Proprietary. Do not reproduce or distribute. 1. 智算产业现状总览 智算产业发展格局与演进趋势 来源：与非研究院 智算产业呈现高度集中与多元化并存的格局，技术创新和政策驱动为主要推动力，绿色低碳与国产替代 成为新趋势。 10 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or 生成式AI驱动的变革 生成式AI对智算产业的最大影响 驱动技术创新，加速新产品研发和迭代 提高产业生产效率 引发对数据安全和隐私保护的重视 使就业结构发生变化，某些工作职能自动化 推动基础设施升级，包括数据中心和云计算平台 创造新的商业模式和收入来源 其他 来源：与非研究院 生成式AI主要通过更高效的数据处理和模型训练，驱动技术创新和提高生产效率，对智算产业产生了显著影响。 23 Supplyframe distribute. 4. 未来挑战与趋势 提高智算中心运行效率的途径 优化运维管理，提升硬件资源利用率 提高算力需求，增加使用场景 降低运营成本，如通过绿色节能技术减少电力消耗 加强技术创新，提升智算中心的算力服务能力 不确定 来源：与非研究院 优化运维管理、提升硬件资源利用率是提高智算中心运行效率的关键，同时增加算力需求、降低运营成 本等也是重要途径。 32 Supplyframe

软件和算法差距并不大，主要差距在工程、硬件等方面 23 政企、创业者必读 DeepSeek的出现验证了我们的预判 而DeepSeek的创新更具颠覆性 24 政企、创业者必读 DeepSeek是完美的颠覆式创新  技术创新——让过去做不到的事情可以做到  体验创新——让使用起来很难很复杂的东西变得很简单易用  市场推广创新——让过去很难得到的东西可以得到  商业模式创新——让过去很昂贵的东西变得很便宜甚至免费 • 利用self-play强化学习，在不增大参 数规模前提下，大幅提升复杂推理能力 • 通过后训练算力和推理算力，在不增加 预训练算力前提下，大幅提升模型性能 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 26 政企、创业者必读  预训练模型如GPT——疯狂读书，积 累知识，Scaling law撞墙  预训练模型思考深度不够  算力见顶，变成少数巨头游戏 预训练大模型 推理大模型 分解规划，自我反思  预训练范式像是记忆和模仿，强化学习范 式更像探索实践  记住很多东西只是基础，真正有价值的是 融会贯通 R1找到了人类通往AGI的方向 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 27 DeepSeek-R1和GPT-4o不是同一个物种 政企、创业者必读 快思考 慢思考 快 慢 人类真正智力表现 的形式 直觉经验型 速度快、准确性低 GPT、DeepSeek-V3擅长的

了产品的功能与价值; 在生态体系上, 科研机构、科技企业、行业用户等各方力 量紧密合作, 形成了一个相互促进、共同发展的有机生态。与此同时, 客户对于 智能化产品、方案和服务的迫切需求也成为这场革命的重要驱动力。技术创新与 企业应用在智能化转型的道路上相向而行, 双向奔赴, 这个过程中, 一站式 partner 性质的长期陪伴尤为重要, 它将带领技术与企业共同奔赴, 共创更高价 为时代浪潮激动之余, 我们也清醒地认识到 ............................... 53 五、共创更高价值: 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 ...................................... 成为推动经济发展的重要方向和关键动 力源。 《数字中国发展报告 (2023 年) 》指出, 我国基础数字技术创新能 力持续增强, 在信息技术管理方法、计算机技术和基础通信程序领域, 国内 有效发明专利同比分别增长 59.4%、39.3%和 30.8%,科技创新动能强劲, 先进计算、人工智能、5G/6G 等关键技术创新能力不断突破。 2024 年, 人工智能启动了技术重心转换期 , 与 2023 年 "百模大战"

在这一个新兴而充满潜力的领域，标准化建设成为推动人形机器人产 业稳健前行的关键动力。建立系统完善的标准体系，不仅能够及时跟 踪行业快速发展的步伐，引领产业迈向更高层次，更能在维护市场秩 序、促进技术创新交流、加速成果转化、降低企业研发成本与技术门 槛等方面发挥不可替代的作用，进而全面提升行业整体技术水平与国 际市场竞争力。因此，积极推进标准化建设对于人形机器人产业的可 持续发展具有深远意义。 业发展规划》中关于机器人标准化工作的重要部署。其核心目标在于 充分发挥标准化在支撑产业发展中的关键作用，着重强化产业链上下 游的协同创新能力，推动科技成果向实际应用的高效转化，构建完备 的产业技术创新生态链，推动软硬件系统的标准化与模块化设计，大 幅提升新产品开发效率，助力应用场景的落地生根，并持续提升我国 标准在国际舞台上的影响力。 白皮书全面且系统地梳理了人形机器人领域标准化工作的现状， 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 技术创新与应用场景的深度融合。 本白皮书凝聚了众多科研人员、企业精英以及行业专家的心血与 智慧，反映了大部分从业者在人形机器人标准化相关领域探索研讨的 共识。在此，我们衷心感谢每一位在白皮书编撰工作中给予大力支持

期，自主品牌大功率伺服驱动系统性能有望持续提升，从而进一 步打开市场空间、规模快速增长。 技术：关键技术不断突破为机器人带来跃升发展机遇 近年来中国机器人技术创新持续活跃，专利申请量居于全球 首位且持续保持上升趋势，关键技术创新融合发展不断深化。在 此背景下，行业企业和高校院所加力投入研究创新，推动机器人 6 技术从单一感知向全域感知提升、从感知智能向认知智能升级、

的战略重要性，超半数的 CEO 表 示正面临来自企业内部推动 AI 转型的迫切压力，但只有四分之一的 CEO 表示其组织已经为全面整合 AI 做好充分准备。 大模型正从“能用”迈向“好用”和“实用 ”，从技术创新演变为推动组织变 革的核心引擎，引领企业的智能化转型。 1 2 3 具备高 AI 力的个体能够显著提升工作效率和质量。 他们能够更好地 理解 AI 的优势和局限性，更有效地利用 AI 工具完成任务，并从 年的技术爆发期，大语言模型正在 经历从“实验室奇迹”到“商业变现”的关键转折： 种种迹象表明，大模型正从“能用”迈向“好用”和“实用，”开启了 AI 真正创造商业价值的 新纪元。在这一进程中，AI 已超越单纯的技术创新，演变为推动组织变革的核心引擎，成 为企业智能化转型的关键驱动力。 中国 AI 市场正在经历一个快速发展的黄金期。根据最新数据，中国 AI 市场规模从 2018 年的 1,372 亿元增长至 2025 技术领航者是企业 AI 能力的重要保障。这个群体主要包括数 据科学家、算法工程师等技术专家，负责开发和优化 AI 算法系统，为企业提供坚实的技 术支持。他们需要精通 AI 技术开发与应用，持续推动技术创新。 15 然而，在 AI 人才短缺的困境中，企业似乎忽略了一个重要事实：解决方案可能就在眼前， 只是管理层的认知偏差正在阻碍这一潜力的释放。 埃森哲在《高管和员工，谁对“智能企业”更向往？》报告中揭示了一个引人深思的现象，高

◼ 能源研发与创新： 1、新能源材料研发：DeepSeek的AI算法可应用 于新能源材料研发，如光伏材料、固态电池电解 质等，通过高通量模拟筛选候选材料，缩短实验 室验证周期。 2、能源技术创新：在能源新技术的研发过程中， DeepSeek可以作为智能助手，帮助科研人员进行 数据分析、模型建立、方案设计等工作，加速能 源技术的创新和突破。例如在新能源电池设计中， 让DeepSeek生成多个设计概念和初步方案，通过 -部分地区省间送出能力与新能源装机不匹配，影响新能源利用率。 2.系统调节能力： -新能源的快速发展需要更多的系统调节能力，但现有调节能力可能不足以应对新能源的波动性和间歇性。 -需要通过技术创新、市场机制设计等手段提升系统调节能力，以保障新能源的有效消纳和电力供应的稳定。 3.市场机制完善： -市场机制在促进新能源消纳、激励灵活调节资源、疏导调节成本等方面仍需进一步完善。 -需要深

度的综合实践指南，为行业企业制定AI转型策略和路径提供思 维框架和工具。第四章就仍在高速发展的新一代人工智能技术 以及与其他数字科技的可能融合做了展望，期待给读者以更多 启发。 我们深知，技术创新永无止境，推动行业日新月异，期待更多 行业伙伴、技术伙伴加入探索与实践，推动食品饮料行业向着 更智能、更高效、更可持续的方向升级。 Preamble • • •   • 

联合国贸易和发展会议 日内瓦，2025 概述 版权所有 © Adobe Stock 包容性人工智能与发展 技术与创新报告 内容 第7页 《2025年技术创新报告》 包容性人工智能与发展 概述 iiiiii 前言 第4页 引言 第7页 页面 17 设计人工智能的国 家级政策 第1页 人工智能技术前沿 第11页 准备抓住人工智能 机遇 利用人工智能提高生 支持它们创新体系的发展。 政府与利益相关者合作——成功的结构性转变需要科 技与创新部、工业部以及教育部等公共当局和部门的 合作。利益相关者的参与对于确定可持续发展的AI解 决方案以及制定与国家目标相一致的技术创新规划至 关重要。 政府应通过评估国 家能力、识别差距 和定义追赶路径来 定位自身，以抓住 人工智能机会并实 现未来目标。 政策焦点 17 4 设计人工智能的国家级政策 18 2010

Momenta：提供基于端到端技术架构的自动驾驶解决方案 3.3.5 智驾域控芯片市场的竞争格局呈现多极化，SoC高性能更 适应未来趋势 3.3.6 地平线：软硬结合是必由之路 3.3.7 黑芝麻智能：依托技术创新，构建自动驾驶芯片产品矩阵 3.4 执行层 3.4.1 线控底盘结构及优势 3.4.2 智驾渗透加速线控底盘国产放量，行业格局集中，主机厂 粘性高 3.4.3 线控底盘技术在自动驾驶领域的应用正逐渐普及 随着端到 端大模型的部署和应用，智驾功能对车端算力要求更高，加上城市NOA及后续L3功能的搭载，高算力芯片仍为头 部主机厂中高端车型首选方案。随着自动驾驶技术的发展和市场需求的不断变化，未来，技术创新和成本控制将 成为竞争的关键。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图61：SoC芯片优势 资料来源：中国电子报，汽车电子与软件，研智调研，国元证券研究所 域控制器主控芯片：SoC高性能更适应未来趋势 络和数字信号处理任务，显著提升智能驾驶系统在图像识别、环境感 知和决策制定方面的性能。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图73：九韶NPU架构 资料来源：高工智能汽车，国元证券研究所 黑芝麻智能：技术创新 70 新一代通用AI工具链BaRT与双芯粒互联技术BLink共同赋能自研NPU，充分释放并灵活扩展其计算性能，构建了强大的智 能驾驶技术底座，为A2000家族的性能跃迁提供坚实保障。与此同时