24 1、拓斯达新一代 X5 机器人控制平台 ..................... 24 2、钧舵高稳定性的 LRA 系列直线旋转执行器 .............. 24 3、灵猴螺纹完整性检测机器人 .......................... 25 4、博众精工 MasterpieceAI 系统 ........................ 25 5、艾吉威全球首台 量产质量 稳定性依赖补偿算法的自适应补偿能力，提高软件的鲁棒性；同时， 在生产制程控制方面引入航天质量控制专家进行指导，确保产品批量 交付的一致性和稳定性。 25 3、灵猴螺纹完整性检测机器人 螺纹完整性检测系统无需旋转或者多相机系统，只需要单个相机 单次拍摄即可获得 6 个对称分布、可完全覆盖物体侧面的图像，适用 于 M1.0~M2.5 的螺纹孔检测。光学系统具有可变光阑，可根据需求改 算法能力，仅需上传缺陷图片， 平台即可根据不同检测场景，自动完成 AI 模型的部署，提供检测能 力。支持「低分辨率」、「低对比度」图片检测，轻松解决缺陷“尺 度小、种类多、样本少”等检测难点。 图 9 灵猴螺纹完整性检测系统 4、博众精工 MasterpieceAI 系统 业务聚焦在消费类电子、新能源汽车、半导体、关键零部件、智 慧仓储物流等数字化装备领域。博众自主开发的 MasterpieceAI 系统

资料来源：电动车公社，国元证券研究所 4 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 构迭代至BEV+Transformer架构。特斯拉在HydraNet架构中引入Transformer构建BEV，同时增加基于时间的序列 （feature queue）和基于空间的序列（video Module）总成拼接感知模块完整的架构，很好地应对了相对复杂 非结构道路的识别问题。同年，FSD规划模块引入基于神经网络的规划模块和蒙特卡洛树搜索，实现了规划模块 端到端的优化。2022年，为了更好的识别遮挡物的识别远距离、边缘区 就能迭代出一个“更聪明”的版本。 ADS 3.0升级点主要在于构建了GOD感知神经网络+PDP决策神 经网络实现模块化端到端。在ADS 3.0当中，华为将GOD和 RCR都神经网络化，并纳入到一个完整的 GOD 感知神经网络， 规划决策模块构建了PDP决策神经网络，实现去BEV化。华为 还在端到端模型中增加了“本能安全网络”进行下限兜底， 增强模型可解释性与稳健性，避免端到端下限低的问题。 华

潜在风险进行预判，从而更为主动地进行供应链金融全流程 风险管理（见图 6）。 图 6 数字孪生技术在供应链金融场景中的实施步骤 （六）绿色金融 1.应用场景概述 绿色金融的全面数字化转型离不开数据的收集，绿色数 据的准确性和完整性是影响绿色金融产品设计的重要因素。 28 通过应用数字孪生技术和物联网等感知技术，可以构建绿色 金融场景的数字模型，并实现绿色金融的数字全景视图。 2.解决业务问题 （1） 拓展绿色金融数据获取能力 方面的巨大潜力。同时，建立有效的数据备份和恢复机制， 以确保在发生灾难性事件时能够循序恢复金融业务的相关 运行。 2.数据缺失方面的挑战 数字孪生技术需要高精度还原物理实体空间，其准确性 高度依赖于输入数据的完整性。然而在数据缺失方面，数字 孪生技术也面临着多个挑战。 首先，当前数字孪生领域缺乏统一的数据标准，包括明 确的采集尺度、参数定义、数据格式及采集周期等。数据标 准的缺失将导致来自不同来源和平台（如传感器、数据库、 故 障、人为错误或其他技术因素，关键数据常面临丢失或损坏 的风险，因此导致的数据不完整，可能直接影响市场模拟预 测、风险管理、投资组合优化等金融模型的构建和评估，甚 至导致决策偏差。 37 为应对这些挑战，金融行业需加大对数据治理的重视， 建立统一的数据标准与治理框架，提升数据质量，确保数据 完整性。同时，强化数据安全措施，降低因数据缺失导致的 风险，保障数字孪生技术的有效应用，为金融机构提供更为

已很难应对医院对于智 能化的需求。为此，医渡科技推出大模型 AI 中台解决方案，赋能医疗机构与监管机构 掌握安全可靠且专业定制的大模型，帮助医生自主模型训练和创建应用。 基于医渡科技搭建的一套完整的零代码工具链，一线工作者可以通过更简单的方式对训 练的能力、推理能力、模型优化的能力等进行调用。 此外，解决方案提供专业的基础医疗垂域模型，便于医院以较低成本迅速构建自主大模 型，确保大模型能力的高效输出与应用的快速部署。 晶泰科技自动化研发试验室的入局逻辑与固态研发相似，也是融入 AI、量子力学等前沿 技术，帮助实验室完成数智化转型，进而实现提质增效。但较于固态研发而言，市面上 已有的解决方案提供商实力雄厚、布局完整，晶泰科技可能需要更多时间才能啃下这块 市场。 总的来说，在研发新药和临床环境中，有很多具体的场景，包括患者招募、筛选、实验 设计优化、数据质控、数据监控、管理不良反应等等，都有很大的优化空间。这些优化 要点。  数据质量与多样性 AI 预测模型的效能高度依赖于数据的质量和多样性。在临床阶段，模型需处理来自不同 患者的多元异构数据，这些数据由基因数据、健康记录和药物反应等数据组成，含有噪 音、不完整性和偏差性，且差异性巨大。对此，AI 企业还需进一步优化算法，尝试实现 低成本高质量地处理分析上述多元异构数据。  监管合规 FDA 在医疗器械领域已形成较好的监管机制，对 AI 算法等出具了明确要求，但在制药

，Matter的多生态系统 （多管理员）功能仅适用于少数消费级生态系统，难以进行大规模扩展，因此，这 一企业需求成为了一个难以逾越的障碍。 • 设备信任——有关Matter的设备信任架构的完整讨论，请参阅白皮书《Matter— —让智能家居更安全》，以下是设备认证过程的简要总结。CSA会对所有产品进行 认证，以验证其是否符合规范并确认其互操作性。在产品安装过程中，Matter会检 咨询服务。本公司员工未持有本文中提及的任何公司的股权。 免责声明 本文件中提供的信息仅用于参考，可能存在技术错误、遗漏和排版错误。Moor Insights & Strategy对该等信息 的准确性、完整性或充分性不作任何保证，并且不对其中的错误、遗漏或不充分之处承担任何责任。本文件包含 的是Moor Insights & Strategy的观点，不应被视为事实陈述。本文所表达的观点如有更改，恕不另行通知。

扩展到现在需要具备 AI 思维和应用能力的复合型人才。这种转变促使我们必须重新思考 AI 人才的角色定位和能力要求。 基于对市场需求的深入分析，我们可以将企业所需的 AI 人才划分为四个层次，形成完整 的人才梯队。 14 AI 实践领导者（战略层） 定位：组织高层决策者 人员构成：CEO、CTO、CIO、COO、CDO、CPO等 核心职责：制定组织 AI 战略、推动 AI 与业务融合、负责 工作原理，结合 AI 工具的实际操作和基于业务场景的提示词练习，帮助从 C-Level 高管、HR 专家、部门 经理到一线员工，掌握在组织和工作场景中应用AI的核心素养和策略，快速提升「AI 力」，构建完整的 AI 人才生态，从根本上赋能企业的 AI 战略转型。 扫码获取 免费测评机会 19 课程目标 4.3.1 课程大纲 4.3.2 战略层面: 打造企业增长引擎 人才层面： 构建 AI 时代核心竞争力

强智能网联汽车 产品准入、召回 及软件在线升级 管理的通知》 （工信部、市场 监管总局） 2025年 2月25 日发布 要求企业健全 安全管理制度， 建立事件监测、 事故报告流程， 确保数据真实 性和完整性。 小米安全事件后补充政策 B 市场分析 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 Ltd. All Rights Reserved. 24 01 出海合规与在地适配能力 02 • 为整车厂和Tier1定制“未来汽车导航解决方案”，可以在12周内快速集成Android 车机导航、完整拓扑/语义地图以及电动车专属功能，缩短出海车型开发周期。 • 帮助车企快速适应欧盟ISA、新能源补贴等海外高等级智能驾驶法规。 一站式智能驾辅出海解决方案 03 • 其高精定位（厘米级）、O

• 识别提示词的整体含义 2.将输入拆分为token [“今”, “天”, “天”, “气”, “不”, “错”, “，”, “我”, “决”, “定”] 自回归：重复步骤4和 步骤5直到形成完整的 句子 示例:今天天气不错，我 决定去公园 G P T Generative （生成式） Pre-trained （预训练） Transformer （变换器） LLM:Large

生 态加速开放的新形势，各国加速布局以期抢占发展先机，近年来 中国机器人产业从小到大，已经成为全球机器人产业的一支重要 力量，始终稳居全球机器人生产和消费国龙头地位，产业链全面 性、系统性、完整性全球领先。“十五五”时期，中国机器人产 业创新能力、发展基础、应用领域、生态支撑、载体建设等方面 将快速发展，产业规模预计将增长至 4000 亿元左右，且市场规 模稳居全球首位。赛迪顾问重磅推出《赛迪顾问“十五五”重点

12 示例输入 : 编写 python 代码，该代码采用数字列表，按排序顺序返回，在开始时添加 42 。 自动化验证方法： 利用软件检查代码补全判断是否为完整代码； 执行 Python 代码检查运行情况判断是否为可运行代码； 调用外部模块构建额外的检测单元； 甚至可以更进一步， 测量执行时间，使训练过程首选性能更高的解决方案； 以上均可以作为小批量训练 利用强化学习激活基座模型能力，让语言模型 在 序列生成过程中进行隐式思考 • 基于规则的奖励和外挂验证器的结合 • 使用同一个模型：生成理由 RM 奖惩 迭代改进 • 可与奖惩 / 生成机制的新技术相结合，形成完整方 案 多模态 … 输入输出 模态 穿透 强推理 慢思考 具身 Action 全模态 统一 … RL 赋能强推理范式：基座能力激活 + 验证