，单个端 ：FSD V12全面采用端到端，用3000行代码替代了原来的30多万行 代码，但算力要求提升了10倍，整个平台算力需要达到3000～5000T0PS才能满足端到端的需求。除了对车端算力 的需求外，对云端算力要求也很高。由于端到端系统依赖大规模数据集，训练过程对算力资源需求极高，尤其是 为了使大模型具备复杂路况识别能力，需要在大量模拟场景和真实世界数据上进行训练。通常，样本量越大，系 统越成熟，这也

48 政企、创业者必读 如何解决 DeepSeek在政府、企业的应用问题？ 49 政企、创业者必读 闭源云端通用大模型功能强大 但在政府企业场景中使用存在若干问题  训练知识为网上通用，缺少政府和企业内部知识，不懂业务，无 法解决实际问题  闭源模型云端部署，使用过程中数据外传上网，存在泄密风险  闭源模型规模庞大，无法为企业进行定制，无法本地部署  成本高昂，一般企业难以负担 每天拦截勒索攻击100万次、挖矿攻击1000万次、恶意网址7.5亿次、网络电信诈骗6000万次 云端响应服务 高级威胁溯源平台、安全大数据检索平台、安全风险研判平台、热点事件分析平台 分析研判平台 端 • 服务全球15亿终端 • 覆盖全球225个国家 和地区 终端探针密布 云 数 智 知识 人 云端数据汇聚 • 探针数据上传到云 端 • 20万台服务器 • 210个数据中心 • 上万条典型攻击脚本 强大专家团队 • 200+安全精英团队 • 3800+安全专家团 队 全网集中研判 全网统一处置 整合端、云、数、智、知识、人各环节核心要素，建立集中分析研判平台和云端响应服务 形成了一整套互联网模式的安全运营服务体系，全面覆盖B端和C端安全需求 这套安全体系被称为数字安全“中国方案”，受到微软、CrowdStrike 、卡巴斯基等全球同行的模仿和借鉴 76

Asimo 人形机器人采用传统的逻辑推理控制，能够完成各种复杂的行走功能 和人类肢体动作；Figure 在 OPEN AI 提供的大脑功能以外，打造了 完全端到端的运动控制系统；智元机器人采用云端超脑、大脑、小脑 等多层次架构，分别负责任务级、技能级和指令级的操作任务。 部分人形机器人头部厂商开展了端到端架构的探索。端到端架构 融合“大脑”和“小脑”功能，通过统一的神经网络，直接将任务目 夸父人形机器人系华为云与乐聚机器人战略合作以来取得的阶 段性成果，通过盘古具身智能大模型使得人形机器人在智能化、泛化 能力上得到了显著提升。目前，双方研发进程已经打通了人形机器人 数据收集、云端训练、部署推理的工作流程，形成了系列工具链。华 为云与乐聚的合作围绕“盘古具身智能大模型+人形机器人”，在制 造业、家庭典型场景下机器人泛化能力的提升进行了市场调研、测试 开发和场景验证，为打造通用场景的人形机器人展开了联合创新。

和强化学习算法更强大的意图理解能力和高级任务规划能力，相应地 也带来了更高的计算复杂度与能耗开销，需要更强大的硬件算力和电 池技术支撑。复杂的任务决策往往需要依托网络边缘和云端部署更大 规模的模型和算力支持，同时结合云端信息输入、网络通信质量、终 端能耗限制等多方面因素进行综合推理计算和任务分配，因此需要通 过端-网-云充分协同和通算融合，实现按需动态的算力迁移与卸载， 46 以及系统性的算力资源调配与综合能耗优化。 可靠的同步机制以及构建有效的协同策略等。随着研究的深入，多机 操作系统开始支持更加复杂的协同任务，如分布式感知、协同决策和 协同执行等。近年来，随着云计算和大数据技术的快速发展，人形机 器人多机操作系统开始融入更多的云端智能。例如，通过云计算平台， 多个机器人可以共享计算资源和数据资源，实现更加高效的任务分配 和协同工作。同时，大数据技术的应用也使得机器人能够更好地学习 和适应环境变化，进一步提升协同工作的效率和智能化水平。 于制定术语标准、框架和接口标准、产品标准、通用技术要求、兼容 和互联互通规范、测试认证与性能评测标准、安全和伦理标准等。 人形机器人基础设施提供方为人形机器人制造过程供应必要的硬 件、软件和技术支持，包括但不限于云端训练算力、网络设施、数据 集等，确保生产流程高效、顺畅运行。侧重于制定兼容和互联互通规 范等。 人形机器人应用解决方案集成商针对最终用户的特定需求，设计 并实施包含人形机器人的应用场景方案，如工业、教育、娱乐或护理

数字化、可视 化运营。 图 1 中集集团流程平台 建设亮点一 端到端流程构建 基于 AWS 云，蓝凌完成三大突破。首先，实现传统流程平台全量数据迁移及云化重 构，完成活跃流程的云端适配改造与接口调整。其次，升级集成架构，将原有离散的 点对点系统交互升级为集团架构要求的 API 网关交互。第三，短时间在内网完成涵盖 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告

这种延迟的减少对于需要实时处理的应⽤⾄关重要。 增强数据隐私: 边缘计算还有助于通过将数据保留在设备本地来缓解数据隐私问题 。 改进的连接性:在⽹络连接不稳定或间歇性的环境中，边缘计算使机器⼈能够继续独 ⽴于云端运⾏。这对于在偏远地区操作的机器⼈尤为重要，⽐如农⽥或灾难区域， 那⾥⾼速互联⽹的接⼊可能有限。 机器⼈边缘计算的⼀个关键因素是神经处理单元（NPUs）的发展，这是专⻔设计⽤于加速⼈⼯智能计算的硬件。 接下来3到5年的⼀个重⼤挑战是电信成本和数据传输能⼒与边缘计算需求之间的 紧张关系。从⻓远来看，⼤量机器⼈将在没有⼯业级WiFi优势的区域运⾏。移动 ⽹络的成本太⾼，传输所有数据到云端进⾏处理速度太慢。 因此，现在正在竞相缩⼩计算和功耗需求，以便在场地内进⾏计算⼯作，⽽ 不是在云端进⾏-这是不幸的。 对于地形影响较⼤的环境，Ascento Guard旨在提供多功能解决⽅案。这款全地形 ⾃主安全机器⼈设计⽤于检测和与⼊侵者通信，监视周界完整性，并管理停⻋等任

化解决方案，满足企业和科研机构的高阶需求；轻量化模型（如参数在数十亿至百亿级）通过模型压缩、蒸馏等技 术实现高效部署，尤其在移动端和实时性要求高的场景中占据主流。兼顾性能与成本，且能通过端侧计算降低云端负载，优化隐私保护和用户体验 参数数量 时间 Wu Dao 2.0 GPT-3 175B (davinci) Turing NLG T5-11B Megatron-LM (Original 下游需求持续增长。 智能客服 ✓ 头部流量应用接入DeepSeek， 显著推动了AI大模型技术向日 常化普及 ✓ 云厂商以API或私有化部署形式 将DeepSeek模型接入云平台， 推动AI应用开发范式向云端 MaaS（模型即服务）模式演进 推理需求由城市型算力中心承接，原零售型中心升级后或迎需求高峰；训练需求仍集中在环一线及新能源富集地 区，由定制批发型中心承接。未来五年，第三方算力中心定制批发需求

伴类硬件的语音助手升级为智慧助手，基于语音 交互的教育、陪伴及亲子类内容同样得以优化， 带来产品升级及创业机会。 结合生成式AI、大模型技术与可穿戴设备，完成 用户数据的实时收集与个性化服务，基于端侧硬 件性能，更多通过云端形式实现，与其他端侧设 备达成协同优化。 存在新一代可能性，借助AI功能，出现全新端侧个人设备，或承接现有端侧设备功能，或打开用 户新需求新场景，让AI硬件发展更具可能性与想象力。 25 中国人工智能产业商业进程

伴类硬件的语音助手升级为智慧助手，基于语音 交互的教育、陪伴及亲子类内容同样得以优化， 带来产品升级及创业机会。 结合生成式AI、大模型技术与可穿戴设备，完成 用户数据的实时收集与个性化服务，基于端侧硬 件性能，更多通过云端形式实现，与其他端侧设 备达成协同优化。 存在新一代可能性，借助AI功能，出现全新端侧个人设备，或承接现有端侧设备功能，或打开用 户新需求新场景，让AI硬件发展更具可能性与想象力。 25 中国人工智能产业商业进程