定义及分类：从机械化、单一化向高度智能化、泛在化迈进， 智能机器人历经数十年技术革新与应用探索，仍在持续突破 资料与数据来源：公开资料，月狐研究院整理 5 驱动因素 社会驱动：人口老龄化加速、蓝领工作人力缺口大、高科技 平民化共同驱动智能机器人渗透 • 根据国家统计局最新数据与联合国有关老龄化的划分标准显示，我国人口增长动力减弱，老龄化人口占比增长，我国已全面步入中度老龄化社会并且老龄化仍在 亟需机器人进厂进行岗位的人力替代、协作、补充。 • 目前AI平民化成为大趋势，人工智能融入国民生产生活中，民众对于AI相关应用的关注呈指数级增长，民众对于人工智能的接受度也逐渐上升。 资料与数据来源：国家统计局，《中国蓝领群体就业研究报告》，月狐数据 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 人口出生率(‰) 人口死亡率(‰) 人口自然增长率(‰) 65岁及以上占比(%) 2015年-2024年中国人口数据 30,000 32,000 34,000 36,000 38,000 40,000 42,000 44,000 46,000 48,000 2023-01 2023-03 2023-05

.........................16 （二） 数字人 ..................................................18 （三） 仿真业务数据 ............................................20 （四） 智能运营 ......................................... .............................40 附录 A：金融业数字孪生应用实践 .....................................41 案例一：中电金信数据孪生实验室 .................................41 案例二：中电金信数字孪生智能运营驾驶舱 .........................44 案例三：交通银行数字人 年后，如西门 子、达索等世界知名的工业软件公司开始在各自擅长的工业 领域提出数字孪生的衍生概念与应用方案。 2015 年，国内航空工业领域吸收并应用了数字孪生概 念，通过集成各类传感器采集的数据，使用机器学习等人工 智能算法，建立可实时更新的“拟真”模型，以支撑各类航 空工业产品的生命周期内的各项活动。 数字孪生是集成了多物理量、多尺度、多概率的系统， 经过最初在航空航天领域的应用，逐渐扩展到电力、城市管

得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved.  智驾地图是支撑L2级及以上智能驾驶系统的关键数据基础设施，其核心价值在于补充车载实时感知、提 供超视距信息及优化路径规划。  智驾地图正从重几何精度的高精地图向更注重拓扑、语义与鲜度的轻量化地图演进，其具体形态随自动 驾驶算法需求动态演进，众源更新成为保障鲜度的关键技术。 支撑城市NOA落地 - 众源更新探索 轻地图成为主流 重语义/拓扑/规划 - 与端到端算法深度 融合 - 地图成为在线先验 与离线训练数据源 - 兼顾AP友好性 驱动: 感知算法进步 (Transformer, BEV等) 驱动: 成本压力/规模化 (数据闭环, 众源成熟) • 精度按需: 对绝对几何精度要求动态调整，部分场景下拓扑关系与 语义准确性优先度更高。 • 要素按需: 地图 Rights Reserved.  两者本质区别在服务对象（机器 vs. 人），区别于传统导航为人类驾驶员提供路径规划和导航提示， 智驾地图则面向自动驾驶系统，提供机器可读的多元结构化环境要素数据，支撑AI感知、路径计划与决 策。 6 资料来源：公开资料、泰伯智库 市场概述 智驾地图与传统导航地图的区别 特征 传统导航地图 智驾地图 主要目的 人类驾驶员路径规划、导航指引 服务自动驾驶系统

支和芯片出货预测，我们预计 2024-26 年我国算力规模年复合增速有望达到 44%，带动 2025/2026 年新建数据中心 8.0/9.1GW，对应 530/633 亿度增量 用电。我们预计 2025 年中国用电量增速 6.1%，其中数据中心贡献 0.5pct。 AI 数据中心高功率趋势不变，供配电解决方案技术迭代有望加速 根据各厂的芯片和服务器参数，虽然单瓦浮点算力以每代约 1 倍速率提升， 40-60%的比例提升。而 DeepSeek 实现 GPU 白卡互联的能力，为国产芯 片的大规模应用打开了大门，在经济上必然存在较强的优势，但是短期内在 能耗上与英伟达芯片仍然存在差距。因此随着国内数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更 快。这将带来供配电解决方案的技术迭代加速从传统 UPS 向 HVDC，以及 未来巴拿马电源和 SST 的效率更高模式发展。我们预计国内 一体化算力网的实施意见》首次提出到 2025 年底，国家枢纽节点新建数据 中心绿电占比超过 80%。在十四五期间我国单位 GDP 二氧化碳排放降低 18%的目标约束下，我们预计各地算力中心将积极消纳新能源。对应到数据 中心建设对新能源消纳的拉动，我们估算 2024-26 年每年 6~9GW 的数据中 心建设将带来 18~27GW 的本地新能源消纳能力。 投资建议： 看好国内数据中心建设带来的电源国产替代机会，以及技术迭代加速后

引 入云服务商时，应关注其是否在关键领域具备符合企业发展需求的领先技术 优势，这对企业未来发展具有显著的现实意义。这些关键优势包括：全面立 体的多云安全保障体系、先进的AI技术能力、高效普惠的数据运营管理能 力、稳定可靠的多云治理和协同、持续优化的成本治理能力、开放合规的全 球服务体系等。IDC调研显示，目前，超过一半的中国企业处于复杂多云阶 段，而处于有序复杂和战略价值实现阶段的企业不到�/�，从整体上看，企业 策略能够直接支持业务创新发展，发挥大模型优势，提升业务价值，并通过 ROI（投资回报率）指标确认多云策略的成功。同时，伴随生成式人工智逐 步落地，推理任务逐渐增加，企业应审慎应对未来AI应用对数据传输、计算 资源等维度的更高要求，以确保推理任务获得更佳的访问性能、资源利用效 率、扩展性、灵活性、安全性和成本优势等。此外，企业在选择新的云服务 商时，应重点考量其对未来多模态、多场景、多技术栈等趋势的综合支撑能 深入的调研与分析，并特别注意到多云策略已逐渐被更多的企业认知，进而在企 业追寻新价值曲线的过程中获得越来越多的实践。 当前，以人工智能为代表的数字经济新技术、新产业、新模式，正在持续推动各 行业的高质量发展进程。人工智能、数据要素、算力和网络基础设施等具备极强 的行业普适性，一系列的数字化、智能化升级几乎可以给所有行业带来降本、提 质、增效的显著效应；更重要的是，人工智能应用进一步加速了数字产业化的进 程，产生了许

⼤战李世⽯ 2017 2022 Chatgpt,/C端破圈 DS,$“Aha”时刻 2024 数据来源：1.(甲⼦光年智库梳理，2023年； DeepSeek-R1 • 1987-2020年之前的主导是“⼤数据、⼩算⼒、专⽤决策范式”。 • 2020年后，GPT-3代表技术路线“⼤数据、⼤算⼒、通⽤范式”，验证⼤语⾔模型的可⾏性。 • GPT3/4在深度推理和问题解决⽅⾯有所⽋缺，Op R1在展现卓越推理能⼒同时，训练和推理成本极低 BERT BERT在文本分类、命名实体识别等 语言理解任务表现出色。也是医疗AI 小模型年代主要技术路线 “大数据、小算力、专用决策” GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” 基于DS-v3构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 AI技术演变路线 5 理解Chatgpt,J⼀个AI领域的“⼯程奇迹” 预训练⼤模型 Prompt engineering 提⽰词⼯程 RLHF 强化学习 Nvidia A100（A800） ⾼性能卡 SFT 监督微调 RDMA 解决数据处理的延迟 顶尖的AI⼈才 数⼗TB⾼质量数据 数万对⾼质量prompt 增长：破圈，两个⽉到⼀亿⽤户的速度 “创新落后”的机会成本被不断放⼤ 体验： 哎哟 不错噢 低成本，超出⽤户预期的“智能” 产品：典型的2B能⼒集合

⼈脸识 别 Chatgpt, C 端破 圈 1950s 2024 2022 2012 2017 4 • 1987-2020 年之前的主导是“⼤数据、⼩算⼒、专⽤决策范式”。 • 2020 年后， GPT-3 代表技术路线“⼤数据、⼤算⼒、通⽤范式”，验证⼤语⾔模型的可⾏性。 • GPT3/4 在深度推理和问题解决⽅⾯有所⽋缺， OpenAI-o1 通过思维链（ Chain of Thought GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” BERT BERT 在文本分类、命名实体识别等 语言理解任务表现出色。也是医疗 AI 小模型年代主要技术路线 “ 大数据、小算力、专用决策” DeepSeek-R1 基于 DS-v3 构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 AI 技术演变 路线 数据来源： 1. 甲⼦光年智库梳理， 2023 强化学习 SFT RDMA 监督微调 解决数据处理的延迟 顶尖的 AI ⼈才 数⼗ TB ⾼质量数据 数万对⾼质量 prompt 理解 Chatgpt, ⼀个 AI 领域的“⼯程奇 迹” Chatbot ： ⽂本交互式应⽤ Gpt3 ： 预训练⼤模型 6 DeepSeek

府建设新局面”。政务热线作为我国数字政府建设最为成功的实践之一，不仅发 挥着政民互动的“连心桥”和社会治理的“连接者”的作用，并且海量热线工单 也逐渐成为辅助政府决策、推动社会治理创新的重要数据富矿。随着人工智能技 术的快速发展，政务热线作为政府与公众沟通的重要渠道，正在经历一场智能化 变革。作为数字政府的“门脸”，政务热线进一步建设发展需要各方的通力合作， 将人工智能大模型和智能技 90 年代，美国巴尔的摩市就开通了 311 非紧急救助热线，成为 全球第一个专门开通市民热线的城市1。此后，巴尔的摩的市民热线不断升级， 尤其是 CitiStat 系统的研发和启动，不仅将市民热线数据进行实时汇聚整理，而 且赋能市直部门进行高效管理，通过建立健全政府绩效评估机制，对政府回应公 民的速度和质量进行有效评估。1997 年，美国达拉斯市将二十多条热线和多个 呼叫中心合并为非紧急呼叫中心 Behavior, 2009, 12(2):218-236. 4 集中反映群众生活的身边事。换言之，这一阶段政务热线主要作为倾听民众声音、 处理居民难事的渠道，用以强化政府的现代化治理能力，但热线数据背后的治理 价值较少被挖掘3。 二是数字化发展阶段。随着互联网、物联网等数字技术的广泛运用，物理世 界存在的人、物、服务等被链接起来，政府也可以运用数字技术更广泛地触达不 同人群，政务服务的

府建设新局面”。政务热线作为我国数字政府建设最为成功的实践之一，不仅发 挥着政民互动的“连心桥”和社会治理的“连接者”的作用，并且海量热线工单 也逐渐成为辅助政府决策、推动社会治理创新的重要数据富矿。随着人工智能技 术的快速发展，政务热线作为政府与公众沟通的重要渠道，正在经历一场智能化 变革。作为数字政府的“门脸”，政务热线进一步建设发展需要各方的通力合作， 将人工智能大模型和智能技 90 年代，美国巴尔的摩市就开通了 311 非紧急救助热线，成为 全球第一个专门开通市民热线的城市1。此后，巴尔的摩的市民热线不断升级， 尤其是 CitiStat 系统的研发和启动，不仅将市民热线数据进行实时汇聚整理，而 且赋能市直部门进行高效管理，通过建立健全政府绩效评估机制，对政府回应公 民的速度和质量进行有效评估。1997 年，美国达拉斯市将二十多条热线和多个 呼叫中心合并为非紧急呼叫中心 Behavior, 2009, 12(2):218-236. 4 集中反映群众生活的身边事。换言之，这一阶段政务热线主要作为倾听民众声音、 处理居民难事的渠道，用以强化政府的现代化治理能力，但热线数据背后的治理 价值较少被挖掘3。 二是数字化发展阶段。随着互联网、物联网等数字技术的广泛运用，物理世 界存在的人、物、服务等被链接起来，政府也可以运用数字技术更广泛地触达不 同人群，政务服务的

1 算力基础设施高质量发展行动计划 算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的 新型生产力，主要通过算力基础设施向社会提供服务。算力基 础设施是新型信息基础设施的重要组成部分，呈现多元泛在、 智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对于助推产业转型升 级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高 效能治理具有重要意义。为加强计算、网络、存储和应用协同 创新，推进算力基础设施高质量发展，充分发挥算力对数字经 35%，东西部算力平衡协调发展。 运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高 于理论时延 1.5 倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网 （OTN）覆盖率达到 80%，骨干网、城域网全面支持 IPv6，SRv6 3 等创新技术使用占比达到 40%。 存储力方面，存储总量超过 1800EB，先进存储容量占比达 到 30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到 100%。 应用赋能方面，打造一批算力新业务、新模式、新业态， 络国家 枢纽节点布局，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等节点 面向重大区域发展战略实施需要有序建设算力设施；贵州、内 蒙古、甘肃、宁夏等节点推进数据中心集群建设同时，着力提 升算力设施利用效率，促进东西部高效互补和协同联动。加强 数据中心上架率等指标监测，整体上架率低于 50%的地区规划 新建项目应加强论证。支持我国企业“走出去”，以“一带一 路”沿线国家为重点布局海外算力设施，提升全球化服务能力。