企业可以通过构建穿透式数据治理体系，突破数据孤岛。物理穿透层面，企业通过多模态数据中枢 整合异构数据源，形成全域数据资产池。逻辑穿透层面，企业可以建立动态数据血缘图谱，利用 AI 自动识别数据关联关系。价值穿透层面，企业基于知识图谱技术建立跨域语义关联。 为破除流程割裂建立统一流程，企业需遵循闭环原则。一方面是端到端流程闭环的建立，企业通过 流程挖掘技术识别跨系统断点。另一方面是决策闭环 “目标-资源-行动”强关联的敏捷响应体系。 关键成功要素 2，流程梳理 流程智能化的基础在于流程梳理，其作为成功关键主要体现在五个维度。 首先，企业需构建结构化流程库。通过流程分类、分级与分段形成全景图谱，为 AI 提供可解析的语 义基础，确保机器可理解与执行。其次，企业需要实现战略与执行的动态映射。基于业务架构与流 程架构的贯通，将战略目标拆解为可执行的流程组件，确保 AI 与价值创造路径精准对齐。第三，企 等多系统数据流，并在 诸多行业沉淀出标准化流程资产库。 未来技术供应商的核心竞争力将体现在三个方面。一是基于大模型的流程理解与生成能力，如通过 自然语言交互实现低代码流程设计。二是跨行业知识图谱的构建。三是可信 AI 体系的建立，特别是 在涉及敏感数据的金融、医疗等流程中，需融合区块链技术实现审计溯源。 技术革新与供给侧变革的协同效应，正在重塑行业价值链条。同时，流程智能化将从效率工具进化

...................52 四 、人形机器人产业/技术与标准图谱........................................................................................................56 4.1 产业－标准图谱........................................ .......................................................................................56 4.2 技术－标准图谱................................................................................................... 化工作的现状， 深入剖析了当前面临的问题与挑战，精准把握标准化建设的迫切需求 与未来发展方向。其内容涵盖了人形机器人的定义、分类、发展历程、 产业与技术现状、标准化现状与需求、产业/技术/标准图谱、标准体 系建设以及标准全生命周期管理与标准化生态构建等多个关键维度， 致力于为企业、研究机构、投资者以及政府管理部门提供坚实的技术 支撑与决策依据，助力各方深入洞察人形机器人产业发展趋势，加速

2021 2022 2023 美国 中国 德国 日本 法国 历年商业机器人制造商数量Top5国家 第二章： 智能机器人产业发展 现状 11 产业图谱 产业图谱：产业链上游包含核心零部件及系统、中游机器人 本体及模型、下游应用 • 机器人的产业图谱逐渐扩展中，无论从零部件、机器人本体还是落地应用上，已逐渐扭转海外垄断的局面。国产品牌扎根技术脱颖而出，带领工业机器人行业从 国外垄断走向国产个性化 发展问题与建议：国产替代、规模化应用、伦理与安全成为 当前智能机器人产业的重要课题 附录：报告说明 1.研究范畴 本报告主要聚焦国内的智能机器人产业发展情况，分析当下智能机器人产业发展概况、驱动因素、产业图谱和应用情况等内容，帮助市场了解和找准智 能机器人产业的发展趋势和机会。 报告重点研究内容主要为智能机器人产业链发展重点、不同场景机器人落地情况等。 2. 资料与数据来源 1）月狐iAPP（MoonFox

Co.， Ltd. All Rights Reserved. 17 资料来源：泰伯智库整理，产业图谱企业名单为不完全统计，排名不分先后。 底图数据 测绘采集 模组/惯导/高精定位 图商 综合服务型 服务与集成 主 机 厂 出境服务型 上游 中游 下游 市场分析 智驾地图产业链图谱 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 础 功 能 “腾讯混元大模型 + Deep seek”双擎驱动 API改造 意图理解 自然语言回答生成 分发推理 8000万+ POI数据 1200万+道路数据 40亿+知识条目 关系图谱 地标精模 微信小程序服务推荐 手车互联 行程指南 车道级动态安全 AI导航智能体 混元+Deepseek双引擎驱动，AI更省心吃喝 玩乐样样行，一步到位 智能车道级导航 精细化车道级导航，覆盖广、范围全，全国

com.cn 中国人工智能产业图谱 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 上 游 中 游 人工智能基础层 算力基础 数据基础 算法基础 Infrastructure for AI Technology for AI 人工智能技术层 人工智能应用层 Application for AI AI+泛安防 AI+金融 机器学习 计算机视觉 智能语音 知识图谱 自然语言处理 智算中心 智能云服务 智能云服务 2024年中国人工智能产业图谱 AI基础数据服务 数据集 向量数据库 数据治理 AI算法框架 AI模型架构 AI开放平台 人工智能大模型层与工具层 Models for AI AI开源社区 通用基础大模型 垂直行业/领域大模型 智能服务器 智算软件平台 闭源 开源 大语言模型 多模态大模型 视觉大模型 语音大模型 智能体开发平台 模型平台/模型服务 (Retrieval-Augmented Generation，RAG)：检索增 强生成，提供外部知识库，将外部知识库中的相关信息检索 并结合大模型的生成能力，提升回复的准确性与丰富度。 向量数据库 知识图谱 以RAG知识库 形式补充大模 型能力 训练好的模型 云平台部署 本地私有化部署 考虑数据隐私、 存储空间、计 算资源等因素 模型能力调用 大模型实践应用 在这以前 为模型训 练成本

com.cn 中国人工智能产业图谱 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 上 游 中 游 人工智能基础层 算力基础 数据基础 算法基础 Infrastructure for AI Technology for AI 人工智能技术层 人工智能应用层 Application for AI AI+泛安防 AI+金融 机器学习 计算机视觉 智能语音 知识图谱 自然语言处理 智算中心 智能云服务 智能云服务 2024年中国人工智能产业图谱 AI基础数据服务 数据集 向量数据库 数据治理 AI算法框架 AI模型架构 AI开放平台 人工智能大模型层与工具层 Models for AI AI开源社区 通用基础大模型 垂直行业/领域大模型 智能服务器 智算软件平台 闭源 开源 大语言模型 多模态大模型 视觉大模型 语音大模型 智能体开发平台 模型平台/模型服务 (Retrieval-Augmented Generation，RAG)：检索增 强生成，提供外部知识库，将外部知识库中的相关信息检索 并结合大模型的生成能力，提升回复的准确性与丰富度。 向量数据库 知识图谱 以RAG知识库 形式补充大模 型能力 训练好的模型 云平台部署 本地私有化部署 考虑数据隐私、 存储空间、计 算资源等因素 模型能力调用 大模型实践应用 在这以前 为模型训 练成本

DeepSeek 对于医疗体系有那些影响？ - 医 院 医院 24 研发⽅向探索 • 检索药监、⽂献、临床指南、申报⼚家 数量等选择潜在靶点（需 RAG 未公开数据） • 知识图谱可关联临床试验数据与 RWE 试验， 去观察有潜⼒的适应症 试验设计优化 • 患者分层：基于⼤模型的语义理解能⼒， 从历史数据中识别符合⼊组标准的“数 字孪⽣”患者群体，提⾼招募效率

缓解，医院数据的应⽤价值可 以得到释放 医学数据结构化提取、标准化 24 新药研发：借助⼤模型，提升药品研发的效率和速度 • 检索药监、⽂献、临床指南、申报⼚家 数量等选择潜在靶点（需RAG未公开数据） • 知识图谱可关联临床试验数据与RWE 试验，去观察有潜⼒的适应症 研发⽅向探索 • 患者分层：基于⼤模型的语义理解能⼒， 从历史数据中识别符合⼊组标准的“数 字孪⽣”患者群体，提⾼招募效率 • 剂量探索：通过强化学习算法模拟不同

关经验。4 政务热线的数智化转型进一步强化了其“接驳器”功能，通过实现“精准派 单”、“群众反馈”、“绩效评估”提升政务热线“依数治理”的能力。一是精 准派单，政务热线借助大数据文本分析、知识图谱等技术，可实现基于诉求内容 的精准分类，从而判定职责归属和办理单位，提高派单的准确度和时效性。二是 群众反馈。借助智能语音机器人，政务热线可实现对群众的高效回访，收集群众 对诉求办理的评价，用 居住证”时，系统可自动提取核 心信息，提供详细的政策解读或引导至相关服务部门。 2.统一知识库建设 政务热线需要实时更新各类政策、法规及办事指南，而传统知识库的维护效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线系统能够即时提供最新的政策信息。例如，市民咨询社保缴费 政策时，系统可以自动调取最新政策，并通过智能问答系统进行解读。 3.工单智能化处理 政务服务涉及多个部门的协同，复杂度远高于一般商业客服。大模型在处理 跨部门工单时，可能面临信息割裂、职责不清的问题。优化方向包括加强不同部 门数据的共享接口，确保工单流转过程清晰透明。同时，可结合政务知识图谱， 提升大模型对政府机构架构和职责的理解能力，确保分派精准。 4.持续优化与用户反馈机制 大模型的应用效果需要不断优化，以适应政策调整和市民需求的变化。应建 立反馈机制，收集市民对智能客服的评价，并根据反馈优化系统。例如，可以引

关经验。4 政务热线的数智化转型进一步强化了其“接驳器”功能，通过实现“精准派 单”、“群众反馈”、“绩效评估”提升政务热线“依数治理”的能力。一是精 准派单，政务热线借助大数据文本分析、知识图谱等技术，可实现基于诉求内容 的精准分类，从而判定职责归属和办理单位，提高派单的准确度和时效性。二是 群众反馈。借助智能语音机器人，政务热线可实现对群众的高效回访，收集群众 对诉求办理的评价，用 居住证”时，系统可自动提取核 心信息，提供详细的政策解读或引导至相关服务部门。 2.统一知识库建设 政务热线需要实时更新各类政策、法规及办事指南，而传统知识库的维护效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线系统能够即时提供最新的政策信息。例如，市民咨询社保缴费 政策时，系统可以自动调取最新政策，并通过智能问答系统进行解读。 3.工单智能化处理 政务服务涉及多个部门的协同，复杂度远高于一般商业客服。大模型在处理 跨部门工单时，可能面临信息割裂、职责不清的问题。优化方向包括加强不同部 门数据的共享接口，确保工单流转过程清晰透明。同时，可结合政务知识图谱， 提升大模型对政府机构架构和职责的理解能力，确保分派精准。 4.持续优化与用户反馈机制 大模型的应用效果需要不断优化，以适应政策调整和市民需求的变化。应建 立反馈机制，收集市民对智能客服的评价，并根据反馈优化系统。例如，可以引