四、共赴智能化实践: 探索最适合自己的升级路径 ......................................................................... 45 4.1 筑基底座, 助力 AI 行稳致远 .................................................................................... 技术创新与企业应用的双向奔赴 ...................................................................... 63 5.1 产业赋能者: 专注技术创新, 构建共赢生态 .................................................................................. 63 5.2 产业实践者: 基于数据分析的产品推荐和销售策略决策体系是否健全,能否支持实时动态调整? AI 技术是否广泛应用于销售管理的自动化和智能化场景,例如实时辅助销售沟通、 分析销售执行效果等? 企业是否通过数字化手段沉淀销售经验,构建了多方共赢的智能销售管理生态平台? (5) 智慧客服: 客户服务智能化主要体现在客户信息的统一整合、多媒体 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 16 渠道接入、服务流程的数据拉通, 以及智能客服机器人和虚拟数字人等

能、海康机器⼈、兰剑智能等企业深耕仓储物流机器⼈领域，产品覆盖搬运、拣选、 存储等全流程，适配电商、制造、医药等多场景。 3.1.4 商⽤服务机器⼈ 商⽤服务机器⼈是指具备⾃主运动和⼈机交互能⼒，⽤于企业、政府等商业及公 共服务场景，独⽴或协同完成配送、引导、清洁等⼀系列服务任务的智能机器⼈。这 ⽅⾯优必选等多家机器⼈企业，推出多款⼈形商⽤服务机器⼈，覆盖多场景需求。 3.2 主要⼈形机器⼈企业发展情况 ⼈形机器⼈、具⾝智能产业蓬勃发展，得益于国家与地⽅政策⽀持，需求端与供 给端双向协同、深度赋能。需求端以⼯业与消费升级锚定市场⽅向、释放增⻓动能， 14 供给端以技术突破与政策⽀持筑牢发展根基、破解落地瓶颈，共同推动中国具⾝智能 市场空间持续扩⼤。 4.1.1 政策端 2025 年以来，我国在具⾝智能政策层⾯形成以“国家顶层政策引领+地⽅政策精准 落地”特点。国家层⾯，2025 效拓展产业规模，形成“需求 增⻓牵引量产降本、量产降本反哺需求扩张”的良性循环，进⼀步拓宽产业市场边界。 4.1.3 供给端 供给端以技术突破与政策赋能为核⼼双驱动，引领产业发展。技术突破筑牢产业 核⼼竞争⼒，破解“感知-决策-执⾏”全链路能⼒瓶颈；政策赋能营造稳定发展环境，加 速技术成果产业化落地，⼆者协同发⼒为具⾝智能产业规模化、⾼质量发展提供坚实 ⽀撑。技术层⾯，VLA 模型

2025 年 10 月 前言 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 实际项目中高效、稳定、安全地运作，从而提升城市建筑施工的整体水平和智能化水平。 本导则共分为 5 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 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 主编单位：成都蓉筑智能建造创新研发和产业促进中心 四川展视数科科技有限公司 四川升拓检测技术股份有限公司 成都磊数科技有限公司 参编单位：四川华西集团有限公司 盎锐(杭州)信息科技有限公司 成都职业技术学院 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

智能机器人应用场景分析矩阵 应用场景 需求程度 应用场景渗透率 PS：气泡大小代表未来市场空间 工业 制造 仓储 运输 电力 巡检 金融 服务 医 疗 文 旅 教 育 养老 服务、 陪护 建 筑 探测 救援 楼宇 办公 采 矿 农林牧渔产业 餐饮、酒店 • 生产活动中，制造、仓储等场景因技术成熟度高、切入时间早具有较高应用渗透率；酒店、餐饮等封闭的商业场景的机器人应用较广泛，但因市场规模大，覆盖 家庭服务、养老服务及特殊场景：四足、人形机器人的全新 落地场景 产业典型案例 企业 产品 功能 场景 优必选 Walker S、Walker X、熊猫机器人优 悠 群体智能、360°多模态感知、 仿人共情表达 工业、 家庭陪 伴、养 老服务、 巡检、 教育导 览等 小米 CyberOne 三维空间感知、情绪感知 宇树科技 Unitree G1 拟人行走、奔跑、原地后空翻 智元机器人 灵犀X1、远征A1/A2/A2MAX

市。1992年毕 业于西安交通大学。 2005年，周鸿祎创办360公司，首创“免费安全”模式。2022 年，周鸿祎带领360全面转型数字安全公司，践行“上山下海 助小微”的企业战略，为数字中国发展筑牢安全屏障。2023 年，周鸿祎带领360确定“安全+AI”双主线发展战略，自研认 知型通用大模型“360智脑”，攻克AI大模型安全的世界前沿 课题，进一步服务政府、城市、企业智能化升级。 周鸿祎荣

发展，为政 府决策提供科学依据，为企业研发提供明确导向，为市场应用提供规 范准则，为各方提供更具价值与前瞻性的指引与参考，最终共同推动 人形机器人行业向着更加稳健、高效的方向大步迈进，开启人机共融 的全新篇章。 编委会 2024 年 12 月 4 一、人形机器人概述 1.1 概念 1.1.1 定义及本文范畴 人形机器人这个概念一经提出，就在学术界、科技界和产业界引 起广泛讨 我国对人形机器人的探索起步于 20 世纪 80 年代末，并且早期的 机器人研究主要集中在高校以及科研院所。自 1986 年开始，哈尔滨工 业大学先后研发出 HIT 系列机器人，HIT 机器人以电机驱动，机身共 12 个自由度，可以实现静态行走。国防科技大学于 2000 年率先自行研 制出我国具有历史意义的第一台仿人机器人“先行者”，这一阶段研 究集中在机器人关节以及简单步态控制上；21 世纪初，伴随着传感技 迎宾接待、 导览讲解、需求解答、舞蹈表演等。 5）高危作业场景 人形机器人在核、危、化、害等高危环境下的应用实现对人力替 代、能力互补，降低作业人员危险性，在应急救援场景的应用是与人 协作共融，提高救援效率，两类场景下的地形复杂、环境极端，人形 机器人在高危/救援下的应用成为最有价值的场景，也对机器人的性能 和形态提出了更高的要求。 27 6）教育培训 在教育培训领域，人形机器人可以作为教育助手或辅助教师使用，

用 无监督学习技术来自动匹配和优化焊接工艺，实现焊前工艺参数自主 选择、焊接过程工艺参数自适应调整。比如中建钢构完成了以智能焊 接机器人为核心的国内建筑钢结构行业首条智能焊接生产线，用于建 筑、桥梁等钢结构项目。 22 四、“机器人+人工智能”工业应用展望 （一）具身智能机器人将进一步变革工业生产形态 目前，部分先进的工业机器人已经能够通过学习视频、图像的等 完成各种复杂操作，但

化。当突发市场波动时，若金融机构无法及时调整风险策略， 将导致客户投资损失，甚至客户流失。 6 国家金融监督管理总局官方公告，截至 2023 年底，中国银行业金融机构法人共 4608 家，中国 证券公司共 140 家；2019 年中国银行业金融机构法人共 4588 家，中国证券公司共 131 家。 11 合规压力来源于监管环境的变化，新的监管法规和标准 要求金融机构不断更新和完善自身风险管理框架，甚至构建 新的合规体 集供应链中各环节数据，可以帮助金融机构更好评价及监控 贷款企业的生产经营情况，提升供应链金融的风控水平。数 字孪生技术在供应链金融的广泛应用，为核心企业、银行和 中小微企业提供了更多发展机会，提高了业务韧性，实现多 方共赢。 2.解决业务问题 （1） 提升供应链信息透明度 数字孪生技术可以通过物联网（IoT）设备收集供应链 中各环节的实时数据，包括生产进度、库存水平、物流状态 等，实现供应链全链条的可视化数据分析。高度的透明度有

尽管在不同地⽅进⾏了许多试点（例如Starship、Kiwibot），但它们在部署和渗 透⽅⾯仍处于早期阶段。室内⻝品配送机器⼈的渗透率应该⽐室外⻝品配送机器 ⼈增⻓更快（例如将咖啡或⻝物送到办公桌或会议室），因为在公寓楼或商业建 筑内部导航⽐在室外更容易（例如办公室和酒店） 对于室内配送，我们假设发达/发展中经济体中的渗透率将在2035年增⻓到20%/13. 3%，然后以线性速度增⻓⾄2050年的30%/20%。对于室外配送，我们假设在

模式 1: 标准授权 (License / 服务费) 模式 2: 数据合作 (服务换数据/数据交换) 模式 3: 定制/混合模式 (图商基础+车企自研更新) 模式 4: 战略联盟 (风险共担/收益共享) 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 Reserved 数据价值、权责与合作模式的重构: 众源数据是鲜活地图的生命线。未来大量智能汽车本身就是数据采集车。 但这引出了数据归属、价值评估等复杂问题。车企与图商的关系，正从 简单授权走向深度数据合作，但如何建立公平、高效的共赢模式仍在探 索。 安全红线、法规壁垒与公众信任: L3/L4的商业化，安全是底线，这需要海量数据（千亿公里级）验证。 同时，数据安全法规（尤其在中国）是高门槛，任何安全事件都会引发 监管收紧和公众信任危机。